7000万食を分析しました：世界の食習慣に関するデータが示すこと

世界の人々は実際に何を食べているのでしょうか？栄養ガイドラインが推奨するものでも、ソーシャルメディアのインフルエンサーが投稿するものでもなく、実際の人々が毎日食事を記録している内容です。

Nutrolaでは、独自の視点を持っています。195カ国で200万人以上のアクティブユーザーを抱える当プラットフォームは、毎日膨大な量の食データを処理しています。この研究では、2025年1月から2026年2月までに記録された7000万件の食事エントリーを分析し、すべての大陸からの朝食、昼食、夕食、スナックをカバーしました。

結果は、世界の栄養に関する多くの仮定に挑戦します。データが示すことは以下の通りです。

データの収集と分析方法

方法論

本レポートのすべてのデータは、Nutrolaユーザーが提出した匿名化された集計食事ログから得られています。食事は、AI写真認識（Snap & Track）、バーコードスキャン、手動入力の3つの方法で記録されました。カロリーやマクロデータが欠けている不完全なエントリーや、生理的に妥当な範囲を超えた異常値（1食あたり50kcal未満または4000kcalを超えるもの）は除外しました。

フィルタリング後、210万人のユニークユーザーから7030万件の有効な食事エントリーを保持しました。データは、国、タイムゾーン、食事の種類、季節、記録方法でセグメント化されています。

主なデモグラフィック

地域	ユーザー数	食事エントリー	1日あたりの平均ログ数
北アメリカ	712,000	2410万	3.2
ヨーロッパ	548,000	1760万	2.9
アジア太平洋	389,000	1320万	3.1
ラテンアメリカ	198,000	740万	2.7
中東・アフリカ	143,000	480万	2.5
オセアニア	110,000	320万	3.3

オセアニアのユーザーは、平均して最も多くの食事を記録しており（3.3）、中東・アフリカは最も少ない記録頻度（2.5）を示しています。これは、アプリの利用パターンや文化的な食事構造を反映している可能性があります。

食事の時間：世界はいつ食べるのか

朝食の時間は国によって3時間以上の差がある

最も印象的な発見の一つは、朝食の時間の幅広さです。世界の中央値の朝食時間は午前7時42分ですが、国によっての変動は劇的です。

国名	中央朝食時間	朝食をスキップする割合
日本	6:18 AM	11%
ドイツ	6:45 AM	14%
イギリス	7:12 AM	18%
アメリカ	7:38 AM	23%
ブラジル	7:55 AM	19%
フランス	8:10 AM	26%
スペイン	8:48 AM	31%
トルコ	9:05 AM	8%
アルゼンチン	9:22 AM	29%

トルコは、朝食をスキップする割合がわずか8%と最も低く、朝食の重要性が文化的に反映されています。一方、スペインとアルゼンチンは、全体的に遅い食事スケジュールと相関して29%以上の高いスキップ率を示しています。

世界の夕食時間

夕食の時間はさらに多様です。最も早い平均夕食時間はスカンジナビア諸国（ノルウェーは午後5時18分、スウェーデンは午後5時34分）に見られ、最も遅い時間は南ヨーロッパとラテンアメリカ（スペインは午後9時42分、アルゼンチンは午後9時55分）です。

国名	中央夕食時間	平均夕食カロリー
ノルウェー	5:18 PM	612 kcal
スウェーデン	5:34 PM	638 kcal
オーストラリア	6:12 PM	685 kcal
アメリカ	6:45 PM	742 kcal
イギリス	7:08 PM	698 kcal
ドイツ	7:15 PM	654 kcal
フランス	8:05 PM	718 kcal
イタリア	8:32 PM	734 kcal
スペイン	9:42 PM	761 kcal
アルゼンチン	9:55 PM	789 kcal

夕食時間が遅くなるほど、夕食のカロリー数が高くなる傾向が見られます。午後8時以降に夕食を取る国は平均751 kcalの夕食を摂取しており、午後7時前に食べる国は658 kcalで、14.1%の差があります。

スナックは午後3時にピークを迎える

すべての地域で、スナックのピークは午後2時30分から午後3時30分の間に発生します。しかし、北アメリカとヨーロッパのデータでは、午後9時から午後10時30分の間にも二次的なスナックのピークが顕著に現れます。データセットでは、67%のユーザーが1日あたり少なくとも1回のスナックを記録しており、平均的なスナックは214 kcalを含んでいます。

