食品業界における人工知能の応用

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食品業界におけるAIの必要性

AI は、複雑な業界の課題を解決する機会を提供するだけでなく、ビジネス環境全体も変えています。企業は消費者のトレンドに対応し、これまでよりも早く製品を市場に投入しており、消費者もこれを期待し始めています。トレンドに遅れずについていき、市場開拓戦略を成功させるには、これまで以上に速いペースで製品イノベーションを進める必要があります。

従来、食品会社の新製品開発サイクルは、発案から店頭に並ぶまで、限られた情報と断片化されたデータに悩まされてきました。この複雑さは、マーケティング、研究開発 (R&D)、販売など、プロセスサイクルのさまざまな側面から生じます。これらの課題により、意思決定が遅くなり、イノベーションのサイクルが長くなります。

したがって、食品製品の発売の約 80% が、主に消費者の受け入れ不足により失敗するのも不思議ではありません。 AI は、大規模なテストの必要性を減らし、強力なデータネットワークを使用して部門間のコラボレーションを促進することで、これらの課題に効果的に対処するのに役立ちます。製品の配合、プロセスパラメータを最適化し、市場動向を分析することで、プロセス全体を合理化できます。

「デジタル化の取り組みは、うまく行けば物事を本当に加速させることができるため、意義があり、刺激的だ」と、クラフト・ハインツとユニリーバの元研究開発ディレクター、ミリアム・ユーベラル氏は語った。従来の研究開発組織が行う多くの試行錯誤を回避し、より迅速な予測が可能になります。」

食品業界のイノベーションサイクルを推進するAIの役割

消費者の理解を深め、アイデアを生み出します。 AI は、多次元データ駆動型アプローチを活用して、新製品開発プロセスを再構築しています。

まず、AI は外部ソースからのリアルタイムのトレンドを解釈し、消費者の意見や感情に関する情報を収集します。これには、ソーシャルメディア分析、キーワード追跡、調査でのチャットボットの使用、画像分析が含まれます。

2 番目に、AI はモノのインターネット (IoT) センサーにも拡張され、製品の選択や料理の好みに関する消費者のデータを収集します。さらに、分析を実施し、過去の販売データと市場動向を活用して、消費者のニーズと嗜好を正確に予測し、新製品の発売時期を最適化し、市場の変化に適応します。

*TasteGPT は、ユーザーがこれまでよりも迅速にパーソナライズされた洞察を得られるよう設計された、Tastewise の汎用 AI プログラムです。*

スタートアップ企業のTastewiseは、AIを活用して新製品開発に刺激を与えた好例です。同社は、新たな食品トレンドや消費者の嗜好を把握するために、さまざまなソース（ソーシャルメディア、レビュー、メニュー、レシピなど）から膨大な量のデータを収集するソフトウェアを開発しました。

このソフトウェアは、消費者が望み好む製品の作成に役立つため、食品会社にとって貴重なツールです。

新しい食材を探索しましょう。新製品開発サイクルにおいて、AI は新しい食品原料の発見を加速し、原料のスクリーニングと特性評価を改善することもできます。世界中のスタートアップ企業が、食品発見プロセスをサポートする効率的なアルゴリズムを研究開発しています。たとえば、Ginkgo Bioworks と Arzeda は、計算設計と AI を組み合わせて、新しいタンパク質や酵素を作成しています。一方、Amai Proteins は AI を活用して、さまざまな特性と風味を生み出す最適化された新しいタンパク質を設計しています。

研究、開発、最適化。 AI は、多様な食品の特性を予測し、強化する上で中心的な役割を果たします。風味プロファイルに一致する材料比率を提案し、風味を保ちながらより健康的な代替品を提供します。

さらに、AI は食品の食感の評価をサポートし、製品の特性が期待どおりであることを保証します。栄養面では、AI は、糖分含有量を減らしたり、タンパク質レベルを上げたりするなど、特定の目標を達成するためにレシピを最適化し、ラベルの要件に合わせて栄養成分を予測します。

最近、食品会社は研究開発サイクルに AI を導入し、製品の開発と処理にかかる時間を数か月から数日に短縮しました。ユニリーバはAIを活用して低塩製品を開発し、風味分析プロセスを数か月から数日に短縮しました。クラフトハインツは、コスト、砂糖、塩分濃度を最適化する AI アルゴリズムをテストし、驚くべき結果を達成しました。定量的記述分析により、元のトマト製品を再現する精度が最大 94% に達しました。

