鮮度管理とは？重要な理由・メリット・導入の注意点・AI活用方法を徹底紹介！

鮮度管理は、主に食品の劣化を防ぎ、消費者の信頼を獲得するだけでなく、企業のコスト削減にも大きく貢献する重要な管理です。近年、AI（人工知能）技術の進化、特に外観検査AIの進歩により、従来よりも鮮度管理の精度や効率が飛躍的に向上しており、注目を集めています。

本記事では、鮮度管理が重要な理由やメリット・デメリット、AIを活用した鮮度管理における最新技術を紹介します。

鮮度管理へAI導入を検討している企業担当者に向けて、AI外観検査のメリットも詳しく解説していますので、ぜひ最後までご覧ください。

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鮮度管理とは？

鮮度管理とは、特に生鮮食品や食品物流において、商品の品質や安全性を維持するために行う管理手法です。食品の品質を保ち、廃棄ロスを減らすために、温度・日付・時間・コストなどの多岐にわたる要素を綿密に管理します。

消費者に安全で美味しい食品を提供するためには、鮮度を保ち続けられる厳密な管理が必要です。

製造ライン等で虫や異物が混入するのを防ぐ異物混入対策と並んで、食品・飲食業界で重要な品質管理スキームです。

鮮度管理の内容

鮮度管理では、主に以下を管理します。

• 温度管理：チルド食品は0～5℃、冷凍食品は-18℃以下といったように、冷蔵庫の温度センサを活用し、食品ごとに適切な温度でリアルタイム管理
• 日付管理：先出し方式などにより、在庫の賞味期限や消費期限を管理
• 品質チェック：定期的な目視・触感・嗅覚による品質チェックを行います。
• 在庫管理：適切な在庫量を維持し、過剰在庫や品切れを防ぐことが重要です。
• 時間管理：配送ルートの最適化やリアルタイム追跡システムなどにより、配送リードタイムを管理
• コスト管理：在庫管理の最適化などにより、在庫・物流コストなど鮮度管理に関するトータルコストを管理

適切な温度での保存や配送の最適化など、上記すべてを徹底して管理することで、食品の品質を保ちながらコストを抑えつつ、効率的な流通を実現します。

鮮度管理と在庫管理の違い

鮮度管理と在庫管理は密接に関連していますが、それぞれ異なる目的と手法を持っています。以下に両者の主な違いを説明します。

食品業界においては鮮度管理と在庫管理は密接に関連しており、両者を統合的に管理することが重要です。例えば、適切な在庫管理により過剰在庫を防ぐことで、商品の鮮度維持にも貢献します。

また、鮮度管理の観点から適切な在庫レベルを設定することで、効果的な在庫管理が可能になります。

したがって、特に食品関連企業では、鮮度管理と在庫管理を相互に補完し合う形で実施することが、品質維持とコスト削減の両立につながります。

関連記事：「AIによる在庫管理と従来型の在庫管理との相違点や導入事例のポイントについて紹介」

鮮度管理を行う6つのメリット

鮮度管理を徹底するメリットは、以下のとおりです。

1. 利益の最大化
2. 提供食品の品質向上
3. 顧客満足度の向上
4. 食品ロスの削減
5. 業務プロセスの効率化
6. 食品安全の確保

鮮度管理を徹底する大きなメリットは、提供する食品や農産物の品質が向上することです。適切な温度や湿度で保管されることで、食品の栄養価や風味が保たれ、顧客満足度の向上が期待できます。

鮮度管理は、食品の品質を維持し、消費者の信頼を得るうえでも重要です。特に生鮮食品は、収穫から消費者に届くまでの時間が短いほど、その新鮮さが保たれます。

適切な鮮度管理が欠如すると、食品の劣化が進み、消費者からのクレームや返品の増加だけでなく、企業の評判や信頼にも悪影響を及ぼす可能性があります。

また、廃棄食品の増加やロスが発生し、コスト面でも無駄が生じるため、企業にとって鮮度管理は利益を守るうえでも不可欠です。

さらに、鮮度管理を徹底することで在庫管理や配送プロセスの無駄がなくなり、鮮度管理に関連する業務全体の効率が向上します。

鮮度管理に活用される技術・方法

近年の鮮度管理では、ITシステムやAIなどさまざまな技術や方法が導入され始めています。以下では、近年特に注目されている主な技術や方法を紹介します。

鮮度管理ITシステム（ワイ・ディ・シー）

デジタル技術を活用した鮮度管理ITシステムにより、在庫状況をリアルタイムで把握し、効率的な出荷や管理が可能です。

例えば株式会社ワイ・ディ・シーの「FreshChecker」は、CSVファイルで商品情報を一括取り込み、スマートフォンを使って商品ごとに賞味期限を簡単に管理できます。このシステムを導入することで、以下のメリットがあります。

