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Culture
食文化を統一する
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日々の食事の中で、「あっ!美味しい!!」と
感動を覚える食材の組み合わせに出会う機会は意外と少ないと思います。
たとえば、シーフードヌードルとタバスコ、コーヒーとタバコ、
チーズといぶりがっこ、ハムとメロンなど、
今では一般的に食べられていますが、
そのペアを見つけるのは意外と難しいものです。
そうした偶然の組み合わせを
意図的に再現できたら面白いと思いませんか?
MISSION食文化の統一
約700万年前、人類の祖先である猿人「サヘラントロプス・チャデンシス」が誕生しました。
そこから原人、旧人、新人と進化を経て我々が存在しています。
こうした人類としての進化とともに、文明も狩猟社会から農耕社会、工業社会、
そして情報社会へと著しく変化を遂げてきました。
そして、このような文明の変遷は、食糧生産の効率化や加工技術の進展などを通じて
人間の食文化にも大きな影響を与えてきました。
こうして食文化が多様化・高度化していくなかでも、「美味しい」料理を追求することは
人類にとって普遍的な行動原理だったのではないでしょうか。
当社では、この世に存在するすべての食文化に通じる「美味しさ」という概念を、
科学の力によって統一 的に意味づけることをミッションとして掲げます。
VISION地球料理の創造
食文化は、地域、社会、歴史、民族などを構成要素とする食事における総合的な概念で、大陸という観点で「東洋料理」、「西洋料理」の2つに大別することができます。
さらに、「東洋料理」から、「日本料理」、「中国料理」、「韓国料理」、「タイ料理」、「ベトナム料理」など国ごとに分類できます。他方、「西洋料理」についても、「フランス料理」、「イタリア料理」、「ドイツ料理」、「アメリカ料理」、「オーストラリア料理」などと同様に分類できます。さらに、国から地方ごとの料理に分類することもできます。
このように細分化していくと、地球上には多数の食文化が存在しており、非常に複雑な体系があることが分かります。
では、地球全体の料理を統一的に定義することはできないのでしょうか。
当社は、この問いの対象である「地球料理」に対して定量的にある種の定義を与えることに挑戦します。
VALUE課題を定量化し解決に導く
課題の定量化
お客様との密なコミュニケーションによって、お客様が抱えている課題を発掘し、その課題を明確に言語化、定量化します。
当社では、一見直感的に捉えられる課題であってもその本質を浮き彫りにし、最終的には定量的な問題に落とし込むことを大切にします。
定量的な解決策の提案
お客様が抱えている課題を定量的な問題に変換し、数学的な分析枠組みによってシステマティックに解決する方法をご提案します。
理数系の手法を最大限に活用することで、人間が思いつく定性的なアプローチの限界を超えた革新的なご提案をできることが当社の最大の強みです。
CONCEPTコンセプト
0.0000000000000000000000…1%
これは、全ての食材の組み合わせのうち人類が経験したことのある食材の組み合わせの割合です。
たった、0.000(0が数千個もつきます!)...1%の食材の組み合わせしか、私たちは口にしたことがないのです。
この数値から、ほとんどの食材の組み合わせを口にしたことがないことが分かります。
なぜなのでしょうか?
その理由には大きく2つの問題があります。
1つ目は、私たちが食材を選ぶ際に人間の感性に頼っていることです。
イメージとしては、砂漠の中から一粒の砂金を見つけ出すようなものです。
2つ目は、人々が「美味しい」と感じるものが主観的であるため、AIを活用することが難しいという点です。
当社では、「美味しい食材の組み合わせ」の本質は「分子の組み合わせ」にあると考え、上記のアプローチとは異なる「数学」という方法で問題に取り組んでいます。様々な数学理論を用いて、「美味しい」を分子の世界で説明することに挑戦しています。
この研究の中で、誕生したのが、「Delicious N-type Combination Algorithm(DNCA)」です。
Delicious
N-type
Combination
Algorithm
(DNCA)課題解決に導く弊社独自のアルゴリズム
課題解決に導く弊社独自のアルゴリズム
当社が開発した DNCA は、以下の 2 点に貢献します。
①[ 原料の決定(最適な原料の組み合わせを提案)]原料の検討時間が数秒〜数十秒になります。
②[ 未体験の原料の組み合わせの提案 ]ほぼ無限回提案することが可能になります。
SPIRITスピリッツ
ユーモア
仕事や遊びなど、
人生の営みの全てを楽しむ精神を
大切にしています。
尊敬
異なるバックグラウンドを
持った人どうしが議論するからこそ、
新しい価値を創造することが
できるものと考えています。
数理
モデリング
現象を曖昧に表現せず、
定量的に捉えることにより
明示的な回答をすることを
大切にしています。
不易流行
永遠に変わらない本質を
大切にしつつ、新しい概念や
最先端の手法を積極的に
創出していくことを重視します。
MEMBERメンバー
会社代表中村 直樹
NAOKI NAKAMURA
九州大学大学院数理学府数理学専攻博士後期課程在籍
専門:確率論
次世代研究者挑戦的研究プログラム(JST)
AI の次の時代 BI へ
社外共同研究者
松葉 達也TATSUYA MATSUBA
東京工業大学工学院経営工学系博士後期課程在籍
専門:位相的データ解析
関 寛太KANTA SEKI
九州大学大学院工学府船舶海洋工学専攻卒 :工学(修士)
専門:機械学習、生産 工学
田中 亮悟RYOGO TANAKA
大阪大学大学院情報科学研究科情報システム工学専攻博士後期課程在籍
専門: 統計的学習理論
COMPANY会社概要
社名 | Boozer Intelligence 株式会社 |
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住所 | 福岡県福岡市博多区博多駅前 1 丁目 23 番 1 号 ParkFront 博多駅前 1 丁目 5F-B |
設立年 | 2023年11月1日 |