食品・飲料業界におけるAI市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 13.39 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 67.73 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 38.30% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | アジア太平洋 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor Intelligenceによる食品・飲料業界におけるAI市場分析
食品・飲料業界におけるAI市場規模は2025年に133億9,000万米ドルと推定され、予測期間（2025年～2030年）中に年平均成長率38.30%で2030年には677億3,000万米ドルに達すると予想されています。
コンピュータビジョン、ロボティクス、予測分析への投資急増により、加工業者は労働力不足の解決、厳格な安全基準への準拠、廃棄物削減を実現し、大手レストランチェーンはチケット価値と顧客維持率を向上させるパーソナライゼーションエンジンを展開しています。市場の勢いは、スマートファクトリープロジェクトへの政府資金提供、クラウドプロバイダーが既存のMESプラットフォームにターンキーAIモジュールを組み込むこと、グローバル小売業者がサプライヤーに対する持続可能性スコアカード要件を厳格化することにより増幅されています。競争激化により重点は単発パイロットから企業全体での展開にシフトしており、早期導入企業は既に8～12%の総合設備効率改善と10～15%の在庫廃棄削減を報告しています。成功した展開は現在、アルゴリズム出力を日常の生産制約と整合させることができる熟練プロセスエンジニアへのアクセスに依存しており、メーカーと外食サービス事業者にとってサービスパートナーシップが戦略的必須事項となっています。
主要レポート要点
- コンポーネント別では、ソフトウェアソリューションが2024年に48%の収益シェアでトップとなり、サービスは2030年まで年平均成長率41.6%で拡大すると予測されています。
- 技術別では、コンピュータビジョンが2024年に食品・飲料業界におけるAI市場シェアの42.5%を占有し、ロボティクス・オートメーションが2030年まで年平均成長率42.2%で最速成長を記録しています。
- 用途別では、食品選別・等級分けが2024年に食品・飲料業界におけるAI市場規模の30.2%のシェアを占める一方、予防保全は2030年まで年平均成長率42.3%で進展しています。
- エンドユーザー別では、食品加工メーカーが2024年に37.8%のシェアを保持し、クイックサービス・クラウドキッチンが2030年まで年平均成長率39.8%で最高の成長予測を示しています。
- 地域別では、アジア太平洋地域が2024年に34.1%の収益シェアでトップとなり、2025年～2030年期間中に年平均成長率41.5%で成長すると予測されています。
グローバル食品・飲料業界におけるAI市場動向と洞察
牽引要因影響分析
| 牽引要因 | 年平均成長率予測への（～）%影響 | 地理的関連性 | 影響時期 |
|---|---|---|---|
| AI搭載コンピュータビジョン品質システム | +8.20% | 北米、EU、アジア太平洋 | 中期（2～4年） |
| 予防保全アルゴリズム | +7.50% | アジア太平洋中核、中東・アフリカ波及 | 短期（≤2年） |
| パーソナライズメニュー・プロモーションエンジン | +6.80% | 北米、EU、アジア太平洋 | 中期（2～4年） |
| 生成AI レシピ再設計 | +5.90% | グローバル、多国籍企業主導 | 長期（≥4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
AI搭載コンピュータビジョンシステムが食肉、青果、ベーカリーラインの不良率を25%以上削減
リアルタイム機械ビジョンは現在、手動検査員が見逃す微細な傷を検知し、初回合格率を向上させ、スクラップを削減しています。精度レベルは95%を超え、工場は半年以内に不良率を2%以下に抑えることができます。加工業者は、ビジョン出力をライン速度と切断パラメータ調整に連携させることで回収を最適化し、さらなる利益を得ています。例えば、Chick-fil-Aのレモン搾りロボットは、2024年に品質を標準化しながら10,000労働時間を節約しました[1]Kelly Gilblom, "Chick-fil-A Turns to Robots for Lemon Prep," Bloomberg, bloomberg.com。これらの利点は、わずかな品質向上が大幅な利益保護につながる高スループット事業で最も効果を発揮します。
