INSIGHT｜コラム・リサーチ
品質管理の新しいカタチ
—AIが支える生産ライン—
AIは品質を「代行」するのではなく、
人の判断や経験を再現し、継続的に改善できる仕組みを提供します。
装舎のAI×業務プロセス設計は、現場で行われている品質判断や作業手順を見える化し、AIが“チームの一員”として動ける体制をつくることで、ばらつきのない品質と持続的な生産体制を実現します。
1. はじめに：品質は「管理」から「再現」へ
従来の品質管理は、検査やチェックリストによる「管理」が中心でした。
しかし、近年の人手不足や多品種少量生産の流れの中で、“管理”だけでは品質の再現性を維持するのが難しくなっています。
そこで注目されているのが、AIを活用して品質の「再現性」を仕組みとして設計するアプローチです。
2. 現場で起きている課題──“人によるバラつき”の壁
品質のばらつきの多くは、「誰が」「いつ」「どう判断するか」に左右されます。
例えば製造現場では、
経験者が不在の日に品質チェックが遅れる
製品トラブルの再発防止策が個人メモに留まる
作業指示が口頭や紙ベースで曖昧
といった問題が日常的に起きています。
これらを“ミス”ではなく“構造的な課題”として見える化するのが、装舎の業務プロセス設計の出発点です。
3. AIが支える「業務プロセス設計」とは何か
装舎のAI×業務プロセス設計は、現場で行われる判断や承認、作業手順をデータとして構造化し、AIに学習させる仕組みです。
たとえば、
検査基準や不良対応の判断ルールをAIが参照できる形にする
異常検知を自動で記録・報告
改善提案を過去の傾向からAIが提示する
といった形で、現場の知見をAIが支えるシステムとして再現します。
4. 生産ラインの中でAIが果たす３つの役割
可視化 – 現場での判断や作業をログ化し、見える化
補助 – 担当者が迷う場面で過去事例や判断基準を提示
最適化 – データを蓄積し、より効率的な作業プロセスをAIが提案
AIが「監視する存在」ではなく、「共に考える相棒」として機能するのが特徴です。
5. 導入事例：装舎が支援した現場の変化
ある中堅製造企業では、品質検査の属人化が課題でした。
装舎の支援により、検査手順と判断基準をPower AppsとAzure AIを用いてモデル化。
結果として、
検査ミスが30％削減
新人でも平均3週間で判断業務に参加可能
現場での情報共有が自動化
といった成果が見られました。
6. AIを使いこなすのは“人”──共に動く仕組みへ
AIが優れていても、最終的に品質を守るのは「人」です。
装舎では、AI導入後も現場担当者が安心して活用できるよう、教育と習慣化支援を行います。
「使えるAI」ではなく「現場が育てるAI」。
その文化をつくることこそが、持続可能な品質維持の第一歩です。
7. まとめ：品質の安定が、組織の信頼をつくる
品質の安定は、顧客との信頼を積み上げる最も確実な方法です。
AIが品質を「支える」体制を築くことで、
人材不足の現場でも品質を守り、次世代に技術を継承できる組織へと進化できます。
装舎は、その変化を共に設計し、実装する“先端技術実装屋”です。