食品製造業の原材料・アレルギー表示の下書きをAIで作る活用イメージ

業種

食品

規模

11〜30名

売上高

1億〜5億円

地域

香川県

対象業務

原材料リストから食品表示の原案を作り、法定項目の抜けの候補を挙げる

AIで補助

原材料から表示原案を作り、記載漏れの可能性がある項目を挙げる

私たちは、最初に配合表、現在使うラベル、仕入れ先の規格書、社内の表示ルールを、同じ商品番号で突き合わせます。ここで見るのは、規格書の改定日と対象商品が明確か、配合表にある全原材料の規格書がそろうか、同じ原材料に複数の呼び名がないかです。「しょうゆ」「醤油」のような表記ゆれは名寄せ表を作り、どの表記へそろえるかを品質管理担当と決めます。元の資料が古い、または不足する状態ではAIも正しい原案を作れないため、資料の欠けを先に見えるようにすることが第一歩です。

次に、AIの出力を「表示の原案」「根拠の文書名とページ」「未確定事項」の3列に分けます。私たちが重視する判断基準は、すべての表示候補から根拠へ戻れること、情報がない箇所をAIが推測で補わないこと、品質管理担当が止めるべき箇所を見分けられることです。法定表示の最終判断は人、AIは原案と確認ポイントまで、という責任の境界も手順書に明記します。試行は、規格書がそろい配合変更の少ない1商品群から始め、原案の修正件数、根拠を探す時間、最終確認を含む作業時間を測ってから、複合原材料の多い商品へ広げるかを判断します。

1か月12時間は、45分×32件×50%÷60分で置く試算であり、効果を保証する値ではありません。私たちは、下書きだけでなく、その後の確認や差し戻しにかかる時間も試行前後で同じ条件にそろえて測ります。12時間に担当者の時間単価を掛けた金額と、規格書の初期整理、設定、運用にかかる費用を比べれば、費用を上回る価値を見込めるかを自社の数字で判断できます。