こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIを活用することで、製品情報・栄養成分・原材料・アレルゲン情報など多岐にわたるデータをプログラム経由で自動収集し、社内外のシステムとのシームレスな統合が可能になります。
本記事では、APIの基礎、主要データソース、用語・識別子の整理、更新や検索機能、さらにBraze、Mirakl、Intellizence、AgroAPIとの連携、EDIとの併用、公的データの利用、Snippプラットフォームとの連携、そして医薬品有効成分(API)との関連性について、全11セクションにわたり詳しく解説します。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIの基礎とデータソース

まず、OCR について知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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食品メーカー カタログ情報取得 API向けFoodData Central概要
FoodData Central (FDC) は、米国農務省(USDA)が提供する食品関連の包括的データベースであり、APIの中心的な情報源となっています。FDCは以下の特徴を持ちます:
- モバイルデバイスではサービング単位の栄養素のみを表示
- デスクトップデバイスでは、栄養素や食品成分の詳細数値、サンプル情報、使用された分析手法に関する豊富なメタデータを提供
- 各データタイプの更新サイクルが厳密に管理
利用者は、FDC公開日、サンプル取得日、初回取得日、利用可能日、変更日などの詳細な日付情報を基に、最新データを正確なタイミングで取得できます。これにより、在庫管理、新製品開発、マーケティング戦略の策定など、各工程で正確な意思決定が可能となります。また、豊富な履歴データを参照することで、製品変更の影響や市場トレンドを数値的に把握する情報基盤となり、業界全体の競争力強化に寄与します。
食品メーカー カタログ 情報取得 API向けFoodData Centralデータ更新サイクル
FoodData Centralでは、各データタイプに対して厳格な更新サイクルが設定され、以下の点が管理されています:
- FDC公開日:各食品が初めてデータベースに現れた日
- Foundation Foods:定期的な更新に伴い、サンプル取得日および初回取得日が記録
- FNDDS:2年サイクルに基づき、現在は2021年1月1日開始、2023年10月31日終了のデータを提供
- USDA Global Branded Foods Products Database:毎月更新され、新規レコードに最新の公開日を付与
- SR Legacy:一度発表された公開日(例:2019年4月1日)が固定
この詳細な日付管理により、各食品メーカーはシステム全体のデータ更新タイミングを最適化し、最新かつ正確な製品情報をリアルタイムで反映することができます。
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食品メーカー カタログ 情報取得 APIの用語と概念整理

食品メーカー カタログ情報取得 APIで使うサンプル関連用語
API使用時に重要なサンプル関連用語は以下の通りです:
- 成分 :食品中に含まれる化学的構成要素(エネルギー、タンパク質、脂質、炭水化物など)
- 栄養素 :人体の健康維持やエネルギー供給に必須の要素。科学的根拠に基づく基準数値として管理
- サンプル :実際に取得・分析された食品の個別データ
- 農業/市場取得 :食品がどの地域・時期に取得されたかを示す情報
- ソース :各サンプルが取得された具体的な場所を示し、トレーサビリティに寄与
これらの用語を正確に理解することで、最小値、最大値、中央値、平均量、定量限界(LOQ)といった統計指標を正確に算出し、製品の品質管理や市場での競争力向上に役立ちます
食品メーカー カタログ 情報取得 APIにおける識別子と分類
データベース内の識別と分類のため、以下の識別子が利用されます:
- 各食品データレコードに割り当てられる一意の番号(更新ごとに変更)
- 複数成分分析される場合に、各サンプルを識別する番号
- Foundation FoodsおよびSR Legacyで使用され、FDC_ID更新時にも固定
- USDA Global Branded Foods Products Databaseで利用される、製品の一意識別番号
- FNDDSで使われる8桁の番号
- 類似する食品を体系的に分類する基準
これにより、複数データソース間での情報整合性が確保され、効率的な検索・解析が可能となります。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIの栄養素統計指標
各食品の栄養素量は、複数サンプルのデータを基に統計指標として算出されます。具体的な指標は以下の通りです:
- 最小値 :サンプル中での最低値
- 最大値 :サンプル中での最高値
- 中央値 :ソート後の中央値、外れ値の影響を低減
- 平均量 :全サンプルの合計をサンプル数で割った値
- 定量限界:分析装置が高い精度で定量できる最低値(通常「<」記号で表記)
これらの具体的な統計指標により、製品のばらつきや品質の一貫性が評価され、改良点の把握に役立てられます。
食品メーカー カタログ情報取得APIの更新と検索機能

