AIと製造業がタッグ！新しい「3D形状検査・異常分析システム」で品質管理を革新
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、AIを活用した「3D形状検査・異常分析システム」の共同開発・実証プロジェクトを開始しました。この画期的なシステムは、製品の3DスキャンデータをAIで解析し、高額なセンサー設置なしに製品の不具合原因を特定し、製造現場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。
製造業が直面する課題：AIが変える未来
今日の製造業界では、多くの企業が深刻な課題に直面しています。その一つが、長年の経験を持つ熟練工の高齢化に伴う「技術継承の難しさ」と「人手不足」です。例えば、シンニチ工業の製造現場では、熟練工が製品を「触診」するだけで、わずかな形状の異常を察知し、その経験則から不具合の原因を特定し解決することで、高い品質を保ってきました。しかし、このような高度な技術を習得するには非常に長い時間と経験が必要となるため、次の世代への技術継承が大きな課題となっていました。
一方で、製造ラインに大量のセンサーを設置して異常を検知するアプローチもありますが、これは導入コストが非常に高く、特に資金力に限りがある中小製造業にとっては大きなハードルとなっています。このように、品質を維持しつつ生産性を向上させるためには、新しい技術の導入が不可欠であるものの、従来の解決策では対応しきれない状況が生まれていました。
本プロジェクトは、これらの課題を解決するために、「製品そのものの形状」に注目しました。株式会社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」に置き換えます。さらに、このデータと設備情報や生産記録データをAIに分析させることで、誰でも高精度な異常検知や原因分析が可能となり、低コストで品質を安定させ、貴重な技術を次の世代へと繋ぐことを目指しています。
AIを活用した「3D形状検査・異常分析システム」の画期的な特徴
今回開発されるシステムは、製造現場の課題を根本から解決するための三つの主要な特徴を持っています。AI初心者の方にも分かりやすいように、それぞれの特徴を詳しく見ていきましょう。
1. 3Dデータ比較による高精度なOK/NG判定
このシステムでは、製造された製品の3Dスキャンデータと、完璧な「お手本」となる基準品（マスター）の3DデータをAIが精密に比較します。想像してみてください、AIが製品の表面を隅々までスキャンし、基準品と寸分違わず一致しているかを確認するようなものです。人間の目では見逃してしまいがちな、わずか数ミクロンの形状のズレや歪みも、AIは瞬時に検出します。これにより、製品が良品（OK）なのか、不良品（NG）なのかを、非常に高い精度で自動的に判定できるようになります。この自動検査機能は、検査の品質を均一にし、人による判断のばらつきをなくすことで、製品の信頼性を大きく向上させます。
2. 異常傾向の可視化と要因推定
このシステムは、単に不良品を見つけるだけでなく、さらに一歩進んだ分析を行います。検査で得られたデータを時間とともに蓄積し、AIが形状の違いがどのように変化しているかを分析します。例えば、「なぜこの不具合が起きたのか」という原因の「アタリ」をつけるためのレポートを自動的に生成することが可能です。これは、まるで製品の健康状態を記録するカルテのようなものです。AIは、特定の時間帯に特定の製造ラインで不具合が増加する傾向がある、あるいは特定の素材を使用した時に特定の形状異常が出やすい、といったパターンを学習し、その情報を提供します。これにより、現場の担当者は、勘や経験に頼ることなく、具体的なデータに基づいて不具合の根本原因を探り、再発防止策を立てやすくなります。
3. 多角的な統合分析で現場を徹底サポート
本システムは、製品の3Dデータだけでなく、製造装置の稼働状況を示すログデータ（いつ、どの装置が、どのように動いていたか）、そして作業員が記録する日報データ（その日の作業内容や特記事項）など、様々な情報をAIがまとめて解析します。これにより、まるで複数の専門家が連携して一つの問題を解決するような、多角的な視点からの異常分析が可能になります。例えば、特定の装置が異常な振動を起こした後に製品の形状に変化が見られた場合、AIはその関連性を分析し、問題の原因を特定する手助けをします。これにより、特定のベテラン作業員の経験や勘に頼ることなく、客観的なデータに基づいて品質管理ができるようになり、組織全体の生産性向上に貢献します。
両社が描く未来：プロジェクトの狙い
この共同プロジェクトには、株式会社キャリアサバイバルとシンニチ工業株式会社、それぞれの強い想いと具体的な狙いが込められています。
株式会社キャリアサバイバルの狙い
キャリアサバイバルは、IT技術を通じて製造業が抱える技術継承の問題を解決することを最大の目標としています。今回の取り組みは、「AI導入には高額なハードウェア投資が必要だ」という固定観念を打ち破り、特に高額な設備投資が難しい中小製造業でも、既存の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証明する重要なプロジェクトと位置づけています。シンニチ工業との実証を通じて、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、同様の課題を持つ他の企業への横展開を目指しています。これにより、日本の製造業全体の生産性向上に貢献していくことを強く願っています。
シンニチ工業株式会社の狙い
シンニチ工業はこれまでも、シード/アーリー期のスタートアップ企業や、学生、大学との共創事例の創出に積極的に取り組んできました。自社が「実験台」となることで、共創パートナーの事業の成長やキャリア形成のための機会を提供したいという強い想いがあります。本プロジェクトでは、先進的なスタートアップ企業であるキャリアサバイバルとの連携により、自社のDXを加速させ、製造現場の長年の課題である「歩留まりの改善」と「原価率の低減」の実現を目指します。また、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方針です。
現場の声：プロジェクトへの期待
本プロジェクトの実現にあたり、両社の関係者からは期待と熱意が寄せられています。
株式会社キャリアサバイバル 代表取締役 松岡 大介氏のコメント
松岡氏は、「AI導入には高額なセンサー設置が必須」という固定観念が、多くの中小製造業のDXを阻んできたと指摘しています。しかし、製品そのものは製造工程の全てを物語る「履歴書」のような存在であり、製品の形状変化を精緻に捉えることができれば、高価なセンサー網を張り巡らせなくとも、設備の健康状態は把握できるはずだと語ります。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」という懐の深さに感銘を受け、このプロジェクトが実現したと述べています。現場の方々に活用される「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く決意を表明しています。
シンニチ工業株式会社 製造部長 鏡堂達也氏のコメント
鏡堂氏は、自社の製造現場の課題を解決するためには、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同時に、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考えていると語りました。また、このような共創活動に共感いただける仲間を募りながら、中小製造業の諸課題に対し、「共創」が新しい挑戦の形として業界に根付き、発展していくことを願っています。
各社概要
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
まとめ：製造業DXの新たな道を切り拓く
本プロジェクトは、日本の製造業が直面する人手不足や技術継承といった構造的な課題に対し、AIという最先端技術が具体的な解決策を提示するものです。特に、高額な設備投資が難しい中小企業にとって、既存の3Dスキャンデータを活用して品質管理と異常分析を高度化できる点は、非常に大きな希望となるでしょう。
株式会社キャリアサバイバルの先進的なAI技術と、シンニチ工業が長年培ってきた現場の深いノウハウが融合することで、属人的なスキルに依存しない、客観的で持続可能な品質管理体制の構築が期待されます。この共同プロジェクトが成功すれば、日本の製造業全体のDXを加速させ、国際競争力の向上にも大きく寄与する可能性を秘めています。今後の進展に注目が集まります。
