中小プレス工場が自作したAI外観検査。良品・不良品を自ら学習させ、目視検査を自動化

半導体レーザー部品を手がけるヨシズミプレスは、顕微鏡での目視検査に膨大な時間を要していました。そこで自社で整列機を製作し、良品・不良品の画像をAIに学習させて検査システムを内製。約4〜5か月で立ち上げました。中小企業が外注に頼らず“自前で作った”事例として注目です。

この事例のポイント

CASE目視検査を、自前のAIで置き換えた

AIの活用というと、大企業や専門ベンダーの話に聞こえがちです。しかし、中小企業が自分たちでAIを作り上げた事例もあります。半導体レーザー部品を手がけるヨシズミプレスは、顕微鏡による目視検査に膨大な時間がかかっていました。

同社はAIによる画像検査の導入に取り組み、自社で整列機を製作して良品と不良品の画像をAIに学習させた。約4〜5か月かけて検査システムを立ち上げた。

出典: Salesforceブログ（2026年）
salesforce.com/jp/blog/jp-ai-casestudy/

注目すべきは、検査対象を並べる「整列機」まで自社で作り、自社の製品の良品・不良品を自らAIに教え込んだ点です。まさに自社オリジナルの活用事例です。

外観検査AIは市販品もありますが、自社で作り込むことには独自の良さがあります。

もちろん立ち上げには試行錯誤が伴いますが、約4〜5か月という現実的な期間で形にしている点が、中小企業の参考になります。

既製品に自社を合わせるより、自社に合わせて作る

市販のツールは便利ですが、自社の細かな事情にぴったり合うとは限りません。この事例のように、自社の業務やデータに合わせて作り込むからこそ、本当に役立つAIになります。整列機まで自作した姿勢は、ものづくりの会社らしい発想です。

とはいえ、すべてを自社だけで作るのは大変です。私たちエムズは、御社の「こういう判定を自動化したい」という現場の声を起点に、AIの仕組みづくりを技術面で伴走します。自社にぴったり合うものを、一緒に作りましょう。

中小企業でも、AIを自社で作れますか？

規模の大小は問題になりません。この事例のように、自社の製品や業務に合わせて少しずつ作り込むことは、中小企業でも十分に可能です。すべてを自前でやる必要はなく、技術面はパートナーと組みながら、自社のデータやノウハウを活かす形が現実的です。

外注の市販品と自社開発、どちらがいいですか？

目的次第です。一般的な作業なら市販品が手軽ですが、自社特有の判断や独自の強みに関わる部分は、自社に合わせて作り込むほうが効果が出ます。市販品をベースにしつつ、自社の事情に合わせて調整する折衷案も有効です。

Salesforceブログ「【業界別】AIの活用事例21選」　https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-ai-casestudy/

※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。事例の内容は各企業の公表・報道に基づくもので、執筆時点（2026-06-22）の情報です。最新の状況とは異なる場合があります。考察部分は当社の見解であり、特定の企業・製品・導入を推奨するものではありません。

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