(57)【要約】【課題】異種ガムの混入を異種ガムが混入しているか否かを迅速に判定することを一課題とする。【解決手段】前記課題は、アラビアガム又はガディガムへの異種ガムの混入の判定方法であって、（１）測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する工程と、（２）前記（１）の工程で得られた比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否か判定する工程と、を含む、異種ガムの混入を判定する方法により解決される。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
アラビアガム又はガディガムへの異種ガムの混入の判定方法であって、
（１）測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する工程と、
（２）前記（１）の工程で得られた比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する工程と、
を含む、方法。
【請求項２】
前記原スペクトルデータが、波数１２，５００〜４，０００  ｃｍ−１の範囲、かつ分解能２〜６４ｃｍ−１の範囲で取得される、請求項１に記載の判定方法。
【請求項３】
前記（１）工程における比較が、処理後スペクトルデータと標準スペクトルデータの波形を比較して行われる、請求項１又は２に記載の判定方法。
【請求項４】
前記（１）工程における比較が、適合解析によって行われる、請求項１又は２に記載の判定方法。
【請求項５】
前記（１）工程における処理後スペクトルデータと標準スペクトルデータの比較が、波数１２，５００〜４，０００ｃｍ−１の範囲で行われる、請求項１〜４のいずれか一項に記載の判定方法。
【請求項６】
前記（１）工程が、さらに測定用サンプルの乾燥減量を取得することを含み、
前記（１）工程における比較が、処理後スペクトルデータとアラビアガム又はガディガムについて取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する際に、前記処理後スペクトルデータを生成した測定用サンプルの乾燥減量に対応する乾燥減量の範囲を有するアラビアガム又はガディガムについて取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと、前記処理後スペクトルデータとの比較である、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の判定方法。
【請求項７】
前記測定用サンプルが、樹液の粉末化物、又は樹液玉の粉砕物である、請求項１〜６のいずれか一項に記載の判定方法。
【請求項８】
ガムの品質の判定方法であって、
（Ｉ）測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出する工程と、
（ＩＩ）前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する工程と、
を含む、方法。
【請求項９】
前記品質パラメータが、乾燥減量、平均分子量、アラビノガラクタンプロテイン含有量、不溶性ガムの含有又は非含有、粘度、タンニン含有量及び乳化性からなる群から選択される少なくとも一種である、請求項８に記載の判定方法。
【請求項１０】
前記品質パラメータが、平均分子量、アラビノガラクタンプロテイン含有量、グリコプロテイン含有量、不溶性ガムの含有又は非含有、粘度、タンニン含有量及びガムの乳化性からなる群から選択される少なくとも一種であり、
さらに、前記（Ｉ）工程が、さらに測定用サンプルの乾燥減量を取得する工程を含み、
前記（Ｉ）工程における比較が、処理後スペクトルデータとアラビアガム又はガディガムについて取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する際に、前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に測定用サンプルの乾燥減量に応じて生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出する工程である、
請求項８に記載の判定方法。
【請求項１１】
前記原スペクトルデータが、波数１２，５００〜４，０００  ｃｍ−１の範囲、かつ分解能２〜６４ｃｍ−１の範囲で取得される、請求項８〜１０のいずれか一項に記載の判定方法。
【請求項１２】
前記（ＩＩＩ）工程における前記処理後スペクトルデータと前記標準スペクトルデータの比較が、波数１２，５００〜４，０００  ｃｍ−１の範囲で行われる、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の判定方法。
【請求項１３】
前記測定用サンプルが、樹液の粉末化物、又は樹液玉の粉砕物である、請求項８〜１２のいずれか一項に記載の判定方法。
【請求項１４】
異種ガムの混入を判定するための装置であって、
処理部を備え、
前記処理部は、測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め生成された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較し、
比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する、
前記装置。
【請求項１５】
異種ガムの混入を判定するためのシステムであって、
近赤外分光原スペクトル測定装置と、
近赤外分光スペクトル解析装置と、を備え、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置は、処理部と、測定部と、通信部と、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置は、処理部と、通信部と、を備え、
前記測定装置の処理部は、
前記測定装置の測定部で拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを、前記測定装置の通信部を介して前記近赤外分光スペクトル解析装置に送信し、
前記解析装置の処理部は、
前記解析装置の通信部を介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置から送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め生成された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較し、
比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する、
前記システム。
【請求項１６】
異種ガムの混入を判定するためのシステムの生産方法であって、
近赤外分光原スペクトル測定装置を準備することと、
近赤外分光スペクトル解析装置を準備することと、を含み、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置は、処理部と、測定部と、通信部と、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置は、処理部と、通信部と、を備え、
前記測定装置の処理部は、
前記測定装置の測定部で拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを、前記測定装置の通信部を介して前記近赤外分光スペクトル解析装置に送信し、
前記解析装置の処理部は、
前記解析装置の通信部を介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置から送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め生成された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較し、
比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する、
前記生産方法。
【請求項１７】
ガムの品質を判定するための装置であって、
処理部を備え、
前記処理部は、
測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出し、
前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する、
前記装置。
【請求項１８】
ガムの品質を判定するためのシステムであって、
近赤外分光原スペクトル測定装置と、
近赤外分光スペクトル解析装置と、を備え、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置は、処理部と、測定部と、通信部と、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置は、処理部と、通信部と、を備え、
前記測定装置の処理部は、
前記測定装置の測定部で拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを前記測定装置の通信部を介して、前記近赤外分光スペクトル解析装置に送信し、
前記解析装置の処理部は、
前記解析装置の通信部を介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置から送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出し、
前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する、
前記システム。
【請求項１９】
ガムの品質を判定するためのシステムの生産方法であって、
近赤外分光原スペクトル測定装置を準備することと、
近赤外分光スペクトル解析装置を準備することと、を含み、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置は、処理部と、測定部と、通信部と、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置は、処理部と、通信部と、を備え、
前記測定装置の処理部は、
前記測定装置の測定部で拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを前記測定装置の通信部を介して、前記近赤外分光スペクトル解析装置に送信し、
前記解析装置の処理部は、
前記解析装置の通信部を介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置から送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出し、
前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する、
前記システム。
【請求項２０】
コンピュータに実行させたときに、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法を実行させる、異種ガムの混入を判定するための、コンピュータプログラム。
【請求項２１】
コンピュータに実行させたときに、請求項８〜１３のいずれか一項に記載の方法を実行させる、ガムの品質を判定するための、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書には、異種ガムの混入を判定する方法、異種ガムの混入を判定するための装置、及び異種ガムの混入を判定するためのコンピュータプログラムが開示される。
【背景技術】
【０００２】
近年、物質の品質を検査する方法として近赤外分光法の採用が試みられている。
