服薬管理の手法である一包化は，薬剤の管理を容易にするために，高齢者や小児などに利用されている．しかしながら，誤調剤の報告があり，薬剤の取り違えによる重篤な医療事故の発生が懸念されている．一包化された複数の薬剤には，類似の色調や形状を含むことが多く，医療インシデントに係わる潜在的なリスクが存在しており，重篤な事故につながる危険性がある．多くの薬剤分類手法は機械学習を用いており，大規模なデータセットの使用によるコストの高さが課題である．そこで本研究では，大規模なデータセットに依存しないシステムの構築を目的とする．本稿では，一包化薬剤内の薬剤の関係性に着目した誤分包検出法の検討を行った．