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今日の結論:AIは万能ではない。しかし、AIの「エラー」こそが、人間の創造性を刺激する最高のスパイスになる。そして、POD(Print on Demand)ビジネスも料理も、基礎となる「レシピ(型)」と、予期せぬ「バグ(直感)」の融合が成功の鍵である。


第1章:PODビジネスにおける「完璧なレシピ」という幻想

現在、私はShopifyとPrintifyを連携させ、完全受注生産型のECビジネスを構築しています。まさに、在庫を持たないサイバーパンクな商売です。

 

Pat Flynn(パット・フライは、現代における「パッシブ・インカム(不労所得)」と「オンラインビジネス」の権威です。)が提唱するように、私はビジネスの透明性を重視しています。だからこそ、正直に言いましょう。

 

今週、自動化システムが盛大にクラッシュしました、、、

 

AIを活用したデザイン生成から商品登録までの完全オートメーションを目指していましたが、APIの連携エラーにより、Tシャツの背中に印刷されるべきデザインが、すべて「404 Not Found」という文字に置き換わるという、シュールなバグが発生したのです。

普通なら頭を抱える場面です。しかし、Tim Sykes(株式投資、特に「ペニー株(超低位株)」のデイトレードの世界で伝説となった人物です。)流に捉えれば、これは「市場の歪み」ならぬ「システムの歪み」を発見した瞬間です。

 

私はその「404」Tシャツをそのまま放置しました。するとどうでしょう。一部のカルト的なファンに、それが「究球のミニマリズム」として受け入れられたのです。

失敗(エラー)を価値(商品)に転換する。これこそが、資本主義のハックでしたw

第2章:ネオ・トーキョー・キッチン、あるいはアルゴリズムの味

さて、ラボからキッチンへ移動しましょう。

料理において、私はKenji López-Alt(彼はマサチューセッツ工科大学(MIT)出身という異色の経歴を持つ、料理研究家であり、サイエンス・ライター)のアプローチ、すなわち「科学的な再現性」を重視します。なぜなら、それが最も効率的だからです。

今夜のメニューは、「真空調理(スーヴィード)で作る、完璧な鴨のロースト」

 

レシピはアルゴリズムです。鴨肉の重量、温度、時間。これらを厳密に管理すれば、誰でもレストラン品質の料理が作れます。

  1. 鴨肉に塩、五香粉を擦り込む。

  2. 真空パック機またはジップロック等で密閉する。

  3. 57.0℃で2時間、湯煎にかける。

✳︎わかりやすいように私が愛用している商品を載せておりますがジップロックや炊飯器でも代用は可能です!

 

 鴨肉の重量を基準にした塩と五香粉の割合です。

  • 塩:1.0% ~ 1.2%

  • ウーシャンフェン(五香粉):0.1% ~ 0.2%

例えば、鴨胸肉 300g を調理する場合:

  • 塩:3.0g ~ 3.6g

  • ウーシャンフェン:0.3g ~ 0.6g(小さじ1/4弱程度)

 

ここまでは完璧な自動化(オートメーション)です。しかし、最後の「仕上げ」において、AIは人間に敗北します。

第3章:メイラード反応とクリエイティブな直感(「うろ具加工」の謎)

2時間後、バッグから取り出された鴨肉は、火は通っているものの、青白く、お世辞にも美味しそうではありません。

ここで、鉄のフライパンと、人間の直感が必要になります。

強火で熱したフライパンに、鴨の皮目を押し付ける。ジュワッという、心地よいノイズ。煙。香り。これは0と1では記述できない、アナログな領域です。

「早速1個目のうろこ加工」

(……と、ラボの記録用AIに音声を吹き込んだところ、それは「焼き目加工」を誤変換していました。鴨に鱗はありませんが、AIは私の意図を推測して『鱗(うろこ)のような食感に仕上げる加工』だと解釈したようです。悪くないバグです 私の滑舌の問題?)

 

メイラード反応(褐変現象)をどこまで進めるか。それは、レシピ(AI)には決められません。

私がオーナーを務めるレストランでは、この「最後の数分」の直感を、スタッフに徹底的に叩き込みます。PODビジネスで「404 Tシャツ」をあえて売ったような、あの「計算されたバグ」を、料理にも持ち込むのです。

完成した鴨のローストは、外はパリパリ、中は信じられないほどジューシー。

結び:効率化の先にある、人間性の回復

AIツールは、私のビジネスのコーディングを助け、ブログの構成を提案します。それは強力な外骨格です。

しかし、そこに「魂」を吹き込むのは、私自身の失敗談であり、深夜のキッチンで感じる鴨の脂の匂いであり、AIによる「うろこ加工」という愛すべきバグです。

効率化(AI)は、私たちがより「人間らしく」あるための時間を稼ぐ手段に過ぎません。

さあ、あなたもエラーを恐れず、今夜は少し、直感に身を任せてみてはいかがでしょうか。

 

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私のラボでは、随時、新しいビジネスと料理の実験を行っています。

次回のテーマは、「AIに記事を書かせて、人間がそれをリライトしたら、どちらが面白いか?」です。お楽しみに。