食品メーカー情報収集方法を徹底解説！10の有効アプローチ

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食品メーカーとして情報収集方法に頭を抱える方は多いでしょう。市場動向をつかみたい、競合優位を築きたい、品質管理や生産性を高めたいと願いながら、膨大なデータをどう扱えばいいのか悩む状況は日常茶飯事です。属人的な勘に頼らず客観的なデータに基づいた意思決定を行うためには、多様な情報源から効率的にデータを収集し、整理し、分析できる仕組みの整備が不可欠です。

本記事では、食品メーカーが実践可能な10の具体的な情報収集方法と、データ活用によるメリット、直面する課題への対策、さらには各種ツールや実際の事例を、専門家視点から詳しく解説していきます。

食品製造業における情報収集とデータ活用の重要性

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食品メーカー 情報収集 方法が必須である理由

食品および飲料製造業は、現代の高度なデータ活用社会において極めて重要な役割を果たしています。市場規模が2028年までに約39億2000万米ドルに達すると予測される中、各食品メーカーは市場トレンド、消費者の嗜好、製造工程の詳細なデータを正確に把握することで、競争優位性を確立することが求められます。現在の製造現場では、生産計画、労働力の割り振り、原材料の調達、さらに各プロセスのパラメータに関する意思決定が、しばしば個々の経験や「勘」に依存して行われており、属人的知識に基づく決定は企業全体に大きなリスクを伴います。たとえば、長年の経験を積んだキーパーソンが退職することで、その知識が失われ、業務の継続性に著しい影響が及ぶ可能性があります。したがって、各食品メーカーは以下の点を重視して情報収集基盤を整備する必要があります。

1. 独立したデータ収集システムの導入によって、全プロセスのデータを体系的に蓄積・整理すること。
2. 誰もが容易にアクセスできる情報基盤を構築し、全社で客観的なデータに基づいた意思決定を実現すること。
3. センサー、PLC、SCADAなどの先端技術を活用し、工場内の膨大なデータを一元管理することで、現場でのリアルタイムな問題把握と即時対策を可能にすること。

このような体制を採ることで、企業全体の意思決定プロセスが客観的なデータに裏打ちされ、結果として品質向上、コスト削減、業務効率化が実現され、持続可能かつ安定した成長が確保されるのです。

データ活用がもたらす具体的メリット

データを有効に活用することにより、食品メーカーは下記のような具体的メリットを享受できます。

• 市場データを詳細に分析することで、消費者の支持するフレーバーやメニューの傾向が明確になり、新製品の開発や既存製品の改良が迅速に進む。
• 生産ライン上の各種KPI（例：スループット、不良率、ダウンタイムなど）を正確に把握し、生産ボトルネックの特定とエネルギー使用量の最適化により、運用コストが大幅に削減される。
• 販売履歴、季節変動、地域毎の需要データを元に、より正確な需要予測が可能となり、在庫管理およびサプライチェーンの効率化に寄与する。
• プロセスデータの細部管理により、品質問題の早期発見とリコールリスクの低減が実現し、法令遵守とブランド信頼性の向上に貢献する。
• マーケティング戦略では、精度の高いターゲティングや市場セグメンテーションが実現され、消費者の嗜好に即したプロモーション活動が売上向上に直結する。
• デジタルツイン技術を活用して、製造プロセスのシミュレーションにより、新製品の試作やプロセス最適化が可能となり、研究開発面での革新を促進する。
• 環境負荷低減や持続可能な経営の推進にもつながり、企業イメージ向上に大きく寄与する。

これらの取組みにより、企業全体の生産性や効率性、そして競争力が飛躍的に向上し、持続可能な成長の基盤となります。

食品メーカー情報収集方法の主要アプローチ

食品メーカー 情報収集 方法：マーケットインテリジェンス

マーケットインテリジェンスプラットフォームは、食品メーカーが市場の微細な動向を把握し戦略的な意思決定を行うための極めて有効なツールです。例えば、Brizo FoodMetricsは北米市場を中心に150万件以上のフードサービス施設のデータを毎月更新し、以下の情報を提供します。

