(57)【要約】【課題】ヒトがペットフードを摂食することなく、簡易かつ高精度にペットの嗜好を予測する方法、プログラムおよび装置を提供する。【解決手段】嗜好性素材に対するヒトの官能評価結果を行い、ペットの嗜好を予測する。そのため、ペットの嗜好をヒトの官能表現を用いて簡易かつ直感的に高精度な予測ができる。また、ペットの嗜好を予測する際には、ヒトは嗜好性素材に対する官能評価を行うため、ペットフードを摂食する必要もない。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して、ペットによる嗜好性試験を行うステップ（試験ステップ）と、
前記ペットによる嗜好性試験の結果と、予め行われたヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて、前記ペットの嗜好に強い影響を与える官能特性をペットの食味要因として選定するステップ（予測ステップ）と、
を備えることを特徴とする、ペットの嗜好の予測方法。
【請求項２】
前記ペットは犬であることを特徴とする、請求項１に記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項３】
前記ペットはビーグルまたは小型犬であることを特徴とする、請求項１または２に記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項４】
前記官能特性は、味を示す官能特性と、香りを示す官能特性と、風味を示す官能特性と、を含むことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項５】
前記味を示す官能特性は、酸味、苦味、塩味、甘味、うま味、マイルドさ、味の強さ、および、味の持続性のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、請求項４に記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項６】
前記香りを示す官能特性は、酸っぱいかおり、発酵臭、ロースト、甘いかおり、生臭さ、および、硫黄臭のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、請求項４または５に記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項７】
前記風味を示す官能特性は、醤油・ロースト、磯・節、獣臭さ、および、酸っぱい風味のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、請求項４乃至６のいずれかに記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項８】
前記評価ステップでは、前記嗜好性試験の結果と、前記官能評価の結果と、に対して多変量解析を行って、前記ペットの食味要因を選定することを特徴とする、請求項１乃至７のいずれかに記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項９】
前記多変量解析を行って、選定された前記ペットの食味要因について、前記ペットが好む最適な推定値を算出するステップをさらに備えることを特徴とする、請求項８に記載のペットの嗜好の予測方法。
【請求項１０】
ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化するステップと、
前記数値化された強度と、前記ペットの食味要因について予め定めた予測最適値と、の差異を算出するステップと、を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化した官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの評価方法。
【請求項１１】
前記差異を小さくするための嗜好性素材を選定するステップをさらに備える、請求項１０に記載のペットフードの評価方法。
【請求項１２】
前記ペットフードは犬用のペッドフードであり、
前記予め定めた官能特性は、苦み、うま味、マイルドさ、ロースト、生臭さ、硫黄臭、醤油・ロースト、および、磯・節のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、請求項１０または１１に記載のペットフードの評価方法。
【請求項１３】
前記予め定めた官能特性は、
苦み、うま味、および、マイルドさのうちの少なくとも１つと、
ロースト、生臭さ、および、硫黄臭のうちの少なくとも１つと、
醤油・ローストおよび磯・節のうちの少なくとも１つと、
を含むことを特徴とする、請求項１２に記載のペットフードの評価方法。
【請求項１４】
予め定めたペットの食味要因について数値化して得られた強度が、予め定めた予測最適値に近づくよう、ペットフード用の複数の嗜好性素材を混合してペットフード用添加剤を生産するステップを備え、
前記ペットの食味要因、前記強度および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフード用添加剤の生産方法。
【請求項１５】
少なくとも基材と嗜好性素材とを含む改善前のペットフードに、さらに嗜好性素材を添加することにより、ペットフードを改善する方法であって、
前記改善前のペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化するステップと、
前記強度と、予め定めた予測最適値と、の差異を小さくする嗜好性素材を、前記改善前のペットフードに添加するステップと、を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが定量的に評価して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの改善方法。
【請求項１６】
少なくとも基材と嗜好性素材とを含む改善前のペットフードに、さらに嗜好性素材を添加することにより、改善されたペットフードを生産する方法であって、
前記改善前のペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化するステップと、
前記強度と、予め定めた予測最適値と、の差異を小さくする嗜好性素材を、前記改善前のペットフードに添加するステップと、を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの生産方法。
