(57)【要約】      （修正有）【課題】ディープラーニングによる学習で得られる飲食品の品質予測モデルを用いた飲食品の品質予測方法を提供する。【解決手段】品質既知の複数の飲食品を前処理して得た個別のサンプルを、機器分析または官能評価から選択される１種以上の分析に供して個別のデータを得た後、データを数値データまたは画像データに変換しトレーニングデータとテストデータに分割し、次いでトレーニングデータと既知の品質との関係をディープラーニングによって学習することで得られる飲食品の品質予測モデルとテストデータとを照合し、パラメータを変更して得られる、チューニング済み品質予測モデルを得る工程、を含む。【選択図】図１
2018018354.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）複数の品質既知の飲食品を前処理して分析サンプルを得る工程；  
（ｂ）（ａ）で得られた分析サンプルを機器分析または官能評価から選択される１種以上の分析に供してデータを得る工程；
（ｃ）（ｂ）で得られたデータを数値または画像データに変換する工程；
（ｄ）（ｃ）で得られた数値または画像データをトレーニング用データとテスト用データに分割する工程；
（ｅ）個別のトレーニング用データと、既知の品質との関係をディープラーニングにより学習し、品質予測モデルを得る工程；
（ｆ）（ｅ）で得られた品質予測モデルにテスト用データを供して品質を予測する工程；
（ｇ）（ｆ）で得られた品質の予測結果と既知の品質を照合する工程；
（ｈ）品質予測モデルのパラメータを変更する工程；
（ｉ）（ｅ）（ｆ）（ｇ）（ｈ）を１回以上繰り返すことにより、品質予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得る工程；
を含む飲食品の品質予測方法。
【請求項２】
請求項１記載の飲食品の品質予測方法が更に、
（ｊ）（ｃ）で得られた個別の分析サンプルの数値データから２つ以上を選択し、該データを任意に選択した比率で比例計算することにより、任意に選択した比率で仮想的にブレンドした分析サンプルの数値データを得る工程；  
（ｋ）（ｊ）で得られた数値データを必要に応じて画像データに変換する工程；
（ｌ）（ｋ）で得られた数値または画像データをチューニング実施済み品質予測モデルに供することにより、任意に選択した比率でブレンドした飲食品の品質を予測する工程；
を含む飲食品の品質予測方法。
【請求項３】
請求項１記載の飲食品の品質予測方法が更に、
（ｍ）品質未知の飲食品を前処理して分析サンプルを得る工程；  
（ｎ）（ｍ）で得られた分析サンプルを機器分析または官能評価から選択される１種以上の分析に供してデータを得る工程；
（ｏ）（ｎ）で得られたデータを数値または画像データに変換する工程；
（ｐ）（ｏ）で得られた数値または画像データをチューニング実施済み品質予測モデルに供することにより、品質を予測する工程；
を含む飲食品の品質予測方法。
【請求項４】
請求項１乃至３記載の品質が、ヒトの感覚を使って官能評価された品質、および／または機器分析された品質、および／または製品の設計品質から選択される請求項１乃至３記載の方法。
【請求項５】
ディープラーニングが、畳み込みニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、再帰型ニューラルネットワークから選択される請求項１乃至４記載の方法。
【請求項６】
分析結果を画像データに変換する工程が、得られた数値データをグラフに変換し、画像データにする工程である請求項１乃至５記載の方法。
【請求項７】
請求項１乃至６記載の方法で予測した品質を再現した飲食品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディープラーニングを活用した飲食品の品質予測方法、並びに該品質予測方法を利用して製造した飲食品に関する。
【背景技術】
【０００２】
飲食品は一般的に複雑な組成から成り、ヒトの口に入ってヒトの感覚・感性に応じてヒトによって評価されるものであるため、機器分析の発達した現時点においてさえも、その「品質」の評価を機器分析のみで十分にできるものではなく、飲食品分野においては広く官能評価が採用されている。しかしながら官能評価は、機器分析と同等レベルの再現性を実現すること、個人間の変動を小さく抑えることが困難であることもまた事実である。よって、飲食品の品質評価の実務においては、機器分析と官能評価が併用されているが、これらの結果を結び付ける解釈方法についても十分に満足いく方法が提供されているとはいえない。また製品の設計品質と官能評価、機器分析の結果を結び付ける解釈方法についても、十分に満足いく方法が提供されているとはいえない。
一方で、近年の目覚ましいコンピューター技術の発達に伴い、生命現象に関係する低分子代謝物を網羅的に解析する研究手法であるメタボローム解析が、急速かつ世界的に活用されてきており、特に、医療・工業分野での応用例は多い。また、農林水産・食品分野においても、食味や香り等の農産物や食品の品質に関わる低分子代謝物に対してメタボローム解析は応用可能な技術であり、国が先導し、農林水産・食品分野への応用を強力に推進することが求められている（非特許文献１）。
【０００３】
メタボローム解析を食品分野へ応用した報告としては例えば、緑茶を前処理して分析サンプルを得る工程；該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程；該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程；および得られた解析結果から、品質を予測する工程を含む緑茶の品質予測方法（特許文献１）や、熟成品質既知のチーズを前処理して分析サンプルを得る前処理工程；該分析サンプルを機器分析に供して、機器分析データを得る機器分析工程；複数の前記チーズについての機器分析データと、該チーズのそれぞれの熟成品質を表す熟成品質データとを用いて多変量解析することにより、該機器分析データと、該機器分析データから予測される熟成品質との関係を表す、チーズの品質予測モデルを作成する多変量解析工程；を有する、チーズの品質予測方法（特許文献２）等が知られている。
【０００４】
しかしながらこれらの報告で採用されている機器分析結果と官能評価結果を結び付ける解釈方法は、多変量解析方法であって、機械学習ついては言及されていなく、機器分析と官能評価の複雑な関係性を十分に説明するモデルが作成できているとはいえない。
