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人工知能スタートアップ取締役 橋崎良哉のブログ(はてな)

人工知能スタートアップ エッジコンサルティング株式会社 橋崎のブログ(http://yoshiyah.com/)のはてな版(コピー)です。

【新規事業/取り組みアイデア】食品添加物業界×人工知能(自然言語処理)

今日は、食品添加物×人工知能自然言語処理)です。

■なんで新規アイデア考えてるの? 新規アイデア作成のためのシートの公開もしています

http://yoshiyah.com/%E6%96%B0%E8%A6%8F%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%83%87%E3%82%A2%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%A8%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%AB/

では以下今日のアイデアです。


【市場整理】

そもそも食品添加物でどんなもの?

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出所:http://www.azu-chan.com/2015/11/02/food-additive-2/

食品添加物の市場規模は1兆円ほどで微増傾向。

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出所 : 食品化学新聞(2012年1月12日付)

食品添加物総覧2010(食品化学新聞社発行)

 

市場の内訳としては以下。

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出所 : 出典:食品化学新聞(2012年1月12日付)

※「甘味料」項目には、異性化糖、水あめ等の糖化製品、「調味料」項目には野菜、畜肉、魚介エキス、魚醤等が含まれている。

甘味料が多くを占め、次に調味料、食品香料と続く。

食品添加物の製品別の生産高としては以下となっており、

ドレッシング類や調理缶・レトルト食品が増加傾向、

ハム類は少なく、フライ類は減少傾向となっている。

添加物2

一方で、消費者の状況を見てみると、加工食品への不安及び、食品添加物への不安が非常に大きいことが分かる。

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出所 : 日本政策金融公庫(2014)「加工食品の表示情報に対する意識」

https://www.jfc.go.jp/n/release/pdf/topics_140916a.pdf

 

ただ、おもしろことが、これだけ食品添加物に不安を覚えているにも関わらず、

同調査において、実際に購入をする上で目視確認をしている質問への回答として、

食品添加物を確認している比率が少ないことである。

SnapCrab_NoName_2016-5-17_9-0-2_No-00

出所 : 日本政策金融公庫(2014)「加工食品の表示情報に対する意識」

https://www.jfc.go.jp/n/release/pdf/topics_140916a.pdf

 

これは、仮説ではあるが、消費者は食品添加物を不安と感じているものの、

専門用語が並ぶ食品添加物を見て判断することが出来ないため、

目視確認までは至っていないということではないだろうか。

 

であるならば、根拠なく、漠然と不安を抱えて食品を食べるというのは何とも気持ちの悪いものである。

 

このようなことから、(決め打ちだが)消費者の不安対象である食品添加物に対して、

何かしら安心材料を与えることが出来るサービスは一定のニーズがありそうだと感じた。

 

上記を踏まえ、以下アイデアを記載する。

 

【ターゲット】

食品添加物に漠然と不安を抱いている消費者

【アイデア内容】

世界の食品添加物情報提供アプリ

【ビジネス詳細】

スマホアプリとして使用

・各国の食品添加物規制内容について、以下で挙げたような情報をスクレイピングし、自然言語処理を行っておくことで、情報を構造化しておく(人工知能という程の話ではないけれど、、、)

・アプリに、商品の食品添加物が掲載されている写真をアップロードするとテキスト認識し、以下の処理を行う

・まずは現状比較として、日本だけで認可がされている食品添加物を抽出し、該当すればアラートをあげる

・また、各国の食品添加物規制状況を定期的に監視し、新たに米国やEU等で規制がされているにも関わらず日本だけ認可がされている食品添加物も随時抽出し、該当すればアラートをあげる

【効用/解決する課題】

・世界各国で認められている食品添加物ということで(少なくとも今は問題ないとして)漠然とした不安を取り除くことが出来る

・新たに危険性が認められたものを認識した上で、自分で食べるかどうか判断が出来る

【インプットデータ】

突合元である日本で使用が認められている食品添加物一覧(厚生労働省)は以下。 http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/shokuhin/syokuten/qa_shohisya.html

 

・詳しくまでは見れていないものの、例えば以下のような各国の規制状況の調査資料及び、

規制状況がアップデートされるリンクが付与されている資料が見つかった。

このあたりを監視し、自然言語処理を行う。

(実際に監視対象となりえるかしっかり内容やデータの形を見るべきだが、時間の関係上割愛)

 

食品添加物規制調査(JETRO

米国 https://www.jetro.go.jp/world/reports/2016/02/b59b65b71d19c3d7.html EU https://www.jetro.go.jp/world/reports/2015/02/234ec18baa5dd767.html UAE https://www.jetro.go.jp/world/reports/2016/02/aef99e59a3163ad7.html オーストラリア https://www.jetro.go.jp/world/reports/2015/02/02ead2aee3b3ef8e.html

【その他関連するアイデア

・上記情報構造化が出来れば、チャットボットとして利用可能

→ある特定の食品添加物の安全性をボットに質問すると、各国の承認状況を教えてくれる 等


今日は以上です。

※30分~1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。