AIの急速な進化、特にジェネレーティブAI技術の出現に伴い、CPGの中でAIの可能性を活用することへの関心が高まっている。この変革は、単に新技術を採用するだけでなく、製品の開発、マーケティング、消費者への提供方法のパラダイムシフトを伴う。
AIのメリットをフルに享受するには、変革の機会を早急に特定し、採用する積極的なアプローチが必要である。AIの発展のペースが速いということは、今日の最先端が明日には標準的な手法になる可能性があるということだ。したがって、CPG企業は、AIの最新の進歩を常に把握し、効率性とイノベーションを促進し、プロセスを合理化し、顧客に価値を創造するために、これらの技術をどのように自社の業務に統合できるかを批判的に評価する必要がある。AIの可能性を考えると、CPG企業にとって、AIが機会を最大化し、行動指向の戦略を提供できる実行可能なユースケースを特定することは緊急かつ極めて重要である。
製品開発ライフサイクルにおけるAI
下図では、新製品開発のライフサイクル全体にわたって、AIが従来の手法を変えることができる分野を特定している。発見、処方、品質分析、サプライチェーン在庫、トレーサビリティなどである。
AIの予測能力は、消費者動向、嗜好、市場ギャップを分析することで、新製品の発想と創造を加速させ、市場導入の成功の可能性を高めることができる。AIの活用は、さまざまな成分の組み合わせの結果を予測することで、製品処方を合理化することができる。また、味や食感を損なうことなく、減糖や減塩など消費者の新たな需要に応えるために、既存製品の配合を見直すこともできる。AI技術は、膨大な化合物データベースをふるいにかけ、望ましい特性を持つ化合物を特定することで、持続可能で費用対効果の高い新規成分の発見を強化することができる。ブライトシードの技術に代表されるように、企業はこれまで未知であり、AIを使わなければそのままだったかもしれない原料を発見することができる。さらに、新製品が調合され、品質分析の準備が整えば、AI支援センサーの導入や、ハイパースペクトルイメージングのその場導入による生産ラインでの不良品の特定など、プロセスを促進するAI支援手法がある。最後に、AIはリスク分析と予測、トレーサビリティ、在庫管理など、サプライチェーン関連のユースケースを強化することができる。
採用戦略
CPGブランドは、AIを効果的に活用できるよう、適切な採用戦略を見極める必要がある。特定のユースケースは、自社開発によって対処するのが最善である可能性があり、企業は独自のAI機能を構築する必要がある。このアプローチでは、多くの場合、データの収集と管理に大きな変革が必要となる。歴史的に、CPGおよび食品企業は、データ収集のためにExcelスプレッドシートのような伝統的な方法に依存してきた。しかし、AIを完全に活用するためには、データ収集を合理化し、データがAIシステムから容易にアクセス可能で利用可能な形式であることを保証する必要がある。 包括的なデータ戦略は、この文脈では不可欠であり、AIの導入を成功させるための基礎となる。
一方、AIスタートアップと外部提携を結ぶ方が有利なシナリオもある。これは特に、企業の中核的な専門分野以外のニッチで革新的な製品の開発を目指すプロジェクトに当てはまる。例えば、伝統的な乳製品メーカーが代替乳製品の開発に乗り出す場合、AIのノウハウをアウトソーシングする方が経済的かもしれない。このような場合、外部の専門家と協力することで、より費用対効果が高く、的を絞った成果を上げることができる。
最終的に、AIはイノベーションを促進する可能性があるが、多くのCPGブランドにとって最も直接的な影響は、業務効率の強化にある。特に大手CPG企業にとっては、30％～50％の効率向上は魅力的な価値提案となる可能性がある。しかし、AI導入に必要な投資規模は、コスト・ベネフィット分析が戦略的優先順位と一致しない中小企業にとっては正当化できないかもしれない。CPGブランドは、自社の業務にAIを統合する複雑さをナビゲートし、そのアプローチが経済的に合理的で、より広範な戦略目標に沿ったものであることを確実にするために、これらのダイナミクスを理解する必要がある。