投稿者 global-ai-media 
米国NPRにて、人気フードブログ『Inspired Taste』のアダム・ギャラガー氏が「AIによるレシピ生成の危険性」について警鐘を鳴らしました。インターネット上に溢れかえる低品質なAI生成コンテンツ、通称「AI Slop（AIが吐き出す粗悪品）」の問題は、料理の世界に限らず、AI活用を進めるすべての日本企業にとって、品質管理とブランド毀損のリスクを再考させる重要な示唆を含んでいます。
もっともらしいが「美味しくない」：AI生成コンテンツの本質的課題
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、確率的に「もっともらしい」文章を生成することに長けています。しかし、NPRのインタビューでアダム・ギャラガー氏が指摘するように、料理のレシピのような「物理的な結果」や「化学反応」を伴う領域において、LLMの確率論は必ずしも通用しません。
AIは「砂糖と塩の違い」を意味として理解しているわけではなく、文脈上の単語のつながりを計算しているに過ぎません。その結果、分量が適当であったり、手順が物理的に矛盾していたりするにもかかわらず、一見するとプロが書いたように見えるレシピが生成されてしまいます。これをユーザーが試した場合、単に「美味しくない」だけで済めば良いですが、最悪の場合、食品安全上のリスクや事故につながる可能性すらあります。
「AI Slop」問題と企業の信頼性
英語圏では最近、AIによって大量生産された低品質なコンテンツを指して「AI Slop（スロップ：家畜の餌、残飯）」と呼ぶスラングが定着しつつあります。SEO目的やコンテンツ量産のために、人間の検証を経ずにAI生成物をWeb上に垂れ流す行為が、情報の検索性や信頼性を著しく低下させているのです。
日本企業においても、オウンドメディアの記事作成や、社内ナレッジベースの構築、あるいはカスタマーサポートの自動応答に生成AIを導入する動きが加速しています。しかし、ここで「AI Slop」を生み出してしまうリスクを軽視してはいけません。不正確なマニュアル、誤解を招く商品説明、配慮に欠けた顧客対応などがAIによって自動生成され、そのまま世に出れば、長年培ってきた企業の信頼（ブランドエクイティ）は一瞬で毀損されます。特に品質に厳しい日本の商習慣において、そのダメージは計り知れません。
Human-in-the-loop（人間による介在）の再評価
この問題への解は、AIの利用を止めることではありません。重要なのは、AIを「完成品の製造機」ではなく「下書きの作成支援ツール」として位置づけ、必ず人間が介在するプロセス（Human-in-the-loop）を設計することです。
ギャラガー氏のような専門家の価値は、実際にキッチンに立ち、試行錯誤し、味覚というセンサーで検証を行う点にあります。企業におけるAI活用も同様です。AIが出力したものに対し、専門知識を持つ社員がファクトチェックを行い、コンプライアンスや倫理的観点から監修を行うプロセスが不可欠です。AIは「量」と「速度」を提供しますが、「質」と「責任」を担保するのは依然として人間の役割です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「AIレシピ」の事例から、日本企業の実務担当者が押さえておくべきポイントは以下の通りです。
- 検証プロセスの義務化：プロダクトや外部向けコンテンツに生成AIを利用する場合、専門家によるレビュー工程（QA）を業務フローに組み込むこと。特に「物理的な安全性」や「法的な正確性」が求められる領域では、AI任せにしないことが鉄則です。
- 透明性の確保：AIが生成したコンテンツである場合は、その旨を明示する、あるいは免責事項を設けるなどの対応が必要です。ユーザーの期待値を適切にコントロールすることが、トラブル回避につながります。
- 「真正性」の価値向上：AIによるコンテンツが溢れる時代だからこそ、人間が汗をかいて検証した一次情報や、実体験に基づくストーリー（真正性）の価値が相対的に高まります。AIによる効率化で浮いたリソースを、人間にしかできない「付加価値の創造」に振り向ける経営判断が求められます。