ＣＯＤＥＮ ： ＧＫＳＧＡ８ＩＳＳＮ １３４９－４４６５

群馬県立産業技術センター
研究報告
令和５年度
Reports ofGunma Industrial Technology Center

２０２３

群馬県立産業技術センター

目

次

試験分析高度化研究
キャリアガスにアルゴンを用いた有機元素分析に関する検討 ・・・・・・・・・ １
綿貫陽介、恩田紘樹、瀬賀悟史
超ハイテン材用プレス解析パラメータ取得と解析ソフトへの適用 ・・・・・・・ ５
荻野直彦、増田直也、新井宏章
樹脂／ゴム製品の熱劣化解析のための FT-IR スペクトルライブラリの構築 ・・・１０
渡辺元浩、岩沢知幸、中曽根佑一
製品加工に対する異常検知システムの実装 ・・・・・・・・・・・・・・・・ １３
高橋慶行、青栁大志、小和瀬登、狩野幹大、
新井宏章
異物分析システムの開発 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ １７
田島 創、町田晃平、永田昌弘
金属積層造形技術を活用した管巻機の長寿命化にかかる研究 ・・・・・・・・ ２０
小林興尚、齋藤 宏、齋藤裕文、三ツ木寛尚、
狩野幹大、小宅智史
ノギス、マイクロメータの出張校正手段の確立 ・・・・・・・・・・・・・・ ２４
小宅智史、増田直也、中村哲也
熱応力解析技術の高度化に関する基礎検討 ・・・・・・・・・・・・・・・・ ３０
林和、三ツ木寛尚、青栁大志、岩沢知幸、

狩野幹大
次世代産業創出研究
ドローンを活用した工場内巡視点検業務の省力化に関する研究 ・・・・・・・ ３５
町田晃平、三ツ木寛尚、小和瀬登、小林興尚、
荻野直彦、石黒 聡
その他研究
微生物資源のデータベース化 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ４１
渡部貴志、田島 創、吉野 功
群馬 KAZE 酵母 3 号の尿素非生産性化と高品質清酒の製造

・・・・・・・・・ ４７

渡部貴志、田島 創、石田一成

試験分析高度化研究群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

キャリアガスにアルゴンを用いた有機元素分析に関する検討
綿貫陽介・恩田紘樹・瀬賀悟史
Attempt to organic elemental analysis using argon as carrier gas
WATANUKI Yosuke, ONDA Koki and SEGA Satoshi
本研究では有機元素分析装置に用いるキャリアガスにアルゴンを用いて標準物質としてスルファニ
ルアミドの測定を行い、元素ごとに検量線を作成した。その結果、有機元素分析においてキャリアガス
にヘリウムを使用した場合と比較して、検出感度は、窒素、炭素、水素および硫黄でそれぞれ 0.15 倍、0.17 倍、1.1 倍および 0.35 倍に、また、定量下限値はそれぞれ 1.6 倍、3.1 倍、1.2 倍および 1.2 倍となった。これらの結果から微量分析であれば試料量を変えることなく分析可能と考えられた。
キーワード：有機元素分析、キャリアガス、ヘリウム、アルゴン、スルファニルアミド
In this study, organic elements of sulfanilamide were analyzed by using argon instead of helium as
carrier gas, and the calibration curves of nitrogen, carbon, hydrogen and sulfur were determined. As
a result, detection sensitivities for nitrogen, carbon, hydrogen and sulfur were decreased by 0.15,
0.17, 1.1, and 0.35 times, respectively. In addition, the quantification limits of them increased by 1.6,
3.1, 1.2, and 1.2 times, respectively. These results suggested that these elements could be quantified
by organic microanalysis which was used argon as carrier gas without changing sample amount.
Keywords：organic elemental analysis、carrier gas、helium、argon、sulfanilamide
１

まえがき

務となっている。そこで本研究では、有機元素分析のキャリアガスと してヘリウムおよびア

有機元素分析装置は、有機化合物に含まれるルゴンを使用した際の 検出感度変化について

炭素、水素、窒素および硫黄の重量％を測定す検証するとともに、キャリアガス毎に CO₂、Hる装置である。投入試料中の炭素、水素、窒素

₂O、N₂および SO₂の検量線を作成し、それをおよび硫黄は、燃焼管および還元管を通過後に基に検出限界値および 定量下限値を比較した

それぞれ二酸化炭素（CO₂）、水蒸気（H₂O）、

ので報告する。

窒素（N₂）および二酸化硫黄（SO₂）に変換さ
２

れ、分離カラムにより分離されたのち、熱伝導方法

度検出器(TCD)で検出される。その後検出した
各成分のピーク面積値から、投入試料中の各元

２．１

標準試薬

素の重量%を定量する。有機元素分析装置は、

標 準試 料 に はス ル フ ァニ ル ア ミド

樹脂、医薬品、食品といった幅広い分野で物質(elementar 製、S15.00-0062)(C 6 H 8 N 2 O2 S)をの同定や品質管理に活用されている。

用いた。なお、スルファニルアミドに含まれる

群馬産業技 術センタ ー ではこれま で有機元

窒素、炭素、水素および硫黄の重量割合はそれ

素分析のキャリアガス に幅広い線速度で高い

ぞれ 16.26%、41.85%、4.68%および 18.62%で分離能が得られる 2) ヘリウムを使用してきたある。

が、昨今のヘリウムガス供給不足により 1) 、代

２．２

替キャリアガスを用い た分析手法の確立が急

本研究の有機分析には有機元素分析装置

有機元素分析

(elementar、UNICUBE)を使用した。また、燃

環境・エネルギー係-1-

焼管は 1150℃に設定し、内径 28 mm の石英ガラス管（elementar 製、S11.00-1150/4）に助燃材

なお、定量下限値については検出限界値を 3として WO 3 （elementar 製、S11.02-0017）を充倍した値とした。この値は一般的に定量下限値填したものを用いた。還元管は 850℃に設定し、として用いられているブランクの 10σ相当の燃焼管と同型の石英ガラス管を用い、還元剤と値である 3 ）。

して還元銅（elementar 製、S05 000 699）を充３

填したものを用いた。

結果および考察

試料は錫カプセルで包み、有機元素分析装置
３．１に供した。キャリアガスはヘリウム使用時、およびアルゴン使用時でどちらも 200 ml/min 供

キャリアガス毎の TCD ピーク挙動の把握給した。また燃焼管にて試料を燃焼させる際のスルファニルアミド 2mg に対して、キャリO2 流量はいずれも 30ml/min とし、90 秒間供給

アガスにヘリウムおよ びアルゴンを使用したした。

際の TCD ピーク挙動を図１に示す。ヘリウム

２．３

使用時の N₂、CO₂、H 2 O および SO₂のピーク

検量線の作成スルファニルアミドを 0.1mg～18mg まで秤

面積値は、それぞれ 1.35×10 4 、2.60×10 4 、9.99

量して有機元素分析に供し、x 軸にスルファニ

×10 3 および 4.77×10 3 であった。それに対しルアミド中の窒素、炭素、水素、硫黄の重量、て、アルゴン使用時の N₂、CO₂、H2 O および

y 軸に CO₂、H₂O、N₂および SO₂の TCD ピ

SO₂のピーク面積値は、それぞれ 2.05×10 3 、ーク面積値をプロットして検量線を作成した。

4.40×10 3 、1.13×10 4 および 1.67×10 3 であっ

なお、スルファニルアミド中の窒素、炭素、水た。

素、硫黄の重量 E については、分析に供したヘリウム使用時と比較して、アルゴン使用時

スルファニルアミド重量 G とスルファニルアの N₂、CO₂、H 2 O および SO₂の検出感度はそ

ミド中の各元素の重量%を用いて式 1～式 4 よ

れぞれ 0.15 倍、0.17 倍、1.1 倍、0.35 倍だっり算出した。

た。このようにキャリアガスをアルゴンにした

E窒素 = 0.1626G

E炭素 = 0.4185G

E水素 = 0.0468G
２．４

E硫黄 = 0.1862G

場合、水素の検出感度はあまり変化しなかった

式１

一方、窒素、炭素、硫黄のそれは低下したことが示された。これは、N₂、CO₂、SO₂における式2アルゴンとの熱伝導度の差が、ヘリウムとの熱伝導度の差と比較して小さく、TCD 検出器の式3感度が低下したためと推察される。

式4N2

検出限界値と定量下限値の算出

CO2

強度

本研究での 有機元素 分 析における 各元素のH2 O

重量の検出限界値 Xd は、ブランクの応答にもアルゴン使用時
ヘリウム使用時
SO2

かかわらず成分が検出 されたと判断される確率αと、成分の応答にもかかわらずブランクと判断される確率βがともに 5%（α＝β＝0.05）と設定し、§2.3 で求めた検量線の傾き a とブ

100

200

300

400

500

600

700

時間（秒 ）

ランクにおけるピーク 面積値の標準偏差σを

図１ キャリアガスによる TCD ピークの変化用いて、式 5 より算出した 3) 。なお、α＝β＝0.05 と し て 検 出 限 界 値 を 定 義 す る 方 法 は
IUPAC にて推奨されている。 4)
Xd = 3.29σ/a

0

式5
-2-

25000y = 42914x - 92.888
R² = 0.999701N₂ピーク面積値

N₂ピーク面積値

140000120000100000
80000
60000
40000
20000
0

2

10000
5000

スルファニルアミド中の窒素重量（mg）

CO₂ピーク面積値

CO₂ピーク面積値

50000

R² = 0.9996

150000100000
50000
0

0

1

2

3

4

5

6

7

8

20000
10000
0

H₂Oピーク面積値

H₂Oピーク面積値

120000

40000
20000
0

0.2

0.4

0.6

0.8

2

SO₂ピーク面積値

SO₂ピーク面積値

3

8

40000
20000

0

20000

10000
1

7

0.2

0.4

0.6

0.8

1

図８ 水素検量線（アルゴン使用時）

R² = 0.9997

06

スルファニルアミド中の水素重量（mg）

20000
0

5

60000

0

y = 13273x - 102.69

30000

4

R² = 0.9998

80000

1

図４ 水素検量線（ヘリウム使用時）

40000

3

y = 119188x + 426.36

100000

スルファニルアミド中の水素重量（mg）

50000

2

図７ 炭素検量線（アルゴン使用時）

R² = 0.9996

01

スルファニルアミド中の炭素重量（mg）

y = 103296x + 636.04

60000

3

R² = 0.9990

30000

0

図３ 炭素検量線（ヘリウム使用時）

80000

2

y = 4972.8x + 411.49

40000

スルファニルアミド中の炭素重量（mg）

1000001

図６ 窒素検量線（アルゴン使用時）

y = 30864x + 728.31

2000000

スルファニルアミド中の窒素重量（mg）

図２ 窒素検量線（ヘリウム使用時）
250000R² = 0.9999

15000

0

3

y = 6785.5x - 58.311

20000

スルファニルアミド中の硫黄重量（mg）

R² = 0.9990

10000
5000
0

4

y = 4666x - 13.716

15000

0

1

2

3

4

スルファニルアミド中の硫黄重量（mg）

図５ 硫黄検量線（ヘリウム使用時）

図９ 硫黄検量線（アルゴン使用時）-3-

表 1 分析時のキャリアガスと検出限界値および定量下限値

検出限界値（µg）
定量下限値（µg）
窒素 炭 素 水素 硫黄 窒 素 炭 素 水素 硫黄
4. 5
5.2
4.6
6.0
1 3 .5 1 5 . 6 1 3 .9 1 8 .1
7. 1
1 6 .15.5
7.4
2 1 .2 4 8 . 3 1 6 .6 2 2 .1

分析時のキャリアガス
ヘ リ ウムアルゴン
３．２

黄でそれぞれ 7.1µg、16µg、5.5µg および 7.4µg、

キャリアガスにヘリウムおよびアル

定量下限値は窒素、炭素、水素および硫黄でそゴンを使用した時の検量線
キャリアガスにヘリウムを使用して、§2.3

れぞれ 21.2µg、48.3µg、16.6µg および 22.1µgに記載の方法で作成した N₂、CO₂、H 2 O およとなる。このため各元素の定量下限値と検量線

び SO₂の検量線を図２から図５に示す。N₂、からスルファニルアミド中の窒素、炭素、水素

CO₂、H2 O および SO₂の検量線の傾きはそれおよび硫黄を定量する のに必要なスルファニ

4

4

5

ぞれ、4.29×10 、3.09×10 、1.03×10 およびルアミド量はそれぞれ 0.13mg、0.12mg、0.35mg

4

1.33×10 であり、検量線の相関係数はそれぞおよび 0.12mg となる。

れ 0.9997、0.9996、0.9996 および 0.9997 だっ

以上のことから 1 回の分析試料量が 2～3mg

た。

の有機微量元素分析で あればキャリアガスを一方キャリ アガスに ア ルゴンを使 用した場

ヘリウムからアルゴン に変更してもこれまで

合の N₂、CO₂、H 2 O および SO₂の検量線を図と同様の試料量で測定可能と考えられた。

６～図９に示す。N₂、CO₂、H 2 O および SO₂の検量線の傾きはそれぞれ、6.79×10 3 、4.97×
3

5

４

まとめ

3

10 、1.19×10 および 4.67×10 、検量線の相関係数はそれぞれ 0.9999、0.9990、0.9998 お・キャリアガスをアル ゴンからヘリウムに変よび 0.9990 だった。

更した場合、N₂、CO₂、H2 O および SO₂の検
出感度はそれぞれ 0.15 倍、0.17 倍、1.1 倍お

キャリアガ スにヘリ ウ ムおよびア ルゴンを使用した場合にはいず れも良好な直線性が得

よび 0.35 倍だった。

られたと考えられた。

・キャリアガスがヘリ ウムおよびアルゴンの３．３

場合いずれもスルファニルアミド 0.1～18mg

検出限界値と定量下限値

キャリアガスにヘリウムを使用した場合、Nの範囲で検量線は良好な直線性を示した。

₂、CO₂、H 2 O および SO₂のブランクにおける・キャリアガスをヘリ ウムからアルゴンに変

ピ ー ク 面 積 値 の 標 準 偏 差 は そ れ ぞ れ 57.5 、更してもキャリアガス をヘリウムからアルゴ

47.7、142、23.9 であった。このことから式１ンに変更してもこれま でと同様の試料量で測により算出した検出限 界値は表１に示すよう定可能と考えられた。

に窒素、炭素、水素および硫黄でそれぞれ4.5µg、5.2µg、4.6µg および 6.0µg であり、定文

献

量下限値は窒素、炭素、水素、硫黄でそれぞれ
13.5µg、15.6µg、13.9µg および 18.1µg だった。

1)環境 省水 ・ 大気 環境 局総 務課 及 び大 気 環境

各元素の定量下限値と 検量線からスルファニ

課：事務連絡（その２）、令和 5 年 4 月 21 日

ルアミド中の窒素、炭素、水素および硫黄を定2)平松良朗：代替ガスを用いた分析技術の紹介、量するのに必要なスル ファニルアミド量はそ

低温工学、56-3（2021）

れぞれ 0.08mg、0.04mg、0.30mg および 0.10mg

3)上本道久：検出限界と定量下限の考え方、ぶとなる。一方、キャリアガスにアルゴンを使用

んせき、5、(2010)

した場合、N₂、CO₂、H2 O および SO₂のブラ

4)IUPAC

ンクにおけるピーク面 積値の標準偏差はそれCurrie： Pure & Appl. Chem.、67、1699-1723

ぞれ 14.6、24.4、200 および 10.5 だったこと(1995).

から、検出限界値は窒素、炭素、水素および硫-4-Recommendation

1995 、 L.A.

.

