Dassai”獺祭” Data Analysis

日本酒『獺祭』を生み出す旭酒造は、その革新的な酒造りで知られています。山口県岩国市の自然豊かな環境で生まれた『獺祭』は、国内外で愛されるブランドへと成長しました。しかし、その成功の裏には、伝統産業に新しい風を吹き込んだ大胆な挑戦があります。経営危機という逆境をバネに、データ分析とデジタル技術を酒造りに導入し、品質の安定化と効率的な生産を実現しました。

今回は、『獺祭』が直面した課題と、それを乗り越えるためにデータ分析を取り入れた経緯について深掘りします。

Summary

旭酒造が『獺祭』の酒造りにデータ分析を取り入れたのは、経営危機という大きな課題に直面したからです。1999年、失敗した地ビール事業から蔵人たちが去り、伝統に頼った酒造りが行き詰まりました。しかし、この危機が転機となり、杜氏制度に依存しない新たな道を模索。デジタルとデータの力を借りて、酒造りの全工程における温度や湿度など、細かいデータを収集・分析することで、品質の安定と生産効率の向上を目指しました。

この挑戦は、『獺祭』を世界に誇る日本酒ブランドに成長させる基盤となりました。

Problem

旭酒造が『獺祭』の製造において直面した課題は、1999年の経営危機とそれに伴う杜氏制度への依存から始まりました。地ビールレストランを開業するなど、新たな事業に挑戦したものの、これが大失敗に終わり、伝統的な杜氏や蔵人たちが次々と去っていきました。この事態は、旭酒造にとって人手不足の深刻な問題を引き起こしました。

また、伝統に根差した酒造りへの疑問も、旭酒造が直面した大きな課題の一つでした。特に、杜氏の経験と勘に頼る酒造りの方法では、原因分析を行い、その結果を翌年以降の酒造りに活かすという姿勢が欠けている点に問題意識を持ちました。このような伝統的な製造方法では、時期や担当者によって品質が変わりやすく、一定の品質を保つことが困難であるという不安定性も大きな課題でした。

Improvement

旭酒造は『獺祭』の製造過程において、複数の革新的な改善策を実施しました。これらの取り組みは、酒造りの伝統を守りつつ、現代技術を駆使してその品質と効率を大きく向上させることを目的としています。

まず、デジタルとデータ分析の導入は、製造プロセスの各段階においてセンサーを使用してデータを収集し、そのデータに基づいて分析を行うことで、最適な製造工程を導き出しました。このアプローチにより、人件費の削減はもちろん、製品の品質を一定に保つことが可能になりました。

次に、自社社員による酒造りへの転換を図りました。杜氏や蔵人に頼るのではなく、自社の社員だけで酒を造る体制に切り替えることで、年間を通じて品質管理と生産の効率化を実現しました。

また、AIと機械学習の活用により、富士通と共同で数理モデルを構築し、醸造プロセスの最適化を進めました。これにより、品質のさらなる向上と効率的な酒造りが可能になり、新たな味わいの開発にも寄与しています。

最後に、杜氏制度との決別を宣言し、それに依存しない新しい製造法を確立しました。この大胆な一歩により、時期や担当者に関わらず一定の品質を保つことが可能になり、酒造りにおける大きな革新を実現しました。

Method

旭酒造による『獺祭』の製造過程では、伝統と革新が見事に融合しています。これは、精密なデータ収集と分析技術を酒造りに導入することで、品質の一貫性と生産効率の向上を実現しているからです。

