AI でメニュー説明を書く:仕組みは?

2 年前、40 品のメニュー説明を書くのに 2 日かかりました。今では AI メニュー説明ジェネレーターが 5-10 秒で 1 品あたり二言語のアレルゲン注記付き文を生成します。仕組みを見てみましょう。

LLM とは

大規模言語モデル(GPT、Claude、LLaMA)はインターネット規模のテキストで訓練された統計エンジンです。プロンプトに対し、最も可能性の高い次の単語を予測します。レシピやレビューを「読んできた」ため、食の言葉が自然です。

名前と材料を与えれば食欲をそそる文を書きます。質は コンテキストの質次第です。

良いプロンプト

「ラビオリの説明を書いて」は弱すぎ。三要素:

• コンテキスト:「現代イタリアン・トラットリア」
• データ:名前、材料、量、アレルゲン、調理法
• スタイル:「2 文、感覚的、アレルゲン明示」

出力:「手折りラビオリ、リコッタとレモンの皮、セージブラウンバターとグラナ — 小麦と乳製品を含みます。」

与えるべきフィールド

• 名称とカテゴリー
• 主材料 3-5 点
• 調理法
• 分量
• 既知アレルゲン
• ヴィーガン/ベジ/グルテンフリーのタグ

thMenu は管理画面のこれらフィールドを読み、Cloudflare AI 経由で LLaMA 3.1 8B に送ります。2 秒で二言語の文がエディタに戻ります。Pro プラン込み。

正確性と監督

LLM はハルシネーションします — 材料を捏造、グルテンフリーを誤表示。必ず 人間レビューを。良いプラットフォームは「AI 生成」バッジを付けます。

アレルゲン:保存時に EU-14 リストと照合。

採算

40 品手作業:8-12 時間。AI+レビュー:30-45 分。3000 円/時換算で 25,000-35,000 円節約。更新ごとに繰り返し。

懐疑的?午後 1 回試せば、ワークフローが変わります。

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