公立はこだて未来大学 2013 年度 システム情報科学実習
グループ報告書
Future University-Hakodate 2013 System Information Science Practice
Group Report
プロジェクト名
未体験レシピの探求∼食の新世界を目指して∼
Project Name
Exploring recipe ∼ for a new concept of food
グループ名
グループ B
Group Name
Group B
プロジェクト番号/Project No.
1-B
プロジェクトリーダ/Project Leader
駒形憲彦
1011013
Norihiko Komagata
グループリーダ/Group Leader
1011020
西保俊祐
Shnsuke Nishiyasu
グループメンバ/Group Member
1011013
駒形憲彦
1011014
小山槙
1011020
西保俊祐
1011021
橋本遼太朗
Norihiko Komagata
Shin Koyama
Shunsuke Nishiyasu Ryotaro Hashimoto
指導教員
佐藤仁樹教授
新美礼彦准教授
Advisor
Professor Hideki Satoh
Associate Professor Ayahiko Niimi
提出日
2014 年１月 15 日
Date of Submission
January 15 2014
概要
本プロジェクトでは健康状態，栄養バランス，および料理の色彩を考慮し, レシピ設計支援
ツールにより食材およびその配合量を最適化した. 料理のレシピをコンピュータを使って提案
した. 本グループでは数日間の食生活から，栄養バランスを整える料理を提案した．栄養素の
過不足を決める栄養素の目標値を設定するために行を料理名, 列を栄養素としたデータと数日
間の料理から栄養素の平均値を算出するプログラムを作成した. その後, 行を栄養素, 列を食材
としたデータ（食材栄養素行列と呼ぶ）と栄養素の目標値，レシピ設計支援ツールを用いて必
要な食材の量（食材配合量と呼ぶ）を出力した．その食材配合量から調理実験を行い，栄養バ
ランスが整ったおいしい料理のレシピを提案できることを可能とした.
キーワード
食材栄養素行列，栄養素の目標値，レシピ設計支援ツール，食材配合量
（※文責: 駒形憲彦）
-i-
Abstract
In this project, food ingredients and their quantities were optimized using a recipe
design tool taking health condition, nutritional values, and color of foods into account.
This group developed meals which were considered nutrient balance from the diet for a
few days.We developed a data and a program for target values of nutrient factors. The
data is a matrix which is contained meal name as rows and values of nutrient factors
as columns.The program calculates the mean values of nutrient factors using the data
and meal names which were eaten recently. The recipe design tool needs two inputs.
One is a matrix which is contained values of nutrient factors as rows and food names
as columns. The other is the target values of nutrient factors. The tool outputs the
necessary quantities of food .We concluded that we were able to develop the delicious
recipe for nutrient balance by conducting the cooking experiment using the suggested
quantities of food ingredients.
Keyword
food nurtrient vector matrix., target values of nutrient factors，the recipe
design tool,the necessary quantities of food
（※文責: 駒形憲彦）
- ii -
目次
第1章
はじめに
1
1.1
従来手法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2
従来手法おける問題点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
1.3
提案手法の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
1.3.1
従来手法の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
1.3.2
提案手法の提案 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
第2章
2.1
2.2
第3章
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
提案手法に使われている従来技術
5
レシピ設計支援ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.1.1
ブレンド比率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.1.2
遺伝的アルゴリズム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.1.3
レシピ設計支援ツールの入出力 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
食材栄養素行列（正規化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.2.1
今回使用したデータについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.2.2
データ作成手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.2.3
グループ B の料理栄養素行列について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.2.4
作成データについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
提案手法
16
診断ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
3.1.1
前期の活動について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
3.1.2
後期の活動について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
食材配合量出力までの手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
3.2.1
診断ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3.2.2
レシピ設計支援ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
調理までの手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3.3.1
調理手順の考案 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
3.3.2
食材の購入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
3.3.3
調理マニュアルの確認 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
3.3.4
調理道具の確認，及び搬入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
3.3.5
準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
調理の手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
3.4.1
野菜類の下ごしらえ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
3.4.2
魚貝類の下ごしらえ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
3.4.3
肉類の下ごしらえ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
3.4.4
調理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
調理終了後の手順
3.5.1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
検品 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
- iii -
第4章
3.5.2
試食 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
3.5.3
片付け . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
3.5.4
調理器具・材料の返却 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
性能評価
29
4.1
診断ツールの性能評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
4.2
レシピ設計支援ツールの評価
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
4.2.1
レシピ設計支援ツールが実現したこと . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
4.2.2
今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
調理実験の性能評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
4.3.1
調理実験について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
4.3.2
調理を行うまでの準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
4.3.3
調理について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
4.3.4
片付けについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
4.3.5
調理実験の結果・課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
発表会について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
4.4.1
アカデミックリンクについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
4.4.2
中間発表会と成果発表会について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
4.4.3
中間発表会について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
4.4.4
成果発表会について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
4.3
4.4
第5章
まとめ
43
参考文献
46
- iv -
Exploring recipe ∼ for a new concept of food
第1章
はじめに
現在，日本では肥満や高血圧といった生活習慣にかかる人が増加している．生活習慣病とは，生
活習慣が要因となって発生する諸疾病を指すための呼称・概念である．主な生活習慣には，生活習
慣に起因する疾病として，がん，脳欠陥疾患，心臓病などが指摘され，それらはにほん陣の 3 大死
因伴っている．生活習慣病は，ファーストフード店やコンビニエンスストアの普及に伴った食の欧
米化や，野菜不足や多大なカロリー摂取といった食生活の変化によるものが原因の一因となってい
る．またファミリーレストランなどで外食する人の増加により，各家庭で料理を行う家庭が少なく
なっているということも一因である．2011 年の厚生労働省の国民健康・栄養調査で，10 年前と比
べて日本人が魚屋や野菜を食べる量が減り，肉類が 1 割近く増えていることが分かっており，厚労
省は野菜と果物の摂取量の増加については，生活習慣病の予防に効果があるとされている [1] とし
ている．
また，糖尿病や心臓病の病気を患っている人は重篤な疾患を持っており，そのような人々は減塩
やタンパク質は動物性ではなく植物性食品からタンパク質をを取らなければならないというような
様々な制限が食生活に儲けられている．[2] つまりそういった疾患を持った人は，疾患を持ってい
ない人と同じような食生活を過ごすことは難しい．またそのような制限のある食生活では，満足に
美味しいものを食べることができず，食事のレパートリーも制限されるのではないのかと本グルー
プは考えた．特にまた専門知識を持たない一般のユーザが今まで食べてきた料理，また今食べよう
としている料理に含まれる栄養素を正確に把握するということは難しいため，今不足している栄養
素を正確に理解し，今自分に最も必要とされる栄養素を全て含んだ食材を選び出すということはか
なりの手間と時間を要する．
また実際に医療や介護の現場では様々な症状を抱える患者に合わせた栄養素を含み，かつ患者を
飽きさせないような食事を提供することは重要視されている．[3] 腎臓病，糖尿病，胃潰瘍などは
患者の疾患に合わせた食事を提供する食事療法が大きな効果を上げている．またこれらの治療を行
う際に，例え専門知識を持つ栄養士のような人が携わっても患者の一人一人の症状に合わせた食事
を提供することは非常に困難である．
一般的な食事ではおよそ合わせて数千の食材の中から 10 種類前後の食材を選び出して使用する．
そして選び出した食材を用いて主食や主菜などの調理手順を考え，調理を行う．それに加えて栄養
バランスを整えることを考えると，10 種類前後の食材を選び出す段階また選び出した食材から主
食や主菜を考える際に栄養バランスをきちんと満たしているかということを考える必要がある．
本プロジェクトでは摂取しなければならない栄養素やその偏りに着目し，栄養素の高い未知のレ
シピを開発することを目的にして最終的に未知のレシピを提案するシステムの開発を目指した．本
