(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スパイスの産地判別方法であって、
（ａ）スパイスの試験試料について励起蛍光マトリクス（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ：ＥＥＭ）を得る工程、
（ｂ）工程（ａ）にて得られたＥＥＭと、産地既知のスパイスについて同様にして得られた参照ＥＥＭとの多変量解析により、該試験試料のスパイスの産地を判別する工程、
を含む、上記方法。
【請求項２】
スパイスが黒胡椒である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
工程（ａ）の前に、スパイスを加熱処理する工程を含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
加熱処理が蒸気処理である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
試験試料が、スパイスを粉砕して得られた粉砕物を含んでなるペレットである、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
工程（ｂ）において、参照ＥＥＭが異なる産地に由来する複数の参照ＥＥＭを含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
一産地とその他の産地への判別を行うことを含む複数回の多変量解析を行うことを含む、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、励起蛍光マトリクス（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ：ＥＥＭ）を利用した多変量解析により、スパイスの産地判別を行う方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
スパイスは中国、東南アジア、インド等様々な国で栽培されており、産地によって風味が異なること、またそれに伴い価格にも差が生じ得ることから、スパイスを取り扱う分野においては、その産地判別が非常に重要視されている。産地の判別技術としては、各種の成分分析（無機元素組成の分析や安定同位体比の分析等）に基づく手法が利用されている。例えば、黒胡椒の産地判別について、ガスクロマトグラフ質量分析による香気成分分析、高速液体クロマトグラフィーによる辛味成分分析、及び蛍光Ｘ線分析による無機成分分析を組み合わせることにより行い得ることが報告されている（非特許文献１）。
【０００３】
しかしながら、これらの手法は煩雑で時間がかかるため、当該分野においては依然として、スパイスの産地判別を簡便かつ迅速に行うことができる新たな手法が切望されている。
【０００４】
近年、励起蛍光マトリクス（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ（以下、「ＥＥＭ」と記載する））を利用した様々な物質の分析法が開発され、注目を集めている。
【０００５】
ＥＥＭは、照射する励起波長、及び観測する蛍光波長を所定の範囲内で段階的に変化させながら、試料の蛍光強度を測定することにより得られる、励起波長、蛍光波長、及び、蛍光強度の３次元データよりなる。１種類の励起光を試料に照射して、得られる蛍光スペクトルを解析する通常の蛍光分光法と比べて情報量が多く、わずかな成分の差異をも検出できることから、当該３次元データは各物質について特有のパターンを示す。このことからＥＥＭは、「蛍光指紋」とも呼ばれている。
【０００６】
これまでにＥＥＭは、マンゴーの産地判別（非特許文献２）、ワインの醸造所・醸造年の判別（非特許文献３）、農薬の同定・検知（非特許文献４）、小麦かび毒の検知・定量（非特許文献５）そば乾麺中のそば粉割合の推定（非特許文献６）、パン生地中のグルテンと澱粉の可視化（非特許文献７）などに利用され、報告されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】第１０２回日本食品衛生学会大会要旨集，１０７，Ｄ−１７（２０１２）
