旭酒造、「獺祭」の醸造にAI予測モデルを適用する実証実験を開始

　旭酒造はすでに、酒造りにIoT（Internet of Things：モノのインターネット）の概念を採り入れ、「獺祭」の醸造工程における温度や比重、成分などのデータを取得し活用してきた。今回、これらデータをAI（人工知能）で分析し、従来どおりの品質で獺祭を生産できることを検証する。

　具体的には、獺祭の完成品の成分や、酒造りに成功した醸造工程における温度や比重などのデータを再現するAI予測モデルを構築する。実際の生産工程で、AIが予測した情報を確認しながら醸造作業を進めることで、そのAI予測モデルが有用であることを確認・検証する（図1）。さらに従業員の経験や勘に基づく行動もデータとして取り込む。

図1：獺祭の醸造工程を支える技術。今回は図の上部にある「醸造工程のAI予測システム」を検証する

　AI予測モデルができれば、AIが提示する製造支援情報に基づく醸造に取り組む。その作業を2度繰り返すことでAI予測モデルの精度を上げ、日本酒づくりにAIが有用であることを証明。そのうえで予測モデルによる醸造を実用化したい考えだ。

　実証実験には、富士通と富士通研究所が協力する。旭酒造を含む3社は実証実験の成果を検証し、日本酒の醸造工程におけるAIの実用化を進めることで、高品質で均一な日本酒造りを目指す。