集客から味覚分析まで…飲食店を支援するAIテクノロジー

インバウンド需要を取り込む「AIチャットコンシェルジュ」

飲食業界においても、人工知能(AI)の進出が目立ちはじめている。同業界でAIがどのように使われてようとしているのか、その動向をチェックしていきたい。

まず、用途としてまっさきに思い浮かぶのは「AIチャットコンシェルジュ」ではないだろうか。これは、スマートフォンに搭載されている「Siri」や「Google Now」など、「AIアシスタント」に近いサービスだ。もう少し詳しく説明するならば、検索・推薦・翻訳などを通じて、ユーザーが飲食店に足を運ぶための情報および導線を用意する役割を担うものだ。

東京都内を中心に事業展開するデザイナーズホテル「グランベルホテル」は、2017年8月から、外国人観光客向けにAIチャットコンシェルジュ「Bebot」の提供を開始した。Bebotはフロントスタッフに代わり、外国人の質問やリクエストにチャットで多言語対応。飲食店やアクティビティの推薦&予約、道案内などを行う機能が搭載されている。

飲食店の検索およびポータルサイトは日本国内に多数存在するが、外国人が情報収集・推薦・予約を円滑に行えるサービスはまだまだ少ない。Bebotのようなサービス採用は、宿泊施設側にとって「ホスピタリティ向上」というメリットがあるが、インバウンド需要を取り込みたい飲食店側にも恩恵は決して少なくないだろう。

顧客満足度を上げるAI活用例

AIを使って集客を効率的に達成しようという試みには、IT企業・バカンが手掛けるプロジェクトもある。同社は相鉄アーバンクリエイツ、高島屋と組み、複数の飲食店の空き状況が一覧できるデジタルサイネージ(電子看板)を商業施設内に設置。顧客の満足度を計る実証実験をはじめており、今後、段階的に実用化していくとしている。

バカンが構想するソリューションの仕組みは、まず商業施設内に設置されたセンサーやカメラなどから、飲食店内の混雑状況をデータとして収集。そのデータをクラウド&AIで分析し、結果をデジタルサイネージに表示するというものだ。バカンは同プロジェクトを開始した経緯・意義について、次のようにリリースでまとめている。

<商業施設内に点在するレストランやカフェの混雑状況は、実際に店舗へ足を運ばなければ把握できないという課題があります。また、せっかく足を運んでも長時間待たされることがあります。本サービスを活用することで、商業施設や店舗はお客様をお待たせすることが減り、集客効果の拡大や顧客満足度向上が期待できます>(同社2017年8月3日付リリースより)

一方、飲食店の重要な集客手法のひとつ「クーポン発行業務」を支援するAIアプリも登場し始めている。代表的なものに、IT企業・タメコが展開するサービス「Tamecco」がある。同サービスは、利用者の嗜好や位置情報など行動パータンを解析。各ユーザーに適した内容・タイミングでクーポンやポイントを発行したい企業を手助けする。すでに同社は吉野家や幸楽苑と業務提携しており、飲食業の集客手法を強化する手段としてますます注目を浴びていきそうな気配だ。

レシピ開発&味覚分析を担うAIも登場

これまで主に集客と関連したAI活用例を取り上げたが、飲食店におけるAIの用途には「レシピ開発」もある。期間限定でオープンし、2016年11月30日に閉店した「エスプリ・ド・エスプリ」は、日本で初めてAIでレシピを考案する「クレープ屋」としてメディアに大きく取り上げられた。同店のクレープのレシピは、ITベンチャー・アソビエと共同開発されたAI「esprit」によって生み出されたもので、事前の試食調査では86%の人が「今まで食べたクレープの中で一番美味しい」と回答したという。

なお人工知能「ワトソン」を開発するIBMも、レシピ開発AIを一部公開している。その名も「シェフ・ワトソン」だ。これは、キーワードとなる食材や調理法などを入力すると、大量のレシピを分析・組み合わせ、オリジナルレシピを推奨してくれるというもの。人間には到底、真似することができない試行錯誤や、大量のデータから一定の可能性を示す作業は人工知能の得意とするところだ。人間のシェフが持つ優れた味覚に、AIの「シュミレーション力」が加われば、これまで誰も考えてこなかったような新たな料理が生まれる可能性も開けてくる。

飲食×AIでは、さらに興味深い利用例も日本にある。AIで「味覚」を分析し商品開発に活かそうというものだ。2017年7月、味覚センサーを開発するAISSYはAI搭載型味覚分析システム「味覚センサーレオ」を使用して、飲食店の商品開発を支援するサービスを提供開始した。これまで「味覚=料理の味」は人それぞれの嗜好、もしくは優れた料理人の経験や勘、舌によって担保されるという先入観があったが、同サービスではそれを数値として「視覚化=見える化」することを目指す。なお味覚センサーレオについては、同社側から次のような解説がある。

<(味覚センサーレオは)ヒトの味を感じる仕組みを模倣したマシンです。当センサーは、ヒトの味覚を感知する器官「味蕾(みらい)」の代わりをするセンサー部分で、食品サンプルから電気信号を測定し、独自のニューラルネットワーク(人工的な知能の実現)を通し、5つの基本味(甘味、苦味、酸味、塩味、旨味)を定量的な数値データとして出力します>(同社HPより)

同サービスのように、誰もが美味しいと感じる味を科学的に探し出すサービスは、飲食業界でそう遠くない時期に市民権を得ていくはずだ。とはいえ、飲食店には味や使いやすさだけでは計れない人気の秘訣も存在する。店内外の雰囲気、ホスピタリティ、食卓を囲む知人または他人とのコミュニケーションなどがそれだ。AIがそれらの未知の要素をどこまで数値化し、飲食業界を支援できるか。今後の技術革新の動向とともに、興味の尽きない話題ではないだろうか。