1日100万個以上流れるダイス型のポテトを1つ1つ、人の目で見分け、異物混入や不良品がないか確認していた――にわかに信じにくい話かもしれないが、これは実際に、大手食品メーカー、キユーピーの工場で行われている原料検査の作業だ。 「画像処理技術などを使った機械化を長年検討してきましたが、精度やコストの面で現実的ではありませんでした」 こう話すのは、キユーピーの生産本部で次世代技術担当次長を務める荻野武さんだ。ベビーフードの品質と“安心”を支えるために行われている業務ではあるが、スタッフの人海戦術では限界が来ており、増産のボトルネックになっていたという。そんな状況が今、「ディープラーニング（深層学習）」で大きく変わろうとしている。 膨大な原料検査にブレイクスルーを起こす「ディープラーニング」 キユーピーは原料検査の基準を厳しく設定している。特にダイスポテト（さいの目状にカットされたジャガイモ）の
数百もの要素を操作していると、個々の素材を簡単に見失ってしまいます。でも、Creative Cloudなら、カラー、文字スタイル、ロゴ、画像などをライブラリで整理して、簡単に検索でき、共有できます。今では、ライブラリを入れ子になったグループに分類することで、必要なときに必要な要素をもっと簡単に見つけることができます。 アプリごとに要素を何度も作成する作業に時間を取られることはもうありません。アセットをライブラリにドラッグするだけで、自動的に再利用可能な要素になります。文字スタイルをライブラリから直接適用できます。さらに、変更は自動的に同期され、更新されます。このため、共同作業をますます効率的に進めることができます。
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