DEIM Forum 2023-3-6 4a-5-3

旬の食材に合わせた摂取栄養素を最適化する献立提案方式
藤森

恭兵† 岡田龍太郎†

峰松彩子† 中西崇文††武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科 〒135-8181 東京都江東区有明 3-3-3
E-mail: †s2022029@stu.musashino-u.ac.jp, {ryotaro.okada, takafumi.nakanishi}@ds.musahino-u.ac.jp
あらまし 本稿では，旬の食材に合わせた摂取栄養素を最適化する献立提案方式を提案する．本方式は，季節と使用したい食材をそれぞれ一つ選択することで，季節に合わせた必要な栄養素を摂取できる献立を提案する．本方
式は，入力から食材群を選定する過程と，食材群からレシピを選定する過程の 2 段階で構成されており，食材群を選出する課題をナップサック問題と捉え，食材群からレシピを選出する課題を集合被覆問題と捉え，それぞれに線形計画法を用いて摂取栄養素を最適化する献立の選出を行う．ナップサック問題では目的関数として栄養素・満足度・四季の 3 つの観点から総合的な指標を定義する．集合被覆問題では目的関数として料理の調理時間と食材数の2 つの観点から総合コストを定義する．本方式を実現することにより，季節の移ろいを反映しつつ栄養面に配慮した献立作成の手助けとなる．
キーワード 線形計画問題、レシピ、料理

1. は じ め に2013 年 12 月 に 和 食 が ユ ネ ス コ の 無 形 文 化 遺 産 に 登
録 さ れ た [1]． 無 形 文 化 遺 産 に 登 録 さ れ た こ と に よ り ，

形態ごとに献立形式の差異や種類を覚えることは困難である．また和食において，摂取栄養素が最適な組み合わせの献立を作成することは困難である．

世界中から和食文化が注目されるようになった．和食

本稿では，和食の食材における旬の概念，摂取栄養に は 大 き く ４ つ の 優 れ た 特 徴 が あ る [2]．１ つ 目 は 多 様

素 ，満 腹 度 [3]と レ シ ピ に お け る 調 理 時 間 ，食 材 数 に 着な食材の利用をしている点である．和食は四季のある

目し，旬と摂取栄養素に適した献立提案方式を示す．

日本の自然がもたらす作物，海の恵み，豊富で良質な本稿は次の通り構成される．２章では，関連研究に

水の恵みの中で，時代ごとに海外の文化を取り入れ，ついて紹介する．３章では，本方式である旬の食材に融合させながら独自の文化を築いてきた．２つ目は健合わせた摂取栄養素を最適化する献立提案方式につい康的な食生活への貢献が成されている点である．和食て述べる．４章では，本方式を実現する実験システム

は一汁一菜から二菜が多い．単純な組み合わせの献立を構築し，５章で本稿をまとめる．

でも，菜に多種類の食材を組み合わせ，調理法を工夫

2. 関 連 研 究することでバランスを取ることが可能となる．３つ目

本章では，本方式に関連する研究について挙げる．

は料理や器に自然の美しさを表現している点である．

これまで，レシピサイトや栄養素に焦点を当てた献立

各季節に得られる食材を用いて食事を用意することや推薦研究や，献立間の関連度に着目した研究がされて料理にふさわしいいろいろな形，素材，柄などの器をきた．ここでは，特に栄養素や関連度・アルゴリズム

選択して盛り付けをするなど，自然を盛り込んだ料理に着目した関連研究について挙げる．

が工夫されてきた．４つ目は自然への感謝と祈りを込

2.1. ダイエットのための柔 軟 なレシピ推 薦めた行事・行事食がある点である．自然に神を感じて

三 野 ら [4]は「 ダ イ エ ッ ト 」と い う 観 点 に 着 目 し ，ス

畏敬の念をもち，豊作，健康，子孫繁栄などを願い，

ケジュールと食材の栄養素，カロリーから線形計画法

災害を避けるなど，謙虚に暮らしてきた行事への思いの最適化問題に当てはめ，ユーザに最適なレシピの推を感じることができる．行事食が特別なハレ食である薦を行った．特筆すべき点は，レシピ抽出の際の柔軟のは，神に捧げる神饌としての食べ物で，神とともに性の高さである．スケジュールと目標体重・期間，夜食 べ る 神 人 共 食 の 考 え 方 が 存 在 し て い る ．各 地 域 に は ，ご飯の履歴，嫌いな食材又は使いたい食材をユーザの行事・行事食を通し，また日々の食生活を通し，それ入力事項としたことで，より具体性のあるレシピの抽ぞれ特有の食が存在する．しかしながら，和食には形出を可能としている．また，状況等が変動した場合に式に則った献立の決定や季節の食材の魅力を引き出す

