ベイズ推定が解き明かす食品の微生物学的リスクの実態：農場から食卓に至る予測評価

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K23655
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0601:農芸化学およびその関連分野
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 小山 健斗 北海道大学, 農学研究院, 助教 (60845907)
• 研究期間 (年度): 2019-08-30 – 2021-03-31
• キーワード: ベイズ統計 / 食中毒 / リステリア / バチルス

研究成果の概要

従来の頻度論的なモデリング手法を一新して，ベイズ統計による細菌挙動の予測を行った。ベイズ統計を用いることで，細菌個体の増殖・死滅のタイミングを確率として表現可能とした。確率を用いたモデルングにより，細菌による食中毒の発生を確率として捉えることを補助できる。本研究は，100年前に提案された平均値に基づく頻度論統計からベイズ統計へと計算手法を根本的に変える挑戦的な研究である。
具体的には，細菌挙動のリステリアとサルモネラの増殖とバチルスの死滅に焦点を当てた。数理モデリングで用いられる出生死滅過程を応用し，細菌の増殖および死滅のモデル化に成功した。また，実験によって理論値と合致するかを確認した。

自由記述の分野

予測微生物学

研究成果の学術的意義や社会的意義

細菌集団の動きを一つ一つの細菌に落とし込んで計算をし直した点に本研究の意義がある。一つ一つの細菌は個体差があり，その動きを数理モデルで捉えることが難しかった。ベイズ統計の手法によるばらつきを包括的に扱う試みはカビやウイルスによる健康被害の計算にも応用可能であり関連する研究分野への波及効果が高い。学術会においては，リスク評価の観点から確率的なアプローチが重要となっている。モデル作成から予測まで一貫して確率的なモデルを構築可能とした本研究は，健康被害を確率論的に論じる上で重要な役割を担うと考えられる。社会的意義としては，HACCPでの工程管理をお行う際の微生物学的安全性の計算に役立と考えられる。