飲食店が味を再現するためのフードサイエンティストとの協働の進め方

はじめに：味の再現が求められる現代の飲食業界

飲食業界の現場では、メニューの多様化やテンポ拡大に伴い「安定した味の再現性」が重視されるようになっています。

人気店の味を新ブランドで再現したい、他店舗でも本店と同じ品質を持ち込みたい、などのニーズが増える一方、経験値や“勘とコツ”に依存する昭和的なアプローチからの脱却も急務です。

そこで今、注目を集めているのが「フードサイエンティスト」との協働です。

今回は、製造業の実践現場で培った“品質のブレを最小化する”という視点を基に、飲食業で“味の再現”を軸にフードサイエンティストとどのように協働すれば良いのかを解説します。

フードサイエンティストとは？現代飲食店運営のパートナー

フードサイエンティストの役割と専門性

フードサイエンティストとは、食品の「科学的設計」「品質管理」「安全性評価」など技術的な側面から味・食品開発に携わる専門家です。

素材の物性や加熱・冷却による変化、調味成分の定量、化学的な劣化や保存方法に精通しており、通常の料理人では再現困難な味やクオリティの安定化を担います。

食品メーカーでは当たり前のポジションですが、今や外食チェーンや新興飲食ブランドでも、導入メリットが大きい存在です。

なぜ味の再現にフードサイエンティストが必要なのか

例えば、多店舗展開時に発生しがちな「支店による味の違い」は、現場の勘任せ・さじ加減・調理工程の属人化によるものです。

フードサイエンティストは、「レシピの数値化」「調理工程の標準化」「品質変動要因の分析」といった製造業の手法を、飲食現場に落とし込むことができます。

これにより、「いつ・どこでも・誰が作っても」同じ味を保てる体制構築が可能となります。

味の再現プロジェクトの実践ステップ

1. 現状分析と目標の可視化

最初に、現状の味の“ばらつき”や、解決したい課題（本店と支店の味の違い、有名店の味を新ブランドで再現したいなど）を整理します。

この際、単に「美味しい」「美味しくない」といった感覚的な意見に留まらず、素材・工程・調理器具など全ての要素を洗い出します。

フードサイエンティストは、この情報を基に「数値で目標を可視化」します。

例として「塩分濃度〇％」「pH値」「加熱温度と時間」「食材の水分活性」など、科学的な指標に落とし込みます。

2. 味の分解とレシピの数値化

多くの飲食現場で見過ごされているのが、「味の構成」の科学的分解です。

美味しさを形作る要素を、うまみ・塩味・酸味・甘味・コク・香りなどに分類し、それぞれの寄与率やバランスを分析します。

フードサイエンティストは、調味液やスープをガスクロマトグラフやpHメーター、塩分計などで成分解析し、再現に必要な数値をレシピに落とし込みます。

この作業は、製造業で言えば「仕様書の作成」「製品の設計図作成」に相当する重要フェーズです。

3. プロセスの標準化と試作検証

家庭的な調理場では「強火で3分」「煮立ったら味を見る」など、曖昧な表現や工程が多々あります。

しかし製造現場目線で見ると、生産工程を標準化しなければ、味は再現できません。

そこで「加熱温度」「加熱時間」「撹拌回数」「冷却速度」などを明確な指示書として策定します。

その上で、プロトタイプ（試作品）を作り、実際の調理現場での「再現性テスト」を繰り返します。

この時、製造業でいう“品質管理表”のようなフォーマットに「試作毎のデータとフィードバック」を必ず記録することが重要です。

4. 店舗展開とロット管理、継続的な品質維持

仮に味の再現に成功し、標準レシピが完成したとしても、季節や仕入れ素材の微妙な違いなどによる“味ブレ”リスクはゼロになりません。

このため、定期的に成分分析やセンサリー評価（官能評価）を行い、異常値・味覚ブレが発生した場合は迅速なフィードバックを回すという「継続的な品質評価サイクル」が必要です。

実際の現場では、製造工程と同じように“ロット管理”や“工程内チェックポイント”を設定し、見落としやすいミス・ドリフトを限界までボトルネック解消できます。

アナログ体質の現場に導入するための現実解

現場の反発をどう乗り越えるか

「うちは昔からこのやり方だ」「科学で味がわかるのか」という声は今も根強くあります。

こうした昭和型アナログ現場への導入を成功させるには、フードサイエンティストの科学的アプローチを「現場の職人技」に置き換えるのではなく、「伝承・再現のための道具」として提案することが有効です。

現場の熟練者と協働し、職人の勘や経験を数値データ化することで、現場への敬意を保つと同時に再現性・伝承性の高い技術として根づかせることができます。

デジタル機器との併用によるハイブリッド体制

まだデジタル化・自動化に二の足を踏む現場であっても、「塩分計」や「pHメーター」「温度計」など、最小限の測定ツールの導入から始めると抵抗は減ります。

ここから徐々にIoT計測器や工程管理システム、POSデータ分析へと発展させていくことで、確実に現場力を底上げできます。

また、これらのデータを活用して「問題が発生した時に原因究明がスピーディにできる」点も大きなメリットです。

サプライヤー・バイヤー両方の視点と今後のトレンド

バイヤー（飲食店運営側）が求めること

味の再現を重視する今、バイヤーがサプライヤーに求めるのは「納品ロットごとの品質安定」と「仕様通りの味・食感」です。

フードサイエンティストと連携した商品開発や、工程監査の情報開示などが価格交渉や契約継続の分岐点になります。

また、データドリブンでの品質証明や、問題発生時のスピード対応も高く評価されます。

サプライヤー（食材・調味料メーカー等）の立場から

サプライヤー側は、味の安定を売りにすることで顧客維持や単価アップが可能です。

OEM開発やPB（プライベートブランド）支援時、フードサイエンティストを交えた「科学的裏付けのあるプレゼン」を行うことで差別化が図れます。

大ロット供給時でも味のブレを最小値に抑える工程管理（HACCPやISOなど認証含む）を提案できる企業が、今後ますます選ばれる時代になります。

まとめ：フードサイエンティストとの協働は飲食DXの第一歩

味の再現性を武器にするために、フードサイエンティストは飲食業界でも欠かせないパートナーになります。

アナログ現場でも取り入れやすいプロセスや、現場目線の段階的な標準化により、味のブレや属人化リスクを限界まで低減できるのです。

今後、AI調理ロボットやクラウド工程管理が当たり前になる未来に向けて、「レシピの科学化」「工程の標準化」は避けて通れません。

製造現場のノウハウを応用し、バイヤー・サプライヤー双方が「味と品質を保証できる未来」を切り拓いていきましょう。