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2024/10/25

【AI 】大阪ガス、Google Cloud の AI 基盤技術と同社センシング技術を活用した 製造業向け「成分推定 AI システム」の共同実証開始

　大阪ガスと、グーグル・クラウド・ジャパン（Google Cloud^＊1）は、製造業における製品の品質向上や生産性向上などを目的に、大阪ガスのセンシング技術^＊2に、Google CloudのAI基盤技術を活用した、物質内の成分を推定するAIシステムの開発に向けた共同実証を開始した。
　大阪ガスは、長年にわたり調理機器の開発を行う中で、調理・加工における様々な食材の変化に関する知見を深めてきた。この知見を基に、ガスセンシング技術、画像解析技術、非接触温度計測技術、近赤外分光分析技術^＊3などの独自のセンシング技術を開発し、食品製造時の食材の成分変化（水分、発生ガスなど）や状態変化（構造、温度など）などを数値化・可視化する取り組みを進めてきた。
　今後は、これらのセンシング技術とGoogle CloudのAI基盤技術を組み合わせることで、製造業における様々な物質の成分や状態変化を推定することを目指す。

　この取り組みの第1弾として、2024年10月より、近赤外分光分析技術とGoogle CloudのAI基盤技術を組み合わせ、食材や樹脂内の水分量を高精度かつリアルタイムに推定する成分推定AIシステムの共同実証を開始した。

　従来の一般的な水分量把握の方法としては、食材では熟練者が物質の見た目・手触りから水分量を判断する方法や試料を乾燥させた際の重量変化を基に測定する方法が、樹脂では特定の試薬を用いて測定する方法などがある。しかしながら、これらの方法には、属人的であることや時間を要するなどの課題があり、本取り組みによりそれらの解決を目指す。
　大阪ガスは同社スのセンシング技術とGoogle CloudのAIの知見と最先端の技術を組み合わせた成分推定AIシステムを幅広い分野の製造業のお客さまの課題やニーズに応えるサービスとして実現していく。

1．共同実証の概要

＊1：Google CloudはGoogle LLCの商標
＊2：センサ（感知器）などを使用して様々な情報を計測・数値化する技術の総称
＊3：対象物に近赤外光を照射して、光の吸収の度合いから成分を判別・定量する方法＊4：光を波長ごとに分光し、波長ごとの光の強度分布を並べたもの
＊4：光を波長ごとに分光し、波長ごとの光の強度分布を並べたもの

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