群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

超ハイテン材プレス解析用パラメータ取得と解析ソフトへの適用
荻野直彦・増田直也＊・新井宏章＊＊Acquisition of press analysis parameters for ultra-high-tensile strength materials and theirapplication to analysis software
OGINO Naohiko, MASUDA Naoya, ARAI Hiroaki
自動車構造用部品では，カーボンニュートラルへの対応で軽量化が求められる中で，非常に厳しい
燃費改善と衝突安全性の保障が要求されており，構造材の厚さを薄くしても強度を確保できる高張力鋼板（ハイテン材 ）の使用が主流となる。近年では，引張強さ 1GPa 以上の超ハイテン材の使用も拡大している．超ハイテン材のプレス成形には，複雑な形状プレス成形時に発生するしわや割れ，成形後に発生するスプリングバックなどの寸法誤差などの欠陥が発生しやすく，CAE 解析の必要性がますます高くなる。超ハイテン材の CAE 解析には，材料パラメータの取得が求められるが、特殊な試験方法が必要となるため、高度な材料試験技術が必要となる。本研究では、プレス成形解析用の超ハイテン材の材料パラメータの取得し，プレス成形解析，実機成形を実施したので，その結果について報告する。
キーワード：高張力鋼板，プレス成形解析，材料パラメータ
In the case of automotive structural parts, there is a demand for extremely strict fuel efficiency
improvement and collision safety guarantees amid the need for weight reduction in response tocarbon neutrality, and high-tensile steel sheets (hereinafter referred to as ultra-high-tensile steel
materials) that can ensure strength even if the thickness of structural materials are reduced. The
press forming of ultra-high-tensile strength materials is prone to defects such as wrinkles and cracks
that occur during complex shape press molding, and dimensional errors such as springback that
occurs after molding, and the need for CAE analysis is becoming more and more high. In this study,
we obtained the material parameters of ultra-high-tensile strength materials, performed press
analysis, and performed actual machine molding, and reported the results.
Keywords：High Tensile Strength Steel，Press Forming Analysis，Material Parameter１

まえがき

可欠となる。現状，センターの保有する治具では軟鋼に対する材料パラメータの取得

強度試験に 関する群 馬 県産業技術 センターは可能であるが，ニーズの高い超ハイテンの依頼試験業務では， インストロン社製の材

材の材料パラメータ取得は困難な状況にあ料試験機により，高度 な試験に対応することる。原因は，現状の治具が座屈強度に耐えが可能となってる。

られないためと考察される。そこで，本研プレス成形 解析用の 材 料パラメー タ取得に

究では，構造解析などを用いて最適化されは、薄い板材に引張と 圧縮を加える特殊な試

た試験用治具の開発を行う。評価検証のた

験方法を用いて，引張 圧縮の繰り返し応力歪め，実際に材料試験を行い，パラメータ取

み線図を取得し、材料 パラメータ同定ソフト

得する。パラメータ取得後に，実際にプレにより，パラメータの取得を行う必要がある。

ス成形解析ソフトにより，取得されたパラ

通常，材料試験におい て，板材に圧縮を加えメータを用いて解析を行い，適用の可否にると座屈が生じるため ，特殊な治具が必要不

ついて判断する。

スマートファクトリー推進係
技術係*応用機械係** 電 磁

-5-

２

方

２．２

法

引張圧縮試験

本研究で用いた引張圧縮試験の方法について述べ る。図 .2 に 治 具および 試験片 形状

本研究では ，群馬産 業 技術センタ ーの保有インスを示す．平板で試験片を押すことで座屈をトロン社）を使用して ，プレス成形解析に用防止する治具構造とした．試験片は平行部

いる材料パラメータの取得を行った。

の長さは 28.1 mm，幅は 20.0 mm とした。

する材料試験機（材料 試験システム

取得し た材 料パラ メー タは， YU パラメ ー

ひずみは試験片中央分に張り付けたゲージ

タを選定した ．YU パ ラメータは， 自動車 部

長 1mm のひずみゲージにより測定した。
取得 し た 応力 -ひ ず み曲 線の 応 力

品の寸法精度変動を低 減するために開発された手法である。 1)

みこの手法は，超ハイテン材のプレス成形において ，湾曲した部品で発生， ひず

か ら 真 応 力 、 真 ひ ず み を 次 式 によ り算出した。

するスプリングバック の変形予測を精度向上=するために，バウシン ガー効果を活用した新(1 += (1 +

しい成形解析手法とし て開発されて，広く活

)

(1)

)

(2)

真応力と真ひずみを導いた後、データに用されているものである。
YU パ ラメ ータ取 得後 に，取 得し た材料 パ

含まれるノイズ成分を削減するために移動

ラメータを使用して， 実際に成形解析ソフト

平均処理を行った。その後、MatPara を用にて成形解析を行った ．予測確認のため，実いて、Y-U パラメータを導いた。

機でのハット曲げの実 験を行い，その結果を比較検証したのでその結果を報告する。
２．１

材料物性値の取得

本研究で使用した材料試験システム（100kN）（Instron5982 型）を図.1 に示す。
材料の物性値を測定す るための引張試験や圧縮試験，曲げ試験，繰り返し試験，剥離試験、引裂き試験，摩擦試験 など，広範な機械的試験を実施できる強度試験機器である。

図２

図１

試験治具

材料試験システム

今 回の 検証 を 行う 材 料は ，1.0GPa 級の 超
図３ハイテン材を使用した ．本試験機を用いて，試験片

材料の材料物性値を測定した。
２．３

-6-

プレス成形解析

図.4 にハット曲げ解析の概要を示す．本解

３

結

果

析に用いたソフトウェ アは，協力企業様の所有する㈱J-SOL 製 J-Stamp を使用した。

３．１

ブランクの寸法は長さ 100mm 幅 20mm ，

材料物性値

取得した応力ひずみ線図を図.6 に示す。

板厚 1mm である。
金型は上型 と下型で 構 成され，板 厚のみを考慮した上下面平行の 形状としている。パンチとダイはホルダで押さえない構造とした。

a.立面図
図６

1.0GPa 級超ハイテン材
応力ひずみ線図取得した材料物性値を表.1 に示す。
b.断面図
図４
２．４

表１

0°

材料物性値
ヤング率
0. 2
[MPa]
[GPa]
1023
202

0.70

45°

1022

0.84

90°

1022

0.71

曲げ形状

テストプレス

テストプレスに用いた金型を図.5 に示す．
解析条件と同じ形状の金型にて，テストプレスを行い，形状を取得した。
実機によるプレスを想定し，プレス速度は

３．２

テストプレスに用いた材料試験システムの上

r値

材料パラメータ

材料パラメータの取得にあたり，考案し限速度である 500mm/min とした。

た治具の構造解析を行っている．構造解析

テストプレスで取得した形状と解析結果をの結果を図.7 に示す。

比較して，その妥当性を評価した。

上型

試験 片 に応 力が
集中

パンチ
ダイ

治具 へ の応 力集
下型

図５

中なし

図７

試験状況

構造解析の結果

治具の構造解析結果では，治具への応力-7-集中している箇所は見 られないことから，試ブランク

験に影響を及ぼす治具 の変形はないことが確

金型面

認された。
考案した治 具を用い て ，引張圧縮 試験を行a.YU パラメータなし

い，YU パラメータの同定をした。YU パラメ
ータの同定は，自動で パラメータを同定した
後，手動でパラメータを調整し応力-ひずみ曲線の試験結果と Y-U モデルで算出されたプロファイルが一致するよ うに調整した。調整後の応力-ひずみ曲線を図.8，Y-U パラメータをb.YU パラメータあり

表.2 に示す。黒の実線が引張試験により得られた応力-ひずみ曲線、赤色が Y-U パラメー

図９

解析結果

タの調整後に得られた応力-ひずみ曲線である。
３．４テストプレス結果
テストプレス品を図.１０に示す。

図１０

テストプレス品

プ レス 成 形解 析 結果 と テス ト プレ ス 品の図８差異を評 価する ための 寸法測定 箇所を 図 .１

引張試験と Y-U モデルで算出された１に示す。

応力-ひずみ曲線
表２同定した Y-U パラメータ

Y
[MPa]

a0
[MPa]

C1

C2

b
[MPa]

488.9

356

408.9

272.7

113.6

m

h

17.51

Rsat
[MPa]
213.2

E0
[GPa]
200

Ea
[GPa]
160

３．３

プレス成形解析結果

0.35

①

図１１

②

結果比較のための測定箇所

比較結果を表.３に示す。

プレス成形解析結果を図.9 に示す。
a.は YU パラメータを使用しない解析結果，
b.は YU パラメータを使用した解析結果であ
る。

表３

結果比較
①[mm]
②[mm]
1.6
39.5
テストプレス39.6(+0.1)
YUパラメータあり 1.4(-0.2)
38.3(-1.2)
YUパラメータなし 0.5(-0.9)
YU パラメータを使用すると，使用してい-8-ない場合と比較して 4 倍以上予測精度が向上した。今回開発した治具で取得した YU パラ
メータがプレス成形解 析による形状予測精度に寄与していると考えられる。
４．まとめ
本研究では ，プレス 解 析用の材料 パラメー
タ取得の可否について評価した。
引張圧縮試 験により ， 圧縮側の応 力ひずみ線図の取得した．取得 した応力ひずみ線図より材料パラメータを同定した。
取得した材 料パラメ ー タをプレス 成形解析
ソフトへ適用し，解析 結果とテストプレス品での評価を行った。
テストプレ ス品とプ レ ス成形解析 結果の比較から，有用な材料パ ラメータの取得ができていることを確認でき た．材料パラメータ取得サービス提供が可能 な水準を確保したと考
えられる。
謝

辞
本研究の進捗に当たり ，鈴木工業株式会社，

有限会社永井製作所よりご協力をいただいた．
ここに深く感謝の意を表します。
参考文献
1) 上 森武，藤原賢司，岡田達夫，吉田総仁：塑性と加工，42（2001），64-69．

-9-群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

樹脂/ゴム製品の熱劣化解析のための
FT-IR スペクトルライブラリの構築
渡辺元浩・岩沢知幸・中曽根佑一
Building of FT-IR spectral library for thermal degradation analysis of resin/rubber products
WATANABE Motohiro, IWASAWA Tomoyuki, NAKASONE Yuichi
樹脂/ゴム製品の異物、異常調査に関する依頼分析の高度化、サービスの向上を目的として、複数の加熱した樹脂/ゴムの赤外スペクトルを測定し、ライブラリを作成した。これらの加熱した樹脂/ゴムは加熱前の状態と比較して、赤外スペクトルのピーク変化が確認された。これらのピーク変化は、酸化や主鎖の切断、官能基の構造の変化が発生していることが示唆された。
キーワード：FT-IR、樹脂、ゴム、高分子、熱劣化
For sophistication of requested analysis and improvement of service concerning foreign matterand abnormality investigation of resin/rubber products, infrared spectra of several heatedresins/rubbers were measured, and a library was built. Peak changes in the IR spectra of theseheated resins/rubbers were observed compared to the state before heating. These peak changes
suggested that oxidation, cleavage of the main chain, and changes in the structure of the functionalgroups had occurred.
Keywords：FT-IR、Resin、Rubber、Polymer、Thermal degradation
１

まえがき

することを目標とした。

群馬産業技術センターでは、樹脂/ゴム製品

２

方

法

中の異物、樹脂製品の変色など、樹脂/ゴム製品の異常について技術相談をうけることがあ

２．１

試料

る。これらを依頼分析として赤外分光分析を

試料は添加剤・充填剤などの影響を減らす

行った結果、熱、紫外線などを原因とする樹ため、ポリプロピレンなど、試薬があるもの

脂 /ゴム の 劣 化 が 影 響 し て い る 可能 性 が あるは Sigma-Aldrich 社製の試薬を用いた。ウレ事例が散見される。

タン、ニトリルブタジエンゴムなど試薬がみ

依頼分析には群馬産業技術センターで保有つからないものについては、市販の製品を用している市販のライブラリを主に活用していいた。本研究の期間で合計 16 種類の樹脂/ゴる。これらのライブラリのスペクトルは試薬

ム対して以下の加熱、測定を実施した。

由来のスペクトルが多く、これまで樹脂が劣２．２化したスペクトルデータは体系的に保有して試 料 の 加 熱 に は 、 TG-DTA(NETZSCH 社 製

いなかった。

加熱・劣化

TG-DTA2000S)を用いた。試料をアルミナもし

そこで、群馬産業技術センターで独自に樹

くはアルミニウム製の試料容器に入れ、試料

脂/ゴムを劣化させた上で、スペクトルデータ

温度が 150～400℃の範囲で選択した温度、加を取得し、ライブラリを作成することで、樹熱時間になるようにプログラムを設定して空脂/ゴムの劣化品に関するデータ、知見を提供

気雰囲気下で加熱を行った。

材料解析係- 10 -

２．３を含んでおり、加熱前より 1735cm -1 に C=O の測定

加熱を行った樹脂は、一部をサンプリン

振動を示すピークが存在する。EVA を加熱す

グ後にダイヤモンドコンプレッションセル

ると、1735cm -1 のピークの幅が広くなること

にて圧延薄片化して測定サンプルを作成しが確認された。これは、EVA の官能基に C=Oた。その後、Thermo Fisher Scientific 社製フの結合を有していたことに対し

ーリエ変換赤外分光分析装置 iS50 及び赤加熱による酸化は主鎖、側鎖において、不外顕微鏡 Continuµm を用い、顕微透過法に規則な箇所で発生していることが考えられるより測定した。
３

結果

測定の結果、加熱を行った試料は、試料の種類や温度の違いにより、酸化や分子構造の変化を示す赤外スペクトルのピーク
増減が確認された。以下に 4 つの例を示す。
なお、測定に用いたポリエチレン、ポリブ
チレンテレフタレート、エチレン酢酸ビニ
ル、スチレンブタジエンはいずれもSigma-Aldrich 社製の試薬を用いた。
３．１

ポリプロピレン、エチレン酢酸

ビニル

図２EVA およびその加熱品の赤外スペクトル

ポリプロピレン(PP)は、加熱することで、
1715cm-1 前後に新しいピークが出現した。

３．２

このピークは、カルボニル基の C=O 振動でポリブチレンテレフ タレート(PBT)は、加あり、樹脂の一部が酸化したことを示して熱することで 1250cm -1 のピークが減少した。

いる。また、加熱温度を高くして更に酸化

このピークは、PBT 中の主鎖に含まれるエスを進めると、カルボキシ基

テル結合のピークであり、熱によって切断さ-1

ポリブチレンテレフタレートを示す 1765cm のピークが検出された。

れたことを示唆している。

図１PP およびその加熱 品の赤外スペクト

図３PBT およびその加熱品の赤外スペクトルル
３．３
エチ レン 酢酸 ビニ ル(EVA)は側鎖 に酸 素

スチレンブタジエン

スチレンブタジエン(SBC)は加熱すること- 11 -

で、3.1 同様、酸化を示す C=O のピークが1720cm -1 に検出された。それに加えて、ブタジエン由来の C=C 結合を示す 965cm -1 のピークが減少していることが認められた。
ブタジエンのピーク減少は、C=O のピーク検出よりも低い温度で発生したことから、劣化の検出において有効なピークであると考えられる。

図４SBC およびその加熱品の赤外スペクト
ル
４

まとめ

樹脂/ゴムを加熱することで生じる構造の変化を赤外分光分析で測定した。分析の結果、加熱を行った試料は、(1)酸化(2)主鎖の切断(3)官能基の変 性などの状態変化
が赤外スペクトルとして検出された。
これらの試験で得られ たスペクトルは、製品の劣化調査、異物分析などの依頼分析において、有用なデータとして活用できる。
参考文献
１） 赤木剛ほか：宮崎県工技セ、R2 年度研究発表会要旨、6(2021)
２） 佐藤亨：新潟工技総研、H30 年度工業技術研究報告書、68(2018)３） 石塚智也ほか：「高分 子 の劣化・変色メ
カニズムとその対策および評価方法」株
式会社 R＆D 支援センター（2014）- 12 -

群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

製品加工に対する異常検知システムの実装
高橋慶行 ・青栁大志*・小和瀬登**
狩野幹大*・新井宏章***
Implementation of anomaly detection system for product processing
TAKAHASHI Yoshiyuki, AOYAGI Hiroshi, KOWASE Noboru, KANO Motohiro, ARAI Hiroaki
製品加工における不良率低減および生産性向上を図るため、生産時の加工異常を検知するシステム構築を行った。さまざまな不具合要因を解決するため、プロトタイプのデジタル機器を使用したオリジナ
ルの異常検知システムを、企業が保有する量産設備を用いて実装した。
キーワード：異常検知, データ収集, 可視化, 通知, プロトタイプ, IoT
In order to reduce the defective rate and improve productivity in product processing, we built thesystem to detect processing abnormalities during production. In order to resolve various causes offailures, we implemented an original anomaly detection system using prototype digital equipmentusing mass production equipment owned by the company.
Keywords: anomaly detection, data collection, visualization, notification, prototype, IoT
表１ 不具合要因に対する原因と対策

１ はじめに製造業の現場では、さまざまな設備を用いて製品を生産している。これらの設備は、生産性向上
や品質向上のために大きな役割を担い、迅速かつ正確な作業を行うことができる。一方で、設備に適した加工状態でなければ、本来の性能は発揮されず、寸法不良などの不具合を導き大きな損失に繋がる。
本研究では、製造現場における不具合の発生を解消するため、デジタル技術を活用して加工状態を可視化し、異常を検知することを目的とする。
変動する加工状態に対し、プロトタイプのデジタ
ル機器で構成した異常検知システムを、企業が保有する量産設備を用いて実装する。
２

不具合の発生は、企業にとって大きな損失になる。本研究の目標として、ターゲット部品における不良発生率を、企業目標である 3％以下/月に定めた。3％以下にすることで、不良品の材料費、不具合対応に伴う人件費を計上した効果金額を、
約 70 万円/月とした。

方法

２．１ 不具合に対する原因と対策製造現場では、様々な要因で不具合が生じる。
本研究では、歯科用精密医療部品において、最も不良率が高い製品に注目し、デジタル技術を活用して問題解決を行った。ここで、過去に発生した
具体的な不具合事象について紹介する。ドリルで加工された 2 つの異なる円筒穴において、同軸度
Φ0.01 を外れる加工不良が発生した。この不具合に対する、原因と対策を表 1 に示す。

２．２ センサ選定とデータ収集
表 1 で定める 3 つの不具合要因に対して、センサおよびデジタル機器を選定し、加工状態のデー
タ収集を行った。選定するセンサは、安価で入手しやすくデジタル機器との親和性を考慮した。
1 つ目の温度は、BOSCH 社のセンサ BME280 を用
い、生産設備と材料置き場に設置した。測定したデータは、WiFi 機能を搭載した ESP-WROOM-32 により Mathworks 社が提供する ThingSpeakTM 1)（無料版）IoT プラットフォームにデータを送った。

先端ものづくり係、*生産システム係、**電子機械係、***電磁技術係- 13 -

2 つ目の切削油は、キーエンス社のセンサ
FU-80MTZ を使用し、切削油タンク内の不純物や汚れを透過度として測定した。通信モジュールは
NQ-MP8L を用いて PC で制御しデータを収集した。
3 つ目のドリルは、切削中の負荷率の変動を測定するため、サラ社のセンサ 3702-150N/191 を選定した。このセンサは、ドリルと材料の接触時に発生する負荷抵抗を測定し、Arduino MEGA により制御され、測定データは PC に収集した。使用した 3 種類のセンサ写真を図 1 に、センサおよび
ハード/ソフトウエアの仕様を表 2 に示す。

また、不具合が発生した際の異常通知は、作業者が所有するタブレットへ通知される。通知が発信される閾値に関しては、製品の良好な加工状態を検証した上で数値化し決定した。発信に関する管理閾値を表 3 に示す。
表３ 不具合要因と管理閾値

