Development of a next-generation shelf life setting system aimed at reducing food waste

Research Project

Project/Area Number	25K05727
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 08030:Family and consumer sciences, and culture and living-related
Research Institution	Tokyo University of Marine Science and Technology
Principal Investigator	松本隆志東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (40837324)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	柴田真理朗東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (40590360)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords	機械学習モデル / 加工食品 / 品質 / 賞味期限
Outline of Research at the Start	食品ロスの問題から賞味期限への関心が高まっている。加工食品の賞味期限は、常温保存試験では時間がかかるため、品質変化の温度依存性を活用し、官能評価や理化学分析の結果を基に短期間で推定され、安全率を加えて短めに設定されることが多い。ただし、この方法は適用できない食品や精度の課題があり、学術的研究は少なく、データは各食品企業が保有しているのが現状である。本研究では、理化学分析と非破壊分析で食品データを収集・蓄積し、迅速かつ高精度な賞味期限設定や産地識別を実現する、マルチモーダルデータ統合の機械学習モデルの構築を目指す。これにより、食品ロス削減や産業発展への貢献を図る。