【０００３】
非特許文献１には、近赤外分光法により、食品に含まれる栄養成分の他、食品の食味、食品の物性を評価できることが開示されている。非特許文献２には、キサンタンガムの分子量を近赤外分光法で決定したことが開示されている。
【０００４】
特許文献１には、高分子化合物の不良品を近赤外分光法によって検出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１５９８９７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】池羽田  晶文：食品と開発、2015年、Vol. 50、No. 8、p4~15
【非特許文献２】Song Z, et al：Carbohydrate Polymers, 2015,Vol. 115,p582-588
【非特許文献３】S. Al-Assaf, T. Katayama, G. O. Phillips, Y. Sasaki and P. A.Williams, Food and Food Ingredients Journal of Japan, 208, No. 10, 771-780(2003).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
アラビアガム、及びガディガム等の天然ガム類はエマルション製品を製造するにあたり乳化剤として使用される主要成分である。
【０００８】
天然ガム類の主要原産国は、インド、スーダン、チャド、ナイジェリア、セネガル、マリ、ケニア等である。一般的に、天然ガムは解放系であるプランテーションで栽培されたガムノキや、自生しているガムノキから採取されるため、その品質は、一定ではなく、目的とするガム以外のガム成分が混入することがある。
【０００９】
アラビアガムの品質を評価する方法として、ゲルろ過クロマトグラフィー−多角度光散乱解析を使って、アラビノガラクタン、アラビノガラクタン−タンパク質、グリコプロテインの平均分子量や各成分の含有量から評価する方法が報告されている（非特許文献３）。しかし、当該方法は、１サンプルあたり、サンプルの前処理を含めて１４０分程度の長時間を要するという不利点を有する。
【００１０】
また、ガディガムは、自生するガディノキから採取される。従って、ガティガムの採取時に他の天然ガムが混入することがある。当該混入の有無の判別は、採取したガムを溶解させて、不溶な球状物が残るか否かを目視で確認できる（ここで、不溶な球状物が残存する場合、当該混入があったと判断される。）。しかし、この方法では１サンプルを判定するために３時間程度の長時間を要する。
本発明は、迅速に異種ガムが混入しているか否かを判定することを一課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明者は、鋭意研究を重ねたところ、近赤外分光度計を用いて拡散反射を測定することにより、異種ガムが混入しているか否かを迅速に判定することが可能であることを見出した。
【００１２】
本発明は、当該知見に基づいて完成されたものであり、以下の態様を含む。
項１．
アラビアガム又はガディガムへの異種ガムの混入の判定方法であって、
（１）測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する工程と、
（２）前記（１）の工程で得られた比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する工程と、
を含む、方法。
項２．
前記原スペクトルデータが、波数１２，５００〜４，０００  ｃｍ−１の範囲、かつ分解能２〜６４ｃｍ−１の範囲で取得される、項１に記載の判定方法。
項３．
前記（１）工程における比較が、処理後スペクトルデータと標準スペクトルデータの波形を比較して行われる、項１又は２に記載の判定方法。
項４．
前記（１）工程における比較が、適合解析によって行われる、項１又は２に記載の判定方法。
項５．
前記（１）工程における処理後スペクトルデータと標準スペクトルデータの比較が、波数１２，５００〜４，０００  ｃｍ−１の範囲で行われる、項１〜４のいずれか一項に記載の判定方法。
項６．
前記（１）工程が、さらに測定用サンプルの乾燥減量を取得することを含み、
前記（１）工程における比較が、処理後スペクトルデータとアラビアガム又はガディガムについて取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する際に、前記処理後スペクトルデータを生成した測定用サンプルの乾燥減量に対応する乾燥減量の範囲を有するアラビアガム又はガディガムについて取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと、前記処理後スペクトルデータとの比較である、
項１〜５のいずれか一項に記載の判定方法。
項７．
前記測定用サンプルが、樹液の粉末化物、又は樹液玉の粉砕物である、項１〜６のいずれか一項に記載の判定方法。
項８．
ガムの品質の判定方法であって、
（Ｉ）測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出する工程と、
（ＩＩ）前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する工程と、
を含む、方法。
項９．
前記品質パラメータが、乾燥減量、平均分子量、アラビノガラクタンプロテイン含有量、不溶性ガムの存在又は非存在、粘度、タンニン含有量及び乳化性からなる群から選択される少なくとも一種である、項８に記載の判定方法。
項１０．
前記品質パラメータが、平均分子量、アラビノガラクタンプロテイン含有量、グリコプロテイン含有量、不溶性ガムの存在又は非存在、粘度、タンニン含有量及びガムの乳化性からなる群から選択される少なくとも一種であり、
さらに、前記（Ｉ）工程が、さらに測定用サンプルの乾燥減量を取得する工程を含み、
前記（Ｉ）工程における比較が、処理後スペクトルデータとアラビアガム又はガディガムについて取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する際に、前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に測定用サンプルの乾燥減量に応じて生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出する工程である、
項８に記載の判定方法。
項１１．
前記原スペクトルデータが、波数１２，５００〜４，０００  ｃｍ−１の範囲、かつ分解能２〜６４ｃｍ−１の範囲で取得される、項８〜１０のいずれか一項に記載の判定方法。
項１２．
前記（ＩＩＩ）工程における前記処理後スペクトルデータと前記標準スペクトルデータの比較が、波数１２，５００〜４，０００  ｃｍ−１の範囲で行われる、項８〜１１のいずれか一項に記載の判定方法。
項１３．
前記測定用サンプルが、ガムの品質の判定方法であって、である、項８〜１２のいずれか一項に記載の判定方法。
項１４．
異種ガムの混入を判定するための装置１０ａであって、
処理部を備え、
前記処理部１０１ａは、
測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め生成された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較し、
比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する、
前記装置１０ａ。
項１５．
異種ガムの混入を判定するためのシステム５０ａであって、
近赤外分光原スペクトル測定装置３０ａと、
近赤外分光スペクトル解析装置１０ａと、を備え、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置３０ａは、処理部３０１ａと、測定部３１０ａと、通信部３０５ａと、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置１０ａは、処理部１０１ａと、通信部１０５ａと、を備え、
前記測定装置の処理部３０１ａは、
前記測定装置の測定部３１０ａで拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを前記測定装置の通信部３０５ａを介して、前記近赤外分光スペクトル解析装置１０ａに送信し、
前記解析装置の処理部１０１ａは、
前記解析装置の通信部１０５ａを介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置３０ａから送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め生成された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較し、
比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する、
前記システム５０ａ。
項１６．
異種ガムの混入を判定するためのシステム５０ａの生産方法であって、
近赤外分光原スペクトル測定装置３０ａを準備することと、
近赤外分光スペクトル解析装置１０ａを準備することと、を含み、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置３０ａは、処理部３０１ａと、測定部３１０ａと、通信部３０５ａと、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置１０ａは、処理部１０１ａと、通信部１０５ａと、を備え、
前記測定装置の処理部３０１ａは、
前記測定装置の測定部３１０ａで拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを前記測定装置の通信部３０５ａを介して、前記近赤外分光スペクトル解析装置１０ａに送信し、
前記解析装置の処理部１０１ａは、
前記解析装置の通信部１０５ａを介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置３０ａから送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め生成された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較し、
比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否かを判定する、
前記システム５０ａの生産方法。
項１７．
ガムの品質を判定するための装置１０ｂであって、
処理部を備え、
前記処理部１０１ｂは、
測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出し、
前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する、
前記装置１０ｂ。
項１８．
ガムの品質を判定するためのシステム５０ｂであって、
前記ガム品質判定システム５０ｂは、近赤外分光原スペクトル測定装置３０ｂと、
近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂと、を備え、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置３０ｂは、処理部３０１ｂと、測定部３１０ｂと、通信部３０５ｂと、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂは、処理部１０１ｂと、通信部１０５ｂと、を備え、
前記測定装置の処理部３０１ｂは、
