Circlia、味覚データと生成AIで食品の商品開発を支援

株式会社Circliaは、味覚などの感覚を可視化するAIプラットフォーム「TASTE SIGNAL」の実証実験を始めました。
来店客が商品を5つの軸で評価し、蓄積データをもとに生成AIが次回試作の方向性を提案します。
福岡市の店舗とECで展開するクッキー缶を対象に、商品開発への活用を検証します。

記事の概要

TASTE SIGNALでは、商品を味わった来店客が甘さ、塩味、食感、香ばしさ、後味の5軸で官能評価を行います。
あわせて、「またお金を払いたいか」を4段階で回答してもらいます。
蓄積した評価データを、リピート意向の高い群と低い群で比較し、評価傾向の違いを可視化します。
さらに、実データをもとに生成AIが、次回試作に向けた配合の方向性を提案します。
現時点では、AIが蓄積されたデータから商品開発の仮説を言語化する段階です。
同社は「試食→官能評価→購買意向→配合変更→再評価」のサイクルを継続的に蓄積する方針です。
先行販売したクッキー缶は100缶が即日完売し、再開後の予約には順番待ちが発生しています。
今後は大学などの研究機関や、食品・香粧品事業者との連携も視野に入れます。

記事のポイント

1. 5軸で味覚を数値化： 来店客が甘さや塩味、食感、香ばしさ、後味を評価し、購買意向も4段階で収集します。
2. 生成AIが試作を提案： 実際の評価データを高意向群と低意向群で比較し、次回試作の配合方向を提案します。
3. 食品事業者向けに提供： 評価データの取得からレポートまでを、Instagramの企画・制作支援と組み合わせて提供します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 商品改良の判断を担当者の感覚だけに委ねず、購買意向と評価軸の差分から次の試作仮説を組み立てられます。継続的に評価を集め、配合変更後の変化まで追える運用設計が重要になりそうです。
• 食品・香粧品事業者： 自社商品の味や香りに関する一次データを蓄積できれば、外部調査や経験に依存した開発との差別化につながる可能性があります。評価対象とデータを継続的に増やせるかが、活用範囲を左右すると考えられます。
• AIサービス提供者： 生成AIの提案精度を高めるには、一般的な知識だけでなく、実際の利用者評価を継続取得する仕組みが必要だと示唆されます。現時点は仮説の言語化段階のため、提案と再評価の結果を検証する設計が求められそうです。

このニュースの背景

食品・香粧品の商品開発では、社内テイスティングや外部リサーチが使われてきましたが、小規模事業者では継続的な評価の収集・分析が難しい状況でした。
「おいしい」「良い香り」といった感覚的な評価は、担当者の経験や勘に依存しやすく、次の試作に活用できるデータとして蓄積されにくい課題があります。
既存の生成AIは、実際に測定された感覚データを持たなければ、味や香りについて根拠のある提案を返せません。
こうした一次データの不足に対し、共通フォーマットで評価を継続し、試作と再評価の変化まで蓄積する仕組みが検証されています。

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