「栄養合成」は、個人の血糖値などのデータをAIで解析し、算出した栄養素を3Dフードプリンターで食事として出力し、その人に合う「完全食」にするという構想です。「完全食」とは、1食あたりに必要とされる栄養素を1つの食品で満たすもののことです。このうち、同じ食事への血糖値の反応が人によって違うことと、AIでその反応を予測できることは、研究で確かめられています。
しかし、食事を出力する3Dフードプリンターの部分は、血糖値の予測と同じ水準で確かめられているのでしょうか。嚥下に配慮した食品の3Dプリントの総説では、食感と栄養を保つ課題が報告されています。
この記事は、至福点、血糖値の個人差、AIによる予測、栄養合成、食の選択の順に並べます。
至福点は、糖・脂肪・塩の量をおいしさが最も高まる点に合わせる考え方
至福点とは、塩・糖・脂肪などの量を、おいしさが最も高まる点に合わせる考え方です。市場調査の研究者ハワード・モスコヴィッツが、この語で人が最も好む味の設計を説明しました。糖・脂肪・塩は組み合わせると、一つだけより報酬が大きくなります。食品メーカーは2つか3つを至福点に合わせることがあります。
至福点を狙った食品が血糖値を急に上げ、インスリンの分泌を増やし、長期ではインスリン抵抗性や生活習慣病のリスクを高めるという説明があります。この点は、至福点の食品を対象にした研究では確かめられていません。
食品の味は、多くの人の平均的な好みに合わせた設計になりやすく、一人ひとりの体質の違いまでは考慮されにくいと思います。
同じ食事でも、血糖値の反応は人によって違う
同じ食事を食べても、食後の血糖値の上がり方は人によって大きく違います。ゼービ（Zeevi）らの2015年の研究（Cell誌）は、800人を1週間追い、4万6,898食の食後の血糖値を調べて、同じ食事への反応に大きな個人差があることを示しました。
測定にはCGM（持続血糖測定器）が使われました。CGMは、腹や腕の皮膚の下に入る小さなセンサーが、数分おきに血糖値を推定して記録する機器です。食前・食後の点でしか分からなかった血糖値が、連続した線として見えます。
英国の1,002人を調べたPREDICT 1研究でも、同じ食事への食後の反応のばらつきは、中性脂肪で103%、血糖で68%、インスリンで59%でした。
AIは、データから個人の食後の血糖反応を予測できる
AIは、食事の内容、血液検査値、活動量、腸内細菌などのデータから、個人の食後の血糖反応を予測できます。ゼービらの機械学習アルゴリズムは、800人のデータから食後の血糖反応を予測し、別の100人のグループでも予測が成り立ちました。このアルゴリズムに基づく食事は、対照の食事より食後の血糖反応を下げ、腸内細菌の構成にも変化を起こしました。
PREDICT 1では、遺伝的変異の予測への寄与は、血糖で9.5%、中性脂肪で0.8%と小さいものでした。血糖の個人差の分散のうち、食事の栄養成分が15.4%、腸内細菌が6.0%を占め、中性脂肪では腸内細菌が7.1%、栄養成分が3.6%を占めました。
栄養合成は、栄養素から食事を出力するという構想
栄養合成とは、AIが算出したレシピに基づき、ビタミン、ミネラル、アミノ酸、脂質、炭水化物などの粉末や液体を3Dフードプリンターが配合し、形と食感のある食事として出力するという構想です。野菜を切り肉を焼く従来の調理とは別の考え方で、見た目をパスタやステーキにして、中身をその日の体調に合わせた栄養素にすることも想定されています。
嚥下に配慮した食品を3Dプリンターでつくる総説では、複数の食材を組み合わせたインクで、栄養摂取量と食感を整える方法が示されています。課題として、柔らかいインクは出力の解像度が低く形にならないこと、でんぷんや増粘剤で補うと硬く貼りつく食感になり、主な栄養が減ることが挙げられています。
構想が広がれば、食料の生産から廃棄までが変わり、旬や産地の意味が薄れ、食料廃棄が減るという見方があります。粉末や液体の栄養素から日々の食事をまかなえるか、その食事が普及するかは、確かめられていません。
食事を選ぶことをAIに任せると、自由は狭まるのか
食事の選択をAIに任せると、手間と時間が減る一方で、選ぶ喜びや食卓の豊かさが失われる可能性があります。「何を食べようか」と悩む時間と調理の手間が減れば、その分を他の活動に使えます。
仲間と食卓を囲んで同じものを分け合う喜びや、偶然出会った店の最適化されていない味わいが、失われる可能性があります。全ての栄養をデータで管理する社会は、選択の自由や予測できなさを狭める可能性もあります。
技術そのものは善くも悪くもない道具で、どんな未来になるかは、私たちがどう使い、どんな社会をつくるかで決まります。あなたは、毎日の食事の選択を、どこまでAIに任せたいでしょうか。
