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データで戦える範囲はそこで勝負して、データで扱えない領域を人がやる、みたいなコラボレーションですね。
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すごい興味あります、飲んでみたい。。AIは最近よくニュースになる医療の新しい解決策やこの飲み物の醸造のような、膨大なデータの計算とスコアリングによる学習は向いているのかもしれないですね。
そのうち3Dプリンタと組み合わさって、自分の好みの味のスコアを入力すれば自動で飲みものが出てきたり、新しい味の料理とか創られそうで楽しみです。
フィードバックで造ると、個性が無くなるのでは?

マスマーケティングには最適でしょうが、それはトップポジションのメーカのみに許されるのであって、スタートアップの領域ではないでしょう。

ただし、システムを磨いてトップベンダーに売り込む、あるいはMAのEXITもありかもしれませんねえ♪

高級ワインには使えないでしょう、きっと🍷
配合をAIで調整し消費者に求められる味を作るという大変おもしろい取り組みです。一方、特に大衆向けでは、純粋な味だけでは売れないのも事実。平川さんがコメントされているように、アサヒスーパードライがビールに「辛口」という概念を生み出したのは、味の話ではなくライフスタイルにも踏み込んだクリエイティブの話です。電通さんが仕掛けた食事にハイボールのコンセプトも似ていますね。AIはデータのインプットからしか答えを出せませんから、この辺りの全く新しい概念を生み出す仕事はまだまだ人間のものなのでしょう。

そういう意味では、本当に味のわかるマニア向けの技術になっていきそうです。
面白いですね。定番商品を持ちつつ、季節性を打ち出した商品を出すのは購買頻度を高める定番。ただこれが作るのも、満足度獲得も中々大変。それが嗜好性が定量化でき、生産効率も高まれば面白いと思います。
味覚や嗅覚は自動運転や家事手伝いなどと比べればデータ量が圧倒的に少ないですから、AIならいつでもできるでしょう。私はロボットに人間の属性を教えておけば、その人の好みをたちどころに教えてくれるAIは簡単にできると思っています。観光ガイドブックもしかりです。単純労働者とともに、ソムリエやパティシエが早めに退場せざるを得ないのではないでしょうか。
フィードバックの仕組みがちょっと古臭いのが気になりますが、
面白い取り組み。

食品・飲料の研究と化粧品の研究は、用途展開において通ずるところが多く、
途中の見出しにも「コーヒーや香料にも応用」というのが出ており、
食品・飲料メーカーが化粧品業界に参入したり、
化粧品メーカーが飲料や食品に参入するトレンドがあるのと近い話。

恐らくビールをおいしくする、は中間目標のような立ち位置で、
学習システムも含めてもっと展開すると
・気分や体調に合わせたビール(もしくはコーヒーなど飲料)のチューニング
・その人の気分にあわせて香料自動ブレンド→空間をいつも快適に
とか出来るかもしれないです。

よく、一流のウェイターはお客の顔色をみて少し熱っぽそうな表情だと
いつもより出す料理の温度を高めにする、なんてエピソードがありますが
(本当にやってるかどうかは不明、そういう粋なやり取りがあるという話)
それをAIで自動化していくような話ですね。
トライ&エラーをやるということでしょうか。一度、テイスティングしてみたいけど、フィードバック後に作り(発酵させ)始めるのでしょうか。作り方の想像がつかない。

人間の味覚が数値化できているからこそできる業だと思いますが、最高の一杯がこれで作れるなら、クラフトビール業界は相当な脅威ですね。

規模化しないと生き残れない大手ビール業界では、このチューニングは難しいと思いますので、スタートアップの狙うべきニッチ市場だと思います。
人気の日本酒獺祭も杜氏ではなく、コンピュータによる製造工程管理によって作られています。

嗜好品をコンピュータに操られるというのも、アイロニカルで面白いですね。
AIビール、試してみたい。
この前初めてビール作り体験したけど、ほんとに、出来は、行程の組み合わせで決まるのだ、と感じた。アルゴリズム的に管理、生成できれば、個々のニーズに見合ったプロダクトができるんだろぅなぁ。
これ飲んでみたいなー、日本でも飲めるのかな