日本食品科学工学会誌に「ゲル状食品の押圧・貫入データを用いた機械学習による食感推定と影響因子解析」についての論文が掲載されました。
論文タイトル
ゲル状食品の押圧・貫入データを用いた機械学習による食感推定と影響因子解析
著者
石原清香 1、太田美樹 1、中馬誠 1、船見孝博 1
1. 三栄源エフ・エフ・アイ株式会社
アブストラクト
本研究は、ゲル状食品の力学特性とオノマトペによる食感表現を科学的に結びつけることで、食品設計に新たな視点を提供します。具体的には、市販のゲル状食品59種類を対象に、食感を表す85種類のオノマトペを用いた官能評価と貫入試験を実施し、得られたデータを用いて機械学習モデルを構築しました。その結果、29種類のオノマトペにおいて決定係数（R²）が0.8以上となり、食感表現と力学特性値との間に強い関連があることが示唆されました。さらに、特徴量重要度解析により、特定のオノマトペが押圧・貫入時の荷重値やその差分値と関連することを明らかにしました。これらの知見は、狙った食感を効率的に設計するための基盤となり得ます。
掲載誌名
日本食品科学工学会誌、2026, 73, 7, P.199-214
