Will AI inspire a new M&M? How artificial intelligence is reshaping Mars
AIが新しいM&Mをひらめく？人工知能は火星をどう作り変えるか
要約(英語):
Shubham Mehrish, global vice president of digital strategy at Mars, has said AI text-to-image generators like DALL-E could inspire new designs for iconic candies like M&Ms or Skittles. Mehrish added, “We are going to use DALL-E for inspiration and we have started to at least play with its capabilities within Mars.” DALL-E is just a tiny part of the massive AI-focused digital transformation journey Mars has been on over the past five years.
要約(日本語):
MARSのデジタル戦略担当副社長であるShubham Mehrishは、Dall-EのようなAIテキストからイメージの発電機がM＆MやSkittlesなどの象徴的なキャンディーの新しいデザインを刺激できると述べています。Mehrishは、「私たちはインスピレーションのためにDall-Eを使用するつもりであり、少なくとも火星内のその能力で遊び始めました。」Dall-Eは、Marsが過去5年間にわたって存在してきた大規模なAIに焦点を当てたデジタル変革の旅のほんの一部です。
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Could AI text-to-image generators like DALL-E inspire new designs for iconic candies like M&Ms or Skittles? As a candy-packed Halloween approaches, it seemed like an obvious question to ask the head of AI and machine learning at Mars Inc.
Dall-EのようなAIテキストから画像へのジェネレーターは、M＆MSやSkittlesなどの象徴的なキャンディーの新しいデザインを刺激することができますか？キャンディーで詰め込まれたハロウィーンが近づくと、Mars Inc.でAIの頭と機械学習の頭に尋ねることは明らかな質問のように思えました。
— a company which over the past century has overseen a slew of popular confectionery brands from M&Ms to Milky Way and Snickers; grown into a CPG behemoth that includes brands such as Dove, Pedigree and Whiskas; and now claims to care for half the world’s pets through nutrition, health and services businesses including Banfield Pet Hospitals and Anicura. While Shubham Mehrish, global vice president of digital strategy at Mars Inc., wouldn’t say whether an AI-designed M&M was on the horizon, he did sound bullish on DALL-E and other AI art tools for idea generation at Mars. “The DALL-E team has been stingy in giving access, but we have a few of our AI scientists already playing with it,” he told VentureBeat.
– 過去1世紀にわたって、M＆MSから天の川やスニッカーズまで、多数の人気のある菓子ブランドを監督してきた会社。Dove、Pedigree、Whiskasなどのブランドを含むCPGベヒーモスに成長しました。そして今、バンフィールドペット病院やアニクラを含む栄養、健康、サービスビジネスを通じて、世界のペットの半分を世話すると主張しています。Mars Inc.のデジタル戦略担当副社長であるShubham Mehrishは、AI設計のM＆Mが地平線上にあるかどうかについては言わなかったが、Marsでのアイデア生成のためにDall-Eやその他のAIアートツールで強気な音を立てた。「Dall-Eチームはアクセスを提供することにけちなことですが、すでにそれで遊んでいるAI科学者の何人かがいます」と彼はVentureBeatに語りました。
“I think DALL-E is not going to replace the creative endeavor, it’s going to augment it — we are going to use DALL-E for inspiration and we’ve started to at least play with its capabilities within Mars.” MetaBeat 2022 MetaBeat will bring together thought leaders to give guidance on how metaverse technology will transform the way all industries communicate and do business on October 4 in San Francisco, CA.
「Dall-Eは創造的な努力に取って代わるものではなく、それを増強するつもりです。私たちはインスピレーションのためにDall-Eを使用し、少なくとも火星内のその能力で遊び始めました。」Metabeat 2022 Metabeatは、10月4日にカリフォルニア州サンフランシスコで、すべての産業がコミュニケーションとビジネスを行う方法をメタバーステクノロジーがどのように変化させるかについてのガイダンスを提供するために、Sound Leadersを集めます。
Mehrish, who oversees Mars’ global digital, data and analytics teams, including in AI and machine learning, says efforts with DALL-E are just a tiny part of the massive AI-focused digital transformation journey Mars has been on over the past five years. “We are about midway through, so we are still on that journey,” said Mehrish, who joined Mars in 2018 after a two-decade career in banking, technology, consulting, strategy and data science.
AIや機械学習を含むMarsのグローバルデジタル、データ、分析チームを監督するMehrishは、Dall-Eとの努力は、AIに焦点を当てたデジタル変革の旅のほんの一部に過ぎないと言います。。「私たちは途中でいるので、まだその旅をしています」と、2018年に銀行、テクノロジー、コンサルティング、戦略、データサイエンスでの2年間のキャリアの後、2018年に火星に加わったMehrish氏は語りました。
The effort behind both AI and digital transformation at Mars, he explained, came from from outgoing CEO Grant Reid with a focus on agile development, speed and scale. “It’s a passion project that our new CEO, Poul Weihrauch, is going to continue and build on, so it’s really a top-down mandate and it’s always been a very high priority for the company,” Mehrish said.
