Focus 5：視察レポート『注目装置・機器・システム：FOOMA JAPAN 2026』
【 Keyword 】：「盛付け・加熱・搬送・検査」

東京ビッグサイト展示棟正面

 今回の展示会では、食品工場の自動化が「単工程の機械化」から「盛付け・加熱・搬送・検査を統合したプロセス自律化」へ進化していることが鮮明になっていた。
 盛付け領域では、AIビジョンや触覚センサを備えたロボットが不定形ワークを扱える段階に達し、人手依存の高い工程の自動化が現実味を帯びている。
 加熱調理では、炒め・焼成といった職人技を温度・トルク・物性変化の統合制御で再現し、品質の標準化が進む。
 工場内物流では、コンベヤ・ロボット搬送・EMS が連携し、止めない搬送ラインの構築が加速。さらに、AI外観検査・X線検査が品質データ基盤として機能し始めており、食品工場のDXは「器用さ・熱制御・搬送・品質データ」の四領域が同時に高度化する段階に入った。

１．【ロボティクス】

１－１．ファナック株式会社　https://www.fanuc.co.jp
（１）食品対応ステンレス搬送ロボット「DR/8-16B Stainless」

 DR/8-16B Stainless (写真１－１．左)は、食品・衛生環境向けに最適化されたステンレス筐体の搬送ロボットで、耐腐食性・洗浄性・密閉性を徹底した“衛生設計ロボット”として位置づけられる。特に、SUS構造による高耐薬品性・高耐湿性は、洗浄剤や高圧洗浄が日常的に行われる食品工場で大きな価値を持つ。ロボット本体の隙間・段差を極小化し、EHEDG的な洗浄性思想を取り入れた設計が特徴。
 また、搬送用途に特化した高速・高精度動作により、包装ライン・供給ラインとの同期性が高く、食品工場の“止めない搬送”を実現する。従来のロボットでは衛生環境に適応しにくかった領域に対し、「ロボットを衛生設備として成立させる」という方向性を示した意義深いデモだった。
新製品紹介URL：https://www.fanuc.co.jp/ja/profile/pr/newsrelease/2026/news20260518.html

（２）食品対応AI盛付けロボット「LR Mate/10-11A Food/Clean」

 LR Mate/10-11A Food/Clean (写真１－１．中央)は、食品工場の盛付け工程を本格的に自動化するために設計された“食品専用ロボット”であり、従来の産業用ロボットとは思想が異なる。最大の特徴は、AIビジョン＋高感度フォース制御により、唐揚げ・惣菜・不定形ワークを“人の手のように扱える”点。食品接触部は耐薬品性・耐水性を備え、IP規格に準拠した洗浄対応構造で、衛生設計が徹底されている。
 また、ティーチングレス化が進み、多品種少量生産でも段取り替えが容易。盛付けは食品工場の自動化で最難関領域だが、本機は「つかむ・寄せる・整える」微妙な操作をAIで補完し、実装可能性を大きく引き上げた。食品ロボットの実用化を一段進める技術デモだった。

写真１－１．「ファナックの食品対応ロボット展示デモ紹介」（2026.06.01新聞広告）

１－２．オリエンタルモーター株式会社　https://www.orientalmotor.co.jp/ja
・17軸のモーターと小型ロボット組込みライン「自動包装デモ機」

 オリエンタルモーターの自動包装デモ機（写真１－２．）は、17軸のモーター制御と小型ロボットを一体化した“多軸協調制御ライン”を実演し、食品包装工程における高精度・高速・省スペース化の可能性を示した。最大の特徴は、同社のステッピングモーター／サーボモーターを用いた多軸同期制御の滑らかさで、供給・整列・搬送・投入といった複数工程をミリ秒単位で連携させることで、ライン全体の安定性が飛躍的に向上している点である。  また、小型ロボットとの組込みにより、従来はPLCや外部制御装置で複雑化していた制御系をモジュール化・簡素化し、食品工場でも扱いやすい構成を実現。洗浄性・省スペース性・段取り替えの容易さも考慮されており、“中小規模ラインの自動化”に最適化された実務的なデモだった。食品包装の自動化を、設備大型化ではなく多軸制御の高度化で進化させる方向性を示した点が非常に興味深い。

写真１－２．「自動包装デモ機」ブース展示

１－３．コネクテッドロボティクス株式会社　https://connected-robotics.com/
（１）惣菜盛付ロボット「Delibot S」

 Delibot S（写真１－３．左）は、惣菜盛付けという“食品工場で最も自動化が難しい工程”に正面から挑むロボットであり、視覚・触覚・動作制御を高度に統合した実装志向の設計が特徴。AI画像認識により不定形ワークの位置・姿勢を把握し、独自のハンドと力制御で、煮物・揚げ物・和惣菜など形状・硬さが異なる食材を人の手のように扱える。特に、「つかむ・寄せる・整える」微細操作の再現性が高く、多品種少量生産に強い点が大きな価値。
 また、洗浄性を考慮した食品対応設計、段取り替えの容易さ、クラウド連携による学習データの蓄積など、現場導入を前提とした“運用しやすいロボット”として完成度が高い。惣菜工場の人手依存を抜本的に変える、実務性の高い盛付けロボットである。

写真１－3．惣菜盛付ロボット「Delibot S」(左) コンベア追従式充填ロボット「Delibot X」(右)
カタログ

（２）コンベア追従式充填ロボット「Delibot X」

 Delibot X（写真１－３．右）は、食品工場の充填工程における“コンベア追従”という高度な要求に対応するために開発された 動的同期型の充填ロボットシステムである。最大の特徴は、搬送中の容器位置をAIビジョンでリアルタイムに把握し、ロボット動作をミリ秒単位で同期させることで、停止レスで高精度な充填を実現している点である。これにより、ラインタクトを落とさずに多品種容器へ対応でき、従来の位置決め機構を前提とした充填機より柔軟性が高い。
 また、粘度・流動性の異なる食品に対しても、吐出制御・ノズル制御を最適化することで、液だれ・付着・充填ムラを抑制。洗浄性や段取り替えの容易さも考慮され、短サイクル・多品種ラインに適した実務性の高いシステムである。食品工場の“止めない充填工程”を実現する次世代アプローチといえる。

