人工知能」あるいは「AI」という言葉を、特に製造業ではよく耳にするが、食品製造においてAIはどのような役割を果たしているのだろうか？また、それは本当にAIなのか、それとも機械学習なのか？この記事では、AIと機械学習の違いと、それらがすでに食品業界の食品安全プロセスや品質管理にどのように統合されているかを学ぶ。
AIはすでに日常生活の一部となっているが、私たちはその普及に気づいていないかもしれない。ペンシルベニア大学ウォートン・スクールのイーサン・モリック准教授は、AIの第一人者であり、AIが仕事や教育の世界にどのような影響を及ぼしているかについての洞察を広く語っている。著書に『Co-Intelligence：Co-Intelligence:Living and Working with AI』の著者であり、その中で以下のように述べている：
“Many things that once seemed exclusively human will be able to be done by AI. So, by embracing this principle, you can view AI’s limitations as transient, and remaining open to new developments will help you to adapt to change… and remain competitive in a fast-paced business world.”
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)
変化を管理し、競争力を維持することは食品メーカーにとって最優先事項だが、どうすればAIの力を活用し、取り残されないようにできるのだろうか？ AIは食品業界を含むあらゆる業界に大きな影響を及ぼしている。しかし、それはどのようなものなのだろうか？
まず、定義を見てみよう。人工知能（または「AI」）と機械学習はしばしば同じ意味で使われるが、技術的には同じものではない。
AIとは、話し言葉や書き言葉を見たり、理解したり、反応したり、データを分析したり、推奨をしたりなど、人間の知能に関連する認知機能を模倣する能力を持つコンピューターや機械を指す。AIはアルゴリズム、統計モデル、コンピュータープログラムを使用して、データを分析し、予測を行い、プロセスを自動化する。
しかし、機械学習はAIのサブセットであり、機械やシステムが自動的に学習し、経験から改善することを可能にする。明示的なプログラミングの代わりに、機械学習はアルゴリズムを使用して大量のデータを分析し、洞察から学び、情報に基づいた意思決定を行う。
AIがより包括的な用語であるのに対し、機械学習はAIの特定のアプリケーションである。したがって、食品業界で「AI」が適用されているのを耳にした場合、それは実際には機械学習である可能性が高い。
なぜAIは食品メーカーにとってこれほど魅力的なのか？端的に言えば、スピードだ。時は金なり、効率重視の世界では、メーカーは迅速に結果を出す必要がある。人間が行えば数時間かかる作業も、AIのサブセットである機械学習があれば一瞬だ。
機械学習は、品質管理から流通に至るまで、多くのプロセスを変革する可能性を秘めている。例えば、食品由来の病原菌や汚染物質の特定、製品の欠陥や異常の検出、サプライチェーン物流の最適化などに利用できる。
それだけにとどまらず、機械学習は製品検査データの分析にも利用でき、故障を事前に予測することができる。高度なデータ管理ソフトウェアを使用して収集した情報は、問題が発生する前に分析することができる。これによりメーカーは、機器の故障による予定外のダウンタイムを回避するために、メンテナンス・スケジュールを最適化することができる。ライン停止を防ぐことが不可欠な業界において、予防的メンテナンスの実施時期を知ることは非常に貴重である。
プロセスを自動化し、リアルタイムでデータを分析することで、機械学習は企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、食品の安全性と品質管理プロセスを向上させるのに役立ちます。例えば、メトラー・トレドのダイナミック・チェックウエイトは、スマート・ドキュメンテーション・サービスなど、効率化を支援する多くのソフトウェアツールで利用可能です。
高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用することで、AIシステムは膨大なデータに基づいて非常に正確な予測と決定を行うことができます。これは、小さなエラーや見落としが重大な結果をもたらす可能性のある食品安全において、特に重要な意味を持つ。例えば、AI対応システムは、汚染された食品を迅速に検出して隔離し、消費者に届くのを防ぐことができる。
機械学習とAIは食品メーカーに多くの利点を提供する一方で、雇用の置き換えに関する懸念など、いくつかのデメリットも考えられる。
AIや機械学習システムがより高度になり普及するにつれて、手作業やデータ入力など、一部の作業において人間の労働者に取って代わる可能性がある。しかし、雇用が奪われることは避けられないわけではない。これらの労働者は、より付加価値の高い業務を遂行するために、事業の他の場所に再配置される可能性がある。
AIシステムが効果的に機能するためには、膨大な量の高品質データも必要となる。アルゴリズムの訓練に使用されるデータに偏りがあったり、不完全であったり、実世界のシナリオを反映していなかったりすると、AIシステムの性能が損なわれる可能性がある。
食品業界では消費者の安全が不可欠である。製造業者は、AIを利用した新しいテクノロジーを利用する場合、それが規制遵守をしっかりとサポートしていることを確認する必要がある。メーカーは、追加の検証または認証プロセスが必要かどうかを確認し、それに従って行動しなければならない。
食品製造環境におけるAI搭載システムの導入に関連する問題はこれだけではない。しかし、AI技術はしばしば付加価値をもたらすものの、生産上の課題に対する「魔法の」解決策ではないことに注意することが重要である。
AIを活用した技術は、理論的には素晴らしいものに聞こえるかもしれないが、それを実践できるだろうか？ここでは、食品メーカーが生産環境にAIを取り入れたい場合に取るべきステップをいくつか紹介する：
現在の技術的能力を評価し、インフラにおけるギャップを特定する。
製造工程の中から特定の分野を選び、AIのパイロット・プロジェクトを実施する。
従業員のスキルアップを図り、AIを搭載したツールとともに働くことに適応できるようにする。
食品業界の専門知識を持つAI技術プロバイダーと協力し、オーダーメイドのAIソリューションの導入を指導する。
効果的なAIモデルには高品質のデータが不可欠である。
AIベースのソリューションを導入する際には、食品安全コンプライアンスを優先する。
AIソリューションを導入した後は、そのパフォーマンスを継続的に監視し、KPIを使用して、効率、コスト削減、製品品質に対するソリューションの影響を評価する。
AIと機械学習は強力なテクノロジーであり、すでに食品業界に大きな影響を及ぼしている。これらは企業が時間とリソースを節約し、製品の品質と一貫性を向上させるのに役立つ。
食品メーカーは、製品の品質と安全性を向上させるという目標を支援するために、AI対応技術をどのように展開するのが最善かを真剣に考えることが極めて重要である。
最後に、このテクノロジーの力を活用することに課題がないわけではない。AIは私たちの世界でますます重要な位置を占めるようになっており、今こそそれを受け入れるべき時なのである。
メトラー・トレド 製品検査 デジタル変革マネージャー イアン・スコット・マンス氏
イアン・スコット・マンスは、データコネクティビティと産業用AIアプリケーションの進歩を推進するマーケティングとプロジェクトマネジメントにおいて16年以上の経験を持つ。英国ロイストンを拠点とするイアンは、急速に進化する産業技術の展望において、製品提供を強化する革新的なマーケティング戦略を開発・実行してきた実績がある。デジタル・トランスフォーメーションとコネクティビティ・ソリューションに関する専門知識により、複雑な技術コンセプトと市場ニーズのギャップを埋めることができる。