世界で最も人気のある食材

世界で最も記録された食材トップ20

7000万件の食事ログを基に、食材を総ログ数でランキングしました。

ランク	食材	総ログ数	全食事の割合
1	鶏むね肉	490万	6.97%
2	卵	420万	5.97%
3	白米	380万	5.41%
4	バナナ	310万	4.41%
5	コーヒー（添加物入り）	290万	4.13%
6	オートミール	270万	3.84%
7	パン（各種）	250万	3.56%
8	ギリシャヨーグルト	230万	3.27%
9	りんご	200万	2.85%
10	プロテインシェイク/パウダー	190万	2.70%
11	パスタ	180万	2.56%
12	アボカド	160万	2.28%
13	サーモン	150万	2.13%
14	サツマイモ	130万	1.85%
15	挽き肉	120万	1.71%
16	アーモンド	110万	1.56%
17	ブロッコリー	100万	1.42%
18	チーズ（各種）	98万	1.39%
19	ピーナッツバター	92万	1.31%
20	牛乳（各種）	87万	1.24%

鶏むね肉は世界中で支配的で、全食事のほぼ7%に登場します。トップ5の食材だけで全食事ログの26%以上を占めており、世界の料理の多様性にもかかわらず、比較的少数の食材が追跡された栄養の基盤を形成していることを示しています。

地域別の食材の好み

地域ごとに最も人気のある食材を分解すると、文化的な食習慣が明確に浮かび上がります。

アジア太平洋のトップ5: 白米（14.2%）、卵（7.1%）、豆腐（5.8%）、鶏むね肉（5.3%）、麺（4.9%）

ヨーロッパのトップ5: パン（8.3%）、卵（6.4%）、鶏むね肉（6.1%）、チーズ（5.7%）、コーヒー（5.2%）

ラテンアメリカのトップ5: 米（11.8%）、豆（8.6%）、鶏むね肉（7.2%）、バナナ（5.1%）、卵（4.8%）

北アメリカのトップ5: 鶏むね肉（8.9%）、卵（6.8%）、プロテインシェイク（4.6%）、オートミール（4.3%）、ギリシャヨーグルト（4.1%）

北アメリカのユーザーは、プロテインサプリメントを記録する傾向が顕著で、プロテインシェイクはトップ5に入っていますが、他の地域ではトップ10には入っていません。

マクロ分布：世界のカロリーの分配

世界平均のマクロ分布

7000万件の食事全体で、平均的なマクロ分布は以下の通りです。

• 炭水化物: 総カロリーの42.3%
• 脂肪: 総カロリーの33.1%
• タンパク質: 総カロリーの24.6%

つまり、平均的なNutrolaユーザーは約42/33/25の分配を受けており、これは多くの栄養ガイドラインが推奨する45-65%の炭水化物、20-35%の脂肪、10-35%のタンパク質とは完全には一致していません。

国別のマクロ分布

国名	炭水化物 %	脂肪 %	タンパク質 %	平均日カロリー
日本	51.2%	24.8%	24.0%	1,842
韓国	49.6%	26.1%	24.3%	1,897
インド	53.8%	28.4%	17.8%	1,764
ブラジル	47.1%	30.2%	22.7%	2,034
イタリア	46.3%	34.7%	19.0%	1,956
イギリス	40.8%	34.2%	25.0%	2,108
アメリカ	38.4%	34.6%	27.0%	2,187
ドイツ	39.1%	35.8%	25.1%	2,076
オーストラリア	37.6%	33.9%	28.5%	2,054
トルコ	44.7%	35.1%	20.2%	2,143
メキシコ	48.5%	31.8%	19.7%	2,012
オランダ	38.9%	36.2%	24.9%	2,031

オーストラリアは28.5%でタンパク質の割合が最も高く、インドは53.8%で炭水化物の割合が最も高いです。ヨーロッパの国々は脂肪が約35%に集まっており、乳製品や油を多く含む料理と一致しています。

タンパク質のトレンドは現実

2025年第1四半期と2026年第1四半期を比較すると、すべてのユーザーの平均タンパク質割合は22.8%から24.6%に増加し、わずか1年で7.9%の相対的増加が見られました。このトレンドは、アメリカ（+9.2%）、オーストラリア（+8.7%）、イギリス（+7.4%）で最も強く、タンパク質の満腹感や筋肉の維持における役割への認識の高まりと一致しています。