【請求項１７】
予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して行われた、ペットによる嗜好性試験の結果と、
ヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、
に基づいて、前記ペットの嗜好性に強い影響を与える前記官能特性をペットの食味要因として選定するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする、ペットの嗜好の予測プログラム。
【請求項１８】
予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して行われた、ペットによる嗜好性試験の結果と、
ヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、
に基づいて、前記ペットの嗜好に強い影響を与える前記官能特性をペットの食味要因として選定する手段を備えることを特徴とする、ペットの嗜好の予測装置。
【請求項１９】
ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化することにより得られた強度と、前記ペットの食味要因について予め定めた予測最適値と、の差異を算出するステップをコンピュータに実行させるペットフードの評価プログラムであって、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの評価プログラム。
【請求項２０】
ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化することにより得られた強度と、前記食味要因について予め定めた予測最適値と、の差異を算出する手段を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ヒトによる官能評価を利用した、ペットの嗜好の予測方法、ペットフード用添加剤の生産方法、ペットフードの評価方法、ペットフードの改善方法、ペットフードの生産方法、ペットの嗜好の予測プログラム、ペットの嗜好の予測装置、ペットフードの評価プログラムおよびペットフードの評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ペットを家族の一員として考える飼い主の増加、および、獣医療技術の高度化によるペットの長寿化に伴い、多様なニーズに応えるべく様々なペットフードが製造、販売されている。具体的には、犬種、猫種、年齢別に最適な栄養素を配合しているペットフードや、肥満、アレルギー用など特定疾病に対する機能性を有するペットフードなどが挙げられる。これらが有効に機能するためには、適量のペットフードが摂食される必要がある。そのため、ペットフードの嗜好は非常に重要な要素であり、ペットフードには様々な嗜好性素材が添加されている。
【０００３】
ペットフードの嗜好を評価する一般的な方法として、２点比較法（例えば、２皿試験によるもの）が挙げられる。２点比較法とは、２種類のペットフードを並べてペットに給与し、どちらを最初に選択するか、あるいはどちらを多く食べるかを評価するものである。しかしながら、得られる情報は、「どちらを最初に選択したか」や「どちらを多く食べたか」といったペットの行動のみであり、極めて限られている。
【０００４】
そのため、ペットの嗜好に合ったペットフードを作成するには、探索者の経験と勘に依存した多くの試験実施が必要となっているのが現状であり、必ずしも効率が良い作業ではない。
【０００５】
非特許文献１では、ヒト用食品開発技術を利用したペットフードの分類に関する報告がなされている。この文献では、ペットフードをヒトが官能評価することにより、見た目、フレーバー、テクスチャー、アロマをヒトの官能表現を用いて表現し、そのデータを主成分分析することによって、ペットフードをカテゴリ分けする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】B. Di Donfrancesco et al, "AN INITIAL LEXICON FOR SENSORY PROPERTIES OF DRY DOG FOOD", Journal of sensory studies 27 (2012) pp.498-510
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献１はペットフードのカテゴリ分けにとどまっており、ペットがどのようなペットフードを好むのかといったペットの嗜好を予測できているわけではない。
【０００８】
ペットフードそのものを官能評価するためには、ペットフードをヒトが試食する必要があるが、ペットフードをヒトが試食することに強い抵抗を感じることがあったり、安全性に問題があったりすることも考えられる。
【０００９】
また、仮に安全性に問題がないとしても、通常はペットフードを官能評価することはないため、必ずしも精度よくペットフードを評価できるとは限らない。例えば、評価者によって評価にばらつきが生じるおそれがある。
【００１０】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ヒトがペットフードそのものを試食しなくても、簡易かつ高精度にペットの嗜好を予測する方法、プログラムおよび装置を提供することである。
【００１１】
本発明の別の目的は、上記の方法で得られたペットの嗜好の予測結果を利用して、ペットフードを評価する方法、プログラムおよび装置、ペットに好まれるペットフード用添加剤の生産方法、ペットに好まれるようペットフードを改善する方法、ならびに、ペットに好まれるペットフードを生産する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様によれば、予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して、ペットによる嗜好性試験を行う試験ステップと、前記ペットによる嗜好性試験の結果と、予め行われたヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて、前記ペットの嗜好に強い影響を与える官能特性を食味要因として選定する評価ステップと、を備えることを特徴とするペットの嗜好の予測方法が提供される。本明細書では、「ペットの嗜好に強い影響を与える官能特性」を「食味要因」または「ペットの食味要因」ということがある。
