電圧・振動・結露の全試験工程をAIがリアルタイムで検知 — 電装部品試験自動化のリファレンスを確保
数十時間を要していた作業者の目視監視から、AIベースの自律記録・追跡体制へ転換
2026年6月16日（火）、ソウル⎯ MakinaRocks Co., Ltd.（以下MakinaRocks、本社：韓国ソウル、代表取締役：ユン・ソンホ）は、グローバル自動車部品メーカーであるデンソー コリアの車載電装部品の試験工程にAIベースの自動化技術を適用し、電装部品試験自動化のリファレンスを確保したと16日に発表しました。
車載ディスプレイのような電装部品は、出荷前に電圧変動、振動、温度・湿度（結露）などの極限環境下で反復的な試験を必須で実施しなければなりません。この試験工程では、熟練した作業者による継続的なモニタリングが必要とされています。
電圧試験の場合、9種類の波形パターンを数十回繰り返し、一製品当たり3～4日分の工数を要します。また、振動・結露試験では瞬間的に発生して消える異常兆候を見逃してはならず、高い集中力が求められます。電装部品の品質基準が高まるほど、人の感覚のみに依存する試験体制の限界を補完する技術的手段へのニーズも高まっています。
デンソー コリアはMakinaRocksとともに、車載電装部品試験工程にAIビジョンベースの異常検知技術を適用し、▲画面のちらつき・消灯・無信号（No Signal）の自動検知 ▲電圧区間別の異常イベント自動記録 ▲試験全工程のログ自動蓄積機能を実装しました。作業者がその場に常駐していなくても、AIが試験中に発生するすべての異常発生時点を漏れなく記録できるよう自律化したものです。
これにより、長時間の常駐モニタリングに要していた工数を削減すると同時に、異常発生時点や当時の電圧値などの条件情報が自動的に記録されることで、再現および原因追跡が可能になると期待されています。蓄積された試験データは、部品別の品質傾向分析や予防的な不良防止につながる基盤となる見込みです。
MakinaRocksとデンソー コリアは、まず電圧試験工程を対象としてAIビジョンベースの異常検知技術の適用可能性を検証しました。今後両社は、現場適用結果を基に、電装部品信頼性試験全般におけるAI自動化技術の活用可能性を段階的に検討していく計画です。
デンソー コリアの関係者は、「車載電装部品は製品信頼性がそのまま安全性に直結するだけに、試験工程の正確性と追跡可能性を高めることが今回のプロジェクトの核心課題でした」としたうえで、「MakinaRocksとの協業を通じて、現場データを基盤とした自動化基盤を備えることができました」と述べました。
MakinaRocksのユン・ソンホ代表は、「電装部品試験工程は品質基準が高く、自動化需要も大きい一方で、現場条件が厳しくAI適用が容易ではない領域です」としたうえで、「デンソー コリアとの協業で確認した現場の実質的なニーズを基に、お客様が求める試験自動化の範囲をともに拡大していきたいと考えています」と述べました。