AIと火星のデジタル変革の両方の背後にある努力は、アジャイルの開発、速度、規模に焦点を当てた、退任するCEOのグラント・リードから来たと彼は説明した。「私たちの新しいCEOであるPoul Weihrauchが継続して構築することは情熱的なプロジェクトです。そのため、それは本当にトップダウンの任務であり、常に会社にとって非常に優先的でした」とMehrishは言いました。
At this point, it’s not a question about when Mars is using AI, he added: “It’s a question of finding a process where we are not using AI and machine learning today.” One example of Mars Inc.’s strong AI focus is in the company’s pet business.
この時点で、MarsがAIを使用しているときの質問ではありません。「今日、AIを使用していないプロセスと機械学習を使用しているプロセスを見つけることの問題です」と彼は付け加えました。Mars Inc.の強力なAIの焦点の一例は、会社のペットビジネスです。
“We are the largest veterinary hospital chain in the U.S.
「私たちは米国最大の獣医病院チェーンです
now and the largest pet care company in the world,” said Mehrish, who explained that Mars uses AI in its pet food business to forecast commodity prices, track inflation, and optimize pricing decisions, promotions and assortments. In 2016, Mars spent $117 million to acquire Whistle, a smart collar startup known as a “Fitbit for dogs.” This past May, Whistle launched Whistle Health, an AI-enabled, data-driven smart device for dogs aimed at preventive care, which a press release said can “translate every dog’s movements into a personalized, holistic wellness index,” including health behaviors like eating, drinking, scratching, licking, sleeping and fitness. “These are built on huge training sets with machine learning and AI built in that gives you a score that allows you to track your dog’s health and also ties in with a vet,” said Mehrish. In Mars’ confectionery business, AI is combined with sensors on the manufacturing line to boost speed and accuracy while lowering costs.
Mahrish氏は、MarsがPet Food BusinessでAIを使用して商品価格を予測し、インフレを追跡し、価格設定の決定、昇進、および品揃えを最適化すると説明したMehrish氏は、次のように述べています。 2016年、火星は「Fitbit for Dogs」として知られるスマートカラーのスタートアップであるWhistleを取得するために1億1,700万ドルを費やしました。この5月、ホイッスルは、予防ケアを目的とした犬向けのAI対応のデータ駆動型スマートデバイスであるホイッスルヘルスを立ち上げました。食べる、飲んで、傷、舐め、眠っている、フィットネス。 「これらは、機械学習を備えた巨大なトレーニングセットと組み込まれたAIの上に構築されており、犬の健康を追跡し、獣医と結びつけることができるスコアを提供します」とMehrish氏は言います。火星の菓子事業では、AIは製造ラインのセンサーと組み合わされて、コストを削減しながら速度と精度を高めます。
In 2021, it announced a digital twin initiative with Microsoft to develop virtual clones of its physical supply chain operations to help simulate scenarios that would be too difficult to test with physical assets.
2021年に、Microsoftとのデジタルツインイニシアチブを発表し、物理的なサプライチェーン操作の仮想クローンを開発し、物理的資産でテストするのが難しすぎるシナリオをシミュレートするのに役立ちました。
“We can do preventative maintenance now using AI methods to see where problems are occurring on the line so that we can improve capacity and slowly automate certain components of that process,” he explained, adding that AI is even used to determine candy defects. “Imagine an M&M going through on a conveyor belt where we can see shape deformities through image recognition and augment human workers who are doing quality assurance to look at M&Ms and decide whether they are good enough to be packed or not,” Mehrish said. In addition, the company also uses AI in it’s upstream supply chain.
「現在、AIメソッドを使用して問題が発生している場所を確認して、容量を改善し、そのプロセスの特定のコンポーネントをゆっくりと自動化できるように、AIメソッドを使用して予防保守を行うことができます」とAIはキャンディの欠陥を決定するために使用されると付け加えました。「画像認識を通じて形状を見ることができるコンベアベルトでM＆Mが通過し、M＆MSを見て、詰め込まれているかどうかを判断するために品質保証をしている人間の労働者を増やすことができると想像してください」とMehrish氏は言います。さらに、同社は上流のサプライチェーンでAIを使用しています。
“We can look at weather patterns and see how our crops are doing, actually predicting cases of fungus that impacts our raw material in India and Africa,” he said.
「私たちは天候のパターンを見て、作物の様子を見ることができ、実際にインドとアフリカの原材料に影響を与える真菌のケースを予測することができます」と彼は言いました。
The Mars Advanced Research Institute (MARI) and the University of Tennessee’s National Institute for Computational Sciences recently created the Mars Advanced Research Virtual Environment Lab (MARVEL) to carry out next-generation data analytics and better understand the science behind Mars products and services. For example, Aflatoxin is a poisonous but little-known natural product made by certain fungi.
MARS Advanced Research Institute（MARI）とテネシー大学国立計算科学研究所は最近、MARS Advanced Research Virtual Envirtion Lab（Marvel）を作成し、次世代のデータ分析を実施し、MARS製品とサービスの背後にある科学をよりよく理解しました。たとえば、アフラトキシンは、特定の真菌によって作られた有毒ではないがあまり知られていない天然物です。
Specialists from the University of Cambridge and Mars Digital Technologies are using MARVEL to predict the likelihood of aflatoxin in maize, by analyzing data on things such as humidity levels, temperature, and rainfall, all of which affect whether aflatoxin can grow. MARI also recently announced a multi-year agreement with AI company PIPA to speed the discovery of new plant-based ingredients.
