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4人のAIスタートアップと、100億ドル規模の味覚ビジネス

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味覚は人間が生まれる前に最初に活性化される感覚である。

原文タイトル：《4人のAIスタートアップと、100億ドル規模の味覚ビジネス》
原文著者：動察Beating

スマホに夕焼けの写真が保存されている。限界まで拡大すると、赤・緑・青の三色の光を放つ数百万の小さな点にすぎない。

人間の目が色を識別する錐体細胞はたった三種類しかない。1931年、国際照明委員会（CIE）がケンブリッジで会議を開き、生理的知覚を座標系に書き表した。それ以来、色は符号化され、伝送され、まったく同じように複製できるようになった。さらに遡る1877年12月、エジソンが蓄音機に向かって童謡『メリーさんのひつじ』を読み上げ、ハンドルを回すと、人類史上初めて自分の声が再生されるのを聞いた人物となった。

画像出典：愛味覚

100年以上が過ぎ、人間は多くのものを留めておく術を身につけた。ある人が去った後も、アルバムにはその容貌が残り、音声にはその声が残る。

しかし、その人が作った一皿の料理の味は、どうしても留められない。

記憶を頼りに何度も再現してみる。塩はどれくらいか、火加減はどうか。どこかが少し違う気がする。どこが違うのか、誰にもはっきりとは説明できない。

鼻と舌は、人体の中で最も騙されにくい二つの器官である。人間には三百から四百種類の正常に働く嗅覚受容体があり、どんな微弱な匂いでも同時に複数の反応を引き起こす。その組み合わせの次元はほぼ無限に近い。舌先の味わいは、揮発性の匂い、物理的な触感、温度、さらにはそれを口にした瞬間の感情と密接に絡み合っている。

人類がこのシステムを理解する歩みは驚くほど遅かった。2004年、Richard AxelとLinda Buckが匂い受容体と嗅覚システムの組織メカニズムの発見によりノーベル賞を受賞したが、CIEが色を座標に描いてからすでに丸73年が経過していた。さらに19年後の2023年9月、『Science』誌がようやく機械学習によって描かれた「主嗅覚図」を掲載した。その立役者はMonell化学感覚センターと、Google ResearchからスピンオフしたスタートアップOsmoである。

このAIの波の中で、AIはまず見ることを学び、聞くことを学び、文章を書くことや画像を生成することを学び、さらには誰の声質でも本物そっくりに模倣できるようになった。

しかし味覚と嗅覚の扉の前では、対応する機械学習技術はようやく階段に足をかけたばかりだ。

巨大な消費財産業にとって、この感覚の空白には常に非常に高い価格がついてきた。食品飲料業界では、新製品が研究開発の処方から実際の棚に並ぶまで、本質的には実際の消費者が買うかどうか、そしてどのような繊細で言葉にできない感覚のために買うのかに賭けることである。

愛味覚がやっていることは、この極度に非標準的で、これまで完全にデジタル化されたことのない世界において、人間の味覚と嗅覚に真に使える計算モデルとデジタルツインを構築することである。

設計図なき宇宙船

1970年4月、アポロ13号は月へ向かう途中で酸素タンクが爆発した。

3人の宇宙飛行士が地球から30万キロ以上離れた深宇宙に閉じ込められた。彼らを救ったのは、地上のもう一つの宇宙船、正確には実物大のシミュレーターだった。

画像出典：愛味覚

当初指令船パイロットに任命されていたケン・マッティングリーは、打ち上げ72時間前に麻疹感染の疑いで急遽交代させられた。事故発生後、マッティングリーは地上のシミュレーターに潜り込み、真っ暗な中で何度も計算を繰り返し、宇宙船に残されたわずかな電力で眠っている指令船をどう再起動するかを模索した。

3人は最終的に生きて地球に帰還した。

この人類宇宙飛行史上の極限救助は、後にDigital Twin（デジタルツイン）概念の最も初期の原型として広く認められるようになった——もっとも、この言葉が正式にNASAの技術ロードマップに記載されるのは、40年後の2010年を待たなければならなかった。

当時、地上が天上のすべての行き詰まりを先に辿ることができたのは、宇宙船の一本一本の銅線、一つ一つのリレー、一つの物理バルブの背後に、絶対的に正確な工学設計図があったからである。

その後、私たちは孪生を与える推演モデルを手に入れた。例えば航空宇宙の「フライトシミュレーター」、自動車産業の「風洞シミュレーター」である。しかし、航空産業や自動車産業の市場より数倍大きく、人々の毎日の飲食と密接に関わる「食飲市場シミュレーター」は、まだ体系的には出現していない。

動察Beating：まず自己紹介と、愛味覚がやっていることについて教えてください。

Erik：私はErik、愛味覚の創業者です。愛味覚が主に行っていることは、簡単に言えば、人間の味覚・嗅覚およびよりマクロな感覚体験（例：風味が感情を引き起こす、食行動パターン、食記憶など）をデジタル化し、一人ひとり固有の感覚Digital Twinを構築することです。

従来のやり方は、製品を一連の市場調査にかけた後、実際の消費市場に投入し、数千万円規模のプロジェクトコストで「爆品」になる可能性に賭けるというものだ。一方、私たちが行っているのは、新製品の研究開発段階で、このデジタルツインに対象顧客層を代表させ、食品飲料ブランドに代わって仮想環境内で市場の受容度を検証することだ。

動察Beating：人の味覚は常に非標準的で、本人でさえ客観的に描写するのは難しい。一人の感覚を複製するには、根底として一体どのようなデータを収集する必要があるのか？

Erik：核心は三つの次元だ。

第一層は生理的感覚で、基礎味覚、嗅覚経路、そして口腔内の物理化学的触感を含む。

第二層は食物行動学で、これはより心理的メカニズムに偏る。例えば、ある人が新しい風味に直面したとき、試新を好むのか保守的なのか？消費決定を下す際、よりコミュニティに流されやすいのか、それとも極めて個人本位なのか？異なる風味や機能的事象が個人レベルでどのようなトリガーパターンを持つのか？

第三層は記憶だ。食品や飲料は、人の成長の軌跡や食文化の背景と深く結びついている。

これら三層のデータを統合することで、私たちが再現しようとしているのは、消費者が普段言葉で正確に表現するのが難しい高次元の潜在意識レベルの感覚体験だ。これは、このデジタルツインに代わって、この消費者が本当に心のどこに留まっているのかをブランドに伝えてもらうことに相当する。

