食品・消費財の知識資産を、
AIが活用できる状態にする
レガシー生産・受発注システムの解析から、レシピ・配合の暗黙知継承、HACCP記録・賞味期限・ロット管理、商品改廃・需要変動への対応まで。 Jiteraは食品・消費財メーカーが抱える「AIに渡せない情報」を、 コード・商品・品質・現場知ごと正しくコンテキスト化します。
Jiteraの概要動画（約30秒）
※ 動画URL未定
CHALLENGES
食品・消費財メーカーが直面する3つの課題と、
Jiteraの解決アプローチ
多品種少量・高頻度改廃・食品安全規制が、開発・業務の両面で深刻な課題を生んでいます。
レガシーシステムを読み解くAIで、食品・消費財メーカーのDXが動き出す。Jiteraはコード・商品・品質・現場知を理解し、CIO/CDIOが推進できるAI Ready基盤を構築します。
※当社実績につき、案件により異なります。
1レガシーシステム
生産・受発注システムのブラックボックス化が、商品改廃・モダナイゼーションの足かせになっている
長年の個別改修で生産・受発注システムが複雑化し、設計書と実装が乖離。工場・商品・得意先ごとの例外処理がコードに埋没し、仕様確認が旧システムを知る担当者に集中している。
生産・受発注システムの現行仕様を自動可視化
特許取得済みの技術で生産・受発注システムを自動解析し、設計書草案を生成。担当者が即座に参照・補正できる状態に。
2暗黙知・ナレッジ
レシピ・配合の暗黙知と試作データが属人化し、商品開発・品質管理の継承が困難になっている
微妙な温度・時間・投入順の勘所が熟練者依存。試作配合・官能評価・失敗理由が部門・担当者に散在し、類似商品の過去試作を探せず同じ検討を繰り返している。
レシピ・試作ナレッジを組織の知識資産に
レシピ・試作・評価情報を登録し、商品特性・原料・工程条件から類似試作と失敗知見を横断検索。開発ナレッジを組織の「脳」へ。
3食品安全・規制対応
HACCP記録・賞味期限・ロット・表示法対応に膨大な工数が集中し、トレーサビリティ整備が遅れている
CCP・衛生管理記録が紙・表計算・工場システムに分散。逸脱発生時の対象範囲特定や、食品表示法・景品表示法への対応根拠収集が担当者依存になっている。
食品安全・規制対応ナレッジをAIで一元管理
HACCP記録・ロット・表示法根拠をAIが横断整理し、逸脱発生時の対象範囲特定や規制対応根拠の収集を高速化。トレーサビリティ整備を組織全体で推進。
DEMO VIDEO
Jiteraを3分で理解する
AIコンテキストプラットフォームの仕組みと食品・消費財メーカーでの活用イメージをご覧ください。
食品・消費財メーカー向けデモ動画（約60秒）
※ 動画URL未定
USE CASES
食品・消費財メーカーでのJitera活用ユースケース
開発AIと業務AIの2軸で、食品・消費財メーカー固有の課題を解決します。
レガシー生産管理・受発注システムの現行仕様可視化支援
BEFORE
- 長年の個別改修で生産・受発注システムが複雑化
- 工場、商品、得意先ごとの例外処理がコードに埋没
- 設計書と実装が乖離し、データ連携の全体像が不明
- 仕様確認が旧システムを知る担当者へ集中
AFTER
- 特許取得済みのソースコードからの設計書生成技術を活用
- 対応可能なコード、DB定義、ジョブ、既存資料を参照
- 受注・所要量・製造指図・出荷の処理と連携候補を整理
- 現行仕様・データフロー・設計書の草案をレビュー可能に
AIが処理ステップを支援
コード・DB・ジョブ資料を確認
対象資産の登録
対象範囲・形式版を整理
変換・確認
処理・データ連携候補を可視化
レビュー用草案
業務・開発担当が照合
修正・承認
確認済み設計資産へ反映
