未来の食はパーソナライズ化に向かう#4　〜未来の食の提供モデルが実現する世界〜

寿命延伸による医療費の増大など、膨らんでいく社会保障コストを軽減していくために、疾病予防や健康増進という観点での食はますます注目されてきています。LPMではデジタル技術を活用し、その人の体がいま必要とする成分が導かれ、最適化された食材、栄養素、調理方法などを満たしたメニューを提供していきます。IoTやウェアラブルデバイスを通じ計測した個人の健康、運動、睡眠などのデータや分析されたゲノム情報、腸内細菌、健康診断結果データをパーソナル・ヘルス・レコード（PHR：病院や薬局ごとに保存・保管している個人の医療データ）に紐づけて活用することも可能です。こうして自分の健康状態が可視化されることで、総合的に判断されたサービス提供が実現されます。

生産者、製造者、販売者、消費者の食を取り巻くデータが連携されることでデータの可視化・評価ができるようになります。するとCO₂排出量、水資源の枯渇可能性、フードロス、在庫の需給バランスなどをより高い精度で予測できるようになっていきます。予測精度が上がればより持続可能なシステムの構築がなされ、食を取り巻く環境問題の解決に結びついていくのです。
例えばフードロスにつながりやすいものとして、変動要素の多い農作物の収穫量が挙げられます。しかしLPMが実現すれば、在庫となった食材をマルシェでレコメンドしたり、他の食材の代替としてメニューに活用する方法を提案・実行されたりすることなどが考えられます。LPMはこのように需給バランスを調整し、フードロスを無くし、ロスの再利用を進めることが可能で、最適化されたサステナビリティな食を提供し、サーキュラー・エコノミーを実現していく循環社会を目指すことができます。

LPMによって個人への食の提供がパーソナライズ化されたシーンには、具体的には以下のようなものが考えられます。

1. 多様な選択肢の中からいくつかの最適なレコメンドがされることで、自分の予測を超えた好みとなる新メニューや新しい味と出会うことができる。
2.  地域コミュニティで出会って知り合いになった農家のおじちゃんが作った野菜をマルシェで見かけ、フォログラムで映し出された本人（またはそれを通じたAI）から直接レコメンドされることで購入する。
3. 地域社会で共通した趣味を持つ人々がマッチングして、一緒に食事をする場が提供されることで、共通の話題を通じて盛り上がり、楽しい食事の時間を過ごすことができる。

このようにLPMは、食を通じた地域の人々とのつながりやコミュニケーションを生み出して楽しむサービスも提供します。こうしたつながりが心を豊かにし、個人や社会の幸福度や人間性価値の向上、つまりはウェルビーイングへと結びついていきます。

ここまで、ローカライズ・パーソナライゼーションモデル（LPM）による、人々の誰もが健康的な「体」を維持し、持続可能な「地球」を守りながら、それぞれの人にとって多様で豊かな「心」で自由な生活を過ごすことができる未来の食を示してきました。