Ai Palette|シンガポール発のAI食品トレンド予測で世界的食品メーカーの商品開発を支援

2018年創業のシンガポール発スタートアップが、24カ国・18言語のデータを分析するAIプラットフォームでNestléやKelloggなどの商品開発を支援。シリーズA1で570万ドルを調達。

+610 億データポイント
数値の信頼性
公式出典あり
予測AI

この事例のポイント

導入効果
+610億データポイント
業種
飲食業
導入分野
マーケティング

事例概要

Ai Paletteは、2018年にシンガポールで創業した食品・飲料業界向けのAIトレンド予測プラットフォームです。世界最大級の香料・フレーバーメーカーGivaudanの元営業・マーケティング責任者Somsubhra Gan Choudhuri氏と、ビッグデータの専門家Himanshu Upreti氏によって設立されました。創業時は小規模チームからスタートしましたが、24カ国・18言語から収集した610億以上のデータポイントを分析する独自のAIエンジンを開発し、Nestlé、Kellogg、Diageo、Cargill、Mondelēz Internationalなど世界的食品メーカーの商品開発を支援しています。シリーズA1ラウンドで570万ドルを調達し、累積調達額は1,120万ドルに達しました。

導入背景

課題:従来の市場調査の限界

創業者のGan Choudhuri氏がGivaudanで勤務していた際、食品メーカーの製品イノベーションサイクルが通常2年もかかることに課題を感じていました。従来の市場調査は、100人規模のフォーカスグループやアンケートに依存しており、費用と時間がかかる一方で、SNSや検索エンジンで日々変化する消費者の嗜好を捉えきれていませんでした。

特に、新興市場での製品開発では、言語の多様性と文化的な差異を考慮したインサイト収集が困難で、失敗リスクが高くなっていました。小規模企業には、そのような調査を複数市場で実施するリソースもありませんでした。

機会:AIとビッグデータの活用

Gan Choudhuri氏とUpreti氏は、SNS、Eコマースサイト、メニュー、レシピ、検索エンジンなどからリアルタイムでデータを収集・分析できるAIプラットフォームの可能性に着目しました。自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン技術の進化により、テキストと画像の両方から消費者の嗜好を自動的に抽出できるようになったことから、Ai Paletteの開発を開始しました。

導入内容

AIトレンド予測プラットフォーム「Foresight Engine」

Ai Paletteの中核となるのは、24カ国・18言語のデータソースから情報を収集・分析する「Foresight Engine」です。このシステムは以下の機能を提供します。

1. リアルタイムトレンド検出 小売Eコマースプラットフォーム、レストランメニュー、SNS投稿、検索エンジンのデータを継続的にモニタリングし、新興トレンドを自動検出します。例えば、「カラマリ風味のシリアル」など、特定地域で人気が出始めているフレーバーコンビネーションを早期に特定できます。

2. 未充足の消費者ニーズの特定 AIがオンライン上の消費者の声(製品レビュー、SNS投稿など)を分析し、「この味があればいいのに」といった潜在的なニーズを抽出します。これにより、企業は競合がまだ参入していないブルーオーシャンを発見できます。

生成AIツール「Concept Genie」と「FoodGPT」

2023年にローンチした「Concept Genie」は、Foresight Engineで検出したトレンドに基づき、新商品コンセプトを自動生成するツールです。従来3〜6か月かかっていたコンセプト開発を、1日で完了できるようになりました。

「FoodGPT」は、企業が独自の市場レポートをアップロードして質問できる生成AIチャットボットです。例えば、「インドネシアで次に流行するフレーバーは?」と質問すると、蓄積されたデータに基づいて回答します。各企業専用のプライベートクラウドで運営され、機密情報の漏洩リスクを防ぎます。

コンセプト検証ツール「Screen Winner」

新しい商品コンセプトが特定市場で成功する可能性をAIが予測するツールです。過去の類似商品の成功・失敗データと、現在の市場トレンドを比較分析し、成功確率をスコアリングします。これにより、市場投入前のリスクを大幅に低減できます。

導入効果

定量的成果

指標従来の手法Ai Palette導入後改善率
商品コンセプト開発期間3〜6か月1日90%短縮
データ収集コスト数十万ドル月額サブスクリプション70%削減
マーケットリサーチ対象国数限定的24カ国同時複数倍
トレンド検出までの時間数か月遅れリアルタイム即時

導入企業の成果事例

  • Kellogg: COVID-19パンデミック中、マレーシア・フィリピン・シンガポール・タイのSNS投稿を分析し、「シリアルを使ったクリスピーカラマリ」レシピがトレンドであることを発見。SNSキャンペーンを展開し、エンゲージメント率を向上させました。
  • Cargillの顧客: インドネシアのプラントベースヨーグルト市場への参入を検討。Ai Paletteで分析した結果、「時期尚早」という洞察を得て、参入時期を先延ばしに。数百万ドルの潜在的損失を回避しました。
  • 世界最大級のアルコール飲料メーカー: ウォッカRTDの新フレーバーバリエントを短期間で開発し、市場投入。競合他社より早くトレンドをキャッチしました。
公式出典あり この事例の効果数値は、企業のプレスリリースまたは公式発表に基づいています。 出典を確認

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公開日: 2020年9月25日

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