予防保全アルゴリズムが計画外ダウンタイムを抑制し、OEEを8～12%向上
AIモデルは振動と音響シグネチャを分析し、保守チームに2～4週間のリードタイムを提供して介入を計画し、緊急停止に伴う1時間あたり5万米ドルの損失を回避します。センサー駆動のデジタルツインを導入する乳製品工場では、10%の能力向上と65%の変動性削減を報告しています。インフレが部品と労働コストを押し上げる中、ダウンタイム回避の価値は増大し、予防保全は資本集約型ラインにおいて選択的なものから必須のものへと移行しています。
パーソナライズメニュー・プロモーションエンジンがQSRとカフェの平均チケットサイズを15～20%向上
自然言語モデルは過去の注文履歴とリアルタイム在庫を解析して、注文時にカスタマイズされたアップセル提案を提示します。PepsiCoのSmart Cansパイロットは、AI誘導カスタマイゼーションの魅力を実証しました。これらのエンジンを展開するチェーンは、ピーク時のスループットを犠牲にすることなく、より高いバスケット価値と削減されたメニュー複雑性を享受し、原材料価格が変動する中でも売上高成長を支援しています。
生成AIがレシピ再設計サイクルを数ヶ月から数日に短縮し、新製品開発速度を向上
生成アルゴリズムは数千の配合をシミュレーションし、コストのかかるパイロット試験前に感覚受容性を予測します。Coca-Colaはこのアプローチを活用して「Y3000 Zero Sugar」を設計し、開発タイムラインを短縮し、反復コストを40%削減しました。この手法は、従来のR&Dプロセスが変化する消費者嗜好に追いつくのに苦労する低糖、植物由来、アレルゲンフリーニッチをターゲットとするブランドに特に有益です。
制約要因影響分析
| 制約要因 | 年平均成長率予測への（～）%影響 | 地理的関連性 | 影響時期 |
|---|---|---|---|
| 工場あたり500万米ドルを超えるフルスタックAI展開コスト | -4.80% | グローバル、新興市場でより高い | 短期（≤2年） |
| データ所有権とサイバーセキュリティリスク | -3.20% | EU、北米 | 中期（2～4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
フルスタックAI展開は工場あたり500万米ドルを超える可能性があり、中小企業の導入を制限
エッジハードウェア、クラウドライセンス、システム統合に対する高い資本支出により中小企業の制約を受け、コスト不確実性により2025年に加工業者の79%がAIイニシアチブを延期しています[2]Food Processing Editorial Team, "2025 Manufacturing Outlook Survey," foodprocessing.com。モジュラーおよびサブスクリプションモデルは参入障壁を下げますが、資金制約のある環境での取締役会承認にはROI証明が依然として不可欠です。
データ所有権とサイバーセキュリティリスクがクラウドベース展開を阻害
機密配合と消費者データを扱う加工業者は、IP盗用、ランサムウェア、規制処罰を恐れています。EU AI法2024/1689への準拠は、実装サイクルを長引かせる文書化負担を追加します。ベンダーは現在、慎重なクライアントを獲得するためにゼロトラストアーキテクチャとソブリンクラウドオプションを推進しています。
セグメント分析
コンポーネント別：ソフトウェアが機能的深度をリードする中、実装サービスが速度を獲得
ソフトウェアは依然として食品・飲料業界におけるAI市場の中核を担い、レガシーMESおよびPLCレイヤーと容易にインターフェースするモジュラープラットフォームにより2024年に48%の収益を獲得しています。継続的な無線アップデートにより、生産者はラインを停止することなくアルゴリズムを改良でき、稼働時間を維持し、総所有コストを削減できます。しかし、サービスは年平均成長率41.6%でより速く成長しています。これは、汎用AIモデルを工場固有のワークフローに変換し、センサーを校正し、例外処理についてスタッフを訓練できる領域専門家に価値がシフトしているためです。多くの加工業者は現在、測定可能な歩留まりやエネルギー利得に対して統合業者に報酬を与える性能連動手数料でかかる契約を構造化しています。
