2025/9/22

日記2025-09-22 : CosenseのSmart Context機能とDeep Researchを使って、自炊につきものなリスク・トレードオフを回避し、自分好みのレシピと買い物リストを毎週作って料理する試みをしている

AI要約

自炊の「食材ロス」と「飽き」のリスク・トレードオフを、CosenseのSmart ContextでコンテキストをAIに渡しDeep Researchでレシピ生成することで打破する試み。フィードバックの蓄積でレシピの質は向上した。

はじめに

週に3回筋トレをするようになってから1年が経ち、体重は5kg減った。筋肉量が増えているのは実感しているが、今よりもパンプアップしたい。外食では適切な栄養素が取りづらく、コストもかかる。ならば自炊すればよい。

しかし実際に自炊をしてみると、リスク管理の問題に突き当たる。

つまり、「食材ロスのリスク」と「飽きるリスク」があり、リスク・トレードオフの関係になっているわけだ。食材ロスのリスクを下げれば飽きる可能性が高くなるが、飽きる可能性を下げれば食材ロスの可能性が高くなる。

一般論だが、トレードオフに突き当たった時は、まずそのトレードオフを打ち破る方法を考えるのが最も生産的だ。このリスク・トレードオフの構造を打ち破るには、高性能で、いつでも利用できるプランナーがいれば良い。圧倒的に早く、柔軟なプランニング能力が欲しいと考えた。AIの出番である。

実行上の問題点は、端的に言えばコンテキストエンジニアリングの課題である。私が求めているのは単なるレシピ生成ではなく、他の誰でもない「私のための」レシピ生成である。

などなど。上記は一例だが、「コンテキスト情報を如何にしてAIに渡すか」が最も大きな課題だ。

CosenseのSmart Context機能を使えば解決できる。

CosenseのSmart Context機能は便利で、任意のページと関連するページを一つのファイルの中にまとめてくれる。エクスポートされたプレーンなテキストファイルをAIに渡せば、AIはコンテキスト情報を読み取れる。

読み取り元のページは以下のようになった。

コンテキスト情報は全て書いてある。過去に作ったレシピのフィードバックも書いた。あとはDeep Researchに渡せばいい。

フィードバックを重ねるにつれ、レシピが洗練されていった。初めて生成したレシピは散々だった。

地道にフィードバックを重ねた結果、今は以下のような感じになった。

いい感じにやれそうだ