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現代の製造業・サービス業では、品質管理は単に「不良を見つける作業」ではなく、企業競争力を左右する重要な経営要素となっています。しかし、複雑化する製品仕様や多品種化、人手不足などにより、従来の品質管理手法だけでは十分に対応できなくなっています。
こうした課題に対し、近年注目されているのが AI（人工知能）を活用した品質管理の高度化です。AIは、異常検知・自動判別・リアルタイム監視などを可能にし、品質管理の精度向上と効率化を同時に実現します。
さらに、品質管理の中心となる QMS（品質マネジメントシステム） も、AIやクラウドツールと組み合わせることで大きく進化しています。
本記事では、AIによる品質管理の仕組みや活用方法、導入メリットに加え、QMSをどう高度化できるのかをわかりやすく解説します。品質管理の最新トレンドを知りたい方や、AI導入を検討している企業の担当者におすすめの内容です。
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製品やサービスの差別化が難しくなる中、品質は企業の競争力そのものと言われるようになりました。顧客の期待は年々高まり、不具合はSNSや口コミによって瞬時に広がる時代です。このような背景から、品質管理の重要性はかつてないほど高まっています。一方で、多品種少量生産や人手不足といった課題から、従来の方法だけでは十分な品質保証が難しくなりました。こうした環境の変化に合わせて注目されているのが、AI（人工知能）を活用した品質管理の高度化です。AIの画像認識、異常検知、データ分析によって現場の負担を軽減し、品質管理のレベルを飛躍的に高めています。
品質管理とは、製品・サービスが要求品質や規格を満たしているかを継続的に確認し、品質維持・向上を行う取り組みです。製造現場では不良品の流出防止が目的となり、サービス業では顧客満足の最大化に寄与します。
「品質管理とは？」についての基本的な考え方は、以下の記事で詳しく紹介しています：
品質管理とは？～基本から製造・サービス現場での使い方まで～
https://commu-ring.unirita.co.jp/column/qualitycontrol_1
品質とは、顧客の期待や要求事項にどれだけ適合しているかを示す概念です。「欠陥がない」だけではなく、「顧客にとって価値がある状態」であるかどうかも評価基準になります。品質の概念は広く、コストや納期・信頼性、使いやすさなども含まれます。
近年の市場環境の変化により、品質管理に求められる役割は大きく変わりました。
これらの要因により、従来の人手中心の品質管理では対応が難しくなっています。
AI技術の急速な発展は、品質管理に革命をもたらしています。
これにより、検査精度の向上だけでなく、不良発生の予知、品質改善のスピード向上など、従来の仕組みでは不可能だった領域に踏み込めるようになっています。
品質管理は単一の活動ではなく、QC（品質管理：Quality Control）・QA（品質保証：Quality Assurance）・QMS（品質マネジメントシステム：Quality Management System）といった複数の概念が組み合わさって成り立っています。それぞれの役割を理解することで、品質を体系的に管理できるようになります。本章では、各概念の違いと関係性を整理します。
QC（Quality Control）は、製品の品質を確保するために現場で行われる管理活動です。主に検査、測定、データ収集、工程管理、不良原因分析など、現場の品質を直接制御する活動を指します。
QA（Quality Assurance）は、品質が適切に確保されるように「仕組み」そのものを整える活動です。QCが品質を確保するための現場の管理活動に対して、QAはプロセス設計、文書管理、教育、内部監査など、より上流の品質保証を担います。
QMS（Quality Management System）は、企業全体で品質を維持・改善する仕組みを体系的にまとめたフレームワークです。品質方針の設定、プロセス管理、文書管理、是正処置、内部監査などが含まれ、ISO9001でその基準が明確にされています。
QMSの基本構造やISOとの関係については以下に整理されています：
品質管理システムを定着させるコツ｜現場で機能するQMSとは？
https://commu-ring.unirita.co.jp/column/qualitycontrol_2
企業の求められる品質管理レベルが向上している一方で、現場では依然として「人に依存した仕組み」から抜け出し切れていないケースが多く見られます。検査員の経験や判断力に頼りすぎてしまうと、属人化や判断のばらつきが発生し、品質の安定性に影響します。本章では、従来型の品質管理が抱える代表的な課題を整理します。
多くの現場では、いまも目視による人手検査が品質管理の中心になっています。しかし、人が長時間にわたって細かな欠陥を探し続けることにはどうしても限界があります。検査員の疲労や体調、経験の差によって判断が揺らぎやすく、同じ製品でも「作業者によって結果が異なる」というばらつきが生じやすい点が大きな課題です。
また、微細なキズや一見判断が難しい欠陥は、熟練者であっても見落としてしまうことがあり、品質の安定性を保つことが困難になります。生産量の増加や短納期化が進む中で、人手だけに頼った検査体制には構造的な限界があると言えるでしょう。
品質記録や検査結果を紙やExcelで管理する方法は、手軽で導入しやすい一方、運用が進むほど多くの問題が顕在化します。まず、記録が担当者ごとにバラバラに管理されやすく、最新データがどこにあるのかわかりにくくなります。また、ファイルの更新履歴が追いにくいため、過去の品質情報や原因分析を行う際に必要なデータを探し出すまでに時間がかかることも少なくありません。
