記事の要点

既存のLLM評価手法は、味覚のような官能的・創造的領域を十分にカバーできていない。
新ベンチマーク「カレーベンチ」は、レシピ生成能力と味覚推論能力を実食により評価する。
モデル間で性能差が大きく、特に創造性が求められるタスクでは顕著に現れる。

はじめに
なぜ今、「カレーベンチ」なのか
2-1. 背景と目的
2-2. 期待される貢献
2-3. 評価手順
2-4. 官能評価（人間パネルによる評価）
第一回カレーベンチ選手権、開幕
3-1. 検証の概要
3-2. 与えたシステムプロンプト
3-3. 各LLMの提案レシピと実食結果
3-4. アンケート結果による客観評価
まとめと今後の展望
参考（各モデルの出力結果）

はじめに

株式会社エスタイルのオムにいです。AI/データサイエンス事業部で副部長をしています。

近年、GPTシリーズやGeminiなど、大規模言語モデル（LLM）の進化には目を見張るものがあります。しかし、その性能を測るベンチマークはMMLUやBIG-benchなど、言語能力や論理的思考力を中心としたものがほとんどです。ふと、私は疑問に思いました。「LLMはもっと人間的な、例えば『美味しい料理』を理解し、創造できるのだろうか？」と。

そこで、LLMの性能を「いかに美味しいカレーを提案できるか」という全く新しい切り口で評価する新ベンチマーク、「CURRY BENCH（カレーベンチ）」を考案しました。本記事ではその目的から、各LLMが生成したレシピ、そして衝撃的（？）な実食評価の結果までを詳細にレポートします。マルチモーダルは、ついに味覚の時代へ…？

なぜ今、「カレーベンチ」なのか

背景と目的

現在主流となっているLLMのベンチマークは、自然言語処理能力や特定のタスクにおける正答率を測定することに重きを置いています。しかし、人間の知性には、論理だけでなく、味覚や嗅覚といった五感に根差した創造的な側面も含まれます。これらの領域は、既存のベンチマークでは十分に評価されていないと考えています。

そこで私が着目したのが「カレー」です。

カレーは、スパイスの複雑な化学的特徴、緻密な調理手順、そして地域ごとに多様な文化的文脈が複雑に絡み合う、非常に奥深い料理です。単に手順を並べるだけでは美味しくならず、「旨味の相乗効果」や「香りの階層化」といった、感覚的な領域への深い理解が求められます。これは、LLMの味覚に関する推論能力と、実用的なレシピを生成する能力を評価する題材として最適だと考えました。

本ベンチマークの目的は、この「カレー作り」を通して、味覚情報を統合的に扱い、創造的なアウトプットを生み出す次世代のマルチモーダルLLMの性能を評価する、世界初のフレームワークを確立することです。

期待される貢献

この「カレーベンチ」は、単なる面白企画に留まらず、以下のような貢献が期待できると考えています。

新規性：味覚という人間特有の知覚領域をベンチマーク化する、世界初の試みです。自然言語処理だけでなく、食品化学、栄養学、文化研究といった多様な分野の交差点に位置する取り組みです。
応用可能性：将来的には、AIによる全く新しい創作料理の提案、個人の健康状態に合わせたパーソナライズ栄養設計、さらには食文化研究の支援など、幅広い応用が期待されます。

評価手順

カレーベンチは、以下の4つのステップで進行します。

食材提示：モデルに対し、「使用可能な食材リスト」や「制約条件」（例：ベジタリアン、30分以内など）をプロンプトで与えます。
レシピ生成：LLMが材料、手順、所要時間、味の説明などを含む完全なレシピを生成します。
調理：人間（今回は筆者）が、生成されたレシピに忠実に従って調理を行います。
試食評価：複数人の被験者（筆者の友人）が、完成したカレーを試食し、複数の項目で官能評価を行います。

