不良品検出率が何％を下回ったらAI画像検査を検討すべきか？

明確な閾値はありませんが、目視検査での不良品検出率が95％を下回る、または検査員による判定のばらつきが大きい場合は、AI画像検査の導入を検討する目安になります。

検出率以外に見るべき指標

検出率だけでなく、検査にかかる時間や検査員の負担・疲労も、AI化によって改善できる重要な観点です。特に、検査員によって判定結果が異なる（属人化している）場合は、検出率の数値以上に大きな課題として捉えるべきです。

導入検討のチェックポイント

• 検査員による判定のばらつきの大きさ
• 検査にかかる時間・人員の負担
• 検査対象の不良パターンが画像として判別できるか

これらに複数当てはまる場合は、まず一部の検査工程を対象に、AI画像検査の実証実験（PoC）から始めることをおすすめしています。

例えば、検査員によって不良品の判定基準が微妙に異なり、同じ製品でも合格・不合格の判断が割れてしまうようなケースは、検出率の数値以上に優先度の高い課題として捉えるべきサインです。

また、検出率の目標値を設定する際は、現状の目視検査の実力を正確に把握しておくことが前提になります。検査記録が十分に残っていない場合は、まず一定期間、検査結果を記録するところから始めることをおすすめします。

加えて、検出率だけでなく「過検出率」（本来は良品なのに不良と判定してしまう割合）も重要な指標です。過検出率が高すぎると、かえって現場の確認作業が増えてしまうため、両方の指標をバランスよく見ていく必要があります。

数値だけで判断せず、現場の実感とあわせて総合的に検討することをおすすめします。

現場の声を丁寧に拾うことが導入成功の近道です。

迷った際は、まず当社にご相談ください。