２．３．１ 温度に対する可視化と異常検知
温度センサで収集したデータは、インターネッ
ト経由で Thingspeak へ送られる。今回用いた温度センサ BME280 は、温度に加え湿度、気圧も同時に測定することが可能である。温度を含む 3つのデータは、MATLAB App Designer を用いて開発した、ダッシュボードで可視化した。
異常検知に必要な温度データは、Thingspeakに蓄積される。通知発信の閾値は、Thingspeakにある Thingspeak_React コマンドで発信の数値を設定し、Thingspeak_HTTP で異常時のコメン
トを入力し、slack_api を介して slack へ送信される。通知用の設定画面を図 2 に、温度の可視化と異常検知に対するシステムフローを図 3 に示す。

図１ 各種測定センサ
表２ センサ/ハード/ソフトウエア

２．３ 可視化と異常検知
生産時のデータを収集することで、加工中の詳
細情報を蓄積することができる。蓄積されたデー
タを分析および可視化するため、MATLAB®2)AppDesigner（R2022a Update2）を用いた。MATLAB
は、2021 年度に群馬産業技術センターが導入した開発環境であり、MathWorks 社が開発した数値解析やシミュレーション、可視化のためのソフト
ウエアである。
この App Designer は、さまざまな表示や配色を容易にレイアウトすることができるため、ユー
ザの要望を細部まで反映した、オリジナルのダッシュボードを作成することができる。ダッシュボードのデザインは、ノーコードで作成可能なため、プログラム初心者でも着手しやすい。
異常通知に関しては、3 つの開発環境を用いた。
1 つ目はデータを収集・蓄積するための IoT プラ
ットフォーム Thingspeak、2 つ目は異常データを解析する MATLAB、3 つ目は異常をタブレットに受信するための SNS アプリ slack3)と、Thingspeakとの通信インターフェイスである slack_api を用いた。

図２ 異常通知用 Thingspeak の設定コマンド

図３ 温度のシステムフロー- 14 -

２．３．２ 切削油に対する可視化と異常検知
切削油センサで収集したデータは、PC へ送られる。蓄積データに対しダッシュボードを用いて、切削油の透過度を棒グラフで示した。現場で一括管理できるよう、温度、湿度、気圧に加え切削油の 4 項目を同じモニターで管理するようダッシ
ュボードを作成した。異常検知に関しては、温度同様 Thingspeak の設定を行った。切削油の可視化と異常検知に対するシステムフローを図 4 に示す。

一方、電流の異常通知に関しては、温度同様
Thingspeak の設定を行った。可視化と異常検知に対するシステムフローに関しては、図 4 の切削油と同様に設定を行った。
３．実装結果本研究で構築した異常検知システムは、企業が保有する量産設備を用いて実装した。まず、温度、湿度、気圧、切削油の 4 点に関する可視化については、工場内の現場事務所のモニターに表示
し、作業者が常に状態を確認できる環境整備を行った。また、設定した異常閾値を超えると、モニ
ターの表示コメントと数値の色が変化すること
で、その場で確認することが出来る。図 6 に現場事務所に設置した可視化モニターを示す。

図４ 切削油のシステムフロー
２．３．３ 電流に対する可視化と異常検知
電流センサで収集したデータは、PC へ送られ蓄積される。データを可視化し加工状態を常時確認するため、正常時は緑色ライト、異常時は赤色ライトをダッシュボードに表示した。
異常検知に関しては、まず過去の生産データを
MATLAB で解析し、正常データを抽出した。異常の検出には、加工データと正常データとの差を数値化する。この方法は、K 近傍法（K-Nearest
Neighbors,KNN）に基づく解析手法で、測定対象となるデータとその近傍点との距離 D を計算する。異常度が高い場合、そのデータは周囲のデー
タから大きく離れていることを示し、異常とみなされる。概略図を図 5 に示す。

図６ 現場事務所の可視化モニター（温度、湿度、気圧、切削油）
次に、ドリルの摩耗および欠損状態を確認する
ため、電流値を可視化した。図 7 に現場事務所の可視化モニターを示す。

図７ 現場事務所の可視化モニター（電流）画面左上には、加工状態の正常/異常が判断できるよう、緑/赤のライトで識別できる。画面上段の波形は、過去 3 か月分の電流データから抽出した正常データである。このデータに対し、生産中に取得された加工データが随時、画面中段で表示される。

図５ K 近傍法を用いた異常検知- 15 -

画面下段は、正常データと加工データの差を異常度として数値化される。異常度は検証の結果、14 を超えた場合のみ、検出されるよう設定した。
異常数値が検出されると、システムに回数がカウントされる。一方、異常数値は瞬間的に上昇する可能性があるため、14 を超える数値が連続して 3回検出された場合のみ、赤色ライトが点灯する。
このように、正常/異常をデジタルで管理することで、個人の判断に依存することなく、工場にいる全ての作業者が正しい判断をできるようになった。
一方、異常により発信された通知例を図 8 に示す。通知は、インターネットを経由してタブレッ
ト（slack）に送信されるため、作業者が生産現場から離れても、異常を把握することができる。
作業者不在の夜間においても、slack が確認できる環境であれば工場外でも通知が届くため、24時間確認できるようになった。また、通知には具体的な異常内容が記載されているため、生産ラインで改めて不具合事象を確認する必要がなくな
り、円滑な復旧作業が可能となった。

図８ タブレットによる異常通知
４

まとめ

本研究により、製品加工に対する異常検知シス
テムの実装を行った。このシステムは、プロトタ
イプによる異常検知の事例として、量産設備における実用性を確認できた。一般的に、本研究と同等のシステム構築には、1000 万円以上の高額な費用が必要となる。本研究での必要経費は約 45万円であり、低コストでオリジナルの可視化および異常検知の実装を行うことができた。
約 2 か月間実装した結果として、目標としていた不良発生率 3％以下に対して、不良発生率
0.5％/月となり、得られた効果金額は約 78 万円となった。

- 16 -

今後の方針としては、デジタル技術の更なる進展のため、ノウハウ構築を行っていく。方法や解決手段、ソフトや使用機器等のデジタル内容を仕様書としてまとめていくことで、情報共有や技術伝承にも繋がる。また、地域 SIer とも連携し、中小企業に対してより幅広い範囲で、よりスピー
ディーに支援を行い、デジタル技術の成果に対して、実証および実感してもらえるよう、継続的に進めていきたいと考えている。
謝

辞本研究の遂行にあたり、スバル工業㈱の野村社
長様はじめ従業員の皆様に、多大なるご協力を頂いた。ここに記して、深く謝意を表する。
参考文献
１）https://thingspeak.com/
２）https://jp.mathworks.com/
３）https://slack.com/

群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

異物分析システムの開発
田島

創・町田晃平※・永田昌弘

Development of contaminant analysis system
TAJIMA So , MACHIDA Kouhei and Masahiro Nagata
本研究では、対象物の画像を入力として、人工知能（AI）で作製した学習モデルによりこの対象物の種類を推定して出力する異物分析システムを開発した。この学習モデルは、機器分析などにより種類を特定した科学的根拠に基づいた対象物のみ利用し、複数の対象物の画像を機械学習して作製した。この
異物分析システムは、スマートフォンにダウンロードできるアプリケーションから成るため、産業分野
において利用しやすいと考えられた。
キーワード：異物分析、機械学習、人工知能、スマートフォンアプリ
In this study, we have developed a foreign substance analysis system that uses an image of a
substance as input and uses learning models created by artificial Intelligence (AI) to estimate andoutput the type of the substance. This learning model was created by machine learning images ofmultiple substance, using only scientifically based ones whose types has been identified throughinstrumental analysis. The analysis system was thought to be easy to use in the industrial field
because it consists of an application soft that could be downloaded to a smartphone.
Keywords ： foreign substance analysis system 、 machine learning 、 artificial intelligence 、
smart-phone application soft
１

まえがきとした異物の種類を推定する異物分析システムを開発した。この異物分析システムは、iPhone

製造業において、製品に含まれる異物は、

用アプリケーションソフトであり、対象となる本来製品に含まれるべきではない物質である

物質の画像を入力とし、この物質の種類を出力ため、異物が製品中に認められた場合には問する人工知能により作製した解析モデルを搭載

題となる。特に食品工業分野において異物がした。現在は試作品であるβ版をダウンロード

認められた場合には、消費者がこの異物を口できる状態にあり、20 社ほどで利用されている。

に含むことも容易に想像できるため、早急な２対策が求められる。

方法

一方、異物を分析する際、目視又は顕微鏡観察による外観の確認、電子線マイクロアナ

２．１

異物分析システムの構成

ライザーなどによる成分分析、赤外線吸収ス

この異物分析システムの構成を示す。分析器

ペクトルの測定による有機物の同定などが初

本体は、Apple 社製 iPhone とし、10、11，12、期対応として実施されるが、いずれも費用と13、14 及び 15 で動作を確認した。本研究で作時間が必要となるため、速やかな対応が求め製した学習モデルを搭載したアプリケーション

られる場合には課題となっていた。

（以下、アプリ）は、SwiftUI を用いて作成し、本研究では、異物が認められた際に行われiPhone にダウンロードできるようにした。β版

るこの目視による観察を補助することを目的の公開を行い、ダウンロードしたβ版が適切に

食品化学開発係＊電子機械係- 17 -

動作することを確認した。

２．５

アンケート調査

対象物が 5 mm 未満の大きさとなる場合を想

この異物分析システムの使いやすさを評価す

定し、対象物の画像を取得の際に iPhone の画

るため、食品工業に携わる約 30 名の来場者に実像取得機能の拡大機構と、10 倍から 20 倍の際に利用していただき、画面の見やすさ、操作

対物レンズとをそれぞれ併用できるようにしのしやすさ、解析結果の出力に対する意見などた。

についてアンケート調査を行った。この約 30

２．２

異物分析システムの学習モデル

名の来場者は、群馬産業技術センターの業務にこの異物分析システムの機能は、対象物の理解と興味を持つ、アーリーアダプターとして画像を入力してこの対象物の種類を出力とす設定した。

る、物質の種類を推測するものである。この
３

推測には、事前に人工知能を用いて作製した

結果

学習モデルを用いる。この学習モデルは、機器分析により種類を特定した複数の対象物の３．１

画像を教師データとし、これを機械学習する

このアプリの名称は、「これって何だろう？」

ことで作製した。学習モデル作成のための教から、「Corette（コレッテ）」と命名し、第 9師データは、iPhone の画像取得機能を用いて類取得した。対象物の種類は、無機物、岩石、ト、理化学機器として商標登録 1) した。この異樹脂（プラスチック含む）、骨、歯、爪、タン物分析システムのアプリ立ち上げ後に表示されパク質、植物片、甲殻類、昆虫、植物片及びる iPhone の初期画面、タンパク質及びカニの甲不明の 12 種類とした。

羅の一部を推定した結果を図 1 に示す。

２．３

アプリについてダウンロードできるアプリケーションソフ

異物分析の方法について

この異物分析システムでの分析の方法は次のとおりである。まず、簡便性を追求し、ア
プリ選択から解析結果を得るまでのタップ数
を 5 未満に設定した。具体的には、①アプリ
選択、②「スタート」で画像取得機能の立ち上げ、③「撮影」で対象物を撮影、④「解析する」で、「解析」で結果を出力、の 4 工程を含むアプリを作成した。解析結果は、一致率の高い種類から上位 3 種を表示するようにした。対象物の画像を再度取得したい場合は、「再度撮影」をタップすると新しい画像を取
図1

得できようにした。
２．４

アプリの初期画面（左）、タンパク質（中央）とカニの殻（右）の解析結果

推定精度についてこの異物分析システムの推定精度を検証するため、60 種の鉱物標本（東京サイエンス社

３．２

異物分析用学習モデル

製）の種類を推定する実験を行った。この鉱

教師データとして利用しなかった対象の画像

物サンプルごとに、画像数 20 枚（計 1200 枚）をこのアプリで新たに取得して、異物推定用学と 50 枚（計 3000 枚）を撮像して教師データ

習モデルで推定した結果、多くの場合、機器分を得た。この教師データにより学習モデル

析によりこの対象を分析した結果と矛盾しない

M20 と M50 とをそれぞれ作成した。これら学結果が得られた。一方、対象の画像を取得する

習モデルを用いて、この 60 種の鉱物を推定し際、対象表面に反射した光が画像に強く含まれた。学習モデルごとの解析精度は、各鉱物をる場合は、この対象を無機物と判定する誤判定

対象に５回ずつ計 300 回の解析を行い、当該が多く認められた。この結果から、対象を撮像

鉱物が上位 3 位に選ばれる割合として求めた。 する際の仕様として、反射光に対する記述を行- 18 -

うことが重要と考えられた。

リを用いた異物分析のデモンストレーションに

合計 1000 回ほどこの推定を行ったが、この対するアンケート調査の結果、画面の見やすさ

アプリによる分析方法については、違和感なについては、見やすい 96 %、見にくい 4％とな

くかつ直感的にできると考えられた。

った。分析については、直感的にできる 28％、３．３

解析精度について

まあまあ直感的にできる 52％、慣れが必要だ

このアプリの解析精度を調べるため、60 種

20％となった。画面の見やすさと画面遷移につの鉱物サンプルを対象とし、60 種ごとに 20

いては、良い評価が得られたが、画像取得時の枚の教師データを取得した学習モデル M20 と、 ピント合わせや拡大など、スマートフォンの操
50 枚の教師データを取得した学習モデル M50

作を含む画像の取得に慣れが必要との評価だっとをそれぞれ作成した。それぞれのモデルをた。

用いて、鉱物ごとの判定率を求めた。学習モ

アプリの利用に係る金額についての質問は、

デル M20 では、当該鉱物の判定結果が 60 種中「この分析器の月額使用料がいくらなら購入を

上位 3 位に入る確率は 88％（264/300）だっ

検討するか」とし、月額使用料として、2,000 円、た。教師データ数を 50 にした M50 では、この5,000 円、10,000 円及び購入は検討しないの 4

確率は 95％（285/300）となり、7 %程度改善

つの選択肢を設けた。この質問に対し、2,000 円した。また、M20 では、鉱物サンプルの一つ

44%、5,000 円 44 %、10,000 円 0 %、その他 12 %である硫黄を誤判定する場合が多く認められの回答を得た。この結果から、アーリーアダプ

たが、M50 では、このような誤判定の偏りはターを対象とはしたものの、88 %の方が月額使認められなかった。教師データ数が多くなる

用料 2,000 円であれば、このアプリの購入を検ことで、解析精度が向上することが確認でき討することが確認できた。金額に対するその他た。

の意見は、年間使用での割引や回数ごとの課金、岩石を対象としたモデルや、節足動物を対

1 ライセンスで複数台の利用など、より低い金象としたモデルでは、現時点では教師データ

額設定の希望であり、課金を否定するものではが不足しているため、十分な解析結果が得らなかった。一方、使用した感想として、より高れていない。しかし、今後学習データを蓄積

い精度を求める意見が多かった。想定する利用することで、有用な学習モデルを作成できる者との情報共有を繰り返し行うことで、より精と考えられた。

度の高い分析システムを構築することが必要と

３．４

知的財産権取得への取り組み考えられた。

本研究で開発したアプリでは、対象の推定ができることを確認した。独立行政法人工業４

まとめ

所有権情報・研修館の特許情報プラットフォームにおいて先願調査をしたところ、このア

産業分野などで認められる異物の種類を、画

プリを含む異物分析システムに新規性がある像により推定する異物分析システムを開発した。

と判断したため、発明の名称を「種類判定シ

この異物分析システムは、iPhone 用アプリケー

ステム」として群馬県から特許庁あて特許出ションとした。この分析システムの名称を

願した

1-2)

。

「Corette」とし、商標登録した。また、この分

また、このアプリの名称「Corette」につい析システムについて、特許出願を行った。今後て、他の商品やサービスとの差別化を図るべ

は、より精度の高い分析が行えるよう、教師デきと判断したため、区分第 9 類の「ダウンロータの取得とモデル化行う必要がある。

ードできるコンピュータプログラム（アプリ
参含む）及び理化学機械器具」を指定商品とし考て、商標登録願を群馬県より特許庁あて提出
し、商標として登録した 3) 。

１) 特願 2022-139978 号

アンケート調査について

２）特願 2023-156581 号

アーリーアダプターを対象としたこのアプ

２）商標出願 2022-145990

３．５- 19 -

文献群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

金属積層造形技術を活用した管巻機の長寿命化にかかる研究
小林興尚・齋藤宏****・齋藤裕文****三ツ木寛尚*・狩野幹大**・小宅智史***
Research on prolonging the lifespan of warping machines utilizing
metal additive manufacturing technology
KOBAYASHI Okihisa, SAITO Hiroshi, SAITO Hirohumi,
MITSUGI Hironao, KANOH Motohiro and OYAKE Satoshi
伝統織物製造に関連する機器の一部では、メーカーの撤退が原因で、消耗品や交換部品の入手、機器修理が困難な現状があり、シャトル織機での織物生産は必須となる管巻機も修理や更新が困難な状況にある。本研究では、管巻機を運用し続けるために部品を再生することを目指し、レーザースキャナを用いて管巻機の周囲環境や外観形状を記録するとともに、産業用 X 線 CT と金属積層造形技術を活用して補修部品の再生に取り組んだ。
キーワード：管巻機、シャトル織機、レーザースキャナ、X 線 CT、金属積層造形技術
In some equipment related to traditional textile manufacturing, the withdrawal of
manufacturers has resulted in a challenging situation where obtaining consumables, replacement
parts, and equipment repair services is difficult. Additionally, bobbin winders, essential for fabricproduction on shuttle looms, also face challenges in repair and updating. This study aimed toregenerate parts to continue operating bobbin winders. Using laser scanners, the study recorded
the surrounding environment and external appearance of the bobbin winders. Furthermore, thestudy employed industrial X-ray CT and metal additive manufacturing technology to tackle theregeneration of repair parts.
Keywords ： Warping machines 、 Shuttle loom 、 X-ray CT 、 laser scanner 、 metal additive
manufacturing technology
１

