「AIを入れたいのに、不良品が集まらないんです。」

これは、製造業のお客様と話していると、本当によく聞く言葉です。AI外観検査という言葉自体は、ここ数年でかなり広がりました。実際、工場の現場でもAI導入への期待は大きくなっています。でも、現場で話を聞けば聞くほど、理想と現実のギャップも見えてきました。たとえば、多くのAI外観検査は「不良品を学習させる」必要があります。傷、異物、欠け、変形。AIに「これが不良です」と覚えさせるためには、大量の不良画像が必要になる。でも、現場からすると、そもそも不良って“たくさんあってほしくない”ものなんです。品質改善を積み重ねた結果、不良発生率がppmレベル（100万個に数個）まで減っている現場も珍しくあり...