2025 年 5 月 16 日 - INFINITIX | AI-Stack

May 16, 2025

ドラッグ&ドロップを超えて ― 「言葉で書く開発 ChatGPT で HTML を修正したり、Lovable でウェブサイトを作った経験はあっても、Cursor や Windsurf

製品の画像検査にAI導入を計画 超硬ドリルやエンドミル、金属加工機器などの製造企業、ユニオンツール。電子回路基板に部品を固定し、配線を行うための微細な穴を開ける「PCBドリル」で世界シェアをリードする。世界を代表する半導体メーカーの高集積なCPU、GPUなどの部品が稼働するためには、同社のドリルが基板に開ける「穴」が不可欠だ。 ユニオンツールの高い技術を支えているのが、製品を製造する装置の開発までを含めた徹底した内製化である。同社の篠﨑亮氏(生産技術部 副部長)は次のように語る。 「当社は“何でも自分たちで作る”という企業文化が根付いています。プリント基板(PCB)メーカーなどのお客さまが求める製品を実現するため、製造装置も自前で開発し、オーダーメイドで製品を製造しています」 GPUやCPU向けのパッケージ基板メーカーをはじめ、中国や北米などに多くの顧客を抱え、カスタム製品を製造する。製品の種類は常時1000点以上、ドリルの刃先などの試作品だけでも1万点を超える。  当然ながら、製造工程では検査が重要な役割を果たす。製品検査は全数検査と抜き取り検査の場合があるが、PCBドリルの刃先は髪の毛よりも細く、肉眼によるチェックが難しいため、作業者が顕微鏡をのぞき込んでチェックする。  この作業は負担が非常に大きく、熟練を要する。将来の人手不足を考えると、人の技量に頼った検査体制を持続するのは難しい。そこで篠﨑氏が所属する生産技術部は、2023年からAI(人工知能)を用いた画像検査の検討を始めた。 「製品をカメラで撮影して、ゴミの付着や汚れなどによる不良品を検出するわけですが、問題はスピードでした。ベテランの作業者なら、複数のドリルを一度の目視でチェックできるため、1秒間に数本は処理できます。同じことを機械にさせようと思うと、AIによって高速で処理して、スループットを上げなければ追いつかないことが分かりました」(篠﨑氏)  こうした課題を解決するため、GPUを活用したAI検査装置の開発に至った。