カテゴリー： 世界, 消費財/食品, DataMIntelligence

個別化栄養におけるAIの世界市場2025年-2032年

【英語タイトル】Global AI in Personalized Nutrition Market - 2025-2032

DataM Intelligenceが出版した調査資料（DATM25AP038）・商品コード：DATM25AP038
・発行会社（調査会社）：DataM Intelligence
・発行日：2025年3月
・ページ数：180
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：消費財、食品
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❖ レポートの概要 ❖

概要 個別化栄養におけるAIの世界市場規模は2024年に11.2億米ドルに達し、2032年には42.6億米ドルに達すると予測され、予測期間2025-2032年のCAGRは18.19%で成長する見込みです。
人工知能（AI）は、高度なデータ分析を通じてオーダーメイドの食事提案を可能にすることで、個別化栄養市場を変革しています。栄養学におけるAIアプリケーションには、スマートでパーソナライズされた栄養、食事評価、食品の認識と追跡、疾病予防のための予測モデリング、疾病診断とモニタリングが含まれます。例えば、PROTEINアプリのようなAIベースのスマートフォンアプリは、ユーザーの視点や行動の変化を反映し、パーソナライズされた栄養と健康的な生活ガイダンスを提供するために開発されました。
さらにAIは、血糖値、体重、心拍数、脂肪率、血圧、活動トラッキング、摂取カロリーなど、さまざまな健康指標の自己モニタリングを容易にします。この技術的進歩により、食事モニタリングの精度が向上し、より効果的な個別化栄養戦略が容易になります。
個別化栄養における世界のAI市場ダイナミクス
推進要因 – AIを活用したマイクロバイオーム分析による超個別化食生活の実現
人工知能（AI）を活用したマイクロバイオーム解析は、個々の腸内細菌叢の構成に基づいて栄養勧告を調整することで、ハイパー・パーソナライズド・ダイエットを大きく前進させています。多施設共同無作為化比較試験では、AIを活用したパーソナライズド食により、参加者の88%で便秘患者評価（PAC-QoL）スコアが50%以上改善したのに対し、対照群では40%でした（p = 0.001）。さらに、個別化された栄養介入は、有益なフェーカリバクテリウム属の統計的に有意な増加を示しており（p = 0.04）、AI主導の食事カスタマイズの有効性を強調しています。
抑制 – AI主導の食事推奨における倫理的懸念
データのプライバシー、アルゴリズムの偏り、規制監督の欠如などの倫理的懸念が、個別化栄養学におけるAI主導の食事推奨の採用を抑制しています。ある調査によると、消費者の62%がAI主導の栄養プラットフォームで自分の健康データがどのように使用されるかを心配しており、信頼と採用率に影響を与えています。さらに、AIモデルの偏りは、特に不特定多数の人々にとって、不正確または潜在的に有害な食事提案につながる可能性があり、AIを活用したソリューションの有効性を制限します。
セグメント分析
パーソナライズド栄養における世界のAI市場は、テクノロジー、展開モード、エンドユーザー、アプリケーション、地域に基づいてセグメント化されます。
AIを活用した個別化栄養が市場で牽引力を獲得
人工知能（AI）と機械学習（ML）技術は、正確な食事評価とオーダーメイドの推奨を可能にすることで、個別化栄養市場を大きく前進させています。先進的なMLアルゴリズムは、食事の写真を分析し、分量や栄養素の含有量を即座に客観的に評価することで、従来の自己報告方式に内在するバイアスを低減します。この技術的進歩により、食事モニタリングの精度が向上し、より効果的な個別栄養戦略が容易になります。