【００１３】
また、本発明の一態様によれば、ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めた食味要因の強度を数値化するステップと、前記強度と、前記食味要因について予め定めた目標値（例えば、予測最適値）と、の差異を算出し評価するステップと、を備え、前記食味要因および前記目標値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とするペットフードの評価方法が提供される。
【００１４】
また、本発明の一態様によれば、予め定めた食味要因が、予め定めた目標値になるよう、ペットフード用の複数の嗜好性素材を混合してペットフード用添加剤を生産するステップを備え、前記食味要因および前記目標値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とするペットフード用添加剤の生産方法が提供される。
【００１５】
また、本発明の一態様によれば、少なくとも基材と嗜好性素材とを含む改善前のペットフードに、さらに嗜好性素材を添加することにより、ペットフードを改善する方法であって、前記改善前のペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めた食味要因の強度を数値化するステップと、前記強度と、予め定めた目標値と、の差異を小さくする嗜好性素材を、前記改善前のペットフードに添加するステップと、を備え、前記食味要因および前記目標値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とするペットフードの改善方法が提供される。
【００１６】
また、本発明の一態様によれば、少なくとも基材と嗜好性素材とを含む改善前のペットフードに、さらに嗜好性素材を添加することにより、改善されたペットフードを生産する方法であって、前記改善前のペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化するステップと、前記強度と、予め定めた目標値と、の差異を小さくする嗜好性素材を、前記改善前のペットフードに添加するステップと、を備え、前記食味要因および前記目標値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とするペットフードの生産方法が提供される。
【００１７】
また、本発明の一態様によれば、予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して行われた、ペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて、前記ペットの嗜好に強い影響を与える前記官能特性を食味要因として選定する評価ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするペットの嗜好の予測プログラムが提供される。
【００１８】
また、本発明の一態様によれば、予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して行われた、ペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて、前記ペットの嗜好に強い影響を与える前記食味要因を選定する評価手段を備えることを特徴とするペットの嗜好の予測装置が提供される。
【００１９】
また、本発明の一態様によれば、ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化することにより得られた強度と、前記食味要因について予め定めた目標値と、の差異を算出するステップをコンピュータに実行させるペットフードの評価方法であって、前記食味要因および前記目標値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とするペットフードの評価プログラムが提供される。
【００２０】
また、本発明の一態様によれば、ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因を数値化することにより得られた強度と、前記食味要因について予め定めた目標値と、の差異を算出する評価手段を備え、
前記食味要因および前記目標値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得た官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とするペットフードの評価装置が提供される。
本発明によれば、以下の発明が提供される。
（１）予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して、ペットによる嗜好性試験を行うステップ（試験ステップ）と、
前記ペットによる嗜好性試験の結果と、予め行われたヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて、前記ペットの嗜好 に強い影響を与える官能特性をペットの食味要因として選定するステップ（予測ステップ）と、
を備えることを特徴とする、ペットの嗜好の予測方法 。
（２）前記ペットは犬であることを特徴とする、上記（２）に記載のペットの嗜好の予測方法。
（３）前記ペットはビーグルまたは小型犬であることを特徴とする、上記（１）または（２）に記載のペットの嗜好の予測方法。
（４）前記官能特性は、味を示す官能特性と、香りを示す官能特性と、風味を示す官能特性と、を含むことを特徴とする、上記（１）〜（３）のいずれかに記載のペットの嗜好の予測方法。
（５）前記味を示す官能特性は、酸味、苦味、塩味、甘味、うま味、マイルドさ、味の強さ、および、味の持続性のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、上記（４）に記載のペットの嗜好の予測方法。
（６）前記香りを示す官能特性は、酸っぱいかおり、発酵臭、ロースト、甘いかおり、生臭さ、および、硫黄臭のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、上記（４）または（５）に記載のペットの嗜好の予測方法。