食品メーカー カタログ情報取得 APIによる更新ログ活用
USDA Global Branded Foods Databaseでは、各食品レコードの更新履歴が「更新ログ」タブで確認できます。ユーザーは以下の点を把握できます:
- 説明の変更
- 食品カテゴリの変更
- 原材料の変更
- 栄養素の値の追加・削除・変更
- サービングサイズの変更
更新ログタブをクリックすると、現在のレコードと過去の履歴レコードが並べて表示され、各変更内容の詳細が確認可能です。これにより、どの項目が頻繁に変更されるかを解析し、パッケージやウェブサイト上の情報更新に迅速に反映することが可能です。
食品メーカーカタログ情報取得 APIのオンライン検索手順
FoodData Centralでのオンライン検索は以下の4つのステップで実施されます:
- ページ上部の「Search FoodData Central」ボックスに、食品名または一意な識別番号(例:NDB番号、FNDDS食品コード)を入力して「Search」をクリック
- 検索結果画面上部に表示される各データタイプ(Foundation Foods、FNDDS、Branded Foods、SR Legacy)のタブから、目的のデータタイプを選択
- 検索結果から対象となる食品項目をクリックし、詳細情報ページへ移動
- 詳細情報を元に、CSVダウンロードまたはAPI経由でデータを取得し、社内システムへ連携
また、API Guideに従い、バルクデータ取得も可能です。

食品メーカー カタログ 情報取得 APIの検索演算子とAPI検索
検索演算子を活用することで、より正確な情報抽出が可能です。主な演算子は以下の通りです:
- 引用符による完全一致: “green pepper” は完全一致するフレーズのみを対象
- 必須ワード(+): +candy +corn は両方の単語が必ず含まれる食品を抽出
- 除外ワード(-): candy -chocolate は「chocolate」を含まない製品を対象
- 部分一致(*): *berry は「berry」で終わる製品名を検索
- 括弧によるグループ化: pizza -(pepperoni sausage) は特定トッピングを除外
- 特定属性内検索(:): description:skor や scientificName:beta により、対象属性内の単語を検索
これらの演算子は、ウェブブラウザ上の検索だけでなく、APIリクエストのパラメータとしても利用可能です。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIとBraze連携

食品メーカー カタログ 情報取得 API利用のBrazeカタログ概要
Brazeカタログは、非ユーザーデータを一元管理し、パーソナライズされたマーケティングメッセージを生成するためのツールです。食品メーカーは以下のメリットを享受します:
- 製品情報、割引、プロモーション、レシピ提案などの各種メタデータをCSVファイルまたはAPIから取り込み
- Liquidテンプレート言語を利用して、動的にメッセージを生成
- リアルタイムの製品情報更新により、消費者へ正確・魅力的な情報を提供
- 季節限定キャンペーンや地域別メッセージなど、きめ細かいマーケティング活動の実施
これにより、消費者とのエンゲージメントが強化され、売上向上やブランドロイヤルティの向上につながります。
食品メーカー カタログ 情報取得 API対応Liquid参照方法
Liquidテンプレートを活用すると、カタログ内のデータを直接参照・フィルタリングできます。具体的には:
- カタログ内のアイテム情報をループ処理で動的に出力
- 顧客属性や購入履歴に基づき、パーソナライズドなメッセージを自動生成
- 診断結果や割引オファーなどのダイナミックコンテンツ生成が実現
食品メーカー カタログ 情報取得 API向けBrazeストレージ制限とCSV準備
Brazeカタログのストレージ制限は以下のとおりです:
- 無料版: 最大100MBのストレージ(アイテム数は無制限、セレクションは複雑度により容量消費)
- Catalogs Pro: 選択肢として5GB、10GB、15GB、50GBが利用可能(無料版100MBも含む)
CSVファイル作成時の注意点:
- 最初の列は「id」というヘッダー、一意の値であること
- その他の列名も一意で、最大1,000フィールドまで可能
- 各フィールド名は最大250文字、セル内テキストは最大5,000文字
- ファイル全体は無料版で100MB、Pro版で最大2GB、UTF-8形式でエンコード
ブラウザ上でカタログ作成する場合も、Data Settings > Catalogs > Create New Catalogから作成し、後日CSVアップロードで更新が可能です。
食品メーカー カタログ 情報取得 API連携のBraze API管理
BrazeのAPI管理機能により、以下が可能です:
- List Catalogsエンドポイントでワークスペース内のカタログ一覧を取得
- 各カタログアイテムの編集・削除・詳細表示の管理
- 外部システムからリアルタイムにカタログ情報を更新可能(例:/catalogs/{catalog_name}/items/{item_id} エンドポイント)
これにより、食品メーカーはプロモーションキャンペーンや在庫管理など複数のシステム間で最新データをシームレスに連携できます。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIとMirakl活用

