フードミクスデータ分析 2025年の展望：AIとオミクス統合による食品の品質、安全性、パーソナライズの革命

• エグゼクティブサマリー：主要トレンドと市場の展望（2025年～2030年）
• 市場規模、成長率、予測：2025年～2030年
• コアテクノロジー：AI、機械学習、オミクス統合
• 主要応用：食品安全、品質管理、パーソナライズ栄養
• 主要プレーヤーと業界イニシアチブ（例：サーモフィッシャー、アジレント、ブルカー）
• 規制の状況とデータ標準化の取り組み
• 新興スタートアップと学術共同研究
• 課題：データの複雑性、プライバシー、相互運用性
• 投資トレンドと資金調達の状況
• 今後の展望：革新、機会、戦略的提言
• 出典・参考文献

エグゼクティブサマリー：主要トレンドと市場の展望（2025年～2030年）

フードミクスデータ分析は、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、その他のハイスループット技術から生成される複雑なデータセットを解析するための高度な計算ツールを活用し、世界の食品業界を急速に変革しています。2025年には、人工知能（AI）や機械学習、クラウドベースのプラットフォームの統合が革新のペースを加速させ、関係者が食品の安全性、品質保証、パーソナライズ栄養、供給チェーンの最適化のための実用的なインサイトを抽出できるようになります。

主要な業界プレーヤーは、データ駆動型のソリューションに多額の投資を行っています。例えば、IBMは、食品メーカーや小売業者と協力して透明性を向上させ、汚染リスクを減らすために、AIを駆使した食品安全とトレーサビリティプラットフォームを拡大し続けています。同様に、SAPは食品供給チェーン管理のためのクラウドベースの分析を進め、原材料の調達や物流に関するリアルタイム監視や予測分析をサポートしています。

食品安全と真贋の分野では、Thermo Fisher Scientificやアジレントテクノロジーなどの企業が、汚染物質、アレルゲン、不正添加物を前例のない感度で検出するために、次世代質量分析法とクロマトグラフィーシステムを高度なデータ分析と統合して展開しています。これらのプラットフォームは、進化する安全基準や消費者の期待に適応するために、規制当局や食品生産者によってますます採用されています。

パーソナライズ栄養も、重要な成長が見込まれる分野です。ネスレとDSM-Firmenichは、個々の遺伝的、代謝的、マイクロバイオームのプロフィールに基づいた特注の食事ソリューションを開発するためのオミクスに基づく研究に投資しています。これらの取り組みは、複雑な生物学的データを実用的な消費者製品やサービスに変換するための強力なデータ分析インフラによって支えられています。

2030年を見据えると、フードミクスデータ分析市場は以下のいくつかのトレンドによって形成されると予想されています。

• 食品安全、品質、栄養のための予測モデルにおけるAIと機械学習の広範な採用。
• 食品バリューチェーン全体でのリアルタイムデータ共有とコラボレーションのためのクラウドベースプラットフォームの拡大。
• 増加する規制監視と標準化により、検証済みの分析ツールと透明なデータ管理に対する需要が高まる。
• データサービス（DaaS）などの新しいビジネスモデルの登場により、小規模な食品生産者が高度な分析機能にアクセスできるようになる。

この分野が進化する中で、テクノロジー提供者、食品メーカー、規制機関のパートナーシップが、フードミクスデータ分析の可能性を十分に活用し、安全で健康的かつ持続可能な食品システムを世界中に提供するために重要になるでしょう。

市場規模、成長率、予測：2025年～2030年

フードミクスデータ分析の世界市場は、2025年から2030年にかけて重要な拡大が見込まれています。これは、高度なオミクス技術、人工知能（AI）の融合と、食品安全、品質、トレーサビリティに対する需要の高まりによって推進されています。フードミクスは、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、その他のオミクス科学とデータ分析を統合し、食品の成分、真贋、栄養価の評価方法を急速に変革しています。2025年時点で、この市場は確立された食品業界のリーダーやテクノロジー革新者からの強力な投資によって特徴づけられ、北米とヨーロッパが採用をリードし、アジア太平洋地域での急速な成長が続いています。

