(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢を予測するための方法であって、
当該方法は、コンピュータによって実行され、
当該方法は、
複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、
子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、
前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャの属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、
適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した線形回帰又は多重線形回帰による回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップと
を含み、
前記少なくとも２種のテクスチャ属性が、マトリックス中の小片の量、表面粗さ、硬度、湿り気、崩壊性、塊の凝集性、塊の付着性、吸湿性、飲み込む準備のための操作の回数、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、稠密性、もろさ、塊の粗さ、力、仕事量、及び勾配、長さ、幅、厚さ、水分、ボストウィック値、並びにこれらの組合せからなる群から選択され、
前記情報のコレクションが、データベースである
方法。
【請求項２】
ａ）少なくとも２種の評価されたテクスチャ属性から決定要因となるテクスチャ属性を決定するステップ、
ｂ）複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を記述する第１のセットの数値に対する統計分析を実施するステップ、
前記少なくとも２種のテクスチャ属性から、年齢の良好な予測因子である少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を特定するステップであって、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性が、硬度、崩壊性、残留口内コーティング、塊の粗さ、若しくはこれらの組合せからなる群から選択される、ステップ、
新たな食品を評価して、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を記述する第２のセットの数値を得るステップ、及び
適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記第２のセットの数値を使用した線形回帰又は多重線形回帰による回帰分析を実施して、適切な年齢を予測するステップ、又は
ｃ）これらの組合せ
のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
評価する前記ステップが、
少なくとも１人の人によって、既知の食品を人の口に入れることにより、
少なくとも２人の個人からなる少なくとも１つの専門家パネルによって、
少なくとも１つの装置によって、又は
これらの組合せ
のうちの少なくとも１つにより実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１種の既知の食品及び少なくとも１種の新たな食品が、少なくとも１種の子供用食品、少なくとも１種の軽食用食品、少なくとも１種の改変された若しくは設計された食品、少なくとも１種の食事用食品、より高い若しくはより低い適切な年齢に関係する異なるテクスチャ属性をもたらすよう改変されている若しくは設計されている少なくとも１種の食品、販売されている若しくは売り出されている新たな食品、市販されている新たな食品、又はこれらの組合せのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも２種のテクスチャ属性が、硬度、水分、崩壊性、飲み込みやすさ、及び残留口内コーティングを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢を予測するための方法が、子供が新たな食品を与えられるべき適切な発達段階を予測するための方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢を予測するための方法が、子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢に関して新たな食品を分類するための方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢を予測するための方法が、子供が少なくとも１種の新たな食品を消費するのに適切な年齢を予測するための方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢を予測するための方法が、子供が食事用食品を消費するのに適切な年齢に関して食事用食品を分類するための方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢を予測するための方法が、子供が食品で窒息するリスクを低減するための方法である、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
軽食用食品の硬度を分析して、硬度値を得るステップと、
軽食用食品の崩壊性を分析して、崩壊性値を得るステップと、
硬度値及び崩壊性値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するステップであって、前記式が、
年齢＝７８．５−１．４×（硬度値）−０．４×（崩壊性値）＋０．０１２３×（硬度
値）２
を含む、ステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
軽食用食品の硬度、
軽食用食品の崩壊性、
軽食用食品の塊の粗さ、又は
これらの組合せ
のうちの少なくとも１つを分析するステップを含み、
分析する前記ステップが、咀嚼法を使用して実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
軽食用食品の硬度を分析するステップが、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の硬度値を得ることを含み、前記硬度値が、第１及び第２の硬度値の平均値である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
軽食用食品の崩壊性を分析するステップが、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の崩壊性値を得ることを含み、前記崩壊性値が、第１及び第２の崩壊性値の平均値である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
食事用食品の残留口内コーティングを分析して、残留口内コーティング値を得るステップと、
食事用食品の塊の粗さを分析して、塊の粗さ値を得るステップと、
残留口内コーティング値及び塊の粗さ値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するステップであって、前記式が、
年齢＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング値）＋０．５０×（塊の粗さ値）
を含む、ステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップが、舌−口蓋法を使用して実施される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップが、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の残留口内コーティング値を得ることを含み、前記残留口内コーティング値が、第１及び第２の残留口内コーティング値の平均値である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
食事用食品の塊の粗さを分析するステップが、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の塊の粗さ値を得ることを含み、前記塊の粗さ値が、第１及び第２の塊の粗さ値の平均値である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
子供が食品を消費するのに適切な年齢を予測するよう個人を訓練するステップ
をさらに含み、
ａ）食事用食品の残留口内コーティングを分析するよう個人に指示して、残留口内コーティング値を得るサブステップ、
食事用食品の塊の粗さを分析するよう個人に指示して、塊の粗さ値を得るサブステップ、
残留口内コーティング値及び塊の粗さ値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するサブステップであって、前記式が、
年齢＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング値）＋０．５０×（塊の粗さ値）
を含む、サブステップ、並びに
計算された年齢を既知の年齢と比較するサブステップ、
ｂ）軽食用食品の残留口内コーティングを分析するよう個人に指示して、残留口内コーティング値を得るサブステップ、
軽食用食品の塊の粗さを分析するよう個人に指示して、塊の粗さ値を得るサブステップ、
残留口内コーティング値及び塊の粗さ値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するサブステップであって、前記式が、
年齢＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング値）＋０．５０×（塊の粗さ値）
を含む、サブステップ、並びに
計算された年齢を既知の年齢と比較するサブステップ、
ｃ）既知の食品の硬度、崩壊性、飲み込みやすさ、及び残留口内コーティングのテクスチャ属性を分析するよう個人に指示するサブステップ、
複数の既知の食品のそれぞれに対する複数の既知のテクスチャ属性値を含むデータベースを生成するサブステップであって、前記データベースが、複数の既知の食品のそれぞれに対する適切な発達段階をさらに含み、前記複数の既知の食品が、既知の軽食用食品を包含する、サブステップ、
適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して判別分析を実施して、既知の軽食用食品が複数の発達段階のそれぞれに分類される確率を決定するサブステップ、並びに
前記確率を既知の軽食用食品の既知の適切な発達段階と比較するサブステップ、
ｄ）既知の食品の湿り気、飲み込みやすさ、及び稠密性のテクスチャ属性を分析するよう個人に指示するサブステップ、
複数の既知の食品のそれぞれに対する複数の既知のテクスチャ属性値を含むデータベースを生成するサブステップであって、前記データベースが、複数の既知の食品のそれぞれに対する適切な発達段階をさらに含み、前記複数の既知の食品が、既知の食事用食品を包含する、サブステップ、
適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して判別分析を実施して、既知の食事用食品が複数の発達段階のそれぞれに分類される確率を決定するサブステップ、並びに
前記確率を既知の食事用食品の既知の適切な発達段階と比較するサブステップ、又は
ｅ）これらの組合せ
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
新たな食品を市販するための方法であって、
製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して既存の食品を改変する又は新たな食品を設計するステップであり、前記評価するための方法が、請求項１〜請求項１９のいずれか一項に記載の方法から選択される、ステップと、
