生薬の品質をAIで数十秒判定、中国で画像・X線・分光融合のスマート検査設備が登場

この記事のポイント

• 中国工程院の張伯礼氏のチームと揚子江薬業集団がAI漢方薬材検査設備を共同開発
• 産業用ビジョン、ハイパースペクトル、X線透過をマルチモーダルAIで統合
• 検体の前処理不要で数十秒の高速検査を実現し、総合検査精度は90%以上を達成
• 職人の経験に依存していた鑑定基準を定量化し、品質管理のデジタル資産化を推進

五感に頼る生薬鑑定からAIによる高速検査へ

10月16日、中国江西省樟樹の岐黄小鎮会展センターで開催された「第57回全国薬材薬品交易会」において、中国工程院院士である張伯礼氏のチームと揚子江薬業集団が共同開発した、AI（人工知能）漢方薬材検査大規模モデルと、同技術を搭載したスマート検査設備が正式に発表されました。

漢方薬材の品質判定は長年にわたり、熟練の職人による「目で見る、手で触れる、鼻で嗅ぐ、口で味わう」といった五感に頼ってきました。感覚的な評価は統一された定量基準に乏しく、鑑定者やロットによってばらつきが生じやすい課題がありました。また、目視鑑定には時間がかかり、実験室での理化学検査は前処理が複雑で結果が出るまでに数時間から数日を要するため、大量かつ頻繁な取引現場での作業効率低下を招いていました。

さらに、生薬は品種が多岐にわたり産地も広範囲に及ぶため、真贋や品質の識別が難しく、長大な流通チェーンにおけるトレーサビリティの確保や標準化の遅れが長年の課題となっていました。

3つのセンシング技術とマルチモーダルAIの融合

今回発表されたスマート検査設備は、専用のマルチモーダルAIモデルを中核とし、産業用ビジョン（工業ビジョン）、ハイパースペクトル分析、X線透過イメージングの3つの技術を統合しています。

• 産業用ビジョン：形態、色、質感を認識し、外観の異常や表面の異物を検出します。
• ハイパースペクトル分析：成分含有量の推定、品質の等級分け、真偽の識別に必要なデータを提供します。
• X線透過イメージング：内部構造を透視し、空洞や虫食いなどの内部異常を特定します。

これら3系統の信号をAIモデルに集約し、大量の適合品および不正混入サンプルのデータを学習したモデルが、薬材の良し悪しを総合的に判定します。

単一サンプルの検査はわずか数十秒で完了し、複雑なサンプルの前処理も不要です。納入時にサンプルを投入するだけで即座に結果が出るため、不合格品の受け入れ拒否がその場で行えます。また、製造ラインでのランダムサンプリングにより偽物やカビを早期に検知し、ロット全体の廃棄損失を防止できるほか、取引現場での即時判定によって主観的な鑑定によるトラブルを抑制します。

90%以上の検査精度を達成、データ資産化で標準化を推進

天津現代創新中薬科技有限公司のシニアマネージャーである劉長青氏によると、同設備の総合検査精度は90%以上に達しており、すでに50種類以上の主要な漢方薬材のモデリングを完了しています。対象には、クチナシ、人参、当帰、紅参、黄耆など、偽物が混入しやすい大口流通品目が含まれています。

同氏は、AI検査は法定検査や専門家の判断を完全に代替するものではないと説明しています。熟練職人が培ってきた「質感、重量感、形状、味、香り」を見極める技能を、再利用可能で追跡可能なデータ資産へと転換することが本質です。検査画像、スペクトル、判定結果は自動保存され、調達から工場受け入れまでの電子カルテを形成します。これにより、受入台帳の作成や品質の振り返りが可能になるだけでなく、規制当局のトレーサビリティプラットフォームとも連携できます。生薬の伝統的な品質指標を定量化し、真正な産地の薬材（道地薬材）のデジタル標準化に寄与します。

今後の課題とポータブル化への展望

一方で、残留農薬や重金属といった微量化学成分の特定は、光学ビジョンとハイパースペクトルのみでは精密な定量が困難であるため、研究チームはさらなる技術融合によるブレークスルーを目指しています。

また今後は、設備のポータブル版を開発し、生産現場や小規模な取引市場への展開を進める方針です。

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