食品製造業では近年、生成AI（Generative AI）の活用が加速しています。スープや調味料を製造する老舗から大手飲料・食品メーカーまで、マーケティング戦略の高度化、新商品開発の効率化、品質管理の自動化、業務全般の省力化など幅広い分野でAIが導入されています。競争が激しい市場で生き残るために、技術を取り入れて効率性と創造性を高める動きが食品業界全体に広がっているのです
以下では、マーケティング戦略の最適化, 新商品アイデア創出・レシピ開発, 品質管理・食品安全管理, 業務効率化・自動化の各分野における生成AIの具体的な活用事例を紹介します。
マーケティング戦略の最適化における生成AI活用
食品メーカーや小売企業は、生成AIやデータ分析AIを駆使してマーケティングを高度化しています。大量の消費者データやトレンド情報をAIが分析・生成することで、ターゲットに応じた戦略立案や効果的なコンテンツ制作が可能になっています。特にプロンプト（指示文）を工夫してAIから有用な示唆を引き出す「プロンプティング」の手法が注目されています。
- 購買データ分析による精密マーケティング（ライフコーポレーション）: スーパーマーケット大手のライフはNECのAIソリューションを導入し、顧客の購買履歴や商品属性データから趣味嗜好を分析。顧客ごとにきめ細かなマーケティングを実現しましたryutsuu.biz。AIによる自動セグメンテーションで潜在ニーズを可視化し、分析時間とコストも大幅削減できたといいますryutsuu.biz。
- SNS投稿解析による市場トレンド把握（伊藤忠商事「FOODATA SNS Watcher」）: 伊藤忠商事はSNS上の投稿内容をAIで自動収集・解析し、**消費者の生の声や嗜好の変化をリアルタイムで把握するサービス「FOODATA SNSマーケティング」を開発weel.co.jp。食品メーカーのマーケ担当者はこの「FOODATA SNS Watcher」**を使い、商品開発のヒントやマーケ戦略立案に活用していますweel.co.jp。SNS上の評価や流行を即座に掴めるため、次の一手を素早く打てるようになっています。
- プロンプト活用でマーケ施策の質向上（日清食品）: 日清食品グループでは社内向け生成AIチャットボット「NISSIN AI-chat」を導入し、社員が売り場企画の案出しや資料作成、市場調査など約30種類の業務で活用していますnissin.com。同社は誰でも高品質な出力を得られるようにプロンプト（AIへの指示文）のテンプレートを作成し、1週間かけて検証・改良を繰り返しました。その結果、現在100種類以上のプロンプトテンプレートが社内で共有されており、社員はテンプレートを選ぶだけで質の高いマーケティング施策のアイデアや資料を短時間で得られるようになっていますnissin.com。
生成AIの活用により、マーケティングではデータに裏付けられた戦略立案やコンテンツ自動生成が可能となりつつあります。消費者の声を解析して次の一手を決めたり、AIが作成したキャッチコピーや広告案をもとに効果検証を行うなど、マーケティング担当者の役割も進化しています
新商品アイデア創出・レシピ開発へのAI活用
新商品の企画開発やレシピ創造の領域でもAIが強力な支援ツールとなっています。膨大なレシピデータや味覚データを学習した生成AIは、人間には思いつかない組み合わせや新発想のメニューを提案でき、開発サイクルの短縮に寄与しています。
- 社内ChatGPTで新レシピ開発（味の素冷凍食品）: 味の素冷凍食品では、法人向けChatGPTサービス「ChatSense」を全社導入し、研究開発部門を中心に新レシピ開発や試作品の評価分析に活用していますprtimes.jp。AIに社内の過去レシピや試験データを学習させ、商品コンセプトに沿ったアイデア出しや、テスト結果の分析レポート作成を高速化しました。その結果、試作評価レポート作成やプレゼン資料作成の効率が大幅向上し、開発者は創造的な業務により多くの時間を割けるようになっていますprtimes.jp。
