人々は好き嫌いになってしまった。 私たちの祖先は食べるものは何でも食べましたが、現代のホモサピエンスは、必要に応じてストリートフード価格でグルメ料理を期待しています。 気味の悪い消費者の嗜好を満たすために、食品飲料（F＆B）企業 人工知能を探している 新製品の拡張と収益性の維持に役立ちます。 これらのスマートブランドは、物流、人材、コンプライアンス、顧客経験をハッキングしているかどうかにかかわらず、AIがどのように急速に動く消費財（FMCG）の生産、パッケージ化、保管、流通、販売、消費に影響を与えるかを認識しています。 人工知能および機械学習は、消費者パッケージ商品（CPG）および食品および飲料産業を根本的に変えている。
消費者の期待を抱くという課題の他に、確立された食品飲料会社もまた、グローバルなコングロマリットから地元の職人の提供者に向かう顧客の傾向の変化に直面している。 消費者は、「手作り」の経験のためにもっと多くのお金を払う意欲を示しているだけでなく、家庭料理や工芸醸造のDIY準備の傾向にも巻き込まれています。
「CPGは一般的に、この完璧な嵐に直面しています。そこでは、活動家の投資家はマージンが大きく期待され、消費者はより質の高いテーラーメイド製品をより良いサービスと期待しています…」とBen Stiller氏はインタビューで述べています トップボート 。 （Stillerは、デジタル変換とアナリティクスを担当しています デロイトの消費財事業 ）CPG（またはFMCG）スペースの多くのプレイヤーが、オートメーションを超えて、ビッグデータ、機械学習、およびその他の人工知能のより難解な分野に向かうのは不思議ではありません。
トラブルの味
消費者は口蓋や財布への影響を考慮して食品を判断しますが、消費力のある成功した食品ブランドには、キラーレシピ以上のものが必要です。 次の課題のいずれかが、CPG企業がイノベーションのスピードアップと維持を試みる中で、
- 製品の設計と仕様（またはレシピ）
- 製品を作るための原材料（または原料）
- 生産規模を拡大するための設備、工具、機械
- 会社が製品を組み立て/処理する会場（加工工場、工場フロアなど）
- 安全性と品質管理の実装
- 政府/国際規制基準（健康、環境、安全、財政、ゾーニングなど）
- 製品パッケージングおよび追跡システム
- 保管と流通の在庫管理
- 配送のための物流と輸送
- マーケティングと広報
- 販売パートナーおよび仲介業者との長期契約
- バックオフィス業務
- ブランドのサプライチェーン、製造、ロジスティクスのプロセスに沿った販売および注文追跡
これは長い問題のリストですね。 上述したすべての可能性のある障害点に留意することに加えて、食品および飲料企業は、問題の製品が小売業者に渡され、もはや制御できなくなった場合でも、汚染および腐敗のような重大なリスクを軽減する必要があります。
AIは魔法のエリクサーになりますか？
シャンプー、ソーダ、マヨネーズは毎日の製品かもしれませんが、CPG製品の生産と消費の背後にあるインフラストラクチャは想像以上に複雑です。
「材料と材料が建物や組立ラインに入って製品を作ると、それが挑戦の始まりです」と明らかにした リーディング2Lean CEOのKeith Barr。 「マシンは、特定の方法で動作するように設計されていました。 何かがその方法を実行するための正確な基準を満たしていない場合（例えば、材料が時間内に表示されない、または規格外であるなど）、それらは実行されません。 そして、停止するときには手動で停止して修正する必要があります」もう一つの課題は、古い工場にはセンサと追跡機器がないため、これらの異常はログに記録されず、したがって食品生産プロセスに悩まされています。
Leading2Leanは、合理化された製造ソフトウェアとクラウドベースのソリューションの開発者であり、データアナリティクスを通じて持続可能なプロセス改善を実現します。 オハイオ州に本社を置く専門食品メーカーLakeview Farmsは、データ分析を使用して、ライン停止時間（34％）、機器修理費用（15％）、労働者の時間外労働時間率（17％ポイント）の大幅な削減を実現しました。 。
CPGの分野では、Barrの会社のようなオートメーションとAI主導のソリューションの提供者を求める圧力は、いくつかの要因に左右されます。
- 関与するマーケティングチャネルと流通チャネルがさらにあります。
- 競争は活発で残酷になっています。
- すべての部門で統一された同期データがエラー、ダウンタイム、およびコストを削減します。
- ビジネスプロセスの全段階にわたる可視性は、競争上の主要な利点となります。
- 顧客の行動や市場動向に関するリアルタイムのデータは、将来の実績のある企業に役立ちます。
サーバとIoTシステムの副社長兼ゼネラルマネージャであるDr. Tom Bradicichは、 ヒューレットパッカードエンタープライズ 「顧客はビジネスを止めることができないため、同時に作業を改善しながら作業を続ける方法に挑戦しています。」
Bradicichは現在、F＆Bの大手CPG企業と協力して生産に新しい技術を組み込んでおり、人的ミスや品質の高騰、販売の増加を劇的に減らすために、オートメーション、エッジコンピューティング、 彼のチームは現在、費用を削減し、より少ないエネルギーとスペースを必要とする、より信頼性の高い生産環境を確立することを目指す「Converged Edged Systems」という新しい製品クラスを展開しています。
オートメーションオプションのビュッフェ
