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FOOD × TECH 食品・飲料のAI技術

更新日:8月1日


 

感性AIでは、国立大学法人電気通信大学の坂本研究室で培った知財を活用しながら様々なソリューションを提供しています。

今回は、FOOD×TECHと題して食品や飲料に関するAI技術をご紹介します。

 


美味しさの表現を数値化する技術


私たちは食べ物や飲み物を味わう際に、「ざくざく」「ふわふわ」「すっきり」「とろとろ」など、オノマトペ(擬音語・擬態語)を用いてその美味しさを表現することがよくあります。オノマトペを用いると、直感的にその美味しさを表現し、伝えることができますよね。


感性AIでは、こういった表現が消費者にどのように伝わるのかを、定量的に可視化する技術があります。


例えば、

「ふわとろパンケーキ」

「ふわふわパンケーキ」

どちらの方がとろみや喉越しの良い印象を与えるでしょうか?こちらは皆さんも直感的にお分かりの通り、「ふわとろパンケーキ」の方が

とろみや喉越しの良い印象を与えることが視覚的に把握できます。





では、「ふわとろ」「ふわふわ」「ふんわり」「ふわっと」を比較したとき、なめらかで甘い特徴はどの表現だと的確に訴求できるでしょうか?こちらを直感的に判断するのは難しいですよね。

感性AIのシステムを用いれば、こういった微妙な差異により判断が難しい場面でも、最適な訴求効果のある表現を簡単に見つけることが出来ます。短いフレーズの中での最適な表現を見つけることが出来れば、マーケティングにかける費用から得られる効果を最大限引き出すことが可能となります。こちらの技術に関しては、現在サービスとして展開中です。





美味しさの違いを可視化する技術


前述した美味しさの表現を数値化する技術によって、複数商品に対する美味しさ・味わいの違いをポジショニングマップで分かりやすく可視化することも出来ます。


例えば、日本酒とワインの複数銘柄に対する味わいの違いを可視化したマップがこちらになります。味わいの感じ方を感性評価AIにより数値化し、そのデータを統計処理することで、このようにポジショニングマップを作成することが可能です。

商品開発時に自社商品と他社商品の味わい・食感についてポジションを把握することで戦略策定に繋げたり、販売促進の場面でエンドユーザーの方に自社商品の魅力を分かりやすく伝えることも可能です。この技術に関しては、こちらのページでも解説しています。

日本酒とワインの味わいの違いをAIがポジショニングマップ化




新しい訴求表現を創造する技術


オノマトペは食品や飲料の美味しさを端的に・直感的に伝えるのに長けていますが、

普段から使われている慣用的なオノマトペでは、思わず目が留まるような新規性をもった訴求を行うことが難しくなります。

そこで、感性AIではAIが新しい表現を創造してくれるシステムも開発しています。


例えばよく使われる表現に「さくさく」がありますが、こちらのシステムを用いると「さくさく」に近い様々な表現を生成してくれます。

「しゃくり」「さくーん」「さくりん」「さくく」「さんくさくーん」

このように、直感的に把握でき、かつ新規性もある表現で、他社商品とは差をつける訴求力を備えることが可能です。こちらの技術に関しては、現在サービスとして展開中です。





製品の味わい・食感を制御する仕組みづくり


感性AIでは味わい・食感を可視化するだけでなく、実際の物性値とデータを紐づけしAI学習を行うことで、所望する味わい・食感を実現するレシピ配合量が定量的に出力される仕組みづくりもサポートしています。


例えば、硬柔感や乾湿感など求める官能評価値を数値で入力したり、もとめるオノマトペ表現を入力したり、もしくはポジショニングマップ上の「このポジションの製品を作りたい!」というポイントを選択して頂くと、その味や食感を実現するためのレシピ配合値が算出されるというイメージです。


官能評価値からレシピ配合値・物性値を予測するAI

上の図の右下のシステム画面は、過去に開発したパンの材料配合推薦システムの画面です。

こちらには、欲しい食感「さっくり」が入力され、この「さっくり」を実現するための砂糖、塩、ドライイーストがどれくらい…というレシピ配合値が出力されています。この技術に関しては、こちらのページでも解説しています。





 

感性AIではこのような技術を元に、HAPPINESSを実感できる社会を目指し

食品や飲料に関するDX推進のサポートをさせて頂いております。

ご興味がありましたら、ぜひお問い合わせください。Facebookでも情報更新しています!




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