プロジェクトでは摂取しなければならない栄養素やその偏りに着目し，栄養素の高い未知のレシピ
を開発することを目的にして最終的に未知の創作料理を提案するシステムの開発を目指した．
（※文責: 小山槙）
Group Report of 2013 SISP
-1-
Group Number 1-B
Exploring recipe ∼ for a new concept of food
1.1
従来手法
料理方法を提案する手法やサービスは，今まで多くの企業や学術機関で提案されてきた．これ
らは実際にウェブサイトやツールなどという形でインターネットを介して手軽に利用することがで
きる．これらのサービスはそれぞれ目的や扱う内容は様々であり，同じ料理や食事を扱うコンテン
ツであってもサービスの内容はそれぞれの目的に沿って強みや特徴は異なる．
クックパッド株式会社の運営するレシピコミュニティサイト，クックパッド [4] ではクックパッ
ド [4] に登録しているユーザが料理のレシピを投稿したり，他人の投稿した料理レシピを自分で調
理し，作った料理を写真付きで投稿することができる [4]．また料理のレシピにカテゴリ付けられ
たカテゴリを参考に他人の投稿した料理のレシピを探し出すことができる．投稿した調理のレシ
ピやほかのユーザが調理した写真やコメントを用いてユーザ同士のコミュニケーションや料理の
レシピの共有が楽しめるサービスである．また，料理教室の情報を見たり野菜の宅配の情報や実際
にクックパッド [4] から注文したりすることが可能である．非常に簡単な方法でレシピの投稿がで
き，共有が可能なのでユーザーは年々増加し，2011 年 10 月でユーザー数は 1500 万人となり，月
間ページビュー数は 4 億 9000 万回参照される日本最大の料理サイトである．
また，楽天株式会社が経営している楽天レシピ [5] もクックパッド [4] と同じようにユーザが投
稿した料理レシピに対し別のユーザがそのレシピで作成した料理の写真やコメントなどを載せるこ
とができ，ユーザ同士で様々なコミュニケーションをとることができるサービスである．こちらも
ユーザの料理技術の向上のための料理教室の動画を視聴することなどができる．クックパッド [4]
との違いであるが楽天市場は Twitter や Facebook などの SNS サービスと連動しているほか，楽
天が運営している様々な「楽天市場」や「楽天 woman」などの他サービスと連携しているなど楽
天というグループの強みを生かしたサービスが強みである．
料理と栄養素に関するサービスに関しては，株式会社ウィットが運営しているダイエットサポー
トサイトのあすけん [6] が挙げられる．このサイトでは，料理に含まれる栄養素を具体的な数値や
グラフで見ることができるほか，無料会員登録を行うことで自身の食生活について栄養士からサ
ポート受けてダイエットに役立てることができる．また，ダイエットレシピなどの紹介もされてお
り，ユーザが決められたカロリー内での食事を考えるサポートも充実している．このサービスは食
事だけではなく運動を含めたユーザの生活全体を着眼点としているため，栄養素を見る他にもっと
手軽にカロリーだけを計算するサービスやダイエット成功ユーザのコメントや体重の推移，摂取
カロリーなどを見ることも可能である．これらは，ダイエットという目標を全ユーザ間で共有して
ユーザ間や栄養士とのコミュニケーションを行うことが出来るサービスである．
食品に含まれる栄養素に関するサービスとしては江崎グリコのすぐわかる栄養素ナビゲーター
[7] が挙げられる．このサービスは，リストから選択した食品に含まれる栄養素を食品ごと，また
はすべての食品を合わせた栄養素を数値で見ることができるほか，たんぱく質，脂質，炭水化物の
3 つを対象にした PFD グラフを見ることができる．また，出てきた栄養素を日本人の食事摂取基
準（2010 年版），栄養素等摂取基準値などと比較することが可能である．このサイトは本プロジェ
クトでも使用した文部科学省作成の「日本食品標準成分表 2010」[8] に対応している． （※文責: 小山槙）
Group Report of 2013 SISP
-2-
Group Number 1-B
Exploring recipe ∼ for a new concept of food
1.2
従来手法おける問題点
以上のように現在，日本では非常に多くの料理や栄養素を扱ったサービスが普及しておりイン
ターネットを介して誰でも簡単にこれらのサービスを利用することができる．しかし，これらの
サービスでは本グループが考える病人に提供する栄養バランスの整った専用の病院食や各家庭が手
軽に生活習慣病を予防できるバランスの良い食事をすることはできない．
まず，最初に楽天レシピ [5] やクックパッド [4] のような料理サイトで考えられる問題点を列挙
する．これらの料理レシピは，基本的に専門知識や栄養士などの資格を持たない一般のユーザが自
ら研究し，投稿したものであるため，必ずしも栄養バランスが整えられたものなかったり栄養バラ
ンスを考えたものであってもこれらに含まれる栄養素を正確に分析し, 数値化して整合性を測った
ものではないという問題である．これらは，ユーザが趣味として作った料理レシピ主であり，投稿
者は作った料理を通して他のユーザとの交流を楽しんだりそこから新たなレシピを創作したりする
ことを目的としているため，今回のように栄養バランスを整えることに重きを置いていないという
ことが理由と思われる．また安全性の問題として，これらのウェブサイトで取り扱っている料理や
その調理手順が安全であるかどうかということが挙げられる．例えば書籍などに掲載されている料
理，その調理手順などは書籍化に伴う検閲である程度の安全性が保証され，出版社が書籍の掲載内
容に対して責任を負っている．それに対し，クックパッド [4] や楽天レシピ [5] はユーザが自由に
投稿できるという特性から掲載している料理やそのレシピが安全であるかどうかの保証や責任は，
ユーザに一任される形になっている．従って医療機関や施設などで食事を提供する場合，きちんと
保証のされていない料理レシピを扱っていいのかという問題も考えられる．また，これらのレシピ
を利用して料理を作る場合，作るユーザ側にすべての食材が揃っていない際に作ることができな
い，または一部の食材を抜いて調理を行った時に想定した栄養素全てを含んでいないということに
なる．
次に，株式会社ウィットのあすけん [6] を利用する際に考えられる問題を挙げる．このサイトで
考えられる問題は運動量やカロリーなどを含むダイエットを行おうとしているユーザ向けのサービ
スであるため，十分な運動を行うことのできない病人や運動量を正確に測定することの難しい子供
のいる初等教育機関や施設内で食事を提供する一部の中等教育機関などで利用することは難しい
ということである．さらに，こちらのウェブサイトで扱っている栄養素の数はほんの一部であるた
め，食事療法などで利用しようとした場合により正確で効果的な食事を提供するのは困難である．
食事をまたこのツールを使うことでどの料理を摂取した結果どの栄養素が不足気味なのかを判別す
ることは可能であるが，そこからどのような食事を取ることで栄養状態が改善することが可能であ
るかは判別し難い．
最後に江崎グリコ株式会社の栄養成分ナビゲーター [7] の問題点は，このサービスを利用するこ
とで食品の栄養素を求めることはできるが料理というひとつのまとまりとして見た場合，料理に含
まれる食品名と重量を一つ一つ入力していく必要があるという点である．またこのウェブサイトで
どの栄養素がどのくらい不足していのかを求めることが可能であるが，不足している栄養素をどの
ようにして補っていくのかはユーザが自分で考える必要があるため，多大な手間がかかるほか正確
性に欠ける．
（※文責: 小山槙）
Group Report of 2013 SISP
-3-
Group Number 1-B
Exploring recipe ∼ for a new concept of food
1.3
提案手法の概要
本節は，従来手法の問題点を解決するための提案手法の概要について説明する．
1.3.1
従来手法の概要
本グループの目的は，栄養素の過不足を補うような料理の提案を行うことである．栄養素の過不
足を補うことは，現代社会ではとても重要なことである．
現在，日本では肥満や高血圧といった生活習慣病 [9] にかかる人が増えている．生活習慣病とは，
生活習慣が要因となって発生する諸疾病を指すための呼称・概念である．主な生活習慣病には，生
活習慣に起因する疾病として主として，がん，脳血管疾患，心臓病などが指摘され，それらは日本
人の 3 大死因になっている．生活習慣病は，ファストフード店やコンビニエンスストアの普及に
伴った欧米化や野菜不足や多大なカロリー摂取といった食生活の変化が原因の一因になっている．
このような，食生活の結果，栄養素の過不足により，生活習慣病にかかり，食事に制限が設けら
れる．したがって，そういった疾患を持った人は，疾患を持っていない人と同じような食生活を過
ごすことは難しい．本グループは，そのような制限のある食生活では，満足においしいものを食べ
ることが出来ず，食事のレパートリーも制限されると考えた．
そこで，現在利用されている従来手法について調べた．従来手法では，簡単栄養チェック [10] や
「栄養計算機」[11] といった Android アプリや「楽天レシピ」[5] や「クックパッド」[4] といった
レシピサイトがあることがわかった．しかし，これらのアプリやレシピサイトのような，従来手法
は栄養素の過不足を提案することやレシピを提案することは出来るが，摂取すべき栄養素の過不足
を解決することは出来ない．
（※文責: 橋本遼太朗）
1.3.2
提案手法の提案
上記のような過不足を解決するためのツールを提案した．
まず，日常の食生活の栄養素の過不足を提案するための診断ツールを作成した．このツールは，
ユーザに 1 週間などのある期間に食べた料理を入力し，そこから栄養素の過不足を提案するツール
である．期間については，ユーザが自由に決めることができ，入力した料理から出力された栄養素
の過不足は，35 種類の栄養素について出力される．
次に，診断ツールで出力された栄養素の過不足を栄養素の目標値に対応した食材の量 (食材配合
量と呼ぶ) を出力するためのツール (レシピ設計支援ツール [3]) に入力する．すると，栄養素の過
不足を考えた食材配合量を出力することが出来る．
（※文責: 橋本遼太朗）
Group Report of 2013 SISP
-4-
Group Number 1-B
Exploring recipe ∼ for a new concept of food
第2章
提案手法に使われている従来技術
本章では，提案手法で使用した従来技術についての説明を行う．
レシピ設計支援ツール
2.1
本節は，レシピ設計支援ツール [3] についての説明をする．
レシピ設計支援ツール [3] は，公立はこだて未来大学佐藤（仁）研究室で作成されたプログラム
（遺伝的アルゴリズム [12] に基づく非線形スパース最適化ツール）[3] で扱うデータのうち，味に相
当する部分を栄養素に置き換えたものである．レシピ設計支援ツール [3] は，栄養素の目標値，コ
スト，栄養素を考慮して，新しいレシピの基になる食材配合量を決めるツールである．
• 手順 1：食材の集合に栄養素ベクトルを追加した食材栄養素行列，栄養素ベクトルの目標値，
プログラムを実行するためのパラメータファイルを入力とし，栄養素ベクトルの目標値に近
い食材配合量が複数記載されているリスト（食材配合量行列）を出力する．
• 手順 2：食材配合量行列，食材栄養素行列を入力とし，食材名とその食材配合量が候補毎に
記載されたリストを出力する．
以上の手順により，食材配合量の候補にどの食材がどれだけ含まれているかが確認しやすい形式
のリストを得られる．食材栄養素行列は日本標準成分表 2010[8] の一部を抜粋 (使用可能食材 37
種の食材名及び栄養素 35 種) したデータであり，栄養素ベクトルの目標値は食材栄養素行列に記
載されている栄養素について 20 代男性の栄養摂取基準値を基に作成した数値である．
従来は，食材配合量を出力するためには，専門家がブレンドする原料を選択して，ブレンド比率
を調整していた．しかし，多くの条件を考慮しながら目標とする味やコストを満たすのは，非常に
難しいため，多くの時間を要し，また，最適である保証もない．すなわち，専門家個人の経験が頼
るため，新たな専門家の育成にも非常に長い時間がかかる．近年は，コンピュータの開発がすす
み，目標とする味やコストに最も近くなるコストやブレンド比率を計算できる環境が整った．しか
し，ブレンドする原料の組み合わせは膨大な数になり，その全てに対してブレンドの比率を計算す
るのは難しい．そこで，遺伝的アルゴリズム [12] を用いてブレンドする原料の選択を行い，選択し
たブレンド原料に対してブレンド比率を最適化するアルゴリズムを利用したのがレシピ設計支援
ツールである．
（※文責: 橋本遼太朗）
2.1.1
ブレンド比率
この節では，ブレンド比率について説明する．各原料のブレンド比率の最小値と最大値は 0∼
10000 の範囲でユーザによりあらかじめ決められている．例えば，ブレンド比率の最小値＝ 10 と
指定された原料は，少なくとも 10g の割合で必ず使用する．ブレンド比率の最大値＝ 0 と指定され
た原料は，ブレンド原料として使用しない．実際の生産現場において，数百種類におよぶ原料をす
べてブレンドすることは品質管理の観点からも不可能で，せいぜい数種類，多くとも 10 種類程度
Group Report of 2013 SISP
-5-
Group Number 1-B
Exploring recipe ∼ for a new concept of food
の原料をブレンドする場合が多い．
しかし，使用可能な全ての原料からブレンドする原料を選び，その組み合わせ全てに対してブレ
ンド比率を求めるには膨大な計算量が必要になり，一般的にこのような問題は NP 困難となること
が示されている．例えば，100 個の原料から 10 個のブレンド原料を選ぶ場合，100 C10 ＝ 1.73103
× 1013 通りの組み合わせが考えられる．厳密に最適なブレンド比率を求めるためには，1.73103
× 1013 通りの組み合わせに対してブレンド比率を計算するので，実用上不可能である．
そこで，一部の組み合わせに対してブレンド比率を求め，これを近似解とする手法をとらざるを
えない．このとき，できるだけ広い解空間を効率的に探索し，良いブレンド原料の組み合わせを選
択する必要がある．本提案では，遺伝的アルゴリズム [12] を用いたブレンド原料最適化により効率
的にブレンド原料の最適化を行う．
（※文責: 橋本遼太朗）
2.1.2
遺伝的アルゴリズム
この節では，本ツールで用いるアルゴリズムである遺伝的アルゴリズム [12] について説明す
る．遺伝的アルゴリズム [12] は 1989 年に Goldberg によって提案されたもので，最適化問題を解
決するため進化的アルゴリズムの一つである．bi 番目の個体 (0 ≦ i ≦ bmax − 1) は染色体に対応
するベクトル gi を持ち，個体の優劣は gi から計算される適応度 Jb で表される．遺伝的アルゴリ
ズム [12] は，優秀な個体を得るために，選択，交叉，突然変異を繰り返すことにより，染色体 gi を
改良するアルゴリズムである．遺伝的アルゴリズム [12] は解空間を大域的に探索できるため，局所
解に陥りにくいという特徴がある．交叉による部分列の交換により，効率的な探索を行うことがで
きるということ，複数の解を解集合として扱うため，多様な解を得ることができるということ，こ
れらの特徴からブレンド原料の最適化に遺伝的アルゴリズム [12] が適している．
レシピ設計支援ツールでは，エリート戦略に従い染色体を選択した．
• 個体の適応度が高い順に gi をソートする．
• g0 ，…，gbmax ×（ 1−r）−1 の個体を残し，gbmax ×（ 1−r），…，gbmax−1 の個体を廃棄する．