動察Beating：顧客は皆、大手消費財ブランドだ。彼らが最終的に支払うのは、コンサルティングレポートなのか、それとも専門的なデータセットなのか？

Erik：私たちは基盤となるデータセットの上にツールを構築し、提供するのはボトムアップの即時調査、および異なる製品案の「what-if」推演結果だ。

例えば、研究開発チームが新製品を作りたいとき、初期段階では往々にして非常に曖昧なアイデアしかない。具体的にどんな風味、どんな食感、質構の方向性はどうか、さらにはパッケージやネーミングすらまだ固まっていない。このとき風味トレンドデータや競合データを見ても大きな方向性しか見つからず、具体的な製品に落とし込むことはできない。あるいは直接数グループの人を集めてフォーカスグループを行っても、出てくる結論は往々にして観点的で平板であり、さらに分析によって引き起こされる「理智化防御」に過度に偏ることで、収集データのドリフトが生じる。

私たちが提供するのは、ボトムアップのシミュレーションレポートだ。

従来の市場調査の多くはトップダウンの統計ロジックであり、過去のビッグデータから外挿するため、大きなイノベーションカテゴリーの前ではこの推論には天然の限界がある。真の予測にはボトムアップが必要で、まず個々の消費者のデジタルツイン機構を走らせ、次に何百ものデジタルツインを集めて、ある製品が実際の市場に投入されたときの集団レベルと個人レベルの連鎖反応を完全にシミュレーションする。

最終的に顧客の手に渡るものには二つの形態がある。

第一はツイン対話：顧客はこのデジタルツイン群と直接チャットできる。ある製品アイデアが棚から消費者の口へ、そして口からソーシャルネットワークへと至るまでには、四つの重要なノードがある：露出、購入、試飲、伝播。各ノードで、三つの立場から問いかけることができる。探索的なもの、例えば「このパッケージは棚で最初に誰の目を引くか」；記述的なもの、例えば「25〜35歳の一線都市の女性はこの炭酸感をどう評価するか」；因果的なもの、例えば「甘さを2割下げたら、どの層がリピートしなくなるか」。問いかけると、システムがリアルタイムでインサイトレポートを生成し、誰が好きで誰が好きでないか、そして彼らが好きなものと嫌いなものが、全体として何であり、具体的にどの局所に落ちるかを教えてくれる。

第二はシミュレーター：ツイン対話は「伝播」のステップで止まる。なぜなら伝播は一人の問題ではないからだ。味の観念は常に社会的なものであり、ある人が特定の味を好きになるのは、しばしば先に誰かがそれを食べているからだ。そこで私たちは計算社会学の枠組みの中で、各個人の感覚層と行動層を接続して微調整し、何百ものデジタルツインが仮想コミュニティで互いに影響し合うようにした。シミュレーションは全シーンを走らせることも、四つのサブシーンに分けて個別に走らせることもできる：スーパー小売、オンラインEC、飲食店内、テイクアウトの茶飲料・コーヒー・アイスクリーム店。走らせて出てくるのは、ある製品の真の「爆品伝播の社会的経路」である：誰から始まり、誰を経由し、どのチャネルで加速し、どの層で止まるのか。

動察Beating：多くの消費者は自分の味覚・嗅覚をまったく説明できず、風味を描写する基本的な語彙すら知らない。これらの基盤データは一体どうやって収集しているのか？

Erik：そう、ほとんどの言語で感覚を描写する語彙は400語程度しかない。だから私たちはオンラインプラットフォームaskyumi.comを立ち上げた。これには二つのモードがある。

一つは実験モード：これは20分程度のデジタル評価で、直感反射と深層認知の反応を測り、価値観レベルのアンカーも測る。収集方法は感覚業界と実験心理学でよく使われるツールに由来する。人を低圧でリラックスした環境に置いて評価することで、比較的クリーンな結果が得られる。

もう一つはパブリックモード（非商用）です。人の風味の好みは性格特性と同じように、日常的な言葉で正確に伝えることが極めて難しいため、私たちは「味覚版MBTI」のようなAvatarsを作り、類推フレームワークを用いて一般の人が味覚を記述・交流できるようにしました。現在この面は世界味覚嗅覚機構（WTSA）と提携しており、アジア太平洋地域初の大規模な研究指向の味覚嗅覚データベースを構築しています。

動察Beating：20分のオンラインテストだけでデジタルツインを構築できるのですか？バックテストは行いましたか？忠実度はどの程度まで達しますか？

Erik：行いました。精度は私たちのビジネス全体の最も基盤となる指標です。現在、実在人物によるバックテストの忠実度は約86%で、今後数ヶ月で90%以上に引き上げたいと考えています。

バックテストの仕組みの原則は、同じ人のDigital Twinと本人を比較することです。本人に2週間後、2ヶ月後にそれぞれ再度ブラインドテストを受けてもらい、実際の人間の選択とシステム内のデジタルツインの予測を一致度で比較すると、重複度は約86%です。

これは個人レベルのフィッティングです。集団レベルでは、計算社会学の機関とも協力してより大規模な社会実験を行っており、消費財の世界で実際に起きた事象を直接システムに投入し、数千のデジタルツインが進化させた集団偏向が現実の市場動向とどれだけ近いかを確認しています。

動察Beating：許容誤差が極めて低い消費財の研究開発において、86%という数字は予測結果において説得力がありますか？

Erik：統計学的に見れば、一度に数百、数千のツインを呼び出せば、この粒度は実務上すでに完全に十分です。むしろ、従来のアンケート配布やオフラインの深層インタビューよりも、はるかに多くの有効な情報量を提供できると言えます。また、人の行動や観念には11〜19%の前後の不一致性も存在します。

従来の消費者調査ツールには、本質的に三つの限界があります。

第一の限界は言語です。人間が日常的に風味を描写するために使う語彙は極めて貧弱で、繰り返し使われるのはわずか数百語に過ぎません。記述的な感覚評価の場合、最も致命的なのは同語異義です。華北で言う「香」と西南の人が言う「香」はしばしば全く異なるものを指し、華北は醤香の連想を偏って指し、西南は辛香の連想を偏って指し、東南は鮮香や草本香などを指す場合があります（甘味、辛さも同様です）。低次元の記述的評価は、本質的に高次元の複合化学的知覚を再現することが極めて難しいのです。

第二の課題は状態ドリフトです。感覚体験は静的ではなく、外部環境の刺激や内部の生理的・心理的状態によってリアルタイムに変動します。例えば、空腹時と満腹時では甘味への耐性が全く異なりますし、午前10時と午後9時では苦味への感受性も同じレベルではありません。企業内の官能評価ラボは、多かれ少なかれ現実世界の文脈から乖離するという課題を抱えており、もちろん今日ではここにいるほとんどの飲食企業もその点に気づいています。

第三の課題は理性による干渉です。オフラインインタビューでは、回答者に「買いますか」「好きですか」と直接聞くのが最も好まれますが、感覚的な問題を理性的な判断に翻訳してしまうと、消費者が与える答えと、棚の前で無意識にお金を払う行動は、全く別物になります。

