食品受託製造AIの世界市場規模は2030年までにCAGR 9.23％で拡大する見通し

 

市場概要

食品受託製造におけるAI市場規模
食品受託製造におけるAI市場規模は、2024年に142.3億米ドルに達し、2032年には288.4億米ドルに達すると予測され、予測期間2025-2032年のCAGRは9.23%で成長する見込みです。

人工知能（AI）は、世界的な食品需要の高まりを満たすために加工、包装、選別、出荷を強化することで、食品受託製造業界を変革しています。AI技術は、反復的な活動を最適化し、人的ミスを最小限に抑え、規制監督と顧客要求の高まりに照らしてリアルタイムの品質管理と安全コンプライアンスに不可欠な要素を促進します。

IoT、ロボット工学、ビッグデータの統合により、AIの機能は単なる自動化から戦略的なビジネス変革へと拡大しています。予測分析は、需要を効果的に予測し、特に生鮮品の過剰生産と無駄を削減します。膨大なデータセットを評価するAIの能力は、迅速な新製品の創造と消費者の食習慣に沿ったパーソナライズされた食品ソリューションを促進する。AI主導の食品受託製造部門は、ロックウェル・オートメーションの42EA RightSight S18センサーやPET選別用SORTEX A GlowVisionのようなイノベーションにより、大きな変革を経験しています。

食品受託製造のAI市場動向
人工知能は、食品受託製造における様々な新進開発を推進しています。AI は食事要件やライフスタイルの選択に対応するカスタマイズされた食品の開発を促進するため、パーソナライゼーションは極めて重要。素早く、経済的で、利用しやすい食品への需要が、需要予測、ニーズに合わせたマーケティング、スマート棚やレジ・システムなどの自動化された小売体験へのAIの導入を促しています。

AIはブロックチェーンを通じてトレーサビリティと透明性を向上させ、消費者の信頼を育みます。2022年8月、ロックウェル・オートメーションは包装とハンドリング用に設計された小型センサーを発表し、食品・飲料部門における小型化・効率化技術の傾向を例示しました。特筆すべき進展は、Niki.ai や Jio Haptik の Zoop を使った IRCTC 列車の食事配達のソリューションのようなチャットボットの使用で、インテリジェントな顧客ケアへの移行を強調しています。消費者の50％以上は、強化されたサービスに対してプレミアムを支払う傾向があり（アメリカン・エキスプレス）、ブランドと消費者のつながりを改善するAIの貢献は、競争の激しい食品業界では不可欠です。

食品受託製造におけるAI市場のダイナミクス
AI主導のオペレーショナル・インテリジェンスによる食品受託製造の変革

業務効率は、AI主導の食品受託製造における成長の主な推進要因。自動化は、選別、梱包、加工における手作業を減らすことにより、労働力不足と運用経費の高騰を緩和します。ロボット工学と AI アルゴリズムは、食品加工の効率、生産性、精度を高め、無駄を最小限に抑える。コンピュータ・ビジョンと顔／物体識別により、リアルタイムの衛生監視が可能になり、食品安全コンプライアンスが向上。

IoT機器による予知保全はダウンタイムを削減し、AI主導のデータは製品開発サイクルを加速し、市場に即したイノベーションを保証します。タタ・サンズ会長によるNiki.aiの支持に代表される戦略的投資は、革命的な存在としてのAIへの信頼が高まっていることを示しています。SORTEX A GlowVision（2023年7月導入）のような技術の導入は、食品安全のための材料検査を強化し、汚染を減少させます。さらに、サプライ・チェーンのデジタル化によって膨大な量のデータが生成され、それをAIが分析して柔軟で迅速かつ持続可能なオペレーションを促進することで、現代の食品製造業に不可欠なビジネス・ツールとしての重要性が強調されています。

食品製造業における AI の統合を妨げるスケーラビリティとインフラのギャップ

数多くの中小規模の製造業者には、データ分析プラットフォーム、センサー、機械学習モデル、および有能な労働者を含む、AIの導入に必要な技術的インフラストラクチャーと財源が不足している。食品加工における一貫性のない原料は、特に選別や等級付けのような規則性を必要とする作業において、AIの訓練と展開に課題をもたらす。自動化は労働力への依存を減らすことができる一方で、初期資本投資が過大になることが多い。