• ここで r は個体数 bmax を更新する割合である．
• g0 ，…，gbmax ×（ 1−r）−1 からランダムに 2 つのベクトル gi ，gj を選ぶ．
• gi と gj を交叉する．交叉後，gi （bmax ×（ 1 − r） ≦ i ≦ bmax − 1）の各要素を確率 pM
で変更する（突然変異）．
• 突然変異を起こした gi の要素の値を一様乱数で決定する．
使用可能食材集合を M̂ する．創作料理の候補となる食材配合量をブレンド食材集合 Mi （
0 ≦ i ≦ bmax − 1）とする．
• M̂ の要素数は m̂max ．
• Mi の要素数は bmax ．
• Mi の要素からなるベクトルを gi とする．
• 無数にある Mi から適応度 Ji の高いブレンド食材集合を抽出する．
• 適応度 J を式 (2.1) により定義し，食材配合量選択問題を GA を用いて最適化する．
J ≡ −wε errT ast − wJc cost
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(2.1)
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• ここで， wε は栄養素の誤差に対する重み，wJc はコストに対する重みを表す．
• 味よりコストを重視する場合には，wε < wJc とする．
• Algorithm1 に GA を用いた食材配合量最適化の手順を示す．
• Algorithm1：GA を用いた食材配合量最適化
– Step（1-1）g0 ，…，gbmax −1 を初期化する．
– Step（1-2）ループ回数=0 とする．
– Step（1-3）g0 ，…，gbmax −1 から評価 J0 ，…，Jbmax −1 を式 (2.1) により計算する．
– Step（1-4）評価の値により J0 ，…，Jbmax −1 及び g0 ，…，gbmax −1 をソートする．
（Ji > Ji+1 ）
– Step（1-5）ループ回数が指定された回数に達すれば終了する．そうでない場合，Step
（1-6）へ
– Step（1-6）N=bmax ×（ 1 − r）とする．g0 ，…，gN −1 を残し，gN ，…，gbmax −1 を廃
棄する．
– Step（1-7）n=N とする．
– Step（1-8）g0 ，…，gN −1 から，2 つのベクトル gi ，gj をランダムに選ぶ．
– Step（1-9）gi と gj を交叉し，gn ，gn+1 を作成する．交叉ポイントは 1 から mmax − 1
までの乱数とする．
– Step（1-10）以下の条件を満たさない場合，以下の条件を満たすように，gn または gn+1
を乱数で生成する．
∗ gn ∈
/｛g0 ，…，gN −1 ｝
∗ gn+1 ∈
/｛g0 ，…，gN −1 ｝
∗ gn ̸= gn+1
– Step（1-11）n+2 ≧ bmax ならば，Step（1-12）へ．n+2 ＜ bmax ならば，n=n+2 と
して Step（1-8）へ．
– Step（1-12）g（
．突然
i N ≦ i ≦ bmax − 1）の各要素を確率 pM で変更する（突然変異）
変異を起こした gi の要素の値を 0，1，…，m̂max − 1 の一様乱数で決める．
– Step（1-13）以下の条件を満たさない場合，以下の条件を満たすように，gi を乱数で生
成する．
∗ gi ∈
/｛g0 ，…，gi−1 ｝（N ≦ i ≦ bmax ）
– Step（1-14）ループ回数を 1 増やして，Step（1-3）へ．
（※文責: 橋本遼太朗）
2.1.3
レシピ設計支援ツールの入出力
以下がレシピ設計支援ツールで入力するパラメータである．
• 手順 1
– 食材栄養素行列
– 出力する食材配合量の数と食材配合量に含まれる食材数
– 栄養素ベクトルの目標値
– 各食材の最大の配合量，最小の配合量，コスト
– プログラム実行用のパラメータファイル
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• 手順 2
– 食材配合量行列
– 食材栄養素行列
– プログラム実行用のパラメータファイル
次に，各手順におけるプログラムを実行するためのパラメータファイルについて説明する．
• 手順 1
– inparMain.par：プログラム全体に関する項目
– inparMtlSet.par：原料に関する項目
– inparEval.par：評価に関する項目
– inparRsltData.par：途中経過（評価 J，栄養素の誤差，コスト，計算時間のみ）出力条
件に関する項目
– inparIBMNrandom.par：ブレンド原料番号ベクトルの初期化（random 方式）に関す
る項目
– inparIBMNdjudge.par：ブレンド原料番号ベクトルの初期化（djudge 方式）に関する
項目
– inparIBMNdjudge2.par：ブレンド原料番号ベクトルの初期化（djudge2 方式）に関す
る項目
– inparCBRrandom.par：ブレンド比の計算（random 方式）に関する項目
– inparNM.par：ブレンド比の計算（NMM 方式）に関する項目
– inparSDM.par：ブレンド比の計算（SDM 方式）に関する項目
– inparRBMNrandom.par：ブレンド原料番号ベクトルの更新（random 方式）に関する
項目
– inparOPCO.par：ブレンド原料番号ベクトルの更新（一点交叉方式）に関する項目
• 手順 2
– inpar.par
次に，プログラムの実行において変更を加えたパラメータファイルについて説明する．図 2.1 は
inparMtlSet.par のパラメータファイル，図 2.2 は inparEval.par のパラメータファイル，図 2.3
は inparMain.par のパラメータファイル，図 2.4 は input.par のパラメータファイルである．
• inpar.MtlSet.par のパラメータ
– NameMtlSet：使用する食材栄養素行列のファイル名を指定する．
– numElmMtlset：食材栄養素行列で使用されている全食材数にする．
– dimTastVec：栄養素の目標値で使用している栄養素の数を指定する．
– numBlenSet：出力する創作料理の食材配合量の数を指定する．
– numElmBlenSet：食材配合量に含める食材の数を指定する．
• inpar.Eval.par のパラメータ
– flNameTargetSet：栄養素の目標値が記載されているファイルを指定する．
– matWtast：栄養素のベクトルの誤差εの重み行列 Wy（（dimTastVec）×（ dimTastVec）
行列）
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図 2.1 inparMtlSet.par のパラメータファイル
図 2.2 inparEval.par のパラメータファイル
• inparMain.par のパラメータ
– maxRunTime：最大稼働時間を表す．終了条件を満たさなくても終わる時間を指定す
る．主に無限ループ等の処理から抜け出すために設定する．
– StopGAcond：終了条件の種類の指定する．ループ回数か時間か適応度かを決定する．
デフォルトではループ回数に指定されている．
– StopCondVal：終了条件を提示する．
– prmodRsltCond：出力タイミングの条件を指定する．これもループ回数，時間，適応
度のうち 1 つを指定する．
– maxOutputNum：出力する最大回数を決定する．
– prmod：出力する条件となるループ回数，実行時間を指定する．
• input.par のパラメータ
– kizon-row：参照する既存料理の数を指定する．
– material：食材栄養素行列に含まれる食材数．
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図 2.3 inparMain.par のパラメータファイル
– sousaku-row：食材配合量行列に含まれる食材配合量の数．
– seibun-file：食材栄養素行列のファイル名を指定する．
– sousaku-file：食材配合量行列のファイル名を指定する．
– output-file：出力する食材配合量リストのファイル名を指定する．
図 2.4 input.par のパラメータファイル
これらのパラメータを設定し，プログラムを実行すると，ファイルが出力される．以下に，ファ
イル名と出力されるデータを示す．
• rsltBlen.dat：途中経過
– ループ回数
– 実行時間 [min.]
評価が良い順に以下の値を出力される．
– 評価
– コスト
– 栄養素の誤差
– ブレンド原料の番号
• rsltBlenDataJ.dat：途中経過（評価 J，栄養素の誤差，コスト，計算時間のみ）
– 原料の数
– ブレンド原料集合の数
– ブレンド原料の数
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– 栄養素ベクトルの次元数
– 初期化方式
– ブレンド比計算方式
– 更新方式
– ループ回数
– 最も良いブレンド原料番号ベクトルの評価値 J
– 上位 1/4 のブレンド原料番号ベクトルの評価値 J の平均値
– 最も良いブレンド原料番号ベクトルの栄養素の誤差
– 上位 1/4 のブレンド原料番号ベクトルの栄養素の誤差の平均値
– 最も良いブレンド原料番号ベクトルのコストの値
– 上位 1/4 のブレンド原料番号ベクトルのコストの平均値
– 実行時間 [sec]
• rsltBlenFin.dat：計算結果
– ループ回数
– 実行時間 [min.]
– 評価
– コスト
– 栄養素の誤差
– ブレンド原料の番号
– 食材配合量
– ブレンド原料の総量
– 原料のブレンド比率
– ブレンドした栄養素ベクトル
（※文責: 橋本遼太朗）
2.2
食材栄養素行列（正規化）
今回本プロジェクトで使用したレシピ設計ツール [3] では，食材配合量を出力として得るための
入力として食材栄養素行列，栄養素の目標値が求められた．食材栄養素行列とは食材の名前が行，
食材に含まれる栄養素が列を表す行列であり，栄養素ベクトルの目標値とは栄養素の目標値であ
る．今回レシピ設計支援ツール [3] を用いて計算を行う際に，発生する誤差を無くす為に食材栄養
素行列，栄養素ベクトルの目標値の 2 つの行列をそれぞれ栄養素ベクトルの目標値で割って正規
化した．食材栄養素行列，栄養素ベクトルの目標値において正規化処理を行う前後で区別をするた
め，正規化を行う前の行列を食材栄養素行列（正規化前），栄養素ベクトルの目標値（正規化前），
正規化を行ったあとの行列を食材栄養素行列（正規化後）
，栄養素ベクトルの目標値（正規化後）と
表記する．
今回のデータ作成作業では，前期と同じくプロジェクト内の各グループから 1 名づつ集まった計
3 名のデータ作成担当者からなるデータ班を結成しデータの作成に取り掛かった．前期は楽天株式
会社の運営する楽天レシピ [5] のレシピデータを利用して作業を進めてきた．しかしレシピ設計支
援ツール [3] の仕様変更に伴い，新たに入力データとして食材栄養素行列（正規化後）と栄養素ベ
クトルの目標値（正規化後）が必要になった．そこで後期ではまず食材栄養素行列（正規化後）の
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作成，各班のプログラム担当が作成する栄養素ベクトルの目標値（正規化前）を正規化する作業を
行った．これらの作業はレシピ設計支援ツール [3] を扱っている佐藤仁樹教授の研究室で作成され
たレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルに従い，同じく佐藤研究室で作成されたプログラムを利
用して行われた．
データ班の作業は共同で行える作業は共同で行い，各班の成果物が関わってくる作業ではそれぞ
れの班の作業を優先するようにした．結果食材栄養素行列（正規化前）を作成する作業はすべての
グループのデータ班が共同で行い，それから各グループの担当者と打ち合わせを経て食材栄養素行
列（正規化後），栄養素ベクトルの目標値（正規化後）を作成した．またすべてのグループで扱う
栄養素の数と内容は同じ内容にするため，使用する栄養素や栄養素表記の統合が必要になった．そ
の問題はデータ班が日本人の食事摂取基準（2010 年度版）[14] を参照して栄養素の種類や表記を
統一，栄養素ベクトルの目標値（正規化前）の雛形を作成して各グループに渡して解決した．
グループ B では期作成した診断ツールを統一した栄養素の数に対応できるようにデバッグし，
更に診断ツールの入力に使う料理が行，料理に含まれる栄養素が列の料理栄養素行列を作成した．
そして診断ツールが出力した栄養素ベクトルの目標値（正規化前）とデータ班全体で作成した食材
栄養素行列（正規化前）を用いて食材栄養素行列（正規化後）と栄養素ベクトルの目標値（正規化
後）を作成した．
（※文責: 小山槙）
2.2.1
今回使用したデータについて
今回作成した主なデータである食材栄養素行列（正規化後）を作成にするにあたり，まずは料
理のレシピが記載されているいくつかの書籍から料理のデータを抜き出して料理食材行列を作成
した．前期で使用した楽天レシピ [5] のデータベースから作成した料理食材行列は食材の単位が統
一されていなかったりレシピ設計支援ツール [3] の入力に不適切な記号や表現が含まれていたため
に使用しなかった．もうひとつの食材栄養素行列については前期と同じく文部科学省科学技術・学
術審議会資源調査分科会報告日本食品標準成分表 2010[8] を利用した．また扱う栄養素については
データ班で予めいくつかの作業を行って取り決めを行ったの以下に記す．
• 今回使用する栄養素
• 各栄養素の摂取基準量
• ビタミン A やビタミン E の表記の統一化
今回本プロジェクトがレシピ設計支援ツール [3] を扱う際に用いる栄養素の種類ではプロジェ
クト内で統一化し，各班で一部のデータを共有したり成果の比較を行ったりしやすいようにした．
使用する栄養素は「日本人の食事摂取基準（2010 年度版）」に記載されたエネルギーを含む 35 種
類の栄養素とする．また各栄養素の摂取基準は日本人の食事摂取基準（2010 年度版）[14] に記載
されたエネルギーを含む 35 種類の栄養素を対象とした．またビタミン A やビタミン E などは書
籍やデータによってはレチノール当量やα-トコフェノールなどといった異なる表記の「性・年齢。
身体活動レベル別食事摂取基準値早わかり改訂新版」[13] を参考にして本プロジェクト内での栄養
素の扱いを統一した．
（※文責: 小山槙）
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2.2.2
データ作成手順
データの作成作業はレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルに従い，Microsoft 社の Excel 等
ソフトウェアとレシピ設計支援ツール [3] の入力データを作成するために本学の佐藤仁樹教授の研
究室で作成されたプログラム及びレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルを使用した．しかし，レ
シピ設計支援ツール [3] のマニュアルにまだ慣れていないデータ班のメンバーがいきなりデータの
作成を行うことへの危険性やレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルが作成されてからまだ日が浅
いということもあり，より信頼性の高いデータを作成するために以下のステップに従ってデータ作
成を行った．
• 各班のデータ作成の班員によるレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルにを用いた演習
