住友電気工業（画像生成AI）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

導入段階部門導入

使用ツール画像生成AI、不良品検知AI

背景・課題

製品の不良検知AIの開発には大量の不良品画像データが必要だが、実際の不良品は発生頻度が低く、従来はAI学習用データの収集に4年もの期間を要していた。

画像生成AIを活用して不良品の疑似画像を大量に生成し、これを不良品検知AI の訓練データとして使用。開発期間を4年から2〜3カ月に短縮。さらに検査部門が自ら操作できるアプリケーションを開発中。

AI開発期間を4年→2〜3カ月に短縮

良いケースでAI開発期間を4年から2〜3カ月に短縮。画像生成AIを組み込んだツールを事業部門向けに展開し、現場主導のAI検査導入を推進中。

生成AIを使ってAI学習データを生成する「AIでAIを育てる」手法は、製造業の品質検査AI導入のボトルネックを解消する画期的なアプローチ。