現場の目になるAIカメラで生産性向上 | DDR 経営戦略コンサルタント


「目視検査を任せられる人が足りない」「ベテランが辞めたら品質管理が回らなくなる」「夜間の監視を確実にしたい」――製造・物流・食品加工などの現場で日々起きているこうした課題を、AIカメラの目で解決するプロジェクトを立ち上げました。Raspberry Piをベースとした小型・低コストのAIカメラで、現場の映像を”判断できる目”に変えます。まずは検査工数30%削減・品質不良の検出精度向上を目標に、プロトタイプから小さく始めて効果を確認するところからスタートします。


このサービスで解決できる４つの課題

# 現場の課題 AIカメラによる解決
01 目視での品質チェックのばらつきをなくす
担当者や時間帯によって判定基準がぶれ、クレームや手戻りが発生している		 学習済みモデルが一定の基準で自動判定。「人による差」を排除します
02 「熟練者しかできない」選別を標準化する
属人化した技術の継承ができず、ベテラン依存から抜け出せない		 熟練者の判断パターンをAIに学習させることで経験の浅いスタッフでも同精度で対応できます
03 24時間体制の監視コストを下げる
人件費・疲労による見逃しリスクが高く、深夜・休日の体制確保が困難		 常時映像解析で異常を自動検知・通知。省人化しながら監視精度を維持します
04 人為的ミスによる検査不良を防ぐ
単純作業の繰り返しによる集中力低下がヒューマンエラーを生んでいる		 カメラが客観的・継続的にNG品を判定。ミスの発生源そのものを排除します


導入で期待できる効果

効果 具体的なインパクト
人手不足の解消 検査・監視要員を他工程へ再配置。少人数体制でも現場を安定稼働させます
品質の安定化 担当者・時間帯に左右されない均一な検査基準を実現し、クレームリスクを低減
コスト削減 高額な産業用カメラシステム不要。Raspberry Pi活用で低コスト・段階的に展開可能
技術の標準化 熟練者のノウハウをデータ化し、組織の資産として継承。属人化リスクを解消します


ご相談の流れ

STEP 内容 主な実施事項
① ヒアリング・現状確認 現場の「困った」をお伺い／対象工程・作業内容のヒアリング／自動化の優先度・効果の見立てを整理
② プロトタイプ設計・検証 AIカメラの検出モデルを設計／試作機での精度検証／判定結果と実績値の比較・調整
③ 本格実装・運用開始 現場環境への設置・組込み／オペレーター向けトレーニング実施／運用ルール策定
④ 継続改善 導入前後の効果測定（工数・不良率）／モデルの再学習・精度向上／新たな対象工程への横展開支援

※ プロトタイプ・試作段階からのご相談も歓迎しています。「まず小さく試したい」「自社の工程に使えるか見極めたい」という段階でも構いません。

※ AIの判定は最終的な品質保証を置き換えるものではなく、担当者の判断を支える基準値としてご活用いただきます。

※ 現場の実情に合わせた専用モデルを構築することで、段階的に精度と適用範囲を広げていきます。


業種別 活用シーン

項目 製造業 食品・飲食業 物流・倉庫業
よくある課題 部品・製品の外観検査を目視で行っており、不良品の見逃しが発生している 食品の形状・色・異物の選別が熟練者頼みで標準化できていない 仕分け・ピッキングミスが多く、誤出荷クレームが繰り返されている
AI活用方法 ラインにカメラを設置し、製品の傷・変形・色ムラをリアルタイムで自動検出 カメラが規格外の形状・変色・異物を判定し、自動で排除信号を出力 ピッキング済み商品をカメラで確認し、品番・数量の照合を自動化
期待できる効果 検査工数30%削減
不良品流出リスクの低減
検査員の工程負担を軽減		 選別精度の均一化
熟練者に依存しない品質管理体制を構築
廃棄ロスの削減		 誤出荷件数の削減
検品作業時間の短縮
出荷精度の向上

まずは無料相談からお気軽にご連絡ください

現場の「困った」をお伺いし、貴社に最適なAIカメラ活用の方向性をご提案いたします。
プロトタイプ案件・試作のご依頼も受け付けています。

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