継続的なスキル不足により第三者専門知識への需要が強化され、主要統合業者は回収期間を短縮するためにクラウドサブスクリプションとともに変更管理プログラムを組み合わせています。その結果、サービスは2030年までにソフトウェアとの収益格差を縮めると予想され、これは実行品質がツール選択を上回るというより広範なセクター見解を反映しています。この収束により、ベンダーはインセンティブを調整し、食品・飲料業界におけるAI市場内で経常収益ストリームを開くアウトカム・アズ・ア・サービス取引に向かっています。
注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に利用可能
技術別：ビジョンシステムが現在を支配、ロボティクスが将来のスケールを提供
コンピュータビジョンスイートは、カメラと高速GPUが最小限の中断で既存コンベヤに接続できるため、42.5%で最大シェアを獲得しました。リアルタイム画像解析は欠陥検出、等級分け、包装検証を自動化し、単一予算サイクル内で目に見えるROIを提供します。逆に、ロボティクス・オートメーションは、加工業者が労働力不足と上昇する衛生基準に直面する中、年平均成長率42.2%を記録しています。協働ロボットは現在、生地の小分け、ボウルの盛り付け、定置洗浄タスクを実行し、パレタイジングとピックアンドプレース操作を超えて自動化対応市場を拡大しています。
ビジョン誘導アームとスマートグリッパーの統合は、ペストリーや新鮮ベリーなどの繊細なアイテムの優しい取り扱いを支援し、プレミアム製品ラインでの使用事例を拡大しています。日本の780万米ドルの調理ロボット助成金などの政府インセンティブが設備投資計画を加速しています。予測期間中、ロボティクス、ビジョン、AIスケジューリングエンジンを融合したハイブリッドセルが食品・飲料業界におけるAI市場全体で工場レイアウト経済学を再定義すると予想されます。
用途別：選別が収益をリード、予防保全が勢いを獲得
食品選別・等級分けは、高いライン速度で異物、色偏差、サイズ不一致を検出する実証済み能力を活用し、食品・飲料業界におけるAI市場で2024年支出の30.2%を占めました。自動排出はリコールを削減しブランド信頼を向上させ、選別をタンパク質、青果、ベーカリーセグメントでの主要投資項目にしています。予防保全は小規模ながら、薄利工場での計画外ダウンタイム1時間が1週間の利益を消去する可能性があるため、年平均成長率42.3%で最速拡大しています。
機械学習モデルは多変量センサーフィードと過去の作業オーダーデータを取り込み、保守クルーに部品交換をアドバイスし、OEEを8～12%向上させます。クラウドダッシュボードは複数工場ネットワーク全体で洞察を共有し、企業エンジニアが資産健全性をベンチマークし、モバイル技術者チームを効率的にスケジュールできるようにします。統合資産性能システムが成熟するにつれ、予防保全は2030年までに食品・飲料業界におけるAI市場規模のより大きな部分を占めると予測されています。
注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に利用可能
エンドユーザー別：加工業者がスケール優位性を保持、QSRが顧客向けイノベーションをリード
食品加工メーカーは2024年支出の37.8%を占め、わずかな効率向上が高ボリュームで乗算される複雑なバッチ・連続操作によって推進されています。これらの企業は既に広範なSCADAレイヤーを運用しており、設定値を改良し、ライン速度をバランスさせる高度解析の自然な候補となっています。しかし、クイックサービスレストランとクラウドキッチンは年平均成長率39.8%で最強の成長を示しています。彼らは推薦エンジン、キッチンディスプレイ予測、自動フライヤーを活用してゲスト体験を向上させ、労働コスト変動を制御しています。
大手QSRグループは超大規模クラウドと提携して生成音声注文とAI駆動クルースケジューリングをパイロットし、待機時間を短縮し、数千の店舗で出力品質を標準化しています。初期の正の指標により、フランチャイジーは集中化データプラットフォームを採用するよう促され、QSRが食品・飲料業界におけるAI市場内で極めて重要な需要推進要因として定着しています。
地域分析
アジア太平洋地域は2024年に34.1%のシェアで食品・飲料業界におけるAI市場をリードし、政府がスマート製造ロードマップを推進し、賃金インフレが手動プロセスを下回る中、年平均成長率41.5%で拡大しています。中国の数十億ドル規模のAIインフラ補助金により、国内OEMが低コストビジョンモジュールを提供可能になり、インドの食品加工インセンティブは追跡可能性のための作物から食卓までのデータを統合するスタートアップを支援しています。地域パイロットは具体的影響を示しています：台湾の茶加工業者はAI対応ラインにより能力を75%向上させ、労働力を半減させ、実用的な導入ペースを示しています。
