食感のパーソナライズとは、個人の好みの食感を数値にして記録し、調理機器がその数値どおりに作る構想です。食感は聞こえる音や噛む動作を通じて、味とは別においしさの感じ方に関わるため、好みを細かく分けて再現する意味があります。
しかし、「サクサク」や「もちもち」は人によって指すものが違うのに、機械はどうやってその好みを知るのかという疑問が残ります。言葉の印象を数値にする研究はありますが、好みの記録から調理までを通して動かした例は、確かめられていません。
この記事は、食感が好みの軸になる理由、好みを再現する3つの段階、個別化が使われる場面を順に説明します。
食感は味とは別においしさを左右する
食感は、音を通じて、味とは別においしさの評価を変えます。噛む動作は、満腹の情報にも関わります。噛んだときの音が変わるだけで、同じ食べ物の食感の評価が変わります。
2015年にSpenceが『Flavour』誌に書いたレビューは、ZampiniとSpenceの実験を紹介しています。ポテトチップスをかむ音を大きくすると、参加者は「よりパリッとして新鮮」と評価し、音を小さくすると「しけて柔らかい」と評価しました。同じレビューには、パリパリ感の評価と快さの評価が強く結び付くとも書かれています。
国立保健医療科学院の報告は、先行研究を引いて、噛んだときの口の中の感覚が脳内のヒスタミン神経を働かせ、満腹の情報になると説明しています。早食いや噛む回数の少なさが食べすぎにつながるという見方は、この説明に基づいています。
魚の鮮度の指標の一つに、死後硬直の進み具合を数値にした硬直度があります。島根県の水産資料が挙げています。
キッコーマンの『THE JAPANESE TABLE』は、日本語の食感の表現は445語で、英語の77語を大きく上回るという早川文代氏の整理を紹介しています。同誌は、焼いた餅の外側のカリッとした歯ごたえと内側の弾力が、日本人に広く好まれる食感だとも書いています。
食感のパーソナライズは3つの段階で進む
この構想では、好みのデータを集め、一人分の食感プロファイルをつくり、その記録どおりに調理機器を動かします。3つの段階が順に並び、前の段階の出力が次の段階の入力になります。
食感データの収集と数値化
最初の段階は、個人の食感の好みを集めることです。集める先は、スマートフォンのアプリに入力した食事の評価、SNSに投稿した料理の写真と感想、過去に利用したレストランのレビューなどです。
硬さは硬度計で測れますが、「サクサク」や「ふわふわ」のような言葉を共通の数値にする方法は、研究が進んでいる途中です。
AIは、アプリの評価、SNSの感想、レビューの文章から「カリカリ」「もちもち」「とろける」といった表現を読み取ります。電気通信大学の鈴木と坂本の研究では、150人が249個のオノマトペを、味と食感の10項目で7段階評価しました。音の構成から印象を予測すると、重相関係数は0.549から0.806でした。
この構想では、さらに「カリカリ」と評価されたパンの写真から焼き色と表面の凹凸を分析し、硬度、水分量、気泡の密度に変換します。写真や言葉をこうした物理の値に変換する部分は、確かめられていません。上の研究が予測したのは、人が受ける印象の評価です。
個人の食感プロファイルの生成
次に、数値にしたデータから、AIが一人分の「食感プロファイル」をつくります。「硬いものが好き」「柔らかいものが嫌い」のような一言より細かく、食品ごとの好みをまとめた記録です。
たとえば、「表面が硬く、内側に弾力のあるトーストを最も好む」「粘りの強い食品には低い評価を付ける」といった形になります。複数の食品カテゴリーの評価を合わせて分析し、その人が無意識に求めている食感の組み合わせをAIが探します。このプロファイルが、次の調理の段階の基準になります。
調理プロセスへの反映
最後の段階は、プロファイルを実際の調理に反映させることです。使う機器は、3Dフードプリンターや高度な調理ロボットです。
パンの場合、この構想ではAIがプロファイルに合わせて、生地の材料の配合比率、練り時間、発酵温度、焼成の温度と時間を決めます。庫内の一部だけ湿度を上げる、特定のタイミングで熱風を当てるといった、熟練の職人が経験で行ってきた調整を、データに基づいて自動で行います。同じ食感を、いつでも同じように作ることが狙いです。
食感の個別化が使われる場面
家庭の焼き分けと、噛む・飲み込むことが難しい人の食事が、食感の個別化で考えられている使い道です。一台の調理器で家族それぞれの食感を作り分けるのが、この構想で家庭に当たる使い方です。
同じ食パンでも、父は耳まで硬め、母は全体にしっとり、子どもはふわふわというように、好みが分かれることがあります。調理器がそれぞれに焼き分ければ、好みの違いで誰かが我慢する場面が減ります。
噛む・飲み込むことが難しい人向けの食事では、すでに試作の研究があります。英国のUWEブリストルの研究チームは、増粘剤とゲル化剤を組み合わせて粘度と食感を整え、3Dプリンターで形を作る食事を開発しました。噛む量が少なくて済み、粒が喉や食道に引っかかる危険が大きく下がる設計で、人を対象にした臨床試験は、まだ行われていません。嚥下に困難がある場合は、医師や言語聴覚士などの専門家に相談してください。
AIが食材と調理法の組み合わせを大量に分析すれば、人が思い付きにくい新しい食感が見つかる可能性があります。たとえば、液体のように滑らかなのに、噛むと細かい粒がはじけるデザートです。こうした食感が、食文化の選択肢を広げると思います。
自分の好みの食感を言葉にしてみてはいかがでしょうか
食感のパーソナライズは、好みを言葉と数値で記録するところから始まります。次に「もう少し硬ければ」「もう少し柔らかければ」と感じた料理を一つ選び、どの食感に近づけたいかを一言で書き出してみてはいかがでしょうか。
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