サラダのカロリー計算のやり方

サラダのカロリー計算はどうすればよいですか？

サラダのカロリー計算では、密度の高い材料だけを量り、葉野菜は目分量で十分です。 レタスはエネルギーが少なく、多少ずれても合計にほとんど響きません。一方、ドレッシング、チーズ、ナッツ、油は違います。大さじ数杯でも、ボウル一杯の葉野菜より多くのカロリーになることがあります。はかりに載せる価値があるのは、こちらの材料です。

写真や目分量だと、サラダのカロリーがずれるのはなぜですか？

写真や目分量でサラダのカロリーがずれやすいのは、混ぜ込まれた油やドレッシングが見えないからです。写真は量の多さをよく伝えます。レタスが山盛りで、フェタチーズが少しのっていることは分かります。しかし、和えた後に葉の一枚一枚についた油や、ボウルの底にたまったドレッシングは写りません。

これは推測ではなく、報告されている弱点です。画像を使った栄養アプリの研究は、混ざった料理の扱いを調べています。材料がはっきり分かれておらず量を判断しにくい場合に、記録の誤差が繰り返し生じると報告しています（JMIR mHealth and uHealth, 2021）。サラダはまさにその例です。複数の材料が混ざり、カメラには一つの塊に見えます。問題になるのは葉ではなく、ドレッシングです。

自宅で作った料理全般でも、混ぜ込んだ材料は写真から漏れやすく、上にのった材料のほうが拾われやすくなります。加熱した料理での例は、レシピのカロリー計算のやり方で確かめられます。

サラダのどの材料にカロリーが集中していますか？

サラダでカロリーが集中するのは、油を多く含むドレッシング、チーズ、ナッツです。材料によって1gあたりのエネルギーに大きな差があり、見た目の量だけで判断すると外れます。

USDA FoodData Centralでは、ロメインレタスは100gあたり17 kcal、アイスバーグは14 kcalです（USDA FoodData Central）。オリーブオイルは100gあたり884 kcalです（USDA FoodData Central）。差は約50倍になります。「サラダ」と一括りに記録すると外れやすいのは、この差が理由です。

どの材料が高密度の側にあるかが分かれば、注意を向ける場所も決まります。そこは量り、残りは目分量にします。

手作りドレッシングはどれくらいカロリーを足しますか？

ドレッシングは、サラダの合計を最も大きく動かす材料の一つです。USDA FoodData Centralでは、市販のイタリアンドレッシングが100gあたり240 kcal（USDA FoodData Central）、フレンチドレッシングが457 kcal（USDA FoodData Central）、マヨネーズタイプが680 kcalです（USDA FoodData Central）。手作りのビネグレットは、油が大半を占めるため、この範囲の油に近い側になりやすいです。

日本の市販品なら、食品表示基準にもとづく栄養成分表示で100gあたりの値を確認できます。表示は消費者庁の食品表示基準で定められています。

手作りなら、小さなレシピとして扱います。油、酢、必要ならマスタードやはちみつを量り、カロリーを足し、できた回数分で割ります。レシピ1人分のカロリー計算ツールなら、材料と重さを入力すると1人分のカロリーが出ます。

いつものドレッシングを一度計算しておけば、同じ配合で作るたびに使える数字になります。

サラダの計算例はどうなりますか？

計算例として、量ったサラダ1杯を示します。レタスと高密度の具材はUSDAの数値です。重さは、計算を簡単にするための例示です。

出典：レタスはUSDA FoodData Central、ドレッシングはUSDA FoodData Central、フェタはUSDA FoodData Central、くるみはUSDA FoodData Central。

4つの数字を足します。51 + 106 + 131 + 72 = 360 kcal です。フェタ、くるみ、ドレッシングの合計90gで309 kcalになります。一方、3倍以上の重さの300gのレタスは、51 kcalです。合計を決めるのは、下に敷いた葉の山ではなく、3つの高密度の材料です。 この3つを量れば、レタスの重さで答えはほとんど変わりません。

サンドイッチも同じやり方でカロリーを数えられますか？

サンドイッチも、同じ考え方で数えられます。パンとレタスは、見積もりのずれが小さい材料です。カロリーが集中するのは、バター、マヨネーズ、チーズ、脂の多いスプレッドで、サラダのドレッシングと同じ位置づけです。

スプレッドとチーズは、パンや野菜とは別に量ります。上のマヨネーズタイプの100gあたり680 kcalを使うと、大さじ1杯だけで100 kcal近くになることもあります（USDA FoodData Central）。ソースやスプレッドは、ドレッシングと同じく、別の1行として扱います。