- 味覚データのデジタル化によるレシピ探索（オタフクソース）: ソースメーカーのオタフクソースはIHIと共同で、**目標とする味に近いレシピをAIで自動抽出するシステム「AIRS」を開発しましたdimage.co.jp。製品や試作品約1万5千件分の理化学分析値・風味特性キーワード・分光スペクトル（光の波長データ）**をAIに学習させ、目標の味に類似するレシピを瞬時に検索しますdimage.co.jp。このシステムにより、熟練者の勘に頼っていたレシピ探索が高速かつ正確になり、試作回数削減で年間約300万円のコスト削減効果が見込まれていますdimage.co.jp。実際、「検索精度が上がり漏れがなくなった」という開発担当者の声も上がっていますdimage.co.jp。
- AIが提案するビールのレシピ（キリンビール）: キリンビールは三菱総研と共同で、ビール開発支援システム「醸造匠AI」を開発中です。既に2017年には試作品の出来を予測するAIを導入していましたが、近年目標とする味の指標値を入力するとAIが原料配合や工程条件のレシピ案を提示する「レシピ探索機能」を追加し、試験運用を開始しましたaismiley.co.jpaismiley.co.jp。この機能により、経験の浅い技術者でも熟練者と同様に狙いの味を実現する配合アイデアを漏れなく洗い出せることが期待されていますaismiley.co.jp。さらに、熟練者でも思いつかないような斬新なレシピの発見にもつながり、新商品開発のスピードアップと技術伝承の加速が見込まれていますaismiley.co.jp。
- 消費者の好み×手持ち食材から新メニュー提案（海外事例）: 海外でも興味深い事例があります。米GE Appliancesが開発したアプリでは、消費者の嗜好と冷蔵庫の残り食材からAIがオリジナルレシピを生成し、材料リストや調理手順、完成図の写真まで包括的に提案しますcase-search.jp。このように、生成AIが家庭でもシェフのような役割を果たし、新メニューのインスピレーションを与える試みも進んでいます。
生成AIを活用することで、市場のトレンド分析からレシピ創出まで商品開発プロセスが変革しつつあります。例えば、ChatGPTでソーシャルメディアやレビューを分析し次のヒット商品のヒントを探ったり、画像生成AIでパッケージデザインのラフ案を大量生産して検討することも可能です
weel.co.jp。人間の発想とAIの網羅性・学習能力を組み合わせることで、より消費者ニーズに合致した革新的な商品開発が期待できます。
品質管理・食品安全管理へのAI応用
製造現場の品質チェックや衛生管理にもAIが活躍しています。人間の目や手では限界があった微細な検査や、膨大な量の製品のチェックを、画像認識AIなどが高速・高精度にこなす事例が増えています。これは食品の安全・品質を確保しつつ、省人化で生産性も向上できるため、業界で特に注目される分野です。
- 冷凍ギョーザの高速検品（大阪王将）: 中華食品メーカーの大阪王将は、冷凍餃子の検品工程にAIシステムを導入しました。なんと12個入り1パックの餃子をわずか1秒で外観検査でき、導入前に比べて生産量が2倍に跳ね上がったといいますweel.co.jp。形状やサイズのチェック精度も人手より向上し、不良品の見逃しを減らしていますweel.co.jp。人手不足に悩む工場現場において、品質管理の新たな可能性を示す画期的な事例として業界関係者から熱い視線が注がれていますweel.co.jp。
- ポテトの等級選別自動化（キユーピー）: 調味料・食品大手のキユーピーでは、1日100万個以上のダイスカットポテト（角切りジャガイモ）を処理できる検査ロボットを開発し話題となりましたaismiley.co.jp。離乳食やサラダに使うジャガイモの中に、茶色く変色したもの（品質に問題はなくとも見栄えが悪いもの）が混在しないよう、機械学習を使った画像検査AIを導入したのです。当初は「不良品を検出する」方法で躓きましたが、発想を転換して「良品の特徴を学習させ、良品と異なるものを排除する」手法に変えたところ選別に成功しましたaismiley.co.jp。この結果、人間の目視では疲労で精度が落ちていた検査が機械では安定し、実質的に検査速度が2倍に向上したと報告されていますaismiley.co.jp。現在は離乳食ラインだけでなくポテトサラダ工程への展開も計画されていますaismiley.co.jp。
