2016 Fiscal Year Research-status Report
Food evaluation using taste and olfactory measurement system and sensory data
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15K00806
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| Research Institution | Hokkaido University of Science |
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Principal Investigator |
小島 洋一郎 北海道科学大学, 工学部, 教授 (50300504)
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2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | おいしさ / 味覚 / 視覚 / センサ / データ / 多変量解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
食品製造企業において，自社製品の品質評価や，他社製品との差別化を検討することは大変重要である。特に食品のおいしさは，各メーカー独自の官能検査により評価されている。しかし，この官能評価法は個人の主観や嗜好が少なからず反映され，科学的な根拠としての取扱いが非常に困難とされている。また，検査を行うパネラーの確保や育成に多くの時間を要するなど，解決すべき課題が数多く残されている。
これらの状況から，製造した食品を客観的に分類・数値化する方法の確立が急速に求められている。本研究では，比較的廉価で従来から企業において利用されることの多い理化学機器を複数用い，得られた測定データを統計的に処理するシステムの構築を行った。これにより，官能検査の代替，もしくは，パネラーをサポートする情報に利活用できれば，安定した評価へ繋がりパネラーの負担軽減が邁進すると考えられる。本年度は，このシステムにより嗜好飲料である市販紅茶の分類を検討した。
本実験では，市販されている3社のペットボトル紅茶を用いた。サンプルの紅茶は，タイプの違う11種（無糖，ストレート，レモン，アップル，ミルク）とした。これらの実験より，ミルクティー系，左上にフレーバーティー系，左下に添加物の比較的少ない無糖とストレートの紅茶と3つのグループに分類出来た。この結果は添加物の有無によるものとわかる。例えば，乳脂肪分の有無や，糖質の含有量の違いで分類のされ方に大きく影響が出ると考えられる。
以上のように廉価な理化学機器を多数用いて，嗜好飲料である紅茶を測定し，統計的情報処理手法を施すことで迅速・簡易に分類出来ることを示唆できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度の実験では，日本料理では、コンプでだしを取った後に、かつおのだしと混ぜ合わせることが多くある。これはうま味に相乗効果があるためである。この効果を定性的に分類することが出来た。
本年度は，紅茶飲料にターゲットを絞り実験を行ったが，添加物の違いにより明確な差異を見出すことが出来た。これらのように多種多様な成分を含有する食品の理化学的データをリスト化する作業が順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度までのデータをもとに多変量解析やニューラルネットワーク等の機械学習により評価を行う予定である．
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| Causes of Carryover |
予備実験の段階で安価に対応できる手法が見いだされたため，計画の変更を行った．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今年度は新たな手法による実験のスケジュールを構築し，計画的な経費の使用につとめる．
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