※記事文章内に記載の登壇者の所属、役職などはウェビナー開催時(2023年3月28日時点)のものです
プログラム1「食を取り巻く環境問題」
プログラム2「テクノロジーで切り拓く食の未来」
プログラム3「これからの食の豊かさへの物差し」
美味しさにこだわる不二製油のPBF
中江：
不二製油さんの製品は業務用のものが多く、一般消費者が店頭で見かける機会はあまりないと思うのですが、実は我々の食生活に深く入り込んでいます。まずは会社について教えていただけますか？
長島さん：
不二製油は食品原料や食品の中間素材を作っているメーカーで、主にパームやカカオ、大豆を原料として、油やチョコレート、クリーム、大豆加工素材などを作っている会社です。おそらく皆さんも、一度は当社の製品を口にされたことがあるのではと思います。たとえば、チョコクロワッサンの中に入っているチョコレート、あれが実は当社の製品です。というのも、普通のチョコレートをオーブンで焼くと、熱で溶けて流れ出ます。ですが不二製油の技術を使ったチョコレートは、高温で焼いても溶け出さずに形が残ります。そんな、ちょっと面白い技術や製品を作っている会社になります。
不二製油では、創業以来70年以上にわたって研究を重ねてきた大豆の活用法や油脂とたん白に関する高い技術を用いて、より美味しいPBFの開発に取り組んでいる
中江：
普段我々が口にしている食べ物の中にも、不二製油さんの技術が生かされているということですね。本日のテーマである「食を取り巻く環境問題」に対して、不二製油さんの取り組みについても教えていただけますか？
長島さん：
はい。「PBF」って聞いたことはありますか？
中江：
プラントベースドフード（Plant-Based Food）※、でしょうか？
※プラントベースドフード……植物由来の原料を使用した食品
長島さん：
その通りです。プラントベースドフード、つまり、植物性食品にとても力を入れています。不二製油では創業以来“人のために働く”という価値観を大切にしています。そこには、自社の利益だけでなく、社会と顧客の困りごとを解決していくという思いが込められています。これを象徴する製品が大豆で、創業以来70年以上にわたって大豆の研究をしています。大豆は少ないエネルギーでよく育つので環境負荷がとても低く、また人間に必要な三大栄養素をしっかりと含んでいるので人の健康にもとても良い食べ物です。この大豆が不二製油のPBFの原点です。大豆食品と言うと納豆や豆腐、味噌や醤油が思い浮かぶと思うのですが、それだけではなくて、たとえば大豆でお肉や海産物、乳製品を作ったりして、大豆をいろいろな形に変えていくことで、皆さんの食卓に簡単かつ美味しい大豆製品をお届けできるようにしています。その結果、特別な技術を使った豆乳のクリームやチーズ、バター、大豆ミートを作ったりしています。また、植物性食品をさらに美味しくしていこうということで「グッドヌーン」というブランドを掲げ、不二製油が得意とする油脂とたん白の技術を使ったさらに美味しいPBFを皆さまにお届けしたいと考えています。
中江：
先ほどご紹介いただいた中で、油脂やたん白といったところが美味しさの秘訣になっているのかなと思いますけれど、その辺りに不二製油さんの技術が生かされているということでしょうか？
長島さん：
そうですね。美味しさを実現するのに、油脂とたん白はとても重要な要素になっています。旨味やアミノ酸ってよく聞くと思うのですが、実はたんぱく質を細かく分解していくとペプチドになって、アミノ酸になって、それが旨味の元になると言われています。その旨味を作るものがたん白であり、さらにそれを食べたときに「美味しい」と感じるのは、油脂が味のキャリアになって舌に届くからなので、美味しさに直結するこの二つの技術を持っているところがとても重要だと思っています。
高武：
私は大豆ミートしか知らなかったのですが、ツナとかウニとか、他にも大豆でいろいろ作ることはできますか？
長島さん：
大豆ミートと一言で言っても、たとえば鶏肉、牛肉、豚肉、それぞれのタイプがあります。形も、ひき肉や薄切り肉、ブロック肉のようなのもあり、大豆ミートだけでも70種類以上ありますし、ウニのようなものを作ったりもしています。
マテリアルズインフォマティクスと、香りのデジタル化の融合
中江：
では続きまして高原さんが取り組むマテリアルズインフォマティクス（MI）について伺いたいと思います。
高原：
マテリアルズインフォマティクスは、AIを用いて、実験やシミュレーションデータから材料開発情報を抽出し、工数削減や新規材料開発を実現する技術です。従来は実験に非常に時間がかかるところを、マテリアルズインフォマティクスを導入することで、実験回数の最適化や時間削減、コスト削減ができます。MIとも言われており、既に多岐にわたる分野に適用されています。
