製造業向け × AIカスタマイズ 製造業を中心に350件/150社以上、二人三脚による多種多様なソリューション実績
製造業向け・AI事例紹介資料として
最近取り組んだユースケースを課題や業界ごとにまとめました。
【ご紹介するAI事例】
■最近の事例 トヨタ自動車九州様 AI異音検査システム
■AI外観検査（画像、動画）
■生産計画（AI生産スケジューラ 最適ワークス）
「手元にあるデータでAI開発して精度を見る」だけではうまくいきません。
AIが特徴抽出可能なデータの質とは？ 必要なデータ数は？
そのデータは本番環境でどのように収集するのか？
検査工程の場合、AIは何秒以内に判定しなければならないのか？
スカイディスクは300以上のプロジェクト経験を踏まえ、
課題整理からデータ取得、社内AI人材育成、ハードウェア・設備を含めた
ワークフロー設計・開発までサポートします。
※詳しくはお気軽にお問い合わせください。
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このカタログについて
| ドキュメント名 | 製造業×AI最新事例ご紹介資料【SKYDISC】 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 事例紹介 |
| ファイルサイズ | 1.5Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 株式会社スカイディスク (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ
このカタログの内容
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製造業×AI最新事例ご紹介資料
【SKYDISC】
株式会社スカイディスク
2022年12月
©SKYDISC 許可なく複製、転用、販売などの二次利用することを禁じます。
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目次 本資料でわかること
• 最近のAI事例
• AI異音検査システム
• 外観検査（画像解析、動画解析）
• 会社情報
• AI生産スケジューラ最適ワークス（生産計画）
©SKYDISC 許可なく複製、転用、販売などの二次利用することを禁じます。 株式会社スカイディスク ‒ 3
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最近のAI事例紹介
トヨタ自動車九州様 AI異音検査システム
熟練工の高技能を標準化し、 【検査対象】レクサス完成車
【適応工程】車内異音検査
生産ラインで稼働開始 レクサスを生産するトヨタ九州宮田工場の検査ラインに
AIを活用した異音検査システムを2021年8月から導入し、
本稼働を開始
導入効果
ü検査員の聴覚に依存していた検査工程の属人化解消・
品質安定化
ü検査作業者の耳の負担や凹凸のある検査路面を運転す
る際の身体的負担の低減
プレスリリース（2021/11/4）：
国内初、品質検査で「音」を聞き分けるAI異音検
査システムをスカイディスクとトヨタ自動車九州
が共同開発
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/0000000
46.000022401.html
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スカイディスクのサービス紹介（画像解析）
サービス紹介動画:
AI外観検査機 https://youtu.be/cBvi6GarSfI
目視に頼っている アルゴリズムだけでなく「AIが特徴を抽出しやすい
検品業務をAIがサポート！ 画像データ収集方法」まで設計・開発します。
今まで人が目で検品していた業務を半自動化し、AIのアシストによ
り、熟練の作業員でなくても検品が可能になります。
AI外観検査機をリアルに実装するための
3つの検証ポイント ポイント1 AIが特徴を抽出しやすい画像データ
AIが特徴を抽出しやすい ▼検証用 スカイディスク機
画像データ 照明調整前 照明調整後
×
最適なAI技術（アルゴリズム・
アノテーション）
× 検証機を使って、対象ワークの特徴を抽出
ハードウェア・設備を含むワー するのに最適なカメラ性能・照明設定を検
討します。
クフロー設計・開発
幅500mm × 奥行370mm × 高1090mm
1つでも欠けたらプロジェクトは成功
しません！
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スカイディスクのサービス紹介（画像解析）
サービス紹介動画:
AI外観検査機 https://youtu.be/cBvi6GarSfI
AI外観検査機をリアルに実装するための3つの検証ポイント
ポイント2 ポイント3
最適なAI技術 ハードウェア・設備を含めた
（アルゴリズム・アノテーション） ワークフロー設計・開発
アルゴリズムは、製造業を中心に300以上実績を ハードウェアに強みを持つシナプスギヤ社と戦略的
持つスカイディスクのデータサイエンティストが、 パートナーシップを締結。製造現場にある様々な制
アノテーションはそのスペシャリスト集団である 約条件を踏まえた上で、実装方法を検討します。
日本FLOW社との協力体制で対応。
©日本FLOW
活用例 実装例
• 部品の材質による色の違いを許容して検出 • 人が手に持つように全周撮影機構を設計
• プラスチック品の模様を無視して傷を検出 • バラ積みの壊れやすいワークを整列させて撮影
• 食品に付着した異物を検出 する機構を設計
• 液状のワークをピンポイントでNGのみ弾き出す
ワークフロー設計
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画像解析のAI事例
外観検査AI事例①：フルーツ加工後の外観検査
対象ワーク：フルーツ 顧客業界：食品加工工場
OK品 NG品 食品加工工場のフルーツ加工後の
虫 外観検査。虫や残皮、髪の毛など
の混入がないか、従来は目視検品
髪の毛 していた。
NG品を全自動で取り除く大掛か
りな機械を導入する予算がなかっ
たが、半自動化による省人化で
ROI達成。
判 種類 教師あり学習
定 選定理由 ルールベースで色の異なる髪の毛や虫は判別できたが、残皮は判別で
方 きなかったため教師あり学習で対応した。
法 使用画像 OK画像︓100枚、NG画像︓30枚