北米は、Coca-Colaの11億米ドルのMicrosoft合意に代表される企業提携を通じて重要な地位を維持しており、工場に予測品質、需要センシング、生成マーケティングツールを装備しています[3]The Coca-Cola Company, "Coca-Cola and Microsoft Expand Partnership," coca-colacompany.com。規制機関は導入を強化しており、FDAのElsaプラットフォームは機械学習を適用してリスクベース検査スケジューリングを速め、コンプライアンスワークフローにおけるAIへの政策支援を示しています[4]U.S. Food & Drug Administration, "FDA Launches Project Elsa to Advance Food Safety Reviews," fda.gov 。資本予算は規律を保っていますが、取締役会は供給ショックと賃金圧力に対する回復力を強化する実証済みAIモジュールを優先しています。
ヨーロッパは、EU AI法フレームワークの下で厳格な透明性と人間の監視を要求し、野心と慎重さのバランスを取っています。生産者はコンプライアンスを事業許可コストと見なし、炭素フットプリント報告、アレルゲン追跡、歩留まり最適化のためにAIを選択的にパイロットしています。炭素追跡可能製品は北欧スーパーマーケットで5～10%のプレミアムを獲得しており、輸出業者に認定AIシステムの統合を動機づけています。南米とMEA市場は絶対支出で後れを取っていますが、インフラプログラムと知識移転パートナーシップが穀物、カカオ、タンパク質サブセクターでのより速い導入の基盤を築いており、食品・飲料業界におけるAI市場が最終的に世界規模で拡大することを保証しています。
競争環境
競争は産業オートメーション大手、垂直AI専門企業、クラウド超大規模事業者を組み合わせ、サービス統合が独自アルゴリズムを上回ることが多い動的戦場を醸成しています。ABB、Honeywell、Siemensは、既存工場でのシームレス移行を約束し、レガシーPLCポートフォリオにエッジAIチップを組み込んでいます。スタートアップは、電子ノーズ鮮度センシングやアレルゲン検出などのニッチな課題に焦点を当て、その後APIをプラットフォームプレーヤーにライセンスし、機能展開を加速しています。
戦略的提携が力のバランスを再形成しています：Coca-Colaの長期クラウド契約は、Microsoftのマルチモーダルモデルへの優先アクセスを確保し、競合飲料グループに類似のパートナーシップ交渉を迫っています。特許出願は収束トレンドを浮き彫りにしています。Metaの超広帯域食品消費追跡に関する研究は小売業者ロイヤリティデータとインターフェースして栄養アドバイスをパーソナライズする可能性があり、Coca-Colaのリモート微量成分貯蔵特許は現場フレーバーカスタマイゼーション計画を示唆しています。
参入障壁には領域専門知識、検証済み訓練データセット、グローバルサービスフットプリントが含まれます。変更管理、サイバーセキュリティ、規制文書化を組み合わせることができる統合業者はプレミアム手数料を獲得し、シェアを統合しています。上位5サプライヤーがグローバル収益の約45%を占めるため、食品・飲料業界におけるAI市場は適度に集中しており、発酵モニタリングやアレルゲンフリーバッチスケジューリングなどのサービス不足用途でROIを証明できる破壊的企業の余地が残されています。
食品・飲料業界におけるAI業界リーダー
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TOMRA Sorting Solutions AS
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Rockwell Automation Inc.
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ABB Ltd
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Honeywell International Inc.
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Key Technology Inc.