食品メーカー カタログ 情報取得 API対応Mirakl Catalog Platform
Mirakl Catalog Platformは、サプライヤーカタログのオンボーディングと管理を自動化するクラウドベースSaaSソリューションです。食品メーカーは以下のメリットを享受できます:
- 複数サプライヤーから提供される製品情報をAI技術で整合性ある形に統合
- 原材料情報や製品データを自動連携し、生産管理、品質管理、マーケティングシステムへスムーズに統合
- Mirakl Catalog Managerで視覚的に製品情報を管理し、リアルタイムな編集・更新が可能
- 市場変化に応じた柔軟な戦略立案が実現
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食品メーカー カタログ 情報取得 API連携Mirakl Connect
Mirakl Connectは、食品メーカーが自社製品のカタログ情報を複数のオンラインマーケットプレイスと効率的に連携させるための統合プラットフォームです。これにより:
- 在庫連携、価格更新、販促キャンペーンの自動化が実現
- 製品情報の一括管理と正確な出品情報が維持される
- AI技術によりデータ品質が自動確認され、信頼性が向上
食品メーカー カタログ 情報取得 APIとIntellizence活用

食品メーカー カタログ 情報取得 API向けIntellizence M&A API概要
Intellizence APIは、リアルタイムおよび過去のM&Aおよび事業売却ディールデータに迅速にアクセスするためのREST APIです。主な特徴は以下の通りです:
- 発表日、買収企業、被買収企業、売却企業の詳細情報を提供
- ディール金額、通貨、M&Aの種類、ステータス、最終更新日などの包括的なJSON形式データを取得
- 特定の条件に基づいたデータ抽出が可能
これにより、食品メーカーは業界再編や競合動向を定量的に把握し、戦略的意思決定のエビデンスとして活用できます。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIとAgroAPI統合

食品メーカー カタログ 情報取得 API対応AgroAPIプラットフォーム概要
AgroAPIは、ブラジル発の農業セクター向けAPIプラットフォームで、以下のデータ提供を行います:
- Agritec API: 作付け適期、悪天候リスク、地域ごとの農作物生産性推定、水分バランス・気象条件
- SATVeg API:衛星画像から算出される正規化植生指数(NDVI)や強調植生指数(EVI)の時系列データ
- SmartSolos Expert API:ブラジル土壌分類システム(BSCS)に基づく詳細な土壌プロファイル
- Bioinsumos API:有機農業向けの接種剤・生物学的製品の登録情報
これらのAPIを活用することで、食品メーカーは原材料の生産状況や環境条件、作付け適期などをリアルタイムに把握し、持続可能な調達戦略や供給チェーンの最適化を実現できます。
食品メーカー カタログ 情報取得 API用AgroAPI主要API解説
AgroAPIプラットフォームが提供する主要APIは以下の通りです:
- Agritec API: 各地域の作付け適期、悪天候リスク、各種作物の生産性推定や水分・気象条件を提供
- SATVeg API: 指定地域のNDVI・EVIの時系列データにより、原材料の生育状況と植生変動を評価
- SmartSolos Expert API: ブラジル土壌分類システム(BSCS)に基づく土壌プロファイルデータを提供
- Bioinsumos API: 有機農業・持続可能な農業向けの接種剤・生物学的製品に関する登録情報を提供
これにより、原材料確保・サプライチェーンの最適化が促進され、食品メーカーは市場変化に迅速に対応できます。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIと技術連携

