ヒバラコーポレーションのAI塗装事例｜製造現場でPoCを定着させる

結論：製造現場でのAI定着には段階的なPoCと現場調整が欠かせない

製造業においてAIやロボット技術を導入する際、最初の試みだけで完成形を目指す進め方は定着を難しくします。効果的なアプローチとなるのは、一度の導入で完成を狙わず、PoC（概念実証）と現場調整を繰り返す設計を敷くことです。

経済産業省の「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」では、茨城県の工業塗装会社であるヒバラコーポレーションの取組が紹介されています。公開事例では、設備監視システムによる異常の早期検知、塗料の最適配合を支援するシステム、混流ラインでの自動塗装、塗装面の自動検査といった複数の高度な施策が取り上げられています。

多くの中小製造業にとって重要な示唆となるのは、AI導入を単なる実験で終わらせない姿勢です。実際の現場作業、製品の品質基準、設備の稼働データを密接に結びつけ、作業担当者のフィードバックを反映し続けることによって、現場で機能する実運用へと近づきます。

公開事例に見るヒバラコーポレーションの取組

自社工場のDXからソリューション事業への展開

ヒバラコーポレーションは、工業塗装サービスを提供する事業基盤を持ちながら、自社工場のDX推進で培った技術やノウハウを製造業向けのソリューション事業へと展開しています。

経済産業省の資料で公開されている事例では、次のような具体的な取り組みが示されています。

• 設備監視システムによる異常の早期検知：生産設備の稼働状況を把握し、トラブル発生の予兆を捉える取り組みです。
• 塗料の最適配合を支援するシステム：熟練者の勘や経験に依存しがちな調色や配合の判断をシステムで補助します。
• 混流ラインでの自動塗装：仕様や形状が異なるワークが混在して流れる製造ラインにおいて、ロボットによる自動塗装を実施します。
• 塗装面の自動検査：塗装後の表面状態や仕上がり品質の判定を自動化する試みです。
• AI技術を活用した派生システムへの引き合い増加：自社で実証した技術を外部向けシステムとして展開し、引き合いの獲得につなげています。

現場の声を反映したPoCの反復

これらのAIやロボット技術の現場適用において特筆すべき点は、最初から固定化されたシステムを押し付けたのではなく、PoCを繰り返し実施しながら現場の意見を吸い上げて調整を重ねた点です。

新しい技術を現場へ投入する際は、現場環境特有のノイズや想定外の例外作業が頻繁に生じます。現場のオペレーターと対話を重ねてシステムを微修正していくプロセスこそが、中小製造業が参考にすべき中核の考え方といえます。

中小製造業が参考にすべき導入ステップ

編集部の示唆：大がかりな自動化の前に解像度を上げる

同じ製造業であっても、すべての町工場が初期段階からロボット塗装やAI外観検査を導入できるわけではありません。予算やリソースが限られる環境では、現場の課題とデータの解像度を段階的に高めていく進め方が堅実です。

AI検査や配合支援の仕組みは、過去の蓄積データや現場の判断基準が曖昧な状態のまま導入しても、期待した精度は得られず運用も安定しません。「何を基準に良品と判定するのか」「どの設備異常を最優先で検知したいのか」を事前に明確化することが不可欠です。

自社で試す手順：現場データの整理から始める4段階

一般的な工場においてAI活用や自動化を検討する場合、次の順番でステップを踏むと無理なく進められます。

1. 設備の稼働、停止、異常を記録する 最初から高度なIoTセンサーを取り付ける必要はありません。まずは既存の設備において「何時に停止したか」「どのようなエラー表示が出たか」を日常的に記録し、傾向を可視化します。

2. 品質不良や手直しの理由を分類する 製造ラインで発生した不良品や手戻りについて、発生箇所、発生要因、作業内容を項目ごとに分類します。感覚的な「よくあるミス」を客観的なデータとして整理する工程です。

3. 熟練者の判断を言語化する 塗料の配合や塗装ガンの調整など、職人の感覚に頼っている作業の判断理由をヒアリングし、温度、湿度、粘度などの具体的な条件として言語化を試みます。

4. AIで支援する範囲を一つに絞る 業務全体の完全自動化を目指すのではなく、「異常の兆候アラート」「配合レシピの候補提示」「特定欠陥の一次判定」など、担当者の判断を支援する単一の機能に対象を絞り込みます。

製造現場でPoCを定着させるための判断点

技術検証と運用検証を切り分ける

実証実験を行う際、多くの企業がアルゴリズムの認識率や検出精度といった「技術検証」に意識を集中させがちです。しかし、現場定着を左右するのは「日々の業務フローに組み込めるか」という「運用検証」の側面です。

実際の作業スペースで作業者の視界を遮らないか、判定結果が示されてから次の動作に移るまでのレスポンス速度に問題はないかなど、現場目線での検証が欠かせません。

人材育成とリスキリングの重要性

ヒバラコーポレーションの事例からは、社内におけるAIやロボットの技術者育成、ならびに既存社員のリスキリングが重要な推進力となっている点も読み取れます。

外部ベンダーや開発企業にすべての設計と調整を委ねてしまうと、現場で小さな不具合や条件変更が生じた際、自社で迅速に対応できなくなります。自社の製造現場の特性を深く理解し、外部の技術者と対等に対話できる社内人材を配置することが、システムを陳腐化させずに運用し続ける鍵となります。

運用上の注意：現場での混乱を防ぐルール設計

AIツールを試験導入する際には、運用上のルールをあらかじめ現場と合意しておく必要があります。

• 出力結果の確認責任を定める：AIが提示した判定や数値を、誰がどのタイミングで最終確認するのかを明確にします。
• 例外時の対応フローを決めておく：通信エラーや誤判定の疑いが生じた場合に、即座に従来の手動作業へ切り替える手順を標準化しておきます。
• 過度な期待を持たせない：AIがすべての作業を代行するわけではなく、あくまで人の作業を支援・軽減するツールであることを現場全体で共有します。

参考にした公開事例

本稿の解説は、経済産業省が発行した以下の公開資料を参考としています。

参考情報: 経済産業省「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」に掲載されたヒバラコーポレーションの事例。中小企業で検討しやすいAI導入の要点を確認できます。

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製造業の入り口を広く見たい場合は 製造業のAI活用例｜町工場でも使える業務効率化アイデア を、PoCから本番化する手順は 生成AIのPoCを本番運用へ進めるためのチェックリスト を確認してください。