MIによる材料開発では、化学、素材、ガラス、食品、医薬品、半導体、精密機器、生活、公共、製造といった多種多様なお客さまと取り組んできました。その中で、私のようなデータサイエンティストが携わるサービスとしては、まず分析支援サービスがあります。分析をして、それをレポート形式でお返しするサービスです。もう一つは、日立のデータサイエンスのノウハウをシステム化したものをお客さま自身でご使用いただき分析をしていただくようなサービスです。適用対象となるデータ例としては、表形式のテーブルデータ、化合物のデータ、画像データ、テキストデータなど多種多様です。これを食品業界に置き換えると、テーブルデータがいわゆるレシピで、化合物データも化学系の材料を使うので適用できます。あとは画像やテキストもたくさん登場すると思いますので、食品業界にもMIを活用していく領域がたくさんあるのではというのが私の思っているところです。
具体的な例として、特性を予測して、所望の特性を満たす原料組み合わせを探すケースをご紹介します。粘度などの食品の物性を用意いただき、所望の粘度を広大な探索空間からAIを用いて探索して見出していきます。たとえば、すごく粘り気のあるものを作りたいときに、すごく粘り気のあるレシピの条件は何か？ということを、AIを使って探索して見いだしていくといったことができます。これにより、実験回数やコストの削減、品質の向上、新しい発見などが見込めます。総括として、多岐に渡るデータでさまざまな取り組みをやってきた知見を踏まえて、食品の領域にもトータルソリューションを提供できるのではと思っています。
食品の領域におけるMIの活用課題として、これまで定性的あるいは官能的に表現されてきたコメントを、定量値に落とし込むことが挙げられた
長島さん：
すごく面白いですね。MIを使いやすい業種、使いにくい業種といった特徴はありますか？
高原：
非常にクリティカルな質問です。食品や消費財はなかなか難しいところが多いかなと思っています。理由としては、いわゆる官能評価が多い領域だと思うからです。「重い」とか「軽い」といった官能的かつ定性的ワードが飛び交っているので、それをいかに定量値に落とし込むか、というところに難しさがあるのではと思います。
長島さん：
そうですね。当社でも、食品でいろいろな実験をして試食をするのですが、定性的なコメントが多くて。「もうちょっと味軽くした方がいいよね」とか「重くした方がいいよね」という話が出るので、そこを定量的に表現していくのはなかなか難しいのですが、そういったところをまずはやっていくということがAI活用の第一歩になるのでしょうか？
高原：
おっしゃる通りだと思いますね。データサイエンスの知見と、たとえば官能評価をしてくださっている人の専門知識、いわゆるドメイン知識の掛け合わせをして、MIの活用を進めていくことが大事なんじゃないかなと思います。
中江：
続きまして、高武さんの取り組みをお伺いしたいと思います。
高武：
私の所属する研究開発グループでは、五感の中でなかなかデジタル化が難しいと言われていた、香り（嗅覚）に注目して香りの識別が可能で小型な光音響式のセンサーに関する研究開発をしております。どんなところに使うのか？というところですが、品質管理や減量管理、開発支援や環境保全、異常検知といった、産業のさまざまなところで使えるようなソリューションを開発し、熟練の現場作業員の方のご支援ができればと思っております。香りの成分を、香りとは全く無縁な光と音で分析しているのですが、電子レンジのマイクロ波を光に変えたような仕組みのセンサーを使っていると思っていただければ良いかと思います。
電子レンジは水の分子にマイクロ波をあてますけれども、我々のセンサーは、香りの分子に特殊な振動現象を起こさせる光を当てて、香りの分子を振動させます。そしてその空気の振動をマイクロフォンで検出する、という仕組みのセンサーです。ガスの分子によって、スペクトルのパターンが変わるのが面白いところです。これで香りの成分や濃度を特定します。我々がセンサーだけを作っても、お客さまに価値提供するのが難しいので、当社のプラットフォームにデータを上げて分析をして、お客さまに提供するところまで一貫して開発を進めており、たとえば遠隔でいまの製造ラインがどうなっているのかを可視化するような取り組みもやっております。
高武のいる研究開発グループでは、香りの分子に特殊な光を当てることで、香りの成分や濃度までも特定できるセンサーを開発中だ
我々のセンサーは、三つの特徴とメリットがあります。一つは、スペクトルの形から、複数の香りの成分が分かります。たとえば大豆でもいろいろ複雑な“におい”がすると思うのですが、それを検出できるという強みもあります。二つ目は濃度が分かること。どのくらい成分を含有しているのかが分かります。三つ目が、光をガスの分子にあてる非接触のセンサーなので、メンテナンスしやすかったり、寿命が長いといったメリットがあります。
