(57)【要約】【課題】コーヒー豆、コーヒー液、インスタントコーヒーなど形態が異なるコーヒー製品を予測対象として包含し、かつ乳素材、糖類、ｐＨ調整剤などのコーヒー豆以外の由来の副原料をも含むコーヒー製品の品質を簡便に予測する方法および予測した品質を再現したコーヒー製品を提供する。【解決手段】品質既知の複数のコーヒー製品を前処理して得た個別の分析サンプルを機器分析に供して個別の分析結果を得た後、分析結果を数値データに変換し、変換した数値データと既知の品質との関係を多変量解析することによって得られるコーヒー製品の品質予測モデルと、コーヒー製品を前処理した分析サンプルの機器分析結果を変換して得られた数値データとを照合する工程を含むコーヒー製品の品質予測方法および予測した品質を再現したコーヒー製品に関する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
コーヒー製品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する工程；および
得られた数値データを、
品質既知の複数のコーヒー製品を前処理して個別の分析サンプルを得る工程；
該個別の分析サンプルを機器分析に供して個別の分析結果を得る工程；
該個別の分析結果を数値データに変換する工程；および
該個別の変換された数値データと該品質との関係を多変量解析する工程；
によって得られる、コーヒー製品の品質予測モデルと照合する工程；
を含むコーヒー製品の品質予測方法。
【請求項２】
コーヒー製品がコーヒー豆またはコーヒー液またはインスタントコーヒーである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前処理が、コーヒー豆を水性溶媒で抽出、ろ過する工程、またはコーヒー液をろ過する工程、またはインスタントコーヒーを水性溶媒で溶解、ろ過する工程を含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
機器分析が、高速液体クロマトグラフィー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ものである、請求項１乃至請求項３記載の方法。
【請求項５】
多変量解析が、パターン認識手法または多変量回帰分析手法から選択される請求項１乃至請求項４記載の方法。
【請求項６】
品質が、コーヒー豆の品種、コーヒー豆の品種のブレンド比率、コーヒー豆の焙煎度から選択される請求項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コーヒー製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メタボローム解析を活用したコーヒー製品の品質予測方法、並びに該品質予測方法を利用して製造したコーヒー製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品のライフサイクル短縮化傾向に伴い、コーヒー製品開発のリードタイムはますます短くなる傾向と言えるが、ターゲット製品群に使用されている品種（アラビカ種、ロブスタ種）やそのブレンド比率、焙煎度などの風味と関わりの深い製品設計に関する情報を得ることは、開発品の風味設計精度向上や、リードタイム短縮の観点からも、製品設計にとって有用である。しかしながら、コーヒー製品はコーヒー豆、コーヒー液、インスタントコーヒーなど製品形態は一様ではなく、しかも乳成分、糖類、高甘度甘味料など多様な副原料を使用したものが存在し、複雑な組成であることから未だそのコーヒー製品の品質に関わる設計情報を予測することは容易ではない。
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、食味や香りなど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）などが知られている。
しかしながらこれらの報告は緑茶またはチーズに関わる品質評価方法であって、コーヒー豆の品種やそのブレンド比率、焙煎度を予測する方法については言及されていない。
コーヒー豆の品種を識別し、そのブレンド比率を予測する方法としては例えば、ＤＩＰ／ＩＡ−ＭＳ（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｉｎｌｅｔ  Ｐｒｏｂｅ／Ｉｏｎ  Ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ  Ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ  Ｍａｓｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）を利用した方法が知られている（非特許文献２）。しかしながら該方法では、焙煎度が特定の値である場合に限定されるため、上市されている製品の品質を予測するのは困難である。また乳成分などの副原料の存在下での妥当性や、焙煎度に関わる設計情報の予測可能性については言及されていない。
このほか、コーヒー豆の品種やそのブレンド比率を予測する方法として、ラマン分光法を利用した方法も知られている（非特許文献３）。しかしながら該方法では、機器分析の前処理が煩雑で簡便とはいえず、更には乳成分などの副原料の存在下での妥当性や、焙煎度に関わる設計情報の予測可能性については言及されていない。
また、焙煎度と品種を同時予測する方法としては、近赤外分光法を利用した方法が知られている（非特許文献４）。しかしながら、該方法でも、コーヒー豆ではなく、コーヒー液に使用されているコーヒー原料の設計情報の予測方法や、乳成分などの副原料の存在下でのコーヒー製品の品質予測方法については言及されていない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【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】分析化学 ｖｏｌ．６３，２０１４，  Ｎｏ．１０，  ｐｐ８２５−８３０
