筆者は最近、ワインビジネスに関するパネルディスカッションに参加したが、AIの話題が必然的に持ち上がった。このテクノロジーがワインの世界にどう適合するか、特にAIが購買決定やワイン教育にどう影響するかについて、さまざまな反応があった。新たな調査報告は、人々がAIに何を期待しているかについて洞察を与えてくれる。それはワイン関連の追求だけでなく、生活のあらゆる側面において広く当てはまるものだ。
Anthropic（アンソロピック）は最近、同社が史上最大規模の定性調査と呼ぶ結果を公表した。昨年12月、159カ国にわたる8万人以上のClaudeユーザーが、AIインタビュアーと向き合い、シンプルな質問に答えた。「あなたは実際にAIに何を求めるのか？」というものだ。回答は、病気の治療から夕食に間に合うように帰宅することまで多岐にわたった。しかし、この調査結果は、ワインを愛し、それをより深く理解したいと願う人々にも当てはまるものだ。
ワインとAI──共鳴する調査結果
回答者の14％が、AIに最も求めるものは、忍耐強く、いつでも利用でき、批判のない個別化された学習ツールだと答えた。この最後の部分が、ワインにとって特別な意味を持つ。ワインについて学ぶことは、社会的に気まずく感じられることがある。専門用語のように聞こえる語彙、数多くの産地、そしてテーブルを囲む文化は歴史的に自信を持つ者を評価してきた。心からワインを愛する人々でさえ、自分が飲みたいものについて抱く疑問を尋ねることをためらうことが多い。
Anthropicの調査におけるある回答者は、AIが代わりに提供するものをこう表現した。「批判されることなく学ぶことがはるかに容易だ。ただ友好的なフィードバックがあるだけ。友人や家族からそれを得るのは難しい」
AIは、デキャンティングが何を意味するのかを辛抱強く説明し、ラベルに「mise en bouteille au château（シャトー元詰め）」と書かれている理由を説明し、アペラシオン（原産地呼称）間の違いをたどってくれる。しかも、すでに知っているべきだという含みは一切ない。基礎を築いている人にとって、このような気軽な問い合わせは有用だ。
「愛好家」だけのものではない
この威圧感は逸話的なものではない。ワイン・マーケット・カウンシルによる2025年の調査は、Wine Enthusiastで取り上げられたが、1500人の時折ワインを飲む人々にインタビューし、なぜ彼らがワインよりもビール、スピリッツ、ハードソーダを選んでいるのかを理解しようとした。研究者たちは、複雑さと形式張った印象が主な原因であることを発見した。記事中のある業界関係者は率直にこう述べた。ワインは「何十年もの間、『愛好家』に向けてマーケティングされてきたのであり、万人に向けてではなかった」
同じ記事で引用された専門家は、デジタル時代においてこの問題は悪化するばかりだと指摘した。豊富な情報と専門用語が、一部の人々にとってワインを購入し楽しむことを、より容易にするのではなく、より困難にしているのだ。
ワイン・マーケット・カウンシルの調査結果は、米国におけるワイン販売量が2019年以降27％減少しているという状況の中で発表された。この減少は、業界が新たな飲み手を取り込むのに苦戦していることが一因だ。ワイン愛好家になる可能性のある人々は存在するが、彼らは必ずしもこのカテゴリーが自分たちのためのものだとは感じていない。
AIにできないこと
ワインの世界には、AIが単純に持っていないものがある。それは、キャリアを通じてテイスティング、旅行、研究、助言に費やしてきた人々だ。
ワインライターやソムリエの推奨は、単なる情報検索ではない。ワインの専門家は、何千本ものボトルを通じて構築されたパターン認識、ワインが今どのように表現されているかについての知識、そして特定のテーブルで特定の人に何が合うかについての判断力を持っている。優れたワイン商は、自分の在庫、生産者、そしてしばしばワインを造った人々を知っている。そのような文脈は、言語モデルには存在しない。
AIでワインについて学ぶ
Anthropicの調査は、学習者側のリスクについても正直だ。「認知的萎縮」、つまり思考をAIに外注することで、まさに構築しようとしているスキルが徐々に侵食されるという懸念を指摘している。教育者たちは、学生の間でこれを平均の2倍から3倍の割合で目撃していると報告した。
ここにはワインとの類似点がある。もしAIが、自分が味わっているものについて何を考えるべきかを教えてくれるなら、自分自身でそれについて考える能力を決して発達させないかもしれない。テイスティングし、記憶し、比較し、時間をかけてボトルに立ち返ることが、ワインの知識が実際に蓄積される方法だ。それに近道はない。ワインについて本当に学ぶには、テイスティングがすべてなのだ。
調査で最も一般的な懸念は、回答者の27％が挙げた信頼性の欠如だった。AIは自信に満ちた響きの誤りを生み出す。ワインにおいて、これらの誤りは、生産者名の混同、ヴィンテージの誤帰属、別のワインのスコア、または実際には成立しないアペラシオンの境界として現れる可能性がある。
これらの間違いは、まだ学習中の人々にとって発見するのが難しい。そしてそれは、まさに彼らが最初にAIに頼る可能性が最も高い時期なのだ。AIが言うことを繰り返す前に、それを検証しなければならない。AIを使って糸口を見つけ、その後は信頼できる情報源から自分自身でそれを引き出すのだ。