この分野の主要プレーヤーには、ネスレやダノングループのような多国籍食品企業が含まれます。これらの企業は、製品開発と品質保証のためにオミクスデータを活用する専用の研究センターを設立しています。Thermo Fisher Scientificやアジレントテクノロジーといったテクノロジー提供者も、ハイスループットのデータ生成と解釈を実現するための高度な分析機器とソフトウェアプラットフォームを提供しています。これらの企業は、データフォーマットや分析プロトコルの標準化を進めるために、学術機関や規制機関と共同で取り組んでおり、これが市場の成長を加速することが期待されています。

2025年のフードミクスデータ分析市場の規模は、1桁台の十億ドル（USD）と推定されており、2030年までの年平均成長率（CAGR）は15～20%の範囲になると予測されています。この成長は、グローバルな食品供給チェーンの複雑性の増加、規制監視の強化、食品の起源と成分に対する透明性を求める消費者の需要によって促進されています。欧州連合の「ファーム・トゥ・フォーク戦略」と米国食品医薬品局（FDA）の「新しいスマートフードセーフティ」の取り組みは、トレーサビリティとリスク評価のためのオミクスベースの分析の採用を促進しています。

今後5年間で、フードミクスデータ分析が日常の品質管理や製品革新パイプラインに統合されることが予想されます。例えば、ネスレは、栄養プロフィールの最適化や分子レベルでの汚染物質の検出を目的としたAI駆動のフードミクスプラットフォームのパイロットを既に行っています。一方、Thermo Fisher Scientificのような機器メーカーは、使用が簡便でクラウド接続されたソリューションを追加することが見込まれており、中小規模の食品生産者の障壁を低くすることが期待されています。データの相互運用性と規制の調和が改善されるにつれて、フードミクスデータ分析市場は、世界の食品産業のデジタルトランスフォーメーションの基盤となることが予想されます。

コアテクノロジー：AI、機械学習、オミクス統合

フードミクスデータ分析は、2025年には、人工知能（AI）、機械学習（ML）、およびマルチオミクス統合の収束によって急速に進化しています。これらのコアテクノロジーは、食品の成分、安全性、真贋、栄養価を分析する方法を変革し、食品バリューチェーン全体で未曾有のインサイトを可能にしています。

AIやMLアルゴリズムは、現在、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、その他のオミクスプラットフォームによって生成される広大で複雑なデータセットを処理する中心的な役割を果たしています。2025年には、大手食品および原料会社が、高次元データを解釈し、バイオマーカーを特定し、食品の品質と安全性の結果を予測するために、高度なAIモデルを導入しています。例えば、ネスレはAI駆動のフードミクスプラットフォームに投資し、製品のフォーミュレーションやトレーサビリティを最適化し、マルチオミクスデータを活用して栄養プロフィールを向上させていると共に、グローバル基準への準拠を確保しています。

オミクスデータの統合は、クラウドベースの分析と高性能コンピューティングによっても加速されています。IBMなどの企業は、フードミクスのためのAI駆動のクラウドソリューションを提供し、複数のソースからの大規模なデータセットのリアルタイム分析を可能にしています。これらのプラットフォームは、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスデータの統合を促進し、原材料の真贋確認からアレルゲン検出までのアプリケーションをサポートします。

成分および風味の分野では、Givaudanがメタボロミクスプロファイルを分析し、風味属性を予測するために機械学習を利用しており、新しい成分やパーソナライズ栄養ソリューションの開発を支援しています。同様に、DSM-Firmenichは、発酵プロセスを改善し、持続可能な食品成分を開発するためにAIとオミクス統合を適用しており、精密栄養や健康の結果に重点を置いています。