【０００５】
機械学習を飲食品の設計品質予測に応用した報告としては、ＲＴＤ（Ｒｅａｄｙ Ｔｏ Ｄｒｉｎｋ）コーヒーやレギュラーコーヒー抽出液、コーヒーエキスの高速液体クロマトグラフィー―ダイオードアレイ検出器（ＨＰＬＣ―ＤＡＤ）のクロマトグラムデータを用いて、各種ケモメトリックス手法を適応し、コーヒーの品種、焙煎色等のコーヒー製品の設計に関わる情報を予測することに関する報告がある（非特許文献２）（非特許文献３）。しかしながら、機械学習については、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、バギング、勾配ブースティングが例示されているのみであって、ディープラーニングについては言及されていない。
【０００６】
またガスクロマトグラムデータと官能評価データの結果の相関分析に、ケモメトリクスを適応した事例に関する総説にも、機械学習についてはニューラルネットワークの事例が例示されているのみであって、ディープラーニングの使用については言及されていない（非特許文献４）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】メタボローム解析を活用した農林水産・食品分野における産学官連携研究の推進方針 平成２７年１月１４日 メタボローム解析を活用した農林水産・食品分野における産学官連携研究検討会 農林水産技術会議事務局
【非特許文献２】日本清涼飲料研究会 「第２５回研究発表会」講演集、ｐｐ１５−２１、２０１５年１２月２５日発行
【非特許文献３】高砂香料時報、ｐｐ２４−２７、復刊第１７７号、平成２８年５月１８日発行
【非特許文献４】Ｆｏｏｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ２１０ （２０１６）５３０−５４０
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−１４７００号公報
【特許文献２】特開２０１３−７７３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は飲食品を予測対象として、飲食品の品質を柔軟に予測する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、以下の［１］〜［７］に関するものである。
［１］
（ａ）複数の品質既知の飲食品を前処理して分析サンプルを得る工程；  
（ｂ）（ａ）で得られた分析サンプルを機器分析または官能評価から選択される１種以上の分析に供してデータを得る工程；
（ｃ）（ｂ）で得られたデータを数値または画像データに変換する工程；
（ｄ）（ｃ）で得られた数値または画像データをトレーニング用データとテスト用データに分割する工程；
（ｅ）個別のトレーニング用データと、既知の品質との関係をディープラーニングにより学習し、品質予測モデルを得る工程；
（ｆ）（ｅ）で得られた品質予測モデルにテスト用データを供して品質を予測する工程；
（ｇ）（ｆ）で得られた品質の予測結果と既知の品質を照合する工程；
（ｈ）品質予測モデルのパラメータを変更する工程；
（ｉ）（ｅ）（ｆ）（ｇ）（ｈ）を１回以上繰り返すことにより、品質予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得る工程；
を含む飲食品の品質予測方法。
［２］
［１］記載の飲食品の品質予測方法が更に、
（ｊ）（ｃ）で得られた個別の分析サンプルの数値データから２つ以上を選択し、該データを任意に選択した比率で比例計算することにより、任意に選択した比率で仮想的にブレンドした分析サンプルの数値データを得る工程；  
（ｋ）（ｊ）で得られた数値データを必要に応じて画像データに変換する工程；
（ｌ）（ｋ）で得られた数値または画像データをチューニング実施済み品質予測モデルに供することにより、任意に選択した比率でブレンドした飲食品の品質を予測する工程；
を含む飲食品の品質予測方法。
［３］
［１］記載の飲食品の品質予測方法が更に、
（ｍ）品質未知の飲食品を前処理して分析サンプルを得る工程；  
（ｎ）（ｍ）で得られた分析サンプルを機器分析または官能評価から選択される１種以上の分析に供してデータを得る工程；
（ｏ）（ｎ）で得られたデータを数値または画像データに変換する工程；
（ｐ）（ｏ）で得られた数値または画像データをチューニング実施済み品質予測モデルに供することにより、品質を予測する工程；
を含む飲食品の品質予測方法。
［４］
［１］乃至［３］記載の品質が、ヒトの感覚を使って官能評価された品質、および／または機器分析された品質、および／または製品の設計品質から選択される［１］乃至［３］記載の方法。
［５］
ディープラーニングが、畳み込みニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、再帰型ニューラルネットワークから選択される［１］乃至［４］記載の方法。
［６］
分析結果を画像データに変換する工程が、得られた数値データをグラフに変換し、画像データにする工程である［１］乃至［５］記載の方法。
［７］
［１］乃至［６］記載の方法で予測した品質を再現した飲食品。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、従来困難であった飲食品の品質予測を、精度良くかつ柔軟な方法で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、請求項１に関するチューニング実施済の品質予測モデル作成のフローチャートである。
【図２】図２は、請求項２に関する飲食品の品質予測のフローチャートである。尚、※は図１と同様の手順で得られるチューニング実施済の品質予測モデルであることを表す。
【図３】図３は、請求項３に関する飲食品の品質予測のフローチャートである。尚、※は図１と同様の手順で得られるチューニング実施済の品質予測モデルであることを表す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（品質予測対象となる飲食品）
飲食品は特に限定されないが、食材および加工済の食品を包含し、日本食品成分表に記載の飲食品等が挙げられる。