新たな食品を市販するステップと
を含む、方法。
【請求項２１】
新たな食品を販売する又は売り出すための方法であって、
製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を調製する又は既存の食品を改変するステップであり、前記評価するための方法が、請求項１〜請求項１９のいずれか一項に記載の方法から選択される、ステップと、
新たな食品を販売する又は売り出すステップと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【背景】
【０００１】
[0001]本開示は、一般的には、健康及び栄養に関する。より詳細には、本開示は、食品を分類し、子供が食品を与えられるべき適切な年齢及び／又は発達段階を予測するための方法に関する。
【０００２】
[0002]年齢及び発達段階が異なる子供が、異なるレベルの発達技能、例えば、粗大運動技能、微細運動技能、口腔運動技能、及び認知発達などを提示することは、当技術分野において公知である。実際、出生時期から就学前時期にかけて、子供は急速に発達し、年齢に伴い発達技能を絶えず微調節している。幼児と就学前年齢の子供とでは発達技能が大いに異なることから、親及び世話人が、子供の年齢及び／又は発達段階に適切な食物を子供に与えることは重要である。例えば、幼児は、自己摂食用の手持ち型ビスケットを与えられるべきではなく、その理由は、幼児は自己摂食のための粗大運動発達がまだ洗練されておらず、また幼児はビスケットを飲み込むためにビスケットを口内で正しく咀嚼することができないからである。或いは、就学前年齢の子供は、手持ち型ビスケットを正しく食べることができる場合があるが、ビスケットが年長の子供の発達段階に適切であるとは思われない。
【０００３】
[0003]しかしながら、親及び世話人が、子供に適切な食物を決定することは、必ずしも容易ではない。このことは、１つには、ほとんどの親が、子供用食物のある特定の属性を特徴付けること又は子供の適切な発達段階を即座に認識することにおいて、決して専門家ではないことに起因する。したがって、子供が食品を消費するのに適切な年齢及び／又は発達段階に従い食品を特徴付けるための包括的プロセスを提供する必要性が存在する。また、子供が食品を消費することができる適切な年齢及び／又は発達段階を予測するための客観的プロセスに対する必要性も存在する。
【概要】
【０００４】
[0004]子供用の食品に対する適切な年齢又は適切な発達段階を予測するための方法が提供される。また、子供の適切な年齢又は適切な発達段階に従って食品を分類するための方法も提供される。一実施形態では、子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢を予測するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャの属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップとを含む。
【０００５】
[0005]一実施形態では、本方法は、少なくとも２種の評価されたテクスチャ属性から、決定要因となる（ｄｒｉｖｉｎｇ）テクスチャ属性を決定するステップをさらに含む。
【０００６】
[0006]一実施形態では、評価する前記ステップは、人によって、既知の食品を人の口に入れることにより実施される。
【０００７】
[0007]一実施形態では、評価する前記ステップは、少なくとも２人の個人からなる専門家パネルによって実施される。
【０００８】
[0008]一実施形態では、評価する前記ステップは、装置を使用して実施される。
【０００９】
[0009]一実施形態では、少なくとも２種のテクスチャ属性は、マトリックス中の小片の量、表面粗さ、硬度、湿り気、崩壊性（ｂｒｅａｋｄｏｗｎ）、塊の凝集性、塊の付着性、吸湿性、（飲み込む準備のための）操作の回数、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、稠密性、もろさ（ｆｒａｃｔｕｒａｂｉｌｉｔｙ）、塊の粗さ、力、仕事量、及び勾配、長さ、幅、厚さ、水分、ボストウィック値、並びにこれらの組合せからなる群から選択される。
【００１０】
[0010]一実施形態では、既知の食品は、子供用食品である。
【００１１】
[0011]一実施形態では、新たな食品は、子供用食品である。
【００１２】
[0012]一実施形態では、既知の食品は、軽食及び食事の食品である。
【００１３】
[0013]一実施形態では、情報のコレクションは、データベースである。
【００１４】
[0014]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、軽食用食品である。
【００１５】
[0015]一実施形態では、少なくとも２種のテクスチャ属性は、硬度及び崩壊性を含んでもよい。
【００１６】
[0016]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、食事用食品である。
【００１７】
[0017]一実施形態では、少なくとも２種のテクスチャ属性は、残留口内コーティング及び塊の粗さを含んでもよい。
【００１８】
[0018]別の実施形態では、子供が新たな食品を与えられるべき適切な発達段階を予測するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャの属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した判別分析を実施して、新たな食品に対する適切な発達段階を予測するステップとを含む。
【００１９】
[0019]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、軽食用食品である。少なくとも２種のテクスチャ属性は、硬度、崩壊性、飲み込みやすさ、及び残留口内コーティングを含んでもよい。
【００２０】
[0020]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、食事用食品である。少なくとも２種のテクスチャ属性は、湿り気、飲み込みやすさ、及び稠密性を含んでもよい。
【００２１】
[0021]さらに別の実施形態では、子供が新たな食品を与えられるべき適切な年齢に関して新たな食品を分類するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャの属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢に従い新たな食品を分類するステップとを含む。
【００２２】
[0022]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、軽食用食品である。少なくとも２種のテクスチャ属性は、硬度及び崩壊性を含んでもよい。
【００２３】
[0023]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、食事用食品である。少なくとも２種のテクスチャ属性は、残留口内コーティング及び塊の粗さを含んでもよい。
【００２４】
[0024]さらに別の実施形態では、子供が新たな食品を与えられるべき適切な発達段階に関して新たな食品を分類するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャの属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した判別分析を実施して、新たな食品に対する適切な発達段階に従い新たな食品を分類するステップとを含む。
【００２５】
[0025]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、軽食用食品である。少なくとも２種のテクスチャ属性は、硬度、崩壊性、飲み込みやすさ、及び残留口内コーティングを含んでもよい。
【００２６】
[0026]一実施形態では、複数の既知の食品のうちの少なくとも１種は、食事用食品である。少なくとも２種のテクスチャ属性は、湿り気、飲み込みやすさ、稠密性を含んでもよい。
【００２７】
[0027]さらに別の実施形態では、子供が軽食用食品を消費するのに適切な年齢を予測するための方法が提供される。本方法は、軽食用食品の硬度を分析して、硬度値を得るステップと、軽食用食品の崩壊性を分析して、崩壊性値を得るステップと、硬度値及び崩壊性値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するステップであって、前記式が、年齢＝７８．５−１．４×（硬度値）−０．４×（崩壊性値）＋０．０１２３×（硬度値）２である、ステップとを含む。
【００２８】
[0028]一実施形態では、軽食用食品の硬度を分析するステップは、咀嚼法（Ｃｈｅｗｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ）を使用して実施される。
【００２９】
[0029]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性を分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００３０】
[0030]一実施形態では、軽食用食品の硬度を分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の硬度値を得ることを含み、前記硬度値は、第１及び第２の硬度値の平均値である。
【００３１】
[0031]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性を分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の崩壊性値を得ることを含み、前記崩壊性値は、第１及び第２の崩壊性値の平均値である。
【００３２】
[0032]一実施形態では、年齢は、月単位で計算される。
【００３３】
[0033]さらに別の実施形態では、子供が食事用食品を消費するのに適切な年齢を予測するための方法が提供される。本方法は、食事用食品の残留口内コーティングを分析して、残留口内コーティング値を得るステップと、食事用食品の塊の粗さを分析して、塊の粗さ値を得るステップと、残留口内コーティング値及び塊の粗さ値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するステップであって、前記式が、年齢＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング値）＋０．５０×（塊の粗さ値）である、ステップとを含む。
【００３４】
[0034]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップは、舌−口蓋法（Ｔｏｎｇｕｅ  ｔｏ  Ｐａｌａｔｅ  ｍｅｔｈｏｄ）を使用して実施される。
【００３５】
[0035]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さを分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００３６】
[0036]別の実施形態では、子供が新たな食品を消費するのに適切な年齢を予測するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を記述する第１のセットの数値に対する統計分析を実施するステップと、前記少なくとも２種のテクスチャ属性から、年齢の良好な予測因子である少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を特定するステップであって、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性が、硬度、崩壊性、残留口内コーティング、塊の粗さ、又はこれらの組合せからなる群から選択される、ステップと、新たな食品を評価して、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を記述する第２のセットの数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記第２のセットの数値を使用した回帰分析を実施して、適切な年齢を予測するステップとを含む。