今後数年の見通しは、AIとオミクス技術のより深い統合を指し示し、組織間での安全なデータ共有を可能にするためのフェデレーティッドラーニングやプライバシー保持分析の採用が進むことが期待されています。業界のコンソーシアムや公私パートナーシップは、欧州食品安全機関（EFSA）やその他の規制機関によって支援されているイニシアチブに見られるように、データフォーマットや分析パイプラインの標準化に重要な役割を果たすことが期待されています。

2027年までには、フードミクスデータ分析が、精密食品設計、リアルタイム食品安全モニタリング、および透明なサプライチェーンの新時代の基盤となると予測されています。AI、ML、オミクス統合の間の相乗効果は、革新を促進し、より健康的で安全で持続可能な食品システムの開発を進めるでしょう。

主要応用：食品安全、品質管理、パーソナライズ栄養

フードミクスデータ分析は、2025年を通じて食品安全、品質管理、パーソナライズ栄養の風景を急速に変革しています。ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどのハイスループットオミクス技術の統合と高度なデータ分析により、食品の成分、安全リスク、個々の食事ニーズについての前例のないインサイトが可能になっています。

食品安全の分野では、フードミクスデータ分析の適用が汚染物質、アレルゲン、病原体の検出とトレーサビリティの向上を図っています。主要な食品生産者と原料供給者は、マルチオミクスプラットフォームを活用してサプライチェーンを監視し、ますます厳しくなる国際的な規制に準拠しています。たとえば、ネスレはオミクス駆動の品質保証システムに投資し、分子レベルでの潜在的な危険を特定し、汚染事件への迅速な対応を支援し、リコールを最小限に抑えています。同様に、カーギルは、高度な分析を利用して食品由来の病原体や化学残留物を追跡し、これらのインサイトをグローバルな食品安全プロトコルに統合しています。

品質管理もフードミクスデータ分析により革命が起こっています。企業は、食品サンプルから生成される複雑なデータセットを分析するために機械学習アルゴリズムを導入し、新鮮さ、真贋、栄養成分のリアルタイム評価を可能にしています。ダノンは、乳製品および植物由来製品のラインでオミクスに基づく品質モニタリングを実施しており、消費者に対して一貫性と透明性を確保しています。一方、マース社もメタボロミクスとプロテオミクスを活用して原材料の真贋を確認し、不正を検出するための取り組みをしています。

パーソナライズ栄養はフードミクスデータ分析の中で最も有望なフロンティアの1つです。個々の遺伝的、代謝的、マイクロバイオームデータを統合することにより、企業は特注の食事推奨や機能性食品を開発しています。ユニリーバは、研究機関と連携し、特定の健康ニーズや好みに応じたパーソナライズ栄養ソリューションの開発のためにオミクスデータを活用しています。スタートアップ企業や確立されたプレーヤーは、オミクスデータをAI駆動の分析と組み合わせたデジタルプラットフォームに投資し、消費者が独自の生物学的プロフィールに基づいて情報に基づいた食事の選択を行えるよう支援しています。

今後の展望として、フードミクスとデータ分析の収束が加速することが期待されており、センサー技術、クラウドコンピューティング、人工知能の進展により、業界リーダーがデータフォーマットの標準化やベストプラクティスの共有のためのクロスセクターのパートナーシップを形成しています。規制機関がこれらの技術的進歩に適応していく中で、フードミクスデータ分析の採用は、食品の安全性、品質、パーソナライズ栄養をグローバルに確保するために不可欠なものとなるでしょう。

主要プレーヤーと業界イニシアチブ（例：サーモフィッシャー、アジレント、ブルカー）

フードミクスデータ分析分野は急速に進化しており、主要な計測機器および情報学企業が、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどのオミクス技術を食品科学に統合するための革新を推進しています。2025年時点で、いくつかのグローバルプレーヤーが先頭を切って、食品の品質、安全性、真贋評価の未来を形作るための高度な分析プラットフォーム、ソフトウェア、協調イニシアチブを提供しています。

