AIは下手なシェフ

屋上デッキのプランターガーデンの隅の薄暗い場所で何年も苦労していたセージを、一番日当たりの良い場所に移しました。これですっかり変わりました。同時に、セージが生い茂る葉っぱをどうするか考えなければなりませんでした。幸運なことに、ちょうどAI調理プラットフォームも試していたところでした。

その夜、AIレシピジェネレーターに「ソーセージとたっぷりのソーセージを使ったレシピ」と入力すると、「セージ風味のソーセージ風味ソーセージ入りフライパンソーセージとキャラメルオニオン」というレシピができました。「おお、美味しそう」と思いました。

私が提案したプラットフォームはDishGenと呼ばれ、AI料理に特化した数少ないサービスの一つです。OpenAIやAnthropicといった大規模言語モデルからレシピを取得し、キッチンで使いやすい形式に再パッケージ化します。また、ユーザーが献立を作成できる機能も提供しています。（ChefGPTやEpicureといった他のツールも同様の機能を提供しています。）

DishGenのセージとソーセージのレシピでは、セージは大さじ2杯しか使いませんでした。それほど多くはありませんでしたが、手順を踏んでいくうちに、それなりに楽しい火曜日の夕食ができました。完成させるには、私自身のキッチン経験もかなり活かす必要がありました。

例えば、材料には「大きな黄玉ねぎ、薄切り」と書いてありました。皮をむくのか？スライスする前に半分に切るのか？極から極まで？それとも赤道を通るように？そして、どれくらい薄くすれば薄いのか？何も書かれていませんでした。きちんと書かれたレシピで料理をするのが好きな人にとっては、これはイライラするでしょう。

レシピには「刻んだ新鮮なセージの葉 大さじ2杯」とありますが、これはコンマ好きには嬉しいのですが、紛らわしいですね。セージの葉を折りたたんで大さじに押し込み、それから刻むのでしょうか？（「刻んだ新鮮なセージの葉」を必要な分量だけ指定する方が分かりやすいです。）

調理を始めると、バターとスライスした玉ねぎをフライパンに入れ、「キャラメル状になるまで約12分じっくり炒める」と書いてありましたが、ああ、もう、いろいろ書いてありますね。もしかしたら、かき混ぜるのが苦手なのでしょうか？ 正しくできているか確認するために、途中で注意すべき点をもう少し書いておいてはどうでしょうか？ レシピは4人分なのに、玉ねぎの量は実際はそれほど多くないことにも気づきました。

妻のエリザベスは、私がそれを置いた瞬間に気づきました。「これで全部？それともまだあるの？」と彼女は尋ねました。「小さな塊みたいだけど」

長年、料理、料理本、レシピを書いてきましたが、新しい情報源からのレシピを試すとき、最初の試みでたまたまその中の唯一の悪いリンゴを選んでしまう可能性は、非常に小さいと自信を持って言えます。

ニューヨーク・タイムズのクッキングセクション（アプリ版もあります）でセージをふんだんに使ったレシピを探していたら、サミン・ノスラットの「フライドセージサルサヴェルデ」が検索結果の一つにありました。思わず耳がぴくっと立ちましたか？もしかしたら、思わずよだれが垂れてきたかもしれません。

翌日の夕方、冷蔵庫に残っていた真空調理済みの鶏もも肉を使って作ってみたところ、説明の分かりやすさと、ノストラットさんが大げさに料理を作っている動画のおかげで、すぐに気に入りました。初めての料理でしたが、動画を見てレシピを読んだだけで、盲目的に始める必要はありませんでした。特に役立ったのはセージの炒め方のコツです。実は、私はやり過ぎていたようです。泡がなくなるまで、できれば170℃の油で炒めます。ペーパータオルを敷いた天板に並べ、カリッと焼き色がつくまで揚げ、フレーク状の塩を振りかけて味見すれば、きっと美味しいものができるはずです。

食事券

賢者の料理を見ていると、Eat Your Books を思い出しました。これは、自分の料理本のインデックスを作成してくれるサブスクリプション型のウェブサイトで、作りたい料理や使いたい材料を入力すると、どの料理本を参照すればいいのか、レシピがどのページに載っているのかを教えてくれます。料理本がかなりたくさんある人にとって、これはまさに天の恵みです。（EYBは近々、ウェブサイト用のコンパニオンアプリ「CookShelf」をリリースする予定です。）

