製造業・工場におけるAIカメラの活用方法

AIカメラを導入すると「不良品・異物混入」をいち早くキャッチできます。

目視では確認できない、傷汚れ・欠け・変形・寸法誤差などを見つけ出し、回数を重ねるごとに精度がアップします。

人間の場合は、作業員のスキルによって判定の差が生じたり、熟練者のスキルに依存することが多くあります。一方AIの場合は、判定スピードも人間より高速で正確です。

再検査・二重チェックの手間も省けるメリットがあります。

参考：日本経済新聞「NEC系、良品画像だけでAIが不良品検出、食品製造業向け」

AIカメラを導入すると「一定以上の品質」を担保できます。
人間の場合は、その日の体調やモチベーションに左右されることも多く、品質を一定に保てないというデメリットがあります。

一方、機械の場合は「単純作業」が得意です。そのため、安定したパフォーマンスを発揮し続けることが可能です。特にAIの場合は「学習データの蓄積」により、作業を繰り返すほどチェック精度が向上する点もポイントです。

結果として、生産性の向上に繋がります。

AIカメラを導入すると「人身事故」を防止できます。

工場内はダンボールが大量に積まれていたり、機械が稼働していたり、危険な場所がたくさんあります。そのため怪我や火災などの事故が発生し、最悪死亡するケースもあります。

工場内の機械化を進めることで、事故防止に繋がります。

AIカメラを導入すると「人件費（オペレーションコスト）削減」に繋がります。

製造・物流業界では人手不足に悩まされているところも多くありますが、AI機器を導入すれば、生産性とコストのバランスを保てます。

人事への負担も減少します。必然的に、従業員の教育コスト削減にも繋がります。

AIカメラを導入すると「在庫管理」を最適化できます。

在庫状況をリアルタイムに把握したり、棚卸の計数ミスを防いだり、人間では管理しきれない部分をカバーしてくれます。

また、過去のデータから「需要予測」も可能です。

AIによって在庫が見える化するため、過剰在庫・在庫不足を防ぎ、無駄の発生しづらい在庫管理を実現します。

AIカメラで、もし万が一トラブルが発生した場合「責任の所在が曖昧になる」点に注意が必要です。AIも万能ではないため、事故を起こす可能性があります。

生産ラインを自動化していた場合、誰がどのように責任を負うのか、AIカメラの製造元か、設置している工場かが問題になります。

この点は、法律も整っていないのが現状です。AIカメラ導入時には、このようなリスクを把握しておく必要があるでしょう。

AIカメラ導入による「雇用の減少」に注意が必要です。
AIで代替できる業務が増えると、工場などの生産ラインで働く人が減るため、今までと同じように仕事ができなくなる恐れがあります。

特にAIの得意分野である「単純作業」は将来的に減少すると予想されます。

一方、工場の管理やデータ分析など、AIによる自動化が難しい業務があったり、AI関連の新しい業務が生まれたりするため、雇用自体はなくならないと考えられます。

参考：経済産業省「中小企業のＡＩ活用促進について」

以上、製造業・工場における「AIカメラ」の活用方法について知りたい方の参考になれば幸いです！