食品テクスチャーの世界市場-2023年~2030年

株式会社グローバルインフォメーション(所在地:神奈川県川崎市、代表者:樋口 荘祐、証券コード:東証スタンダード 4171)は、市場調査レポート「食品テクスチャーの世界市場-2023年~2030年」(DataM Intelligence)の販売を8月4日より開始しました。

市場概要

世界の食品テクスチャー市場は、2022年に128億米ドルに達し、2030年には181億米ドルに達すると予測され、予測期間2023~2030年のCAGRは4.5%で成長すると予測されています。食品テクスチャー市場は、ユニークな感覚体験を求める消費者需要の増加により、力強い成長を遂げています。

食感分析とレオロジーは、望ましい特性を持つ食品を開発する上で重要な役割を果たしています。これらの技術を用いて口当たり、粘度、ゲル化を操作することで、メーカーは消費者の嗜好に合わせた製品を作ることができます。さらに、食品科学と技術の進歩により、食感と一貫性を高めるためにエマルション、懸濁液、増粘剤、安定剤が使用されるようになり、これが予測期間における世界の食品テクスチャー市場規模を押し上げています。

これらの原料は、保存期間を延長しながら視覚的に魅力的で安定した食品システムを作り出す能力を配合者に提供します。全体として、テクスチャー関連分野への関心の高まりが技術革新を促進し、予測期間中の食品テクスチャー市場を推進しています。

市場力学

都市部における人口増加と食感食品需要の高まり

都市部における人口の増加と食感食品に対する需要の高まりが食品業界を再構築しています。都市化が進むにつれて、消費者の多様な嗜好に対応する必要性が生じています。より豊かな感覚を味わいたいという欲求が、優れた味覚とともに興味深い食感を提供する食品への需要を押し上げています。多忙なスケジュールを特徴とする都市部のライフスタイルが、便利ですぐに食べられる食感食品の需要に拍車をかけています。

さらに、国際的な料理や料理の動向に触れることで、好奇心がかき立てられ、多様な食感の食品への渇望が高まっています。ソーシャルメディアと食の動向は、視覚的に魅力的で食感の興味をそそる料理が注目を集め、食感を含む食の美学の重要性をさらに増幅させています。こうした動向に対応するため、食品メーカーは研究開発に投資して、都市部の消費者の需要を満たす革新的な食感食品を作り出そうとしています。

食感の革新が市場拡大を牽引します

食品に新しく強化された食感のイントロダクションが成長機会を生み出し、消費者の関心を引きつけています。食品の食感における革新は、食品や飲食品を摂取する際の全体的な楽しみと満足感を高める独自の感覚体験を提供します。メーカーは、心地よい口当たり、改善された一貫性、強化されたフレーバー・リリースを提供するテクスチャーの開発に注力しています。

斬新な食感の需要は、進化する消費者の嗜好と刺激的な料理体験への欲求によってもたらされます。消費者は興味をそそる食感を提供する製品を積極的に求めており、食事にさらなる興味を加えています。さらに、革新的な食感ソリューションは、メーカーが競争市場で自社製品を差別化することを可能にします。革新的な食感を取り入れることで、食品会社は独自のブランド・アイデンティティを確立し、消費者の注目を集めることができます。例えば、2022年9月22日、革新的なベーキング・ミックスと飲料ミックスのデザイナーであるテクスチャー・メーカー社は、革新的なモチベーキング・ミックス・ブランドのチューコを発売しました。

食品テクスチャーのマイナス効果

食品テクスチャーを操作することで、実際の糖分や塩分のレベルとは無関係に、甘味や塩味が強まったり弱まったりする目の錯覚を引き起こす可能性があります。この効果は食感の知覚に直接影響します。とはいえ、特定の食感には、高カロリー含有量、エネルギー損失、アレルゲン性の高まりなどの欠点が伴うことを認識することが不可欠です。こうした欠点は、予測期間内の市場成長に課題をもたらす可能性があります。

COVID-19影響分析

COVID-19分析には、COVID前シナリオ、COVIDシナリオ、COVID後シナリオに加え、価格力学(COVID前シナリオと比較したパンデミック中およびパンデミック後の価格変動を含む)、需給スペクトラム(取引制限、封鎖、およびその後の問題による需給の変化)、政府の取り組み(政府機関による市場、セクター、産業を活性化させる取り組み)、メーカーの戦略的取り組み(COVID問題を緩和するためにメーカーが行ったことをここで取り上げる)が含まれます。

人工知能分析

人工知能(AI)分析は食品の食感研究に革命をもたらし、貴重な洞察と進歩をもたらしています。AIは機械学習アルゴリズムを通じて、原材料、加工パラメータ、および得られる食感の間のパターンと相関関係を特定することにより、食感の予測を可能にします。また、消費者の嗜好や機器による測定データを分析することで、食感の最適化も容易になります。AIベースの画像解析は、粒子径や表面粗さなどの属性を定量化することで、精密かつ非破壊的な食感評価を可能にします。食品加工中の食感関連パラメータのリアルタイムモニタリングは、センサーとAIアルゴリズムの統合によって可能になります。

さらに、AIを活用した官能分析は、消費者の食感に対する認識を理解するのに役立ち、期待に応える製品の開発に役立ちます。全体として、食品の食感におけるAI分析は、予測、最適化、評価、モニタリング、官能分析における進歩に多大な可能性を提供し、食品業界における製品開発と消費者満足度の向上につながります。

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