再計算を行い，初期検索時との類似度を計算することような献立策定が難しい点がしばしば見受けられる．

でレシピごとの精度向上が可能となっている．

和食の献立を作成する際に，献立形式の差異や献立形

2.2. 栄 養 バランスを考 慮 した料 理 レシピ検 索式の種類を覚えるのは大変である．精進料理や懐石・会席料理など和食の中でも異なる形態に分かれており，それぞれの形態にて献立形式や作法・礼法が異なる．

苅 米 ら [5]は web 上 の 献 立 検 索 に 着 目 し ，栄 養 バ ラ ン

スを考慮した料理レシピ検索システムの研究を行った．
従 来 の web 上 で の 料 理 検 索 は レ シ ピ 単 体 の 抽 出 で あ る ．
単品レシピから栄養バランスを考慮した献立を作成することはユーザ自身で行わなければならず，負担が大きい．苅米らは検索システムを二段階構成にすること
で単体レシピからさらに栄養バランスに考慮した料理
レシピを抽出することを可能にした．栄養バランスに考慮する点では，食品群別摂取量を用い，食品群ごとの充足率によって関連度の計算を行う．

2.3. 苦 手 な食 材 に着 目 したレシピ推 薦 手 法 の提 案
右 田 ら [6] は レ シ ピ に 含 ま れ る 利 用 者 の 苦 手 な 食 材
や食材ごとの栄養素に着目し，食材の嗜好と栄養バラ
ンスの両方を重視したレシピ推薦手法の研究を行った．
食 材 の 嗜 好 に 関 し て は ，TF-IDF の 考 え を 応 用 し 食 材 利
用頻度と食材の特異度を元にスコアの算出を行う．栄養バランスに関しては，文部科学省が発表している日
本食品標準成分表と厚生労働省が発表している食事摂取 基 準 を 用 い ， そ れ ぞ れ 特 徴 ベ ク ト ル A， B を 算 出 し
正規化を行い，コサイン類似度の計算を行う．食材の嗜好スコアと栄養バランスのスコアをかけ合わせ，料理レシピ自体のスコアを導出することでユーザの条件に合致した適切なレシピ推薦を可能としている．

2.4. 本 研 究 の位 置 づけ
本研究は和食における「旬」の概念を取り入れることで食材本来の価値を十二分に反映することが可能である．そのため，和食ならではである，季節の移ろいの 表 現 や 栄 養 バ ラ ン ス・満 腹 度 [1]に 考 慮 し た レ シ ピ の組み合わせの提案が可能である．また，旬の食材に合わせた摂取栄養素を最適化する食材抽出問題を，線形計画法におけるナップサック問題，最適化された食材リストから全ての食材を使用するレシピ抽出問題を，線形計画法における集合被覆問題として捉えることで，摂取栄養素が最適な献立を高い精度で導出することが可能である．

3. 提 案 方 式
本章では提案方式である旬の食材に合わせた摂取
栄養素を最適化する献立提案方式について提示する．

3.1. 全 体 像
本節では，本研究における提案手法の概要を述べる．

図１

提案方式の全体図行い，最終的な総合価値を算出する機能である．最適食材抽出機能は総合価値算出機能で算出された総合価
値とカロリーの２つを条件として線形計画問題に落とし込み，ナップサック問題と捉えることで，摂取栄養
素が最適になるような食材群の抽出を行う機能である．
総合コスト算出機能はレシピデータセットのレシピ１
つを作成する際の使用食材数・調理時間をコストとして定義し総合コストを算出する機能である．食材被覆
抽出機能は最適食材抽出機能から抽出された栄養素が最適な食材群と総合コスト算出機能から抽出した総合
レシピデータの２つから特徴行列データを抽出する機能である．最適献立抽出機能は食材被覆抽出機能で抽出された特徴行列データを条件として線形計画問題に落とし込み，集合被覆問題と捉え摂取栄養素が最適になるようなレシピの組み合わせを抽出する機能である．
食 材 成 分 デ ー タ セ ッ ト は カ ロ リ ー Slism[7]の デ ー タ ベ

