課題
外観検査は熟練検査員の経験に依存しており、判定基準のばらつきと、検査員ごとの見逃しリスクが課題でした。検査記録は紙とExcelに分散し、月次の品質会議資料作成だけで丸1日かかっていました。
アプローチ
撮影→AIによる一次判定→検査員によるレビュー→記録、という一連の流れをWebアプリに統合。AIモデルは社内の良品/不良品画像で学習させ、判定精度と業務適合度を両立しました。
実装のポイント
検査ラインのカメラから直接画像をアップロードできるエッジ端末を構築し、Supabase Storageに保存。判定結果はSupabase Edge FunctionsからOpenAI Vision APIを呼び出し、社内ファインチューンモデルと組み合わせて返す構成。検査履歴は全件保管し、トレーサビリティを確保しました。
成果
検査時間は約60%短縮、不良品流出は月12件から2件に減少。月次品質会議の資料は手作業8時間から自動生成30分へ。検査員は判断業務に集中できるようになり、検査員の離職率も低下しました。