食品業界における生成AI活用事例10選！メリットから導入事例まで徹底解説

食品業界でも、生成AIの活用が急速に広がっているのをご存知ですか？なんと大阪王将では、1パック12個の餃子をたった1秒で検品できるようになり、生産量は2倍に！※5

マルエツでは来店客数の予測精度が95%を超え、業務効率が劇的に改善されているのです。※6

本記事では生成AIの基礎から、フードロス削減やコスト削減といったメリット、さらには最新の活用事例10選まで食品業界における生成AIの可能性を徹底解説します。

記事を読み終えた後には、あなたの会社でも使える生成AIのアイデアが必ず見つかるはずです。食品業界の未来を変える可能性を一緒に探っていきましょう！

生成AIとは

最近よく耳にする生成AI。これは人工知能の中でも、データを基に新しい情報を生み出せる優れものです。従来の人工知能が決められたルールに従って動作するのに対し、生成AIは学習したデータから独自の発想で新しいものを作り出せるのが特徴です。

人間の創造性に近い働きができる生成AIは、文章を書いたり、画像を作ったり、音声を生成したりと、様々な分野で活躍しています。特に企業での導入が進んでおり、ビジネスの現場に新しい風を吹き込んでいます。

この技術のすごいところは、たくさんの情報を読み込んで、そこから新しいアイデアを考え出せること。まるで頭脳明晰な相棒のように、私たちの仕事や暮らしをより豊かにしてくれる可能性を秘めているのです。

なお、生成AIのさまざまな活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIと従来AIの違い

近年の「AI活用」と一口に言っても、その中身は大きく 生成AI と 従来型のAI（機械学習・画像認識など） に分けられます。両者の役割を整理しておくと、どこに何を導入すべきかが見えやすくなります。

生成AIは、文章・画像・動画・音声といった「新しいコンテンツをつくる」ことを得意とするAIです。食品業界では、商品説明文やレシピ案、キャンペーンコピー、多言語マニュアル、パッケージデザイン案の生成などで活用が進んでいます。

一方で、需要予測や来店客数予測、工場ラインでの画像検査といった用途で使われてきたのは、統計モデルや機械学習モデルによる「予測・分類・異常検知」に強い従来型のAIです。たとえば、マルエツの来店客数予測や、大阪王将の冷凍餃子の外観検査は、このタイプのAIに分類されます。

本記事で紹介する10の事例の中にも、生成AIを使った事例（パッケージデザイン生成、商品画像の背景生成、マニュアル文書の生成 など）と、従来型AIを使った事例（需要予測、画像検査、精密農業 など）が混在しています。本記事では、「食品業界×AI活用」の全体像をつかんでいただくため、両方のタイプの事例をまとめて紹介しますが、適宜どちらのタイプのAIかも併記していきます。

食品業界にAIを取り入れるメリット

食品業界が抱える悩みは尽きません。しかし、最近話題のAI技術が、その解決の糸口になりそうです。現場からは、うれしい報告が次々と届いています。

フードロスの削減に貢献

食品ロスって、お店にとって頭の痛い問題ですよね。そんな中、株式会社マルイが面白い取り組みを始めたようです。豆腐や納豆といった日配品の需要をAIで予測したところ、販売数予測精度は和日配で96.3％となり、月額ロス率も前年比で2.5ポイント改善（97.5％まで低下）しました。※1 

株式会社オークワも負けていません。恵方巻きの生産数をAIで見極めて、廃棄を最小限に抑えることができました。さらに、季節商品の需要予測にも活用され始め、年間を通じて廃棄ロスの削減に貢献しているのです。食品業界全体で見ても、この技術への期待は高まる一方です。※2

コストの削減

生成AIは人手不足に悩む店舗の救世主になりそうです。オイシックス・ラ・大地では、AIによる需要予測システムを導入し、顧客の行動や購買データ、レシピデータ、販促データなどをAIに学習させた結果、予測誤差率が20.2%も改善されました。※3

結果、欠品率や在庫回転率が改善され、販促費や物流コストの削減にも成功。さらに、売上向上にもつながっているのです。従来は担当者が経験値をもとに予測を立てていたため時間がかかっていましたが、このシステムにより「売るための仕掛けを考える時間」も確保できるようになったようですね。

分析・マーケティング戦略立案の補助

ライフコーポレーションの取り組みも注目を集めています。NECのAI技術を活用して、お客様の購買履歴から一人一人の趣味や嗜好を分析。その結果を基に、きめ細かなマーケティングを実現しているのです。

この技術により、お客様の潜在的な特徴を把握し、より効果的な販売戦略を立てられるようになりました。さらに、分析期間やコストも大幅に削減でき、迅速な戦略立案が可能になってきているようですね。※4

食品業界に従来AI・生成AIを取り入れた事例10選

食品業界のAI活用、最近すごく面白いんです。パッケージから品質管理まで、思いもよらない場面でAIが大活躍。ここでは、特に注目の10個の事例をご紹介します。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