生産性とコストを最適化します。食品会社は、実験室規模で食品を開発した後、実験室規模と同様の製品の競争力と品質を確保しながら、大規模生産のための機械と生産ラインを手配するという課題に直面します。 AI はデータを分析して、生産を拡大するための最適な条件を決定するソリューションを提供します。

Animal Alternative Technologies や Umami Bioworks などの先駆的なスタートアップ企業は、データサイエンスを活用してスケーラブルな知的財産とテクノロジーを開発し、この分野をリードしています。この分野で注目すべきもうひとつのスタートアップは、AIとロボット工学を活用してバイオマス発酵のテスト、分析、最適化を自動化するEternalです。これらの進歩は、代替タンパク質の大規模生産への実行可能かつ持続可能な道を模索している大手メーカーにも利益をもたらします。

食品業界におけるAI活用の課題

食品業界における AI の応用には、コスト効率、スピード、カスタマイズ、予測機能、データからの洞察など、多くの利点があります。しかし、このプロセスにはいくつかの課題もあります。

限られた履歴データ: フードテックのような新興分野では、アルゴリズムに入力する履歴データが不足しており、有意義な結果を生成することが困難になっています。利用可能な場合、さまざまな非構造化データ形式や異なるデータ形式で見つかることが多いです。したがって、関連する入力データをより認識しやすい形式で作成するための開発が必要です。

高い実装コスト: AI システムのセットアップと維持には、特に中小企業にとってコストがかかる可能性があります。一方、大企業の現在のシステムは将来的には適さなくなる可能性があり、そのため継続的な開発には多大な投資が必要になります。

法的および倫理的な複雑さ: 特に予測アプリケーションにおける AI システムの複雑さが増すにつれ、潜在的な AI エラーやその結果に対処するために、法的および倫理的観点から説明責任の課題が生じます。さらに、AI が伝統的な食文化に与える影響を評価することは、その全体的な影響を理解する上で非常に重要です。

データプライバシーの問題: 秘密のレシピなどの独自のデータを保護し、同時にデータ共有を促進して AI アプリケーションを最適化することは、効果的なガバナンスメカニズムを必要とする複雑な課題です。さらに、デジタル攻撃に対する保護も重要です。

規制の変更: 食品に関する法律は頻繁に変更されるため、AI システムはこれらの調整に対応する必要があります。さらに、規制には解釈が必要になることが多く、現在の AI はそれに適していない可能性があります。

学際的なコラボレーションとスキルの共有: AI と食品の専門知識を組み合わせるには、さまざまな分野の専門家 (食品科学者、エンジニア、データサイエンティスト) 間の効果的なコミュニケーションが必要です。そのためには、統合されたデータに基づく意思決定を行うために、部門間でのスキルの共有と構築を加速する必要があります。

消費者の受容: AI で生産された食品に対する消費者の懸念や不安を軽減するには、徹底した本格的な調査が必要です。それは長く、真剣で、費用のかかる研究プロセスです。

環境への影響: 効率性に加えて、AI が環境に与える影響を考慮し、環境への影響を軽減することによるメリットと比較する必要があります。これらの課題に対処することは、食品業界が AI の可能性を最大限に活用し、その限界と社会的影響に積極的に取り組む上で極めて重要です。

食品業界におけるAI活用の展望

2010年代後半以降、AIを活用した食品開発を専門とするスタートアップ企業が世界で急増している。鍵となるのは、市場分析、消費者洞察の予測、製品およびプロセスパラメータの予測モデリングなどのタスクに AI ベースのソリューションを提供することです。

イノベーションを推進するために食品会社と合併するスタートアップ企業が増えており、この傾向は近い将来さらに勢いを増すと予想されています。データの品質、処理能力、倫理面での課題が浮上していますが、AI アプリケーションはすでに食品業界に深く浸透しています。そのため、調和のとれた適用メカニズムが決定されれば、AIは食品業界に革命を起こすことが期待されます。

AI と食品技術の強力な相乗効果は、増大する食品需要と持続可能性の要件に対処するための不可欠なつながりです。消費者の需要データに基づく新製品設計のインスピレーションから、生産性の向上とコストの削減を可能にする新しいプロセスパラメータの提案まで、AI は今後、食品業界の新製品開発サイクルのあらゆるステップを最適化するのに役立ちます。

(peakbridge.vc、ieeexplore.ieee.org によると)

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