本研究は，辛子明太子製造工程におけるたらこの自動形状分類とアニサキスの自動検知を目的とする．本研究では，単一の機械学習器により，一本物と切れ子を分類し，たらこ表面のアニサキスの有無を検知する．ここでは，切れ子は一本物よりも少なく，アニサキスが付着しているたらこは付着していないものより少ない．つまり，データインバランスが生じている．本研究では，この問題を補うためにGANを用いた非対称データ拡張を行う．その結果，提案手法により精度が向上することが確認された．また，実測値と機械学習の精度を考慮したシミュレーションにより，検知の自動化によって作業時間を大幅に短縮できることがわかった．
