『人工知能×食品分野の技術戦略策定に向けて』概 …tsc new technology frontier...

平成30年2月2日

林茂彦（[email protected]）

技術戦略研究センター（TSC）新領域・融合ユニット（AI・ロボット）

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構

平成29年度NEDO 『TSC Foresight』セミナー（第3回）

『人工知能×食品分野の技術戦略策定に向けて』概要

TSC New Technology Frontier & Multi-disciplinary Unit

目次

１章人工知能×食品分野の概要

２章技術の置かれた状況

３章技術課題

４章おわりに

2


3

・画像処理による形状選別・近赤外分光による選別・パッケージングロボット

・コールドチェーン・鮮度保持技術（包装、ラッピング）・共同配送・配送トラッキング

・日本型精密農法・データを駆使した生産・農業機械の自動走行・収穫の自動化・病害虫の画像解析・篤農家の形式知化・牛の発情、疾病兆候の予測・生産工程管理(GAP)

②出荷

③物流④食品加工

⑤小売

⑥消費①生産

食品流通（モノと情報の流れ）

・消費情報のビッグデータ解析・レシピ提案・お奨め商品のリコメンド・トレーサビリティ

・成分分析装置・味覚センサ、匂いセンサ・画像処理を利用した工程管理・在庫管理・品質管理・HACCP

・POSシステム（RFID、バーコード）・クーポンの自動発券・顧客識別（無人店舗）

食品の生産から消費までの流れ（食品流通）


食品に付随する価値情報

4

情報の種類具体的内容

生産情報

栽培情報作業情報加工情報個体情報

肥料、農薬等栽培・作業履歴等加工プロセス等品種、原材料等

品質情報内部品質情報外部品質情報

内容成分（鮮度、糖度）、味、匂い等外観（形状、色、つや）、傷等

流通情報在庫情報取引情報

数量、保管場所・条件等価格、運送方法等

消費情報嗜好情報健康情報

購入履歴、消費者属性等病歴、生活習慣等

食品の価値情報には、生産情報、品質情報、流通情報、消費情報がある。食品流通の各段階で食品の価値情報が利用されている（AIで有効に活用）。

出所：各種公開情報を基にNEDO技術戦略研究センター作成(2017)


目次



３章技術課題

４章おわりに

5


市場規模：生産から最終消費までの流れ

食料品の流れ：生鮮品、加工品、外食食品流通を経ることにより価値創造（特に食品製造と外食）

6出所：農林水産省「農林漁業及び関連産業を中心とした産業連関表(H23)」を基に

NEDO技術戦略センター作成(2017)

10.5兆円

76.3兆円

外食25.1兆円

農林水産物販売額

飲食材の最終消費額

食品小売業者等販売額

食品製造33.4兆円

外食産業販売額

食品製造業者販売額

生鮮品12.5兆円

加工品38.7兆円


特許出願件数【食品分野におけるシステム技術】

食品分野のシステムに関連する特許出願は1,199件。近年、増加傾向。出願先国シェア：日本がトップで、韓国、中国、米国と続く。出願人の上位10位までに日本籍企業が9社。各段階や個社内でのローカルなシステム化技術は強い。