【非特許文献３】Ｔｈｏｍａｓ  Ｗｅｒｍｅｌｉｎｇｅｒ，  ｅｔ  ａｌ．，  Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｂｕｓｔａ  Ｆｒａｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ａ  Ｃｏｆｆｅｅ  Ｂｌｅｎｄ  ｖｉａ  Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：Ｐｒｏｏｆ  ｏｆ  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｇｒｉｃａｌｔｕｒａｌ  ａｎｄ  Ｆｏｏｄ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，５９，２０１１，９０７４−９０７９
【非特許文献４】Ｅ．Ｂｅｒｔｏｎｅ，  ｅｔ  ａｌ．，  Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｂｙ  ＮＩＲ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｒｏａｓｔｉｎｇ  ｄｅｇｒｅｅ  ａｎｄ  Ａｒａｂｉｃａ／Ｒｏｂｕｓｔａ  ｒａｔｉｏ  ｉｎ  ｒｏａｓｔｅｄ  ａｎｄ  ｇｒｏｕｎｄ  ｃｏｆｆｅｅ，  Ｆｏｏｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ，  ５９  （２０１６）  ６８３−６８９
【特許文献】
【０００５】
【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】
【０００６】
本発明は、コーヒー豆、コーヒー液、インスタントコーヒーなど形態が異なるコーヒー製品を予測対象として包含し、かつ乳素材、糖類、ｐＨ調整剤などのコーヒー豆以外の由来の副原料をも含むコーヒー製品の品質を、簡便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】
【０００７】
本発明は、コーヒー製品の品質を予測する方法であって、
［１］コーヒー製品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する工程；および
得られた数値データを、
品質既知の複数のコーヒー製品を前処理して個別の分析サンプルを得る工程；
該個別の分析サンプルを機器分析に供して個別の分析結果を得る工程；
該個別の分析結果を数値データに変換する工程；および
該個別の変換された数値データと該品質との関係を多変量解析する工程；
によって得られる、コーヒー製品の品質予測モデルと照合する工程；
を含むコーヒー製品の品質予測方法。
［２］前記コーヒー製品は、コーヒー豆またはコーヒー液またはインスタントコーヒーである［１］に記載の方法。
［３］前記コーヒー製品が［２］に加え、更には乳素材、糖類、ｐＨ調整剤などの副原料を含むコーヒー製品である［１］記載の方法。
［４］前記前処理が、コーヒー豆を水性溶媒で抽出、ろ過する工程、またはコーヒー液をろ過する工程、またはインスタントコーヒーを水性溶媒で溶解、ろ過する工程を含む、［１］乃至［３］記載の方法。
［５］前記機器分析が、高速液体クロマトグラフィー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ものである［１］乃至［４］記載の方法
［６］前記多変量解析が、パターン認識手法または多変量回帰分析手法から選択される［１］乃至［５］記載の方法。
［７］前記品質が、コーヒー豆の品種、コーヒー豆の品種のブレンド比率、コーヒー豆の焙煎度から選択される［１］乃至［６］記載の方法。
［８］前記品質が、コーヒー豆の品種かつ/またはコーヒー豆の品種のブレンド比率かつ/またはコーヒー豆の焙煎度である［１］乃至［７］記載の方法。
［９］［１］乃至［８］記載の方法で予測した品質を再現したコーヒー製品。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、従来困難であったコーヒー製品の品質予測を、精度良くかつ簡便な方法で行うことができる。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（品質予測対象となるコーヒー製品）
本発明において品質予測対象となるコーヒー製品は、コーヒー豆、コーヒー液、及びインスタントコーヒーなどを包含する。
【００１０】
（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スター値など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（株）製）などが使用できる。また、焙煎装置としては、例えば、直火式、半熱風式、熱風式など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。
【００１１】
（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などが含まれる。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など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／抽出溶媒比など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、ペットボトルなどの容器に充填して、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。
【００１２】
（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。
【００１３】
