豚肉と平茸の卵とじ蕎麦

前日はとても暖かく、東京都心では今年初めての夏日(最高気温25度)だったそうです。しかしこの日は打って変わって朝から小雨が降り続く、肌寒い一日でした。

温かいものが食べたいと思い、冷蔵庫にある食材で簡単なお蕎麦を作りました。

材料
●豚コマ肉60g
●平茸50g
●長ねぎ30g
●めんつゆ(4倍濃縮)大さじ1
●水100ml
1個
蕎麦乾麺1束85g
★めんつゆ大さじ2
★水400ml
七味唐辛子少々
1人分(605kcal)
使う食材の写真
食材の下ごしらえを終えた写真
豚肉
一口大に切る
平茸
指でバラバラにする。大きいものは縦に裂く
長ねぎ
ななめ切り
割って軽く溶きほぐす
鍋に食材を入れて火を付ける写真

鍋に食材●を全部入れて、火にかけます。

鍋の中身が沸いてくる写真

沸いてきたらアクを取り除きながら煮ていきます。

煮えた写真

豚肉の色が完全に変わるまで、4分ほど加熱しました。

溶き卵を回し入れた写真

溶き卵を回し入れます。ふたをして弱火で加熱し、卵がお好みの固さになったら火から下ろします。

卵とじ、温めたつゆ、茹で上がった蕎麦を入れた丼の写真

茹でた蕎麦を丼に入れ、★を温めたつゆを注ぎ、卵とじを上にのせます。お好みで七味唐辛子をふってできあがりです。

できあがりの写真
豚肉と平茸の卵とじ蕎麦
蕎麦を箸で持ち上げた写真
豚肉を箸で持ち上げた写真
平茸を箸で持ち上げた写真

ちょっとの食材と、ひと手間で、満足感のある温かいお蕎麦になりました。

 🎁 おまけ 🎁 

前日に多摩川サイクリングロードを anchor で走ったときに撮った写真です。この時期は桜も見事ですが、黄色い菜の花の群生も見応えがありますね。

多摩川土手の桜の写真
黄色い菜の花の群生と、小川の写真
黄色い菜の花の群生のアップ写真

菜の花のを摘んでいる女性がいたので話しかけてみると、やはりつぼみを調理していただくようです。私もいつかは試してみたいと思いました。私がカメラ(ミラーレス一眼)を手にしていたからだと思うのですが、この近くでカワセミが見られる場所を詳しく説明してくれました。

この日は完全にゆるポタモードです。サイクリンロードは土手の上を走るので向かい風の影響をモロに受けます。いつもは「うへぇー」と思う向かい風も、この日は生暖かいほどで、とても心地よく感じました。

桜の花も菜の花も、そしてこの心地よい陽気も、すぐに終わってしまいます。次は新緑の季節です。蒸し暑い季節の始まりは、もうすぐです。

🎁 おまけのおまけ 🎁

ChatGPT 4 に与える指示(プロンプト)を工夫すると、こんなやりとりをすることができます。

※それでも腑に落ちず、初めて目にする言葉なのでググってみました。

数値についてはChatGPTの学習データによっていますので、エビデンスもなく、問い合わせのたびに若干ブレたりもします(temperatureのため?) しかし個別に情報を渡せばより正確な算出が可能だと思われます。データベースとのAPI連携が期待されるところです。

今回はこの投稿で紹介したお蕎麦の食材を問い合わせしましたが、どんなページのレシピでも食材一覧があればコピペで貼り付けて情報を出力できます。

ChatGPT 4 が発表されたときに冷蔵庫内の写真を渡すと、ChatGPTがレシピを提案してくれるというのがありました(画像入力は現時点ではまだ一般公開されていません)

ということは食材の写真を撮れば、上記のような栄養学的情報を教えてくれるわけです。

そして単なるレシピの提案にとどまらず、「ダイエット中なので低糖質で高タンパク、消化のよいレシピを」とか「高血圧なので減塩レシピを」というふにリクエストできるに違いありません。

さらにダイエットも減塩も一食だけでは何の効果もありません。成功させる秘訣は継続です。ChatGPT がデータを保存できるAPIと連携すれば、長期間にわたるサポートも実現できるでしょう。

それらを実現するのにプログラミング言語の知識は必要ありません。プロンプトとして自然言語で指示を渡すだけです。

例えば今回の場合、一般成人男性あるいは女性の1日に必要なカロリー、栄養素の数値をプロンプトで渡しています。運動量の多い人であれば必要なカロリーやタンパク質の値も変わってくるでしょう。そんなときはプロンプトの一部を書き換えるだけで対応できます。読めばすぐに理解できる自然言語なので、誰にでも簡単にできます。

これは控えめに言って、どえらいことです。

概要
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レシピ名
豚肉と平茸の卵とじ蕎麦
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準備時間
調理時間
トータル時間

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Posted by movinow