[事例ニュース]

2026年6月29日(月)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　沖電気工業（OKI）は、AIサーバーなど大型高密度PCB（プリント配線板）の実装部品を対象に、はんだ付けが不良かどうかの目視検査に要する時間を約8割減らすAI技術を開発した。2026年7月1日から設計・製造受託サービス「まるごとEMS」の顧客向け生産ラインに導入する（図1）。

図1：実装基板のはんだ不良を判定するAIモデルの概要（出典：沖電気工業）
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　開発の背景として、AIの急速な進化と普及により、PCBに実装する半導体の大型化・微細化・積層化が進んでいることを挙げる。「特にAIサーバーは、大型部品や端子間隔が数ミクロンの狭ピッチ部品を多数実装しており、はんだ不良の判定が難しくなっている」（OKI）という。

　今回、実装基板専用のAI判定モデルを構築し、AOI（自動光学検査）装置の検査判定プログラムに実装した。「はんだ濡れ」「位置ずれ」「欠品」「浮き」の4項目をAIで判定する。また、製造番号・ロット番号の違いや印刷のかすれなどは良品として判断する独自プログラムも組み込んでいる。

　AIモデルの構築にあたっては、少量の良品データのみで学習できる「良品のみ学習」を採用。数万種類の部材と数千種類の機器を扱う変種変量生産においてもAIモデルの作成工数を削減できる仕組みを実現した。