半導体部品の外観検査をAIで自動化、常時稼働の製造ラインで8割超の省力効果─福島芝浦電子

ディープラーニングを活用して画像認識AIモデルを開発

2025年11月20日(木)日川佳三、河原潤（IT Leaders編集部）

リスト

芝浦電子のグループ会社である福島芝浦電子（FSD、本社：福島県本宮市）は、サーミスタ素子の外観検査をディープラーニングを活用して自動化に取り組んでいる。日本IBMの支援の下で画像認識AIモデルを開発して自動外観検査システムに実装。2024年10月に1号機、翌11月に2号機を稼働開始している。システムを導入した製造ラインは常時稼働し、83%以上の省力化を実現したという。2025年11月19日に日本IBMが発表した。

　福島県本宮市の福島芝浦電子（FSD）は、温度変化を検出する半導体部品であるサーミスタ（Thermistor）素子（写真1）の開発・製造会社である。サーミスタ素子メーカーとして世界トップシェアの芝浦電子（本社：埼玉県さいたま市）の専門拠点・工場として1985年に設立され、自動車、家電、産業機器などさまざまな電子機器の電子部品を製造している。

写真1：サーミスタ素子の先端写真。米粒よりも小さい楕円球体のサイズである（出典：福島芝浦電子、日本IBM）
拡大画像表示

　福島芝浦電子におけるサーミスタ素子の生産規模は月間約4000万個。特に自動車では1台あたりのサーミスタ使用数が増加していることから、生産規模の拡大が続いている。

　同社は約20本のサーミスタ製造ラインを有し、1ラインあたり1日8時間で約4万本を製造。良品率99%以上を維持する中で、全製品に対して顕微鏡での目視検査を実施していたため、見逃しが許されない重大な不良や20種類近くに分類される不良モードへの対応に、高度な判断力と熟練した検査スキルが求められていた。

　「1本あたり1秒未満で判定を行う作業を8時間継続する検査員を常時20名以上配置する必要があり、人材の継続的な確保・育成の負荷や、欠員時における生産計画への影響といった、検査工程の運用における課題を抱えていた」（同社）という。

検査員の負荷を減らすべく、外観検査認識AIモデルを開発

　福島芝浦電子は、検査員に多大な業務負荷を強いるこれらの課題を解決すべく、外観検査を自動化する仕組みを検討。2021年1月から日本IBMの支援を得て、ディープラーニング（深層学習）を活用したサーミスタ外観検査認識モデルの開発に取り組んだ。

　日本IBMと共同開発した外観検査認識AIモデルは、従来の画像処理では対応が難しかったガラスの反射や形状の歪み、製品ごとの個体差といった要素に対しても、精度高く認識する。写真2は、実際に開発したAIモデルが判定した結果画像で、問題のない気泡と異物を正しく判別し検出している様子がわかる。こうして、人間の検査員と同等の判断精度での自動検査を可能にした。