AI時代のソムリエに必要なものは化け物級のコミュ力

先日、Meta社が新たに発売したRay-Ban Meta AIグラス Gen2を購入した。昔からウェアラブルデバイスはあまり好きではなく、時計やアクセサリーを含め何かを身につけたがらないのだが、ついにSFの世界が来たかと魔が差してしまった。

ほとんど具体的な機能をチェックせずに買ってしまったので、届いてから「で、君は何ができるの？」という令和一発レッド退場のパワハラぶりで、実際調べてみると、骨伝導で音楽を聴けます、Meta AIに質問ができます、AIグラスで写真や動画が撮れますといった、控えめに言ってワンちゃんもお召し上がりになられない機能のオンパレード。もっとグラス上にGoogle Mapが投射されたり、人物を識別して「3年前のワイン会でこのオッサンに会っています」と教えてくれたりする感じを期待していただけに、その落胆ぶりたるや。

しかもモーションの基幹となるMeta AIの精度が悪く、指示しても正確に聞き取れなかったりタイムラグがあったりする。「Hey Meta、今日の天気教えて」と聞くと華麗に無視されるか、もっと大きな声で「Hey Meta！今日の天気教えて！」と聞くと「ピローン」というメロディがなった後、無視される。そのうえ、このMetaの音声や音楽は周囲の人に微妙に聞こえるので、家でも外でも辱めを受けることになる。

さて、何でこんな話をしているかと言えば、AIである。「〇〇業界のAI」という記事が世に多く出回っているように、AIがあらゆる産業に変革を起こし始めている。ことワイン業界も例外ではなく、「ブラインドテイスティングとAI」の文脈でも、ほとんど人の能力を超え始めているようだ。これを受けて近い将来ソムリエの働き方も変わっていくだろうということで、具体的な事例を調べつつ検討してみる。

事例①：ジュネーブ大学、シャトー特定100%

2024年、ジュネーブ大学のAlexandre PougetらがCommunications Chemistryに論文を発表。ボルドーの7シャトー、1990〜2007年の計80本を質量分析にかけ、その化学プロファイルを機械学習で処理したところ、シャトー(生産者)の特定精度は80本中80本で100%だった。ヴィンテージの特定は50%に落ちるのだが、生産者をビタ当てできている。

事例②：Deep Red、産地と品種をほぼ特定

フランスのM&Wine社が開発した「Deep Red」というAIは、ワインの鉱物組成を35,000件のデータベースと照合して産地と品種を特定する。このDeep Redが11人の経験豊富なソムリエと12本のワインでブラインド対決をした。
生産国の特定は12本中12本。産地・品種の特定は12本中10本。ただしAIが間違えた2本はジュラのプールサール等のマイナー品種で、データベース内の参照データが不足していたそうだ。つまりこれは学習させれば解消される。

事例③：データをもとに「人間の知覚」を予測

2023年、デンマーク工科大学（DTU）やCaltechなどの研究チームは、数十万件規模のワインレビューを学習したAIモデルを開発した。研究では、約35万銘柄・82万件超のレビューに加え、人間による実際のテイスティングデータも組み合わせ、「人がそのワインをどのように知覚するか」を予測するモデルを構築。「このワインはエレガントだ」といった人間側の感覚表現との対応関係も捉え始めているとのこと。今まで人間が感覚的に処理していた部分を、数値としてプロファイルできることになる。

事例④：ワインに光を照射することで解析

分光分析や質量分析を用いて、数秒でワインの産地候補を推定する試みもある。ワインに光を照射し、その吸収スペクトルを取得したうえで、機械学習モデルが化学的特徴を解析する仕組みだ。2025年の研究では、UV-Vis（紫外可視）分光法と機械学習を組み合わせることで、ワインの産地分類精度が90%以上という結果が報告されている。

上記からも、少なくともグラスから読み解く力に関しては、現時点ではAIの方が圧倒的に優れていることがわかる。

ソムリエの働き方はこう変わるのではないか

ここまでワインを正確に特定できる、ワインの知識も申し分ないとなると、ソムリエの働き方も当然変わっていくだろう。

ソムリエといえば、飲食店でお客にワインをサーブする職種だが、すでにAIに聞けばワインの知識は教えてくれるようになった。当然まだまだハルシネーション(AIの知ったかぶり)はあるが、一般客もそこまで情報の正確性を求めているわけではないので、ほとんど問題にはならない。

たとえばレストランで、メニューやボトルにQRコードを貼り、客がそれをスキャンし、客のスマホ画面で専用チャット画面が開く。そこには、その店のワインリストを学習したAIが待機していて、「このワインはどんな味か」「今注文している料理に合うか」「予算1万円ならどれがおすすめか」といった質問に即座に回答するようになるはずだ。

さらにAIは、その店の在庫状況や利益率、さらには客の過去の注文履歴まで踏まえた提案ができるようになるので、知識量、処理速度、一貫性という点では、人間のソムリエがAIに勝つことは難しい。むしろ勝つことは考えず、要所要所でAIを使い倒しつつ、ソムリエは客とのコミュニケーションにフォーカスした方が合理的だろう。

パーソナルトレーニングジムを経営している友人がいるが、彼が言うには「トレーナーを採用する際にはその人のコミュ力を見る」と言っていた。コミュ力って何？と聞くと、「人を不快にさせない能力」だそうだ。たとえば馴れ馴れしい奴、タメ口の奴、偉そうな奴、笑う時にちょっとエロそうな奴、体臭や口臭がする奴、相槌がうざい奴、デリカシーがない奴、基礎教養がなさすぎてアホな奴、これらはみんな人を不快にさせる要素だ。何もドッカンドッカン会話を盛り上げる必要はなく、案外こういった減点がない奴の方が接客業では重宝されるそうだ。

トレーニングの知識は後からいくらでも身につけさせることができるが、コミュ力は後天的に身につけさせるのが難しい。結局は「その人の地頭と、幼少期から人と会話した総量」に依存する部分が大きいのだろうし、歳をとるごとに、その差は開く一方なのだ。単なるワインの知識はAIで補うことが容易くなった以上、飲食店では「ワインの知識はあまり知らないけど、何か上手に提案できてしまう奴」を採用したくなっていくのではないだろうか。

冒頭のAIグラスで、もう数年もすればグラス上に、「このお客様は以前〇〇を頼まれています。値段〇〇円のボトルです。同席の女性は前回の女性と違う方ですので注意してください。今日の気温だとシャンパンの〇〇がおすすめです。この造り手は〇〇的な造りを思想としていて、ストーリー性もバッチリです！」と表示されるようになるのは間違いない。あとは人間がそれをいかに上手に伝えられるかが、これからの接客業の重要スキルになっていきそうだ。