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年2月：Fresh BlendsがAI駆動分析モジュールDataStudioとDynamic Pivotを搭載したクラウドプラットフォームを開始しました。
- 2025年4月：GrubMarketがDelta Fresh Produceを買収し、AI搭載サプライチェーンプラットフォームをメキシコに拡張しました。
- 2025年6月：Tate & LyleがCP Kelcoの18億米ドル買収を完了し、甘味料と強化シナジーを狙いました。
- 2024年4月：Level EquityがAI小売ソフトウェアプロバイダーUpshopを買収しました。
グローバル食品・飲料業界におけるAI市場レポート範囲
人工知能（AI）は、人間のように動作し反応するインテリジェントマシンを作成するプロセスです。目標は、人間のように知的に考えるようにマシンに教えることです。マシンは今日まで、指示されたことを実行してきました。しかし、AIにより、マシンは人間のように考え、行動するようになります。食品加工業界は、さまざまな提供物を向上させ、操作を最適化し、より良い顧客体験を提供するためにAIを活用しています。
食品・飲料市場における人工知能（AI）は、用途（食品選別、消費者エンゲージメント、品質管理、安全性コンプライアンス、生産・包装、保全、その他の用途）、エンドユーザー（ホテル・レストラン、食品加工業界、その他のエンドユーザー）、地域（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ）別にセグメント化されています。
市場規模と予測は、上記すべてのセグメントについて米ドル価値ベースです。
| ハードウェア |
| ソフトウェア |
| サービス |
| 機械学習 |
| コンピュータビジョン |
| 自然言語処理 |
| ロボティクス・オートメーション |
| 食品選別・等級分け |
| 品質管理・安全性コンプライアンス |
| 生産・包装最適化 |
| 予防保全 |
| 消費者エンゲージメント・パーソナライゼーション |
| クイックサービス・クラウドキッチン |
| 在庫・サプライチェーン計画 |
| その他のニッチ用途 |
| 食品加工メーカー |
| 飲料メーカー |
| ホテル・フルサービスレストラン |
| クイックサービス・クラウドキッチン |
| 小売業者・Eコマース食品雑貨店 |
| その他（ケータリング、施設向け食品・飲料） |
| 北米 | アメリカ | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| その他の南米 | ||
| ヨーロッパ | ドイツ | |
| フランス | ||
| イギリス | ||
| イタリア | ||
| その他のヨーロッパ | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| インド | ||
| 日本 | ||
| オーストラリア | ||
| その他のアジア太平洋 | ||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア |
| アラブ首長国連邦 | ||
| その他の中東 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| ナイジェリア | ||
| その他のアフリカ | ||
| コンポーネント別 | ハードウェア | ||
| ソフトウェア | |||
| サービス | |||
| 技術別 | 機械学習 | ||
| コンピュータビジョン | |||
| 自然言語処理 | |||
| ロボティクス・オートメーション | |||
| 用途別 | 食品選別・等級分け | ||
| 品質管理・安全性コンプライアンス | |||
| 生産・包装最適化 | |||
| 予防保全 | |||
| 消費者エンゲージメント・パーソナライゼーション | |||
| クイックサービス・クラウドキッチン | |||
| 在庫・サプライチェーン計画 | |||
| その他のニッチ用途 | |||
| エンドユーザー別 | 食品加工メーカー | ||
| 飲料メーカー | |||
| ホテル・フルサービスレストラン | |||
| クイックサービス・クラウドキッチン | |||
| 小売業者・Eコマース食品雑貨店 | |||
| その他（ケータリング、施設向け食品・飲料） | |||
| 地域別 | 北米 | アメリカ | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南米 | ブラジル | ||
| アルゼンチン | |||
| その他の南米 | |||
| ヨーロッパ | ドイツ | ||
| フランス | |||
| イギリス | |||
| イタリア | |||
| その他のヨーロッパ | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| インド | |||
| 日本 | |||
| オーストラリア | |||
| その他のアジア太平洋 | |||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア | |
| アラブ首長国連邦 | |||
| その他の中東 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| ナイジェリア | |||
| その他のアフリカ | |||
レポートで回答される主要質問
食品・飲料業界におけるAI市場の現在の規模は？
市場は2025年に133億9,000万米ドルで評価され、2030年には677億3,000万米ドルに達し、年平均成長率38.30%を反映すると予測されています。
どのコンポーネントセグメントが最も速く成長していますか？
実装サービスは、加工業者が工場固有のワークフロー用にAIモデルをカスタマイズするための領域専門知識を必要とするため、年平均成長率41.6%で最高成長を記録しています。
予防保全がなぜ勢いを獲得しているのですか？
計画外ダウンタイムコストは1時間あたり5万米ドルを超える可能性があります。AI駆動予防保全は総合設備効率を8～12%向上させ、迅速なROIを提供します。
どの地域が導入をリードしていますか？
アジア太平洋地域は34.1%の市場シェアを保持し、政府のスマートファクトリーインセンティブと持続的な労働圧力に支えられ、年平均成長率41.5%で拡大しています。
クイックサービスレストランはどのようにAIを使用していますか？
QSRは平均チケット価値を15～20%向上させるパーソナライゼーションエンジンと労働コストを抑制する自動キッチンシステムを展開し、セグメントで年平均成長率39.8%を推進しています。
食品加工におけるより広範なAI導入の主な障壁は何ですか？
高い初期コスト、データ所有権の懸念、季節的モデルドリフト、AI精通プロセスエンジニアの不足が主要な課題として残っています。
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