製造業の機械学習・画像AI品質検査導入書類をAIで整理する方法
「外観検査のAI自動化に興味があるが、どこから始めればいいか分からない」「AIベンダーに発注する際の要件を整理できていない」——画像AIによる外観検査の自動化は、検査員不足と目視のバラツキ解消に有効です。AIを使ってAI検査導入の要件定義・ベンダー選定・評価計画・ROI試算書類を整備できます。
機械学習・画像AI品質検査導入書類を整理するプロンプト
以下の情報をもとに、外観検査AIシステムの
導入計画書類を整備してください。
【現状の外観検査と課題】
製品: アルミ精密鋳造品（自動車部品）
現在の検査方法: 目視検査（検査員2名・8時間/日）
検査数量: 約800個/日
不良種別:
①バリ（鋳造後の突起）: 全不良の45%
②鋳巣（気泡・空洞）: 全不良の30%
③表面傷・汚れ: 全不良の25%
現状の不良率: 工程内発見 1.8%
課題:
①検査員の疲労による見逃し（夕方に見逃し増加の傾向）
②検査基準の個人差（Aさんは通過させてBさんは落とす事例）
③検査員の確保が困難（採用難・離職が続いている）
【AI外観検査システムへの期待】
①見逃し率の削減（目標: 現状見逃し率の80%削減）
②検査の標準化（合否基準のデジタル化・担当者によるバラツキ解消）
③検査人員の削減（2名→0.5名相当・1.5名分を別工程に配置転換）
【AI検査システム導入の前提条件】
①学習データ: 良品・不良品の画像を各300〜500枚以上収集が必要
②精度目標: 不良の見逃し（見逃し率）0.1%以下
③誤検知（良品を不良と判定）は5%以内に抑えたい（過検知コストの問題）
④リアルタイム判定が必要: 現在の生産速度（6個/分）に対応
出力形式:
・「AI外観検査システム要件定義書（機能要件・精度要件・処理速度・連携要件）」
・「学習データ収集計画（必要な画像枚数・不良種別の収集方法・ラベリング手順）」
・「ベンダー選定評価基準（技術力・実績・サポート体制・コストの比較評価軸）」
・「実証実験（PoC）設計書（テスト環境・評価期間・精度評価の判定基準）」
・「ROI試算書（初期投資・削減効果・回収期間・月次収益インパクト）」
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