AI生成の食料画像が実物を超えて人気：消費者の意外な嗜好が研究で判明

2024年グローバル栄養・水分補給週間の開催に伴い、研究者たちは興味深い発見を発表しました。消費者は、特に画像がAI生成であることに気づいていない場合、実物の食料画像よりもAI生成の食料画像を好む傾向があることがわかりました。『Food Quality and Preference』誌に掲載された新しい研究結果は、AI生成の食料ビジュアルが、対称性、形状、光沢、全体的な照明や色彩といった主要な特徴を活用することで、描かれた食料の魅力を高めるのに優れていることを示唆しています。

ナポリ・フェデリーコ二世大学のGiovanbattista Califano氏は、位置のわずかな調整でもAI生成の食料画像の魅力向上に寄与し得ると説明しました。「人間は、物体が自分の方を向いていると脅威として解釈し、違和感を覚える傾向があります。たとえそれが食料であっても同様です。ニンジンの束やケーキの一片など、視聴者の方を向いているアイテムが写った食料写真を再現するよう指示されると、AIは食料が視聴者を直接向かないように配置することがよくあります。これはさらなる研究が必要ですが、このアプローチが描かれた食料の知覚される魅力を高める可能性があります。」

嗜好調査

研究では、297人の参加者に「全く食欲をそそられない」から「非常に食欲をそそられる」までのスケールで、実物またはAI生成の食料画像を評価してもらいました。画像には、自然食品、加工食品、超加工食品の範囲が描かれていました。各画像が写真撮影かAI生成のどちらで作成されたかを知らされた場合、参加者は実物とAI生成のバージョンを同様に魅力的と評価する傾向がありました。しかし、画像の作成プロセスを知らなかった場合、AI生成のバージョンは実物の食料画像よりも著しく食欲をそそられると一貫して評価されました。

オックスフォード大学のCharles Spence教授（研究のスーパーバイザーかつ共著者）は、消費者の『視覚的渇望』を悪化させることに関連する潜在的なリスクについて指摘しました。「AI生成のビジュアルは、食料写真の撮影コストを削減することでマーケターや業界にコスト削減の機会を提供する可能性がありますが、これらの発見は、消費者の『視覚的渇望』を悪化させることに関連する潜在的なリスクを浮き彫りにしています。『視覚的渇望』とは、食料の画像を見ることで食欲や渇望が引き起こされる現象です。これは、不健康な食事行動に影響を与えたり、消費者の間で食料に対する非現実的な期待を育んだりする可能性があります。」

さらに、研究者たちは、AI生成の画像は特にその豊富さにおいて、オリジナルと比較してよりエネルギー密度の高い食品を描く傾向があることも発見しました。例えば、AIは画像の中のフライドポテトの数を増やしたり、デザートにホイップクリームの量を追加したりすることがあります。人間がエネルギー密度の高い食品により注意を払うよう進化的に駆り立てられていることを考慮すると、このような理想化された食料画像の広範な拡散が、刺激誘発的な不健康な食品の摂取を促進する可能性があり、懸念されています。

持続可能性の課題

『見た目が悪い』果物や野菜の促進を含む、より持続可能な消費パターンへの世界的な動きの中で、AI強化型食料画像の継続的な生産が、自然食品がどのように見えるべきかという非現実的な基準へ消費者を誘導し、持続可能性への取り組みを害する可能性があるという懸念があります。

AI生成の食料ビジュアルはマーケターや業界にコスト削減の機会を提供する可能性がありますが、研究者たちは、これらの画像の魅力を活用し、潜在的なリスクを軽減するバランスを取ることの重要性を強調しています。Spence教授が指摘したように、「これらの発見は、消費者の『視覚的渇望』を悪化させることに関連する潜在的なリスクを浮き彫りにしています。『視覚的渇望』とは、食料の画像を見ることで食欲や渇望が引き起こされる現象です。これは、不健康な食事行動に影響を与えたり、消費者の間で食料に対する非現実的な期待を育んだりする可能性があります。」

今後、ステークホルダーは、AI生成の食料画像が消費者の行動、公衆衛生、および持続可能性への取り組みに与える影響を考慮することが重要です。これらの懸念に積極的に取り組むことで、業界はAI生成ビジュアルの力を活用しつつ、消費者の福祉と環境意識を優先する責任あるかつ倫理的な実践を促進することができます。