創業メンバー

Aflaboxは2024年、Luca Alinovi氏とFabrizio Cardillo氏によって創業された 。Alinovi氏は25年以上にわたる食品安全・国際開発の経験を持ち、FAOの代表やアフラトキシン専門家を歴任。Cardillo氏はアフリカ市場での国際事業開発や産業プロジェクトの経験を持つ 。

シード資金調達と投資家

同社はシードラウンドで約1.35百万ユーロ（約158万米ドル）を調達した 。本ラウンドは、CDP Venture Capitalの国家アクセラレータネットワーク内のアグリフードアクセラレータ「FoodSeed」（運営：Eatable Adventures）を通じて実施され、CDP Venture Capital SGRがToSeed & Partnersと連携して推進する国家アグリフードテック技術移転ハブ「Farming Future」も参加した 。

プラットフォームの仕組み

Aflaboxシステムは、ポータブルハードウェア、紫外線・白色光イメージング、人工知能、位置情報データ取得、クラウドベースのダッシュボードを統合している 。

ポータブルハードウェア： 本機は中央研究所ではなく、農場、集荷場、貯蔵施設、加工工場、輸出現場での使用を想定 。

イメージングとAI： 試料は紫外線・白色光イメージングで分析。データはAIモデルで処理され、1回のスキャンで90秒未満のデジタル結果が生成される 。

位置情報データ： 各スキャンは位置情報付きデータポイントとなり、成長する汚染・品質データベースを構築する 。

従来のラボ検査の問題点

従来のカビ毒検査は、専門的な実験室、高価な卓上機器、訓練を受けた人員を必要とする。そのため検査は遠隔で高コストかつ時間がかかり、サプライチェーンの意思決定が信頼できるデータなしに行われることが多い 。Aflaboxは検査を必要な現場に直接持ち込み、農家、トレーダー、製造業者、輸出業者、公的機関による迅速な意思決定を可能にする 。

個別スキャンから集約マップへ

個々のAflaboxスキャンは、その位置情報とともに時間をかけて集約され、地域の汚染・品質マップを生成する 。これらのマップは以下の目的に役立つ：

• サプライチェーントレーサビリティ： バイヤーや輸出業者向けの品質管理と文書化を強化 。
• 政府の介入： 公的機関が汚染リスクの高い地域を特定し、標的を絞った食品安全プログラムを計画するのに貢献 。
• 市場アクセス： 検証可能でデータに基づいた品質記録を提供し、輸出の準備態勢を改善 。

新たな資金の具体的な活用計画

同社の発表によると、調達した1.35百万ユーロのシード資金は以下の優先事項に配分される ：

• デバイスの認証と検証： Aflaboxハードウェアの認証・検証を完了 。
• AIの改良： AIプラットフォームの強化と検出精度の向上 。
• ミニファクトリーの設立： Aflaboxシステム製造のための専用ミニファクトリーを設立 。
• チームの拡大： 会社の人員を増強 。
• 商業展開： ケニアとナイジェリアへの直接的な商業展開、イタリア国内市場の深耕、アフリカ・欧州全体への流通網拡大 。

現在までの実績

同社はすでにケニアの国連世界食糧計画（WFP）に20台の機器を納入。2026年4月には穀物製粉業者協会の年次技術会議で本技術を商業的に紹介した。また、技術に関する特許を出願し、AI検証の初期段階を完了している 。

創業メンバー

Aflaboxは2024年、Luca Alinovi氏とFabrizio Cardillo氏によって創業された 。Alinovi氏は25年以上にわたる食品安全・国際開発の経験を持ち、FAOの代表やアフラトキシン専門家を歴任。Cardillo氏はアフリカ市場での国際事業開発や産業プロジェクトの経験を持つ 。

シード資金調達と投資家

同社はシードラウンドで約1.35百万ユーロ（約158万米ドル）を調達した 。本ラウンドは、CDP Venture Capitalの国家アクセラレータネットワーク内のアグリフードアクセラレータ「FoodSeed」（運営：Eatable Adventures）を通じて実施され、CDP Venture Capital SGRがToSeed & Partnersと連携して推進する国家アグリフードテック技術移転ハブ「Farming Future」も参加した 。

プラットフォームの仕組み

Aflaboxシステムは、ポータブルハードウェア、紫外線・白色光イメージング、人工知能、位置情報データ取得、クラウドベースのダッシュボードを統合している 。

ポータブルハードウェア： 本機は中央研究所ではなく、農場、集荷場、貯蔵施設、加工工場、輸出現場での使用を想定 。

イメージングとAI： 試料は紫外線・白色光イメージングで分析。データはAIモデルで処理され、1回のスキャンで90秒未満のデジタル結果が生成される 。

位置情報データ： 各スキャンは位置情報付きデータポイントとなり、成長する汚染・品質データベースを構築する 。

従来のラボ検査の問題点

従来のカビ毒検査は、専門的な実験室、高価な卓上機器、訓練を受けた人員を必要とする。そのため検査は遠隔で高コストかつ時間がかかり、サプライチェーンの意思決定が信頼できるデータなしに行われることが多い 。Aflaboxは検査を必要な現場に直接持ち込み、農家、トレーダー、製造業者、輸出業者、公的機関による迅速な意思決定を可能にする 。

個別スキャンから集約マップへ

個々のAflaboxスキャンは、その位置情報とともに時間をかけて集約され、地域の汚染・品質マップを生成する 。これらのマップは以下の目的に役立つ：

• サプライチェーントレーサビリティ： バイヤーや輸出業者向けの品質管理と文書化を強化 。
• 政府の介入： 公的機関が汚染リスクの高い地域を特定し、標的を絞った食品安全プログラムを計画するのに貢献 。
• 市場アクセス： 検証可能でデータに基づいた品質記録を提供し、輸出の準備態勢を改善 。

新たな資金の具体的な活用計画

同社の発表によると、調達した1.35百万ユーロのシード資金は以下の優先事項に配分される ：

• デバイスの認証と検証： Aflaboxハードウェアの認証・検証を完了 。
• AIの改良： AIプラットフォームの強化と検出精度の向上 。
• ミニファクトリーの設立： Aflaboxシステム製造のための専用ミニファクトリーを設立 。
• チームの拡大： 会社の人員を増強 。
• 商業展開： ケニアとナイジェリアへの直接的な商業展開、イタリア国内市場の深耕、アフリカ・欧州全体への流通網拡大 。

現在までの実績

同社はすでにケニアの国連世界食糧計画（WFP）に20台の機器を納入。2026年4月には穀物製粉業者協会の年次技術会議で本技術を商業的に紹介した。また、技術に関する特許を出願し、AI検証の初期段階を完了している 。