• 各店舗のメニュー情報、原材料、価格戦略などの詳細データ
• POSシステムや予約システム、ロイヤルティプログラムなど、最新の技術導入状況
• 地域、業態、テクノグラフィック情報を基にした絞り込み機能

例えば、Brizo FoodMetricsにより「マトン」を使用しているレストランの数や、「ミシュラン3つ星」を獲得している店舗数など、具体的な市場数値を把握でき、地域別にケトジェニックダイエットに対応する店舗を抽出することで、ターゲットプロモーションの立案に大きく役立ちます。これにより、食品メーカーは市場環境の変化に迅速に対応し、持続可能な競争優位性を確立するための情報基盤を構築できます。

食品メーカー情報収集方法：データ収集サービス

食品メーカーがより専門的・カスタマイズされた情報収集を求める場合、外部のデータ収集サービスの活用は大変有力な選択肢です。これらのサービスは、消費者行動、在庫管理、市場トレンド、サプライチェーン効率など、特定のニーズに合わせた情報を専門組織が集約・分析し提供します。具体的には、以下のようなメリットがあります。

1. 特定地域や業態に焦点を当てた詳細なデータを取得できる。
2. 消費者の評価（例えば、平均評価が高いコーヒーショップ）や、環境配慮型パッケージの採用率など、具体的な指標が把握可能。
3. 自社製品の市場ポジショニングや販売戦略の根拠として、非常に有用なエビデンスが得られる。

ただし、これらのカスタムデータマイニングは費用や納期面での検討が必要となるため、導入前に十分な評価が求められます。

食品メーカー情報収集方法：ソーシャルメディア分析

現代では、Instagram、Facebook、Twitterなどのソーシャルメディアが、無料ながらも貴重な市場調査ツールとして機能しています。消費者が投稿するレビュー、写真、ハッシュタグの使用状況は、リアルタイムな嗜好やトレンドを反映しており、次のようなメリットがあります。

• 急激な話題性や流行を即座に把握し、製品改良に迅速に反映できる。
• 消費者関心の具体的なデータ（例：古代穀物をフィーチャーしたレシピサイトのトラフィック増加）を取得できる。
• 追加投資なしに広範なデータ取得が可能で、コスト効率が高い。

このように、ソーシャルメディア上の情報は、食品メーカーが市場変動に柔軟かつ迅速に対応するための強力な情報源として活用されます。

食品メーカー 情報収集 方法：顧客フィードバック活用

顧客からの直接のフィードバックは、製品改善および顧客満足度向上に直結する極めて重要な情報源です。カスタマーサービス担当者が現場で直接受け取る具体的な意見は、以下の点で大きなメリットを持ちます。

• 「塩辛すぎる」などの具体的な製品品質のフィードバックにより、迅速な製品改良が実施可能。
• 環境やパッケージに関する顧客の要望を反映し、ブランドの向上に寄与する。
• システム的に定期的なフィードバックの収集と分析を行うことで、根本的な問題の原因究明が可能となる。

このような生の声は、内部プロセスの改善だけでなく、マーケティング戦略や生産計画の最適化にも大いに役立ちます。

食品メーカー情報収集方法：テストマーケティング

テストマーケティングは、新製品や改良製品の市場受容性を事前に評価するための強力なアプローチです。具体的には、以下のプロセスで実施されます。

1. 一定期間限定で製品を特定地域または限定店舗で販売する。
2. 販売数量、販売速度、顧客の具体的なコメント、リピート購入意向などを詳細に測定・記録する。
3. 得られたデータをもとに、製品の受容性や改善点を科学的に評価し、最終展開の際の戦略に反映する。

この取り組みにより、リスクを最小限に抑えながら、製品の市場適応性が的確に判断され、大規模展開時の戦略調整に大きく寄与します。

食品メーカー情報収集方法：プロセスデータ分析

製造現場から生成されるセンサーデータ、SCADA、PLCなどによる時系列データは、食品メーカーの生産性、品質管理、コスト削減に直結する重要な資産です。例えば、Factry Historianのようなツールを利用することで、各生産ラインのpH、色、重量、水分含有量などの主要パラメータをリアルタイムに監視でき、以下の効果が得られます。