（７）前記風味を示す官能特性は、醤油・ロースト、磯・節、獣臭さ、および、酸っぱい風味のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、上記（４）〜（６）のいずれかに記載のペットの嗜好の予測方法。
（８）前記評価ステップでは、前記嗜好性試験の結果と、前記官能評価の結果と、に対して多変量解析を行って、前記ペットの食味要因を選定することを特徴とする、上記（１）〜（７）のいずれかに記載のペットの嗜好の予測方法。
（９）前記多変量解析を行って、選定された前記ペットの食味要因について、前記ペットが好む最適な推定値を算出するステップをさらに備えることを特徴とする、上記（８）に記載のペットの嗜好の予測方法。
（１０）ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化するステップと、
前記数値化された強度と、前記ペットの食味要因について予め定めた予測最適値と、の差異を算出するステップと、を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化した官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの評価方法。
（１１）前記差異を小さくするための嗜好性素材を選定するステップをさらに備える、上記（１０）に記載のペットフードの評価方法。
（１２）前記ペットフードは犬用のペッドフードであり、
前記予め定めた官能特性は、苦み、うま味、マイルドさ、ロースト、生臭さ、硫黄臭、醤油・ロースト、および、磯・節のうちの少なくとも２つを含むことを特徴とする、上記（１０）または（１１）に記載のペットフードの評価方法。
（１３）前記予め定めた官能特性は、
苦み、うま味、および、マイルドさのうちの少なくとも１つと、
ロースト、生臭さ、および、硫黄臭のうちの少なくとも１つと、
醤油・ローストおよび磯・節のうちの少なくとも１つと、
を含むことを特徴とする、上記（１２）に記載のペットフードの評価方法。
（１４）予め定めたペットの食味要因について数値化して得られた強度が、予め定めた予測最適値に近づくよう、ペットフード用の複数の嗜好性素材を混合してペットフード用添加剤を生産するステップを備え、
前記ペットの食味要因、前記強度および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフード用添加剤の生産方法。
（１５）少なくとも基材と嗜好性素材とを含む改善前のペットフードに、さらに嗜好性素材を添加することにより、ペットフードを改善する方法であって、
前記改善前のペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化するステップと、
前記強度と、予め定めた予測最適値と、の差異を小さくする嗜好性素材を、前記改善前のペットフードに添加するステップと、を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが定量的に評価して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの改善方法。
（１６）少なくとも基材と嗜好性素材とを含む改善前のペットフードに、さらに嗜好性素材を添加することにより、改善されたペットフードを生産する方法であって、
前記改善前のペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化するステップと、
前記強度と、予め定めた予測最適値と、の差異を小さくする嗜好性素材を、前記改善前のペットフードに添加するステップと、を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの生産方法。
（１７）予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して行われた、ペットによる嗜好性試験の結果と、
ヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、
に基づいて、前記ペットの嗜好性に強い影響を与える前記官能特性をペットの食味要因として選定するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする、ペットの嗜好の予測プログラム。
（１８）予め選択されたペットフード用の複数の嗜好性素材に対して行われた、ペットによる嗜好性試験の結果と、
ヒトによる官能評価の結果であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、
に基づいて、前記ペットの嗜好性に強い影響を与える前記官能特性をペットの食味要因として選定する手段を備えることを特徴とする、ペットの嗜好の予測装置。
（１９）ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化することにより得られた強度と、前記ペットの食味要因について予め定めた予測最適値と、の差異を算出するステップをコンピュータに実行させるペットフードの評価プログラムであって、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの評価プログラム。
（２０）ペットフードに含まれている嗜好性素材の少なくとも一部について、予め定めたペットの食味要因の強度を数値化することにより得られた強度と、前記食味要因について予め定めた予測最適値と、の差異を算出する手段を備え、
前記ペットの食味要因および前記予測最適値は、複数の嗜好性素材に対して行われたペットによる嗜好性試験の結果と、ヒトによる官能評価であって、前記複数の嗜好性素材についての複数の官能特性のそれぞれの強度をヒトが数値化して得られた官能評価の結果と、に基づいて得られたものであることを特徴とする、ペットフードの評価装置。
【００２１】
本発明によれば、ペットフードではなく、ペットフード用の嗜好性素材について行われた人による官能評価を利用するため、簡易かつ高精度にペットの嗜好を予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】ペットの嗜好予測の手順を示すフローチャート。
【図２】選択された嗜好性素材の例を示す図。