食品としては、酪農製品、菓子類、油脂製品、農産加工品、調味料類、スープ類、畜産加工品類、水産加工品が挙げられる。
酪農製品としては、バター、チーズ、チーズフードが挙げられる。
菓子類としては、冷菓、和菓子、洋菓子、デザート、焼き菓子類、ベーカリー類、キャンディー類が挙げられる。
油脂製品としては、マーガリン、コーヒーホワイトナー、チョコレート類が挙げられる。
農産加工品としては、麺、植物タンパク加工品、ジャム、ペースト、漬物、農産缶詰、果汁、果肉加工品が挙げられる。
調味料類としては、味噌、醤油、ソース、マヨネーズ、ドレッシングが挙げられる。
スープ類としては、粉末スープ、レトルトパウチスープ、缶詰スープが挙げられる。
畜産加工品としては、ハム、ソーセージ、ハンバーグ、食肉缶詰が挙げられる。
水産加工品としては、魚肉ハム、魚肉ソーセージ、水産練り製品、水産缶詰が挙げられる。
その他、ベーカリー類、キャンディー類、ガム類、冷凍食品、レトルト食品、インスタント食品、家畜用飼料、養魚用飼料、ペット用飼料等が挙げられる
またこれらの原料として乳、穀類、食用油脂、果実、野菜等の農産物、畜肉、魚介類等も対象となる。
【００１４】
飲料としては、炭酸飲料、果実飲料、野菜飲料、ビール類、ノンアルコールビール類、ノンアルコール飲料類、チューハイ類、その他酒類、茶飲料、コーヒー飲料、機能性飲料、ココア飲料、カカオ飲料、シュガーレス飲料、スポーツ飲料、栄養・滋養ドリンク、乳製品、乳酸菌飲料、乳飲料、酢飲料等が挙げられる。
茶類としては、緑茶、紅茶及びウーロン茶等の原材料となる茶葉及び茶葉抽出物が挙げられる。
コーヒー飲料は、コーヒー豆、コーヒー液、及びインスタントコーヒー等を包含する。
好ましくはコーヒー飲料および茶飲料が挙げられ、特に好ましくはコーヒー飲料が挙げられる。
【００１５】
また飲食品としては、香料基原物質も包含する。
香料基原物質としてはレモン、グレープフルーツ、オレンジ等のシトラス系、アップル、メロン、グレープ、ピーチ、パイナップル等のフルーツ系、紅茶、緑茶、ウーロン茶、コーヒー等の嗜好飲料系、ミルク、ヨーグルト等の乳製品系、バニラ系、ペパーミント、スペアミント、和種ハッカ等のミント系、ブラックペッパー、シナモン、クローブ、ナツメグ、ターメリック、バジル、オレガノ、ローズマリー、セージ、タイム、カルダモン、コリアンダー、ディル、フェンネル等のスパイス系、アーモンド、カシューナッツ、ピーナッツ、ウォルナッツ、松の実等のナッツ系、ビーフ、ポーク、チキン等のミート系、サケ、カツオ、ワカメ、コンブ、カニ、ホタテ等のシーフード系の原料が挙げられる。植物系の起源物質であればこれらの果実、花、つぼみ、樹木、樹皮、枝、葉、茎、根及びそれらの抽出物等を対象とすることが出来る。
これら以外に具体的には「天然香料基原物質集」（日本香料工業会編  ２０１１年６月１日発行）に記載の起源物質が挙げられる。
【００１６】
（コーヒー豆の定義）
本発明において品質予測対象となるコーヒー製品として挙げられるコーヒー豆の種類は、アラビカ種、ロブスタ種またはリベリカ種であり、これら２種以上をブレンドしたものでもよい。コーヒー豆は生豆でもよく、焙煎豆または焙煎粉砕豆の場合、焙煎条件および焙煎装置は、任意の公知の装置、条件で行うことができ、適宜選択されたものが品質予測対象となる。焙煎度はＬａｂ色空間におけるハンターL値、ＣＩＥ色空間におけるＬスター値等の明度で表すことができ、例えば、ハンターＬ値であれば１３〜３２の範囲内を例示することができる。焙煎度の測定方法としては例えば、適宜チャフを除去しつつ焙煎豆を粉砕し、粉砕した豆をセルに投入し、十分にタッピングした後、色差計にて測定する。色差計としては、ＺＥ−２０００、ＺＥ−６０００（日本電色工業製）等が使用できる。また、焙煎装置としては、例えば、直火式、半熱風式、熱風式等を例示することができる。焙煎粉砕豆の場合には、焙煎豆を任意の公知の方法にて粉砕して製造されたものであって、特に制限はない。
【００１７】
（コーヒー液の定義）
本発明において品質予測対象となるコーヒー液には、焙煎粉砕豆と水性溶媒を接触させて液体を回収したコーヒー抽出液、通常の飲用濃度よりも可溶性固形分濃度の高いコーヒー抽出液であるコーヒーエキス、インスタントコーヒーを溶解した液、平均粒子径３００μｍ以下程度まで微粉砕処理された微粉砕処理焙煎コーヒー豆を分散状態で含むコーヒー液、容器に詰めて冷蔵、常温保存可能な状態にした容器詰め飲料等が含まれる。さらにこれらのコーヒー液には必要に応じて乳素材や糖類等の副原料を添加しても良く、また異なる種類のコーヒー液を混合してもよい。コーヒー抽出液、コーヒーエキスは、特に抽出方法が限定されるものではなく、ドリップ式、エスプレッソ式、固定層カラム式、スラリー式、連続向流式、抽出蒸留式等の抽出方法があげられる。抽出温度、抽出圧力、抽出時間、豆／抽出溶媒比等の抽出条件についても特に制限はなく、任意の条件で製造されたものが対象となる。容器詰め飲料としては、例えば無糖ブラックコーヒー；ショ糖、液糖、甘味料等を添加した加糖ブラックコーヒー；無糖、又は加糖コーヒー飲料に牛乳、脱脂粉乳、生クリーム等の乳成分が添加されたカフェオレタイプコーヒー飲料等が品質予測対象に含まれる。容器詰め飲料を製造する際には、コーヒー液に、通常、コーヒー飲料に使用できる任意の成分を副原料として添加することができ、例えば、常法により得られるコーヒー抽出液、抗酸化剤、ｐＨ調整剤、乳化剤、香料等があげられる。通常ｐＨ調製後、均質化処理し、プレート式熱交換器等を使用して、８０〜９５℃に加熱してから充填、巻き締めを行い、１２０〜１２５℃、１０〜４０分間の殺菌処理を行い、レトルト殺菌コーヒー飲料が得られる。ＵＨＴ殺菌の場合は、プレート式熱交換器等を使用して、１３０〜１４５℃、１５〜６０秒間の殺菌処理後、缶、ペットボトル等の容器に充填して、容器詰め飲料得られ、これらの容器詰め飲料が品質予測対象として含まれる。
【００１８】
（インスタントコーヒーの定義）
本発明において品質予測対象となるインスタントコーヒー（レギュラーソルブルコーヒー、ハイブリッドコーヒー等も包含する）は、通常の飲用濃度よりも可溶性固形分濃度の高いコーヒー抽出液であるコーヒーエキスまたは、平均粒子径３００μｍ以下程度まで微粉砕処理された微粉砕処理焙煎コーヒー豆を分散状態で含むコーヒーエキスから噴霧乾燥法または凍結乾燥法により水分を除去したものを包含し、更にはこれらに糖類、乳素材等の副原料を添加混合したインスタントコーヒー製品も包含する。
【００１９】
