AIとDXが食品製造を変える！事例をまとめて紹介

近年、多岐にわたる産業でデジタルトランスフォーメーション（DX）の導入が広がる中、食品工場におけるDXへの取り組みも注目を集めています。
 
食品業界では、人手不足や原材料費の上昇、品質管理の担当者依存といった、従来の運営方法だけでは対応が困難な課題が山積しています。これらの難題を克服するため、多くの企業が「スマートファクトリー化」への道を模索し始めています。
 
この記事では、食品工場におけるスマートファクトリー化の実情や、AI、IoT、デジタルツインといった先端技術を活用した具体的な導入事例を紹介するとともに、DXを成功させるための重要なポイントについて詳しく解説していきます。

現在、食品工場では次のような課題が指摘されています。

これらの課題をそのままにしておくと将来的な成長が見込めなくなるばかりか、業界全体の競争力を損なう恐れもあります。

食品工場が抱える課題解決への有効な手段として、「スマートファクトリー化」を推進する企業が増えています。
「スマートファクトリー化」とは、IoTやAI、ロボット技術といった最新デジタル技術を活用し、生産現場の自動化や効率化の実現を目指す取り組みです。
食品工場をスマートファクトリー化することで、次のようなメリットが期待できます。

特に日本の食品工場では多種多様な製品を少量で生産するケースが多く、食品の履歴を追跡する「トレーサビリティ」が求められる場面も増えているため、スマートファクトリー化は多くの企業にとって不可欠な戦略といえるでしょう。

食品工場におけるDX化は、実際にはどのような形で進展しているのでしょうか。
以下に、注目すべき最新技術の事例を紹介します。

食品工場では、IoTセンサーを用いて温度、湿度、圧力といったデータをリアルタイムで収集し、AIがこれらのデータを解析することで、生産環境の最適化が図られています。
例えば、オーブンの温度を継続的に監視し、AIが最適な焼成条件を導き出すことで、人の熟練度や経験に左右されることなく、安定した品質を維持できるようになります。
さらに、原材料の入荷から製品の出荷に至るまでのデータを追跡することにより、品質管理やトレーサビリティの向上にもつながります。

デジタルツインとは、現実の工場を仮想空間上に再現し、実際のデータを基に生産ラインや設備のシミュレーションを行う技術です。
これにより設備の稼働状況や生産効率が可視化され、予防保全やトラブル発生時の迅速な対応が可能となります。
また、デジタルツインを活用すれば、新たな生産ラインの設計や改善を仮想空間上で行い、実際の工場での試行錯誤を減らすことも可能です。

食品工場のDX化は、すでに国内でも多くの企業で実践されています。ここでは、特に注目すべき事例をいくつか紹介します。

キユーピーは、1日100万個以上のダイス型ポテトを使用する離乳食製造工程に、AIを活用した「外観検査システム」を導入しました。
これまで人の手で行っていたポテト選別の作業をAIが自動で処理することで、不良品の選別精度が高まりました。
その結果、検査速度は2倍に向上し、従業員の負担が軽減され、生産ライン全体の効率化につながっています。
AIの活用によって品質管理の属人化が解消され、安定した生産体制が構築されました。
この取り組みは食品業界におけるDXの成功例として注目を集めています。

三島食品は、工場内にあった「目で見る管理板」を電子化することで、作業効率を大幅に向上させました。
データ視覚化ツールである「BIダッシュボード」を導入し、生産スケジュールや温湿度、設備の稼働状況をリアルタイムで確認できる仕組みを構築しています。
これにより従業員は現場の変化をすぐに把握でき、トラブル発生時の迅速な対応が可能になりました。
電子化による情報共有の精度向上は従業員間のコミュニケーションを円滑にし、生産現場の効率化に大きく役立っています。

味の素グループは、工場全体を3Dデータで再現するデジタルツイン技術を導入しました。
この技術により、設備の配置や稼働状況をPCやタブレット上で確認できるようになり、効率的な生産管理が実現しました。
さらに、生産ラインのレイアウト変更や新しい設備の導入計画をシミュレーションで行うことで、迅速かつ効果的な意思決定が可能に。
デジタルツインの活用は、生産現場の可視化と最適化を推し進め、工場全体の運営効率を高めています。

海外においても、食品工場のDX化は目覚ましい進展を見せています。ここでは、その代表的な事例をいくつか紹介しましょう。

鶏肉業界大手のタイソン・フーズは、AIとロボット技術を融合させ、鶏肉処理工程の自動化を達成しました。
人間の手や目の感覚を再現する特殊なロボットハンドとAIによって、繊細な鶏肉を傷つけることなく掴み、形状が不揃いで滑りやすい食材も的確に処理します。
年間2,000人分の労働力削減により、4億5,000万米ドルのコスト削減が見込まれており、人手不足の解消と効率化に大きく貢献しています。