事例①パッケージデザインの作成

伊藤園が面白い取り組みを始めました。特定保健用食品「お～いお茶 カテキン緑茶」のパッケージに、生成AIを活用したデザインを採用した模様です。

食品業界でも生成AIを使ったデザイン開発が広がりつつあり、新しい可能性を感じさせる事例として注目を集めています。

事例②ラベルからワインの情報を取得

業務用ワイン管理アプリ「winecode」に、画期的な新機能が加わりました。ワインのラベル写真を撮影するだけで、生産国や生産地、村名、格付けなどの情報を自動認識。

さらに、ラベルが傷んでいたり見切れていても、生成AIが高精度で読み取れるんです。テイスティングノートも自動生成できるため、多くの導入店から好評を得ています。

事例③新商品の開発

木村屋總本店とNECが手を組んで、ユニークな商品開発が実現しました。ABEMAの人気恋愛番組「今日、好きになりました。」の会話データをAIで分析し、恋愛感情と食品を結びつけた「恋AIパン」を生み出したのです。

番組の15時間分の会話と、食品が登場する約3.5万曲の歌詞をAIが解析。その結果から、恋愛の感情を味で表現した5種類のパンが誕生しました。若者の心をつかむ新しい商品開発の形として、業界から熱い注目を集めているようですね。

事例④商品画像の編集

最近、食品の写真撮影が変わってきているんです。商品そのものはそのままに、背景だけをAIが自動で作り出すという新しい風を吹き込んでいます。なんと3秒で1000以上もの背景案を提案してくれるそうです。

撮影場所や色合いの悩みから解放されて、より魅力的な商品写真が手軽に作れるようになりました。その上、アイコンまでAIが作成できる時代になったのです。

事例⑤冷凍食品の検品

大阪王将が導入したAIシステムが、業界の常識を覆しています。驚くことに1パック12個入りの餃子を、たった1秒で高速検品ができてしまうそうです！

導入前と比べて生産量は2倍に跳ね上がり、形やサイズの検査も以前より正確になりました。人手不足に悩む食品工場で、品質管理の新たな可能性を示す事例として業界関係者から熱い視線が注がれています。

事例⑥畑の食品ロス問題解消

Kukulcanとタカミヤのタッグが、畑の食品ロス問題に新しい光を当てています。実は年間523万トンもの食品ロスが発生している日本。しかも、畑での廃棄野菜はこの数字にすら含まれていないんです。

そこで両社は、AIで収穫量と収穫日を予測し、規格外のミニトマトをレストランとマッチング。畑からの食品ロスゼロを目指す画期的な取り組みとして、多くの企業が導入を検討し始めているようです。

事例⑦来店客数の予測

マルエツが全305店舗で始めた来店客予測システムが、驚くほどの成果を上げている模様です。実際に、月間の予測精度はなんと95%以上とのこと！

店舗での予測作業が要らなくなり、発注やレジの人員配置まで自動で最適化できるようになったのです。これまで店舗スタッフが手作業で行っていた予測業務が不要になり、接客など、より大切な仕事に時間を使えるようになりました。

事例⑧マニュアルの翻訳

梅の花では、外国人従業員向けのマニュアル作成にAIを活用し、画期的な成果を上げています。作業手順を撮影した動画から自動で字幕を生成し、20か国語に翻訳できるのです。

従来3時間かかっていた作業が数分で完了し、作業効率が93%も向上。外国人従業員からも「母国語で理解できる」と好評で、マニュアル作成の新たなスタンダードになるかもしれないですね。

事例⑨SNSから消費者の好みを分析

伊藤忠商事が開発した「FOODATA SNS マーケティング」が話題です。XやInstagramなどの投稿を自動で集めて分析し、消費者の生の声をリアルタイムでつかめるのです。

食品企業のマーケティング担当者は「FOODATA SNS Watcher」を使って商品開発のヒントを見つけたり、戦略を立てたりと、次世代のマーケティングの形として期待が高まっています。

事例⑩AIを用いた精密農業

南アフリカのAeroboticsが始めた果樹園向けサービスが画期的です。ドローンで撮影した画像をAIが分析し、樹木の健康状態や病害虫の被害を把握。さらに、害虫対策として天敵である昆虫をドローンで散布するのです。

1台で1日200ヘクタールもの範囲をカバーでき、手作業の25倍のスピード。散布状況はアプリで確認できるといったハイテク機能も搭載されています。まさに新時代の農業として未来を切り開く可能性を秘めていますね。

なお、AIを使ったマーケティングについてさらに詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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食品業界で生成AIを社内導入する5ステップと失敗しないためのポイント

食品業界で生成AIを導入する際は、「とりあえず使ってみる」だけでは成果につながりません。特に、食品メーカー・小売・外食では、廃棄率、ロス率、工数削減などの食品特有のKPIが明確に存在するため、これらを踏まえた導入プロセスが必要になります。

