キユーピー、グーグルの深層学習による原料検査で生産性2倍に「人力で実施していた食品製造ラインの不良品検知にディープラーニング（深層学習）を使うことで、生産性を2倍に高められた」――。キユーピーの荻野武生産本部次世代技術担当次長は、グーグルが2017年6月14日に開催したイベント「Google Cloud Next '17 in Tokyo」の報道関係者向けセッションに登壇。ディープラーニングを駆使した原料検査装置開発の取り組みを説明した。 荻野氏は同社の原料に対する思いをこう語る。「創業時から『良い商品は、良い原料からしか生まれない』という考え方を受け継いでいる。現在、数千種類の原料を取り扱っており、安全安心にこだわって良品を選別している」。 原料検査装置へのディープラーニング活用の対象としたのは、ベビーフード用のダイスポテト（賽の目状にカットされたジャガイモ）だ。従来は「一つの製造ラインに100万個ある原料に対し、異物混入や不良品がないかを人が