【非特許文献２】Ｙｕｋａｋｏ  Ｎ．ら、Ｎｉｐｐｏｎ  Ｓｈｏｋｕｈｉｎ  Ｋａｇａｋｕ  Ｋｏｇａｋｕ  Ｋａｉｓｈｉ  Ｖｏｌ．５９，Ｎｏ．８，３８７−３９３（２０１２）
【非特許文献３】Ｙｉｎ，Ｃ．ら、Ｆｏｏｄ  Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｒｅｓ．，１５，２７−３８（２００９）
【非特許文献４】ＪｉＪｉ，Ｒ．Ｄ．ら、Ａｎａｌｙｔｉｃａ  Ｃｈｉｍｉｃａ  Ａｃｔａ，３９７，６１−７２（１９９９）
【非特許文献５】Ｆｕｊｉｔａ，Ｋ．ら、Ｆｏｏｄ  ａｎｄ  Ｂｉｏｐｒｏｃｅｓｓ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，３（６），９２２−９２７（２０１０）
【非特許文献６】Ｓｈｉｂａｔａ，Ｍ．ら、Ｂｉｏｓｃｉ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．Ｂｉｏｃｈｅｍ．，７５，１３１２−１３１６（２０１１）
【非特許文献７】Ｋｏｋａｗａ，Ｍ．ら、Ｂｉｏｓｃｉ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．Ｂｉｏｃｈｅｍ．，７５，２１１２−２１１８（２０１１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、スパイスの産地判別を簡便かつ迅速に行うことを可能とする新たな手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】
【０００９】
本発明者らは上記課題を解決すべく、鋭意検討した結果、ＥＥＭを利用することによりスパイスの産地判別を簡便かつ迅速に行えることを見出した。
【００１０】
また、スパイスは殺菌や洗浄等の過程において加熱処理に付された経過（熱履歴）を有するものもあるが、本発明者らはこの熱履歴の差異がＥＥＭを利用する産地判別に影響を与え得ることを見出した。そこで当該課題を解決すべく鋭意検討した結果、スパイスを一律に所定の条件下にて加熱処理に付した後に、ＥＥＭを利用する産地判別法に付すことによって、当該影響を低減又は回避できることを見出した。
【００１１】
また、スパイスのＥＥＭを測定するに際して、分光蛍光光度計のセルにスパイスの粉砕物を入れて測定するが、本発明者らはこの操作は操作者によって偏りを生じ得、この偏りがＥＥＭを利用する産地判別に影響を与え得ることを見出した。そこで当該課題を解決すべく鋭意検討した結果、スパイスの粉砕物をペレット化してセルに入れることにより、当該影響を低減又は回避できることを見出した。
【００１２】
さらに、ＥＥＭを利用してスパイスの産地判別を行う際に、本発明者らは複数産地への判別を同時に行うと誤判別を生じる可能性が高まり得ることを見出した。そこで当該課題を解決すべく鋭意検討した結果、３産地以上への判別を行うに際しては、一産地ごとに段階的に判別を行うことにより誤判別を生じる可能性を低下できることを見出した。
【００１３】
本発明はこれらの知見に基づくものであり、以下の特徴を有する。
［１］スパイスの産地判別方法であって、
（ａ）スパイスの試験試料について励起蛍光マトリクス（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ−Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ：ＥＥＭ）を得る工程、
（ｂ）工程（ａ）にて得られたＥＥＭと、産地既知のスパイスについて同様にして得られた参照ＥＥＭとの多変量解析により、該試験試料のスパイスの産地を判別する工程、
を含む、上記方法。
［２］スパイスが黒胡椒である、［１］の方法。
［３］工程（ａ）の前に、スパイスを加熱処理する工程を含む、［１］又は［２］の方法。
［４］加熱処理が蒸気処理である、［３］の方法。
［５］試験試料が、スパイスを粉砕して得られた粉砕物を含んでなるペレットである、［１］〜［４］のいずれかの方法。
