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はじめに
「組立ラインで発生したミスが最終検査で見つかり、製品を分解・再組立することになった」
「手順書の変更が頻発し、作業者が工程を飛ばしてしまうことがある」——。
製造現場では日々こうした課題に直面しています。特に人の手による作業工程では、どれだけ注意を払っても完全にヒューマンエラーを排除することは困難です。しかし、一つの小さなミスが発覚するタイミングによっては、大幅なコスト増加や生産性低下を招くことになります。
そこで注目されているのが、生成AI技術を活用した「リアルタイムでのヒューマンエラー防止AIシステム」です。このシステムを利用することで、ミスが発生したタイミングで即座に作業者にフィードバックを提供し、人為的なエラーを防止することができます。
本記事では、製造現場における3つの主要な課題を解説し、生成AIを活用したヒューマンエラー防止システムによる具体的な解決策とその導入のメリットを紹介します。
実際に弊社が開発した「ネジの締め忘れ検知システム」のデモも紹介しますので、ぜひ最後まで一読ください。
【この記事の想定読者】
- 製造工程の品質向上と、コスト削減を同時に実現したい生産管理責任者
- ヒューマンエラー防止対策として、AI技術の導入を検討している工場オーナー
【記事概要の解説動画（デモ付き）】
製造現場における3つの課題
製造現場では高い品質と効率性の両立が求められている一方で、その実現のためにいくつもの課題に直面しています。
ここでは特に影響の大きい3つの課題について解説します。
ヒューマンエラーによる手戻りコスト
製造工程のミスは生産効率と収益に重大な影響を与えます。特に、上流工程で見過ごされた小さなエラーが後工程で発見されると、修正のための手戻り作業が必要になります。
さらに、製造の後半段階でミスが発見されるほど修正コストと時間は雪だるま式に増加し、一部の不良品が全体の納期の遅延を招くケースも少なくありません。
属人的な検査体制による品質のバラツキ
従来の検査工程は検査員の経験と技能に大きく依存しており、担当者によって品質判定基準にバラツキが生じやすくなっています。特に複数の製品ラインを持つ工場では、品質基準の統一が難しく、クレームやリコールの潜在的なリスクを抱えています。
また、検査データが紙ベースやスプレッドシートなどで個別に管理されているケースも多く、監査対応や取引先への品質説明の際に一貫した証拠提示が困難です。こうした状況は、「安心・安全」を重視する顧客や取引先からの信頼の獲得を妨げる要因となっています。
作業員の現場教育コストの高さ
製造業では技術の継承と人材の育成が大きな課題となっています。新人教育には熟練者が付きっきりでOJTを行う必要があり、両者の生産性の低下と人的リソースの圧迫を招いています。
特に技能継承が難しい精密作業においては、一人前になるまでに数ヶ月から1年以上かかるケースも少なくありません。
ヒューマンエラー防止AIシステムの3つの特徴
そこで弊社はこれらの課題を解決するため、生成AIを用いた、「リアルタイムでのヒューマンエラー防止AIシステム」を開発しました。
ここではその3つの特徴を紹介します。
1人称カメラで手元の作業をクリアに撮影
本システムは作業者が装着する小型の1人称カメラによって、手元の作業をクリアに撮影します。従来の固定カメラと異なり、作業者の視点から細かな手の動きや部品の扱いを鮮明に捉えることが可能です。カメラは軽量で装着感が少なく、作業の邪魔になりません。
大きな機材を装着する必要がないため、狭い場所での作業にも使用できます。
AIが正しい作業を「動画」で学習
熟練作業者による正しい手順の作業動画をAIに学習させることで、作業モデルを構築します。作業の流れや手の動き、工具の使い方など、暗黙知とされていた熟練者のノウハウをAIが詳細に学習し、不適切な作業パターンを識別します。
さらに、手順書とのマッピングにより、各作業ステップの目的や重要ポイントをAIが理解することで、単なる動作の違いだけでなく、品質に影響する重要なポイントを重点的にチェックすることが可能です。学習データは定期的に更新でき、作業改善や工程変更にも柔軟に対応します。
ヒューマンエラーをリアルタイムで検知し、作業者に通知
本システムの最大の特徴は、ミスをリアルタイムで検知し、即座にフィードバックできる点です。作業ミスが発生した瞬間に、カメラ内蔵されたスピーカーから音声アラートが発せられます。
また、Bluetooth イヤホンや、有線イヤホンを利用できるため、騒音の多い環境でも確実に作業者に情報が伝わります。
ヒューマンエラー防止AIシステム導入の3つのメリット
ここでは、本システムを導入することで得られるメリットについて説明します。
手戻りコストを最小限に抑制