まえがきを行っており、織物を生産するために必要な様々な機器を所有している。そのうちの一つ

群馬県立産業技術センターは、令和 3 年 4に管巻機があり、昭和 50 年頃から稼働して

月 1 日から群馬県繊維工業試験場を統合し、いる。管巻機はシャトル織機で織物を生産す

群馬産業技術センター（前橋）、東毛産業技術る際の準備に必要な専用機で、ヨコ糸を管（くセンター（太田）および繊維工業試験場（桐だ）と呼ばれる部品に巻き付ける作業を行う生）の 3 拠点新体制としたことで支援範囲のために使用される。準備するヨコ糸の長さは拡大、支援体制の拡充を進め、相互に連携す

生産ごとに異なるが、長いものでは 1000ｍ程ることで多分野の知識、技術が必要となる内度の糸を一定の張力で一定の太さに巻き上げ

容の繊維産業支援にも取り組んでいる。

ることが必要であるため、本専用機以外での繊維工業試験場は古くから繊維産業の支援

作業や人力での作業は極めて困難である。し群馬産業技術センタースマートファクトリー推進係、*電子機械係、**生産システム係、***計測係、****繊維工業試験場 生産技術係

かしながら、管巻機のメーカーは全社が製造から撤退しているため、消耗部品や交換部品- 20 -

の供給は絶たれており、メーカーによる修理

管巻機の外観形状や周囲環境の記録は、群もできない状態にある。管巻機の故障は、シ

馬産業技術センターデジタルソリューション

ャトル織機での織物製造不能につながるため、

ラ ボ （ DSL） に 導 入 し た レ ー ザ ー ス キ ャ ナ

繊維業界では、管巻機の故障、部品不足が深（Focus S plus 150、FARO 社）を使用した。

刻な問題となっている。

部品の表面形状データ取得は産業用 X 線 CT

繊維工業試験場では管巻機を 3 台所有して（Phoenix v|tome|x m 240/180、日本ベー

おり、このうち 2 台は稼働が可能な状態であカーヒューズ株式会社）を使用した。産業用

るが、1 台は主に装置上半分の糸を繰り出す

X 線 CT で取得した断面画像のボリュームデ機構が欠損し稼働できない状態であり、業界ー タ 化 お よ び STL 形 式 へ の 変 換 は VGと同様の問題に直面している。今後、稼働中

Studio MAX3.2（ボリュームグラフィックスの 2 台も故障等によって稼働できなくなった株式会社）を使用した。STL データの編集は場合には、連鎖的にシャトル織機の使用がでQuicksurfaceFull（KVS 社）を使用した。

きなくなり、織物製造技術の研究・支援の範囲を狭めることとなってしまう。このことか

２．２

レーザースキャナによる点群デー

タ化

ら、昨年度は群馬産業技術センターと繊維工

レーザースキャナのパラメータ設定は、プ業試験場が連携し、各々が保有する機器及びロファイルは屋内 10m 以内、分解能は 1/8、技術を活用しながら管巻機の長寿命化及び再品質は 4、カラースキャンは ON とした。プ生にかかる検証を行った。検証内容は、図面

ロファイルは測定対象との距離、分解能は単のない機構部品のソリッドデータ化とコイル

位面積あたりに取得する点数、品質は定点のを製造する機器を管巻機として流用するもの

繰り返し数（2 の（品質値-1）乗）、カラース

であり、一定の成果を得た。

キャンは点群データのカラー化の有無を示す。
２．３

昨年度に続き、管巻機を今後も運用し続け

金属積層造形による部品の再生るための検討として、本研究では高分解能計

産業用 X 線 CT と VGSTUDIOMAX での測用 X 線 CT システム（以下「産業用 X 線

STL データ（表面形状のポリゴンデータ）のCT」という）を用いて表面形状データを作成

取得、QuicksurfaceFull による STL データ

し、金属積層造形技術を活用して部品の再生の修正、金属積層造形の流れで、部品を再生に取り組んだ。部品再生の際には形状の再設した。対象とした部品は、単体の鋳造部品（以計や構造変更は実施せず、可能な限り工数を

下「単体部品」という）および単体部品とは削減し、現状の形状を再現することに特化さ異なる形状の鋳造部品と他の金属部品とが組せて検証した。部品再生の方法として金属積み合わされて構成された部品（以下「組立部層造形を採用した理由は、対象とする再生部品」という）の 2 種類とした。群馬産業技術

品が鋳造部品または複数の部品を組み合わせ

センターでは、金属積層造形を実施する機器て作られた組立部品であり、切削加工で作製を保有していないため、委託にて造形を実施するには効率が悪いと考えたためである。再した。積層造形に使用した機種は Coherent

生部品のもととなる表面形状データには令和

CREATOR（現２Create）、メーカーは O.R.

4 年度の研究にて取得したデータ 1 ）を流用しLasertechnologies GmbH. （ 現 2oneLab

た。また、管巻機の部品再生の準備として、GmbH.社）であった。材料は SUS316L、積3D 空間モデリングシステム（以下「レーザ層ピッチは 25μm、レーザーパワーは 107W、ースキャナ」という）を用いて管巻機の外観

レーザースピードは 1200 ㎜/s、ビーム直径は形状や周囲環境を記録し、部品再生の補助と40μm とした。
造形した部品については産業用 X 線 CT になるデータを作成したので併せて報告する。

て表面形状データを取得し、偏差解析により
２

方法元となった部品と形状を比較した。偏差解析の形状合わせはベストフィットで行った。産

２．１

使用機器

業用 X 線 CT での X 線照射条件は、管電圧- 21 -

200ｋV、管電流 170μA、X 線焦点と測定対た造形部品を図３、偏差解析により形状比較

象物の間に挿入した金属フィルタは厚さした結果を図４に示す。元部品と造形部品を1.0mm の銀および厚さ 0.5mm の錫、ボクセ

比較すると、積層造形の方向に沿って緩やか

ルサイズは 57µm、投影画像取り込み数 1600に全体が湾曲し±0.4mm 程度の差があった。

枚 、 FOD （ Focus to Object distance ） をまた、造形部品の穴径が 0.2mm 小さく仕上

229.4mm 、 FDD （ Focus

がった。

to

Detector

distance）を 808.674mm とした。画像再構

組立部品について、金属積層造形の対象と成の際には、ビームハードニング補正等のフした元部品を図５、金属積層造形にて作製しィルタ処理は行わず、中心軸補正のみ行った。

た造形部品を図６、偏差解析により形状比較した結果を図７に示す。元部品と造形部品を

３

結

果

比較すると、全体の湾曲の程度は単体部品に比べて小さく、±0.3mm 程度となった。造形

３．１

レーザースキャナによる点群デー

部品の穴径については、単体部品の場合と同様に 0.2mm 小さく仕上がった。

タ化
レーザースキャンの結果、パソコン画面上異なる部品形状である鋳造部品および組立でおおよその採寸を行うことができる点群デ

部品は、いずれも湾曲した仕上がりとなった。

ータを取得した。管巻機の形状を採寸し、そ今回の造形では応力を除去するための熱処理の数値を表示した結果を図１に示す。点群デは実施していないので、これは残留応力の解

ータは、マスターデータとは別に、閲覧デー

放の影響であると考えられる。金属積層造形

タとして出力したもので、あらかじめ採寸す

では、金属粉末をレーザーで溶かして固めるる権限を付与している。このため、専用のソことで形状を造形していくが、金属を溶かしフトウェア不要で採寸作業が可能である。こた後に冷え固まる際には凝固収縮が発生し、のデータにより、現地に赴かなくとも、管巻さらに周囲の温度に合わせて冷える際には熱機、織機、柱等の構造物の位置関係を確認可収縮が発生する。積層造形では、造形した部能となり、管巻機のおおよその形状も任意の分の上にさらに材料を敷いて熱をかけている

タイミングで確認できるようになった。ただことになり、これら収縮の影響で残留応力がし、レーザーの照射されていない部分の形状

働き、湾曲の原因となったと考えられる。

は点群データ化されないので、詳細な確認は現地で実施する必要がある。

図２

元部品

（単体部品）

図１

図４

採寸結果を表示した点群データ

図３（単体部品）

偏差解析結果（単体部品）
３．２

金属積層造形による部品の再生

単体部品について、金属積層造形の対象とした元部品を図２、金属積層造形にて作製し- 22 -

造形部品

レーザースキャナによる管巻機の外観形状
や周囲環境の点群データ化と、金属積層造形
によって、管巻機の部品の再生を行った。
図５

元部品

図６

（組立部品）

比較的小さいサイズの部品であれば、群馬

造形部品（組立部品）

産業技術センターの設備で表面形状の取得・修正を実施することができた。さらに、金属積層造形で得られた造形部品に対して適当な加工を施すことによって実機取り付けが可能となることを確認した。今後は造形部品の強度や耐久性について評価を進める予定である。
また、外観形状や周囲環境をデータ化したこ

図７

偏差解析結果

（組立部品）とで、現地に行かなくても現場の機器設置状
況を把握することができるようになった。カラー化した点群データは、施設管理などに活図３に示した造形部品について、穴径をかすことができる可能性があることから、今0.2mm 拡張する加工を施し、実機への取り付後は点群データ利用した施設管理の実施などけを行った。元部品と造形部品をそれぞれ実についての活用を検討していきたい。

機に取り付けた際の写真を図８に示す。造形
部品について手動による動作の検証を行い、参考文献

元部品と同様であることを確認した。
元部品

造形部品

１）小林ほか：群馬県立産業技術センター研究報告

令和 4 年度 p36-40

2）戸田裕之：X 線 CT－産業・理工学でのトモグラフィー実践活用－
3）田中俊敬ほか：産業用 X 線 CT の理解と活用、軽金属学会誌、第 71 巻、第 9 号、417（2021）

図８

造形部品の実機取り付け

図６に示した組立部品について、穴径を修正すれば取り付けは可能になる見込みであったが、加工を行う際の部品の姿勢保持が困難であったため実施していない。図３の部品のようなシンプルな形状ではなく、組み合わせる部品が多く複雑な形状を有している場合には、機器に取り付けられないことがある。対策としては、造形後に追加で加工を施すことを考慮した形状への変更や、専用の加工用治具を用意することが考えられる。
４

まとめ- 23 -

群 馬 県 立 産 業 技 術 センター研 究 報 告 （ ２ ０ ２ ３ ）ノギス、マイクロメータの出張校正手段の確立
小 宅 智 史 ・ 増 田 直 也 ＊・ 中 村 哲 也
Establishm ent o f on -site ca libra tion ways for c alipers and mi c rome te rs
OYAKE Sa toshi ， M ASUDA Na oya ， NA KAMURA Tetsu ya
出張による校正作業は温度変化を伴っており現在、校正作業時の不確かさは明確でない。本研究では、そのような状況下の校正作業の不確かさを明確にすることで、出張校正手段を確立することを目的とする。恒温恒湿器を用いた実験で、校正作業の不確かさの算出に必要な熱的効果の標準不確かさを求めた。その結果、特定の温度条件
下 で は 、 熱 的 効 果 の 標 準 不 確 か さ が ノ ギ ス 校 正 時 に は 約 2 .6 μ m 、 マ イ ク ロ メ ー タ 校 正
時 で は 約 0. 83 μ m で あ る こ と が 分 か っ た 。 そ し て 、 マ イ ク ロ メ ー タ に 関 し て は 校 正 作
業 時 の 不 確 か さ が 3.4 μ mと 求 ま り 出 張 校 正 手 段 を 確 立 す る こ と が で き た 。
キーワード：出張校正、不確かさ、ノギス、マイクロメータ
Calibration wor k b y business trip is ac co mpanied b y tempe ra ture chan ges , andthe un cer tain ty duri ng ca libra tion work i s not cle ar at p resen t. The purp ose of thi s
study is to es tablish a m eans of on -si te ca libra tion by cl ari fyin g the unce rtaint y ofcalibr ation wo rk un der su ch cir cums tan ces . In an expe rime nt us ing a c onstan ttempe ratu re and hu midity de vice , th e u ncer tainty o f the th ermal e ffec t, which i snecessa ry fo r cal cula ting the un cer tain ty of the c alibr ati on wo rk, was determin ed.
As a resul t , i t was found tha t und er c er tain tempe ra ture condi tions , th e
uncer tainty o f the th ermal effe ct was abo ut 2 .60um du ring cal iper cali bra tion andabout

0 .8 3um

duri ng

mic rom ete r

cal i brati on .

As

fo r

th e

micr ome te r,

theuncer tainty at th e ti me o f cali bra tion wo rk was determin ed to be 3 .4um, and i t wa s
possible to esta blish a m eans o f on-si te c alibra tion .
KEY WOR D: on-si te calibr ation , unc er ta inty , calip ers , mic r ometers
１ はじめに不確かさが明確でないためである。校正作
業時の不確かさの 算出には、①測定器の指ISO9001へ の 対 応 や ト レ ー サ ビ リ テ ィ 確

示値の標準不確かさ②標準器の標準不確か

保のために企業では、外部機関での測定機

さ③熱的効果の標準不確かさを求める必要

器の校正を行っている。計測係においてもがある。

様々な測定器の校正依頼を受けているが、本研究では、恒温恒湿器を用いた実験に

最近はノギス、マイクロメータに関して、より、熱的効果の標準不確かさについて求出張校正の要望が多い。しかし、現状セン

め、温度変化のある状況下での校正作業時

ターでは出張校正のサービスは行っていなの不確かさを算出し、出張校正が行えるよい。理由としては、外出先のような校正環

うにすることを目的としている。ここでは、境の温度が変化する状況下での校正作業の

校正作業時の不確かさは①～③の標準不確計測係＊応用機械係- 24 -

かさを合成した合成標準不確かさを２倍しそのため、本研究では、マイクロメータ

た合成拡張不確かさとして定義する。また、（ノギス）とブロックゲージ（キャリパチ①～③を合成した不確かさをここでは校正ェ ッ カ ） の 温 度 差 u(δθ) 及 び マ イ ク ロ メ ー

作業時の合成標準不確かさと定義する。マタ （ ノ ギ ス ） の 温 度 20 ℃ か ら の 偏 差 値

イクロメータの校正作業時の標準不確かさ

u(θ)に つ い て 実 験 値 か ら 算 出 を 行 い 熱 的 効の算出には、実験から求めた熱的効果の標

果による標準不確かさを求め、合成標準不準不確かさに、センターで既に算出をして確かさ、合成拡張不確かさを算出する。マ

いる①測定器の指示値の標準不確かさ②標

イクロメータとノギスの各場合について、準器の標準不確かさを用いて算出を行った

実 験 値 か ら 求 め た u(δθ) 及 び u(θ) は 、 不 確(1 ) (2 )。

かさが大きくなる場合について考え、実験値の最大値を使用する。
２ 実験方法２．２

使用機器

本 研 究 に 使 用 し た 恒 温 恒 湿 器 (SSE-74TP校正作業時の不確かさ

A 、 株 式 会 社 カ ト ー ) 及 び デ ー タ ロ ガ (NR-

マイクロメータの合成標準不確かさは、

600 、 株 式 会 社 キ ー エ ン ス ) を 図 1 に 示 す 。

２．１

下記の式で算出できる

( 1)

。

ま た 、 使 用 し た 測 定 器 及 び 標 準 器 を 図 2に示す。

u (E) = u (L) + u (T) + u (L )(数 式 1)

ここで、

u(L):マ イ ク ロ メ ー タ 指 示 値 の 不 確 か さ

u(T):ブ ロ ッ ク ゲ ー ジ の 長 さ の 不 確 か さu(L i ):各 種 補 正 項 の 標 準 不 確 か さである．以下、これら各成分の標準不確

か さ の 評 価 を 行 う 。 u(L i )は 、 熱 的 効 果 と幾何学的効果が考えられる。幾何学的効

果については、マイクロメータ指示値の不確かさに含まれると考えられるので，幾何学的効果の不確かさは見積もらない。
熱 的 効 果 に よ る 標 準 不 確 か さ u(L th er mal )図 １ 実 験 シ ス テ ム (デ ー タ ロ ガ 、 温 度

は、下記の式で求められる。

u (Lthermal ) = L

ここで、

⋅α

⋅ u (δθ) + Lu (δα) (数 式 2)

取得用ノートＰＣ、恒温恒湿器)⋅ u (θ) ⋅L N :呼 び 寸 法

α s :標 準 ブ ロ ッ ク ゲ ー ジ の 熱 膨 張 係 数u(δθ):マ イ ク ロ メ ー タ と ブ ロ ッ ク ゲ ー ジ の温度差u(θ):マ イ ク ロ メ ー タ 温 度 の 20 ℃か ら の偏差値

u(δα):マ イ ク ロ メ ー タ と ブ ロ ッ ク ゲ ー ジ の
熱膨張係数の差

なお、合成標準不確かさの計算方法は、ノギスの場合も同様である( 2)

図 ２ 実験に使用した測定器及び標準器。

- 25 -

測 定 器 は 、 マ イ ク ロ メ ー タ 0㎜ か ら 100㎜

表 １ 測定器と基準器の組み合わせ

ま で 計 ４ 種 類 と し 、 ノ ギ ス は 測 定 長 150 ㎜

測定器

測定長

基 準 器 で あ る ブ ロ ッ ク ゲ ー ジ は 25㎜ 、 50

マイクロ

㎜ 、 75 ㎜ 、 100 ㎜ の ４ 種 類 と し 、 キ ャ リ パ

メータ

0-25㎜

標準器

の 1種 類 と す る 。

チ ェ ッ カ は 1種 類 と し た 。
２．３

実験条件は、年間を通して出張校正を行う こ と を 想 定 し 、 夏 季 (条 件 1)と 冬 季 (条 件ノギス2)の 温 度 変 化 を 模 擬 し た 条 件 と し た 。 夏 季
は高温環境下での測定を、冬季は低温環境下での校正作業環境を想定している。

