住友電気工業のAI活用事例（製造業／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階全社展開

使用ツール画像生成AI、外観検査AIシステム

背景・課題

住友電気工業のセラミックス素材やケーブル製品の不良品検査では、不良品の出現頻度が低く教師データの収集に数カ月から数年かかるため、AIシステムの開発期間が長期化していた。限られたデータでの精度向上にはAIエンジニアの高い負荷がかかっていた。

画像生成AIで不良品の画像を合成することで、教師データ収集の時間を大幅に削減。セラミックス素材やケーブルなどの製品不良品画像を画像生成AIで作成し、AIシステムの精度向上に必要な学習データを確保。2024年12月には事業部門の担当者が直接操作できるアプリケーションを展開予定。

AI開発期間を4年→2〜3カ月に短縮、2024年12月に社内展開予定

AIシステムの開発期間を最良ケースで4年から2〜3カ月に短縮。画像生成AIツールの社内展開により、AIエンジニア以外の人材もシステム開発に参画できる体制を構築中。製造現場の自動検査の加速に貢献。

画像生成AIは教師データ不足の課題を根本的に解決する手段となる。現場担当者が直接操作できるツール化が、AI活用の民主化と展開スピードの鍵。