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。

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

〖【写真】伊藤園、生成AIによるパッケージデザインを採用した特定保健用食品「お～いお茶 カテキン緑茶」〗
（記事本文）↓https://t.co/LxB6iffeQV pic.twitter.com/SZ9kynXo3R

— 食品新聞 (@shokuhinet) April 5, 2024

導入前の課題	・パッケージデザイン案の作成に時間とコストがかかる ・デザイナーの発想に依存し、試作数に限界があった
導入後の成果	・生成AIにより多数のデザイン案を短時間で生成 ・ブランドイメージを保ちつつ、新しい表現の検討が可能に
使っているAIのタイプ	・生成AI（画像生成）

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」、 生成AIでラベルからもワイン情報を自動認識可能に　 10月22日より新機能を提供開始！ → https://t.co/N1zeIpxco8 #sake https://t.co/LwiZTIgwzS

— 銘酒ネット (@meisyunet) October 22, 2024

導入前の課題	・ワイン情報の入力 ・管理が手作業 ・ラベルの破損や言語の違いによる読み取りミス
導入後の成果	・ラベル画像から生産地 ・格付け等を自動認識 ・テイスティングノートも自動生成し、業務効率が向上
使っているAIのタイプ	・画像認識AI＋生成AI（文章生成）

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

／
NEC×木村屋總本店 共同開発
AIで恋愛感情を味で表現
＼#NECのAI が #ABEMA さん(@ABEMA)の恋愛番組「#今日好きになりました。」の会話データや歌詞を分析し、恋愛感情の味を木村屋さん(@kimuraya_1869)のパンで表現

その名も『#恋AIパン』

詳細はこちらhttps://t.co/k2ur8a8CYk pic.twitter.com/YSLDbNEA1T

— NEC (公式) (@NEC_jp_pr) January 17, 2024

導入前の課題	・若年層向けの商品企画のアイデア創出が属人的 ・感覚的な企画になりやすい
導入後の成果	・恋愛番組の会話データや歌詞データをAIで分析 ・感情データをもとにした新商品「恋AIパン」を開発
使っているAIのタイプ	・生成AI（アイデア生成）＋分析AI

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

ここ最近、食品画像投稿多いと思いますが、商品はそのままなのですが、背景は全てAIによって作られています。ロケーションを考えることや色合いなどだった3秒で1000を超えるものを提案してくれます。これは食品業界の革命です。さらにアイコンもAIで作りました。ロケーションが一色って…ﾃｷﾄｳｶ pic.twitter.com/aEtCCHSCDd

— 準備中 (@megane_no_sho) August 30, 2023

導入前の課題	・撮影環境の準備や背景変更に手間とコストがかかる ・EC用画像を量産しにくい
導入後の成果	・商品画像をもとに、AIが複数の背景案を自動生成 ・撮影工数を大幅に削減し、販促スピードが向上
使っているAIのタイプ	・生成AI（画像生成）

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

ギョーザの「大阪王将」がAIを導入。任せるのは冷凍食品の検品です。1パック（12個入り）を1秒でチェックでき、1ラインあたりの日産量は2倍に増加。飲食業界では他にも、調理や接客でのAI活用が広がります。https://t.co/q8IwU9eJXC

— 日本経済新聞 電子版（日経電子版） (@nikkei) August 30, 2023

導入前の課題	・人手による目視検品で時間と人員が必要 ・検品精度にばらつきが出やすい
導入後の成果	・1パック12個の冷凍餃子を約1秒で自動検品 ・報道によれば、生産量は約2倍に向上
使っているAIのタイプ	・画像認識AI（外観検査）

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

「畑の食品ロス」問題解決へ

株式会社Kukulcanは株式会社タカミヤと協力し、農業廃棄物問題に取り組む画期的なプロジェクトを発表。このプロジェクトでは、AI技術を活用して畑で発生する食品ロスをゼロにすることを目指している。

具体的には、タカミヤの「TAKAMIYA AGRIBUSINESS… pic.twitter.com/tr7Kd3JDwH

— Kazuki Horisawa＠MIRASUS (@kazu_mirasus) July 22, 2024

導入前の課題	・収穫量・収穫日の予測が難しく、規格外廃棄が発生 ・畑での廃棄は食品ロス統計に含まれない
導入後の成果	・AIで収穫量とタイミングを予測 ・規格外野菜をレストランとマッチングし、廃棄削減
使っているAIのタイプ	・予測AI（機械学習）

