食材や料理と飲み物の組み合わせ「ペアリング」を予測するAIが登場
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例えば「わさびソフトクリーム」や「イカ墨ソフトクリーム」など、ご当地ならではのペアリングには食材同士の相性を超えた魅力があります。
また相性の良い食材同士がわかっても、それをどう料理するかで結果は全然違ってくるでしょう。
なのでこのAIの利用価値は、その判定結果をどう受け止め、どう利用するかにかかっていると思います。
ちなみに個人的には食材と食材の「ペアリング」よりも、人と味の「マッチング」の方が興味あります。
例えば「個人が好きな料理や味のデータを提出すれば、その人が美味しいと感じる調味料ができる」といったサービスができたら面白い。
それぞれの卓上に自分の名前が書かれたふりかけが置いてある、的な。ペアリングにマッチング、そしてマリアージュ。食材や料理、飲み物といった素材やモノレベルの最適組み合わせ問題にAIを活用する動きはありますね。
バッテリーのマテリアルズ・インフォマティクスも、第一原理計算の量子力学から正負極材表面への活物質の塗工時のレオロジーまでマルチスケールでの最適解を求める動きがありますが、スケールとスケールの橋渡しをすることが難しく。
人間の場合、このマルチスケールを自由に横断して良い悪いをヒューリスティックスに判断出来てしまう凄さが有り、嗜好品は単に組み合わせるだけでなく、サーブの(提供する)仕方まで考慮する必要が有るかもしれません。
AとBの組み合わせがあるタイミングでは最適でも、提供の仕方や環境の影響で揺らぐという生態的なダイナミクスを取り込めないと、それを受け入れる人間の揺らぎに対抗出来ないはずで、AIがAIに最適解を提供するのとは異なり、この領域はまだまだ人間の能力を開発出来るフロンティアだと思います。王道の組み合わせや相性がどの様決まるのかがわかってきたら楽しそう。
組み合わせの良さには、類似性によるもの、補完性によるもの、お互いを邪魔しないこと、感じる感覚の時間差によるもの、どちらかがどちらかを際立たせるもの、味に道筋をつけるもの、など様々なアプローチがありそう。
ワインや日本酒を料理とマリアージュなど、アルコールが入ってくると香りの立ち方が変わってくるのでまた難しそう。
更に、温度の要素も大きいし、調理法や食感も、、、となるとキリがないですが。