評価項目は、人間の感覚を評価する「官能評価」を軸に設計しました。

官能評価（人間パネルによる評価）

味の総合評価（美味しさ）：純粋に美味しいと感じるか。
味覚バランス：辛味、甘味、酸味、香り、コクなどの調和がとれているか。
再現意欲：レシピが魅力的で、人間がまた作ってみたいと思うか。

第一回カレーベンチ選手権、開幕

検証の概要

記念すべき第一回大会には、2025年現在の主要なLLM4モデルに参戦してもらいました。

Gemini-2.5-Pro
GPT-5
Claude-Sonnet-4
DeepSeek-R1

各モデルには、公平を期すために全く同じシステムプロンプトを与えました。

与えたシステムプロンプト

今回のプロンプトで特に重視したのは、「常識を覆す美味しさ」と「家庭での再現性」の両立です。カレールーの使用を禁止し、30分という時間制約を設けることで、LLMの真の実力を引き出すことを狙いました。

あなたは料理研究家兼フードサイエンティストです。以下の制約で「2人分」のカレーの完全レシピを1つだけ提案してください。
人間の味覚（旨味、甘味、香り、食感）を多角的に刺激し、短時間で奥深い味わいを引き出す、常識を覆すカレーレシピを提案します。

# 制約
- 日本の一般的なスーパーで入手可能な材料のみが利用出来ます
- 30分以内に調理完了しなければなりません
- 一般的なカレーではなく、あなたが想像する中で最もおいしいカレーでなければなりません
- 人間の味覚を極めて慎重に考え、人間が予想しないようなレシピで最もおいしい味を作り出します
- カレールーを使ってはいけません

# 出力フォーマット
1. レシピ名
2. 材料（2人分／gや小さじ等の分量を明記。米の量も）
3. 調理手順（失敗しにくい具体的な指示／家庭用コンロ・一般的な鍋前提）
4. 所要時間（下準備／加熱／合計）
5. 安全・衛生注意（加熱温度や中心温度の目安など）
6. 仕上がりの味の特徴：辛味・甘味・酸味・香り・コクを各1〜5で数値化し、1行で要約
7. アレルギー注意点（該当しそうなものがあれば）
8. 片付け簡略化のコツ（1行）

# 品質基準
- 過度なスパイスや手順は禁止します。あくまでも家庭で再現可能な範囲でなければなりません
- 材料は必要最小限にまとめなさい

各LLMの提案レシピと実食結果

それでは、各モデルが提案してきたレシピと、運命の実食評価の結果を見ていきましょう。

実際に各モデルが出力した内容は、この記事の最後に記載しています。

【優勝候補】Gemini-2.5-Pro

レシピ名：旨味爆弾！味噌とカカオの深化カレー

Geminiは、隠し味に「味噌」と「高カカオチョコレート」、さらに「バルサミコ酢」を使うという、極めて独創的なキーマカレーを提案してきました。炒めた玉ねぎの甘味、きのこのグアニル酸、トマトのグルタミン酸に、発酵食品である味噌のアミノ酸を掛け合わせるという、フードサイエンティストさながらの「うま味の相乗効果」を狙ったレシピです。

Gemini-2.5-Pro作「旨味爆弾！味噌とカカオの深化カレー」。見た目は本格的なキーマカレー。

【実食評価】

口に入れた瞬間、スパイスの鮮烈な香りの奥から、味噌とカカオが織りなすビターで複雑なコクが広がります。バルサミコ酢のほのかな酸味が全体の味を引き締め、短時間で作ったとは思えないほどの奥行きを感じさせました。

これはまさに「常識を覆す」味わい…　今回の参加モデルの中で、唯一無二の本格的なキーマカレーであり、食べ応え、味の深み、バランス、すべてにおいて頭一つ抜けている印象でした。文句なしに、一番美味しいカレーです。