• 演習中に起きた不具合や発見したバグをレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルやデータ編
集プログラムの作成者に報告
• デバッグ後のレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルで食材栄養素行列（正規化前）と栄養
素ベクトルの目標値（正規化後）
当初演習及び不具合やバグの報告は 1 週間程度の作業で終了する予定であった．しかし，メン
バーが作業になれるまでに時間がかかり，実際にバグを報告し訂正した上で再実行を行ったので完
全に演習を完了するまでに 1 ヶ月近くかかった．また今回演習で本グループがマニュアル実行のた
めに行ったデータ編集のための手法などもレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルに追加した．
グループ B では，食材栄養素行列（正規化後）と栄養素ベクトルの目標値（正規化後）を以下の手
順で作成した．
• 診断ツールの入力に使う料理栄養素行列を作成
• 前期作成した診断ツールを使って栄養素の目標値（正規化前）を作成
• 食材栄養素行列（正規化前）を作成
• 食材栄養素行列（正規化前）と栄養素ベクトルの目標値（正規化前）を用いて食材栄養素行
列（正規化後）と栄養素ベクトルの目標値（正規化後）を作成
（※文責: 小山槙）
2.2.3
グループ B の料理栄養素行列について
グループ B が提案する未知のレシピの提案では栄養素ベクトルの目標値（正規化前）を求める
ためにグループ B が製作した診断ツールを使った．また，診断ツールの入力に料理とその料理に
含まれる栄養素の行列が必要になった．そこでグループ B ではデータ班全体で作成した食材栄養
素行列（正規化後）
，栄養素ベクトルの目標値（正規化後）に加えて料理栄養素行列（正規化前）作
成した．この作業はグループ B のデータ班である小山が行った．
次にどのようにして料理栄養素行列（正規化前）を得たのを説明する．まず食材栄養素行列（正
規化後）を作成する段階で得た食材配合量行列（正規化前），日本食品標準成分表 [8]「（食材統合
前）を用い，同じくレシピ設計支援ツール [3] のマニュアルの Step3-2 に従って料理栄養素行列
（正規化前）作成プログラムの実行を行い，料理栄養素行列（正規化前）を作成した．
（※文責: 小山槙）
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2.2.4
作成データについて
次の図 2.1，図 2.2，図 2.3，図 2.4 は，それぞれ栄養素ベクトルの目標値（正規化前）
，栄養素ベ
クトルの（正規化後），食材栄養素行列（正規化前），食材栄養素行列（正規化後）の行列の一部を
取り出したデータである．
図 2.5
栄養素ベクトルの目標値（正規化前）
図 2.6
栄養素ベクトルの目標値（正規化後）
図 2.7
食材栄養素行列（正規化前）
（※文責: 小山槙）
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図 2.8 食材栄養素行列（正規化後）
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第 3 章 提案手法
3.1
診断ツール
提案手法を述べる前に，本節で本グループで作成した診断ツールについて説明をする．
1 章で記述したように現在，日本では食生活に問題を抱えている人が増えてきている．本グルー
プでは，そのような人々をターゲットとする栄養バランスを考慮した創作料理を提案するシステム
の開発を行った．
（※文責: 橋本遼太朗）
3.1.1
前期の活動について
前期の活動として，まずは，目的を達成するために何が必要なのかを定義した上で使用するデー
タやプログラムについて確認し，その上で自分たちが新たに製作する必要があるものを話し合っ
た．その結果，料理名が行，含まれる栄養素が列となったデータ (料理栄養素行列とよぶ) を楽天
レシピ [5] の 44 万件のレシピデータと文部科学省の日本食品標準成分表 [8] から本校の卒研生が製
作した行列を掛け合わせるプログラムを使用して製作した．そしてそれらのデータから栄養素の偏
りを検出し，偏りを自動的にレシピ設計支援ツール [3] に入力するプログラムの開発を行った．
料理名を入力し，食材栄養素行列の平均値を出力するためにプログラム作成を行った．はじめは
PostgreSQL9.2 の psql コマンドを用いたプログラム作成を試みた．しかし，C 言語での実装の方
が単純化できた．そのため，プログラムの作成には開発がより単純化できることやレシピ設計支援
ツール [3] が C 言語で設計されているため，C 言語で製作するのに決定した．
必要とされるプログラムは，データ班の作成した食材栄養素行列から，入力された料理名から含
まれる栄養素を読み込み，基準となる栄養素量と比較して栄養素の偏りを検出してレシピ設計支援
ツール [3] に入力するプログラムである．レシピ設計支援ツール [3] への入力は手動で行うのも可
能であるので前期ではデータから栄養素の偏りを検出するところまでの実装を目標とした．また，
2 次元配列の使用により料理名が行でそれに対応した栄養素が列となっている行列の各要素の値を
格納した．その結果，使用者が実際に入力した料理名から食材栄養素行列を取り出したり，和や平
均の値を求める演算を行った．
では，前期までに作成した診断ツールについて説明する．前期では，使用する栄養素の種類をエ
ネルギー，たんぱく質，炭水化物，ナトリウム，カリウム，カルシウム，ビタミン A，ビタミン B6，
ビタミン C，食物繊維の 10 種類とした．また，食べた料理については，何食食べたかまでは指定
はしておらず，食べた食事回数で平均を取った．その結果，１食あたりの 10 種類の栄養素の平均
摂取量がわかるプログラムが出来た．
基準となる 1 日の栄養摂取量については，第一出版から発行されている日本人の食事摂取基準
（2010 年度版）[14]，女子栄養大学出版部から発行されている性・年齢・身体活動レベル別食事摂
取基準値早わかり改訂新版 [13] を参考にした．また，料理栄養素行列を読み込み，一度配列に格納
し，料理名を入力をし，配列からデータを呼び出し，これを繰り返してユーザが食べた料理の栄養
素の総量が分かる．これを食事回数で割ることによって，1 回の食事の栄養素の摂取量の平均が分
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かる．この平均と栄養素の目標値を比べて，栄養素の偏りを調べるのが出来るようになった．
（※文責: 橋本遼太朗）
3.1.2
後期の活動について
次に，後期で改良した診断ツールについて説明する．後期では，使用する栄養素を前期の 10 種
類から，新たに脂質，飽和脂肪酸，n-6 系脂肪酸，n-3 系脂肪酸，コレステロール，ビタミン D，ビ
タミン E，ビタミン K，ビタミン B1，ビタミン B2，ナイアシン，ビタミン B12，葉酸，パントテ
ン酸，ビオチン，マグネシウム，リン，鉄，亜鉛，銅，マンガン，ヨウ素，セレン，クロム，モリブ
デンの 25 種類を足して，35 種類の栄養素を扱って食生活の偏りを出力するツールとした．使用す
る栄養素を 35 種類にしたのは，食生活の偏りをより正確に出力し，より最適な食材配合量を出力
するためである．グループＢでは，ユーザの 3 日間に摂取した料理の栄養素から偏りを求め，栄養
バランスを整えるような食材配合量を出力する仕組みを開発した．
（※文責: 橋本遼太朗）
本章はグループＢの食生活の偏りを診断し栄養素バランスを整える食材配合量を提案するまでの
グループが行ってきた手順を説明する．手順は大きく分けて４つあり，以下になる．
• 食材配合量出力までの手順
• 調理までのの手順
• 調理
• 調理終了後の手順刺激
これらを順をおって説明していく．現時点でレシピ設計支援ツール [3] から食材配合量を出力する
のは可能であるが，レシピを出力するのはできないからだ．レシピ設計支援ツール [3] から出力さ
れた食材配合量が，どのような味なのかを確かめるために調理を行う必要性がある．そこで調理実
験を 3 回にわたって調理実験をした．調理手順はグループＢで最も料理の知識と技術を持っている
橋本が考案する．橋本が考案した調理手順をグループメンバーで意見を出し合い，調理手順を開発
した．
（※文責: 西保俊佑）
3.2
食材配合量出力までの手順
食材配合量までの手順をフローチャートによって記載する．
1. ユーザは 3 日間の食生活の内容を記憶しておく．
2. その後 3 日間の食べたものを診断ツールの項目の中から選択する．診断ツールというのは 3
日間のとった栄養素の量と目標の栄養素ベクトルを比較し，目標の栄養素との差を出力する
ツールである．
3. 出力した目標値と栄養素の量との差を目標値としレシピ設計支援ツール [3] に入力し，栄養
バランスを整えるような対応した食材の量（食材配合量とする）を食材栄養素行列から出力
する．
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（※文責: 西保俊佑）
3.2.1
診断ツール
診断ツールとは現代人の栄養バランスの偏りを食生活から診断するツールである．現代人の食生
活の偏りは食べた料理だけではなく食べ方にも大きく起因する．しかし，グループＢでは食べた料
理名から診断するツールを作成した．以下に診断ツールの手法を記載する．
1. ユーザーは期間内に食べた料理の品名を診断ツールが提示する料理名の中から選択する．
2. 診断ツールは選ばれ料理名を料理栄養素行列から検索．
3. 料理栄養素行列から選ばれた複数の料理の各栄養素ベクトルを合算する．
4. 各栄養素から一日の各栄養素ベクトルの平均値を出力する．
5. 栄養素の平均値から理想とする栄養素ベクトルの差を出力する．
6. 出力した差を補うような食材配合量をレシピ設計支援ツール [3] 出力する．食材配合量の出
力までの手法はレシピ設計支援ツール [3] で記載する．
（※文責: 西保俊佑）
3.2.2
レシピ設計支援ツール
診断ツールによって 3 日間の食生活を入力すると，レシピ設計支援ツール [3] ではレシピ設計支
援ツール [3] を使って，栄養素ベクトルの平均値と理想とする栄養素ベクトルの差から食材配合量
を出力する手順を出力する．
1. レシピ設計支援ツール [3] に栄養素ベクトルの平均値と理想とする栄養素ベクトルの差分を
重み付けする．
2. レシピ設計支援ツール [3] は食材栄養素行列から重み付けされた栄養素に近い食材を選択
する．
3. レシピ設計支援ツール [3] から食材配合量が出力される．
4. レシピ設計支援ツール [3] は食材配合量は出力するのはできるがレシピの出力はできない．
そのため，調理方法は人力で考案する．
（※文責: 西保俊佑）
3.3
調理までの手順
ここではレシピ設計支援ツール [3] から出力された食材配合量を元に調理手順を考案し，調理に
必要な食材や器具を集める手順を説明する．2 回目以降からパスタ料理を考案した．これは保存が
簡単でダイエットに適しており，長期間の保存ができるからである．調理までの手順を以下に記載
する．
1. 調理手順の考案
2. 食材の購入
3. 調理マニュアルの確認
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4. 調理道具の確認，及び搬入
5. 準備
（※文責: 西保俊佑）
3.3.1
調理手順の考案
ここでは調理手順を考案する．手順について説明していく．
1. レシピ設計支援ツール [3] から食材配合量が出力される．
2. 食材配合量から橋本が調理手順を考案．
3. 調理方法を佐藤教授が添削．
4. 許可が下りなかった場合，(2) に戻る．
5. 許可が下りた場合，調理実験を行う．
（※文責: 西保俊佑）
3.3.2
食材の購入
調理をするにあたり食材の購入を行った．2 回食材調達を行い，1 回目は丸井今井で食材を購入
し 2 回目は大槻スーパーで食材を購入した．第１回目は直近の調理分のみの食材を調達した．その
ため，2 回目以降の調理のときも食材の調達をしに行かなくてはならなくなった．そこで佐藤教授
の意見によって，長期間の保存ができる冷凍食材を購入した．2 回目は大槻スーパーで食材を買い
に行った．そこでホウレン草などの冷凍食材を買った．購入した冷凍食品はリストと照合し，冷凍
庫に保存した．以下が食材の購入の手順である．
1. 商店に行く．
2. リストから食材を探し，購入．
3. 事務室で領収書と食材の照合．
4. 冷凍庫もしくは冷蔵庫に保管．
（※文責: 西保俊佑）
3.3.3
調理マニュアルの確認
調理手順を考案したら，実際に調理を行う．調理は調理手順書に基づいて行われる．調理を行う
際は調理実験管理者を決めて行った．調理実験は調理器具の運搬，調理，片付けのすべてを含んで
いる．調理監督者の役割大きく分けて二つある．
• 調理器具借用書への記入．調理器具借用書とは実験に必要な調理器具を佐藤研究室から持ち
出すときに何を持ち出したのかを確認するためのリストである．
• 調理実験の監督業務．
監督者は調理実験マニュアル，調理器具借用書，コンテナ確認書，及び調理実験記録書以下のもの
を常に常時携帯する．
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• 調理実験マニュアル
• 調理器具借用書
• コンテナ確認書
• 調理実験記録書
実験マニュアルに従って，監督者は調理器具借用書，コンテナ確認書，及び調理実験記録書に必要
事項を記載する．
次に事前準備について説明する．まず衛生管理を徹底して行うため出席条件を課した．条件は以下
である．
• 嘔吐，下痢等の症状がない
• 手指にできものがない
• 化膿した傷がない
• 爪が伸びていない
また，実験時の服装は以下のものを義務付けた．
• エプロン，三角巾，（マスク）の着用
• 指輪，腕時計の非着用
途中退室についてはエプロン，三角巾，（マスク）着用のまま調理実験場所から出ないのが条件と
して挙げられる．また調理品については持ち帰らないことを条件とした．
食中毒についてだが，調理実験では「清潔，温度管理，迅速」を徹底している．特に夏場の実験で
繁殖しやすい菌は以下の通りである．
• サルモネラ菌
• ブドウ球菌
清潔面の管理のために以下の事項を徹底して行った．
• 新鮮な食材
• 器具類の消毒
• 下痢や手足に怪我のある人は実験に参加しない，
• 清潔な服装
• 手洗い
ここで手洗いの手順を記載する．
1. 石鹸を使い両手指，腕を洗う．
2. 20 秒ほど流水で石鹸を洗い流す．
3. 消毒液をつけて手指を揉み洗いする．
4. 流水でよく水洗いする．
次に温度管理だが，低温貯蔵，加熱を厳守した．最後に迅速ついてだが，調理後すぐに食べるの
を徹底した．
（※文責: 西保俊佑）
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3.3.4
調理道具の確認，及び搬入
リストに書かれている調理器具名とコンテナに入っている調理器具を照合する作業とコンテナを
調理実験室に運ぶ作業をフローチャートで記載する．
1. 調理器具がコンテナの中に正しく入っているかを確認する．
2. コンテナを開ける．
3. 調理器具をすべてコンテナから出す．
4. リストに記載されている調理器具を読み上げ，それをコンテナに戻す．
5. コンテナをキャリーに載せる．
6. コンテナを調理実験室まで運ぶ．
例えば１回目の調理実験で使用した調理器具の一部は以下である．
• まな板
• 包丁
• ボール
• 木べら
• スプーン
• フライ返し
• 小皿
• 計量器
• カセットコンロ
（※文責: 西保俊佑）
3.3.5
準備
入室後の手順を説明する．
1. 調理実験室に入った後，まずエプロンと三角巾 (マスク) を装着する．
2. その後，手洗いの手順に従い手を洗う.
