時を超えた味わいを守るための大塚食品の挑戦

大塚食品が描く「ボンカレー」の未来

発売から58年を迎えたロングセラーブランド「ボンカレー」の味を守るため、大塚食品株式会社は滋賀県大津市にある琵琶湖研究所において、革新的なAIシステム『おいしさLENS』を開発しました。このプロジェクトは、かつての味を次世代に引き継ぎながら、新しいおいしさを追求するという意義を持っています。

背景と社会の課題

少子高齢化や人手不足が進む現代社会において、技術継承は重要なテーマです。大塚食品も、長年お世話になったお客様に変わらぬおいしさを提供する責任を持っています。その中で、味づくりのノウハウや経験をどう次世代に伝え、保存するかが喫緊の課題となっています。

特に、気候変動や地政学リスクの影響で原材料調達が難しくなる現代において、安定した品質を保つためには、ノウハウをデータとして整理し、効果的に活用する仕組みが必要です。琵琶湖研究所では、研究員が徹底的に試作を行い、微妙な味わいを追求していますが、その道のりで得た知見が次世代に伝わらないというリスクも抱えています。

見えない技術を資産化する試み

そうした背景から、『おいしさLENS』の開発がスタートしました。このプロジェクトには、味の継承や効率的な開発ができるデジタルツールを搭載することが求められました。研究員たちが持つ見えない技術や知識を体系化し、AIを通じてその価値を次世代へ引き継いでいくのが目的です。

データ整備と官能評価

『おいしさLENS』の開発には、まず複雑な味をAI学習用のデータに変換するという課題がありました。さらに、試食を行い「味や香り」の評価基準を統一することで、ボンカレーの「おいしさ」を表現する218のフレーズを構築しました。この過程で、全研究員が共通の言葉を持つことが可能になり、客観的な味の評価が実現しました。

オリジナル予測モデルの構築

データを基にして構築されたAI『おいしさLENS』は、味やレシピを予測可能にします。研究員の試作データと官能評価が相互作用し、AIが熟練者の感覚にも通じる新たなレシピ案を生成する仕組みです。このようにして、味の根拠を数値で示し、開発を次の段階へ進めることができるようになりました。

開発プラットフォームの整備

同時に、大塚食品は開発に関する多くの情報をデジタル化し、新たなデータベースを構築しました。このプラットフォームでは、過去40年分の資料が集約され、いつでも必要な情報を検索できる体制が整いました。これにより、実際の研究業務にも迅速なアクセスが可能となります。

おいしさLENSの実用性

今後、『おいしさLENS』は、原材料の影響度を数値で把握し、調達環境の変化にも対応可能です。消費者の嗜好性データを取り入れれば、試作品が対象となる消費者層にどう受け入れられるかの予測にも役立ちます。データに基づいて試作の方向性を絞り込むことで、開発のスピードも向上しています。

未来への展望

大塚食品は今後、更なる技術を取り入れつつ味覚や臭覚を測定するセンサーを使った「おいしさの見える化」に取り組む予定です。この取り組みは「ボンカレー」を越えて、他のブランドにも展開される見込みです。繊細な味わいに関する経験を大切にしつつ、新しいおいしさを追求する姿勢を貫きます。時代の変化に応じたおいしさを創り出し、未来へと繋がる挑戦を続ける大塚食品の取組みは、必見です。