【００３７】
[0037]一実施形態では、新たな食品は、軽食用食品である。少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性は、硬度、崩壊性、又はこれらの組合せからなる群から選択してもよい。
【００３８】
[0038]一実施形態では、軽食用食品の硬度数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００３９】
[0039]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００４０】
[0040]一実施形態では、新たな食品は、食事用食品である。少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性は、残留口内コーティング、塊の粗さ、又はこれらの組合せからなる群から選択してもよい。
【００４１】
[0041]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティング数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００４２】
[0042]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さ数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００４３】
[0043]さらに別の実施形態では、子供が軽食用食品を消費するのに適切な発達段階を予測するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を記述する第１のセットの数値に対する統計分析を実施するステップと、前記少なくとも２種のテクスチャ属性から、発達段階の良好な予測因子である少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を特定するステップであって、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性が、硬度、崩壊性、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、又はこれらの組合せからなる群から選択される、ステップと、軽食用食品を評価して、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を記述する第２のセットの数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記第２のセットの数値を使用した判別分析を実施して、適切な発達段階を予測するステップとを含む。
【００４４】
[0044]一実施形態では、軽食用食品の硬度数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００４５】
[0045]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００４６】
[0046]一実施形態では、軽食用食品の飲み込みやすさ数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００４７】
[0047]一実施形態では、軽食用食品の残留口内コーティング数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００４８】
[0048]さらに別の実施形態では、子供が食事用食品を消費するのに適切な発達段階を予測するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を記述する第１のセットの数値に対する統計分析を実施するステップと、前記少なくとも２種のテクスチャ属性から、発達段階の良好な予測因子である少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を特定するステップであって、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性が、湿り気、飲み込みやすさ、稠密性、又はこれらの組合せからなる群から選択される、ステップと、食事用食品を評価して、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を記述する第２のセットの数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記第２のセットの数値を使用した判別分析を実施して、適切な発達段階を予測するステップとを含む。
【００４９】
[0049]一実施形態では、食事用食品の湿り気数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００５０】
[0050]一実施形態では、食事用食品の飲み込みやすさ数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００５１】
[0051]一実施形態では、食事用食品の稠密性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００５２】
[0052]さらに別の実施形態では、子供が軽食用食品を消費するのに適切な年齢に関して軽食用食品を分類するための方法が提供される。本方法は、軽食用食品の硬度を分析して、硬度値を得るステップと、軽食用食品の崩壊性を分析して、崩壊性値を得るステップと、硬度値及び崩壊性値を式に挿入することにより子供の適切な年齢に基づいて軽食用食品を分類するステップであって、前記式が、年齢＝７８．５−１．４×（硬度値）−０．４×（崩壊性値）＋０．０１２３×（硬度値）２である、ステップとを含む。
【００５３】
[0053]一実施形態では、軽食用食品の硬度を分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００５４】
[0054]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性を分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００５５】
[0055]一実施形態では、軽食用食品の硬度を分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の硬度値を得ることを含み、前記硬度値は、第１及び第２の硬度値の平均値である。
【００５６】
[0056]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性を分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の崩壊性値を得ることを含み、前記崩壊性値は、第１及び第２の崩壊性値の平均値である。
【００５７】
[0057]一実施形態では、年齢は、月単位で計算される。
【００５８】
[0058]さらに別の実施形態では、子供が食事用食品を消費するのに適切な年齢に関して食事用食品を分類するための方法が提供される。本方法は、食事用食品の残留口内コーティングを分析して、残留口内コーティング値を得るステップと、食事用食品の塊の粗さを分析して、塊の粗さ値を得るステップと、残留口内コーティング値及び塊の粗さ値を式に挿入することにより子供の適切な年齢に基づいて食事用食品を分類するステップであって、前記式が、年齢＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング値）＋０．５０×（塊の粗さ値）である、ステップとを含む。
【００５９】
[0059]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップは、舌−口蓋法を使用して実施される。
【００６０】
[0060]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さを分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００６１】
[0061]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の残留口内コーティング値を得ることを含み、代前記残留口内コーティング値は、第１及び第２の残留口内コーティング値の平均値である。
【００６２】
[0062]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さを分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の塊の粗さ値を得ることを含み、前記塊の粗さ値は、第１及び第２の塊の粗さ値の平均値である。
【００６３】
[0063]一実施形態では、年齢は、月単位で計算される。
【００６４】
[0064]別の実施形態では、子供が新たな食品を消費するのに適切な年齢に関して新たな食品を分類するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を記述する第１のセットの数値に対する統計分析を実施するステップと、前記少なくとも２種のテクスチャ属性から、年齢の良好な予測因子である少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を特定するステップであって、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性が、硬度、崩壊性、残留口内コーティング、塊の粗さ、又はこれらの組合せからなる群から選択される、ステップと、新たな食品を評価して、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を記述する第２のセットの数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記第２のセットの数値を使用した回帰分析を実施して、適切な年齢を予測するステップとを含む。
【００６５】
[0065]一実施形態では、新たな食品は、軽食用食品である。少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性は、硬度、崩壊性、又はこれらの組合せからなる群から選択してもよい。
【００６６】
[0066]一実施形態では、軽食用食品の硬度数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００６７】
[0067]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００６８】
[0068]一実施形態では、新たな食品は、食事用食品である。少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性は、残留口内コーティング、塊の粗さ、又はこれらの組合せからなる群から選択してもよい。
【００６９】
[0069]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティング数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００７０】
[0070]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さ数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００７１】
