はじめに

近年、デジタル技術がさまざまな分野で革命をもたらしている中、特に注目を集めているのが「味のデジタル化」です。
この概念は、伝統的に主観的な経験として扱われてきた味覚を、科学的かつ客観的に捉え、データとして分析・評価することを目的としています。というのも、私たちが食事をする際に感じる「味」は、人によって異なるものであり、文化や地域、さらには年齢や嗜好によって形成されるものです。
しかし、テクノロジーの進化により、その複雑な感覚の背後に潜むデータをもとに、より質の高い食体験を創出する時代が到来しています。

デジタル化の背景

私たちの食への関心が高まる中で、味覚に対する理解が多様化しています。しかし、従来の食文化や料理の伝承は、主に口伝に頼ってきました。
シェフの技術や家庭のレシピが、経験や試行錯誤を通じて形成されるなかで、科学的なアプローチはあまり重視されませんでした。
しかし、グローバル化や健康志向の高まりが背景にある現在、消費者はますます、品質と信頼性を重視するようになっています。
そんな中、味覚を科学的に解析する必要性が高まり、味のデジタル化が進展することとなりました。

味のデジタル化の手法「AI味覚センサー」

味のデジタル化には、様々な技術が使われています。その代表的なものがAIを用いた、味覚センサー技術です。これらは、データの収集から解析、そして新たな知見の構築まで、一連のプロセスを円滑に進める役割を担っています。 
AI味覚センサーは、食品の味を科学的に分析し、評価するために人工知能(AI)技術を組み合わせたセンサーシステムです。
従来の方法では、人間の感覚である官能評価に依存していた味の評価を、客観的かつ定量的に行うことができます。

味覚は、「甘味」「酸味」「苦味」「塩味」「うま味」の5つの味で構成されており、これらの味覚を感じることができるのは、人間の舌の「味蕾」という組織のおかげです。
味蕾には味細胞という味を感じる細胞で構成されており、味細胞の表面を覆っている生体膜が食した食材中の化学物質を受け取ると電圧が発生させ、その生体膜電位の変化が脳に伝わることにより味覚を認識するのです。
AI味覚センサーは、こうした味細胞の生体膜を模して人工の脂肪膜で作られ、反応によって生成される電気信号を評価し、その電気化学センサーに基づいて各成分の濃度を算出されます。味蕾の役割をする「人工舌」であり、味覚を定量化することができるのです。
また、味覚センサーと併用して、食品中の成分を光の吸収特性を利用して測定する「光センサー」を用いて、透明光や反射光の強度から食材の糖度や熟度も非破壊で測定することができ、味覚プロファイルを立体的に理解することが可能です。
さらに、品の香りを測定するためのシステムである、「嗅覚センサー」は、ガスセンサーが主に用いられており、感知した匂いを判別するためにAIに徹底的に学習させ対応しています。香りと味覚は密接に関連しており、これを統合的に評価することで、より正確な味覚の解析が実現します。

機械学習とデータ解析

AI味覚センサーで収集したデータは、主に機械学習アルゴリズムによって分析されます。これにより、デジタル化された味覚情報が有効に活用され、新しい知見が獲得されます。
味関連の多様なデータを用いて、データ解析を行い、消費者の嗜好や食材の相互作用を分析します。この過程では、統計学的手法や機械学習モデルが利用され、味のバランスを理解するための情報が生成されます。
さらに、従来の味覚データを基に新しい食品やレシピの味を予測することができます。たとえば、消費者が好む味の特性を解析し、新たなレシピを生成したり、既存のレシピの改良提案を行ったりすることが可能になります。現在、食品業界を取り巻く環境は大きく変化しており、原材料価格の高騰や急激な為替の変動によって、原材料の安定的な調達が難しくなっています。そのため、より安い調達先への変更や原材料そのものを変更することもあるのです。デジタル化を進めることで生産効率を上げ、よりスピード感のあるレシピ開発が求められているのです。

実際の応用例

味のデジタル化は、さまざまな分野での実用化が進んでいます。ここでは、その代表的な事例を紹介します。 

1.新製品開発
食品メーカーは、AI技術を活用した味覚分析を行うことで、消費者の嗜好に合った新しい製品を開発することが可能になります。
例えば、データベースを利用して、流行のフレーバーや食材の組み合わせを推奨し、短期間で試作段階を進めることができます。このプロセスを通じて、消費者からのフィードバックを迅速に収集し、製品の味を最適化していく流れが形成されます。
2.パーソナライズされた食体験
AIを活用することで、消費者の個々の嗜好に合わせたパーソナライズされた食事プランや調味料の提案が実現可能になります。例えば、健康状態やアレルギーを考慮した上で、特定の味覚を強調した新しいレシピを生成することができます。これにより、よりパーソナルで充実した食体験を提供することが可能になるのです。
3.フードペアリングの最適化
AIによる味のデジタル化は、応用することにより「どの食材とどの食材を掛け合わせると相性が良い・こんな味になる」ということがデータや数値からわかるので、意外な組み合わせのフードペアリングを提案することも可能です。これにより、シェフや家庭での料理作り、企業の新商品開発に新たなインスピレーションを与え、料理や商品の創造性を広げることができるのです。

課題と今後の展望

味のデジタル化にはさまざまな課題も伴うことです。たとえば、味わいや風味は非常に個人的で主観的なものであり、文化的背景や社会的な要因によって大きく影響を受けます。このため、AIが標準的な味のモデルを生成する際には、多様な文化や嗜好を考慮する必要があります。
また、油臭や香料の強い食品など、感覚的な判断が必要な場面でも、センサーやAIの結果が必ずしも完全に信頼できるわけではありません。このため、官能評価や職人技といった人間の感覚が依然として重要であり、AIと人間の協業が求められます。
将来にわたり、味のデジタル化は食品業界にさらなる変化をもたらすでしょう。情報技術の進化に伴い、人工知能がますます精度を増す中で、より多様なレシピや味の創出が期待されます。
ブランドや企業は、消費者の期待に応える形式で新しい食の体験を提案し、持続可能な食文化を築くために、味のデジタル化を取り入れる重要性が高まっていくと考えられます。
食文化は常に変化し続けるものであり、デジタルテクノロジーの力を借りて新しい次元へと進化しつつあります。その中で、味のデジタル化は私たちの食習慣を根本的に変える鍵と言えるでしょう。