3. シンクとガス代を専用の台ふきでふき，クレンザーで十分に洗浄する．
4. 調理用テーブルを台ふきでふき，除菌スプレーをかける．
5. 調理器具を洗剤を使い器具用スポンジで洗浄し十分すすぐ．
6. (5) で洗浄した調理器具の水気を布巾でとる．
7. (6) で水気をとった調理器具に除菌スプレーをかける．
（※文責: 西保俊佑）
3.4
調理の手順
ここでは調理の手順を記載する．調理中の手順は大まかに分けると以下のようになる．
• 野菜類の下ごしらえ
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• 魚貝類の下ごしらえ
• 肉類の下ごしらえ
• 調理
次からは各項目の詳細な手順を説明する．
（※文責: 西保俊佑）
3.4.1
野菜類の下ごしらえ
野菜類の下ごしらえの手順を説明する．
1. 野菜・果物類を野菜専用ポールを使い飲用水を流し，3 回以上洗う．タメ水で洗う場合は，
水を切り替えて 2 回以上すすぐ．
2. 出力された食材配合量にしたがって，計量する．
3. 洗浄した野菜，果物類をザルに入れる．
4. 野菜・果物類を野菜・果物専用まな板で切る．
5. 切った野菜・果物類を野菜・果物専用ボールに入れる．
6. 生ゴミを，ゴミ箱に入れる．
7. (4) で使用したまな板と包丁を洗剤を使って器具用スポンジで洗浄．
8. (7) で洗ったまな板と包丁を専用の立てかけに立てかけておく．
9. 手洗い手順に従い手を洗う．
（※文責: 西保俊佑）
3.4.2
魚貝類の下ごしらえ
魚貝類の下ごしらえの手順を説明する．
1. 魚貝類を真水で洗浄する．
2. 魚貝類を魚介専用まな板を使って下ごしらえする．
3. 出力された食材配合量にしたがって，計量する．
4. (2) で下ごしらえした魚介類をボールに入れる．
5. 生ゴミをゴミ箱に入れる．
6. 手洗いの手順に従って手を洗う．
7. 魚貝専用まな板と包丁を食器用洗剤で洗い，器具用スポンジで洗浄．
8. (7) で洗ったまな板と包丁を専用の立て掛けに立てかけておく．
（※文責: 西保俊佑）
3.4.3
肉類の下ごしらえ
肉類の下ごしらえの手順を説明する．
1. 肉類を肉類専用まな板を使って切る．
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2. 出力された食材配合量にしたがって，計量する．
3. (2) で計量した肉類をボールに入れる．
4. 生ゴミをゴミ箱に入れる．
5. 手洗いの手順に従って手を洗う．
6. 肉類専用まな板と包丁を食器用洗剤で洗い，器具用スポンジで洗浄．
7. (6) で洗ったまな板と包丁を専用の立て掛けに立てかけておく．
（※文責: 西保俊佑）
3.4.4
調理
調理の手順を説明する．2 回目以降の調理で種目をパスタで統一したため，１回目の調理では
(2)，(3)，(4)，(5)，(8) は行わなかった．２回目以降はプロジェクトで作る料理の種類を統一した．
1. 調味料を計量する．
2. 必要なパスタの量を計量する．
3. パスタを茹でる．
4. 茹で上がったパスタをザルに移す．
5. 水気をよくきり，ボール移す．
6. フライパンを加熱する．
7. フライパンが暖まったら，食材をフライパンに入れ焼く．このとき，全体に火が通るように
注意する．
8. 火が通ったら，パスタを入れ，あえる．
9. 出来上がった料理を皿に移す．
10. すぐに試食しない場合は，常温で放置せず冷蔵庫に補完する．
3.5
調理終了後の手順
ここでは調理終了後の手順を記載する．調理終了後の手順は大きく分けて以下である．
• 検品
• 試食
• 片付け
• 調理器具・材料の返却
（※文責: 西保俊佑）
3.5.1
検品
万が一食中毒があったときの為，検品を行い，食中毒が発生したとき，速やかに保健所に提出す
るために，検品した商品を冷凍保管した．以下が検品の手順である．
1. 検品用に，出来上がった料理の一部を取り分けてラップに包む．分量は小皿一枚程度である．
2. (1) に日付をマジックで書く．(2) が終了するまで試食は実施しない．
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3. (2) を試食が終わったらすぐ冷凍庫に保管する．
（※文責: 西保俊佑）
3.5.2
試食
試食をして，レシピ設計支援ツール [3] が出力した料理がどのような味なのかを検証する．数値
のミスがある場合はこの時に極端な味付けになりやすい．食材配合量だけでなく盛り付け方や調理
手順についても意見しあう．また教授に意見をいただくことによって，意見をいただくことができ
た．以下が試食の手順である．
1. 試食用の食器を各自準備する．
2. 手を洗う．
3. 試食．
4. 担当教授から意見をいただく．
5. プロジェクトメンバー内で味の感想，盛り付け方の是非などを意見しあう．
（※文責: 西保俊佑）
3.5.3
片付け
調理が終了した後の片付けについて説明する．普段調理実験として使う教室ではないため，普段
自宅などで調理した後よりもより丁寧な清掃，片付け作業が求められる．
1. 調理実験終了後の片付けの手順を説明する．
2. 使用したすべての調理器具・機材を洗剤を使い器具用スポンジで洗浄し十分すすぐ．
3. (2) で洗浄した調理器具の水気を布巾でふきとり，除菌スプレーをかける
4. シンクをクレンザーを使い掃除用スポンジで洗浄する．
5. ガス代をクレンザーを使い掃除用スポンジで洗浄する．
6. テーブルを台ふきで拭く．
7. 使用した布巾，台ふき，器具用スポンジ，掃除用スポンジを洗剤で洗い，十分すすぐ．
8. すべてのスポンジをよく洗い洗剤を落し，水分を十分絞る．
9. (8) で洗浄した布巾と台ふきを漂白剤につける．
10. (9) で漂白した布巾を十分にすすいで絞る．
11. 床を掃除する．
12. リストに記載されている調理器具を読み上げ，それをコンテナに戻す．
13. 使用した調理器具を乾燥室に移動させる．
14. 乾燥室で調理器具を乾燥させる．
このとき調理器具 (コンテナ，コンテナの蓋，カセットコンロ，スポンジ，包丁のケースなども
含む) の周辺を十分に空気が循環するように注意して，以下のように並べた．
• 調理器具を重ねて置かない．
• ボール，ザルを上向きに置く．
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図 3.1 計量の様子
図 3.2
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材料を炒める
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図 3.3
具とパスタを合える
図 3.4
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材料を炒める
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図 3.5 実際の調理過程
図 3.6
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完成した料理
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図 3.7
試食
• 布巾を布巾かけにかけて干す．
• 皿・まな板・包丁を，食器かご・まな板立てに干す．
• 立ち入り禁止の札を貼る．
（※文責: 西保俊佑）
3.5.4
調理器具・材料の返却
乾燥室で 3 日ほど乾燥させた，調理器具を返却する．このときの手順を説明する．
1. 調理器具と材料の返還時に，調理器具借用書に必要事項を記入する．
2. 調理器具借用書を担当教員に提出し確認サインをもらう．
3. 立ち入り禁止の札をはがす．
（※文責: 西保俊佑）
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第4章
性能評価
この章ではプロジェクトで得られた結果を記述する．
4.1
診断ツールの性能評価
本節では，診断ツールの性能を従来手法で挙げられたスマホアプリのあすけん [6] やレシピサイ
トのクックパッド [4] を比較し性能評価を行う．
まず最初に，従来手法の性能を評価する．
• クックパッド [4] の利点
– 食材や料理名からレシピを簡単に検索が出来る．
– ユーザ＄ S ＄が考案したレシピを投稿が出来る．
– 投稿されたレシピを相互評価が出来る．
– 目的別にレシピを検索が出来る．
• クックパッド [4] の欠点
– 食材が揃っていなければレシピ通りに作ることが出来ない．
– 栄養素を考慮したレシピではないことが多い．
– ユーザ投稿のレシピだと正しいとは限らない．
• あすけん [6] の美点
– 手軽に利用が出来る．
– データの保管が簡単である．
– 栄養素の過不足がグラフなどで表示出来る．
• あすけん [6] の欠点
– 食事摂取基準値 [14] がある年代限定のものになっている．
– 栄養素の目標値を数値で考慮してないものもある．
– どのアプリが良いのか種類が多くてわかりにくい＄ V ＄．
次に診断ツールの性能を評価する．
• 診断ツールの美点
– 好きな期間の栄養素の過不足を出力することができる．
– 入力が料理名なので手軽に扱うことが出来る．
• 診断ツールの欠点
– 入力方法が料理名だけである．
– 入力に食べた料理がない場合があるかもしれない．
これらを表にまとめると表 4.1 のようになる．
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表 4.1
性能評価の比較
栄養バランス
レシピ
手軽さ
正確性
クックパッド
×
○
○
×
あすけん
○
△
○
△
診断ツール
○
×
○
○
（※文責: 橋本遼太朗）
4.2
レシピ設計支援ツールの評価
今回使用したレシピ設計支援ツール [3] が今回考案したシステムにおいて示した性能を評価する．
4.2.1
レシピ設計支援ツールが実現したこと
今回本グループが提案した，ユーザが数日間摂った食事から栄養素の偏りを診断しその偏りを
補う新メニューを提案するシステムでは，人の手で考案された食材の調理方法や実際の調理などの
手順を除いたコンピュータのシステム部分はレシピ設計支援ツール [3] の性能を考慮して行った．
そこでレシピ設計支援ツール [3] の性能またはその出力である食材配合量が今回の要件を十分に満