提案システムの全体像を図 1 に示す．本システムは，ー ス か ら 食 材 に お け る 五 大 栄 養 素 と カ ロ リ ー ，食 材 名 ，

食材成分データ更新機能，総合価値算出機能，最適食

食物繊維量を抽出したものである．レシピデータセッ

材 抽 出 機 能 ，総 合 コ ス ト 算 出 機 能 ，食 材 被 覆 抽 出 機 能 ，ト は macaroni[8]と い う グ ル メ メ デ ィ ア か ら レ シ ピ 名

最適献立抽出機能及び，食材成分データセット，レシと使用食材，調理時間，使用食材数を抽出したものでピデータセットで構成される．食材成分データ更新機ある．これらの機能により，旬の食材に合わせた摂取能はユーザが選択した季節・食材名を食材成分データ

栄養素を最適化する献立を抽出することが可能となる．

セットへ反映を行う機能である．総合価値算出機能は本研究の目的は，毎日の献立における栄養素に配慮

食 材 成 分 デ ー タ セ ッ ト 内 の 食 材 を 栄 養 素 ・ 満 腹 度 [3]・
季節の３つの観点からそれぞれしきい値を元に評価をした理想的な献立を抽出することである．

表１
栄養度評価方式
タ ン パ ク 質 （ g）
脂 質 （ g）
ビ タ ミ ン （ mg）
炭 水 化 物 （ g）
ミ ネ ラ ル （ mg）

しきい値
0~10
0~5
0~20
0~10.80~2300

栄養度評価方式
得点

+0
+1
+0
+0
+0

表２

しきい値
11~30
5~
20~30
10.8~302300~3000

得点

+1
+0
+1
+1
+1

しきい値
30~

得点

30~
30~
3000~

+0
+0
+0

+0

満腹度評価方式

満腹度評価方式

しきい値

得
点

しきい値

得
点

しきい値

得
点

しきい値

得
点

タ ン パ ク 質 （ g）
水 分 量 （ %）食 物 繊 維 （ g）

0~10
0~40
0~5

+0
+0
+0

11~30
40~80
5~10

+1
+1
+1

31~50
80~100
10~

+2
+2
+2

50~

+3

表３

食材名・旬の評価方式

旬の評価方式，ユーザ選択
季節
食材名

3.2. 食 材 成 分 データセット

得点
+5
+10

れぞれ栄養度評価方式，満腹度評価方式，旬の評価方

本 研 究 で は ， カ ロ リ ー Slism と い う 食 品 ご と の カ ロ式である．評価するにあたり，設定したしきい値はそ

リー・栄養情報が掲載されているオンライン食品辞書

れ ぞ れ 以 下 の 表 1,2,3 の 通 り で あ る ．栄 養 度 評 価 方 式・を 用 い る ．カ ロ リ ー Slism は 食 品 の 登 録 数 が 3500 種 類

満腹度評価方式・旬の評価方式の３つの評価方式で算以 上 あ り 栄 養 成 分 61 項 目 が 全 て グ ラ フ に て 表 示 さ れ出された数値を全て足し合わせたものを総合価値としるのが特徴である．中でも特筆すべき所は食材１つのて算出する．

データでも複数のデータが抽出できる点である．カロ

3.5.1. 栄 養 度 評 価 方 式

リ ー Slism か ら 食 材 名 ，カ ロ リ ー ，タ ン パ ク 質 ，脂 質 ，

栄養度評価方式は食材ごとに含まれる５大栄養素

炭水化物，ビタミン，ミネラル，食物繊維量を抽出しに対して理想的な一食分の栄養素のしきい値を設定し食材成分データセットを作成した．

食材を栄養の観点から見たとき，どの程度優れている

3.3. レシピデータセットのかを評価し数値として算出したものである．これら

本 研 究 で は ， macaroni と い う グ ル メ メ デ ィ ア の 掲 載の栄養素ごとの得点を全て足し合わせたものが栄養度

レ シ ピ を 用 い る ．macaroni で は 10,000 種 近 い レ シ ピ が評価方式である．

掲 載 さ れ て い る の が 特 徴 で あ る ． macaroni か ら レ シ ピ

3.5.2. 満 腹 度 評 価 方 式

名，使用食材名，調理時間，使用食材数を抽出しレシ満腹度評価方式は食材ごとに含まれるタンパク質・

ピデータセットを作成した．

水分量・食物繊維に対して適切なしきい値を設定し食

3.4. 食 材 成 分 データ更 新 機 能材 が 満 腹 度 [3] の 観 点 か ら 見 た と き の 優 良 度 を 評 価 し

本研究では，使用したい食材と任意の季節の選択を数値として算出したものである．満腹度についてはシ

提案方式に反映するために食材成分データ更新機能をド ニ ー 大 学 の ス ザ ン ナ・ホ ル ト 博 士 が 考 案 し た も の で ，作成した．具体的には食材成分データセットからデー