- ジャム製造ラインの異物検査（アヲハタ）: ジャムメーカーのアヲハタでは、広島の工場においてニコンと共同開発した異物検査装置を導入し、瓶詰め前の液状ジャム中の異物除去を自動化しましたaismiley.co.jp。従来は人手による全量目視検査で長時間を要していましたが、2秒に1回カメラ撮影→画像解析で異物を発見するとロボットアームで吸着除去という仕組みによって、大幅な効率化と品質向上を実現していますaismiley.co.jp。食品に異物が混入するリスクを低減しつつ、人の負担も減らすことができた好例です。
このように、生成AIを含む画像認識・機械学習技術の導入で**「早く見つける・確実に弾く」品質検査**が可能になっています。ほかにも、AIで賞味期限を予測して在庫ロスを減らしたり、センサーとAIで工場内の温度・衛生状態をリアルタイム監視するといった応用も進みつつあります。品質・安全管理へのAI活用は、顧客の信頼確保と生産性向上の両面で重要な鍵となっています。
業務効率化・自動化へのAI活用
食品業界では、多岐にわたるバックオフィス業務や顧客対応業務にも生成AIが役立っています。チャットボットによる問い合わせ対応、自社データを学習した社内AIアシスタント、需要予測や在庫管理の自動化など、AIで省力化できる業務は幅広いです。人間が従来何時間もかけていた作業を数分で終わらせたり、これまで分析が難しかったビッグデータから有益な示唆を得るケースも増えています。
- 社内チャットGPTで業務効率大幅アップ（日清食品）: 日清食品グループの社内専用ChatGPT「NISSIN AI-chat」は、グループ約20社・4,600名の社員が利用し、日々の情報収集や資料作成をサポートしていますnissin.com。セールス部門では提案資料のドラフト作成や顧客情報の要約にAIチャットを活用し、営業社員が顧客との対話に充てられる時間を増やす効果が出ていますfind.org.tw。実績として800項目の業務を自動化し、年間17万時間分の工数削減につながったとの報道もありinstagram.com、全社的に生産性が飛躍的に向上しました。情報漏洩リスクに配慮したクローズドな環境で安心して使える点も普及を後押ししていますnissin.com。
- レガシー業務の自動化・高速化（味の素冷凍食品）: 前述の味の素冷凍食品では、新商品開発だけでなく事務作業の効率化にも生成AIを使っています。例えば属人化していたExcel VBAマクロの修正作業をChatGPTに任せたところ、1時間かかっていた作業が3分で完了するといった劇的な効率化事例が生まれていますprtimes.jp。このように専門知識が必要だったプログラム修正もAIが支援できるようになり、社員はより付加価値の高い業務に注力できるようになっています。
- 顧客対応のチャットボット化: 消費者からの問い合わせ対応でもAIが活躍しています。食品メーカー各社は、自社の商品に関するよくある質問に24時間自動応答するAIチャットボットを導入し始めていますtechsuite.biz。たとえばレシピサイトや公式LINE上で、ユーザーが「○○ソースに合うレシピは？」と尋ねると、AIが即座におすすめメニューを提案する、といったサービスです。これによりカスタマーサポートの負担軽減と顧客満足度向上の両立が図られていますtechsuite.biz。
- 需要予測・データ分析の自動化: 食品流通では、AIを使った需要予測やデータ分析で業務効率化とコスト削減に成功する例が増えています。オイシックス・ラ・大地では顧客行動や購買履歴、レシピ、販促データまで学習した需要予測AIにより、売上予測の誤差を20.2%改善しましたweel.co.jp。その結果、欠品率低下や在庫最適化が進み、物流コストや廃棄ロスの削減にもつながっていますweel.co.jp。またマルエツ（スーパーマーケット）でもAI来店客数予測により予測精度95%以上を達成し、人員配置や発注を自動最適化している事例がありますweel.co.jp。これらは従来担当者の経験と勘に頼っていた計画業務を、データドリブンかつ省力的なプロセスに変えています。