たせているのかを評価する必要があると考えた．
• 料理の作成について
• 料理の栄養素について
まずはレシピ設計ツールというソフトを使い，今回初めてレシピ設計ツール [3] を使って得た食材
配合量から料理を作れた点について考える．料理方法や料理手順など人の手によって行われた部分
もある．しかし，結果としてコンピュータが示した食材のみを使って人間が食べられる料理を作れ
た．この試みはレシピ設計支援ツール [3] にとっても初めての試みであり，最初の一年間の成果と
してきちんと料理が作成出来る事，また 4.2.2 で示す今後に活かせるいくつかの課題も見つけられ
た．
次に料理に含まれる栄養素についてである．今回本グループが提案した手法を用いて栄養素の目
標ベクトルを設定することでユーザに必要な栄養素を求めてそれを補うことが出来る食材配合量を
得ることができた．
（※文責: 小山槙）
4.2.2
今後の課題
今回実際に本グループで開発した料理の提案手法を用いて料理のレシピを作成し，前期に
行ったのも含め回の調理実験を行った．これらの調理実験で食材配合量や調理の手順など一見無
事成功したかのように思えたレシピであっても実際に調理を行い試食を行い，様々な課題が挙げ
られた．ここではその課題を列挙し，今後どのような展開が望めるかということについて考察して
いく．
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• 食材配合量出力プロセスの手作業の量について
• 調理手順の自動化について
• 味の調整について
• レシピ設計支援ツール [3] の管理，運用について
まずは食材配合量の出力である．レシピ設計支援ツール [3] を用いて食材配合量を出力するため
には，プロセスの各所でレシピ設計支援ツール [3] の扱いに慣れた人間による手作業を必要とする
問題が挙げられる．現段階のレシピ設計支援ツール [3] では，「どの食材がどれくらいの量で含ま
れている」の形にする為にレシピ設計支援ツール [3] の扱いにある程度慣れた人間が，出力されて
きた値を該当する食材の名前や含まれている量に翻訳することで人間が読める食材配合量を作成し
ているという状態である．またレシピ設計支援ツール [3] に食材栄養素行列（正規化後）と栄養素
ベクトルの目標値（正規化後）を入力して食材配合量を出力するための計算を行うのに 1 時間程度
の時間を要するため，レシピ設計支援ツール [3] の担当者に多大な負荷がかかってしまった．その
ため現状では，コンピュータを扱えない一般のユーザが気軽に我々の提案手法で料理レシピを作成
するのはできない．したがって今後さらなる課題としてレシピ設計支援ツール [3] に必要とされる
データを入力し，一般の人間が見て判断できる表記がなされた食材配合量を得るまでの段階をプロ
グラムを用いて自動化するべきである．
次に調理の自動化について挙げられた課題である．レシピ設計支援ツール [3] では最適な食材
の種類と量しか示されておらずどのような調理を行うべきなのかは出力されない．従って現段階で
は出力された食材配合量を人間が見て調理方法，調理手順を考えなければならない．しかしながら
人間が考案するとなると考案作業を行う人間の経験や参考にした書籍などが成果に大きく影響して
しまい，コンピュータを用いたシステムと考慮するとこのように扱う人間が結果に大きく影響して
しまうようなシステムは好ましくない．従って将来的には出力された食材配合量に合わせた調理手
順をレシピ設計支援ツール [3] が考案するようなシステムとなれば望ましい．また調理方法や調理
手順を含めたレシピをコンピュータを用いて自動的に作成するという技術は研究されている最中で
あるため，既存のシステムやサービスで食材から調理方法を提案することが出来るものはまだ少な
い．今後はそのような研究機関などを調査しつつ，出力した食材配合量からどのように調理してい
くのかも考えていく必要がある．
また味の調整に関してもいくつかの問題が見受けられた．レシピ設計支援ツール [3] は栄養素ベ
クトルの目標値に従い栄養素を判断材料として食材の種類と量を選び出すため，味の良し悪しがプ
ログラム上で判断されない．現状は調味料も食材として扱っているためレシピ設計支援ツール [3]
の出力に上限を設定するので辛くなりすぎたり塩気が甘くなりすぎたりすることを抑え，出力され
たいくつかの食材配合量の中から人間が実際に調理を行うのを考えながら食材の組み合わせでなる
べく自然な食材配合量を選び出した．加えて選び出した食材配合量に含まれているナトリウムから
塩分相当量を計算し，塩気が強くなり過ぎないように調整した．しかしながら実際に調理を行った
際は上限内であっても辛味が強すぎてしまったり食材の組み合わせが悪く想定していた味にならな
かったりと問題も多かった．しかしながら，レシピ設計支援ツール [3] には味の評価をする機能は
存在していない．従って実際の現場でこのツールで作成した料理のレシピを用いて食事を提供しよ
うとした場合，例え理想的な栄養素を含んでいたとしてもそれらの料理を楽しく食べることができ
るような工夫をする必要がある．
そしてレシピ設計支援ツール [3] の運用や管理についてであるが，現状のシステムは栄養素ベク
トルの目標値（正規化前）を診断ツールを用いて作成した後，データ班が栄養素食材栄養素行列
（正規化後）と栄養素ベクトルの目標値（正規化後）を作成し，プログラム担当がそれらのデータ
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を受け取ってレシピ設計支援ツール [3] を用いて食材配合量を出力するという手順が必要である．
このように一回出力を得るためにかなりの手間と時間を要す．作成したデータの移動は作業担当者
からプログラム担当者へ手作業で移動させているので管理に関しては作業中のデータの紛失，受け
渡したデータが違ったなどの問題も危惧される．実際にプロジェクト内でデータ担当からプログラ
ム担当へデータを受け渡す時にデータ内容が気づかないうちに変わってしまっていたという問題が
起きた．そこでデータ作成を担当したデータ班が受け渡す前に他人が中身を編集できないように
し，データの内容を印刷してプログラム担当に見て確認してもらえるようにしたが，一回一回のレ
シピ設計支援ツール [3] で食材配合量を得るごとにこの手順を踏んだ受け渡しを行う必要があるの
で，作業員の負担を減らしなおかつ安全にデータの受け渡しや編集を行えるシステムを作る必要が
ある．
（※文責: 小山槙）
調理実験の性能評価
4.3
ここでは３回行った調理実験について述べる．
4.3.1
調理実験について
本グループはレシピ設計支援ツール [3] から出力された食材配合量からおいしい料理ができる
かを検証するために練習も含めて調理実験を３回行った．７月１９日，１０月２５日，１１月２９
日に調理実験を反省をふまえつつ行った．なお，調理実験は調理機材の運搬から，調理，片付け全
てを含むものとする．ちなみに，７月１９日，１０月２５日は使用した栄養素の個数が１０個で
行った．そのため，正確な摂取基準値と比較するには栄養素の数が３５種類必要だっため，１１月
２９日にこの栄養素の数で調理実験を行った．従って，７月１９日と１０月２５日に行った調理実
験は練習とした．
・調理食材，調理機材について
調理実験を行うための調理食材について述べる．１回目（７月１９日）は出力された食材配合量
から必要な食材を購入した．２回目（１０月２５日）
，３回目（１１月２９日）は予め，長期保存が
可能な乾物（パスタ等）や冷凍食品を購入し，保管した．購入した食材から食材リストを作成し，
そのデータから出力された食材配合量を使用した．以下に作成した図 4.1 に食材リストを示す．ま
た，調理機材の紛失を防ぐために各調理機材が入っているコンテナのチェックリスト，調理機材の
チェックリストを作成した．
（※文責: 駒形憲彦）
4.3.2
調理を行うまでの準備
以下に調理実験の際に行った準備について以下に述べる．
• 調理実験を行う際にメンバーへの指示や調理実験を監督する調理実験監督者を決め，調理器
具の片付けや調理の役割分担表を作成した．
• その後，コンテナ確認書，調理器具チェックリスト，調理に使用する食材リストを参照し,
調理機材を荷台に積んだ．
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• 次に調理場まで物品と食材を荷台を用いて運搬した．
• 入室後，時計をはずし，エプロンと三角巾を着用した．
• 手を２０秒ほど流水でせっけんで洗いながした．
• 手をペーパータオルでふいた．
• シンクとガス台を洗剤を使って掃除用のスポンジで洗浄した．
• 調理テーブルを台拭きで拭き，除菌スプレーをかけた．
• 調理器具を洗剤を使い器具用スポンジで洗浄し十分にすすいだ．
• 洗浄した調理器具の水気をふきんでとり，除菌スプレーをかけた．
（※文責: 駒形憲彦）
4.3.3
調理について
レシピ設計支援ツール [3] から出力された食材配合量，その食材配合量を素に作成したレシピ
を用いて料理を作った．
以下に行った手順について述べる．また，図 4.2 に調理実験の様子を示す．
• 使用する食材の量をはかりを用いて計量した．
• 調味料も同様にはかりを用いて計量した．
• 冷凍食品は使用する量をはかりで採取したあと，冷凍庫に素早く戻した．
以下に１１月２９日に行った調理実験での食材配合量を記載する．
・使用した食材配合量
図 4.1 食材リスト
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• ささ身肉 114.9g
• しいたけ 51.9g
• きざみねぎ 78.6g
• 黄ピーマン 74.1g
• スパゲッティ 135g
• わかめ 6.45g
• 黒酢 11.1g
• 中濃ソース 59.7g
• マヨネーズ 36.6g
• 豆板醤 18.15g
・調理行程
ここでは実際に行った調理，試食，検品について述べる．
１．パスタを表記通りの茹で時間の通りに茹でる．
２．肉類を先に炒め，その後野菜類を加えて炒める．
３．火が通ったら調味料を加え，さらに炒める．
４．茹で上がったパスタと水戻ししたワカメを３で炒めたものに加え，和えて完成．
また， 使用した調味料から料理名を黒酢と豆板醤のピリ辛パスタとした．図 4.3 に作った黒酢と
豆板醤のピリ辛パスタを示す．
５． 料理を作ったあと，食材リストに食材の使用量と残量を記載した．.