前記測定装置の測定部３１０ｂで拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを前記測定装置の通信部３０５ｂを介して、前記近赤外分光スペクトル解析装置に送信し、
前記解析装置の処理部１０１ｂは、
前記解析装置の通信部１０５ｂを介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置３０ｂから送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出し、
前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する、
前記システム５０ｂ。
項１９．
ガムの品質を判定するためのシステム５０ｂの生産方法であって、
前記生産方法は、近赤外分光原スペクトル測定装置３０ｂを準備することと、
近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂを準備することと、を含み、
前記近赤外分光原スペクトル測定装置３０ｂは、処理部３０１ｂと、測定部３１０ｂと、測定装置通信部３０５ｂと、を備え、
前記近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂは、処理部１０１ｂと、通信部１０５ｂと、を備え、
前記測定装置の処理部３０１ｂは、
前記測定装置の測定部３１０ｂで拡散反射近赤外分光法により取得された測定用サンプルの原スペクトルデータを前記測定装置の通信部３０５ｂを介して、前記近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂに送信し、
前記解析装置の処理部１０１ｂは、
前記解析装置の通信部１０５ｂを介して、前記近赤外分光原スペクトル測定装置から送信された前記原スペクトルデータを受信し、
前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成し、
前記処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に生成された検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出し、
前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する、
前記システム５０ｂ。
項２０．
コンピュータに実行させたときに、項１〜７のいずれか一項に記載の方法を実行させる、異種ガムの混入を判定するための、コンピュータプログラム。
項２１．
コンピュータに実行させたときに、項８〜１３のいずれか一項に記載の方法を実行させる、ガムの品質を判定するための、コンピュータプログラム。
【発明の効果】
【００１３】
異種ガムが混入しているか否かを迅速に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】（Ａ）は、システムとハードウェア構成の例を示す図である。（Ｂ）は、サンプルローテータの構成の例を示す図である。
【図２】近赤外分光スペクトル解析装置のハードウェアの構成例を示す図である。
【図３】近赤外分光スペクトル測定装置のハードウェアの構成例を示す図である。
【図４】異種ガム混入判定装置の動作の例を示すフローチャートである。
【図５】処理後スペクトルテータと標準データの比較処理の例を示すフローチャートである。
【図６】異種ガム混入判定システムの動作の例を示すフローチャートである。
【図７】ガム品質判定装置の動作の例を示すフローチャートである。
【図８】処理後スペクトルテータから検量線をも用いて品質パラメータの値を生成する処理の例を示すフローチャートである。
【図９】ガム品質判定システムの動作の例を示すフローチャートである。
【図１０】アラビアガム  セネガル種、アラビアガム  セイアル種、及びアラビアガム  ポリカンタ種の微分スペクトルを示す。
【図１１】アラビアガムについて、従来法で測定した品質パラメータの品質値と、近赤外分光法で測定した品質パラメータ値の相関を評価した結果を示す。図１１（ａ）、及び図１１（ｂ）は、平均分子量を示す。図１１（ｃ）、及び図１１（ｄ）は、アラビノガラクタンプロテイン（ＡＧＰ）含有量を示す。図１１（ａ）、及び図１１（ｃ）は、乾燥減量による群分けを行わずに相関を評価した結果を示す。Ｘ軸は従来法実測値を示す。Ｙ軸は近赤外スペクトルからの予測値を示す。
【図１２】ガディガムについて、従来法で測定した品質パラメータの品質値と、近赤外分光法で測定した品質パラメータ値の相関を評価した結果を示す。図１２（ａ）は不溶性異種ガムの含有量を、図１２（ｂ）は１５％水溶液における粘度（ｍＰａ・ｓ）を、図１２（ｃ）はタンニン含有量を、図１２（ｄ）は乳化粒子径を示す。Ｘ軸は従来法実測値を示す。Ｙ軸は近赤外スペクトルからの予測値を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
Ｉ．異種ガムの混入の判定
１．異種ガムの混入の判定方法
【００１６】
本発明のある実施形態は、測定用サンプルに異種ガムが混入していることを判定する方法に関する。具体的には、本実施形態は、（１）測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて予め取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する工程、及び前記（１）の工程で得られた比較結果に基づいてガムサンプルが異種ガムを含むか否か判定する工程を含む。前記（１）工程は、測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により原スペクトルデータを取得する工程と、前記工程において取得された前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成する工程と、処理後スペクトルデータをアラビアガム又はガディガムについて予め取得された１種又は複数種の標準スペクトルデータと比較する工程とに分かれていてもよい。
【００１７】
測定用サンプルは、目的とするガム種であるか否かの検査対象となるサンプルである。サンプルとして好ましくは、ガムノキの、樹液玉、樹液の粉末化物又は樹液玉の粉砕物である。サンプルとしてより好ましくは、樹液の粉末化物又は樹液玉の粉砕物である。
【００１８】
異種ガムは、目的とするガム以外のガムである。
すなわち、アラビアガムが目的とするガムであるとき、アラビアガム以外のガムは異種ガムであり、セネガル種（Ａｃａｃｉａ  ｓｅｎｅｇａｌ）のアラビアガムが目的とするガムであるとき、これ以外のアラビアガムもまた異種ガムであり、及びセイアル種（Ａｃａｃｉａ  ｓｅｙａｌ）のアラビアガムが目的とするガムであるとき、これ以外のアラビアガムもまた異種ガムであり、及びガティガムが目的とするガムであるとき、ガティガム以外のガムは異種ガムである。
【００１９】
目的とするガムは、アラビアガム、及びガディガム等の天然ガムであることが好ましい。アラビアガムはアカシア属の木から採取される樹脂である。アラビアガムとして好ましくはセネガル種（Ａｃａｃｉａ  ｓｅｎｅｇａｌ）、及びセイアル種（Ａｃａｃｉａ  ｓｅｙａｌ）を挙げることができ、より好ましくはセネガル種を挙げることができる。ガディガムは、シクシン科ガティノキ（Ａｎｏｇｅｉｓｓｕｓ  ｌａｔｉｆｏｌｉａ）から採取される樹脂である。
標準スペクトルデータは、ガム種が特定されている標準ガムから取得される。標準ガムは、目的とするガム種に対応して準備される。
【００２０】
測定用サンプル及び標準ガムは、その形態が同じであることが好ましく、共に樹液の粉末化物、又は樹液玉の粉砕物であることがより好ましい。ガム玉の状態では近赤外光が透過してしまうためである。本観点から、測定用サンプル及び標準ガムの粒子は、例えば、３．５メッシュ（目開き５６００μｍ）篩過、１４メッシュ（目開き１１８０μｍ）篩過、３０メッシュ（目開き５００μｍ）篩過、５０メッシュ（目開き３００μｍ）篩過、１００メッシュ（目開き１５０μｍ）篩過、又は２００メッシュ（目開き７５μｍ）篩過の大きさであることができる。測定用サンプル及び標準ガムが玉の場合には、乳鉢（好ましくはステンレス製乳鉢）、卓上ミル等の公知の器具を使用して粉砕することができる。また、測定用サンプル及び標準ガムとして、粉末状態で流通しているガムを利用することもできる。
【００２１】
測定用サンプル及び標準ガムは、近赤外分光光度計を用いて測定する。近赤外分光光度計は拡散反射測定を行うことができる限り制限されない。近赤外分光光度計としては、フーリエ変換型近赤外分光光度計が好ましい。フーリエ変換型近赤外分光光度計としては、例えばＦＴ−ＮＩＲ  ＭＰＡ  システム（ブルカー・オプティクス株式会社）を挙げることができる。
【００２２】
近赤外分光光度計のサンプリングモジュールは、積分球であってもファイバープローブであってもよい。ガムには木くずが混入していることが多いため、サンプリングモジュールに、サンプルローテータユニットを装着して、測定用サンプル又は標準ガムを付属のカップに充填し、ローテータで回転させながら測定することが好ましい。この点からサンプリングモジュールはサンプルローテータを装着可能な積分球を用いることが好ましい。サンプルローテータは、近赤外分光光度計に装着できるものである限り制限されない。
【００２３】
拡散反射法による近赤外分光の原スペクトルデータの取得には、近赤外分光光度計を用いて拡散反射の原スペクトルデータを測定すること、及び測定された拡散反射の原スペクトルデータを近赤外分光光度計から直接、記憶媒体、又はネットワークを介して取得することを含む。取得する主体は、ヒトであってもよくコンピュータであってもよい。
【００２４】
拡散反射の原スペクトルデータの測定は波数１２，５００ｃｍ−１〜４，０００ｃｍ−１の範囲で行うことができる。波数の上限値は、１２，５００ｃｍ−１、１２，０００ｃｍ−１、１１，５００ｃｍ−１、１１，０００ｃｍ−１、１０，５００ｃｍ−１、及び１０，０００ｃｍ−１から選択することができる。
【００２５】
拡散反射の原スペクトルデータの取得する際の波数分解能は２〜６４ｃｍ−１に設定することができる。波数分解能の下限値は、２ｃｍ−１、４ｃｍ−１、８ｃｍ−１、１０ｃｍ−１、１２ｃｍ−１、及び１４ｃｍ−１から選択することができる。波数分解能の上限値は、６４ｃｍ−１、３２ｃｍ−１、２０ｃｍ−１、及び１８ｃｍ−１から選択することができる。最も好ましい波数分解能は１６ｃｍ−１である。
【００２６】
次に取得した原スペクトルデータに前処理を施し、処理後スペクトルデータを生成する。処理後スペクトルデータの生成は、測定した波数１２，５００ｃｍ−１〜４，０００ｃｍ−１の範囲全てについて行ってもよい。好ましくは、波数１０，０００ｃｍ−１〜４，０００ｃｍ−１の範囲の原スペクトルデータを用いて処理後スペクトルデータを生成する。
【００２７】
原スペクトルデータの前処理には、測定時のノイズを除去するため正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）が含まれる。好ましくは原スペクトルデータの前処理には、正規化が行われたデータを微分処理して微分処理後スペクトルデータを生成する工程が含まれる。より好ましくは、微分処理は一次微分処理と二次微分処理との２回の微分処理を含む。処理後スペクトルデータは、（ｉ）原スペクトルデータに対して正規化を行ったのみのデータ、（ｉｉ）原スペクトルデータに対して正規化を行い、その後一次微分処理を行ったデータ、及び（ｉｉ）原スペクトルデータに対して正規化を行い、その後一次微分処理と二次微分処理を行ったデータが含まれうる。
【００２８】
