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夕食に何を食べるか議論する代わりに、冷蔵庫に聞いてみましょう。
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クレジット: 製品画像はAmazon / Home Depotより提供
目次
私は料理が大好きで、まるでスポーツのように、複雑でユニークな料理を作る口実を探しています。アレルギーや好みの異なるたくさんの人のためにメニューを開発するのは、楽しいことのように思えます。最近まで、スマートクッキングテクノロジーには魅力を感じていませんでした。なぜなら、それはキッチンで何もできずに機械の助けが必要な人だけを対象としていると思っていたからです。
しかし、この1年間で、オーブン、グリル、冷蔵庫など、スマートテクノロジーだけでなくAIや機械学習も組み込んだ調理器具に触れてきました。AIは料理の準備にかかる手間をすべて省いたり、料理が好きでなくても好きにさせてくれるわけではありませんが、料理のプロセスを桁違いに楽にしてくれる可能性があります。初心者だけでなく、経験豊富な料理人にとっても。
AIは食べ物の焼き不足（または焼きすぎ）を防ぐのに役立ちます
多くの人が料理を嫌うのは、不安が原因だ。サラダを失敗するのはまだマシだが、失敗しそうなものを作るとなると、不安になる。生焼けで自分や他人に食中毒をうつしたらどうしよう？焼きすぎて高価な肉を台無しにしたらどうしよう？私も、こうしたよくある不安を抱える友人たちと一緒に料理をしたことがある。視覚的な手がかりでタンパク質の出来具合を判断できない友人や、少しピンク色でも安全だと信じられない友人たちだ。
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Combustion予測温度計のようなツールは、そうした不安を軽減してくれます。スマート温度計プローブであるCombustionは、グリル、沸騰したお湯の入った鍋、真空調理器、オーブン、コンロなど、ほぼあらゆる状況で使用できます。このデバイスは、プローブの長さに沿って8つのセンサーを備えており、調理中の食材の内側と外側の温度を測定します。次に、AIとアルゴリズムを適用して、食材を火から下ろす正確なタイミングを予測します。つまり、コンロの前に立って見張る必要はありません（その部分はアプリとプローブが処理します）。また、食品の安全性への不安から食材を加熱しすぎることもなくなります。これは、50%の人が認める過度の加熱です。
Combustionは昨年末、食品がUSDA（米国農務省）推奨基準を満たすよう、アルゴリズムを具体的に変更しました。この基準は、単なる温度閾値を超えたものです。例えば、鶏肉は一般的に70℃で「焼き上がり」と考えられていますが、USDAは真空調理のように低温で長時間調理することで、同等の食品安全性を確保できるとしています。Combustionの温度計は、タンパク質の調理履歴全体に基づいて、食品が「安全」かどうかを判断できます。これにより、シェフはタンパク質を扱う際に必要な自信を得ることができ、より良い結果が得られるにつれて、料理への自信を深めることができます。経験豊富なシェフである私でさえ、Combustionがこの計算をしてくれることを高く評価しています。タンパク質の触り心地といった外的な情報に頼る必要がないからです。
Combustion のような機能を備えた他の温度プローブは、 ThermaPro (まだテストしていません) やMeater 2 (期待外れでした)など、数多くあります。
AIは食品廃棄物の削減に役立つ
食料品の買い物に行くと、冷蔵庫やパントリーに何が入っているか忘れてしまい、結果として無駄な買い物をしてしまうことがよくあります。特に、賞味期限の短い生鮮食品を買ってしまうと、その傾向が顕著になります。企業はこの問題の解決に取り組んでいます。サムスンの最新冷蔵庫には「Food AI」が搭載されており、冷蔵庫内のカメラを使って、何をもっと買う必要があるかを教えてくれます。Bespokeシリーズの一部であるこれらの冷蔵庫には、AI Family Hub+とAI Vision Insideが搭載されています。このハブは冷蔵庫内の生鮮食品（最大33種類）を認識できるだけでなく、それらの食材に基づいたレシピも提案してくれます。
私はまだ Bespoke をテストしていませんが、冷蔵庫が動作しているビデオでは十分に鮮明な画像が表示されているため、アプリから冷蔵庫の中身を簡単に識別できるはずです。つまり、スーパーマーケットにいるときにバターや卵がなくなったかどうかを心配する必要がなくなります。
AIは夕食に何を作るかを考えるのに役立ちます
最新技術の進歩により、AI音声アシスタントはすでに多くの調理器具に組み込まれています。アシスタントに食材リスト、気分、あるいは食べたいものを伝えるだけで、あるいは質問をするだけで、最適な料理を提案してくれます。
これまでのところどう思いますか?