【対抗馬】GPT-5

レシピ名：旨味層仕立ての味噌バター香味カレー

GPT-5もGemini同様、隠し味に「味噌」を提案。そこに「バター」「ヨーグルト」「はちみつ」を組み合わせ、和と洋の旨味を融合させるアプローチです。玉ねぎをしっかり炒めて甘みを引き出し、トマトの酸味、ヨーグルトの発酵旨味を重ねるという、理にかなったレシピ構成です。

GPT-5作「旨味層仕立ての味噌バター香味カレー」。トマトベースのサラサラとした仕上がり。

【実食評価】

ヨーグルトとトマト由来の酸味が前面に出た、爽やかな味わいです。インド料理店で出てくるような、サラリとしたテクスチャで、辛味は控えめ。ただ、旨味や塩味がやや薄く、ご飯と合わせるには少しパンチが足りない印象でした。どちらかというと、ナンと一緒に食べたいカレーです。美味しいのですが、Geminiが示したような「驚き」や「深み」は感じられませんでした。

【ダークホース】Claude-Sonnet-4

レシピ名：味噌とトマトの和風カレー～隠し味にピーナッツバター～

Claudeは、味噌とトマトの組み合わせに、なんと「ピーナッツバター（無糖）」を隠し味として提案。担々麺などでも使われる組み合わせであり、コクと香りを深める狙いが見えます。こちらも非常に興味深いレシピです。

Claude-Sonnet-4作「味噌とトマトの和風カレー」。GPT-5と似た見た目だが、よりとろみがある。

【実食評価】

仕上がりはGPT-5のカレーとよく似た系統でしたが、こちらの方が辛味が強く、ピーナッツバター由来のコクが感じられます。トマトの酸味は控えめで、味噌の旨味が全体をまとめています。バランスは良いものの、こちらも味わいに深みや複雑さはあまりなく、「美味しい家庭のカレー」の域を出ない、という評価でした。

【大穴】DeepSeek-R1

レシピ名：印象的なカレー～香りの調和で奥深い味わいを引き出す～

DeepSeekは、鶏むね肉に大豆やひよこ豆を組み合わせるヘルシーなレシピを提案。しかし、材料リストに目をやると、「水：1.5L」という衝撃的な記述が…

2人分のレシピのはずですが…　一抹の不安を抱えながら調理を開始しました。

DeepSeek-R1作「印象的なカレー（？）」の残骸。カレーとは言い難い1.5Lの汁。ちなみにここに更にパクチーがトッピングされます。

【実食評価】

「カレーを作れと言ったはずだ。」

…完成したのは、1.5リットルの味の薄い、ただ辛いだけのスパイス汁でした。シャバシャバで、旨味もコクもほとんど感じられません。レシピの分量設定という、料理の根幹をなす部分で致命的なミスを犯しており、残念ながら評価の土俵に上がることすらできませんでした。「印象的なカレー」という名前だけは、ある意味で正しかったかもしれません。

アンケート結果による客観評価

私の主観だけでなく、複数人（N=4）によるブラインドでの試食アンケートも実施しました。（※DeepSeekは評価不能のため除外）

主要評価項目の比較

「おいしさ」「バランス」「再現意欲（また作ってみたいか）」の3項目（各5点満点）の平均スコアと、3項目を合計した総合点の平均がこちらです。

モデル	おいしさ	バランス	再現意欲	総合点（平均）
Gemini-2.5-Pro	4.00	2.67	3.33	10.5
Claude-Sonnet-4	3.67	3.67	3.33	10.0
GPT-5	3.00	2.67	2.00	7.5

「おいしさ」ではGeminiが最高得点を獲得し、私の所感と一致する結果となりました。一方で「バランス」の項目ではClaudeが最も高い評価を得ており、ピーナッツバターを使った味が多くの人に受け入れられたようです。「再現意欲」でもGeminiとClaudeが同点で高く評価されました。

