機械学習とAIが飲食業界に与える影響

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一般的に、食品業界について考えるとき、私たちはおそらく顧客サービスや食品配達のギグエコノミーサービスを思い浮かべるでしょう。最近、COVID-19パンデミックとそれが食品会社の製造や倒産にどのように関係しているかが注目されています。食品業界について議論するとき、最後に思い浮かぶことの一つは、現代のテクノロジー、特に人工知能と機械学習です。しかし、これらのテクノロジーは食品・飲料業界に大きな影響を与えており、今日はそれが業界にどのような影響を与えているかを探ります。

製造プロセスの革命

食品業界や飲料業界に焦点を当てるかどうかにかかわらず、プロセスのあらゆる側面が機械学習や人工知能の影響を受けています。衛生は食品業界のプロセスにおいて重要な要素であり、特にパンデミック時には交差汚染を最小限に抑え、高い基準を維持する上で重要です。

これまで、これらのタスクは面倒で、時間とリソースを大量に消費し、ミスや見落としがあった場合にはコストがかかる可能性がありました。大規模な製造工場では、複雑な機械を適切に洗浄し、大量の材料を注入するために、実際に分解して再び組み立てる必要があります。

しかし、現代の技術の発展により、これはもはや当てはまりません。

このマシンは、SOCIP（Self-Clean-In-Place）と呼ばれる技術を使用して、強力な超音波センサーと蛍光光学画像化を使用して、マシン上の食品の残骸や機器からの微生物の残骸を追跡します。つまり、マシンは必要なときだけ、そして洗浄が必要な部分だけを洗浄すればよいことになります。これは新しい技術であり、過剰洗浄という現在の問題に対処するものであるが、それでも英国の食品業界は年間約1億ポンドを節約できることになる。

無駄を減らし、透明性を高め、成果を向上させる

もちろん、食品・飲料業界における廃棄物問題も、業界内で議論や批判の対象となっている部分です。英国の食品サービス業界だけでも、廃棄された食品によって推定24億ポンドの損失が発生しているため、この費用を節約するためにテクノロジーが活用されているのは当然のことです。

世界中のサプライ チェーンでは、価格の追跡、在庫レベルの管理、さらには原産国の管理など、製造およびサプライ チェーン プロセスのあらゆる段階を追跡するために AI が使用されています。

Symphony Retail AI などの既存のソリューションでは、この情報を使用して、配送コスト、上記のすべての価格設定、在庫レベルを正確に追跡し、必要な食品の量を推定し、発生する廃棄物を最小限に抑える場所を特定します。

食品安全基準の改善

世界のどこにいても、食品安全基準は常に重要であり、規制はますます厳しくなっているようです。米国では、特に各国がCOVID-19による食品汚染の程度をより認識するようになるにつれて、食品安全強化法によりこれが確実に行われるようになっています。

幸いなことに、人工知能と機械学習を活用したロボットは食品を取り扱ったり加工したりすることができるため、接触による汚染の可能性は事実上排除されます。ロボットや機械は人間のように病気などを伝染させることができず、病気が問題になるリスクを最小限に抑えます。

食品検査施設でも、より正確な結果を得るために、食品データ収集用の DNA 検査ソリューションである次世代シーケンシングや、食品の匂いを検査して記録する機械ソリューションである電子鼻などのロボット ソリューションが人間によって使用されています。本稿執筆時点では、食品業界の約 30% が現在 AI と機械学習をこのように使用していると推定されていますが、この数は今後数年間で増加すると予想されています。

より持続可能な成長

食糧生産、特に肉類や畜産業には大量の水と資源が必要であることは疑いの余地がありません。これは地球にとって極めて持続不可能であり、生産者にとっては非常に高価です。コストを抑制し、持続可能性を高めるために、AI を活用して必要な電気と水の消費量を可能な限り正確に管理しています。

これにより、食品・飲料業界のあらゆる分野において、生産コストと利益率に即時のメリットがもたらされます。光源、植物の栄養、材料を管理する機能を追加し、本質的に「スマート」な食料栽培の基本的な方法を導入し始めると、食品チェーンのあらゆる段階で、より良い食料、より持続可能な生産方法、より多くの利益と節約が実際に見え始めます。