［６］工程（ｂ）において、参照ＥＥＭが異なる産地に由来する複数の参照ＥＥＭを含む、［１］〜［５］のいずれかの方法。
［７］一産地とその他の産地への判別を行うことを含む複数回の多変量解析を行うことを含む、［６］の方法。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、スパイスの産地判別を簡便かつ迅速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は非加熱黒胡椒の蒸気処理によるＥＥＭへの影響を分析した結果を示す。白丸が非加熱のサンプル、黒丸が２０秒間蒸気処理したサンプル、黒三角が６０秒間蒸気処理したサンプルを示し、「マレーシア産」と「インド産」を分ける判別式に当てはめた。
【図２】図２は加熱処理された黒胡椒のさらなる蒸気処理によるＥＥＭへの影響を分析した結果を示す。白丸がさらなる加熱処理に付していないサンプル、黒丸が２０秒間のさらなる加熱処理（蒸気処理）に付したサンプル、黒三角が６０秒間のさらなる加熱処理（蒸気処理）に付したサンプルを示し、「マレーシア産」と「インド産」を分ける判別式に当てはめた。
【図３】図３は加熱処理時間の異なるサンプルのＥＥＭを用いたクラスター解析結果を示す。未処理のサンプル（ｐｒｅ−１〜ｐｒｅ−５）、２０秒間の蒸気処理サンプル（２０ｓ−１〜２０ｓ−５）、６０秒間の蒸気処理サンプル（６０ｓ−１〜６０ｓ−５）、９０秒間の蒸気処理サンプル（９０ｓ−１〜９０ｓ−５）、１２０秒間の蒸気処理サンプル（１２０ｓ−１〜１２０ｓ−５）をそれぞれ示す。
【図４】図４は測定者２名（Ａ及びＢ）による粉砕物サンプルを用いて得られたＥＥＭの測定結果と、ペレット化サンプル（錠）を用いて得られたＥＥＭの測定結果をもとに得られたクラスター解析結果を示す。
【図５】図５は五ヶ国からなる産地の判別を行うための手順を示す模式図である。黒丸は誤判別されたサンプル数を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明のスパイスの産地判別方法は、概ね以下の工程：
（ａ）試験試料について、ＥＥＭを得る工程、ならびに
（ｂ）工程（ａ）にて得られた試験試料のＥＥＭと、産地既知のスパイスについて同様にして得られた参照ＥＥＭとの多変量解析により、試験試料のスパイスの産地を判別する工程、を含む。
【００１７】
本発明において「スパイス」とは、一般的に香辛料として利用される植物の葉、樹皮、根、種子、蕾、果実、果皮が挙げられ、例えば、胡椒（Ｐｉｐｅｒ  ｎｉｇｒｕｍ）、鬱金（Ｃｕｒｃｕｍａ  ｌｏｎｇａ）、唐辛子（Ｃａｐｓｉｃｕｍ  ａｎｎｕｕｍ）、生姜（Ｚｉｎｇｉｂｅｒ  ｏｆｆｉｃｉｎａｌｅ）等が挙げられるが（これらに限定はされない）、好ましくは胡椒であり、特に好ましくは黒胡椒である。
【００１８】
ＥＥＭは従来公知の一般的な手法に準じて得ることができる。すなわち、所定の励起波長範囲の励起波長（λＥｘ）にて試験試料に励起光を段階的に変化させながら照射し、測定する蛍光波長（λＥｍ）を所定の蛍光波長範囲にて段階的に変化させながら、試験試料から発せられる蛍光の強度（ＩＥｘ，Ｅｍ）を測定することにより行うことができる。得られるＥＥＭの情報量の大きさは、励起波長（λＥｘ）及び蛍光波長（λＥｍ）の各種類の組合せで決定される。例えば、１種類の励起波長（λＥｘ）とｍ種類の蛍光波長（λＥｍ）の組み合わせにて蛍光強度（ＩＥｘ，Ｅｍ）を測定することにより、１×ｍの大きさ（情報量）のＥＥＭを得ることができる。励起波長（λＥｘ）及び蛍光波長（λＥｍ）の種類数はそれぞれ特に限定されないが、例えば、５以上、１０以上、２０以上、３０以上、４０以上、又は５０以上とすることができる。一方、励起波長（λＥｘ）及び蛍光波長（λＥｍ）の種類数の上限は、それぞれ特に限定されないが例えば、１０００以下、５００以下、２００以下、又は１００以下とすることができる。両者の種類数は同一であっても、異なっていても良い。各種類数を大きくすることによって、得られるＥＥＭの情報量も大きくなり、産地の判別に際して有効であるが、種類数が大きすぎると得られる情報量も大きくなり、情報処理が煩雑となる。また、ＥＥＭの取得に際して、励起側スリット幅、蛍光側スリット幅、及び走査速度は、適宜決定することができる。