食後にどれだけ満腹になるのかというレベルを数値化

タを抽出した際に，ユーザが選択した食材名と旬の季したものである．本研究はスザンナ・ホルト博士の実節がそれぞれ合致する食材に対して価値の付与を行う．

験 結 果 で あ る 食 材 一 つ に 含 ま れ る タ ン パ ク 質・水 分 量・価値の付与を行うことによりユーザが選択した食材と食物繊維の量が多ければ多いほど満腹度の数値は上昇

季節に合致している食材群は選択される優先度が高くするという点に着目し，しきい値を設定し満腹度評価なり，ユーザの満足度の高い食材群の抽出を実現でき方式として食材の評価を行った．しきい値に関してはる ． 価 値 の 具 体 的 な 反 映 方 式 に つ い て は 3.5.3 節 で 詳

含有量の値が大きければ大きいほど得点を大きくする

細を述べる．

ように設定を行った．これらの得点を全て足し合わせ

3.5. 総 合 価 値 算 出 機 能

算出したものが満腹度評価方式である．

本研究では，摂取栄養素を最適化した食材の抽出を

3.5.3. 旬 の 評 価 方 式行うために，食材を３つの観点から評価を行い，総合

旬の評価方式は食材ごとにおける旬の季節を評価

価値として算出する機能を作成した．3 つの観点はそし 数 値 を 算 出 す る も の で あ る ． こ の 方 式 は 3.4 節 の 食

材成分データ更新機能と連動している部分である．例

タセットのレシピ１つを作成する際にかかる調理時間

えば，ユーザが選択した季節が「春」の場合は食材成と使用食材数から作成コストを算出する機能である．

分データセットに格納されている食材の内，旬の季節

作成コストは，レシピから料理を作成する上でかかるが「 春 」で あ る 食 材 に 対 し て 評 価 を 行 い 得 点 と し て +5

難易度を指標化し数値に変換したものである．レシピを与える．さらにユーザが選択した食材に合致する食１つに対して，レシピデータセットに含まれる特徴量

材 が あ る 場 合 は 得 点 と し て +10 を 与 え る ． 旬 の 評 価 方のうち，調理時間と食材数についてそれぞれ，データ式にてユーザの選択季節の反映を可能としているのでベース内に存在するデータの最大値と最小値を用いて，ある．

0〜 50 の 範 囲 に 収 ま る よ う に 正 規 化 す る ． こ の 2 つ の3.6. 最 適 食 材 抽 出 機 能

値を同じ倍率でそのまま足したものを総合コストとす

本研究では栄養素が最適な食材群を抽出するための手法として線形計画法のアルゴリズムを取り入れた．
本研究の食材抽出アルゴリズムは線形計画法の中でもナップサック問題に用いられる解法に類似しているため，食材抽出アルゴリズムをナップサック問題としてる ． 総 合 コ ス ト は 0〜 100 の 間 の 値 を も つ 数 と な る ．
正規化の数式は以下の通りである．
𝑌=

𝑋 − 𝑥*$#(𝑀 − 𝑚) + 𝑚 … 𝑀, 𝑚の 値 は 任 意
𝑥*+, − 𝑥*$#3.8. 食 材 被 覆 抽 出 機 能捉え，栄養素が最適な食材群の抽出を行う．ナップサ

本研究では最適食材抽出機能にて抽出された栄養ック問題はナップサックの中にいくつかの品物を詰め素が最適な食材リストとレシピデータセット内のレシ込み入れた品物の総価値を最大にするという問題であピで栄養素が最適な食材が使用されているものを見つる．ただし，ナップサックと品物にはそれぞれ容量やけ出し特徴行列へ変換する機能を作成する．この機能

サイズが与えられていて，入れた品物のサイズの総和

を食材被覆抽出機能とする．ここで被覆とはレシピのがナップサックの容量を超えてはならないという条件

選択の際に，抽出された食材をすべて用いるようにすがある．数式は以下の通りである．

ることを指している．特徴行列は栄養素が最適な食材

集合

リストの食材名に着目し作成を行う．例えば，栄養素

𝑜𝑏𝑗 = &𝑥! ， 𝑥" … 𝑥# ) … 品 物 の 集 合
整数変数が 最 適 な 食 材 リ ス ト が {た ま ご ，バ ナ ナ ，白 菜 }の 場 合 ，𝑞𝑢𝑎$ ， 𝑖 ∈ 𝑜𝑏𝑗 … 品 物 𝑖 を 詰 め 込 む 個 数