さらに、紙やExcelではデータの蓄積や分析が難しく、品質改善に活用するための「データ活用基盤」としては不十分です。AIを用いた品質管理を行うためには、データを正確に蓄積・共有できる環境が欠かせず、紙やExcel中心の運用ではその土台を整えることが困難になります。
製造ラインの状態変化や異常兆候をリアルタイムに把握するには、センサー情報の収集・解析が必須です。しかし、専門的なスキルやシステム構築が必要で、導入ハードルが高くなりがちです。こうした背景により、AIによる異常検知や自動監視のニーズが高まっています。
AIは、従来の「人手中心の検査」から「データ中心の品質管理」へ移行するためのキー技術です。本章では、AI品質管理の考え方と活用できるデータの種類を整理します。
AIを使った品質管理は、主に以下のプロセスで構成されます。
1.データ収集（画像・動画・センサー情報）
2.AIモデルの学習（正常データ・不良データ）
3.推論（AIが判定を実行）
4.結果の蓄積と改善（継続学習・モデル改善）
特に外観検査の場合、ディープラーニング（深層学習）が活用され、微細な欠陥も高精度で検出できます。
AIが活用できるデータは多岐にわたります。
これらを統合し活用できる点が、AI品質管理の強みです。
異常検知AIは、正常状態のデータを学習し、そこから外れた挙動を自動で検出します。従来、人が見逃していた微細な異常にも対応でき、生産ラインの安定性向上に大きく貢献します。
多くの異常検知AIは、正常データだけを学習し、「正常な状態」を理解します。運用時に取得したデータと比較し、どれだけズレているかを「異常スコア」として算出します。正常データ中心の学習は、不良データが少ない現場でも導入できるため、多くの企業で採用されています。
オートエンコーダ（AutoEncoder）は深層学習モデルの一つで、正常データを圧縮・復元するプロセスを学習します。復元誤差（元データとの差分）が大きいほど「異常」と判断できるため、微細な傷や欠陥の検出に強みがあります。
AIは各種センサーと連携することで、生産設備の状態をリアルタイムに監視し、わずかな異常の兆候も瞬時に捉えることができます。これにより、ラインの停止や不良流出といった重大なトラブルを未然に防ぐことが可能になります。また、常に人がモニタリングする必要がなくなるため、現場の負担軽減にも大きく貢献します。結果として、生産の安定化と安全性の向上を同時に実現できる点が、リアルタイム異常検知の大きなメリットです。
異常検知AIは設備保全にも応用され、予兆をつかんで故障前にメンテナンスを実施する「予知保全」を実現します。これにより、設備のダウンタイム削減や保守コストの削減が期待できます。
AIの画像認識技術は、外観検査の自動化に最も広く利用されています。ディープラーニングによって、微細な傷・汚れ・欠け・ゆがみなどを人間の検査員以上の精度で判別できるケースも増えています。
上記のような幅広い用途で利用されており、検査時間の短縮にも効果があります。
AIの導入は、品質管理全体の効率化と高度化を実現します。
特に外観検査はAIの導入効果が高く、多くの現場で導入が進んでいます。
AI品質管理を最大限に活かすためには、「データの共有」と「関係者間のコミュニケーション」が欠かせません。サプライヤーや社内の他部署と品質情報を迅速に共有し、改善につなげられる仕組みづくりが必要です。
サプライヤーが現場で撮影した検査画像や不良写真をクラウドにアップロードすれば、AIが自動で判別し、担当者は即座に状況を把握できます。従来のメール・紙・PDFと比べて、情報伝達のスピードが圧倒的に向上します。
品質管理に必要なデータをクラウドツールに集約することで、以下のような問題が解決され、QMSの基盤が強化されます。
AI判定の結果がクラウド上で共有されることで、以下のようなやり取りが迅速に行えます。結果として、品質改善のサイクルが飛躍的にスピードアップします。
品質管理は、製品の品質を守るだけでなく、企業の信頼性や競争力を左右する非常に重要な取り組みです。しかし、市場環境の変化や人手不足、業務の複雑化により、従来の品質管理手法だけでは限界が見え始めています。
こうした課題に対し、AIによる異常検知や自動判別は、精度の高い検査や迅速な判断を可能にし、品質保証のレベルを大きく引き上げます。さらに、品質データをクラウドで一元管理し、サプライヤーや社内関係者とリアルタイムに共有することで、改善サイクルの高速化や不良流出の防止にもつながります。
AIとクラウドツールを組み合わせることで、「品質管理」「品質保証」「QMS」を包括的に進化させることができるのは、大きな魅力です。これからの品質管理は、人の経験や努力に頼るだけでなく、データとAIを活用した“スマート品質管理”へと移行していくでしょう。
品質情報の共有基盤として、サプライヤー連携や社内コミュニケーションを円滑にするツール「CommuRing（コミュリング）」を導入することで、AIの効果をさらに最大化できます。
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執筆者情報： 株式会社ユニリタ DXイノベーション部 取引コミュニケーションツール「CommuRing」のプロモーション担当チームです。お役立ち資料を無料でダウンロード
ユニリタCommuRingチーム
コミュニケーション情報を蓄積・共有・活用するシステムに長年携わってきたメンバーが、取引先・多拠点の管理に課題を持つ方に、役立つ情報をわかりやすく発信することを心がけています。
