PROFILE

東京理科大学
理工学部 経営工学科 大和田研究室

大和田 勇人 教授

研究キーワード
人工知能
研究分野
知能情報学 (帰納論理プログラミング、Webマイニング)
研究課題
スケーラブルで高性能な帰納論理プログラミングシステムの開発
学会活動
2016年8月22日~2016年8月23日
14th Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop大会プログラム委員長
2016年6月17日~2016年6月19日
6th International Workshop on Computer Science and Engineering大会委員長
2015年8月20日~2015年8月22日
25th International Conference on Inductive Logic Programming大会プログラム委員長
2014年1月10日~2014年1月12日
6th International Conference on Machine Learning and Computingプログラム委員

AI

が考えたカレーメシ」とは?

人気レシピサイトから2400万通りのレシピログを抽出し、

AIが最適なレシピを生成して誕生したカレーメシ、

それが『AIが考えたカレーメシ』。

AIをはじめとする最新のテクノロジーを駆使したのち、

最終的には人間が味を整えているので非常に美味しく仕上がっています。

人気レシピサイトから

2400万通りのレシピログを抽出し、

AIが最適なレシピを生成して

誕生したカレーメシ、

それが『AIが考えたカレーメシ』。

AIをはじめとする

最新のテクノロジーを駆使したのち、

最終的には人間が味を整えているので

非常に美味しく仕上がっています。

東京理科大学 人工知能研究者
大和田教授監修

Production Process

AI

が考えたカレーメシ」が出来るまで

Production Process

AIが考えたカレーメシ

STEP 01

BIG DATA

ビッグデータを駆使したレシピログ抽出

ビッグデータを駆使した

レシピログ抽出

人気レシピサイトにおける数千万のアクセスログを用いて

ユーザ特性ごとに、どのようなレシピを閲覧しているか、

および、その閲覧レシピに含まれる食材および使用量を収集。

人気レシピサイトにおける

数千万のアクセスログを用いて

ユーザ特性ごとに、

どのようなレシピを閲覧しているか、

および、その閲覧レシピに含まれる

食材および使用量を収集。

Production Process

AIが考えたカレーメシ

STEP 02

OPTIMIZATION OF INGREDIENT MIX

OPTIMIZATION OF

INGREDIENT MIX

ブースティングツリーアルゴリズムを駆使したレシピ最適化

ブースティングツリー

アルゴリズムを

駆使したレシピ最適化

勾配ブースティングツリーアルゴリズムを実装した機械学習手法により、

2400万通りの食材の組み合わせの中から、

カレーメシ購入者が好みそうか、そうではないかを分類するモデルを生成。

グリッドサーチによるパラメータチューニングを経て、

最適な食材および使用量の組み合わせを算出。

勾配ブースティングツリーアルゴリズムを

実装した機械学習手法により、

2400万通りの食材の組み合わせの中から、

カレーメシ購入者が好みそうか、

そうではないかを分類するモデルを生成。

グリッドサーチによる

パラメータチューニングを経て、

最適な食材および使用量の組み合わせを算出。

Production Process

AIが考えたカレーメシ

STEP 03

SELF ORGANIZING FEATURE MAPS

SELF ORGANIZING

FEATURE MAPS

自己組織化マップを駆使して各食材の距離を算出

自己組織化マップを駆使して

各食材の距離を算出

勾配ブースティングツリーアルゴリズムによって

抽出した食材の組み合わせをさらに広げるために、

自己組織化マップを活用。

カレーメシ購入者のレシピ閲覧傾向を解析し、

各食材ごとにレシピのカテゴリ情報などを用いた特徴ベクトルを算出。

各特徴ベクトルをマップ空間に写像し、

STEP2で抽出された各食材の近似ユニットにマッピングされた食材を探索。

勾配ブースティングツリーアルゴリズムによって

抽出した食材の組み合わせをさらに広げるために、

自己組織化マップを活用。

カレーメシ購入者のレシピ閲覧傾向を解析し、

各食材ごとにレシピのカテゴリ情報などを用いた

特徴ベクトルを算出。

各特徴ベクトルをマップ空間に写像し、

STEP2で抽出された各食材の近似ユニットに

マッピングされた食材を探索。

Production Process

AIが考えたカレーメシ

STEP 04

FINAL SEASONING ADJUSTMENT

FINAL SEASONING

ADJUSTMENT

人間の味覚を駆使した味の最終調整

人間の味覚を駆使した

味の最終調整

様々なテクノロジーを駆使して完成した『AIが考えたカレーメシ』のレシピ。

このレシピを元に、商品担当者が試食と検証を繰り返しながら、スパイスの種類や配合など

味のバランスを整え、ベースとなるメニューを作成して商品化の作業を進め、完成しました。

様々なテクノロジーを駆使して完成した

『AIが考えたカレーメシ』のレシピ。

このレシピを元に、

商品担当者が試食と検証を繰り返しながら、

スパイスの種類や配合など

味のバランスを整え、ベースとなるメニューを作成して

商品化の作業を進め、完成しました。

PRODUCT

日清 トマトチキンカレーメシ
AIが考えた

AIを駆使して、2,400万通りもの食材の組み合わせからレシピを選定。

このレシピを元にトマトをベースにチキンの旨みをきかせた、まろやかなコクのある味わいに仕上げました。

AIを駆使して、2,400万通りもの食材の組み合わせから

レシピを選定。

このレシピを元にトマトをベースにチキンの旨みをきかせた、

まろやかなコクのある味わいに仕上げました。

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