季節ごとの食習慣トレンド

カロリー摂取は予測可能な年次曲線に従う

月ごとの平均日カロリー摂取量をマッピングしたところ、北半球の国々で非常に一貫したパターンが見られました。

月	北半球の平均日カロリー	年間平均に対する変化
1月	1,897	-6.8%
2月	1,932	-5.1%
3月	1,988	-2.3%
4月	2,014	-1.1%
5月	2,028	-0.4%
6月	2,012	-1.2%
7月	2,048	+0.6%
8月	2,067	+1.5%
9月	2,034	-0.1%
10月	2,089	+2.6%
11月	2,156	+5.9%
12月	2,218	+8.9%

1月はカロリー摂取が最も少ない月であり、これは新年の決意や休暇後の制限によるものです。12月は最も多く、平均摂取量は1月より16.9%高くなります。この季節的な変動は、アメリカで最も極端（1月と12月の間で19.4%の差）であり、日本では最も少ない（8.2%の差）です。

夏の食事の変化

北半球の夏の月（6月から8月）には、食材の選択に顕著な変化が見られます。

• サラダのログは冬の月と比較して47%増加
• アイスクリームと冷凍デザートのログは128%増加
• スープとシチューのログは62%減少
• 新鮮な果物のログは34%増加
• アルコールのログは23%増加

アルコールの増加は注目に値します：アルコールを記録するユーザーの平均的なアルコール関連カロリー摂取量は、1月の87 kcalから7月の107 kcalに上昇し、23%の増加が見られました。

食事構成パターン

小さくなる昼食

意外な発見は、昼食が夕食に対して相対的に小さくなっていることです。2025年第1四半期のデータでは、昼食は日々のカロリーの31.4%を占めていましたが、2026年第1四半期には29.8%に減少しました。一方、夕食は36.2%から37.9%に増加しました。

食事	日々のカロリーの割合（2025年第1四半期）	日々のカロリーの割合（2026年第1四半期）	変化
朝食	22.1%	21.6%	-0.5
昼食	31.4%	29.8%	-1.6
夕食	36.2%	37.9%	+1.7
スナック	10.3%	10.7%	+0.4

この傾向は、特に25歳から34歳のユーザーの間で顕著で、昼食は2.3ポイント減少しています。リモートワークの傾向が影響している可能性があり、自宅で働くユーザーは、オフィスやレストランで食事をする人々に比べて、より軽く、断片的な昼食を取る傾向があります。

週末と平日の食事

週末のカロリー増加は実際に存在し、かなりのものです。土曜日は、すべての地域で最もカロリーの多い日です。

曜日	平均日カロリー	週間平均に対する変化
月曜日	1,972	-3.2%
火曜日	1,988	-2.4%
水曜日	2,006	-1.5%
木曜日	2,018	-0.9%
金曜日	2,067	+1.5%
土曜日	2,148	+5.5%
日曜日	2,087	+2.5%

土曜日は月曜日よりも176 kcal多く、余分なカロリーは主に脂肪（余剰の42%）とアルコール（余剰の21%）から来ています。すべての7日間で10%の範囲内で一貫したカロリー摂取を維持しているユーザーは、目標を達成したと報告する可能性が2.4倍高いと、私たちの調査データは示しています。

ログの行動とエンゲージメント

21日間の閾値

私たちのデータは、21日目に重要なエンゲージメントの閾値があることを示しています。連続して21日間食事を記録するユーザーは、90日目にもログを続ける確率が89%です。14日目以前に記録を中断したユーザーは、90日間続ける確率がわずか23%です。

連続ログ日数	90日到達の確率
7日間	41%
14日間	62%
21日間	89%
30日間	94%
45日間	97%

これが、Nutrolaがストリークトラッキングと日々のエンゲージメントを強調する理由です。データは、最初の3週間が持続可能な追跡習慣を形成するための最も重要なウィンドウであることを示しています。

ログ方法の分布

7000万件の食事エントリーの中で、ログ方法の分布は急速に変化しています。

方法	%のログ（2025年第1四半期）	%のログ（2026年第1四半期）	変化
AI写真（Snap & Track）	28.4%	41.7%	+13.3
バーコードスキャン	31.2%	27.1%	-4.1
手動入力	34.8%	24.6%	-10.2
クイック追加	5.6%	6.6%	+1.0

