AIで人間並みの検品精度を実証 ─ Spark+とニチリン白山、99.09%以上の認識率をPoCで確認

東大松尾研発スタートアップが99.09%の精度での員数管理自動化を実証。品質保証の革新で日本の人材不足解決に貢献

株式会社SparkPlus

2025年9月1日 10時00分

“AIで産業課題解決に挑む”株式会社Spark+（スパークプラス、本社：東京都文京区、代表取締役社長：本田純平、以下「Spark+」）は、株式会社ニチリン白山（本社：三重県津市、取締役社長：木谷一巳、以下「ニチリン白山」）と共同で取り組んでいた「ゴムホース検品業務における員数管理自動化」のPoC（概念実証）を2025年8月に完了したことをお知らせいたします。

人材不足の未来に向け、検品をAIで自動化

日本の製造業は少子高齢化による人材不足や熟練者減少に直面しており、特に「検品・数量管理」の領域は人的依存度が高く、属人化・ヒューマンエラーの課題を抱えてきました。自動車・住宅用ホースなどを手がける、国内有数の製造・加工メーカー、ニチリン白山もその一社でした。

一方で、Spark+は東京大学松尾研発スタートアップとして、最先端のAI研究成果を実務に落とし込み、工数削減や歩留まりの向上などの結果創出までの伴走支援を強みとしており、今回の課題に対するソリューションが合致したことにより、今回の協業に至りました。

本PoCでは、Vision Transformerベースの機械学習モデルをSpark+独自の技術で現場最適化し、画像からゴムホースの断面を自動で認識・カウントする仕組みを検証しました。

その結果、ホース認識率は99.09%以上を達成し、人間に匹敵する水準での検品自動化が可能であることを実証しました。

従来のAIでは判定が難しい条件でも高い精度を確認

従来のAIは、単純な形状や明るい画像に対しては高精度で動作しますが、実際の製造現場では、環境の揺らぎが発生します。

【実際の現場でありがちな条件の例】

ホース断面が斜めに傾いている
光量が不安定（明るすぎる/暗すぎる）
撮影位置が近すぎる/遠すぎる
束の中で断面が隠れている

今回のPoCでは、これら“現場ならではの条件”をあえて再現し、AIがどこまで耐えられるかを徹底検証と追加学習を繰り返しました。

さらに、画像に「ぼかし（GaussianBlur）」や「明度変化（Contrast）」を加える実験を行い、解像度や照明の違いが精度にどう影響するかを明確化しました。その結果、照明や画質が多少異なっても安定した認識が可能であることが確認され、導入コスト削減や現場環境設計の指針が得られました。

製造業の根幹・品質保証の革新へ

今回のPoCを踏まえ、両社は実用化に向けた取り組みを進めています。

幅広い現場環境への対応

新しいホース型番や照明条件の違いなど、さまざまな製造現場に対応できるようAIモデルを拡張し、より多様なシーンで活用可能にします。

品質保証の高度化

数量カウントに加え、ひび割れ・変色・破損といった不良品をAIが自動で検知できるようにし、品質管理全体の信頼性をさらに高めます。

現場システムとの連携

受注データベースや出荷ラベル生成とつなぎ、検品から在庫・出荷まで一気通貫で自動化。現場の業務をスムーズにつなげ、製造から物流までのDXを加速させます。

これにより、検品工程の効率化にとどまらず、「品質保証の革新」と「製造現場の包括的なDX」の双方を実現することを目指します。

株式会社Spark+ 代表取締役CEO 本田純平コメント

「松尾研発スタートアップであるSpark+は、画像認識AIの幅広い研究成果を起点に、今回のPoCではAIが実務現場で人間並みの信頼性を発揮できることを実証しました。今回の取り組みは、単なる作業代替ではなく、人手不足の現場において高い信頼性を持つAIが品質保証という製造業の根幹を支えていく新たな業務プロセス創出の第一歩になると考えています。ニチリン白山様のものづくり力とSpark+のAI技術を融合させ、日本の製造業における新たなスタンダードを創出してまいります。」

株式会社ニチリン白山取締役社長木谷一巳コメント

「当社は“品質は工程で造り込む”を品質方針としてゴムホース製造に取り組んでまいりました。今回、Spark+様とのPoCによりAIが99%を超える精度で検品可能であることが実証され、AIと品質保証の未来像が具体的に見えてまいりました。今後は員数管理にとどまらず、不良検出や熟練者の動作解析などへ応用を進め、変わらぬ品質と信頼をお客様に提供し続けてまいります。」