飲食品におけるAI：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026～2031年）

Mordor Intelligenceによると、飲食品におけるAI市場の規模は、2025年の133億9,000万米ドルから2026年には183億4,000万米ドルへと拡大し、2026～2031年にかけてCAGR36.96％で推移し、2031年には883億7,000万米ドルに達すると予測されています。

本レポートは、コンポーネント（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、技術（機械学習、コンピュータビジョン、その他）、用途（食品の選別・格付け、品質管理・安全基準の遵守、その他）、エンドユーザー（食品加工メーカー、その他）、地域別に分類されています。市場規模と予測は、上記のすべてのセグメントについて金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界の飲食品におけるAI市場の動向と洞察

AIを活用したコンピュータビジョンシステムによる食肉・青果・ベーカリー製品の生産ラインの不良率の25％以上削減

リアルタイムのマシンビジョンにより、手作業による検査では見逃されがちな微細な欠陥も検出できるようになり、初回合格率が向上し、廃棄物が削減されています。精度は95%を超えており、工場では半年以内に不良率を2%以下に抑えることが可能となっています。加工業者は、ビジョンシステムの出力情報をライン速度や切断パラメータの調整に連携させることで、回収率を最適化し、さらなるメリットを得ています。例えば、Chick-fil-Aのレモン絞りロボットは、2024年に10,000労働時間を削減すると同時に、品質の標準化を実現しました。こうしたメリットは、わずかな品質向上でも大幅な利益率の確保につながる高スループットの業務において、特に大きな効果を発揮します。

予知保全アルゴリズムによる予期せぬダウンタイムの抑制とOEEの8～12％向上

AIモデルが振動や音響の特性を分析することで、保守チームは2～4週間の余裕を持って介入計画を立てることができ、緊急停止に伴う1時間あたり5万米ドルの損失を回避できます。センサ駆動型のデジタルツインを導入した乳製品工場では、生産能力が10％向上し、変動性が65％減少したと報告されています。インフレにより部品費や人件費が上昇する中、ダウンタイムの回避による価値は高まっており、資本集約型の生産ラインにおいて、予知保全は「オプション」から「必須」へと移行しつつあります。

1工場あたり500万米ドルを超えるフルスタックAI導入費用による中小企業の導入の制限

エッジハードウェア、クラウドライセンス、システムインテグレーションにかかる多額の資本支出が中小企業の足かせとなっており、2025年には加工業者の79％がコストの不確実性を理由にAI導入を延期する見込みです。モジュール型やサブスクリプション型モデルは参入障壁を低減しますが、資金繰りが厳しい状況下では、取締役会の承認を得るためにROI（投資対効果）の証明が依然として不可欠です。

セグメント分析

飲食品におけるAI市場は依然としてソフトウェアが中核をなしており、レガシーなMESやPLC層と容易に連携できるモジュール式プラットフォームのおかげで、2025年には売上高の47.35％を占める見込みです。継続的な無線アップデートにより、生産者は生産ラインを停止することなくアルゴリズムを微調整でき、稼働時間を維持しつつ総所有コストを削減できます。一方、サービス部門はCAGR40.8％とより急速に成長しています。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、センサの調整を行い、例外処理に関するスタッフ研修を実施できるドメイン抽出物パートへの価値がシフトしているためです。現在、多くの加工業者は、測定可能な収量やエネルギー効率の向上に対してインテグレーターに報酬を支払う、成果連動型の料金体系を契約に組み込んでいます。

継続的なスキル不足により、サードパーティの専門知識に対する需要が高まっており、大手インテグレーターは投資回収期間を短縮するため、クラウドサブスクリプションにチェンジマネジメントプログラムをバンドルしています。その結果、2031年までにサービス部門の収益がソフトウェア部門との差を縮めると予想されており、これは「ツールの選択よりも実行の質が重要である」という産業全体の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整合させ、飲食品におけるAI市場において継続的な収益源を開発するOaaS（Outcome-as-a-Service）型の契約へと移行しています。

コンピュータビジョンスイートは、カメラや高速GPUを既存のコンベアに最小限の混乱で組み込めるため、41.95％という最大のシェアを獲得しました。リアルタイムの画像分析により、欠陥検出、格付け、包装の検証が自動化され、1回の予算サイクル内で目に見えるROIがもたらされます。一方、加工業者が人手不足や衛生基準の引き上げに直面する中、ロボットと自動化セグメントはCAGR41.15％を記録しています。現在、協働ロボットは生地の分量調整、ボウルへのトッピング、CIP（定置洗浄）作業などを担当しており、自動化の対象市場をパレタイジングやピックアンドプレース作業の枠を超えて拡大させています。

ビジョン誘導型アームとスマートグリッパーを統合することで、ペストリーや新鮮ベリー類などの壊れやすい商品を丁寧に扱うことが可能になり、プレミアム製品ラインにおける使用事例が広がっています。政府によるインセンティブ（日本における780万米ドルの調理用ロボット助成金、その他）が、設備投資計画を加速させています。予測期間を通じて、ロボット、ビジョン、AIスケジューリングエンジンを融合させたハイブリッドセルが、飲食品におけるAI市場の工場レイアウトの経済性を再定義すると予想されます。

