| 研究課題/領域番号 |
19K12197
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 久留米工業大学 |
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研究代表者 |
江藤 信一 久留米工業大学, 工学部, 教授 (80380591)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 味嗜好性 / 味覚センサ / 緑茶 / 食品選択 / 八女茶 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、嗜好性食品である緑茶に対して、先行研究で構築した好みの味質検出アルゴリズムを用いて、個人が好みを判断している基準となっている味質・強さ（味嗜好性データ）と緑茶味データベース（緑茶味DB）からその個人の嗜好性に合った食品を提示するマッチングアルゴリズムを開発し、視覚化システムを構築することである。まだ口にしたことのない未知の緑茶の中から、その個人の味嗜好性に合った食品を見つけ出すことが出来るシステムとなる。上記の目的を実現するために以下の研究・実験をおこない、真に味嗜好性を合った緑茶を提示できるシステムとなっているかを証明する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では緑茶味DBの構築および味嗜好性マッチングシステムの開発と実証実験をおこなった。緑茶味DBにおいては、計70もの緑茶の味DBを構築することができた。味嗜好性マッチングシステムの開発では、3つのアルゴリズムを構築し、Pythonを用いたアプリ化に成功した。さらに実証実験を複数回行い、その都度アプリの改善および実証実験の改善をし、被験者にとっての好みの緑茶を導くことのできる味嗜好性マッチングシステムが実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究にて構築した味嗜好性マッチングシステムを用いることにより、被験者の好みを選択する際に基準としている味質・味数値を数値化・視覚化することが実現し、さらにはそのデータを基に未知・未食の食品の中から被験者にとっての好みの食品を検索することが実現した。これによって、これまで主観的評価であった「おいしさ】の視覚化・数値化の実現に近づいたこととなる。さらには人の感性評価ツールとしての可能性も示され、食品の評価ツールまたは新たなマーケティングツールになる可能性を示すことができた。
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