（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コーヒー製品に使用されているコーヒーの品質に関わる情報を得るために、機器分析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、ろ過など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など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、クロマトディスクなど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、ジエチルエーテル、イソペンタン、ペンタンなど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など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など、公知の前処理工程が挙げられる。
【００１４】
（機器分析工程）
本発明において機器分析工程とは、分析機器を用いて分析・測定を行う工程のことであって、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）などを例示することができる。
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。
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、測定条件は、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。
【００１５】
（数値データに変換する工程）
機器分析工程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、振幅などの特徴量や、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、ピーク幅などの数値を取り出したり、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など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く、公知のコーヒー中に含まれる化合物であれば特に限定されないが、コーヒー焙煎の化学と技術，弘学出版株式会社発行や周知慣用技術集（香料）第ＩＩ部，平成１２年１月１４日，特許庁発行に記載されている化合物が挙げられる。
【００１６】
（多変量解析工程）
本発明において多変量解析工程は、得られた数値データを使用して品質を学習・予測するために行われる。品質が品種や格付けなどのカテゴリー変数でクラス分類の場合には、ｋ−近傍法、決定木、ＳＩＭＣＡ（Ｓｏｆｔ  Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｃｌａｓｓ  Ａｎａｌｏｇｙ）、線形判別分析、ロジスティック判別分析、ステップワイズ変数選択判別分析、ＭＴ（マハラノビス・タグチ）法、フィッシャーの判別分析、ランダムフォレスト判別分析、サポートベクターマシン、バギング、学習ベクトル量子化、ｔ−分布を用いたロバスト判別分析、ニューラルネットワーク判別分析、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）判別分析などの判別分析手法および機械学習手法を含むパターン認識手法を例示することができる。
品質が連続値であらわされる焙煎度（Ｌ値）や品種のブレンド比率などの場合には、主成分回帰分析、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）回帰分析、一般化線形回帰分析、バギング、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回帰分析などの機械学習・回帰分析手法などからなる多変量回帰分析手法を例示することができる。予測する品質や、説明に使用する数値データの性質に応じて、予測精度を向上するためにこれらの方法を適宜組み合わせて使用することも可能である。
これらの多変量解析を実行するための解析ツールは、多数の市販のソフトウェアやフリーウェアの解析ツールから適宜選択することができる。
また、計算の繰り返し回数などの各種解析パラメータについても、計算にかかる時間や予測精度にあわせて改善するために適宜調整することができる。
【００１７】
（品質予測モデルと照合する工程）
本発明においてコーヒー製品の品質とは、使用されているコーヒー豆の品種、コーヒー豆品種のブレンド比率、コーヒー豆の産地、産地が異なるコーヒー豆のブレンド比率、焙煎豆の焙煎度、生豆換算値、可溶性固形分抽出収率、風味の格付け、官能評価スコアなど、コーヒーの風味設計に関わる品質や、ヒトの感覚量に関わる品質を包含する。予測精度の高さの観点からは、特に、コーヒー豆の品種、コーヒー豆品種のブレンド比率、焙煎豆の焙煎度を好適に例示することができる。
本発明では、品質既知の複数のコーヒー製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に供して個別の機器分析データを得、さらに該個別の機器分析データと、複数のコーヒー製品のそれぞれの既知品質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品質との関係を表す、コーヒー製品の品質予測モデルを作成する。
品質予測モデルの予測精度の高さは、個別の品質既知の機器分析データを学習用とテスト用にわけて、学習用データのみを使用して品質モデルを作成し、テスト用データを該品質予測モデルと照合してテスト用データの品質を予測した結果と、テスト用データの既知品質を比較することにより評価することができる。品質予測モデルの予測精度の高さを評価することにより、適切な多変量解析手法や、機器分析データを選択することが可能となる。
【００１８】
また、品質予測モデルの予測精度の高さは、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訓練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。
【００１９】
