日本の食生活で不足しがちな栄養素を茶、コーヒー・ココア、きのこ類、藻類で効率的に補えることを明らかに

第77回日本栄養・食糧学会大会にて発表

　株式会社 明治（代表取締役社長：松田　克也）は、現代日本の食生活において不足しがちな栄養素を評価した結果、たんぱく質、食物繊維、ビタミン7種、ミネラル５種が不足しがちであることを明らかにしました。さらに、これらの栄養素に着目して食素材※1を評価した結果、茶、コーヒー・ココア、きのこ類、藻類が現代日本の食生活で不足しがちな栄養素を効率的に補う食素材であることを見出しました。当研究成果を2023年5月12～14日に開催された第77回日本栄養・食糧学会大会にて発表しました。

 

　生涯にわたって健康的な食事を取ることは、健康寿命の延伸に役立ちます。World Health Organization（WHO）は、糖類、飽和脂肪酸、食塩の過剰摂取の抑制を促すとともに、多くの人々は十分な量の果実や野菜などを食べていないとして、多様でバランスの取れた健康的な食事とするために、果実類、野菜類、種実類、豆類といった食素材の積極的な摂取を推奨しています※2。WHOの推奨は世界共通ではありますが、当社は日本特有の食習慣や健康課題を考慮して評価する必要があると考えました。

　日本では、過栄養によって引き起こされる過体重や肥満といった生活習慣病の問題だけではなく、フレイルや若年女性のやせといった低栄養によって引き起こされる問題も併存する「栄養不良の二重負荷」が大きな健康課題となっています。そこで本研究では、不足しがちな栄養素に着目し、現代日本における食生活で不足しがちな栄養素を補給する観点から食素材を評価しました。今回の結果より、現代日本の食生活においては茶、コーヒー・ココア、きのこ類、藻類で、不足しがちな栄養素の多くを効率的に補うことができ、これらは摂取が推奨される食素材に分類されることが明らかになりました。　　

　当社は本研究成果を、商品の栄養設計などに活用し、今後もさまざまな健康課題と向き合い、人々が健やかな毎日を過ごせる未来の実現に貢献してまいります。

 

【研究内容】

演題名：

日本人に不足しがちな栄養素に基づいた食品分類

（Food classification based on insufficient nutrients in Japanese people）

 

概要：

　20歳～69歳の成人を対象に、日本人の食事摂取基準（2020年版）で摂取が推奨されている栄養素の目標量や推奨量、もしくは目安量に対して、令和元年国民健康・栄養調査による摂取実態（中央値）が、男女のいずれかにおいて半数以上の年齢区分※3で充足していない栄養素を、「現代日本の食生活において不足しがちな栄養素」としました。（表１）

　「現代日本の食生活において不足しがちな栄養素」に着目して、各食材について日本食品標準成分表2020年版（八訂）に収載されているデータをもとに、エネルギーあたりの栄養素の量で食品群のクラスター解析※4を実施しました。

　クラスター解析の結果から、茶、コーヒー・ココア、きのこ類、藻類は、「現代日本の食生活において不足しがちな栄養素」を効率よく補うことができる食素材に分類されることが明らかになりました。（図1）

 

【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M101996/202305295957/_prw_OT1fl_669A5afC.png】

表 1 　現代日本の食生活において不足しがちな栄養素

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202305295957-O6-42jIxA8s】

図 1　食品群の100 kcalあたりのクラスター解析

可食部100gあたりの栄養素の量を100kcalあたりに換算し、令和元年国民健康・栄養調査における大分類ごと（嗜好飲料類のみ詳細化）で食品群のクラスター解析を実施しました。WHOが摂取を促している果実類、野菜類、種実類、豆類には※を記しています。

 

※1 解析にあたり食素材の分類は、令和元年国民健康・栄養調査における食品群の大分類（穀類、いも類、砂糖・甘味料類、豆類、種実類、野菜類、果実類、きのこ類、藻類、魚介類、肉類、卵類、乳類、油脂類、菓子類、嗜好飲料類、調味料・香辛料）を用いています。

※2 WHOが推奨するHealthy Dietsは以下のリンクを参照しました。

https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/healthy-diet

※3 令和元年国民健康・栄養調査による年齢区分（20~29歳、30~39歳、40~49歳、50~59歳、60~69歳）を用いています。

※ 4 異なるものが混在する集団から、似たものを集めてクラスターを作り、分類する解析手法です。