デジタルツインができるのは、まさにこの消費者を具体的な消費文脈に再び置き直し、彼の理性的な説明を聞くのではなく、本能的な反応をシミュレーションすることです。

動察Beating：飲食は極めて感情的な行為です。テスト時に回答者のその場の即時的な感情による干渉をどう排除するのですか？

Erik：業界には state dependent、状態依存という用語があります。被験者が今空腹かどうか、不安かどうかで、データが直接ドリフトしてしまいます。

私たちは設問設計でシーンを分割し、同じ人を異なる文脈や刺激物に置いて対照させ、外部干渉下での意思決定の偏移度と意思決定の時間差を測定しています。この部分はアルゴリズムで標定し、相殺することができます。

現在はアイトラッキング、微表情分析、EEGデータも導入しており、人が選択する際に自分でも意識していないミリ秒レベルの反応を捉えようとしています。

動察Beating：ほとんどの技術ナラティブが計算力と大規模言語モデルに注力しているこのタイミングで、なぜあえて最もマイナーな味覚モデルを選んだのですか？

Erik：味覚・嗅覚はマイナーではないと思います。毎日私たちが体験しているものです。高频で高価値な大衆的盲点に分類できます。ただ、このメカニズムを最初に本当に認識したのは、とても個人的な偶然からでした：

COVIDの期間、私は味覚と嗅覚を完全に失い、前後4〜6か月続きました。その後、神経可塑性の方法論を用いて味覚・嗅覚のリハビリ訓練を行い、最終的に回復しました。それ以来、これら二つの感覚が健康、記憶、well-beingにとってどれほど重要かに気づくようになりました。もし一人ひとりの感覚をモデル化できれば、その人に健康的で美味しい風味設計と栄養価を届けることができます。

動察Beating：味覚を取り戻した後、食べ物の好みに変化はありましたか？

Erik：回復してから、ある種のメタ認知を感じるようになりました。自分が「感じている」ということを、一歩引いて感受できるようになったんです。

これまで味覚や嗅覚はみんな take it for granted で、ほとんど省みることがありませんでした。でも一度つながりが再構築されると、何かを飲み込むたびに、頭の中に非常に鮮明な映像が浮かぶことに気づくんです。

人が食べるという行為は、本質的に時間属性を持つ「ストリーミング」な情報の流れです。脳には予測符号化機構（Predictive coding）があり、ある製品を見ただけでおおよその味を脳内補完します。続いて鼻前嗅覚、そして口に入れて咀嚼し、分子が口腔内で放出され、鼻後嗅覚が戻ってきて、最後に嚥下する。以前は食事はただの食事だと思っていましたが、今はこの一連の経路のあらゆるステップを分解できるとわかります。

この知覚能力は、味覚と嗅覚をトレーニングで取り戻した後、より鮮明に感じられるようになりました。

動察Beating：その後、なぜこの方向で起業しようと決めたのですか？

Erik：私は本当にこのことに情熱を持っていて、さらにこれを推進したいと思っています。

食品飲料は極めて巨大で古い伝統産業です。この領域のデータ、分類法、オントロジーは、まともで汎用的な基盤が市場ではほとんど見つかりません。大手企業は自社開発データを壁の中に厳重に閉じ込め、業界の汎用感覚モデルは完全な空白地帯です。

設計図がないのなら、まず私たちが手を動かしてやろう、一人ひとりの真實な風味の好みを集めることから始めて、古い食品産業の中で価値を提供できるか見てみよう、と思ったんです。

動察Beating：主流のVCがこぞってLLMや身体性知能に注目している年に、この切り口は投資家から天井が低いと疑問視されませんか？

Erik：一見すると、みんな間違いなくニッチだと感じるでしょう。視覚、言語、ロボット、これらは一目で厚みがわかる大きな物語です。

しかし実際の人間の知覚システムを分解すると、視覚と言語が最初に攻略されたのは、まさにそれらが最も記号化されやすく、具象的に抽出しやすいからにほかなりません。

深層記憶や一人の人間の生命体験を本当に支配しているのは、実は脳の底層にある言語化できない感覚なのです。みんなが小さいと感じるのは、毎日私たちの生活の感受性や潜在意識の意思決定に影響を与えているこの層に、ほとんど誰も気づいていないからです。しかし往々にしてこうした属性こそが大衆の盲点と呼ばれ、これから到来するインクリメンタル市場なのです。

動察Beating：このトラックの最も核心的な課題を一言でまとめるとしたら、何でしょうか？

Erik：どうやって本当に消費者の心にリーチするか、です。

消費財業界のマーケティングや研究開発において、根底にある究極の命題は常にこれです。これまでは直感や測定、高コストな試行錯誤に頼って運任せにしてきましたが、もし事前にアルゴリズムで各グループの心のスライスを算出できれば、ブランドは生まれつき消費者の心とつながった製品を作ることができます。

動察Beating：伺う限り、御社の取り組みはもはや味覚の領域に留まらず、消費心理学に関連する多くの要素も含まれていますね。

Erik：確かに限定されません。食品・飲料製品は私たちの強みなので、まずそこから切り込みました。しかし消費財業界全体に目を向ければ、言葉にできない潜在的な嗜好はすべてこの方法論を適用できます。

例えば英語の taste です。狭義の taste は味覚、広義の taste はセンスです。センスが極めて定量化しにくいのは、言語で分解するのが難しいからです。それは高次元の認知空間であり、その外現形式はプレイリストであったり、ファッション業界の某种の審美直感であったりします。

もしデジタルツインを通じて一人の根底にある価値観と信念システムを投影できれば、各具体的なカテゴリーの背後で、その消費者の心がどんな形をしているのかをはっきり見ることができます。

赤緑ボタン

1941年11月のある夜、社会学者 Robert Merton は同僚 Paul Lazarsfeld の家で夕食をとるつもりだっただけでした。

ドアを開けると、Lazarsfeld はコートも脱がせずに、政府が急遽新しい戦時ラジオ番組のテストを行うことになり、それが今夜だと告げました。

二人の夫人は家に置き去りにされ、二人の男は夜風に向かってマンハッタン59丁目の狭い録音スタジオへ向かいました。部屋には聴衆がぎっしり座り、それぞれが粗末な電極ボタンを二つ握り、気に入れば緑を、不快なら赤を押しました。

図源：愛味覚

Merton は暗い隅に一晩中寄りかかっていました。彼は、嗜好を機械的に記録する二つのボタンよりも、ライトが点いた後に聴衆に「なぜ」を層状に問い詰めることのほうが本当に面白いと気づきました。

