工場デジタル化Ver09. 「AI 処方箋で不良率が下がらないときの突破口」

2026/04/18

皆さんこんにちは。

今回は、不良率低減を狙って工場にAIを導入したものの、特定製品の不良率が下がらない、というケースに有効な打開策をお話しします。

AI を使った処方箋は便利ですが、万能ではありません。 特に「AI を導入したのに不良率が下がらない」という相談は、現場でよく耳にします。

その理由の一つは、AI が“過去の製造履歴”の中からしか最適範囲を提示できないという点にあります。 履歴に存在しない条件は、AI の探索対象に入りません。 つまり、AI は未知の領域を提案できないのです。 （※関連：工場デジタル化Ver06. 「AI は新規品に弱い。では製造業はどうするのか？」）

では、どうすればこの壁を突破できるのか。

🟦 固定値で運用してきたパラメター（Static parameter）を動かす

不良率が改善しないときに有効なのが、 これまで固定値で運用してきたパラメター（Static parameter）を意図的に動かしてみるというアプローチです。

ただし、ここで重要なのは── 当てずっぽうに上下に振るのではないということ。

🟦 “方案専門家が提示する教科書的な範囲” に合わせて生産してみる

製品タイプごとに、専門家が長年の知見から導いた 「本来この製品なら、この範囲で作るべき」 という“教科書的なパラメター範囲”があります。

ところが現場では、

• 過去の成功体験

• 設備の癖

• 作業者の慣れ

• トラブル回避のための保守的運用

などの理由で、 本来の範囲から外れた“固定値”で長年運用されているケースが多い。

この“触られてこなかった領域”こそ、 AI が知らない領域であり、改善の余地が眠っている可能性があります。

🟦 新しい履歴が AI モデルを強くする

では、教科書的な範囲に合わせて生産すると何が起きるのか：

• うまくいけば 不良率が下がる

• うまくいかなくても 触ってはいけない領域が明確になる

• どちらに転んでも 新しい生産履歴が蓄積される

そして、この新しい履歴が 次回 AI モデルを刷新した際の学習データとなり、 処方箋の精度が大きく向上します。

AI の限界を突破するのは、 AI ではなく 人間が探索領域を広げること なのです。

🟦 まとめ

• AI は過去の履歴からしか最適範囲を提示できない

• 履歴にない領域は AI が絶対に提案しない

• 改善が止まったら、固定値で運用してきたパラメター（Static parameter）を見直す

• 当てずっぽうではなく、方案専門家の“教科書的な範囲”に合わせて探索する

• 新しい履歴が AI モデルの精度を高める

AI 改善が頭打ちになったとき、 突破口は “履歴の外側” にあります。

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