センサーによる情報収集
製麹や仕込みなど、酒造りの各工程にセンサーを設置し、米の温度や水分含有率といったキーデータをリアルタイムで収集します。この細やかなデータの収集が、製造プロセスの最適化を可能にし、安定した品質の酒を生産します。
数理モデルの構築
富士通との共同開発による数理モデルを通じて、日本酒醸造の流れが定義されます。このモデルにより、醸造プロセスの各段階で何が起こっているのかを理論的に理解し、未来を予測することが可能となります。
機械学習の活用
日本酒に含まれる成分の計測値を基にした機械学習は、醸造プロセスの最適化に貢献します。これにより、品質の一層の向上と、新たな酒の開発が実現します。
分析室でのデータ評価
収集したデータは酒蔵内の分析室で壁一面に表示され、社員によって詳細に評価されます。このプロセスを通じて、品質管理と製造プロセスのさらなる改善が図られます。
経験とデータの融合
旭酒造では、人間の勘と経験も価値あるものと捉え、それをデータ分析による客観的な情報と組み合わせて酒造りに活かしています。特に微調整が必要な工程では、この融合が重要となります。
経験とデータの融合
旭酒造では、人間の勘と経験も価値あるものと捉え、それをデータ分析による客観的な情報と組み合わせて酒造りに活かしています。特に微調整が必要な工程では、この融合が重要となります。

Data

ボーメ（日本酒度の類似）
醪の発酵度合いを正確に把握するために、ボーメの数値測定を行っています。この数値は糖の割合を示し、醪の発酵進行度を反映します。ボーメの数値が基準値から逸脱した場合、発酵進行に問題がある可能性が指摘され、品温調節や追加の酵母投入など、適切な対応策が講じられます。
アルコール度数
アルコール度数の測定も重要な分析対象の一つです。アルコールメーターを用いて測定されるこの度数は、醪の発酵が適切に進んでいるかを確認するために不可欠です。目標範囲内にない場合は発酵管理に問題があるとされ、発酵条件の見直しや醪の撹拌などが行われます。
酸度・アミノ酸度
酒の旨味や鮮度の指標である酸度とアミノ酸度は、酸度計やアミノ酸分析装置を使用して測定されます。これらの値が基準を超えると、味わいに悪影響が及ぶ恐れがあるため、発酵進行を適切にコントロールする措置が考えられます。
ピルビン酸・グルコース
酵母の活動状態と醪の糖分利用率を把握するために、ピルビン酸とグルコースの量が特定の化学反応を利用して測定されます。ピルビン酸とグルコースのデータを基に醪の状態を評価し、発酵が適切に進んでいないと判断された場合、酵母の追加や環境条件の調整が行われます。

旭酒造では、これらの分析データを毎日収集し、それぞれの仕込みについて推移表を作成しています。各データ項目の日々の変動を追跡することで、醪の状態が理想的なパラメータから逸脱している場合に迅速に対応できます。例えば、ボーメの数値とピルビン酸の数値を総合的に分析することで、単に数値だけでは判断できない複雑な発酵の状況を理解し、適切な調整を行います。これにより、品質の一貫性を保ちつつ、問題点を早期に特定し、解決策を実施することが可能になります。

Changes

旭酒造の『獺祭』製造プロセスにおけるデータと技術の導入は、数多くの変化をもたらしました。

旭酒造による『獺祭』の製造革新は、伝統産業における新たな価値創出の典型例として注目されています。従来の杜氏に頼った酒造りからの脱却と、データと技術を活用した新しい製造プロセスの導入により、日本酒業界に新しい風を吹き込みました。このアプローチは、伝統産業の枠を超えて他の業界にも影響を与える可能性を秘めています。

一つの大きな変化は、四季を問わずに製造可能になったことです。伝統的に冬季に集中していた酒造りが年間を通して行えるようになったことで、『獺祭』は安定した供給を実現し、市場の変動や消費者の需要に柔軟に対応できるようになりました。

また、杜氏や蔵人に依存しないシステムの構築は、酒造りの知識と技術をデジタルデータとして蓄積・継承することを可能にしました。これにより、経験や勘に依存する伝統的な技術伝承の課題を克服し、知識の損失リスクを大幅に削減することに成功しました。

さらに、データに基づく酒造りは製造プロセスの透明性を大幅に向上させました。消費者は酒造りの過程をより詳細に理解できるようになり、これにより消費者との信頼関係が一層深まる結果となりました。