食品メーカー カタログ 情報取得 API統合の基本メリット
API統合により、異なるシステム間でデータのシームレスな交換が実現されます。食品メーカーは以下のメリットを享受します:
- ERP、PLM、CRM、eコマースなど各システムと製品情報、栄養成分、在庫状況、サプライヤーデータを自動同期
- 手作業による入力ミスの削減と業務プロセスの効率化
- 最新データのリアルタイム反映により、製品ライフサイクル管理・市場変動への迅速な対応
- PostmanなどのAPI統合プラットフォームを用いた管理、テスト、モニタリングの一元化

食品メーカー カタログ 情報取得 APIとEDI併用活用法
EDI(電子データ交換)は、標準化された取引データ処理に優れています。一方、APIは以下の点で有利です:
- リアルタイムかつ柔軟なデータ交換
- 自社ウェブサイトでの製品カタログ表示や在庫の即時更新、顧客向けプロモーションの配信
これらを併用することで:
- EDIによる大量取引データとAPIによる即時性の高いデータ処理を補完
- EDIメッセージの内容をAPIで補完し、リアルタイム監視を実現
- CleO Integration Cloudなどの統合プラットフォームにより、全体のデータ連携を一元管理
食品メーカー カタログ 情報取得 APIと公的データ活用

食品メーカー カタログ 情報取得 APIにおけるFDA MAUDE示唆
FDA(米国食品医薬品局)のMAUDEデータベースは、以下の点で示唆があります:
- 医療機器の有害事象レポートを詳細に分類し、成分汚染、包装不具合、誤表示などの情報管理手法が確立
- この管理方法と分類体系は、食品安全性やトレーサビリティデータの自社システム構築の参考となる
これにより、透明性の高い安全情報の提供と品質管理の強化が可能となります。
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食品メーカー カタログ 情報取得 APIと政府調達事例およびUSDA日本市場情報
政府調達情報サイトSAM.govでは、Active Pharmaceutical Ingredients (API) Manufacturer Data Acquisition事例が掲載され、さらに米国農務省(USDA)が発行する「Food Business Line」では次の情報が提供されています:
- 高級スーパーマーケット出店、骨なし冷凍魚の販売好調、カゴメの生鮮トマト事業参入などの実例
- 食品表示制度の新たな取り組みなど、規制対応の情報
これらの公的データは、将来的な公的データベース整備や食品安全性、トレーサビリティ管理のモデルケースとして利用できます。
食品メーカー カタログ 情報取得 APIとSnippプラットフォーム

食品メーカー カタログ 情報取得 API向けSnipp顧客エンゲージメント
Snippプラットフォームは、顧客獲得、維持、エンゲージメントを推進するためのモジュラーPaaS技術スイートを提供します。食品メーカーは、以下の機能を活用できます:
- プロモーション&コンテスト管理による新製品発売キャンペーン、季節限定プロモーション、ギフト付き購入キャンペーンの実施
- SnippCheckによるレシート検証機能で、正確な購買データの収集
- SnippRewardsおよびSnippInsightsを利用した、顧客の購買行動や傾向の詳細分析とパーソナライズドなリワード提供
食品メーカー カタログ 情報取得 APIにおけるSnippデータ分析
SnippInsightsは、消費者の購買行動や傾向をバスケットレベルで詳細に解析するツールです。これにより:
- 各製品の支持率やキャンペーン効果を定量的に評価
- 個々の顧客に最適なパーソナライズドなマーケティング戦略を設計
- 市場動向や消費者行動に基づいた在庫管理、プロモーション施策の最適化が可能
これにより、ブランド価値の向上と市場占有率の拡大が図られます。

食品メーカー カタログ 情報取得 APIと医薬品有効成分(API)の関連性考察
食品メーカー カタログ 情報取得 APIと医薬品APIのバイオ技術的アプローチ
「API」という略称は、IT分野のApplication Programming Interfaceと、製薬分野のActive Pharmaceutical Ingredientの両義があります。医薬品APIの製造では、以下の点が特徴です:
- シキミ酸、コハク酸、クラブラン酸などの化学物質が、発酵や代謝工学的手法で生産される
- 原材料の調達から、発酵条件、分離・精製に至るまでの各工程で厳密なデータ管理が実施
これらの手法や管理ノウハウは、食品メーカーが原材料の由来、製造工程、品質管理データを高度に管理する際の参考となり、消費者へ透明性の高い安全情報を提供する基盤となります。