キリンと日立、嗜好データ×AIで商品開発高度化の共同研究 行動科学も活用
2025年12月17日、キリンホールディングスと日立製作所は、消費者の嗜好データとAIを活用した共同研究の開始を発表した。
飲料選択や飲酒行動の要因を解明し、商品開発の高度化と健康増進への貢献を目指す。
嗜好データ×AIで飲料選択の要因を可視化
17日、キリンホールディングスと日立製作所は、2025年12月より、消費者の飲料選択や飲酒行動に影響する要因を科学的に解明する共同研究を開始したことを発表した。
キリンが保有する大規模な消費者嗜好データや成分データと、日立のマルチモーダルAI（※1）や行動科学、デザイン思考を組み合わせる点が特徴である。
飲料の選択は、味や香りといった感覚的要素だけでなく、成分、パッケージ、生活環境など複数の要因が複雑に絡み合って決まる。
一方で、商品開発の初期段階で「選ばれる方向性」や消費者像を高い精度で見立てることは難しいとされてきた。
今回の研究では、キリンの「嗜好プラットフォーム（※2）」を活用し、嗜好調査結果と成分分析値を一元管理した上でAI解析を行う。
これにより、継続的に選ばれやすい味やコンセプトの方向性を可視化し、商品設計に反映できる基盤の構築を目指すとしている。
本共同研究では、商品開発の意思決定高度化に加え、健康や安全に配慮した飲酒行動に関する理解の深化も図るとしている。
行動科学やデザイン思考を活用し、消費者の認知・感情・環境要因の整理・分析を進めることで、適正な飲用行動を促進する施策の検討や、社会全体の健康増進に資する知見の獲得を目指す。
今後、両社は得られた知見を「協創の基盤」とし、商品開発以外の分野や社会課題の解決への応用も視野に入れるとしている。
※1 マルチモーダルAI：テキスト、数値、画像など異なる形式のデータを統合して解析し、より高度な判断を行うAI技術。
※2 嗜好プラットフォーム：キリンが開発した嗜好AI「FJWLA」を含む、嗜好データの収集・分析・活用に関わる一連の解析技術およびデータ基盤を総称した呼称。
商品開発を超える「行動理解基盤」への進化
本取り組みのメリットは、従来は経験や勘に依存しがちだった「選ばれる理由」を、嗜好データとAIによって可視化しようとする点にあるとみられる。
味覚や成分に加え、認知や環境要因まで含めて分析することで、商品企画段階の仮説精度が高まり、開発効率の向上やロス削減につながる可能性がある。
また、飲酒行動を行動科学の観点から捉える試みは、健康配慮型の商品設計を後押しする契機となるだろう。
一方で、嗜好や行動といったセンシティブなデータを扱う以上、分析プロセスの透明性や説明責任が重要な課題として浮上しそうだ。
AIが導き出す示唆の前提条件が不明確な場合、消費者の理解や信頼を損なう懸念も残る。
さらに、データで説明可能な領域と、人の感性や偶発性が作用する領域をどう切り分けるかについても、慎重な運用が求められるだろう。
今後は、商品開発支援にとどまらず、嗜好データを基盤とした「行動理解」の仕組みへ発展する可能性がある。
飲料分野で得られた知見が健康施策や情報提供設計に応用されれば、企業と消費者の関係性にも変化が生じるかもしれない。
特に、過度な飲酒を抑制する選択支援が実装されれば、社会的意義は一層明確になるとみられる。
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