| 開催日 | 2026年7月22日(水) |
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| 開催地 | Web |
★官能評価の基本手順もふまえ、どのようにAIを活用すれば良いのか、質と効率を高めるコツを学ぶ！
★評価基準を統一しスピードアップを可能にする「分光分析×AI」「においセンサ×AI」による定量化手法のメリット・課題について、実例をもとに解説します！
官能評価におけるAI／生成AIの具体的活用法
：基本および生成AI活用シーン
：分光分析・においセンサ×AI活用の実用事例
＜講師＞
（株）ジャパン・ダイレクト・リサーチ （株）ジャパン・ダイレクト・リサーチ 中野 教子 氏
（株）野村事務所 新規事業開発部 アカウントマネージャー 兼 テクニカルセールス 中村 拓朗 氏
＜日時＞
2026年7月22日(水) 11:00-17:00
＜形態＞
Zoomオンラインセミナー：見逃し視聴あり
＜受講料＞
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】
：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】
：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
※受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。
＜セミナー内容＞
第一部 11:00～12:00、13:00～15:15 （株）ジャパン・ダイレクト・リサーチ 中野 教子 氏
「官能評価の基本手順およびAI／生成AIの活用シーン・今後の展開」
○セミナーポイント
官能評価は、ひとが使う日用品や食品等の品質・特性を人間の感覚で捉える重要な評価手法である。しかしながら、官能評価という名前は聞いたことがあるものの、どのような評価なのかよくわからないという声をよく聴く。
また、生成AIを官能評価にも活用したいが、活用方法がわからず、上手く使いこなせないケースもよく見かける。
このセミナーでは、最初に官能評価の基礎的な内容を体系的に説明する。
次に、官能評価の基礎を踏まえて、急速に普及するAI・生成AIの官能評価業務への具体的な活用シーンを紹介する。
具体的な活用シーンとして、生成AIを活用した評価票の設計案作成や、自由記述コメントの整理や集計等、実務で活用できる事例を取り上げて説明する。
また、ハルシネーションのリスクや機密データの取り扱いなど、AIを正しく使うための注意点も解説する。
本セミナーを通じて、官能評価の基本手順の習得とAIを活用した官能評価の質と効率を同時に高めるコツをつかみ、実務に活かして頂きたい。
○受講対象：
・開発業務に携わって2～3年のメーカーの商品企画開発担当者や新人の方。
・官能評価の知識を確認したいメーカーの技術者や商品企画担当者の方。
・官能評価業務に生成AIを活用したい方。
○受講後、習得できること：
・官能評価の手法
・消費者調査との違いや各官能評価の手法や分析方法
・官能評価設計における生成AIの活用方法
○プログラム：
1. 官能評価の基本
1）官能評価とは
a) 製品開発における官能評価の活用事例
b) 官能評価と機器評価及び消費者調査との違い
c) 分析型官能評価と嗜好型官能評価
① 分析型官能評価―１対２点比較法、３点比較法、記述分析法等
② 嗜好型官能評価
2）官能評価を実施するための基礎知識
a) 官能評価を行う環境（官能評価室、オンライン官能評価の環境）
b) 官能評価実施に際しての倫理規定のポイント
① 個人情報の取り扱い
② 安全性及び有害事象の対応
c) 様々な評価スケールとその特徴
d) 官能評価方法の種類と特徴
e) データ分析の基本と主な分析ツール（Excel、Python、R等）
2. 生成AIの官能評価への活用
1）生成AIを官能評価に活用する前に
a) 生成AIが得意なこと・不得意なことの整理
b) 「整理者・翻訳者」としてのAIの位置づけ
c) 生成AIを活用する前の評価目的の明確化