25㎜

50㎜

75㎜

25-50㎜25㎜

75-100㎜

75㎜

50-75㎜

実験条件-

0-150㎜

50㎜
100㎜

キャリパチェッカ

恒温恒湿器内のブロックゲージ（ノギス）

校 正 業 務 を 行 う 時 間 は 最 大 で 9 時 か ら 16

及びマイクロメータ（キャリパチェッカ）

時 の 間 と し 、 試 験 時 間 は 7時 間 と し た 。

に対して熱電対を接続し温度を取得してい恒温恒湿器の設定温度範囲について、条件る 様 子 を 図 4、 5に 示 す 。

1の 場 合 は 25℃ か ら 40℃ に 設 定 し 、 条 件 2の場 合 は -5℃ か ら 20℃ に 設 定 し た 。
温 度 条 件 の 決 定 に つ い て は 、 気 象 庁 の HP
から今年度の前橋の温度変化を参考にした。

channel1channel4

また、温度勾配は変化の大きい場合が最も測定器と基準器の温度差が大きくなると考channel2

え 、 1時 間 当 た り 3℃ の 温 度 変 化 と し た 。
channel3

図 ４ 温度取得の様子（マイクロメータ）

channel1channel2channel3
図 ３ 夏季と冬季を模擬した温度条件
図 ５ 温度取得の様子（ノギス）
２．４

実験手法

データロガに接続した熱電対を恒温恒湿

条 件 1及 び 条 件 2に お い て 、 各 チ ャ ン ネ ル

器内、測定器及び基準器に接続し、恒温恒の熱電対から測定器と基準器及び恒温恒湿

湿器内の温度、測定器の温度及び基準器の器 内 の 温 度 を 1分 ご と に デ ー タ ロ ガ で 取 得

温度を取得する。測定器と基準器の組み合を 行 い 、 温 度 取 得 用 ノ ー ト PCで 記 録 す る 。

わ せ は 下 記 の 表 1の と お り で あ る 。

channel1で は 恒 温 恒 湿 器 の 温 度 を 取 得 す る 。
- 26 -

channel3 で は 、 測 定 器 ( ノ ギ ス ま た は マ イ

せも同様の温度差の傾向であった。そして、

ク ロ メ ー タ )、 channel2ま た は 4で は 、 標 準

温 度 差 の 大 き い 組 み 合 わ せ で 最 大 0.25℃ の器 の 温 度 の 取 得 を 行 う 。 図 6に 温 度 取 得 時

温度差があった。

の 温 度 取 得 用 ノ ー ト PCの 画 面 を 示 す 。

一方、ノギスに関しては基準器との温度
差 が 大 き く 、 最 大 0.8℃ と い う 結 果 と な った 。 ま た 、 測 定 器 の 20 ℃ か ら の 偏 差 を 図 8に示す。

図 ６ ノ ー ト PCで の デ ー タ 取 得 画 面

そ し て 、 表 1の 各 測 定 器 及 び 基 準 器 の 組
み 合 わ せ に 対 し て 、 温 度 取 得 用 ノ ー ト PCに記録された温度情報から、測定器及び標準器 の 温 度 差 及 び 、 測 定 器 の 20℃ か ら の 偏 差値を計算し、熱的効果の標準不確かさを求める。その後、校正作業時の標準不確かさ

図 ８ 測 定 器 の 温 度 20℃ か ら の 偏 差

及び合成拡張不確かさを算出する。
図 8 か ら 測 定 器 の 20 ℃ か ら の 偏 差 は 、 最３結果及び考察大 で ノ ギ ス は 19.5℃ 、 マ イ ク ロ メ ー タ で
19.7℃ で あ っ た 。

３．１

夏 季 (条 件 1)で の 測 定 結 果

３．２

図 7に 夏 季 (条 件 1)に お け る 基 準 器 と 測 定

冬 季 (条 件 2)で の 測 定 結 果

図 9に 冬 季 (条 件 2)に お け る 基 準 器 と 測 定器の温度差の結果を示す。

器の温度差の結果を示す。

図 ７ 条 件 1で の 測 定 器 と 基 準 器 の 温 度 差

図 ９ 条 件 2で の 測 定 器 と 基 準 器 の 温 度 差

結果から、各マイクロメータとブロック

冬 季 ( 条 件 2) に つ い て は 、 マ イ ク ロ メ ー タ

ゲージの組み合わせに関してどの組み合わで一番温度差の大きい組み合わせで最大- 27 -

0.4℃ の 温 度 差 が あ っ た 。

準不確かさを合成して校正作業時の合成標

一 方 、 ノ ギ ス に 関 し て は 最 大 0.7℃ の 温

準 不 確 か さ を 算 出 す る と 、 1.7um と 求 ま っ

度差という結果となった。また、測定器のた。よって校正作業時の合成拡張不確かさ

20℃ か ら の 偏 差 を 図 10に 示 す 。

は 3.4umと 求 ま っ た 。
マイクロメータ及びブロックゲージの温度差よりもノギス及びキャリパチェッカの温度差が大きい結果となったが、これは、ブロックゲージ及びキャリパチェッカの材
質が鋼であり、大きさがブロックゲージと比較しキャリパチェッカが大きいため、熱容量が大きく、測定器との温度差が大きくなったためと考えられる。
また、マイクロメータについて一定温度で校正を行った場合と、温度変化がある状
況下での校正作業とで、合 成拡張不確かさの 差 を 求 め る と 、 0.3um 程 で あ り 不 確 か さの多くは、測定器の指示値及び、標準器の図 １ ０ 測 定 器 の 温 度 20℃ か ら の 偏 差

不確かさが影響していることが分かった。

測 定 器 の 20℃ か ら の 偏 差 に つ い て は 、 夏

４まとめ

季 ( 条 件 1) の 方 が 大 き か っ た た め 、 不 確 かさ の 算 出 に は 、 夏 季 ( 条 件 1) の 実 験 結 果 を

本研究ではノギス、マイクロメータの出

使用する。
３．３

張校正手段を確立するため、熱的効果によ
不確かさの算出

る標準不確かさの算出を行い、マイクロメ

条 件 1及 び 条 件 2で の 実 験 結 果 か ら 求 め たータに関しては校正作業時の合成拡張不確測定器及び標準器の温度差及び、測定器のかさを算出した。結果は以下のとおりであ

20℃ か ら の 偏 差 を も と に 計 算 し た 不 確 か さる。

を、熱的効果による標準不確かさを求める
数 式 2に 代 入 す る 。 そ の 結 果 、 マ イ ク ロ メ

・ マ イ ク ロ メ ー タ 100 ㎜ 以 下 の 校 正 作 業 時ータについては下記の通り。

に お け る 熱 的 効 果 の 不 確 か さ は 0.83 μ m 。
・ ノ ギ ス 150 ㎜ 以 下 に お け る 校 正 作 業 時 の) = L α u (δθ) + L u (θ)u (δα)
u (L2=(100mm) (9.3 × 10 - 6 K - 1 ) 2 (0.7 ℃ ) 2 ＋
2

2

-6

-1

(100mm) (11.62℃ ) (2.54×10 K )熱 的 効 果 の 不 確 か さ は 2.6μ m。
・ マ イ ク ロ メ ー タ の 100 ㎜ 以 下 の 校 正 作 業

2

時 に お け る 拡 張 不 確 か さ は 3.4μ m。

=0.83um
また、ノギスについても同様とし、熱的効

本研究の効果としては、出張校正時のマ果による標準不確かさは下記の通りとなる。

イクロメータの合成拡張不確かさが分かったことで、出張校正を行った際に不確かさ) = L α u (δθ) + L u (θ)u (δα)
u (L2=(150mm) (10.5 × 10 - 6 K -1 ) 2 (1.2 ℃ ) 2 ＋
2

2

-6

-1

(150mm) (11.83℃ ) (1.3×10 K )を考慮した校正値を求めることが出来る。
今後は、本研究で算出まで行うことが出2

来なかったノギスに関して合成拡 張不確か

=2.6umさの算出を行い、マイクロメータ同様に出マイクロメータについては、本研究で求張校正時の合成拡張不確かさの算出を行いめた熱的効果の標準不確かさの他に、測定たい。また、企業様からの要望がある、ハ器の指示値の標準不確かさ及び標準器の標

イトゲージやシリンダゲージに関して出張- 28 -

校正時の拡張不確かさの算出を行いたい。
参考文献
１ ） 群 馬 県 立 群 馬 産 業 技 術 セ ン タ ー .不 確
かさ見積もり手順書（マイクロメータ ） .2018
２ ） 群 馬 県 立 群 馬 産 業 技 術 セ ン タ ー .不 確
か さ 見 積 も り 手 順 書 （ ノ ギ ス ） .2018- 29 -

群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

熱応力解析技術の高度化に関する基礎検討
林和・三ツ木寛尚＊・青栁大志＊＊岩沢知幸＊＊＊・狩野幹大＊＊
Basic Study on The Advancement of Thermal Stress Analysis Technology
HAYASHI Yawara, MITSUGI Hironao, AOYAGI Hiroshi,
IWASAWA Tomoyuki, KANO Motohiro
群馬産業技術センターでは熱応力に関する解析と実際の挙動の比較検討を詳細に行った事例が少なく、解析結果の精度の把握が不十分である。そこで熱応力解析において解析精度の定量的な把握を目的とし、熱応力測定とそれに対する熱応力解析を実施した。その結果、熱応力に関する問題において傾向予測ができるようになったことで机上での様々な設計検討を行えるようになった。
キーワード：熱応力、CAE、ひずみゲージ
At Gunma Industrial Technology Center, there are few cases in which detailed comparative
studies of thermal stress analysis and actual behavior have been conducted, and the accuracy of
the analysis results is not fully understood. Therefore, with the aim of quantitatively
understanding the analysis accuracy in thermal stress analysis, we conducted thermal stressmeasurement and thermal stress analysis. As a result, it has become possible to predict trends
in problems related to thermal stress, making it possible to conduct various design studies on adesk.
Keywords：Thermal stress、CAE、Strain gauge
１

まえがきを評価する CAE（以下、解析）の実績はあるものの、解析と実測の比較検討を行った事例は少自動車においてエンジンやバッテリーなどない。そのため解析の精度把握が不十分であり、の発熱や外気温の変化により周辺部品には熱センター利用企業に対して精度を含めた解析活サイクルが付加される

１）。熱サイクルにより用の提案ができていない。そこで本研究では熱周辺部品には熱応力が付加され、機能や信頼応力解析において解析精度の定量的な把握を目性の低下を招くことが問題となる。また、開的とする。

発期間の短縮やコストダウンの要求によりシミ ュ レ ー シ ョ ン （ CAE 、 Computer Aided

２

研究課題

Engineering）による事前検討のニーズが高まっている 2) 。このような熱問題への対策は

本研究では熱応力解析技術の構築を行った。

自動車部品の開発現場だけでなく、金型の熱

まず、熱応力について参考文献 4) より説明する。

変形による加工品質への影響の検討 3) など製

熱応力は式(1)にて表される。σ は熱応力、E は造現場においてもニーズが高くなっている。

ヤング率、ε はひずみである。物体が何も拘束

群馬産業技術センターではこれまでに熱応力されていないとき、温度が変化すると物体に熱応用機械係＊電子機械係＊＊生産システム係＊＊＊材料解析係

ひずみが生じる。物体に生じるひずみは弾性ひ
ずみと熱ひずみの和となり式(2)で表される。ε 1- 30 -

は弾性ひずみ、ε 2 は熱ひずみである。弾性ひ３

熱応力解析技術の確立

ずみと熱応力の間にはフックの法則が成り立つため、式(1)と式(2)より式(3)が導かれる。
さらに熱ひずみは式(4)で表される。α は線膨

３．１

ひずみゲージ設置位置および方向の決定

張係数、T １ は初期温度、T 2 は目標温度であ

本研究では産業製品で広く使用され、入手がる。ここで対象の物体が固定されているとす容易である SS400 と A5052 の線膨張係数の差

ると、ひずみの和は 0 となることから式(3)で生じる熱ひずみ測定を行う。図１に本研究でに式(4)を代入すると熱応力は式(5)で表すこ使用した試験片を示す。試験片の温度を変化さとができる。ここで、ヤング率及び線膨張係

せると SS400 と A5052 の線膨張係数の差に応数は材質に固有の値である。よって熱応力はじた熱ひずみが生じ、さらに弾性ひずみが生じ温度差に比例する。以上より熱ひずみによるる。表１に各材質の線膨張係数 5) を示す。初め

弾性変形を測定するには弾性ひずみを測定すに文献 6-7 ） の物性値を用いて事前解析を実施しる必要がある。

た。解析には ANSYS

Mechanical 2022 R2 を使用した。本研究ではボルト締結にて接触面が
σ=Eε

(1)

固着している想定にて解析を実施した。解析の結果から弾性ひずみが生じやすい位置と方向に

ε=ε 1+ ε 2

10 か所ひずみゲージを設置した。ひずみゲージ(2)

設置位置を図 2 に示す。

σ=Eε 1 =E(ε-ε 2 )(3)

ε 2 ＝α(T 2 -T 1 )(4)σ=-Eα(T 2 -T 1 )(5)

本研究ではひずみゲージを用いて弾性ひず
み測定を行った。ひずみゲージは設置した長手の方向のひずみの大きさを測定する。そのため設置する向きと位置が重要となる。さらにひずみゲージは製品ごとに測定可能な温度
範囲及び温度補償範囲が設定されている。ば

図１

試験片構成

らつきの少ないデータを取得するためには適切なひずみゲージを選択する必要がある。ま表１

各材質の線膨張係数

た、熱応力解析においては物性値、接触やメ

材質

ッシュなどの解析パラメータを検討すること

SS400（一般構造用圧延鋼材）
A5052（アルミ合金）によって実測に近い挙動を再現することが求められる。以上の理由から解析精度の定量的把握を行うためには以下の 3 つ課題がある 。
A.ひずみゲージ設置位置および方向の決定
B.低温・高温環境下での測定技術
C.予測技術の構築- 31 -線 膨 張 係 数（ 1 0 - 6 / ℃ ）
11.7
23.8

～100℃である。本研究では測定範囲が温度補償範囲外であったため、各測定点でのばらつきが大きいデータとなった。
（ エラーバーは標準偏差の範囲を示す。）そこで、使用可能温度が-269℃~200℃、温度補償範囲が-196℃～
80℃ の 広 温 度 範 囲 ひ ず み ゲ ー ジ を 使 用 し て測定した。すると各測定点のばらつきが小さ
く、安定したデータが測定できた。120℃においても-40℃と同様の傾向がみられており、広温度範囲ひずみゲージで測定した結果を実験値とした。

図２

３．２

ひずみゲージ設置位置

低温・高温環境下での測定技術

３．２．１

温度プロファイル

恒温槽（IMV 製、Syn-4HW-70-VH）にて保持温度-40℃、120℃の 2 条件にてひずみ測定を行った。なお、降温、昇温はともに 4 時間とし、23℃のひずみを 0 とした。
図 3 に各温度条件における温度プロファイ

図４

熱ひずみ測定結果（-40℃）ルを示す。試験片の温度測定はテストピー
スとベースの中央部の計 2 か所に白金測温
３．３抵抗体を設置して行った。

予測技術の構築

３．３．１

解析に関わるパラメータ

実験値と事前解析結果の比較について図 5に示す。これらの結果を比較すると、最小の解析誤差は測定箇所⑤で 22％、最大の解析誤
差は測定箇所④で 213％となった。そこで、さらなる解析パラメータの検討を行った。解析パラメータの一覧を表２に示す。解析で検討する主なパラメータとしては物性値、接触、メッシュである。このうち、物性値について
は SS400 および A5052 の温度依存性弾性率を引張試験にて事前に取得した値を使用し
図３

温度プロファイル

た。線膨張係数は表１の値を使用した。ボル
ト軸力はひずみゲージをボルト内部にした軸力ボルト 8) にて測定した。温度荷重についひずみ測定結果ては３．２．１で示したとおり、測温抵抗体

図 4 に-40℃における熱ひずみ測定結果で測定した値を用いてモデル全体に一様温を示す。まず汎用ひずみゲージにて測定を度荷重として負荷した。本研究では残るパラ実施した。汎用ひずみゲージは使用可能範

メータである接触条件を中心に解析パラメ

囲が-196℃～150℃、温度補償範囲は 10℃ータを変更し、計 23 条件を実施した。

３．２．２- 32 -

い値となったと考えられる。120℃においても接触面に滑りおよび分離を考慮した条件
が最も実測値に近い結果となり、最小の解析
誤差は測定箇所②で 0.5％、最大の解析誤差
は測定箇所⑦で 79％となった。120℃における各測箇所のひずみ方向を加味した解析結果を図 9 に示す。このように部分的に誤差は大きいもの、設計検討において傾向予測できる程度の予測技術を構築できたと考える。
図５

実験値と事前解析比較（-40℃）

表２
大項目
物性値
荷重
接触
メッシュ

解析パラメータ
小項目
弾性率
線膨張係数
ボルト軸力
温度荷重
接触タイプ
接触面積
要素サイズ
図６

３．３．２

実験値と解析結果の比較（-40℃）

解析結果

前節にて検討した解析パラメータのうち、接触タイプが最も解析結果に影響を及ぼすことが分かった。ここでは最も実験値との一致がみられた条件の結果を示す。図6 は-40℃における各測 箇所のひずみの方向を加味した解析結果である。-40℃での最小の解析誤差は測定箇所①で 3％、最大の解析誤差は測定箇所⑤で 49％となった。この解析条件を条件 1 とする。事前解析と条

