　同社ではこれまで、唐揚げなどの材料となる鶏肉を検査し、血合いを取り除く工程を、工場員の目視と手作業に任せていた。しかし従来の手法では端材が増えやすくフードロスにつながる他、工場員の負担にもなることから、画像認識AIを活用して自動化。食用にできず飼料や肥料にリサイクルしていた鶏肉を7割減らせたという。

AI導入前後の比較（ニチレイフーズの公式サイトから引用）

　「血合いは食べても問題がないが、不快感がある人もいるといった理由で除去している。これまでは全部の血合いを目視で確認していたが、本当に数が多く、一番手間や負担が掛かっていた。手作業だと血合いだけをピンポイントで除去できないため、フードロスも問題だった」──これまでの手法について同社の吾郷友亮さん（技術戦略部装置開発グループマネージャー）はこう振り返る。

　詳細な数値は算出していないものの、検査のスピードアップにも役立っているというニチレイのAI。今では現場から「『（手作業は大変だから）早くシステムを動かして』と工場員にせっつかれる」といった声も聞くほど、業務に欠かせない存在になっているという。自動化された検査の裏側を吾郷さんに聞いた。

特集：コロナ危機に立ち向かえ　ビジネスAI活用の最前線

“第3次AIブーム”をきっかけに盛り上がっていたAIのビジネス活用。コロナ禍の混乱によってその勢いは落ち着いたかのように見えたが、AIが活躍する場面はさらに広がっている。本特集ではAIのビジネス活用でコロナ禍に負けず成果を出している企業に着目。好例を通じて、今だからこそAIに投資すべき価値を再発見していく。

AI×独自開発の機器を併用、血合いだけをピンポイント除去

　ニチレイが開発したシステムでは、これまで目視と手作業で行っていた一連の工程を、（1）鶏肉を目視で確認する、（2）血合いの位置や有無を判断する、（3）実際に手で取り除く──という作業に分解。それぞれを自動化することで、フードロスの削減やスピードアップにつなげているという。

鶏肉の血合い（ニチレイフーズの公式サイトから引用）

　まず1つ目の工程は、ベルトコンベヤーに流れてくる鶏肉を、目視ではなくカメラで撮影する手法に変更した。AIが分析しやすい画像を用意するため、カメラに偏光フィルターを取り付け、鶏肉のてかりを抑えて撮影できるようにした他、誤検知の原因となる影を減らす処理も撮影後に加えているという。

　2つ目の工程では、生肉の画像を学習させた（データ数は非公開）AIを活用。カメラで撮影した画像と、ベルトコンベヤーがどれだけ動いたか計測できる「エンコーダー」という機器で取得した座標情報を基に、AIで血合いの有無や位置を検出する仕組みを採用した。

　最後の工程では、AIで同定した血合いをニチレイが独自に開発した機器で除去する。機器の具体的な仕組みは非公開だが、血合いだけをピンポイントで除去できるため、手作業と比べてフードロスを抑えられるという。

　いずれも詳細な時期は非公開だが、新システムは一部の工場で試験運用し、唐揚げなどの生産を受け持つ国内の工場に順次導入していく方針という。

「肉は誤検知が起きやすい」AI採用の背景

吾郷友亮さん（技術戦略部装置開発グループマネージャー）

　AIを活用し、フードロスの削減と検査のスピードアップを同時に実現したニチレイ。しかし、同社はAIではなく、鶏肉の色合いの違いなどを基に、ルールベースで血合いを見分ける仕組みを検討していたという。なぜ当初の方針を変え、AIの活用を決めたのか。

　「肉は形状が不安定で影ができやすく、血合いとそれ以外の色の違いもあいまいで、誤検知を起こしやすい。しかし、ディープラーニングなどを使って判断するとそういったあいまいな部分も判別できることが分かり、AIの活用を決めた」

「春巻き」「包装前のチキン」の検査にもAI活用

　ニチレイでは鶏肉の血合いを除去する以外の用途でもAIの活用を進めているという。例えば春巻きを生産する工場には、ベルトコンベヤー上の春巻きをAIで検品するシステムを導入した。問題のある春巻きの数とベルトコンベヤー上の位置を基に、機器の調整不足を割り出す用途にも活用しているという。

　鶏肉の検査におけるAIの活用も加速する方針だ。ニチレイは現在、鶏肉を包装する直前に、骨が残っていないかどうかを最終確認する工程でもAIの導入を検討しており、他社と協力して新たなシステムを開発中という。実用化の時期は明かしていないが、目視に比べて検査の精度が上がることから、リサイクルに回す鶏肉をさらに減らせる見込みとしている。

　「ニチレイは食品メーカーではあるが、社内に技術部門を持つことで、機械メーカーやSIerに頼り切らず、対話しながらやっていくことができたのが強みと感じている。私が主に手掛けているのは（食品の）検査だが、他部署では別分野での活用にも取り組んでいると聞く。こういった取り組みが他社でも広まれば、業界全体の盛り上がりにもつながるのではないか」

AIオーブンがバウムクーヘンを受け取り時間に合わせて焼き上げ　Web予約と連携の実験　フードロス削減も期待
洋菓子の製造や販売を行うユーハイムなどが、AIを活用して自動でバウムクーヘンを焼くオーブンとネット注文システムを連携させ、商品の受け取り時間に合わせて焼きたての商品を提供する実験を始める。出来立ての商品を提供しつつ、商品の過剰な生産を防ぐ方法として、フードロスの削減効果を検証する。
ローソン、食品の値引き額をAIで算出　まずは東北で、2023年度までに全店展開
ローソンは6月22日から、AIで商品の値引き推奨額を算出する実証実験を東北地区の一部店舗から順次開始している。対象商品は食品で、食品ロスの低減を目指す。
弁当・総菜の発注量をAIが決定　西友が全国で実施へ　需要を高精度で予測しフードロス防ぐ
西友が弁当や総菜の発注業務の一部を、日立製作所のAIを用いて自動化すると発表した。10月に全国の店舗で導入を始めた。過去の発注量や廃棄量などのデータを分析し、店舗別・商品別の発注量を自動で算出する。フードロスの防止などが狙い。
島村楽器が需要予測にAI活用、非エンジニアが制作　成功のカギを本人が解説
これまでは商品の発注数を、経験者の勘に頼っていた島村楽器。需要予測システムを内製し、4月に運用を始めたところ、工数が半分になったという。導入の担当者は非エンジニアの社員。AI活用の経験が少ないにもかかわらず、なぜ業務効率化を実現できたのか。
「年1万時間の業務削減」自社AIで成し遂げたオープンハウス　カギは住宅チラシの自動作成　キーパーソンに聞く舞台裏
住宅チラシの作成をAIで自動化し、年1万1250時間分の作業を削減したオープンハウス。AIで効率化した住宅チラシ作りの裏側はどうなっているのか。開発のキーパーソンや現場の営業マンに聞く。