AIコーヒーの現在
現時点（2025年）でもコーヒーに関する情報やレシピについてAIに尋ねてみると、「それっぽい答え」は返って来ます。
そのレベルは、次のような業態の維持に対する不安さえささやかれるほどです。
- もはや（広い意味での）バリスタ、ロースターという職種が不要になるのでは？
- 個人や中小企業による商品・サービスの差別化がより難しくなるのでは？
AIが普及する以前から、当店はコーヒーに残された課題を解決に導くような次世代のノウハウやツールを探し求めて来たので、関連情報の収集と分析を行いながら、自身の手による製作も試みて来ました。
いわゆる、「バイブコーディング（Vibe Cording）」の登場を皮切りに、アプリや電子デバイスの開発という高度な専門性を要する分野への門戸が開かれることとなった革新は、当店にも大きな変化をもたらしました。
これまで抱えて来た長年の構想を実現するために必要だった「具体的な手段」が与えられて以来、コーヒーに関する新たなツールの開発に日々取り組んでいます。
そして…
当店の実験的な開発環境では、コーヒー分野におけるAI活用事例として大きなマイルストーンに当たるであろう、次の実績についても達成済みです（2024年）。
AI生成レシピによるコーヒー抽出デバイスの自動制御
🔗IoTコーヒーメーカー「Rainmaker Ver.0.82」
結果としては… 次に尽きます
- 回答に一貫性がない
AIモデルの違いをはじめ、時々のケースによってレシピの精度にバラつきが大きい
- AIを活かすための下地がない
コーヒーレシピとして十分な回答を得ることが出来たとしても、デバイス側（抽出機器、制御プログラム・クラウド含むデータ通信）が対応出来ない。
日常生活に普及する段階からさかのぼって考えると、AIとコーヒーがスムーズにつながるために必要とされる環境には程遠い段階。
※その実現には、コーヒー分野だけでなく、分野の垣根を越えた総合的かつ専門的なノウハウの集結が必須
例えば、既存の技術と上手く組み合わせることで、「人に代わってAIが○○したコーヒーを謳うビジネス」は十分に可能な段階だと思いますし、世界のどこかではすで何らかの形で事業化が進められていると思います。
※○○には、生産・加工・流通・販売・消費に至るまでのあらゆる段階が入る可能性があります
仮に、コーヒーの4th waveとは、「3th waveまでのパラダイムでは認識出来なかった領域の情報が、デジタルデータとして誰とでも共有可能になる」ということを指すとしたら…
パーソナルAIのような高度な情報処理ツールの発達に伴って押し寄せるだろうことが予想されます。
※3thがWEBやスマホという情報通信技術の発達によって到来したのと同じ現象
しかし、現時点（2025年）の状況を鑑みれば、抽出プロセス制御における本格的なAI導入については時期尚早と判断しています。
AIを活かすには準備不足
AI（LLM：大規模言語モデル）という人工的なプログラムの仕組み上、「一定の規模と水準を満たすパブリックなデータベースにアクセス出来ない限り、現実世界の複雑さに対応可能なほど有効性と安全性の高いシステムの構築は不可能」という事実が判明しているから。
AIは何でも出せる魔法の箱ではなく、あくまでも、人が整えた種と仕掛けという（既知の）ルールに則って動く道具です。
その「見かけの動き」について、どう感じるかは人ぞれぞれとして…
現時点では、AIがレシピ生成に当たって参照する「コーヒー抽出に関する情報」という材料（種）にも、「生成用アルゴリズム」という工程（仕掛け）にも、上記の条件を満たすだけの信頼性が担保された公的な情報源は存在しません。
※私が知らないだけだった場合は、ぜひお知らせください。
ランダム性が高いWEB情報の寄せ集めだけでは、客観性や信憑性の高い有効な情報源（ソース）となり得ない
つまり、コーヒーに関するAIの置かれた状況は私たちとさほど変わらず、「何をどう扱えば正しい答えに辿り着くことが出来るのか？」という未知のピースを探している段階なので、（少なくとも、最も多くのパラメーターを必要とするコーヒー抽出に関しては、）そこまで当てにしたり、鵜呑みにしたりしない方が良いということでもあります。
以下、一部抜粋： 【最新β版】ハンドドリップレシピ生成＆ガイドアプリ – Drip-Navi