＜前処理工程＞
本発明において前処理工程とは、品質予測対象となる飲食品の品質に関わる情報を得るために、機器分析や官能評価に供するのに適した形態にするために行われる工程であって、抽出、分画、濃縮、乾燥、ろ過等の単位操作が含まれる。またこれらの単位操作を適切に組み合わせてもよい。特に機器分析が高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）の場合には、分析検体にメタノールやアセトニトリル等の有機溶媒を含む高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）の溶離液を加えて不溶物を析出させた後に、クロマトディスク等を用いて精密ろ過する前処理工程が好適である。
また機器分析がガスクロマトグラフィー（ＧＣ）の場合には、飲食品を水蒸気蒸留して発生する留出液を、ジエチルエーテル、イソペンタン、ペンタン等公知の有機溶剤を用いて捕集する方法や、該公知の有機溶剤を用いて溶媒抽出する方法や、密閉容器中で平衡に達したコーヒーの揮発性成分をシリンジで採取または吸着剤に吸着させるヘッドスペースガス分析に用いる前処理工程、非極性のポーラスポリマービーズに吸着させた後に溶媒で溶出させる固相抽出法に用いる前処理工程、ロータリーエバポレーター等で水蒸気蒸留を行うことにより揮発性成分を分離する減圧水蒸気蒸留法に用いる前処理工程等、公知の前処理工程が挙げられる。
【００２０】
＜分析に供してデータを得る工程＞
（機器分析）
本発明において機器分析とは、分析機器を用いて分析を行うことであって、分析の手法としては、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）、イオンクロマトグラフィー、質量分析（ＭＳ）、近赤外分光分析（ＮＩＲ）、フーリエ変換赤外分光分析（ＦＴ−ＩＲ）、核磁気共鳴分析（ＮＭＲ）、フーリエ変換核磁気共鳴分析（ＦＴ−ＮＭＲ）、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）、人工脂質膜センサーを備えた味認識装置、ＲＧＢカメラ、イメージ分光カメラ、深度カメラ、赤外線カメラ、磁気カメラ、マイクロフォン、マルチアレイマイクロフォン、電子聴診器、周波数分析器、振動センサー、加速度センサー、レオロジーメーターやテクスチュロメーター等を例示することができる。
好ましくは高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）、イオンクロマトグラフィー、質量分析（ＭＳ）、近赤外分光分析（ＮＩＲ）、フーリエ変換赤外分光分析（ＦＴ−ＩＲ）、核磁気共鳴分析（ＮＭＲ）、フーリエ変換核磁気共分析（ＦＴ−ＮＭＲ）、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）、人工脂質膜センサーを備えた味認識装置が挙げられ、特に好ましくは高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）、質量分析（ＭＳ）が挙げられる。
【００２１】
高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）の検出器は特に限定されず公知のものを適宜使用でき、例えば、ダイオードアレイ（ＤＡＤ）検出器を好適に用いることができる。ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）の検出器も特に限定されず、例えば質量分析器（ＭＳ）、水素炎イオン化検出器（ＦＩＤ）を用いることができる。
【００２２】
またこれらの機器分析の手法は２種以上を組み合わせてもよい。
また分析条件は、目的の予測精度にあわせた十分な再現性が得られれば任意に選択することが可能である。
【００２３】
（官能評価）
本発明における官能評価とは、官能検査、官能試験を包含し、ヒトの感覚（視覚、聴覚、味覚、嗅覚、触覚）を使って飲食品を評価すること意味する。官能評価方法については目的とする飲食品の評価に適した方法を任意に選択することが可能で、特に制限はないが、専門パネルを用いた分析型の官能評価方法（２点識別法、３点識別法等の識別型試験、スコアリング法やＱＤＡ（Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）法等の記述型試験、時間強度試験やＴＤＳ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｄｏｍｉｎａｎｃｅ ｏｆ Ｓｅｎｓａｔｉｏｎｓ）、ＴＣＡＴＡ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｃｈｅｃｋ Ａｌｌ Ｔｈａｔ Ａｐｐｌｙ）等のタイムダイナミック法）、一般パネルを用いた嗜好型の官能評価方法を例示することができる。
好ましくは２点識別法、３点識別法、一般パネルを用いた嗜好型の官能評価方法が
挙げられ、特に好ましくは２点識別法が挙げられる。
【００２４】
＜数値または画像データに変換する工程＞
機器分析で得られるデータは、通常電気信号に変換されたシグナル強度の変化の結果を一定時間間隔でサンプリングした波形データや、一定時間の電気信号を積算した積分値として得られる。波形データから得られる傾き、周期性、振幅等の特徴量や、波形データを平滑化処理してピークを検出し、その面積値やピーク高さ、ピーク幅等の数値を取り出したり、任意に取り出した数値を比率化したり、特定の時間範囲のシグナル強度をそのまま使用したり、特定の化合物に着目して定量化した数値を取り出す等の数値データに変換する工程は、公知の方法の中から任意に選択することができる。
特に高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）の後段に検出器としてダイオードアレイ検出器が供えられた機器分析を行う際には、得られるクロマトグラムデータからピークを検出し、その面積値を数値データとして得る方法が、数値の再現性の高さの観点から好ましい。そのため、対象となるピークの成分は特定しなくても品質予測モデルを作成することができるが、訓練・予測対象検体に共通して存在して比較的定量が容易な化合物の数値データを用いることが好ましい。
【００２５】
官能評価においてデータは、採点値や比率等の連続値、評定値や頻度等の離散値として数値化されて収集される。
【００２６】
