ボンカレー次世代の味は　食品開発でAI活用広がる　決め手の原材料、秘伝レシピも学習

　商品開発や製造の効率化を目的に、食品・飲料分野での人工知能（AI）活用が広がっている。大塚食品は発売から58年のロングセラー商品「ボンカレー」について、おなじみの味の決め手となる原材料や秘伝のレシピを学習したAIシステムを導入。属人的なノウハウを数値化することで、伝統の味を守りながら次世代に継承できるだけでなく、消費者ニーズの変化に応じた商品改良も後押ししそうだ。

　大塚食品は6月、ボンカレーの開発を支援する独自のAIシステム「おいしさLENS（レンズ）」を稼働させた。

　これまでの製品開発に関わる約40年分、数十万ページの紙の資料を電子化し、同社琵琶湖研究所（大津市）が手掛けてきた開発記録や資料などをデータベースに集約。「ボンカレーらしさ」に影響する原材料の重要度を数値で把握できるようにし、原材料の調達状況が変化したり味の改良が必要になったりした場合でも、味の予測をしながら新たなレシピが検討できるようになった。

　同社は「（商品開発の）試行錯誤の過程で得られる判断や工夫は、個々の研究員の中に蓄積される部分も多く、世代交代の際に貴重な技術や知見が十分に継承されない懸念があった」と説明する。

　システムを活用することで商品開発の期間短縮につながり、ボンカレーシリーズの開発や改良に役立つことが期待される。他の商品でも活用することにしていて、同研究所の担当者は「製品化されたレシピだけでなく、成功に至るまでの試行錯誤そのものが資産になる」と強調。その上で、「ブランドの味を守りつつ、これまで思いつかなかった発想にたどり着き、品質を高められる」と語った。

日本酒造り、杜氏の「うん」をデータ化

　技術伝承が課題となっている酒蔵でもAIを取り入れる動きがある。IT関連企業パーソルAVCテクノロジー（大阪府高槻市）が2024年11月に提供を始めたシステムで、関西を中心に試験運用を含め12社が導入。AIとセンサーでの工程管理と、職人の手作業を融合させたもので、昨年7月に導入した山野酒造（同府交野市）は、今年4月にシステムを活用した新銘柄を発表した。

　麹や酵母を24時間体制で管理する日本酒造りは、昼夜を問わず作業が続くこともあり労働環境は過酷だ。100日連続勤務といったこともあり「若手不足の一因となっている」とシステム開発の背景についてパーソル社の西河誠氏は話す。

　同社のシステムには、杜氏（とうじ）が「うん」の一言で判断を示していた味や香りの印象を言語で入力する機能も搭載。これらは他のスタッフと瞬時にデータ共有され、若手が自らの感覚とすり合わせるなどして杜氏の利き酒を学ぶ機会となっている。作業時間を15％程度削減できるようになり、人材不足を補う期待がある。

狙った食品と同じ味や食感を実現

　一方、海外では健康志向や動物福祉、気候変動対策を背景に市場が拡大する「プラントベース（植物由来）フード」のレシピをAIが提案する新たな技術が注目されている。

　15年に南米チリで創業したスタートアップ（新興企業）のザ・ノット・カンパニーは、植物性化合物を動物性タンパク質にマッピングする「Giuseppe（ジュゼッペ）　AI」を構築。30万種類以上の食用植物データから、狙った食品と同じ味や食感を与えられる分子の組み合わせを導き出し、レシピ化する仕組みだ。

　その第1弾として、ひよこ豆などを使ったマヨネーズの代替食品「NotMayo（ノットマヨ）」を17年に発売。エンドウ豆のタンパク質を組み合わせた代替ミルクや代替肉バーガーなども手がける。強みは開発期間の短縮で、同社によると通常1年半～2年かかるところを3～6月にできるという。AIは代替食品の市場が長年越えられなかった「スケールメリットの壁」を打ち破る最大の突破口になりつつある。

　調査会社レポートオーシャン（東京）によると、食品・飲料におけるAIの世界市場は25年の182億米ドルから35年には4794億米ドルと10年間で約26倍に拡大。このうち日本市場は約6～7％を占め、35年に約260億米ドルに達すると予測されている。

　商品開発の現場でのAI活用について、同社は「生産性向上やコスト削減、付加価値創出を同時に実現できる戦略領域で、今後の競争優位を左右する重要なテーマ」と指摘する。（田村慶子）