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

小売・飲食事業者向けに「来店客予測データ」を提供開始

1kmメッシュ天気予報を用いた「AI来店客予測モデル」を開発し、店舗ごとの来店客数を高精度に予測

食品スーパー「マルエツ」の発注業務やシフト管理に活用され、月間の客数予測の精度は95%以上を維持していますhttps://t.co/lAgFDV7ZFH pic.twitter.com/HgmMIZ04XB

— ウェザーニューズ 広報 (@wni_pr) August 30, 2023

導入前の課題	・来店客数予測が店舗ごとの経験と勘に依存 ・発注・人員配置にムダが生じやすい
導入後の成果	・全305店舗で来店客数予測AIを導入 ・月間の来店客数予測精度は95％以上を達成
使っているAIのタイプ	・予測AI（機械学習）

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

「3人に1人は外国人労働者」　梅の花、福岡の食品工場のマニュアルをAIで自動化　言葉の壁をどう越えたか https://t.co/5hLWYf4uLa

— Keita｜外国人材採用 (@keita_mrk) October 19, 2024

導入前の課題	・外国人従業員向けマニュアル作成に時間がかかる ・言語の壁による理解不足
導入後の成果	・作業動画から字幕を自動生成し、20か国語に翻訳 ・従来3時間かかっていた作業が数分で完了
使っているAIのタイプ	・生成AI（翻訳・文章生成）

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、SNS投稿から食品需要分析】この仕組み　#フードロス　対策にも使えないか？～伊藤忠商事はSNSの投稿内容などから消費者の好みの変化を分析するAIシステムの提供開始へ。食品メーカーの商品開発活用への需要を見込む。SNS向けの広告作成の代行事業なども手がけるhttps://t.co/xadIwJH9fH

— Indei　Kazumi (@noah_ch) October 3, 2024

導入前の課題	・消費者の声を人手で収集・分析するのに時間がかかる ・トレンド把握が遅れがち
導入後の成果	・SNS投稿を自動収集・分析 ・商品開発やマーケティング施策にリアルタイムで活用
使っているAIのタイプ	・分析AI＋一部生成AI（要約・レポート生成）

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

精密農業に関する取り組みは今後も注目です。 / 【アフリカスタートアップ投資の注目業界：Vol.9】ドローンや衛星画像、AIを用いた精密農業がアフリカの農業を変える可能性 (株式会社PR TIMES) #NewsPicks https://t.co/ydfwShk9MG

— 嵯峨輝幸｜北海道岩見沢市の測量設計 (@GMoushimasu) September 30, 2024

導入前の課題	・果樹の健康状態を人手で確認 ・病害虫対策に時間とコストがかかる
導入後の成果	・ドローン画像をAIで分析し、樹木の状態を可視化 ・1日200ヘクタールをカバーし、作業効率が大幅向上
使っているAIのタイプ	・画像認識AI＋分析AI

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。

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。

棚卸しシートの例	業務名 部門（商品企画／品質管理／製造／販促／事務） 月間の件数 1件あたりの工数（時間） 課題（属人化・時間過多・ミスが多い など） AI導入適合性（◎／◯／△）
AI化しやすい領域	レシピ作成・商品企画案 取扱説明書・作業マニュアルの整備 品質管理の報告書 発注・販促文書の作成 クレーム対応文例の作成 社内問い合わせ（アレルギー表記・食品表示ルール など）
失敗ポイント（よくある例）	「現場の悩みを拾わず、企画部だけで導入範囲を決めてしまう」結果として使われないケースが非常に多い。

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。

PoCに向く領域	商品説明文の生成 マニュアルの平文化・翻訳（多言語対応） 品質管理レポートの自動生成 商品開発アイデアの生成 社内FAQチャットボット
PoCで確認すべきポイント	工数削減はどれくらい見込めるか 誤情報の有無（アレルギー表記ミスなど） 現場担当者が継続して使えるか
注意点	アレルゲン・食品表示の誤生成は致命的なので、必ず人による二重チェック体制を入れる。