その後、商業消費の世界を半世紀以上にわたって支配することになる「フォーカスグループ」は、まさにこの台無しになった夕食から生み出されたものだ。

80年以上が経過し、当時の赤と緑のボタンは、アンケート、深層インタビュー、ブラインドテスト報告、そして巨大なコンサルティング業界・リサーチへと進化し、最終的には棚に誰を残し誰を撤去するかを決めるようになった。食べられなかった一食の夕食が、人類無数の食卓を決めるための方法論となったのだ。

テーブルについた者たちはとっくにルールを固めており、古参プレイヤーたちは半世紀以上も座り続けている。

今日、デジタルツインの概念を携えて新たにテーブルについて分け前を得ようとする新参者は、まず数千万の研究開発予算を握る巨人たちに対して二つのことを証明しなければならない。旧来の方法がどこで機能しなくなったのか、そして、このビジネスが一体どれほど大きいのかを。

動察Beating：資本の視点に立つと、味覚データは一体どれほどのビジネスなのか？

Erik：ストックの論理だけで計算すれば、世界の食品飲料市場はおよそ9兆ドル、そのうちアグリフードテック（Agri-food tech）への投資はこれまでに3110億ドルある。生産バリューチェーンにおいて、消費財の巨人たちは予算の0.5%から2.5%を消費者科学と市場インサイトに割いており、これに直接対応するのは400億から2000億ドルのストック市場だ。

しかしこれは最も保守的なストック市場の計算に過ぎない。本当の空間はインクリメンタルにある。

氷山の下にまだデジタル化されていない本当の部分、それは人間の根底にある知覚と感情だ。それは従来の市場調査の少なくとも十倍、あるいは数百倍にもなる全く新しいインクリメンタル市場だ。想像してみてほしい。製品を開発する際に、ある人をより生き生きと子供時代の記憶へと引き戻したり、全く新しい鮮烈さをもたらしたりできるのだ。この領域はまだ十分に探求されていない。これを実現するには、まず一人ひとりを十分に理解する必要がある。

動察Beating：百年コンサルティング会社が林立する消費財の世界で、愛味覚は従来の市場調査の飯の種を奪っているのか、それとも極めて骨の折れる市場教育を行っているのか？

Erik：飯の種を奪うのはストック市場の行為だ。率直に言えば、消費調査自体は極めて成熟した市場であり、大企業たちが何十年も使い続けてきた方法論は間違っていない。我々がやっているのは、より高いプレミアムを持つ測定ツールに置き換えることであり、これまで定量化できなかった次元から、消費者たちのより高次元な主体性を外に顕在化させることだ。

デジタルツイン、言語モデル、そして新しい感覚科学のツールを巨人たちの既存のパイプラインに差し込んだ後、これはゼロサムゲームではなく相互補完であり、ブランド側はこれによって数千万の新製品失敗の確率を下げられ、消費者も棚でより美味しくより健康的な製品に出会えるのだ。

動察Beating：現在のトップ食品飲料企業、あるいは皆さんと協力したことのある企業は、年間およそどのくらいの予算を異なる味のテストに費やしていますか？

Erik：製品の積極性の度合いによります。極めて積極的な越境の新製品の場合、大手企業は通常、総予算の0.5～2%を市場調査に充てます。

小さく速く走る方法やA/Bテストで味を測ることもあり、コストの変動は非常に大きいです。大まかに計算すると、プロジェクト立ち上げ1,000万人民元の製品枠に対して、数十万人民元の予算を風味調査に充てるのは、業界では非常に標準的な価格帯です。

動察Beating：皆さんは現在主にどの市場を対象にしていますか？中国、それとも東南アジア、欧米ですか？どの市場が最も潜在力があると思いますか？

Erik：現在の顧客には中国大陸の企業もあれば、シンガポールやヨーロッパの企業もあります。ただ、食品飲料業界は基本的にグローバルなグループ企業が主導しています。

イテレーションの速度を見ると、中国市場は極度のイノベーションと小さな歩みでの反復という状態を示しています。欧米のイノベーションは往々にして防御的で、ヨーロッパ人はコーヒーはコーヒーの味がすべきで、なぜ中にめちゃくちゃな風味を加えるのかと考えるかもしれません。

しかし中国では、消費者もブランドもヨーロッパほどの風味のアンカーポイントの負担がありません。極端なイノベーションに対する許容度が非常に高く、製品の入れ替わりは週単位にまで及ぶことさえあります。このような速いテンポの速度は、欧米市場ではなかなか見られません。

動察Beating：では、皆さんの現在のデータも中国大陸が中心ですか？

Erik：現在の主要なデータベースは中国とアメリカにあり、ヨーロッパはおそらく3番目に大きな地域です。最初のリリースチャネルが中国だったので、中国はやはり比較的主要な市場です。

動察Beating：商業的な提供において、愛味覚は標準化されたSaaSサブスクリプションを売っていますか、それとも重度のカスタムソリューションですか？

Erik：両方の層があります。

軽い層は従量課金で、顧客は直接APIを呼び出してデジタルツインと対話できます。

重い層は垂直的なカスタマイズです。乳業、ベーカリー、飲料、各細分カテゴリーのプロセスは全く異なり、ある大手企業は泡感にこだわり、ある企業は爆芯感を測り、さらには口腔内の爆珠の触感を専門に測ることもあります。このような案件は単一の感覚指標に対して的を絞ったモデリングが必要で、密着したカスタマイズ提供が必須です。

なぜなら、食品・飲料は一つの業界ではあるものの、そのシーンは非常に多岐にわたるからです。

動察Beating：各消費財カテゴリーの物理的な経路は全く異なります。そうするとデータが重くなりすぎませんか？まさかカテゴリーごとにゼロから垂直モデルを作るのですか？

Erik：表層的な経路や応用シーンは確かに異なりますが、基盤となる神経メカニズムは共通しています。

嗅覚は視床中継を経由しない唯一の感覚で、嗅球は扁桃体と内嗅皮質-海馬回路に直接投射します。そのため、香水、スキンケア、電子タバコ、食品・飲料のいずれであっても、匂いと感情・記憶の結合は他の感覚よりも強く、より早い段階で起こります。

風味知覚において、味覚は基本的な次元をいくつか提供するにすぎず、識別情報の大部分は後鼻腔嗅覚に由来します。鼻をつまむとほとんどの食べ物を区別できなくなります。私たちの判断では、嗅覚と感情のマッピングの中核フレームワークをしっかり構築すれば、分子構造と神経経路によって決まる部分の重みはカテゴリーをまたいで転移できます。カテゴリー固有の部分は主に提示方式（前鼻腔か後鼻腔か）と文化的文脈であり、これらは比較的少量の垂直データでキャリブレーションすれば十分で、カテゴリーごとにゼロからやる必要はありません。