１－４．株式会社FingerVision　https://www.fingervision.jp/
（１）フライ投入ロボットシステム

 FingerVisionのフライ投入ロボット（写真１－４．）は、高温・油・飛沫・不定形ワークという最も過酷な食品工程に対応するため、視触覚センサと耐熱設計を組み合わせた実装特化型システムである。ゲル内部の変形を読み取る独自触覚センサにより、唐揚げ・コロッケ・天ぷらなど形状・硬さが異なる食材を“滑らせず・潰さず・落とさず”把持できる点が最大の強み。投入角度・速度・離脱タイミングをリアルタイムで補正し、油跳ねや投入ミスを抑制する制御技術も高度で、作業者の危険作業を確実に代替できる。従来のロボットが苦手とした 「高温×不定形×安全性」 の三重課題を突破した、食品フライ工程の自動化を現実レベルに引き上げる技術デモである。

写真１－４．フライ投入ロボットシステム　カタログ

（２）触覚センサ付き具材盛付ロボット

 具材盛付ロボット（写真１－５．）は、FingerVision の触覚センサ技術を最も象徴するシステムで、惣菜・弁当・サラダなど“形が揃わない・壊れやすい・向きが重要”なワークを高精度に扱える点が特徴。視覚で位置・姿勢を把握しつつ、触覚で接触圧・滑り・変形量を検知することで、人の指先に近い微細操作を実現。特に、具材を寄せる・整える・向きを揃えるといった“非定型タスク”の再現性が高く、多品種少量生産に強い。食品対応の洗浄性設計、ハンド交換の容易さ、AI学習による継続的な精度向上など、現場運用を前提とした完成度も高い。盛付工程の自動化における 「最後の壁」 を突破する、実務性の高いロボットである。

写真１－５．触覚センサ付き具材盛付ロボット　カタログ

１－５．株式会社Thinker　https://www.thinker-robotics.co.jp/
・インテリジェントフィンガー搭載ロボットハンド「Think Hand F」

 Think Hand F（写真１－６．）は、食品工場の自動化を阻んできた“非定型ワークの取り扱い”を突破するために開発された、高感度インテリジェントフィンガー搭載ロボットハンドである。最大の特徴は、指先に内蔵されたセンサが 接触圧・滑り・変形量 をリアルタイムで検知し、把持力を自律調整できる点。これにより、柔らかい惣菜、滑りやすい食材、形状が不揃いなワークでも、潰さず・落とさず・向きを整えて扱える。
 さらに、指の独立制御により“寄せる・押さえる・つまむ”といった人の指先の器用さを再現し、盛付・整列・仕分けなど高難度タスクに対応。食品対応の洗浄性設計やハンド交換の容易さも実装レベルで考慮されており、「食品ロボットの最後の壁＝器用さ」 を技術的に突破する有力なソリューションとして位置づけられる。

写真１－６．インテリジェントフィンガー搭載ロボットハンド「Think Hand F」ブースデモ

２．【食品加工・調理】

２－１．TechMagic株式会社　https://techmagic.co.jp/
・炒め調理ロボット「I-Robo 2」

 I Robo 2（写真２－１．）は、食品工場・外食セントラルキッチンにおける“炒め調理の自動化”を実用レベルに引き上げたロボットで、加熱・攪拌・投入・排出の一連工程を統合制御できる点が最大の特徴である。炒め調理は、温度変動・水分飛散・焦げ付き・粘度変化などダイナミックな物性変化が起こるため、自動化が極めて難しい領域だが、I Robo 2 は温度プロファイル制御、攪拌トルクのフィードバック、食材投入タイミングの最適化により、“人の勘”に依存していた火加減と仕上がり再現性を高いレベルで実現している。 また、洗浄性を考慮した構造、段取り替えの容易さ、IoT連携によるレシピ管理など、運用面の完成度も高い。加熱調理の自動化を“部分工程”ではなく“プロセス全体”として成立させた点で、食品調理ロボットの進化を象徴する機種である。

写真２－１．炒め調理ロボット「I-Robo 2」 カタログ

２－２．株式会社品川工業所　http://www.qqqshinagawa.co.jp/
（１）あおり炒め機「BR-1200F」

 BR 1200F（写真２－２．）は、業務用炒め工程を“人の鍋振り”に近い物理現象で再現するために設計された あおり動作特化型の加熱撹拌機 である。最大の特徴は、鍋体の揺動・回転・傾斜を組み合わせた三次元的なあおり動作により、食材を浮かせながら均一に加熱できる点。これにより、焦げ付き・ムラ・破損を抑えつつ、炒め特有の香ばしさ（メイラード反応）を安定的に引き出せる。さらに、熱源制御・撹拌トルク・排出タイミングを精密に制御でき、粘度変化の大きい惣菜でも再現性の高い仕上がりを実現。洗浄性や安全性にも配慮され、食品工場・セントラルキッチンの“炒め工程の標準化”を可能にする実務性の高い機種である。

写真２－２．あおり炒め機「BR-1200F」カタログ

（２）自動たまご焼成機「EPS-12531」

 EPS 12531（写真２－３．）は、玉子焼きの“焼成・巻き・成形”という高度に職人技へ依存してきた工程を自動化するために開発された 連続式焼成・成形システム である。均一な加熱を実現するプレート温度制御、卵液の供給量・タイミング制御、巻き上げ機構の精密動作により、厚焼き玉子の層構造とふんわりした食感を安定的に再現できる点が最大の強み。また、焼成ムラ・巻きズレ・形状不良を抑えるためのフィードバック制御が組み込まれており、量産時の品質ばらつきを大幅に低減する。洗浄性・衛生性にも配慮した構造で、惣菜・弁当・量販向け製造ラインにおける“玉子焼きの品質標準化”を実現する実装度の高い焼成機である。

