コーヒー豆の不良検知による品質保証
test

コーヒー市場は品質重視の傾向へ

国際コーヒー機関の統計資料によると、国別 1 人当たりのコーヒー消費量が世界第 4 位(2019 年)と、今や多くの日本人が日常的にコーヒーを飲むようになりました。

また、近年では美味しさと安全性が保証されたスペシャルティコーヒーの市場も拡大を続けており(※)、今後はコーヒー豆の品質が、より重視されるようになると予測されます。

※ REPORT OCEAN 調べ(2021 年 2 月 24 日発行レポート)

品質重視の時代だが、品質保証は簡単ではない

課題(1):選別作業による品質保証

通常、コーヒー豆はコーヒー豆農家 → 精製業者 → 仲介業者の過程にて、割れていたり腐敗が見られる等の欠点豆を取り除く選別が行われ、品質が担保されます。

機械での選別も広まりつつありますが、品質にこだわるブランド豆などは手作業で丁寧に選別されることも多いです。

しかし、ここでどれだけ慎重に選別されたとしても、仲介業者 → 輸出業者などその後の流通過程で一部別の豆が混入することがあります。

せっかく良質な豆を出荷しても、バイヤーが手にする段階で品質が下がるとブランド価値まで低下してしまいます。

課題(2):流通構造の改革による品質保証

例えば、ブロックチェーンを活用したトレーサビリティーコーヒーであれば、生産段階から流通、販売、消費までの追跡が可能となります。

しかし、各工程における欠点豆の混入状況までは提示されません。

サクッと AI による不良豆検知システムの概要

この 2 つの課題を解決するべく、不良豆を AI で自動的に検知できるシステムをテスト開発しました。

カメラ撮影した豆の中に欠点豆があれば、赤枠でアラートされるシンプルなシステムです。


テスト画像


最初の選別は今まで通り手作業で行いますが、各工程での品質確認の際にこのシステムを利用し結果を記録・提出できます。


テスト画像


テスト画像


トレーサビリティーの仕組みの中に取り入れることで、流通過程で問題が生じた際に、豆自体の評価が不当に下げられることを防ぎ、ブランド価値を守ります。

また、焙煎所や販売店で最終確認を行う際や、個人のコーヒー愛飲家が趣味で選別する場面でも手軽に利用でき、「良質なコーヒーに、適正価格を払いたい」という時代にもマッチしたシステムです。

事例紹介

画像認識
コーヒー豆の不良検知による品質保証

大規模システムを用いずに、手軽にコーヒー豆の品質検査ができるシステムを開発しました。小規模生産業者のブランド価値を守ります。

詳細はこちら
⾃然⾔語処理
不自然な文章の検知

文法的・意味的に不自然な文章を検知するシステムを開発しました。チャットボットに導入し、品質向上をサポートしました。

詳細はこちら
画像認識
医療従事者向けOCRの開発

様々な医療機器ごとに専用のOCRを開発しました。電子カルテへの入力をサポートし、医療事務の工数削減など課題解決に貢献しました。

詳細はこちら
画像認識
マスク着用時の顔認証の開発

顧客所有の顔認証システムが、被写体のマスク着用時に精度低下を起こしたため、原因調査・改善提案を行いました。

詳細はこちら
データ分析
人事データ分析(ピープルアナリティクス)

顧客の人事データを、様々な観点で統計的に分析しました。分析結果は、人事施策の検討に活用いただきました。

詳細はこちら

DX推進をご検討中の方、お悩み・ご相談、何でもお答えします!

ご相談方法は、資料請求、対面/オンライン形式でのお打合せ、メールでの質疑応答など、ご指定の方法で承ります。事例について詳細を知りたいといった方もまずはお気軽にお問合せ下さい。

資料請求、お問い合わせはこちらAI無料相談会実施中!AWS無料相談会実施中!
会社概要お問い合わせサクッとシリーズサクッとAIサクッとクラウド情報セキュリティポリシープライバシーポリシー

当サイトでは、Googleによるアクセス解析ツール「Googleアナリティクス」を使用しています。このGoogleアナリティクスはデータの収集のためにCookieを使用しています。
このデータは匿名で収集されており、個人を特定するものではありません。
この機能はCookieを無効にすることで収集を拒否することが出来ますので、お使いのブラウザの設定をご確認ください。
この規約に関しての詳細はGoogleアナリティクスサービス利用規約のページやGoogleポリシーと規約ページをご覧ください。