画像解析による品質トレーサビリティ・保守保全業務の効率化キヤノンITソリューションズ 共想共創フォーラム2025イベントレポート

製造現場では、検査機を駆使しても予期せぬトラブルが市場クレームにつながることがあります。当社は良品学習AIを活用し、品質トレーサビリティの向上と効率化に取り組んでいます。また、保守保全業務では、定期的な目視確認に加え、設備の異常や故障をリアルタイムに検知し、データ化して長期的な分析を行いたいというニーズに応えるため、ネットワークカメラと画像認識を用いた取り組みをしています。製造現場の安心・安全を守るためのこうした取り組みを紹介します。

日本では、少子高齢化に伴う労働人口の減少が深刻な社会課題となっています。
特に製造業では、2030年には約38万人の人手不足が予測されており、企業の生産性や競争力に大きな影響を及ぼす可能性があります。このような状況下で、少ない人員でも安定した生産体制を維持するための抜本的な改革が求められています。

労働人口が減少する中でも、企業には継続的な成長が求められます。製造業においては、従業員数が減っても生産量やビジネス規模を拡大していく必要があり、そのためには業務プロセスの最適化と生産性向上が不可欠です。DXの推進は、こうした課題に対する有効な解決策です。業務の自動化による人員削減、非効率な作業の見直し、デジタル技術による業務の可視化と最適化などを実現することで、限られた人員でも高い生産性を維持することが可能になります。

経済産業省の「ものづくり白書」などによると、製造業におけるDXは「必要性は認識されているが、実行段階での課題が多い」という過渡期にあります。

こうした課題に対して、導入のハードルが比較的低く、現場に受け入れられやすい技術として注目されているのが「画像解析技術」です。

画像解析技術は、DXの第一歩として「始めやすく、効果が見えやすい」ソリューションであり、限られた人員での生産性向上に向けた有力な選択肢です。

AI画像処理とは、人工知能（AI）を活用して画像の中から意味のある情報を抽出する技術です。主に「機械学習」や「深層学習（ディープラーニング）」といった手法を用いて、画像から特徴を抽出し、分類・検出・予測を行います。製造業では、検査の自動化や異常検知、品質トレーサビリティなど、さまざまな業務に応用されています。

AI画像処理には、以下のような学習手法があります。

キヤノンITソリューションズが提供する「Visual Insight Station」は、製造業における検査業務の効率化と精度向上を目的としたAI画像処理システムです。

Visual Insight Stationは、以下の3つのソフトウェアコンポーネントで構成されています。

これらをベースに、カメラ・照明・CT装置などの撮像機器と組み合わせて、個別の検査システムを構築します。

監視カメラ映像から、通常時との画像差分を検出することで、リアルタイムで異常を検知し、画面表示と外部への通知をする機能を持っています。警備員や監視員の業務負担を軽減させることを目的とした異常監視システムで、設備の監視、実験や耐久試験の状態変化の監視、作業員の動作監視など、様々な監視業務の自動化に貢献します。スモールスタートが可能で効果を実感しやすいソリューションです。

することができるようになりました。事前学習不要で、基準画像を登録するだけで運用可能なため、短期間で実証実験を開始でき、DXの第一歩として保全業務の効率化を実現しました。

製造業におけるDX推進の必要性と、画像解析技術を活用した業務効率化の取り組みについてご紹介しました。Visual Insight Stationによる検査自動化、ANOMALY WATCHERによるリアルタイム監視など、現場に寄り添ったソリューションを通じて、少人数でも高品質な生産体制を維持するためのヒントをお届けできたかと思います。
しかし、DXの本質的な価値は、単なる業務効率化やコスト削減にとどまりません。画像解析技術の導入は、危険作業やストレスの多い業務から社員を解放し、働きやすい環境づくりにも貢献します。実際に、経済産業省の調査では、DXを進めた企業の約4割が「労働時間の短縮」や「休日の増加」など、人事面での効果も実感しているという結果が出ています。
社員の働きがいが向上すれば、定着率の改善やエンゲージメントの向上につながり、ひいては企業の成長力や競争力の強化にもつながります。DXのゴールを「人手不足の解消」だけでなく、「社員の幸せ」や「持続可能な成長」と捉えることで、投資の価値もより明確になります。
私たちは、技術を通じて現場の課題に寄り添い、DXのその先にある価値を共に創っていきたいと考えています。