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人工知能は人間の舌を攻略できるか? チョコレート開発からレシピ提案まで「AI × 味覚」サービスを一挙紹介

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これまで開発されたのは、

  • 人類初の月面着陸味(1969年)
  • オイルショックの混迷味(1974年)
  • 魅惑のバブル絶頂味(1987年)
  • 絶望のバブル崩壊味(1991年)
  • イノベーションの夜明け味(2017年)

といったラインナップ。どのような味がするのか、気になりますね……!

過去にはロッテがAIによるトレンド分析によって「トッポ カラマンシー味」を開発していたり、AIによる目新しいお菓子の開発は、ひとつのマーケティングにもなっています。

Gastrograph ―― 味覚の嗜好やトレンドを分析


Gastrographは、Analytical Flavor Systemsが開発した食品・飲食産業に特化したAIプラットフォーム。

食べ物・飲み物の味を24の指標(5段階)で評価するアプリで情報を収集し、味の嗜好と年齢やバックグラウンドなどとの関係性を導きます。

提供しているサービスは、その地域に適当な商品を発見するInnovation ManagementDeep Market insightです。

Innovation Management

  • 消費者に合わせた新しい味の新商品開発
  • 自社の商品のカニバリゼーションとまだ未開拓なホワイトスペースの発見
  • マーケットの変化にあわせた商品の適応

Deep Market Insights

  • 流行し始める好みの予測
  • ターゲット層の把握
  • 味を分析し、相互作用を検証

マーケティングでは変動していく消費者の嗜好に合わせた商品を提供する必要があります。しかし、これまでは消費者の「味覚」まで把握することは困難でした。そうした困難をAIが解決してくれるかもしれません。

Foodpairing ―― 新たな食材の組み合わせを考案


Foodpairingは食べ物の組み合わせを提案することで飲食産業とシェフを支援するサービスです。

材料を選択すると、数秒でその材料を組み合わせた味を推定。科学的分析から、最適な材料の組み合わせを考案します。

ひとつの活用事例として、FNC(コロンビアコーヒー生産者連合会)と共にコロンビア各地のコーヒーとそれに合う食べ物の組み合わせを分析。バリスタやシェフ、ソムリエのマリアージュの支援をしています。

レストランなどでは、食べ合わせを提案することで飲み物とともに食べ物を勧めることができ、来店者により良い体験を届けることができそうですね。

Plant Jammer ―― アプリを使って、選択された食材からレシピを考案


Plant Jammerは、食材同士の組み合わせから最適なレシピを考案するアプリ。

食材を甘味や酸味、塩味など10以上もの味と食感で表現し、300万件のレシピデータを学習させたニューラルネットワークを用いることでレシピを考案します。

ユーザーは、まず使う材料を選択。その後、調味料を指定するとレシピを作成してくれます。

出典:Plant Jammer

食材が余ってしまうのはよくあること。このアプリを使えば冷蔵庫の余った食材からレシピを自動作成できるので、家庭の食料ロスの改善に役立てられます。

HALLA ―― 材料と食べる人からレシピを考案


HALLAは、AIを使って食料雑貨店やレストラン、フードデリバリーでのレコメンデーションを支援している企業です。

食べ物の味を分析するために使用している学習データは、以下の通り。

  • 食材データ2万以上
  • レシピデータ17.5万以上
  • 料理データ2000万以上

これらを考慮し、味、見栄え、栄養などの属性の分類マップを構築。一部データサイエンスでけでなく心理学の知識も応用しているといいます。

すでにレコメンドエンジンとしてオレゴン州にある食料雑貨店Green Zebraで導入されています。また、レコメンデーションによる料理の選択からデリバリーまでおこなえるアプリも提供。

スーパーで食料品を選ぶときやデリバリーで料理を頼むとき、結局同じものを注文してしまう……ということもあります。精度の高いレコメンデーションがあれば、自分の好みに合う料理を選ぶことができ、生活の幅も広がるかもしれません。

Spoonshot ―― 嗜好やトレンドの分析によるマーケター支援


Spoonshotは、食品科学と機会学習を用いて、味のトレンドを予測しています。

新たな食べ合わせの提案でマーケター・製品開発者を支援、パーソナライズによってロイヤリティ向上を支援します。たとえば、社内食堂では同じものばかり食べがち。そんな従業員に対して、料理とそれに合う飲み物・お菓子をレコメンドするといったものです。

その結果、注文は24%、来店数は17%増加し、注文される商品の数も6%増加。レコメンドが従業員に受け入れられていることを示しているでしょう。

パーソナライズレコメンデーションの興味深い事例です。

AIが食品業界に革命を起こす?

画像認識、音声認識など、人間の視覚や聴覚にあたるAI技術は今までもかなり耳にしてきたと思いますが、味覚についてもAIを導入している企業は増えています。

特にマーケティング分野では食べ物の味の把握や消費者の嗜好の予測でAIは有効に活用できます。19兆円を超える業界規模と言われる食品業界に本格的に味覚分野でのAIが導入されるとなると、大幅なビジネスの改革が起きるかもしれません。

今後、味覚の分野へAIを導入する企業はさらに増えていくでしょう。果たしてAIは人間の味覚を攻略できるのか、これからの発展に期待です。

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