そうめん・冷麦製造でAI乾燥管理を導入する方法｜乾燥ムラ検出から商品規格判定まで

そうめん・冷麦の製造現場で、AI乾燥管理により乾燥ムラを検出し品質を安定させる取り組みが広がっている。

監修：FURUSATOコンサルタント（地方中小企業AI活用支援 / 支援実績100社以上）

そうめん・冷麦の乾燥工程で今何が起きているのか

そうめん・冷麦の製造において、乾燥工程は品質を決める最も重要な工程のひとつである。生地を細く延ばした麺を乾燥室で数時間から一昼夜かけて乾かす過程で、温度・湿度・風の当たり方がわずかに変わるだけで、麺に「乾燥ムラ」が生じる。乾燥が不均一だと、麺の一部だけが折れやすくなったり、茹でたときにコシにばらつきが出たり、最悪の場合は保存中にカビが発生するリスクも高まる。

兵庫県たつの市のそうめん製造会社の場合、乾燥室の管理は長年、工場長が壁の温湿度計と麺の「触った感触」だけを頼りに行ってきた。夏場と冬場で乾燥時間を変える判断も、工場長の経験則によるものだった。しかし工場長の高齢化が進み、後継者に技術を引き継ごうとしても「乾いた感じが分かるようになるまで最低5年かかる」という状態で、育成が追いつかないという相談が寄せられていた。

実際の業務シーンを見ると、乾燥室では1日に何度も工場長が室内を巡回し、麺の束を手に取って曲げ具合を確かめ、乾燥機の温度設定を「あと2度上げる」といった感覚的な指示で調整している。この判断ができる人材が1〜2名に限られている工場は多く、その人が体調を崩したり休暇を取ったりすると、乾燥ムラが増えて出荷後のクレームにつながるケースも出ている。繁忙期にあたる夏場の生産ピーク時には、こうした属人的な管理体制がボトルネックとなり、生産量そのものを抑えざるを得ない工場もある。これは地方中小企業の乾麺製造業に共通する構造的な課題である。

中小企業庁の調査でも、地方の製造業では熟練技能者の高齢化と技術継承の遅れが経営上の重要課題として挙げられており（中小企業庁）、乾麺業界に限らず属人化した工程を仕組みに落とし込む取り組みが急がれている。特に手延べそうめんのように長年の伝統製法を守ってきた産地ほど、若手への技術継承と品質の安定化を両立させる難しさに直面しやすい。

AI乾燥管理とは何か？そうめんの品質を左右する乾燥ムラの正体

AI乾燥管理とは、そうめん・冷麦の乾燥工程における温度・湿度・風速・麺の水分率をセンサーと画像解析でリアルタイムに数値化し、AIが乾燥ムラや異常を検知して乾燥機を自動調整する管理方式を指す。乾燥ムラは主に次の3つの要因で発生する。

• 水分率のムラ：麺の束の中心部と表面で乾燥速度が異なることによる水分差
• 温度分布のムラ：乾燥室内の設置場所によって生じる温度・風量の差
• 湿度変化への対応遅れ：外気の湿度変化に乾燥機の設定が追いつかないことによるムラ

この3要因をAIでつなげることで、「乾燥室のどの区画で水分率が基準値から外れているか」「外の湿度が上がったら乾燥時間を何分延ばすべきか」を、勘ではなくデータで判断できるようになる。奈良県のそうめん製造会社では、乾燥室内に複数の水分センサーと近赤外線カメラを設置し、麺の含水率を1時間ごとに数値化する仕組みを試験導入した結果、乾燥ムラによる規格外品の発生率が導入前の8.2%から3.1%まで下がったという報告がある。

重要なのは、AI乾燥管理は職人を置き換えるものではなく、職人が感覚で判断していた「乾き具合」を数値として可視化し、誰でも一定水準の判断を再現できるようにする仕組みだという点である。ベテラン工場長の感覚をセンサーデータと突き合わせて学習させれば、そのノウハウはデータとして工場に残り、退職後も失われない。加えて、季節ごとの乾燥条件がデータとして蓄積されるため、翌年以降は「昨年の同時期のデータ」を参照しながら乾燥機を設定できるようになり、新人でも一定水準の判断がしやすくなる。

乾燥ムラ検出：AIセンサー・画像解析で「等級」を数値化する仕組み

そうめん・冷麦には、麺の細さの均一性や色つや、折れの有無によって「特級」「上級」「標準」といった商品規格（等級）が存在する。従来、この等級判定は検品担当者が目視で1本ずつ確認する作業であり、担当者の経験や体調によって判定基準がぶれやすいという課題があった。

長崎県島原市のそうめん製造会社の場合、繁忙期には1日あたり数万束の麺を数名の検品担当者だけで確認しており、目視検品だけで1日3時間以上の作業時間がかかっていた。加えて、繁忙期は担当者の疲労によって判定基準が甘くなり、規格外品が上級品に混入してしまうトラブルが年に数回発生していたという。