予測モデリングや製品開発にAIを効果的に活用できるのは、強力なデータ・エコシステムを持つ企業だけであり、その他の企業は、確立されたスキルと価格設定を持つ第三者プロバイダーに依存しなければなりません。AIをレガシー・システムと融合させ、厳格な食品安全規則を遵守することの複雑さが、さらなる制限を加えます。スケーラビリティは大きな課題であり、AIの長期的な利点が実証されているにもかかわらず、包括的な部門変革の妨げとなっています。

食品受託製造におけるAI市場のセグメント分析
世界の食品受託製造におけるAI市場は、展開モード、技術、用途、地域に基づいてセグメント化されます。

食品受託製造におけるAIと機械学習の変革

機械学習（ML）技術は、食品受託製造におけるAIアプリケーションを変革し、効率性と持続可能性を強化。回帰モデルやニューラル・ネットワークのような機械学習アルゴリズムは、過去の販売データ、市場動向、天候や休暇のような外部要因を統合することにより、広範なデータセットを調査する。これにより、企業はデータに基づいた意思決定を行い、顧客の需要動向に関する重要な洞察を明らかにすることができます。自己回帰積分移動平均（ARIMA）や長期短期記憶（LSTM）モデルのような予測分析手段は、需要の変動に対応するためのリアルタイムの生産修正を可能にします。

さらに、遺伝的アルゴリズムや勾配降下法などの高度な最適化手法は、在庫管理を強化し、無駄を省くことで、資源配分と収益性を最大化します。作物管理におけるAI主導の精密農業システムは、土壌センサー、ドローン、気象データを活用し、土壌の健康状態や害虫駆除に関する実用的な情報を提供します。AIシステムは、IoTセンサーやRFIDタグと組み合わせて、保管や加工状況を監視することでポストハーベスト管理を監督します。ディープラーニング（深層学習）モデルを採用して故障を予測し、腐敗を回避することで、ロスの少ない高品質の食品生産を保証します。

主要企業・市場シェア

食品受託製造市場におけるAIの地理的シェア
技術力とコンプライアンスが北米の食品セクターにおけるAIの成長を形成

北米は、早期の技術導入、多額の研究開発費、食の嗜好が変化する大規模な顧客基盤に後押しされ、世界の食品受託製造におけるAI市場を支配しています。米国市場は、技術的優位性とAIの研究とインフラへの多額の投資により急速に拡大中。

米国を拠点とする企業や新興企業は、食品の品質を高め、コンプライアンスを保証し、顧客体験を向上させるソリューションの開発でリードしています。人工知能は、コンプライアンス報告、リアルタイムの品質評価、および消費者のニーズに合わせたエンゲージメントの自動化を可能にする。2022年8月、ロックウェル・オートメーションは、スケーラブルなAI統合システムの傾向を示す、小型で経済的なセンサーを発表しました。

人工知能は、在庫管理の強化、チェックアウト手順の合理化、パーソナライズされた商品提案の提供など、米国の小売現場で頻繁に採用されています。厳格な規制規範と技術革新の相互作用により、北米は食品・飲料製造業界におけるAIの進歩・導入にとって極めて重要な地域となっています。

持続可能性分析
人工知能は、食品受託生産における持続可能性の推進において極めて重要である。AI はデータ主導型の予測を使用して、食品の過剰生産と腐敗、特に生鮮品の腐敗を軽減し、廃棄物を大幅に削減する。AIは、加工と包装の段階を通じてエネルギーと水の消費を最適化することにより、資源効率を向上させる。ロボット工学とインテリジェントセンサーは、原材料の浪費を最小限に抑える正確な作業を促進し、リアルタイム監視システムは、浪費につながる可能性のある機器の故障を回避します。

