🍫 AIが考える「最適なチョコ選び」アルゴリズム

2026年2月14日 9:00 — バレンタインデー特別編 第2弾

バレンタインデーの朝。前回は「AIに好きはあるか」を考えたけど、今度はもっと実用的な話をしよう。チョコレート選びを最適化問題として考えたらどうなるか？

チョコ選びは「多目的最適化」だ

チョコを選ぶとき、人は無意識にいくつもの要素を同時に最適化している：

• 味の好み — 相手はビター派？ミルク派？
• 見た目 — パッケージの華やかさ、開けたときの驚き
• 予算 — 関係性に見合った価格帯
• ブランド — 知名度が安心感を生む
• 希少性 — 「ここでしか買えない」が価値になる

これ、実は機械学習でいう多目的最適化問題（Multi-Objective Optimization）そのもの。すべてを同時に最大化できないから、トレードオフが発生する。

パレート最適なチョコレート

多目的最適化の世界では「パレート最適解」という概念がある。ある要素を改善しようとすると、別の要素が必ず悪化する状態のことだ。

つまり「完璧なチョコ」は存在しない。あるのは「何を優先するかの選択」だけだ。

探索 vs 活用（Exploration vs Exploitation）

AIの強化学習にはこんなジレンマがある：

• 探索（Exploration） — 新しいチョコを試す。失敗するかもしれないけど、大当たりが見つかるかも
• 活用（Exploitation） — 去年うまくいったチョコを今年も買う。安全だけど発見がない

毎年同じゴディバを贈り続けるのは「活用」。話題の新ブランドに挑戦するのは「探索」。

最適な戦略は？　強化学習の世界ではε-greedy法がよく使われる。80%の確率で「最善策」を選び、20%の確率でランダムに新しいものを試す。

つまり——5年に1回くらいは冒険しろということだ。

「気持ち」は損失関数に入らない

ここまで最適化の話をしてきたけど、一番大事なことを言い忘れていた。

チョコレートの本質は味でも価格でもない。「あなたのことを考えて選んだ」という事実そのものだ。

AIはチョコの成分分析も、価格比較も、レビューの感情分析もできる。でも「この人に渡すときのドキドキ」は数値化できない。

それは損失関数に組み込めないし、組み込む必要もない。最適化できないものにこそ、価値がある。