乾燥ムラ検出のAIシステムでは、乾燥後の麺の束をカメラで撮影し、画像解析によって色ムラ・太さのばらつき・折れの位置を自動で検出する。乾燥室内のセンサーデータと突き合わせることで、「どの乾燥区画で作られた麺束に乾燥ムラが出やすいか」まで特定できるため、乾燥機の設定を調整して再発を防ぐところまで一気通貫で対応できるのが特徴である。同社ではAIカメラによる一次選別を導入した後、検品担当者は最終確認のみを行う体制に切り替え、検品作業時間を1日あたり約40%削減できたと報告している。浮いた時間は新人検品担当者の教育や、繁忙期の出荷業務に振り向けられるようになった。

商品規格判定の自動化で検品コストをどう減らすか

商品規格判定の自動化とは、乾燥ムラ検出で得られたデータをもとに、AIが麺束ごとに「特級」「上級」「標準」「規格外」の等級を自動でラベリングする仕組みである。等級ごとに出荷先や価格帯が異なるそうめん・冷麦業界では、この判定精度がそのまま利益率に直結する。特級品として出荷できるはずの麺束が誤って標準品として扱われれば、それだけで機会損失が生まれるためだ。

等級判定を自動化した工場の実績を目視検品と比較すると、次のような差が見えてくる。

この比較からも分かる通り、AI乾燥管理・規格判定の導入効果は工数削減だけにとどまらない。等級判定の基準がデータとして残ることで、新人の検品担当者でも一定水準の判定ができるようになり、繁忙期の人手不足対策としても機能する点が、地方中小企業にとって特に価値が大きい。等級判定のデータは出荷先ごとの品質クレーム対応にも活用でき、「いつ、どの乾燥区画で作られた麺束か」を遡って確認できるようになる点も、取引先からの信頼につながっている。

工程管理AIの導入効果：数値で見るビフォーアフター

乾燥ムラ検出・商品規格判定に加えて、工程全体をAIで管理する動きも広がっている。工程管理AIでは、製麺・乾燥・検品・出荷までの各工程のデータを一元管理し、どの工程でロスや遅延が発生しているかを可視化する。

兵庫県たつの市の別のそうめん製造会社では、工程管理システムを導入してから3か月で、乾燥室の温湿度異常を検知してから工場長にアラートが届くまでの時間が「巡回頼みで数時間後」から「数分以内」に短縮された。結果として、乾燥ムラが原因の規格外品の発生率が導入前と比べて約45%減少し、原材料ロスの削減にもつながったという。工場長がこれまで乾燥室の巡回に費やしていた時間を、新商品の企画や取引先との商談といった付加価値の高い業務に振り向けられるようになった点も、経営者側から評価されている。

一方で、工程管理AIの導入は「システムを入れれば終わり」ではない。センサーの設置場所や乾燥室の構造は工場ごとに異なるため、既存の設備や作業動線を踏まえた設計が欠かせない。ここで、いきなりシステムありきで話を進めると、現場の実態に合わないまま投資だけがかさむ失敗につながりやすい。

手延べそうめんと機械製麺、AI導入のアプローチはどう変わるか

そうめん・冷麦の製造は大きく「手延べ製法」と「機械製麺」に分かれ、AI乾燥管理の導入アプローチもこの違いによって変わってくる。手延べ製法は麺を撚りながら延ばすため、1本ごとの太さや水分量に個体差が出やすく、乾燥ムラも発生しやすい。そのため、乾燥室内を複数区画に分けてセンサーを配置し、区画ごとの乾燥条件をきめ細かく調整する設計が求められる。

一方、機械製麺は生地の均一性が高いため、乾燥ムラの原因は乾燥室全体の温湿度環境に起因することが多い。奈良県のある機械製麺の会社では、乾燥室全体を数区画に分けず、入口・中央・出口の3地点にセンサーを設置するだけでも十分な精度で乾燥ムラを検知できたという。手延べか機械製麺かによって必要なセンサー密度やシステム設計が異なるため、導入前に自社の製法特性を踏まえた設計を行うことが、投資対効果を左右する重要なポイントになる。

AI乾燥管理を導入する際の費用感とよくある失敗

AI乾燥管理の導入コストは、乾燥室の規模やセンサーの設置密度によって幅があるものの、小規模な工場であれば水分センサーと画像解析カメラを数か所に設置する試験導入から始めるケースが多い。いきなり工場全体をシステム化するのではなく、乾燥室の一部区画やライン1本に絞って効果を検証してから本格導入に進む進め方が、投資リスクを抑えるうえで現実的である。

