明治

食品工場では合成ゴム製部品から微細な「かけら」が生じることがあり、その発生源を特定するには熟練の分析者でも困難な成分差の識別が必要だった。従来の目視や経験に基づく分析では限界があった。

奈良先端科学技術大学院大学と共同で、赤外分光分析装置と蛍光X線分析装置の2種類の分析データを統合し、機械学習（k最近傍法）を適用。エチレンプロピレンゴム（EPDM）やニトリルゴム（NBR）など異なる素材の識別を実現する食品業界初の分析技術を開発。

食品安全の分野では、人間の感覚では検知困難な微細な差異をAIが識別できることの価値が大きい。複数の分析手法のデータ統合が識別精度を向上させる。