【００１９】
例えば、本発明においては、励起波長を２００〜９００ｎｍ、好ましくは２００〜８５０ｎｍ、より好ましくは２００〜８００ｎｍとすることができ、また観察する蛍光波長を２００〜９００ｎｍ、好ましくは２００〜８５０ｎｍ、より好ましくは４００〜８５０ｎｍとすることができる。励起側スリット幅及び蛍光側スリット幅は１〜２０ｎｍ、好ましくは２．５〜１０ｎｍ、より好ましくは５〜１０ｎｍの範囲より適宜選択することができ、両者の幅は同一であっても異なっていてもよい。また、走査速度は、３０〜６００００ｎｍ／ｍｉｎ、好ましくは１２００〜６００００ｎｍ／ｍｉｎ、より好ましくは３００００〜６００００ｎｍ／ｍｉｎの範囲より適宜選択することができる。本発明の一態様において、ＥＥＭは、励起波長を２００〜８００ｎｍ、観察する蛍光波長を４００〜８５０ｎｍ、励起側スリット幅を５ｎｍ、蛍光側スリット幅を５ｎｍとし、走査速度を６００００ｎｍ／ｍｉｎとする条件下にて、ＥＥＭ計測を行うことができる。
【００２０】
得られたＥＥＭは、従来公知の手法を用いて、ノイズ情報を処理してもよい。このような手法として、例えば、フーリエ変換、ウェーブレット変換、スペクトル補正、近似補間、波形除去、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ、ピーク検出、平滑化、移動平均等が挙げられるが、これらに限定はされない。
【００２１】
また、得られたＥＥＭは、統計解析処理を施して、スパイスの特徴（産地別の特徴）を顕著に表すようにパラメータ化、好ましくは２次元パラメータ化することができる。ＥＥＭの２次元パラメータ化は従来公知の手法に準じて行うことができ、例えば、データ構造分析（主成分分析、因子分析、対応分析、独立成分分析等）、パターン分類（クラスター分析、多次元尺度法等）、判別分析（線形判別分析、非線形判別分析等）、回帰分析（線形回帰、非線形回帰等）、学習機械（ニューラルネットワーク、自己組織化マップ、集団学習、遺伝的アルゴリズム等）、多元データ解析、等の手法を用いて行うことができるが、これらに限定はされない。
【００２２】
ＥＥＭの計測及び情報処理は、分光蛍光光度計及び解析ソフトを用いて行うことができ、例えば蛍光分光光度計Ｆ−７０００（（株）日立ハイテクノロジーズ）等を利用することができるが、これらに限定はされない。解析ソフトは市販の統計ソフトを利用することができる。
【００２３】
スパイスの試験試料は、任意の大きさ及び形態とすることができ、スパイスの種類や形態（部位）、分光蛍光光度計の試料を入れるセルの形状等に応じて適宜選択することができる。一態様において、スパイスの試験試料はスパイスの粉砕物又は粉末とすることができる。スパイスの粉砕はミル、ホモジナイザー、ミキサーなどの通常の粉砕装置を用いて行うことができる。得られた粉砕物のうち、粒径の大きなものは除去することが好ましく、これは例えば目開きを５００μｍ以下、好ましくは４００μｍ以下、さらに好ましくは３００μｍ以下とするふるいを利用して行うことができる。より好ましい態様において、スパイスの試験試料は圧縮成型された形状（すなわち、ペレット状）とすることができる。下記実施例にて詳述するとおり、粉砕物又は粉末の形態の試験試料を利用した場合、当該粉砕物又は粉末を分光蛍光光度計のセルに詰める操作を要し、この詰め具合が操作者によって異なる場合があり、これにより同じスパイスであっても、結果に偏りが生じ得る。一方、スパイスの試験試料をペレット状にすることによって、この操作者の違いに基づいて発生する結果の偏りを回避又は低減することができる。スパイスのペレット化は任意の手段により行うことができ、スパイスの粉砕物又は粉末、さらに必要に応じて適当な賦形剤、を所定の型枠内につめ、１０〜３０ｋＮ程度の圧力を３０〜６０秒間程度かけることにより行うことができる。ペレットの大きさや形状は、分光蛍光光度計の試料を入れるセルの大きさや形状に準じて決定することができ、励起光の照射面に対して一つのペレットが配置される大きさであればよい。
【００２４】
