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| 連載／2026年1月号 |
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| ＡＩ時代にこそ必要とされるパン職人の存在とその役割 - 普通のパン屋さんが普通に頑張れば繁盛出来る話(103) | ||||
近年、生成ＡＩ、とりわけＬＬＭ（大規模言語モデル、ＣｈａｔＧＰＴなど）の台頭によって、ＡＩという言葉が急速に一般化しました。 その一方で、「ＡＩ＝ＬＬＭ」という認識が広まり、あたかもＡＩ技術がここ数年で突然生まれたかのような誤解も生じています。 しかし実際には、画像認識、音声認識、異常検知、制御最適化といった分野のＡＩモデルは、すでに20年以上前から実用化されています。工場での外観検査や医療画像診断、機械の故障予兆検知などはその代表例であり、これらは人間の五感や判断を補助する「実務のＡＩ」として成熟しています。 ＬＬＭは確かに画期的な技術ですが、数あるＡＩ手法の一つにすぎず、その点を正しく理解することが重要です。 職人の技とＡＩの現実的な接点 では、パン職人が長い修業の過程で自身の中に築き上げてきた「職人の技」は、ＡＩとどのような関係にあるのでしょうか。 職人の技をＡＩで再現しようとする場合、現時点では製パン工程のすべてを包括的に再現することは困難であり、ミキシング、生地管理、焼成といった工程の一部分に特化せざるを得ません。 例えば、生地管理の分野では、言語を扱うＬＬＭは必要とせず、温度、湿度、時間といった物理量を直接扱う予測制御（ＭＰＣ）のＡＩモデルが適しています。 これらは将来の状態を予測しながら制約条件を守る制御を行うものであり、経験に基づく時間配分や環境調整を数値として扱える点に特徴があります。 ＡＩは職人の判断を学ぶ存在 このようなＡＩ制御では、パン職人が日々行ってきた生地状態の判断や時間管理の技、さらには「今日はここで止める」「この状態なら先に進める」といった感覚的な判断を、最終的な結果評価としてまとめ、それをもとに調整を重ねていく形になります。 重要なのは、その出発点に必ず職人の技が存在するという点です。どの生地状態を良しとし、どの状態を失敗と判断するのかの基準は、長年の経験によって形成された職人の内部にある判断の蓄積に依存しています。 ＡＩは、その判断を再現したり補助したりすることはできますが、理想的な生地管理の雛形をゼロから創造し、自律的に創り出すことはできません。職人の技があって初めて、ＡＩは学習すべき方向を与えられるのです。 ＡＩ時代に高まるパン職人の価値 現在、高度な技を持つパン職人の数は、後継者不足や労働環境の変化などを背景に、減少傾向にあると考えられます。 しかし、だからこそＡＩの時代におけるパン職人の重要性は、むしろ高まっていると言えます。ＡＩは万能な代替者ではなく、優れた技を持つ人間の判断を固定化し、再現性を高め、次世代へと伝えるための道具にすぎません。 職人が存在しなければ、ＡＩは何を学ぶべきかすら分からないのです。ＡＩの進展は、職人を不要にするのではなく、職人の価値をより明確にし、その存在意義を社会に再認識させる契機となります。 これからのパン職人に求められる姿勢 この文脈の中で考えれば、パン職人は、ＡＩを脅威や流行として捉えるのではなく、自身の技を整理し、次世代へ残すための道具として向き合うべきではないでしょうか。日々の生地判断や時間管理、失敗と成功の基準を意識的に言語化・記録し、自分の中にある「判断の軸」を明確にすることが重要になります。 その上で、ミキシングや生地管理、焼成など一部工程に限定してＡＩ的手法を活用し、再現性と安定性を高めることが現実的な選択肢となるのではないでしょうか。ＡＩに任せるのではなく、ＡＩに教える立場を保つことこそが、これからのパン職人に求められる姿勢だと言えるでしょう。（ＲＯ） | ||||
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