図７

件 1 の挙動を図 7 に示す。また、接触部の各解析条件における挙動（X 方向垂直弾性ひずみ）拡大図を図 8 に示す。実測に近づいた要因
としては次の点が考えられる。事前解析では接触面は固着した接触面（滑りも分離も許容しない）としたため、ベースとテスト
ピースは互いに拘束されている。一方で条件 1 では接触面に滑りおよび分離を考慮したことによりテストピースの挙動に自由度が生まれた。また、ベース中央部寄りのベースとテストピースの接触面では微小
図８

なクリアランスが発生した。その結果、テストピースは Z 方向に大きく凸形状に変形

結合部拡大図（X 方向垂直弾性ひずみ）する挙動となった。このことで実験値に近- 33 -

検討を進める。
参考文献
１） 今川ほか：日本製鉄技 報、416、89、(2020)
２） 于強ほか：日本機械学会論文集（A 編）、75、758、(2009)３） 西澤和毅：精密工学会誌、3、67、(2001)
４） 日本機械学会誌
図９

第3回

熱応力・熱

ひずみ、https://www.jsme.or.jp/kaisi/12

実験値と解析結果の比較（120℃）

04-36/

５） TDC、線膨張係数とは？、https://mir
解析の誤差要因

ror-polish.com/material_knowledge/the

条件１の解析結果では実験値と近い値の箇所もあったが、大きく外れている箇所

rmal-expansion-coefficient/６） 添野ほか：日立評論、15、669、（1964）もあった。その要因について検討する。前７） 日本アルミニウム協会標準化委員会：

節にて接触タイプが解析結果に大きな影

ア ル ミ ニ ウ ム ハ ン ド ブ ッ ク 、 7 、 43 、響を及ぼすことが分かった。本研究におい（2007）

３．３．３て接触面の状態について確認すると、ボル８） 東京測器研究所、ボルトゲージ埋込・ト締結方法、ブラケットの錆の発生や熱変

校正サービス、https://tml.jp/product/se

形によって接触状態が変化したと考えら

rvice/boltservice.html

れる。また、測温箇所が少ないため、温度分布が不均一であった可能性がある。また、
線膨張係数を文献値の値を使用して解析を行っていたことが挙げられる。今後は錆の発生など管理できる条件については可能な限り管理した上で、温度分布の影響を検討することで精度を向上させる可能性
がある。
４

まとめ

本研究では熱応力解析において解析精度の定量的な把握を目的として課題 A～C に取り組んだ。その結果、熱応力問題において傾向予測が可能な予測技術を構築した。
本研究の成果をもとに熱応力に関する問題
において机上で様々な設計検討を行い、試作の手間を少なくできるように企業支援を行いたい。
今後はさらなる解析の高精度化のため、接触状態、摩擦係数の把握を行いたい。さらに温度分布を再現するために伝熱解析や流体解析との連成解析技術の構築を視野に- 34 -

次世代産業創出研究群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

ドローンを活用した工場内巡視点検業務の省力化に関する研究
町田晃平・三ツ木寛尚・小和瀬登
小林興尚＊・荻野直彦＊・石黒聡＊
Research on labor saving for factory patrol inspection work using drone
MACHIDA Kohei, MITSUGI Hironao, KOWASE Noboru,
KOBAYASHI Okihisa, OGINO Naohiko, ISHIGURO Satoshi
工場での巡視点検業務の省力化を目的として、ドローンを活用した巡視点検を提案する。本研究では、ドローンを活用した巡視点検デモの構築と現場での実証実験を行った。巡視点検デモでは、キーフレー
ム機能を用いた自動巡回のデモを構築するとともに、付加価値として、事前学習不要の AI 画像解析と点検結果確認 Web アプリを構築した。実証実験では、3 か所のフィールドにて実験を行い、非 GPS 環
境でも安定飛行が可能なことや、ドローンで撮像したデータから点検を代替できる可能性があることを確認した。
キーワード：ドローン、画像解析、クラウド
We propose patrol inspection using drone to save labor for factory patrol inspection work. In thisstudy, we constructed the patrol inspection demo using drone and conducted on-site demonstration
tests. In the patrol inspection demonstration, we built a demonstration of automatic patrols using a
keyframe function and, as an added value, an AI image analysis that requires no prior learning andweb application for checking inspection result. The demonstration tests were conducted at three fieldsites, and confirmed that stable flight is possible even in non-GPS environments, and that there ispotential to replace inspections based on data captured by the drone.
Keywords：drone、image analysis、cloud
１

まえがき

状態を撮影・測定することができる。これにより、従来の遠隔監視手法では困難だった工場やプラントにおいて、巡視点検業務は施様々な点検を行うことも可能となる。

設を安全に稼働させる ための重要な保全業務

そこで、本研究では、ドローンを活用したの一つである。しかし、現状では巡視点検のほ巡視点検技術を確立し、工場での巡視点検業

とんどは人手により行われており、省力化が求

務を省力化することを目的として研究を行められている。

なった。

点検の省力化として、ネットワークカメラや
IoT センサを用いた遠隔監視が普及しつつあ

２

方

法

るが、設置箇所に応じてコストが増大するため、主要設備以外には不向きである。

本研究では、ドローンとして群馬産業技術

一方、ドローンを活用することで、高所や危センターデジタルソリューションラボ（以下、

険な場所への人の立ち入りを減らし、安全かつDSL）に導入した屋内対応自動監視ドローン

効率的に点検を行うことが可能になる。ドローシステム（Skydio 社製 Skydio 2+）を使用し、ンはカメラやセンサを搭載し、飛行中に施設の巡視点検デモの構築と現場での実証実験を

電子機械係

行った。

＊スマートファクトリー推進係- 35 -

屋内対応自動監視ドローンシステム

析と点検結果確認 Web アプリを構築した。

本研究で使用したド ローンシステムの外観ドローンで撮像した画像や動画を解析するを図１に示す。本ドローンは機体上下に搭載さ場合、従来の手法では、画像処理のパラメーれた計 6 個のナビゲーションカメラと AI を用タ設定や AI の学習が必要となり、点検内容

いた映像解析機能により、機体周囲 360°の障に応じて事前の準備に大きなコストがかか

害物検知・回避が可能である。障害物検知範囲っていた。そこで、本研究では、事前学習を

は 4 段階で任意に設定でき、ドローンを飛行行うことなく解析が可能な AI 画像解析技術させるエリア状況に合 わせて検知範囲を設定を構築した。さらに、点検結果のデータをクすることができる。

ラウドにアップロードすることで、インター

２．１

また本ドローンは、機体のホバリング位置をマーキングするキーフレーム機能を持つ。キーネットから結果を閲覧できる点検結果確認
Web アプリを構築した。

フレーム設定後は、それらの位置を順次辿る飛２．３

行パスを設定・記録することが可能なため、例

企業等の協力のもと、実際の企業等の現場

えば屋内の巡視点検ル ートを模擬した自律飛にて、ドローンを活用した点検の実証実験を行を行うことも可能である。

行った。本実証実験の目的を以下に示す。

現場での実証実験(1) 技術的検証
・

安定飛行の可能性

・

撮像データを用いた点検の実現
可能性(2) 導入時の課題の特定
今回、以下の 3 か所のフィールドにて実証実験を行った。
(1) 発電所の点検（群馬県企業局鬼石発電所）(2) タンク内の点検（正田醤油株式会社）(3) 飲料製造ラインの点検（ハルナプロデ
図１
２．２

屋内対応自動監視ドローンシステム

ュース株式会社）

ドローンを活用した巡視点検デモの

３

結

果

構築
DSL にてドローンを活用した巡視点検のデモを構築した。デモは、キーフレーム機能によるドローン自動巡回を中心に構築した（図２）。

３．１

ドローンを活用した巡視点検デモ

の構築
３．１．１

事前学習不要の AI 画像解析

本 研 究 で は 、 Grounded-SegmentAnything（Grounded-SAM）１ ）を用いて、事
前 学 習 不 要 の AI 画 像 解 析 を 構 築 し た 。
Grounded-SAM は、任意のテキスト入力に基づいて、物体検出やセグメンテーションを可能にする技術である。画像とテキストの関係を認識するモデルである Grounding DINO２ ）と、画像内の物体の領域を分割する Segment
Anything ３ ） を組み合わせることで実現され図２ている。Grounded-SAM のソースコードは、

キーフレーム機能による自動巡回

Apache-2.0 ライセンスの下、オープンソース
付加価値として、事前学習不要の AI 画像解- 36 -

にて公開されている ４ ）。

Grounded-SAM を用いて、ドローンで撮像した画像からクラックや 工具を検出した様子を
図３、４に示す。テキストプロンプトとして、クラックには「crack」、工具には「tool」を入力した。図のように、任意のテキスト入力により物体を検出できている様子が分かる。

図５

アナログメータの読み取り

３．１．２

点検結果確認 Web アプリ

本研究で構築した当アプリのシステム構
成図を図６に、使用したサービス（サーバ、ツール等）の開発環境を表１に示す。当シス
テ ム は ク ラ ウ ド サ ー ビ ス （ Google Cloud
図３

Platform）を使用し、インターネットからドクラックの検出

ローン撮影画像をブラウザで閲覧できるアプリとした。

図４

工具の検出
図６

結果確認 Web アプリシステム構成図

Grounded-SAM と画像処理を組み合わせることで、アナログメータの読み取りも可能である（図５）。アナログメータの読み取りでは、
まず、Grounded-SAM を用いてメータの針を検出する。図５のメータでは、「red needle ofgauge」とテキストプロンプトを指定すること
で、針の検出が可能である。検出した針の領域
は、マスク画像として出力ができる。このマスク画像を画像処理により直線近似することで、

表１
クラウド
サービス
使用プロ
ダクト
構成内容

開発環境仕様Google Cloud Platform
Cloud
Storageクラス:
Standard

Compute Engine（Linux マシン）
タイプ: e2-medium
Ubuntu 20.04.6 LTS
Node.js v16.20.2
Node-Red v3.1.5

針の角度を算出する。そして、針の角度をメータの値に換算することで、アナログメータの読み取りが可能となる。

当システムフローとしては、ドローン撮影
画像を SD カードから PC 端末経由で Cloud
Storage の所定バケットにアップロードすると Compure Engine に構築した Web サーバ- 37 -

がマウント（自動認識）し、ノーコードの Webせた様子を図９に示す。発電機室は地下にあ

開発ツールである Node-RED

るため、非 GPS 環境であるが、安定して飛行５）から読込むことで、本ツールで開発した Web サイトにアクセスすると、図７で示すように当画像が表示と可能なことが確認された。

いう流れとなる。アプリ操作は、各巡視場所の選択やコメント等の書込みを可能とした。

図９

鬼石発電所でのドローン飛行

鬼石発電所の巡視点検表には 44 項目あり、そのうち 34 項目が目視に関する内容である。

結果確認 Web アプリ画面例

図７

そこで、この 34 項目について、ドローンで３．２撮影した画像や動画で点検が可能か、鬼石発現場での実証実験

３．２．１

発電所の点検（群馬県企業局鬼電所の職員にアンケート調査を行なった。その結果を表２に示す。34 項目のうち 16 項目

石発電所）
群馬県企業局鬼石発電所では、水車発電機室（47%）が、ドローンで撮影した画像や動画の目視点検の代替可能性を検証した。鬼石発電により巡視点検が代替可能であった。14 項目

所は、藤岡市にある水力発電所である（図８）。

（41%）は、画像や動画の品質が改善すれば同発電所では、職員が巡視点検表に則った点検

代替可能となった。これは、発電機室が少しを毎月実施している。巡視点検では、主に、温暗い環境であったため、撮像データにノイズ

度や圧力、油量などの発電機の動作状態や、室やブレが生じてしまったためである（図１

内の漏水などの異常を点検している。点検は職０）。4 項目（12%）は、代替不可能であった。

員 2 人 1 組で実施し、1 回あたりおよそ 90 分

これは排水ピットの点検などで、ドローンでの点検時間を要している。

進入することが難しかったためである。
表２

鬼石発電所でのドローン飛行
回答内容
項目数
16
代替可能
14
品質が改善すれば代替可能
4
代替できない図８

群馬県企業局鬼石発電所

鬼石発電所 の発電機 室 でドローン を飛行さ

- 38 -

し、毎年 12 基を点検している（図１１）。点検では、タンク内部壁面の損傷や汚れの有無などを確認している。現状の点検方法は、タンク上部から人がロープで吊り下がって確認し、損傷や汚れが疑われる場所については、足場を組んで詳細に確認している。そのため、点検に多くのコストがかかることや、作業の危険性も高いことから、別の点検方法を模索
していた。

図１０

ノイズにより指示値が不鮮明な画像

実証実験に より明ら か となった課 題としては、まず、前述のように薄暗い環境では撮像デ

図１１

正田醤油株式会社のタンクータにノイズやブレが 生じてしまうことが挙げられる。この点については、後処理による画

正田醤油株式会社のタンク内でドローン像の鮮明化や、投光器の設置により環境を明るを飛行させた様子を図１２に示す。タンクはくすることなどが対策として考えられる。他の鉄製のため、その内部は非 GPS 環境となる。

課題として、狭所部進入時のデッドロックが発以前に民生用ドローンで試験した際には、非見された。現場は狭い空間が随所にあり、マニGPS 環境のため、飛行ができなかったとのこュアル運転により入ることができたものの、入とであったが、実験に使用したドローンシス

った先で障害物検知機能が働いてしまい、身動テムでは、問題なく飛行することができた。

きが取れなくなる状況が発生した。これについまた、ドローンで撮像したデータは、点検のては、現場の状況に応じて障害物検知範囲を切ための品質として問題がないことを確認しり替えたり、進入するかどうかの判断を行った

た。

りすることが大切である。
実証実験により気づいた点としては、まず、場所によっては動画の 方が点検しやすいことが挙げられる。今回の場合、軸の回転の様子や軸受の流水の様子などについては、動画の方が適している。その他に、ドローンを活用することで、現場でかがんだり登ったりする行為が減り、体への負担が少なくなる可能性も示唆され
た。
３．２．２

タンク内の点検（正田醤油株式

図１２

醤油タンク内でのドローン飛行

会社）
正田醤油株式会社の実証実験では、醤油タン課題として、今回のタンクは内壁が一様なク内の目視点検の代替可能性を検証した。正田

ため、撮像データを使用して後から損傷や汚醤油株式会社は、320kL のタンクを 50 基保有

れを見つけても、それらが実際のタンクのど- 39 -

こにあるのかが分かり づらいことが挙げられた。実証実験では、企業等の協力のもと、3 かる。対策としては、ドローンの飛行ログなどに所の現場にて飛行の検証を行った。実験の結より撮像データと実際 の場所を紐付ける方法

果、従来のドローンでは飛行が難しかった非などが考えられる。

GPS 環境においても、飛行可能なことが確認

３．２．３

飲料製造ラインの点検（ハルナプロデュース株式会社）された。また、基本的にはドローンで撮像したデータにより点検の代替が可能であるが、ハルナプロ デュース 株 式会社の実 証実験で現場が薄暗い環境の場合には、ノイズやブレ

は、飲料製造ラインの目視点検の代替可能性をの影響により画像や動画の品質が下がり、改検証した。ハルナプロデュース株式会社では、善が必要となることも確認された。本研究でペットボトル飲料を中 心とした飲料の製造をの成果を踏まえ、今後は、従来の点検方法と行っている。工場では、点検員による製造ライの比較による効果検証や、導入・運用面でのンの巡視点検を定期的に行っている。点検では、支援を行っていきたい。

主に設備の動作や制御盤の表示、配管からの漏参考文献

れがないかといった点を確認している。
ハルナプロ デュース 株 式会社の製 造ライン
でドローンを飛行させた様子を図１３に示す。

１）Tianhe Ren ほか：Grounded SAM:

製造ラインにおいても 安定して飛行することAssembling Open-World Models for Diverseができた。特に、配管の入り組んだ部分についVisual Tasks、arXiv preprint arXiv:2401.

ては、以前に民生用ドローンで試験した際には14159、(2024)

飛行が難しかったとのことであったが、実験に２）Shilong Liu ほか：Grounding DINO:

使用したドローンシステムでは、障害物検知範

Marrying DINO with Grounded Pre-

囲を 1 段階下げることで、安定的に飛行がでTraining for Open-Set Object Detection、

きることを確認した。

arXiv preprint arXiv:2303.05499、(2023)
３）Alexander Kirillov ほか：Segment
Anything、arXiv preprint arXiv:2304.02643、(2023)
４）Grounded-Segment-Anything、
https://github.com/IDEA-Research/
Grounded-Segment-Anything５）石黒聡ほか：ローコード開発による簡易遠隔監視装置の構築、群馬県立産業技術セン
ター研究報告、(2022)

図１３

飲料製造ラインでのドローン飛行

実証実験により、目視では難しい上部の配管などの点検に特に有効なことが確認された。また、ドローンによる点検は車椅子に乗った方など、障がいのある人の雇用にも有用であることが示唆された。
４

まとめ

本研究では、ドローンを活用した巡視点検技術を確立し、工場での巡視点検業務を省力化することを目指して、デモ構築と実証実験を行っ- 40 -

その他研究群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

微生物資源のデータベース化
渡部貴志・田島創 *・ 吉 野

功 **Construction of bio-resource database
WATANABE Takashi, TAJIMA So, and YOSHINO Isao
群馬産業技術センターが保有する産業微生物について、微生物情報のデータベース化を
行 い 、 保 存 方 法 を 決 定 し た 。 約 600株 の 保 存 株 の う ち 職 員 間 で 重 複 す る も の な ど を 整 理 し 、
約 300株 に 集 約 し た 。 ま た 、 新 た に 県 内 企 業 か ら の 寄 託 株 や 、 共 同 研 究 等 で 開 発 さ れ た 株
な ど の 約 400 株 を 保 存 し 、 令 和 5年 3月 末 で 合 計 726株 （ う ち 、 清 酒 酵 母 が 623 株 ） を 保 存した。清酒酵母については、増殖性、醸造特性、高泡形成能、キラー活性なども評価した。
キーワード：微生物資源、データベース化、清酒酵母
We constructed the bio-resource database of industrial microorganisms, stocked in
Gunma industrial technology center, and the storage method in the deep-freezer.
About 600 strains, duplicate stocked between staff member were reduced to about 300
strains.

