[3Yin2] インタラクティブセッション1

[3Yin2-14] 食のデジタルデザインを目指した食品情報の知識グラフ化とAIシェフマシンの提案

〇小林 暁雄¹、桂樹 哲雄¹、伊藤 研吾¹、稲冨 素子¹、山崎 啓太²、川村 隆浩¹ (1.国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構（農研機構）、2.筑波大学大学院)

キーワード：知識グラフ、オントロジー、AIシェフマシン、ヘルスケア

ムーンショット型研究開発「フードロス削減とQoL向上を同時に実現する革新的な食ソリューションの開発」では、美味しく、かつ、一人ひとりの体質や体調改善に効果的な料理を自動的に提供する、AIシェフマシンの実現を目指している。農研機構では、このAIシェフマシンの実現に向けて、栄養・機能性食品データ、調理レシピデータ、プロファイルなどを適切に構造化した知識グラフ（ナレッジグラフ）を構築し、一人ひとりの嗜好、健康状態に合わせたレシピデータを3Dフードプリンタに出力するシステムを構築している。知識グラフの構築にあたっては、食に関する大規模オントロジーであるFoodOnとリンクすることで、コンソーシアムが独自に解析・収集したデータでは網羅しきれない成分や調理手法などについても取り込んでいる。知識グラフに基づく推論技術としては、食に関する知識をビックデータで確率的に取り扱う手法の適用を検討している。本稿では、構築された知識グラフ及び収録されたデータについて解説するとともに、知識グラフに対する推論手法の適用実験について解説する。