生吐司「生」什麼?在台灣爆紅的日系麵包,原料、熱量、身世之謎大公開
生吐司「生」什麼?在台灣爆紅的日系麵包,原料、熱量、身世之謎大公開
2020.11.13 | 時事焦點

隨著日本麵包店「嵜本SAKImoto Bakery」來台後大排長龍供不應求,也將紅遍日本各地的「生吐司」風潮帶進台灣,近半年來從麵包店、超商超市到連鎖賣場,都陸續搶著推出生吐司!但這人手一條、搶破頭的生吐司究竟憑什麼讓人吃過人人誇?網路影片提及的「生吐司只有7分熟」又是真的嗎?

從日本紅到台灣,生吐司到底「生」什麼?

「生吐司」最早起源自2013年10月成立的日本大阪名店「乃が美」。

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▲ 生吐司創史於日本大阪名店「乃が美」。

根據「乃が美」創辦人阪上雄司表示,其實生吐司的「生」字,意指的是 「直接吃就很好吃,吐司邊柔軟蓬鬆入口就在你嘴裡融化。(そのまま食べてもおいしくて、耳までふんわり口どけの良いパン。)」 其比喻的是生吐司的「口感」,並非代表生吐司就是「沒有熟」、「生的」吐司。

讓老人好入口,開發連吐司邊都好吃的生吐司

生吐司最初的研發靈感來自於阪上雄司某次於老人安養中心,觀察到許多老人家因吐司邊過於乾澀、不易入口的狀況,為此投入長時間的研發工作,最後才開發出連吐司邊都柔軟好吃的生吐司。

而生吐司的美味後來不僅讓乃が美快速擴張,於 2018 年 11 月首家乃が美正式進駐東京,截至 2020 年 9 月,乃が美更有超過 189 家門市。不過,如此亮眼的表現,當然也吸引不少競爭者模仿。2015 年日本「乃が美」也先行將「高級『生』食パン」一詞進行商標註冊,防止類似產品以相同名稱競爭。

生吐司滑順口感的祕密:從麵糰、原料下苦功

但生吐司究竟是如何做到連吐司邊都柔軟滑順的呢?其實台灣目前雖有許多飯店、麵包店皆推出許多號稱「生吐司」的產品,但實際上生吐司嚴格來說並沒有特定的作法。各家為了達到柔軟口感,製程手法也不盡相同。例如,有些便會標榜以「米湯種」或是「一般湯種」添加製作,以創造較為濕潤滑順的口感。

而根據創始的「乃が美」官網說明,他們所使用的原料不含雞蛋、牛奶,而是只以麵粉、鮮奶油、人造奶油、蜂蜜等食材製成,並無特別提及是否使用湯種麵糰。

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▲「乃が美」生吐司的製程,使用的原料與食材特別講究。

不管是透過添加鮮奶油、奶油增添滑順口感,或是以湯種讓生吐司更為 Q 彈,整體來說多數生吐司在製作時所使用的原料,液態比例通常較高。此外,烘焙溫度的控制也常左右吐司邊是否能保持鬆軟而不過度乾焦。但基本上,都不是用「烤不熟」的方式來讓生吐司達到柔軟的程度。

生吐司雖然美味好吃,但一樣要注意熱量

不過,生吐司儘管好吃,在食用時也應注意熱量攝取,尤其生吐司中可能比一般吐司添加更多的鮮奶油、人造奶油,熱量也可能較一般吐司來得更高。要想減重的消費者,千萬要多加注意。

本文授權轉載自:食力foodNEXT

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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