サラダのカロリー計算で見落としやすい点は何ですか？

見落としやすいのは、量っていない油とドレッシングです。次の点に気をつけると、ずれを抑えられます。

• ドレッシングの量を目分量にしない。 手で注いだ大さじ1杯は、すりきり1杯の2倍になることもあります。一度量って、自分の手の感覚を知っておきます。
• 和えたときの付着分を忘れない。 混ぜたボウルに残った油は、記録した量より食べていない分です。気になるなら、ボウルに残った分を量ります。
• 「ライト」の表示で低脂肪と決めつけない。 ボトルの言葉ではなく、ラベルの100gあたりの数値を確認します。
• レタスをグラム単位で量らない。 100gあたり14〜17 kcalなら、50gずれても10 kcal未満です。高密度の具材に比べれば誤差の範囲です。
• 葉の下に隠れたクルトン、ナッツ、チーズを忘れない。 ボウルの底にあり、ぱっと見では見逃しやすい材料です。

Avocaloの写真推定では何が見えていて、何を足せばよいですか？

Avocaloの写真推定は、画像から読み取れる食品を特定し、量、カロリー、マクロ栄養素を推定します。何も量らず、葉の下にたまった油やドレッシングは見えません。写真推定が高めや低めに出やすい場面は、AIカロリー計算アプリの精度で解説しています。

サラダの場合、レタスの量はおおよそ読めても、混ぜ込まれたドレッシング、チーズ、ナッツの量までは分かりません。そこで、撮影後に推定を見直し、ドレッシング、チーズ、ナッツをグラムで足します。グラムは、キッチンスケールか、ラベルの数値から取ります。

保存前の推定は、アプリで編集できます。Avocaloをダウンロードして写真を記録し、この記事の数字で高密度の材料を調整してください。

よくある質問

レタスそのものも量る必要がありますか？

量る必要はありません。レタスは100gあたり14〜17 kcalと少なく、重さを大まかに見積もっても、合計のずれは数kcalにとどまります。注意はドレッシング、チーズ、ナッツに向けるほうが効果的です。

油ベースとクリーム系のドレッシングは、どちらがカロリーが高いですか？

どちらが高いとは言い切れず、どちらも100gあたりでは高めです。USDAのデータでは、イタリアンが240 kcal、フレンチが457 kcal、マヨネーズタイプが680 kcalです。種類よりも、油の割合が合計を決めます。

ドレッシング大さじ1杯は何gですか？

ドレッシングの濃度やスプーンへの入れ方で変わるため、ここで1つの数字は示せません。いつもの1回分を一度キッチンスケールで量れば、自分の答えが分かります。その値は、次回からも使えます。

サラダを和えるか、ドレッシングを別添えにするかで違いはありますか？

違いはあります。和えると全部の葉に付くので、別添えでボウルに残る分がある場合より、多く食べやすくなります。注ぐ前にドレッシングを量っておけば、この差は気にしなくて済みます。

ラベルのないドレッシングはどう計算しますか？

小さな手作りレシピとして扱います。油、酢、ほかの材料を量り、USDAの記録かレシピ1人分のカロリー計算ツールでカロリーを足して、できた回数分で割ります。

出典

• USDA FoodData Central, Lettuce, cos or romaine, raw：サラダの土台になる葉野菜のカロリー密度。日本の食品は日本食品標準成分表（八訂）（文部科学省）で確認できます。
• USDA FoodData Central, Oil, olive, salad or cooking：サラダ材料で最も密度が高い例。密度の比較に使いました。
• USDA FoodData Central, Salad dressing, Italian dressing, commercial, regular：計算例に使った、市販ドレッシングの代表値。市販品の表示は消費者庁の食品表示基準で定められています。
• USDA FoodData Central, Salad dressing, French dressing, commercial, regular：ドレッシング比較に使った、もう一つの市販ドレッシングの値。
• USDA FoodData Central, Cheese, feta：計算例に使った、高密度の具材の値。
• USDA FoodData Central, Nuts, walnuts, English：計算例に使った、高密度の具材の値。
• JMIR mHealth and uHealth, "The Human Factor in Automated Image-Based Nutrition Apps"：混ざった料理が画像による推定の弱点であることを示す、公表された根拠。

この記事は、Petros IT Solutions SRLのためにAvocalo編集部が執筆しました。出典と数値の確認方法は編集方針をご覧ください。誤りのご報告は[email protected]までお願いします。