AI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォームの世界市場：将来予測 (2032年まで) - 種類別・展開方式別・技術別・エンドユーザー別・地域別の分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のAI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォーム市場は、2025年に29億米ドル規模と推計され、予測期間中にCAGR 8.3％で成長し、2032年までに51億米ドルに達すると見込まれています。

AI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォームとは、機械学習アルゴリズムを用いて、個々のユーザーの食事要件、健康目標、味覚の好み、調理スキルレベル、利用可能な食材に正確に合致するレシピを生成または修正するデジタルサービスです。フィットネストラッカーや健康記録、ユーザー入力からのデータを統合し、栄養成分と風味を最適化します。このプラットフォームの目的は、食事計画の簡素化、より健康的な食習慣の促進、食品廃棄物の削減、そして高度にカスタマイズされた料理体験の提供にあります。

Virtue Market Researchによれば、AIレシピ生成ツールは自然言語処理（NLP）と機械学習を活用し、食材・食事制限・味覚嗜好に基づいて食事をカスタマイズすることで、利便性と健康効果の向上を実現しています。

カスタマイズされた食事体験への消費者需要の高まり

個別化された食の選択肢への欲求の高まりを背景に、AI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォームは、消費者が食事を計画し準備する方法を変革しています。栄養の多様性、食事制限、味の嗜好に対する認識の高まりが、あらゆる層での普及を促進しています。進化したAIアルゴリズムは、カロリーニーズ、アレルギー、文化的嗜好に基づいてレシピをカスタマイズします。さらに、ユニークな食事体験を促進するソーシャルメディアのトレンドが関与を拡大しています。デジタルライフスタイルの変化に後押しされ、パーソナライズされた調理ソリューションはユーザーの満足度を高めています。その結果、カスタマイズは市場成長の核心的な推進力であり続けています。

食品・栄養データベース間のデータ相互運用性の制限

世界的な食品・栄養システムにおける標準化されたデータフレームワークの欠如は、AI駆動型レシピ推奨の精度を妨げています。食材表示の不統一、地域ごとの計量単位の差異、不完全な栄養データセットがモデルの精度を制限しています。高度なアルゴリズムを採用しても、断片化されたデータはプラットフォームの拡張性と相互運用性を低下させます。さらに、サードパーティAPIとの統合課題が開発効率を阻害します。データのサイロ化により、ユーザーはレシピ生成における不整合を経験する可能性があります。したがって、データ調和の不足は、普及を妨げる主要な市場抑制要因であり続けています。

音声アシスタントやスマートキッチン家電との連携

拡大するIoTエコシステムに後押しされ、AIベースのレシピプラットフォームはハンズフリー調理ガイダンスのため、スマートホームデバイスとの統合を加速させています。AlexaやGoogle Homeなどの音声アシスタントはアクセシビリティを向上させ、リアルタイムの調理操作を簡素化します。一方、スマートオーブン、ミキサー、栄養計はAI生成レシピの精密な実行を可能にします。この相互接続環境は利便性とユーザーエンゲージメントを促進します。コネクテッドホームの台頭により、クロスデバイス同期が没入型の調理体験を実現します。したがって、スマートな統合は市場拡大に向けた膨大な成長機会を提供します。

アルゴリズムの偏りが引き起こすレシピ結果の不一致

AIトレーニングデータセット内のバイアスは、不正確または文化的に偏ったレシピ推奨を引き起こす可能性があります。限られたデータソースへの過度の依存は、地域の料理の多様性や食材の入手可能性を見落とす恐れがあります。このような不一致はユーザーの信頼を損ない、パーソナライゼーションの精度を低下させます。さらに、バイアスのかかったアルゴリズムは栄養価や食事適性を誤って表現する可能性があります。AIモデル設計の透明性不足を背景に、規制当局の監視が強化されています。結果として、アルゴリズムの公平性とデータの多様性は、プラットフォームの信頼性と消費者採用に対する重大な脅威となっています。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響：

パンデミックは消費行動を変容させ、家庭料理の動向とデジタルレシピの利用を加速させました。ロックダウンにより、健康的で費用対効果の高い食事ソリューションを求める家庭で、AIベースの献立計画ツールが広く利用されるようになりました。同時に、サプライチェーンの混乱により、ユーザーは食材代替のための適応型レシピプラットフォームに依存するようになりました。リモートワークのライフスタイルパターンに後押しされ、料理は健康志向の活動へと変化しました。パンデミック後も、家庭での食事と栄養管理への持続的な関心が市場拡大を牽引し続けています。このように、COVID-19はデジタル料理イノベーションの主要な触媒として作用しました。