• 賞味期限が近づいた商品を優先的にチェック
• 無駄な工数やロスの防止
• 商品単位での期限管理による適切な処分
• 廃棄ロスの最小化

このシステムのように、鮮度管理ITシステムは企業にとって、コスト削減や業務効率化に大きく貢献する有力なツールとなります。

コールドチェーン

コールドチェーンとは、食品が製造されてから消費者に届くまで、すべての流通過程で一貫して適切な低温状態で管理される物流システムのことです。このシステムにより、以下の効果が得られます。

• 食品の品質や安全性の強化
• 生鮮食品や冷凍食品の劣化や廃棄の防止

データロガー（藤田電機）

データロガーは、温度や湿度などの幅広い環境パラメータを自動で測定し、食品の保存状態に影響のある要因を継続的に記録できるIoT機器です。

以下の特徴を持っています。

• 環境変化の時系列データとして把握可能
• 高精度センサによる微細な環境変化の検知
• バッテリー駆動による長時間連続使用
• 専用ソフトウェアとの連携によるデータの可視化や分析

例えば、株式会社藤田電機製作所の「WATCH LOGGER」は、食品業界の厳しい品質管理要求にも対応できるデータロガーです。これにより、冷蔵庫・冷凍庫はもちろん、マイナス80度環境でも温度や湿度、衝撃などのデータを自動記録できます。

データロガーは保管から輸送まで食品の環境を正確に記録し続け、鮮度管理の分析精度の向上に寄与します。

AIがデータロガーのデータを分析し、異常を検知したり、最適な保存条件を提案するシステムも開発されています。例えば、冷蔵トラックに設置された温度センサーがリアルタイムで温度を監視し、AIが問題を検知すればすぐに対応できるシステムが普及しています。

IoTセンサーとAIを組み合わせることで、食品の保存環境をリアルタイムで監視し、最適な状態を維持できます。

関連記事：「センサーの種類や選び方、IoTセンサーとAIを組み合わせたさまざまな産業での活用事例を紹介」

AIによる外観検査（岩手大学）

AIを活用した鮮度管理システム、特に画像認識AIを使用した外観検査は、従来の目視検査に比べて食品の鮮度や品質をスピーディかつ高精度に判別することが可能です。

関連記事：「AIを活用して外観検査を実施するメリット、手順、注意点について解説」

例えば、岩手大学の画像認識ディープラーニングモデルを活用した「魚介類の鮮度判定用画像解析アプリ」では、保存日数の異なるブリなどの画像から鮮度指標を99％以上の正解率で判定することに成功しています。

他にも、大手寿司チェーンのはま寿司では、AIを活用した魚の鮮度管理システムを導入しています。店舗に届いた魚をAIが撮影し、鮮度を0.1単位で数値化します。

AIの外観検査には以下の利点があります。

• 微細な劣化の兆候を瞬時に検出
• 高精度な外観検査の実現
• 人手不足の解消や作業効率の向上

従来の色調管理法などでは見逃されがちな微細な劣化の兆候も瞬時に検出でき、精度の高い外観検査が可能になります。

AIによる需要予測

食品ロス削減のために、AIを活用した需要予測システムの導入も進んでいます。過去のデータや様々な要因を考慮して、食品の品質や鮮度の変化を予測するAIモデルを構築できます。

例えば、気象データと販売データをAIで分析し、天候に応じた需要予測を行うことで、適切な在庫管理を実現しています。

さらに、製造過程で発生するデータをAIが解析し、異常値やパターンを検出することで、早期に品質の問題を発見し、対策を講じることができます。

例えば、大手寿司チェーンのスシローでは、ICタグを活用したビッグデータ分析で、1分後と15分後の需要を予測しています。これにより、適切な量の寿司ネタを準備し、フードロスを削減しています。

スシローの店舗では、エッジAIを活用することで、各店舗のローカルな需要予測をリアルタイムで行っています。これにより、中央サーバーへの負荷を軽減しつつ、より迅速な意思決定が可能になりました。

