海外コメンタリー

食材宅配サービス「HelloFresh」のビッグデータ活用法 - (page 3)

Danny Palmer (ZDNet UK) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子 2017年09月14日 06時30分

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思考の糧

 HelloFreshはデータを活用することで、個々の食材についてどのような組み合わせがよいか、またどのような組み合わせがよくないのかを見極めつつ、これまで知られていないような優れた組み合わせを見つけ出したいとも考えている。

 Villanueva氏は「食べ物の化学的な性質は確実に把握できる」と述べた上で、「食材の優れた組み合わせがいくつかあれば、その風味の特徴から、どの風味を組み合わせればうまくいくのかを探り出せるため、これは難しいことではない」と説明した。

 ただ同社の考えでは、これはキッチンでの作業によって実現されるものではなく、ビッグデータやアナリティクスによってすべて実現されるものだという。というのも、各食材をその元素レベルにまで分解し、手当たり次第に組み合わせるのは現実的に不可能だからだ。しかし、視覚的な表示を可能にするビッグデータプラットフォームを用いれば、このプロセスを合理化できるとともに、興味深い新たなアイデアを試せるようになる。

 「巨大なキッチンを用意してすべての食材を組み合わせてみるというのは無理な話だ。自らのデータに基づいた適切な組み合わせがあれば、その他にどのような風味がうまくいくのかを探ってみようといった、科学的なアプローチを取りたいと考えるはずだ」(Villanueva氏)

 詰まるところHelloFreshが目指しているのは、顧客自身が調理できるような興味深い新レシピの提供であり、それにはビッグデータが大きな役割を果たすというのが同社の見方だ。

 「われわれは実際のところ、人々がこれまで自力で考え出せなかったような食材の組み合わせを提示できるため、料理と食材の組み合わせの相性について、可能性を押し広げることができる」(Villanueva氏)

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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