味のプロファイル比較

各カレーの味の構成要素（辛味、甘味、酸味、香り、コク）を5段階で評価してもらった結果がこちらです。

モデル	辛味	甘味	酸味	香り	コク
Gemini-2.5-Pro	2.67	1.33	1.67	3.33	2.67
Claude-Sonnet-4	1.67	3.33	1.67	2.33	3.33
GPT-5	2.33	2.00	3.00	1.67	1.67

このデータからも、各モデルの個性がはっきりと見て取れます。

Geminiは「香り」が突出しており、甘味は最も低い、スパイシーでビターな大人の味だったことがわかります。
GPT-5は「酸味」が突出して高く、私の「酸味が強い」という感想を裏付ける結果となりました。
Claudeは「甘味」と「コク」が高く、辛味や酸味がマイルドな、バランスの取れた味わいであったことが示唆されます。

これらの客観的なデータと、私の主観的な感想を総合的に判断し、第一回カレーベンチ選手権の王者は、Gemini-2.5-Proと結論付けました。

まとめと今後の展望

今回の「カレーベンチ」を通して、非常に興味深い知見が得られました。

得られた知見

LLMは味覚を推論できる（かも）：今回の検証で最も評価の高かったGemini-2.5-Proは、「味噌とカカオ」という人間では中々思いつかない独創的な組み合わせで、見事に美味しく複雑な味わいを生み出しました。これは、LLMが単語の共起性だけでなく、味の構成要素（アミノ酸、香気成分など）の関係性をある程度推論できている可能性を示唆します。
モデル間の性能差は大きい：Geminiが創造的なレシピを生成した一方で、GPT-5やClaudeは既存のレシピの範疇に収まる無難な提案でした。さらにDeepSeekはレシピとして成立しないものを出力するなど、特に創造性が求められるタスクにおいては、モデル間の性能差が顕著に現れることがわかりました。
「創造性」と「破綻」は紙一重：LLMは時に、人間が思いもよらない「創造的」なアウトプットを出しますが、それが常に成功するとは限りません。DeepSeekの失敗は、LLMが料理の物理的・化学的な基本原則を完全に理解しているわけではないことを示しています。

もちろん、今回の検証は一度きりの試行であり、評価者も少数です。より客観的で信頼性の高いベンチマークとして確立するためには、調理者によるブレをなくすための詳細な規定や、被験者数を増やした大規模なテストが必要です。

今後は、「特定のアレルギー食材を除外する」「指定した国の料理スタイルを取り入れる」といった、より複雑な制約条件を与え、LLMの応用力や適応能力をさらに深く検証していきたいと考えています。

これまで視覚（画像生成）や聴覚（音声合成）の分野で進化してきたマルチモーダルAIですが、その次なるフロンティアは「味覚」や「嗅覚」といった、より身体的で化学的な感覚領域になるのかもしれません。AIが考案したレシピが、当たり前のように食卓に並ぶ日も、そう遠くない未来なのではないでしょうか。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

参考（各モデルの出力結果）

Gemini-2.5-Pro

承知いたしました。料理研究家兼フードサイエンティストとして、科学的知見に基づき、人間の味覚を多角的に刺激する「30分で完成する、常識を覆すカレー」のレシピを提案します。

このレシピの核心は、うま味の相乗効果と香りの階層化です。炒めた玉ねぎの甘味、きのこのグアニル酸、トマトのグルタミン酸、そして隠し味の「味噌」が持つ複雑なアミノ酸が合わさり、短時間で煮込んだとは思えないほどの奥行きを生み出します。さらに、バルサミコ酢の酸味とカカオの苦味が全体の味を引き締め、予測不能な美食体験を創出します。

### 1. レシピ名

旨味爆弾！味噌とカカオの深化カレー (Umami Bomb! Miso & Cacao Infusion Curry)

### 2. 材料（2人分）

* 豚ひき肉:150g

* 玉ねぎ:1/2個 (約100g)