写真２－３．自動たまご焼成機「EPS-12531」カタログ

３．【輸送・搬送】

３－１．オークラ輸送機株式会社　https://www.okurayusoki.co.jp/
（１）個包装品搬送ライン

 オークラ輸送機の個包装品搬送ライン（写真３－１．左）は、食品包装後の“最も繊細な領域”である個包装品の搬送を、高速かつ安定的に処理するための総合ソリューションである。特徴は、高速ソーター・多列整列・姿勢制御・緩衝設計を組み合わせ、軽量・不定形・壊れやすい個包装品を破損させずに搬送できる点。特に、製品間の干渉を抑えるための速度プロファイル制御や、ラインバランスを最適化する分岐・合流技術は完成度が高い。
 また、包装機との同期性を重視した制御設計により、ライン停止リスクを最小化し、食品工場の“止めない後工程”を実現する。省スペース化・衛生性・保守性にも配慮され、個包装工程の安定稼働を支える実務的な搬送ラインである。
紹介動画：https://youtu.be/s5TBz3m6Xuw

写真３－１．個包装品搬送ライン（左） ケース品ロボット搬送ライン（右）ブースガイド

（２）ケース品ロボット搬送ライン

 ケース品ロボット搬送ライン（写真３－１．右）は、食品工場の出荷前工程における“重量物・大型ワーク”の搬送を自動化するために設計された高耐久ロボット搬送システムである。パレタイズ・デパレタイズ・仕分け・搬送を一体化し、ロボットアーム＋高速コンベヤ＋位置補正システムを統合した構成が特徴。ケースのばらつき・印字向き・変形に対応するため、3Dビジョンや重量検知を組み合わせ、安定した把持と積付けを実現している。
 また、ライン全体のレイアウト自由度が高く、物流倉庫と食品工場の双方で使える汎用性を持つ。人手不足が深刻なケース搬送領域において、“ロボットを軸にした物流自動化”を実装レベルで示したデモであり、食品工場の出荷工程の標準化に大きく寄与する。
紹介動画：https://youtu.be/EFv9VPaYvNg

３－２．株式会社椿本チエイン　https://www.tsubakimoto.jp/
・オートランバンガード MARKⅡ

 オートランバンガード MARKⅡ（写真３－２．）は、食品工場・物流センターにおける中量物搬送の自動化を実現するモノレール式無人搬送システム（EMS）で、天井空間を活用することで床面レイアウトの制約を大幅に減らせる点が最大の特徴である。搬送台車はレール上を高速・安定走行し、分岐・合流・バッファを柔軟に構成できるため、ライン間連携や多工程間搬送に強い。食品工場では、原料供給・中間仕掛品・包装資材などの“人手依存の横持ち作業”を置き換え、作業導線の短縮・安全性向上・省人化に寄与する。
 さらに、耐環境性・保守性を考慮した設計により、長時間稼働が前提の現場でも安定運用が可能。AGV/AMR では難しい高頻度・定経路・高速搬送を得意とし、食品工場の内部物流を高度化する実務性の高いソリューションである。

写真３－２．オートランバンガード MARKⅡ （導入事例）カタログ抜粋

４．【AI外観検査】

４－１．株式会社VRAIN Solution　https://vrain.co.jp/
（１）AI 外観検査機 コンパクトモデル「Phoenix Edge」

 Phoenix Edge（写真４－１．）は、食品工場の外観検査を“省スペース・短時間立ち上げ・高精度化”の三点で進化させた コンパクトAI外観検査機 である。最大の特徴は、同社のAIアルゴリズムにより、少量データでも高精度な学習が可能で、品種変更や季節変動に強い点。従来のルールベース検査では対応が難しかった 形状ばらつき・照明変動・包装反射 に対してもロバスト性が高い。  また、装置サイズを最小化し、既存ラインへの後付けを容易にした設計は食品工場にとって大きな利点（写真４－２．）。検査結果はクラウド連携で蓄積され、工程改善・歩留まり向上・トレーサビリティ強化に活用できる。外観検査を“単なるNG判定”から“品質データ基盤”へ進化させる実務性の高いモデルである。

写真４－１．AI 外観検査機 コンパクトモデル「Phoenix Edge」カタログ

写真４－２．食品工場のAI外観検査事例カタログ

（２）AI X 線検査機「PX-1000N」

 PX 1000N（写真４－３．）は、X線検査にAI解析を組み合わせることで、従来のX線装置では検出が難しかった 低密度異物・微小欠陥・複雑形状ワーク の検出精度を大幅に向上させた次世代モデルである。AIが画像特徴を学習することで、骨・繊維・樹脂片など密度差が小さい異物も高精度に識別でき、誤検出率の低減にも寄与する。
 また、食品ごとに異なる吸収特性を考慮したモデル最適化により、多品種ラインでも安定した検査が可能。装置は衛生性・保守性を考慮した設計で、現場での運用負荷を最小化している。X線検査を“密度差依存の検査”から“AIによる特徴解析型検査”へ進化させ、食品工場の異物検査レベルを一段引き上げる実装度の高い装置である。

写真４－３．AI X 線検査機「PX-1000N」カタログ

 ４－２．株式会社フツパー　https://hutzper.com//
・製造業向け外観検査＆品質管理AI 「メキキバイト」

 メキキバイト（写真４－４．）は、食品工場を含む製造現場で“すぐに使えるAI外観検査”を実現するために設計された、現場密着型のAI検査・品質管理プラットフォームである。最大の特徴は、専門的なAI知識を必要とせず、現場担当者が短時間で学習モデルを作成・調整できる運用性の高さ。少量データでの学習、照明変動や個体差へのロバスト性、NG画像の自動蓄積と分析など、現場改善サイクルを回すための機能が充実している。
 また、外観検査だけでなく、検査データを品質管理に活用する“工程改善型AI”として位置づけられており、歩留まり改善・不良要因分析・ライン最適化に直結する点が大きな価値。食品工場の“属人化した検査”をデータ駆動型へ転換する、実務性の高いAIソリューションである。

写真４－４．製造業向け外観検査＆品質管理AI 「メキキバイト」 カタログ

５．【総　括】

以上

Focus４：『出展社プレゼンテーションセミナー』
アーカイブ聴講セミナーレポート『FOOMA JAPAN 2026』

 展示会終了後、事前登録していた出展社プレゼンテーションセミナーのアーカイブ聴講にて得られた情報を基に整理して以下にまとめる。(アーカイブ聴講期間：2026年06月08日～19日)

