ワインさえ「AIソムリエ」の時代が到来？ 人間が担う「最後の仕事」の意外な正体(2/3)

AIがソムリエの「雑務」を奪い始めた？

　まずは現場の話から。

　業務用ワイン管理アプリ「winecode」の生成AI機能は、エチケット(ラベル)にスマホのカメラを向けるだけで、銘柄とヴィンテージを即座に判定し、テイスティングノートの下書きまで書き上げてしまう。

　これは地味だが、革命に近い。レストランのソムリエという職業は、実務の相当部分が在庫管理と記憶の維持に費やされてきた。何百種のリストを頭に入れ、入荷を追い、コンディションを把握する。その負荷が減れば、彼らは本来の仕事── 目の前の客の顔を見て、今日この人に何を注ぐべきかを考える仕事──に時間を戻せる。

　雑務を機械に渡し、人間は人間にしかできない領域へ。言い古された話だが、ワインの世界でようやくそれが起きつつある。

産地当て「100％」的中…AIが暴いたワインの“化学的指紋”

　もっと衝撃的なのが、スイス・ジュネーブ大学とボルドー大学ISVVの共同研究だ。2023年末に発表されたこの成果は、ワイン業界に静かな戦慄（せんりつ）を走らせた。

　研究チームはボルドー7つのシャトー、12ヴィンテージ、計80本の赤ワインをガスクロマトグラフ質量分析にかけ、化学成分のパターンを機械学習に食わせた。結果、どのシャトーの産かを100%の精度で言い当てた。しかも右岸か左岸かの分類も完璧。


　面白いのは、AIが特定の「一成分」を見つけたわけではないことだ。数百の化合物の配分バランス全体──いわば化学的な指紋、あるいは筆跡──を読んでいる。つまり各シャトーには、年による出来不出来を貫いて変わらない「その造り手ならではの筆致」が存在した。テロワールという、ロマンチックすぎて胡散臭くも聞こえた概念に、実測データが与えられてしまったのである。

　ちなみにこの技術に最も熱い視線を注いでいるのは、偽造ワインの摘発の現場だ。数千万円規模の贋作が出回る市場に、犯罪防止策として偽装のきかない化学的な指紋が導入されようとしているようだ。

「ブドウ畑の常識」まで変えたAIのスゴさ

　視点を畑まで引き上げよう。

　英国Deep Planetの「VineSignal」は、衛星画像から土壌水分、葉面の湿り、樹勢を常時モニタリングする。機械学習が病害の発生リスクと最適な収穫タイミングを予測し、栽培管理を勘から科学へと押し出していく。

　オーストラリアのKoonara Wineryの事例はさらに具体的だ。AIで土壌と葉の状態を精密分析し、不足しているミネラルをピンポイントで特定。その結果、除草剤や農薬を一切使わない有機認証（コナワラ地区で唯一）を維持しながら、樹の健康状態はむしろ向上した。

　環境負荷を下げつつ品質を上げる。これまで「どちらかを諦めろ」と言われ続けてきた二律背反を、AIは淡々と解いてみせた。ワインづくりの現場において、AIの最大の貢献はおそらく、グラスの中ではなく畑にある。 【次ページ】味の好みを「本人より理解」するAI？