そして、品質未知のコーヒー製品について、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に供して機器分析データ得、該機器分析データを、上記で作成したコーヒー製品の品質予測モデルと照合することにより、該品質未知のコーヒー製品の品質を予測することができる。
【００２０】
予測したコーヒー製品の品質を元に、予測された産地のアラビカ種、ロブ種およびリベリカ種のコーヒー豆を入手し、予測された焙煎度となるように焙煎を行い、予測されたブレンド比率となるようにブレンドし、更にコーヒー製品の形態に応じて適宜抽出および加工することで、予測された品質を再現したコーヒー製品を得ることができる。
【実施例】
【００２１】
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。
【００２２】
（実施例１）
（品種の予測）
【００２３】
＜コーヒー液の調製と前処理工程＞
アラビカ種焙煎豆１９１検体（ブラジル１５８検体、コロンビア３３検体、Ｌ値１５〜２４、高砂珈琲（株）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（株）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１７４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１７４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（株）製）にて精密ろ過してからＨＰＬＣ分析に供した。
【００２４】
＜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（株）製）に供した。
【００２５】
〔ＨＰＬＣ条件〕
カラム：カプセルパックＭＧＩＩＩ (４．６×１５０ｍｍ、３μm、（株）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
【００２６】
＜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（株）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、多変量解析工程へ供した。
【００２７】
＜多変量解析工程＞
アラビカ種１９１検体、ロブスタ種５８検体からそれぞれランダムに１２８検体、３８検体、合計１６６検体を選択し、訓練用の検体群とした。残りの８３検体をテスト用の検体群とした。
訓練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説明変数とし、コーヒー品種（即ちアラビカ種またはロブスタ種）を応答変数として、ＳＩＭＣＡ（Ｓｏｆｔ  Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｃｌａｓｓ  Ａｎａｌｏｇｙ）、線形判別分析、ステップワイズ変数選択判別分析、フィッシャーの判別分析、ランダムフォレスト判別分析、学習ベクトル量子化、ｔ−分布を用いたロバスト判別分析、ｋ−近傍法、ニューラルネットワーク判別分析の９種類の多変量解析手法を選択し、９種類の品質予測モデルを作成した。
【００２８】
＜品質予測モデルと照合する工程＞
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説明変数として、９種の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品種の予測を行い、その正解率を算出した。その結果、ニューラルネットワーク判別分析：０．９１、学習ベクトル量子化：０．９４、線形判別分析：０．９７、その他の６種類の品質予測モデル（ＳＩＭＣＡ、ステップワイズ変数選択判別分析、フィッシャーの判別分析、ランダムフォレスト判別分析、ｔ−分布を用いたロバスト判別分析、ｋ−近傍法）では正解率１と高い予測精度が得られた。
実施例記載の多変量解析工程と、品質予測モデルと照合する工程の解析ツールにはフリーの統計分析ソフトウェアであるＲ（ｖｅｒｓｉｏｎ  ３．１．２）を使用した。
【００２９】
（実施例２）
（加糖・乳入りタイプ容器詰め飲料のコーヒー品種の予測）
【００３０】
＜コーヒー液の調製と前処理工程＞
実施例１で得られたコーヒー抽出液のうち、ランダムに選択したアラビカ種３０検体、ロブスタ種２０検体について、グラニュー糖６重量％、牛乳１２重量％、乳化剤（三菱化学フーズ（株）より入手）０．２５重量％にイオン交換水を添加して均質化処理し、重曹水を使用してｐＨを６．９に調整した後、更にイオン交換水を使用してコーヒー由来の可溶性固形分濃度１．３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＝２５の条件でレトルト殺菌を行って加糖・乳入りタイプ容器詰め飲料を５０検体得た。
得られた加糖・乳入りタイプ容器詰め飲料について、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。
【００３１】
＜機器分析工程と数値データに変換する工程＞
実施例１記載の方法と同様にして、加糖・乳入りタイプ容器詰め飲料５０検体につきピーク面積比率を算出した。
【００３２】
＜品質予測モデルと照合する工程＞
加糖・乳入りタイプ容器詰め飲料５０検体分のピーク面積比率を説明変数として、実施例１で得られたステップワイズ変数選択判別分析の品質予測モデルを使用して、応答変数であるコーヒー品種の予測を行ったところ、正解率は１であり、加糖・乳入りタイプ容器詰め飲料でも、ブラックタイプと同じ品質予測モデルを利用することにより高いコーヒー品種予測精度が得られた。
【００３３】
（実施例３）
（品種のブレンド比率の予測）
【００３４】
＜コーヒー液と前処理工程＞
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（株）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（株）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１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。
