IT業界で大きなトレンドとなっているAI技術。こうしたテクノロジーは、Webだけでなく食品製造などのリアルな場にも大きな変革を起こす可能性を秘めています。そこで今回は、食品工場などでAIがどのように活用できるのか、メリットとデメリットを踏まえてご紹介します。

食品製造業とAI｜主な活用分野は？

まずは食品製造業の現場でAIがどのように活用できるのかをご紹介します。

品質管理と検査の自動化

食品工場における検査自動化のAI技術は、特に外観検査の効率化に役立ちます。従来の目視検査では、労働時間が長くなりがちで、従業員の疲労も蓄積しやすい課題がありました。しかし、AIを活用することで、検査データの蓄積と学習が可能となり、より高精度な検査が実現します。異物混入や形状不良を高精度で検知でき、かつ人手不足の解消や生産性向上が期待されています。また、最新の事例では、食品の汚れや異物混入、傷、欠けなどを高精度で検出できるシステムが導入されています。

需要予測と在庫管理の最適化

需要予測は、AIを利用して過去のデータや市場トレンド、気象情報などを分析し、未来の需要を高精度で予測することです。これにより、過剰な在庫や欠品を防ぎ、廃棄ロスを削減します。例えば、回転寿司チェーンでは、過去のデータを分析して需要予測を行い、適切な量の食材を準備するといった活用を行っています。また、AIを活用した在庫管理は、適切なタイミングでの補充や配送を可能にし、コスト削減と効率的な運営に役立ちます。

レシピ開発とカスタマイズ

生成AIは大量のレシピデータを学習し、新たな組み合わせや味付けを提案することで、新製品開発を支援します。最新の食品トレンドに迅速に対応でき、製品開発の効率化にもつながります。また、消費者の嗜好や、健康状態といった栄養要件に基づいた個別化されたレシピ提案も可能で、健康維持や満足度向上にも貢献します。

AI活用の課題と対策

AIは食品製造業に多くのメリットをもたらします。一方で、導入・運用時にはいくつかの課題が浮かび上がるケースも少なくありません。以下で、その課題と対策について解説します。

データ収集と管理体制の整備

AIを活用するためには、全社でデータを収集・蓄積・活用するIT基盤の整備が求められます。特に食品工場のスマートファクトリー化では、日々大量のデータが蓄積されていくため、それらを一元的に管理する情報基盤の構築が重要です。

また、生産ラインにまつわる情報資産を守るためのセキュリティ対策も必要になります。マルウェア侵入対策やセキュア通信などのエンドポイントセキュリティ、ネットワークカメラによる物理的な入退管理など、多層的なセキュリティ対策の実施を検討しなくてはなりません。

AI人材の確保と育成

AI導入に際しては、専門知識を持つ人材が必要です。特に製造業では、AI技術を活用した生産性向上や品質管理が求められます。ICTスキルやAIのアルゴリズムを理解できる人材は、AIシステムの効果的な運用に欠かせません。

また、既存の従業員に対する研修や教育プログラムを通じて、AIスキルを習得させることも重要です。加えて、魅力的な条件を提示し、専門人材の獲得を目指すことも求められます。

導入・運用コストの削減

AI設備を導入する前には、はじめに老朽化した既存設備のリプレイスが必要です。この際、システム次第では多額の投資が必要になる点には注意が必要です。特に中小企業にとっては、AIの導入・運用コストが大きな負担となるケースも少なくありません。

なお、近年では初期コストが抑えられるクラウドベースのAIサービスも増えています。加えて、自動化されたAIシステムによって労働力や時間を削減できれば、効率的なデータ管理やメンテナンスプロセスの改善が可能となり、長期的なコスト削減につながるため、初期費用の回収も期待できます。

AI活用の展望と可能性

食品事業者のビジネスに大きな変革をもたらすことが期待されるAI技術。前項のような課題はあるものの、上手に活用ができればさまざまな展望や可能性が見えてきます。

サプライチェーン全体の最適化とトレーサビリティの向上

AIの活用は過去の販売データ、季節変動、トレンド情報などを分析し、高精度の需要予測を実現します。結果として、在庫管理が最適化され、過剰在庫や欠品防止に役立ちます。また、需要予測に基づいて最適な生産計画を立てることで、生産効率が向上し、コスト削減も図れます。

物流においても、AIは配送ルートの最適化を行い、配送時間とコストを削減します。リアルタイムデータを活用することで、交通状況や天候に応じた最適なルートの提供が可能です。

AIとIoT技術の掛け合わせは、トレーサビリティの向上にも活用できます。製品がサプライチェーン全体でどこにあるかをリアルタイムで監視できるため、不良品の発見や迅速なリコール対応につながります。また、サプライチェーン全体で生成されるデータをAIが分析し、不正行為の検出や品質管理の向上に役立てます。これにより、消費者に安全で高品質な製品を届けられます。

持続可能な食品製造の実現とフードロス削減

日本の食品ロス量は年間612万トンにも上り、世界全体でも約13億トンもの食料が廃棄されているといわれています。AIを用いて需要予測の精度を高めたり、賞味期限の動的管理を行ったりできれば、食品の廃棄を大幅に減らせる可能性があります。

これは、SDGsに代表される持続可能な食品製造にもつながるポイントです。食品製造業者に対して求められるフードロス削減を目指す場合にも有用であるため、多くの食品製造業者に推奨されます。

AIを活用したスマートファクトリー化の加速

IoT技術で、設備の稼働データや製品の品質データなどを自動的に収集、AIを活用して分析することで、リアルタイムに異常を検知したり、製造ラインを自律制御したりすることが可能になります。これにより、生産性の向上や品質の安定化、リードタイムの短縮などが期待できます。このよういに、スマートファクトリー化は、製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を大きく推進する鍵となりえます。

また、AIを含むDXの第一歩はデータの見える化と蓄積です。その意味で、当社がご提供する自動温度管理システム「ACALA」は非常におすすめです。温度管理は人力で行った場合、多くの手間がかかります。さらに、ヒューマンエラーによって精度が下がるリスクも考えられます。ACALAであれば、温度記録・管理を自動化でき、専用のプラットフォーム内で分析も行えます。冷蔵・冷凍庫や工場内の温度を見える化することで、スマートファクトリー化の推進をサポートします。

まとめ

食品製造業におけるAIiは、品質管理や需要予測、新製品開発などさまざまな場面で活躍する技術です。また、サプライチェーンの最適化やフードロスの削減、スマートファクトリー推進といった展望も見えてくることもあり、今後さらに注目度が高まるでしょう。

当社がご提供するACALAはIoT技術を使ったシステムで、AI同様に食品製造業のDXをサポートするシステムのひとつです。「テクノロジー活用を考えてはいるが、AIはハードルが高い」とお考えの方は、ぜひデジタル化の第一歩としてACALAの導入をご検討ください。