”例えば、冒頭の紹介動画はAIによる自動生成なのですが、（少し前のAIモデルが使用されていることもあって）典型的な症状が見て取れます。
私の作った台本（プロンプト）では、「完璧」や「最高」「極上」「魔法」といった誇張表現を用いないように厳重に指示しているにもかかわらず、ナレーションの中で繰り返し登場しています。
この症状は、私の指示程度では覆せないほど、AIが学習して来た古今東西のコーヒーに関する一般的な表現において、それらの言葉は結び付きが強いという統計的事実から表れるものです。
このような場合、こちらがAIにああしろ、こうしろと細かく指示する（プロンプトを工夫する・AIの読解力を補助する）だけで解決するレベルの話ではなくなって来ます。
「コーヒーの表現パターン」という、根元にあるデータベース（種）の情報が更新されない限り、AIによって選ばれる言葉の優先順位が大きく変わる見込みはないからです。”
本来のLLM（大規模言語モデル）は、「次に来そうな言葉を当てる」ために開発されたプログラムなので、昔から、私たちが映画や本などを通じて想像をふくらませて来たような人工知能（AI：Artificial Intelligence）の中身とは似て非なるものです。
※GOOGLE：Transformer
とは言うものの、現状の進化のペースなら、LLM（以下、広義のAI）の方が早く未知のピースを探り当てるだろうと思います。
なぜ、そんな予想が出来るのかと言うと、それらの見付け方や作り方について、当店はすでに知っているからです。
今はただ、情報同士のつながりを見付けられない（一般的な公開情報の範囲では関連性が弱い・密度が低い）だけであり、AIの優れたパターン解析能力を持ってすれば、その溝が埋まるのも時間の問題です。
その精度の改善に当たっては、「多数決のパラドックス対策」の発展が必須であり、より複雑な現実の事象を反映したモデル（世界モデル）の発展に期待を寄せています。
その証左の一つが、次のアプリの基盤としてすでに稼働しているコーヒーデータベースです。
多数決のパラドックス対策を施したAI連携型の自動管理システムを開発し、多様で正確な知識の習得に役立つものとなっていますので、ぜひお試しください。
AIとの付き合い方
コーヒーをエンジニアリング（工学）という理論的・技術的な側面から捉える際、重要なのは、「誰が言ってるか？（この場合はAIも含む発信者）」ではなく、「何を言ってるのか？（内容）」です。
いわゆる、的外れな回答や勝手な暴走をはじめ、AIの動作についての信頼性に関する疑いがまだまだ晴れない状況であることは、ご自身の体験を持って、多くの方が承知されていることと思います。
また、それをコミュケーションツールとして活用する際の課題の一つとして、「不気味の谷」と呼ばれる現象があります。
人同士のやり取り（インターフェイス）に求められる「人間味」や「気遣い」のような、感性や本能に根差した領域において、どこまで人の習性との調和を得ることが出来るのか？
あるいは、どこまで（人の気分や身体を害さないように）協調させる必要があるのか？
それらの課題には、AI側の問題だけでなく、「ユーザー側がAIを上手に扱うためのノウハウが未成熟」という問題も含まれています。
2025年現在、AIとの関係性が多くの人々の期待に対して十分に応えられる段階までは至っていないことが明らかになりつつある中で、（さながらSF映画の展開をなぞるように、）「幻滅期」を迎えているとも言われています。
しかし、まだ私たちが違和感に気付く確率が高い段階というだけで、ほとんどの人が気付けなくなる段階が、もう間もなく訪れるとしたら？
当店はAIそのものを作れるほどの専門家ではありませんし、それ自体が良いか悪いか、人を越えるかどうかといった哲学的なテーマは扱いません。
倫理面をはじめ、セキュリティ対策が重要なことは理解していますが、私たちが「議論のための議論」、「闘いのための闘い」と呼ばれるループに陥って立ち止まっている間も、AIは（どうあがこうと追いつけないスピードで）自らを進化させ続けているからです。
少なくとも、「AIが私たちの生活をより便利に（もしかしたら豊かに）してくれる未来」という可能性があるのなら、それをただ待つよりも自分で作る方が楽しいということだけは、どんな時代や場所でも変わらないのではと思います。
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