全言語・全資産の標準解析を保証するものではありません。独自形式や周辺システムは変換・マッピング・個別連携と対象資産でのPoCが必要です。出力は草案であり、業務・開発責任者が現行運用と照合します。
多品種少量生産・頻繁な商品改廃に伴うシステム影響調査支援
BEFORE
- 新商品、容量違い、包材変更、終売が高頻度で発生
- 商品マスター変更の影響が生産・受注・倉庫へ波及
- 工場別ラインや得意先別コードの対応関係が複雑
- 旧商品の在庫・資材・受注残を含む切替確認が属人化
AFTER
- 商品・原材料・包材マスターと仕様、コード、連携定義を登録
- 変更項目に関連し得る画面、バッチ、IF、帳票候補を整理
- 新旧商品の切替条件、残課題、確認観点の草案を作成
- 採否と確認結果を次回の商品改廃へ再利用
AIが処理ステップを支援
改廃内容・対象マスターを登録
商品・包材・原材料
関連処理・IF候補を検索
画面・バッチ・帳票
切替・確認観点を草案化
残課題・確認事項
業務・IT・工場がレビュー
承認済み変更計画
承認済み変更計画へ反映
影響範囲の網羅性は保証されず、商品コード、工場、得意先、版、連携先等の対応情報整備が前提です。商品切替、在庫・資材の扱い、製造・出荷可否は各責任者が正式情報に基づき決定します。
賞味期限・消費期限・ロット管理ロジックの改修支援
BEFORE
- 商品・販路・保管条件ごとに期限計算や出荷許容日が異なる
- 原材料から製品・出荷先まで複数のロット体系が混在
- 先入先出、引当、返品、再加工の例外条件が複雑
- 変更時の在庫・倉庫・受注連携への影響確認に時間
AFTER
- コード、DB、マスター、業務規程、過去障害を関連付け
- 期限計算、ロット採番、引当、出荷判定の処理候補を整理
- 境界値・例外・回帰試験と確認データの草案を作成
- 品質・物流・IT担当の確認結果を仕様資産へ反映
AIが処理ステップを支援
期限・ロット規程と実装を登録
コード・DB・規程
計算・引当・判定候補を整理
処理候補の可視化
例外・テスト草案を作成
境界値・回帰試験
品質・物流・ITが検証
原資料と照合
承認済み仕様・試験へ反映
期限設定、出荷可否、在庫処分、再加工等をJiteraが判断するものではありません。日付・ロットの定義とデータ品質を確認し、改修内容・テスト結果は品質保証、物流、業務、ITの責任者が承認します。
HACCP記録・検査結果・ロットをつなぐトレーサビリティ基盤整備支援
BEFORE
- CCP・一般衛生管理の記録が紙、表計算、工場システムに分散
- 原材料、製造、検査、保管、出荷のロット紐付けが複雑
- 逸脱発生時に対象範囲と関連記録を集めるのに時間
- システム改修時の記録要件・証跡要件を追いにくい
AFTER
- 顧客提供の最新版HACCP計画、記録様式、DB・IF定義を参照
- 工程・CCP・記録・検査・ロット間のリンク候補を整理
- 不足情報候補、改修要件、追跡・試験観点の草案を作成
- 食品安全チームとIT担当の補正を正式資料へ反映
AIが処理ステップを支援
HACCP・記録データ定義を登録
計画・様式・DB定義
工程・記録・ロット候補を関連付け
リンク候補の整理
不足・改修・試験草案を作成
追跡・試験観点
食品安全・品質・ITが確認
原記録と照合
承認済み基盤計画へ反映
HACCPへの適合、危害要因分析、CCP設定、逸脱判定、製品処置をJiteraが判定・保証するものではありません。紙・画像等は対応形式や変換を確認し、食品安全・品質の権限者が原記録に基づき判断します。
新商品・季節商品投入に伴う連携変更と回帰試験支援
BEFORE
- 新商品や季節限定品の発売日までのシステム対応期間が短い