会話ができる家電がなくても、即座に提案してくれるアプリはたくさんあります。DishGen 、MealsAI、MealPracticeなどは、GeminiなどのAIモデルを基盤エンジンとして使い、入力した言葉（材料の候補や気分に基づいたリクエストなど）に基づいて提案をしてくれます。
料理中にAIを使うのは実は楽しいし、時間の節約にもなる
市場にはTovala、Breville、Juneなどから数多くの「スマート」オーブンが出回っていますが、ここ数ヶ月はBravaという高価なトースターオーブンを使っています。トースターのグラフィカルインターフェースで材料を検索すると、可能なレシピのリストが生成されます。レシピの中から一つを選ぶと、温度計の挿入方法、トレーのどこに食材を置き、トレーをどこにしまうかといった指示が表示されます。あとはボタンを押して立ち去るだけです。オーブンは調理中のライブビデオを送信し、調理の進行状況を監視し、調理が完了すると正確に電源を切ります。
このオーブンは、オーブンに期待される通常の加熱要素ではなく、光技術を採用しています。必要な場所に、必要な時間だけ、つまり調理する食材に正確に熱を集中させます。オーブン全体を加熱するのではなく、非常に狭い空間で食材を上下から加熱します。その結果、調理時間は通常半分、場合によってはそれ以上に短縮されます。先週、生のジャガイモでスイートポテトフライを作りました。8分で、完璧にカリッと焼き上がり、中までしっかり焼き上がりました。
Bravaは現在、ごく軽微なAIを裏でしか使っていませんが、将来的には機械学習が家電から返されるデータを処理して、企業がより多くのレシピを生み出したり、既存のレシピを改良したりするのを支援するようになることは容易に想像できます。ただし、その技術はまだそこまでには至っていません。Bravaのプロダクトマネージャー、ザック・セルモン氏に話を聞いたところ、材料、環境、調理者など、非常に多くの変数が異なる場合、レシピを作るすべての人が同じ結果になるように一連のパラメータを設定するのがいかに難しいかが指摘されました。そのため、Bravaではデータエンジニアに加えて、人間の調理チームも依然として活用しています。
Bravaで驚いたのは、料理のことを考えなくて済むのが本当に楽しいということです。調理中に料理を見守るという面倒な作業は、実は不要だったんです。調理時間を半分かそれ以上に短縮してくれるオーブンがあれば、さらに便利です。準備と出来上がりを楽しめて、その間の心配は無用です。
AIキッチンの未来にワクワクしています
自称コントロールフリークの私は、料理や下ごしらえのプロセスを手放すのが好きではないはずなのに、実は好きです。時間の節約になり、料理の中でも本当に好きな部分に集中できるからです。何人かの友人にスマート温度計をプレゼントしたところ、彼らの家庭でも食事の時間が変わりました。彼らは肉を台無しにすることを恐れなくなったので、より良い部位の肉を買うようになりました。リスクを負う余裕も増え、自信も持てるようになりました。
将来的には、AI技術によって調理プロセスがさらに効率化され、ソファやデッキにいながらにして、家族や友人と過ごす時間を増やしながら食事作りを管理できるようになるでしょう。ガジェットがあれば料理好きになれるわけではありませんが、料理をずっと楽にすることはできます。
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ジェイク・ピーターソン シニア技術編集者
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