動察Beating：具体的なデータで、御社が顧客のコストをどれだけ削減できるかを直感的に示していただけますか？

Erik：あるピザブランドを例に挙げましょう。彼らが以前英国で行っていた従来のプロセスでは、500人・30次元のオフライン調査を実施するのに、期間は2〜3週間かかり、ハードコストは3〜4千ドルでした。

デジタルツインに切り替えた後、サンプルを4倍の2000個のデジタルツインに拡大し、同じ30問を質問して、全体の実行は約30分でした。最後に実際のオフライン再テストデータと比較したところ、誤差は5%以内でした。

結果は統計的枠組みの中で有効でありながら、相手の前期市場調査リソースをほぼ90%削減しました。

この種の案件の最大の価値は、数千ドルのアンケート費用を節約することではありません。消費財大手が全国規模の新製品を投入する場合、金型製作、包装資材からチャネル展開まで、数千万、場合によっては億単位の実際の資金が消費されます。私たちは彼らに市場成功率の参考を提供することができます。

動察Beating：この対照群で計算すると、この工程だけを見れば、御社は顧客の帳簿上のコストをほぼ90%削減したことになりますか？

Erik：それが私たちの目標です。ただし、顧客の既存のワークフローにもよります。私たちは顧客に真人による試食环节を完全に廃止することを決して勧めません。それは別の評価手段だからです。

このシステムの核心的価値はファネルの最上流にある。手元に100の研究開発方向やアイデアがあるとき、過去は予算の制約で最大10〜50個を選んで小規模テストするしかなく、各品のテストで30人の実在人物を探し、テストが終わる頃には数十万から百万が消えていた。

今では100の方向すべてをシミュレーターに投入して一通り実行し、勝ち目の最も大きい2〜3個を絞り込み、さらに5〜10人の実在人物で最終試食を行うことができる。

実在人物によるテストはもはや網を広く張る盲測ではなく、キャリブレーション用のアンカーとなった。増分市場は、感覚アルゴリズムによって沈黙コストを取り除くことで開拓できる。

動察Beating：味覚データの希少性と障壁はどこにあるのか？収集のハードルが極めて高いのか、それとも巨大企業のデータは金を積んでも買えないのか？

Erik：構造的障壁であり、実は金とはあまり関係ない。構造的な高次元感覚データは大部分がまだ存在していない。画像やテキストはネットから収集できるが、味覚は各人の口と頭の中で起こるもので、何を聞くべきか、どう測定すべきかをまず知らなければ、このデータは生み出せない。

障壁を五つの層に分けて見ると、第一は方法論だ。我々は「風味＝認知」と信じているので、トップダウンの統計ではなく、ボトムアップでメカニズムを測定する。感覚、行動、食物記憶の三層を一緒に測る。巨大企業が持つ販売データやパネルデータは結果データであり、「好きか嫌いか」は教えてくれても「なぜか」には答えられない。ビッグデータは未来を外挿できない。メカニズムを理解して初めて先を予測できる。

第二はIPだ。方法論を尺度、フレームワーク、理論モデルとして蓄積する。例えば、ヒット商品が人々の間でどう拡散するかを説明する感覚伝染理論は、TasteNETの基盤だ。

第三はデータ量と粒度だ。我々は38の国と地域をカバーする11万件以上のデジタルツインサンプルを持つ。しかし粒度がより重要だ。各データは具体的な個人に紐づき、誰が何点をつけたか、なぜか、友人に勧めるかどうかを我々は知っている。

第四は産業界と学界の連携だ。我々は食品飲料および大風味分野のトップ企業に対し、新製品の失敗率が高いという課題に対する高価値なソリューションを提供し、シンガポールA*STAR、コロンビア大学医学部、ケンブリッジ大学心理学部などと方法論および検証基準をもたらしている。

最後に最も重要なのはチームだ。我々は数人の非常に好奇心旺盛で、自分たちのやっていることに情熱を持つ仲間であり、そのため組織構造上、最新の感覚科学、食物行動学、脳科学研究を数週間で検証し、製品にエンジニアリング実装できる。我々が身を置く業界は伝統的でありながら発見が続く業界であり、食物と人に関わる研究で我々が知らないことがあまりにも多い。我々はAIを用いて新たな「人経験測定物」を実際の産業バリューチェーンに持ち込みたいと考えている。

動察Beating：現在のこの分野で、愛味覚はどのような立ち位置にありますか？

Erik：現在の発展状況には非常に自信を持っています。

学術界からのフィードバックは私たちの予想よりも早かったです。先ほどロンドンのFuture Food-Techから戻ってきました。先日、感覚科学のトップ学術会議であるEuroSenseでは、1000件以上の論文投稿から80件以上のテーマ報告が選ばれ、最終的に10件だけがspotlightを獲得しました。愛味覚はそのうちの一つです。少なくとも学界の目には、デジタルツインを使って「仮想社会」を創り出し感覚を測定するというthesisは新規性があり、成立していると映っています。

商業化については、最近も推進に努めています。新技術がB端に受け入れられるには一定の時間周期が必要ですが、私たちは結果志向で、顧客が使用後に具体的にどれだけコストを削減できるか、どのような価値を達成できるかを実際に見てもらい、その後マーケット側の推進を続けたいと考えています。

動察Beating：専有データがますます高価になる周期の中で、アルゴリズムとデータリンクは今後どのようにイテレーションすべきですか？

Erik：まずデータ自体が何であるかを見る必要があります。風味データを分解すると、すべてが極めて高次元の生物学的変数です。人間には約400の機能性嗅覚受容体遺伝子があり、任意の二人の間で約3割の受容体機能が異なり、縦には神経回路、横には唾液や口腔細菌叢といった口腔・耳鼻咽喉の微小環境があります。変数が多すぎて網羅的に列挙することは不可能なので、アンケートや販売データを積み上げて表層をフィッティングする方法では天井が低く、サンプルがどれだけ大きくても既に起きたことを記述しているに過ぎません。

イテレーションの方向は、データリンクをメカニズム層へと押し下げることです。アンケートや評価は知覚プロセスの最後の出力であり、その中間では既に言語や社会的期待によって一度フィルタリングされています。本当に情報量があるのはフィルタリング前の信号です：EEGで神経応答の時間経過を見、顔面筋電図で快楽度の即時反応を見、顔面表情コーディングと眼球運動で注意と感情を見、さらに小規模なfMRIでメカニズム検証を行います。これらのチャネルにはそれぞれ盲点がありますが、同じ刺激セットにアライメントした後、交差する部分こそがモデルが捉えるべき底層構造です。

