ニュージーランドのフォンテラ（Fonterra）は、25キログラムの粉乳袋の傷や破れを、自社で作った画像認識の人工知能（AI）で見る検査を広げています。開発は自動化と運用技術のチームで、袋詰めラインは56本です。
粉乳の袋詰めでは、袋をバラし、開き、詰め、熱で閉じます。閉じたあと、社内の画像認識システムがカメラと機械学習で袋の品質を見ます。基準を満たさない袋は自動で外し、時刻の入った画像を残して追跡できるようにします。
公式の説明では、毎年およそ6600万袋をこのAIが視覚検査し、廃棄物と設備停止を減らし品質を保つ、としています。人手の全数確認では追いつきにくい速度のライン向けの仕組みです。
同じ考え方を、クランデボーイ（Clandeboye）のバルクバター包装にも載せています。ここでは包装の複数段階をAIが見て、異常があれば生産をいったん止め、現場の人が早く手を入れられるようにします。
| 公表されている説明 | こちらで確認できていないこと |
|---|---|
| 25kg粉乳袋の損傷をAI画像認識で検査。56ライン。社内の自動化と運用技術チームが開発（公式） | モデルの種類、学習枚数、誤判定率の内訳 |
| 不合格を自動リジェクト。タイムスタンプ画像で追跡（公式） | リジェクト率と再包装率の監査済み数値 |
| 年約6600万袋をAIが視覚検査。廃棄物・ダウンタイム削減に寄与、と説明（公式） | 削減量の第三者検証 |
| クランデボーイでバター包装を監視し、異常時にラインを一時停止（公式） | 粉乳袋ラインと同じモデルかどうか |
飼料・肥料・樹脂ペレットなど、閉じたあとの袋破れを抜き取り検査に頼っている粉体包装では、封止直後にカメラと機械学習で全数を見て、不合格を自動で外し、時刻付きの証拠画像を残す使い方ができます。
熱で閉じた直後にカメラと機械学習で袋を全数見て、不合格は自動で外し、時刻付きの画像を追跡用に残します。同じ手順をバター包装の監視にも載せ、異常時はラインをいったん止めて人が入ります。