また、ＥＥＭを得る工程に付す前に、スパイスは、一律に加熱処理に付すことが好ましい。ここで「一律」とは、スパイスがそれまでに何らかの加熱処理（例えば、殺菌や蒸気洗浄等）に付された熱履歴を有するか否かを問わないことを意味し、試験に付される全てのスパイスを加熱処理に付すことを示す。下記実施例にて詳述するとおり、熱履歴の異なるスパイスは、同じ産地のスパイスであっても、結果に偏りを生じ得る。一方、試験するスパイスを一律に加熱処理に付すことによって、全てのスパイスの加熱処理による影響を揃えることができ、熱履歴の有無や種類・程度の違いに基づく結果の偏りを回避又は低減することができる。
【００２５】
加熱処理は、スパイスの試験試料をＥＥＭを得る工程に付す前に行えばよく、加熱処理に付されるスパイスの形態は特に限定されず、例えば、粉砕前であってもよいし、粉砕後であってもよいし、あるいはペレット化された後であってもよい。作業効率の観点から、又は成分（例えば、揮発成分）の消失量を低減するために、加熱処理はスパイスを粉砕等する前に行うことが好ましい。加熱処理は任意の手段により行うことができ、例えば、蒸気、熱水、火炎、電熱等を利用する外部加熱手段や、遠赤外線、マイクロ波、高周波、低周波等を利用する内部加熱手段により行うことができるが、好ましくは蒸気処理である。蒸気処理は、０．０５〜０．３ＭＰａ、好ましくは０．０８〜０．１５ＭＰａ下、１０５〜１４０℃、好ましくは１１５〜１２５℃にて、６０〜１２０秒、好ましくは６０〜９０秒にて行うことができる。蒸気処理したスパイスの試験試料は、さらなる工程に付す前に乾燥させることができる。
【００２６】
本発明においては、産地が既知である、照合の対象となるスパイスについて、上記スパイスの試験試料と同様の手法にて、励起蛍光マトリクス（参照ＥＥＭ）を得る必要がある。様々な産地のスパイスを試験試料とする場合には、想定される産地の複数のスパイスについて、試験試料と全く同様の手法にて、参照ＥＥＭを得ておくことが好ましい。参照ＥＥＭは、試験試料と同様に、パラメータ化、好ましくは２次元パラメータ化されたものとすることができる。参照ＥＥＭは、試験試料のＥＥＭとの判別を行う前に得られていればよく、試験試料のＥＥＭを得る前に得てもよいし、試験試料のＥＥＭを得た後に得てもよいし、あるいは試験試料のＥＥＭを得るのと同時に得てもよい。得られた参照ＥＥＭは、産地と関連付けてデータベース等のデータ記憶装置に保存（格納）しておいてもよい。なお、産地が既知である、照合の対象となるスパイスについても、一律に加熱処理に付すことが好ましい。
【００２７】
試験試料のＥＥＭと参照ＥＥＭとを照合しそれらの一致もしくは略一致又は不一致を指標とすることにより、試験試料のスパイスの産地判別を行うことができる。パラメータ化されたＥＥＭを照合に用いることにより、パラメータの一致度を算出することができ判別を容易に行うことができる。パラメータの一致度が所定の値以上であれば、試験試料を、参照ＥＥＭを持つスパイスと同じ産地であると特定・判別することができる。
【００２８】
試験試料のＥＥＭと参照ＥＥＭとの照合は、多変量解析により行うことができる。多変量解析は、判別分析、クラスター分析、主成分分析、重回帰分析、因子分析等を利用して行うことができる。例えば、試験試料のＥＥＭと参照ＥＥＭとの照合は、参照ＥＥＭに基づいて作成した判別式に基づいて行うことができる。判別式は、例えば、一般的な多変量線形／非線形判別分析手法を用いた線形／非線形判別式を利用することができる。すなわち、産地の異なるスパイスに由来する複数の参照ＥＥＭの特定のパラメータに基づいて、産地ごとに、できるだけ誤判別がないように群分けする境界線を引き、この境界線を式で表わすことにより判別式を得ることができる。この判別式を利用することにより、各群（産地）の判別が可能となる。試験試料のＥＥＭより得られたパラメータをこの判別式にあてはめ、いずれの群（産地）に属するか判別することができる。３以上の異なる産地を判別する場合において、判別式は各産地の判別を同時に行うことができるものを作成・利用してもよいが、好ましくは一の産地とその他の産地とを分ける判別式を利用してまず判別を行い、次いで当該その他の産地より選択された一の産地と残りの産地とを分ける判別式を利用して判別を行い、当該「残りの産地」が１つとなるまで、この工程を繰り返すことにより行うことができる。段階的に一産地ごとに判別を行うことにより、誤判別率を低下させることができる。
