AIによる「新製品ヒット予測」・試作分析【食品・飲料】 
過去10年の全社的な新製品販売データ、試食アンケート、競合品の動向、およびSNS上の味のトレンドをAIが学習し、開発中の試作品が市場でヒットする確率をスコアリングするシステムです。食品メーカーの開発成功率は非常に低く、多額の試作・マーケティング費用が浪費されています。本システムにより、ターゲット層に好まれる「味・香り・食感」のパラメータを特定し、コンセプトのズレを早期に修正。失敗の確率が高い企画を早期に中断（損切り）することで、リソースを有望な製品へ集中させます。エビデンスに基づく開発体制への移行により、R&Dの投資対効果（ROI）を最大化させる戦略施策です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
メーカー |  目的 |
効率化 収益最大化 |
| 業界② |
食品・飲料 |  対象 |
R&D(研究開発) マーケティング 経営層 |
 費用 |
300〜2000万円 |  実施期間 |
150 |
主なToDo
- 社内の過去製品データと成分情報の構造化DB作成
- SNSトレンド・口コミデータの外部連携（画像解析含む）
- ヒット予測AIモデルの構築と開発現場での検証
期待できる効果
新製品の打率向上。無駄な試作の削減。トレンドへの先手対応。
躓くところ
味覚という主観的データの数値化。AIの予測を現場が受け入れる文化。
