カロリー表示はどのくらい正確?誰も教えてくれない20%ルール

執筆 Merve Arslaner約 26 分

ラベルの数字は推定値

カロリー計算は正確に感じられる。220 kcalのグラノーラバー、165 kcalの鶏むね肉、90 kcalのリンゴを記録し、アプリが小数点も不確かさもない数字に合計する。その正確さは幻想であり、その理由を理解することで、あなたはより良いトラッカーになるのであって、悪くなるわけではない。

これまで目にしたすべてのカロリー数値は、一連の近似値の連鎖の上に成り立つ推定値である。カロリーの測定方法、法律が許容する範囲、バッチごとのばらつき、調理方法、そして最終的に自分の体が実際に吸収した量。これらのステップのどれもが大きく間違っているわけではない。しかし、それらが合わさると、ほとんどの人が考慮したことのない誤差の範囲が生まれる。

そもそもカロリーはどのように測定されるのか

食品のカロリーが直接測定されることは、現在ではほとんどない。元々の方法であるボンブ熱量計は、密閉された容器内で乾燥させた食品サンプルを燃焼させ、放出される熱を測定する。食品に含まれる総化学エネルギーについては正確だが、人間が抽出できる量を過大評価する。なぜなら、私たちは食物繊維を完全に消化できず、尿や消化の過程で一部のエネルギーを失うからだ。

1800年代後半、アメリカの化学者ウィルバー・アトウォーターは人間を対象に消化実験を行い、体が各主要栄養素から実際に得るエネルギーの平均値を導き出した。

主要栄養素 アトウォーター係数
タンパク質 1グラムあたり4 kcal
炭水化物 1グラムあたり4 kcal
脂質 1グラムあたり9 kcal
アルコール 1グラムあたり7 kcal

世界中のほぼすべてのラベルはこの方法で計算されている。つまり、タンパク質、炭水化物、脂質のグラム数を測定または参照し、掛け算して合計する。アトウォーター係数は、多くの食品と多くの人々の平均値である。個々の食品では数パーセントずれる可能性があり、食物繊維が豊富な食品や消化しにくい食品では、さらに大きくずれる。

法的な許容誤差範囲

規制当局は数値が推定値であることを認識しているため、許容範囲を設けている。

米国では、FDAは包装食品の実際のカロリー含有量が、ラベル表示値より最大20%高い場合でも、誤表示とはみなさない。EUでもエネルギー値に対して約±20%の同様の許容範囲を採用している。過小表示されたカロリーは過大表示されたものよりも寛大に扱われる。これは、規制当局が主に、タンパク質やビタミンなど、消費者がより多く摂りたい栄養素について誤解を与えることを懸念しているためである。

実際には、200 kcalと表示されたバーは、法的に最大240 kcalを含むことができる。包装食品だけで1日を過ごした場合、すべての製品が許容範囲の上限にあれば、その累積効果は数百カロリーにもなり得る。ほとんどの製品はそうではないが、一部はそうであり、包装食品を検査した研究では、かなりの割合の製品が表示値を超えていることが判明している。

レストランのメニューはさらに悪い

包装食品は管理されたバッチで製造される。レストランの料理は、人がお玉で作るものだ。

Journal of the American Dietetic Association(Urbanら、2010年)に掲載された研究では、研究者がレストランと冷凍食品ブランドから商品を購入し、実際のエネルギー含有量を測定した。レストランの料理はメニューの表示よりも平均18%多くのカロリーを含み、冷凍食品は平均8%多かった。ばらつきこそが本当の話であり、正確な商品もあれば、表示カロリーの2倍以上を含む商品もあった。

42のチェーンレストランを対象とした追跡調査(Urbanら、2011年、JAMA)では、カロリー表示は平均的には正確であるものの、19%の商品が表示よりも少なくとも100 kcal多く含んでおり、誤差は低カロリーの商品で最も大きく、まさに減量しようとする人が注文するような商品だった。350 kcalと表示された「ライト」サラダは、まさに追加で150 kcal分のドレッシングがかかって提供されるタイプの料理である。

カロリー表示のない個人経営のレストランは、基本的に測定されていない。「レストランのチキンカレー」の食品データベースにある数値はすべて、料理人、分量、日によって異なる料理に対する推測に過ぎない。