地域別分析

アジア太平洋は、2025年に33.70％のシェアを占め、飲食品におけるAI市場を牽引しており、各国政府がスマート製造のロードマップを推進し、賃金上昇が人手によるプロセスのコスト競合を低下させていることから、CAGR40.25％で拡大しています。中国では、数十億米ドル規模のAIインフラ補助金により、国内のOEMが低コストのビジョンモジュールを提供できるようになっており、一方、インドでは食品加工への優遇措置が、トレーサビリティのために「農場から食卓まで」のデータを統合するスタートアップを後押ししています。地域での実証実験は具体的な成果を示しており、台湾の茶加工業者はAIを活用した生産ラインにより生産能力を75％向上させ、労働力を半減させました。これは、実用的な導入ペースを如実に物語っています。

北米は、企業間提携を通じて主要な地位を維持しています。その代表例が、コカ・コーラがMicrosoftと締結した11億米ドルの契約であり、これにより工場に予測品質管理、需要予測、生成型マーケティングツールが導入されています。規制当局もAIの導入を後押ししており、FDAのElsaプラットフォームは機械学習を活用してリスクベース検査スケジュールを迅速化しており、コンプライアンス業務におけるAIへの施策的な支援を示しています。資本予算は引き続き厳格に管理されていますが、経営陣は供給ショックや賃金上昇圧力に対する耐性を強化する、実績のあるAIモジュールを優先しています。

欧州では、EU AI法という枠組みの下で、野心と慎重さのバランスが取られています。同法は厳格な透明性と人間の監督を義務付けています。生産者はコンプライアンスを事業継続用コストと捉え、カーボンフットプリントの報告、アレルゲンの追跡、収量最適化のために、AIを厳選して検査導入しています。北部のスーパーマーケットでは、カーボントレーサビリティのある製品に5～10％のプレミアムが付いており、これが輸出業者に認定されたAIシステムの導入を促しています。南米と中東・アフリカ市場は絶対的な支出額では後れを取っていますが、インフラ整備プログラムや知識移転パートナーシップが、穀物、カカオ、タンパク質といったサブセクタにおけるAIの迅速な普及に向けた基盤を築いており、飲食品におけるAI市場が最終的に世界規模で拡大することを確実なものとしています。

その他の特典

• エクセル形態の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストによるサポート

よくあるご質問

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

• 市場概要
• 新型コロナウイルス（COVID-19）とその他のマクロ経済的ショックに関する分析
• 市場促進要因
  • AIを活用したコンピュータビジョンシステムによる食肉・青果・ベーカリー製品の生産ラインの不良率の25％以上削減
  • 予知保全アルゴリズムによる予期せぬダウンタイムの抑制とOEEの8～12％向上
  • パーソナライズされたメニュー・プロモーション機能によるQSR・カフェの平均客単価の15～20％向上
  • Gen-AIによるレシピ再構築サイクルの数ヶ月から数日への短縮と新製品開発（NPD）スピードの向上
  • 炭素排出量の追跡が可能なAIプラットフォームによる輸出市場での5～10％の「グリーンプレミアム」価格の実現
  • エンドツーエンドの予測分析による在庫廃棄の10～15％削減と世界全体で約300億米ドルのコスト削減
• 市場抑制要因
  • 1工場あたり500万米ドルを超えるフルスタックAI導入費用による中小企業の導入の制限
  • データ所有権・サイバーセキュリティ上のリスクによるクラウドベース導入の阻害
  • 食材の季節的な変動によるモデルドリフトの発生と再学習コストの増大
  • 飲食品（F&B）工場におけるAIに精通したプロセスエンジニアの深刻な不足による生産規模拡大の遅延
• バリュー・サプライチェーン分析
• 規制情勢
• 技術展望
• ポーターのファイブフォース分析
• 投資分析

第5章 市場規模と成長予測

• 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
  • ロボットオートメーション
• 用途別
  • 食品の選別・格付け
  • 品質管理・安全基準の遵守
  • 生産・包装の最適化
  • 予知保全
  • 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・EC食品小売業者
  • その他（ケータリング、業務用飲食）
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他の南米諸国
  • 欧州
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • その他の欧州諸国
  • 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諸国
  • 中東・アフリカ
    • 中東
      • サウジアラビア
      • アラブ首長国連邦
      • その他の中東諸国
    • アフリカ
      • 南アフリカ
      • ナイジェリア
      • その他のアフリカ諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • ABB Ltd
  • Honeywell International Inc.
  • Rockwell Automation Inc.
  • TOMRA Food（TOMRA Sorting Solutions AS）
  • Key Technology Inc.
  • Sesotec GmbH
  • Cognex Corporation
  • Keyence Corporation
  • GREEFA
  • Cimbria A/S
  • Seebo（Augury）
  • Sight Machine Inc.
  • Landing AI
  • ImagoAI
  • Siemens AG
  • Schneider Electric SE
  • IBM Corporation
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud Platform
  • AWS（Amazon Web Services）

第7章 市場機会と将来の展望