・検品について
• 検品用に出来上がった料理の一部をサランラップに包んだ．
• 上記のラップで包んだ料理に日付とグループ名を記載した．
• 成果発表会のデモに使用する料理をサランラップに包んだ．
• 試食用の皿を各メンバーが用意した．
• 手を洗い，試食を行った．
• 試食後，速やかに検品の料理を凍庫に保管した．
• 試食後，速やかに成果発表会のデモ用料理を冷凍庫に保管した．
（※文責: 駒形憲彦）
4.3.4
片付けについて
ここでは，調理機材の片付けに述べる．
• 使用した全ての調理機材を洗剤を使って，スポンジで洗浄し，すすいだ．
• 洗浄した機材の水気を拭き取り，除菌スプレーをかけた．
• シンクやガス台を掃除用洗剤を使いスポンジで洗浄した．
• 調理テーブルを台拭きでふいた．
• 使用したふきん，台拭き，スポンジを洗剤で洗い，すすいだ．
• 全てのスポンジを良く洗い洗剤を落とし，絞って水分を落とした．
• 洗浄したふきんと台拭きを漂白剤につけ，流水ですすいだ．
• すすいだふきんと台拭きを絞って水分を落とした．
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• 床に掃除機をかけた．
• コンテナに入れてある調理機材が全てあるかどうか確認を行った．
• 使用した調理機材全てを乾燥室に運び, 乾燥させた．
（空気が通るよう以下の様に調理機材を並べた）
• 調理機材を重ねずに並べた．
• ボール，ざる全てを上向きに置いた．
• ふきんをふきん架けを用いてほした．
• さら・まな板・包丁を，食器かごとまな板縦にかけてほした．
• 後日調理機材チェックリストを用いて，コンテナに調理機材を入れ，確認を行った．
• コンテナ確認書を用いて，コンテナを返却し調理実験を終了した．
図 4.2 調理実験の様子
図 4.3
黒酢と豆板醤のピリ辛パスタ
（※文責: 駒形憲彦）
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表 4.2 衛生面を考慮した過程
4.3.5
通し番号
具体的な過程
1
シンクとガス台を洗剤を使って掃除用のスポンジで洗浄した．
2
調理テーブルを台拭きで拭き，除菌スプレーをかけた．
3
調理器具を洗剤を使い器具用スポンジで洗浄し十分にすすいだ．
4
洗浄した調理器具の水気をふきんでとり，除菌スプレーをかけた．
5
全てのスポンジを良く洗い洗剤を落とし，絞って水分を落とした．
6
洗浄したふきんと台拭きを漂白剤につけ，流水ですすいだ．
7
すすいだふきんと台拭きを絞って水分を落とした．
8
使用した調理機材全てを乾燥室に運び，乾燥させた
調理実験の結果・課題
この節では調理実験の有用性や失敗した点と改善案，また「黒酢と豆板醤のピリ辛パスタ」の
味に関する評価を述べた．
まず，調理実験の有用性について述べる．調理実験の目的は上記にも述べた通りレシピ設計支援
ツール [3] から出力された食材配合量より，おいしい料理を作るためである．また，本調理実験は
試食を含むため，通常の家庭で行われる調理とは異なり，調理工程だけでなく衛星面を考慮してい
る．以下表 4.2 に衛生面を考慮している過程についてまとめた．
また，食品の状態を悪くしないよう上記にも述べた通り，使用した食材を使用後速やかに片付
けた．また，細菌を発生させないために調理後の熱があるパスタを速やかに試食した．これらの対
策により，調理実験後食中毒により体調を悪くなったメンバーはいなかった．従って，衛生面を考
慮し，調理を行っている点が本調理実験の有用性である．
この度，調理実験を行うにあたり準備の時間をスケジュールよりもはるかに時間がかけて行っ
てしまった．これは，使用するための食材への調整やコンテナの確認等やるべきことが多くその他
の作業にも支障をきたし，作業が遅れてしまった．さらに，１１月２９日の調理実験における所要
時間は過去２回の練習（７月１９日，１０月２５日）の終了時刻との差はほとんどなかった．これ
は，調理実験の中でもやるべき手順や役割分担を決めたのにも関わらずコンテナや調理器具の確認
作業や調理の際における計量に時間がかかってしまったためである．確認作業に関しては，調理器
具には包丁も含まれることがあり「安全第一」を考えた結果のため時間を要してしまった．食材の
計量に関しては，はかりの数が足りず調理との平行作業が出来なかったためである．また，調理実
験の準備の際にも１１月２９日の実験で使用する食材の量が残り食材で足りるかの確認作業を直前
で行ったため， 足りない食材を買いに行った．従って，今後ははかりの数を増やし平行作業を行
えるタイムスケジュール，残り食材と使用する食材の確認作業等のスケジュールを立案する必要が
あった．
次に，１１月２９日に調理した黒酢と豆板醤のピリ辛パスタの味の評価について述べる．
（黒酢と豆板醤のピリ辛パスタは）パスタに使用した食材（具材）は５種類あり，肉類や野菜類
も含まれていたため，食感もあり食べごたえがあった．また，調味料は４種類使用したため，中濃
ソースを最も使用したのでこのあっさりした味が口に残ると予想したが，豆板醤の味にほとんど
消されていた．そのため，豆板醤による辛さが舌に残り多少痛みを感じた．しかしながら，海藻類
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（わかめ）は噛みごたえがほとんどなく，油で炒めるのに適さないと仮定した．さらに，中濃ソー
スとマヨネーズ，黒酢が含まれていたためか豆板醤の辛さがいわゆるピリ辛の状態に抑えられた．
そのため，辛い料理が好きな人にはおいしいと感じる料理であると予想した．改善案としては， 調
理の組み合わせをもう少し吟味すれば，わかめの食感の問題も解決できるのではないかと予想し
た．しかしながら， 衛生面や時間がなかったためこの予想に対する結果を得られなかった．
（※文責: 駒形憲彦）
4.4
発表会について
ここでは，アカデミックリンク，中間発表会，成果発表会について述べる．
4.4.1
アカデミックリンクについて
本プロジェクトでは１１月９日函館市青年センターで開かれた「はこだて教育高等研究機関合
同研究発表会」のアカデミックリンクに参加した．ここでは， アカデミックリンクにおける発表
内容や寄せられた質問や意見，その質問から改善，考察について述べた．
アカデミックリンクではポスターセッションでブース発表を行った．図 4.4 に示した通りに，３
枚のポスター，調理実験の様子や練習で作成した料理の写真を使用して発表を行った． まず，本グループからは３名のメンバーが参加をし，シフトを決めてブース発表を行った．発
表内容についてだが，基本的にはレシピ設計支援ツール [3] についての入力と出力について説明で
あった．その後，本グループは数日間食した料理から栄養素の過不足を基準値から判定し，その数
値を基にして栄養素の目標値を定めて，栄養素バランスを整える食材配合量の出力を行うという説
明を行った．他のグループも参加したため， 栄養素の目標値の定め方については前文で述べた通
りの説明を行い，差別化を図った．
・以下に寄せられた質問や意見を述べる．
（これは本グループへ向けた質問や意見だけでなく，プロジェクト全体へ対する質問，意見を含む）
１．料理を複数作ることが出来るようにしてほしい．
２．使用する材料を個人でカンタンに変更できるようにしてほしい．
３．材料を選ぶ際に「∼風」の料理から選べるようにしたい．
４．調理実験をするときに盛り付けもこだわってほしい．
５．栄養士に提供するツールとしてよいかもしれない．
６．調理する際には，栄養素の値が変化するのではないか．
７．他のグループのように，色彩を考慮した方がいい．
以下に寄せられた質問や意見についての改善や考察について述べた．
まず，１，２，３についてだがこれはレシピ設計支援ツール [3] についての意見である．レシピ
設計支援ツール [3] は元々，指定した数の分の食材配合量の組を出力するため１については既存の
ツールで対応可能である．２に関しては操作はＰＣの端末上で行うため，使用者を考慮したツール
となってはいない．実用化を目指す際のは今後の課題である．３については「∼風」と記載されて
いる既存料理のデータを作成していたが，レシピ設計支援ツール [3] にそのような選択する機能が
ないため，レシピ設計支援ツール [3] の拡張が必要であった．
４は発表に使用した写真の取りかたも悪かったため，この意見があげられたのだと考えた．その
ため，１１月２９日の調理実験の際には盛り付けでは，具材もパスタの麺に紛れないように盛り付
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けを行った．写真については，光の角度の設定を変えたり，取る向きを変えたりした．そのため，
この後で述べる成果発表会では４に似た質問はあがらなかった．
５に関しては実用化を目指す上では，良い目標設定になると考えた．
６に関しては，調理工程を考える際にその使用する食材の状態に対応した栄養素のデータを用い
ていたため解決された．（わかめを使用する際には水戻しの栄養素データを日本食品標準成分表 [8]
から抜粋し使用した．）
７に関しては 色彩を考慮すると他のグループとの差別化が出来なくなる可能性，他のグループ
の特徴がなくなる可能性があったため考慮しなかった． 物理的時間を考慮しても食材栄養素行列
を作成し直すのは，困難と判断し行わなかった．
従って，上記の質問や意見に対応できたのは４と６になる．
図 4.4 アカデミックリンク発表の様子
（※文責: 駒形憲彦）
4.4.2
中間発表会と成果発表会について
ここからは， 本学（公立はこだて未来大学で執り行われた中間発表会（７月１２日），成果発表
会（１２月６日）について述べた．
（※文責: 駒形憲彦）
4.4.3
中間発表会について
2013 年 7 月 12 日, 未来大学で前期の活動成果を報告する中間発表会が行われた． 6 月の下旬
から発表の資料作成, をした．以下に中間発表会で使用した各種発表資料の準備内容を示す．
・スライド
発表用の資料として, このプロジェクトの概要, 目的, 各グループの進捗状況, 今後の予定, 使用す
る調理場そして開発するシステムの説明を記載したスライドを作成した.
・ポスター
報告会のブース設営に使用するポスターとして, メインポスターが 1 枚, サブポスターが 3 枚の
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計 4 枚を作成した. 本グループでは, グループポスターとしてサブポスターを一枚作成した. サブ
ポスターでは本グループが行おうとしている概要や今後行っていく予定についてを記載した.
・発表者
中間成果報告会に向けて作成したスライド利用して, 当日多くの人に対しプロジェクトの前期の
活動成果を発表した．発表の際, プロジェクトの概要や前期の成果, レシピ設計支援ツール [3] の前
半部分と今後使用する調理場やや今後のスケジュールの後半部分の 2 つに区切りそこに 1 人ずつ
割り当て, それぞれ発表した. 発表前のプロジェクトの時間に, 発表内容について以前作成した原稿
の修正や話合いをした結果, 本プロジェクトの目標や今後の予定についてはきちんと発表を出来た.
・アンケート集計
報告会に来場し, このプロジェクトの発表を聞いていただいた人を対象にアンケート調査を行っ
た． アンケート内容は, 発表技術と発表内容を 10 段階で評価してもらい, 発表についての意見・
感想を自由記述で回答してもらった. 53 名の方にアンケートに回答していただき, 結果として, 発
表技術, 発表内容の最小得点がそれぞれ 3 点,2 点であり，最高得点がそれぞれ 9 点，10 点であっ
た．さらに，発表技術と発表内容の分散は 2.38，2.54 であり，平均点は 6.28 点，6.76 点であった．
発表内容と発表技術の点数分布を図 4.5, 図 4.6 に示す．
図 4.5 発表技術点
自由記述では以下のような意見があった．
• 「声が聞こえない」
• 「他のグループとの違いがわからない」
• 「何か具体例がほしい」
• 「実際にシステムのデモを行ってほしい」
• 「プログラムの拡張性が微妙かもしれない．ほしい栄養素を自分で打ちこむのは面倒だと
思う．」
これを参考に成果発表会に向けて改善を図れる課題は改善を行った.．上記の意見で改善できた
のは，発表技術における「声が聞こえない」（次節参照）はメンバーの意識を変えて改善ができた．
「他のグループの違いがわからない」はアカデミックリンクの節で述べたように栄養素の目標値の
設定の手法や，食材栄養素行列が異なる説明により差別化をはかり，改善できた．「具体例」につ
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図 4.6 発表内容点
いても成果発表会では調理した料理のデモを行えたので，改善ができた．
（※文責: 駒形憲彦）
4.4.4
成果発表会について
ここでは，２０１３年１２月６日に未来大学で行われた成果発表会の準備，発表，反省について
述べる．
・成果発表会の準備について
成果発表会の準備は１１月上旬から開始した，主に行った準備はポスター，補助用のスライド，
発表用の原稿である．ポスターはサブポスター２枚（レシピ設計支援ツール [3] 等を含む）メイン
ポスター３枚を作成した．補助用のスライドは基本的に後期に行った活動について記載した．発表
会用の原稿は修正が続き，完成は発表会の前々日であった．さらに，デモ用の料理を成果発表会当
日に解凍し，展示を行った．
・発表について本グループメンバーは４名在籍していたため，前半と後半で２名ずつに分かれて発
表を行った．前半組は発表する担当者をスライド，ポスターそれぞれに分かれて発表を行った．後
半組は前半と後半の発表の組にわけて発表を行った．発表内容はプロジェクト全体の概要，目的や
各グループの概要，調理した料理の説明，アカデミックリンクとプロジェクト活動全体の総評で
あった．
・反省について ここでは，成果発表会に御越し頂いた方々に記入していたただいた評価シートの
内容を用いながら，成果発表会やプロジェクト全体についての反省を記載した．また，発表技術と
発表内容の点数分布図を図 4.7，図 4.8 に示す．
（1）発表技術点について 発表技術の最低点，最高点は 3 点と 10 点であった．分散は 2.79 で
あり，平均点は 7.13 であった．中間発表会よりも点数をあげられた．評価者からの意見を以下に
記載した．
• 声も大きくスライドも見やすかった
• 声が聞き取りやすく，ジェスチャーもあり良かった
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• スライドに画像が使われていてわかりやすかった
• 内容が完結にまとめられていてわかりやすい
