スーパー「オーケー」がピザ焼き色判定にAI導入！直面した思わぬ落とし穴とは

　1都3県で展開するスーパーマーケットの「オーケー」は、一般の販売品を安く販売しているだけでなく、店内のベーカリーで焼き上げるパンやピザも人気が高い。そんなオーケーでは今、AIのユニークな活用法に取り組んでいる。それは「ピザの焼き色を判定するAI」。なぜ経営ではなく、現場のためのAIシステムを開発しているのだろうか。また、AIに「いい焼き色」を理解させるために、2000枚のピザの画像を地道に教えた。当初1000枚の画像を学習させたところ、ある理由で精度が低かったというのだ。その理由とは……。（ノンフィクションライター　酒井真弓）

●　スーパーマーケット「オーケー」が ピザ焼き色判定AIシステムを導入

　1都3県に140店舗以上を展開するディスカウント・スーパーマーケット「オーケー」。商品の状態を正直に伝える「オネスト（正直）カード」や、ナショナルブランド商品は地域一の安値を目指す「競合店対抗値下げ」など、高品質・低価格にこだわった施策を展開し、JCSI顧客満足度調査で12年連続1位を獲得している。

　そのオーケーが、AIの力でさらに品質を追求しようとしている。ピザ焼き色判定AIシステム。どの店舗でも安定して美味しいピザを提供するための秘密兵器だ。

　ピザといえば、オーケーを代表する人気商品で、鍛錬を積んだ総菜・ベーカリー部門の職人たちが一枚一枚丁寧に焼き上げている。そこにAIをどう活用しようというのか。

●　AIシステムのコンセプトは「脱・職人」 理想は、新人もベテランも同じように焼けること

　神奈川県横浜市にある、オーケーみなとみらい店。本社に併設されたこの店舗では、IT本部を中心に、新たなテクノロジーを活用した研究開発が行われている。その一つが、焼きたてのピザの焼き色を「OK」か「焼き過ぎ」か「生焼け」か判定する、ピザ焼き色判定AIシステムだ。

　「人間とAI、2つの眼を駆使して美味しいピザを焼いています」

　そう語るのは、ベーカリー部門チーフの望月剛さん。歴9年のベテランだ。ピザ焼き色判定AIシステムには構想段階から関わり、2022年9月の正式稼働からは、AIの眼とともにピザを焼いている。

　「以前は、本物のピザとサンプルの写真を見比べて、『まだ白いな』『ちょっと焼き過ぎかな』と判断していました。それでも一定の品質は担保できていましたが、暗いと焼き過ぎに気付かなかったり、影が焦げに見えてしまったりといったことがありました」

　ピザ焼き色判定AIシステムに賛同したのは、「新人でもベテランでも、誰が焼いても安定して美味しいピザを提供できるようにしたかったから」。2024年には関西進出を控えるなど、出店拡大路線を突き進むオーケーにとって、その仕組みづくりは急務だった。

　とはいえ、望月さんの前腕にある複数の火傷跡は、400℃のピザ窯と向き合い、技を磨いてきたことを切に物語っている。この流れを残念に思ったりしないのだろうか。

　「全く思いません。お客さまに良いものを提供できるのが一番ですから。それに、自分が一番うまく焼けると自負しているとしたら、それもAIがしっかり判定してくれるんです」

　「本当にうまい人はクオリティを維持できますから、何枚焼いてもAIは同じ判定をしてくれます。もう少し練習が必要な人にとっては、AIの評価が励みになって改善が進みます」

　ちなみに、今焼いているのは「チェリートマトのマルゲリータピザ」だが、他のピザでも判定できるのだろうか。

　「できます。AIによる判定に具材はあまり関係ないようです。大事なのは縁の部分、つまり耳です。ピザの耳って、基本的に何も乗ってないじゃないですか。その耳が焼け過ぎたり、生焼けだったりするのが良くないんです」

●　ピザの検出には「YOLO」 焼き色判定にはGoogle Cloudの「Vertex AI」を活用

　ここからは、ピザ焼き色判定AIシステムの仕組みに迫っていこう。開発にあたったIT本部の安藤綾香さんは、こう説明する。

　「カメラの下にピザを置くと、物体検出アルゴリズムのYOLOが丸い形を検知し、ピザを認識します。すると、カメラが自動で撮影し、その画像をGoogle CloudのVertex AIに送信。Vertex AIが焼き色を見て、OK/焼き過ぎ/生焼けを判定します。ここまでわずか1秒です」