* しめじ (または舞茸):50g

* にんにく (すりおろし):小さじ1

* しょうが (すりおろし):小さじ1

* オリーブオイル:大さじ1

* [A] カレー粉:大さじ1.5

* [A] トマトペースト:大さじ1

* 水:300ml

* [B] 味噌 (合わせ味噌):大さじ1

* [B] バルサミコ酢:小さじ2

* [B] 醤油:小さじ1

* [B] 高カカオチョコレート (70%以上):5g (板チョコ1片程度)

* 温かいごはん:300g (1人150g目安)

### 3. 調理手順

**下準備 (5分):** 玉ねぎはみじん切りにする。しめじは石づきを取り、手でほぐす。**[B]**の材料を小さな器で混ぜ合わせておく。

**炒める (5分):** 中火で熱した鍋にオリーブオイル、にんにく、しょうがを入れ、香りが立つまで30秒ほど炒める。玉ねぎを加え、しんなりして薄く色づくまで3〜4分炒める。

**肉ときのこを投入 (3分):** 豚ひき肉を加えて色が変わるまで炒め、次いでしめじを加えてさっと炒め合わせる。

**スパイスの香りを開かせる (1分):** いったん火を弱め、**[A]**のカレー粉とトマトペーストを加える。焦げ付かないように全体を混ぜながら1分ほど炒め、スパイスの香りを引き出す（**メイラード反応**と**香気成分の揮発**を促す重要な工程）。

**煮込む (5分):** 水を加え、鍋底の旨味をこそぎ取るように混ぜる。中火に戻し、沸騰したらアクを取り、蓋をせずに5分ほど煮込む。

**仕上げ (1分):** 火を止め、混ぜ合わせておいた**[B]**を加えて完全に溶かす。再度弱火にかけ、30秒ほど静かに混ぜて全体がなじんだら火を止める。

**盛り付け:** 皿にごはんとカレーを盛り付け、完成。

### 4. 所要時間

* 下準備: 5分

* 加熱調理: 15分

* 合計: 20分

### 5. 安全・衛生注意

* 豚ひき肉は内部までしっかりと加熱してください。調理後のカレーの中心温度が75℃以上で1分以上加熱されていることを目安にしてください。

* 調理前後の手洗い、調理器具の洗浄・消毒を徹底してください。

### 6. 仕上がりの味の特徴

辛味:★★☆☆☆ / 甘味:★★★☆☆ / 酸味:★★★☆☆ / 香り:★★★★★ / コク:★★★★★

要約: スパイスの鮮烈な香りの奥に、味噌とカカオ由来の複雑でビターなコクが広がり、バルサミコ酢の酸味がキレを生む官能的な味わい。

### 7. アレルギー注意点

* 大豆 (味噌、醤油)、小麦 (醤油に含まれる場合あり)、乳成分 (チョコレートに含まれる場合あり)

