食品産業は、食品およびサービスの供給、消費、ケータリングに関連する活動の複雑なネットワークで構成されています。それはどの国の経済発展においても重要な役割を果たしています。これは、世界で最もダイナミックな経済部門の 1 つです。

ビジネス上の課題

急速に変化する顧客の行動、技術の向上、および厳しい規制により、食品および飲料ビジネスは過去 10 年間でいくつかの変化を遂げました。これらの問題の結果として、食品および飲料ビジネスは多くの課題に直面しています。すぐに入手できて手頃な価格の食品を含む、迅速に供給できる食品への顧客の嗜好の動的な変化は、食品および飲料業界におけるグローバル AI の成長を促進する 1 つの要素です。

AI はどのように役立つのでしょうか。

人工知能は、一定期間の販売結果を予測するために、AI 対応のアルゴリズムを使用して過去の記録からデータを処理します。AI は主に、顧客をより深く理解できるようにすることで、食品の生産者や小売業者を支援します。顧客の嗜好を認識する企業の能力により、企業は商品の潜在的な販売パターンを予測できるようになります。サプライ チェーンを管理することは、多くの F&B ビジネスにとって大きな課題であり続けていることを考えると、AI はビジネスの運営方法の透明性を高めることに貢献できます。

食品に ML を実装する必要があるのはなぜですか?

なぜなら

食品市場の分析へ:あなたのレストランで売り上げを伸ばす秘訣は、どのメニュー項目が最良の選択であるかを理解することです。顧客と市場の要求は急速に変化するため、競合他社の一歩先を行くことはさらに重要です。AI/機械学習は、ユーザーをさまざまな人口統計グループに分類し、ユーザーの好みの行動をモデル化するか、ユーザーが何を望んでいるかを (ユーザーがそれを表明する前であっても) 予測することにより、味と好みに対する人間の認識を理解するデータ収集と分類の方法論を適用します。

食品の安全性を遵守するには:食品の安全性に影響を与える主要な要素として、すべての食品業界は、従業員が手やその他のアイテムを清潔に保つようにする必要があります。料理スタッフがレストラン内の清潔さと秩序をどの程度維持しているかを監視することは非常に重要です。この義務は、人だけでなくその動きや服装を認識して追跡できる監視システムによって完了することができます。

フード テック ビジネスは、カフェやレストランだけでなく、製造業でも KanKan AI のようなソリューションを採用できます。埋め込まれたカメラは、顔を識別し、食品安全法で義務付けられているキャップまたはマスクを着用しているかどうかを判断することで、従業員を監視します。このテクノロジーは違反を認識し、違反の写真を生成します。KanKan AI は 95% の精度であると考えられています。

サプライ チェーン管理を最適化するには:食品メーカーは、食品安全規則が問題である限り、サプライ チェーンを介した食品の移動についてよりオープンにする必要があります。ここでは、食品製造における人工知能 (AI) がプロセスのすべてのステップを監視するのに役立ちます。価格と在庫レベルを予測し、原産地から消費地までのアイテムの動きを記録して、透明性を確保します。Symphony Retail AI のようなツールを使用して、在庫、価格設定、輸送の需要を予測し、無駄なものを過剰に購入しないようにすることができます。

無駄を減らすために:無駄の削減は、AI/機械学習に基づく測定および監視方法によって大きな影響を受ける可能性があります。バッチまたはサイクルの終わりまで出力の品質をチェックするのを待つのではなく、リアルタイム監視を使用する AI は、異常が発生するとすぐに識別できます。

「米国では、食品廃棄物は食品供給の 30 ～ 40% と推定されています。この見積もりは、USDA の経済調査サービスによる、小売および消費者レベルでの 31% の食品ロスの見積もりに基づいており、2010 年の約 1,330 億ポンドと 1,610 億ドル相当の食品に相当します。この量の廃棄物は、社会に広範囲に及ぶ影響を及ぼします。 」—米国農務省

マッキンゼーは、2030 年に食品廃棄物を削減することで、人工知能がこの問題を解決し、1,270 億ドルの機会を生み出すことができると推定しています。より再生的なレクリエーション農業の採用は、そのような驚くべき数につながる可能性があります. それは何を示唆していますか？したがって、モノカルチャー、合成化学肥料の広範な使用、および激しい土地利用はすべて、現在人間が資源を適切に利用していないため、「よりスマートな」技術に置き換えることができます. 農業従事者は、センサー、ドローン、衛星、およびその他のテクノロジーによって収集されたデータを使用して、より適切な決定をより迅速に下せるようになる可能性があります。

結論

食品製造およびレストラン ビジネスにおける AI と ML の適用は、人的エラーの削減、製品の廃棄の削減、保管、配送、輸送のコストの削減、さらには顧客の満足度の向上とサービスの迅速化によって、この分野を新たなレベルに押し上げています。 、音声検索、およびより個別化された注文。大規模な製造業やレストラン企業でさえ、ロボティクスはまだ導入するのが非常に微妙な概念ですが、すぐにそのニッチを埋め、明確な長期的な利益をもたらすでしょう.

人間がどのように困難を乗り越えて進化してきたかを見るのは興味深いことです。機械学習を正しく利用すると、驚くべき結果が得られる可能性があります。機械学習は、進歩するにつれて、私たちが予測するよりも多くの問題に取り組むでしょう。食品業界も例外ではありません！

これでこのブログは終わりです。本当に楽しかったら拍手してください。

幸せな読書...！

参考文献

• https://www.columbusglobal.com/en-us/blog/blog/6-ai-use-cases-in-the-food-and-beverage-manufacturing-industry
• https://www.radometech.com/industry-use-cases/food-beverages
• https://spd.group/machine-learning/machine-learning-and-ai-in-food-industry/
• 食品産業: はじめに (researchgate.net)
• https://usmsystems.com/artificial-intelligence-in-food-processing-industry/
• https://www.datasciencecentral.com/machine-learning-and-ai-in-food-industry-solutions-and-potential/
• https://www.passionateinmarketing.com/ai-ml-in-the-food-and-beverage-industry/