• 異常値やパターンの早期検知により、不良品の発生を抑制。
• 設備のスループット、ダウンタイム、不良率の原因を具体的に特定し、改善策を講じる。
• BIツールとの連携により、全体最適化のためのデータ分析が容易になる。

このように、プロセスデータの体系的な収集と分析は、属人的な判断から科学的な製造管理への移行を促し、企業全体の競争力向上につながります。

食品メーカー情報収集方法：ERPとMES

統合基幹業務システム（ERP）と製造実行システム（MES）は、食品メーカーが全社的な情報収集とデータ活用を効率的に実現するための核心システムです。具体的には、以下のポイントが挙げられます。

• ERP：JustFoodERPなど、食品業界に特化したクラウドERPシステムは、生産、在庫、販売、財務などの各種データを一元管理し、部門間のデータサイロを解消、「単一の真実」を実現する。
• MES：最新のノーコードMESシステムは、製造現場の各プロセスをリアルタイムで監視し、作業指示、進捗管理、品質管理、不良品の早期検出を支援する。
• ERPとMESの連携により、計画と実績の整合性が高まり、在庫管理、納期管理、原価管理が高度に実現される。

この統合システムにより、食品メーカーはデジタルトランスフォーメーションを促進し、全社的な業務効率と競争力を大幅に向上させることが可能です。

食品メーカー情報収集方法：小売・サプライヤーデータ

小売データプロバイダー（SPINS、IRI、Nielsenなど）が提供するPOSデータは、食品メーカーが市場での製品の売れ行きと消費者の購買動向を正確に把握するための極めて貴重な情報源です。また、サプライヤーから得られる原材料の品質、価格、供給安定性、リードタイムなどの情報と組み合わせることで、以下のメリットが期待されます。

1. 地域ごとや店舗ごとの売れ筋商品の特定が可能。
2. 販促キャンペーンの効果測定が行え、需要予測と在庫管理の精度が向上する。
3. 内部データと連携した包括的な市場分析により、戦略的な販売計画が策定できる。

このように、外部データの活用は、食品メーカーが内部情報と統合して市場全体の動向を把握するための重要な基盤となります。

食品メーカー情報収集方法：公的統計とレポート

農林水産省、経済産業省、総務省統計局など政府機関が提供する公的統計データ、および業界団体や調査会社が発行する詳細な市場レポートは、食品メーカーがマクロな視点から市場動向や将来予測を把握するための基本的な情報源です。具体的には、以下の情報が得られます。

• 生産統計、消費統計、貿易統計、企業統計などのデータを無料で取得可能。
• 市場規模、成長率、消費者の購買傾向が明確に把握でき、内部の販売戦略と連携が図れる。
• 複数の情報源を比較することで、より信頼性の高いマクロな経営判断が可能となる。

これらのデータを内部の詳細な販売データや市場調査結果と組み合わせることで、食品メーカーは戦略的な意思決定に必要な堅固な情報基盤を形成できます。

食品メーカー情報収集方法：マスターデータ管理

マスターデータ管理（MDM）は、製品、サプライヤー、顧客などの重要データを一元的に管理し、情報の整合性と品質を維持するためのシステムです。Stibo SystemsなどのMDMソリューションを活用することで、次の効果が得られます。

• 原材料から最終製品までのトレーサビリティが大幅に強化され、リコール発生時の迅速な対応が可能となる。
• Excelや紙媒体に依存していたデータが統合され、属人的知識に基づくリスクが解消される。
• 製品ライフサイクル管理（PLM）との連携により、レシピや配合情報の一元管理が実現し、品質向上とブランド価値の維持に寄与する。

このように、MDMの導入は、全社的な情報共有を促進し、長期的な業務の安定性と効率性を高めるための重要な施策です。

食品メーカー情報収集方法の課題と解決策

食品メーカー情報収集方法におけるデータ収集の課題

食品メーカーが情報収集を進める際に直面する課題は多岐にわたります。主な課題は、以下の通りです。

• 最新のセンサー技術やIoTの普及により、膨大なデータがリアルタイムで生成されるが、これを効率的に収集・処理・保管するためのインフラが不十分な場合がある。
• 消費者ニーズの多様化により、小ロット多品種生産が進む一方、各バッチごとに異なるパラメータの追跡・記録が必要となり、従来の紙媒体やExcelでは対応が困難になる。
• 食品安全、トレーサビリティ、コンプライアンスといった厳格な規制要件への対応が、従来方式ではエラーや遅延を招くリスクとなる。
• サステナビリティ報告に必要な各種指標の追跡・報告が、従来の手法では限界がある。

