「自社でもAIを活用したいが、何から手をつけていいか分からない…」多くの企業のDX担当者が、同じ悩みを抱えています。華々しい成功事例を見聞きするたび、自社の状況とのギャップにため息をつくこともあるでしょう。しかし、成功企業は決して魔法を使ったわけではありません。彼らは、自社の現場に根付いた課題と真摯に向き合い、解決策としてAIというツールを戦略的に選択したのです。今日ご紹介するのは、私たちにとって非常に身近な「チョコレート菓子」の製造現場で起きた変革の物語。株式会社ロッテが、長年職人の経験と勘に支えられてきた「品質」という生命線を、いかにしてAIで守り、未来へと繋いだのか。あなたの会社の明日を変えるかもしれない、一つのリアルな成功事例を詳しく見ていきましょう。
株式会社ロッテがAIで乗り越えた壁
導入前の課題：職人の“目”に依存する品質管理
香ばしく焼き上げられたチョコレート菓子が、ベルトコンベアの上を次々と流れていく。その光景の裏側で、ロッテの品質管理は長年、ある種の「職人技」に支えられてきました。焼き色のわずかな違い、ミリ単位の欠け、表面の微細なひび割れ。これら規格外品を見つけ出すのは、熟練検査員の鋭い「目」でした。彼らは、長年の経験で培った基準を元に、瞬時に良品と不良品を判別していきます。この熟練の技は、ロッテの高品質を支える大きな強みである一方、根深い課題も内包していました。
最大の問題は「属人化」です。判定基準は検査員の頭の中にあり、その日の体調や集中力によって、わずかなブレが生じる可能性を否定できませんでした。ある検査員が「不良品」と判断したものが、別の検査員にとっては「良品」の範囲内、というケースも起こり得ます。品質基準の完全な統一は、言葉やマニュアルだけでは極めて困難でした。さらに、熟練検査員の高齢化や退職による技術継承も深刻な問題です。一人前の検査員を育成するには長い時間とコストがかかり、その間にも品質のばらつきリスクは存在し続けます。高速で流れる製品を前に、片時も気の抜けない目視検査は、担当者にとって大きな精神的・肉体的負担となっていたことも見過ごせません。高品質を守り続けるために、この職人技への依存から脱却し、誰が検査しても同じ結果を出せる、客観的で揺るぎない仕組みの構築が急務となっていたのです。
解決の鍵：データに基づいたAIの選定と活用
この根深い課題を解決するためにロッテが着目したのが、AIによる画像判定技術でした。人間の「目」という曖昧な感覚器ではなく、データに基づいた客観的な基準で判断を下す。それこそが、品質の標準化を実現する唯一の道だと考えたのです。
数あるソリューションの中から選ばれたのは、ディープラーNING技術を用いたAI画像判定サービス「MMEye」でした。選定の決め手は、その高い判定精度はもちろんのこと、既存の製造ラインに大きな変更を加えることなく導入できる柔軟性にありました。
プロジェクトは、決してIT部門だけで進められたわけではありません。成功の鍵を握ったのは、現場の熟練検査員たちとの緊密な連携でした。まず、AIを「教育」するための膨大な「教師データ」の収集から始まりました。様々なパターンの良品、そして「焼き色が濃すぎる」「角が欠けている」といった多岐にわたる不良品の画像を、熟練検査員が一つひとつ丁寧に分類し、AIに学習させていったのです。このプロセスは、単なるデータ作成作業ではありませんでした。それは、熟練検査員の頭の中にあった「暗黙知」を、AIが理解できる「形式知」へと変換していく、まさに技術継承そのものでした。現場の協力なくして、高精度なAI判定モデルの構築はあり得ませんでした。まずは特定の商品ラインでPoC（概念実証）を行い、AIの判定精度と現場のオペレーションとの整合性を入念に検証。小さな成功を積み重ねながら、AIが信頼できるパートナーであることを現場全体で確認していったのです。
驚きの成果：品質の安定化と、創出された新たな価値