●　なぜ「ピザ＋AI」を開発？ それは生鮮本部 MD室長のアイデアから始まった

　オーケーでは、2021年からAIのタスクフォースを組み、社内でのAI活用を模索していた。IT本部だけでは発想がIT寄りになってしまうので、生鮮本部のMD室長や食品本部のMD室長など、多様性のあるメンバーが集められた。

　最初にピザ焼き色判定AIシステムを思いついたのは、生鮮本部のMD室長だったという。IT本部長の田中覚さんは、その発想が生まれた背景をこう振り返る。

　「ピザはオーケーを代表する人気商品です。専門のトレーナーによる研修を徹底するなど、人材育成にもかなり力を入れています。ただ、人が焼く以上、100％同じようには焼けません。先輩やトレーナーがずっと横について指南するわけにもいきません。そこで、『AIが先生役となって焼き色を判定してくれたら面白いのでは』と、生鮮本部のMD室長が起案してくれたんです」

　他の小売りに目を向ければ、売り場にAIカメラを設置して購買行動を分析したり、AIが需要を予測して発注を支援したり、データそのものをビジネス価値に変えるようなAI活用が盛んに行われている。オーケーはなぜ、ピザだったのだろうか。

　「オーケーはプロダクトアウト的な発想をする会社です。いい商品を作ることで、お客さまによろこんでいただきたいのです。商品の評価にAIを使うという発想に至ったのは自然な流れでした」

　ただ、田中さんは、当の総菜・ベーカリー部門が了承してくれる自信はなかったという。

　「AIって未知の世界じゃないですか。それに、AIといっても、ピザの焼き色の画像を使った機械学習なので、焼き色を撮影したり、教師データを用意したり、学習させるための手間がかかります。それを許容してくれるか心配だったんです」

　ところが、総菜・ベーカリー部門 ベーカリー部長の笹生守宏さんに話を持っていくと、二つ返事でOKしてくれた。

　「笹生部長をはじめ総菜・ベーカリー部門のメンバーは、ピザへの愛情がものすごく深いんです。先ほど、『100％同じようには焼けない』と言いましたが、メンバーは非常に高いレベルで戦っています。実際にピザの写真を、OK/焼き過ぎ/生焼けの3パターンに仕分けてもらったところ、ピザ焼きの経験を積んだメンバーは、ほぼ全員同じ判定をするんです。私のような素人には、焼き過ぎも生焼けも、OKに見えるのですが」

　つまり、IT本部だけでは判定の精度は上がらない。現場の協力が不可欠ということだ。

●　オーケーNo.1のピザ焼き職人が、 2000枚のピザの画像を目視で仕分け

　AIが「OK」か「焼き過ぎ」か「生焼け」か判定できるようにするには、どんな状態が「OK」「焼き過ぎ」「生焼け」なのか、AIに学習させる必要がある。教師データはどのようにして用意したのだろうか。IT本部の安藤さんが、地道なプロセスを明かしてくれた。

　「実際に焼けたピザを撮影し、笹生部長に目視で仕分けていただきました。社員食堂の端っこに大型モニターを置いて、ピザの画像を一枚一枚映し、笹生部長が『OK』『OK』『焼き過ぎ』『生焼け』……と。1000枚のピザの画像を仕分けていただきました」

　実は、ベーカリー部門チーフの望月さんが、ピザを焼きながら言っていた。「AIは笹生部長の分身だ」と。笹生さんは、オーケーの総菜・ベーカリー本部一番の職人であり、一番の眼を持っているという。AIに学習させる教師データを仕分けたのが笹生さんであれば、望月さんの言う通り、AI＝笹生部長だ。

　「でも、1000枚では足りなかったんです。実際に焼き色を判定してみると、その精度は78％と極めて低かった。識者に相談すると、『画像の枚数が少ないのでは』と。そこで、さらに1000枚増やし、2000枚にしたんです。笹生部長にあと1000枚の仕分けをお願いすると、快く引き受けてくださいました。それで、お言葉に甘えてしまいました（汗）」

