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Neural Theorem
製造ラインの検査工程調査

Service 01 / 検査工程調査

検査の「いま」を、
正確に把握するために。

どこで何が見逃されているのか。それを明らかにすることが、 品質管理を変える最初の一歩です。

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Promise

現場を見れば、答えはそこにあります

この調査が終わる頃には、製造ラインのどこで検査が行われ、何を見ているのか、そしてどの工程が自動化の候補になりうるかが、文書として整理されています。

「なんとなく検査している」という状況から、「根拠を持って検査設計ができる」状態への移行—そこを一緒に目指します。曖昧さが減るだけで、現場の判断は確実に楽になります。

検査ポイントの全体像

どこで・何を・どのように確認しているかを、ラインごとに整理します

不良の傾向把握

過去の記録をもとに、どの不良がどの工程で生じやすいかを確認します

自動化の可能性整理

どの検査が機械向きで、どれが人の判断を必要とするかを分類します

Problem

このような状況、思い当たりませんか

検査基準がシフトによってばらつく

同じ部品なのに、担当者によって合否の判断が違う。その「ばらつき」が後工程での手戻りにつながっていることがあります。

不良が後の工程で発見される

検査をしているはずなのに、組み立て後や出荷後に問題が見つかる。どこで見逃されたかが、記録だけでは追えない。

AI導入を考えているが、何から始めればよいか

自動検査の話は聞いたことがある。でも、自分たちのラインに合うのか、どこに入れるべきなのかが、まだ見えていない。

検査工程の全体像が文書化されていない

熟練者の頭の中にある知識が、後継者に引き継がれていない。いざ変えようとしても、現状が整理されていないと動けない。

どれも、製造現場ではよく見られる状況です。解決策を探す前に、まず「いまどうなっているか」を丁寧に見ること—それがこの調査の出発点です。

Solution

Neural Theorem の調査アプローチ

机上の資料だけではなく、実際のラインを複数シフトにわたって観察します。どの検査員がどのような手順で確認しているか、記録とのズレはないか—現場でしか見えないことを丁寧に拾います。

観察で得た情報は、不良記録と照らし合わせて整理します。「この工程で見逃されやすい」「人の目よりカメラが向いている」といった判断を、根拠とともに示します。

調査の結論として、どの検査ポイントが自動化に向いているか、どの部分は人の判断が引き続き必要かを、平易な言葉でまとめた報告書をお渡しします。

01

事前ヒアリング

製造品目、ライン構成、過去の不良履歴について確認します

02

複数シフトの現場観察

2〜3週間、実際の検査作業を観察し記録します

03

不良記録との照合・分析

観察内容と既存の記録を組み合わせて傾向を把握します

04

報告書・図解の作成と説明

調査結果を整理した文書と図解を提出し、内容をご説明します

Experience

調査期間中、どのように進みますか

1〜2日目

現場の確認と担当者との対話

ラインを歩きながら、検査の流れを最初に把握します。担当オペレーターの方への質問も、この段階で行います。

1〜3週間

複数シフトの観察と記録

日勤・夜勤・週明けなど、複数のタイミングで観察します。同じ検査でも時間帯や担当者によって違いが出ることがあります。

調査完了後

報告書の提出と方針の相談

整理した内容をお持ちし、結果をご説明します。「次にどうするか」についても、一緒に考える時間を設けます。

調査中に現場の方の作業を止めることは基本的にありません。日常の動きを見させていただく形で進めます。

Investment

費用と含まれる内容

検査工程調査 — 料金

¥27,000

税込 / 1ライン・1拠点を対象とした標準的な範囲での料金です

この調査について相談する

複数ラインや複数拠点をまとめてご依頼の場合は、お気軽にご相談ください。内容に応じてご案内します。

含まれる内容

ラベル付き検査ポイント図解

製造工程の中で検査が行われている箇所を図示し、各ポイントの内容を整理したもの

不良区分の分類レポート

過去記録と観察をもとにした、不良カテゴリと発生傾向のまとめ

自動化検討に関する所見メモ

どの検査ポイントが自動化向きか、人の判断が引き続き必要な箇所はどこかを記した文書

調査結果の説明と質疑応答

報告書をもとにした対面または遠隔での説明の機会

Approach

この調査の考え方

製造現場の検査工程は、長い年月をかけて形づくられてきたものです。「どう変えるか」を考える前に、「なぜそうなっているか」を理解することが大切だと考えています。

この調査では、結論を最初から持ち込みません。観察と記録から得た実態をもとに、現場ごとに異なる結論を導きます。「自動化すべき」とも「今のままでよい」とも、根拠なく言うことはしません。

調査の期間は2〜3週間を基本としていますが、ラインの複雑さや規模によって調整します。最初のご相談時にご状況をお聞きし、適切な進め方をご提案します。

調査対象として適しているケース

繰り返し生産を行う中小製造業
同じ部品・製品を複数シフトで検査している
検査の属人化が気になっている
AI導入を考えているが、どこから始めるか迷っている
後工程や顧客先でたまに不良が発覚する

Assurance

安心してご依頼いただくために

調査前に内容と範囲を合意します

どのラインを・どの期間・どのような方法で調査するかを、事前にご確認いただきます。後から「そこまでやるとは思わなかった」ということがないように進めます。

報告内容に不明な点があれば再説明します

提出した報告書の内容について、追加でご質問があれば対応します。「よくわからなかった」という状態で終わらせません。

調査後の方針は強制しません

調査結果として「次のステップ」をご提案することはありますが、パイロット導入や研修への移行をご案内するだけで、判断はお客様次第です。

Next Steps

ご依頼の流れ

Step 01

お問い合わせ

フォームから現在の状況をお聞かせください。どんな些細なことでも構いません。

Step 02

ご状況の確認

製品・ライン・検査の概要についてお聞きし、調査の範囲と期間をご提案します。

Step 03

現場調査の実施

合意した範囲で、2〜3週間の現場観察と記録を行います。

Step 04

報告書の提出

調査結果を文書と図解でまとめ、ご説明します。次のステップについてもご相談できます。

Contact

まず、現場のことをお話しください

「AI導入を考えているわけではないが、検査の整理はしたい」という段階でもお気軽にどうぞ。現在の状況を聞かせていただき、この調査がお役に立てるかどうかをご説明します。

お問い合わせフォームへ

検査工程調査 — 概要

料金 ¥27,000(税込)
期間 2〜3週間(現場の規模による)
対象 繰り返し生産を行う中小製造業
成果物 検査ポイント図解・不良区分レポート・自動化所見メモ

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