正規化は、例えば、単純移動平均、加重移動平均、二次・三次多項式（サビツキー−ゴーレイ法）、乗法信号補正（ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅ  ｓｉｇｎａｌ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ：ＭＳＣ）、標準正規変量（ｓｔａｎｄａｒｄ  ｎｏｒｍａｌ  ｖａｒｉａｔｅ：ＳＮＶ）等で行うことができる。また、正規化は、ＦＴ−ＮＩＲ  ＭＰＡ  システムに付属のソフトウェアを使用しても行うことができる。
【００２９】
微分処理は、例えば、サビツキー−ゴーレイ法等によって行うことができる。また微分処理は、ＦＴ−ＮＩＲ  ＭＰＡ  システムに付属のソフトウェアを使用しても行うことができる。
【００３０】
ここでスペクトルデータは、スペクトルの形状を波形で表したものであっても、波形の各プロットの位置を示す行列であってもよい。また、スペクトルデータは、光の強さに対応する電圧値等であってもよい。
【００３１】
標準ガムに由来する処理後スペクトルデータを、標準スペクトルデータと呼ぶ。標準スペクトルデータは、１種又は複数種のガム種毎に取得される。また、標準スペクトルデータは、予め取得されていることが好ましく、後述する近赤外分光装置１０ａの記憶部１０４ａ、近赤外分光装置１０ｂの記憶部１０４ｂ、又は他の記憶媒体に記憶されていることがさらに好ましい。標準スペクトルデータは、１種であっても複数種であってもよい。複数種とは、１つの種の標準ガムに由来する標準スペクトルデータが２種以上、好ましくは３種以上存在することをいう。
【００３２】
標準スペクトルデータと測定用サンプルの処理後スペクトルデータは、目的とするガム種に応じて同じ処理で取得されることが好ましい。
【００３３】
測定用サンプルに由来する処理後スペクトルデータは、標準スペクトルデータと比較される。比較は、目視で行ってもよく、汎用コンピュータを使って行ってもよい。また比較は、後述する近赤外分光装置１０ａの処理部１０１ａ、近赤外分光装置１０ｂの処理部１０１ｂが行ってもよい。
【００３４】
比較は、例えば標準スペクトルデータと、測定用サンプルの処理後スペクトルデータとの差を求めることにより行うことができる。前記差は、差スペクトルや適合解析とバリデーションによって適合指数を求めることより行うことができる。また、比較は、ＦＴ−ＮＩＲ  ＭＰＡ  システムに付属のソフトウェアを使用しても行うことができる。
【００３５】
前記比較において、標準スペクトルデータと、測定用サンプルの処理後スペクトルデータとの差が許容範囲内であれば、測定用サンプルは、標準スペクトルデータが由来する標準ガムと同じであると判定することができる。また、標準スペクトルデータと、測定用サンプルの処理後スペクトルデータとの差が許容範囲外であれば、測定用サンプルは、標準スペクトルデータが由来する標準ガムと異なるとさらに判定することができる。標準スペクトルデータと、測定用サンプルの処理後スペクトルデータとの差が許容範囲外である時、又は測定用サンプルが、標準ガムと異なる場合には、測定用サンプルには異種ガムが混入していると判定することができる。
【００３６】
許容範囲は、例えば、同種の標準ガムに由来する複数のロットについて処理後スペクトルデータを求め、その平均データ、標準偏差、分散等から決定することができる。
【００３７】
好ましくは、測定用サンプルと目的とするガムの標準ガムとの水分含量とを合わせてもよい。すなわち、同種の標準ガムを水分含量に応じて群分けしておき、水分含量の異なるそれぞれの標準ガムについて標準スペクトルデータを準備しておく。測定用サンプルについても水分含量を測定し、この測定用サンプルに由来する処理後スペクトルデータを、この測定用サンプルの水分含量に対応する水分含量を有する標準ガムに由来する標準スペクトルデータと比較する。ガム、特にアラビアガムは、試料間の水分含量のバラつきが大きいため、このようにすることで、より正確に評価することができる。
【００３８】
水分含量は、乾燥減量で評価することができる。乾燥減量は、例えば、乾燥前のガム粉末の質量（ｇ）とそのガム粉末を１０５℃で６時間加熱乾燥した後の質量（ｇ）から下式にしたがって算出することができる。
【００３９】
［数１］
乾燥減量（質量％）＝｛［（乾燥前のガム粉末の質量）−（乾燥後のガム粉末の質量）］／（乾燥前のガム粉末の質量）｝×１００
【００４０】
また乾燥減量は、後述する拡散反射近赤外分光法によっても、測定することができる。
【００４１】
水分含量の群分けの例は、例えば乾燥減量で１３％以下、１３〜１５％、１５％以上の３群である。
【００４２】
２．異種ガム混入判定装置
本発明のある実施形態は、上記Ｉ．１．で述べた異種ガム混入判定方法の実行する異種ガム混入判定装置１０ａに関する。異種ガム混入判定装置１０ａは、異種ガムの混入を判定するための近赤外分光解析装置１０ａでもある。
【００４３】
図１（Ａ）及び図２に、異種ガム混入判定装置１０のハードウェアの構成例を示す。異種ガム混入判定装置１０ａにおいては、入力部１１１ａと、出力部１１２ａと、記憶媒体１１３ａとに接続されていてもよい。異種ガム混入判定装置１０ａは、入力部１１１ａと、出力部１１２ａと、記憶媒体１１３ａと一体となっていてもよい。また、異種ガム混入判定装置１０ａは、後述する近赤外分光スペクトル測定装置３０ａと接続されていてもよい。すなわち、異種ガム混入判定装置１０ａは、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａと直接又はネットワーク等を介して接続された、異種ガム混入判定システム５０ａを構成してもよい。異種ガム混入判定システム５０ａにおいては、異種ガム混入判定装置１０ａと近赤外分光スペクトル測定装置３０ａが、一体となっていてもよい。
【００４４】
異種ガム混入判定装置１０ａにおいて、処理部１０１ａと、主記憶部１０２ａと、ＲＯＭ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）１０３ａと、補助記憶部１０４ａと、通信部１０５ａと、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６ａと、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７ａと、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）１０８ａは、バス１０９ａによって互いにデータ通信可能に接続されている。主記憶部１０２ａと補助記憶部１０４ａとを合わせて、単に記憶部と呼ぶこともある。
【００４５】
異種ガム混入判定装置１０ａの処理部１０１ａはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。処理部１０１ａが、補助記憶部１０４ａ又はＲＯＭ１０３ａに記憶されているコンピュータプログラムを実行することにより、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａを制御する異種ガム混入判定装置１０ａとして機能する。
【００４６】
ＲＯＭ１０３ａは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどによって構成され、処理部１０１ａにより実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータが記録されている。処理部１０１ａはＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。ＲＯＭ１０３ａは、異種ガム混入判定装置１０ａの起動時に、処理部１０１ａによって実行されるブートプログラムや異種ガム混入判定装置１０ａのハードウェアの動作に関連するプログラムや設定を記憶する。
【００４７】
主記憶部１０２ａは、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭなどのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）によって構成される。主記憶部１０２ａは、ＲＯＭ１０３ａ及び補助記憶部１０４ａに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、主記憶部１０２ａは、処理部１０１ａがこれらのコンピュータプログラムを実行する際の作業領域として利用される。
【００４８】
補助記憶部１０４ａは、ハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、光ディスク等によって構成される。補助記憶部１０４ａには、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムなどの、処理部１０１ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム及びコンピュータプログラムの実行に用いる各種設定データが記憶されている。具体的には、標準スペクトルデータ等を不揮発性に記憶する。また、補助記憶部１０４ａは、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａで取得された各種原スペクトルデータ、正規化処理、微分処理等を行う際のパラメータ値、各処理の途中経過、各処理の結果、及び処理後スペクトルデータ等を記憶してもよい。
【００４９】
通信部（通信インタフェース（Ｉ／Ｆ））１０５ａは、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃなどのシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４などのパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器などからなるアナログインタフェース、ネットワークインタフェースコントローラ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＮＩＣ）等から構成される。通信Ｉ／Ｆ１０５ａは、処理部１０１ａの制御下で、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａ又は他の外部機器からのデータを受信し、必要に応じて異種ガム混入判定装置１０ａが保存又は生成する情報を、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａ又は外部に送信又は表示する。通信Ｉ／Ｆ１０５ａは、ネットワークを介して近赤外分光スペクトル測定装置３０ａ又は他の外部機器と通信を行ってもよい。
【００５０】
入力Ｉ／Ｆ１０６ａは、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃなどのシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４などのパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器などからなるアナログインタフェースなどから構成される。入力Ｉ／Ｆ１０６ａは、入力部１１１ａから文字入力、クリック、音声入力等を受け付ける。受け付けた入力内容は、主記憶部１０２ａ又は補助記憶部１０４ａに記憶される。
【００５１】
入力部１１１ａは、タッチパネル、キーボード、マウス、ペンタブレット、マイク等から構成され、異種ガム混入判定装置１０ａに文字入力又は音声入力を行う。入力部１１１ａは、異種ガム混入判定装置１０ａの外部から接続されても、異種ガム混入判定装置１０ａと一体となっていてもよい。
【００５２】
出力Ｉ／Ｆ１０７ａは、例えば入力Ｉ／Ｆ１０６ａと同様のインタフェースから構成される。出力Ｉ／Ｆ１０７ａは、処理部１０１ａが生成した情報を出力部１１２ａに出力する。出力Ｉ／Ｆ１０７ａは、処理部１０１ａが生成し、補助記憶部１０４ａに記憶した情報を、出力部１１２ａに出力する。