On

the

other

hand,

about

400

strains

which

were

depositedfrommanufactures in Gunma prefecture and bred in several researches, were newly
stocked. Totally 726 strains (623 strains of them were sake yeast) were stocked as ofMarch, 2023. Growth, Jyozo-properties, Foaming abilities, and killer activities ofsake yeasts was also evaluated.
Keywords: bio-resource, database, sake yeasts
１

はじめに

群 馬 県 で は 、 昭 和 9年 か ら 商 工 課 醸 造 試
験 室 （ 昭 和 12 年 か ら 群 馬 県 醸 造 試 験 場 ）を設置し、以後組織改編を経ながら醸造工
業および食品工業の支援を行い続けている。
これまでに、清酒酵母や、抗菌試験や食品微生物試験の対照株で用いる大腸菌、黄色ブドウ球菌などの多くの産業微生物を取得
・ 保 管 し て い る 。 世 界 保 健 機 関 （ WHO）
は、実験室バイオセーフティ指針を示しており、各国の生物を扱う機関には、安全性を 確 保 す る 取 り 組 み が 求 め ら れ て い る 1) 。
群馬産業技術センター（以下、センター）
では、微生物実験安全管理規程を定め、保有微生物の管理を行っている。
光計測係＊食品化学開発係＊＊環境・エネルギー係

また、近年では微生物の性質が保存の過程で変質することが分かってきており、微生物の由来や特性を記録し、微生物が変質し な い よ う 、 -80 ℃ で の 冷 凍 保 存 （ グ リ セ
ロールストック）や凍結乾燥によるアンプ
ル保存が推奨されている。さらに、多くの公設試や大学では、職員の退職や異動により、微生物が後任に引き継がれず、長年の労力と費用をかけた貴重な財産を損失してしまう危険性がある。このような損失を防ぐため、（独）酒類総合研究所（以下、酒総研）では、酒造用微生物の受託保存を長
年 行 っ て お り 、 文 部 科 学 省 で は 2002 年 からナショナルバイオリソースプロジェクト（ NBRP） を 立 ち 上 げ 、 バ イ オ リ ソ ー ス の収集・保存・提供を実施している。
このような外部機関に微生物資源の保存を委託する場合、少なからずの費用が発生するため、全ての微生物を委託することは、- 41 -

現実的には難しい。一方で、微生物を一度損失してしまうと二度と同じものが手に入らないため、適切な管理を行う必要がある。
そこで本研究では、職員毎に委ねられていた微生物の保管方法を統一化し、微生物の由来のデータベース化を行った。また、清酒酵母については、増殖性と醸造特性などのデータベース化を行ったので報告する。
２

実験材料と方法

２．１ 供試株およびデータベース化
平 成 28年 度 以 降 令 和 4年 度 ま で に 在 職 していた担当職員が管理していた微生物を中心 に 、 約 1200 株 を 供 試 株 と し た 。 グ リ セ
ロ ー ル ス ト ッ ク に よ り 、 -80 ℃ で 冷 凍 保 存
さ れ て い た 株 に つ い て は 、 酵 母 は YM寒 天
培 地 （ 酵 母 エ キ ス 3 g/L、 麦 芽 エ キ ス 3 g/L、
ペ プ ト ン 5g/L 、 グ ル コ ー ス 10 g/L 、 寒 天
20 g/L） 、 細 菌 は 標 準 寒 天 培 地 （ 酵 母 エ キ
ス 2.5 g/L、 カ ゼ イ ン 製 ペ プ ト ン 5.0 g/L） 、
ブ ド ウ 糖 1.0 g/L、 寒 天 15.0 g/L） で 増 殖 が確認されたものを対象とした。
複数の職員が保存していた株については、
グリセロールストック化されているものに集約した。データベースには、整理番号、
株名、属種、取得者名、保存年月日、商用権を有する機関名を記録し、ノートなどで記録が残っている場合に由来、特徴を明記した。また、清酒酵母については、高泡形
成能、増殖性、小仕込み試験による醸造特性のデータを取得した。
２．２ グリセロールストックの作成
酵 母 の 前 培 養 は 、 YM培 地 （ 酵 母 エ キ ス
3 g/L、 麦 芽 エ キ ス 3 g/L、 ペ プ ト ン 5g/L、
グ ル コ ー ス 10 g/L） を 用 い た 。 細 菌 の 前 培
養 は 、 普 通 ブ イ ヨ ン （ NB） 培 地 （ 肉 エ キ
ス 3.0 g/L 、 ペ プ ト ン 10 g/L 、 塩 化 ナ ト リ
ウ ム 5 g/L） を 用 い た 。 前 培 養 液 5 mLを 含む試験管に微生物を一白金耳接種し、酵母は 30 ℃ 、 細 菌 は 37 ℃ で 24 時 間 、 150 rpmの 振 盪 培 養 を 行 っ た 。 滅 菌 済 み 80%グ リ セ
ロ ー ル 溶 液 200 µL を 含 む 凍 結 保 存 用 チ ュー ブ に 前 培 養 液 を 600 µL 加 え 、 良 く 混 合した後、菌株名および保存日を明記し、ディ ー プ フ リ ー ザ ー に て -80 ℃ で 凍 結 し て グ
リセロールストックを作成した。

表１

総 米 200 gの 仕 込 み 配 合
酒母

一段

一段

目

目

総 米 (g)200

麹 米 (g)

40
160

12

68

計
200

40

掛 米 (g)汲 水 (mL)

追水

200

160
30

310

２．３ 酵母の増殖性の確認試験
YM 5mLを 含 む 試 験 管 に 酵 母 を 一 白 金 耳
接 種 し 、 30 ℃ で 24 時 間 、 150 rpm の 振 盪
培 養 を 行 っ た 。 YD 培 地 （ 酵 母 エ キ ス 10
g/L、 グ ル コ ー ス 20 g/L） 15 mLを 100 mL
容 三 角 フ ラ ス コ に 加 え 、 前 培 養 液 15 µLを接 種 し 、 30℃ で 150 rpmの 振 盪 培 養 を 行 った 。 培 養 12 、 24 、 32 時 間 後 に 各 酵 母 の 培
養 液 を 200 µL 採 取 し 、 菌 体 増 殖 量（ OD 660 ） を 分 光 光 度 計 UV-1900（ （ 株 ）島津製作所）を用いて分析した。
２．４ 酵母の高泡形成能の評価試験
15 mL容 フ ァ ル コ ン チ ュ ー ブ に 濃 縮 麹 エ
キ ス を 5 mL加 え 、 酵 母 を 一 白 金 耳 接 種 し 、30 ℃ で 24 時 間 静 置 培 養 を 行 っ た 。 培 養 液
を 遠 心 分 離 （ 3000 rpm×1 min） し 、 得 ら
れ た 菌 体 ペ レ ッ ト を 5 mLの 蒸 留 水 で 再 懸
濁 し た 。 ネ ジ 付 き 試 験 管 に 懸 濁 液 1 mL とベ ン ゼ ン 1 mLを 加 え 、 蓋 を 閉 め た 後 に 試
験 管 ミ キ サ ー で 10 秒 間 激 し く 混 合 し た 後 、
水相に菌体が残っているものを高泡形成能
無 し （ 泡 無 し ） 株 と し て 判 定 し た 2) 。
２ ． ５ 総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験
清 酒 酵 母 に つ い て は 、 表 1に 示 す 条 件 を基 準 と し た 総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 を 行っ た 。 α化 米 お よ び 乾 燥 麹 は 、 精 米 歩 合
70%一 般 米 の 規 格 で 、 徳 島 製 麹 （ 株 ） で 調製したものを購入した。また、センターで蒸きょうして用いた原料米は、山田錦または 舞 風 で あ り 、 精 米 歩 合 は 40～ 60%で あ る
ものを購入した。
麹 エ キ ス （ Brix 5 ° ） 2.5 mL に 酵 母 を
一 白 金 耳 接 種 し 、 23℃ で 4日 間 静 置 培 養 を
行 っ た 。 こ の 培 養 液 1 mLに 滅 菌 酒 母 用 汲
水 （ リ ン 酸 二 水 素 カ リ ウ ム 1.0 g/L 、 硫 酸
マ グ ネ シ ウ ム ・ 七 水 和 物 0.2 g/L 、 塩 化 ナ
ト リ ウ ム 0.15 g/L、 乳 酸 5 mL） 11 mLを 加
えたものを酒母の代わりとして用いた。麹
米は乾燥麹あるいはセンターで製麹したも- 42 -

の を 用 い た 。 掛 米 は α化 米 を 用 い る 場 合 は 、
蒸 米 ま で の 吸 水 分 を 考 慮 し 、 汲 水 を 52 mL増やした。また、センターで原料米を蒸きょ う す る 場 合 は 、 洗 米 後 、 35%吸 水 率 と なるように浸水し、蒸籠で蒸きょうしたもの
を 用 い た 。 ま た 、 汲 水 は 水 道 水 を 用 い 、 6、
12 、 15 日 目 に 10 mL ず つ 追 水 を 行 っ た 。
仕 込 み 温 度 15 ℃ 、 18 日 後 に 上 槽 を 遠 心 分
離 （ 7000×g, 15 min） で 行 っ た 。
２．６ 分析方法
酸度、アミノ酸度、日本酒度、エタノー
ルは国税庁所定分析法に従い、分析を行った。グルコース、マルトースは、高速液体クロマトグラフ、示差屈折率検出器を用い、分析を行った。香気成分（酢酸エチル、イ
ソアミルアルコール、酢酸イソアミル、カ
プロン酸エチル、イソブチルアルコール）
は、ヘッドスペースガスクロマトグラフで分析した。
２．７ キラー活性検定試験
酒総研の意見を参考にし、キラー活性検
定 培 地 は 、 酵 母 エ キ ス 10 g/L 、 ペ プ ト ン
20 g/L、 グ ル コ ー ス 20 g/L、 グ リ セ ロ ー ル
100 g/L、 ク エ ン 酸 0.5 g/L、 ク エ ン 酸 三 ナ
ト リ ウ ム 0.2 g/L 、 寒 天 20 g/L を 組 成 と し 、各 酵 母 を 接 種 し て 30 ℃ で 24 時 間 静 置 培 養
し た 。 続 い て 、 K701を YM培 地 （ 酵 母 エ キ
ス 3 g/L 、 麦 芽 エ キ ス 3 g/L 、 ペ プ ト ン
5 g/L、 グ ル コ ー ス 10 g/L） 5 mLで 30℃ 、
150 rpmで 24時 間 振 盪 培 養 し た 。 上 記 の キ
ラー活性検定用培地を加温加圧滅菌して50 ℃ 以 下 ま で 冷 却 し た 後 、 清 酒 酵 母 き ょ
う か い 701 号 （ 以 下 、 K701 ） の 培 養 液 を
1%加 え て よ く 混 合 し 、 被 検 体 が 生 育 し て
い る 培 地 上 に 上 層 し た 。 20℃ で 2日 間 静 置
培 養 し 、 被 検 体 の 周 り に K701 の 生 育 を 阻害したハロが形成しているかを目視し、キラー活性を判定した。
３

結果と考察

３．１ 保有株の整理
セ ン タ ー に は 、 平 成 4年 度 に デ ィ ー プ フ
リーザーが導入されて、微生物のグリセロ
ールストックが作成されていたが、平成
14 年 度 以 降 は 作 成 さ れ て い な か っ た 。 これは、当時推奨されたグリセロールストッ

クの作成方法では、グリセロール濃度が50%と 高 く 、 氷 温 下 で も 復 帰 作 業 中 に 融 解してしまうことが要因と考えられた。このため、当時のグリセロールストックからは、
微 生 物 が 7割 程 度 し か 復 帰 さ せ る こ と が できなかった。
また、これまでは、醸造協会の方法を参考に県独自酵母などをスラント（寒天培地を試験管で斜面状に作製したもの）に植え継ぎ、保存していた。スラント保存では、
清酒酵母の性質が変わりやすく、一つの県独自酵母でも複数の系統のスラントを作製し、毎年醸造特性を調べて県内酒造会社に提供する清酒酵母を決めていた。このため、複数の職員が保有していた同一名の県独自
酵 母 な ど を 整 理 し 、 平 成 28 年 度 時 点 で 保
管 さ れ て い た 微 生 物 約 600 株 を 約 300 株 に集約した。
この過程において、県独自酵母は可能な限り元の性質のものを県内酒造会社に提供するように改めることに成功した。特に群馬 G2酵 母 の 泡 無 し 株 の 取 り 直 し 3 ) や 、 平 成
初 期 以 降 頒 布 さ れ な く な っ た 群 馬 G1 酵 母
を 見 出 し 、 泡 無 し 化 を 行 う こ と 4) が で き た 。
なお、清酒酵母は、異なる遺伝子型を有す
る 2つ の 一 倍 体 が 接 合 し た ヘ テ ロ ザ イ ガ ス
な二倍体であり、植え継ぎによりヘテロな
配 列 が 部 分 的 に ホ モ 化 す る Loss of
Heterozygosity （ LOH ） に よ り 、 性 質 が変 わ る と 考 え ら れ て い る 5) 。
平 成 28 年 度 以 降 に は 、 県 内 企 業 か ら の
微生物の寄託保存に加え、県独自酵母の尿素 非 生 産 性 化 研 究 6-8) 、 清 酒 酵 母 の 泡 無 し化 研 究 3-4) 、 や よ い ひ め 酵 母 を 用 い た ビ ー
ル 製 造 研 究 9) 、 蔵 付 き 酵 母 研 究 10-11) な ど を
令 和 5年 3月 現 在 で 約 400株 を 保 存 し 、 微 生
物 保 管 簿 に 726 株 （ う ち 、 623 株 が 清 酒 酵母）記載している。
３．２ 酵母の増殖性
酵素タンパク質や抗生物質などの有用物
質生産では、増殖速度が速く、一細胞当たりの生産量が高い微生物が、単位体積単位
時間当たりの生産効率が高くなる。このため、微生物の基本的な性質評価の項目の一
つに、経時的な菌体量の変化（増殖性）があ る 。 そ こ で 、 清 酒 酵 母 を 中 心 に 470株 の酵母の増殖性をデータベース化した。

- 43 -

30
K901-H4
KAZE1-H8
KAZE2-H22
KAZE3-H27
KAZE4-H29
No. 1333-H22

菌体量（OD660）

25
20
15

泡有り株

泡無し株

10
5
0
0

5

10

15
20
経過時間（h）

25

30

35

図 １ 群 馬 KAZE酵 母 関 連 酵 母 の 増 殖 曲 線
独 立 し た 3回 の 試 験 結 果 の 平 均 値 を 示 す 。

図３

35
G2-H6
G201
G202
G1-H8
G101
PM13

菌体量（OD660）

30
25
20
15
10
5
0
0

5

10

15
20
経過時間（h）

25

30

35

図２ その他の県独自酵母の増殖曲線
独 立 し た 3回 の 試 験 結 果 の 平 均 値 を 示 す 。
代 表 的 な 県 独 自 酵 母 で あ る 群 馬 KAZE酵
母 （ KAZE酵 母 ） 12 ) に 関 連 す る 酵 母 の 増 殖
曲 線 を 一 例 と し て 示 す （ 図 1） 。 親 株 で ある 平 成 4年 度 頒 布 の 清 酒 酵 母 き ょ う か い
901 号 （ K901 ） に 比 べ 、 KAZE1 、 KAZE2 、
KAZE4 は や や 増 殖 性 が 悪 く な る だ け に 留
ま っ て い た 。 一 方 、 KAZE3 お よ び イ オ ン
ビ ー ム 酵 母 （ No. 1333 、 親 株 は 平 成 20 年
度 頒 布 の K901 ） 13) は 顕 著 に 増 殖 性 が 悪 くな っ て い た 。 し か し な が ら 、 KAZE3は No.
1333 よ り 24 時 間 後 の 増 殖 量 は 多 か っ た 。
これらは、酒造りのもろみ初期のボーメのキレの良し悪し、もろみ後半のキレの良し
悪しと傾向が似ており、増殖性を評価する
重要性が確認された。
つづいて、その他の県独自酵母の増殖曲
線 を 見 て み る と 、 群 馬 G2 酵 母 お よ び 群 馬
G2 酵 母 の 泡 あ り 株 、 泡 無 し 株 と も に 差 は
ほ と ん ど 認 め ら れ な か っ た （ 図 2） 。 酒 造
り で は 、 群 馬 G1酵 母 が 群 馬 G2酵 母 よ り も発酵力が高く、もろみ初期でのエタノール
生 産 性 が 良 い 。 YD培 地 の 増 殖 曲 線 で は 、両者の増殖速度には差がなかったことから、

