<p>最近上手く行った試みで、もしかしたら興味がある人がいるかと思ったので、出してみます。</p><p>まだ細かいデータは出せないのですが、読んでいただければわかる人にはわかるのかなと思います。</p><p><br/></p><h2>量子レシピを量子アニーラで提案</h2><p>レシピは組合せなわけですから、量子アニーラを使って当然離散最適化できます。レシピの分量が連続値なので、その部分はちょっと苦労しますが、ABCクッキングスタジオさんのある料理のレシピに利用される材料数はのべ38なので、38の組合せが取捨選択できればドレッシングができます。</p><p><br/></p><p>実際は量子アニーラじゃなくて、量子コンピュータでもできるのですがちょっと量子ビットが足りないので、今回はD-Waveを利用します。</p><p><br/></p><p><img src="https://assets.blueqat.com/public/uploads/us-east-2:032aab15-1641-4f97-b43d-6d490c139451/2020/12/13/20201211_131918.jpg"/></p><p><br/></p><h2>セグメンテーションを決める</h2><p>誰が料理を食べるかどうかはかなり大事です。これはかなりの要因を占めます。今回は女性１名、男性２名にトライしてもらいました。量子アニーラで味を予測してレシピを提案します。</p><p><br/></p><h2>レシピを出力</h2><p>提案されたレシピをexcelの形で出力して、実際にABCクッキングスタジオのプロの料理の方々に作ってもらいました。自分は男子なので全く気がきかないのですが、かなり食べやすそうなトライアルの分量や調理方法を知っていて、さすがプロだなと思いました。</p><p><br/></p><p>今回は20レシピを出力しました。</p><p><br/></p><p>作る際に印象的だったのは、プロの料理の先生でも、作ったことがない、味の予想がつかないレシピが結構合ったということです。結構驚かれました。そして、それは出来上がったレシピにおいても食べた人の評価もかなり意外でした。</p><p><br/></p><h2>出力されたレシピを作るのは大変</h2><p>レシピを作るのは大変です。今回はABCクッキングスタジオのプロの先生方が手際はいいし、レシピを作るための材料も設備も全てが揃っており、全く苦労することなく終えることができましたが、素人がこれをやろうとするのは難しいのだろうなと感じました。これは今後の課題です。</p><p><br/></p><h2>途中で同じ味になってしまって中断</h2><p>実は作った先から食べてもらっていたのですが、食べている途中で味の違いがわからないということが出ました。10くらいのレシピ以降はある理由で味の違いがわからないということが起きたので、20用意したレシピのうち10で止めました。局所解に行ってしまったようです。</p><p><br/></p><h2>もう一度食べたい</h2><p>一番嬉しかったのは、最後に一番美味しかったレシピをもう一度食べたいと言ってくれたことです。未知のレシピで美味しいものができて、それを食べたいと言ってみんな喜んで食べていました。一番美味しいレシピは三人とも最大評価でした。ちなみに一番美味しかったレシピは、作るのも一番難しかったです。</p><p><br/></p><h2>賛否両論のレシピが２個</h2><p>賛否両論で、３人のうち１人が絶賛して、残り２人がまずいと言ったレシピが２つありました。こういうのは本当に面白いです。とにかく同じ一人が絶賛しています。残り二人はありえないと言っていました。</p><p><br/></p><h2>女性だけが苦手なレシピが３つ</h2><p>実は事前準備段階では、男子３名を想定していたので男子向けのレシピを予測して作ったところ、女性が苦手なレシピが３つできました。今回特別だったのか、それとも普遍的な理由なのかはもっとデータを取らないとわかりません。</p><p><br/></p><h2>グループで平均化されるレシピと、個人に最適化されたレシピの両方できる</h2><p>全員がそこそこ美味しいと言ったレシピと、個人が絶賛したレシピがあります。おそらくですが、これまでは全員がそこそこ美味しいレシピが優先されていたのではないでしょうか？これから全員に合わせることなく、個人が一番美味しいものを選んで食べることによって、人生がより豊かになります。</p><p><br/></p><h2>手間のかかるレシピは評価が高い一方、やたらと原価が低いのに評価がそこそこのものも</h2><p>手間をかければ美味しいというわけではなさそうです。手間のかかったレシピの評価が高かった一方で、全く手間がかからず、材料の原価も極端に低いものでそこそこの高評価を得たものがあります。商売人としてはこのレシピはかなりいいですね。。。</p><p><br/></p><h2>データ量</h2><p>全員の好みを最適化するには膨大なデータと計算量が必要ですが、現時点でも美味しいものが作れましたので、特定の料理だけでなく、あらゆる料理、あらゆる献立のほか、料理以外にファッションや人事など、なんでも適用すればなんでもいける気がします。コストも低くできてます。</p><p><br/></p><h2>味覚の定式化</h2><p>人の味覚には式がありそうです。その式に最適化してあげれば美味しいものが作れます。体調や気分によってもその定式化は変わっていきますので、未来は日々量子コンピュータで最適化しながら生きていくことになりそうですが、消費電力の少ないマシンなら環境への負荷も少なさそうです。</p><p><br/></p><h2>今後は健康レシピ</h2><p>やってみて、上手く行ったので早速次の依頼が来ました。今度は健康に気にするために、塩分量を減らした状態で美味しいものを食べたいということで、塩分を減らして美味しい麻婆豆腐を量子アニーラを使って計算をしてみたいと思います。これを活用することによって、塩分を減らして健康にきをつかいつつ、自分にとって一番美味しい麻婆豆腐を作ることができます。2020年内にはできると思いますので、ぜひお楽しみに！</p><p><br/></p>

量子コンピュータ・アニーラを使った料理の味覚予測エンジン

Yuichiro Minato