注文全体の表示を見ると、選ぶエネルギーは変わるか
送料の条件を眺める以外に、食事の情報を見やすくする方法も研究されている。英国の宅配サービス利用者である成人8,780人を対象にした無作為化比較試験は、模擬の宅配画面で、自分用の食事を普段のように選ぶよう求めた。カロリー表示がない条件と、表示の位置や大きさなどを変えた7条件を比べている。対象は英国の成人利用者であり、18〜39歳の女性にも同じ差が生じるかは、この全体の結果からは判断できない。[5]
無作為化とは、比較する条件へ参加者を無作為に割り付けることだ。この試験では、7条件のうち5条件で、表示なしの条件より選択した食品の平均エネルギーが有意に少なかった。商品名の隣に大きく表示した条件は60kcal少なく、95%信頼区間は111〜6kcal少ない範囲だった。商品名の隣に小さく表示した条件は73kcal少なく、同区間は125〜19kcal少ない範囲である。[5]
注文全体の合計エネルギー表示を、価格横の大きな表示と組み合わせた条件では、差は85kcalだった。合計表示だけの効果として独立に読み取れる比較ではないが、料理ごとの数字だけでなく、注文全体が見える条件も検証された点が、この問いに関係する。[5]
一方で、価格の横に大きく表示するだけの条件は33kcal少ない推定だったが、95%信頼区間は88kcal少ない側から24kcal多い側にまたがった。小さく価格横に表示した条件も52kcal少ない推定に対し、同区間は105kcal少ない側から2kcal多い側で、有意な差は確認されなかった。数字をどこかへ置けば同じように働くわけではない。[5]
さらに、過体重または肥満の参加者に対象を絞った分析では、いずれの介入についても効果の証拠は確認されなかった。[5] 全参加者での結果だけを取り出し、「体重管理を考える人なら必ず役立つ」と言い切ることは避けたい。平均的な差があることと、ある人の選択が変わることには距離がある。
この試験が測ったのは、画面で選択した食品のエネルギーである。実際に配達された食事の摂取量や、継続して利用したあとの健康状態と同じではない。[5] 追加の料理を翌日の食事へ回す注文と、今夜すべて食べる注文でも意味は違う。注文が多いことだけで、食べ過ぎた人だと判断することはできない。
実際の利用場面を記録する難しさもある。オーストラリアの16〜35歳の宅配利用者を対象にした予備的研究では、解析対象102人から得られた宅配注文124件のうち、自宅からの注文が98件、1人用が68件だった。注文の場面をその都度スマートフォンで捉える方法を試した研究であり、宅配利用を増やす介入の試験ではない。対象の年齢幅は18〜39歳の女性と重なるが一致せず、女性の注文行動全体へそのまま一般化するのは難しい。[6]
この研究で無作為に分けたのは、記録を求める方法である。宅配を利用させる群と利用させない群を比較したわけではない点に注意したい。注文の記録方法によって捕まえられる出来事が違うことも報告されており、日常の注文と実験画面の選択を同じ数字として扱えない理由がここにもある。[6]
宅配を使うときには、支払総額、料理の内容、食べる場面を順に確認する形が考えられる。表示されていれば注文全体のエネルギーも情報として見られるが、少ないほど良いという競争にはしない。カロリー表示の試験は、誰もが同じ量まで減らすべきだと示した研究ではない。[5] 体格や食事への必要性が違う人同士で、注文画面の数字を比べる必要もない。
また、商品名だけを見て追加を判断する場合と、注文に入っている食品をひとまとまりで見る場合では、確認している情報が違う。飲み物や付け合わせも含めて、誰がいつ食べるものなのかを思い浮かべたい。栄養表示がない料理へ、外見から正確そうな数値を当てはめる必要はない。確認できる内容で判断し、架空の精密さを作らない姿勢が大切だ。
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
よくある誤解
「送料を負担しなければ、食事としても合理的だ」という考えには、支払いと食事の評価が混ざっている。送料の訴求が特定の食品群の広告で目立ったという観察はあるが、送料の扱いが料理の栄養とは別の条件だ。[1] 比較したいのは、必要な食事を確保できるかと、最終的な支払いがどうなるかである。条件を満たした達成感だけで、追加した料理の行き先まで決まらない。
「価格に詳しければ衝動的には買わない」とも限らない。場面想定実験では価格への感度が高い人ほど衝動的消費の傾向が強く、自己統制の働きも関係の一部にとどまった。[16] ただし、これは価格を比べる行為そのものが悪いという結果ではない。価格を丁寧に見ることと、食事の目的を確認することを両方残せばよい。家計を考えている人を、研究結果で責めるのは筋違いだ。
「カロリーが書いてあれば必要な量に収まる」という見方も強すぎる。英国の模擬画面の試験では効果が確認された表示条件と、差が確認されなかった条件が混在し、対象を絞った分析でも結果は同じではなかった。[5] 情報表示は判断材料であって、空腹や食事の事情に代わって答えを決めるものではない。
料理宅配と食料品のネット購入まで、全部同じ傾向だと考えるのも避けたい。57研究のレビューでは、食料品のネット購入で健康面で望ましくない食品を減らせたと利用者が感じた報告がある一方、商品を比較しづらく健康的に選びにくいという声もあった。料理宅配では栄養面で偏りのある食品の訴求が目立つ傾向が報告された。[11] 同じスマートフォンでも、何をどんな仕組みで買うかは違う。
今日からできること
- 注文を確定する前に、追加前と追加後の支払総額を2通り並べる。食品代だけでなく送料も含めて差額を見る。この差額を、送料の条件を満たすために自分が追加で払う予算として確認する。価格への敏感さと衝動的な消費が両立した実験を踏まえた比較の工夫だ。[16]
- 追加候補は1品ずつ、食べる人と食べる予定の食事を決める。今夜の自分用か、同居する人の分か、別の食事用かを言葉にする。注文場面を記録した研究でも人数や場所が捉えられており、同じ品数でも用途が違う。[6]