得られた数値データをクロマトグラム、レーダーチャート、スパイダーチャート、ヒートマップ、等高線図等、任意の可視化方法によって可視化して、画像として電子ファイルに保存することにより画像データに変換することができる。また、機器分析としてＲＧＢカメラやイメージ分光カメラ等を用いる場合には、直接電子化された画像データを得ることができる。更に、画像データに変換する際や変換した後に必要に応じて、画像の平行移動、トリミング、リサイズ、若干の回転変動、解像度の変動、ガンマ補正、グレースケール変換、平坦化、閾値処理、減色処理、マスク処理等の処理を加えたり、ランダムノイズを一律に加えたり、ぼかしフィルタやガウシアンフィルタ等のフィルタリング等のデータオーグメンテーションを施してもよい。画像データに変換するソフトウェアやファイル形式に特に制限はないが、例えば、ソフトウェアとしては市販のエクセル（マイクロソフト社製）やフォトショップ（登録商標）（アドビ システムズ社製）、フリーウェアのＲやＯｐｅｎＣＶを例示することができ、ファイル形式としては特に限定されないがｐｎｇ形式、ｊｐｇ形式、ｂｍｐ形式やｔｉｆｆ形式等を例示することができる。
【００２７】
＜ディープラーニングにより学習し、品質予測モデルを得る工程＞
本発明においてディープラーニングにより学習する工程は、得られた数値または画像データを使用して行われる。本発明においてディープラーニングとは、少なくとも４層以上の階層構造からなるネットワークの構成を有する学習器を使用した機械学習を意味し、従来の機械学習と比べるとチューニング可能なパラメータ数が多く柔軟な組み合わせも可能であるため、多様なデータ構成に対して高い性能を発揮することができる。利用可能なディープラーニングのネットワークの構成としては、特に制限はなく任意の方法を選択することができるが、畳み込みニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、再帰型ニューラルネットワークを例示することができる。ディープラーニングのチューニングパラメータの種類や数値範囲としても特に制限はなく、使用するデータや目的とする予測精度、計算コスト等の観点から適切なチューニングを実施すればよいが、チューニングパラメータの種類としては、畳み込むカーネルのサイズと数、活性化関数の種類、プーリングの方法とサイズ、畳み込み層の数、Ｍａｘｏｕｔの数、全結合層のユニット数、全結合層の数、ドロップアウトの割合、ミニバッチのサイズ、更新回数、学習率、オートエンコーダーの有無等を例示することができる。また、入力変数、応答変数は離散値または連続値、またはこれらの組み合わせから任意に選択可能である。
【００２８】
これらのディープラーニングを実行するためのフレームワークは、多数の中から適宜選択することができるが、例えば、Ｃａｆｆｅ、ＣＮＴＫ、ｔｈｅａｎｏ、ＤＬ４Ｊ、Ｃｈａｉｎｅｒ、ｔｏｒｃｈ、Ｐｕｒｉｎｅ、ｍｘｎｅｔ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、Ｐｙｌｅａｒｎ２、ＭＩＮＥＲＶＡ、ｊｕｌｉａ、ＫＥＲＡＳ、ＭａｔＣｏｎｖＮｅｔ、ＯｐｅｎＤｅｅｐ、Ｍａｔｌａｂを例示することができる。
【００２９】
本発明において飲食品の品質とは、使用されている飲食品の品種、食品品種のブレンド比率、食品の産地、産地が異なる食品のブレンド比率、加熱加工等の飲食品原材料の加工の程度等、飲食品の設計に関わる設計品質や、官能評価による風味の合否判定、官能評価による臭気の有無の判定、官能評価による風味の格付け、官能評価スコア等のヒトの感覚量に関わる品質、機器分析によって分析される品質を包含する。
【００３０】
本発明では、品質既知の複数の飲食品を前処理してそれぞれ個別の分析サンプルを得、該個別の分析サンプルを機器分析または官能評価に供して個別の機器分析データまたは官能評価データを得る。さらに該個別の機器分析または官能評価データと、複数の飲食品のそれぞれの既知品質を用いてディープラーニングにより学習して該機器分析または官能評価データと、該機器分析データまたは官能評価データから予測される品質との関係を表す、飲食品の品質予測モデルを作成する。
【００３１】
＜品質予測モデルにテスト用データを供して品質を予測する工程＞
品質予測モデルの予測精度の高さを評価するために、個別の品質既知の機器分析データまたは官能評価データをトレーニング用とテスト用にわけて、トレーニングデータのみを使用して品質モデルを作成し、テストデータを該品質予測モデルと照合してテストデータの品質を予測した結果を得る。
【００３２】
＜品質の予測結果と既知の品質を照合する工程＞
そしてテストデータの品質予測結果とテストデータの既知品質を照合することによりホールドアウト評価することができる。更にはより洗練された評価方法として、Ｋ−分割交差検証やＬｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ交差検証等の交差検証による評価を行っても良い。品質予測モデルの予測精度を評価して、適切なディープラーニングのネットワークの構成やチューニングパラメータを調整する。
【００３３】
＜品質予測モデルのパラメータを変更する工程＞
ディープラーニングにより学習された品質予測モデルの変更可能なパラメータの種類や数値範囲には特に制限はなく、使用するデータや目的とする予測精度、計算コスト等の観点から適切なチューニングを実施すればよいが、チューニングパラメータの種類としては、畳み込むカーネルのサイズと数、活性化関数の種類、プーリングの方法とサイズ、畳み込み層の数、Ｍａｘｏｕｔの数、全結合層のユニット数、全結合層の数、ドロップアウトの割合、ミニバッチのサイズ、更新回数、学習率、オートエンコーダーの有無等を例示することができる。
【００３４】
＜品質予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得る工程＞
上記変更可能なパラメータを適切に変更し、チューニングすることにより、チューニング済み品質予測モデルを得ることができる。
品質予測モデルの予測精度は、高い方が好ましいとも言えるが、目的とする品質の種類、品質予測モデル作成のためのトレーニングデータ収集にかかるコストや、時間の制約に応じて変わるものであって、その予測精度の範囲は目的に応じて任意に設定することができるが、オーバーフィッティングを回避して汎化性能を向上するためには、少なくとも１回のチューニングを行わなければ、実質的に品質予測が可能なモデルを作成することは困難である。