エンタープライズは、ゲームやデートから銀行や医療に至るまで、AIを使って課題に取り組んでいます。 SAPのコンシューマーインダストリーのグローバル統括責任者であるLori Mitchell-Keller氏によると、幅広いアプリケーションにもかかわらず、F＆B企業は特定の使用事例に固執する傾向があります。
Mitchell-Keller氏は、クライアントがSAPの新しいLeonardo Machine Learning Foundationの機能をどのように利用しているのかを説明し、F＆B企業のフロントエンドプロセスおよびバックエンドプロセスにプラスの影響を与える重要なAIアプリケーションを挙げています。
- シェルフ管理 。 F＆B小売業者は在庫管理を自動化するためにAIを使用します。 1つの使用例は、店舗の棚の写真を撮って、欠落しているか間違っている品物を自動的に検出する機械学習プロセスを開始し、ステークホルダーに再補充または訂正を通知することです。
- 画像ベースの調達 。 AIおよび画像認識技術は、調達プロセスを容易にし、注文を送信するのにかかる時間を短縮することができます。 従業員は、アイテムの写真を撮って、正確なアイテムまたは同等の製品の自動データベース検索をアクティブにすることができます。
- パーソナライズされたカスタマーサービス 。 企業は、自然言語処理と機械学習によるチャットボットや音声アシスタントを使用して、消費者のショッピングデータと履歴を利用して、パーソナライズされたパーソナライズされた顧客サービスエクスペリエンスを提供することができます。
- 消費者関与の強化 。 CPGプレーヤーはAIを使用して、視聴者との強い共感を維持することができます。 ソーシャルメディアの会話を綿密に監視することで、企業はAIを使用して消費者データを分析し、肯定的な経験を築くだけでなく、新製品ラインの開発と設計において重要な感情や行動を特定することができます。
いくつかのCPG企業は、財務および販売計画、化学/汚染物質モニタリング、事務処理業務の自動化などの分野ですでにAIを導入しています。
変化に窒息：AI導入の課題
オプションのフルプレートを持つことは魅力的に見えるかもしれませんが、潜在的な採用者は数多くの課題に直面しています。 既に利益率が薄い中、F＆B企業は、AIへの投資に関して、GoogleやAmazonなどの企業の深いポケットを持っていない。
ビルドするか購入するかは別の重要な決定です。 理想的な世界では、F＆Bブランドは、自社のユニークなニーズを反映した緊密に統合された社内技術を構築します。 現実の世界では、AIの才能のための戦いは非常に厳しいので、 6億5,000万ドル超 望ましい候補者を募るために毎年。 確立されたデータ分析機能を持つ企業と有能な社内開発者のチームは、自社のAIプラットフォームを安全に構築することができます。 そのようなリソースのない人は、明確に定義されたニーズ、目標、予算に基づいてソリューションとプロバイダーを探し出す必要があります。
完璧なベンダーを発見したF＆B企業であっても、新しいAIシステムを既存のテクノロジースタックに統合することは、特に断片化されたシステムを持つ大企業にとっては頭痛になる可能性があります。 ロジスティクス技術会社の製品管理担当エグゼクティブバイスプレジデント、ケン・ウッド デカルト、 「システムを結線するのは苦労します。顧客が一貫してそれを伝えます。 ベンダーが多いほど、プロジェクトは難しくなります。 より多くのシステムをまとめる必要があるほど、より高価で時間がかかります。
最終的な課題はAI技術そのものであり、業界には少なくとも2つの課題があります。 適切な専有データがなければ、F＆B社は、実行する機械学習モデルを構築することができない可能性がある。 Matt Talbot、CEO GoSpotCheck PepsiCo、Dannon、およびAnheuser-Buschは、GoSpotCheckのAI対応インベントリソフトウェアを使用して、サプライチェーンの効率を最大化し、営業担当者にビジネスの洞察を提供しています。
食べ物と飲み物の会社は秘密のレシピを激しく守ることが知られていますが、機械学習モデルは謎ではありません。 残念ながら、適切なデータであっても、市場に出回っている多くのAIソリューションはブラックボックスのように機能します。 F＆Bの役員は、アルゴリズムがどのように意思決定を行っているかを明確かつ透明にすることなく、技術が本当に価値を付加しているかどうか、そして付加価値がどの程度持続可能であるかを判断するのは困難です。
近年、CPG企業は鈍い成長を遂げています。 2013年から2016年にかけて、業界は成長しました 1.8％未満 毎年、平均して F＆B企業は、コストを削減し、収益を伸ばし、消費者の動向に即した新しいイノベーションに投資しなければなりません。 そうする人は、別の日に生きるために生きているかもしれません。 そうでない人は、Amazonのような技術的な巨人に取って代わっているかもしれません。
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Marlene Jiaは Metamaven 、フォーチュン500企業のためのビジネスと収入を成長させるAIを使用している会社。 彼女はまた、 応用AIブック：ビジネスリーダーのためのハンドブック 。
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