DigiTaste｜EIS×AIで液体の「状態」を可視化する次世代品質管理センサー

液体の状態を電極とAIで読み解き、現場での「次の一手」を提示する——株式会社DigiTasteは、独自のEIS（電気化学インピーダンス分光法）技術と機械学習を組み合わせ、工業用液体（塗料、研磨剤、洗浄液など）の品質判定と異常検知を可能にするセンサーシステムを開発している。ラボ分析に頼る従来の品質管理から、現場での即座の判定へ——その転換を実現する技術だ。

現場が抱える課題

従来、液体の品質をその場で把握する手段は限られていた。高価なラボ分析機は大型かつ専門知識を要し、製造現場でのリアルタイム運用は困難。一方、密度計や粘度計といった単一指標センサーは限定的な情報しか提供できず、性質の異なる液体状態を誤って「同じ」と判定してしまう課題があった。

特に、既存センサーでは「正常」と判定されたものの中に、実際には不良となりうる液体が潜んでいる課題がある。例えば、塗料のように粘度・密度といった従来の指標では正常と判定されても、内部の組成や化学反応の進行状況によって、その後の特性が変わってしまうといった「隠れた異常」が存在する。こうした異常を従来センサーで検出することは不可能に近い。

「量」でなく「状態」を観る技術

DigiTasteの中核技術は、4電極EISによって液体の電気的特徴を多次元スペクトルとして取得し、機械学習で「理想状態」との類似度を判定する点にある。単一成分の絶対値でなく、複合的な「状態」のパターンを相対評価することで、水を追加するといった具体的な改善アクションの提示まで行う。試薬レス・前処理不要で、現場に持ち込める小型設計となっている。

3ステップで液体を可視化

専門知識がなくても、現場の誰もが使えることを目指した設計になっている。

想定される活用シーン

外部評価・受賞歴

DigiTasteはこれまで複数の国内外イベントで評価を受けており、2025年にはIPA（情報処理推進機構）の「未踏アドバンスト」にもイノベータとして採択されている。

まとめ

DigiTasteは、液体の絶対量ではなく相対的な「状態」を捉えるという独自アプローチにより、工業現場の品質管理に新たな選択肢を提示している。従来は「ラボに送付して数日待つ」か「経験で判断」という二者択一だった意思決定が、現場でその場に判定・改善できる時代へ。2026年2月設立という若い企業ながら、複数の受賞歴とIPA未踏アドバンスト採択を通じて技術力への評価を得ており、今後の実装事例が注目される。

---