レシピデータセットのあるレシピの使用食材名に「たま ご 」 が 含 ま れ て い れ ば 「 た ま ご 」 の 特 徴 行 列 に +1，
含 ま れ て い な け れ ば +0 を 加 え る ．上 記 の 動 作 を 繰 り 替

定数
𝑐𝑎𝑝 … ナ ッ プ サ ッ ク の 容 量
𝑣𝑎𝑙$ ， 𝑖 ∈ 𝑜𝑏𝑗 … 品 物 𝑖の 一 個 辺 り の 価 値
𝑤𝑒𝑖$ ， 𝑖 ∈ 𝑜𝑏𝑗 … 品 物 𝑖の 一 個 辺 り の 重 さ
目的関数

し 行 う ． 最 終 的 に m×n 列 の 特 徴 行 列 を 作 成 す る ．

3.9. 最 適 献 立 抽 出 機 能
本研究では栄養素が最適な献立を抽出するための手法として線形計画法のアルゴリズムを取り入れた．

5 𝑣𝑎𝑙$ ∙ 𝑞𝑢𝑎$ … 総 価 値 を 最 大 化 す る

本研究の献立の抽出アルゴリズムは線形計画法の中で$∈'()も集合被覆問題に用いられる解法に類似しているため，

制約条件

献立抽出アルゴリズムを集合被覆問題として捉え，栄5 𝑤𝑒𝑖$ ∙ 𝑞𝑢𝑎$ ≤ 𝑐𝑎𝑝 … 容 量 に 関 す る 制 約

養素が最適な献立の抽出を行う．集合被覆問題は集合$∈'()

U とその部分集合の族および各部分集合に対応するコ

𝑞𝑢𝑎$ ≥ 0， ∀$ ∈ 𝑜𝑏𝑗 … 各 品 物 は 0 個 以 上 詰 め 込 む

ス ト が 与 え ら れ た と き ，U の 要 素 全 て を カ バ ー す る ように部分集合の族から部分集合を選び，その際にかか本研究ではナップサック問題における品物を食材，るコストを最小にするものである．数式は以下のとお

ナップサックの容量をカロリー，品物１個あたりの重りである．

さをカロリー，品物１個あたりの価値を総合価値とし集合てナップサック問題を解いた．ナップサック問題を解くことで，栄養素が最適である食材群の抽出が可能となる．

3.7. 総 合 コスト算 出 機 能
本研究では，前節にて抽出された栄養素が最適である食材群から栄養素が最適であるレシピ群を抽出するために，レシピデータセットを用いて，総合コスト算
出機能を作成した．総合コスト算出機能はレシピデー

𝑀 = &𝑥! ， 𝑥" ， … 𝑥# ) … 部 分 集 合
𝑈 = &𝐴， 𝐵， 𝐶， 𝐷， 𝐸， 𝐹， 𝐺) … 集 合
0-1 変 数𝑥! ， 𝑖 ∈ 𝑀 … 部 分 集 合 𝑖を 使 用 す る と き に 1,

しないときに 0 をとる変数表４
季節，食材名
食材群
献立

春，チーズ
卵，人参，ブロッコリー，レモン，ピーマン，パプリカ，しじみ，ほうれん草，チーズ，ヨーグルト，マヨネーズ
ほうれん草と人参の白和え，三つ葉とササミのかきたま味噌汁，ブロッコリーのごま
マヨネーズ和え，パプリカのレモン風味，しじみの潮汁，ピーマンのチーズ焼き，キウイヨーグルト
表５

季節，食材名
食材群
献立

実験結果１

実験結果２

夏，食パン
人参，ブロッコリー，レモン，ピーマン，パプリカ，しじみ，ほうれん草，ヨーグル
ト，マヨネーズ，食パン
ほうれん草とにんじんの白和え，ブロッコリーのごまマヨネーズ和え，パプリカのレ
モン風味，しじみの潮汁，ピーマンのチーズ焼き，キウイヨーグルト，りんごトース
ト
表６

実験結果３

季節，食材名
食材群
献立

秋，秋刀魚
鮭，秋刀魚，レモン，ピーマン，パプリカ，しじみ，ほうれん草，ヨーグルト
カレイの煮付け，さんまのごま味噌煮，鮭茶漬け，パプリカのレモン風味，しじみの潮汁，ピーマンのチーズ焼き，キウイヨーグルト