2023年10月、精密栄養学のリーダーであり、唯一のエビデンスに基づく食品優先の栄養プランであるAHARAは、その主要な個別栄養プランの無料版を開始しました。このイニシアチブは、カスタマイズされた精密栄養学に基づく予防的な健康プランを個人に提供し、パーソナライズされた食品第一のアプローチを通じて健康を改善する力を与えるというAharaのコミットメントを強化するものです。
AHARAのベーシック無料プランは、経済的な障壁なしにAHARAのデータ駆動型健康洞察を利用する機会をユーザーに提供します。ベーシックプランでは、科学的根拠に基づいたアンケートにアクセスし、身体に必要な主要栄養素に関するパーソナライズされた情報を得ることができます。
個別化栄養市場におけるAIの地域分析
北米における急速な技術進歩。
人工知能（AI）は、高度なデータ分析を通じてオーダーメイドの食事提案を可能にすることで、北米の個別化栄養に革命をもたらしています。AIとデジタル機器の統合により、リアルタイムの複数種類のデータ収集が容易になり、栄養ケアの精度が向上します。この技術的進歩により、医療と栄養における高度なアプリケーションの開発が可能になり、栄養サポート・ケアの質と安全性が向上します。
さらに、消費者データのAIを活用した分析により、トレンドを特定し、市場の需要を予測することができるため、食品企業は特定の層にマーケティング・キャンペーンを調整し、製品をより効果的に販売促進することができます。この能力は、消費者の嗜好が多様で急速に進化している北米において特に重要です。
Viocare社の主力製品はVioScreenで、これはウェブベースの食事評価ツールで、グラフィカルな食物摂取頻度調査票（FFQ）を使用して、食物摂取量と栄養素消費量のデータを収集・分析します。VioScreenは、米国国立衛生研究所（NIH）、一流大学、医療機関などの主要な健康・栄養研究者によって使用されています。VioScreenはAIと機械学習を活用し、科学的根拠に基づいた正確でパーソナライズされた食事のフィードバックと推奨を提供します。Viocareはまた、栄養ベースの研究、臨床、またはウェルネスプログラムのためのカスタムソリューションも提供しています。2022年現在、Viocareはエンジェル投資家や助成金から250万ドルの資金を調達。同社はまだ撤退または買収されていません。
技術分析
人工知能（AI）は、正確な食事評価とオーダーメイドの推奨を可能にすることで、個別化栄養学に革命をもたらしています。高度な機械学習アルゴリズムが食事の写真を分析し、分量や栄養素の含有量を即座に客観的に評価することで、従来の自己報告方式に内在するバイアスを軽減します。この技術的進歩により、食事モニタリングの精度が向上し、より効果的な個別栄養戦略が容易になります。
さらに、AIの応用は疾病予防のための予測モデリングにも広がり、個人の食事パターン、健康指標、遺伝情報を統合して、食事に関するアドバイスを調整することができます。これらのアプリケーションは、食事ガイドラインの遵守を強化し、全体的な栄養アウトカムを改善することを目的としています。個別化栄養へのAIの統合は、より個別化された効果的な食事介入へのシフトを意味し、公衆衛生の栄養戦略を変革する可能性があります。
競合他社の状況
市場の主な世界的プレーヤーには、Nestlé S.A.、EatLove, Inc.、Season Health, Inc.、Hungryroot, Inc.、Nutrium, Lda.、DNAfit Life Sciences Ltd.、Nutrigenomix Inc.、Instacart、Weight Watchers International, Inc.、Daily Harvest, Inc.などがあります。
DataMを選ぶ理由
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対象読者
– メーカー/バイヤー
– 業界投資家/投資銀行家
– リサーチ・プロフェッショナル
– 新興企業