調理によってカロリーは変わる

同じ生の原材料でも、調理法によって摂取できるカロリーが異なる。

調理は細胞壁やデンプンを分解し、より多くのエネルギーを吸収可能にする。ハーバード大学のリチャード・ランガムらの研究によると、調理済みの餌を与えられた動物は、同じ生の餌からよりも測定可能なほど多くのエネルギーを抽出することが示されている。これは、ローフードダイエットが体重減少を引き起こす傾向がある理由の一つである。ラベルのカロリーはそこにあるが、体に届くのはその一部である。

調理法はまた、カロリーを直接追加したり除去したりする。肉から溶け出してフライパンに残った脂はカウントされない。フライパンから揚げた野菜に吸収された脂はカウントされる。ラベルやデータベースは通常、標準的な調理法を想定しており、あなたの台所はそれに合わないかもしれない。

体はすべてを吸収するわけではない

最後のステップは、ほとんど誰も考慮しないものである。ラベルは食品に含まれるものを測定するのであって、あなたの体内に入るものを測定するのではない。

ナッツは有名な例です。 American Journal of Clinical Nutrition(Novotnyら、2012年)の研究では、管理された摂食試験を用いてアーモンドから吸収されるエネルギーを測定したところ、人々はアトウォーター計算で予測されたよりも約32%少ないカロリーを抽出していることがわかりました。同様の研究では、クルミで約20%、ピスタチオで5%の不足が報告されています。丸ごとのナッツに含まれる脂肪は、咀嚼や消化では完全に分解されない細胞壁の中に閉じ込められています。

食物繊維は正味の吸収を減らします。 食物繊維が豊富な食品は、そのエネルギーの一部を未消化のまま通過させます。炭水化物の1グラムあたり4 kcalという係数には食物繊維が含まれていますが、実際には食物繊維は1グラムあたり約2 kcalしか供給せず、一部の表示システムはすでにこれを調整していますが、他のシステムは調整していません。

タンパク質は消化にエネルギーを消費します。 食事誘発性熱産生とは、食べたものを処理するために体が費やすエネルギーのことです。タンパク質の場合、消費カロリーの約20~30%、炭水化物で約5~10%、脂肪で約0~3%です。同じカロリー数の食事でも、タンパク質含有量によって正味で50~100 kcalの差が生じることがあります。

個人差があります。 腸内細菌叢の構成、通過時間、食品の構造はすべて、エネルギー抽出に影響を与えます。同じ食事を食べた二人が、そこから吸収するエネルギー量がわずかに異なることがあります。

では、カロリー計算は無意味なのでしょうか?

いいえ。誤差は確かに存在しますが、そのほとんどは一貫しており、一貫した誤差は追跡においてそれほど重要ではありません。

あなたのアーモンドが常に30%過大評価され、レストランの食事が常に18%過小評価されているなら、あなたの1日の総摂取量は一定の量だけ間違っています。体重計は依然として摂取量の変化に反応し、あなたの追跡はどの方向に調整すべきかを教えてくれます。自己モニタリングは、誤差の範囲を含めても、研究文献において減量成功の最も裏付けられた予測因子の一つであり続けています。

誤差が意味するのは、ほとんどの人が追い求めている精度は偽物だということです。リンゴ87 kcalと90 kcalを記録することは、隣の鶏肉が40 kcalもずれている可能性がある場合には無意味です。有用な精度は、食品単位ではなく、日と週のレベルにあります。

誤差があっても正確に追跡する方法

カロリー密度の高い食品は計量する。 油、ナッツ、チーズ、バター、ナッツバター、ドライフルーツ、穀物は、小さな重量の誤差が大きなカロリーの誤差につながるため、誤差のリスクが最も高くなります。オリーブオイルが10 g多いと90 kcalですが、キュウリが10 g多くても問題になりません。

検証済みのエントリを使用する。 USDA FoodData Centralなどの公式ソースから得られたデータベースエントリ、またはパッケージと完全に一致するものを優先してください。丸い数字やマクロ栄養素が欠落しているクラウドソースのエントリは、しばしば間違っています。

レストランの食事は、表示されているどの数値よりも20%多いと想定する。 データベースやメニューからレストランの料理を記録する場合は、約5分の1を追加するか、妥当と思われる2つのエントリのうち高い方を選択してください。この1つの調整だけで、ほとんどのトラッカーが抱える最大の系統的誤差を修正できます。

