近年、食品の産地・銘柄偽装を防止する方法として、生産から販売までの食品の取扱履歴をブロックチェーン上で管理するトレーサビリティシステムが注目されている。
しかし、ブロックチェーンでは過去に登録された取扱履歴の改ざんは防止できるが、偽装された取扱履歴の登録を防止できないという課題がある。
本研究では、過去の取扱履歴を基に食品に対する取扱前後の重量変化の傾向を産地や銘柄毎に分析しておき、新規登録時に重量変化と食品の産地・銘柄の傾向が整合するか否かを判定することで課題を解決する。
本稿では予備実験として偽装された取扱履歴を作成し、開発システムを用いた偽装検出の精度を報告する。