Food Innovation（研究・商品開発）

データ駆動型の研究・商品開発

生活者起点によるパーソナライズやD2Cのトレンドは、研究・商品開発にも変化をもたらします。
商品のスモールマス化が進み、これまで以上に開発スピードや生産性向上が要求され、研究・商品開発への期待は高まりつつあります。
さらには食事や運動データを始めとする生活者データ等、取得できるデータが大幅に増え、活用の重要性が一層増します。
NTTデータではこれら研究・商品開発が直面する状況に対し、デジタル技術を活用したデータ駆動型開発への変革（DX）をサポートしています。

先行業界における研究・商品開発のDXトレンド

食品と同様、プロセス製造業である製薬、化学業界での研究・商品開発DXトレンドは下記のとおりです。
食品業界でも既にDXに着手している企業はありますが、全体としてはこれからという状況です。
そのため、先行している他業界の事例を参考にしながら効果的にDXを進めることを推奨します。

出典：国内外30社のアニュアルレポート等を基にNTTデータが作成

DXステップと、あるべき姿

DXを進める一般的なステップは図Aのとおりです。国内の食品メーカーは、Step1、Step2に取り組んでいる企業が多い状況です。
これらステップを経て構築する開発プラットフォームの青写真は、図Bのとおりです。
さまざまなデータを自動で吸い上げ、一元的に蓄積、共有します。そしてそれを活用できる状態へ加工した上で、機械学習によるデータ活用や分析、ナレッジ共有を行う。そうすることで研究開発を効率化し、更には新しい価値を生み出す姿をNTTデータは提唱しています。

図A：DXを進める一般的なステップ

図B：開発プラットフォームの青写真

事例：スマート養豚

現在の畜産業は、労働者不足や飼育技術の継承困難といった課題を抱えています。
これらを解決するため、日本ハム株式会社様と当社はAI・IoT技術やデータ収集システム、通信・解析技術を用いたスマート養豚システム「PIG LABO」を共同開発しました。
豚舎の見える化を実現するとともに、AIによる自動的な母豚の発情検知や仔豚の体重推定、体調不良兆候の検知など、飼育管理をサポートする技術の開発、実用化を通じて養豚業の未来に貢献します。

参考：日本ハム株式会社　中央研究所様　スマート養豚プロジェクトご紹介ページ

事例：DXコンサルティング事例

DXを進める必要性は理解しつつも、どういう技術を活用し、どのように取組みを進めていけばよいかというお悩みを多く聞きます。
ある食品メーカー様では、このような悩みに対して、単純なテクノロジー導入だけではなく、業務プロセスの変革やデジタル人財育成を含めた構想を策定し、一過性の取組みにならないようDXを推進しています。

事例：AI適用による製品開発プロセスの効率化

ある大手消費財メーカー様の製品開発では、研究員がこれまで培ってきた経験に基づき製品仕様を検討してきましたが、多くの試作を要し、スピードに課題がありました。
これら改善を図るため、仕様検討から仕様決定に至るプロセスに機械学習ツール「DataRobot」を導入、品質予測ベースでのアプローチが可能となり、試作数を大幅に削減、素早い製品化が可能となりました。