産業の選別技術を、
農と食の研究へ。

ハイパースペクトル画像 × AI × 自動選別
農産物の非破壊品質検査に向けた共同研究のご相談

本日、ご相談したいこと

技術の適合性を確認し、
小さな共同検証の入口をつくる。

60分の対話設計

ウリムの技術基盤

分光情報を読み、AIで判断し、
物理的な選別につなげる。

提供資料では、廃プラスチックの資源循環を対象としたハイパースペクトル画像とAIの選別ソリューション「SINVIAI™」を紹介しています。

根拠：提供提案書 V0.6、4・6ページ。農産物への適用性能は別途検証が必要です。

製品・技術名称の整理

実機で見る、産業用選別

SOVACの企業紹介ページに掲載された動画・チャンネルです。農産物の実証動画ではありません。埋め込みが再生できない場合はYouTubeで開いてください。

農業・食品研究との接点

共通するのは、
ハイパースペクトル画像とAI。

公式紹介によると2025年設立。テーマの近さを示すもので、同研究室の参加や紹介を確約するものではありません。

最初のテーマは、一つに絞る

どの作物の、どの欠陥を、
どの工程で検出するか。

「農産物全般の品質検査」では評価条件が広すぎます。現場の損失と、測定可能な品質指標から最初の課題を選びます。

ジャガイモ：検証候補

外観と分光情報で、
品質判定を補助できるか。

タマネギ：検証候補

表皮・水分・貯蔵条件の影響を、
切り分けて評価する。

傷みや品質異常の判別を候補とし、対象異常の定義、破壊検査等の正解ラベル、搬送時の姿勢変化を研究者・現場と確認します。

共同検証の3段階

各段階の期間・予算・継続基準は共同で設定。測定可能性が不十分な場合は課題を再設計します。

評価は「精度」だけにしない

目標値は未合意。プラスチック選別の数値を農産物の目標性能に転用しません。

実証前に整理するリスク

共同研究から現場へ

Eureka Globalstarsの検討

研究テーマと参加体制を整え、
日韓双方の要件を確認。

国際提案は2027年1月20日締切、韓国の国内申請は1月21日16:00 KSTです。日本側のNEDO助成を得る場合は、条件を満たす日本の未上場スタートアップ・中小企業が申請主体となり、J-Grantsへの国内申請も必要です。

2026年10月28日確認。日韓の資金要件と、適格な日本企業を含む体制を所管機関と確認してください。大学とウリムだけで日本側要件を満たすとは判断しません。

Doi博士への6つのご相談

1. 本テーマに適した研究者・研究室をご紹介いただけますか。
2. ジャガイモとタマネギのどちらに、より具体的な検査課題がありますか。
3. 品質の基準測定とサンプル提供に協力できる機関はありますか。
4. 実証先となる生産者・選果施設・食品企業につながる可能性はありますか。
5. 日本の装置・農業機械企業と連携する際の要件は何ですか。
6. 次回の技術打合せと、共同公募の相談窓口を設定できますか。

次回までのアクション案

すべて協議用の案です。会合の最後に実施可否と担当者を確認します。

コーヒー生豆：研究仮説から商品機会へ

高付加価値の候補。ただし、実証前の事業計画として扱う。

投資対効果は、追加で検出できた欠点の価値 ＋ 減った良品誤排出・検査工数 − 装置費・保守費・ライン停止費で顧客ごとに算定します。

対話の出発点

産業現場で培ったハイパースペクトルAI選別技術を、北海道大学の農業・食品センシングの知見と結びつけ、現場の具体的な課題を解く共同研究に取り組みたいと考えています。