そしてアルゴリズムのタスクが変わります。もはや一群のラベルから相関関係を見つけることではなく、多チャネル生理信号から分子、受容体から感情、嗜好へのマッピングを学習することです。DREAM嗅覚チャレンジは既に分子構造から匂い知覚を予測することが実行可能であることを証明しています。私たちがやっているのはこのチェーンを後ろへ接続し、感情と意思決定へとつなげることです。メカニズム層の骨格が安定すれば、上層のカテゴリ、シーン、人群はすべてパラメータとなり、毎回ゼロからデータを収集する必要はありません。

これは神経科学、感覚科学、分子化学、機械学習などあまりにも多くの学問領域にまたがっており、一人で全体の体系を習得できる人はいません。だから私たちの立ち位置は、基盤となるアラインメントフレームワークとモデルを構築し、メカニズム研究や高精度計測はトップ機関と共同で行うことです。

動察Beating：技術面で、すでにどのような独自の障壁を形成していますか？次に最も突破したいことは何で、突破後は業務にどのような変化をもたらしますか？

Erik：二つに分けて見ます。半分はプロダクト、半分はデータです。

プロダクト層はプラグアンドプレイを実現することです。私たちは発酵、代替タンパク質、先端食品テクノロジーに取り組む研究開発チームを数多く見てきました。技術は非常に強固ですが、新しい原料が実際の市場に出ると、人々の受容度や好まれ具合がどうなるか分かりません。私たちは、新しい分子や食品テクノロジーのIPが出てきたら、システムが瞬時に消費者心理に最も合致する商業シーンをマッチングできるようにしたいと考えています。

データ層では、私たちが最も注力しているのは深さです。

味覚・嗅覚・触覚の基盤となる生理信号であれ、集団レベルでの社会学的伝播であれ、業界が過去に使ってきたのはそれぞれ分断された従来のツールでした。私たちはアルゴリズムを用いて生物学的変数と消費心理を噛み合わせる必要があります。

これはあまりにも多くの学際的なグレーゾーンにまたがっています。この主体をどう定義し、どう分類するかは、科学界でもまだ完全に尽くされていません。だからこそ私たちはトップの学術機関と結びついて研究を行う必要があるのです。

動察Beating：今後一年間で、どのような種類の顧客と最も協力したいですか？

Erik：私たちはやはり、より多くの食品飲料、香料、化粧品、フレグランスブランドと協力したいと考えています。香りと味覚は私個人にとって最大の情熱であり、おいしいものを作ることは私のライフスタイルでもあります。消費者の側で何らかの価値を生み出せれば、とても嬉しいです。

マドレーヌ

1910年、プルーストはパリのオスマン大通り102番地にある寝室の壁全体をコルクで覆わせ、通りの騒音を遮らせました。

長年にわたり重度の喘息に苦しめられてきたこの病人は、その後十数年にわたり昼夜逆転の生活を送り、コルクの部屋に自らを閉じ込めて『失われた時を求めて』という本を書きました。その本には熱い紅茶に浸したマドレーヌが描かれており、語り手がそれを飲み込んだ瞬間、子供時代の町コンブレーが突然紅茶の中から浮かび上がってきました。

1927年、全集の最後の三巻が出版されたとき、プルーストはすでに埋葬されていた。

画像提供：愛味覚

科学界は後にこの名を借りて、微かな香りと風味によって瞬時に時空を貫き、深層記憶を呼び覚ます神経メカニズムを「プルースト効果」と名付けた。

Erikとの会話がここに至ると、この対話はもはや一つのディールをどう価格設定するかという商業的な算盤から離れ、より秘めやかで、よりデジタル化しにくい事実に触れ始めていた。味覚は決して純粋な物理的知覚ではなく、一人の意識と記憶の最も底層にある入口なのだ。

動察Beating：味覚データという事柄において、地理的风土と人々の嗜好の間には、底層にいったいどのような写像関係が存在するのか？

Erik：簡単に言えば、一方の水土が一方の人を養うということ、その底層は実は人文地理学なのだ。

人間が口にする物理的な分子は実は極めて限られている。動物の脂肪とタンパク質、植物の根、茎、葉、果実、さらに砕いた種子。本当に風味に巨大な差を生み出すのは、工芸、例えば発酵、漬け込み、調理技法であり、これが全過程の中で最も人文的属性が強く、最も面白い部分だ。なぜならそれが一人ひとり、各集団の感覚的アンカーと変動の周長を基礎づけるからだ。

しかし風味は決して静的ではない。

1492年のコロンブス交換以前、イタリアのピザにはトマトがなかった。川渝地区にもずっと昔は唐辛子がなく、それは南米の作物が経済と移民の波とともに徐々に嵌め込まれた結果だ。食習慣の変遷は、本質的には一連の複雑な社会学と経済学の連鎖反応である。

我々は現在、学術機関と手を組み、より秘めやかな課題、感覚の伝染メカニズムに取り組んでいる。

感覚はストレスや不安と同じように、集団で共振する。最も簡単な場面は、食堂で列に並ぶとき、前の人が注文した料理がどの程度あなたの選択を誘導するか？食卓での注文で、あなたは同席者の社会的地位に引っ張られ、彼のtasteに縛られるのか、それとも単に何らかの外形的形態に駆動されるのか？

これらの社会学次元の未解明の謎を、我々はサンドボックス実験で一つ一つ走らせようとしている。

動察Beating：これはまた、なぜ「健康ナラティブ」がアボカドを強引に世界的ヒット作に押し上げられたかを説明する。味は決して舌の生物的反射だけではなく、ポピュラーカルチャーと社会階層によって繰り返し形作られるのだ。

Erik：ええ、そう理解してもらって構いません。

味覚は二つの層に分かれます。狭義では知覚レベル（perception level）であり、単に生物学的受容体が分子に対して起こす物理化学的反応です。広義の味覚は、個人の記憶、社会的アイデンティティ、階層的ラベルの外顕です。

英語では「You are what you eat」と言います。ある人の食卓を見ることは、その人のNetEase Cloud Musicのプレイリストをめくるのと同じように、その人の人格の底色を直接復元できます。

視覚や聴覚と比べて、味覚は最も高次元の身体化された知覚です。なぜなら、外部世界の物理的分子が実際に口腔を貫通し、血液に溶け込み、あなたの身体の一部になることを許さなければならないからです。それは人類の意思決定メカニズムを覗き見るための最も直接的な物理的入口です。

動察Beating：これは学界が以前行った「スタンフォードタウン」に非常に似ていますね。一群のAgentを仮想サンドボックスに放り込んで集団進化を観察する。ただ、あなたたちはそれを実際の消費市場に移しただけですか？

Erik：根底の論理は通じています。

私たちの核心的な仮説は、ある人の風味の好みは、本当にその人だけのものなのか？ということです。

あなたがある味を突然好きになるのは、舌が本当に好きだからなのか、それとも情報フィードの中でみんなが食べているのを見たからなのか？食べ物は決して孤立していません。ある新しいレストランが一つの都市で爆発的に広がるとき、最初に誰が火をつけたのか？誰が種を蒔いているのか？その種を蒔かれた人々はどんな心理構造なのか？