[0071]別の実施形態では、子供が軽食用食品を消費するのに適切な発達段階に関して軽食用食品を分類するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を記述する第１のセットの数値に対する統計分析を実施するステップと、前記少なくとも２種のテクスチャ属性から、発達段階の良好な予測因子である少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を特定するステップであって、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性が、硬度、崩壊性、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、又はこれらの組合せからなる群から選択される、ステップと、軽食用食品を評価して、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を記述する第２のセットの数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記第２のセットの数値を使用した判別分析を実施して、適切な発達段階を予測するステップとを含む。
【００７２】
[0072]一実施形態では、軽食用食品の硬度数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００７３】
[0073]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００７４】
[0074]一実施形態では、軽食用食品の飲み込みやすさ数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００７５】
[0075]一実施形態では、軽食用食品の残留口内コーティング数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００７６】
[0076]さらに別の実施形態では、子供が食事用食品を消費するのに適切な発達段階に関して食事用食品を分類するための方法が提供される。本方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を記述する第１のセットの数値に対する統計分析を実施するステップと、前記少なくとも２種のテクスチャ属性から、発達段階の良好な予測因子である少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を特定するステップであって、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性が、湿り気、飲み込みやすさ、稠密性、又はこれらの組合せからなる群から選択される、ステップと、食事用食品を評価して、前記少なくとも２種の決定要因となるテクスチャ属性を記述する第２のセットの数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記第２のセットの数値を使用した判別分析を実施して、適切な発達段階を予測するステップとを含む。
【００７７】
[0077]一実施形態では、食事用食品の湿り気数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００７８】
[0078]一実施形態では、食事用食品の飲み込みやすさ数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【００７９】
[0079]一実施形態では、食事用食品の稠密性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【００８０】
[0080]さらに別の実施形態では、子供が軽食用食品で窒息するリスクを低減するための方法が提供される。本方法は、所定の年齢の子供に適切であると特徴付けられる軽食用食品を用意するステップであって、前記特徴付けが、軽食用食品の硬度を分析して、硬度値を得るサブステップと、軽食用食品の崩壊性を分析して、崩壊性値を得るサブステップと、硬度値及び崩壊性値を式に挿入することにより子供の所定の年齢を計算するサブステップであり、前記式が、年齢＝７８．５−１．４×（硬度値）−０．４×（崩壊性値）＋０．０１２３×（硬度値）２である、サブステップとを含む、ステップと、軽食用食品を子供に供与するよう親又は世話人に指示するステップとを含む。
【００８１】
[0081]一実施形態では、軽食用食品の硬度を分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００８２】
[0082]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性を分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００８３】
[0083]一実施形態では、軽食用食品の硬度を分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の硬度値を得ることを含み、前記硬度値は、第１及び第２の硬度値の平均値である。
【００８４】
[0084]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性を分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の崩壊性値を得ることを含み、前記崩壊性値は、第１及び第２の崩壊性値の平均値である。
【００８５】
[0085]一実施形態では、年齢は、月単位で計算される。
【００８６】
[0086]さらに別の実施形態では、子供が食事用食品で窒息するリスクを低減するための方法が提供される。本方法は、所定の年齢の子供に適切であると特徴付けられる食事用食品を用意するステップであって、前記特徴付けが、食事用食品の残留口内コーティングを分析して、残留口内コーティング値を得るサブステップと、食事用食品の塊の粗さを分析して、塊の粗さ値を得るサブステップと、残留口内コーティング値及び塊の粗さ値を式に挿入することにより子供の所定の年齢を計算するサブステップであり、前記式が、年齢＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング値）＋０．５０×（塊の粗さ値）である、サブステップとを含む、ステップと、食事用食品を子供に供与するよう親又は世話人に指示するステップとを含む。
【００８７】
[0087]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップは、舌−口蓋法を使用して実施される。
【００８８】
[0088]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さを分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００８９】
[0089]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の残留口内コーティング値を得ることを含み、前記残留口内コーティング値は、第１及び第２の残留口内コーティング値の平均値である。
【００９０】
[0090]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さを分析するステップは、食品を少なくとも２回分析して、第１及び第２の塊の粗さ値を得ることを含み、前記塊の粗さ値は、第１及び第２の塊の粗さ値の平均値である。
【００９１】
[0091]一実施形態では、年齢は、月単位で計算される。
【００９２】
[0092]別の実施形態では、子供が軽食用食品を消費するのに適切な年齢を予測するよう個人を訓練するための方法が提供される。本方法は、軽食用食品の硬度を分析するよう個人に指示して、硬度値を得るステップと、軽食用食品の崩壊性を分析するよう個人に指示して、崩壊性値を得るステップと、硬度値及び崩壊性値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するステップであって、前記式が、年齢＝７８．５−１．４×（硬度値）−０．４×（崩壊性値）＋０．０１２３×（硬度値）２である、ステップと、計算された年齢を既知の年齢と比較するステップとを含む。
【００９３】
[0093]一実施形態では、既知の年齢は、情報のデータベースから得られる。
【００９４】
[0094]一実施形態では、軽食用食品の硬度を分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００９５】
[0095]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性を分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【００９６】
[0096]一実施形態では、年齢は、月単位で計算される。
【００９７】
[0097]さらに別の実施形態では、子供が食事用食品を消費するのに適切な年齢を予測するよう個人を訓練するための方法が提供される。本方法は、食事用食品の残留口内コーティングを分析するよう個人に指示して、残留口内コーティング値を得るステップと、食事用食品の塊の粗さを分析するよう個人に指示して、塊の粗さ値を得るステップと、残留口内コーティング値及び塊の粗さ値を式に挿入することにより子供の適切な年齢を計算するステップであって、前記式が、年齢＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング値）＋０．５０×（塊の粗さ値）である、ステップと、計算された年齢を既知の年齢と比較するステップとを含む。
【００９８】
[0098]一実施形態では、既知の年齢は、情報のデータベースから得られる。
【００９９】
[0099]一実施形態では、食事用食品の残留口内コーティングを分析するステップは、舌−口蓋法を使用して実施される。
【０１００】
[00100]一実施形態では、食事用食品の塊の粗さを分析するステップは、咀嚼法を使用して実施される。
【０１０１】
[00101]一実施形態では、年齢は、月単位で計算される。
【０１０２】
[00102]さらに別の実施形態では、子供が軽食用食品を消費するのに適切な発達段階を予測するよう個人を訓練するための方法が提供される。本方法は、既知の軽食用食品の硬度、崩壊性、飲み込みやすさ、及び残留口内コーティングのテクスチャ属性を分析するよう個人に指示するステップと、複数の既知の食品のそれぞれに対する複数の既知のテクスチャ属性値を含むデータベースを生成するステップであって、前記データベースが、複数の既知の食品のそれぞれに対する適切な発達段階をさらに含み、前記複数の既知の食品が、既知の軽食用食品を包含する、ステップと、判別分析を使用して、既知の軽食用食品が複数の発達段階のそれぞれに分類される確率を決定するステップと、前記確率を既知の軽食用食品の既知の適切な発達段階と比較するステップとを含む。
【０１０３】
[00103]一実施形態では、軽食用食品の硬度数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【０１０４】
[00104]一実施形態では、軽食用食品の崩壊性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【０１０５】
[00105]一実施形態では、軽食用食品の飲み込みやすさ数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【０１０６】
[00106]一実施形態では、軽食用食品の残留口内コーティング数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【０１０７】