Thermo Fisher Scientificはフードミクスにおいて支配的な存在であり、食品分析向けに特化した質量分析、クロマトグラフィー、および情報技術ソリューションの包括的なスイートを提供しています。彼らのOrbitrapおよびトリプル四重極質量分析計は、クラウドベースのデータ管理プラットフォームと組み合わされ、高スループットでのマルチオミクスデータの取得と解釈を可能にします。Thermo Fisherの食料生産者や規制機関との継続的な協力は、食品の真贋と汚染物質スクリーニングのための標準化されたワークフローを開発することに焦点を当てており、人工知能（AI）や機械学習を活用した高度なデータ分析を行っています（Thermo Fisher Scientific）。

Agilent Technologiesも重要なプレーヤーであり、その堅牢な液体クロマトグラフィー質量分析（LC-MS）システムおよびバイオインフォマティクスツールで知られています。AgilentのOpenLabおよびMassHunterソフトウェアスイートは、複雑なフードミクスデータセットの統合と視覚化を促進し、アレルゲン検出から栄養プロファイリングまでのアプリケーションをサポートします。2025年には、Agilentは学術機関や食品メーカーとのパートナーシップを拡大し、特定のメタボロミクスパネルやクラウドベースの分析プラットフォームを共同開発することを目指しています。

Bruker Corporationは、高解像度核磁気共鳴（NMR）および質量分析技術の分野をさらに進化させています。Brukerのソリューションは食品フィンガープリンティング、真贋確認、未ターゲットメタボロミクスで広く使用されています。同社は、自動データ処理パイプラインやAI駆動のパターン認識に投資しており、食品の欺瞞や汚染物質をより迅速かつ信頼性高く検出できるようになっています。Brukerの食品安全当局や研究コンソーシアムとのコラボレーションは、今後数年でフードミクスデータ分析の新しい業界基準を生み出すことが期待されています（Bruker Corporation）。

これらのリーダーを超えて、ウォーターズコーポレーションは食品安全試験所向けの情報学オファリングを強化しているほか、サルトリウスAGは食品生産ワークフローにバイオプロセス分析を統合しています。業界全体でのイニシアチブとして、オープンデータ共有プラットフォームや調和のとれた分析プロトコルに対する取り組みが進んでおり、国際標準化機構（ISO）などの組織からの支援も得ています。

今後の見通しとして、高度な計測機器、クラウドコンピューティング、AIの収束がさらに進むことが期待されており、食品バリューチェーン全体でのフードミクスデータ分析の広範な採用が実現し、より安全で透明性が高く、パーソナライズされた食品システムの開発を支援することになるでしょう。

規制の状況とデータ標準化の取り組み

フードミクスデータ分析の規制の状況は、政府や業界の利害関係者が食品の安全性、品質、トレーサビリティにおける高スループット分子データの変革の可能性を認識する中で急速に進化しています。2025年には、規制機関がフードミクスデータの信頼性、相互運用性、安全性を保証するフレームワークの確立に向けた取り組みを強化し、この分野での革新を促進することを目的としています。

中心となる焦点は、データフォーマットや分析プロトコルの標準化です。米国食品医薬品局（FDA）は、オミクスデータ（ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど）の統合に関するガイダンスを含む新しいスマートフードセーフティの取り組みを拡大しています。FDAは、業界や学術パートナーと協力して、標準化された語彙やデータ交換フォーマットを開発し、規制審査プロセスを効率化し、ラボ間のデータの比較可能性を強化することを目指しています。

欧州連合では、欧州食品安全機関（EFSA）がリスク評価やトレーサビリティに関するフードミクスデータセットを含むデータ収集フレームワークの先進化を進めています。EFSAは、次世代シーケンシングや質量分析データの標準化を特に重要視し、加盟国や国際機関と密接に協力しています。この調和は、国境を越えた食品安全調査や、EUのファーム・トゥ・フォーク戦略を支援する上で不可欠です。

