2018年5月15日火曜日

味わいをデータで語る時代が来るのか?

こんにちは!
料理人SEを目指すkonnoです。

Chef Watsonのレシピを色々と試していくうちに
なぜ、いつもキツイ香辛料をいれるのだろう、、、とか
独特の味付け、組み合わせをどう考えているのだろう、、と
思ってはいたのですが。。

先日、Flavor Matrix なる考え方があり、
その発想がChef Watsonのベースになっているのだと知り、
納得でした。

詳しくは(2週間前に注文したのに、全然来ない。。。さすが海外)や
動画が出ているので、興味あるという人は見れますが









 




考え方としては、今までの辛み、酸味、甘味、塩気などのほかに
脂肪、UMAMIを含めたパラメータ、
さらに、食べるときに人が感じる触覚すべてをパラメータとして
表現することで、
「美味しい」と感じることを数値化できるという思想のようです。















なんで、脂肪、と思いましたが
一例としては、「カプサイシン」。
もともとは脂肪の一種であり、これを感じることで
人は爽快感を得られるし、
脂肪であるから、いつまでも舌の上に残っている、
これによって独特の感覚が得られる。





















なるほど、なぜかChef Watsonはいつもエキセントリックな辛み調味料を
入れてくるな、、と思っていたのですが
そういう思想があったのですね。。。

どうも、いままで教科書に出てくるような味のN要素では
なにもおいしさを語ることはできなかったが、
今後は、このFlavor Matrixの概念を使って
N×Mのマトリクスで、美味しさを定義できる時代になる、、、のかもしれません。


となると、がぜん、このコーヒーはどうして万人受けするの?
とか、
なぜこの店のカレーは他のより人気なの、、、

ということが数値化できる時代 = データ分析できる日が
近いのかも。

まずは 「Flavor Matrix」の到着が待ち遠しい。。。。


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