[00107]さらに別の実施形態では、子供が食事用食品を消費するのに適切な段階を予測するよう個人を訓練するための方法が提供される。本方法は、既知の食事用食品の湿り気、飲み込みやすさ、及び稠密性のテクスチャ属性を分析するよう個人に指示するステップと、複数の既知の食品のそれぞれに対する複数の既知のテクスチャ属性値を含むデータベースを生成するステップであって、前記データベースが、複数の既知の食品のそれぞれに対する適切な発達段階をさらに含み、前記複数の既知の食品が、既知の食事用食品を包含する、ステップと、判別分析を使用して、既知の食事用食品が複数の発達段階のそれぞれに分類される確率を決定するステップと、前記確率を既知の食事用食品の既知の適切な発達段階と比較するステップとを含む。
【０１０８】
[00108]一実施形態では、食事用食品の湿り気数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【０１０９】
[00109]一実施形態では、食事用食品の飲み込みやすさ数値は、舌−口蓋法を使用して得られる。
【０１１０】
[00110]一実施形態では、食事用食品の稠密性数値は、咀嚼法を使用して得られる。
【０１１１】
[00111]さらに別の実施形態では、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して改変された又は設計された新たな食品が提供される。この方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップとを含む。本方法は、予測された適切な年齢に従い新たな食品を改変する又は設計するステップをさらに含む。
【０１１２】
[00112]さらに別の実施形態では、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して改変された又は設計された新たな食品が提供される。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した判別分析を実施して、新たな食品に対する適切な発達段階を予測するステップとを含む。本方法は、予測された発達段階に従い新たな食品を改変する又は設計するステップをさらに含む。
【０１１３】
[00113]別の実施形態では、新たな食品を販売する又は売り出すための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を調製するステップと、新たな食品を販売する又は売り出すステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップと、予測された適切な年齢に従い新たな食品を調製するステップとを含む。
【０１１４】
[00114]さらに別の実施形態では、新たな食品を販売する又は売り出すための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を調製するステップと、新たな食品を販売する又は売り出すステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した判別分析を実施して、新たな食品に対する適切な発達段階を予測するステップと、予測された発達段階に従い新たな食品を調製するステップとを含む。
【０１１５】
[00115]別の実施形態では、新たな食品を販売する又は売り出すための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を改変する又は設計するステップと、新たな食品を販売する又は売り出すステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップと、予測された適切な年齢に従い新たな食品を改変する又は設計するステップとを含む。
【０１１６】
[00116]さらに別の実施形態では、新たな食品を販売する又は売り出すための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を改変する又は設計するステップと、新たな食品を販売する又は売り出すステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した判別分析を実施して、新たな食品に対する適切な発達段階を予測するステップと、予測された発達段階に従い新たな食品を改変する又は設計するステップとを含む。
【０１１７】
[00117]さらに別の実施形態では、新たな食品を市販するための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を調製するステップと、新たな食品を市販するステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップと、予測された適切な年齢に従い新たな食品を調製するステップとを含む。
【０１１８】
[00118]さらに別の実施形態では、新たな食品を市販するための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を調製するステップと、新たな食品を市販するステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した判別分析を実施して、新たな食品に対する適切な発達段階を予測するステップと、予測された発達段階に従い新たな食品を調製するステップとを含む。
【０１１９】
[00119]さらに別の実施形態では、新たな食品を市販するための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を改変する又は設計するステップと、新たな食品を市販するステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップと、予測された適切な年齢に従い新たな食品を改変する又は設計するステップとを含む。
【０１２０】
[00120]さらに別の実施形態では、新たな食品を市販するための方法が提供される。本方法は、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して新たな食品を改変する又は設計するステップと、新たな食品を市販するステップとを含む。評価するための方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した判別分析を実施して、新たな食品に対する適切な発達段階を予測するステップと、予測された発達段階に従い新たな食品を改変する又は設計するステップとを含む。
【０１２１】
[00121]本開示の一利点は、子供が食品を消費するのに適切な年齢を予測するための方法を提供することである。
【０１２２】
[00122]本開示の別の利点は、子供が食品を消費するのに適切な発達段階を予測するための方法を提供することである。
【０１２３】
[00123]本開示のさらに別の利点は、子供の年齢に従い食品を分類するための方法を提供することである。
【０１２４】
[00124]本開示のさらに別の利点は、子供の発達段階に従い食品を分類するための方法を提供することである。
【０１２５】
[00125]本開示の別の利点は、年齢及び／又は発達段階に適切な食品を子供に与えることにより、窒息するリスクを低減するための方法を提供することである。
【０１２６】
[00126]さらに別の利点は、どのようにして子供の適切な年齢及び／又は発達段階に従い食品を分類するかを専門家パネルに訓練するための方法を提供することである。
【０１２７】
[00127]さらなる特徴及び利点は、本明細書に記載され、また以下の詳細な説明から明らかとなろう。
【詳細な説明】
【０１２８】
[00128]本開示及び添付の特許請求の範囲で使用されるとき、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、及び「その（ｔｈｅ）」は、文脈により明らかに別段の指示がない限り、複数の指示対象を包含する。
【０１２９】
[00129]本明細書で使用されるとき、「約」は、数字の範囲内の数を指すと理解される。さらに、本明細書におけるすべての数値範囲は、範囲内にあるすべての整数又は分数を包含すると理解されるべきである。
【０１３０】
[00130]本明細書で使用されるとき、「咀嚼法」とは、臼歯により食物サンプルを圧縮し咀嚼することを含む、食品の評価方法を指す。咀嚼法において査定される主なパラメータとしては、臼歯による最初の一噛み、臼歯による最初の咀嚼、及び臼歯による５〜７回のサンプルの咀嚼が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【０１３１】
[00131]本明細書で使用されるとき、「発達段階（単数又は複数）」とは、子供がある特定の挙動を典型的に示し始める、又はある特定の行動を実施する能力を典型的に持つ、子供の人生における段階を指す。例えば、固形食は典型的に、「支え座り期」段階の子供に導入され、「支え座り期」段階は、生後約４〜約６か月であり得る。発達段階の他の例としては、約０〜約４か月の「出生後期（Ｂｉｒｔｈ＋）」、約６か月〜の「お座り期」、約８か月〜の「はいはい期」、約１０か月の「はいはい期１０＋」、約１２か月〜の「トドラー期（Ｔｏｄｄｌｅｒ）」、及び約２４か月〜の「就学前期」が挙げられる。
【０１３２】
[00132]本明細書で使用されるとき、「判別分析」とは、線形判別分析を指し、線形判別分析は、統計学、パターン認識、及び機械学習において、物体又は事象の２つ以上のクラスを特徴付ける又は分離する特徴の線形結合を見出すために使用される方法である。当業者であれば、判別分析の意味するところが即座に分かるであろうし、既知のクラスｙを有する物体又は事象の各サンプルに対する一連の観測値
【数１】
0005875701.tif 000002
があれば、同じ分布を持つ任意のサンプルのクラスｙに対する良好な予測因子を、判別分析を使用して見出すことができるであろう。
【０１３３】
[00133]本明細書で使用されるとき、「決定要因となるテクスチャ属性」又は「鍵となるテクスチャ属性」とは、特定の年齢又は特定の発達段階に対して適切に分類されるものとして食品を識別するのに有意な影響力を有するテクスチャ属性を指す。決定要因となるテクスチャ属性は、より大きな群のテクスチャ属性の統計分析（例えば、段階的線形回帰分析、段階的判別分析など）により特定することができる。
【０１３４】
[00134]本明細書で使用されるとき、「食事用」食品（単数又は複数）とは、朝食、昼食、及び夕食という通常の食事時間に消費されるよう意図された１種又は複数の食品を指す。
【０１３５】
[00135]本明細書で使用されるとき、「回帰分析」とは、従属変数と１つ又は複数の独立変数との関係に着目して、いくつかの変数をモデル化し分析するための多くの技法を包含する統計分析技法を指す。回帰分析は、独立変数のうちのいずれか１つを変動させつつ、その他の独立変数を固定しておいた際に、従属変数の代表値がどのように変化するかを理解するのに役立つものである。回帰分析は、いずれのタイプの回帰分析であってもよく、例えば、線形回帰又は多重線形回帰などであってもよい。当業者であれば、回帰分析の意味するところが即座に分かるであろうし、どのようにして回帰分析を使用して従属変数と１つ又は複数の独立変数との関係を決定するかを知っているであろう。
【０１３６】
[00136]本明細書で使用されるとき、「軽食用」食品（単数又は複数）とは、１人分のサイズが食事用食品よりも典型的に小さい、及び／又は朝食、昼食、及び夕食という通常の食事と食事の間に消費されるよう意図された１種又は複数の食品を指す。
【０１３７】