業界のコンソーシアムも重要な役割を果たしています。GS1は、供給チェーンデータの国際基準で知られ、オミクス由来の属性に対応するためにデータモデルの拡張を試行し、より詳細な製品トレーサビリティや真贋確認を可能にしています。一方、Thermo Fisher Scientificやアジレントテクノロジーのようなテクノロジー提供者も、フードミクスワークフローにおけるデータ品質、メタデータ注釈、安全なデータ共有のベストプラクティスを定義するための競争前コラボレーションに積極的に参加しています。

今後数年は、規制要件と業界標準のさらなる収束が予想されます。グローバルオープンデータ農業栄養（GODAN）や、食品データに関する国際標準化機構（ISO）作業部会などのイニシアチブが、新しいガイドラインを発表し、フードミクス分析の世界的な採用を促進することが期待されています。規制の明確性が増すにつれ、食品メーカーや試験室はフードミクスデータを利用してコンプライアンス、革新、消費者の信頼を高めるための準備が整うでしょう。

新興スタートアップと学術共同研究

フードミクスデータ分析の風景は、2025年に急速に進化し、新興のスタートアップや活発な学術共同研究によって推進されています。オミクス技術（ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス）を高度なデータ分析と統合するフードミクスは、食品の品質、安全性、パーソナライズ栄養における革新の基盤としてますます認識されています。

新しい世代のスタートアップが、人工知能（AI）や機械学習を活用して複雑なフードミクスデータセットを分析しています。例えば、Nutrition.AIは、メタボロームやマイクロバイオームデータを解釈し、パーソナライズされた食事の推奨を提供するAI駆動のプラットフォームを開発しています。同様に、FoodMarbleは呼気分析とデータサイエンスを利用して、消費者がさまざまな食品に対する消化反応を理解できるように支援しています。これは、消費者向けのフードミクスソリューションに対する広範な傾向を反映しています。

学術機関は、フードミクス研究を加速させるためにコンソーシアムや公私パートナーシップを形成する上で重要な役割を果たしています。オランダのワーゲニンゲン大学＆研究は、スタートアップと確立された食品企業との協力プロジェクトを立ち上げ、オープンアクセスのフードミクスデータベースや分析ツールの開発を行っています。一方、米国のカリフォルニア大学デービス校は、高スループットオミクスプラットフォームとビッグデータ分析を組み合わせた取り組みを先導し、食品安全監視とトレーサビリティの向上を目指しています。

スタートアップは、原料供給者や食品メーカーと協力し、製品開発にフードミクスのインサイトを取り入れています。BIOMILQは、学術パートナーと協力して人乳の分子組成を分析し、細胞培養による代替品の開発を行なっており、フードミクスデータを利用してその栄養的同等性を保証しています。一方、フランスのゲノスコープは、食品産業の利害関係者と提携し、オミクスを用いて食品の起源を確認し、食品欺瞞を防ぐ取り組みをしています。

今後数年には、スタートアップや学術機関が相互運用可能なデータプラットフォームや標準化されたプロトコルを共同開発することで、フードミクス分析が食品供給チェーンにさらに統合されることが期待されています。研究やパイロットプロジェクトから、パーソナライズ栄養、食品安全、持続可能な原材料調達などの商業的アプリケーションへと焦点が広がるでしょう。規制機関や業界団体がフードミクスデータの価値を認識し始めるにつれ、さらなる共同研究が期待され、透明性の高いデータ駆動型の食品システムの構築が進むことでしょう。

課題：データの複雑性、プライバシー、相互運用性

フードミクスデータ分析は、ハイスループットのオミクス技術（ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど）を高度な計算ツールと統合することで、食品業界を急速に変革しています。しかし、2025年にこの分野が成熟するにつれ、データの複雑性やプライバシー、相互運用性に関するいくつかの重要な課題が残されています。