7

1,199件

順位出願人国籍件数

1 生活協同組合日本 34

2 東芝テック日本 21

3 NEC 日本 18

4 富士通日本 14

5 大日本印刷日本 13

6 セイコーエプソン日本 11

7 日立製作所日本 10

7 寺岡精工日本 10

9 東屋日本 9

９ KOREA FOOD RES INST 韓国 9

出所: Web of ScienceTM での検索結果を基にNEDO技術戦略研究センター作成（2017）


目次



３章技術課題

４章おわりに

8


9

段階情報の種類現状技術ニーズ

①生産栽培情報手入力データ入力の自動化

高度センシング（環境、生育など）

作業情報生産者ごとの管理データの標準化、共有化

経験を基に判断消費動向分析による需給マッチング

②出荷内部・外部品質情報

選果場等で計測高度センシング（成分、病害虫被害など）

③物流在庫情報取引情報

個社で管理スケジュールの全体最適

④加工個体情報サンプル単位高度センシング（味、鮮度など）

加工情報工場ごとのシステム管理変種変量生産

情報は個社で管理スケジュールの全体最適

データ入力の自動化

商品企画やマーケティングの支援

⑤小売品質情報サンプル単位高度センシング（味、鮮度など）

在庫情報 POSやRFIDの利用流通全体でデータの共有

取引情報 EDI等による相対取引消費動向分析による需給マッチング

適時適量の供給

⑥消費嗜好情報食べたい商品を検索生活データからレシピ情報の自動提案

健康情報ネット通販の利用

食品流通における情報技術の現状と技術ニーズ

ヒアリング等を基に技術ニーズを整理。


技術課題の整理：３つのポイント

10

＜３つのポイント＞食品の品質情報を見える化する情報センシング・評価

生産から消費までの価値情報のシームレスな共有

価値情報をベースにした需給マッチング

情報センシング・評価

情報センシング・評価

需給マッチング

情報の共有化

これらをAI、IoTで総合的に実現する


AIによる食品の品質の情報センシング・評価のイメージ

11

専門家の官能評価・甘さ・コク・まろやかさ等

成分センサ・分析装置等

１ 2 53 4

数値言葉

成分センサ・味や匂いのセンサ等により数値化したデータを、専門家による官能評価とAIで結びつけることにより、食品の品質情報（味、匂い、鮮度等）を人の言葉表現で分類する。

AIに不可欠な良質かつ大量の品質情報を取得するため、高精度、高速、ポータブルで測定できるセンシング技術を開発する。

出所：各種資料を基にNEDO技術戦略研究センター作成(2017)

官能評価

AIで学習・変換

AI

こんな難しい処理を瞬時にこなせと言われても、AIだって

感情があるんだ。

あーあ、今日は久美子ちゃんとデートなのに・・・

（例）深層学習


AIによる食品の価値情報のシームレスな共有のイメージ

12

データベース

作業や行動の自動取り込み

シームレスに共有

AIにより食品の個体識別を行って、生産から消費までトレース・管理する。 GAP※やHACCP※※等にかかわる人の作業をAIにより解析することで、入力の負担軽減しつ

つ、安全性・信頼性を担保する。各段階で形式の異なる情報を、AIによるデータ変換によりシームレスに使えるようにする。

AI

自動データ変換自動データ変換

（例）

加工

データベースデータベース

嗜好情報等生産・品質情報等作業・加工情報等取引情報等

小売消費生産出荷物流

AIAI

出所：各種資料を基にNEDO技術戦略研究センター作成(2017)※ GAP (Good Agricultural Practice)※※ HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Point)

画像認識

音声認識行動解析

自然言語理解


AIによる食品の需給マッチングのイメージ

13

データベース

ビッグデータ

地域イベント

ビッグデータ解析

求める食品をタイムリーに生産・提供

AI行動解析嗜好解析

消費者の行動や購入履歴等をAIで解析し、気象情報等と組み合わせたビッグデータから需要を予測することにより、無駄のない生産・加工を行う。

AIによる需要予測を生産者にもフィードバックすることで、出荷計画、産地間リレー出荷、物流ルートの最適化に活用する。

AI

AI

（例）

こんな難しい処理を瞬時にこなせと言われても、AIだって

感情があるんだ。

あーあ、今日は智代ちゃんと

デートなのに・・・

生産者へフィードバック

食品加工業者へフィードバック

気象情報

消費者の購入履歴

出所：各種資料を基にNEDO技術戦略研究センター作成(2017)

需要供給需要予測（ビッグデータ解析）


目次



３章技術課題

４章おわりに

14


食品の生産から消費にかかわるステークホルダーが、個社や業界、分野の枠組みを超えて連携を密接に行うことでトータルシステムとして捉えた価値の最大化を目指す。

人工知能×食品の戦略策定に向けての技術ポイントは

●食品の品質を見える化する情報センシング・評価。

●生産から消費までの価値情報のシームレスな共有。

●価値情報をベースにした需給マッチング。

15

おわりに

●招待講演「ビックデータとAIを活用したデータ・知識融合プラットフォーム」本村陽一産業技術総合研究所人工知能研究センター首席研究員

●基調講演「デジタル変革と農業・食品産業」森川博之東京大学大学院工学系研究科教授

●パネルディスカッション「人工知能が生み出す食品産業の超ビジネス」有本香織 NTTドコモ主査蔦瑞樹農業・食品産業技術総合研究機構上級研究員氷川珠恵三菱総合研究所主任研究員

『人工知能×食品分野の技術戦略策定 に向けて』概 …tsc new technology frontier...

Documents

『人工知能×食品分野の技術戦略策定に向けて』概 …tsc new technology frontier...