レシピ紹介にAIを起用!一気にMAUを伸ばしたインド発アプリ紹介

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こんにちは、ひろきです。

みなさんいつも料理するときってなにを参考にされてますか?ここ数年でパソコンやスマホのサービスを使っていろいろなレシピが見れるようになりましたよね。

ただ、レシピを紹介するサービスって色々ありますけど、どこもだいたいサービス内容が一緒になりがち……。

そんな中でAIと連携させることで今までのサービスとは違う体験を売りにした、インド発のレシピ提案アプリ”RecipeBook“。今回はその紹介をします。

インド発クッキングアプリ “RecipeBook”

RecipeBookは一言でいえば、AIがレシピの提案をしてくれるアプリです。なんと世界中の約48万ものレシピを掲載していて、毎月約44万人にダウンロードされているそう。

Google PlayのEditor’s Choiceに選ばれたということなので、海外ではそこそこ有名なアプリと言えるのではないでしょうか。開発者たちによると、普通なら自動運転車やロボット工学などの分野で用いられる専門性が高いAIを、スマホアプリという小さな形に組み込んだことが、Googleに評価された理由、だそうです。

Google Play Store に登場した2015年2月当初はレシピを紹介するアプリに過ぎなかったのですが、その8か月後に2つの機能が追加されてから、爆発的にダウンロードされるようになったんだとか。

というわけでその機能を実際に使ってみました!

選んだ材料からレシピを紹介してくれる”Shake n Make”

まずはこちら。簡単に説明すると、

  • アイコンをタッチして材料を選択or入力して追加(複数可)
  • 終わったら携帯をシェイク
  • 選択した材料を使ったレシピを紹介

という感じ。つまり、手元にある材料からなにを作ることができるか、簡易的な検索ができます。

これだけであれば、他のサービスとあまり変わらないんですが、大きな違いがあります。それは、位置情報や設定した言語、選んだ材料や閲覧したレシピからAIが独自に検索候補を選定し表示してくれるということ。

使い込んでいくうちにどんどん自分好みの料理を提案してくれるようになってくれるんです。すごく便利。

野菜やフルーツを画像認識”Snap n Cook”

次はこちら。Deep-learningを用いた画像解析機能です。

  • 野菜やフルーツをスマホで撮って画像認識
  • 携帯をシェイク
  • 認識した材料がメインとなるレシピを紹介

どちらかというと、この機能は単一の材料に執着したレシピ紹介に特化しています。例えばリンゴを認識すればアップルパイを紹介、など。

写真検索って、もちろんですが普通の文字検索よりも多くの情報が取れます。将来的にはもしかしたら野菜の種類だけでなく、その野菜の状態まで認識できるようになったりするのかもしれません。そうしたらさらに細かい提案ができるようになるはずですよね。楽しみです。

冷蔵庫の中身をリアルタイムで認識”Snap n Make”

こちらはまだ未実装の機能でいつ登場するのかわかりませんが、Snap n Cookの進化版のような機能です。

  • 冷蔵庫のなかをスマホのカメラで映す
  • 画面に映る材料をリアルタイムで認識していく
  • それらを使ったレシピを紹介

上記2つの機能を足して、画像認識をリアルタイムでできるようにグレードアップさせた、という感じでしょうか。動画を見て頂くとわかると思いますが、この技術をレシピアプリに応用した開発者の発想力はすごいと思います。


どの機能もいかにもインド人が考えそうなネーミングで個人的には好きなんですが(笑)。それはともかく、便利で今までとは違う新しい体験ですよね。料理がもっと楽しくなりそうです。

3つの機能を横断的に使えるようにすれば、また新しいレシピの検索や創出方法になるかもしれませんね。

まだまだ便利な機能がたくさん

他にも

  • 気に入ったレシピのお気に入り登録
  • 各材料やレシピのカロリー情報を掲載
  • 自動的にショッピングリストを作成
  • 自分のオリジナル料理などをシェア
  • 音声でのサーチ

といった機能もあるようです。ひとつのアプリでこれだけの機能…使いこなせるのか?って感じもしますが…(笑)

詳しい機能の説明はこちらにどうぞ。

まだまだ画像認識の精度は良い…とは言えないけど

もともとはインド料理のレシピアプリとしての開発だったようなのですが、現在は複数のWebサービスと提携していて世界中のレシピを閲覧することが可能になっています。

そしてなんとこれ、完全に無料で、iOS・Androidアプリともに日本でもダウンロードできます。広告収入のみでの運営体系をとっているそう。

もちろんいいとこばかりではなく、まだ課題もちらほら。例えば、画像認識はまだまだ誤認識が多く、正直実用にはまだちょっと…というレベルです。ただ学習データが増えていけば精度が上がってくるはず。もうちょい待ちましょう。

ユーザーからの改善要望もいくつか上がっているようです。一番多いのは計量単位の世界対応について。今は日本と同じく、グラムやリットルでの表示になっていますが、世界中で使われるアプリなので、もうちょい色々な単位に対応して欲しいですね。

これからのさらなる開発に期待です!

さいごに

この材料で何が作れるかなー。という日常的な疑問に答えてくれる機能が軸にあることがすばらしいですね。

個人的にすごく気になったのが、従来のレシピ紹介サービスと比べて「ユーザーからのフィードバック機能がそんなに充実していない」ことです。例えばクックパッドや楽天レシピは多数の会員を抱える巨大なプラットフォームをもち、他ユーザーからの「フォロー」や「作ってみました」が簡単に得られます。

しかも今はユーザーのエンゲージメントの獲得がマネタイズに繋がる時代。にも関わらず、フィードバックありきのインセンティブのデザインより、実世界とweb世界を繋ぐという新しい体験をさせることをユーザーの長期的な動機づけとしたこのアプリは革新的だと思います。

開発次第ではAIと会話しながら料理の効率化とゲーミフィケーションをさらに上げていくことも可能かもしれませんね。楽しみです。

ではまた。