「ボンカレー」進化へ「おいしさLENS」開発／大塚食品

次世代へ長年のノウハウをAI活用し継承

「おいしさLENS」を開発

大塚食品は、次世代に向けた味づくり基盤として、味やレシピを学習・予測するAIシステム「おいしさLENS」を開発した。６月16日には琵琶湖研究所（滋賀県大津市）で発表会を開催し、主力ブランド「ボンカレー」での活用状況を公開。同研究所分析室主任研究員の石川泰平氏が登壇し、開発の狙いや具体的な仕組みについて説明した。長年培ってきた味づくりの知見をデータとして活用し、品質の維持と技術継承の高度化を図る。

■技術継承と原材料リスクに対応
石川氏は説明の中で、少子高齢化や人材流動化により、熟練研究員のノウハウ継承が難しくなっている現状を指摘。製品開発では多数の試作と官能評価を重ねるが、その過程で得られる知見は個人に依存する側面が大きいとした。また、気候変動や地政学リスクによる原材料の高騰・調達不安も品質維持の課題とし、「味を守る仕組み」の必要性を強調した。こうした背景のもと、同システムは約３～４年をかけて開発された。

長年のノウハウを可視化

■味の可視化とレシピ提案機能
「おいしさLENS」は、「Logical Exploration Navigation System」の略称で、官能評価データと試作レシピデータを組み合わせて学習する独自AIモデル。石川氏は、味の評価基準を統一するために218の表現を整理し、16の評価属性へ体系化した経緯を紹介した。これにより、原材料が味に与える影響度の定量化や、複数のレシピ候補の提示が可能となった。検証では、熟練研究員の判断と整合する結果に加え、新たな試作案の創出にもつながることが確認されている。

「ボンカレー」の継承と進化に期待

■データ基盤整備で開発効率化へ
さらに、約40年分・数十万ページに及ぶ開発資料を電子化し、レシピや評価、開発経緯を一元管理するデータベースの構築についても説明。新たな試作データをAIの学習基盤として活用する仕組みを整えたことで、従来は埋もれていた試作データの価値が高まった。今後は味覚・香り・食感センサーなどの測定データとの連携を進め、「おいしさ」のさらなる定量化を図る。