ダノンは、オーツミルク製造工場にデータ通信を活用した生産システムを導入し、製造プロセスを自動化しました。
温度や流量といった重要な情報をリアルタイムで収集し、工場全体の状況を可視化しています。
配線の簡素化により、設置やメンテナンスの効率化とコスト削減も実現しました。
加えて、二酸化炭素排出量と水の使用量を大幅に減らし、環境負荷の低減にも成功しています。
この取り組みは、持続可能な食品製造の先駆けとなる事例といえるでしょう。

ネスレはドバイのアル・マハ工場において、AIを活用した電力管理システムを導入し、工場内の電力使用状況をリアルタイムで監視しています。
生産設備の稼働状況や電力消費パターンを分析し、異常の発生を事前に察知することで、計画的なメンテナンスを可能にし、生産ラインの停止時間を最小限に抑えています。
また、効率的なエネルギー管理によって、電力コストの削減と環境負荷の低減を両立させました。
アル・マハ工場は、このシステムと太陽光発電を組み合わせることで、年間約600万キログラムものCO2排出削減を達成しています。

食品工場でDX導入を成功させるには、着目しておきたいいくつかのポイントがあります。

食品工場でDXを導入する際、何よりも考慮すべきは投資対効果（ROI）です。ROIとは、投資した資金に対してどれだけの利益が得られたかを示す指標です。
初期導入にかかる費用やシステムの運用・維持にかかるコストを正確に見積もり、導入によってどれほどのコスト削減や効率化が実現できるのかを具体的にシミュレーションしましょう。
例えば、AIによる検品自動化の導入では、短期的な人件費削減の効果だけでなく、不良品減少による利益向上にも目を向け、長期的な視点で検討することが重要です。

DXを推進すると、工場内の設備やデータがネットワークに接続されるため、サイバーセキュリティ対策が必要になります。
不正アクセスを防ぐためのファイアウォールや暗号化を導入し、定期的な脆弱性診断を実施することで、生産ラインの停止や情報漏洩のリスクを最小限に抑えましょう。
また、現場のIT教育を通じて、従業員のセキュリティ意識を高めることも求められます。

DXの導入には、現場作業員のスキルアップが欠かせません。新しいシステムや機械に対応できるよう、実践的なトレーニングプログラムを提供しましょう。
特に高齢化が進む現場では、操作性の高いシステム導入と合わせて、従業員への丁寧な説明やサポートが大切です。教育を通じて従業員がDX導入の意義を理解し、積極的に取り組む姿勢を育むことが重要です。

食品工場では、外国人労働者が重要な労働力となっている場合も少なくありません。
彼らに対して作業指導や安全教育を行う際には、言葉の壁を越え、正確に内容を理解してもらうことが大切です。
例えば、多言語対応の教育動画を活用すれば、効率的かつ分かりやすく情報を伝えられます。
こうした取り組みは、現場作業の精度向上やコミュニケーションの円滑化に大いに役立つでしょう。
 
他言語動画翻訳サービス「こんにちハロー」では、簡単に翻訳動画を作成できます。
最先端AIと人によるチェック・補正を組み合わせることで、ネイティブスピーカーが聞いても全く違和感がない高精度な翻訳が可能になります。
専門的な知識を必要とするDX導入においても、適切な教育動画を使用すれば、外国人労働者の理解をしっかりと深められるでしょう。

DXの導入は、一度に全てを変えるのではなく段階的に進めることが成功への近道です。
優先順位をつけ、現場で直面している課題から解決していくことで、導入の負担を軽減できます。
例えば、まずはデータ収集から始め、その後にAIやIoTを活用する工程を順次進める方法が有効です。初期段階で得られた成功事例を土台として、次の工程へと展開していけば、導入効果を最大限に引き出せるはずです。

食品工場におけるスマートファクトリー化は、人手不足や品質管理の属人化といった課題の解消にとどまらず、生産効率の向上、コスト削減、環境負荷の低減など、多岐にわたるメリットをもたらします。
DXを円滑に進めるためには、周到な導入計画や従業員への教育、万全なセキュリティ対策が不可欠です。国内外の事例を参考にしつつ、まずは「見える化」のような小規模な取り組みから始めるのがよいでしょう。

スマートファクトリー化に成功すれば、競争力を強化でき、持続的な成長が見込めます。
食品工場のDXに関心をお持ちでしたら、導入事例を参考に自社の課題に適した取り組みを検討してみてはいかがでしょうか。

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