[00137]本明細書で使用されるとき、句「テクスチャ属性」とは、食品のテクスチャに関係する属性又は記述的特性を指す。テクスチャ属性としては、マトリックス中の小片の量、表面粗さ、硬度、湿り気、崩壊性、塊の凝集性、塊の付着性、吸湿性、（飲み込む準備のための）操作の回数、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、稠密性、もろさ、及び塊の粗さを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。一実施形態では、マトリックス中の小片の量、表面粗さ、及び（飲み込む準備のための）操作の回数のテクスチャ属性はすべて、本明細書の下記に記載されるように、舌−口蓋法を使用して測定することができる。別の実施形態では、稠密性、もろさ、及び塊の粗さのテクスチャ属性はすべて、本明細書の下記に記載されるように、咀嚼法を使用して測定することができる。上述のテクスチャ属性の多くは、舌−口蓋評価法及び咀嚼法の両方を使用して測定することもできる。例えば、一実施形態では、硬度、湿り気、吸湿性、崩壊性、塊の凝集性、塊の付着性、飲み込みやすさ、及び残留口内コーティングはすべて、舌−口蓋法と咀嚼法のいずれか又は両方に従い測定することができるテクスチャ属性の例である。
【０１３８】
[00138]本明細書で使用されるとき、「舌−口蓋法」とは、舌を硬口蓋に押し当てることにより食物サンプルを圧縮し操作することを含む、食品の評価方法を指す。舌−口蓋法において査定される主なパラメータとしては、初回の舌操作、舌による口蓋への最初の圧縮、舌を口蓋に押し当てることによる５〜７回のサンプルの操作、及び舌による操作の回数が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【０１３９】
[00139]２００２年に、テクスチャを持つ食物群の間の移行期における適切なテクスチャについて概説する、発達に伴う食物の推移（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ  Ｆｏｏｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ）が、Ｋａｙ  Ｔｏｏｍｅｙ博士により樹立された。実際、本開示以前には、食品は、限られた数の内部及び外部の専門家が、新たな新機軸製品の試作品を主観的に評価し、比較分析を使用して適切な段階付けを提案することにより評価されていた。このような主観的評価は有用であるが、客観的分析又は主観的及び客観的分析の併用のための方法は、より信頼性のあるものであると思われる。
【０１４０】
[00140]したがって、本開示は、鍵となるテクスチャ属性の測定値を使用して食品の最低年齢及び発達段階を予測する一連の検証済み数理モデルを対象とする。詳細には、本開示は、出願人の子供用食物の製品ラインにおいて各段階を識別する決定要因となるテクスチャ属性を特定すること、及び新たな製品に対する出願人のスタートヘルシーステイヘルシー（「ＳＨＳＨ」）指標段階システムによる適切な段階付けを予測するための数理モデルを作成することを対象とする。出願人のＳＨＳＨ指標段階システムは、その一バージョンが下の表１に示されているが、粗大運動発達、微細運動発達、口腔運動発達、認知発達、及び適切な製品を、例えば、出生後期（０〜４か月）、支え座り期（４〜６か月）、お座り期（６か月〜）、はいはい期（８か月〜）、はいはい期１０＋（１０か月〜）、トドラー期（１２か月〜）、及び就学前期（２４か月〜）などの、子供の発達の６つの異なる段階に対して分類するものである。しかし、当然のことながら、本発明のモデルはあらゆる食品に関して使用することができ、出願人の製品ラインに限定されないことが当業者であれば分かるであろう。
【０１４１】
[00141]
【表１】
0005875701.tif 000003
【表２】
0005875701.tif 000004
【０１４２】
[00142]以前は、年齢又は段階の分類は、食物が商品化された時点で、主観的に得られていたか、又は食物安全基準に基づいてなされていた。しかしながら、本発明のモデルを用いれば、製品開発の初期において分類を方向付けることができる。本発明のモデルは、発達段階を通じて適切な製品を差別化する鍵となるテクスチャ属性が何かということの理解をもたらした。本開示の目的は、現行の子供関連食品の「段階付け」に寄与する決定要因となるテクスチャ属性を特定すること、及びひいては決定要因となるテクスチャ属性を測定し、次いで新たな新機軸食品の適切な年齢及び段階付けを予測するために使用することができる方法を創出することであった。
【０１４３】
[00143]発達している口腔及び微細運動摂食技能に基づいて乳児及び幼い子供にとって発達上適切な各食物「テクスチャ」の官能記述的かつ固有の分析特性を説明する消費者コミュニケーション手段は、現在のところ存在しない。現在のところ、親は子供に食べ物を与える際、試行錯誤の手法を使用しており、結果として食事時間が不愉快でうまくいかないものになることが多い。うまく食べ物を与えられないことの長期的な結果としては、口腔運動技能の遅れ、偏食習慣、及び喉詰め／窒息を挙げることができる。年齢及び発達上の適切性は、親及び医療従事者にとって明白であるように思われることもあるが、異なる物理的特性を有する食物と子供の発達技能（例えば、口腔、微細、及び粗大運動）との相互作用は、今回開示された方法及びプロセスの独自性に繋がる。独自性の例としては、（ｉ）小さいサイズの小片から大きいサイズの小片への直接的移行ではなく、場合により、製品のテクスチャが異なれば（例えば、ラスクトースト（Ｚｗｉｅｂａｃｋ  Ｔｏａｓｔ）対シナモンアニマルグラハムクラッカー）、大きいサイズの製品を小さい製品よりも初期の段階で導入することができること、（ｉｉ）子供がソースにつけた小片を扱う能力は、ソース／ピューレのとろみに関係し、よりとろみのあるソースは小片を互いに結び付けて口内で凝集した塊として移動させ（例えば、「小さな塊を含むとろみのあるマッシュ」、はいはい期段階）、とろみのないソースは小片を分離させて子供がこれらの小片を喉に詰まらせることに繋がること、及び（ｉｉｉ）米国における出願人の主な競合業者は、段階ごとの発達上の適切性に従いそれぞれを識別する代わりに、すべての軽食用食品を同段階の１２か月〜の年齢群に一まとめにしていることが挙げられるが、これらに限定されるものではない。したがって、出願人の製品ライン全体にわたるテクスチャ属性の定量化は、消費者と共有して、子供が母乳又はミルクからピューレ状の離乳食、次いで固形のテーブルフードへと移行するのを補助することができる各段階のテクスチャの鑑別特徴を創出した。
【０１４４】
[00144]決定要因となるテクスチャ属性の特定を始めるために、出願人は、官能記述分析、分析測定値、及び製品規格値を結集して、現在出願人により市販されており、米国市場で長い成功の歴史を持つ約３６種の食品のテクスチャを鑑別した。官能記述分析は、口に入れた際の食品のテクスチャの属性を記述する訓練を受けた専門家パネルにより実施した。各パネリストは、同じ食品に対し複数回反復して分析を実施し、食品の多くの異なるテクスチャの属性に対する値を記録した。このデータを使用して、各ＳＨＳＨ指標段階間で製品を識別するおよそ２２種のテクスチャ属性を特定した。例えば、出願人は、はいはい期段階とトドラー期段階の間で大きさが変動するテクスチャ属性がどれかを特定した。それに従い、口を分析道具として用いて食物の特性を評価するよう特に訓練を受けた専門の人々の群を使用して、特定の子供用食品を特徴付ける最初の大きなデータ群を得た。加えて、専門家パネルにより蓄積されたデータは、継続的に更新及び精緻化して包括的な情報のデータベースを生成して、子供用食品に対する常に進歩する予測及び分類を実現することができる。
【０１４５】
[00145]２２種の特定されたテクスチャ属性の例としては、例えば、マトリックス中の小片の量、表面粗さ、硬度、湿り気、崩壊性、塊の凝集性、塊の付着性、吸湿性、（飲み込む準備のための）操作の回数、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、稠密性、もろさ、及び塊の粗さが挙げられる。これらの２２種のテクスチャ属性から、統計分析（例えば、段階的線形回帰分析又は段階的判別分析）を使用して、子供用食品の年齢又は段階による分類に対して最大の影響力を有する、決定要因となる又は鍵となるテクスチャ属性を決定した。また、決定された決定要因となるテクスチャを使用して、新たに発明された幼児及び子供（例えば、生後０〜４８か月）用の製品の適切な年齢及び段階による位置付けを予測することが可能な数理モデルを作成した。
【０１４６】
[00146]軽食の決定要因となるテクスチャ属性（段階的線形回帰分析を使用して決定される）の例としては、例えば、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、硬度、及び崩壊性が挙げられる。専門家パネルにより詳細な分析が実施されたため、決定要因となるテクスチャ属性のそれぞれについての数値（１００点スケールにおける）の範囲を、子供の発達段階に対して関連付けることが可能である。例えば、軽食用製品の決定要因となるテクスチャ属性についての範囲は、下で表２に記載される。
【表３】
0005875701.tif 000005
【０１４７】
[00147]食事の決定要因となるテクスチャ属性（段階的判別分析を使用して決定される）の例としては、例えば、湿り気、飲み込みやすさ、及び稠密性が挙げられる。同じく、専門家パネルにより詳細な分析が実施されたため、決定要因となるテクスチャ属性のそれぞれについての数値（１００点スケールにおける）の範囲を、子供の発達段階に対して関連付けることが可能である。例えば、軽食用製品の決定要因となるテクスチャ属性についての範囲は、下で表３に記載される。
【表４】
0005875701.tif 000006
【０１４８】
[00148]専門家パネル分析に加えて、出願人は、社内分析も実施して、専門家パネルにより評価された同じ３６種の食品の異なる属性を特徴付けた。詳細には、出願人は、口内の機構を模擬する装置を使用して、例えば、力（Ｎ）、仕事量（Ｎｍｍ）、勾配（Ｎ／ｍｍ）、長さ（ｍｍ）、幅（ｍｍ）、厚さ（ｍｍ）、水分（％）、及びボストウィック値等のパラメータを評価した。これらのパラメータは、本明細書の下記に記載される統計分析において、食品の予測及び／又は分類を補助する追加的なテクスチャの属性として含めてもよい。出願人はまた、バイプロット及びクラスタリング分析を使用して、専門家パネルから得られた結果の信頼性を確認した。バイプロットは、製品及びパネリストの影響及び相互作用が全体を通して有意であり、判別性、再現性、及びスケールに問題がないことを示した。ｋ平均クラスタリングもまた、生データの信頼性を実証した。
【０１４９】
[00149]専門家パネルから得られた生データと出願人により得られた測定値との組合せを、統計技法を使用して評価して、本発明のモデルを得た。統計分析において、専門家パネルにより評価された３６種の製品の記述的属性は、３６種の製品を軽食用食品と食事用食品とに分離することにより最も効率良く最良にモデル化されることが決定された。したがって、１６種の軽食用食品及び２０種の食事用食品について、異なるモデルを作成した。加えて、軽食用食品及び食事用食品を、ともに年齢上の適切性及び発達段階上の適切性に関して評価した。
【０１５０】
[00150]一実施形態では、段階的回帰分析を使用して、子供がある特定の軽食用食品及び食事用食品を与えられるべき最低年齢を予測するための数理モデルを開発した。専門家パネル分析及び出願人が実施した社内試験に基づいて、子供が特定の軽食用食品を消費すべき最低年齢は、ｉ）硬度（咀嚼法により評価される）及びｉｉ）崩壊性（咀嚼法により評価される）の決定要因となるテクスチャ属性により最も良く予測されることが決定された。咀嚼法は、臼歯によりサンプルを圧縮し咀嚼することからなるものであった。咀嚼法において査定される主なパラメータとしては、臼歯による最初の一噛み、臼歯による最初の咀嚼、及び臼歯による５〜７回のサンプルの咀嚼が挙げられるが、これらに限定されるものではなかった。予測による軽食に対する年齢の多重回帰モデルにより、最低年齢は、以下の式を使用して計算できることが見出された：
【０１５１】
[00151]年齢（月）＝７８．５−１．４×（硬度（最初の一噛み））−０．４×（崩壊性（咀嚼））＋０．０１２３×（硬度（最初の一噛み））２。