### 8. 片付け簡略化のコツ

* 調味料**[B]**はごはんを盛り付ける茶碗などで混ぜておけば、洗い物を一つ減らせます。

GPT-5

## レシピ提案：30分で作る、旨味爆発「味噌バター香味カレー」

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### 1. レシピ名

旨味層仕立ての味噌バター香味カレー（2人分）

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### 2. 材料（2人分）

* 米：150g（約1合）

* 鶏もも肉：200g（一口大にカット）

* 玉ねぎ：1個（150g、薄切り）

* トマト：1個（120g、粗みじん切り）

* にんにく：1片（みじん切り）

* しょうが：1片（みじん切り）

* バター：15g

* サラダ油：大さじ1

* 味噌（赤味噌推奨）：大さじ1

* 醤油：小さじ1

* はちみつ：小さじ1

* プレーンヨーグルト：50g

* 水：200ml

* コンソメ顆粒：小さじ1/2

* カレー粉：大さじ1.5

* ガラムマサラ：小さじ1/2

* 塩：少々

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### 3. 調理手順

**ご飯を炊く**：米を研ぎ、炊飯器で通常通り炊飯開始（タイマー不要）。カレー完成と同時に炊き上がる想定。

**香味ベース作り**：鍋にサラダ油とバターを熱し、にんにく・しょうがを弱火で香りが立つまで炒める。

**玉ねぎの旨味層**：玉ねぎを加え、中火で10分ほど炒めて「飴色一歩手前」の黄金色にする（甘味とコクの土台）。

**トマトとスパイス投入**：トマトを加えて3分炒め、水分を飛ばす。カレー粉とガラムマサラを加え、香りを立たせる。

**鶏肉を旨味まとわせ炒め**：鶏もも肉を投入し、表面が白くなるまで炒める。

**味噌とヨーグルトの融合**：味噌を溶き入れ、ヨーグルト・はちみつ・醤油を加えて酸味とコクを重ねる。

**煮込み**：水200mlとコンソメを加え、蓋をして中火で10分煮込む。時々混ぜて焦げ付きを防ぐ。

**仕上げ**：味を見て塩で調整。仕上げにバター5gを落として香りを立たせる。

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### 4. 所要時間

* 下準備：5分（材料カットなど）

* 加熱：20〜23分

* 合計：約28分

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### 5. 安全・衛生注意

* 鶏肉は中心温度75℃以上で1分以上加熱を目安にしっかり火を通す。

* 包丁・まな板は肉と野菜で使い分けるか、必ず洗浄殺菌。

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### 6. 仕上がりの味の特徴

* 辛味：3

* 甘味：3

* 酸味：2

* 香り：5

* コク：5

要約：味噌とバターで和と洋の旨味を融合させ、短時間なのに熟成感のある深い香りとコクを持つカレー。

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### 7. アレルギー注意点

* 乳（バター・ヨーグルト）

* 大豆（味噌・醤油）

* 鶏肉

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### 8. 片付け簡略化のコツ

炒め用と煮込み用を同じ鍋で完結させ、ボウルや小皿を最小限に。

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👉 このカレーは、玉ねぎの甘味＋トマトの酸味＋味噌バターの和洋融合＋ヨーグルトの発酵旨味で「常識外れの深み」を30分で作り出せる仕掛けになっています。

ご希望なら、このレシピを「もっとスパイシー寄り」「もっと甘味寄り」にカスタマイズしたバリエーションもご提案できますが、今の形で一番「意外性と旨味の両立」を狙いました。試してみますか？