【００３５】
そして、品質未知の飲食品について、同様にして、前処理して分析サンプルを得、該分析サンプルを機器分析または官能評価に供して分析データを得、該分析データを、上記で作成した飲食品の品質予測モデルに供して、該品質未知の飲食品の品質を予測することができる。
【００３６】
予測した飲食品の品質を元に、飲食品設計に係わる情報を得てこれに基づいて試作を行い、更に飲食品の形態に応じて適宜抽出等の加工処理を施すことで、予測された品質を再現した飲食品を効率的に得ることができる。
【実施例】
【００３７】
以下、実施例をあげて本発明を更に具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例により何ら限定されるものではない。
【００３８】
（実施例１）
（コーヒー生豆原料の官能評価による受け入れ合否判定の予測）
＜前処理して分析サンプルを得る工程＞
ベトナムロブスタ種生豆７２５検体について、市販のコーヒーミル（フジローヤル ＴＹＰＥ Ｒ−４４０、富士珈機製）にて粉砕し、機器分析用粉砕コーヒー生豆を調製した。また、同検体についてテストロースター（プロバット社製）で中煎り〜浅煎りに焙煎し、市販のコーヒーミル（フジローヤル ＴＹＰＥ Ｒ−４４０、株式会社富士珈機製）にて粉砕し、官能評価用焙煎粉砕コーヒー豆を調製した。
【００３９】
＜機器分析工程＞
前記粉砕コーヒー生豆５０ｇを、水蒸気蒸留してＮｉｋｅｒｓｏｎ精油定量器ヘキサン層に香気成分を捕集した後、ＫＤ（Ｋｕｄｅｒｎａ−Ｄａｎｉｓｈ）濃縮して酢酸エチルにて１ｍＬに定容した。ハロゲン系異臭成分として、ＴＣＡ（Ｔｒｉｃｈｌｏｒｏａｎｉｓｏｌｅ）、ＴＣＰ（Ｔｒｉｃｈｌｏｒｏｐｈｅｎｏｌ）、ＴＢＡ（Ｔｒｉｂｒｏｍｏａｎｉｓｏｌｅ）、ＴＢＰ（Ｔｒｉｂｒｏｍｏｐｈｅｎｏｌ）標準品（東京化成工業より入手）を使用し、ＧＣ−ＭＳクロマトピーク面積値比較による絶対検量線法により、コーヒー生豆中のハロゲン系異臭成分を定量した。１つの官能評価合否判定に対して、検体のロットサイズや分析値のばらつき等に応じて１〜１２回の分析を行った。
［ＧＣ−ＭＳ条件］
ＧＣ装置：ＴＲＡＣＥ ＧＣ ＵＬＴＲＡ（サーモフィッシャーサイエンティフィック製）
検出器：ＤＳＱＩＩ（サーモフィッシャーサイエンティフィック製）
注入量：１μＬ
カラム：Ｓｕｐｅｌｃｏ ＳＬＢＴＭ−５ｍｓ
【００４０】
＜官能評価工程＞
前記焙煎粉砕コーヒー豆約１０ｇに対して熱湯を約１３０ｍＬ注ぎ、水面に浮かんでいる豆がある程度沈んでから、テストスプーンですくった液体を口中に霧状にして吸い込んで官能評価を行った。１検体につき１０〜２０カップの評価を行い、それらの評価を総合して受け入れ合否を判定した。
【００４１】
＜数値データに変換する工程＞
ＧＣ−ＭＳ分析の結果得られたハロゲン系異臭成分（ＴＣＰ、ＴＣＡ、ＴＢＰ、ＴＢＡ）の定量値を組み合わせて、２１個の変数（ＴＣＡ平均値、ＴＣＰ平均値、ＴＣＡとＴＣＰの和の平均値、ＴＣＡ／ＴＣＰの平均値、ＴＢＡ平均値、ＴＢＰ平均値、ＴＢＡとＴＢＰの和の平均値、ＴＣＡ中央値、ＴＣＰ中央値、ＴＣＡとＴＣＰの和の中央値、ＴＣＡ／ＴＣＰの中央値、ＴＢＡ中央値、ＴＢＰ中央値、ＴＢＡとＴＢＰの和の中央値、ＴＣＡ最大値、ＴＣＰ最大値、ＴＣＡとＴＣＰの和の最大値、ＴＣＡ／ＴＣＰの最大値、ＴＢＡ最大値、ＴＢＰ最大値、ＴＢＡとＴＢＰの和の最大値）を算出した。
【００４２】
＜数値データを画像に変換する工程＞
各検体に属する２１個の変数をレーダーチャート形式でグラフ化し、次に得られたグラフを３２×３２ピクセルのｊｐｇ形式の画像に変換して、合計７２５検体の画像データを作成した。
【００４３】
＜ディープラーニングにより学習し、品質予測モデルを得る工程＞
官能評価による受け入れ合格品２２４検体、不合格品５０１検体から、それぞれランダムに１００検体ずつ、合計２００検体を選択し、トレーニング用の検体群とした。残りの合格品１２４検体、不合格品４０１検体から、それぞれランダムに１００検体ずつ、合計２００検体を選択し、テスト用の検体群とした。
【００４４】
トレーニング用の検体群の画像データセットを、畳み込み層を追加した全６層の畳み込みニューラルネットワークに供し、応答変数である官能評価による受け入れ合否判定を予測するモデルを作成した。
【００４５】
＜品質予測モデルと照合し、パラメータを変更する工程＞
テスト用の検体群の画像データセットを作成した予測モデルに供し、官能評価による受け入れ合否の予測を行って既知の合否判定と照合した。次に予測モデルのパラメータを変更して予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得た。該モデルの活性化関数はＲｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｕｎｉｔ（ＲｅＬＵ）を使用し、バッチサイズを１０としてＤｒｏｐｏｕｔは行わなかった。チューニング実施済みモデルを使用したテストデータの合否判定予測の正解率は８１．０％であり、高い予測精度が得られた。
【００４６】
前記ディープラーニングにより学習する工程と、品質（受け入れ合否判定）を予測する工程には、Ｐｙｔｈｏｎ  （ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．７．９）  及び、Ｃｈａｉｎｅｒ  （ｖｅｒｓｉｏｎ  １．８．２）  を使用した。
【００４７】
（実施例２）
（コーヒー生豆原料ブレンド品の合否判定の予測）
任意に選択した官能評価不合格品２検体（検体Ａ、Ｂとする）を、様々な比率でブレンドした場合のブレンド品の合否判定の変化を予測した。ブレンド品の機器分析によって得られる数値を、検体ＡとＢのブレンド比率に対応する比例計算により算出し、実施例１と同様にして画像に変換した。次に、実施例１で作成した正解率８１．０％の合否判定予測モデルに、前記の画像セットを供し、合否判定の予測を行った。その結果、Ａ：Ｂ＝１：９、１：２のブレンド比率では不合格判定と予測されたが、Ａ：Ｂ＝１：１、２：１、９：１のブレンド比率では合格判定と予測された。即ち、不合格品２検体をブレンドすることにより、約８１％の高い確率で合格するブレンド品の適切なブレンド比率を算出することができた。