2026年06月02日
１．改善例から学ぶ！食品工場のCIPにおける洗浄効率化と最新動向【衛生】
 理工協産株式会社

 本講演では、食品工場のCIP（定置洗浄）が「衛生管理の裏方」から「生産性を左右する主要工程」へと進化している現状が示された。理工協産は80年にわたり洗浄剤開発に携わってきた知見をもとに、洗浄の基礎（洗浄成分・メカニズム・4要素）から、洗浄性改善・脱臭時間短縮などの具体的な改善事例を紹介。さらに、低温洗浄や除鉄性を持つ新規酸洗浄剤など、最新の省エネ・省水・省時間の取り組みも提示された。CIPは品質・安全だけでなく、ユーティリティ削減や非生産時間短縮に直結する“工場経営の要”であることを再認識させる内容だった。

２．食品用二軸エクストルーダーと混練シミュレーションソフトウェア【原料】
 株式会社日本製鋼所

 日本製鋼所の講演では、食品用二軸エクストルーダーの高度化と、混練挙動を可視化するシミュレーション技術の進展が紹介された。二軸エクストルーダーはスナック、代替肉、ペットフードなど幅広い食品製造に用いられるが、混練状態の“見えない現象”が品質の再現性を左右する。同社はスクリュー形状・回転数・温度条件などの影響を数値解析で可視化し、製品物性の予測や開発期間短縮を可能にしている。これにより、従来は試作依存だった工程が、デジタルツイン的に最適化できる段階に入りつつある。食品押出成形の高度化を象徴する講演。

３．結露とカビの問題を解決！ しかも省エネ！ 注目の解決策を紹介！【衛生】
 三建設備工業株式会社

 三建設備工業の講演では、食品工場で深刻な課題となる「結露・カビ」の発生メカニズムと、その対策を省エネと両立させる最新ソリューションが紹介された。結露は衛生リスクだけでなく、設備腐食・製品不良・作業環境悪化を引き起こすため、空調・換気・断熱の総合設計が不可欠。同社は湿度制御・気流設計・断熱補強を組み合わせた“結露ゼロ化”の実例を提示し、従来の過剰空調に頼らない省エネ型の改善手法を示した。食品工場の衛生管理とエネルギー最適化を同時に実現する、実務性の高い内容だった。

2026年06月03日
４．微生物が、食品産業の未来を変える― 発酵技術による価値再生― 【ロボ】
 株式会社フジワラテクノアート

 フジワラテクノアートは、発酵技術を「伝統技術」ではなく「食品産業の価値創造エンジン」として再定義した。微生物の代謝を高度に制御することで、旨味・香り・食感などの付加価値を再構築できる点が強調され、発酵は“原料を変えずに価値を上げる技術”として注目される。また、発酵槽の温度・溶存酸素・撹拌・pH制御をデータ化し、再現性の高い発酵プロセスを構築する最新設備も紹介。伝統食品だけでなく、代替肉・機能性食品・アップサイクル食品など新領域への応用可能性も示され、発酵が食品産業の未来を広げる技術であることを実感させる講演だった。

５．初期費用ゼロ！ 月額25万円～導入可能な触覚盛付・調理ロボット【ロボ】
 株式会社FingerVision

 FingerVisionは、視触覚センサを搭載した盛付・調理ロボットを“月額25万円から導入可能”というRaaSモデルで提供し、食品工場の自動化ハードルを大幅に下げる提案を行った。ゲル内部の変形を読み取る独自触覚技術により、唐揚げ・煮物・揚げ物など不定形食材を人の手のように扱える点が最大の強み。盛付工程は食品工場の自動化で最も難しい領域だが、視触覚技術により“つかめない問題”を突破し、多品種少量生産にも対応可能。導入コスト・洗浄性・段取り替えなど現場課題に寄り添った実務的な講演で、食品ロボットの普及を加速させる内容だった。

６．残留塩素の連続モニタリングで食品製造時の品質管理課題を解決【計測】
 株式会社堀場アドバンスドテクノ

 堀場アドバンスドテクノは、食品工場で重要な「残留塩素管理」を、連続モニタリングで高度化する最新ソリューションを紹介した。残留塩素は殺菌効果と品質影響のバランスが難しく、過不足は衛生リスクや風味劣化につながる。同社のセンサはリアルタイムで濃度を測定し、変動を即座に把握できるため、洗浄水・製造水・冷却水の管理精度が飛躍的に向上する。さらに、データ連携により異常兆候の早期発見や自動制御にも応用可能。水質管理を“経験値”から“データ管理”へ移行させる、食品品質の基盤を支える講演だった。

７．国内初・次世代型AI機能付き異物選別機４C【計測】
 トムラソーティング株式会社

 トムラソーティングは、国内初となるAI搭載異物選別機「4C」を紹介し、食品工場の異物混入リスクを大幅に低減する次世代技術を提示した。従来の光学選別に加え、AIが“異物の特徴”を学習することで、微細な異物・形状が似た異物・色差が小さい異物も高精度で検出可能。特に、農産物・冷凍食品・惣菜など多品種ラインでの選別精度向上が期待される。また、運用データを蓄積することで、選別精度が継続的に向上する点も特徴。異物対策を“装置導入”から“AIによる継続改善”へ進化させる、食品安全の未来を示す講演だった。

2026年06月04日
８．AIを応用した食品異物検査・除去や単純工程の自動化について【ロボ】
 株式会社大道産業

 大道産業は、食品工場で長年課題となってきた「異物検査・除去」と「単純作業の自動化」を、AI技術で高度化する最新ソリューションを紹介した。従来の光学検査では見逃されがちだった微細異物や形状が似た異物も、AIが特徴量を学習することで高精度に識別可能となり、選別精度が大幅に向上する。また、AIロボットによる単純工程の自動化は、人手不足対策だけでなく、品質の安定化・作業者負荷軽減にも寄与する。食品安全と省人化を同時に実現する“現場密着型AI活用”として、食品工場の実務に直結する講演だった。