ブロックチェーンとAIの組み合わせにより、完全なトレーサビリティが保証されるため、透明性が向上し、リコールリスクが軽減されます。AI主導のコンプライアンス技術は、食品の安全性に関する懸念が深刻化する前にそれを予測し対処するため、より安全で持続可能な実践が促進されます。さらに、AIはサプライチェーンの俊敏性を高め、輸送と保管の最適化を通じてカーボンフットプリントを最小限に抑えます。

食品受託製造におけるAI市場の主要企業
同市場における主な世界的プレイヤーは、ABB、Honeywell International Inc.、IBM Corporation、Key Technology、NVIDIA Corporation、Rockwell Automation、Sesotec GmbH、Sight Machine、Siemens、TOMRA Systems ASAなど。

主要開発
2024年7月、Chef Robotics, Inc.は、工業用食品生産の改善と労働力不足への対処を目的としたAI駆動ロボットを発表。ChefOSソフトウェアを搭載したこのロボットは、大規模な食品製造における効率性の向上と無駄の削減を目指すもの。このロボットは、限られた場所での工程を部分的に自動化し、最小限のリソースで済みます。

 

 

【目次】

調査方法と調査範囲
調査方法
調査目的と調査範囲
定義と概要
エグゼクティブサマリー
展開モード別スニペット
技術別スニペット
アプリケーション別スニペット
地域別スニペット
ダイナミクス
影響要因
ドライバー
AI主導のオペレーショナルインテリジェンスによる食品受託製造の変革
阻害要因
食品製造におけるAI統合を妨げるスケーラビリティとインフラのギャップ
機会
インパクト分析
業界分析
ポーターのファイブフォース分析
サプライチェーン分析
価格分析
規制分析
持続可能性分析
業界動向分析
DMIの見解
導入形態別
導入形態別
市場規模分析および前年比成長率分析（%）：デプロイメントモード別
市場魅力度指数：展開モード別
オンプレミス
オンプレミス
市場規模分析と前年比成長率分析（%)
クラウドベース
テクノロジー別
技術別
市場規模分析とYoY成長率分析（%）, 技術別
市場魅力度指数、テクノロジー別
機械学習
技術別
市場規模分析と前年比成長率分析（%)
コンピュータビジョン
自然言語処理
IoTインテグレーション
ジェネレーティブAI
その他
アプリケーション別
導入編
市場規模分析および前年比成長率分析（%）：用途別
市場魅力度指数（アプリケーション別
品質管理・検査
市場紹介
市場規模分析とYoY成長率分析(%)
サプライチェーン最適化
在庫管理
包装・仕分けの自動化
食品安全とコンプライアンス
その他
地域別
市場紹介
市場規模分析および前年比成長率分析（%）：地域別
市場魅力度指数：地域別
北米
市場紹介
地域別主要ダイナミクス
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：デプロイメントモード別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：技術別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：アプリケーション別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
序論
主な地域別ダイナミクス
市場規模分析とYoY成長率分析（%）：デプロイメントモード別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：技術別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：アプリケーション別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
ドイツ
イギリス
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
南米
序論
地域別主要ダイナミクス
市場規模分析とYoY成長率分析（%）：デプロイメントモード別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：技術別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：アプリケーション別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
ブラジル
アルゼンチン
南米のその他
アジア太平洋地域
序論
主な地域別ダイナミクス
市場規模分析とYoY成長率分析（%）：デプロイメントモード別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：技術別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：アプリケーション別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
中国
インド
日本
オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
中東およびアフリカ
主要な地域別動向
主な地域別ダイナミクス
市場規模分析および前年比成長率分析（%）：デプロイメントモード別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：技術別
市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：アプリケーション別
競争環境
競合シナリオ
市場ポジショニング/シェア分析
M&A分析
企業プロフィール

ABB*
Honeywell International Inc.
IBM Corporation
Key Technology
NVIDIA Corporation
Rockwell Automation
Sesotec GmbH
Sight Machine
Siemens
TOMRA Systems ASA (*LIST NOT EXHAUSTIVE)
付録
会社概要とサービス
お問い合わせ

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レポートコード：FB9588

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