品質分析ツールは「データ統合型」と「画像起点型」に分かれる

品質分析のAIツールは、出発点のデータで大きく2つに分かれます。

  • データ統合型：設備・工程の時系列データ、MESの実績、検査結果を統合し、品質やプロセスの問題を分析する。プロセス産業や連続生産に多い
  • 画像起点型：組立ラインの各工程で撮った製品画像を起点に、不良の発見と原因の追跡を行う。電子機器の組立に多い

どちらの型が合うかは、品質問題の原因がどこにあることが多いか（工程条件か、組立作業や部品か）と、既に持っているデータで決まります。

データ統合型は時系列とMES実績から工程条件の問題を分析し、画像起点型は工程ごとの製品画像から不良と組立の問題を追跡することを示す比較図 データ統合型 入力：設備時系列・MES実績・検査結果 問い：どの工程条件が品質に効くか 向く工場：プロセス系・連続生産 例：Sight Machine、Seeq、 Braincube、Fero Labs、東芝Meister 画像起点型 入力：工程ごとの製品画像＋検査データ 問い：どの工程・部品で不良が入ったか 向く工場：電子機器などの組立 例：Instrumental
品質分析ツールの2つの型。データの出発点と、得意な問いが異なる。

主要ツールの概要（公開情報による）

以下は各社の公式サイトや発表から確認できる範囲の情報です。機能の詳細や価格は公開されていないものが多く、評価には個別の確認が必要です。

  • Sight Machine（米国）：「エージェント型製造プラットフォーム」を打ち出し、数日で導入できると主張しています。Factory CoPilotはMicrosoftのAzure AI Copilotテンプレート上に構築され、Intertape Polymer Groupが利用していると2024年にMicrosoftが紹介しています
  • Seeq（米国）：時系列の産業データ分析ソフトにAIを組み合わせた「Seeq Intelligence」を発表しています。プロセス産業での利用が中心です
  • Braincube（フランスとされる）：リアルタイムのプロセス最適化を行う産業AIプラットフォームで、CertainTeedなどを顧客に挙げています
  • Fero Labs（米国）：工程技術者が生産上の問題を診断し、プロセスを改善するためのAI基盤で、Covestro、Henkelなどのロゴを掲示しています
  • Instrumental（米国）：電子機器の組立データを解析し、歩留まり・スループット・量産立ち上げを改善するプラットフォームです。創業者CEOは元Appleの製品設計リードです
  • 東芝 Meister Apps（日本）：分析・トレーサビリティのアプリ群で、東芝マテリアル（現Niterra Materials）が検査・工程データのデジタル化と品質監査対応に使った例が公式サイトで紹介されています

欧米のプロセス分析ツールの比較は欧米のプロセス分析AI比較でも扱っています。

7軸での比較

軸データ統合型（Sight Machine、Seeq、Braincube、Fero Labs、東芝Meister）画像起点型（Instrumental）
1. 入力データ設備・工程の時系列、MES実績、ラボ値工程ごとの製品画像、検査データ
2. 前提となるデータ基盤ヒストリアンやMESとの接続、ロットとの紐付け各工程へのカメラ設置、シリアルの読み取り
3. 得意な問い工程条件と品質の関係、プロセスの最適化不良が入った工程・部品の特定、新製品の立ち上げ
4. 利用者工程技術者、品質技術者、データ分析担当製品設計・品質・製造技術の担当者
5. 提供形態クラウド中心（製品によりオンプレミスあり）クラウド中心
6. 生成AIの位置づけ自然言語での問い合わせ、分析の補助（製品により異なる）公開情報からは確認できず
7. 国内での支援体制製品ごとに大きく異なる。国内製品は日本語支援が前提要確認

6と7は導入後の使い勝手を大きく左右しますが、公開情報だけでは判断できません。選定時に必ず確認してください。

選定の前に自社で確認すべきこと

ツールを比べる前に、自社側で次の点を整理しておくと、選定が速く、外れが少なくなります。

  1. 解きたい品質問題を1つに絞る：不良の種類、対象品番、現状の不良率と目標
  2. 原因がありそうな場所の見当をつける：工程条件か、部品か、組立作業か
  3. 使えるデータを棚卸しする：時系列データの保存期間と粒度、MESの実績、検査結果がロットに紐付いているか
  4. 分析を使う人を決める：工程技術者が自分で分析するのか、データ分析担当が分析して報告するのか
  5. 結果をどう工程に戻すか決める：分析結果を条件変更や監視にどうつなぐか

3が不十分な状態でツールを入れると、どのツールでもデータ接続に多くの時間がかかります。品質分析の前提となるデータの紐付けは品質AIの前提はトレーサビリティを参照してください。

ツールを使わずに内製する選択肢

品質分析は、PythonやBIツールを使って内製することもできます。要因分析の基本は層別とPLS・勾配ブースティングで、手法自体は公開されています（不良の要因分析AIの4段階を参照）。

内製が向くのは、データ分析ができる人材が社内にいて、分析対象の工程が限られている場合です。ツールの価値は、データ接続、分析の再利用、工程技術者が自分で使える画面、継続的な監視にあります。分析を一度きりではなく、多くの工程・技術者に広げたいならツール導入の意味が大きくなります。

よくある質問

品質分析ツールとMESの品質管理機能は何が違いますか

MESの品質管理機能は、検査結果の記録、規格判定、ロットの保留といった管理が中心です。品質分析ツールは、その記録と工程データを使って原因を探したり、傾向を予測したりする分析が中心です。両者は役割が違い、分析ツールはMESのデータを入力として使うのが一般的です。

海外ツールを日本の工場で使うときの注意点は何ですか

日本語での画面や支援の有無、国内のSIパートナーの有無、データをどの国のクラウドに置くか、国内の設備やMESとの接続実績を確認してください。海外での成果事例が国内の工場条件にそのまま当てはまるとは限りません。

中小工場でも品質分析ツールは使えますか

データの量と分析の頻度によります。対象の工程と品番が少ないなら、まずはBIツールや表計算での層別分析から始め、分析を広げる段階でツールを検討するのが費用対効果のよい進め方です。

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この記事のテーマ
#品質管理#ベンダー選定#欧米動向

この記事を書いた人

株式会社サオス

株式会社サオス 製造DX部

DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。

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