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❖ レポートの目次 ❖

1.調査方法と範囲
1.1.調査方法
1.2.調査目的と調査範囲
2.定義と概要
3.エグゼクティブサマリー
3.1. 技術別スニペット
3.2. 展開モード別スニペット
3.3. エンドユーザー別スニペット
3.4. アプリケーション別スニペット
3.5. 地域別スニペット
4.ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1.推進要因
4.1.1.1.超パーソナライズド食のためのAIマイクロバイオーム解析
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1.AIによる食事推奨における倫理的懸念
4.1.3. 機会
4.1.4. インパクト分析
5.産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. バリューチェーン分析
5.4. 価格分析
5.5. 規制・コンプライアンス分析
5.6. AIと自動化の影響分析
5.7. 研究開発とイノベーション分析
5.8. 技術分析
5.9. DMIオピニオン
6.技術別
6.1 はじめに
6.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 技術別
6.1.2.市場魅力度指数（技術別
6.2. AIと機械学習
6.2.1.
6.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析（%）（技術別
6.3. 自然言語処理（NLP）
6.4. コンピュータビジョン
6.5. 予測分析
6.6. ディープラーニング
6.7. その他
7.展開モード別
7.1. 導入
7.1.1.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）、デプロイメントモード別
7.1.2.市場魅力度指数（デプロイメントモード別
7.2. クラウドベースのAIソリューション*市場
7.2.1.
7.2.2.市場規模分析とYoY成長率分析（%)
7.3.オンプレミス型AIソリューション
8.エンドユーザー別
8.1. はじめに
8.1.1.エンドユーザー別市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.1.2.市場魅力度指数（エンドユーザー別
8.2. フィットネス愛好家*市場
8.2.1.
8.2.2.市場規模分析および前年比成長率分析（%)
8.3. フィットネス＆ウェルネスセンター
8.4. ヘルスケアプロバイダー
8.5. その他
9.アプリケーション別
9.1. はじめに
9.1.1.市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
9.1.2.市場魅力度指数（アプリケーション別
9.2. ミールプランニングとレコメンデーション*市場
9.2.1.
9.2.2.市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
9.3. 栄養素分析
9.4. 個別化サプリメント
9.5. アレルゲンと感受性の検出
9.6. 健康モニタリング
9.7. その他
10.地域別
10.1 はじめに
10.1.1.市場規模分析およびYoY成長率分析（%）、地域別
10.1.2.市場魅力度指数（地域別
10.2. 北米
10.2.1.
10.2.2. 主要地域別ダイナミクス
10.2.3.市場規模分析およびYoY成長率分析(%)、技術別 10.2.4.
10.2.4. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：展開モード別
10.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別
10.2.6. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, アプリケーション別
10.2.7. 市場規模分析およびYoY成長分析(%)、国別
10.2.7.1. 米国
10.2.7.2. カナダ
10.2.7.3. メキシコ
10.3. ヨーロッパ
10.3.1.
10.3.2. 主要地域別動向
10.3.3. 技術別市場規模分析および前年比成長率分析 (%)
10.3.4. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：展開モード別
10.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別
10.3.6. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, アプリケーション別
10.3.7. 市場規模分析およびYoY成長分析(%)、国別
10.3.7.1.
10.3.7.2.
10.3.7.3. フランス
10.3.7.4. イタリア
10.3.7.5.
10.3.7.6. その他のヨーロッパ
10.4. 南米
10.4.1.
10.4.2. 地域別の主な動き
10.4.3. 技術別市場規模分析および前年比成長率分析（%） 10.4.4.
10.4.4. 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：展開モード別
10.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別
10.4.6. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, アプリケーション別
10.4.7. 市場規模分析およびYoY成長分析(%)、国別
10.4.7.1. ブラジル
10.4.7.2. アルゼンチン
10.4.7.3. その他の南米諸国
10.5. アジア太平洋地域
10.5.1.
10.5.2. 地域別の主な動き
10.5.3. 技術別市場規模分析および前年比成長率分析（%） 10.5.4.
10.5.4. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：展開モード別
10.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別
10.5.6. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, アプリケーション別
10.5.7. 市場規模分析およびYoY成長分析(%)、国別
10.5.7.1.
10.5.7.2.
10.5.7.3.
10.5.7.4. オーストラリア
10.5.7.5. その他のアジア太平洋地域
10.6. 中東・アフリカ
10.6.1.
10.6.2. 地域別の主な動き
10.6.3. 技術別市場規模分析および前年比成長率分析（%） 10.6.4.
10.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：展開モード別
10.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別
10.6.6. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）, アプリケーション別
11.競合情勢
11.1. 競争シナリオ
11.2. 市場ポジショニング／シェア分析
11.3. M&A分析
12.企業プロフィール
12.1. ネスレS.A.*.
12.1.1. 会社概要
12.1.2. 製品ポートフォリオと説明
12.1.3. 財務概要
12.1.4. 主要な開発
12.2. 株式会社イートラブ
12.3. シーズンヘルス社
12.4. ハングリールート社
12.5. Nutrium, Lda.
12.6. DNAfit Life Sciences Ltd.
12.7.ニュートリゲノミックス社
12.8.インスタカート
12.9. ウェイト・ウォッチャーズ・インターナショナル社
12.10. デイリーハーベスト社
リストは網羅的ではありません
13.付録
13.1.会社概要とサービス
13.2.お問い合わせ

