レシピAIシリーズ
栄養バランスが取れて飽きの来ない献立を自動提案する機械学習システムの構築記録 — コサイン類似度からLSTM、ChatGPTまで。
4記事
第1回
第1回：毎日の献立問題をデータで解く
約2万件のレシピデータを3つのCSVソースから統合し、機械学習で献立提案を行うためのデータパイプラインを構築した過程を解説します。
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第2回
第2回：栄養ベクトルとコサイン類似度で「同じ栄養、違う料理」を実現する
19次元の栄養素ベクトルにコサイン類似度を適用し、栄養バランスが似ている別の料理やメニューを検索する仕組みを解説します。
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第3回
第3回：LSTMで「飽きの来ない献立」を時系列予測する
コサイン類似度では解決できなかった「献立のマンネリ」問題に、LSTMによる時系列予測で挑みます。テキスト生成の発想を献立提案に転用した実装の全記録。
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第4回
第4回：ChatGPTで2万件のレシピを「時短版」に自動変換する
数年後、LLMの登場で同じプロジェクトを再訪。ChatGPT APIを使い、2万件のレシピを忙しい家庭向けの時短版に一括変換した実装記録。
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