【図３】官能特性の例を示す図。
【図４】ヒトによる官能評価結果を示す図。
【図５】嗜好性試験を行った犬の一覧を示す図。
【図６】１８匹のビーグルそれぞれの、各嗜好性素材に対する嗜好性試験結果を示す図。
【図７】１９匹の小型犬それぞれの、各嗜好性素材に対する嗜好性試験結果を示す図。
【図８】ビーグルの各個体の平均摂食量比スコアとヒト官能スコアおよび嗜好性素材の関連を多変量解析して得た結果を示す図。
【図９】ビーグルについての各官能特性の相関係数を示す図。
【図１０】ビーグルの重要食味要因の例とその予測最適値を示す図。
【図１１】小型犬の各個体の平均摂食量比スコアとヒト官能スコアおよび嗜好性素材の関連を多変量解析して得た結果を示す図。
【図１２】小型犬の重要食味要因の例とその予測最適値を示す図。
【図１３】犬の各個体の平均摂食量比スコアとヒト官能スコアおよび嗜好性素材の関連を多変量解析して得た結果を示す図。
【図１４】犬の重要食味要因の例とその予測最適値を示す図。
【図１５】試作食Ａ〜Ｄの構成素材および混合割合を示す図。
【図１６】試作食Ａ〜Ｄのヒト官能評価値を示す図。
【図１７】図８に試作食Ａ〜Ｄの評価値をプロットした図。
【図１８】ビーグル犬における試作食に対する平均摂食比を示す図。
【図１９】ビーグル犬における試作食に対する「最初の一口」試験の結果を示す図。
【図２０】ビーグル犬における試作食Ａ，Ｃと、素材単体との比較試験の結果を示す図。
【図２１】ビーグル犬における試作食Ａ，Ｂ、および、これらを構成する素材単体の試験結果を比較する図。
【図２２】ビーグル犬における試作食Ｃ，Ｄ、および、これらを構成する素材単体の試験結果を比較する図。
【図２３】ペットフード改善の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００２４】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の一実施形態に係るペットの嗜好予測の手順を示すフローチャートである。この嗜好予測により、予め定めた嗜好予測対象であるペット（以下、単にペットという）にとって、どのような官能特性が重要であるかが予測され、重要と考えられる官能特性がペットの食味要因として選定される。また、この嗜好予測により、選定された食味要因がどのような状態であるのを好むのかを推定することができる。
【００２５】
まずは、ペットフード用の嗜好性素材を複数個選択する（ステップＳ１）。嗜好性素材は、調味料、調味料素材あるいは単に素材などとも呼ばれ、ペットフードの官能特性を調整する、あるいは、ペットフードの官能特性に関与するものである。例えば、畜産物（肉、魚、卵、乳など）、畜肉（牛、豚、鶏など）エキス、蛋白加水分解物（畜肉、畜肉副産物（内臓、腱、骨、皮など）、魚などの動物性蛋白、または、大豆、小麦、トウモロコシなどの植物性蛋白を酸または酵素で処理し、ペプチド・アミノ酸まで分解したものなど）、酵母エキス、魚油、植物油、合成香料、糖、アミノ酸、メイラード反応産物、食塩、核酸、香辛料、リン酸塩化化合物、乳製品（ヨーグルト、クレーム、チーズ、バターなど）などが挙げられる。官能特性とは、例えば味、香り、風味などを示す記述子であり、かつ、ヒトにより直感的に表現可能な言葉である。官能特性は各嗜好性素材に対して共通する複数のパラメータである。
【００２６】
ペットの嗜好を適切に予測するためには、多様な官能特性を有する様々な嗜好性素材を選定するのが好ましい。また、ペットに応じて適切な嗜好性素材を選定する。なお、選択する嗜好性素材は、既存の嗜好性素材であってもよいし、新たに作成した嗜好性素材であってもよい。ここでは、ヒトが試食しても安全上の問題がないものを選択する。
【００２７】
続いて、選択された嗜好性素材のそれぞれに対して、ヒトによる官能評価を行う（ステップＳ２）。ここでいう官能評価とは、ヒトが実際に嗜好性素材を試食し、官能特性の強度を評価するものである。この官能評価により、各嗜好性素材の各官能特性の強度が数値化される。
【００２８】
本実施形態の特徴の１つとして、この官能評価は、ペットフードに対してではなく、各嗜好性素材に対して行われる。そのため、ペットフードを試食して官能評価を行う場合に比べて、官能評価を行うヒトが受ける抵抗感も小さく、安全性も確保される。また、嗜好性素材を試食することによる官能評価は通常行われており、評価者も慣れている。そのため、評価者によるばらつきも小さく、精度よく評価することができる。
【００２９】
また、選択された嗜好性素材のそれぞれに対して、ペットによる嗜好性試験を行う（ステップＳ３）。この嗜好性試験により、各嗜好性素材に対するペットの好みが数値化される。数値化は嗜好性素材と対照素材との平均摂食比に基づいて行なうことができる。なお、ステップＳ２，Ｓ３はこの順に行わなくてもよいし、同時並行で行ってもよい。
【００３０】
続いて、ヒトによる官能評価の結果と、ペットによる嗜好性試験の結果とに基づいて、ペットの嗜好を予測する（ステップＳ４）。より具体的には、２つの結果に対して多変量解析を行い、官能特性のうち、ペットの嗜好に強い影響を与える１または複数の官能特性を食味要因として選定する。また、選定された食味要因について、ペットが好む最適値を予測する。このステップＳ４の処理は、例えばコンピュータなどの嗜好の予測装置が、嗜好の予測プログラムを実行することにより、行うことができる。
【００３１】
嗜好予測の結果、ペットの嗜好に寄与する食味要因を予測し、ヒトの官能表現で表すことができ、また、これらの最適値を予測することができる。
【００３２】
続いて、嗜好予測が適切であることを確認するために、嗜好予測結果に基づく試作食を作成する（ステップＳ５）。すなわち、複数の嗜好性素材を混合して、ステップＳ４により選定された食味要因の予測最適値を目標値とし、この目標値にできるだけ近い試作食を作成する。試作食は、例えば混合する嗜好性素材や混合割合を変更しながら、ヒトが官能評価を行って作成する。この混合作業には、ステップＳ２による官能評価の結果を利用できる。なお、ステップＳ１で選択された嗜好性素材のみを用いて試作食を作成してもよいし、他の嗜好性素材を用いて試作食を作成してもよい。
【００３３】
そして、ペットが試作食を好むかどうかの試験を行う（ステップＳ６）。この試験はステップＳ３での嗜好性試験と同様の試験を行うのが好ましい。これにより、ペットが嗜好性素材単体よりも試作食を相対的に好むことを確認できる。