これらの課題に対しては、最新のオープン技術やクラウドベースツール、段階的な自動化（スモールスタート）を導入し、外部専門家の支援を受けながら、体系的な情報収集体制を構築することが求められます。結果として、必要な情報を迅速に抽出し、全社的な業務改善につなげるシステムの整備が不可欠です。

食品メーカー情報収集方法における属人的知識問題とその対策

食品製造業では、長年の経験や「勘」に依存する属人的知識が現場の意思決定の多くを占め、次のリスクが懸念されます。

• 一人のキーパーソンに依存するため、その退職や異動時に重要な知識が失われ、業務の継続性に大きな影響を与える。
• 暗黙知が正確に文書化されず、再現性が低く、標準化された業務プロセスの確立を妨げる。

これに対しては、以下の対策が有効です。

1. 業務プロセスの標準化を徹底し、SOPやマニュアルとして形式知化する。
2. 社内のナレッジ共有プラットフォームやSNSを活用し、ベテランの知見を全社で共有する仕組みを構築する。
3. OJTやメンタープログラムを充実させ、若手への知識伝承を体系的に進める。

これにより、属人的知識への依存が軽減され、全社的に科学的かつ客観的な意思決定が可能となります。

食品メーカー情報収集方法におけるデータ活用の課題

食品メーカーが収集したデータを実用的な洞察に変換する際には、いくつかの課題があります。主なものは以下です。

• 最新のデータ収集・解析機器や専用ソフトウェアの初期投資が高額であり、特に中小規模のメーカーにとって導入のハードルとなる。
• 収集したデータを正確に分析・解釈するためのデータ分析スキルを持つ人材が不足している。
• 部門やシステム間でデータがサイロ化しており、全社的な統合分析が難しい。
• リアルタイム性が不足すると、市場の急激な変化に迅速に対応できない。

これらの課題に対しては、低コストなオープン技術の導入や段階的な自動化、外部専門家のサポートを活用し、データ品質の向上と全社的なデータ統合を進める体制の強化が必要です。

食品メーカー情報収集方法の課題克服の具体的アプローチ

食品メーカーが抱える情報収集およびデータ活用の課題を克服するための具体的なアプローチは、以下の通りです。

1. 低コストなオープンソースのデータベースやクラウドベースのツール（例：Google Sheets）を活用し、初期投資を抑えた効率的なデータ管理システムを構築する。
2. 段階的な自動化（スモールスタート）を採用し、最も明確で影響の大きい課題から着手し、その成果を社内で実証する。
3. 外部専門家やコンサルタントの支援を受け、最新の技術動向や解析手法を取り入れ、内部のデータ分析能力を強化する。
4. 従業員への継続的なトレーニングとナレッジ共有を徹底し、旧来の属人的アプローチからの脱却を図る。

これにより、食品メーカーは膨大なデータの中から必要な情報を抽出し、全社の業務改善に直結させる体制を確立できます。

食品メーカー情報収集方法実践に向けた戦略

食品メーカー情報収集方法の基盤構築

効果的な情報収集とデータの活用を実現するためには、まず企業全体の情報収集の土台をしっかりと築くことが重要です。JustFoodERPが示す「全体性」「正確性」「新しさ」「利用しやすさ」という4つの基本方針に沿って、次のような取り組みが求められます。製造現場では、多様な感知装置や制御装置を用いて、現場の状況を即時に把握し、それらの情報を一つの共有基盤に集めて管理します。会社全体で「一つの事実」を共有できる仕組みを整え、各部署が必要とする情報にすぐにたどり着けるようにします。社内に存在する情報の分断をなくし、部門間の連携を強めることで、迅速で正確な経営判断が可能になります。このような情報基盤の構築は、企業全体の業務革新を進め、持続的な発展と市場での競争力の強化に直結します。