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。

ガイドラインに含めるべき項目	アレルギー・食品表示に関する出力は必ず人が確認する 生成した文章・画像はそのまま公開しない 個人情報を入力しない 社内で推奨するモデル（GPT-4.1 / Gemini 2.5 / Claude 3.5 / Llama 3等）を明示
教育のポイント	部門別でプロンプトのテンプレートを共有 良い例／悪い例を比較して説明 継続的にアップデートする仕組みを作る

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。

食品業界で使えるKPI例	廃棄率の改善（例：恵方巻、デイリー品の需要予測） ロス率の低減（例：月間ロス率の前年比改善） 発注精度の向上（需要予測AIと併用） 作業工数の削減（品質レポート、マニュアル整備など） 問い合わせ対応時間の短縮 販促・SNS運用のアウトプット量の増加
よくある失敗例	効果測定指標が曖昧で、結局AIが役に立ったか判断できない

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。

食品企業で横展開しやすい領域	商品企画 → 品質管理 → 物流 → 販売 → コールセンター 国内部門 → 海外部門（多言語対応が必要） 本部 → 店舗（マニュアル生成・問い合わせ対応）
ポイント	成果が出た部門のプロンプト・ノウハウを標準化して共有 各部門での「AI担当」を選定して運用定着を図る 全社共通のAIポータル（社内ChatGPT）を整備すると効率が高い

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。

重要なLLM	GPT-4.1（OpenAI） Gemini 2.5（Google） Claude 3.5（Anthropic） Llama 3（Meta） ※オンプレ運用可

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。

主な特徴	・長文処理に強く、レシピ・仕様書・規格書などの大量テキストを一度に処理できる ・文章生成の品質が高く、表記ゆれや構造化の精度が向上 ・従来より低コストかつ高速 ・マルチモーダル対応のため、画像（ラベル・商品の写真）と組み合わせた判断が可能
具体的な使いどころ	・​​レシピ・新商品企画案の自動生成 → 味の方向性、ターゲット層、価格帯を指定して複数案を生成 ・社内報告書・レポートの自動生成 → 試作レビュー、品質管理レポート、月次営業資料など ・問い合わせ対応（FAQ自動生成） → アレルギー情報、保存方法、調理方法など ・マニュアル・教育資料の整備 → 手順書の簡易化、平文化、章立て整理 ・多言語対応（輸出食品向け） → 英語・中国語・韓国語のラベル案、商品説明文の生成

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。

種類	特徴	想定用途	備考
Gemini 2.5（Google）	マルチモーダル ・超長コンテキスト ・Google Workspaceとの連携性	・売上データ × 天候 × SNS投稿をまとめて分析 ・商品画像＋説明文＋競合データを同時に解析 ・Googleスプレッドシートやドキュメントとの自動連携 ・レシピ写真の読み取り・要約	大量データを一気に読み込み、複数形式の情報を統合分析する能力は食品小売・外食チェーン向き。
Claude 3.5（Anthropic）	安全性が高く、文書要約・推論に非常に強い	・海外の食品規制・原材料規制の要点要約 ・契約書レビュー（輸出入・OEM契約） ・お客様相談室などのクレーム対応マニュアル整備 ・大量データのリスク分析	法務・経営企画・管理部門における文書業務との相性が良い。
Llama 3 などオンプレ向けオープンモデル	・基幹データがクラウドに出ない ・自社サーバー／工場ネットワーク内で運用 ・カスタマイズ可能	・工場内のクローズド環境で使うレシピ検索チャットボット ・原材料情報・製造記録を統合したRAG（社内検索AI） ・品質クレームの社内ナレッジベース ・監査・トレーサビリティ資料の検索自動化	製造業で重要な「情報を外部に出さない」要件を満たせる数少ない選択肢として注目

