　また、AIを外観検査に活用することもできます。人間による目視検査では見落としが発生しますし、各検査工程に作業員を配置するため工数を削減することが困難でした。しかし、機械学習によってOK／NG画像データを登録するだけで組立不良を自動検出することができます。ヒューマンエラーや検査コスト、検査作業員のトレーニング時間などの削減も可能です（図7）

図7　AIによる外観検査事例（クリックで拡大出典：アクセンチュア

　さらに、AR（拡張現実）を作業員のトレーニングに活用することが可能です。従来は2カ月程度必要だった教育期間を短縮するとともに、熟練工に依存しがちだった工程作業を、スマートグラスを活用したAR技術と画像解析の組み合わせにより、初心者でも熟練工に引けを取らずに行うことが可能になります。

終わりに

　全3回の連載を通じて、デジタル技術による革新的な製品やサービスの創出、それに対応するための生産領域を含めた業務革新までを紹介しました。製造業におけるデジタルの活用は、欧米はもとより中国やインドと比べても日本は遅れています。日本は今まで人間の努力でそのギャップを埋めてきましたが、いよいよ働き方改革が本格化する中で、デジタルを活用した業務革新が喫緊の課題になっています。製造業に関わる読者の皆さまも、ぜひ今回の連載で紹介した内容を参考に、デジタル活用に取り組んでいただければ幸いです。連載中お付き合いいただきありがとうございました。（連載完）

筆者プロフィール

志田穣（しだみのる）アクセンチュア株式会社ビジネスコンサルティング本部インダストリーX.0 エンジニアリング領域リード

設計開発領域を核として、複数の製造業デジタルトランスフォーメーションプロジェクトを統括。アクセンチュア入社前は、原価管理ソリューション、開発における法規文書管理など多岐にわたるPLMプロジェクトを推進。また、産業IoT事業開発企画等のコンサルティング、自動車を中心とした組立系製造業にCAD／PLMツールの導入や、それをてこにした設計開発業務のプロセス改革に従事した経験がある。

・アクセンチュア株式会社https://www.accenture.com/jp-ja

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