どんなところにこのセンサーが使えるのか、具体例を二つほど示します。一つは、醸造タンクにセンサーを取り付けて、発酵臭のスペクトルの変化を経時的に追うことで、良い香りがするときの製造条件が分かったり、逆に何か変なスペクトルが出た時は原因がこれだとか、そういったところで遠隔監視の補助になれたらと思っています。もう一つは、香りによる原料のナンバリングです。たとえばブドウでも、フランス産とかイタリア産とか、産地によっていろいろ特徴があると思います。その特徴をそれぞれデータベース化して、製造するときにフィードバックをかけて、ここから仕入れたものがこうなるなどと特徴づけをして、この時期ならここから取り寄せたらいいとかいったことができればと考えています。
長島さん：
香りって、美味しさを作り出す上で非常に重要な要素ですよね。とはいえなかなか定量化ができない。先ほどの、味が軽い、重い、と似たような形で、「この香りは○○のような匂いがするね」と定性的な表現が中心になるので、そこが定量的にできるのはとても面白い技術だなと思います。こういったものを使っていくと、たとえばヨーロッパで食べられているチョコはこういう香りの波形だから、日本で食べられているチョコをここに近づけていこう、と香りをベースにしてアプローチすることもできるようになるんですか？
高武：
できるようになると思います。たとえばヨーロッパのチョコレートのスペクトルを見て日本のものと比べると、ヨーロッパのものにはこういうスペクトルが特徴的に出ているから何かを加えよう、とか。そういったもので近づけていける世界になればいいなと思っています。
長島さん：
その時に加えたり引いたりする、その成分まで分析ができるものですか？
高武：
はい、このセンサーはスペクトルの形から、どのガスが入っているかというのも原理的に特定できます。そこから、香りの足し算引き算は難しいと思うので、MIをうまく使いながら「こう作ったらできるよ」と提示できる世界になるといいなと思っています。
長島さん：
面白いですね。
中江：
いま、MIと香りセンサーを掛け合わせる話が出ましたが、高原さんいかがですか？
高原：
非常に相性がいいなと思いました。まずスペクトルのデータですが、実はMIの中でも現在非常にホットな領域です。従来、人がこれを分析しようと思うと手間がかかるので、それをAIでやっていこうという動きがあります。AIを使うときは、たとえばヨーロッパのチョコレートならではの特徴を抽出するときにその特徴量化が非常に大事なのですが、データサイエンス的な観点、材料のドメインの観点、そしてこういった香りセンサーのような新たな技術的な観点といったものを全て掛け合わせると、うまく特徴量化ができて、これまで難しいとされてきた食品業界のAI活用が、もっと進んでいくのではと思いました。
この先、次なる食のトレンドを作り出すのはAIになるかもしれないという議論で盛り上がった
食のテクノロジー化が消費者に与える影響とは
中江：
ここまで、不二製油さんのような食品の供給者側にテクノロジーが与える影響について議論してきました。一方で、消費者側へのインパクトについても議論したいと思います。たとえば不二製油さんによるPBFの開発、これが消費者にとってどういったインパクトを与えるのかということについて何かお考えはありますでしょうか？
長島さん：
PBFに関しては、「これがすごく美味しいから食べたい！」と思って選んでくれる方はまだまだ多くないと思っています。ですから、油脂とたん白で驚きの美味しさを作る、というところを突き詰めていくと、もっともっと美味しいPBFを作ることができて、環境や健康に良いという理由の前に「PBFが美味しいから食べたい！」という世界を作り出せれば、消費者にとっても選択肢が増えていくし、地球や身体に良いことがポジティブに実現できるようになっていく。そういったことが、驚きの美味しさを実現することでできていくのではないのかなと思っています。
中江：
環境にいいから、我慢してちょっと美味しくないものを食べる、というのはやっぱり辛いですよね。
長島さん：
食品なので、いくら身体に良いと言われても、やっぱり美味しくないと続かないですね。
中江：
そうですよね。自然にそちらを選べるようになるといいなと思います。一方、香りセンサーについても、消費者一人ひとりの好きな香りとか、嫌いな香りといったものがもしかしたら可視化、定量化できるようになるんじゃないかなと思うのですが、そういったことはどんなインパクトを与えることになりそうでしょうか？
高武：
私の好きな香りのスペクトルはこうだとか、嫌いなのはこうだというのが、スマートフォンなどと連動して分かるようになれば、たとえば不二製油さんのこの商品はこういうスペクトルで、私の好きな香りがするから買ってみようとか、そういった個人に対するマーケティングも、将来的にはできるようになっていくのではと思います。
中江：
そういったことが不二製油さんの研究開発にも生かせていったりする可能性はありますかね？
長島さん：