私たちがサンドボックスでシミュレートしているのは、まさにこのソーシャル・フラクチャリング（学名はカスケード伝播）の真実の経路であり、ブランドが新製品をどのパッケージで、どの風味の切り口で、どんなナラティブで発信すれば、現実社会で最大の伝播の波紋を打ち出せるかを事前に推演する手助けをしています。

動察Beating：世界モデルについて、そして現在みんなが認識している世界モデルについてどう思いますか？こうしたモデルは基本的に視覚と空間生成に全賭けしています。もし嗅覚と味覚が欠けていたら、それはまだ完全な世界モデルと言えるのでしょうか？

Erik：前回シンガポールで、私は李飛飛に直接この質問をしました。

いわゆる世界モデルとは、必然的に人間の主観的知覚に基づいて、物理世界に対して展開されるデジタルツインの再構築です。私たちはその中で物理規則を走らせ、ゲームシーンを走らせ、AIに現実を理解させようとしています。

しかし私はその時さらに問いかけました。もし自らを現実世界の再現と称する大規模モデルが、五感のうち味覚、嗅覚、微視的触覚を直接欠いていたら、それは果たして完全な「世界モデル」と言えるのか？と。

李飛飛は当時、この判断を部分的に認めていた。

しかし、哲学的なレベルで揚げ足を取るだけでは意味がない。最も難しいのは、これらの非標準的な化学分子をいかにして本当にデータへと洗い出すかだ。

「世界モデル」と呼ぶかどうかは全く重要ではない。概念だけを振りかざすことは、現実のビジネスの世界では一文の価値もない。最も重要なのは、まず目下の日用消費財産業チェーンの中で、実際の経済的価値を生み出すことだ。

動察Beating：さらに長期的に見て、あなた方がやっていることは食品業界、ひいてはより多くの関連業界の標準になると思いますか？それとも業界内の比較的トップの企業だけが使うものでしょうか？

Erik：もちろん標準になりたいと思っています。なぜなら、私たちは自社の技術とデータに非常に自信があるからです。しかし、業界の標準や基準は、結果で語るものです。私たちは結果を届けたいし、産学連携の協力を通じて、産業汎用の、基盤となるデータとツールの方法論のモデルを作りたいと考えています。

かつて李飛飛が構築したImageNetが、その後のコンピュータビジョン全体のオープンソースの基盤となったように、その背後には超高品質なデータがありました。私たちが現在学術機関と行っていることは、本質的に、この混沌とした業界の中で、風味に属するFlavorNetの一式を構築したいということです。

いわゆるFlavorNetは、揮発性有機化合物（VOCs）だけを持つものではなく、同時にVOCsの分子軌跡データを揃え、それを異なる人々の感覚、感情、記憶のマップに対応させ、大規模なエンドツーエンドのマッピングを行うものです。

高次元の風味知覚から低次元の汎用表現を学習し、さらに下流で様々な垂直サブモデルを開発していく。

このインフラが完成すれば、そこから生まれる応用はピザの味付けだけにとどまらず、個別化栄養、食品の鮮度保持と腐敗予測、さらには農業側での植物病害の早期スクリーニングまで、すべてこの化学感知モデルの延長線上にあります。

動察Beating：食品飲料以外に、どの分野に大きなチャンスがあり、かつあなた方ができると思いますか？

Erik：感情の癒しです。これは私個人が非常に気に入っているシナリオです。

現在の職場人や若者は、一般的に緊張した高圧の常態にあります。食疗、香りによる癒し、いわゆる薬食同源は、本質的に物理的な分子を使って脳の神経伝達物質を動かすものです。

香りと風味が感情に与える介入は極めて強烈ですが、過去最大の痛点は「千人が一面」であり、異なる人が特定の香りや口感に対して持つ敏感度の閾値を測定できるツールがなかったことです。一度粒度を十分に細かい個別化にまで切り込めれば、この市場は単純にスナック菓子を作るよりもはるかに大きくなるでしょう。

動察Beating：先ほど挙げたいくつかの例は、どちらかというとデータ合理的で、理性的な指標のモニタリングと予測に寄っているように感じました。御社はよりこの方向に進みたいのか、それとも大衆文化のような感覚寄りの方向に進みたいのか、どちらでしょうか？

Erik：感情それ自体が機能的なトリガーイベントです。

神経学的には、いわゆる快楽や癒しは本質的に具体的なevent triggerであり、この二つは決して切り離せません。結局のところ、消費行動は最終的にすべて肉体に還元されます。

人間の底线は健康です。健康の上に、私たちは食欲を貪り、快楽を求めます。最もセクシーなビジネスチャンスは永遠に「美味しくて、かつ健康的」です。

もしシステムが両者の間の分子的な交点を計算できれば、スーパーの棚の前で、一人ひとりの具体的な人に対して、その時点の生理状態とライフスタイルに最もマッチする組み合わせを見つけてあげられます。

動察Beating：想像をもう少し遠くに広げてみましょう。愛味覚を最終的にどんな会社にしたいですか？この予測システムが大規模に標準装備となったとき、消費の世界はどう変わるでしょうか？

Erik：長期的には、愛味覚をエンドツーエンドの予測企業にしたいと考えています。つまり、あらゆる高価値な意思決定の前に、「市場シミュレーター」で一度走らせることができるようにしたいのです。

自動車製造には風洞があり、宇宙開発にはフライトシミュレーターがありますが、数千億ドル規模の消費財市場全体において、これまでまともな砂盤ツールはほとんど存在しませんでした。数千万規模の新製品投入予算のそれぞれは、始動前に数百、数千の並行する仮想社会で一度走らせ、勝率が最も高い組み合わせを測定すべきです。

産業にとっては、盲賭のリスクを最低限に抑えることです。一般の人にとっては、棚の上のものが工業的な套路が少なくなり、自分の心智に本当に寄り添ったデザインが増えることです。

もう一歩進めると、私は味覚・嗅覚が視覚や聴覚よりも意識の外顕性を備えた感覚だと確信しています。世界の物質が化学感覚を通じて入り込み、自身の一部を形成することを許さなければならないので、それは本質的に人間が意思決定を行う最前線の信頼プロトコルの入口です。ある人と食べ物の関係を見れば、その人と世界の関係がしばしば見えてきます。

今日、テック業界全体が知能と意識について熱狂的に議論しています。しかし人類は自身の意識を数百年研究してきて、ずっと極めて外顕性の高い測定基準を欠いています。

感覚科学がこれまで蓄積してきた大量のパラダイムは、意識を解読する鍵となるアンカーになる可能性が高いです。私たちは感覚科学、消費財工業、AIを横断し、一人の人間の「食べる」という動作を通じて、人類の意識の深層にある最大の未解の地を逆推論したいと願っています。