フードミクスデータの複雑さは、現代の分析プラットフォームによって生成される膨大で多様なデータセットの量に起因しています。例えば、質量分析法や次世代シーケンシングは、意味のある解釈を行うために洗練されたアルゴリズムを必要とする膨大で多次元なデータセットを生成します。Thermo Fisher Scientificやアジレントテクノロジーのような企業が、これらの複雑なデータストリームを管理し分析するための高度な機器およびソフトウェアソリューションを提供しています。これらの進展にもかかわらず、マルチオミクスデータを統合する（例えば、メタボロマイクプロファイルとゲノムデータをリンクさせる）ことは、データフォーマット、標準、分析パイプラインの違いからくる大きな障害となっています。

データプライバシーも、個々の遺伝及び代謝情報を使用して食事の推奨を調整することが増えているため、懸念が高まっています。個別の遺伝情報や健康情報を使用して食事推奨を調整することは、データ所有権、同意、およびセキュリティに関する問題を引き起こします。規制の枠組みは進化していますが、依然として調和のとれたグローバルスタンダードが不足しています。GS1のような組織は、トレーサビリティと透明性のためのデータ標準の策定に取り組んでいますが、オミクスデータに特化したプライバシー関連のプロトコルはまだ開発段階にあります。食品企業やテクノロジー提供者は、消費者データの収集、保存、共有に影響を与えるEUの一般データ保護規則（GDPR）など、地域ごとの規制の複雑な状況を乗り越えなければなりません。

相互運用性、すなわち異なるシステムや組織がスムーズに相互作用する能力は、フードミクスデータ分析において持続的な課題です。普遍的に採用されたデータ標準とオントロジーの欠如は、データ共有や共同研究を妨げています。ISOや国際穀物科学技術協会（ICC）などの業界コンソーシアムや標準化団体によるイニシアチブのもとで、データ交換のための共通のフレームワークを策定しようとする取り組みが進行中ですが、広範な採用はまだ進捗中で、多くの独自システムが隔離されたままです。

これらの課題に対処するには、Instrument製造業者、食品生産者、規制機関、標準化団体の間での調整された取り組みが必要です。今後数年は、データの調和化ツール、プライバシーを保持する分析、オープンデータイニシアチブに対する投資が増加することが予想されており、食品業界はフードミクスの可能性を最大限に引き出し、消費者の信頼とデータの完全性を守ることを目指すでしょう。

投資トレンドと資金調達の状況

フードミクスデータ分析の投資の風景は、2025年に重要な勢いを経験しており、高度なオミクス技術、人工知能（AI）、精密栄養学および食品安全の需要の高まりによって推進されています。フードミクスは、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、その他のハイスループットデータストリームを統合し、既存の食品、バイオテクノロジー、テクノロジー企業からのベンチャーキャピタルや戦略的投資を引きつけています。

昨年、いくつかの注目の資金調達ラウンドがこの分野の可能性を強調しています。食品の成分、真贋、健康への影響を迅速に分析できるAI駆動のフードミクスプラットフォームを専門とするスタートアップが、数百万ドルの投資を確保しています。例えば、分析機器およびラボソリューションのグローバルリーダーであるThermo Fisher ScientificやAgilent Technologiesは、ターゲットを絞った買収やパートナーシップを通じてフードミクスのポートフォリオを拡充し、高度なデータ分析を既存のプラットフォームに統合することを目指しています。

主要な食品メーカーや原料供給者からの戦略的追加の投資も行われています。ネスレは、製品開発とパーソナライズ栄養を強化するためにフードミクスデータ分析を活用することを公に約束し、テクノロジー提供者とのコラボレーションを通じて強固なデータエコシステムの構築を目指しています。同様に、DSM-Firmenichも、健康を促進する化合物と持続可能な調達に焦点を当てたオミクス駆動の成分革新に投資しています。