食品においては香りがとても重要な要素で、でも定量化が難しく、どうしても人の感覚に頼っているところがありますので、そこをこういった一つの基準で見ていけるというのは、研究の効率化や、新しいもの作りをしていく点でも、とても有用な技術になるなと思います。
食の領域で重要とされる要素の中には数値化が難しいものが多く含まれるが、ここを定量化することで研究開発の効率化が進む可能性がある、と日立の技術に期待を寄せる長島さん
中江：
高原さんの携わっているMIは、消費者や生活者に対してどういった影響を与えるでしょうか？
高原：
いま話題に上っていた個人の香りの好みとかそういったもののデータベースができれば、それを利用してMIをしてみようとなるので、そこは非常に掛け合わせが楽しそうだと思いました。もう一つは、市場分析やトレンド分析は食品業界で非常に大事になってくるところだと思うのですがそういったところでのMIの活用が見込めるんじゃないかなと思いました。
長島さん：
食品業界はどんどんトレンドのサイクルが早くなっているところがありますので、いま流行っているもの、これから流行るものが、スピーディーに分析できるようになると、食品メーカーとしてはとても嬉しいですし、さらに一歩行くと、トレンドを作るところまでいけるかもしれないですね。
高原：
トレンドにAIでメスを入れていけるようになると、非常に刺激的な取り組みだなと思うので、その際はぜひ一緒に取り組みができればと思います。
中江：
このプログラムでは不二製油さんと日立製作所、それぞれのテクノロジーを持ち寄ることで、食に関する社会課題の解決にどういった貢献ができそうかといったことについて議論をしてきました。不二製油さんは驚きの美味しさを持つPBFの開発といった、課題の真っただ中の領域に取り組まれていると思います。一方で日立は、不二製油さんのそうした取り組みを加速していきたいと考えており、本日はその例として、マテリアルズインフォマティクスと香りセンサーについて、それらを活用する可能性を議論させていただきました。食分野に適用するにはまだまだこんな課題がありますよ、といった話も出てきましたけれども、将来的に消費者一人一人の食に関する選択肢を広げる、無理せずPBFを手に取る、そういった社会に繋がるようなことができればいいなと思っております。
長島 慎
不二製油グループ本社株式会社 未来創造研究所 マネージャー
2014年に不二製油入社。新豆乳素材（USS製法・大豆ミート）のマーケティング・PR業務に従事。大豆をおいしく、たのしく、ヘルシーに食生活にプラスするまめプラス活動を推進。2018年より未来創造研究所にて持続可能な社会を実現する技術テーマの創出、社会実装のための仕組みづくりに従事。
高原 渉
日立製作所 社会ビジネスユニット 公共システム事業部
公共基盤ソリューション本部 デジタルソリューション推進部 技師
大学院では材料工学を専攻。メーカーでのマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用した材料開発業務を経て、日立製作所入社。現在は、MI を活用した材料開発ソリューションの拡販・推進に従事。データサイエンティストとして、テーブル・画像・テキストなど幅広いデータを取り扱いながら、化学/製薬/消費財など様々な分野のお客様との協創活動に取り組む。Qiita×日立製作所でのデータサイエンスイベントや人工知能学会ワークショップなどにも登壇。趣味はデータ分析で、プライベートでデータ分析コンペなどに参加している。Nishika主催の材料の物性予測コンペ3位。Kaggleでは、テーブル・画像・テキストのそれぞれのタスクで入賞歴有。Kaggle Expert。日本ディープラーニング協会E資格2021#1、G検定2020#1。MI関連論文にて論文賞受賞歴有。
高武 直弘
日立製作所研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部
計測インテグレーションイノベーションセンタ エッジコンピューティング研究部
2014年 株式会社日立製作所に入社後、中央研究所にて大規模データセンタ向けの超高速トランシーバIC、高周波・光実装技術の研究開発に従事。2019年より、光音響現象と高感度回路・高密度実装技術を融合した光音響式香りセンサーの研究開発を立ち上げ、現在に至る。
中江 達哉
日立製作所研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部
デザインセンタ 社会課題協創研究部 リーダ主任研究員
2004年 株式会社日立製作所に入社。システム開発研究所、横浜研究所において、金融分野とヘルスケア分野の新サービス創生に従事。その後、社会イノベーション協創センタにて、研究ユニットリーダとしてヘルスケア、街づくり、消防関連のソリューション開発をリードし、現在に至る。
プログラム1「食を取り巻く環境問題」
プログラム2「テクノロジーで切り拓く食の未来」
プログラム3「これからの食の豊かさへの物差し」