すべてを記録する。混合料理も含めて。 最大の追跡誤差は、表示された食品の20%の誤差ではありません。それは、記録されていない自家製のシチューや、記録するのが面倒でスキップされたレストランの料理です。ラベルのない混合料理については、写真ベースの推定が現在では合理的な選択肢です。CalSenseiのようなアプリは、皿の写真からカロリーとマクロ栄養素を推定し、その誤差範囲はまともなレストランのラベルに匹敵します。一貫して妥当な推定値を記録することは、食事の半分を正確に記録することよりも優れています。

ラベルではなく、結果に合わせて調整する。 一貫した追跡を2~3週間行った後、記録した摂取量と体重計の結果を比較してください。500 kcalの1日あたりの不足を記録したのに体重が減らなかった場合、ラベルが何と言おうと、実際の摂取量は記録よりも多いということです。目標を100~150 kcal下げて、繰り返します。このフィードバックループにより、ラベルの誤差は無関係になります。なぜなら、唯一重要な測定値に対して較正しているからです。完全な方法については、マクロ栄養素の追跡ガイドで説明しています。

小数点以下の桁を追いかけない。 誤差の範囲を受け入れてください。平均して1日の目標値の約100 kcal以内に収まることを目指し、残りは気にしないでください。

よくある質問

食品ラベルのカロリー表示はどの程度正確ですか?

ラベルは、米国では最大20%、EUでも同様の範囲でカロリーを過小表示することが法的に認められています。ほとんどの包装食品はかなり正確ですが、中には許容範囲の限界、あるいはそれを超えているものもあります。

レストランのカロリー表示は正確ですか?

平均的にはおおよそ正確ですが、個々の料理には大きなばらつきがあります。研究では、レストランのメニュー項目は表示よりも平均して約18%多くのカロリーを含み、低カロリーのメニュー項目で最大の誤差が見られることがわかっています。

なぜナッツはラベル表示よりもカロリーが少ないのですか?

丸ごとのナッツに含まれる脂肪は、消化が完全には分解できない細胞壁に閉じ込められています。管理された研究では、アーモンドからはラベルの計算値より約32%、クルミからは約20%少ないカロリーしか体内に吸収されないことが判明しています。

調理によって食品のカロリーは変わりますか?

はい。調理は一般的に吸収可能なエネルギーを増やし、調理法によって脂肪が追加されたり除去されたりします。ラベルはあなたの調理法と一致しない可能性がある標準的な調理法を想定しています。

ラベルが不正確ならカロリー計算をやめるべきですか?

いいえ。ラベルの誤差はほとんど一貫しているため、記録を続けることで摂取量の変化の方向性と大きさを把握できます。ラベルを絶対的に信頼するのではなく、2~3週間の体重計の変化に基づいて目標を調整しましょう。

より正確にカロリーを計算するにはどうすればよいですか?

高カロリー食品は計量し、検証済みのデータベースの情報を使用し、レストランの推定値には約20%を上乗せし、混合料理を含むすべての食事を記録し、実際の結果に基づいて目標を調整しましょう。


この記事は一般的な教育目的であり、個別の医学的または栄養学的アドバイスの代わりにはなりません。消化や栄養吸収に影響を与える病状がある場合は、資格のある医療専門家に相談してください。

出典

  • U.S. Food and Drug Administration. Guidance for Industry: Nutrition Labeling Manual, A Guide for Developing and Using Data Bases.
  • Urban LE, et al. The accuracy of stated energy contents of reduced-energy, commercially prepared foods. Journal of the American Dietetic Association, 2010.
  • Urban LE, et al. Accuracy of stated energy contents of restaurant foods. JAMA, 2011.
  • Novotny JA, Gebauer SK, Baer DJ. Discrepancy between the Atwater factor predicted and empirically measured energy values of almonds in human diets. American Journal of Clinical Nutrition, 2012.
  • Carmody RN, Weintraub GS, Wrangham RW. Energetic consequences of thermal and nonthermal food processing. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011.
  • Westerterp KR. Diet induced thermogenesis. Nutrition & Metabolism, 2004.
  • Merrill AL, Watt BK. Energy value of foods: basis and derivation. USDA Agriculture Handbook No. 74, 1973.
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