AI食品認識のリアルな現場を徹底解説（前編）：
弁当・料理・串焼き／揚げ物・寿司
AI 技術の進化に伴い、飲食業界では「画像認識」を実際の業務フローに取り入れる動きが急速に広がっています。スタッフの注文補助や提供前のチェック、さらには顧客によるセルフレジまで、AI 食品認識の活用方法は多岐にわたりますが、目的は共通しています。それは、「目の前にある食べ物が何か」を、より速く、より正確に識別することです。
しかし、「料理を認識する」という一見シンプルなタスクの裏側には、実は多くの難所が潜んでいます。特に、社員食堂や弁当店、日本料理店といった日常的なシーンでは、人間には当たり前に見える光景が、AI にとっては“超高難度ステージ”となることも少なくありません。
本記事では、AI 画像認識技術を提供する Viscovery が実際に直面した 4 つのリアルなシーンをもとに、飲食業における食品認識の課題と、その克服プロセスを詳しく紹介します。これらの技術は、医療機関の職員食堂や、シンガポールの海底撈（ハイディラオ）傘下ブランド「嗨一碗」などにも導入され、料理認識をシステムに任せることで、業務の簡素化と作業効率の向上を実現しています。
1. 弁当：仕切りごとに料理を正確に見分ける
弁当箱の多くは、いくつかの区画に分かれており、それぞれに主菜や野菜、煮卵などの副菜が盛り付けられています。一見すると認識しやすそうに見えますが、実際はそう簡単ではありません。
人間であれば、色や形、配置から直感的に判断できますが、AI はまず「どこが仕切りか」を認識し、その上で「仕切りの中に何があるか」を判断する必要があります。料理が詰め込まれていたり、汁物が隣の区画に流れ込んでいたりすると、認識の難易度は一気に上がります。
Viscovery の成熟した AI モデルは、こうした状況にも対応可能で、「区画の位置特定」と「料理認識」のバランスを最適化し、さまざまな弁当容器において安定した認識精度を維持しています。
2. 一皿多品目：仕切りがなくても料理を正確に分離
弁当とは異なり、ビュッフェ形式のプレートや鉄板料理、学校・社員食堂のトレイなど、多くの料理は一つの大皿に盛り付けられ、明確な仕切りがありません。複数の料理が同じ皿の上に混在するのが一般的です。
この場合、AI は「自ら料理を分けて認識する」必要があります。
食材同士の色が似ていたり、距離が近かったり、ソースで一部が隠れていると、識別はさらに困難になります。例えば、炒めビーフンと煮込み白菜、カレーライスとチキンナゲットといった定番の組み合わせは、視覚的に混同しやすく、より繊細な認識能力が求められます。
Viscovery では、大量の料理画像データ（※AI 学習用の画像教材）を活用し、皿の中での料理分離精度と感度を継続的に向上させています。
3. 串焼き・揚げ物：一本ずつ見極める認識力
次に登場するのは、夜市や居酒屋でおなじみの串焼きや揚げ物です。
一皿に十数本の串焼きが並んでいる場合、AI はそれぞれが何なのか、数量が合っているかを正確に判断しなければなりません。従来のシステムでは、複数の串を一塊として認識してしまったり、竹串を食材の一部と誤認することもありました。
Viscovery の最新世代 AI 画像認識システムでは、一本ずつの識別が可能となり、食べられる部分と道具（竹串など）を正確に区別できます。また、揚げ物同士の影を食材と誤認することも防ぎ、精度向上において大きな進歩を遂げています。
四、寿司：一皿に何種類？何貫？
寿司は、さまざまなネタが彩りよく並びますが、AI にとっては非常に難易度の高い認識対象です。
弁当や串焼きに比べ、寿司は種類が多い（サーモン、玉子、巻き寿司など）だけでなく、各ネタの数量を同時にカウントする必要があります。たとえば、「サーモン 2 貫、タコ 1 貫、マグロ 1 貫」といった情報を正確に分類・認識できなければ、提供確認や会計金額に影響が出てしまいます。
さらに、寿司皿の光沢による反射、タレの垂れ、重なった盛り付けなども認識を難しくします。Viscovery では、独自開発のツールを用いて、システム利用中に生成される新たな画像データを継続的に収集・学習させ、「使うほどに精度が向上する」仕組みを実現しています。
AI 食品認識：簡単そうで、実は奥が深い
弁当、ビュッフェプレート、串焼き、寿司——どのケースにおいても、AI に料理の内容と数量を正確に理解させることは決して容易ではありません。AI は単に画像を見るだけでなく、現実世界で混在し、重なり合い、常に見た目が変化する食べ物を理解する必要があります。
それでも、これらの課題は着実に克服されつつあり、ラーメン店や企業食堂など、さまざまな飲食シーンで実用化が進んでいます。会計の高速化、人為的ミスの削減、厨房での提供チェックなどを通じて、全体の業務効率を大きく改善しています。
次回の記事では、AI の認識対象が「食べ物」から「食器」へと変わったときに直面する、さらに興味深い新たな課題についてご紹介します。
（本記事は ChatGPT により日本語へ翻訳されました。）