動察Beating：つまり味覚はあくまで取っ掛かりに過ぎず、その先には知能と意識に関する壮大な物語がつながっているのですね。

Erik：最初は実はそこまで大きく考えていませんでした。出発点は非常に産業の課題解決志向でした。ただ、やればやるほど分かってきたのは、人間が食べるという行為、その時間性、生理的な有限性、そして外部の物質を胃の中に飲み込む一連のプロセスこそが、意識が最も外顕的で、体験として測定可能な属性であり、最も偽造しにくい心理物理的表象だということです。

商業的にはこれは消費者科学と呼ばれます。しかし汎用知能を深く推し進めようとすれば、まず人間の意識がどう働いているかを理解しなければなりません。意識を理解するには、物理的に測定可能な外顕的主体が必要であり、摂食行動は人間の体験が外顕的で測定可能であるという天然の特徴を備えています。

以前、公式アカウントにこのテーマの総説記事を書きましたので、ぜひ批判と交流を歓迎します。

旨味

1907年、東京帝国大学の化学教授である池田菊苗は、妻が煮た昆布豆腐のスープの中に、酸・甘・苦・塩のいずれにも分類できない味を感じ取った。

池田は数十キロの昆布から繰り返し煮出して抽出し、翌年にはグルタミン酸を分離し、この神秘的な風味を「旨味（うまみ）」と名付けた。1909年には商人の鈴木三郎助を仲間に引き入れ、この精製技術をパッケージ化して白い結晶の缶にし、「味の素」と名付けた。

傲慢な西洋の主流科学界は、まるまる百年近くこの発見を認めることを拒否した。

画像出典：愛味覚

2000年になってようやく、マイアミ大学の神経研究者が人間の舌の上にそれを感知する専用の受容体を明確に特定し、旨味は正式に第五の基本味覚として認定された。

一人の化学者の鋭い舌、一鍋の家庭の熱いスープ、そして誰も踏み込まない領域に賭ける勇気のある商人、こうして百年以上続く巨大なビジネスが幕を開けた。

そして今日に戻る。大企業の戦力もなく、巨大な計算力もない愛味覚の現状は、むしろ極度に軽量化された冒険に近い。フルタイムとパートタイムを合わせてわずか四人半で、巨人が林立する消費財の世界で、味覚に関するもう一つの古いビジネスを動かそうとしている。

動察Beating：現在、具象化して思い描けるものは、ほぼAI大手に奪い尽くされています。例えばOpenAIが先日開いたDevDayでも、また大量の新機能を打ち出し、オフィスや視覚といった非常に具象的な仕事を引き受けました。だから今、皆がまだ比較的抽象的だと感じているものに取り組む方が、かえって空間が大きいのかもしれません。こうした非標準的な業務で人を採用する際、最も希少な資質は何ですか？

Erik：私たちのチームは非常に小さく、4人だけです。そのうち2人は私の共同創業者です。

1人の共同創業者は基盤となるバックエンドとビッグデータを担当し、もう1人の共同創業者は主にプロダクトの形態を担当しています。さらにマーケティングを担当する同僚が1人いて、私は主にアルゴリズムと感覚科学を担当し、複雑な生理的・心理的・行動的変数を、機械学習が処理できる構造化データに翻訳しています。

目下最大のボトルネックは、学際的な複合能力です。

機械学習を理解するエンジニアは掃いて捨てるほどいますが、その大多数は実際の消費産業の意思決定チェーンに足を踏み入れたことがありません。逆に、食品科学や官能評価の分野で最前線に立つベテラン専門家は、機械学習エンジニアリングにおける構造化トレーニングを経験した人がほとんどいません。

両方に精通している人材は極めて希少です。しかし今日のオープンソースツールと基盤モデルは、まさにこうした越境者に、2〜3の学問分野を素早く組み合わせるための踏み台を提供しています。

動察Beating：池田菊苗のそばには、無人地帯で賭けに出る勇気のある鈴木三郎助がいました。愛味覚にとって、最初に賭けた人物は誰ですか？

Erik：偶然かもしれません。私に最初に投資した人は、実は愛味覚ではなく、私がカナダでバンドをやっていた頃に出したポストロックのアルバムに投資したのです。

その人名叫李栄彬、英語名はEraser。自身もアンダーグラウンド・パンクバンドのボーカルを務め、レーベルも立ち上げていました。最近彼は自身のファンドFirst Rule Venturesを立ち上げ、愛味覚は彼が投資した企業の一つです。

彼のファンドのルールは非常に狭く設定されています。AIアプリケーションのみに投資し、最初のラウンドのみに投資し、年に5プロジェクトしか手を出さない。彼は計算したそうです。本当に初期段階で起業家に寄り添いたいなら、週に少なくとも丸1日を相手に費やす必要があり、年に多くても5社しか寄り添えないと。

名前は『ファイト・クラブ』から取られています。彼は投資家とは反抗と従順の両方の状態にあるべきだと考えています。リターンを尊重しつつ、コンセンサスを疑うのです。大きな資金がこぞってインフラストラクチャーに走る中、彼はあえてアプリケーション層に賭け、独自のチャネルを持ち、ニッチ業界で10年以上深耕し、事業を通じて専有データを絶えず蓄積できる企業を高く評価しています。

彼は投資を一種の表現と捉えており、レーベルがバンドと契約するのに少し似ています。契約するのは必ずしもすでに売れているバンドではなく、まさに自分が聴きたいと思うサウンドを出しているバンドです。彼はあなたのストーリーがどれだけ美しく語られるかよりも、あなたが本当に何を信じているかを見ます。風味というものは多くの人にとってアンダーグラウンド音楽のようなもので、ニッチで説明しにくい。彼はあの歌詞のないアルバムを聴き理解し、後に愛味覚も理解したのです。

（李栄彬がなぜ年に5社しか投資しないのか、なぜ味覚データは1億ドル出しても買えないと考えるのかについては、動察Beatingの別のインタビューをご覧ください。）

動察Beating：起業前の学術的背景と仕事の経歴を簡単に紹介していただけますか？

Erik：学部ではトロント大学で物理学と数学を専攻しました。卒業後はBCGとデロイトに入り、3年間デジタルトランスフォーメーションのコンサルティングに携わりました。その後も断続的にいくつかの小さなプロジェクトを手がけ、ワインの販売やパーソナライズされたECプラットフォームなどもやりました。

しかし根っこは筋金入りの食いしん坊です。余暇はすべて食べること飲むこと料理の研究に費やし、それをライフスタイルとしてきました。最終的にこれらの経験が自然に結びつき、愛味覚を立ち上げました。