予測期間中、健康志向の食事計画セグメントが最大の市場規模を占めると見込まれます

健康志向の食事プラン分野は、予測期間中に最大の市場シェアを占めると見込まれております。これは、消費者の食事による健康増進や予防栄養への関心が高まっていることに起因しております。糖尿病対応、低炭水化物、高タンパク質レシピへの需要拡大を背景に、プラットフォームは健康志向のパーソナライゼーションを強化しています。AIシステムがバイオマーカーと食事目標を分析し、適応型提案を提供。さらに栄養士やウェルネスアプリとの連携により精度が向上しています。世界の健康志向の動向に後押しされ、健康志向のパーソナライゼーションが市場価値における本セグメントの優位性を牽引しています。

B2Bレストラン統合セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、B2Bレストラン統合セグメントは、外食産業における急速なデジタルトランスフォーメーションに後押しされ、最も高い成長率を記録すると予測されます。飲食店では、顧客ごとに独自のメニューを提供し、食材調達を最適化するため、AIを活用したレシピのパーソナライゼーションを導入しています。体験型ダイニングへの期待の高まりを受け、AI統合はメニューの革新と廃棄物削減を支援します。さらに、フードデリバリープラットフォームとの提携によりバリューチェーンが強化されます。したがって、データ駆動型の料理カスタマイズと業務効率化が、このセグメントの拡大を支えています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、アジア太平洋は最大の市場シェアを維持すると見込まれております。これは中国、日本、インド、韓国におけるスマートフォン普及率の向上とデジタル食文化の拡大に起因します。都市化と食習慣の変化に後押しされ、消費者はAIを活用した食事パーソナライゼーションアプリをますます好むようになっております。スマートキッチン技術への地域投資が導入をさらに促進し、可処分所得の増加と料理実験の活発化が市場の成熟を加速させております。地域のイノベーションエコシステムに支えられ、アジア太平洋は引き続き世界市場をリードしてまいります。

最高CAGR地域：

予測期間中、北米地域は強力な技術インフラとAI駆動型消費者プラットフォームの早期導入により、最も高いCAGRを示すと予想されます。IoT対応キッチン機器とAI分析の堅調な統合を背景に、ユーザーは高度にパーソナライズされた調理体験をますます求めるようになっています。主要企業は味覚予測と食事内容の整合性を高めるため、機械学習モデルに多額の投資を行っています。さらに、レストランや小売ブランドとの提携により製品エコシステムが充実しています。その結果、北米は最も急速に成長するイノベーション拠点として台頭しています。

無料のカスタマイズサービス

当レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

• 企業プロファイル
  • 追加企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域区分
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 分析アプローチ
• 分析資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向の分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 市場機会
• 脅威
• 技術分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 新規参入企業の脅威
• 企業間競争

第5章 世界のAI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォーム市場：種類別

• イントロダクション
• 健康志向の食事プラン
• アレルゲンと食事制限の代替
• フレーバーと好みのパーソナライゼーション
• 家族向けおよび一括調理の食事スケーリング
• 食料品リストとショッピングの統合
• レストランメニューのパーソナライゼーション

第6章 世界のAI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォーム市場：展開方式別

• イントロダクション
• モバイルアプリ統合
• API・SDKのライセンシング
• 家電用組み込み型ソフトウェア
• クラウドベースSaaSプラットフォーム
• B2Bレストラン統合
• ホワイトラベルソリューション

第7章 世界のAI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォーム市場：技術別

• イントロダクション
• 機械学習・レコメンデーションエンジン
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータービジョン
• 予測栄養アルゴリズム
• 食品IoTと家電製品との統合

第8章 世界のAI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォーム市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 個人消費者
• 健康・栄養アプリ
• ミールキットプロバイダー
• レストラン・クラウドキッチン
• 食料品小売業者
• 医療・栄養士サービス

第9章 世界のAI活用型レシピパーソナライゼーションプラットフォーム市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第10章 主な動向

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品の発売
• 事業拡張
• その他の主要戦略

第11章 企業プロファイリング

• Whisk
• Yummly
• SideChef
• Innit Inc.
• Edamam LLC
• Spoonacular
• Cookpad Inc.
• Tasty
• Foodvisor
• Nutrino Health Ltd.
• EatLove
• Noom Inc.
• PlateJoy
• Bitesnap
• Mealime
• KitchenPal
• FitMenCook