徳島県のそうめん製造会社では、当初コンサルタントの提案をそのまま受け入れ、乾燥室全体に一括でセンサーを設置しようとしたが、既存の乾燥機の配置と合わず、設置工事の手戻りが発生してコストが当初見積もりの1.5倍近くに膨らんでしまった経緯がある。同社は後に、まず1系統の乾燥ラインだけで試験導入し、効果を確認してから残りのラインに展開する方式に切り替えたところ、想定内の費用で導入を完了できたという。

この事例が示すのは、乾燥ムラ検出・商品規格判定のAI化は「一気に全部入れる」よりも「小さく始めて検証しながら広げる」方が、結果的にコストも抑えられ、現場の納得感も得やすいという点である。特に手延べそうめんのように工場ごとに乾燥室の構造が異なる業態では、標準パッケージをそのまま導入するのではなく、自社の乾燥室に合わせた段階的な設計が欠かせない。

地方中小企業がAI導入を成功させるための進め方

そうめん・冷麦製造業に限らず、地方中小企業のAI導入でつまずきやすいのは、「属人化」「人手不足」「アナログ業務」という三大課題を整理しないまま、ツール選定から入ってしまうケースである。乾燥ムラ検出のAIカメラを導入しても、現場の作業動線や検品担当者の役割分担が変わらなければ、効果は限定的になってしまう。

FURUSATO（フルサト）は、地方中小企業専門のAI活用・DX支援サービスとして、こうした課題に向き合ってきた。特徴的なのは、初回相談でいきなりシステムを提案しない点である。無料の3時間の現場セッションを通じて、乾燥室の巡回の仕方、検品担当者の役割、繁忙期の人員配置といった現場の実態を丁寧にヒアリングし、課題を整理したうえで、本当に必要な打ち手を見極めるところから着手する。

FURUSATOが重視しているのは「ITシステム導入」そのものではなく「業務変革」である。乾燥ムラ検出のセンサーを設置する前に、そもそも乾燥室の巡回体制や情報共有の仕組みをどう変えるべきかという、ツールより先に仕組みを変える視点を大切にしている。製造業・建設業・物流・卸売業・サービス業など業種を問わず支援実績を積み重ねてきた経験から、担当者だけでなく経営者・社長を巻き込んだ変革を支援する点も特徴のひとつだ。

中小企業基盤整備機構も、中小企業のDX推進において経営層の関与が成果を左右すると指摘しており（中小企業基盤整備機構）、現場任せのシステム導入では定着しにくいという傾向は各種調査でも共通している。乾燥ムラ検出や商品規格判定のAI化を検討する地方中小企業にとって、まず現場を知ってもらうことから始める進め方は、投資の無駄を防ぐ意味でも合理的な選択と言える。

実際に無料の3時間現場セッションを受けた製麺会社からは、「乾燥ムラの原因を初めて数値で説明してもらえた」「システムの話より先に、乾燥室の巡回体制そのものを見直すきっかけになった」といった声が寄せられている。AI乾燥管理の導入を検討する段階であっても、まずは現場の課題を一緒に整理するところから相談してみる価値は十分にある。

よくある質問（FAQ）

Q: AI乾燥管理を導入すると、そうめんの品質はどのくらい安定しますか。

A: 事例では乾燥ムラによる規格外品の発生率が導入前の8.2%から3.1%程度まで低下しており、等級判定のばらつきも抑えられる傾向が複数の工場で報告されている。

Q: 乾燥ムラ検出のAIシステムは、既存の乾燥機や検品ラインを入れ替える必要がありますか。

A: 多くの場合、既存の乾燥機にセンサーを追加し、検品ラインにカメラを設置する形で導入でき、大掛かりな設備の入れ替えは必須ではないため初期投資を抑えやすい傾向がある。

Q: 商品規格判定を自動化すると、検品担当者の仕事はなくなりますか。

A: なくなるのではなく、一次選別をAIが担い、担当者は最終確認や例外対応、新人教育といった判断が必要な業務に集中する役割へと少しずつ変わっていく工場が多いようだ。

Q: 手延べそうめんと機械製麺で、AI導入のやり方に違いはありますか。

A: 手延べは個体差が出やすいため乾燥室を区画ごとに分けて細かくセンサーを配置する設計が向き、機械製麺は入口・中央・出口など少数地点の計測でも十分な精度が出やすい傾向にある。

Q: 地方の中小規模の製麺会社でも、AI乾燥管理の導入は現実的ですか。

A: 現実的である。まず現場の課題を整理し、自社の製法特性に合わせて小さな範囲で試験導入してから徐々に広げる進め方であれば、地方中小企業でも無理なく着手しやすい。

地方中小企業のAI活用・DX推進でお悩みの方は、FURUSATO（フルサト）へお気軽にご相談ください。まず無料の3時間現場セッションで、御社の課題を一緒に整理します。