【００５３】
出力部１１２ａは、例えばディスプレイ、プリンター等で構成され、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａから送信される原スペクトルデータ及び異種ガム混入判定装置１０ａにおける各種操作ウインドウ、処理後スペクトルデータ等を表示する。
【００５４】
メディアＩ／Ｆ１０８ａは、記憶媒体１１３ａに記憶された例えばアプリケーションソフト等を読み出す。読み出されたアプリケーションソフト等は、主記憶部１０２ａ又は補助記憶部１０４ａに記憶される。また、メディアＩ／Ｆ１０８ａは、処理部１０１ａが生成した情報を記憶媒体１１３ａに書き込む。メディアＩ／Ｆ１０８ａは、処理部１０１ａが生成し、補助記憶部１０４ａに記憶した情報を、記憶媒体１１３ａに書き込む。
【００５５】
記憶媒体１１３ａは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又はＤＶＤ−ＲＯＭ等で構成される。記憶媒体１１３ａは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によってメディアＩ／Ｆ１０８ａと接続される。記憶媒体１１３ａには、コンピュータがオペレーションを実行するためのアプリケーションプログラム等が格納されていてもよい。
【００５６】
処理部１０１ａは、異種ガム混入判定装置１０ａの制御に必要なアプリケーションソフトや各種設定をＲＯＭ１０３ａ又は補助記憶部１０４ａからの読み出しに代えて、ネットワークを介して取得してもよい。前記アプリケーションプログラムがネットワーク上のサーバコンピュータの補助記憶部内に格納されており、このサーバコンピュータに異種ガム混入判定装置１０ａがアクセスして、コンピュータプログラムをダウンロードし、これをＲＯＭ１０３ａ又は補助記憶部１０４ａに記憶することも可能である。
【００５７】
また、ＲＯＭ１０３ａ又は補助記憶部１０４ａには、例えば米国マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）などのグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーションシステムがインストールされている。第２の実施形態に係るアプリケーションプログラムは、前記オペレーティングシステム上で動作するものとする。すなわち、異種ガム混入判定装置１０ａは、パーソナルコンピュータ等であり得る。
【００５８】
３．近赤外分光スペクトル測定装置
図１と図３に異種ガムの混入を判定する際に、測定用サンプル及び標準ガムから近赤外分光の原スペクトルを近赤外分光スペクトル測定装置３０ａのハードウェアの構成例を示す。
【００５９】
近赤外分光スペクトル測定装置３０ａは、処理部３０１ａと、測定部３１０ａと、サンプル設置部３２０ａを備える。これらの他に、入力部３１１ａと、出力部３１２ａとを備えていてもよい。近赤外分光スペクトル測定装置３０ａは、処理部３０１ａと、測定部３１０ａとが、主記憶部３０２ａと、ＲＯＭ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）３０３ａと、補助記憶部３０４ａと、通信部３０５ａと、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０６ａと、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０７ａと、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）３０８ａと、バス３０９ａによって互いにデータ通信可能に接続されていてもよい。また、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａは、記憶媒体３１３ａと接続されていてもよい。通信部３０５ａは、異種ガム混入判定装置１０ａの通信部１０５ａと直接又はネットワークを介して通信する。
【００６０】
近赤外分光スペクトル測定装置３０ａは、サンプル設置部３２０ａに図１（Ｂ）に示すように、測定用サンプルや標準ガム等のサンプル７７７を投入する専用のサンプルローテータ３２１ａが備えられている。サンプルローテータ３２１ａが投入されたサンプル７７７を矢印３３０の方向に回転させながら上記Ｉ．１．で述べた波数の近赤外線をサンプル７７７に照射し測定部３１０ａがサンプル７７７からの拡散反射を測定する。サンプルローテータ３２１ａの動作は、上記Ｉ．１．で説明した通りである。
【００６１】
処理部３０１ａ、入力部３１１ａ、出力部３１２ａ、記憶媒体３１３ａ、主記憶部３０２ａ、ＲＯＭ３０３ａと、補助記憶部３０４ａ、通信部３０５ａ、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０６ａ、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０７ａ、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）３０８ａ、及びバス３０９ａの構成は、それぞれ上記２．で説明した処理部１０１ａ、入力部１１１ａ、出力部１１２ａ、主記憶部１０２ａ、ＲＯＭ１０３ａと、補助記憶部１０４ａ、通信部１０５ａ、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６ａ、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７ａ、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）１０８ａ、及びバス１０９ａと同様である。
【００６２】
４．異種ガム混入判定装置の動作
図４を参照しながら、異種ガム混入判定装置１０ａの動作について説明する。
【００６３】
処理部１０１ａは、ステップＳ１０１において、オペレータによる測定用サンプルの原スペクトルデータの入力を入力部１１１ａから受け付けることにより処理を開始する。処理部１０１ａは、通信部１０５ａが近赤外分光スペクトル測定装置３０ａの通信部３０５ａから送信される測定用サンプルの原スペクトルデータを直接又はネットワークを介して受信することにより、又は記憶媒体１１３ａから測定用サンプルの原スペクトルデータを読み込むことにより測定用サンプルの原スペクトルデータを取得する。
【００６４】
処理部１０１ａは、ステップＳ１０２において、測定用サンプルの原スペクトルデータを前処理することにより、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを生成する。前処理の内容は、上記Ｉ．１．で述べたとおりである。また前処理に必要な計算式やパラメータ等は、補助記憶部１０４ａ又は主記憶部１０２ａに記憶されていてもよい。また、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを生成する際に、前処理に必要な計算式やパラメータ等を、異種ガム混入判定装置１０ａ及び近赤外分光スペクトル測定装置３０ａとは別のネットワークで接続されている記憶装置から取得してもよい。
【００６５】
処理部１０１ａは、ステップＳ１０３において、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを標準スペクトルデータと比較する。比較の方法は、上記Ｉ．１．で述べたとおりである。
【００６６】
処理部１０１ａは、ステップＳ１０４において、測定用サンプルの処理後スペクトルデータと標準スペクトルデータの差が許容範囲内（ＹＥＳ）である場合には、測定用サンプルと標準スペクトルデータが由来する標準ガムとが同じであると判定する（ステップＳ１０５）。
【００６７】
処理部１０１ａは、ステップＳ１０４において、測定用サンプルの処理後スペクトルデータと標準スペクトルデータの差が許容範囲外（ＮＯ）である場合には、測定用サンプルと標準スペクトルデータが由来する標準ガムとが異なると判定する（ステップＳ１０６）。
任意のステップであるが、処理部１０１ａは、判定結果を出力部１１２ａに出力してもよい（ステップＳ１０７）。
【００６８】
また、測定用サンプルの水分含量が判定に影響を与える可能性がある場合には、上記Ｉ．１．で述べたように、判定の際に測定用サンプルの水分含量に対応した標準スペクトルデータを使用して判定することができる。
【００６９】
測定用サンプルの乾燥減量を考慮する場合、図５に示すように、ステップＳ１０２で処理後スペクトルデータを生成した後、ステップＳ１０３１において、測定用サンプルの乾燥減量値を取得する。ステップＳ１０３２において、測定用サンプルの乾燥減量値に応じて測定用サンプルを群分けする。ステップＳ１０３３において、測定用サンプルの乾燥減量値に対応した標準スペクトルデータと比較し、ステップＳ１０４に進む。なお、ステップＳ１０３１は、ステップＳ１０２より前に行われてもよい。
【００７０】
乾燥減量の求め方、及び乾燥減量の範囲の例示は、上記Ｉ．１．で述べたとおりである。
【００７１】
本実施形態では、異種ガム混入判定装置１０ａがステップＳ１０１及びステップＳ１０２を行う例を示したが、異種ガム混入判定装置１０ａは、測定用サンプルに由来する処理後スペクトルデータを取得して、ステップＳ１０３以降、若しくはステップＳ１０３１〜ステップＳ１０３３及びステップＳ１０４以降を行ってもよい。
【００７２】
５．異種ガム混入判定システムの動作
図６を参照しながら、異種ガム混入判定システム５０ａの動作について説明する。
【００７３】
近赤外分光スペクトル測定装置３０ａの処理部３０１ａは、サンプル設置部３２０ａのサンプルローテータ３２１ａを回転させながら、オペレータによりサンプルローテータ３２１ａに内に投入されたサンプル７７７に上記Ｉ．１．で述べた波数の近赤外線を照射し、拡散反射光を測定するように測定部３１０ａを制御し、測定用サンプルに由来する原スペクトルデータを測定する（ステップＳ２０１）。
【００７４】
処理部３０１ａは、通信部３０５ａを介して測定した原スペクトルデータを近赤外分光スペクトル解析装置（異種ガム混入判定装置）１０ａに送信する（ステップＳ２０２）。
【００７５】
近赤外分光スペクトル解析装置１０ａの処理部１０１ａは、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａの処理部３０１ａが送信した原スペクトルデータを近赤外分光スペクトル解析装置１０ａの通信部１０５ａを介して受信する（ステップＳ２１１）。
【００７６】
処理部１０１ａは、ステップＳ２１２〜ステップＳ２１５又はＳ２１２〜ステップＳ２１４及びステップＳ２１６において、図４のステップ１０２〜ステップＳ１０５又はＳ１０２〜ステップＳ１０４及びステップＳ１０６と同様に、測定用サンプルが標準ガムと同じであるか異なるかを判定する。また、上記Ｉ．４．で説明したように、測定用サンプルの水分含量を考慮し、ステップＳ２１３に変えて図５に示すステップＳ１０３１〜ステップＳ１０３３を行ってもよい。
【００７７】
任意のステップであるが、処理部１０１ａは、ステップＳ２１７において、判定結果を近赤外分光スペクトル解析装置１０ａの出力部１１２ａに出力してもよい。
【００７８】
任意のステップであるが、処理部１０１ａは、ステップＳ２１８において、判定結果を近赤外分光スペクトル解析装置１０ａの通信部１０５ａを介して、判定結果を近赤外分光スペクトル測定装置３０ａに送信してもよい。この場合、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａの処理部３０１ａは、通信部３０５ａを介して、判定結果を受信し、出力部３１２ａに出力してもよい。
【００７９】