季節，食材名食材群

冬，人参
納豆，人参，ブロッコリー，レモン，ピーマン，パプリカ，しじみ，ほうれん草，ヨーグルト，アーモンド，ピーナッツ
ほうれん草とにんじんの白和え，ブロッコリーのごまマヨネーズ和え，パプリカのレ
モン風味，しじみの潮汁，ピーマンのチーズ焼き，キウイヨーグルト，オクラ納豆，
カラメルアーモンド，ピーナッツ味噌

表７

献立

定数

実験結果４

の 内 訳 に つ い て 結 果 を 述 べ る ．4.3 節 で は ，本 研 究 に よ𝑑$) ， 𝑖 ∈ 𝑀， 𝑗 ∈ 𝑈 … 部 分 集 合 𝑖が 集 合 𝑗を 含 ん でい る と き に 1， 含 ま れ て い な い と き に 0 を と る 変 数
𝑐𝑜𝑠𝑡$ ， 𝑖 ∈ 𝑀 … 部 分 集 合 𝑖を 選 ん だ と き の コ ス ト

る実験結果について考察を行う．

4.1. 実 験 環 境
本節では，３章で提案したシステムを実装し，旬の食材に合わせた摂取栄養素が最適な献立を抽出した．

目的関数

本 研 究 で は Python を 用 い て 分 析 可 視 化 を 行 い ，線 形
5 𝑐𝑜𝑠𝑡$ 𝑥$ … 総 コ ス ト の 最 小 化

計 画 法 を 適 用 す る 際 に ， cvxpy[9]の ラ イ ブ ラ リ を 用 い$∈-

た ． cvxpy ラ イ ブ ラ リ は 凸 最 適 化 問 題 の た め の オ ー プ

制約ン ソ ー ス の Python 組 み 込 み モ デ リ ン グ 言 語 で あ り ，

5 𝑑$) 𝑥$ ≥ 1， ∀) ∈ 𝑈 … 全 て の 集 合 を 満 た す よ う に す る

自由に目的関数や制約を記述できることが大きな特徴$∈-

で あ る ．レ ー ダ ー チ ャ ー ト の 可 視 化 に は matplotlib[10]，

本研究では集合被覆問題における集合を栄養素に

japanize_matplotlib[11]ラ イ ブ ラ リ を 用 い た ．ま た 、本 研

最適な食材リスト，部分集合をレシピデータセットの究で用いたレシピデータセット，食材成分データセッ

使用食材，コストを総合コストとして集合被覆問題を

ト は そ れ ぞ れ 54 行 3 列 の テ ー ブ ル ，29 行 14 列 の テ ー

解いた．集合被覆問題を解くことで，栄養素が最適な

ブルからなる．

献立の抽出が可能となる．

4.2. 実 験 結 果

4. 実 験
本章では，本手法の実験内容と結果，考察について述べる．
4.1 節 で は ， 実 験 環 境 に つ い て 述 べ る ． 4.2 節 で は ，

本実験では，ユーザの入力ごとの実験結果と有用性について検証を行う．

4.2.1. 献 立 提 案
本 節 で は ，3.9 節 の 最 適 献 立 抽 出 機 能 の 検 証 と し て 、実 験 結 果 に つ い て 述 べ る ．4.2.1 項 で は 季 節 と 食 材 名 別

入 力 の 季 節 と 食 材 名 を ４ 回 変 更 し ，結 果 の 比 較 を 行 う ．

に 検 証 結 果 を 述 べ る ．4.2.2 項 で は 食 材 ご と の 栄 養 素 を

実 験 結 果 は 表 4,5,6,7 に 示 す ．入 力 と し て 、季 節 と 食 材

レーダーチャートに起こし，栄養素について述べる．

１ つ を 選 択 し て ，シ ス テ ム は 食 材 群 と 献 立 を 出 力 す る ．

4.2.3 項 で は 4.2 節 の 実 験 結 果 で あ る 食 材 群 の 旬 の 季 節

季 節 が「 春 」，食 材 名 が「 チ ー ズ 」を 入 力 し た 結 果 を

図２

春・チーズ

図３

夏・食パン

図４
表8

対応チャート
季節，食材名タ ン パ ク 質 （ g）
脂 質 （ g）
ビ タ ミ ン （ g）
炭 水 化 物 （ g）
ミ ネ ラ ル （ g）
カ ロ リ ー （ kcal）