EYBを使ってみて、エイミー・シーレンの料理本『カンパニー』に載っている、ジンとセージのジュをかけた絶品チキンを思い出しました。とても魅力的で、セージの使い方も絶妙だったので、タイムズ紙にも記事が掲載されました。

次に、シアトルのマクファーソンズ・フルーツ＆プロデュースで美味しいトマティーヨを見つけたので、メキシコ風サルサヴェルデが食べたくなりました。DishGenに、トマティーヨ500グラム、ポブラノペッパー1個、ハラペーニョ1個を使いたいと伝えました。驚いたことに、DishGenは、玉ねぎ、コリアンダー、ニンニク、ライムジュースといった定番の材料と合わせて、その分量だけで作れるレシピを出力してくれました。

「みじん切りにした白玉ねぎ1/2カップ」と書いてありましたが、必要な玉ねぎの大きさと、できればみじん切りの基準が明記されていたらもっと良かったでしょう。レシピではさらに、トマティーヨとピーマンは焦がすように書いてありますが、玉ねぎとニンニクはなぜか焦がさず、食べる直前にミキサーに加えます。確かに塩とライムジュースは少々入っていますが、生のネギの二重のエッジを和らげるには十分ではありません。AIのレシピ作成は、同僚がかつて言ったように、いつもぎこちなく奇妙に感じられました。

ありがたいことに、Eat Your Books でブリシア・ロペスとハビエル・カブラルのアサダという別のサルサ・ヴェルデを紹介してもらいました。こちらも似たような材料をブレンダーに入れてから焦がしてから弱火で煮るというものです。AIサルサで玉ねぎとニンニクを焦がすには遅すぎましたが、最後に弱火で煮るというアイデアを活かし、ブレンダーからコンロの鍋に移し替えることで、ドラゴンブレスをうまく抑えることができました。

その後、定番のフードプロセッサーペストと対決してみました。DishGenのペストと、Marcella Hazanのペスト（名前からして、これからひどい目に遭う予感がするかもしれません）のペストをそれぞれ作りました。DishGenのペストはかなり固かったので満足ですが、思ったよりも早く酸化して茶色くなってしまいました。

『Essentials of Classic Italian Cooking』に掲載されているマルチェラのペストは、パルメザンチーズとロマーノチーズの両方を使ってより深い風味に仕上げたり、ソースをフードプロセッサーにかけた後にチーズを混ぜ込むことで食感を良くしたりするなど、賢いヒントでワンランクアップしています。さらに、彼女はモータルコンバット級の仕上げ技も披露しています。常温のバターをソースの最後に加えることで、パスタに贅沢な滑らかさを与えます。

ChatGPTのレシピをそのまま使って3回目のペストを作ろうかと思ったのですが、その定番ペストのレシピは松の実を軽くトーストするだけで、作り方の説明がありませんでした。フライパン？コンロ？オーブン？温度は？すみません、今回はパス。比較のために、America's Test Kitchenのフードプロセッサーペストを見てみました。レシピには、ソースが焦げないようにバジルの葉を沸騰したお湯で素早く巧みに湯がくようにと書いてありました。レシピがどこのものかに関わらず、今後ペストを作る際にはこのコツを活かそうと思います。

考えるための食べ物

レシピ作成は芸術であると同時に、ルールに基づいたテクニカルライティングのスタイルでもあります。レシピ作成者にとって役立つ参考書も数多く存在します。優れたレシピは、混乱を減らしながら素晴らしい結果へと導きます。例えば、材料は調理時に使用する順番にリストアップされています。次のステップに進むタイミングを知るための主な方法として、明確なウェイポイント（多くの場合、目や耳に頼るように指示）が推奨されています。指示された時間だけで調理すると、誤解を招きやすく、イライラさせられる可能性があるからです。AIが作成したレシピの多くは、料理を効率的、楽しく、そして美味しくするためのルールや技術を理解していません。

DishGenはレシピを自分で作っているのではなく、OpenAIやAnthropicといった他のLLMからレシピを集めていることを思い出しました。そこで、America's Test Kitchenのようなことをできないかと尋ねました。