任意のステップであるが、処理部１０１ａは、ステップＳ２１８において、近赤外分光スペクトル解析装置１０ａの通信部１０５ａを介して、判定結果を近赤外分光スペクトル解析装置１０ａとも近赤外分光スペクトル測定装置３０ａとも異なるデータを受信可能な端末（パーソナルコンピュータ、及びスマートフォン等）に送信してもよい。
【００８０】
また、本実施形態の別態様として、図６のステップＳ２１２を、図６のステップＳ２０１とステップＳ２０２との間に、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａの処理部３０１ａが行ってから、処理後スペクトルデータを処理部３０１ａが近赤外分光スペクトル解析装置１０ａに送信してもよい。
【００８１】
６．異種ガム混入判定システムの生産方法
本発明のある実施態様は、上記Ｉ．１．及びＩ．５．で述べた異種ガム混入判定システムの生産方法に関する。生産方法は、上記Ｉ．３．で述べた、近赤外分光原スペクトル測定装置１０ａを準備することと、上記Ｉ．２．で述べた、近赤外分光スペクトル解析装置３０ａを準備することとを含む。
【００８２】
７．異種ガムの混入を判定するためのコンピュータプログラム
本発明のある実施形態は、異種ガムの混入を判定するためのコンピュータプログラムに関する。本実施形態では、特許請求の範囲に記載の異種ガムの混入を判定する方法の各工程をコンピュータに実行させる。本実施形態には、上記Ｉ．４で述べた、図４に示すステップＳ１０３〜ステップＳ１０５；及び／又はステップＳ１０３、ステップＳ１０４及びステップＳ１０６；をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが含まれる。本実施形態には、上記Ｉ．４で述べた、図４に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０５；及び／又はＳ１０１〜ステップＳ１０４及びステップＳ１０６；をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが含まれる。前記プログラムは、ステップＳ１０３に替えて図５に示すステップＳ１０３１〜ステップＳ１０３３を実行するプログラムであってもよい。
【００８３】
前記コンピュータプログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、光ディスク等の記憶媒体に記憶されていてもよい。前記記憶媒体へのプログラムの記憶形式は、前記提示装置が前記プログラムを読み取り可能である限り制限されない。前記記憶媒体への記憶は、不揮発性であることが好ましい。前記コンピュータプログラムはコンピュータプログラムの製品であってもよい。
【００８４】
ＩＩ．ガムの品質の判定
１．ガムの品質の判定方法
本発明のある実施形態は、測定用サンプルのガムの品質の判定する方法に関する。具体的には、本実施形態は、（ｉ）測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により取得された原スペクトルデータを前処理することによって生成された処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に求められた検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出する工程、及び（ｉｉ）前記測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を、対応する品質パラメータの基準値とそれぞれ比較して、その比較結果に基づいて測定用サンプルの品質を決定する工程を含む。前記（ｉ）工程は、測定用サンプルから拡散反射近赤外分光法により原スペクトルデータを取得する工程と、前記工程において取得された前記原スペクトルデータを前処理し処理後スペクトルデータを生成する工程と、処理後スペクトルデータを、アラビアガム又はガディガムについて１種又は複数種の品質パラメータ毎に求められた検量線にあてはめ、測定用サンプルの１種又は複数種の品質パラメータの値を品質パラメータ毎に算出する工程とに分かれていてもよい。
【００８５】
測定用サンプル、目的とするガムの説明は、上記Ｉ．１．の説明をここに援用する。
【００８６】
本実施形態においては、検量線は、ガム種が特定されて、後述する品質パラメータが既知である品質パラメータ標準ガムから生成される。品質パラメータ標準ガムは、目的とするガム種と、品質パラメータの基準範囲に対応して準備される。
【００８７】
測定用サンプル及び品質パラメータ標準ガムは、その形態が同じであることが好ましく、共に樹液の粉末化物、又は樹液玉の粉砕物であることがより好ましい。粉砕状態の説明は、上記Ｉ．１．の説明をここに援用する。
【００８８】
測定用サンプル及び品質パラメータ標準ガムの近赤外分光光度計を用いた測定方法、及び測定条件は、上記Ｉ．１．の近赤外分光光度計による測定方法及び測定条件の説明をここに援用する。
【００８９】
上記Ｉ．１．に記載の近赤外分光光度計、原スペクトルデータ、処理後スペクトルデータの説明、及びその取得方法の説明も、ここに援用する。
【００９０】
検量線は、以下の方法により生成される。
【００９１】
検量線は、品質パラメータ毎に生成される。
【００９２】
品質パラメータは、ガムの物性や性質に関するものである限り制限されない。例えば、乾燥減量（水分含量）、平均分子量（重量平均）、アラビノガラクタンプロテイン含有量、グリコプロテイン含有量、不溶性ガムの含有又は非含有、粘度、タンニン含有量及びガムの乳化性からなる群から選択される少なくとも一種を挙げることができる。
【００９３】
検量線は、品質パラメータ標準ガムを使って、ガム種及び品質パラメータ毎に作成する。品質パラメータ標準ガムは、ガム種毎かつ品質パラメータ毎に少なくとも２種を準備することが好ましい。
【００９４】
品質パラメータ標準ガムの各品質パラメータの値は、公知の方法にしたがって測定することができる。
【００９５】
例えば、水分含量は、上記Ｉ．１．で述べた乾燥減量により測定することができる。平均分子量、アラビノガラクタンプロテイン含有量、グリコプロテイン含有量は、特許文献４に記載のＧＰＣ−ＭＡＬＬＳ法により測定することができる。
【００９６】
不溶性ガムの含有又は非含有は、一定量のガディガムの粒数を計測した後、ガディガムを９０℃で１時間加熱溶解し、溶解したガディガムを１２メッシュでろ過後、メッシュ上に残ったゲルの粒数を計測し、溶解前のガディガムの粒数に対する、ろ過後メッシュ上に残った粒数の割合を算出することで求めることができる。
【００９７】
粘度は、例えば、ガムの１５質量％水溶液を調製し、ブルックフィールド粘度計、Ｂ型粘度計を用いて、Ｎｏ．２のローターで３０ｒ．ｐ．ｍ．で回転させながら２０℃における粘度を測定することで求めることができる。
【００９８】
タンニン含有量は、例えば、E. Sakai, T. Katayama, T. Ogasawara, M. Mizuno Identification of Anogeissus latifola Wallich and analysis of refine gum ghatti J.ournal of Natural Medicines 67, No.2 276-280(2013)に記載の方法にしたがって測定することができる。
【００９９】
乳化性は、例えば、T. Ido, T. Ogasawara, T. Katayama, Y. Sasaki, S. Al-Assaf, G.O. Phillips Emulsification properties of GATIFOLIA (Gum Ghatti) used for emulsions in food products. Food and Food Ingredients Journal of Japan, 213, No.4, 365-371 (2008)に記載の方法にしたがって算出することができる。
【０１００】
品質パラメータ標準ガムの拡散反射法による近赤外分光原スペクトルデータを取得し、この原スペクトルデータから得られる処理後スペクトルデータと、公知の方法によって得られた各品質パラメータの値から検量線を生成する。
【０１０１】
検量線は、主成分分析、及び部分最小二乗（partial least squares regression: PLS）回帰分析等によって回帰式を求め、求めた回帰式について一個抜き交差検証（leave-one-out cross-validation :LOOCV)等でクロスバリデーションを行い生成される。検量線の作成は、ＦＴ−ＮＩＲ  ＭＰＡ  システムに付属のソフトウェアを使用しても生成することができる。
【０１０２】
測定用サンプルから得られた処理後スペクトルデータをガム種毎かつ品質パラメータ毎に検量線にあてはめることにより、１回の測定用サンプルの測定で、様々な品質パラメータの情報を得ることができる。
【０１０３】
また、予め各品質パラメータの拡散反射赤外分光法における基準値を設定しておくことにより、測定用サンプルの品質（測定用サンプルが品質パラメータ標準ガムと同じであるか否か、測定用サンプルが品質パラメータ標準ガムにどの程度近いか）を判定することができる。さらに、品質パラメータの拡散反射赤外分光法における基準値をグレード毎に決定しておくことにより、測定用サンプルの品質グレードを決定することができる。
【０１０４】
基準値は、例えば、同種の品質パラメータ標準ガムに由来する複数のロットについて処理後スペクトルデータを求め、その平均データ、標準偏差、分散等から決定することができる。
【０１０５】
好ましくは、測定用サンプルと目的とするガムの品質パラメータ標準ガムとを、水分含量に関して、揃えてもよい。すなわち、同種の標準ガムを水分含量に応じて群分けしておき、水分含量の異なるそれぞれの品質パラメータ標準ガムについて検量線を準備しておく。測定用サンプルについても水分含量を測定し、この測定用サンプルに由来する処理後スペクトルデータを、この測定用サンプルの水分含量に対応する水分含量を有する品質パラメータ標準ガムに由来する検量線にあてはめる。ガム、特にアラビアガムは、水分含量が多いことがあるため、このようにすることで、より正確に評価することができる。
水分含量の評価方法は、上記Ｉ．１．で説明したとおりである。
【０１０６】
２．ガム品質判定装置
本発明のある実施形態は、上記Ｉ．１．で述べたガム品質判定方法の実行するガム品質判定装置１０ｂに関する。ガム品質判定装置１０ｂは、ガムの品質を判定するための近赤外分光解析装置１０ｂでもある。
【０１０７】
図１（Ａ）及び図２に、ガム品質判定装置１０ｂのハードウェアの構成例を示す。ガム品質判定装置１０ｂにおいては、入力部１１１ｂと、出力部１１２ｂと、記憶媒体１１３ｂとに接続されていてもよい。ガム品質判定装置１０ｂは、入力部１１１ｂと、出力部１１２ｂと、記憶媒体１１３ｂと一体となっていてもよい。また、ガム品質判定装置１０ｂは、後述する近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂと接続されていてもよい。すなわち、ガム品質判定装置１０ｂは、近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂと直接又はネットワーク等を介して接続された、ガム品質判定システム５０ｂを構成してもよい。異種ガム混入判定システム５０ｂにおいては、ガム品質判定装置１０ｂと近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂが、一体となっていてもよい。
【０１０８】