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。

利用シーン	プロンプト（ペルソナ・制約条件・出力形式つき）
新商品の企画案生成	ペルソナ： 商品企画担当者 制約条件： ターゲット・価格帯・トレンドを反映 出力形式： 箇条書き・理由つき あなたは食品メーカーのマーケティング担当者です。 ターゲットは「20〜30代女性」、価格帯は「税込180〜250円」、トレンドは「高たんぱく × 低糖質」です。 この条件で、コンビニ向け新商品の企画案を5つ提案してください。各案に商品名・コンセプト・想定原材料・差別化ポイントを記載してください。
既存商品の改善案	ペルソナ： 商品企画コンサルタント 制約条件： 味・包装・ターゲット・価格を含める 出力形式： 箇条書き 以下の商品をリニューアルする改善案を、味・包装・ターゲット・価格の観点で提案してください。 【商品名】：濃厚チーズラスク
海外市場向け企画	ペルソナ： 海外商品開発の専門家 制約条件： 国ごとの嗜好を反映 出力形式： 表形式 あなたは海外向け食品企画の専門家です。 「カップ麺」をアジア3カ国に展開する場合、各国の嗜好に合わせたフレーバー案と想定価格を表形式でまとめてください。

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。

利用シーン	プロンプト
条件指定レシピ生成	ペルソナ： フードコーディネーター 制約条件： 高たんぱく・低脂質・15分以内 出力形式： レシピ形式 あなたはプロのフードコーディネーターです。 「高たんぱく・低脂質・15分以内」で作れる主菜レシピを3つ提案してください。 材料・分量・作り方・栄養ポイントも記載してください。
レシピ改善案	ペルソナ： 料理科学の専門家 制約条件： 味・食感・工程の改善 出力形式： 箇条書き 以下のレシピを、味・食感・工程の観点から改善する案を5つ示してください。 【レシピ】：（ここに貼る）
アレルギー対応レシピ	ペルソナ： アレルギー対応シェフ 制約条件： 卵・乳不使用、代替素材を明示 出力形式： レシピ形式 あなたはアレルギー対応の専門シェフです。 卵・乳不使用で「クリームパスタ風」のレシピを作ってください。 代替素材と調理上の注意点も記載してください。

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。

利用シーン	プロンプト
品質トラブル報告書	ペルソナ： 品質管理担当 制約条件： 事実のみ、憶測禁止 出力形式： 報告書形式 あなたは食品工場の品質管理担当です。 以下の事象について、事実のみを使い一次報告書を作成してください。 【事象】：○○
原因候補の整理	ペルソナ： 品質管理アナリスト 制約条件： 原料・工程・包装・物流の分類で整理 出力形式： 箇条書き 以下の異物混入について、一般的に考えられる原因候補を「原料」「工程」「包装」「物流」で整理してください。 【事象】：○○
クレーム返信文生成	ペルソナ： お客様相談室担当 制約条件： 謝罪・事実・再発防止を必須 出力形式： メール形式 あなたは食品メーカーのお客様相談室担当です。 以下のクレームに対して、丁寧な返信文を作成してください。 【内容】：○○

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。

利用シーン	プロンプト
手順書の作成	ペルソナ： 手順書閲覧者 制約条件： 平文化、新人向け 出力形式： 箇条書き手順書 以下の作業内容（動画書き起こし）を、新人向けに理解しやすい手順書として再構成してください。 【内容】：○○
多言語マニュアル	ペルソナ： 外国人スタッフ 制約条件： CEFR A2レベルで簡易化 出力形式： 日本語→英語→中国語 以下の作業手順を、外国人スタッフでも理解できるレベルの平易な文章に書き換え、英語・中国語に翻訳してください。 【手順】：○○
店舗FAQ生成	ペルソナ： 店舗スタッフ 制約条件： 5秒で読める短文 出力形式： FAQ10項目\n新商品の取り扱い方法について、店舗スタッフ向けのFAQを短文で10項目作成してください。

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。

利用シーン	プロンプト
SNS投稿文の生成	ペルソナ： SNS担当者 制約条件： トーン指定・文字数指定 出力形式： 3パターン 新商品「○○」のSNS投稿文を、①自然な語り口 ②機能訴求 ③ユーモア混じり の3種類で作成してください。（各80〜120文字）
料理写真のキャプション	ペルソナ： SNSライター 制約条件： 食欲を刺激する表現 出力形式： 3案\n以下の料理写真のキャプションを3つ作成してください。 【写真の説明】：○○
ハッシュタグ戦略案	ペルソナ： SNSマーケ担当 制約条件： ニッチ〜ビッグワードの3階層 出力形式： 3セット 新商品「○○」のInstagramハッシュタグ戦略を、 ①ニッチ ②ミドル ③ビッグ の3セットに分けて提案してください。

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？