以下では、食品業界に最適化した5つのステップと、失敗しないための注意点を整理します。

ステップ①：As-Is棚卸し（現在の業務の可視化）

最初に行うべきは、どの業務に生成AIが最も効果を出せるかを見極めることです。

食品企業では業務量が多岐にわたるため、以下の観点で棚卸ししましょう。

ステップ②：PoC（小さく試す）

棚卸しで優先度が高い業務が見えたら、すぐに全社導入するのではなく、小さくPoC（実証実験）するのが鉄則です。食品業界では特に以下の用途がPoCに適しています。

ステップ③：ガイドライン整備と社内教育

PoCの結果が良ければ、次は安全に継続利用するためのルール整備です。

ステップ④：効果測定（食品特有のKPIを設定）

食品業界では、単に「工数削減」だけでなく、以下のようなKPIを測ると導入効果が明確になります。特に、計測期間前に、必ずどの数字を改善したいのかを決めておくことが大切です。

ステップ⑤：全社展開・横展開

効果が定量的に確認できたら、次は他の部門にも展開します。

食品業界が押さえるべき生成AIツール・LLM最新動向

食品業界では、レシピ開発・品質管理・販促コピー・多言語マニュアル・契約書レビューなど、幅広い業務が生成AIによって効率化できるようになっています。2025年時点では、以下の4つのLLM（大規模言語モデル）が実務で特に重要です。

ChatGPT / GPT-4.1 系列の特徴と食品業務での使いどころ

GPT-4.1シリーズは、2025年4月に正式公開されたOpenAIの最新モデルで、長文処理・高速性・コストのバランスが大幅に向上しています。特に、大量の文書を扱う食品メーカーの事務系業務と相性が良い点が特徴です。

GPT-4.1は、特に「文章が大量にある業務」に強く、食品業界の企画・品質・事務職での導入メリットが大きいモデルです。

Gemini 2.5 / Claude 3.5 など他社LLMの比較ポイント

GPT-4.1だけでなく、Google・Anthropicの最新モデルも食品業界での導入が急増しています。それぞれのモデルは特徴が異なるため、ユースケースによって使い分けが必要です。

食品業界でそのまま使える生成AIプロンプト集

食品メーカー、小売、外食チェーンなどで、そのまま業務に使える実践的な生成AIプロンプトをまとめました。すべて 「ペルソナ（AIに与える役割）／制約条件／出力形式」 をセットにしています。

商品企画で使えるプロンプト

商品企画の現場では、アイデア出し・ターゲット設定・差別化ポイントの検討など、思考作業に多くの時間が割かれています。生成AIを活用することで、企画案の幅出しや比較検討を短時間で行えるようになり、担当者の発想を広げる土台づくりが可能になります。

レシピ開発に使えるプロンプト

レシピ開発は専門性が高く、食材・栄養・工程のバランスを考えながら多数の試作を行う必要があります。生成AIを活用することで、条件に沿ったレシピ案の生成や改善案の提示が素早くでき、試作前の方向性確認に役立ちます。

品質管理プロンプト

食品業界における品質管理は、迅速で正確な報告・原因分析・顧客対応が求められます。生成AIはあくまで補助ツールですが、文書化や整理作業を効率化し、担当者が本来注力すべき判断・改善活動に時間を使えるようになります。

マニュアル・教育資料プロンプト

食品工場・店舗では、人材育成のための教育資料やマニュアル整備が欠かせません。しかし現場の担当者が文章化に時間を割くのは難しいケースも多くあります。生成AIを使うことで、平易な説明への書き換えや多言語化が効率化でき、教育品質の平準化にもつながります。

SNS・販促プロンプト

食品企業のマーケティングでは、SNS投稿や販促コピーの作成頻度が高く、担当者の負担も大きくなりがちです。生成AIはトーンや文章パターンのバリエーションを短時間で作れるため、アイデア出しや初稿作成に非常に有効です。

よくある質問

食品業界の生成AI活用事例を参考に自分のビジネスを発展させよう！

食品業界が抱える課題は深刻です。フードロスの問題、人手不足、そして激化する競争。それでも、生成AIの登場で、これらの課題を解決できる可能性が見えてきました。

伊藤園のパッケージデザイン、木村屋總本店の新商品開発、大阪王将の品質管理など、すでに多くの企業が生成AIを活用して成果を上げています。生成AIは、もはや特別な技術ではありません。むしろ、これからの食品業界には欠かせないツールになりそうです。

あなたの会社でも、まずは小さな部分から始めてみませんか？きっと、新しい可能性が見えてくるはずです。

最後に

いかがだったでしょうか？

生成AIの導入で、品質管理のスピードや来店予測精度の向上など、食品業界における業務効率は飛躍的に向上しています。貴社も、AIで生産性と競争力をさらに高めませんか？

生成AIを社内で活用していきたい方へ

「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。

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【監修者】田村 洋樹

株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。

これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。