新型コロナ感染の流行により、多くの人が家にいる時間が増えた今年。
自粛がきっかけで外食の機会が減り、これまで自炊をすることが少なかった一人暮らしの社会人や学生も料理に挑戦し始めるきっかけにもなっているそうです。
しかし、料理の大先輩である主婦ですら昔からの定番の悩みであるのが献立。
また一人暮らしでは買った食材が多く、毎食同じメニューになり飽きてしまうことも。
そこで今回は、献立の提案だけでなく無駄のない買い物までアシストしてくれるアプリを2つ紹介します。

「献立」＋「食材買い物管理」ができるアプリ「me:new（ミーニュー）」

menewhttps://info.menew.jp/product/

株式会社ミーニューが企画・制作・運営をしているアプリ、「me:new（ミーニュー）」は幅広い年齢層や家族構成で利用できる献立アプリ。

家族構成やアレルギーチェック機能

AI搭載のミーニューは事前にアレルギーチェックや家族構成など登録します。
アレルギーのある食材や苦手な食材は献立案から除外したり、子供がいれば子供の年齢にあわせ離乳食の作り方、成長期の子供に必要な栄養を考えた献立など、ユーザーにあった１週間分の献立を一瞬で作成。
（作成される献立は、主食・主菜・副菜の三項目ですが、副菜や汁物の追加やメニューの変更など後でカスタマイズも可能。）

買い物リスト機能

作成した１週間分の献立を基に、買い物リストの自動作成が可能。
献立に必要な材料量を事前登録をした人数で自動計算してくれるので、一人暮らしの方も大家族の方も自分にあった必要な分量を把握できます。
コロナ禍でなるべく外出を控えまとめ買いをしたい今だからこそ、必要なものだけをしっかり忘れずにまとめ買いするためのありがたい機能。
また、現在はメンテナンス中で一時利用停止中ですが、「特売機能」がこのアプリの大きな特徴。
近くのスーパーの特売商品などを反映した献立提案で節約生活にも役立ちます。
チラシチェックの必要もなく一括管理できるのが大きな魅力。

menew

※画像左から①アレルギーチェックやプロフィール設定画面　②献立作成画面　③献立編集画面　④買い物リスト画面

お気に入りメニュー学習機能

気に入ったメニューをワンクリック登録。
そのメニューをAI(人工知能)が学習し今後の献立作成に役立てるので、マンネリを防ぎつつ、自分好みかつ栄養バランスの取れた1週間の献立が一瞬で作れます。

menew

AIによるパターン認識と学習の仕組み

パターン認識とは特定の文字情報、画像などの情報を覚えこませることで、膨大なデータの中からユーザーにとっての正解の答えを導き出します。
また、一定の特徴や規則性を選別しその範囲内で学習を深めていきます。
つまり、最初にお気に入り登録（ユーザーにとっての正解を登録）をした料理の写真やメニュー・材料名などの情報から、“このユーザーは鶏肉を使った料理が好き”“ベトナム料理を好む傾向”“赤い色の料理を多く作ってる”など分析し結果を記録します。
そして献立作成時には分析結果に基づいたユーザーの好みのレシピを提案していきます。
認識と学習はAIの得意分野。

音声ナビによる料理教室アプリ「FamCook（ファムクック）」

FamCookhttps://fam-time.com/services/famcook/

株式会社Fam-Time（ファムタイム）と株式会社ビストロパパの共同開発アプリ、「FamCook（ファムクック）」の特徴は音声ナビによる料理サポート。

ハンズフリー操作が可能

料理スマートフォンを操作することに抵抗がある人も安心して使えます。
ひとつ前の工程を確認したい場合など「戻る」と言えば動画がもどり、「次」と言えば説明を飛ばすこともできるので、自分が覚えたい部分だけ確認することができるので、まるでマンツーマン料理教室に通うように自宅で料理が学べる。
※料理名がわからない時も、食材やジャンルなどつぶやくだけで検索が可能。
また、こちらのアプリも買い物リストの自動作成がされ転送も可能なので、外出中の家族に情報を転送し買い物をお願いすることもできます。

クイズや読み物で食材知識アップ

現在レシピの種類はまだそれほど多くないアプリなので、料理の幅という点では少し物足りないが、料理を始めたての初心者には嬉しい、「よい食材の選び方」や「保存方法」が学べます。

famcook

また、設定画面で「子手伝いモード」を選択すると、子供と料理を楽しめるように、子供の出番を教えてくれます。
レシピなどの提案機能よりも、料理の腕を上げるための実践サポート機能が充実したアプリ。

AIの音声認識の仕組み

AIの音声認識は主に4つの過程を経て認識をします。

・音響分析：音の強弱や周波数、音と音の間隔など様々な特徴を数値化しコンピューターが認識しやすいデータに変換。
・音響モデル：分析データを登録している音響モデルの単語とどれくらい近いか整合性を計算。
・発音辞書によるパターンマッチング・・・音響モデルから計算された音素(音声の最小単位)がどの単語と近いかをデータベースからピックアップ。
・言語モデル・・・前後の単語同士のつながりを考慮し予測判定。発音辞書で特定した単語や品詞などの出現率を算出して文章化します。

これら一連の過程により、正しい日本語として認識されハンズフリーでの操作が可能になります。

まとめ

これから年末年始で自宅にいる機会も多くなりますが、もう献立に頭を悩ませる必要はありません！
年末年始は自宅で料理の腕をあげるチャンスかも？