独創的なものづくりを可能にした、武蔵精密工業の製造現場におけるAI活用術とは

　AIの効果が期待される製造業での成功事例といえるのが、自動車部品メーカーである武蔵精密工業の取り組みだ。同社が着目したのは、部品製造工程のうち、全体の6割の人員を要する「加工」ではなく、合計で4割となる「搬送」と「検査」だった。その理由は、加工には判断力や知見が必要なのに比べ、搬送と検査は単純作業が多かったからだ。

　同社はまず、検査工程にフォーカスし、教師データの用意に現場検査員の知見を活用する。このデータを基に行うAIの学習では、膨大な演算を繰り返す必要があるため、高性能なGPUを搭載したAI向けワークステーションも導入し、AI学習を加速させた。実証実験（PoC）では学習後のAIの推論成功をもって完了とすることが多いが、同社は学習済みAIを組み込んだ検査機を制作し、現場への導入までを行い、大きな成果を上げている。

　検査機の実装後の調整も加え、現在の不良品検出率は100％で、過検出も5％と高い精度を実現しており、今後は搬送工程の自動化に取り組む予定だ。立ち上げ時の社内メンバーは3人という状態からAIプロジェクトの分社化へと発展させた同社の事例は、「ものづくり×AI」の参考になるだろう。