令和8年度 食文化栄養学実習

大学1年生から個人経営のケーキ屋でアルバイトをする中で、閉店時の売れ残りによるフードロスや、早期完売による機会損失という課題に直面し、時期や天候に応じた需要予測システムの必要性を痛感した。本研究では、勤務先「Le sourire d'ange」の協力を得て提供された販売実績や売上データを用い、需要予測システムの導入によるロス削減と機会損失低減の効果を検証する。中間発表では、売れ残り率の算出結果や天気・気温と売上の相関について報告を行う。今後は、客数やイベント、SNS投稿の有無などの要因を組み込み、より高精度な予測モデルの構築を進めていく計画である。

生成AIに悩みの相談相手になってもらうことが多いが、たまに過度な肯定をしてくることもあって違和感を感じる。そのような過度な肯定を抑制することを目的に、生成AIに対し「あなたは〇〇です」のような役割を与えるプロンプト設計を試みてきた。この方法はOpenAIの公式資料に示されているものであるが、最近そのような設計が逆効果になるという研究結果や、個人的な相談には過度に肯定的になるという研究結果が発表されるなど、生成AIにはプロンプト設計では対応しきれない未知の特性があることも明らかとなってきた。現在は文献調査を中心に生成AIとの適切な付き合い方を考察している。

私は料理をすることが多いが、失敗してしまった際にそのまま食べたり捨ててしまうことがある。おいしく食べられて食品ロスにもならないようにしたいと考え、生成AIを活用したリメイク提案に着目し、本研究を行うことにした。学生を対象としたアンケート調査を実施した結果、「食材を焦がす」失敗が最も多いことが判明した。そこで焦げた食パンを事例として生成AIにリメイク案を提案させ、デザートへのアレンジを選択して調理・試食を行い、再利用の可能性を確認した。今回はアンケート結果から焦げの失敗経験が多かったため焦げを中心に様々な生成AIを使い特徴を調べた。

私はプロ野球が好きでよく球場に行く。そして応援の合間に球場スイーツを楽しむのが私の定番だったが、日本ハムファイターズの本拠地であるエスコンフィールドHOKKAIDOに球場内でのワインの提供という世界初の取り組みを始めたレストランがあると知り、ワイン好きの私はとても興味を持った。球場といえばビールのイメージが強いため、現地に行ってワインが提供されているお店の雰囲気やお客様の様子を調査したいと考えている。またメニュー表にはワインに合いそうな料理はあるがスイーツがほとんどないため、ワインに合うスイーツを提案して球場でのワインの楽しみ方を増やしたいと考えている。