飛行機の機内食の評判がよかったことなど一度もない。それには数多くの理由がある。高度30,000フィート（約9,100m）を飛行するときには、あらゆる側面を管理する多数の規制があり、たとえファーストクラスに乗っていようと、その規制からは逃れられないのだ。

だが、実は機内食を巡る創意工夫によって、ある種の「革命」が起きている。このため規制が変わらなくても、「おいしい食事」が可能になるかもしれない。

国際航空会社に食品を提供しているCuisine Solutionsの最高戦略責任者であるジェラード・バーソロンは、次のように語る。「今後はもっとずっと栄養価の高い食事になるでしょう。航空会社はこれまで、満足感のある食事、つまり量が多いことに重点を置いていて、素材の扱いにはあまり注目していませんでした」

こうしたことが原因で、機内食はたいてい「風味豊か」というよりは「実用性重視」になっている。さらに、狭いスペースや高所で調理することから生じる厄介さのほか、食材や食べものを適切に飛行機に乗せるという単なる物流上の難しさもある。

ところがここ何年かの間で、機内で出される食事は徐々に質が高くなってきている。そして次のステップは、乗客の「個人的な好み」に対応することになりそうだ。

「これまでも特定の人々に提供する特別食は必ず用意されていましたが、それはヴェジタリアン向けのものだけでした。われわれは現在、個々の利用者に焦点を当て、そのさらなる要望に応えています」とバーソロンは言う。つまり、食材の原産地に関する詳細情報を提示してほしい、有機食材を使用してほしい、といった要望だ。

調理法を変えれば「おいしく」なる

これらはすべて、機内食を地上での食事に近づける目標の一部である。この目標に向けて、機内食に真空調理法を使用するよう各航空会社に働きかけている企業は複数ある。Cuisine Solutionsもそのひとつだ。

同社の調理法は、密封できるプラスチック製の袋に食材を入れ、正確な温度を維持する湯で調理するというものである。最新の真空調理法を考案し、現在はCuisine Solutionsの主任科学者を務めるブルーノ・グソーは、真空調理法は航空会社にとって理想的だと語る。

上空では客室の湿度が非常に低いため、食品の水分は地上よりも早く抜けてしまう。ドイツのハンブルグで開催された展示会「Aircraft Interiors Expo」でグソーは、真空調理法では多くの水分が食品に閉じ込められるため、自然な水分の最大10～20パーセントが保持されると述べた。

調理方法の変更に加えて、機内オーヴンも改良されているとバーソロンは言う。これも、客室乗務員が乗客に提供できるサーヴィスの質の向上に貢献するだろう。

ドイツを拠点として機内食の製造を行う企業、Frankenbergによると、同社では機内食の素材を個々に調理するので、それらを個別に温めて皿に並べられるという。例えばブロッコリーが嫌いな乗客がいれば、ブロッコリーを抜いた食事を提供できる。

データ利用によるシステム改善

機上での自動配膳サーヴィスは以前から提案されているが、いまだに実現していない（今後も実現しない可能性は高い）。だが各航空会社は、乗客それぞれの好みに合った食事の選択肢を提示し始めている。

これが可能になったのは、データと、機上でのインターネット接続性の向上によるところが大きい。衛星回線のおかげで乗客は機内Wi-Fiを使用できるようになり、客室乗務員は機上にいない乗客からもデータを入手できるようになった。

航空機利用者のための技術ソリューション展示会「Passenger Technology Solutions」で、データ分析企業ブラックスワンの最高経営責任者（CEO）であるスティーヴ・キングは、「かつては機上のデータを事前に回収したいとき、誰かにUSBスティックを持たせてバイクで取りに行かせる必要がありました」と述べる。

キングは、データをうまく使っている航空会社なら、乗客が望む食事を提供するのは簡単だと述べる。行きの便でジントニックを飲んだ客は、帰りの便でも同じものを飲みたくなる可能性が高いというのだ。乗客の旅のデータをつなぎ合わせることが、これを実現するための第一歩になる。

ブラックスワンは、世界最大の航空ケータリング会社であるゲートグループと協力して、乗客サーヴィスの向上を目指している。乗客が選択する食事を予測することもそのひとつだ。キングによると、航空機には昔から牛肉料理が40パーセント、鶏肉料理などのその他の料理が40パーセント、残りはヴェジタリアンが選べる料理が20パーセント積み込まれているという。

また、航空会社は食事の事前注文システムを導入しており、事前に予約しなかった乗客の注文を予想するのもますます容易になってきている。「事前予約は数週間前に行えるため、すでに10～15パーセントの注文が判明しています。これだけのサンプルがあれば、モデル計算を実行して、残りの乗客の注文を予測することが可能です」とキングは述べている。