調理の“感覚”を“数式”に変えるためのレシピデータベース構築の心得

はじめに―製造業における「感覚」と「数式」の壁

製造現場で日々ものづくりに携わる皆さんなら、「現場の勘」や「職人の経験」がいかに大切か、痛感していることでしょう。

特に、調理や混合、加工といった工程では、“このくらいの粉の量でちょうど良い”“このタイミングで温度を上げると安定する”といった暗黙知が品質を左右しています。

しかしながら、この「感覚」に頼ったものづくりは再現性や効率性、さらには技術伝承という点で大きな課題を抱えます。

そこで、調理や配合の工程を“感覚”から“数式”へ、すなわち体系的・データドリブンへと昇華させるレシピデータベースの構築が、今、多くの工場や製造企業の臭覚課題となっています。

なぜ今レシピデータベースなのか？アナログ製造業の現場事情

昭和型の製造現場に根付く「職人技の継承」問題

製造業の現場では、（特に昭和時代より続く）アナログ文化が色濃く残っています。

多くの工程が紙のレシピシートや手書きノート、口頭伝承で管理されています。

また、作業はベテラン従業員の長年の経験に基づく“感覚”によって左右されることが多く、「あの人でなければ作れない」「彼女の配合でないと商品にならない」といった問題が慢性的に発生しています。

これはある意味で日本の製造業が強い信頼を勝ち得た要因でもありますが、熟練者が退職・高齢化する中、その技術やノウハウの形式知化が急務となっています。

デジタルトランスフォーメーション（DX）への圧力

近年、「スマート工場」や「製造DX」というキーワードのもと、業務のデジタル化が大きなトレンドとなっています。

品質のデータ管理やプロセスの可視化、IoTを活用したリアルタイムモニタリングなど、「感覚」から「数値化」への流れが加速しています。

この流れの中心にあるのが、誰もが同じ成果を出せる工場＝プロセス標準化の実現です。

「レシピデータベース構築」の心得１：現場の“暗黙知”をとにかく拾い上げる

バイヤー・サプライヤーの立場で考える「なぜ再現性が必要か」

バイヤーがサプライヤーに求めるものを一言で表すならば、「安定した品質と納期の保証」です。

どんなにクオリティの高い試作品ができても、再現性がなければ取引は難しくなります。

つまり、レシピや工程をデータベース化することは、サプライヤーとして「御社の品質・納期は毎回ブレません」という強力なアピールにつながります。

特にサプライヤーの立場の方は、バイヤーが「何を評価し、何を不安視しているか」を常に逆算して考えましょう。

現場ヒアリングは“観察・質問・再現”まで徹底する

暗黙知の掘り起こしには、現場の従業員や職人の一つひとつの動作、判断根拠、微妙な違いまで丁寧に観察する必要があります。

「いつ、どのタイミングで何を判断しているのか」「何を見て“良し”としているか」「イレギュラー発生時の対応法は何か」など、一連のプロセスを具体的な行動や言葉として記録しましょう。

さらにその内容を実際に他の人が再現してみて、結果がどう変化するかを検証することも忘れずに行ってください。

「レシピデータベース構築」の心得２：データ項目の粒度と“数式化”の工夫

業務項目の整理と「データとして残すべき情報」とは

製造現場のレシピデータは、多くの場合「原材料」「配合率」「加熱温度」「時間」「混合手順」「設備」「補助作業（掃除、点検）」など多岐にわたります。

ですが、どこまで細かく記録するか、全て数値化できるものかは現場によって異なります。

たとえば、「てんさい糖を●gずつ3回に分けて投入」という情報も、「なぜ3回なのか？それは物理的な混ざりやすさか、設備の都合か、現場のルールか」まで掘り下げてデータを整理します。

