AIで伝統食の健康効果はどこまで解き明かせるのか？味噌と納豆の分子レベルの解析

2025-08-212026-10-11

AIは、食品に含まれる成分のデータから、健康効果に関わる成分の候補を絞り込む道具として使われ始めています。経験的に知られてきた効果を、成分のレベルで説明する手がかりになります。

しかし、AIが出すのは予測です。予測した成分に本当に効果があるかは、実験や人での試験で確かめて初めて分かります。味噌や納豆を対象にしたAI解析の成果は、まだ確認できていません。

この記事では、解析の仕組み、味噌のペプチド、納豆菌と腸内細菌、個人に合わせた食事の提案の順に、AIで分かることと確かめられていないことを並べます。

発酵食品は成分の種類が多く、AIによる解析が役に立つ

味噌や納豆は、麹菌や納豆菌などの微生物が大豆や米の成分を分解・合成してできます。この過程で生まれる成分の種類は多く、人の手では整理しきれないため、大量のデータを扱えるAIが役に立ちます。

微生物が影響し合う発酵食品では、効果の原因になる成分が分かりにくい

発酵では、無数の微生物が互いに影響し合いながら、原料の成分を分解・合成し、多様な代謝産物を生み出します。どの成分が、どれだけの量で、どう作用して健康に寄与しているのかが、調べる対象になります。

メタボローム解析とAIによる、成分と健康効果の関係の解析

メタボローム解析は、細胞や生体の中にある代謝産物という小さな分子を、大規模に調べる手法です。得られるデータは膨大で、人が目で見て規則性を見つけることは困難です。

AIは、このデータの中から、特定の健康効果と関係する代謝産物の組み合わせや、まだ知られていない機能性成分の候補を探します。

AIで食品由来のペプチドの候補を探す手法があり、味噌ではSer-Trpが報告されている

味噌では、麹菌の酵素が大豆のタンパク質を分解し、アミノ酸が複数つながったペプチドができます。味噌には、血圧に関わる酵素ACE（アンジオテンシン変換酵素）の働きを抑えるペプチドとして、Ser-Trp（セリンとトリプトファンが結合したもの）が報告されています。

AIは、すでに機能が知られているペプチドの、アミノ酸組成などの特徴を学習し、未知のペプチドの活性を予測します。食品由来のACE阻害ペプチドでは、深層学習モデルが予測した候補のいくつかが、試験管内のACE阻害試験で確かめられた例があります。

味噌に含まれる未知のペプチドをAIが予測した、という説明があります。その中に血圧を下げる作用や抗酸化の作用を持つペプチドがある、という説明もあります。この2点は、味噌を対象にした研究では確かめられていません。

納豆菌と腸内細菌の関係は、人の試験で調べられている

納豆菌を摂ると腸内細菌が変わるかどうかは、人を対象にした試験で調べられています。この試験は、納豆菌が腸内細菌に影響するかを人で調べたもので、解析には統計的な比較が使われています。日本の205人を募集した無作為化試験（解析は116人）では、納豆菌の胞子を含む納豆粉末のカプセルを62日間摂取した男性でビフィズス菌とブラウティアが、女性でビフィズス菌が、対照群より増えた可能性が示されました。

カプセルを摂らなかった対照のグループでも、一部の菌が変化しています。増えた菌の一部は、カプセル以外が原因の可能性があります。

個人の腸内細菌のデータから、納豆菌を摂ったあとの腸内の変化を予測するAIモデルが開発されているという説明があります。免疫機能の調節や疾患の予防につながる仕組みについての説明もあります。この2点は、AIを使った納豆の研究として見つかっていません。