９．AI時代の経営インフラ：ツクルデが作る食品の未来【ロボ】
 株式会社カンブライト

 カンブライトは、食品企業の経営基盤を支える“AI時代のインフラ”として、ツクルデの提供価値を紹介した。ツクルデは、レシピ管理・製造記録・品質データ・原価情報など、食品製造に必要な情報を一元管理し、現場と経営をデータでつなぐプラットフォーム。特に、属人化しやすい製造ノウハウや改善知見をデジタル化し、組織全体で共有できる点が強み。AIによる分析・予測を組み合わせることで、歩留まり改善、原価最適化、品質安定化など経営効果が期待できる。食品DXを“現場改善”から“経営基盤”へ引き上げる視点が印象的な講演だった。

１０．品質を支え、省エネ要望に応える濃縮装置のご紹介【原料】
 株式会社大川原製作所

 大川原製作所は、食品・飲料・調味料など幅広い分野で利用される濃縮装置の最新技術を紹介し、「品質保持 × 省エネ × 生産性向上」を両立するアプローチを示した。真空濃縮・多重効用・熱回収などの技術により、熱ダメージを抑えながら高効率で濃縮できる点が特徴。特に、香り・色・風味を損なわずに濃縮できる技術は、付加価値の高い製品づくりに直結する。また、省エネ設計によりユーティリティコストを大幅に削減できる点も実務的。品質とコストの両面から食品工場の競争力を高める講演だった。

１１．毛髪クレーム対策に有効と考える『アイテム運用』とは？【衛生】
 国立株式会社

 国立株式会社は、食品工場で最も多いクレームの一つである「毛髪混入」を、設備投資ではなく“アイテム運用”で防ぐ実践的アプローチを紹介した。毛髪混入は作業者の行動・衣類・動線・静電気など複数要因が絡むため、帽子・インナーキャップ・ユニフォーム・粘着ローラーなどのアイテムを適切に組み合わせ、運用ルールを最適化することが重要と説明。特に、静電気対策や着衣順序の改善は効果が大きい。設備導入に頼らず、現場運用の工夫でクレームを大幅に減らせる点を示した、食品工場にとって非常に実務的な講演だった。

１２．防カビの新常識！ 洗浄剤と環境改善でワンランク上の対策をご提案【衛生】
 ライオンハイジーン株式会社

 ライオンハイジーンは、食品工場で慢性的な課題となる「カビ発生」を、洗浄剤の見直しと環境改善の両面から解決するアプローチを紹介した。カビは“洗浄不足”だけでなく、湿度・温度・気流・素材の微細な凹凸など複合要因で発生するため、洗浄剤の選定だけでは根本解決に至らない。同社は、バイオフィルム除去に強い洗浄剤、微生物増殖を抑える環境設計、結露対策、空調改善などを組み合わせた“多層防御”の重要性を強調。特に、洗浄工程の標準化と環境モニタリングの導入は、再発防止に大きく寄与する。食品工場の衛生レベルを一段引き上げる実務的な講演だった。

１３．AIで変わる食品加工 ― データと設備で切り拓く未来【飲・乳】
 日本テトラパック株式会社

 テトラパックは、食品加工ラインにおけるAI活用の最新動向を紹介し、「設備 × データ × AI」による生産最適化の未来像を示した。AIは単なる自動化ではなく、温度・圧力・流量・粘度などのプロセスデータを解析し、最適条件をリアルタイムで提案する“自律制御”へ進化している。これにより、品質の安定化、エネルギー削減、原料ロス低減が同時に実現可能。また、異常兆候の早期検知や、段取り替えの自動最適化など、食品工場の“止めない運転”にも貢献する。食品加工の高度化を支えるAIの実用性を具体的に示した講演だった。

１４．ヤマハの超音波式ヒートシール検査機 ULTRASONICA【計測】
 ヤマハファインテック株式会社

 ヤマハファインテックは、包装工程の品質を左右する“ヒートシール不良”を、超音波で非破壊検査するULTRASONICA®を紹介した。従来の目視検査では見逃されがちなシール内部の隙間・異物・圧着不足を、超音波の反射特性で高精度に検出できる点が最大の特徴。ラインを止めずに全数検査が可能で、食品包装の品質保証レベルを大幅に引き上げる。また、フィルム種類やシール条件の違いにも柔軟に対応し、歩留まり改善・クレーム削減に直結する。包装工程の“見えない不良”を可視化する、実務価値の高い講演だった。

１５．環境大臣賞受賞◆冷凍設備のフロン排出削減でラインも止めない！【環境】
 株式会社ナンバ

 ナンバは、冷凍設備からのフロン排出を削減しつつ、ライン停止を最小化する革新的なメンテナンス技術を紹介した。フロン漏えいは環境負荷だけでなく、冷却能力低下・電力増加・製品品質劣化につながる重大課題。同社は、漏えい箇所の早期検知、運転を止めない補修技術、冷媒管理の最適化を組み合わせ、環境大臣賞を受賞するレベルの成果を実現している。食品工場では冷凍設備の安定稼働が品質と生産性の基盤であり、環境対応と省エネを両立する本手法は大きな価値を持つ。冷凍設備管理の未来を示す講演だった。

１６．外観検査AIから始める食品工場の現場DX最前線【ロボ】
 株式会社フツパー

 フツパーは、食品工場の外観検査を“AIで誰でも使える仕組み”に変える実践的アプローチを紹介した。従来の画像検査は設定が難しく、品種変更のたびに調整が必要だったが、同社のAIは少量データで学習でき、現場で即時に改善できる点が強み。異物・欠け・形状不良など、食品特有のばらつきにも柔軟に対応し、検査精度とスループットを両立する。また、クラウド連携により検査データを蓄積し、歩留まり改善や工程改善にも活用可能。外観検査を“単なる検査”から“DXの入口”へと進化させる内容だった。