- 配合、包材、価格、販促、チャネル別条件が同時に変更
- 生産・受注・在庫・物流・EDI間の試験観点が分散
- 過去の類似リリース障害や暫定対応を再利用しにくい
AFTER
- 商品要件、変更票、コード、IF、試験、不具合履歴を登録
- 類似商品・過去リリースと関連変更候補を検索
- 差分、回帰試験、移行、監視、切戻し観点の草案を作成
- レビュー結果と本番実績を次回投入へ蓄積
AIが処理ステップを支援
商品要件・変更資産を登録
コード・IF・試験
類似変更・関連箇所を検索
過去リリース参照
試験・移行・切戻しを草案化
回帰試験・監視観点
業務・品質・ITがレビュー
承認済みリリース計画
承認済みリリース計画へ反映
試験観点や影響候補は網羅性を保証するものではなく、連携先・テストデータ・環境の個別確認が必要です。発売、製造、出荷、本番移行、切戻しの判断は商品、品質、SCM、ITの責任者が行います。
レシピ・配合の暗黙知と過去試作データの検索・継承支援
BEFORE
- 微妙な温度、時間、投入順、季節補正の勘所が熟練者依存
- 試作配合、官能評価、物性、失敗理由が部門・担当者に散在
- 類似商品の過去試作を探せず、同じ検討を繰り返す
- 原料変更時の調整根拠や採否理由が残りにくい
AFTER
- 権限に応じてレシピ、試作、評価、議事録、原料規格を登録
- 商品特性・原料・工程条件から類似試作と失敗知見を検索
- 調整観点、追加確認、試作計画、質問事項の草案を整理
- 開発者・品質担当の補正を確認済み商品開発知へ反映
AIが処理ステップを支援
レシピ・試作評価情報を登録
議事録・原料規格含む
類似試作・失敗知見を検索
商品特性・工程条件
調整・試作観点を草案化
試作計画・質問事項
開発・品質担当が試作検証
補正・承認・蓄積
承認済み知見へ反映
Jiteraが配合や製造条件を決定するものではありません。検索・提案品質は試作条件、単位、評価尺度、版等の整備に依存します。アレルゲン、品質、食品安全、表示、量産条件は商品開発・品質等の責任者が確認します。
季節変動・キャンペーンを踏まえた需要・在庫・生産計画支援
BEFORE
- 天候、季節、販促、得意先企画で需要が大きく変動
- 販売予測、在庫、期限、能力、原料制約が別々に管理
- キャンペーン変更時の再計画が担当者の表計算に依存
- 欠品と期限切れリスクの判断根拠を共有しにくい
AFTER
- 既存の予測・計画結果と販売、在庫、期限、能力情報を参照
- 季節・販促・終売等の前提差分と制約候補を整理
- 複数シナリオ、確認事項、会議資料の草案を作成
- 採用計画と実績差の理由を次回計画へ蓄積
AIが処理ステップを支援
予測・在庫・販促前提を連携
計画・期限・能力
期限・能力・原料制約を整理
前提差分・制約候補
シナリオ・確認事項を草案化
会議資料草案
営業・SCM・工場が協議
承認計画と実績反映
承認計画と実績を反映
Jiteraが需要を正確に予測したり在庫を自動最適化したりするものではありません。時系列予測・数理最適化は外部分析基盤または個別実装と精度検証が必要です。生産、在庫、廃棄、販促判断は各責任者が行います。
原材料調達・サプライヤー情報の横断検索と変更管理支援
BEFORE
- 原料規格、産地、アレルゲン、証明書、監査記録が分散
- 価格・供給・品質問題の履歴が部門ごとに管理
- 原料や仕入先変更時の対象商品・表示影響を追いにくい
- 代替原料候補の比較資料作成が特定担当へ集中
AFTER
- 原料・サプライヤー・商品・品質情報を権限付きで関連付け
- 変更対象に関係する商品、規格、過去不具合の候補を検索
- 比較表、確認質問、監査・試験観点の草案を作成
- 調達・開発・品質の採否理由を次回評価へ蓄積
AIが処理ステップを支援
