伝統食が受け継がれにくくなった背景として考えられるのは、調理に時間がかかること、食の選択肢が増えたこと、作り方が記録に残っていないことの3つです。AIは、成分の分析、調理法の調整案、個人に合わせたレシピ案を出せます。ただし、AIが出すのは候補で、どれを選んで一皿にするかは人が決めます。
しかし、AIの案に頼ると、伝統の味が別のものに変わるのではないか、という疑問が残ります。
この記事は、受け継がれにくい3つの背景、AIが出せる3つの候補、人とAIの役割分担の順に説明します。
伝統食が受け継がれにくい背景は3つ考えられる
背景として考えられるのは、調理の時間、食の選択肢、作り方の記録の3つです。この3つに対応するには、現代の暮らしに合わせて伝統食を作り直す必要があります。この記事では、その作り直しを「再設計」と呼びます。
調理に時間がかかる
郷土料理には、長い下ごしらえや特殊な調理器具が必要なものがあります。労働政策研究・研修機構がまとめた統計によると、労働力調査（詳細集計）では、共働き世帯が約1,587万、専業主婦世帯が約533万でした。2020年の国勢調査では、1人暮らしの世帯が一般世帯の38.0％で、2015年から約273万世帯増えています。共働きや1人暮らしの世帯が増えると、長い調理に使える時間は限られやすいと思います。
食の選択肢が増えた
交通網と情報網が発達し、世界中の料理を手軽に食べられるようになりました。伝統食は、数多い選択肢の1つとして、日々の食事に選ばれる必要があります。
作り方が記録に残っていない
伝統食の技術は、家族や地域の中で口伝えに受け継がれてきました。「塩梅」や「さじ加減」のような言葉でしか伝わらない部分は、レシピに書かれにくい情報です。作る人がいなくなれば、その部分は引き継がれません。
AIが出せる候補は3つある
AIは、成分の分析、調理法の調整案、個人に合わせたレシピ案の3つを候補として出せます。食品分野のAI活用をまとめた論文には、栄養や環境負荷の目標に合わせてレシピを作る研究や、風味の組み合わせを予測する研究が紹介されています。
成分の分析と風味の予測
風味に合う食材の組み合わせを予測するモデルと、分子の構造から香りの近さを予測するモデルがあります。成分データを使えば、食材のどの化合物が風味に関わるかを調べる作業に使えます。在来種に特有の成分や、古文書から失われた調理法を探す使い方は、どちらも成果が確かめられていません。
調理法の調整案
栄養の目標に合わせてレシピを組み直す研究があります。同じ方法を、伝統食の塩分や糖分を調整する場面に当てはめられると思います。たとえば、塩分を減らしながら旨味を保つ発酵の条件や、血糖値の上がり方を考えた調理の順序のような案が考えられます。
個人に合わせたレシピ案
ウェアラブル機器や腸内細菌のデータを使って、個人に合わせた食事を提案する研究があります。ただし、体質に合う菌種を持つ味噌を勧めるような提案が実際に効くことは、人を対象にした研究では確かめられていません。健康上の目的で食事を変えるときは、医師や管理栄養士に相談してください。
最終的に選ぶのは人である
AIが出すのは候補で、どれを選んで一皿にするかは、料理人、生産者、生活者が決めます。食品分野のAI活用をまとめた論文は、AIの精度が文化によってばらつくことや、安全でない提案や数値の食い違いが出ることも指摘しています。
AIが科学的なデータを出し、人が地域の歴史や物語と結びつけて意味を与えます。たとえば、AIが「この伝統野菜は低温で長く加熱すると甘みが増す」という案を出したとします。囲炉裏の火を使っていた地域の料理人なら、その調理法を地域の歴史と結びつけて、新しい料理に意味を加えられます。
伝統の味が変わるかどうかは、候補から何を選ぶかで決まります。選ぶのが人であれば、地域の知識を残しやすくなると思います。
身近な一品から始める再設計
まず地元の料理を1つ選んでください。調理の時間、選ばれる機会、作り方の記録のうち、どこから手を付けられるかを書き出してみてはいかがでしょうか。
