- 管理者 感性AI
食感・おいしさをAIが数値化、AIによるレシピ配合も！？
更新日：2023年10月27日
ｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰ 感性AIでは、国立大学法人電気通信大学の坂本研究室で培った知財を活用しながら様々なソリューションを提供しています。 今回は、人間が発する直感的な言葉から食べ物や飲み物の味わいや食感をAIが数値化する技術と、希望する味わいを実現するためのレシピ配合を算出するAI技術をご紹介します。 ｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰｰ
食感・おいしさをAIが数値化
人間は、食べ物や飲み物の味わいや食感を表現する際に、「さっぱり」や「こってり」などオノマトペ（擬音語・擬態語）を用いることが よくあります。 実際に、形容詞を用いるよりもオノマトペを用いるほうが、モノの微細な違いを表現できることが分かっています。
弊社は、オノマトペをはじめとした人間が発する直感的な言葉について、それがどのようなことを言い表そうとしているのかをAIで数値化することができます。 例えば、「あっさり」と「さっぱり」という2つの言葉、どちらも「しつこくない味わい」を意味しますが、具体的にはどんな違いがあるのでしょうか？ 弊社独自技術を用いてAIにより数値化すると以下の表のようになります。左が「あっさり」、右が「さっぱり」の評価結果です。AIによる評価結果から、「はじける感じ」「口触り・喉ごし」「なめらかさ」の尺度に違いがあることが分かります
左：「あっさり」といった食感の評価結果 右：「さっぱり」といった食感の評価結果
AIによる最適なレシピ配合の算出
また、弊社ではAIを用いて希望の食感を実現するための最適なレシピ配合を数値的に算出する仕組みを構築することも可能です。
このような弊社技術を、食品や飲料の商品開発や生産の工程に適用することにより、作りたい商品イメージに基づいたレシピ配合を数値化することが可能です。また、作りたい商品イメージやコンセプトを社内で分かりやすく共有可能となり、試作品製作の効率化が期待できるだけでなく、より一層人間の味覚に訴求した商品づくりにも役立ちます。
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