• 声の大きさはいい
• 重要な言葉を大きく発言するなどの工夫があった
• 実際に調理したものもあってよかった
上記の意見から中間発表会と比べて，声が大きい，ジェスチャーがあってよいなどの意見があり
各メンバーが発表する際に声を大きくして発表した結果であった．そのため，中間発表会での「声
が聞こえない」という意見は改善できた． 反対に改善を加えるべきという趣旨の似た意見を記載した．
• 時々言うことを思い出すのに時間がかかっていた
• スムーズな発表を心がけたほうがいいと思います．
• スライドをスムーズにするとわかりやすい
• システム的な「プロトタイプ」があってほしかった
• スライドをもっと簡潔にした方がいい．（箇条書きを用いる等）
発表内容を準備の段階でまとめきれなかったため上記のような意見が多かったのだと推測し
た．そのため，準備時間が短かったもしくは作業効率が悪かった等の理由があげられる．
（2）発表内容点について
発表内容の最低点は 3 点，最高点は 10 点であった．分散は 3.07 であり，平均点は 6.78 と中間
発表会のときと点数にあまり変化はなかった．これは，以下の意見から調理実験に関する説明不足
であったためである．
• ケチャップじゃなくて豆板醤を使う，とツールが言ってくれるの？栄養素などよりも食べや
すさが必要かも 具合悪い人→食欲ないですよね ソース，マヨネーズ？ 冷蔵庫にある食
材自体が個人差がありそう 料理のサンプルが美味しそうじゃないのが残念
• 野菜を食べればよいだけ？実験のレビューは？ パスタ以外は作れるの？ ささみと豆板醤
が何故こんなに使われるのか 食材は同じでは？ 総じてスライドの内容が足りない
• 栄養バランスをコントロールできると思うが，食材はどのように選定しているのかがわから
ない．
• 味と使う素材を分けて考えておいしい味を出せるアルゴリズムが考えられると思います．
• 全体を通して一貫した目標をもって行われているように感じた・味が重要なのでは…．
• レシピの出力もほしい，グラム表記の他に「…何個分」などの表記もほしい
• 米やパンなどのレシピも欲しかった
• 味の調整が料理において重要だと思います
上記のような意見から使える調理食材は限られていた事実を成果発表会で説明をしていなかっ
た．そのため，調理実験の過程を詳しく説明し，来訪者の方に理解してもらえるようにしなければ
ならなかった．また，調理実験での準備段階等の説明も詳細に行うべきであった．調理実験は得ら
れた食材配合量から本当においしい料理ができるかの確認作業であったが，試食を行ったのは本
グル―プメンバーのみであり味評価のサンプルも少なかった．本プロジェクトでは，味を栄養素に
置き換えて活動を行っており，調理工程を考慮できれば，味の評価を考慮できるとし，調理実験を
行った．しかしながら，上記のような味に関する意見もあったので来年度に引き継ぐ場合は，調理
の組み合わせについて吟味していく必要がある．
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図 4.7 成果技術点
図 4.8 成果内容点
（※文責: 駒形憲彦）
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第5章
まとめ
ここでは，本グループの提案手法の一連の流れ，注目すべき特徴について述べる．
• 本グループの提案手法の一連の流れについて述べた．
• 数日間の食生活（食した料理）から栄養素の平均値を求めた．
• 求めた栄養素の平均値と成人男性の食事摂取基準値 [14] を比較し，栄養素の過不足つまり栄
養素の偏りを求めた．
・この求められた栄養素の偏りから栄養素の目標値を設定した．
・また，行を食材，列を食材に対応した栄養素をしたデータ（食材栄養素行列と呼ぶ）と栄養素
の目標値の値をレシピ設計支援ツール [3] に入力し，栄養素の目標値に対応した食材の量（食材配
合量と呼ぶ）を出力させた．
・そのあと，得られた食材配合量から既存レシピの調理工程を参照し，新しい料理を作るための調
理工程を考案した．
・得た食材配合量と考案した調理手順を用いて，調理実験を行い，おいしい料理となっているかを
試食して味の評価を行った．
・次に，本グループの特徴について述べた．
本グループの提案手法の特徴点は栄養素の目標値を設定する過程が一番の特徴である．そのため，
数日間の料理名から栄養素の過不足を判定し，栄養素の偏りを抽出する過程が本グループの最大の
特徴である．
次に従来手法と比較して本グループとの違いについて述べる． 既存の提案手法で, クックパッ
ド株式会社の運営するレシピコミュニティサイトのクックパッド [4] や楽天株式会社が経営してい
る楽天レシピ [5]，株式会社ウィットが運営しているダイエットサポートサイトのあすけん [6]，江
崎グリコのすぐわかる栄養成分ナビゲーター [7] がある．さらに，google play の簡単！栄養チェッ
ク [10] や栄養計算機 [11] といった Android アプリがある．クックパッド [4] や楽天レシピ [5] に
ついてだが，これらの WEB サイトは専門知識をもたない不特定多数の一般の人々が自ら考案した
レシピを投稿し，他の人々が評価を行うサイトであり，栄養素の具体的な数値を考慮していない．
そのため，本グループの提案手法と異なる点は栄養素の数値を考えた料理のレシピを提案していな
い点である．
あすけん [6] ついて述べる．この WEB サイトは栄養素の数値も考慮し，その数値を視覚化するた
めにグラフなどの表示をすることが出来る点が利点である．さらに，サイト自身が栄養素の数値か
ら利用者の健康管理を行える．しかしながら，このあすけん [6] が用いている食事摂取基準値 [14]
は３０∼４０代の女性のデータを用いている．この点が本グループの提案手法と異なる．
栄養成分ナビゲーター [7] について このソフトウェアを使用すると食品に対応した栄養素の数値
データを抽出できる．さらに，グラム数に対応した食品の栄養素における数値データを抽出でき
る．しかし，ほしい栄養素の数値を考慮した食材の最適な組み合わせを提示することができない．
そのため，栄養素の目標値に対して最適な食材配合量を提示できない点が本グループの提案手法と
異なる点である．
簡単！栄養チェック [10] について述べる．これは毎日の栄養管理アプリで，食品を１０種類に分
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類し，食した食品にチェックをいれていくだけで栄養バランスを把握し栄養管理ができる Android
アプリである．バランスの良い食生活を維持していくために簡単かつ単純に自身の栄養管理を行え
る．
栄養計算機 [11] について述べる． この Android アプリは４０種類以上の栄養素について，毎日
の摂取量を管理により健康促進が期待できる．使い道は多種多様で，カロリーや糖質制限を行いな
がら栄養管理を行える．各食材の１００ｇあたりの栄養素量だけでなく，食材１個あたりの栄養素
量閲覧が可能となっているアプリであった．また，注目している栄養素が多く含まれる食材順にラ
ンキングを表示が可能である．
クックパッド [4] は栄養素の数値を考慮していない．そのため，栄養素の数値を考慮したレシピ
を提案しないため，本グループの提案手法とはその数値に関する点が異なる箇所である．楽天レシ
ピ [5] は使用している食事摂取基準値 [14] のデータが異なる点である．栄養成分ナビゲーター [7]
は栄養素の目標値に対して最適な食材配合量を提案しない点が異なる点である．簡単！栄養チェッ
ク [10] や栄養計算機 [11] ような従来における提案手法は栄養素の過不足を提案できる．しかし，
本グループの提案手法と異なる点は，摂取すべき料理を提案するなどの具体的な解決策を提示する
ものではない．したがって，本グループの提案手法は，栄養素の目標値に適した食材配合量を出力
する点が従来手法と違う点である．
次に，本グループの提案手法において良い点，悪い点を述べる．
• 良い点について
数日間の食生活に関する料理を入力し，その料理に含まれる栄養素から平均値を算出した．その
平均値と食事摂取基準値 [14] との比較を行い，栄養素の偏りを抽出し，そこから栄養素の目標値
を設定した．また，その栄養素の目標値に適応し栄養素のバランスが整った食材配合量を出力でき
た．そのため，使用者の栄養素バランスを整える手法が確立できたのが良い点であった．
• 悪い点について
栄養素の目標値を定めて，その目標値に適応した食材配合量を出力までに時間を要する点であ
る．まず，レシピ設計支援ツール [3] を使用する際には，栄養素の目標値は正規化する必要性があ
る．そのステップは食材栄養素行列のデータ作成の際に栄養素の目標値を定めた時には，目標値に
含まれている栄養素の数を抽出する必要があるからである．また，栄養素の目標値に応じて食材栄
養素行列も正規化しなければレシピ設計支援ツール [3] に入力データとして扱えないためである．
さらに，正規化した栄養素の目標値と食材栄養素行列を入力データとしてもレシピ設計支援ツール
[3] の計算量が元々多いため結果（食材配合量の出力）にも時間を要するからである（長い時には
２時間以上計算した）．そのため，食材配合量出力までのステップ中で時間短縮が出来る箇所を発
見し，少しでも効率よく作業を行う必要がある．
もう一つの悪い点は，レシピ設計支援ツール [3] は食材栄養素行列（正規化後）と栄養素の目標
値（正規化後）を入力データとして，その値に対応した食材配合量のみを出力する点である．本プ
ロジェクトでは，味を栄養素に置き換えて活動しており，味の評価自体はレシピ設計支援ツール [3]
上では行っていない．そのため，味を考慮するには調理工程が最も重要となる．しかしながら，現
在調理工程は似たような食材配合量が使われている既存のレシピを参考に考案している．しかし，
まだそれが出力された食材配合量に対して最も最適な調理工程か不確定である．そのため，レシピ
設計支援ツール [3] を拡張して調理工程（料理のレシピ）を提案する機能を追加する必要がある．
結論として，実際に利用してもらうまで実装できていない．発表会等でもらった意見の通り，利
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用者が UI を考慮されていない画面上（端末上）で栄養素の目標値や使用する食材栄養素行列を作
成し直す必要があり，一般の方に使用してもらうのは，困難である．したがって，一般の方ではな
く Microsoft 社の Excel 等ソフトウェアの使い方を知っているコンピュータリテラシを持った人が
利用するのは可能である．また，下記に記載した調理工程の最適化だけではなく，一般の方が容易
に使用できる提案手法にするのも根本たる課題である．そのため，今後はその利用者視点で提案手
法を考案する必要がある．
今後の課題としては，実用化の点で調理工程の自動化もしくは多くの調理工程を自動的に提案
する点である．アカデミックリンクであげられた使用する食材を手軽に変更する点も課題である．
これは UI を考慮すれば改善できる．また，本グループでは，栄養素の目標値と食材栄養素行列の
データを用いてレシピ設計支援ツール [3] からその値に適した食材配合量を出力する手法が確立さ
れている．その後，調理工程の組み合わせを考えて味の考慮をしなければならない．しかしなが
ら，既存のレシピから調理工程を参考にしても，最適なレシピかは判断するのは難しい．さらに，
参考にする際にも調べる時間を考慮すると（既存のレシピを参考にしてレシピを考案するのは）非
効率である．そのため，食材配合量から料理のレシピ出力を行い，味の考慮が可能となる．した
がって，調理工程の自動化，最適化が今後の課題として上がられる．
（※文責: 駒形憲彦）
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参考文献
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http://www.mhlw.go.jp/bunya/kenkou/eiyou-syokuji2/ (2014/1/08 アクセス)
[2] アステラス製薬株式会社 「生活習慣病の食事療法」
http://www.astellas.com/jp/health/healthcare/sp/lifestyle02/01.html (2014/1/08 アクセ
ス)
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量最適化問題の解法−,” 信学技法 NLP2013-78, pp. 47–52, Oct. 2013.
[4] クックパッド株式会社「クックパッド」http://cookpad.com/ (2014/1/05 アクセス)
[5] 楽天株式会社「楽天レシピ」http://recipe.rakuten.co.jp/ (2014/1/06 アクセス)
[6] 株 式 会 社 ウ ィ ッ ト「 簡 単 カ ロ リ ー 計 算・栄 養 計 算—あ す け ん 」
http://www.asken.jp/calculate/meal/1 (2014/1/05 アクセス)
[7] 江 崎 グ リ コ 株 式 会 社「 栄 養 成 分 ナ ビ ゲ ー タ 」http://www.glico.co.jp/navi/index.htm
(2014/1/06 アクセス)
[8] 文部科学省科学技術・学術審議会資源調査分科会報告「日本食品標準成分表２０１０」.
[9] 厚生労働省「生活習慣病を知ろう」http://www.mhlw.go.jp/topics/bukyoku/kenkou/seikatu/
(2014/1/08 アクセス)
[10] google play 「簡単！栄養チェック」https://play.google.com/store/apps/details?id=
info.mochidango (2014/1/06 アクセス)
[11] google play「栄養計算機」https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.studionob.nutrition
(2014/1/06 アクセス)
[12] 棟朝雅晴, 遺伝的アルゴリズム:その理論と先端的手法 森北出版, 2008
[13] 川端輝江, 山中由記子,”性・年齢・身体活動レベル別食事摂取基準値早わかり改訂新版”, 女子
栄養大学出版部,2010.
[14] 第一出版編集部, 日本人の食事摂取基準（2010 年度版）, 第一出版,2010.
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