低出現率で見逃しが増える？外観検査に潜む人の限界とは

外観検査の現場では、どうしても人の目に頼る場面があります。熟練検査員の経験や感覚は大切ですが、実は心理学や人間工学の研究から「低出現率の欠陥は見逃されやすい」という現象が繰り返し報告されています。

これは「ロー・プリバレンス効果（low prevalence effect）」と呼ばれます。欠陥がほとんど出てこない状況になると、検査員は「無いはずだ」と無意識に思い込み、実際に現れた欠陥を見逃してしまう傾向が強まります。例えば空港の手荷物検査を模擬した実験では、欠陥（危険物）の出現率が2％しかない条件では、見逃し率が約46％に達したというデータもあります。

工場の外観検査も同じ構造を持っています。ダイカスト製品や機械加工品の不良率は通常数％以下になるように管理されていますが、まさにその「少なさ」自体が人の注意力にとって不利に働くのです。検査員が疲労していたり、集中力が途切れていると、さらに見逃しは増えていきます。

こうした人間特有のバイアスは、どれだけ教育をしてもゼロにはできません。その一方で、AIを用いた外観検査は出現率に左右されず、常に同じ基準で判定することが可能です。これは「希少な不良を確実に拾い上げる」という点で大きな利点になります。

もちろんAIも学習データや環境に依存しますが、少なくとも「欠陥が少ないから見逃してしまう」という人間特有の弱点を克服できるのは事実です。今後、外観検査の自動化が進むにつれ、このロー・プリバレンス効果の存在は、AI導入の必然性を説明する大切な切り口になると考えています。