La era en la que la "deliciosidad" de la cerveza se diseña con IA: la IA exclusiva de Kirin encuentra los componentes y propone la creación de sabores.

1. ¿Qué está sucediendo?―― Uso de IA en el "diseño del sabor"

Kirin Holdings está utilizando su IA desarrollada internamente en la elaboración de cerveza, con el objetivo de poder proponer "qué componentes deben modificarse y cómo" para lograr el sabor deseado. Okinawa Times + Plus+1

El punto clave no es que la IA "genere recetas automáticamente", sino que descomponga los factores que componen el sabor y proponga mejoras.

Tradicionalmente, crear el sabor de la cerveza implicaba medir los componentes con equipos de análisis, pero era difícil vincular esos valores con la impresión al beber, y gran parte del proceso dependía de la experiencia del desarrollador y la acumulación de prototipos. Okinawa Times + Plus+1

Kirin está abordando este "último desafío" con datos e IA.

2. ¿Qué es la IA "FJWLA (Fujiwara)"?

El núcleo de esta iniciativa es la IA "FJWLA (Fujiwara)".

Se dice que fue desarrollada basándose en los datos de componentes acumulados por Kirin y los resultados de encuestas a consumidores que probaron muestras durante aproximadamente 20 años. Okinawa Times + Plus+1

Con esta IA,

• qué componentes

• de qué manera

• contribuyen al sabor (evaluaciones de amargor, cuerpo, aroma, etc.)
  se pueden cuantificar, según se informa. Okinawa Times + Plus+1

Además, en casos de desarrollo de nuevos productos donde "hay un problema con el amargor", se informa que la IA sugiere opciones de componentes para mejorar, y que el uso de la IA obtuvo una mejor evaluación en degustaciones comparativas reales (según informes). Shimotsuke Shimbun Digital

Y los resultados se reflejarán progresivamente en las cervezas que se lanzarán a partir de marzo de 2026. Okinawa Times + Plus+1

3. ¿Por qué es difícil el "sabor" de la cerveza?

La cerveza es un conjunto de numerosos componentes químicos, resultado de la interacción de ingredientes (malta, lúpulo, agua) y levadura, así como de las condiciones del proceso (temperatura, tiempo, oxígeno, maduración, etc.).

Por ejemplo, en cuanto al amargor, se sabe que el ácido iso-α, que se produce al isomerizar el ácido α derivado del lúpulo durante la ebullición, es el principal responsable. PMC+1

En cuanto al aroma, los ésteres y alcoholes superiores producidos por la levadura y el lúpulo influyen en la impresión frutal/floral. PMC+1

Lo complicado aquí es que

• aumentar el componente A mejora el sabor, pero si el componente B también es alto, empeora

• un componente puede afectar el "aroma" pero tener un efecto negativo en el "retrogusto"

• la percepción de un mismo componente cambia con la temperatura de consumo y la sensación de carbonatación
  , lo que hace que el "problema de combinación" sea predominante.

En otras palabras, "qué ajustar para lograr la impresión deseada" no se puede resolver con simples sumas y restas.

4. ¿Qué "propone" FJWLA?―― Imaginando su uso en el campo

Al organizar las expresiones de los informes, se puede pensar que FJWLA desempeña los siguientes roles. Okinawa Times + Plus+1

4-1. Traducción de problemas: convertir evaluaciones sensoriales en "problemas de componentes"

Un problema común en el desarrollo es cómo traducir comentarios como
"el amargor es demasiado fuerte"
"falta cuerpo"
"el aroma es débil"
en variables de diseño.

FJWLA utiliza estos comentarios como punto de partida para sugerir "componentes con alta contribución" y "equilibrios a ajustar", estableciendo un punto de partida para la discusión.

4-2. Propuesta de soluciones: acortar el laberinto de prototipos

Incluso una hipótesis adicional de "esto podría mejorar si se cambia" puede alterar el número de prototipos y el diseño de comparaciones.

El informe de que la IA sugiere opciones de componentes para mejorar se refiere precisamente a esto, y se espera que reduzca el espacio de búsqueda de prototipos. Shimotsuke Shimbun Digital

4-3. Reducción de la dependencia personal: convertir la experiencia en "modelos"

El diseño del sabor siempre tendrá un área de maestría.
Sin embargo, si no se comparten las razones y puntos de enfoque de las decisiones, no se puede replicar como equipo.

Si FJWLA puede explicar "por qué funciona", se acercará a la transmisión de habilidades.

5. El uso de IA por parte de Kirin no es "la primera vez"

De hecho, Kirin ha estado desarrollando una base para el uso de IA en el ámbito de la cerveza desde antes.

5-1. "Brewing Takumi AI"―― Un enfoque para deducir recetas a partir del sabor deseado

Kirin ha anunciado que ha añadido una función a su "Brewing Takumi AI" de apoyo al desarrollo de cerveza mediante aprendizaje automático, que deduce recetas candidatas a partir del sabor objetivo (indicadores numéricos). KIRIN - Kirin Holdings Company, Limited

En este anuncio, se sugiere que, aunque los sentidos humanos son necesarios al final, la IA puede ampliar las opciones y contribuir a la eficiencia del desarrollo y la transmisión de habilidades. KIRIN - Kirin Holdings Company, Limited

5-2. Introducción de IA en la planificación de fábricas―― Apoyo a la "mente de producción" con IA

Además, Kirin Beer ha desarrollado conjuntamente con NTT Data un sistema que planifica automáticamente los procesos de elaboración y fermentación utilizando IA, y ha anunciado que está en prueba en sus 9 fábricas, con una expectativa de crear más de 1,000 horas anuales. KIRIN - Kirin Holdings Company, Limited+1

Esto muestra que

• investigación y desarrollo (recetas, diseño de sabor)

• planificación de producción (organización de elaboración y fermentación)
  son los "dos pilares" en los que han acumulado experiencia en la implementación de IA.

FJWLA es un intento de avanzar al siguiente nivel integrando "sensaciones × componentes × evaluación del consumidor".

6. El significado de alimentar a la IA con "20 años de encuestas a consumidores"

La clave de FJWLA no es solo tener datos de componentes, sino también datos de evaluación de las personas que han bebido durante un largo período. Okinawa Times + Plus+1

La evaluación de la cerveza no siempre coincide entre la evaluación sensorial de expertos (paneles entrenados) y las preferencias del consumidor general (gustos y disgustos).

Por eso, cuanto más rica sea la encuesta a consumidores,

• qué segmento

• percibe qué cambios en el sabor

• como "delicioso"
  se puede mapear.

Y cuando ese mapa se vincula con los movimientos de los componentes, se facilita el diseño inverso desde el "valor del cliente objetivo".

7. ¿Cuándo y dónde se reflejará?―― A partir de los productos lanzados en marzo de 2026

Según los informes, los resultados de FJWLA se reflejarán progresivamente en las cervezas que se lanzarán a partir de marzo de 202