- 飲み物と付け合わせも含め、追加前後の品数を数える。セット表示で増えた品を確かめ、最初に選んだ料理と照らす。広告調査や販売手法のレビューで確認されたセットへの誘導を、自分の注文画面で読み分ける手順である。[1][9]
- エネルギー表示があれば、注文全体の合計と料理ごとの表示を確認する。試験の85kcalという差を自分の削減目標にせず、追加した品で合計がどう変わったかを見るために使う。必要な量は、試験の平均差からは決まらない。[5]
- 会計条件を満たすためだけの追加なら、追加せず送料を払う場合や、別の注文先も比較する。注文自体が成立しない最低注文額の場合も、必要な料理で成立する選択肢を探す。ここで挙げた品数や比較の回数は作業の目安であり、研究で効果を検証した上限や減量の処方ではない。[9][16]
オンザショア立川店で、生活に運動の予定を置く
食事を注文する時間と同じように、体を動かす時間も生活の中に置いておきたい。オンザショア立川店は、JR立川駅北口から徒歩1分の溶岩ホットヨガスタジオである。営業時間は8:00〜23:30、年中無休で、全曜日同じ時間帯に営業している。場所は東京都立川市曙町2-14-10 エトロワビル3Fだ。
溶岩プレートを敷いたスタジオのホットヨガに加え、常温のヨガやピラティスもある。ヨガだけで25種類以上のレッスンを設け、女性専用のキックボクササイズ、ボクササイズ、HIIT、パーソナルトレーニングも扱っている。運動を続ける場所を考える際は、種目と利用できる時間を確かめられる。
妊娠中は溶岩ホットヨガには参加できず、常温のマタニティヨガがある。医師から運動を止められている方は利用できない。ヨガの体験レッスンは税込1,980円で、60分のレッスンにバスタオル2枚、フェイスタオル1枚、ヨガマットのレンタルを含む。料金と店の案内で確認し、体験予約へ進める。
参考文献
[1] Digital food environment during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic in Brazil: an analysis of food advertising in an online food delivery platform — Horta PM, Matos JP, Mendes LL., 2021, The British journal of nutrition. DOI: 10.1017/s0007114520004560
[5] Do calorie labels change energy purchased in a simulated online food delivery platform? A multi-arm randomised controlled trial — Luick M, Bianchi F, Bain F, Bandy L, Doshi P, Hilliard D, Leung J, Mottershaw A,, 2024, The international journal of behavioral nutrition and physical activity. DOI: 10.1186/s12966-024-01638-y
[6] Using Mobile Ecological Momentary Assessment to Understand Consumption and Context Around Online Food Delivery Use: Pilot Feasibility and Acceptability Study — Jia SS, Allman-Farinelli M, Roy R, Phongsavan P, Hyun K, Gibson AA, Partridge SR, 2023, JMIR mHealth and uHealth. DOI: 10.2196/49135
[9] Digital marketing techniques within online food retail platforms: a scoping review — Gupta A, Huggins CE, Salahshoornezhad S, Bennett R, Backholer K, Peeters A., 2025, BMC medicine. DOI: 10.1186/s12916-025-04553-6
[11] The potential influence of the digital food retail environment on health: A systematic scoping review of the literature — Bennett R, Keeble M, Zorbas C, Sacks G, Driessen C, Grigsby-Duffy L, Adams J, Bu, 2024, Obesity reviews : an official journal of the International Association for the Study of Obesity. DOI: 10.1111/obr.13671
[16] The dark side of online food delivery: Evidence of impulsive consumption behavior — Liu Y, Huang L, Minamikawa K., 2026, Acta psychologica. DOI: 10.1016/j.actpsy.2026.107102
この記事の情報は2026年10月時点のものです。個別の健康状態については医師にご相談ください。
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