政府および公共部門の資金も重要な役割を果たしています。特に欧州やアジアでは、欧州連合のホライズン・ヨーロッパプログラムがフードミクス研究コンソーシアムに対して多額のグラントを引き続き配分しており、オープンアクセスのデータプラットフォームや国境を越えた共同研究の開発を支援しています。アジアでは、日本やシンガポールの国立研究機関が、食品安全監視やトレーサビリティシステムへのフードミクス分析の統合に関するイニシアチブに資金を提供しています。

今後の見通しとして、フードミクスデータ分析への投資は引き続き強固であると考えられています。この分野は、スケーラブルで相互運用可能なデータソリューションの必要性が高まる中で、デジタルヘルスやクラウドコンピューティング企業の参加が増加することが期待されています。食品データの透明性やパーソナライズ栄養に関する規制枠組みの新たな形成は、食品、健康、データサイエンスの交差点における機会を生み出す要因となるでしょう。エコシステムが成熟するにつれ、テクノロジー提供者、食品生産者、研究機関の間のコラボレーションが、フードミクスのインサイトを商業的かつ社会的価値に変えるために重要になります。

今後の展望：革新、機会、戦略的提言

フードミクスデータ分析の未来は、食品業界が食品の品質、安全性、栄養、持続可能性に関する複雑な課題に対処するためにますます高度な計算ツールを活用する中で、重要な変革を遂げる準備が整っています。2025年までには、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、トランスクリプトミクスを包括するマルチオミクスデータの統合がより一般的になることで、食品マトリックスとそれが人間の健康に与える影響についての包括的な理解を可能にするでしょう。この収束は、パーソナライズ栄養、トレーサビリティ、食品の真贋確認における革新を促進することが期待されます。

主要な業界プレーヤーは、高度なデータセットを処理および解釈するために、人工知能（AI）や機械学習（ML）プラットフォームに多額の投資を行っています。例えば、IBMは、食品メーカーと協力して食品安全監視や供給チェーンの最適化のためのAI駆動の分析を展開しています。同様に、Thermo Fisher Scientificは、フードテストラボ向けの高スループット分析やデータ統合をサポートするオミクス技術とインフォマティクスソリューションのスイートを拡大し続けています。

今後数年間は、クラウドベースのデータ共有や相互運用性が共同研究や規制のコンプライアンスにおいて重要になります。米国食品医薬品局（FDA）などの組織は、食品由来の危害や汚染物質のリアルタイム監視を促進するための標準化されたデータフォーマットやオープンアクセスリポジトリの推進に積極的になっています。この傾向は、食品供給チェーン全体での透明で改ざん不可能なデータ管理のためのブロックチェーン技術や分散台帳技術の採用を加速させると予想されます。

スタートアップ企業や確立された企業にとって、フードミクスに特化した専門的な分析プラットフォームを開発する機会が広がっています。例えば、アジレントテクノロジーは、予測モデルやバイオマーカー発見を支援するための情報学能力を向上させており、一方で、Brukerは食品の真贋確認や欺瞞検出のための統合データ分析付き質量分析ソリューションを向上させています。

戦略的には、利害関係者はフードミクス分析の価値を最大化するために、労働力トレーニング、データガバナンス、各セクター間のパートナーシップへの投資を優先させるべきです。パーソナライズ栄養やデジタルヘルスアプリケーションが浸透するにつれて、倫理的なデータの使用、プライバシー、消費者の関与への重点が重要になります。今後は、フードミクスのデジタルヘルス、精密農業、持続可能性イニシアチブとの融合により、新しいビジネスモデルや価値提案が生まれ、データ分析が次世代食品システムの礎となるでしょう。

出典・参考文献

• IBM
• Thermo Fisher Scientific
• DSM-Firmenich
• Danone
• Givaudan
• 欧州食品安全機関（EFSA）
• ユニリーバ
• Bruker Corporation
• Sartorius AG
• 国際標準化機構
• GS1
• FoodMarble
• ワーゲニンゲン大学＆研究
• カリフォルニア大学デービス校
• Genoscope