2026年06月05日
１７．抜群の洗浄性かつ低価格、高精度！ピンチバルブ式粉体供給機【包装】
 東洋ハイテック株式会社

 東洋ハイテックは、粉体供給の課題である“付着・詰まり・洗浄性”を解決するピンチバルブ式粉体供給機を紹介した。粉体が接触する部分を最小化し、バルブ部を簡単に交換できる構造により、洗浄性が飛躍的に向上。食品工場で問題となるアレルゲン混入リスクや品種切替の負荷を大幅に低減できる。また、粉体の流動性に左右されにくく、高精度な供給が可能で、価格も抑えられている点が現場にとって魅力。粉体工程の“衛生性 × 精度 × コスト”を同時に満たす、実務性の高いソリューションだった。

１８．食品工場・物流倉庫向け機械防護柵及びポリマー製バリアの紹介【設備】
 Troaxセーフティシステムズ株式会社（旧：SATECH株式会社）

 Troaxは、食品工場・物流倉庫で求められる“安全性 × 耐久性 × 衛生性”を満たす防護柵・バリアシステムを紹介した。機械周辺の安全確保は労災防止の基本だが、同社の防護柵は高強度メッシュ構造により衝撃に強く、視認性も高い。また、ポリマー製バリアは腐食に強く、食品工場の湿度・洗浄環境でも長寿命を実現する。フォークリフト衝突対策や動線分離など、現場の安全設計に直結する実例も紹介され、安全対策を“コスト”ではなく“生産性の基盤”として捉える重要性を示した講演だった。

１９．現場DXの最前線！食品業界におけるペーパーレスの課題とは【ロボ】
 株式会社テクノツリー

 テクノツリーは、食品工場のペーパーレス化が進まない理由を“現場の実態”から分析し、解決策を提示した。紙の帳票・手順書・点検表は、更新の手間・情報の分断・記録漏れなど多くの課題を抱えるが、単純なデジタル化では運用が定着しない。同社は、現場で使いやすいUI、動画マニュアル、リアルタイム記録、承認フローの自動化など、運用に寄り添った仕組みを提案。特に、教育・標準化・記録の一体管理は食品工場の品質保証を強化する。ペーパーレスを“DXの目的”ではなく“品質と効率の基盤”として捉える講演だった。

２０．ネズミ・虫の混入クレームを避けるために、AIができること【衛生】
 環境機器株式会社

 環境機器は、食品工場で最も深刻なクレーム要因である「ネズミ・虫の混入」を、AI技術で未然に防ぐ最新アプローチを紹介した。従来の防虫・防鼠対策は“発生後の対応”が中心だったが、AI画像解析により、害獣の侵入兆候・行動パターン・発生ポイントをリアルタイムで検知し、早期対策が可能になる点が大きな価値。特に、夜間・死角・高所など人の目が届きにくい場所での監視精度が向上し、工場全体のリスク管理レベルが一段上がる。また、データ蓄積により季節変動や構造的弱点の分析も可能となり、防虫・防鼠を“経験頼り”から“データ駆動”へ転換する実務的な講演だった。

２１．AGVでもAMRでもないTHKの新しい搬送ロボSIGNAS【ロボ】
 THK株式会社

 THKは、従来のAGV（誘導式）ともAMR（自律走行）とも異なる、新コンセプトの搬送ロボット「SIGNAS」を紹介した。SIGNASは、床面に設置したガイドレスの“磁気パターン”を読み取りながら走行する独自方式で、レイアウト変更に強く、AMRほど高価にならず、AGVほど制約もない“中間解”として位置づけられる。食品工場では、狭い通路・人との協働・頻繁な動線変更が求められるため、この柔軟性は大きなメリット。さらに、保守性の高さや導入のしやすさも強調され、搬送自動化の選択肢を広げる実務的な提案だった。食品工場の“止めない物流”を支える新世代搬送技術として注目される講演だった。

聴講セミナーレポート『FOOMA JAPAN 2026』

06月04日～05日の2日間に直接聴講した主なセミナーの情報を整理して以下にまとめる。

2026年06月04日　会議棟607セミナー会場
１．手を止めずに音声で帳票を記録！AIを活用した次世代記録ツール【ロボ】
 株式会社KOSKA

 KOSKAの講演は、食品工場の「記録作業の負荷」を根本から変えるアプローチとして注目された。従来の紙・タブレット入力は、作業の手を止める、衛生リスクがある、入力漏れが起きるなど多くの課題を抱えていたが、同社の音声入力AIは、作業を止めずにその場で帳票を自動生成できる点が最大の価値。騒音環境でも認識精度を確保する技術や、HACCP記録・点検記録・温度記録など食品工場特有の帳票に対応している点も実務的。記録の自動化は“省力化”だけでなく、トレーサビリティ強化・監査対応・ヒューマンエラー削減にも直結し、食品DXの入口として非常に有効であることを示した講演だった。

２．洗浄の４要素（TACT）とは何か、知れば知るほど楽になるかも【衛生】
 株式会社クレオ

 クレオの講演は、食品工場の洗浄工程を科学的に理解するための“TACT（温度・作用・化学・時間）”を、現場目線で再整理した内容だった。洗浄不良の多くは「洗浄剤の問題」ではなく、TACTバランスの崩れに起因することを、実例を交えて解説。特に、温度低下・作用不足（機械力）・化学力の過不足・接触時間の短縮といった“よくある失敗”を可視化し、改善のポイントを明確に示した点が実務的。さらに、洗浄剤の選定だけでなく、配管・ノズル・流速など設備側の最適化も重要であると強調。洗浄を「経験」から「科学」へと転換するための基礎を再確認できる講演だった。

３．人手不足を解決！ 誰でも使える協働ロボットによる食品製造自動化【ロボ】
 ファナック株式会社

 ファナックは、食品工場の深刻な人手不足に対し、協働ロボットCRXシリーズを中心とした“誰でも使える自動化”を提案した。CRXは軽量・省スペース・直感的ティーチングが特徴で、盛付・箱詰め・仕分け・パレタイジングなど多様な工程に適用可能。食品仕様の防水モデルや、AIビジョン（iRVision）との組み合わせにより、多品種・不定形ワークにも対応できる点が強み。従来の産業ロボットより導入ハードルが低く、中小食品工場でも現実的に使える“現場密着型ロボット”としての価値を示した講演だった。

