ミズーリ州カンザスシティ。 — 食品および飲料業界では、新しい原料や最終製品の開発と拡張、さらには官能検査やプロトタイピングの支援において、人工知能 (AI) の利用をますます取り入れています。
イリノイ州ウェストチェスターにあるイングレディオン社のグローバル差別化ビジネスサービス担当ディレクター、ニコラス・フェラーロ氏は「食は本質的に人間である。イノベーションはAIを実現要因として人間主導であり続けなければならない。AIはバックグラウンドで使用されると、創造性を損なうことなくデータを洞察に変え、消費者が期待する信頼とつながりを維持する。」と述べた。
一部の部品サプライヤーは、AI が舞台裏での作業の迅速化と効率化に役立っており、顧客が新製品をより早く市場に投入できるようになる可能性があると述べている。
イリノイ州ホフマン エステーツにあるテート アンド ライル社の研究開発およびソリューション イノベーション担当シニア バイス プレジデントであるベロニカ クエバ氏は、「AI は実験をスピードアップし、開発とテストのパターンを特定し、配合プロセス中の試行錯誤を減らすのに役立ちます」と述べています。 「思考、創造性、感覚的判断、消費者の好みの理解はすべて依然として人間によってもたらされています。」
オレゴン州ポートランドのアイコン・フーズ社の最高イノベーション責任者であるトム・キング氏は、「一度に1つの変数に取り組むという大変な作業の代わりに、材料の袋を分解する前にシナリオを実行できるようになりました。AIは、時間とお金を浪費する前に、解凍の問題、時間のギャップ、間接的なフィードバック、さらには安定性のリスクさえも指摘できます。専門知識に取って代わるものではありません。専門知識を研ぎ澄ますものです。もう推測する必要はありません。」と付け加えました。
AIは「乱雑なシステムでも楽しんでいる」とキング氏は語った。例えば、砂糖を減らすことは単に甘味を置き換えることだけではなく、固形分の置き換え、水分活性や凝固点の監視、食感や食感への影響も含まれると同氏は述べた。一部のシステムでは砂糖が褐変に影響を与えるため、これに対処する必要があります。次に、代替原料に応じて、消化管耐性と表示を考慮する必要があります。
「レバーを 1 つ引くと、あと 3 つが動きます」とキング氏は言いました。 「AI はこれらの関連性を素早く見分けるのが非常に得意です。組み合わせを提案できます。繊維の骨格、質量の希少糖、トップノートの高濃度甘味料、そして結末をきれいにする修飾語です。これで、30 回の実験の代わりに、実際に重要な 5 つの実験を行うことになります。」
キング氏は、まだ少し監督が必要なジュニアデザイナーとしてAIに取り組んでいると語った。
「私は理論ではなく実際の配合データをデータに入力し、それを使用して開始フレームワークを構築し、ストレステストのアイデアを作成し、どこで問題が発生する可能性があるかを特定します」と彼は言いました。 「ドラフト中に作成した 1,000 以上の公式からデータを引き出します。その後、それをベンチに持ち込んで、現実に正直にさせます。
「次のステップは、これを当社の Web サイトに直接組み込むことです。フォーミュレーターはアプリケーションを選択し、目的に接続し、使用範囲とその背後にある機能ロジックを備えたクリーンで基本的なラベル形式を取得できます。」
人間の専門知識の必要性
カーギル (ミネアポリス) のグローバル デジタルおよび AI 担当シニア ディレクター、アビシェク ロイ氏は次のように述べています。 「私たちは AI をイノベーションのエンジンとして使用し、可能なことのスピードと範囲を拡大しながら、下流の分析と応用については専門家に依存しています。」
ロイ氏は、カーギルの AI を活用した思考ツールである AskEmma の例を挙げました。コンセプト、傾向データ、洞察の大規模な内部ライブラリを利用して、チームがペルソナを開発し、ニーズを特定し、顧客コラボレーションのためのスタートアップのアイデアを生成するのに役立ちます。
「以前は何週間もかかっていた作業がほんのわずかな時間で行えるようになり、チームは最も強力なアイデアを磨き、開発することに集中できるようになりました」とロイ氏は述べています。 「私たちはまた、AIを活用した成分情報学と感覚科学の革新を利用して、配合サイクルを数か月から数日に短縮し、チームが高価なプロトタイプを作成する前に、より多くのオプションを検討できるようにしています。これには、アプリケーション全体で甘味料と感覚混合物のパフォーマンスを予測できるツールが含まれており、プロトタイプの検証を加速します。」