図2
春，チーズ
29.57
25.68
0.3636142.47
5.17713
492

秋・秋刀魚

図５

冬・人参

栄養素比較表

図3
夏，食パン
23.68
17.46
0.362970.08
4.84897
498

図4
秋，秋刀魚
42.43
25.57
0.20959
22.03
4.11871
485

図5
冬，人参
30.33
20.82
0.3683951.18
5.16258
469

理想値
21.67
10.00
0.039
21.67
4.67
500

表 4 に 示 す ．季 節 が「 夏 」，食 材 名 が「 食 パ ン 」を 入 力が抽出結果に反映されており，ユーザの要望通りの献し た 結 果 を 表 ５ に 示 す ．季 節 が「 秋 」，食 材 名 が「 秋 刀立提案ができていることがわかる．旬の季節の反映に魚 」を 入 力 し た 結 果 を 表 6 に 示 す ．季 節 が「 冬 」，食 材

ついては，全ての食材をユーザが選択した季節での献名が「人参」を入力した結果を表 7 に示す．

立構成には至らなかったが，比較的ユーザが選択した

4.2.2. 栄 養 素 比 較

季節の食材が多く抽出される結果となった．全ての食本 節 で は ， 4.2 節 の 実 験 1 の 検 証 結 果 の 栄 養 素 を レ

材をユーザが選択した季節での献立構成にならなかっーダーチャートに可視化を行い栄養素の比較検証を行た原因としては，使用したデータ数が少なく代替食材

う ．図 2,3,4,5 は 4.2 節 の 実 験 1 で 抽 出 し た 際 の 最 適 なが見つけられなかったのか，本実験において食材成分

食材群の栄養素をレーダーチャートに起こしたものでデータセットに格納されている食材数が少ないためか，ある．栄養素の比較については表 8 に栄養比較表を示

４つの検証結果から重複して抽出される食材が多数見す ．対 応 チ ャ ー ト 欄 は 図 2,3,4,5 の レ ー ダ ー チ ャ ー ト と受 け ら れ る ．図 2,3,4,5 の 実 験 結 果 で は 青 の ラ イ ン が １

栄養素が対応していることを示す．最終列は１食分に日の１食分時に摂るべき栄養素の基準である．基準値

おける理想的な栄養素である．

からそれぞれ栄養素の比較を行った時，図 2 の結果は結果として，表 8 の栄養素比較表から，１食分にお理想値と比べて大きな差異はなくバランス良く栄養素ける必要な栄養素は抽出されている．

を取得できていることがわかる．図 3 の結果は基準値

4.2.3. 季 節 比 較と比べて炭水化物の値が大きい結果となっているが，本 節 で は ， 4.2 節 の 実 験 1 の 検 証 結 果 の 食 材 群 と 対ユーザの選択食材である「食パン」自体が炭水化物の応するように旬の食材表を作成し，比較検証を行う．

含有量が高いため栄養素については偏りがなくバラン

実 験 結 果 を 表 9,10,11,12 に 示 す ． 表 に つ い て ， 季 節 欄

ス良く取得できていることがわかる．図 4 の結果は基に複数の食材が記載されている点については，複数の準値と比べてタンパク質と脂質の値が大きい結果とな旬を有している食材である．

っている．これはユーザが選択した「秋刀魚」自体に結果として旬の食材に合わせる形で食材が抽出さ

含 ま れ る タ ン パ ク 質 ，脂 質 の 含 有 量 が 多 い た め で あ る ．

れている．

そのため，栄養バランスは満遍なくきれいに摂取でき

4.3. 考 察ていることがわかる．図 5 の結果は基準値と比べて炭

本節では，旬の食材に合わせた摂取栄養素を最適化する献立提案の有用性を検証するために，ユーザの入力 選 択 が 異 な る と き の 結 果 に 着 目 し ，献 立 抽 出 を し た ．
表 4,5,6,7 の 実 験 結 果 か ら そ れ ぞ れ ４ つ の 選 択 さ れ た
食 材 で あ る 「 チ ー ズ 」，「 食 パ ン 」，「 秋 刀 魚 」，「 人 参 」

水化物の値が大きくなっていることがわかる．これは「人参」の炭水化物の含有量が多いため炭水化物の値が大きくなっているためである．そのため，栄養バラ
ンスは偏りが無くバランス良く取得できていることがわかる．
以上の実験より，旬の食材に合わせた摂取栄養素が表9
季節，食材名
食材群
春
夏
秋
冬

