製造業の課題解決へ向けた共同プロジェクトが始動
製造業向けAIソリューションを提供する株式会社キャリアサバイバルと、大径薄肉パイプの製造販売を行うシンニチ工業株式会社は、製品の3DスキャンデータをAIで解析し、検査および異常傾向分析を行うシステムの共同開発・実証プロジェクトを開始しました。この取り組みは、製造業界が直面する熟練工の高齢化による技術継承の困難さや人手不足といった課題に対応することを目指しています。
シンニチ工業の製造現場では、これまで熟練工が触診によってわずかな形状異常を察知し、経験則に基づいて不具合原因を特定・解決することで高品質を維持してきました。しかし、この技術習得には多大な時間を要するため、技術継承が大きな課題となっていました。また、異常検知のために大量のセンサーを設置する方法は導入コストが高く、中小製造業にとっては導入のハードルが高いという実情があります。
本プロジェクトでは、これらの課題を解決するため、「製品そのものの形状」に着目しています。キャリアサバイバルのAI技術を活用し、熟練工が指先で感じ取っていた「違和感」を3Dスキャンデータとして「客観的な数値基準」に置き換えることで、高額なセンサー設置を不要にし、低コストでの品質安定化と技術継承を実現することを目指しています。
本システムの主な特徴
開発が進められているシステムには、以下の3つの特徴があります。
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3Dデータ比較による高精度なOK/NG判定
製品の3Dスキャンデータと基準品(マスター)の3DデータをAIが照合し、微細な形状差異を瞬時に検出することで、高精度な自動検査を実現します。 -
異常傾向の可視化と要因推定
検査データを時系列で蓄積し、AIが形状差異の推移を分析します。これにより、「なぜその不具合が起きたのか」という原因を推定するためのレポートが自動生成されます。 -
多角的な統合分析
製品データに加え、設備のログデータや日報データなど、様々なデータを統合してAIが解析します。これにより、現場の状況に即した多角的な異常分析が可能となり、属人的な経験に頼らない品質管理を支援します。
両社の狙いと期待
株式会社キャリアサバイバルは、IT技術を通じて製造業の技術継承問題を解決することを目標としています。今回のプロジェクトは、高額なハードウェア投資が困難な中小製造業に対して、3Dスキャンデータを活用するだけでDX(デジタルトランスフォーメーション)が可能であることを示す重要な実証となることでしょう。シンニチ工業との連携を通じて、現場で本当に「使える」実用的な異常分析AIモデルを確立し、同様の課題を持つ企業への横展開を図り、日本の製造業全体の生産性向上に貢献していく方針です。
一方、シンニチ工業株式会社は、シード/アーリー期のスタートアップ企業や学生・大学との共創事例を積極的に創出しています。先進的なスタートアップ企業との連携により、自社のDXを加速させ、製造現場の課題である“歩留まりの改善”および“原価率の低減”の実現を目指しています。今後も魅力的なサービスやプロダクトを持つスタートアップ企業との共創機会を継続的に模索していくとしています。
各社からのコメント
株式会社キャリアサバイバル 代表取締役の松岡 大介氏は、「AI導入=高額なセンサー設置」という固定観念が中小製造業のDXを阻んできたと指摘し、製品の形状変化を精緻に捉えることで、高価なセンサー網がなくても設備の健康状態を把握できると述べています。シンニチ工業の「新しい技術を恐れず、実験台として提供する」という姿勢に感銘を受け、現場で活用される「相棒」のようなAIシステムを作り上げ、製造業の新しい品質管理のスタンダードを共創していきたいと語っています。
シンニチ工業株式会社 製造部長の鏡堂 達也氏は、自社の製造現場の課題解決には外部の先端技術を取り入れるだけでなく、共に新たな挑戦へと踏み出せる「仲間」の存在が不可欠であると強調しています。キャリアサバイバルとの共同プロジェクトを通じて、自社の生産性向上を実現するとともに、中小製造業界全体が直面しているDX化という大きな課題に対し、その解決の糸口となるような成功事例を創出していきたいという意向を示しています。
会社概要
株式会社キャリアサバイバル
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所在地:愛知県名古屋市中村区名駅4丁目24番5号第2森ビル401
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代表者:代表取締役 松岡 大介
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事業内容:製造業向けAIソリューションの開発・提供
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設立:2022年10月
シンニチ工業株式会社
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所在地:愛知県豊川市平尾町天間48番地
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代表者:代表取締役 木下 雄輔
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事業内容:大径薄肉パイプ(ステンレス・鉄・チタン)の製造販売
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設立:1970年9月
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回の共同プロジェクトは、高額なセンサー導入が難しい中小製造業にとって、既存の3Dスキャンデータから熟練工の知見をAIで数値化できる点が画期的なアプローチです。これにより、属人化しやすい品質管理を標準化し、人手不足の解消や技術継承の課題をクリアできる可能性を秘めています。類似の課題を抱える多くの製造業において、コストを抑えつつDXを推進し、歩留まり改善や原価低減といった直接的な収益向上に繋がるモデルケースとなるでしょう。特に、繊細な手作業や目視検査が多い分野での応用が期待されます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