AI は、プロセスの早い段階で研究開発の意思決定を製造、サプライ チェーン、コストの考慮事項に結び付けることで、スケーラビリティもサポートします。
「これにより、チームは革新的で産業的に実現可能なソリューションを設計できるようになります」とロイ氏は言いました。 「AI が当社のチームを強化することで、チームは顧客の課題の特定、ソリューションの改善、成功したアプリケーションの提供といった価値の高い仕事に集中できるようになります。」
Ingredion は、世界中の選ばれた顧客を対象に AI を活用したプログラムを試験的に導入しており、AI と消費者にアピールする独自のデータを使用することで、より迅速かつ正確なプロトタイピングを可能にします。
「AI の価値はスピードだけではなく、顧客とのコラボレーションを強化するより鮮明な学習にあります」とフェラーロ氏は述べています。 「AI は、人々を創造性と信頼の中心に保ちながら、チームが増大する複雑性を管理するのに役立ちます。」
「テート・アンド・ライル社において、AI を活用したイノベーションの最もエキサイティングな例の 1 つは、シンガポールにある自動成分試験ラボである ALFIE です」とクエバ氏は述べました。 「ALFIE はロボット工学、予測モデリング、高度なデータ分析を組み合わせて、当社の科学者が従来の食品研究開発環境では不可能だった速度で成分の組み合わせと性能を評価できるようにします。」
「ALFIE は、従来の方法よりも約 10 倍の速さで特性評価テストを実行できるため、配合開発を加速し、顧客がコンセプトからプロトタイプまでより迅速かつ手頃な価格で移行できるように支援します。たとえば、配合の小さな変更がテクスチャー、一貫性、安定性、または感覚体験に劇的な影響を与える可能性がある口当たりなどの分野で特に強力です。」
人工知能の新しい用途
AI のもう 1 つの実用的な側面は、世界中の科学者が協力して作業するのに役立つことです。
「ALFIEはその良い例です」とクエバ氏は語った。 「シンガポールの当社チーム、北米本社、世界中の研究所は、仮想的にリアルタイムで共同作業し、データ、洞察、経験を共有できます。」
AI の将来は、人々がどのように食べ、料理し、食べ物と対話するかによっても左右される可能性があります。たとえば、食品の準備や家庭での調理技術の進歩は、製品開発に影響を与える可能性があります。これらのテクノロジーにより、人々は食べ物をカスタマイズし、準備し、実験するためのより多くの方法を得ることができます。
「行動が進化するにつれ、AI は家庭での食品の作り方や楽しみ方を新しい製品のアイデアや形式に変換するのに役立ちます」とフェラーロ氏は述べています。 「イノベーションの機会は、健康の優先事項、持続可能性の目標、感覚の好み、食事の機会などに関する幅広い期待からもたらされるでしょう。」
AI が注目を集める可能性があるもう 1 つの分野は、サイドストリームのリサイクルです。イスラエル、テルアビブの MeNow Ltd. は、最近バルセロナで開催された Vitafoods Europe 2026 見本市で、自社の AI ベースの技術が廃棄物などの自然源から潜在的に活性な化合物をどのように特定できるかを実証しました。
「最も価値のある原料は実際に栽培されていますが、多くの場合廃棄物とみなされます」と MeNow の CEO 兼共同創設者である Hela Ben Hammou 氏は述べています。 「特定の問題を治療できる天然化合物はたくさんありますが、それらを見つけて製品開発を進めるには時間がかかります。
「私たちがここで行っていることは、人工知能を使用してこのプロセスを加速することです。」
全体としてロイ氏は、AIは食品イノベーションの起こり方を根本的に変える可能性を秘めているが、それは企業の運営方法にAIが完全に統合されている場合に限られると述べた。
「最大の利益は、単独のツールから得られるものではありません」と彼は言いました。 「それは、AIがボトルネックをあるステップから次のステップに移すのではなく、開発プロセス全体にわたる摩擦を取り除くことができるように、エンドツーエンドのワークフローを再考することから生まれます。主導する企業は、強力な技術力と人間の専門知識、明確なガバナンス、そしてAIを1回限りのソリューションとしてではなく価値あるツールとして扱う文化を組み合わせた企業です。」
(翻訳用タグ)肉と家禽
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