1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Technology
3.2. Snippet by Deployment Mode
3.3. Snippet by End-User
3.4. Snippet by Application
3.5. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. AI-Powered Microbiome Analysis for Hyper-Personalized Diets
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Ethical Concerns in AI-Driven Dietary Recommendations
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Value Chain Analysis
5.4. Pricing Analysis
5.5. Regulatory and Compliance Analysis
5.6. AI & Automation Impact Analysis
5.7. R&D and Innovation Analysis
5.8. Technology Analysis
5.9. DMI Opinion
6. By Technology
6.1. Introduction
6.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
6.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
6.2. AI and Machine Learning*
6.2.1. Introduction
6.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
6.3. Natural Language Processing (NLP)
6.4. Computer Vision
6.5. Predictive Analytics
6.6. Deep Learning
6.7. Others
7. By Deployment Mode
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Mode
7.2. Cloud-Based AI Solutions*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. On-Premise AI Solutions
8. By End-User
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
8.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
8.2. Fitness Enthusiasts *
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Fitness and Wellness Centers
8.4. Healthcare Providers
8.5. Others
9. By Application
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
9.2. Meal Planning and Recommendations*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Nutrient Analysis
9.4. Personalized Supplementation
9.5. Allergen and Sensitivity Detection
9.6. Health Monitoring
9.7. Others
10. By Region
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
10.2. North America
10.2.1. Introduction
10.2.2. Key Region-Specific Dynamics
10.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
10.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.2.7.1. U.S.
10.2.7.2. Canada
10.2.7.3. Mexico
10.3. Europe
10.3.1. Introduction
10.3.2. Key Region-Specific Dynamics
10.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
10.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.3.7.1. Germany
10.3.7.2. UK
10.3.7.3. France
10.3.7.4. Italy
10.3.7.5. Russia
10.3.7.6. Rest of Europe
10.4. South America
10.4.1. Introduction
10.4.2. Key Region-Specific Dynamics
10.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
10.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.4.7.1. Brazil
10.4.7.2. Argentina
10.4.7.3. Rest of South America
10.5. Asia-Pacific
10.5.1. Introduction
10.5.2. Key Region-Specific Dynamics
10.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
10.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.5.7.1. China
10.5.7.2. India
10.5.7.3. Japan
10.5.7.4. Australia
10.5.7.5. Rest of Asia-Pacific
10.6. Middle East and Africa
10.6.1. Introduction
10.6.2. Key Region-Specific Dynamics
10.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
10.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11. Competitive Landscape
11.1. Competitive Scenario
11.2. Market Positioning/Share Analysis
11.3. Mergers and Acquisitions Analysis
12. Company Profiles
12.1. Nestle S.A.*
12.1.1. Company Overview
12.1.2. Product Portfolio and Description
12.1.3. Financial Overview
12.1.4. Key Developments
12.2. EatLove, Inc.
12.3. Season Health, Inc.
12.4. Hungryroot, Inc.
12.5. Nutrium, Lda.
12.6. DNAfit Life Sciences Ltd.
12.7. Nutrigenomix Inc.
12.8. Instacart
12.9. Weight Watchers International, Inc.
12.10. Daily Harvest, Inc.
LIST NOT EXHAUSTIVE
13. Appendix
13.1. About Us and Services
13.2. Contact Us

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