AI外観検査システムの本格導入は、ロッテの製造現場に劇的な変化をもたらしました。最大の成果は、言うまでもなく「判定精度の向上と品質の標準化」です。AIは、設定された基準に基づき、24時間365日、寸分の狂いもなく安定した判定を続けます。これにより、検査員による判定のばらつきという長年の課題は解消され、不良品が市場へ流出するリスクは大幅に低減。ロッテが誇る製品クオリティは、より強固なものとなりました。
しかし、成果はそれだけではありません。AIの導入は、従業員の働き方にも新たな価値を生み出したのです。これまで神経をすり減らす目視検査に多くの時間を割いていた検査員たちは、その負担から解放されました。彼らは今、AIが検出した不良品のデータを分析し、「なぜこの不良が発生したのか？」という原因究明や、製造工程そのものへの改善提案といった、より創造的で付加価値の高い業務に時間を使えるようになりました。AIを「仕事を奪う脅威」ではなく、「強力なアシスタント」として活用することで、人は人にしかできない仕事に集中できるようになったのです。
さらに、この取り組みは未来への大きな布石となっています。AIが蓄積していく膨大な判定データは、まさに「品質のビッグデータ」です。このデータを解析することで、不良品が発生しやすい特定の条件（温度、湿度、原料の配合など）を特定し、製造プロセス自体を最適化していくことが可能になります。これは、将来的な不良品の発生率を根本から引き下げ、食品ロスの削減にも直結する、サステナブルなものづくりへの大きな一歩と言えるでしょう。
明日から真似できる！この事例から学ぶべき3つのポイント
- 現場の「暗黙知」こそが最高の教師データになる：AI導入の成否は、学習させるデータの質にかかっています。ロッテの事例は、AIが熟練者の仕事を奪うのではなく、彼らが長年培ってきた知識や経験（暗黙知）を「教師データ」という形でデジタル資産化し、組織全体の能力を底上げするプロセスであることを示しています。AI導入を計画する際は、いかにして現場のエキスパートを巻き込み、彼らの知見をAIに移植するかという視点が不可欠です。
- 目的を明確にし、スモールスタートで始める：ロッテは「品質の標準化」という明確な目的を持っていました。「AIで何かできないか？」という漠然とした発想ではなく、「この課題を解決したい」という目的ドリブンなアプローチが、適切なソリューション選定に繋がりました。また、いきなり全ラインに導入するのではなく、特定のラインでPoCを重ねて効果を検証する「スモールスタート」のアプローチは、リスクを最小限に抑えながら成功体験を積み、全社展開への理解を得るための王道と言えます。
- AI導入は「終わり」ではなく「始まり」であると捉える：外観検査の自動化はゴールではありません。ロッテが不良品データを未来の工程改善や食品ロス削減に繋げようとしているように、AIが生成・蓄積するデータこそが新たな価値創造の源泉です。導入後のデータをいかに活用し、次のビジネス変革に繋げていくか。長期的な視点を持つことが、AI投資の効果を最大化する鍵となります。
まとめ
ロッテの事例は、AIが単なる業務効率化ツールではなく、企業の競争力の核である「品質」を未来永続的に守り、さらに新たな価値を創造する強力なパートナーとなり得ることを鮮やかに示しています。熟練の技という見えない資産を、AIの力を借りて誰もが活用できる形に変えたのです。AI導入は、決して大企業だけのものではありません。まずは自社の現場に眠る「暗黙知」を見つけ出す、小さな一歩から始まります。あなたの会社では、どこから始められそうでしょうか？
免責事項：本記事で紹介する事例は、公開情報に基づいています。情報の正確性、完全性、最新性を保証するものではなく、同様の成果を保証するものでもありません。AIソリューションの導入を検討される際は、ご自身の責任において詳細な調査と比較検討を行ってください。