【０１５２】
[00152]加えて、専門家パネル分析及び出願人が実施した社内試験に基づいて、また段階的回帰分析を使用して、子供が特定の食事用食品を消費すべき最低年齢は、ｉ）残留口内コーティング（舌−口蓋法により評価される）及びｉｉ）塊の粗さ（咀嚼法により評価される）の決定要因となるテクスチャ属性により最も良く予測されることが決定された。舌−口蓋法は、舌を硬口蓋に押し当てることによりサンプルを圧縮し操作することからなるものであった。舌−口蓋法において査定される主なパラメータとしては、初回の舌操作、舌による口蓋への最初の圧縮、舌を口蓋に押し当てることによる５〜７回のサンプルの操作、及び舌による操作の回数が挙げられるが、これらに限定されるものではなかった。予測による食事に対する年齢の多重回帰モデルにより、最低年齢は、以下の式を使用して計算できることが見出された：
【０１５３】
[00153]年齢（月）＝１．９−０．１６×（残留口内コーティング（舌））＋０．６０×（塊の粗さ（咀嚼））。
【０１５４】
[00154]本開示では、判別分析を使用して、子供がある特定の軽食用食品及び食事用食品を与えられるべき発達段階を予測するための数理モデルを開発した。詳細には、専門家パネル分析及び出願人が実施した社内試験に基づいて、子供が特定の軽食用食品を消費すべき発達段階は、ｉ）硬度（咀嚼法により評価される）、ｉｉ）崩壊性（咀嚼法により評価される）、ｉｉｉ）飲み込みやすさ（舌−口蓋法により評価される）、及びｉｖ）残留口内コーティング（舌−口蓋法により評価される）の決定要因となるテクスチャ属性により最も良く予測されることが決定された。舌−口蓋法及び咀嚼法については、本明細書の上記に記載されている。
【０１５５】
[00155]加えて、専門家パネル分析及び出願人が実施した社内試験に基づいて、子供が特定の食事用食品を消費すべき発達段階は、ｉ）湿り気（舌−口蓋法により評価される）、ｉｉ）飲み込みやすさ（舌−口蓋法により評価される）、及びｉｉｉ）稠密性（咀嚼法により評価される）の決定要因となるテクスチャ属性により最も良く予測されることが決定された。舌−口蓋法及び咀嚼法については、本明細書の上記に記載されている。
【０１５６】
[00156]判別分析の複雑性に起因して、食品を発達段階に関して予測する及び／又は分類するための１つの特定の式を得ることはできず、食品を最低年齢に関して予測する及び／又は分類するために使用される段階的回帰分析の場合も同様である。実際、食品群のテクスチャの属性の常に変化するデータベースは、結果として常に変化する共分散をもたらすことになる。例えば、専門家パネルによる３６種の食品の評価からの最終成果物は、複数の食品について評価された各テクスチャ属性に対する数値の大きな群であった。大きな群の数値、テクスチャ属性、及び複数の食品のそれぞれの特定は、データベースに保存することができる。新たな食品が評価され、データベースに追加されるにつれて、本明細書で提示されたモデルは変化し、それによりモデルが精緻化される。情報のデータベースが判別分析評価のソースとして使用され、データベースは常に変化するため、ただ１つの式を使用して食品を適切な発達段階に関して予測する及び／又は分類することは可能ではない。しかしながら、当業者であれば、適切なデータを与えられれば、どのようにして判別分析を実施するかが分かるであろう。
【０１５７】
[00157]一実施形態では、判別分析は、コンピュータ並びに適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して判別分析を実施するのに必要なデータ及び命令を含有するコンピュータ可読媒体を使用して、最も効率良く実施することができる。必要なデータとしては、（ｉ）テクスチャの属性、例えば、マトリックス中の小片の量、表面粗さ、硬度、湿り気、崩壊性、塊の凝集性、塊の付着性、吸湿性、（飲み込む準備のための）操作の回数、飲み込みやすさ、残留口内コーティング、稠密性、もろさ、塊の粗さ、力（Ｎ）、仕事量（Ｎｍｍ）、勾配（Ｎ／ｍｍ）、長さ（ｍｍ）、幅（ｍｍ）、厚さ（ｍｍ）、水分（％）、及びボストウィック値など、（ｉｉ）決定要因となる又は鍵となるテクスチャ属性、例えば、硬度（咀嚼法の最初の一噛みにより分析される）、崩壊性（咀嚼法により分析される）、飲み込みやすさ（舌−口蓋法により分析される）、残留口内コーティング（舌−口蓋法により分析される）、塊の粗さ（咀嚼法により分析される）、湿り気（舌−口蓋法により分析される）、及び稠密性（咀嚼法により分析される）など、並びに（ｉｉｉ）予測及び／又は分類が求められる新開発の食品の決定要因となる又は鍵となるテクスチャ属性に対する数値を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。
【０１５８】
[00158]コンピュータ可読媒体はまた、どのようにして判別分析を実施するかをコンピュータプロセッサに指示するためのコード、又は命令も包含すべきである。コードは、必要なデータと相互作用し、食品を子供の年齢及び／又は段階上の適切性に関して予測する及び／又は分類する。分析を実施した時点で、コードはまた、新開発の食品が特定の発達段階に分類されるべき確率の出力をどのようにしてフォーマッティングするかを、コンピュータプロセスに指示することができる。例えば、新たな食品を評価して、支え座り期、お座り期、はいはい期、はいはい期１０＋、トドラー期、及び就学前期から選択される発達段階であると予測及び／又は分類しようとする場合、判別分析の結果は、新開発の食品が、支え座り期として分類される確率が２９％であり、お座り期として分類される確率が７１％であると示すことができる。当業者であれば、本明細書で論じた統計分析（例えば、回帰、判別など）又は計算はいずれも、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して実施してもよいことが分かるであろう。
【０１５９】
[00159]出願人は、モデルを使用していくつかの新開発の製品を評価することによりモデルを検証した。最初に、出願人は、食品のテクスチャ記述を専門とする外部の分析会社から最低年齢及び段階の情報を得た。得られた情報に基づいて、出願人は、新開発のモデルを使用して、新開発の製品に対する最低年齢及び新開発の製品に対する適切な発達段階を同様に予測した。回帰分析モデルは、軽食用食品と食事用食品の両方について、実際の最低年齢と予測された最低年齢の間の良好な相関を示した。同様に、判別分析モデルは、軽食用食品について約８１％の段階正分類、及び食事用食品について約８５％の段階正分類を達成した。
【０１６０】
[00160]以前に特定した決定要因となるテクスチャ属性を新たな製品の試作品で測定し、次いで、検証済み数理モデルを使用して、ＳＨＳＨ指標システムにおいて、市場で高い業績を有する現行の製品と比較することができる。これに関し、出願人は、本発明のモデルを使用して、社内の独立したテクスチャ査定パネルを審査及び訓練することができ、そうすることにより、新たな試作品のテクスチャ属性の測定が可能になる。当然のことながら、このことはビジネス的観点から魅力的であり、その理由は、出願人は、開発プロセスのより初期における新開発の製品の年齢及び／又は段階による分類において、より大きな信頼性及び信用性を有することになるからである。上述のように、新開発のテクスチャに対する全記述分析が完了したとき、モデルの検証及び改良は進行中である場合がある。
【０１６１】
[00161]本発明のモデルの作成はまた、人々のより大きなパネルを体系的に訓練してテクスチャ属性を客観的に評定することも可能にし、評定されたテクスチャ属性は次いで、年齢及び段階の予測並びにさらなる開発の誘導に使用することができる。モデルはまた、幼児及び子供用の新たな食品のテクスチャ開発を誘導することもできる。モデルを使用して、標的とする段階の方へ開発を誘導することもあれば、新たな新機軸製品に対する適切な年齢又は段階の位置付けを直接提案することもある。特定の位置付けを所望する場合、テクスチャ属性の測定値を使用して、試作品を適応するように再調合することができる。例えば、新開発の製品がはいはい期の食品として市販されるよう意図されるが、本発明のモデルを使用した社内テクスチャ分析により、その新開発の製品がトドラー期の食品により適していると示される場合、出願人は、はいはい期の食品と関連付けられる異なるテクスチャ属性を達成するよう食品を再調合することができる。また、分析を外部の専門家パネルに委託する代わりに、こうした査定を出願人が内部で実施することにより、時間及び費用の節約も可能になる。
【０１６２】
[00162]本開示はまた、上述のモデルのうちのいずれかの使用、並びにその使用により得られるあらゆる製品を調製する、改変する、設計する、販売する、売り出す、及び市販するための方法も提供した。例えば、一実施形態では、製品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価するための方法を使用して改変された又は設計された新たな食品が提供される。この方法は、複数の既知の食品のそれぞれの少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、複数の既知の食品のそれぞれの各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、子供が既知の食品を消費するのに適切な年齢及び適切な発達段階に従い、複数の既知の食品のそれぞれを特徴付けるステップと、前記複数の既知の食品、各既知の食品に対する前記適切な年齢、各既知の食品に対する前記適切な発達段階、及び各既知の食品に対する前記テクスチャ属性数値を含有する情報のコレクションを作成するステップと、新たな食品の少なくとも２種のテクスチャ属性を評価して、各テクスチャ属性に対する数値を得るステップと、適切なソフトウェアを実行しているコンピュータを使用して前記情報のコレクションを使用した回帰分析を実施して、新たな食品に対する適切な年齢を予測するステップとを含む。本方法は、予測された適切な年齢に従い新たな食品を改変する又は設計するステップをさらに含む。
【０１６３】
[00163]要約すれば、本開示の方法は、既知の食物の予測及び分類方法を上回るいくつかの利点を提供する。例えば、利益としては、訓練を受けた専門家パネリストを使用して、多数の食品のテクスチャプロファイリングのためのテクスチャ記述を得ること、将来の予測、分類、訓練などのためのリソースとして使用することができる大規模なテクスチャ記述データベースを開発すること、並びに効率的な製品開発及び信頼性のある製品の分類／予測のために、新開発の食品のテクスチャ属性を、テクスチャ記述データベースに既に分類された食品のテクスチャ属性と比較できることが挙げられるが、これらに限定されるものではない。利益として、テクスチャ記述データベース及び今回開発されたモデルを使用して、異なる発達段階と関連付けられる決定要因となるテクスチャ属性を決定すること、及び本発明のモデルを絶えず精緻化して、将来の食品の予測／分類をさらに信頼性のあるものにすることができることがさらに挙げられるが、これらに限定されるものでもない。加えて、本開示の方法を使用して、開発の時間及び費用の削減並びに製品開発効率の上昇に役立つ社内の専門家パネルを訓練することもできる。
【０１６４】
[00164]限定ではなく例として、以下の実施例は、本開示の様々な実施形態を例示する。
【０１６５】
[00165]実施例１
【０１６６】
[00166]本発明の数理モデルの開発及び検証のためのプロセス
【０１６７】
[00167]１．食物テクスチャの専門家による記述分析
【０１６８】