【００３４】
ペットが好むことが確認できた場合、試作食を、例えば既存のペットフードに振りかけて使用するペットフード用添加剤としてもよい。このような添加剤をペットフードに振りかけることで、ペットが当該既存のペットフードをより好むようになることが期待される。ペットフード用添加材とする場合、混合する素材の種類や混合割合が分かっているので、装置を用いて複数の嗜好性素材を混合し、大量生産できるようにしてもよい。
【００３５】
以下、犬を対象として行った嗜好性試験の例について、具体的に説明する。
【００３６】
まずは、図１のステップＳ１として、図２に示す８つの嗜好性素材、すなわち、（１）大豆たん白加水分解物のローストフレーバータイプ（以下では単に「大豆たん白加水分解物（ロースト）」と記載）、（２）ビール酵母エキス、（３）肉様風味素材、（４）大豆たん白加水分解物、（５）トルラ酵母エキス、（６）ビーフエキス、（７）かつお節エキス、および、（８）チーズフードを選択した。できるだけ多様な官能特性を評価するために、味、香り、風味が互いに異なる嗜好性素材を選択した。
【００３７】
続いて、図１のステップＳ２として、ヒトによる官能評価を行った。官能評価では、図２に示すビーフエキスおよびかつお節エキス以外の６つの嗜好性素材については、各嗜好性素材を２％含有する溶液を評価者が試飲した。また、ビーフエキスおよびかつお節エキスの２つの嗜好性素材については、原液が５０％溶液であったため、各嗜好性素材を４％含有する溶液を評価者が試飲した。
【００３８】
そして、味、香り、風味に関して、評価者が思いつく限りの言葉を書き出した。その後、ＫＪ法（アフィニティーダイアグラムまたはアフィニティーチャートとも呼ばれ、当業者に周知の手法である）により類似度が高い言葉をまとめグループ化し、１８種類の記述子を官能特性として抽出した。その結果、図３に示す１８種類の官能特性が抽出された。すなわち、味を示す官能特性は、酸味、苦味、塩味、甘味、うま味、マイルドさ、味の強さ、および、味の持続性の８種類であった。香りを示す官能特性は、酸っぱいかおり、発酵臭、ロースト、甘いかおり、生臭さ、および、硫黄臭の６種類であった。風味を示す官能特性は、醤油・ロースト、磯・節、獣臭さ、および、酸っぱい風味の４種類であった。
【００３９】
これらの官能特性のそれぞれについて、嗜好性素材ごとに、評価者が１（非常に弱い）〜５（非常に強い）の基準のもとで、５点法にて官能評価を実施した。そして、３〜５名の評価者合議のもと、簡易的ＱＤＡ（Consensus Descriptive Analysis）法により、嗜好性素材ごとに、官能特性それぞれについて数値化してその強度（以下、「官能スコア」ということがある）を求めた。その結果を図４に示す。
【００４０】
また、図１のステップＳ３として、犬による嗜好性試験を行った。犬は、ビーグル１８匹および小型犬１９匹であり、その年齢および性別の詳細を図５に示す。本明細書では、「小型犬」とは、平均体重が１０ｋｇ以下の犬種を意味し、例としては、シーズー、チワワ、トイプードル、ポメラニアン、ミニチュアダックスフンドおよびヨークシャテリアが挙げられる。嗜好性試験のための試験食には、オリエンタル酵母工業社製の実験動物用飼料ＤＳ−Ａ（以下、ＤＳ−Ａと表記）を用いた。ＤＳ−Ａは、味、香り、風味がほとんどないブランクなフードである。
【００４１】
また、嗜好性試験には２点比較法（２皿試験）を用いた。より具体的には、個別の飼育ケージに入れた犬に対して、嗜好性素材無添加食と、嗜好性素材添加食とを同時に所定量給与した。嗜好性素材無添加食とは嗜好性素材を添加しないＤＳ−Ａであり、嗜好性素材添加食とは霧状噴霧により嗜好性素材を０．２％添加したＤＳ−Ａである。また、上記所定量は、ビーグルに対して２５０ｇであり、小型犬に対して１００ｇである。
【００４２】
試験終了条件は、嗜好性素材無添加食および嗜好性素材添加食の一方を完食したこと、あるいは、所定時間経過したこととした。上記所定時間は、ビーグルに対して２０分であり、小型犬に対して６０分である。
【００４３】
そして、試験終了時点での平均摂食比を算出した。平均摂食比は下記（１）で定義される。
【００４４】
平均摂食比＝嗜好性素材添加食の摂食量／（嗜好性素材添加食の摂食量＋嗜好性素材無添加食の摂食量）ｘ１００％  ・・・（１）
【００４５】
この平均摂食比の１の位を四捨五入することで、各嗜好性素材に対する各犬の嗜好を１１段階で数値化した。例えば、摂食割合０％は「１」、５０％は「６」、７８％は１の位を四捨五入して８０％に繰り上げ「９」とし、１００％は「１１」とした。なお、試験期間は２日間であり、両日で嗜好性素材無添加食と嗜好性素材添加食との置き場所を入れ替え、場所による選り好みの影響を避けるよう配慮した。
【００４６】
１８匹のビーグルそれぞれの、各嗜好性素材に対する嗜好の１１段階スコアを図６に示す。また、１９匹の小型犬それぞれの、各嗜好性素材に対する嗜好の１１段階スコアを図７に示す。
【００４７】
続いて、図１のステップＳ４として、犬の嗜好予測を行った。本例では、多変量解析手法の応用として提案されたプリファレンスマッピング手法の１つであるLandscape Segmentation Analyses (LSA、登録商標)を適用し、ヒトの官能評価結果と、犬の嗜好性試験結果とを重ね合わせた。ここでは、米国Institute for Perception社製のソフトウェアであるIFPrograms（登録商標）を用いた。
【００４８】
図８に、ビーグルの嗜好の予測手法を示す。以下、同図を用いて嗜好予測についてより具体的に説明する。
【００４９】
まず、図６のデータをもとに、各個体（１８匹のビーグル）および各嗜好性素材（８つ）と、Ｉｄｅａｌ  Ｐｏｉｎｔとの距離を算出した。Ｉｄｅａｌ  Ｐｏｉｎｔとは、存在すれば各個体がもっとも好ましく思い、満点（評価値１１）を示す嗜好性素材または素材の組合せのことである。得られた個体と嗜好性素材との相対的関係を、情報がなるべく失われないよう、３次元空間に布置した。情報が失われたかどうかの指標にＳｕｂｊｅｃｔＲ二乗値とＰｒｏｄｕｃｔＲ二乗値を用いた。これらは元のデータと新しく作成した３次元空間における個体（Ｓｕｂｊｅｃｔ）、素材（Ｐｒｏｄｕｃｔ）の座標値との相関係数を示す。ＳｕｂｊｅｃｔＲ二乗値は０．７７７、ＰｒｏｄｕｃｔＲ二乗値は０．９４０であり、本マップは適切に布置されているといえる。図８の１８個の白丸印が個体を示しており、同図の８つの黒三角印が嗜好性素材を示している。