食品メーカー情報収集方法：洞察獲得の手順

収集された膨大なデータを単なる記録に留めず、実用的なビジネスインサイトへと転換するためには、以下の手順が重要です。

1. ユーザーごとにカスタマイズ可能なダッシュボードを構築し、各担当者が自分の業務領域に関連するデータにフォーカスできるようにする。
2. 適切なグラフやチャートなどの視覚化ツールを用いて、データの傾向や異常値を一目で把握できる形式にする。
3. アラート機能やタスク連携機能を取り入れ、重要な数値の変化に即応し、必要なアクションを迅速に実施できる体制を整える。
4. 部門横断的な協力を促進し、収集したデータが具体的なビジネスインサイトとして活用されるよう、定期的なミーティングや報告会を開催する。

これにより、収集されたデータは単なる情報の羅列から、具体的な経営判断に直結する貴重なインサイトへと昇華され、企業全体の成長に大きく寄与します。

食品メーカー情報収集方法：組織変革手順

データ駆動型の組織へ変革するためには、システム導入だけでなく、組織全体の文化や従業員の意識改革が不可欠です。以下の手順が効果的です。

1. ERP導入ベンダーの選定から始め、初期は部門ごとのパイロットプロジェクトを実施し、その成果を検証する。
2. データに基づく意思決定の重要性を徹底的に教育・トレーニングし、現場での運用方法を実践的に習得させる。
3. 旧来の紙媒体や従来方式の業務プロセスを段階的に排除し、新システムへの完全移行を計画的に実施する。
4. 各部門間で成功事例を共有し、全社的にデータ活用文化を定着させる。

これにより、従業員は新システムに迅速に適応し、データに基づく意思決定が全社的に実践され、企業全体の競争力と生産性が大幅に向上します。

食品メーカー情報収集方法：ユースケース選定

実際の業務改善を目指す上で、解決すべき具体的課題、すなわち「ユースケース」を明確に定義することは極めて重要です。CIFTが提唱する以下のフレームワークを参考に、まずは以下の点に着手します。

1. 「低い果実狙い」：不良品率の低減、あるいは生産ライン稼働率の向上など、実現可能で影響の大きい課題を特定する。
2. 「小さく狙い、小さく外す」：初期は小規模なパイロットプロジェクトを実施し、その成果を踏まえて段階的に範囲を拡大する。
3. 「早期の結果で支持獲得」：初期の成功事例を示し、全社展開への支持と承認を得る。

このアプローチにより、初期投資のリスクを抑えながら、着実に業務改善を実現し、全社的なデジタルトランスフォーメーションの基盤を築くことが可能となります。

食品メーカー情報収集方法に活用するツール

食品メーカー 情報収集 方法：Brizo FoodMetrics

Brizo FoodMetricsは、150万件以上のフードサービス施設のデータを毎月更新し、食材、メニュー、価格、業態、さらにはテクノグラフィック情報など、多面的な情報を網羅的に提供するマーケットインテリジェンスプラットフォームです。具体的な特徴は以下の通りです。

• 各店舗の詳細なメニュー情報や原材料、価格戦略などが把握できる。
• 地域別、業態別、テクノロジー導入状況など、多角的なフィルタリング機能により、精度の高いターゲッティングが可能。
• 例として、カンザス州におけるケトジェニックダイエット対応店舗の数など、具体的な数値情報が得られる。

このような多面的情報の統合により、食品メーカーは市場環境の変化に柔軟に対応し、持続可能な競争優位性を確立するための強固な情報基盤を得ることができます。

食品メーカー情報収集方法：小売データ分析

小売データ分析プロバイダー（SPINS、IRI、Nielsenなど）が提供するPOSデータは、食品メーカーが市場での製品売上や消費者購買動向を正確に把握するための非常に貴重な情報源です。これにより、以下が実現できます。

