AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「AIを使って商品開発を効率化しよう」と言われまして、正直何から手を付ければよいのか見当がつきません。今回の論文はどんなことを試しているのですか？
素晴らしい着眼点ですね！この研究は、生成系AI（Generative AI）を使って、テキストから食材の候補を出し、感情に訴える商品、具体的には“ロマンスパン”を作った事例です。大丈夫、一緒に分解して説明できますよ。
テキストから食材を提案する、ですか。要するに文章を読ませれば「この味にはこの食材が合う」とAIが言ってくれるということですか？
はい、概ねそうです。ただ重要なのは3点です。第一に、AIは生の味を作るのではなく、食材候補という“アイデア”を出す道具であること。第二に、入力は会話や歌詞といった感情を含むテキストであり、感情表現を味に翻訳するプロセスが設計されていること。第三に、人の評価や現場の職人知と組み合わせることで実際の商品になること、です。
なるほど。けれども現場向けに導入するなら、コストや導入の手間が気になります。実際に売れる商品になるか、投資対効果はどう判断すればよいですか？
大丈夫です、要点を3つに整理しましょう。1) 初期投資はモデル調整とデータ準備が中心で、既存のレシピ開発プロセスに組み込めば追加コストを抑えられます。2) 小さなテスト（例えば試作数十点と消費者評価）で概念実証を行い、反応が良ければ段階投資する。3) 職人やマーケティングと密に連携して商品化することで、AI提案が無駄にならない体制を作る、です。
なるほど、段階投資ですね。ところで文化や地域性で味の感じ方が違うはずですが、AIが出す提案はローカライズできますか？
できます。モデルは学習データに依存するため、地域特有のテキストや味の評価データを与えることでローカライズが可能です。ここでもポイントは人間の評価を早期に入れること。AIだけで完結させず、現場の嗜好を反映させるサイクルを回すべきです。
分かりました。ただ、技術面での説明を現場にする際に、専門用語を使わずに短くまとめられると助かります。要するに、この研究の肝は何ですか？
素晴らしい着眼点ですね！短くまとめます。1) AIは感情を含むテキストから食材アイデアを出す「発想支援」ツールである。2) AI結果を職人と消費者評価で磨いて初めて商品化できる。3) 小さく試して効果を見てから投資を拡大する、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました、要するにAIは“味のアイデア出し”を早めるツールで、人の判断と組み合わせて初めて売れる商品になる、ということですね。さっそく社内でこの視点を共有してみます。ありがとうございました。
