熟練工の技をAIが継承：3Dスキャンデータ活用で製造業の品質管理はどう変わるか

プロジェクトの背景と目的

製造業界では、熟練工の高齢化や人手不足が深刻化しており、技術継承と技能の標準化が大きな課題となっています。シンニチ工業でも、これまで熟練工が触診で微細な形状異常を察知し、経験則で不具合原因を特定していましたが、この技術習得には多大な時間を要していました。

一方で、異常検知のために高額なセンサーを大量に設置するアプローチは、中小製造業にとって導入コストが高く、ハードルが高いという問題があります。本プロジェクトは、これらの課題に対し「製品そのものの形状」に着目しました。キャリアサバイバルのAI技術を活用し、熟練工の「違和感」を3Dスキャンデータによる「客観的な数値基準」に置き換えることで、高精度な異常検知と原因分析を低コストで実現し、品質安定化と技術継承を目指します。

本システムの特徴

1. 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。
2. 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」という原因を特定するためのレポートが自動生成されます。
3. 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

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最大の目標としています。本プロジェクトは、高額なハードウェア投資が難しい中小製造業が3Dスキャンデータを活用するだけでDXを推進できることを証明する重要な取り組みです。シンニチ工業との実証を通じて、現場で実用的な異常分析AIモデルを確立し、同様の課題を持つ企業への横展開と、日本の製造業全体の生産性向上への貢献を目指しています。

シンニチ工業は、スタートアップ企業や大学との共創を通じて、自社のDXを加速させ、製造現場の課題である歩留まり改善や原価率の低減を実現することを目指しています。また、共創パートナーの事業成長やキャリア形成の機会を提供したいと考えており、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連携を継続的に模索していく方針です。

各社コメント

株式会社キャリアサバイバル 代表取締役 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、製品の形状変化から設備の健康状態を把握できる可能性を強調しています。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」姿勢に感銘を受け、現場で活用される「相棒」のようなAIシステムを共創し、製造業の新しい品質管理のスタンダードを築きたいと述べています。

シンニチ工業株式会社 製造部長 鏡堂達也氏は、自社の製造現場の課題解決には、外部の先端技術だけでなく、共に挑戦できる「仲間」の存在が不可欠であると語っています。キャリアサバイバルとの共同プロジェクトを通じて、自社の生産性向上に加え、中小製造業界全体のDX化の解決の糸口となるような成功事例を創出し、この「共創」が業界に根付くことを願っています。

会社概要

株式会社キャリアサバイバル

• 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

• 代表者：代表取締役 松岡 大介

• 事業内容：製造業向けAIソリューションの開発・提供

• 設立：2022年10月

• HP

シンニチ工業株式会社

• 所在地：愛知県豊川市平尾町天間48番地

• 代表者：代表取締役 木下 雄輔

• 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

• 設立：1970年9月

• HP

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のプロジェクトは、高額な設備投資が難しい中小製造業にとって、AI活用の新たな道筋を示すものです。製品の3Dスキャンデータという既存情報から熟練工の知見をAIが学習・分析することで、品質管理の属人化を防ぎ、生産性向上に直結するでしょう。特に、人手不足や技術継承に悩む製造現場では、このシステムが歩留まり改善や原価低減に大きく貢献する可能性を秘めています。AIが現場の「相棒」となることで、ビジネスモデルそのものに変革をもたらすかもしれません。

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