2）生成AIを活用する官能評価の３種類の業務
a) データ処理・解析の自動化
b) 官能評価の設計と知識の補完
c) 新しい官能評価の価値を生み出すエンジンとしての生成AIの活用
3）生成AIの基本的な使い方
a) プロンプトとは
b) 効果的なプロンプトの書き方
3. 生成AIを官能評価に活用するシーン
1）データ処理・解析の自動化
a) 評価データの集計・クリーニング作業の自動化
b) 評価者の自由記述コメントの自動集計・分類
2）官能評価に関する各業務の草案作成
a) 評価票設計案の生成と比較検討
b) 評価用語集案の自動作成
【ミニ演習】生成AIを用いた官能評価票の作成
4. 生成AIを活用する上での落とし穴と対策・まとめ
a) AIを官能評価に導入するステップ
b) 倫理・品質管理上の注意点とハルシネーション対策
c) 生成AIを活用するための社内合意形成のポイント
5. 効果的な官能評価の結果報告の仕方・結果の活かし方、今後の展開について
a) 結果報告の注意点
b) 官能評価データの倫理的取り扱い
c) 製品開発者と官能評価実施者とのコミュニケーション
d) AIを活用した今後の官能評価の展開
6. 質疑応答
第二部 15:30～17:00 （株）野村事務所 中村 拓朗 氏
「AIを活用した官能評価・品質評価の迅速化・定量化
―「分光分析×AI」と 「においセンサ×AI」活用の最新動向及び実用事例―」
○セミナーポイント：
近年、食品はじめ各業界において、非視覚的な品質評価の属人化と官能評価結果の再現性の低さが大きな課題となっています。
特に、味・香り・成分特性は人の経験に依存する部分が多く、評価基準の統一やスピード化が困難でした。
一方、AI技術とセンシング技術の発展により、原料の分光分析×AI解析やにおいセンサ×AI解析によるにおいの官能評価の定量化といった“これまで見えなかった非視覚的な品質情報の可視化” が実現しつつあります。
本セミナーでは、弊社が開発した分光分析×AI解析（ProfilePrint）やにおいセンサ×AI解析（MUI Robotics）の実際の活用事例をもとに、AIを活用した食品原料の品質評価プロセス、味・香りの官能評価をセンシングデータとして定量化する手法、実装・活用事例、従来手法との比較、導入メリット・課題について、現場での実例を交えながらわかりやすく解説します。
○受講対象：
・原料調達・品質保証（QA/QC）担当者
・食品メーカー、化粧品メーカー等及び関連部材の R&D（研究・開発）担当者
・香り・味に関する官能評価を行っている技術者
・AIやセンサ技術の導入を検討している企業担当者
・食品テック、アグリテック領域に関わる研究者・実務者
・品質評価の効率化・標準化に課題を抱える方
○受講後、習得できること：
・AIを活用した食品原料の測定技術の基礎理解
・においセンサ × AI による官能評価の定量化手法
・分光分析 × AIによる官能評価の定量化手法
・品質評価プロセスを高度化するための データ活用の考え方
・センサデータとAIモデルを組み合わせた 品質評価の実装方法
・自社での導入可否を判断するための メリット・課題・運用ポイント
・他社事例を踏まえた 活用イメージと導入ステップ
○プログラム：
1. 分光分析×AI（ProfilePrint）による官能・品質評価
1) 企業情報
2) 品質管理の現場における官能評価の課題について
3) ProfilePrint 測定技術に関して
4) 実際の活用事例
a) 原料段階での活用事例
b) 製造段階での活用事例
c) 最終製品段階での活用事例 etc.
5) 採用実績
6) デモンストレーション/結果の確認方法
2. においセンサ×AI（MUI Robotics)によるセンシングデータ評価
1) 企業情報
2) 活用想定エリア
3) 製品説明/分析ワークフロー
4) software活用事例
5) Case Study
a) 食品原料の評価事例
b) 包材の活用事例
c) 化学製品の活用事例 etc.
5) 結果の確認方法
3. 導入へ向けたスケジュール/導入後の実運用想定
＜質疑応答＞