ガム品質判定装置１０ｂにおいて、処理部１０１ｂと、主記憶部１０２ｂと、ＲＯＭ１０３ｂと、補助記憶部１０４ｂと、通信部１０５ｂと、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６ｂと、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７ｂと、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）１０８ｂは、バス１０９ｂによって互いにデータ通信可能に接続されている。主記憶部１０２ｂと補助記憶部１０４ｂとを合わせて、単に記憶部と呼ぶこともある。
【０１０９】
処理部１０１ｂ、ＲＯＭ１０３ｂ、主記憶部１０２ｂ、補助記憶部１０４ｂ、通信部（通信インタフェース（Ｉ／Ｆ））１０５ｂ、入力Ｉ／Ｆ１０６ｂは、入力部１１１ｂ出力Ｉ／Ｆ１０７、出力部１１２ｂ、メディアＩ／Ｆ１０８ｂ、記憶媒体１１３ｂの構成及び動作等は、  ガム品質判定装置１０ｂにおいて、処理部１０１ｂと、主記憶部１０２ｂと、ＲＯＭ１０３ｂと、補助記憶部１０４ｂと、通信部１０５ｂと、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６ｂと、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７ｂと、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）１０８ｂは、バス１０９ｂによって互いにデータ通信可能に接続されている。
【０１１０】
処理部１０１ｂ、ＲＯＭ１０３ｂ、主記憶部１０２ｂ、補助記憶部１０４ｂ、通信部（通信インタフェース（Ｉ／Ｆ））１０５ｂ、入力Ｉ／Ｆ１０６ｂは、入力部１１１ｂ出力Ｉ／Ｆ１０７ｂ、出力部１１２ｂ、メディアＩ／Ｆ１０８ｂ、記憶媒体１１３ｂ及びバス１０９ｂの構成及び動作等は、異種ガム混入判定装置１０ａの処理部１０１ａ、ＲＯＭ１０３ａ、主記憶部１０２ａ、補助記憶部１０４ａ、通信部（通信インタフェース（Ｉ／Ｆ））１０５ａ、入力Ｉ／Ｆ１０６ａは、入力部１１１ａ、出力Ｉ／Ｆ１０７ａ、出力部１１２ａ、メディアＩ／Ｆ１０８ａ、記憶媒体１１３ａ及びバス１０９ａと同様である。
【０１１１】
３．近赤外分光スペクトル測定装置
図１と図３にガムの品質を判定する際に、測定用サンプル及び品質パラメータ標準ガムから近赤外分光の原スペクトルを近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂのハードウェアの構成例を示す。近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの構成は、上記Ｉ．３．で述べた近赤外分光スペクトル測定装置３０ａの構成と同様である。
【０１１２】
したがって、上記Ｉ．３．の説明をここに援用する。援用において、近赤外分光スペクトル測定装置３０ａの処理部３０１ａ、入力部３１１ａ、出力部３１２ａ、記憶媒体３１３ａ、主記憶部３０２ａ、ＲＯＭ３０３ａと、補助記憶部３０４ａ、通信部３０５ａ、入力Ｉ／Ｆ３０６ａ、出力Ｉ／Ｆ３０７ａ、メディアＩ／Ｆ３０８ａ、バス３０９ａ、サンプル設置部３２０ａ、サンプルローテータ３２１ａは、それぞれ近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの処理部１０１ｂ、入力部１１１ｂ、出力部１１２ｂ、記憶媒体１１３ｂ、主記憶部１０２ｂ、ＲＯＭ１０３ｂと、補助記憶部１０４ｂ、通信部１０５ｂ、入力Ｉ／Ｆ１０６ｂ、出力Ｉ／Ｆ１０７ｂ、メディアＩ／Ｆ１０８ｂ、バス１０９ｂ、サンプル設置部３２０ｂ、サンプルローテータ３２１ｂと読み替える。
４．ガム品質判定装置の動作
【０１１３】
図７を参照しながら、ガム品質判定装置１０ｂの動作について説明する。
【０１１４】
処理部１０１ｂは、ステップＳ３０１において、オペレータによる測定用サンプルの原スペクトルデータの入力を入力部１１１ｂから受け付けることにより、通信部１０５ｂが近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの通信部３０５ｂから送信される測定用サンプルの原スペクトルデータを直接又はネットワークを介して受信することにより、又は記憶媒体１１３ｂから測定用サンプルの原スペクトルデータを読み込むことにより測定用サンプルの原スペクトルデータを取得する。
【０１１５】
処理部１０１ｂは、ステップＳ３０２において、測定用サンプルの原スペクトルデータを前処理することにより、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを生成する。前処理の内容は、上記Ｉ．１．で述べたとおりである。また前処理に必要な計算式やパラメータ等は、補助記憶部１０４ｂ又は主記憶部１０２ｂに記憶されていてもよい。また、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを生成する際に、前処理に必要な計算式やパラメータ等を、ガム品質判定装置１０ｂ及び近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂとは別のネットワークで接続されている記憶装置から取得してもよい。
【０１１６】
処理部１０１ｂは、ステップＳ３０３において、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを検量線にあてはめ測定用サンプルの品質パラメータの値を算出する。検量線は回帰式で表されているため、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを回帰式に変数としてあてはめることにより、測定用サンプルの品質パラメータの値が算出される。
【０１１７】
処理部１０１ｂは、ステップＳ３０４において、測定用サンプルの品質パラメータの値を、測定用サンプルの目的とするガム種と品質パラメータに対応する品質パラメータの基準値とを比較する。基準値及びその範囲は、予め補助記憶部１０４ｂ又は主記憶部１０２ｂに記憶されていてもよい。また、測定用サンプルの処理後スペクトルデータを生成する際に、基準値及びその範囲を、ガム品質判定装置１０ｂ及び近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂとは別のネットワークで接続されている記憶装置から取得してもよい。
【０１１８】
処理部１０１ｂは、ステップＳ３０５において、測定用サンプルの品質パラメータの値が基準値の範囲内（ＹＥＳ）である場合には、測定用サンプルは、検量線が由来する品質パラメータ標準ガムと同じであると判定する（ステップＳ３０６）。さらに、測定用サンプルの品質パラメータの値が基準値の範囲内（ＹＥＳ）である場合、処理部１０１ｂは、測定用サンプルの品質パラメータの値をガムの品質のグレード毎に設定した基準値の範囲と比較（ステップＳ３０８）し、測定用サンプルの品質パラメータの値があてはまる基準値の範囲を、その測定用サンプルのグレードであると格付けする（ステップＳ３０９）。ステップＳ３０８及びステップＳ３０９は、ステップＳ３０６を経ずに行ってもよい。
【０１１９】
処理部１０１ｂは、ステップＳ３０５において、測定用サンプルの品質パラメータの値が基準値の範囲外（ＮＯ）である場合には、測定用サンプルは、検量線が由来する品質パラメータ標準ガムと異なると判定する（ステップＳ３０７）。
【０１２０】
任意のステップであるが、処理部１０１ｂは、判定結果を出力部１１２ｂに出力してもよい。
【０１２１】
また、測定用サンプルの水分含量が判定に影響を与える可能性がある場合には、上記Ｉ．１．で述べたように、判定の際に測定用サンプルの水分含量に対応した標準スペクトルデータを使用して判定することができる。
【０１２２】
測定用サンプルの水分含量を考慮する場合、図８に示すように、ステップＳ３０２で処理後スペクトルデータを生成した後、ステップＳ３０３１において、測定用サンプルの乾燥減量値を取得する。ステップＳ３０３２において、測定用サンプルの乾燥減量値に応じて測定用サンプルを群分けする。ステップＳ３０３３において、測定用サンプルの乾燥減量値に対応した検量線に測定用サンプルの処理後スペクトルデータをあてはめ測定用サンプルの品質パラメータの値を算出すし、ステップＳ３０５に進む。なお、ステップＳ３０３１は、ステップＳ３０２より前に行われてもよい。
【０１２３】
乾燥減量の求め方、及び乾燥減量の範囲の例示は、上記Ｉ．１．で述べたとおりである。
【０１２４】
本実施形態では、ガム品質判定装置１０ｂがステップＳ１０１及びステップＳ１０２を行う例を示したが、ガム品質判定装置１０ｂは、測定用サンプルに由来する処理後スペクトルデータを取得して、ステップＳ３０３以降、若しくはステップＳ３０３１〜ステップＳ３０３３及びステップＳ１０４以降を行ってもよい。
【０１２５】
５．ガム品質判定システムの動作
図９を参照しながら、ガム品質判定システム５０ｂの動作について説明する。
【０１２６】
近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの処理部３０１ｂは、サンプル設置部３２０ｂのサンプルローテータ３２１ｂを回転させながら、オペレータによりサンプルローテータ３２１ｂに内に投入されたサンプル７７７に上記Ｉ．１．で述べた波数の近赤外線を照射し、拡散反射光を測定するように測定部３１０ｂを制御し、測定用サンプルに由来する原スペクトルデータを測定する（ステップＳ４０１）。
【０１２７】
処理部３０１ｂは、通信部３０５ｂを介して測定した原スペクトルデータを近赤外分光スペクトル解析装置（ガム品質判定装置）１０ｂに送信する（ステップＳ４０２）。
【０１２８】
近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂの処理部１０１ｂは、近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの処理部３０１ｂが送信した原スペクトルデータを近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂの通信部１０５ｂを介して受信する（ステップＳ４１１）。
【０１２９】
処理部１０１ｂは、ステップＳ４１２〜ステップＳ４１９又はＳ４１２〜ステップＳ４１５及びステップＳ４１７において、図７のステップ３０２〜ステップＳ３０９又はＳ３０２〜ステップＳ１０５及びステップＳ１０７と同様に、測定用サンプルが品質パラメータ標準ガムと同じであるか異なるかを判定する。また、上記ＩＩ．４．で説明したように、測定用サンプルの水分含量を考慮し、ステップＳ４１３に変えて図８に示すステップＳ３０３１〜ステップＳ３０３３を行ってもよい。
【０１３０】
任意のステップであるが、処理部１０１ｂは、ステップＳ４２０において、判定結果を近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂの出力部１１２ｂに出力してもよい。
【０１３１】
任意のステップであるが、処理部１０１ｂは、ステップＳ４２１において、判定結果を近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂの通信部１０５ｂを介して、判定結果を近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂに送信してもよい。この場合、近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの処理部３０１ｂは、通信部３０５ｂを介して、判定結果を受信し、出力部３１２ｂに出力してもよい。
【０１３２】
任意のステップであるが、処理部１０１ｂは、ステップＳ４２０において、近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂの通信部１０５ｂを介して、判定結果を近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂとも近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂとも異なるデータを受信可能な端末（パーソナルコンピュータ、及びスマートフォン等）に送信してもよい。