前記ディープラーニングにより学習する工程と、品質（受け入れ合否判定）を予測する工程には、Ｐｙｔｈｏｎ  （ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．７．９）  及び、Ｃｈａｉｎｅｒ  （ｖｅｒｓｉｏｎ  １．８．２）  を使用した。
【００４８】
（実施例３）
（塩素臭コメント有無の予測）
実施例1と同様にして得られた画像データから、官能評価によって塩素臭ありとコメントされた３１９検体、塩素臭なし４０６検体から、それぞれランダムに１５０検体ずつ、合計３００検体を選択し、トレーニング用の検体群とした。残りの塩素臭あり１６９検体、塩素臭なし２５６検体から、それぞれランダムに１５０検体ずつ、合計３００検体を選択し、テスト用の検体群とした。
【００４９】
トレーニング用の検体群の画像データセットを、畳み込み層を追加した全６層の畳み込みニューラルネットワークに供し、応答変数である官能評価による塩素臭コメントの有無を予測するモデルを作成した。
【００５０】
テスト用の検体群の画像データセットを、作成した予測モデルに供し、官能評価による塩素臭コメントの有無の予測を行って既知の塩素臭コメントの有無と照合した。次に予測モデルのパラメータを変更して予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得た。該モデルの活性化関数はＲｅＬＵを使用し、バッチサイズを１０としてＤｒｏｐｏｕｔは行わなかった。チューニング実施済みモデルを使用したテストデータの塩素臭コメント有無の予測の正解率は７１．０％であり、高い予測精度が得られた。
前記ディープラーニングにより学習する工程と、品質（塩素臭コメントの有無）を予測する工程には、Ｐｙｔｈｏｎ  （ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．７．９）  及び、Ｃｈａｉｎｅｒ  （ｖｅｒｓｉｏｎ  １．８．２）  を使用した。
【００５１】
（実施例４）
（カビ臭コメント有無の予測）
実施例１と同様にして得られた数値データから、官能評価によってカビ臭ありとコメントされた４３５検体、カビ臭コメントなし２９０検体から、それぞれランダムに２９０検体、１９３検体、合計４８３検体を選択し、トレーニング用の検体群とした。残りのカビ臭コメントあり１４５検体、カビ臭コメントなし９７検体、合計２４２検体をテスト用の検体群とした。
【００５２】
トレーニング用の検体群の数値データセットを、全６層のディープニューラルネットワークに供し、応答変数である官能評価によるカビ臭コメントの有無を予測するモデルを作成した。
【００５３】
テスト用の検体群の数値データセットを、作成した予測モデルに供し、官能評価によるカビ臭コメントの有無の予測を行って既知のカビ臭コメントの有無と照合した。次に予測モデルのパラメータを変更して予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得た。該モデルの活性化関数はｔａｎｈを使用し、バッチサイズを１０００、ｌｅａｒｎｉｎｇ ｒａｔｅを０．０３とした。チューニング実施済みモデルを使用したテストデータのカビ臭コメント有無の予測の正解率は７１．０％であり、高い予測精度が得られた。
前記ディープラーニングにより学習する工程と、品質（カビ臭コメントの有無）を予測する工程には、Ｒ（ｖｅｒｓｉｏｎ  ３．３．０）を使用した。
【００５４】
（実施例５）
（品種の予測）
＜前処理して分析サンプルを得る工程＞
アラビカ種焙煎豆２１２検体（ブラジル１５８検体、コロンビア３３検体、グァテマラ２１検体）Ｌ値１５〜２４、高砂珈琲より入手）、ロブスタ種（ベトナム）焙煎豆５８検体（Ｌ値１６〜２３、高砂珈琲より入手）について、市販のディッディングミル（Ｄｉｔｔｉｎｇ  Ｍａｓｃｈｉｎｅｎ  ＡＧ製）を用いて粉砕した後、粉砕豆１重量部に対して１０〜２０重量部の熱水と１〜１０分間接触させて抽出し、ろ紙ろ過を行いコーヒー抽出液を得た。
得られたコーヒー抽出液のうち１９５検体については、そのままＨＰＬＣ分析の前処理に供した。
得られたコーヒー抽出液のうち、７５検体については、重曹水を使用してｐＨを５．９に調整した後、イオン交換水を使用して可溶性固形分濃度１．２重量％となるように希釈し、缶に充填して巻締めしてからＦ０＝１０の条件でレトルト殺菌を行ってブラックタイプ容器詰め飲料を得た。得られた容器詰め飲料のうち、３６検体についてはそのままＨＰＬＣ分析の前処理に供するまで室温保存した（ブラックタイプ容器詰め飲料）。 残り の３９検体については、６０℃、１週間加温保存してから、ＨＰＬＣ分析の前処理に供するまで室温保存した（加温処理ブラックタイプ容器詰め飲料）。
得られたコーヒー液（コーヒー抽出液１９５検体、ブラックタイプ容器詰め飲料３６検体、加温処理ブラックタイプ容器詰め飲料３９検体）１．５ｇを秤量し、１０ｍＬメスフラスコにてＨＰＬＣ溶離液（Ａ液：０．０５Ｍ酢酸、５容積％アセトニトリル水溶液）を加えて定容した後に０．４５μｍ水系クロマトディスク（倉敷紡績製）にて精密ろ過してからＨＰＬＣ分析に供した。
【００５５】
＜機器分析工程＞
精密ろ過後のコーヒー液１０μＬをＨＰＬＣの後段に検出器としてダイオードアレイ検出器が供えられた機器分析（１１００シリーズ、アジレント・テクノロジー製）に供した。
〔ＨＰＬＣ条件〕
カラム：カプセルパックＭＧＩＩＩ (４．６×１５０ｍｍ、３μｍ、資生堂製）
溶媒：Ａ：０．０５Ｍ酢酸、５容積％アセトニトリル水溶液、Ｂ：アセトニトリル
流速：１ｍＬ／分。
【００５６】
＜数値データに変換する工程＞
ＨＰＬＣ分析の結果得られたクロマトグラムにおいて、保持時間、ＵＶ−Ｖｉｓスペクトルから分析に供与した検体に共通して存在すると推定された合計２９個のピークを選択し、それぞれの面積値を算出した（Ａｇｉｌｅｎｔ  ＯｐｅｎＬＡＢ  クロマトデータシステム バージョン  Ｃ．０１．０７（アジレント・テクノロジー製）使用）。また、これらの２９個のピーク面積値の和を算出した。次に２９個のそれぞれのピーク面積値を、２９個のピーク面積値の和で除したピーク面積比率を算出し、ディープラーニングにより学習する工程へ供した。
【００５７】
＜ディープラーニングにより学習し、品質予測モデルを得る工程＞