1. 地域や店舗ごとの売れ筋商品の特定
2. 販促キャンペーンの効果測定と需要予測の精度向上
3. サプライヤーデータとの連携で、原材料の品質や供給状況の把握

これらの外部データを内部データと組み合わせることで、戦略的な販売計画や在庫管理、さらにはマーケティング施策の高度な最適化が期待できます。

食品メーカー情報収集方法：プロセスデータツール

製造現場の最適化と品質向上を実現するために、Factry Historianのようなプロセスデータ収集ツールが有効です。これらのツールは、センサー、PLC、SCADAなどから取得される時系列データを整理・保存し、以下の効果をもたらします。

• 各生産ラインのpH、色、水分含有量、重量などをリアルタイムに監視
• 異常値やパターンの早期検知により、工程上のボトルネックや不良品発生の原因を特定
• BIツールとの連携により、全体最適化に向けた具体的な改善策の策定が可能

このように、プロセスデータツールの活用は、製造現場における迅速な対応と科学的な工程管理を実現し、全体の生産性向上に直結します。

食品メーカー情報収集方法：その他ツール

その他、補助的なツールとして以下が挙げられます。

• Google Sheets：無料で利用でき、手動でのKPIや小規模なデータ収集・共有に有用。
• JMP：統計解析ソフトウェアとして、製造プロセスの品質評価や不良品率の分析を通じ、科学的根拠に基づく改善を支援。
• Stibo Systems：MDMソリューションにより、製品、サプライヤー、顧客情報を一元管理し、トレーサビリティとデータ品質を向上。

これらのツールは、内部外部のデータを包括的に統合し、総合的な分析と戦略的意思決定を支援するための補助的な役割を果たします。

食品メーカー情報収集方法の事例紹介

食品メーカー情報収集方法：Puratos事例

Puratos Groupは、ベーカリー原料を供給する多国籍企業として、Factry Historian導入以前は現場限定のデータ管理に留まっていました。しかし、Factry Historian導入後、以下の成果が現れました。

• 各生産ラインからリアルタイムにデータを収集・可視化し、全担当者が即座にアクセス可能となった。
• 計画外ダウンタイムの削減、メンテナンスコストの低減につながる迅速な対応が実現された。
• 属人的な知識に基づく従来の意思決定から、科学的かつ客観的なプロセス管理へと転換できた。

食品メーカー情報収集方法：Agristo事例

Agristoは、冷凍ポテト製品を世界145カ国で展開する大手企業です。彼らはデータ構造の統一とリアルタイムBI連携を実現するため、4つの生産拠点にFactry Historianを導入しました。

• 各拠点の生産効率が大幅に向上し、無駄やボトルネックが早期に特定された。
• 計画外ダウンタイムが削減され、全社的な生産量の増加が確認された。
• 経営層が全拠点のパフォーマンスを一元管理できる基盤が整った。

Agristo事例は、複数拠点を持つ企業が情報の一元管理を通じて効率性と生産性を向上させるための好例として評価されています。

食品メーカー情報収集方法：Bob Evans事例

Bob Evans Farmsは、家庭料理風食品で知られる世界的食品メーカーとして、サステナビリティ目標の達成に向けGreen Field Solutionsと連携しました。工場レベルでの廃棄物発生源を詳細に可視化し、以下の効果を実現しました。

• 廃棄物が発生している各工程の詳細なデータが把握でき、最適な再利用・リサイクル方法が特定された。
• 循環経済の実証が可能となり、GHG削減リーダーとしてのブランドイメージが強化された。
• データに基づいた持続可能性報告の精度が向上し、ステークホルダーへの説明責任が果たされた。

この事例は、廃棄物管理データを戦略的に活用することで、企業のサステナビリティ強化とブランド向上に大きく貢献することを示しています。

食品メーカー情報収集方法：イタリア菓子事例

イタリアの有名なチョコレート・ヘーゼルナッツ菓子メーカーは、複数のサードパーティサービスプロバイダーとの契約管理や請求処理などに煩雑さを感じていました。そこで、Green Field Solutionsの支援により、全てのプロバイダーとの管理業務を一元化する体制が構築されました。

• 各ベンダーとの契約管理、請求処理、報告書作成業務が大幅に効率化された。
• 内部リソースをコア業務に集中できるようになり、生産性が向上した。
• 統一されたデータを基に、今後の廃棄物管理戦略の改善が図られた。