【０１３３】
また、本実施形態の別態様として、図９のステップＳ４１２を、図９のステップＳ４０１とステップＳ４０２との間に、近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの処理部３０１ｂが行ってから、処理後スペクトルデータを処理部３０１ｂが近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂに送信してもよい。
【０１３４】
また、本実施形態の別態様として、図９のステップＳ４１２及びステップS４１３を、図９のステップＳ４０１とステップＳ４０２との間に、近赤外分光スペクトル測定装置３０ｂの処理部３０１ｂが行ってから、測定用サンプルの品質パラメータの値を処理部３０１ｂが近赤外分光スペクトル解析装置１０ｂに送信してもよい。
【０１３５】
６．ガム品質判定システムの生産方法
本発明のある実施態様は、上記ＩＩ．１．及びＩＩ．５．で述べた異種ガム混入判定システムの生産方法に関する。生産方法は、上記ＩＩ．３．で述べた、近赤外分光原スペクトル測定装置１０ｂを準備することと、上記ＩＩ．２．で述べた、近赤外分光スペクトル解析装置３０ｂを準備することとを含む。
７．ガムの品質を判定するためのコンピュータプログラム
【０１３６】
本発明のある実施形態は、ガムの品質を判定するためのコンピュータプログラムに関する。本実施形態では、特許請求の範囲に記載のガムの品質を判定する方法の各工程をコンピュータに実行させる。本実施形態には、上記ＩＩ．４で述べた、図７に示すステップＳ４０３〜ステップＳ４０５及びステップＳ４０６〜ステップＳ４０９；及び／又はステップＳ４０３〜ステップＳ４０５及びステップＳ４０７；をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが含まれる。本実施形態には、上記Ｉ．４で述べた、図４に示すステップＳ４０１〜ステップＳ４０５及びステップＳ４０６〜ステップＳ４０９；及び／又はＳ４０１〜ステップＳ４０５及びステップＳ４０７；をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが含まれる。前記プログラムは、ステップＳ４０３に替えて図８に示すステップＳ４０３１〜ステップＳ４０３３を実行するプログラムであってもよい。
【０１３７】
前記コンピュータプログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、光ディスク等の記憶媒体に記憶されていてもよい。前記記憶媒体へのプログラムの記憶形式は、前記提示装置が前記プログラムを読み取り可能である限り制限されない。前記記憶媒体への記憶は、不揮発性であることが好ましい。前記コンピュータプログラムはコンピュータプログラムの製品であってもよい。
【実施例】
【０１３８】
以下に実施例を示して本発明についてより詳細に説明するが、本発明は、実施例に限定して解釈されるものではない。
【０１３９】
Ｉ．ガムの前処理とガムの品質パラメータの従来法による測定
従来行われているガムの品質パラメータ値（本実施例では、重量平均分子量、アラビノガラクタン−タンパク質（AGP）、不溶性異種ガム含有量、粘度、タンニン含有量、乳化性を示す値）の測定方法を示す。
【０１４０】
ガムの玉は、光を透過するため、そのままでは近赤外分光解析ができない。このため、はじめにガムの玉を破砕する前処理を行った。
【０１４１】
Ｉ−１．ガムの前処理
原スペクトル測定のサンプルの前処理として、以下の処理を行った。
アラビアガム  セネガル種（Acacia senegal）、アラビアガム  セイアル種（Acacia seyal）、アラビアガム  ポリカンタ種（Acacia polyacantha）、及びガディガムの各樹液玉を、ステンレス製（SUS）乳鉢で、粉末状になるまで破砕した。破砕後、破砕されたガムを50〜60メッシュで篩過して整粒し、粒子径が250〜300μｍの範囲であるガム粉末を得た。
【０１４２】
Ｉ−２．乾燥減量の測定
ガムの乾燥減量は、乾燥前のガム粉末の質量（ｇ）、及び当該ガム粉末を105℃で６時間加熱乾燥した後の質量（ｇ）から下式にしたがって算出した。
【０１４３】
［数２］
乾燥減量（質量％）＝｛［（乾燥前のガム粉末の質量）−（乾燥後のガム粉末の質量）］／（乾燥前のガム粉末の質量）｝×100
また、乾燥減量は、後述する拡散反射近赤外分光法でも測定した。
【０１４４】
Ｉ−３．ガムのゲル濾過クロマトグラフィー（GPC）−多角度光散乱光度計（MALLS）による品質評価
ガムの平均分子量とアラビノガラクタン−タンパク質（AGP）含有量は、S. Al-Assaf, T. Katayama, G. O. Phillips, Y. Sasaki and P. A.Williams, Food and Food Ingredients Journal of Japan, 208, No. 10, 771-780(2003).に記載の方法にしたがって、GPC−MALLS法により評価した。
【０１４５】
Ｉ−４．不溶性異種ガムの検出
600 gのガディガムの粒数を計測した後、ガディガムを90℃で1時間加熱溶解した。加熱後のガディガムを篩（12メッシュ）でろ過し、篩上に残ったゲルの粒数を計測した。溶解前のガディガムの粒数に対する、ろ過後篩上に残った粒数の割合を算出した。
【０１４６】
Ｉ−５．粘度
ガディガムの15質量％水溶液を調製した。B型粘度計（ブルックフィールド粘度計）を用いて、No. 2のローターで30r.p.m.で回転させながら20℃における粘度を測定した。
【０１４７】
Ｉ−６．タンニン含有量
タンニン含有量は、E. Sakai, T. Katayama, T. Ogasawara, M. Mizuno Identification of Anogeissus latifola Wallich and analysis of refine gum ghatti J.ournal of Natural Medicines 67, No.2 276-280(2013) に記載の方法にしたがって測定した。
【０１４８】
Ｉ−７．乳化性
乳化性は、T. Ido, T. Ogasawara, T. Katayama, Y. Sasaki, S. Al-Assaf, G.O. Phillips Emulsification properties of GATIFOLIA (Gum Ghatti) used for emulsions in food products. Food and Food Ingredients Journal of Japan, 213, No.4, 365-371 (2008).に記載の方法にしたがって測定した。
【０１４９】
ＩＩ．実施例１：拡散反射近赤外分光法による異種ガムの検出
ＩＩ−１．近赤外分光度計による拡散反射近赤外分光原スペクトルの取得
前処理されたガム粉末を、サンプルローテータ（５１mm径の専用カップ）に20ｇ程度入れ、近赤外分光度計（FT-NIR MPA システム、ブルカー・オプティクス株式会社）の測定部にセットした。サンプルローテータを回転させながら、波数領域：12,500-4,000cm-1、分解能：16cm-1、及びスキャン回数：64回の条件で、拡散反射を測定して、原スペクトルを取得した。
【０１５０】
ＩＩ−２．近赤外分光スペクトルの解析
取得された原スペクトルの波数領域：10,000-4,000cm-1の範囲について原スペクトルをFT-NIR MPA システムに付属のソフトウエアを使って正規化、一次微分処理、二次微分処理し、微分スペクトルを得た。
【０１５１】
ＩＩ−３．結果
アラビアガム  セネガル種、アラビアガム  セイアル種、及びアラビアガム  ポリカンタ種の微分スペクトルを図１０に示す。微分スペクトルの形状は、ガム種によって異なっていた。
【０１５２】
ＩＩＩ．実施例２：ガムの品質の評価
ＩＩＩ−１．標準品
標準品として、被検ガムと同種であって品質が既知のガムを使用した。検量線を作成するため、各ガムの各品質について異なる品質値のガムを準備した。
【０１５３】
ＩＩＩ−２．微分スペクトルの取得
上記ＩＩ−１及びＩＩ−２と同様の方法で微分スペクトルを取得した。
【０１５４】
ＩＩＩ−３．検量線の作成
各品質パラメータの検量線は、FT-NIR MPA システムに付属のソフトウェア（OPUS QUANT）の検量線最適化機能を使用して作成した。具体的には、標準品から部分最小二乗（PLS）回帰分析によって各品質における主成分値を求め、その値で検量線を作成した。各検量線は、クロスバリデーションにより標準誤差と寄与率で評価した。
アラビアガムについては、乾燥減量の一定範囲ごとに検量線を作成した。
【０１５５】
ＩＩＩ−５．被検ガムの各品質パラメータの測定
記ＩＩ−１及びＩＩ−２と同様の方法で微分スペクトルを取得した。ＩＩ−３と同様の方法で、被検ガムの各品質パラメータについて、PLS回帰分析により主成分値を算出した。この主成分値を各品質パラメータに対応する検量線に当てはめて、被検ガムの品質パラメータ値を求めた。
【０１５６】
ＩＩＩ−６．結果
（１）アラビアガム
図１１に、アラビアガムについて、従来法で測定した品質パラメータの品質値と、近赤外分光法で測定した品質パラメータ値の相関を評価した結果を示す。図１１(a)、及び図１１(b)は、平均分子量を示す。図１１(c)、及び図１１(d)は、AGP含有量を示す。図１１(a)、及び図１１(c)は、乾燥減量による群分けを行わずに相関を評価した結果を示す。図１１(b)、及び図１１(d)は、乾燥減量が13〜15％の範囲にあるアラビアガムについて、従来法で測定した品質パラメータの品質値と、近赤外分光法で測定した品質パラメータ値の相関を評価した結果を示す。
【０１５７】
平均分子量は、乾燥減量による群分けを行わなかった場合、図１１(a)では、相関係数R2が0.372であり、すなわち相関は認められなかった。これに対して、乾燥減量が13〜15％の範囲にあるアラビアガム［図１１(b) ］では、相関係数R2が0.805であり、すなわち良好な相関が認められた。
【０１５８】
AGP含有量は、乾燥減量による群分けを行わなかった場合、図１１(c)では、相関係数R2が0.603であり、すなわち相関は不良であった。これに対して乾燥減量が13〜15％の範囲にあるアラビアガム［図１１(d)］では、相関係数R2が0.822であり、すなわち良好な相関が認められた。
【０１５９】
このことから、近赤外分光法でアラビアガムの品質を評価する場合には、その含有水分が測定に影響を与えることが示唆された。そして、乾燥減量等の含有水分量を示すパラメータでグループ分けをして、標準品と被検ガムの含有水分量をそろえることにより、より正確な評価ができることが示された。
【０１６０】
（２）ガディガム
図１２に、ガディガムについて、従来法で測定した品質パラメータの品質値と、近赤外分光法で測定した品質パラメータ値の相関を評価した結果を示す。図１２(a)は不溶性異種ガムの含有量を、図１２(b)は15％水溶液における粘度（ｍPa・s）を、図１２(c)はタンニン含有量を、及び図１２(d)は乳化粒子径を、それぞれ示す。相関係数R2は、それぞれ0.860、0.842、0.933、0.810であり、すなわち良好な相関を示した。
【０１６１】
以上の結果から、近赤外分光法による品質パラメータの測定結果は、従来法と良好な相関を示すことが示された。近赤外分光法による測定は、短時間で完了するので、当該方法によれば、従来法よりも短時間でガムの品質が評価できる。
【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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