アラビカ種焙煎豆を原料とするコーヒー液２１２検体、ロブスタ種焙煎豆を原料とするコーヒー液５８検体から、それぞれランダムに１３７検体、３８検体、合計１７５検体を選択し、トレーニング用の検体群とした。残りのアラビカ種焙煎豆を原料とするコーヒー液７５検体、ロブスタ種焙煎豆を原料とするコーヒー液２０検体、合計９５検体をテスト用の検体群とした。
【００５８】
トレーニング用の検体群の数値データセットを、全５層のディープビリーフネットワークに供し、応答変数である原料焙煎豆品種を予測するモデルを作成した。
【００５９】
＜品質予測モデルと照合し、パラメータを変更する工程＞
テスト用の検体群の数値データセットを、作成した予測モデルに供し、コーヒー液の原料の焙煎豆の品種予測を行って既知の焙煎豆の品種と照合した。次に予測モデルのパラメータを変更して予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得た。該モデルの活性化関数はＲｅＬＵを使用し、バッチサイズを１０、隠れ層のＤｒｏｐｏｕｔ比率を０．５とした。チューニング実施済みモデルを使用したテストデータの焙煎豆の品種予測の正解率は９８．９％であり、高い予測精度が得られた。
【００６０】
前記ディープラーニングにより学習する工程と、焙煎豆の品種を予測する工程には、Ｒ（ｖｅｒｓｉｏｎ  ３．３．０）を使用した。
【００６１】
（実施例６）
（品種のブレンド比率の予測）
＜前処理して分析サンプルを得る工程＞
アラビカ種焙煎豆１８検体（ブラジル９検体、コロンビア９検体、Ｌ値１５〜２４、高砂珈琲より入手）、ロブスタ種（ベトナム）焙煎豆１９検体（Ｌ値１６〜２３、高砂珈琲より入手）、アラビカ種とロブスタ種のブレンド焙煎豆３４検体（ロブスタ種焙煎豆のブレンド比率として１５重量％、２５重量％、４０重量％、５０重量％、６０重量％、７５重量％、８０重量％）について、実施例５記載の方法と同様にして粉砕・抽出・ろ紙ろ過を行いコーヒー抽出液７１検体を得た。得られたコーヒー抽出液について、実施例５記載の方法と同様にして前処理を行い、ＨＰＬＣ分析に供した。
これとは別にコーヒーエキス１０検体（Ｂｒｉｘ１５〜５５、アラビカ種４種、ロブスタ種３種、アラビカ種とロブスタ種のブレンド３種を高砂珈琲より入手）についてもＢｒｉｘ１．５にイオン交換水にて希釈後、実施例１記載の方法と同様にして前処理を行い、ＨＰＬＣ分析に供した。
【００６２】
＜機器分析工程と数値データに変換する工程＞
実施例５記載の方法と同様にして、コーヒー抽出液７１検体、コーヒーエキス１０検体につきピーク面積比率を算出した。
【００６３】
＜ディープラーニングにより学習し、品質予測モデルを得る工程＞
アラビカ種抽出液１８検体、ロブスタ種抽出液１９検体、アラビカ種とロブスタ種のブレンド抽出液３４検体からそれぞれランダムに１０検体、１０検体、２６検体、合計４６検体をトレーニング用に選択した。更にアラビカ種コーヒーエキス４検体、ロブスタ種コーヒーエキス３検体からそれぞれランダムに２検体、合計４検体をトレーニング用に選択した。コーヒー抽出液４６検体と、コーヒーエキス４検体を合計して５０検体をトレーニング用の検体群とした。残りのコーヒー抽出液２５検体とコーヒーエキス６検体、合計３１検体をテスト用の検体群とした。
トレーニング用の検体群に属するそれぞれの検体の２９個のＨＰＬＣ分析ピーク面積比率を入力変数とし、ロブスタ種のブレンド比率を応答変数として、全５層のディープビリーフネットワークに供し、応答変数であるロブスタ種のブレンド比率を予測するモデルを作成した。
【００６４】
＜品質予測モデルと照合し、パラメータを変更する工程＞
テスト用の検体群に属するそれぞれの検体の２９個のＨＰＬＣ分析ピーク面積比率を入力変数として、作成した品質予測モデルを使用して計算を実行し、応答変数であるロブスタ種のブレンド比率の予測を行って既知の焙煎豆の品種のブレンド比率と照合した。次に予測モデルのパラメータを変更して予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得た。該モデルの活性化関数はＲｅＬＵを使用し、バッチサイズを１０、隠れ層のＤｒｏｐｏｕｔ比率を０．５とした。チューニング実施済みモデルを使用したテストデータの焙煎豆の品種のブレンド比率の予測精度を決定係数にて評価した。その結果、決定係数＝０．７７と高い予測精度が得られた。
【００６５】
（実施例７）
（焙煎度の予測）
＜前処理工程、機器分析工程および数値データに変換する工程＞
実施例５に示した検体のうち、アラビカ種のデータを使用した。
【００６６】
＜ディープラーニングにより学習し、品質予測モデルを得る工程＞
アラビカ種２１２検体からランダムに１３７検体を選択して、アラビカ種トレーニング用の検体群とし、残りの７５検体をテスト用の検体群とした。トレーニング用の検体群、トレーニング用の検体群に属するそれぞれの検体の２９個のＨＰＬＣ分析ピーク面積比率を入力変数とし、使用されているコーヒーの焙煎度（Ｌ値）を応答変数として、全５層のディープビリーフネットワークに供し、応答変数であるＬ値を予測するモデルを作成した。
【００６７】
＜品質予測モデルと照合し、パラメータを変更する工程＞
テスト用の検体群に属するそれぞれの検体の２９個のＨＰＬＣ分析ピーク面積比率を入力変数として、作成した品質予測モデルを使用して計算を実行し、応答変数であるコーヒーの焙煎度（Ｌ値）の予測を行って既知のコーヒーの焙煎度と照合した。次に予測モデルのパラメータを変更して予測モデルのチューニングを行い、チューニング実施済み品質予測モデルを得た。該モデルの活性化関数はＲｅＬＵを使用し、バッチサイズを１０、隠れ層のＤｒｏｐｏｕｔ比率を０．５とした。チューニング実施済みモデルを使用したテストデータのコーヒーの焙煎度の予測精度を決定係数にて評価した。その結果、決定係数＝０．８５と高い予測精度が得られた。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明によれば、飲食品の品質評価において、従来困難であった機器分析と官能評価結果を結び付ける柔軟な解釈方法を提供するものであって、飲食品の官能評価結果を機器分析結果から効率的に予測することが可能となった。該方法を利用することにより、例えば複数の飲食品を混合することにより、より高い品質の飲食品を効率的に設計することが可能となる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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