その後、同社は「アメリカズ・テスト・キッチン・スタイルにインスピレーションを得た」クリーミーなチキンとセージのレシピを紹介した。

「直接アクセス」という言葉が頭から離れなかったので、直感で、The Atlanticのアレックス・ライスナーの記事を見てみた。この記事では、読者がLibGenで著者名を検索できる。LibGenは、MetaとOpen AIが過去にChatGPTなどのAI製品をトレーニングするために使用していた、750万冊の書籍と8100万件の研究論文を収録した海賊版ライブラリである。

LibGen のリストには、エリザベスや私、その他何千人もの著者による海賊版が含まれていましたが、「America's Test Kitchen」と入力して 163 件の結果が表示され、Paleo Perfected、Air Fryer Perfection、Foolproof Fish、The Complete Baby and Toddler Cookbook など多数の書籍が表示されたので、私は愕然としました。

「AI はナップスター段階に入ったようだね」と、レシピ編集者で料理図書館員でもある私の友人がかつて冗談を言った。「ただし、その海賊版業者は世界最大の企業の一部だ」

ATKは驚異的な出版社であり、Atlanticのリストに掲載されているものはすべてLibGenによってスクレイピングされたようです。その後、MetaとOpen AIによって収集された可能性があり、セージソーセージの製造方法を解明する手がかりとなるかもしれません。両社が使用したデータベースの一部は、製品のレシピ作成のトレーニングに役立たなかった可能性があります。あるいは、役立ったかもしれません。

逆算して、ATKの「The Best Mexican Recipes」に載っているようなチョリソーと黒豆のチミチャンガをDishGenに入力してみたところ、全く違うものができあがりました。次に、ATKの「Multicooker Perfection」に載っているようなトマトソースのスロークッカースパゲッティスカッシュを探してみたところ、DishGenは驚くほど似たものを表示しました。ATKの材料リストにあるトマトペースト以外のほぼ全てが含まれていました。

この直後、私は DishGen で自分が調理したレシピのリストを見ました。そして、イラスト付きのサムネイルが、驚くほどサラ・ベカンの作品に似ていました。サラ・ベカンの素晴らしい『Let's Make Dumplings』と『Let's Make Ramen』は、どちらもシェフのヒュー・アマノと共著で、LibGen データベースの一部となっています。

ディッシュジェン社はコメント要請に応じなかった。

それにもかかわらず、私が見つけた AI 生成のレシピの多くは面白くなく、よく書かれてもいないため、それらのレシピを使って料理をするのは難しくなり、やりがいがなくなります。

「AIレシピを試してみた時、エンジンが様々な情報源から情報をかき集め、奇妙な平均レシピを吐き出しているように感じました」と、アメリカズ・テスト・キッチンのチーフ・コンテンツ・オフィサー、ダン・ソウザ氏は語る。「平均的な味なら普通に美味しいかもしれないけど、記憶に残るようなレシピにはならない。それも当然です。あなたが試す前に、誰も味見していないのですから。」

DishGenのサービスの一つに献立プランニングがありますが、LLMから提供されるレシピがもっと注目に値するものであれば、さらに興味深いものになるでしょう。興味深いサービスであり、その再パッケージ化は素晴らしいのですが、提供されているレシピは往々にして期待外れです。家庭料理をする人にとっては、より優れたレシピを紹介したり、LLMが信頼できる情報源から優れたレシピのライセンスを取得したりすれば、より良いサービスになるでしょう。

いくつかアイデアをご紹介します。倫理的にも疑わしい食材を使い、味覚も鈍い法学修士課程の学生に食事を頼む代わりに、AIレシピのサブスクリプションに費やすはずだったお金で、料理本を数冊購入するのも良いでしょう。あらゆるスキルレベルに対応したレシピが多数掲載されています。あるいは、ATK（年間80ドル）やNew York Times Cooking（年間50ドル）のサブスクリプションを契約するのも良いでしょう。料理本をたくさん持っているなら、Eat Your Books/CookShelf（年間40ドル）を試してみてください。シェフが作ったレシピ付きの食事プランが欲しいなら、Ends and Stems（年間114ドル）を試してみてください。

仕上げの直前、NYT Cookingで「brats and sage」と入力したら、カントリーソーセージとセージドレッシングが出てきた。料理もしていないのに、信頼しているので、これで決まりだと思った。