製造業自動車部品
製造業向け異常検知AIの導入で検品工数を72%削減した事例
従来は熟練検品員3名が目視で行っていた製品外観検査を、深層学習ベースの画像認識モデルに置き換え。ライン停止リスクを抑えながら検出精度99.2%を達成した、AIエージェント設計の全工程を公開する。
人手不足品質ばらつき
Duration
5.5ヶ月
Cost
3,200万円
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従来は熟練検品員3名が目視で行っていた製品外観検査を、深層学習ベースの画像認識モデルに置き換え。ライン停止リスクを抑えながら検出精度99.2%を達成した、AIエージェント設計の全工程を公開する。
全国120店舗のPOS、天候、地域イベント、販促情報を統合し、日次の発注量をAIが店舗別に提案。現場判断を残しながら、欠品率を抑えて食品廃棄と発注作業を同時に削減したプロジェクトを紹介する。
電子カルテ、検査結果、看護記録を横断的に参照し、医師が確認・修正しやすい退院サマリ草案を自動生成。安全性と監査性を重視しながら、文書作成負荷を下げた導入プロセスをまとめる。