また、「とろみ」を“現場の感覚”で測っていた場合は、粘度計やpHメーターで客観的な数値データへ置き換える工夫が求められます。

数式化のテクニック：定量データと定性データの扱い方

すべてがセンサーや数値で表せるわけではありません。

「見た目」や「香り」「音」「触感」などの定性データも、チェックリストや5段階評価などで補助的に記録し、将来的なAI解析や標準化に活かせるようにします。

さらに、その評価基準（GOOD／NGの判断ポイント）をできる限り数値化・定義化しておくことが「レシピの数式化」につながるのです。

「レシピデータベース構築」の心得３：現場の理解と教育も“セット”で考える

現場スタッフの抵抗感を乗り越える

「また新しいルールが増えるのか」「自分のノウハウを奪われるのでは…」と感じる現場スタッフも多いでしょう。

だからこそ、データベースや数値化の目的を明確に伝え、現場の“働きやすさ”や“成果の評価軸”としても活用できることを伝えることが大切です。

特に「人為ミスや属人性によるトラブル減少」「若手でもベテラン同等の成果が出せる」「優れた現場ノウハウが社内の資産化につながる」といった点を、実例とともに丁寧に説明しましょう。

教育プログラムもレシピベースに

新入社員や技能伝承のための教育も、レシピデータベースを活用すれば大幅に効率化できます。

単なる「見て覚えろ」式から「見て・数値を確認して・ロジックを理解し・実際に測定・記録する」体系的教育に移行できるのです。

このことは、会社全体の人材育成や組織力強化にも直結します。

「レシピデータベース構築」の心得４：IT導入は“目的志向”で選ぶ

高度なツール≠現場で使えるツール

市販されているレシピ管理システムやMES（製造実行システム）は高機能ですが、現場にとって「現実的に使いやすいか」は別問題です。

実際には、最初はExcelやGoogleスプレッドシートによる管理から始め、現場スタッフのITリテラシーやデータ活用の習熟度に合わせて段階的に展開するのが現実的です。

自社特有の工程やルール、設備にフィットしたアドオンやカスタマイズ、あるいは現場サイドが直接修正できる柔軟性も重視しましょう。

現場×IT部門の“分断”を解消する

往々にして、現場とIT部門の目線や優先順位にはズレが生じやすいものです。

レシピデータベースの設計や運用ルール作りには、現場を熟知したメンバーとシステム担当者（データサイエンティスト、エンジニア）らが共同でかかわる体制を意識しましょう。

現場のリアルを最優先にしつつ、ITの知見を取り入れることで、持続可能な仕組みが生まれます。

「レシピデータベース構築」の心得５：レシピDBは“会社の武器”になる

顧客から信頼される「標準化企業」へ

きちんとデータベース化されたレシピ・プロセスは、将来的に自社の競争優位そのものとなります。

バイヤーから見れば「なぜ御社に頼めば安心なのか？」という証拠そのものがデータベースであり、相談・提案・トラブル対応時も根拠を客観的かつ迅速に提示できるようになります。

また、海外顧客・取引先へのエビデンス提出やグローバル展開時の標準化対応にも大きく寄与します。

未来への布石―AI自動化・品質工学への土台作り

今後、AIによるレシピ最適化や自動制御・異常検知、機械学習による品質安定化技術が日常的になっていきます。

この土台として最も重要なのは「過去の実績・ノウハウがデータとして体系化されているか」です。

すぐにAI化しなくても、「レシピDBを積み上げておくこと」自体が未来への着実な“投資”になると考えてください。

まとめ―「感覚」を「数式」に変える挑戦を楽しもう

製造業における調理レシピのデータベース化は、ただの効率化・省人化プランではありません。

あらゆる現場の職人たちが長年培ってきた「勘」と「匠」の業を、データという新たな価値で引き継ぐ「第二のものづくり革命」なのです。

現場目線を大切にし、誰もが使えるレシピDBづくりをコツコツ続ければ、現場も会社も、そして取引先との信頼関係も一段と強くなります。

ぜひ皆さん自身の現場で「感覚」から「数式」への一歩を踏み出してみてください。

その小さな積み重ねが、自社の未来、そして日本の製造業全体の底力へと結実していくはずです。