AI外観検査を鮮度管理に活用するメリット

AI外観検査を鮮度管理に活用することには、多くのメリットがあります。以下では、そのメリットについて紹介します。

管理効率が大幅に向上する

AI外観検査を活用することで、鮮度管理に関連するデータのリアルタイム収集と分析が可能になり、鮮度管理のプロセス全体を最適化できます。

AIは、食品の保存状態や品質に影響を与える温度や湿度などさまざまな要因を常に監視し、そのデータを瞬時に処理します。

これにより、製造や流通の各段階で改善が必要な箇所を即座に特定でき、迅速に対応が可能です。食品の劣化を未然に防ぎ、管理業務の効率を大幅に向上できます。

高精度な鮮度管理を実現

AI外観検査の導入により管理業務が自動化され、人の介入を最小限にできるため、鮮度管理におけるヒューマンエラーを大幅に削減することが可能です。

従来の目視検査では見逃される可能性のある微細な異常や変化も、AI外観検査では高精度に検出できるため、より信頼性の高い品質管理が実現します。

また、AIは24時間365日一定の精度で検査が可能なため、人的リソースの負担を軽減しつつ、長時間鮮度管理の精度を維持できます。

ベテラン従業員の正確な鮮度判定を再現できる

ベテラン従業員の判定技術を新人が身につけるには長い年月を要する一方で、AIが熟練従業員のノウハウデータを学習することで、短期間で正確な鮮度判定を再現できます。

例えば、マグロの鮮度判定を行う職人は高齢化に伴い減少しており、その技術の継承が課題として挙げられます。そこで、電通が公開したディープラーニングの「Tuna Scope」により、マグロの断面画像を使って職人の目利き技術を学習し、1カ月でそのノウハウを再現しました。

「Tuna Scope」は、約4,000本のマグロの断面画像を学習しています。熟練者でも言語化しにくい感覚的な目利きのポイントを独自に解釈し、最低でも10年はかかるとされる職人技を1カ月程度で再現することに成功しました。

この例のように、AI外観検査を鮮度管理へ活用することで、熟練従業員が持つナレッジの蓄積・有効活用が可能となり、技術継承問題の解決につながります。

汎用性が高い

AI外観検査の大きなメリットの一つは、その汎用性の高さです。さまざまな種類の食品や製品に対して、即座に鮮度管理や品質判定を行うことが可能です。

人間の場合、製品や商品の鮮度基準を学習するには多くの時間が必要ですが、AIであればデータを提供するだけで迅速に新しい基準を学習できます。

こAIは一度学習すれば、多様な食品に迅速に適応できるため、幅広く活用できる点が魅力です。

AIによる鮮度管理を導入する際の課題

AI外観検査には多くのメリットがありますが、今後さらに活用領域を広めるうえではいくつか課題も存在します。

1. 質の高い学習データの確保
2. 現場スタッフの適応
3. 結果の説明可能性

まず、質の高い学習データの確保が大きな課題です。AIの検査精度を高めるためには、正確で多量の学習データが求められます。

しかし、温度や湿度、ベテラン従業員の目利き基準など鮮度管理に関するデータの収集は簡単ではありません。

そのため、学習に十分な量のデータを与えられず、AI外観検査の精度が期待より低く、活用に失敗してしまう例も少なくありません。学習データの収集を委託できる会社をこちらで特集していますので併せてご覧ください。

次に、実用化に向けては、スマートフォンなどのモバイル端末への対応が課題として挙げられます。ITシステムに苦手意識がある従業員でも、手軽に利用できるシステムが求められています。

最後に、AIが出力する判定基準や分析内容に対する解釈可能性の確保も重要です。AIがどのように判断しているかを理解できる仕組みがなければ、提供食品の信頼性が損なわれます。

意思決定の透明性を高められるように説明可能なAI (Explainable AI, XAI)のアルゴリズムなどの工夫が必要です。

鮮度管理についてよくある質問まとめ

まとめ

鮮度管理は、食品の品質や安全性を保つために適切な温度・湿度で管理する重要なプロセスです。これにより、食品ロスを減らし、コスト削減や顧客満足度向上に貢献します。

ただし、鮮度管理には設備投資や従業員教育、各システムのランニングコストが必要で、長期的なコスト増加が課題として挙げられます。

しかし、AI外観検査を導入すれば、自動化による効率向上と精度の高い管理を維持しつつ、運用・管理コストの最小化が可能です。自社の鮮度管理の効率性を求めつつ質を高めたい場合は、AI外観検査の導入を検討してみてはいかがでしょうか。