食の未来は、生成AIから生まれる!? “電脳レストラン”がつくる新しい食体験
電脳レストラン／東京農工大学
【第１回】2026年9月
電脳レストランは、こんなチームです！
東京農工大学の学生11人による「電脳レストラン」は、生成AIやVR、触覚提示技術を組み合わせて、新しい「食べる体験」をつくろうとしているチームです。メンバーの専門は知能情報システム工学を中心に、機械システム工学、応用化学、応用生物科学、生命医用システム工学などさまざま。開発ではハードウェア、ソフトウェア、マーケティングなどを分担しています。
チーム名の由来は、磯本惣太郎さんが代表を務めていた「電脳サークル」。電脳空間と現実空間を交わらせるようなものづくりをテーマに、以前からVRなどを使った開発に取り組んできました。例えば、スノーボードのゲームでは、足元から雪の上を滑る音を振動として流すことで、実際に雪上を滑っているような感覚をつくる。今回の「食感を再現する」という発想にもつながる、感覚を拡張するものづくりです。
チームがものづくりで大切にしている考えがあります。それが「マイナスをゼロにし、ゼロをプラスにする」こと。代表の磯本さんは「眼鏡のようなモノを生み出したいんです」と語ります。見えにくさを補う以外にも、伊達眼鏡としてファッションの付加価値を付けることもできる。さらに発展すれば、VRゴーグルのように、人間の身体拡張にも繋がります。
もともと磯本さんは、視覚障害や盲ろう者への支援に関心を持ち、触覚を使ったアプローチを考えていました。そこから触覚の新しい使い道を探していく中で、「食べる」というテーマにたどり着きます。そこで始めたのが、生成AIを使った食感再現システム「Yummyverse（ヤミバース）」の開発です。
電脳レストランが描く未来
電脳レストランが目指すのは「食べたい時に、食べたいものを食べられる」。単純なことに聞こえますが、好きなものを味わい、誰かと食卓を囲む。食べることは栄養を摂るだけではなく、人が生きる上での根源的な喜びの一つです。
磯本さん自身、大学に入った頃、学食で一緒にご飯を食べるうちに友人との距離が縮まっていった経験から、「食べることは栄養摂取以上のもの」だと考えています。行ったことのない店へみんなで出かけたり、同じ料理を囲んで会話したり。食には、人と人をつなぎ、新しいコミュニティを生み出す力もあります。
しかし咀嚼や嚥下機能が低下すると、安全のためにペースト食などを選ばなければならないことがあります。介護施設などで暮らす人の中には、本当は食べたいものがあっても、食べること自体を諦めてしまっている人もいます。そんな人がYummyverseを通じて懐かしい料理や好きだった料理を体験し、「これが好きだった」「もう一度食べたい」と思い出す。それが、再び食べることに向き合うきっかけになるかもしれません。
Yummyverseでは、安全なペースト食や制限食を食べながら、VR空間では本人が食べたい料理や思い出の料理を体験することを目指しています。
さらにその先には、「食のSNS」という構想もあります。例えばパリパリするスイカやザクザクしたプリンなど、現実にはない食感を生成AIでつくり、誰かが考えた「食感変」をみんなで共有する。食べることが、新しいコミュニケーションや食文化を生み出すきっかけにもなります。
「食べたい」という喜びを取り戻すことから、これまでになかった食の楽しみ方を生み出すことまで。チームが大切にする「マイナスをゼロにし、ゼロをプラスにする」というものづくりの考え方が、Yummyverseの目指す世界につながっています。
さらにその先には、「食のSNS」という構想もあります。例えばパリパリするスイカやザクザクしたプリンなど、現実にはない食感を生成AIでつくり、誰かが考えた「食感変」をみんなで共有する。食べることが、新しいコミュニケーションや食文化を生み出すきっかけにもなります。
「食べたい」という喜びを取り戻すことから、これまでになかった食の楽しみ方を生み出すことまで。チームが大切にする「マイナスをゼロにし、ゼロをプラスにする」というものづくりの考え方が、Yummyverseの目指す世界につながっています。
電脳レストランの現在地
現在、開発の中核となっているのが、食品名から食感に必要なデータを生成する仕組みです。ユーザーが食べたい食品を入力すると、LLMが水分量、硬さ、弾力、粘着度などの特徴を推定。その情報をもとに、咀嚼音や食品の画像、3Dモデルを生成します。咀嚼音生成にはStable Audio 3.0、画像生成にはQwen-Image、3Dモデル生成にはHunyuan3D 2.0を利用しています。
ポイントは、食品名をそのまま各生成AIに渡すのではなく、いったん形や色、硬さ、水分量といった特徴に分解してから、それぞれの生成処理につなげていることです。以前は英語を介して生成していたこともあり、日本食をうまく扱えないケースがありましたが、生成フローの改善によって、対応できる食品の幅を広げてきました。
生成したデータは、実際の身体への刺激にもつなげます。Meta Quest 3に食品の3Dモデルを表示し、咀嚼を検知すると骨伝導イヤホンから咀嚼音を提示。振動スピーカーから舌圧子を介して振動を伝えるほか、LLMが推定した硬度や弾力を電気信号に変換し、Arduinoを介してEMS刺激装置へ送り、咬筋付近に微弱な電気刺激を提示します。視覚、音、振動、電気刺激という異なる感覚情報を組み合わせて食感を表現する仕組みです。
Challenge ATOMへの参加後は、生成を支える計算環境も強化しました。大学のサーバーに加えて補助的なVPSを利用できるようになり、生成方法そのものも改善。以前は一つの生成に数十分かかることもありましたが、現在は5分ほどまで短縮しています。Maker Faireでは、webから食べたいものを入力してもらい、その食品に応じたコンテンツを生成するなど、多くの人が体験できるところまで開発が進みました。
これまでYummyverseは、実在する食品だけでなく、生成AIだからこそできる架空の食体験もつくってきました。一方、今回のChallenge ATOMでは、高齢者や咀嚼・嚥下機能に課題を抱える人の利用を想定し、実在する料理をよりリアルに再現する方向にも開発を広げています。
Next Challenge
次の目標は、Yummyverseを高齢者や咀嚼・嚥下に課題のある人が、より自然に使える食体験へ近づけることです。
まず取り組むのが、これまで扱ってこなかった「温度」です。ペルチェ素子や高輝度LEDの光などを使って温かさや冷たさを提示するデバイスを開発し、見た目や音、振動だけでは表現できなかった感覚を加えていきます。さらに、喉への振動などによって「喉越し」を再現する方法も検討していきます。
食べる人の身体への負担を減らすことも重要なテーマです。高齢者や嚥下に課題のある人が使うことを想定し、スプーンについても、柔らかく口当たりのよい素材を取り入れるなど、口に入れやすい形状や材質を探ります。また、現在は顔に装着したセンサーで取得している咀嚼のタイミングを、画像処理によって非接触で計測する方法も検討。できるだけ普段の食事に近い状態で使えるシステムを目指します。
さらに、フード3Dプリンターやプロジェクションマッピングとの連携も進めていきます。食品を一定の形や位置に造形し、そこへ生成した映像を重ねることで、実際に口にする食品と、AIが生成する視覚や食感を一つの体験として結びつけていく構想です。
