塗料製造プロセスでの画像認識AI適用効果〜「ToromiAI」活用シリーズ〜

ToromiAIは、AIカメラによる液体監視AIソリューションです。
粘度、液体の色、濁り、油膜などを高精度に判定し、リアルタイムで異常を検知・通知します。
目視検査の属人化や見逃しを防ぎ、品質向上、生産性向上、環境リスク削減に貢献します。

本ブログでは、どのようなシーン・対象物において、このToromiAIが効果が出るのかを具体的にお伝えしていきます。

【今回の対象】製造段階の塗料
【検知すること】異物、分散具合、粘度変化などの検知
【期待できる効果】良好状態とは異なる異常（異物、粒子の分散、粘度など）を検知または数値化することで、
　　　　　　　　　　　　早期不良検出、材料ロス削減、品質安定化

塗料製造時の目視検査はそろそろ自動化へシフトを

独立行政法人労働政策研究・研修機構（JIL）:の「2023年度版労働力需給の推計」によると、一人当たりゼロ成長・労働参加現状では、2022年の6,902万人から2030年に6,556万人、2040年には6,002万人へと減少が見込まれています。
一方で、成長実現・労働参加の進展によっては、2030年に6,940万人、2040年に6,791万人へと増加し、減少幅が縮小するシナリオも示唆されています。

しかしながら、いずれにしても労働人口は減少が見込まれる中、すでに業種や企業によっては、人員確保の困難さに直面しているでしょう。
そのような状況下でもビジネスを継続していくためには、人間がやるべき業務以外の業務においては、無人化・自動化を検討・実現していく必要性がより迫ってきています。

製造業においてAIの活用が急速に進む中、流体を扱う分野でも画像認識技術が注目されています。その代表的な例のひとつが塗料製造です。
塗料は色や粘度のわずかな違いが品質に直結する製品であり、従来は熟練者による目視検査やサンプリング分析に大きく依存してきました。
しかし、人手不足や品質要求の高度化が進む今、流体画像認識AIによる品質管理は大きな転換点のひとつとなりえます。

以下において、塗料製造における現状の課題、画像認識AI導入による解決策、メリット・デメリット、そして実際の導入ステップについて解説します。

現状の課題：塗料製造における品質管理の難しさ

塗料製造は、顔料や樹脂、溶剤などを混合し、分散・調整を行うプロセスです。
この過程で重要なのが「色の均一性」「粘度の適正」「異物混入の有無」といった品質指標です。
ところが、現在の品質管理には以下のような課題があります。

目視検査への依存
製造中の塗料はタンクやサイトグラスを通して人が確認し、「色合い」「粒子の分散具合」「泡や沈殿の有無」を目で判断しています。
これは経験に基づく高度な作業ですが、主観に左右されやすく、結果が一定しないという問題があります。
サンプリング分析によるタイムラグ
サンプルを採取して実験室で分析する方法は精度が高いものの、異常が発生してから検知までに時間がかかります。
その間に不良品が大量に生産され、材料ロスや工程遅延につながります。
異常検知の難しさ
塗料は光の反射や粘度によって外観が変化しやすく、人の目だけでは微細な異常（分散不良や異物混入など）を正確に捉えることが難しいのが現状です。

こうした課題を解決する技術として、流体の画像認識AIが期待されています。

流体画像認識AI「ToromiAI」で解決できる可能性

流体画像認識AI「ToromiAI」とは、カメラで取得した塗料の流動映像を解析し、AIが色調や粘度、異物、発泡などを自動的に判定する技術です。これにより、従来の課題を次のように克服できます。

リアルタイム監視
塗料の色や粘度の変化を動画として連続的に解析し、しきい値を超えた異常を瞬時に検知します。これにより不良拡大を未然に防止可能です。
定量的な品質評価
「やや濃い」「少し薄い」といった感覚的な判断ではなく、数値データとして色や粘度を評価できるため、客観性と再現性が向上します。
微細な異常の検知
従来は人の目では見逃されがちだった小さな異物混入や分散不良も、AIによる高精度なパターン認識で検出可能です。
熟練者不足への対応
AIが検査を自動化することで、熟練工に依存していた作業が標準化され、人手不足への対応や技能伝承の負担軽減につながります。

流体画像認識AI「ToromiAI」を利用するメリットとデメリット

メリット

品質の安定化：人間の主観によるばらつきを排除し、均一で安定した品質を確保。
コスト削減：不良品発生を抑制し、原材料の廃棄や再生産のコストを削減。
生産効率向上：リアルタイムで異常を検知できるため、ライン停止や手戻りを最小化。
データ活用：画像データを蓄積することで、工程改善や将来の予知保全にも活用可能。
ビジネス継続性向上：熟練作業員の退職や新規人員確保困難となってもビジネス継続可能。

デメリット

初期投資コスト：高精度カメラやAIモデル開発などには一定の投資が必要。
学習データの準備：AIモデルの精度を高めるために、正常・異常の映像データを十分に収集する必要がある。
導入初期の調整負荷：現場環境（照明条件、反射、タンク構造など）による誤検知を減らすための調整が求められる。

これらのデメリットはあるものの、コストについては過剰にせず必要最低限とするような相談も可能であり、学習データの準備については当社でのご支援やアドバイスも実施するため無駄なく進めることが可能です。
全体的に考慮しても、中長期的にはコスト削減効果と品質向上効果が大きく、十分に投資価値があるといえるでしょう。