ケンブリッジ大学と火星デジタルテクノロジーの専門家は、湿度、温度、降雨などのデータを分析することにより、トウモロコシのアフラトキシンの可能性を予測するためにマーベルを使用しています。マリは最近、AI会社PIPAとの複数年の合意を発表し、新しい植物ベースの成分の発見をスピードアップしました。
PIPA’s AI platform LEAP combines AI, knowledge graphs and bioinformatics, to highlight links between food, compounds, microbes, and health states. Mehrish detailed the evolution of Mars’ AI teams — saying the company realized quickly that multiple small pockets of excellence would not work.
PIPAのAIプラットフォームLeapは、AI、知識グラフ、バイオインフォマティクスを組み合わせて、食品、化合物、微生物、および健康状態間のリンクを強調しています。Mehrishは、火星のAIチームの進化を詳述しました。同社は、卓越した複数の小さなポケットが機能しないことにすぐに気付いたと述べました。
Instead, it needed a centrally driven route for the first wave of transformation. “We hired data scientists and data engineers at the center of the company – the center of marketing, the corporate center,” he said.
代わりに、変換の最初の波のために中心的に駆動されるルートが必要でした。「私たちは、会社の中心にあるデータサイエンティストとデータエンジニアを雇いました。マーケティングセンター、コーポレートセンターです」と彼は言いました。
Over the last two years, the company has moved to what it calls a ‘federated center of growth,’ with business segments adding their own data scientists and engineers. “That’s the second wave, as we go down more and more into the organization and upskill our associates from a bottom-up perspective,” Mehrish said. This move will continue over time, he added, moving to local markets with their own AI teams with central oversight and governance around best practices, knowledge, sharing and artifacts. Increasingly, Mars has also reconfigured teams into products and platforms.
過去2年間、同社は「連邦政府の成長センター」と呼ばれるものに移り、ビジネスセグメントが独自のデータサイエンティストとエンジニアを追加しました。「それが第二の波です。私たちがますます組織に入り、アソシエイトがボトムアップの観点から私たちの仲間を熟成させるにつれてです」とメリッシュは言いました。この動きは時間の経過とともに続くと彼は付け加え、ベストプラクティス、知識、共有、アーティファクトを中心に監視とガバナンスを備えた独自のAIチームで地元の市場に移動しました。火星はまた、チームを製品やプラットフォームに再構成しました。
“For example, I oversee the entire data lake platform for the company and the infrastructure – we decide on the tooling that the businesses will run on, decide on the governance and then we let them work within that framework incorporating privacy and security,” he said.
「たとえば、会社とインフラストラクチャのデータレイクプラットフォーム全体を監督します。ビジネスが実行するツールを決定し、ガバナンスを決定し、プライバシーとセキュリティを組み込んだフレームワーク内で作業させました」言った。
“And then each business has product teams focused on certain use cases, like strategic revenue management.” Mars was a bit of a laggard when it comes to AI in the consumer packaged goods (CPG) space, Mehrish admits.
「そして、各ビジネスには、戦略的収益管理などの特定のユースケースに焦点を当てた製品チームがあります。」Mehrishは、Marsは、消費者パッケージグッズ（CPG）スペースのAIに関しては、少し遅れていました。
Now, the company is a CPG leader, according to its external benchmarking. “But my intention is not to compare us with CPG companies, but to the Googles and the Amazons of the world,” he said.
現在、同社は外部のベンチマークによると、CPGリーダーです。「しかし、私の意図は、私たちをCPG企業と比較することではなく、世界のグーグルとアマゾンと比較することです」と彼は言いました。
“That’s really the inspiration I’m trying to drive within our teams.” These days, Mehrish, who comes from a financial services background rather than CPG, finds consumer packaged goods a satisfying industry to be in — and not just candy-wise. “You deal with products that consumers touch and feel and interact with every day, and consume in our case,” he said.
「それは本当にチーム内で運転しようとしているインスピレーションです。」最近では、CPGではなく金融サービスのバックグラウンドから来ているMehrishは、消費者のパッケージ商品が満足のいく産業であると感じています。「あなたは、消費者が毎日触れ、感じ、交流する製品に対処し、私たちの場合に消費します」と彼は言いました。
“So the fact that people’s eyes light up when you say where you work, it’s just a different level of satisfaction.” VentureBeat’s mission is to be a digital town square for technical decision-makers to gain knowledge about transformative enterprise technology and transact.
「だから、あなたがどこで働いているかを言うときに人々の目が明るくなるという事実は、それはただ異なるレベルの満足です。」VentureBeatの使命は、技術的な意思決定者が変革的なエンタープライズテクノロジーと取引に関する知識を得るためのデジタルタウンスクエアになることです。
元記事
https://venturebeat.com/ai/will-ai-inspire-a-new-mm-how-artificial-intelligence-is-reshaping-mars/