AI写真ログは、わずか1年で28.4%から41.7%に急増し、手動入力は10ポイント以上減少しました。この変化は、AIの精度向上とログ時間の短縮に関連しています。Snap & Trackを主に使用するユーザーは、手動入力の平均47秒に対して、ログあたり平均8秒を費やしています。

このデータがあなたの栄養に与える意味

重要なポイント

1. 一貫性が完璧さより重要です。 週に5日以上ログを記録するユーザーは、たとえ不完全でも、散発的にしかし綿密にログを記録するユーザーよりも、はるかに良い結果を示します。

2. 週末のカロリーギャップは現実の障害です。 毎週土曜日と日曜日に176 kcalの余剰が加わると、年間で18,000 kcal以上の余分なカロリーが蓄積され、約2.3 kgの体脂肪に相当します。

3. タンパク質摂取量は増加していますが、多くの人にとって最適値には達していません。 24.6%の平均タンパク質摂取量は、アクティブな個人に推奨される30%以上には及びません。

4. 季節的なパターンは予測可能です。 12月の摂取量が約9%増加することを知っていれば、事後的に反応するのではなく、事前に計画を立てることができます。

5. AIによるログは採用を加速しています。 写真ベースのログへの劇的なシフトは、摩擦を減らすことが持続的な追跡において最も重要な要因であることを示唆しています。

Nutrolaの使命は、栄養追跡を容易にし、それが短期的なプロジェクトではなく、持続的な習慣となるようにすることです。7000万件の食事データが私たちのAIモデルを支え、あなたが提出するすべてのログがコミュニティ全体の精度向上に寄与します。

FAQ

この研究のデータはどのように収集されましたか？

すべてのデータは、2025年1月から2026年2月までにNutrolaユーザーが提出した匿名化された集計食事ログから得られています。195カ国から210万人のユニークユーザーから7030万件の有効な食事エントリーを分析しました。この分析には、個人を特定できる情報は使用されていません。

どの国にNutrolaユーザーが最も多いですか？

アメリカが最も多くのユーザーを抱えており、次いでイギリス、ドイツ、オーストラリア、カナダ、ブラジルが続きます。しかし、Nutrolaは195カ国でアクティブなユーザーを持ち、私たちのデータはすべての居住大陸をカバーしています。

なぜ国によって平均カロリー摂取量が異なるのですか？

カロリー摂取量の違いは、体格の人口統計、身体活動レベル、文化的な食習慣、カロリー追跡アプリを採用するユーザーのタイプなど、複数の要因の組み合わせを反映しています。減量フェーズにあるユーザーは平均が低く、維持や筋肉増加フェーズにあるユーザーは平均が高くなります。

タンパク質のトレンドは今後も続くと予想されますか？

平均タンパク質割合が14ヶ月連続で増加していることや、高タンパク製品への食産業全体の傾向を考慮すると、このトレンドは2026年以降も続くと予想されます。NutrolaのAIコーチング機能も、体組成の目標を持つユーザーに対して高タンパク質摂取を促しています。

AI写真ログのデータはどのくらい正確ですか？

NutrolaのSnap & Track AIは、カロリーに関して重さの基準値から平均11%以内の精度を達成しており、モデルがより多くのデータでトレーニングされるにつれて精度が向上しています。詳細な内訳については、500件のテスト食事を対象とした別の精度研究をご覧ください。

食事の時間は本当に減量に影響しますか？

私たちのデータは、食事の時間とカロリー摂取量の相関関係を示していますが、相関は因果関係を意味しません。遅い夕食を取る人は平均してより多くのカロリーを摂取しますが、これは生活スタイルの要因を反映している可能性があり、時間の直接的な代謝効果ではないかもしれません。私たちのデータで最も一貫した成功の予測因子は、特定の食事時間ではなく、総日カロリーの一貫性です。

Nutrolaアプリで自分のデータを見ることはできますか？

はい。Nutrolaは、マクロ分布のトレンド、食事時間のパターン、週間カロリー平均、ログのストリークデータなどの個人分析を提供しています。これらのインサイトは、すべてのユーザーにアプリの分析セクションで利用可能です。