春，チーズ
卵，人参，ブロッコリー，レモン，ピーマン，パプリカ，しじみ，ほうれん草，チーズ，
ヨーグルト，マヨネーズ
卵，チーズ，ヨーグルト，マヨネーズ
ピーマン，パプリカ，しじみ，ヨーグルト，マヨネーズ
ヨーグルト，マヨネーズ
人参，ブロッコリー，レモン，しじみ，ほうれん草，ヨーグルト，マヨネーズ
表 10

季節，食材名食材群
春
夏
秋
冬
季節，食材名食材群
春
夏
秋
冬

実験結果 3 の食材群の旬の季節表

秋，秋刀魚
鮭，秋刀魚，レモン，ピーマン，パプリカ，しじみ，ほうれん草，ヨーグルト
ヨーグルト
ピーマン，パプリカ，しじみ，ヨーグルト
鮭，秋刀魚，ヨーグルト
レモン，しじみ，ほうれん草，ヨーグルト
表 12

春
夏
秋
冬

実験結果 2 の食材群の旬の季節表

夏，食パン
人 参 ，ブ ロ ッ コ リ ー ，レ モ ン ，ピ ー マ ン ，パ プ リ カ ，し じ み ，ほ う れ ん 草 ，ヨ ー グ ル ト ，マヨネーズ，食パン
ヨーグルト，マヨネーズ
ピーマン，パプリカ，しじみ，ヨーグルト，マヨネーズ，食パン
ヨーグルト，マヨネーズ
人参，ブロッコリー，レモン，しじみ，ほうれん草，ヨーグルト，マヨネーズ
表 11

季節，食材名
食材群

実験結果 1 の食材群の旬の季節表

実験結果 4 の食材群の旬の季節表

冬，人参
納 豆 ，人 参 ，ブ ロ ッ コ リ ー ，レ モ ン ，ピ ー マ ン ，パ プ リ カ ，し じ み ，ほ う れ ん 草 ，ヨ ー グ ルト，アーモンド，ピーナッツ
卵，チーズ，ヨーグルト，
ピーマン，パプリカ，しじみ，ヨーグルト，
ヨーグルト，
納 豆 ，人 参 ，ブ ロ ッ コ リ ー ，レ モ ン ，し じ み ，ほ う れ ん 草 ，ヨ ー グ ル ト ，ビ ー ナ ッ ツ ，ア ー
モンド

最適である献立を抽出することが出来た．

5. お わ り に
本稿では，和食における旬の概念と栄養素と満腹度に着目した，最適な献立提案方式について述べた．本研 究 で は ，線 形 計 画 法 と 栄 養 素 ，旬 ，満 腹 度 [3]，調 理
時間，食材数からユーザの選択に合わせた最適な献立の提案方式を実現した．
本研究にて実現した献立提案方式は，柔軟性が高く普段の献立策定の際の手助けとして役立つ．
本研究において最適化した栄養素はあくまで食材を抽出する段階時であるため，献立を抽出した際の栄養素もバランス良く最適化できるようにする点と和食における一汁三菜の形式にまとめて献立提案ができるように今後の展望として挙げられる．

参

考

文

献

[1] Unesco， Washoku, traditional dietary cultures of theJapanese, notably for the celebration of New Year2013
[2] 江 原 絢 子 ， ユ ネ ス コ に 登 録 さ れ た 「 和 食 」 と は
何 か ― そ の 特 徴 と 継 承 ― ， 2017[3] S H Holt， J C Miller， P Petocz， E Farmakalidis，A satiety index of common foods 1995
[4] 三 野 陽 子 ， 小 林 一 郎 ， ダ イ エ ッ ト の た め の 柔 軟
な レ シ ピ 推 薦 2012[5] 苅 米 志 帆 乃 ， 藤 井 敦 ， 栄 養 バ ラ ン ス を 考 慮 し た
料 理 レ シ ピ 検 索 2008[6] 右 田 貴 大 ， 王 元 元 ， 河 合 由 紀 子 ， 苦 手 な 食 材 に
着 目 し た レ シ ピ 推 薦 手 法 の 提 案 2018[7] カ ロ リ ー Slism https://calorie.slism.jp/[8] macaroni https://macaro-ni.jp/[9] cvxpy https://github.com/cvxpy/cvxpy[10] matplotlib， https://matplotlib.org/stable/index.html[11] Japanize-matplotlib，https://pypi.org/project/japanize-matplotlib/