「うちはアナログだからAIなんて関係ない」ーーそう思っていませんか？ 

本コラムでは、マニュアル作成・標準化からレシピ開発、品質管理、技術的問い合わせへの対応、さらには市場調査まで、食品製造業のさまざまな業務で生成AIを使いこなすためのポイントを、生成AIのプロが事例を交えてお伝えします。

「うちの現場ではまだまだ…」とためらう前に、まずはAI活用の可能性を覗いてみませんか？ 短期間で大きな効果を得るヒントが、きっと見つかるはずです。

※こちらの記事は株式会社Moongateの提供で制作しています。

現場担当者も驚いた生成AIの活用事例

わずか数秒で作業工程表を自動生成

食品業界はDX化がなかなか進まない業界と言われています。しかし今や、生成AIはすぐ手の届く技術になっています。

実際に、食品製造の現場で使われる“瓶詰め作業の引き継ぎ表”をAIで作成してみると、わずか数秒で自動生成されました。その様子を間近で見ていた食品メーカーの担当者は、「えっ、こんなのがあっという間にできるの？」と、目を丸くして驚いていました。まさに固定観念が打ち破られる瞬間です。

瓶詰め作業の引き継ぎ表

こうした技術は、すでに多くの現場で活用され始めています。そして、少しコツを掴めば誰でも簡単に利用できるようになるのが、生成AIなのです。

生成AIを活用すべき、食品業界の業務改善のポイント5選

ここからは、食品業界の開発や製造の現場で、ぜひ取り入れてみていただきたい業務改善のポイントを5つご紹介します。

1.マニュアル作成と標準化｜ベテランの暗黙知を形式知へ

企業にとって、ベテランの技術やノウハウはかけがえのない財産です。しかし、そうした知識は特定の人材に依存しがちです。生成AIは、インタビューや既存資料の情報を元に、作業手順書や品質管理マニュアルなどのドキュメントを効率的に作成することができます。

具体的には、ベテラン従業員へのインタビューを録音し、生成AIが文字起こしや解析を行うことで、属人化していたマニュアル原案を自動生成します。また、過去のクレーム対応履歴を学習させることで、FAQ集やトラブルシューティングのナレッジベースを構築し、製品規格書や技術資料を要約して新人教育用の資料を作成することも可能です。

これにより、属人化を防ぎ、品質の安定化や教育コストの削減、業務効率化につながります。

2.レシピ開発・改良｜斬新なアイデアと効率的な試作

新製品開発や既存製品の改良は、食品メーカーの生命線です。しかし、アイデア出し、試作、評価のプロセスは、多くの時間とコストがかかります。生成AIは、市場トレンド、競合製品情報、栄養成分データなどを分析し、新しいレシピや既存レシピの改良案を提案できます。

例えば、「健康志向の20代女性向け、野菜を使った新しいドレッシング」といった曖昧な要望から、具体的な材料、配合、調理方法をAIが提案してくれます。また、過去の試作品データや顧客レビューを学習し、味、食感、香りなどを最適化したりアレルギーや栄養成分表示に配慮したレシピを自動生成するなど、アイデア出しの時間を大幅に削減できます。

AIを活用することで、よりクリエイティブな業務に集中できたり、試作回数を減らし、開発期間とコストを大幅に短縮することも可能になるのです。

3.品質管理・異常検知｜データに基づいた迅速な問題解決

品質管理は、食品メーカーの信頼を維持する上で最も重要な業務の一つです。しかし、官能検査や抜き取り検査には限界があり、人手不足も深刻です。生成AIは、製造ラインのセンサーデータ、画像データ、検査データなどをリアルタイムで解析し、異常を早期に検知できます。

例）

• 画像認識AI が、包装不良、異物混入などを自動検知してアラートを発報
• センサーデータを解析し、温度、湿度、圧力などの異常値を検出して設備故障を未然に防止する
• 過去の品質データと製造条件を学習させて品質予測モデルを構築し、不良品発生を抑制する

これにより、品質管理の精度と効率が向上し、不良品の流出を未然に防ぎ、歩留まりを改善できます。また、データに基づいた原因究明と対策が可能になり、問題解決のスピードが加速します。

4.得意先からの問い合わせ対応｜専門知識の迅速な提供による信頼構築

食品メーカーにとって、得意先との良好な関係構築はビジネスの根幹です。特にBtoB取引においては、技術的な問い合わせへの迅速かつ正確な対応が信頼関係を左右します。しかし、専門知識を要する問い合わせは担当者の負担が大きく、対応遅延につながりかねません。生成AIは、社内知識を統合し、顧客対応力を強化します。

例）

• レスポンスの迅速化：「〇〇製品に含まれる△△成分の詳細データをすぐに知りたい」という緊急な問い合わせに対し、AIが関連資料を瞬時に検索・整理して回答を作成
• セルフサービス化の促進： 過去の技術的質問とその回答をAIが学習し、包括的なFAQを自動生成。顧客の自己解決を可能にし、問い合わせ件数を削減
• 営業力の強化： 営業担当者が外出先からでもAIチャットボットを利用して技術的質問に即応。待ち時間なく商談をスムーズに進行

これにより、顧客満足度の向上と信頼関係の強化が図れます。同時に、技術部門は定型的な問い合わせから解放され、より高度な業務に注力できるようになります。営業担当者も技術的知識に不安がある場合でも、AIのサポートにより自信を持って顧客対応に臨めるようになります。

5.市場調査・トレンド分析｜競争優位性の確立

食品市場は、健康志向・高齢化・食の多様化など、常に変化しています。市場トレンドを的確に捉え、変化に対応していくことが競争優位性を確立する上で不可欠です。生成AIは、SNS、ニュース記事、消費者データなど、膨大な情報を分析して市場トレンドや消費者ニーズを可視化するのに役立ちます。

例）

• SNSの投稿やレビューを分析し、最新の食トレンドや人気フレーバーを特定する
• 競合製品の価格、プロモーション、顧客レビューなどを分析して自社製品の改善点や新たなビジネスチャンスを発見する
• POSデータや購買履歴を分析し、売れ筋商品や顧客セグメントを特定。市場の変化をいち早く捉えて、的確な製品開発やマーケティング戦略を実行する

このようにデータに基づいた意思決定を行うことで、競争優位性を確立し、持続的な成長を実現します。

まとめ

生成AIの有効活用は、食品事業者にとっても身近な存在となり、通常業務の簡略化はもとより、あらゆる場面で活用が可能です。

ただし、生成AIは魔法の杖ではありません。使いこなすには、適切な知識とスキルが不可欠です。単に導入しただけでは効果は限定的であり、場合によっては情報漏洩など重大なリスクを招くことさえあります。

「うちはアナログだから…」と諦める前に、適切な知識とスキルを身につけ、リスク管理をしながら生成AIを戦略的に活用してみませんか？正しい導入と運用により、短期間で業務効率の劇的な向上と競争力強化を実現できるはずです。

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