設備提案 有：排出機構のコストダウンの為、不良判定品はプロジェクション
マッピングで投影。人の運用をサポートするような仕組みを構築。
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画像解析のAI事例
外観検査AI事例②：自動車金属部品の良/不良判別
対象ワーク：金属部品 顧客業界：自動車部品製造工場
OK品 NG品傷や汚れ、バリなど 自動車部品の製造工場における金属部品
の出荷前検査。外部の傷やバリなど欠陥
がないか、良品/不良品を判別したい。
NG品の種類（クラス別）の発生頻度に
よって、データ収集の難易度が変わるた
め、それぞれ適切な判定方法を提案。
※画像はイメージ
種類 ルールベース・教師なし学習
判
定 選定理由 傷やバリはルールベースで対応。
方 NGサンプルの収集が難しい事象については、教師なし学習で対応。
法
使用画像 OK画像︓1,000枚、NG画像︓30枚（NGクラスごと）
設備提案 有：個別分離装置、検査装置、排出機構
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画像解析のAI事例
外観検査AI事例③：金属・プラなどの産業廃棄物の判別
対象ワーク： 顧客業界：リサイクル工場
金属・プラなどの産業廃棄物
※画像はイメージ
種類 教師あり学習
判
定 選定理由 様々な形状・色のワークがラインに流れてくるため、ルールベースで
方 は対応できなかった。教師あり学習にて対応。
法
使用画像 各クラスごとに100枚
設備提案 有：個別分離装置、検査装置、排出機構
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スカイディスクのサービス紹介（動画解析）
動画を使ったAI活用（監視カメラ）
監視カメラ
監視カメラの用途：
• 不審者の侵入を防止したい
• 複数の現場を遠隔でも管理したい
• 事故やトラブルの発生状況を確認したい
• 従業員の動線を確認したい 等
さらなる活用
監視カメラ単体では出来ない
• 特定の物体を自動検知
• 物体のサイズ・比率を測定・計算
• アラート等の運用につなげる設計・開発
動画、画像 画像解析AI →従来は人が見ないと出来ないような監視、
定期点検業務の高度化、自動化
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動画解析のAI事例
外観検査AI事例④：動画画像からワークの数量を算出
対象ワーク：食品原料 顧客業界：食品加工工場
動画から抽出した画像を使用して、
画像に占めるワークの比率を計算する 食品加工工場において、ある食品原料に
は形状・色合いに個体差あり。
コンベア コンベアにカメラを設置し、動画から画
カメラ
像を複数抽出。それぞれの画像に占める
食品原料の比率から、コンベアを流れて
きた食品原料の数量を自動算出する。
種類 教師あり学習
判
定 選定理由 様々な形状・色のワークがコンベアに流れてくるため、ルールベース
方 では対応できなかった。教師あり学習にて対応。
法
使用画像 数百枚
設備提案 有：カメラ、検査装置
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動画解析のAI事例
外観検査AI事例⑤：動画画像から汚れの比率を算出
対象ワーク：水面 顧客業界：水処理施設化学メーカー
撮影した画像から
水面の汚れ具合のレベル判定を実施 水処理施設（化学メーカー）において、
すでに設置済みの監視カメラ画像から
カメラ 水面の汚れ具合を判定したい。
動画から画像を複数抽出し、各画像の
汚れ具合を評価して学習させる。
経時変化する水面の汚れ具合について
プラント レベル判定（段階評価）していく。
種類 教師あり学習
判
定 選定理由 設置済みのAI監視カメラだけでは、⽔⾯の汚れ具合を判断できなかっ
方 たため、追加の動画解析では画像の教師あり学習にて対応。
法
使用画像 数百枚
設備提案 無：既に設置済みのクラウド監視カメラの画像を活用
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会社概要
l スカイディスクの特徴
社名 株式会社スカイディスク
拠点 福岡本社、東京、大阪
代表者 代表取締役社長兼CEO 内村 安里
179社・395件の ハードウェア・設備を 導入しやすい
DX支援実績 含めたワークフロー 月額SaaSプロダクト
※22年9月時点 設計・開発 開発・提供
創業 2013年10月1日
ものづくりを、 l 経済産業省 J-Startup選出
Mission
もっとクリエイティブに 経済産業省が推進するスタートアップ企業
の育成支援プログラム「J-Startup」に選
出されています。
Vision AIをだれもが活用できる世界をつくる
事業 AIを活用したDX支援 l NEXTユニコーン 5年連続選出
日本経済新聞社のNEXTユニコーン調査で、
2017年から5年連続で選出されました。
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スカイディスクのDX支援実績 ※2022年9月末時点、PoC含む
製造業向けAI企業随一の実績！
お取引社数
179社
案件実績
395件
第1期 第2期 第3期 第4期 第5期 第6期 第7期 第8期
（累積案件実績）
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AI生産スケジューラ 最適ワークス
オーダーから設備・スタッフの最適な割付け計画
を立案するシステムです
スカイディスクはAIを活用したSaaSプロダクト
として提供しています
独自開発エンジンにより初期設定 お申込から最短1ヶ月で導入！導 クラウド提供により、お客様独自
の負担を劇的改善。導入・運用は 入サポート費30万円～・月額5万 のメンテナンス負担（コスト/手
専属カスタマーチームが安心サ 円～という低価格を実現。 間）ゼロ！数年ごとのアップデー
ポート！ ト版購入も不要です。
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お気軽にお問い合わせください
お問い合わせ先
0120-29-1331
contactus@skydisc.jp
https://skydisc.jp/
https://saiteki.works/
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