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リーガルテックグループJAPAN MADE社のHyperJ.aiで健康食品の信頼性向上、ブロックチェーン技術で真贋判定機能を提供し消費者の安心を守る

text: XEXEQ編集部
(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

リーガルテックグループJAPAN MADE社のHyperJ.aiで健康食品の信頼性向上、ブロックチェーン技術で真贋判定機能を提供し消費者の安心を守る

PR TIMES より


記事の要約

  • HyperJ.aiが健康食品業界の信頼性向上に貢献
  • ブロックチェーン技術で真贋判定機能を提供
  • 消費者の安心と安全を守る取り組みを強化

リーガルテックグループJAPAN MADE社のHyperJ.aiによる健康食品業界の信頼性向上

リーガルテック株式会社の子会社であるJAPAN MADE事務局は、ブロックチェーン技術を活用したブランド&知財保護システム「HyperJ.ai」を健康食品業界で利用可能であることを2024年8月28日に発表した。このシステムは農業やエンターテインメント業界ですでに実績を上げており、健康食品業界の信頼性向上と消費者の健康と安全の保護を目指すものだ。[1]

健康食品業界では近年、偽造品の流通増加が問題となっており、消費者の信頼を揺るがす事態が発生している。偽造品には適切な成分が含まれていないものや有害な成分が混入しているケースがあり、深刻な健康被害を引き起こす可能性があるため、業界全体で信頼性の確保に向けた取り組みが必要とされていた。

HyperJ.aiは、健康食品メーカーが自社製品に「HyperJ ID」を付与することで、消費者がスマートフォンをかざすだけで簡単に製品の真正性を確認できるシステムを提供する。このシステムにより、流通プロセスの透明性が向上し、偽造品による被害の防止に貢献するとともに、消費者は製品のビハインドストーリーを動画で視聴することができ、製品の信頼性がさらに強化される。

HyperJ.aiの主な機能まとめ

真贋判定機能 トレーサビリティ ビデオ機能(ホンモノストーリー®)
主な特徴 スマートフォンで即座に確認 生産から流通までの全プロセス透明化 製品のビハインドストーリーを共有
利点 偽造品回避、正規品の安心購入 製品の正当性担保、品質管理の徹底 消費者の理解と信頼感向上
技術基盤 ブロックチェーン技術 独自のアルゴリズム 動画配信システム
HyperJ.aiの詳細はこちら

ブロックチェーンについて

ブロックチェーンとは、分散型台帳技術の一種で、データの改ざんが極めて困難な特徴を持つシステムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

  • データの分散管理による高い耐障害性
  • 暗号技術を用いた強固なセキュリティ
  • 透明性と追跡可能性の確保

HyperJ.aiでは、このブロックチェーン技術を活用して健康食品の真正性を証明するためのデジタルIDを生成し、改ざんが不可能な情報をパブリックブロックチェーンに保存している。これにより、消費者は製品の真贋を容易に判断でき、健康食品業界全体の信頼性向上につながる仕組みを実現している。

HyperJ.aiの健康食品業界への導入に関する考察

HyperJ.aiの健康食品業界への導入は、消費者の安全を守る上で画期的な取り組みだといえる。偽造品による健康被害のリスクを大幅に低減できるだけでなく、製品の透明性が向上することで、消費者の信頼獲得にもつながるだろう。一方で、システムの導入コストや小規模メーカーの対応能力など、普及に向けた課題も考えられる。

今後は、HyperJ.aiの利用が業界標準となることで、偽造品の流通が著しく減少し、健康食品市場全体の信頼性が向上することが期待される。同時に、消費者教育や法規制の整備など、技術以外の面でのサポートも重要になってくるだろう。また、AIIoT技術との連携により、より高度な品質管理や消費者とのコミュニケーション強化が実現される可能性もある。

HyperJ.aiの今後の発展に注目したい点として、国際的な標準化や他業界への展開が挙げられる。健康食品の偽造品問題は世界的な課題であり、各国の規制当局や国際機関との連携によって、グローバルな偽造品対策プラットフォームへと進化する可能性がある。さらに、化粧品や医薬品など、他の消費者の健康に直結する産業への応用も期待できるだろう。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「リーガルテックグループJAPAN MADE社、ブランド&知財保護システム「HyperJ.ai」で健康食品の信頼性を強化 | リーガルテック株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000225.000042056.html, (参照 24-08-29).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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