【００５０】
以上により得られた３次元空間は、各個体と各嗜好性素材との関係を距離で表している。例えば、白丸印と黒三角印が近いほど、当該白丸印が示す個体が、当該三角印が示す嗜好性素材を好んでいることを表している。
【００５１】
次いで、得られた３次元空間に対し、ヒトによる官能評価結果、すなわち、１８種の官能特性の官能スコア（図４）と、嗜好性素材との相関関係を算出した（図８の矢印）。各官能特性の官能スコアと嗜好性素材の空間座標との相関係数を図９に示す。そして、統計的に有意（ｐ＜０．０５）となる官能特性として、酸味、塩味、うま味、マイルドさ、味の強さ、硫黄臭、醤油・ロースト、および、酸っぱい風味の８つが得られ、これらがビーグルの嗜好に強い影響を与える食味要因として選定された。選定された食味要因は、ビーグルの嗜好を説明するのにふさわしい、ヒトの官能表現といえる。
【００５２】
さらに、得られた３次元空間において、すべての個体からの距離が最小となる１点（図８の黒四角印）をＬＯ（Linking Optimum）として特定した。そして、このＬＯの座標を、上記選定された食味要因に回帰することにより、各食味要因の予測最適値を算出した。この予測値は、選定された食味要因についての、ビーグルが好む予測最適値である。
【００５３】
以上によるビーグルの嗜好の予測結果を図１０に示す。ビーグルにとって重要な食味要因である同図左欄の８つの食味要因は、最もビーグルに好まれると予測され、それぞれ同右欄に示す予測最適値であるのが最適と推定された。
【００５４】
この結果を解釈すると、ビーグルは、味に関して、酸味や塩味が比較的弱く、かつ、うま味、マイルドさおよび味の強さが中程度であるものを好むことが分かる。また、味に関して、他の官能特性である苦味や甘味などは、ビーグルの嗜好にそれほど影響しないことが分かる。また、香りや風味に関しても同様の知見が得られる。このように、本実施形態によれば、ビーグルの嗜好をヒトの官能表現を用いて表現できる。
【００５５】
同様の嗜好予測を小型犬についても行った。その結果を図１１および図１２に示す。同図に示すように、小型犬にとって重要な食味要因は７つであった。なお、選定された食味要因のうち、ビーグルと小型犬で共通するものはなかった。
【００５６】
また、以上はビーグルと小型犬とを分けて予測したが、「犬」として予測したい場合、ビーグルと小型犬とを区別することなく、３７匹の犬に対する嗜好性試験結果と考えればよい。犬について行った嗜好予測の結果を図１３および図１４に示す。図１３において、白丸印が小型犬であり、斜線つき丸印がビーグルである。同図に示すように、犬にとって重要な食味要因は８つであった。そのうち、４つはビーグルと共通しており、３つは小型犬と共通していた。
【００５７】
以上のようにして、ビーグルや小型犬の嗜好が分かった。そこで、図１のステップＳ５として、ビーグルの嗜好に合う試作食を以下のようにして作成した。まず、選択された嗜好性素材を、味に関連する呈味素材と、風味に関連する風味素材とに分類した。そして、呈味素材２％溶液と風味素材２％溶液とを１：１で混合し、ヒトが試飲して、各食味要因を官能評価した。そして、各食味要因の官能スコアが図１０に示すビーグルにとっての予測最適値に近づくよう、さらに１つの嗜好性素材を追加し、嗜好性素材の混合割合を検討した。このような作業により、ビーグルの嗜好に近い試作食Ａ〜Ｄを作成した。各試作食Ａ〜Ｄの構成素材と混合割合を図１５に示す。
【００５８】
また、試作食Ａ〜Ｄの食味要因の官能スコアを図１６に示す。また、図８に試作食Ａ〜Ｄの官能スコアをプロットしたものを図１７に示す。これらに示すように、いずれの試作食もビーグルにとっての予測最適値に近いことが分かる。
【００５９】
続いて、図１のステップＳ６として、２０匹のビーグルに対して試験を行った。試験内容はステップＳ３と同様の２点比較法（２皿試験）であり、ステップＳ３による各嗜好性素材を、試作食Ａ〜Ｄのそれぞれと置き換えたものである。試験の結果を図１８に示す。同図は、各嗜好性素材および試作食Ａ〜Ｄについて、２０匹のビーグルの平均摂食比を平均したものである。
【００６０】
試作食Ａ〜Ｄのいずれについても、平均摂食比が８６％以上という高い値を示した。また、試作食Ａは、かつお節エキス、大豆たん白加水分解物およびトルラ酵母エキスを構成素材として混合したものであるが、これらの嗜好性素材単体のいずれよりも、試作食Ａの方が高い平均摂食比を示していた。試作食Ｂ〜Ｄについても同様のことが言えた。
【００６１】
また、平均摂食比に加え、最初の一口試験も行った。最初の一口試験の結果は、全２０匹のビーグルのうち、最初に嗜好性素材添加食を摂食したビーグルの割合として表される。最初の一口試験の結果を図１９に示す。試作食Ａ〜Ｄのいずれについても、ビーグルが最初に嗜好性素材添加食を摂食した割合は８０％以上という高い値を示した。また、試作食Ａの割合は、構成素材の１つである大豆たん白加水分解物よりはわずかに低いが、他の構成素材であるかつお節エキスおよびトルラ酵母エキスよりは高い値を示した。試作食Ｂ〜Ｄについては、いずれも各試作食の構成素材単体よりも、高い割合を示した。
【００６２】
さらに、嗜好性素材を混合する優位性を確認する目的で、ビーグル犬を用いて、２点比較法（２皿試験）により、試作食Ａと単体の大豆たん白加水分解物、および、試作食Ｃと単体のチーズフードとの比較試験を行った。その試験結果を図２０に示す。有意差があるか否かは対応のあるｔ検定を使用して評価した。その結果、少なくとも試作食Ａについて、単体の大豆たん白加水分解物より試作食Ａが有意（ｐ＜０．０５）に好まれることが分かった。また、試作食Ｃについても、単体のチーズフードより試作食Ｃが好まれることが示唆された。
【００６３】
図２１は、試作食Ａ，Ｂ、および、これらの構成素材単体のビーグル犬を用いた嗜好性試験結果を比較する図である。図２２は、試作食Ｃ、Ｄ、および、これらの構成素材単体の試験結果を比較する図である。両図における横軸は最初の一口の割合から５０％を差し引いた値であり、縦軸は平均摂食比から５０％を差し引いた値である。これらの図の右上にプロットされるほどビーグルに好まれていることを示す。
【００６４】
図２１および図２２からも、試作食Ａ〜Ｄは、これらを構成する嗜好性素材単体よりも、ビーグルに好まれることが分かる。
【００６５】
