ミールキットにAIを加えると、「今食べたい味」をどう予測して提案できるのか？

ミールキットにAIを加えると、注文履歴や天気、予定、体の状態のデータから、その日に合うメニューを選んで提案する構想があります。利用者は、メニューリストから自分で選ぶ側から、提案を受け取って確かめる側に変わります。

しかし、データから「今食べたい味」を本当に当てられるのか、という疑問があります。当てられることは、まだ確かめられていません。

この記事では、ミールキットのメニューが限られる理由、AIが使うデータの種類、時間と健康への効果を順に並べます。

ミールキットのメニューの範囲は、事業者が決めている

ミールキットで選べるメニューの範囲は、事業者が決めています。リストの中に食べたいものがない週は、選ぶこと自体が負担になります。

ミールキットは、レシピと食材がセットになっていて、献立を考える手間と食材を買い揃える手間を省くサービスです。事業者は、毎週のメニューを組みます。利用者は、その中から選ぶしかありません。

自分の「食べたい味」は、自分でも言葉にしにくい

空腹なのに、何が食べたいか分からないことがあります。

仕事で疲れた夜や気分が優れない朝は、食べたいものが特に分かりにくいと思います。そうした時に体が特定の味や栄養素を求めるという見方がありますが、これは確かめられていません。

AIは5種類のデータを組み合わせて、その日のメニューを選ぶ

この構想では、AIは5種類のデータを組み合わせて、その日のメニューを選びます。5種類は、行動履歴、外部環境、活動、体の状態、言葉や嗜好です。

心拍からストレスを推定する研究はあります。2021年に Sensors 誌に載った系統的レビューは、スマートデバイスの多くが使う平均心拍数よりも、心拍変動（HRV）や皮膚電気活動のほうが、ストレスの検出に正確だったと報告しています。ただし、皮膚電気活動の信頼性には疑問があるとも書かれています。

この構想には、5種類のデータを組み合わせれば、利用者自身も気づいていない、その時に求めている味を予測できるという見込みがあります。予測が当たれば、AIの提案は、利用者の体と心の状態を先読みした一皿になります。

迷う時間が減ると、ほかの活動に使える時間が増える

構想では、AIが提案したメニューを受け取れば、迷う時間を減らせる見込みがあります。その時間を、趣味や学習、家族との会話に回せます。

「何を食べようか」と何度も判断すると、そのあとの作業の成績が落ちるという説があります。自制を要する作業のあとに次の作業の成績が落ちる「自我消耗」を調べた23研究室の再現実験（2016年、Perspectives on Psychological Science 誌）では、効果の大きさは0.04とほぼゼロで、信頼区間は0を含んでいました。

健康面では、アレルギー情報と栄養バランスを提案に反映する構想がある

この構想では、アレルギー情報と、日々の体調や活動量に合わせた栄養バランスも、提案に反映します。

アレルギーや持病がある人は、メニューの選び方を医師や管理栄養士に相談してください。

次にメニューを選ぶ前に、食べたい味を言葉にしてみる

この構想の出発点は、食べたい味を自分で言葉にしにくいことです。AIの提案が使える日が来たら、自分で書いた言葉と提案を見比べることで、自分では意識していなかった欲求に気づく手がかりになると思います。

次にミールキットのメニューを選ぶ前に、今食べたいものを一言で書き出してみてはいかがでしょうか。