クリヴァ：AIビジョンで時計部品の微細欠陥検出を実現

Before

スイスの高級時計産業は、何世紀にもわたる伝統と職人技で支えられてきた。特に高級時計の製造では、文字盤やムーブメント部品に施される「ジュネーブ縞（Côtes de Genève）」のような複雑な装飾や、微細な部品の仕上げが、ブランドの価値を左右する重要な要素である。

しかし、これらの微細な部品の品質管理は、熟練した検品担当者（visiteur）の経験と肉眼に大きく依存していた。特に装飾が施された部品の微細な傷や、幾何学的な複雑さを持つスケルトン文字盤などは、人間の目であっても検出が困難なケースが少なくなかった。時計製造における品質検査は、部品が小さく、装飾が複雑であるため、AIにとっても極めて困難なタスクとなっていた。

さらに、スイス時計産業は多品種少量生産が基本であり、高級時計においては特に生産数が限られる。このため、検品のためのAI学習データが十分に確保できないという課題もあった。また、熟練した検品担当者の育成には長い時間がかかり、労働市場での人材不足も深刻化していた。

従来の検品プロセスでは、調整作業（réglage）と検品を繰り返し、部品の微細な欠陥を見つけ出すまでに多大な時間とコストがかかっていた。特に複雑な形状の部品では、加工中の変形リスクも高く、経験豊富な担当者であっても時間を要する作業となっていた。結果として、不良率の低減と生産効率の向上が、業界全体の課題となっていた。

AI導入内容

この課題に対し、スイスのテクノロジー企業クリヴァ（Criva）とその親会社イナイト（Inait）は、ニューロサイエンスの最新知見に基づくAI画像検査ソリューションを開発した。同社は、人間の脳の仕組みを取り入れた最先端のアルゴリズムを用いて、時計製造における品質管理の自動化を実現した。

AIビジョンによる欠陥検出システム

クリヴァのソフトウェアは、複雑な形状と不規則な表面仕上げを持つ部品上の微小な異常を高精度で検出できる。特に「ジュネーブ縞」のような装飾上の微細な傷の検出は、訓練された人間の目にとっても困難な作業だが、同社のAIビジョン技術はこれを可能にした。

技術的特徴

システムは、最新の神経科学の知見を活用したAIモデルを採用している。人間の脳の機能に関する最新の研究をアルゴリズムに取り入れることで、既存の機械学習アプローチでは検出困難な微妙なパターンも認識できる。同社の共同CEOであるファビアン・アングストマンは「AI分野で競争力を保つためには、神経科学の最新の科学的進歩を常に把握しながら作業することが不可欠だ」と述べている。

AIビジョンシステムは、部品の幾何学的な複雑さや表面の不規則性に関わらず、一貫した精度で欠陥を検出する。これにより、従来は検出が難しかった微細な傷や、加工中に生じたわずかな変形も見逃さずに検出できるようになった。

迅速な学習と適応能力

スイス時計産業の多品種少量生産という特性を考慮し、クリヴァのソフトウェアは新しいタスクを迅速かつ容易に学習できるよう設計されている。ユーザー自身が新しい部品や検査項目をAIに学習させることができ、ソフトウェア開発会社への定期的な外部依存を排除できる。

この自己学習機能により、新しいモデルの時計や特殊な部品の検品を開始する際にも、短時間でAIを最適化できる。熟練した検品担当者が判断基準を入力することで、AIはその知見を学習し、再現性のある検品を実現する。

AIと人間の協働モデル

クリヴァは、AIが人間の検品担当者を完全に代替することを目指しているわけではない。同社のアングストマンCEOは「目的は、検品担当者の作業を容易にし、顧客満足度を最適化することだ。AIは人間のタスクを支援する。特に検品の場合、経験豊富な作業員はAIが困難とする部品の分析において常に大きな価値をもたらす」と説明する。

自動検査の結果に基づき、検品担当者は注意を必要とする部品に焦点を当て、AIが不合格と判定した少数の部品のみを目視検査すればよくなる。最終的には人間が判断を下すという、AIと人間の協働（コラボレーション）モデルを実現している。

After

クリヴァのAIビジョン導入により、スイスの時計製造企業は以下の定量的・定性的な成果を達成した。

調整時間75%削減

スケルトン時計の文字盤のような複雑な部品の製造において、調整時間が75%削減された。これは年間1台の機械あたり約20,000スイスフランのコスト削減に相当する。AIによる事前検査により、問題のある部品を早期に特定し、無駄な調整作業を削減できた。

不良率を実質ゼロに

すでに不良率が5%以下と低水準だった簡単な部品についても、AIの導入により不良率は実質ゼロまで低減された。これは製造品質の向上を意味し、顧客に対する品質保証として大きな競争優位性となった。自動化された欠陥検出により、製造プロセスの問題を早期に発見し、迅速に対応できるようになった。

専門家の負担軽減

熟練した検品担当者の不足という業界全体の課題に対し、AIシステムは既存のチームへの負担軽減に貢献した。AIが一次検査を行うことで、専門家は本当に審査が必要な複雑なケースに集中できるようになった。また、新入社員の教育期間も短縮され、経験の浅い作業員でもAIの支援を受けながら高品質の検品が可能になった。

生産性と品質の両立

AIによる検品自動化は、生産効率の向上と品質の維持という、従来は相反していた目標を同時に達成できるようになった。24時間稼働可能なAI検査システムにより、納期短縮も実現しながら、高級時計の品質基準も満たすことができるようになった。

この取り組みは、スイス時計産業における「インダストリー4.0」の具体例として注目されており、伝統的な職人技と最先端のAI技術の融合が、高級製造業の新たな品質基準を確立している。クリヴァの技術は時計産業だけでなく、航空宇宙、医療機器など、微細な品質管理が求められる他の産業へも展開されつつある。