目視検査では作業者の経験や感覚に依存する場面が多く、判定のばらつきや判断基準の不明確さが課題となっています。
不良判定の基準が十分に標準化されていないため、「どの状態を不良とするか」が作業者ごとに異なり、誤判定や見逃しが発生しやすい状況です。
その結果、検査結果の再現性や信頼性が低下するだけでなく、本来検出すべき不良品が後工程や市場へ流出するリスクが高まり、品質管理上の大きな課題となっています。

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SearchMaruでは、判定結果をスコアリングすることで、目視検査における判断のばらつきを数値として把握できます。
また、ヒートマップによる判定根拠の可視化により、なぜ不良と判断されたのかを明確にします。
その結果、検査基準の標準化と見逃し防止を実現し、不良品の後工程・市場への流出リスクを低減します。

AIによって検査を自動化することで効率化が期待される一方で、検査条件の変更や新たな品種への対応には、ITやAIに関する専門的なスキルが求められる場合があります。そのため、非IT部門に所属する検査員や製造技術員では、設定の変更やメンテナンスを自ら行うことが難しく、結果としてシステムを十分に活用できなくなるといった課題が生じることがあります。

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SearchMaruはノーコードでの運用が可能なため、ITやAIの専門知識がなくても、現場の担当者自身が検査条件の変更や新種対応を容易に行うことができます。直感的なマウス操作だけでAIモデルの学習やメンテナンスができる設計となっており、属人化を防ぎながら、現場主導で柔軟な運用を実現できます。

近年、顧客ニーズの多様化により取り扱う品種が増加し、それに伴って検査条件も品種ごとに都度変更が必要になります。しかし、そのたびに外部ベンダーへ設定変更や調整を依頼していては、対応に時間がかかるうえ、コストもかさんでしまうという課題があります。現場の柔軟な対応力が求められる中、こうした従来の運用体制ではスピード感や効率性に限界が生じています。

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SearchMaruであれば、品種や工程が増えても即時に対応が可能です。モデルの作成数に制限はなく、追加コストも不要なため、現場での柔軟な運用を実現します。品種追加のたびにベンダーへ依頼する必要がなく、スピードとコストの両面で大きなメリットがあります。