Claude-Sonnet-4

# 1. レシピ名
味噌とトマトの和風カレー～隠し味にピーナッツバター～

# 2. 材料（2人分）

- 米：1合（150g）

- 鶏もも肉：200g

- 玉ねぎ：1個（200g）

- トマト：1個（150g）

- にんじん：1/2本（80g）

- にんにく：2片

- しょうが：1片（15g）

- 味噌：大さじ2

- ピーナッツバター（無糖）：大さじ1

- カレー粉：小さじ2

- 醤油：小さじ1

- はちみつ：小さじ1

- 水：400ml

- サラダ油：大さじ1

- バター：10g

# 3. 調理手順

米を研いで炊飯器にセット（水1.2倍）、炊飯開始

玉ねぎを薄切り、にんじんを乱切り、鶏肉を一口大、にんにく・しょうがをみじん切り、トマトをざく切りにする（5分）

フライパンに油を熱し、鶏肉を中火で表面に焼き色がつくまで炒める（3分）

にんにく、しょうがを加えて香りが立つまで炒める（30秒）

玉ねぎを加え、透明になるまで中火で炒める（4分）

トマトを加えて潰しながら炒め、水分を飛ばす（2分）

カレー粉を加えて香りが立つまで炒める（30秒）

水、味噌、ピーナッツバター、醤油、はちみつを加えて混ぜる

にんじんを加え、沸騰後弱火で15分煮込む

最後にバターを加えて混ぜ、味を調える（1分）

# 4. 所要時間

- 下準備：5分

- 加熱：25分

- 合計：30分

# 5. 安全・衛生注意

- 鶏肉の中心温度75℃以上で1分間加熱確認

- 味噌は沸騰させすぎると風味が飛ぶため弱火で煮込む

# 6. 仕上がりの味の特徴

辛味：2、甘味：3、酸味：2、香り：5、コク：5

味噌の旨味とピーナッツのコクが絡み合い、トマトの酸味が全体を引き締める奥深い和風カレー

# 7. アレルギー注意点

- 大豆（味噌）

- 落花生（ピーナッツバター）

- 乳製品（バター）

# 8. 片付け簡略化のコツ

フライパン一つで完結し、材料を順番に加えるだけなので洗い物最小限

DeepSeek-R1

# 印象的なカレー～香りの調和で奥深い味わいを引き出す～

## 材料（2人分）

* 鶏むね肉：200g（角切り）

* 玉ねぎ：100g（粗みじん切り）

* 大豆（ゆでたもの）：50g（軽く水気を絞る）

* ひよこ豆：40g（小さく砕く）

* トマト：2個（薄切り）

* にんじん：1本（中サイズ）

* 香菜（パクチー）：10g（ざく切り）

* バター：50ml

* 水：1.5L

* 小ねぎ：少量（小口切り）

### 調味料

* カレー粉（スパイシー）：大さじ2

* クミン：大さじ1

* クローブ：大さじ1

* カルダモン：大さじ1

* マスタード：5g

* 生姜：50g（みじん切り）

* にんにく：4片（潰す）

* 味噌：20g（お好みで）

* 料理酒：10ml

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## 作り方

### 下ごしらえ

鶏むね肉は角切りにし、軽く油をまぶす。

香菜（パクチー）、大豆、小ねぎは軽く水に浸しておくとよい。

### 炒める

鍋に油を熱し、鶏肉を炒める。

香りが立つまでカレー粉、クミン、カルダモン、クローブを加えて炒める。

### 煮込む

水を加え、大豆、小ねぎ、にんじん、にんにく、（好みで味噌も）加える。

玉ねぎを鍋にのせ、さらに調味料を加える。

### 弱火で煮る

* 蓋をして弱火で15～20分煮込む。

### 仕上げ

バターを加えて溶かし、再び蓋をして5分ほど煮込む。

全体がなじんだら完成。

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## 所要時間

* 下ごしらえ：約15分

* 加熱：約25分

* 合計：約30分

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## 注意事項

* 鍋やコンロは高温になるため、直接触らないよう注意。

* 子どもの手が届かない場所で調理を行う。

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## 仕上がりの特徴

* 辛味：★★★★☆

* 甘味：★★★★☆（大豆やトマトの甘さ）

* 香り：★★★★★（バターとスパイスの香り）

* 食感：★★★★☆（鶏肉の厚みと豆の食感）

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## アレルギー注意

* 酒類を使用しているため、苦手な方は控える。

* 乳製品（バター）不耐症の方は別の油に代替可。

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## 後片付けのコツ

* 鍋の表面は温かいうちに洗うと汚れが落ちやすい。

目次

はじめに

なぜ今、「カレーベンチ」なのか

背景と目的

期待される貢献

評価手順

官能評価（人間パネルによる評価）

第一回カレーベンチ選手権、開幕

検証の概要

与えたシステムプロンプト

各LLMの提案レシピと実食結果

【優勝候補】Gemini-2.5-Pro

【対抗馬】GPT-5

【ダークホース】Claude-Sonnet-4

【大穴】DeepSeek-R1

アンケート結果による客観評価

主要評価項目の比較

味のプロファイル比較

まとめと今後の展望

参考（各モデルの出力結果）

Gemini-2.5-Pro

GPT-5

Claude-Sonnet-4

DeepSeek-R1