[00168]出願人は、現在出願人により市販されている３６種の子供用食品の分析を、食物テクスチャ分析を１つの専門とする外部のコンサルティング会社に外注した。コンサルティング会社は、舌−口蓋及び咀嚼の２つの評価方法を使用して、３６種の製品のテクスチャプロファイルを決定した。舌−口蓋法は、舌を硬口蓋に押し当てることによりサンプルを圧縮し操作することからなるものであった。舌−口蓋法において査定される主なパラメータとしては、初回の舌操作、舌による口蓋への最初の圧縮、舌を口蓋に押し当てることによる５〜７回のサンプルの操作、及び舌による操作の回数が挙げられるが、これらに限定されるものではなかった。咀嚼法は、臼歯によりサンプルを圧縮し咀嚼することからなるものであった。咀嚼法において査定される主なパラメータとしては、臼歯による最初の一噛み、臼歯による最初の咀嚼、及び臼歯による５〜７回のサンプルの咀嚼が挙げられるが、これらに限定されるものではなかった。１１人の訓練を受けたパネリストが３６種の製品の評価を３回繰り返して実施し、１製品につき合計３３回の評価とした。
【０１６９】
[00169]３６種の製品すべてを、２つの評価方法を使用して、コアセットである２２種の記述的属性に関して評価した。舌−口蓋法は、例えば、マトリックス中の小片の量（初回の舌操作により記述される）、表面粗さ、硬度、及び湿り気（舌による口蓋への最初の圧縮により記述される）、崩壊性、塊の凝集性、塊の付着性、及び吸湿性（舌を口蓋に押し当てることによる５〜７回のサンプルの操作により記述される）、並びに飲み込む準備のための操作の回数、飲み込みやすさ、及び残留口内コーティング（舌による操作の回数により記述される）などの１１種の記述的属性を包含していた。咀嚼法は、例えば、硬度（臼歯による最初の一噛みにより記述される）、稠密性、湿り気、及びもろさ（臼歯による最初の咀嚼により記述される）、吸湿性、崩壊性、塊の粗さ、塊の凝集性、及び塊の付着性（臼歯による５〜７回のサンプルの咀嚼により記述される）、並びに飲み込みやすさ及び残留口内コーティング（臼歯による咀嚼の回数により記述される）などの１１種の記述的属性を包含していた。
【０１７０】
[00170]パネリストは、飲み込む準備のための操作の回数の属性を除き、すべての記述的属性を１００点の非構造化ラインスケールで評価した。パネリストは、サンプルを飲み込めるよう準備するための操作の回数に対する数値を入力するよう指示された。５０回の舌による操作の後サンプルを飲み込むことができなかった場合、パネリストは、評価を中止し５０という数値を入力するよう指示された。
【０１７１】
[00171]改変ウィリアムズデザインを利用して、サンプルをバランスのとれた形で供給した。パネリストは、サンプルとサンプルの間に室温の蒸留水（およそ７２°Ｆ／２２℃）で口蓋を洗浄した。サンプルは、個別のコンピュータを備えたブースで白色光の下で評価した。評価中に収集されたすべての生データは、評価のため出願人に提供された。出願人は、生データを分析して、各食品の各記述的／テクスチャの属性に対する平均スコアを得た。
【０１７２】
[00172]２．出願人による分析データの収集
【０１７３】
[00173]専門家パネルによるテクスチャ記述研究が完了した後、出願人は、３６種の製品に対していくつかの分析試験を実施した。口内の機構を摸倣するＰＳＭ  Ｐｒｏ装置を使用して、出願人は、３６種の製品のそれぞれを分析して、力（Ｎ）、仕事量（Ｎｍｍ）、及び勾配（Ｎ／ｍｍ）の測定値を得ることができた。出願人はまた、３６種の製品についての追加的なデータ、例えば、妥当な場合には、長さ（ｍｍ）、幅（ｍｍ）、厚さ（ｍｍ）、水分（％）、及びボストウィック値なども集めた。専門家パネルにより得られた生データと出願人により得られた測定値との組合せを、評価のため外部の統計コンサルティング会社に送付した。
【０１７４】
[00174]３．パネルの性能の測定−バイプロット及びクラスタ分析の実施
【０１７５】
[00175]専門家パネルにより実施されたテクスチャ記述研究の性能及び信頼性を評価するために、出願人は、テクスチャ記述研究から得られた生データをさらに評価した。詳細には、出願人は、バイプロット及びクラスタグラフを作成し、専門家パネルの信頼性を確かめた。バイプロットは、製品及びパネリストの影響及び相互作用が全体を通して有意であり、判別性、再現性、及びスケールの使用に問題がないことを示した。ｋ平均クラスタリングもまた、生データの信頼性を実証した。
【０１７６】
[00176]４．数理モデルの作成
【０１７７】
[00177]専門家パネルにより得られた生データと出願人により得られた測定値との組合せを評価して、本発明のモデルを得た。専門家パネルにより得られた生データ及び出願人により得られた測定値は、段階的回帰分析を使用して子供の最低年齢と関係付けた。専門家パネルにより得られた生データ及び出願人により得られた測定値は、段階的判別分析を使用して子供の最低発達段階と関係付けた。「軽食用」食品及び「食事用」食品について、別々に分析を実施した。
【０１７８】
[00178]軽食用食品
【０１７９】
[00179]統計分析を使用して、崩壊性（咀嚼法により記述される）のテクスチャの属性が、子供が特定の軽食用食品を消費すべき最低年齢の最良の単一予測因子であることが見出された。さらに詳細には、回帰分析により、子供が特定の軽食用食品を消費すべき最低年齢は、ｉ）硬度（咀嚼法を使用して最初の一噛みにより記述される）及びｉｉ）崩壊性（咀嚼法により記述される）の決定要因となるテクスチャ属性により最も良く予測されることが決定された。予測による軽食に対する年齢の多重回帰モデルにより、最低年齢は、以下の式を使用して計算できることが見出された：
【０１８０】
[00180]年齢（月）＝７８．５−１．４×（硬度）−０．４×（崩壊性）＋０．０１２３×（硬度）２。
【０１８１】
[00181]子供が軽食用食品を消費すべき最も適切な発達段階を決定するための判別分析モデルもまた成功した。判別分析は、硬度（咀嚼法を使用して最初の一噛みにより記述される）及び崩壊性（咀嚼法により記述される）の決定要因となるテクスチャ属性を使用して、約８１％の発達段階正分類率を達成した。
【０１８２】
[00182]食事用食品
【０１８３】
[00183]統計分析を使用して、塊の粗さ（咀嚼法により記述される）のテクスチャの属性が、子供が特定の食事用食品を消費すべき最低年齢の最良の単一予測因子であることが見出された。さらに詳細には、回帰分析により、子供が特定の食事用食品を消費すべき最低年齢は、ｉ）残留口内コーティング（舌−口蓋法により記述される）及びｉｉ）塊の粗さ（咀嚼法により記述される）の決定要因となるテクスチャ属性により僅かばかりより良く予測されることが決定された。予測による食事に対する年齢の多重回帰モデルにより、最低年齢は、以下の式を使用して計算できることが見出された：
【０１８４】
[00184]年齢（月）＝１．９−０．１６×（残留口内コーティング）＋０．６０×（塊の粗さ）。
【０１８５】
[00185]子供が食事用食品を消費すべき最も適切な発達段階を決定するための判別分析モデルもまた成功した。判別分析は、硬度（舌−口蓋法により記述される）、湿り気（舌−口蓋法により記述される）、飲み込みやすさ（舌−口蓋法により記述される）、稠密性（咀嚼法を使用して最初の一噛みにより記述される）、及び幅（ｍｍ）の決定要因となるテクスチャ属性を使用して、約９０％の発達段階正分類率を達成した。
【０１８６】
[00186]５．数理モデルの検証
【０１８７】
[00187]上に記載された軽食及び食事の年齢及び段階上の適切性を予測するための統計モデルを検証するために、さらに５種の新たな製品（３種の軽食及び２種の食事）を、評価のため元の３６種の製品（１６種の軽食及び２０種の食事）に追加した。軽食に対する元のモデルは、硬度（咀嚼法を使用して最初の一噛みにより記述される）及び崩壊性（咀嚼法を使用して記述される）の決定要因となるテクスチャ属性のみを必要とした。硬度及び崩壊性データは、５種の新たな製品について入手可能であったため、元のモデルを検証で使用した。食事に対する元の段階モデルは、幅（ｍｍ）の測定値を必要とした。幅データは、５種の新たな製品について入手可能でなかったため、新たな食事用製品で収集された官能属性に基づいて、段階モデルを再適合させた。
【０１８８】
[00188]軽食用食品
【０１８９】
[00189]回帰分析により、子供が特定の軽食用食品を消費すべき最低年齢は、ｉ）硬度（咀嚼法を使用して最初の一噛みにより記述される）及びｉｉ）崩壊性（咀嚼法を使用して記述される）の決定要因となるテクスチャ属性により最も良く予測されることが決定された。予測による軽食に対する年齢の多重回帰モデルにより、最低年齢は、以下の式を使用して計算できることが見出された：
【０１９０】
[00190]年齢（月）＝７８．５−１．４×（硬度）−０．４×（崩壊性）＋０．０１２３×（硬度）２。
【０１９１】
[00191]子供が軽食用食品を消費すべき最も適切な発達段階を決定するための判別分析モデルもまた成功した。判別分析は、硬度（咀嚼法を使用して最初の一噛みにより記述される）及び崩壊性（咀嚼法を使用して記述される）の決定要因となるテクスチャ属性を使用して、約８１％の発達段階正分類率を達成した。３種の新たな軽食のそれぞれは、はいはい期の発達段階にはっきりと分類された。
【０１９２】
[00192]食事用食品
【０１９３】
[00193]回帰分析により、子供が特定の食事用食品を与えられるべき最低年齢は、ｉ）残留口内コーティング（舌−口蓋法を使用して記述される）及びｉｉ）塊の粗さ（咀嚼法を使用して記述される）の決定要因となるテクスチャ属性により予測されることが決定された。予測による食事に対する年齢の多重回帰モデルにより、最低年齢は、以下の式を使用して計算できることが見出された：
【０１９４】
[00194]年齢（月）＝２．４５−０．１１×（残留口内コーティング）＋０．５０×（塊の粗さ）。
【０１９５】
[00195]子供が食事用食品を消費すべき最も適切な発達段階を決定するための「官能のみの」判別分析モデルもまた成功した。判別分析は、湿り気（舌−口蓋法を使用して記述される）、飲み込みやすさ（舌−口蓋法を使用して記述される）、及び稠密性（咀嚼法を使用して最初の一噛みにより記述される）のテクスチャ属性を使用して、約８５％の発達段階正分類率を達成した。１種の新たな食品は、トドラー期の発達段階にはっきりと分類され、もう１種の新たな食品は、就学前期の発達段階にはっきりと分類された。
【０１９６】
[00196]数理モデルの検証として、出願人は、４つのモデルすべて（すなわち、軽食に対する適切な年齢を予測する回帰モデル、軽食に対する適切な段階を予測する判別モデル、食事に対する適切な年齢を予測する回帰モデル、及び食事に対する適切な段階を予測する判別モデル）が、元のデータに良く適合することを見出した。加えて、モデルは、モデルを構築する分析には包含されなかった５種の新たな製品の年齢及び段階の値を正確に予測することもできた。
【０１９７】
[00197]６．テクスチャパネルを訓練するための手順の開発
【０１９８】
[00198]本開示で提示された数理モデルに基づいて、出願人は、子供が特定の食品を消費すべき最低年齢及び段階を容易に及び客観的に予測することが可能な社内の専門家テクスチャパネルを訓練するための標準的なプロトコルを開発することが、今やより容易になると考える。出願人はまた、新たな食品の配合をよりうまく調整して、子供の特定の最低年齢又は発達段階用の食品を開発することもできるようになる。例えば、出願人は、上述の数理モデルを使用して、新開発の食品を対応する発達段階（例えば、はいはい期、お座り期など）に分類することができる。分類が出願人により意図されていたものではない（例えば、分類がはいはい期だが、出願人はお座り期用の新たな食品の開発を意図していた）場合、出願人は、配合を調整して、新開発の製品をお座り期の製品として分類するようなテクスチャ属性を達成することができる。
【０１９９】
[00199]本明細書に記載された目下好ましい実施形態に対する様々な変更及び改変が当業者にとって明らかであることは理解されるはずである。このような変更及び改変は、本発明の主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく、また本発明の主題の意図される利点を損なうことなく加えることができる。したがって、このような変更及び改変は、添付の特許請求の範囲に含まれることが意図される。