2026年06月05日　会議棟607セミナー会場
４．その故障、防げました設備保全DXで実現する「突発停止ゼロ」【ロボ】
 株式会社M2X

 M2Xの講演は、食品工場の大きな損失要因である“突発停止”をDXでゼロに近づける実践的アプローチを紹介した。設備の振動・温度・電流などのデータを常時モニタリングし、AIが異常兆候を早期に検知することで、従来は“壊れてから直す”保全から“壊れる前に直す”予知保全へ移行できる点が核心。特に食品工場では、停止が生産ロスだけでなく衛生リスクにも直結するため、保全DXの価値は非常に大きい。導入しやすいセンサ構成や、既存設備に後付けできる点も現場に適した設計。設備保全を“データで管理する時代”への移行を強く印象づける内容だった。

５．「必見！ 粉体計量の新常識」＋「課題解決のヒントがここにある」【原料】
 ツカサ工業株式会社

 ツカサ工業は、粉体計量の精度・安定性を劇的に向上させる最新技術と、粉体特有の“詰まり・付着・ばらつき”といった課題を解決する実践的アプローチを紹介した。粉体は流動性が不安定で、計量誤差が品質・歩留まりに直結するが、同社はホッパー形状、振動制御、供給スクリュー、除電対策などを組み合わせ、計量の再現性を高める技術を提示。さらに、粉体特性に応じた装置選定や運用改善のポイントも示され、粉体工程の“勘と経験”を“科学とデータ”に置き換える内容となっていた。食品工場の粉体管理を一段引き上げる講演だった。

６．MESを最大活用するDXの革新 ～情報統合がもたらす未来～【ロボ】
 横河ソリューションサービス株式会社

 横河ソリューションサービスは、食品工場のDXを加速させる“MES（製造実行システム）の本質的価値”を明確に示した。MESは単なる生産管理ツールではなく、原料受入・仕込み・加熱・包装・出荷までの全工程データを統合し、リアルタイムで生産状況を可視化・最適化する“工場の中枢神経”として機能する。講演では、品質データ・設備データ・作業データを一元化することで、歩留まり改善、段取り短縮、トレーサビリティ強化、監査対応の効率化が実現する点が強調された。食品工場が“部分最適の自動化”から“全体最適のDX”へ進むための必須基盤として、MESの重要性を再認識させる内容だった。

2026年06月05日　会議棟608セミナー会場
７．食品を追い込め！！粉体技術のさらなる可能性【原料】
 株式会社奈良機械製作所

 奈良機械製作所は、粉砕・分級・混合・乾燥といった粉体プロセスの高度化を通じて、食品の物性・風味・溶解性を自在に設計できる最新技術を紹介した。粉体は食品の品質を左右する重要要素でありながら“見えない現象”が多いが、同社は装置構造・流動挙動・粒度制御を科学的に解析し、最適な粉体処理を実現する点が特徴。特に、微粉化技術や熱履歴制御は、香辛料、茶葉、健康食品、代替食品などの付加価値向上に直結する。粉体技術が食品開発の“隠れた競争力”であることを再認識させる講演だった。

【原料】…原料処理
【飲・パ】…食品製造・加工（菓子・パン）
【その他】…食品製造・加工（その他食品）
【ロボ】…ロボット・IT・IoT・フードテック
【包装】…包装・充填
【計測】…計測・分析・検査
【衛生】…衛生対策・管理
【環境】…環境対策・省エネ・リサイクル
【設備】…設備機器・技術・部品

以上

Focus３：アーカイブ聴講セミナーレポート『FOOMA JAPAN 2026』

１．登壇者講演の概要

 アーカイブ聴講テーマを基に登壇者講演の概要を以下にまとめる。

（１）食品製造を支える次世代ハンドリング技術

 登壇者：慶應義塾大学 野崎貴裕 准教授
 野崎氏は、食品製造の自動化を阻んできた「不定形・柔らかい・壊れやすい」という食材特性に対し、ロボットが“人の手”に近づくための次世代ハンドリング技術を体系的に示した。 特に、視覚・触覚・力制御を統合したマルチモーダルセンシングが、盛付・ピッキング・供給といった工程の自律化を大きく前進させると指摘。 さらに、食品特有の衛生制約や多品種少量生産に対応するためには、ロボット単体ではなく「工程全体の再設計」が不可欠であると強調した。 食品工場の自動化を“技術”と“現場要件”の両面から捉えた講演。

（２）視触覚が拓くロボットによる食品ハンドリングの進化

 登壇者：株式会社FingerVision 代表取締役社長　濃野友紀 氏
 濃野氏は、FingerVisionが開発する“視触覚センサ”が食品ハンドリングの常識を変える技術であることを示した。ゲル内部の変形をカメラで読み取り、滑り・接触・力加減を推定することで、唐揚げ・煮物・揚げ物など、従来ロボットが苦手としてきた不定形食材を安定してつかめる点が最大の強み。さらに、盛付ロボットやフライ投入ロボットなど、実際の食品工場での導入事例を通じて、視触覚技術が“つかめない問題”を根本から解決し、自動化の適用領域を一気に広げることを示した。食品ロボットの未来像を具体的に描いた講演。

（３）菓子製造におけるデータ活用の取組み

 登壇者：株式会社マスダック 川瀬輝雄氏
 川瀬氏は、菓子製造ラインにおけるデータ活用の実践例を紹介し、製造条件・温度・湿度・焼成状態などの多変量データを統合管理することで、品質安定化と熟練技能の形式知化を実現できると説明した。特に、焼成工程の“見極め”をデータ化する取り組みは、菓子製造の自動化における最大のブレークスルーであり、歩留まり改善・省人化・再現性向上に直結する。さらに、データ活用は単なる可視化ではなく、工程改善・設備制御・人材育成まで含めた“製造DXの基盤”であると強調した。食品DXの実務に根ざした講演。