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（株）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。
【００３５】
＜機器分析工程と数値データに変換する工程＞
実施例１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。
【００３６】
＜多変量解析工程＞
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検体を訓練用に選択した。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検体を訓練用に選択した。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検体を訓練用の検体群とした。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。
訓練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説明変数とし、ロブスタ種のブレンド比率を応答変数として、主成分回帰分析、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）回帰分析、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回帰分析、一般化線形回帰分析の６種類の多変量解析手法を選択し、６種類の品質予測モデルを作成した。
【００３７】
＜品質予測モデルと照合する工程＞
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説明変数として、６種の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い、その予測精度をＲＭＳＥＰ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ  ｏｆ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、決定係数にて評価した。その結果、主成分回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝８９．７、決定係数＝０．９５、ＰＬＳ回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝３７．８、決定係数＝０．９８、サポートベクターマシン：ＲＭＳＥＰ＝６８．５、決定係数＝０．９６、ランダムフォレスト：ＲＭＳＥＰ＝５６．８、決定係数＝０．９７、ニューラルネットワーク回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝４６．７、決定係数＝０．９７、一般化線形回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝３０．７、決定係数＝０．９８と高い予測精度が得られた。また、コーヒーエキスの予測精度が特異的に低下する傾向も観察されず、コーヒー抽出液とコーヒーエキスは実質的に同様の予測精度で品種のブレンド比率を予測することが可能であった。
【００３８】
（実施例４）
（焙煎度の予測）
【００３９】
＜コーヒー液の調製と前処理工程および機器分析工程および数値データに変換する工程＞
実施例１と同様のデータを使用した。
【００４０】
＜多変量解析工程＞
アラビカ種１９１検体からランダムに１２８検体を選択して、アラビカ種訓練用の検体群とし、残りの６３検体をテスト用の検体群とした。同様にロブスタ種５８検体からランダムに３８検体を選択して、ロブスタ種訓練用の検体群とし、残りの２０検体をテスト用の検体群とした。
アラビカ種の訓練用の検体群、ロブスタ種の訓練用の検体群それぞれについて、訓練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説明変数とし、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、ＰＬＳ回帰分析、ニューラルネットワーク回帰分析、ランダムフォレストの３種類の多変量解析手法を選択し、３種類の品質予測モデルを作成した。
【００４１】
＜品質予測モデルと照合する工程＞
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説明変数として、アラビカ種、ロブスタ種それぞれにつき３種の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）の予測を行い、その予測精度をＲＭＳＥＰ、決定係数にて評価した。その結果、アラビカ種については、ＰＬＳ回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝０．３７、決定係数＝０．８６、ニューラルネットワーク回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝０．２５、決定係数＝０．９１、ランダムフォレスト：ＲＭＳＥＰ＝０．１５、決定係数＝０．９５と高い予測精度が得られた。ロブスタ種については、ＰＬＳ回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝０．３４、決定係数＝０．８２、ニューラルネットワーク回帰分析：ＲＭＳＥＰ＝０．２４、決定係数＝０．８２、ランダムフォレスト：ＲＭＳＥＰ＝０．２０、決定係数＝０．８７の予測精度が得られた。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明によれば、コーヒー豆、コーヒー液、インスタントコーヒーなど形態が異なるコーヒー製品を予測対象として包含し、かつ乳素材、糖類、ｐＨ調整剤などのコーヒー以外の由来の副原料をも含むコーヒー製品について、直接測定することが困難または不可能な品質を、高精度でかつ簡便に予測することができる。