原料・規格・監査情報を登録
サプライヤー・証明書
関連商品・履歴候補を検索
過去不具合・規格
比較・質問・試験を草案化
監査・試験観点
調達・開発・品質が評価
採否理由を蓄積
承認済み評価・変更へ反映
サプライヤーや原材料の適格性、真正性、供給継続性を保証するものではありません。最新証明書・監査結果・契約情報の整備と必要に応じた個別連携が前提です。採用、代替、監査、購買は権限者が承認します。
食品表示法・景品表示法を踏まえた表示・広告レビュー支援
BEFORE
- 配合、原料規格、栄養成分、アレルゲン、包材版が分散
- 商品改良時に表示変更の必要箇所を追うのが難しい
- 広告・販促表現の根拠資料収集が担当者に依存
- 法務・品質レビュー前の差分確認に時間がかかる
AFTER
- 顧客提供の最新版法令・社内基準・商品根拠資料を参照
- 商品仕様と表示・広告案の関連箇所、差分候補を整理
- 不足根拠候補、確認質問、レビュー観点の草案を作成
- 品質・表示・法務担当の判断結果を次回レビューへ活用
AIが処理ステップを支援
仕様・表示案根拠資料を登録
法令・社内基準含む
関連箇所・差分候補を整理
商品仕様との突合
不足根拠・確認観点を草案化
レビュー観点整理
品質・表示・法務が審査
専門担当が最終判断
承認済み表示・広告へ反映
食品表示法・景品表示法その他法令への適合や表示・広告の適法性をJiteraが判定・保証するものではありません。法令・ガイドラインの適用、表示内容、訴求根拠、公開可否は最新原文に基づき専門担当が判断します。
SECURITY & COMPLIANCE
食品・消費財メーカーが安心して導入できる、
セキュリティ・コンプライアンス体制
レシピ・配合・HACCP記録・顧客情報を外部に出さず、食品業界のセキュリティ要件に完全対応します。
特許取得済みの独自技術を搭載（特許第7789284号）
セキュリティ認証
ISO/IEC 27001:2022取得済み。SOC2 Type II報告書受領済み。食品業界のセキュリティ審査に対応できる体制を整備。
セルフホスト型提供
自社サーバー内に完全インストール。インターネット非接続環境でも動作。レシピ・配合・HACCP記録は一切外部に送信されない。
監査ログ完全対応
誰がいつ何にアクセスし、どの権限を変更したかを完全記録。食品業界の内部統制・監査要件に対応したログ管理を標準搭載。
コンプライアンス対応
食品表示法・景品表示法・HACCP関連規制等の対応をドキュメント化。SSO（SAML 2.0 / OIDC）、二段階認証、IPアドレス制限を標準装備。
GETTING STARTED
導入リスクを最小化する、段階的アプローチ
PoC（概念実証）から全社・グループ展開まで、貴社の状況に合わせて段階的に導入できます。
PoC（概念実証）
約6ヶ月〜
特定業務・特定システムを対象に効果を検証。セキュリティ審査・社内承認を並行して進めます。
パイロット展開
約3〜6ヶ月
特定部門・チームへの展開。ROIを測定しながら、全社展開に向けた体制・ガバナンスを整備します。
全社・グループ展開
全社展開
国内外グループ会社を含めた全社展開。AI推進人材の内製育成と継続的な改善サイクルを確立します。
RESOURCES
食品・消費財メーカーのAI活用を支援する資料
検討フェーズに合わせた資料をご用意しています。
製造業のAI Ready診断：自社の技術資産はAIに渡せる状態か
レガシーシステム・暗黙知・セキュリティ体制を軸に、AI活用の準備状況を診断するチェックリストです。DX担当者・情報システム部門向け。
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