リアルタイム検知により、作業中のミスを即座に検知・修正することができるため、従来発生していた手戻り作業による追加コストを最小限に抑制できます。
ミスが下工程に流出する前に対処できるため、部品廃棄や再加工といった無駄な作業時間を削減し、生産効率を向上させることが可能です。
さらに、ヒューマンエラーが連鎖的に拡大するリスクを早期に遮断することで、製造ライン全体の停止を防ぎ、稼働率を安定的に維持できるようになります。
AIを活用した検査で、一貫した品質を担保
AIによるリアルタイムの人為ミスの検知により、作業者の技術レベルに関わらず、標準化された品質を保つことができます。
システムが標準作業から逸脱した動きを即座に検出するため、不良品発生リスクを大幅に低減し、品質を均一に保つことができます。
また、全工程がカメラで自動記録されるため、問題発生時には映像データから正確に原因を特定でき、迅速かつ効果的な対策立案が可能になります。
作業者の教育コストを削減
リアルタイムでエラーが検知されるため、作業員は自身のミスポイントを正確に把握し、作業パターンの改善点を効率的に学習できます。従来の事後評価と異なり、その場で修正が可能なため、学習効果が大幅に向上します。
さらに、AIによる作業の自動評価システムを組み合わせることで、作業員に具体的なフィードバックやアドバイスを提供することも可能です。このシステムでは、作業動画を解析し、あらかじめ用意した作業手順書に基づいて、各作業者の作業工程を自動で評価します。これによって、先輩作業者による教育コストを抑えつつ、一度に大人数の教育を行うことができます。
AIによる作業評価システムについては、こちらの記事で詳しく解説しています。
デモ：ネジの締め忘れ防止システム
ここからは、実際の「ネジ締め忘れ検知システム」をデモ動画を通じて紹介します。
このデモでは、AIが作業者のネジの締め忘れを検知し、アラート音で作業のミスを指摘して修正を促します。
このデモではFairy Devices株式会社のTHINKLET®︎を使用します。THINKLET®︎は肩に装着するLTE/Wi-Fi搭載のウェアラブルデバイスで、広角カメラにより装着者の視野全体を撮影・遠隔地に送信できます。また、5つの高性能マイクにより、建設・保守現場などの騒音環境下でもクリアな集音を可能にします。
まずはこちらの動画をご覧ください。
ここからは各ステップの動作をそれぞれ解説します。
（事前準備）AIに正しい作業の動画と手順書をインプット
熟練作業者による正確な作業を撮影し、基準となる動画データを作成します。また、高精度での判定が必要な場合は、手順書のテキストデータも併せて入力します。
1. AIが作業を認識
作業者が1人称カメラを装着し、ねじ締め作業に取りかかると、システムが自動的に現在の工程を認識します。画面左上に「Right Screw：Working」と表示されているのがわかります。また、作業が完了すると「Right Screw：COMPLETE」に表示が変わります。
2. AIが作業ミスを検知・アラート音で作業者に通知
作業者がネジを締め忘れた場合、システムが異常を検知して、アラート音で通知します。画面上でも、締め忘れている部分が赤枠で強調されているのが分かります。
3. ヒューマンエラーの情報をデータベースに記録
ミスの詳細が自動的にスプレッドシートに反映され、関連動画がGoogleドライブに自動格納されます。これらの情報はデータベースに蓄積され、ミスの傾向分析や再発防止策の立案に活用できます。自動化により情報収集の手間が省け、一元管理によって効率的な品質改善が可能です。
おわりに
本記事では、製造現場における主要な課題と、リアルタイムAIを活用したヒューマンエラー防止AIシステムの機能・メリットについて紹介しました。
このシステムの導入により、以下のような効果が期待できます。
- 手戻りコストを最小限に抑制
- AIを活用した検査で、一貫した品質を担保
- 作業者の教育コストを削減
製造業を取り巻く環境は、多品種少量生産や人材確保の困難さなど、ますます厳しさを増しています。このような状況下で競争力を維持・向上させるには、人とAIの最適な協働体制の構築が不可欠です。
ヒューマンエラー防止AIシステムは、作業者の能力を最大限に引き出しながら、人的ミスによる損失を最小化するソリューションです。製造現場の課題解決と生産性向上にお悩みの方は、ぜひ導入をご検討ください。
弊社のAI Transformation（AX）事業部では、今回説明した製造現場でのヒューマンエラー検知の事例だけでなく、生成AIを活用した様々な業務効率化の支援を行っています。貴社のニーズに合わせた最適なソリューションを提供し、AI活用による業務変革（AX）をサポートしますので、お気軽にお問い合わせください。
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