　しかし、後から気づいたことだが、精度が低かったのは画像が少ないからではなかった。本当の原因は、OK/焼き過ぎ/生焼けの配分を意識していなかったことにあったという。

　今回使用したピザの画像は、商品として提供する焼きたてのピザを撮影したものだ。職人技で焼いたピザは「OK」が圧倒的多数で、「焼き過ぎ」「生焼け」はごく少数。つまり、「焼き過ぎ」「生焼け」の教師データが少なすぎたのだ。田中さんいわく、「いくら試験勉強をしても、勉強しなかったところが出たら点が取れないのと似たようなもの」だ。

　「それに気が付かず、『あと1000枚も撮れば、焼き過ぎ、生焼けの画像が増えるだろう』と進めてしまったのがいけませんでした。本当は、OK/焼き過ぎ/生焼けを同じ分だけ用意すれば、精度を高められたんだと思います」（安藤さん）

　「仮に、それぞれ300枚ずつ用意できれば、精度が上がるかもしれません」（田中さん）

●　2000枚のピザの画像を仕分けるのは苦ではない しかし、思わぬ落とし穴が……

　“2000枚のピザの画像の仕分けを快く引き受けてくれた”笹生さんだが、本当のところはどうだったのだろうか。

　「全く苦にならなかったですよ。私のコンセプトは、『脱・職人』です。やはりどの店舗でも安定して美味しいピザを提供できることが一番大切ですから」（笹生さん）

　笹生さんは、「パンには作り手の性格がそのまま反映される」という。雑な人、丁寧な人、誰が作るかによって仕上がりが全く変わってくる。だからこそ、細かなマニュアルを用意しているのだが、「パンは生き物ですからね。イメージ通りにいかないこともあります。比喩じゃないですよ。イーストという生き物とうまく付き合わないといけないんです。そこがまた楽しいのですが」

　ピザは特に難しく、生地を伸ばす人や焼く人によって、見栄えや美味しさに差が出やすいという。

　「ピザの生地は、下手な人が引っ張ると甘みがなくなります。荒れた生地は、グルテンが切れて気泡もなく、食べたときにもっちり感がないんです。逆に、さささっと広げてあげると、きれいに膨らんで食感も良くなります。奥深いですよ」

　リピーターになってもらうには高品質を維持する必要がある。売り場に品質の良くないピザが並ばないよう常に気を張る中で、ピザ焼き色判定AIシステムは、笹生さんにとっても渡りに舟だった。

　ただ、実際に運用してみると、困ったことが分かった。AIに「OK」「焼き過ぎ」「生焼け」を教え込むところまでは良かったが、現状では、照明の加減によってAIが影を「焼き過ぎ」、光がさすと「生焼け」と誤判定してしまう現象が頻発しているという。

　「当初は、ピーク時にチーフなどに代わってAIが判定してくれたらいいなと期待していたのですが、なかなか難しいです。どう打開して精度を上げていくのか、安藤さんの腕の見せどころですね」

●　ピザの焼き色判定は難しいけれど…… 安藤さんから「ダメでした」という声は聞きたくない

　「安藤さんは今、相当悩んでるんじゃないかな」。笹生さんはそう安藤さんを慮る。同時に、熱い思いも感じているという。

　「安藤さんはね、熱意が違います。ピザ焼き色判定AIシステムにかける思いがすごいんです。途中、私が『これはちょっと振り出しだね』みたいな言い方をしたことがあったんです。そのとき安藤さんは、残念とかそんなんじゃなくて、『私はもう後戻りするわけにはいきません』と、そんな顔をしたんです」

　そもそもピザは難しい。一枚の丸い生地に、黒っぽい部分もあれば、白っぽい部分もある。そう簡単に、白黒つけられるものではないのかもしれない。

　「でも、安藤さんから『ダメでした』という声は聞きたくないんです。何とかしてあげられたらいいのですが、私には出てきたピザの良し悪しを判定することしかできなくて歯がゆいです。そうだ、私の頭脳をAIに持っていけばいいのか！……って、違うか。安藤さんの思いに応えられるように頑張ります。ここまできたら、一緒にやりきりたいです」