01課題
商品開発には多くのデータと試作が必要
新商品を開発する際には、市場動向、競合商品、消費者の評価、原材料価格、栄養成分など、多くの情報を確認する必要があります。
しかし、情報が複数の部署やシステムに分散していると、商品企画に必要な傾向や関連性を見つけるまでに時間がかかります。
また、味や食感などの条件を調整するために何度も試作を行うと、開発期間や原材料コストが増加します。
02解決策
市場データと商品データをAIで分析
AIが販売実績、消費者アンケート、レビュー、SNS、市場調査、原材料、既存商品の配合などを分析し、需要が見込まれる商品コンセプトや特徴を抽出します。
さらに、目標とする味、栄養成分、原価、アレルゲン、保存性などの条件を入力することで、配合候補や代替原材料の検討を支援できます。
例えば、次のような流れを構築できます。
- 1市場・消費者データの収集
- 2AIによるトレンド分析
- 3商品コンセプトの作成
- 4配合候補の提案
- 5試作・官能評価
- 6結果の分析・改良
最終的な商品設計や品質評価は開発担当者が行い、AIは情報整理と候補作成を支援します。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 市場トレンドや消費者ニーズの分析
- 商品レビュー・アンケートの分析
- 新商品コンセプトの作成支援
- 原材料や配合候補の提案
- 代替原材料の比較
- 栄養成分や原価条件を考慮した配合検討
- 試作結果・官能評価データの分析
- 既存商品の改良ポイントの抽出
04期待される効果
データに基づく、より迅速な商品開発へ
市場、消費者、商品に関する情報をまとめて分析することで、担当者は有望な商品コンセプトや配合候補を効率的に検討できます。
試作前の仮説を具体化することで、開発期間や試作回数の削減を目指しながら、消費者ニーズに合った商品づくりにつなげられます。
Robo Labは、AIとデータ分析を活用し、食品・飲料企業の商品企画から試作・改良までの開発プロセスを支援します。