草莓與羅勒有什麼關聯？AI分析量化味道、加速食品研發

撰文=羅璿

全球科學家、科技大廠積極投入AI（Aritificial Intelligence，又稱人工智能）開發，利用機器學習實現無人駕駛車、教會Siri聽懂需求、優化Google搜尋。AI用途無所不在，而對食品、餐飲公司來說，AI則可以預測何種口味搭配更能獲得消費者芳心！

85%快消食品壽命2年！AI提前預測愛好、精準研發

尼爾森行銷研究顧問公司（Nielsen）分析，市場上85%包裝食品與罐裝飲料等快消產品最長壽命只有2年。以台灣普遍的食品大廠研發時間來說，全新品研發需要至少半年至一年以上，若只是輕微調整口味的常規新品，在業界最快速度下則可以大約1個月推出一支。時下流行的口味研發上市時間拖得越久，市場熱度時間越短。

只不過，目前不管是食品大廠或顧問公司，都只能用夠用大數據分析已經消費的趨勢，得知市場上流行的產品，因此提早預測消費者會喜歡什麼口味，才能節省研發人力與成本。

結合氣相層析量化食物味道，AI預測好搭口味

用AI預測消費者喜歡的口味的第一步，是先辨識與量化紀錄一樣食物中有什麼味道。看準人體對味道的辨識80%出自氣味，科技公司使用氣相層析（Gas chromatography）分析不同料理、食物中有哪些氣味，整理成類似口味資料庫的味道質譜。接下來，利用大數據、套入公式，則可以使用AI人工智慧分析，哪些食材搭在一起，會受到歡迎。

舉例來說，比利時智慧食品公司Foodpairing 透過此做法發現，草莓有奶酪味，因此跟帕爾馬干酪有關。又或者，草莓有柑橘香氣，因此也讓人聯想到羅勒，進而提供主廚、食品開發商不同搭餐與研發建議。 丹麥公司Plant Jammer則是利用一樣的分析手法，在App用戶輸入手邊的食材後，提供一套建議食譜。

再來，早在2019年開始與IBM合作的美國食品大廠味好美（McCormick）則是已經靠AI建議的初期配方、修正配方
研發出豬肉、雞肉與香腸3款調理包。味好美透露，研發時間減少了70%。

結合消費數據！AI從網評、消費時段預測精準趨勢

除了對於味道搭配的分析，AI則可以再與消費、輿論等資料整，找出當下的飲食趨勢等。例如，新加坡新創AI Palette利用AI從社群、食譜、菜單等來源進而分析地區性的趨勢，進而預測更大範圍的潮流。麥當勞用AI分析得來速的消費時間、天氣、車輛等。美國FDA更是用AI分析亞馬遜上的食品評論，從而得知可能有食安疑慮的產品。而透過AI分析各地不同喜歡的味道，研發商也能量化不同文化地區喜歡的口味，做出區域性調整。

研發商蓄勢待發：想用AI機器人試吃、偵測腦神經訊號

未來，科技公司希望可以用讓機器取代人去試吃味道，但目前還有幾項誤差，例如，人會因為食物的顏色、口感而對食物的味道有不同感知，也會因為吃了太多辣食而麻痺，因此一道食物如果經常搭配另一種辣食物，則會降低自身的感受，機器卻不會受辣味影響。此外，iSense希望能更進一步使用科技去偵測人腦中品嚐到特定味道時腦中的神經訊號，量化、透過AI分析，預測消費者喜歡的味道。

AI技術隨時在突破，在食品、餐飲業也受到許多科技公司關注，更能因為能預測消費者較可能喜歡的餐點與食品口味，有望為研發公司減少研發時間與成本。

審稿編輯：童儀展

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參考資料
▶The Pantone of flavours: Taste-based profiling tech vows to redefine flavour industry and boost NPD
▶The future of flavor discovery & development: Big food data and AI
▶AI and the future of favour