【００２９】
以下に、本発明の実施例について具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【実施例】
【００３０】
実施例１：非加熱サンプルへの蒸気処理
非加熱のマレーシア産黒胡椒に蒸気処理を施し、熱履歴（加熱処理）の有無がＥＥＭに影響するか否かを調べた。
【００３１】
ＥＥＭ測定は、蛍光分光光度計Ｆ−７０００（（株）日立ハイテクノロジーズ）を用い、励起波長２００ｎｍ〜８００ｎｍ、蛍光波長４００ｎｍ〜８５０ｎｍの条件でＥＥＭを取得した。散乱光の影響を低減するため、蛍光側にフィルター（ＧＧ３９５）を用いた。
【００３２】
非加熱、ならびに０．１ＭＰａにて２０秒間蒸気処理、６０秒間蒸気処理の３サンプルを各５回測定し、「マレーシア産」と「インド産」を分ける判別式に当てはめた。
【００３３】
判別式作成時には、非加熱マレーシア産黒胡椒８サンプルの測定データ（全４０データ）を「マレーシア産」と定義した。また、インド産黒胡椒１６サンプルの測定データ（全８０データ）を「インド産」と定義したが、この中には非加熱のものが８サンプル、蒸気処理済みのものが２サンプル、熱履歴が不明なものが６サンプル含まれる。
【００３４】
判別式の作成は、統計ソフトＪＭＰ９（ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｊａｐａｎ（株））を用いて行った。事前に散乱光付近のデータを排除した上で、測定データをＪＭＰ９に供し、「判別分析」を行うことで、判別式を作成した。
【００３５】
前述のマレーシア産３サンプル（非加熱、ならびに０．１ＭＰａにて２０秒間蒸気処理、６０秒間蒸気処理）を「産地不明のサンプル」として扱い、作成した判別式に当てはめて産地を判別した。
【００３６】
結果を図１に示す。白丸が非加熱のサンプル、黒丸が２０秒間蒸気処理したサンプル、黒三角が６０秒間蒸気処理したサンプルを示す。
【００３７】
非加熱サンプルのデータは「マレーシア産」と正しく判別された。一方、蒸気処理サンプルのデータは「インド産」寄りにプロットされ、２０秒処理サンプルでは３／５、６０秒処理サンプルでは５／５のデータが「インド産」と誤判別された。
【００３８】
これらの結果より、同一サンプルであっても、熱履歴の違いによってＥＥＭが変化することが確認された。
【００３９】
実施例２：加熱殺菌済みサンプルへの蒸気処理
加熱殺菌済みのインド産黒胡椒にさらなる蒸気処理を施し、加熱処理されたサンプルに対するさらなる加熱処理（蒸気処理）の有無がＥＥＭに影響するか否かを調べた。
【００４０】
さらなる加熱処理なし、ならびに０．１ＭＰａにて２０秒間蒸気処理、６０秒間蒸気処理の３サンプルを各５回測定し、「マレーシア産」と「インド産」を分ける判別式に当てはめた。判別式作成時には、加熱殺菌済みのマレーシア産黒胡椒のデータを「マレーシア」及び加熱殺菌済みのインド産黒胡椒のデータを「インド産」と定義した。判別式の作成は、実施例１に記載される手法に準じて行った。
【００４１】
結果を図２に示す。白丸がさらなる加熱処理なしのサンプル、黒丸が２０秒間蒸気処理したサンプル、黒三角が６０秒間蒸気処理したサンプルを示す。
【００４２】
２０秒間蒸気処理、６０秒間蒸気処理のいずれのサンプルも、さらなる加熱処理なしのサンプルの近くにプロットされた。
【００４３】
この結果より、一度加熱処理したサンプルをさらに加熱処理（蒸気処理）したとしても、ＥＥＭに大きな影響は生じないことが確認された。このことから、入手時点での熱履歴（加熱処理）の有無が不明なサンプルであっても、加熱処理（蒸気処理）を加えることによって熱履歴による影響を揃えることができ、熱履歴（加熱処理）の有無の結果生じるＥＥＭの差異を小さくできることが示された。
【００４４】
実施例３：加熱処理時間の検討
非加熱の黒胡椒に蒸気処理を０．１ＭＰａにて２０秒間、６０秒間、９０秒間、又は１２０秒間施し、加熱処理時間の異なるサンプルを作製し、それらのＥＥＭ測定結果（１サンプルにつき５回測定）を用いて、クラスター解析を行った。
