シンガポールNTU、AIで細菌増殖を予測し食品廃棄物削減と省エネを推進

シンガポールの南洋理工大学（NTU Singapore）は、食品中の細菌増殖を予測する人工知能（AI）モデルを開発した。この技術は、小売業者に対し、賞味期限と在庫管理に関する高精度な指針を提供し、シンガポール国内の食品廃棄物を大幅に削減することを目指している。食料品の90パーセントを輸入に頼る同国にとって、この取り組みは食料安全保障を強化する上で重要な一歩と見なされている。

研究チームは、NTU、シンガポール食品庁（SFA）、A*STAR（科学技術研究庁）の共同研究センターであるFRESH@NTU（Future Ready Food Safety Hub）において、AIモデルの訓練を進めている。具体的には、サルモネラ菌などの病原菌が、温度や酸度といった多様な食品条件下で時間経過とともにどのように増殖または不活化するかを詳細に分析している。この予測モデリングフレームワークにより、サプライチェーン全体における現実的な保管条件下での有害な病原菌の汚染レベルを高い精度で推定することが可能になる。

このAI技術の導入は、食品事業者に鮮度と安全性の監視を精密に行う手段を提供し、保管、取り扱い、在庫回転に関する日々の意思決定を支援する。さらに、この予測能力は冷凍保管における温度設定の最適化にも応用可能である。例えば、AIが-20℃から-16℃といったわずかな温度上昇でも食品の品質維持が可能かを評価できれば、電力消費量の削減とエネルギーコストの節約に直結する。

FRESH@NTUのエグゼクティブディレクターであるウィリアム・チェン教授は、AIの予測と実際の細菌挙動との間に強い整合性が示されていると述べており、実食品サンプル中の細菌を監視する潜在能力を実証した。このソリューションは既存の食品安全ガイドラインを補完し、企業が安全基準を維持しつつ腐敗リスクをより良く管理するのを助けることが期待されている。スーパーマーケットチェーンのSheng Siongは、この技術の試験導入に強い関心を示しており、2026年下半期にトライアルが開始される見込みである。

NTUの研究は、シンガポールにおける食品製造業全体のデジタル化の潮流に乗り、食品廃棄物削減という国家目標に貢献する。研究者らは、このAIモデルがサルモネラ菌のような食中毒の主要因となる細菌の増殖リスクを数秒で予測できると示唆しており、食品リコールの削減にも寄与する可能性がある。このAIベースの予測モデリングは、サプライチェーンの各段階における監視を強化し、食品の安全性を高めると同時に、廃棄物を削減し、エネルギー使用量を低減することで、シンガポールの食料安全保障向上に貢献する多角的な戦略の一環を成している。