品質管理やコスト最適化からサプライチェーン管理、さらには従業員のトレーニングまで、食品および飲料加工ビジネスのほぼすべての側面で人工知能を活用したソリューションが利用可能になっているため、AI の世界でどこから始めればよいのか判断するのは難しい場合があります。
教育・研修会社 Braintrust Professional Institute の著者兼 CEO である Randall Craig 氏は、より大規模なプラットフォームの作業を利用できるアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) のサポートにより、AI が最適な時期を迎えていると述べています。
AI は数十年にわたるビジネス感覚と知識に基づく人間の直感に代わるものではありませんが、食品や飲料の生産のさまざまな側面を最適化できるとクレイグ氏は言います。
クレイグ氏はこの技術を総合的に捉えており、食品や飲料の生産を含むあらゆる分野に顕著な影響を及ぼすだろうと述べている。
AI は、既存の食品および飲料のプロセスを合理化、最適化、破壊する可能性があります。
「誰もがこの方向に動いています」と彼は言う。「食品加工業者としてどんなソフトウェアを使用していても、今でなくても、比較的近いうちにソフトウェア開発者がアップグレードや追加モジュールを開発し、既存のソフトウェアに AI を追加することは間違いないでしょう。」
AI には、既存のプロセスを合理化、最適化、破壊する可能性を秘めています。そして、AI の進歩のスピードを考えると、結果はより良くなる一方であることに留意することが重要です、とクレイグ氏は言います。
「機械学習モデルには、AIがより良い結果を出せるようにするためのデータポイントがはるかに多くあります」と彼は言う。
食品および飲料加工の世界で注目すべきトレンドには次のようなものがあります。
顧客が共有する個人情報の量に応じて、AI は食品会社が食事制限や健康データなどの要素に基づいて顧客に合わせた製品を提供するのに役立ちます。たとえば、顧客は糖尿病患者か、ビーガンか、アレルギーや不耐性があるかなどです。
「これはまさに AI が主役の分野です」と、カナダ食品イノベーション ネットワークの最高技術責任者、ネスター ゴメス氏は語る。
例えば、エナジードリンクのメーカーは、顧客のニーズや好みに基づいてドリンクをカスタマイズできる。特定の消費者層が塩分に対する耐性が低い場合、会社は塩分を減らしたドリンクを製造できる。そして、それを大規模に行うことができるとゴメス氏は言う。
「コストに影響を与えることなく、より細分化して、より幅広い製品群を作成できます。」
クレイグ氏もこれに同意し、生産のスピードとテストも向上できると指摘しています。
「たくさんのレシピを取り出し、本当に開発したいレシピに最適化できるようになるため、製品開発の全体的な課題が大幅に短縮されます」と彼は言います。
アルゴリズムを搭載した拡張現実製品の波が製造業に導入されつつあります。食品加工では、進歩は加工に直接影響を与えるのではなく、業界そのものを変えつつあります。たとえば、従業員のトレーニングなどの分野では、3D 画像処理プロセスの波が広がっています。
その中には、正しい位置、スケール、方向で、ユーザーの現実世界の視界に 3D 画像を重ねることができる複合現実デバイスである Microsoft HoloLens があります。ユーザーは、音声コマンドや手のジェスチャーを通じてこれらのデジタル オブジェクトを操作できます。
同様に、ケベック州に拠点を置く企業 DeepSight は、3D アニメーションとシーケンスを活用した AI 主導のテクノロジーを開発し、従業員がより速く、より安全に、より少ないエラーでタスクを実行できるようにしています。
DeepSight の共同設立者兼 CEO である Nicolas Bearzatto 氏によると、現在、最大 4 分の 3 の企業が従業員のトレーニングにジョブシャドウイングを使用していますが、DeepSight のようなテクノロジーはゲームチェンジャーとなる可能性があります。
AI は、間違いなく、クレイグがこれまでに見た中で最も急速に進歩している技術革新です。
「ソーシャルメディア、モバイル、インターネット、電子メールは超高速でしたが、AIの導入率はそれらすべてよりも速いです」と彼は言います。
AI は、汎用モデルでトレーニングされたジェネラリスト型のテクノロジーとして始まりましたが、非常に特殊なデータセットに基づく機械学習モデルを急速に統合しています。これは、プログラムが提供する出力の種類が著しく改善されることを意味します。
食品加工業者は、AI の力を活用する方法を 2 つの方法で決定できます。パートナーに将来のロードマップについて尋ね、最もコストがかかったり、最もリスクが高いビジネスの部分を評価します。
「一般的な AI ソリューションを探すのではなく、ソリューションや機会を探してください」とクレイグ氏は言います。「今やっていることとはまったく違う AI を活用したソリューションが見つかるかもしれません。」
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元記事: https://www.fcc-fac.ca/en/knowledge/how-food-beverage-manufacturers-explore-ai