【００４５】
クラスター解析は、統計ソフトＪＭＰ９（ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｊａｐａｎ（株））を用いて行った。事前に散乱光付近のデータを排除した上で、全２５サンプルの測定データをＪＭＰ９に供し、Ｗａｒｄ法にてクラスター解析を行った。
結果を図３に示す。
【００４６】
蒸気処理を施していない未処理のサンプル（ｐｒｅ−１〜ｐｒｅ−５）と、蒸気処理を施したサンプルは別のクラスターに分類された。
【００４７】
蒸気処理を施したサンプルのクラスター内では、処理時間が同一であるサンプルがおおよそ同じクラスターを形成したが、６０秒間の処理サンプルのうち２データ（６０ｓ−１及び６０ｓ−４）は１２０秒間の処理サンプル（１２０ｓ−１〜１２０ｓ−５）と近い位置に、３データ（６０ｓ−２、６０ｓ−３及び６０ｓ−５）は９０秒間の処理サンプル（９０ｓ−１〜９０ｓ−５）と近い位置にきたことから、６０秒間以上の蒸気処理では、処理時間の違いによる影響はあまり大きくないことが示唆された。
【００４８】
以下の実施例においては、作業効率を考慮して、全てのサンプルを０．１ＭＰａで６０秒間蒸気処理し、蒸気処理後、５０℃の乾燥機で３０分間乾燥させたものをサンプルとして用いた。
【００４９】
実施例４：サンプルのペレット化
蒸気処理済みのホール黒胡椒２０ｇを卓上ミルで２０秒間粉砕し、目開き３００μｍのふるいにかけ、通過したものを測定用の粉末サンプルとした。
【００５０】
粉末サンプルをセルに入れてＥＥＭを測定した場合、測定者によって結果に偏りが生じることが確認された。そこで測定者による結果の偏りを低減させるため、サンプルを粉末のまま測定するのではなく、打錠してペレット化することを試みた。サンプルのペレット化は、粉末サンプル２５０ｍｇを鋳型に入れ、１０ｋＮの圧力を３０秒間かけることで行った。
【００５１】
測定者２名（Ａ及びＢ）による粉末サンプルを用いて得られたＥＥＭの測定結果と、ペレット化サンプル（錠）を用いて得られたＥＥＭの測定結果をもとにクラスター解析を行った。クラスター解析は、実施例３に記載される手法に準じて行った。
結果を図４に示す。
【００５２】
粉末サンプルを用いて得られた測定結果は測定者（Ａ及びＢ）によって大きく分かれたが、ペレット化サンプルを用いて得られた測定結果（錠）は、その間に位置した。この結果より、ペレット化サンプルを用いることによって、測定者による結果の偏りを低減できることが示された。
【００５３】
実施例５：多変量解析による産地判別式の作成
スリランカ産、インドネシア産、ベトナム産、マレーシア産、及びインド産の蒸気処理済みのホール黒胡椒の粉末サンプル（計４２サンプル）を各５回測定しＥＥＭ測定結果（全２１０データ）を得た。
【００５４】
得られた全データについて、統計ソフトＪＭＰ９（ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｊａｐａｎ（株））を用いて（事前に散乱光付近のデータを排除した）、各産地に一度に分ける判別式を作成したところ、当該判別式による誤判別は３４データで、誤判別率は１６．２％となった。
【００５５】
そこで誤判別率を低減させるため、一度に判別するのではなく、図５に示すように一産地と残りの産地を判別すべく、４段階に分けて判別分析を試みた。
【００５６】
結果、誤判別は第二ステップの「インドネシア」と「その他」を判別する際の１データ、第四ステップの「マレーシア」と「インド」を判別する際の４データの計５データのみとなり、誤判別率は２．４％にまで低減した。
【００５７】
この結果より、複数の産地判別を含む場合には、一産地と残りの産地を判別する判別式を利用して、一産地ごとに判定することにより誤判別率を低減できることが示された。
【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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