（４）粉体機器総合メーカーとして“メーカーならではのDX”をご提案

 登壇者：ツカサ工業株式会社 谷村英明氏
 谷村氏は、粉体機器メーカーとしての知見を活かし、粉体特有の“見えない現象”をDXで可視化する取り組みを紹介した。粉体は流動性・付着・凝集などの挙動が複雑で、経験則に依存しがちだが、センサデータ・流量データ・設備状態を統合することで、安定供給・詰まり予防・品質均一化が可能になると説明。さらに、粉体機器メーカーだからこそ実現できる「設備×データ×制御」の一体設計が、食品工場の自動化・省人化に大きく貢献すると述べた。粉体工程DXの方向性を示す講演。

（５）食品R&Dの反復作業にどう向き合うか

 登壇者：株式会社アイキューブデジタル 取締役 FA事業部長　三原秀一氏
 三原氏は、医薬品分野での実績を基に食品R&Dにおける“試作・評価・条件出し”の反復作業をDXで効率化するアプローチを紹介した。食品開発は試作回数が多く、官能評価・物性測定・配合調整などの作業が属人化しやすいが、デジタルツイン・レシピ管理・試作データの統合により、開発スピードを大幅に向上できると説明。特に、試作条件と製品特性の因果関係をデータ化することで、再現性の高い開発プロセスを構築できる点が重要。R&Dの“暗黙知”を形式知化し、開発力を組織的に高める実践的な講演。

２．DX × ハンドリング技術 総括

 食品製造の自動化は、これまで「人の手の器用さ」と「現場の暗黙知」に強く依存してきた。しかし今回のFOOMA自動化検討プロジェクトでは、DXとハンドリング技術の進化が、この構造を根本から変えつつあることが明確に示された。野崎氏が示した次世代ハンドリング技術は、視覚・触覚・力制御を統合し、ロボットが“食材の状態を理解しながら扱う”段階に入ったことを示す。濃野氏のFingerVisionはその象徴であり、不定形・柔らかい食材を安定把持できる視触覚技術は、盛付工程の自動化を一気に現実化させる突破口となる。
 一方、川瀬氏・谷村氏が示したように、食品製造のDXは単なるデータ収集ではなく、焼成・粉体・混合といった“見えない現象”を可視化し、品質の再現性と工程安定化を実現する基盤技術へと進化している。さらに三原氏が指摘したR&D領域のDXは、試作・評価の反復作業をデジタル化し、開発スピードと組織的な知識蓄積を飛躍的に高める。
 総じて、食品製造の自動化は「ロボット単体」ではなく、DX（データ）× ハンドリング（ロボット）× 工程設計（食品機械）の三位一体で進むフェーズに入った。これにより、盛付・検査・粉体供給・焼成・R&Dまで、食品製造のあらゆる工程が“データに基づく自律化”へ向かっている。

３．DX × ハンドリング技術ロードマップ

 DX × ハンドリング技術の今後の展開として考えられる、技術ロードマップを食品製造の工程構造・技術成熟度・導入フェーズの3軸で以下に示す。

◆ 2026 → 2030 DX × ハンドリング技術ロードマップ

― 食品製造の自動化が「部分最適」から「自律ライン」へ進む5年間 ―

■ 2026年：自動化の“突破口”が見えた年
キーワード：視触覚、AIピッキング、軽量DX、デジタルツインの普及開始

• FingerVision に代表される 視触覚ハンドが実用レベルに到達
• AI画像認識 × 3Dビジョンで 不定形食材の位置・姿勢認識が安定
• デジタルツインがライン設計・ROI算出に活用され始める
• R&D領域では試作データの統合管理が進み、開発DXが本格化
• 自動化は「盛付」「検査」「粉体供給」など 工程単位の導入フェーズ

■ 2027年：工程間連携が進み“部分自律化”が始まる
キーワード：盛付セル化、AI検査の標準化、段取り替えDX

• 盛付ロボット（FingerVision、Kobot、Connected Robotics）が “盛付セル”として標準化
• AI検査が包装ラインに組み込まれ、外観検査の自動化率が上昇
• 粉体・焼成・混合のデータが統合され、工程間の因果関係が可視化
• 段取り替えの自動化（レシピ切替・洗浄ガイド）が普及
• 自動化は「工程単体 → 工程グループ」へ拡大

■ 2028年：ロボットとDXが統合し“自律ライン”の原型が登場
キーワード：視触覚 × AI × デジタルツインの統合

• 視触覚ハンドが標準化し、多品種盛付の自律化が実現
• AIがライン全体の稼働データを解析し、最適な人員配置・段取り・生産計画を自動提案
• 粉体・焼成・混合・充填のデータが統合され、品質の再現性が飛躍的に向上
• 出荷工程では、直行型 × 多関節ロボットのハイブリッド化が進む
• 自動化は「工程グループ → ライン単位」へ

■ 2029年：食品工場の“自律制御”が現実的な選択肢に
キーワード：自律盛付、自律検査、自律段取り

• 盛付・検査・包装が 自律的に連携するラインが登場
• AIが異常兆候を検知し、自動でライン速度・温度・供給量を調整
• R&Dデータと製造データが統合され、開発 → 生産の一気通貫DXが実現
• 中規模工場でも自律ラインの導入が始まる
• 自動化は「ライン単位 → 工場単位」へ移行

■ 2030年：食品製造は“データ駆動の自律工場”へ
キーワード：自律工場、全工程デジタルツイン、ハンドリング完全自動化

• 全工程（原料 → 調理 → 盛付 → 包装 → 出荷）がデジタルツインでリアルタイム最適化
• 視触覚 × AI × ロボットが統合され、人の技能をデータ化した“自律ハンドリング”が普及
• 工場全体のエネルギー・人員・生産計画がAIによって自動最適化
• 自動化は「工場単位 → サプライチェーン単位」へ拡張

◆ 総括：2026 → 2030は“食品工場の自律化元年”

• 2026：技術の突破口（視触覚・AI・軽量DX）
• 2027：工程グループの自動化
• 2028：ライン自律化の原型
• 2029：自律ラインの普及
• 2030：自律工場の実現

食品製造は、「人の技能依存」から「データ駆動の自律ライン」へ大きく舵を切る5年間に入っていくと考える。

以上