以上により、ステップＳ４による嗜好予測の結果は妥当であったと判断された。また、これら試作食Ａ〜Ｄはペットフード用の添加剤として用いることもできることも分かった。
【００６６】
このように、第１の実施形態では、嗜好性素材に対するヒトの官能評価結果を行い、その結果に基づいてペットの嗜好を予測する。そのため、ペットの嗜好をヒトの官能表現を用いて簡易かつ直感的に高精度な予測ができる。また、ヒトは嗜好性素材に対する官能評価を行うため、この予測においては、ペットフード自体を試食する必要もない。
【００６７】
なお、上記の説明はあくまで一例にすぎない。例えば、嗜好の予測対象となるペットは、大型犬や中型犬など他の犬であってもよいし、猫など他の動物であってもよい。そして、予測対象となるペットの好みに影響を与える嗜好性素材を、図１のステップＳ１で選択すればよい。例えば、猫の嗜好を予測する場合、必ずしも図２に示す嗜好性素材を選択する必要はなく、猫が好むと考えられる嗜好性素材を選択すればよい。また、官能特性についても図３に示す官能特性の一部のみを用いてもよいし、他の官能特性を用いてもよい。
【００６８】
（第２の実施形態）
第１の実施形態により、ペットの嗜好に寄与する食味要因およびこれらの予測最適値を、ヒトの官能表現で示すことができた。第２の実施形態では、得られた食味要因およびこれらの予測最適値を利用して、ペットフードの改善を行うものである。本実施形態では、第三者から提供される、あるいは、既存のペットフードの基材に対して、ペットが当該ペットフードをより好むようにするための提案を行ったり、食味要因を調整するため嗜好性素材を添加したりすることを念頭に置いている。
【００６９】
一般的なペットフードの生産手法の概略は以下の通りである。まず、あらかじめ粗粉砕して一定の粒度に揃えられた原材料をエクストルーダーに供給し、押出成形して基材（キブル）を作成する。そして、基材を油脂コーティングし、添加剤を添加する。添加剤は酸化防止剤や嗜好性素材などが含まれる。以下、このような基材および添加剤を含んでいるペットフードの改善方法について説明する。
【００７０】
図２３は、ペットフード改善の手順を示すフローチャートである。まずは、第１の実施形態で示した手法により、対象となるペットにとって重要な食味要因を選定するとともに、各食味要因の予測最適値を算出する（ステップＳ１１）。なお、予測最適値は一度算出しておけばよく、ペットフードの改善を行う度に算出しなくてもよい。また、図２３のステップＳ１１と、以降のステップとを行う者とが異なっていてもよい。例えば、他者が第１の実施形態で示した手法により得た予測最適値を取得して用いてもよい。
【００７１】
そして、改善対象となるペットフードの嗜好性素材について、ヒトによる官能評価を行う（ステップＳ１２）。具体的な官能評価の手法は、図１のステップＳ２と同様にすることができる。ここでは、添加剤に含まれる嗜好性素材のみを評価してもよいし、原材料や油脂コーティングに嗜好性素材が含まれている場合は、これらの嗜好性素材を含めて評価してもよい。また、ペットの好みに強い影響を与える嗜好性素材が分かっている場合には、その嗜好性素材のみを評価してもよい。ただし、ヒトが官能評価を行うため、ヒトが試食しても安全上問題がない嗜好性素材について官能評価を行う。
【００７２】
安全上問題がある嗜好性素材や基材などについては、味覚センサー（例えばインテリジェントセンサーテクノロジー社製ＴＳ−５０００Ｚ）などを用いて評価し、この評価結果を考慮してヒトによる嗜好性素材の官能評価結果を調整してもよい。
【００７３】
続いて、官能評価によって得られた嗜好性素材の食味要因の官能スコアと、ステップＳ１１による最適値との差異を評価する（ステップＳ１３）。これは、例えば図８などに嗜好性素材の評価結果をプロットすることにより行われる。嗜好性素材の評価結果と同図のＬＯとの差異が小さいほど、ペットに好まれる嗜好性素材であることを意味する。
【００７４】
予測最適値と比較評価することで、「もっと酸味が強い方がよい」とか「もっと硫黄臭が弱い方がよい」といった、ヒトの官能表現でペットフードの改善を提案できる。あるいは、図４に基づいて、「酸味を強くするために大豆たん白加水分解物（ロースト）を添加するとよい」といった具体的な嗜好性素材を選定して提案することもできる。また、選定する嗜好性素材は、ペットフードに含まれていないものであってもよいし、既にペットフードに含まれているものであって、より多く使用すべきものを選定してもよい。
【００７５】
なお、ステップＳ１３の評価は、ヒトが行ってもよいし、例えばコンピュータなどのペットフードの評価装置が、ペットフードの評価プログラムを実行することにより、行ってもよい。
【００７６】
第三者に対してこのような提案を行ってペットフードの改善を図ることもできる。また、嗜好性素材の食味要因の官能スコアと、予測最適値との差異が小さくなるよう、言い換えると、この予測最適値を目標値として、嗜好性素材の食味要因の官能スコアが目標値に近づくよう、別の嗜好性素材を添加してペットフードを改善してもよい（ステップＳ１４）。ヒトが添加してもよいし、装置を用いて添加してもよい。これにより、改善されたペットフードが生産される。
【００７７】
このように、第２の実施形態では、選定された食味要因およびその予測最適値を利用して、ペットフードの改善を図れる。また、予測最適値は数値で表されるため、経験や勘に依存することはない。かつ、嗜好性素材のランダムスクリーニングを行う必要もなく、適切な改善法や嗜好性素材を提案でき、効率よくペットフードを改善できる。
【００７８】
上述した実施形態で説明したペットの嗜好予測の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、ペットの嗜好予測の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【００７９】
また、ペットの嗜好予測の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【００８０】
上記の記載に基づいて、当業者であれば、本発明の追加の効果や種々の変形を想到できるかもしれないが、本発明の態様は、上述した個々の実施形態には限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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