湯剥きに失敗したトマトの行方はいかに

From:山極綾子

これ美味しそう！

今度食べたいなあ。

材料も全部家にある！これはぜひ試さなくっちゃ…。

最近、お料理が当社比ちょっと好きになり、いろいろな料理に手を伸ばす様になりました。

そのため、時折息抜きにレシピサイトを眺めることが多いのですが、そこで見つけたお料理が一つ。

「トマトの白出汁漬け」

https://cookpad.com/recipe/3908082

（クックパッドの、そこそこのヘビーユーザであったりします。笑）

レシピを見てみると、何やら初めにトマトを熱湯へ。

そして皮とヘタを取り、出汁に漬ける。

うんうん。これなら失敗しなさそう。

…と思ったのもつかの間。

トマト湯剥きのやり方を知らなかったことに気づいてしまいました。

そして悲しいことに、それに気づいたのはすでにトマトをゆでてしまった後。

慌てて別のレシピサイトを見ますが、時すでに遅し。

本来は熱湯につける前にヘタを取って、切れ込みを入れておかなければならなかったようなのです。

果たしてお湯から上がったトマトは、

ゆるくなりすぎてヘタをきれいに取ることができませんでした。

取ろうとすればするほど、トマトはぐじゅぐじゅに。

もう、出汁に漬けるどころの騒ぎではありません。

もういいや！

と、そのまま美味しく固ゆでトマトをいただきました。

ちょうどいいおやつです。もったいなくなどありません。

それはさておき、私はクックパッドの月額会員になっているのですが、

こういった「会員」の行動予測が出来たら、ビジネスとしてはとても役に立ちますよね。

そのための研究も、もちろんたくさんあります。

例えばディープラーニングを使ってみたり。

顧客の行動をグルーピングしてみたり。

色々な手法があります。

ですがその中でよく出てくる結論として

「古くから使われている指標、やっぱり良いらしい」ということがあります。

具体的には基本的な手法であるRFM分析の3つの指標、

Recency（最近いつ使ったか）、Frequency（どのくらいの頻度で使ったか）、

Monetary（いくらお金を使ったか）の影響がとても大きい、

ということがいろいろな手法を使っていくうちにわかったりします。

こういった事例こそ、自分が取り組む分野の基本的な情報を蔑ろにしてはいけない

ことの証拠の様な気がします。

山極綾子

P.S.

どうやって大事な指標を判断するか？ということを考えると、その方法もいくつもあります。

例えばその指標が変化した時に、どの程度結果が変わるか？ということを見たりしますし、

AIの意思決定にどの程度影響を与えるか？という観点から見たりします。

AIと人間の対話を進めるための研究もたくさん為されているようです。

P.P.S.

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