製造業の品質不良、AIで本当に減らせる？現場のリアルな導入事例

「AIで品質改善」って聞くと、なんか大企業の話に聞こえる。

でも実際、中小の製造現場でもAI活用は進んでる。しかも、思ってるより手軽に始められるようになってきた。

今回は「なぜなぜ分析のAI化」に焦点を当てて、実際に効果が出てる事例を紹介する。

そもそも品質不良のコスト、ちゃんと計算してる？

不良品1個のコスト、材料費だけで考えてない？

実際にかかるコストはこんな感じ：

不良1件で数十万円飛ぶこともザラ。年間100件発生してたら、数千万円の損失になる。

ちなみに不良率が3%になると、品質は常時不安定な状態。原価も上昇するし、生産性も落ちる（Nikken→Tsunagu調べ）。

なぜAIなのか？従来の分析の限界

品質不良が起きたとき、原因分析ってどうやってる？

たぶん多くの現場では：

1. 関係者を集めて会議
2. ホワイトボードに「なぜ？」を書いていく
3. 2〜3時間かけて原因を特定
4. 対策をExcelにまとめて報告

これ、正直しんどい。

特にきついのが属人化問題。ベテランがいないと分析が進まない。その人が異動したり退職したりすると、ノウハウがごっそり消える。

2025年問題で熟練技術者の大量退職が進む中、これは深刻なリスクになってる。

事例1：電子部品メーカー、分析時間80%カット

従業員200名規模の電子部品メーカーA社。月に約30件の品質不良が発生していた。

導入前の状況：

• 1件あたり分析時間：約3時間
• 月間分析工数：90時間（品質管理者2名がほぼ専任）
• 同じような不良の再発率：約40%

ぶっちゃけ、品質管理のためにいるはずの人が、分析会議だけで手一杯になってた。

WhyTrace導入後（6ヶ月）：

• 1件あたり分析時間：約35分
• 月間分析工数：18時間
• 再発率：15%に低下

何がよかったかというと、AIが「この問題、去年のアレと似てますよ」って過去事例を引っ張ってきてくれること。ゼロから考えなくていいから、めちゃくちゃ楽。

事例2：金属加工メーカー、不良率半減

従業員80名の金属加工メーカーB社。業界平均1.5%に対して、不良率2.5%と高止まりしていた。

課題：

• 分析結果がExcelに散在、検索できない
• ベテラン2名の退職で分析スキルが低下
• 「前にも同じことあったよね？」が口癖に

やったこと： WhyTraceで全ての分析をクラウドに蓄積。類似事例はAIが自動検出。

1年後の結果：

• 不良率：2.5% → 1.2%（半減以下）
• 分析データベース：250件蓄積
• 類似事例ヒット率：65%

新人でも「この不良、過去にこういう対策してますね」って言えるようになった。属人化の解消が一番大きかった。

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「うちの会社でもできるかな…」と思った人、まずは触ってみるのが早い。

月額980円で、AIによる分析サポートが使える。過去事例の検索も、レポート自動生成もついてる。

導入企業の声だと、ROIは初月からプラスになることが多いらしい。

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AI活用のメリット、正直に書くと

メリット1：時間短縮がエグい

従来のフロー：

事象確認（30分）→ 参加者召集（30分）→ 分析会議（2時間）→ 報告書作成（1時間）
= 合計4時間

AI活用後：

事象入力（5分）→ AI提案確認（10分）→ 分析・検証（15分）→ レポート自動生成（5分）
= 合計35分

ある食品卸企業では、受注入力作業が1日3時間以上 → 30分になったという事例もある（リコー調べ）。

業務によって差はあるけど、8〜9割の時間削減は現実的な数字。

メリット2：誰がやっても同じ品質

AIが質問を提案してくれるから、ベテランじゃなくても一定水準の分析ができる。

「この観点、見落としてませんか？」って指摘してくれるのがデカい。

メリット3：知見が会社の資産になる

分析結果が自動でデータベース化される。担当者が辞めても、知識は残る。

これ、長期的にはめちゃくちゃ価値がある。

デメリットも正直に

もちろん、いいことばかりじゃない。

最初は入力がめんどくさい： 事象を具体的に入力する習慣がないと、最初は「めんどくさい」と感じる人もいる。

AIを過信しすぎるリスク： AIの提案を鵜呑みにして、自分で考えなくなる人が出てくる可能性。あくまでサポートツールだという意識は必要。

費用対効果が見えにくい場合も： 不良件数が極端に少ない（月1〜2件）現場だと、効果を実感しにくいかも。

導入のハードル、思ったより低い

「AI導入」って聞くと大変そうだけど、WhyTraceの場合は：

• 初期費用：0円
• 月額：980円/ユーザー
• 導入期間：最短即日
• 必要なもの：ブラウザだけ

2025年時点で、国内製造業の約87%がAIのパイロットプロジェクトを開始してるという調査もある（エクサウィザーズ調べ）。

「まずは1ライン、1製品で試してみる」というスモールスタートがおすすめ。

ROI試算：ぶっちゃけ元取れる？

ざっくり計算してみる。

前提：

• 月間不良件数：20件
• 1件あたり分析時間削減：2.4時間（3時間→0.6時間）
• 品質管理者時給：3,000円
• WhyTrace費用：980円×3ユーザー

月間効果：

• 時間削減効果：20件×2.4時間×3,000円 = 144,000円
• 不良削減効果（40%減と仮定）：8件×50,000円 = 400,000円
• 費用：▲2,940円
• 純効果：約54万円/月

ROI = 54万円 ÷ 2,940円 = 約184倍

まあこれは理想的なケースだけど、半分でも90倍。費用対効果としては十分すぎる。

まとめ：始めるなら早いほうがいい

品質不良の分析をAI化するメリットをまとめると：

• 分析時間80%以上削減
• 属人化の解消
• 知見の蓄積・活用
• 再発防止率の向上

製造業のDX、やるかやらないかじゃなくて「いつやるか」のフェーズに入ってる。

競合がAI活用で効率化してる中、従来のやり方にこだわるのはリスクでしかない。

まずは無料トライアルで、自社の課題に合うかどうか試してみて。

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