このように生成AIの導入によって、資料作成やデータ分析などホワイトカラー業務から、問い合わせ対応・需要予測といったフロント/サプライチェーン業務まで幅広い領域で効率化が実現しています。単なる自動化に留まらず、AIが提案まで行うことで意思決定支援ツールとしても機能し始めています。現場では「AIのおかげで『売るための仕掛けを考える時間』が捻出できた」との声もあり【51†L124-L131-L128】、人間は戦略策定やクリエイティブな発想により注力できる環境が整いつつあります。
まとめ
食品製造業における生成AI活用事例を、マーケティング戦略、新商品開発、品質管理、業務効率化の観点から紹介しました。大阪王将のように製造ラインの検品を自動化して生産性を飛躍的に高めたり
weel.co.jp、オタフクソースのように膨大なレシピ資産をAIで活用して開発効率を上げる試み
dimage.co.jp、日清食品や味の素冷食のように生成AIを社内に浸透させ業務全般を底上げする取り組み
nissin.comなど、企業ごとに様々なアプローチが見られます。
これらの事例から共通して言えるのは、生成AIは現場の知見と組み合わせることで最大の効果を発揮するという点です。プロンプトテンプレートの整備
nissin.comや、良品データの活用
aismiley.co.jpなど、人間が上手にAIを使いこなす工夫が成果につながっています。食品製造業においても、まずは小さなPoC（実証実験）からでもAIを取り入れてみることで、自社ならではの活用アイデアが見えてくるでしょう。
品質向上やコスト削減、人手不足解消から、新たな価値創出まで、生成AIの可能性は今後ますます広がると期待されます。ぜひ自社の課題領域に合った形で、AIという “頭脳明晰な相棒” を活用し、次世代の食品ビジネスに活かしていきましょう
参考資料・出典：
- ryutsuu.biz「ライフ／AI活用で購買履歴からお客のライフスタイルを見える化」流通ニュース (2019年2月27日)
- weel.co.jp 伊藤忠商事「FOODATA SNSマーケティング」活用事例（Xより, 2024年10月3日）
- nissin.com 「日清食品 NISSIN AI-chat 導入事例」（日清食品グループ社内報, 2023年）
- prtimes.jpprtimes.jp 「味の素冷凍食品株式会社、ChatSenseを全社導入」(PR TIMES, 2024年10月1日)
- dimage.co.jpdimage.co.jp 「味をデジタル化し商品開発をサポート AIを活用したレシピ検索システムを共同開発」（IHIニュース, 2023年）
- aismiley.co.jpaismiley.co.jp 「キリンビール、新商品開発にAI活用でレシピ開発を効率化」（AIsmiley, 2023年6月）
- case-search.jp CASE SEARCH「生成AIを用いたレシピ生成（GE Appliancesの事例）」
- weel.co.jp WEELブログ「大阪王将、AIで餃子1秒検品・生産量2倍に」(2024年)
- aismiley.co.jp AIsmiley「キユーピー、AIでポテト検査を自動化・速度2倍に」(2019年)
- aismiley.co.jp AIsmiley「アヲハタ、異物検査装置でジャム品質向上」(2021年)
- instagram.com Business Focus「日清食品、社内ChatGPTで800項目の業務を自動化（年間17万時間削減）」(2024年)
- weel.co.jp WEELブログ「オイシックス、AI需要予測で誤差20%改善・在庫効率化」(2024年)
- techsuite.biz TechSuite AIブログ「食品業界におけるChatGPT活用ポイント」 (2023年)
- weel.co.jp WEELブログ「生成AIとは何か（生成AIの特徴と可能性）」(2024年)
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