水 -ベ ン ゼ ン 混 濁 を 用 い た 簡 易 識 別

もろみ初期の高糖ストレス耐性などが、発酵力に影響を与えていることが考えられた。
一 方 で 、 ビ ー ル 用 の や よ い ひ め 酵 母 PM13は 、 群 馬 G1、 G2酵 母 に 比 べ る と 培 養 初 期の菌体量は高いが、培養後半で低くなっており、酵母の違いにより増殖性の違いがあることが確認された。
３．３ 酵母の高泡形成能の評価
酵母の高泡形成能とは、もろみ発酵中の炭酸ガスに酵母細胞が吸着して生じる泡が高く形成される性質である。古来より用いられてきた清酒酵母は、高泡形成能を有す
る「泡あり株」であり、酒造りの際に桶から泡が流出する恐れがあり、衛生上にも問題があった。現代では「泡無し株」が開発され、酒造りの主流になっている。このため 、 平 成 28 年 度 以 前 に 保 管 さ れ 高 泡 形 成
能 が 不 明 で あ っ た 清 酒 酵 母 83 株 と 、 そ の
後 の 研 究 で 取 得 ・ 開 発 し た 酵 母 155株 の 計
238株 に つ い て 、 水 -ベ ン ゼ ン の 混 濁 に よ る
簡 易 的 手 法 2) を 用 い て 高 泡 形 成 能 を 評 価 した （ 図 3） 。 そ の 結 果 、 平 成 6年 度 以 前 に保存された株の多くが泡あり株であったのに対し、それ以降は泡無し株が主流となっていることなどが確認された（データ略）。
３．４ 酵母の醸造特性の評価
清酒酵母の醸造特性は、造られる酒質に大きな影響を与える重要項目である。また、酒類は嗜好性のものであり、その時代に合わせた酒質となる酵母を選定するためにも、保有する酵母の醸造特性のデータベース化と適切な管理が必要と考えられる。そこで、
平 成 28 年 度 時 点 で 保 有 さ れ て い た 清 酒 酵
母 161株 と 、 そ の 後 の 研 究 で 取 得 ・ 開 発 した 酵 母 347 株 を 合 わ せ た 計 508 株 の 醸 造 特性のデータベース化を行った。

- 44 -

80
KAZE1-H8
KAZE1-H27
KAZE2-H22
KAZE2-H2770

重量減少量（g）

60
50
40
30
20
10
0
0

図４

10

20
経過日数（日）30

40

KAZE酵 母 の 重 量 減 少 量 の 経 時 変 化

小仕込み試験では、用いる原料米や精白
歩合、収穫年度、種麹などにより原料の状態が大きく異なる。また、仕込時期により水道水や地下水の水質、外気温も異なることや、仕込み条件にも影響を受けることから、醸造特性の比較は同ロットの試験結果
で し か 行 え な い 。 こ こ で は 、 KAZE1 お よび KAZE2 の グ リ セ ロ ー ル ス ト ッ ク 作 成 時
期の違いを調べた結果について示す。発酵力を示す炭酸ガス発生による重量減少量の
経 時 変 化 で は 、 平 成 8年 度 の KAZE1よ り も平 成 27 年 度 の KAZE1 の 方 が 高 い 発 酵 力 とな っ て い る こ と が 確 認 さ れ た （ 図 4） 。 ま
た、小仕込み試験酒の分析値を見てみると、
新 し い 年 の KAZE1 、 KAZE2 の 方 が 古 い 年のものよりもイソアミルアルコール、酢酸
エチル、イソブチルアルコールなどの高いとオフフレーバーとされる香気成分が高くなり、カプロン酸エチルや酢酸イソアミル
表２などの高いと高評価される香気成分が低くな る 傾 向 が 示 さ れ た （ 表 1） 。
スラントでの植え継ぎでは、保存期間中に生き残った細胞が選抜されてしまう。平成 27 年 度 ま で は 、 半 年 か ら 一 年 間 と い う
とても長い周期で行っており、酵母の発酵力や醸造特性が変質要因になったと考えら
れ る 。 こ れ ら の こ と か ら 、 平 成 29 年 度 以
降はスラントでの植え継ぎ酵母の提供は中止し、既定のグリセロールストックから毎年起こし直して提供することになった。
ところで近年では、リンゴ様の香気成分
カプロン酸エチルを高生産する酵母が開発され、その酵母で造られた清酒が人気となっている。一方で、昔ながらのバナナ様の香気成分酢酸イソアミルを高生産する酵母で造られた清酒が際評価されるようになって き た 。 平 成 6年 度 に 群 馬 G2酵 母 の 、 平 成
8年 度 に 群 馬 G1酵 母 の グ リ セ ロ ー ル ス ト ックが作製されていたことにより、酢酸イソ
アミルを生産する群馬県独自酵母を提供することができていると考えられる。
３．５ 酵母のキラー活性の評価
酵母のキラー活性とは、ある酵母がキラートキシンを産出し、同じ属の酵母を殺す
作 用 を も つ も の で あ る 14) 。 キ ラ ー 酵 母 で汚染された場合、優良酵母をもろみに添加しても、キラー酵母により駆逐されてしま
い、目標とした酒質の酒が得られない要因になってしまう。蔵付き酵母などを酒造り

KAZE酵 母 の 小 仕 込 み 試 験 結 果 の ま と め

KAZE1-H8

KAZE1-H27

KAZE2-H22

KAZE2-H27

重量減少量（g）

64.2

67.0

59.1

59.0

日本酒度（‐）

-2.7

+2.7

-9.4

-10.7

酸度（mL）

2.0

2.0

1.9

1.9

アミノ酸度（mL）

2.3

1.9

2.2

2.1

Ethanol (%(v/v))

17.2

18.4

15.8

15.7

Glucose (%)

4.0

3.6

5.2

5.2

160.4

165.1

139.4

154.6

酢酸イソアミル（ppm）

6.2

5.8

7.3

5.6

カプロン酸エチル（ppm）

7.6

6.6

10.8

9.3

酢酸エチル（ppm）

76.1

96.3

67.5

68.6

イソブチルアルコール（ppm）

67.0

84.0

57.9

63.9

E/A（‐）

3.9

3.5

5.3

3.6

イソアミルアルコール（ppm）- 45 -

母）記載した。清酒酵母については、増殖性、醸造特性、高泡形成能、キラー活性などについても評価を行い、データ化した。
今後も県内産業振興に向けて、微生物を適切に管理し、産業利用に貢献したい。

図５ キラー活性検定試験結果の一例
K701 を キ ラ ー 感 受 性 株 と し て 用 い 、 酵 母の周りにハロ（阻止円）ができたものをキラ ー 活 性 あ り と 判 定 す る （ R-7、 R-12） 。
に使うか検討する場合には、キラー活性を調べる必要性がある。そこで、群馬県内酒造 会 社 の 蔵 付 き 酵 母 60 株 に つ い て 、 重 層法によるキラー活性検定試験を実施した。
報告例の多いキラー活性判定試験は、画線法と呼ばれ、供試株とキラー感受性株（キラー活性により殺される株）を同時に培地に接種し、交差した部位の酵母の増殖が阻止されているかいないかで判定している。しかしながら、この方法ではキラー活性ありの株が活性無しであると誤判定されることが多い。酒総研の助言により、重層法 に よ り 調 べ た と こ ろ （ 図 5） 、 60株 中 28
株にキラー活性が確認された。また、これら の 株 は TTC 染 色 法 で は き ょ う か い 7 号（ K7 ） 系 の 優 良 清 酒 酵 母 と 判 定 さ れ る 赤
色にはならず、野生型清酒酵母と判定される桃色になる株であった（データ略）。これらのことから、蔵付き酵母を利用した酵
母無添加の酒造りをする酒造会社では、定期的にキラー活性を調べ、キラー酵母の混入を注意する必要があると考えられる。
４

まとめ

本研究では、群馬県が保有する産業微生物の保管方法を定め、また有効活用するため、微生物資源のデータベース化に取り組ん だ 。 そ の 結 果 、 令 和 4年 3月 現 在 で 微 生
物 保 管 簿 に 726 株 （ う ち 、 623 株 が 清 酒 酵謝辞微生物資源の整理では、前群馬産業技術センター職員の上山修 氏、高橋仁恵 氏、増渕隆 氏、関口昭博 氏、前橋工科大学の林秀謙 准教授に資料の提供をして頂いた。
キ ラ ー 活性 検 定 試 験 で は 、 （ 独 ） 酒 類 総 合研究所の赤尾健部門長に助言を頂いた。また、県独自酵母などの開発には、県内酒造会社との共同研究や、科研費基盤C（ 21K12528） な ど の 研 究 費 を 利 用 し た 。
文献1） バ イ オ メ デ ィ カ ル 研 究 会 ： 実 験 室 バ イ
オ セ ー フ テ ィ 指 針 （ WHO 第 3 版 ）（ 2004）2 ） 布 川 弥 太 郎 ら ： 化 学 と 生 物 11 、 216224（ 1973）
3） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 2年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 23-28
4） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 4年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 56-61
5 ） 赤 尾 健 ： 日 本 醸 造 協 会 誌 、 366-380（ 2012）
6） 渡 部 貴 志 ら ： 平 成 29年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 11-14
7） 渡 部 貴 志 ら ： 平 成 30年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 1-4
8） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 4年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 62-67
9） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 2年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 29-33
10） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 3年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 38-50
11） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 3年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 51-56
12 ） 上 山 修 ら ： 平 成 13 年 度 群 馬 県 工 業 試
験 場 研 究 報 告 、 39-43
13 ） 増 渕 隆 ら ： 平 成 22 年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 25-27
14 ） 原 昌 道 ： 科 学 と 生 物 23 、 151-161（ 1985）- 46 -

群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

群馬KAZE酵母3号の尿素非生産性化と高品質清酒の製造
渡 部 貴 志 ・ 佐 藤 勝 也 * ・ 今 井 健 夫 **大 野 豊 * ・ 田 島 創 *** ・ 石 田 一 成 ****
Breeding of non-urea producing Gunma KAZE3 yeasts to produce high-quality sake
WATANABE Takashi, SATOH Katsuya, IMAI Takeo
Oono Yutaka, TAJIMA So, and ISHIDA Kazushige
群 馬 KAZE酵 母 は 、 吟 醸 酒 用 酵 母 と し て 開 発 さ れ 、 群 馬 県 内 の 多 く の 酒 造 会 社 に 利 用 されている。清酒中の尿素は、カルバミン酸エチルの前駆物質であり、この物質は国際ガン研 究 機 関 （ IARC） に よ り お そ ら く 発 が ん 性 が あ る と さ れ る グ ル ー プ 2Aに 指 定 さ れ て い る 。
我 々 は 、 イ オ ン ビ ー ム 照 射 に よ り 、 群 馬 KAZE酵 母 3号 （ KAZE3） の 尿 素 非 生 産 性 化 に 取り 組 ん だ 。 選 抜 方 法 を 修 正 す る こ と に よ り 、 17株 の 尿 素 非 生 産 性 候 補 株 を 取 得 し た 。 本
研 究 で は 、 実 用 化 に 向 け た KAZE3の 尿 素 非 生 産 性 株 の 選 抜 を 試 み た 。
キーワード：清酒、尿素非生産性酵母、カルバミン酸エチル、イオンビーム
Gunma KAZE yeasts, bred for ginjyo-sake brewing, are utilized in many sakemanufactures of Gunma prefecture. In Japanese sake, urea is a main precursor of
ethyl carbamate which is classified in the group 2A “probably the cause of cancer” byInternational Agency for Research on Cancer. We attempted to breed a non-urea
producing yeast from Gunma KAZE3 yeast by ion-beam irradiation. By modifying theselecting condition, we succeeded to isolate 17 candidates that did not produce urea.
In this study, we tried to select non-urea producing KAZE3 for practical use.
Keywords: Japanese sake, non-urea producing yeast, ethyl carbamate, ion-beam
１

はじめに

全国の清酒の生産量は、従来大半を占めていた普通酒の割合が下がり、特定名称酒（本醸造酒、吟醸酒、純米酒等）の割合が増えてきている。これは、旅館や居酒屋向けの大量消費型のものから、清酒専門店や清酒愛好家向けの品質本位の清酒に転換していることを表している。清酒の中でも地域の特徴が出てくる地酒は、国内だけでな
く国外でも高く評価されており、海外輸出
量 は 11年 間 連 続 で 毎 年 平 均 10%以 上 増 加 を
続 け て い る 1) 。
光計測係
＊量子科学技術研究開発機構 高崎量子応用研究所＊＊聖酒造株式会社＊＊＊食品化学開発係＊＊＊＊食品・バイオ係

清酒の個性を出させるものの一つに、清酒酵母がある。（公財）日本醸造協会が全
国の酒造会社に頒布している「きょうかい
清酒酵母」は、清酒の品質を向上させる上で非常に重要な役割を果たしてきた。一方で、各地の公設試等が開発した独自酵母も、その土地ならではの清酒造りに欠かせない役 割 を 担 っ て い る 。 群 馬 県 で は 、 平 成 14
年 に 実 用 化 さ れ た 群 馬 KAZE 酵 母 2) 、 令 和
元 年 、 令 和 2年 に 泡 無 し 株 が 実 用 化 さ れ た
群 馬 G2酵 母 3) 、 群 馬 G1酵 母 4) が あ る 。 ま た 、（国研）量子科学技術研究開発機構高崎量
子応用研究所と共同で、世界で初めてイオ
ン ビ ー ム 育 種 技 術 を 活 用 し て 群 馬 227酵 母を 開 発 し て い る 5) 。
群 馬 県 独 自 酵 母 の 中 で も 、 群 馬 KAZE酵母を用いて作られる清酒の売り上げは、年- 47 -

間 6億 円 （ 小 売 店 ベ ー ス 価 格 で 換 算 ） を 越える。群馬県の地酒の海外輸出量も増加傾向にあり、今後も増えることが期待される。
一方で、海外輸出量が増えるにつれて懸念されているのが、清酒中に含まれるカルバ
ミン酸エチルの含有量を規制する国が増えることである。カルバミン酸エチルは、国際 が ん 研 究 機 関 （ IARC） に よ っ て 「 ヒ トに対する発がん性がおそらくある」とされる グ ル ー プ 2A に 属 す る 化 合 物 で あ る 。 清
酒中のカルバミン酸エチルは、清酒の火入れ・貯蔵中に尿素とエタノールが縮合して生成する。このことから、尿素を生産しない尿素非生産性酵母を用いることにより、清酒中のカルバミン酸エチルの含有量を低減させることができる。
尿素非生産性酵母の開発方法は、既に報告 さ れ て お り 6) 、 各 地 公 設 試 が 独 自 酵 母 の尿素非生産性化の取り組みを行っている。
群 馬 県 で も 2019 年 に 群 馬 KAZE 酵 母 1 号 、2号 の 尿 素 非 生 産 性 株 の 実 用 化 を 行 っ て いる 7) 。 一 方 、 群 馬 KAZE酵 母 の 中 で 2号 の 次に 使 用 量 の 多 い 3号 （ 以 下 、 KAZE3） は 、
既存の報告の手法では尿素非生産性化が行えなかったため、解決方法が模索され、2021年 に 初 め て 候 補 株 が 17株 取 得 さ れ た 8) 。
群 馬 KAZE 酵 母 3 号 の 特 徴 は 、 リ ン ゴ 様 の吟醸香を生成するのみならず、有機酸の生産量が少ないため、綺麗でフルーティーな
酒質の清酒造りに適している。
そ こ で 本 研 究 で は 、 優 れ た KAZE3 の 醸
造特性を維持しつつ、尿素非生産性となった候補株を選抜し、実用化に取り組むことにより、群馬県の地酒の海外輸出を促進す
ることを目的とした。また、聖酒造株式会
社で実地試験醸造を行い、得られた製成酒について評価を行ったところ、最終的に令和 5年 度 に 県 内 酒 造 会 社 の 共 通 財 産 と し て実用化されたので報告する。
表１

総 米 200 gの 仕 込 み 配 合
酒母

一段

一段

目

目

総 米 (g)200

麹 米 (g)

40
160

12

68

計
200

40

掛 米 (g)汲 水 (mL)

追水

200

160
30

310

２

実験材料と方法

２．１ 供試酵母
群 馬 県 独 自 酵 母 KAZE3 は 、 県 内 酒 蔵 に頒布しているスラントのものを使用した。
ま た 、 2021 年 度 に KAZE3か ら 取 得 し た 17株の尿素非生産性候補株を用いた。
２ ． ２ 総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験
尿 素 非 生 産 性 候 補 株 17 株 と 親 株 KAZE3の 合 計 18株 に つ い て 、 令 和 2年 度 兵 庫 県 産
山 田 錦 40%精 米 を 用 い て 表 1 に 示 す 条 件 で 、
総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 を 行 っ た 。 麹 エ
キ ス （ Brix 5 ° ） 2.5 mL に 酵 母 を 一 白 金
耳 接 種 し 、 23℃ で 4日 間 静 置 培 養 を 行 っ た 。
こ の 培 養 液 1 mLに 滅 菌 酒 母 用 汲 水 （ リ ン
酸 二 水 素 カ リ ウ ム 1.0 g/L 、 硫 酸 マ グ ネ シ
ウ ム ・ 七 水 和 物 0.2 g/L 、 塩 化 ナ ト リ ウ ム
0.15 g/L、 乳 酸 5 mL） 11 mLを 加 え た も のを酒母の代わりとして用いた。麹米はハイG（ 樋 口 松 之 助 商 店 ） を 種 麹 と し て 製 麹 した も の を 用 い た 。 掛 米 は 洗 米 後 、 35%吸 水率となるように浸水し、蒸籠で蒸したもの
を 用 い た 。 ま た 、 汲 水 は 水 道 水 を 用 い 、 6、
12 、 15 日 目 に 10 mL ず つ 追 水 を 行 っ た 。
仕 込 み 温 度 15 ℃ 、 18 日 後 に 上 槽 を 遠 心 分
離 （ 7000×g, 15 min） で 行 っ た 。
２．３ 分析方法
得 ら れ た 製 成 酒 の 尿 素 は 、 F-kit 尿 素 ／ア ン モ ニ ア （ Roche Diagnostics GmbH,Germany ） を 用 い 、 ア ン モ ニ ア の 値 を 差し引いて測定した。酸度、アミノ酸度、日
本酒度、エタノールは国税庁所定分析法に従い、分析を行った。グルコース、マルト
ースは、高速液体クロマトグラフ、示差屈
折率検出器を用い、分析を行った。香気成分（酢酸エチル、イソアミルアルコール、
酢酸イソアミル、カプロン酸エチル、イソブチルアルコール）は、ヘッドスペースガ
スクロマトグラフで分析した。
２ ． ４ 総 米 1 kgの 小 仕 込 み 試 験
総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 で 選 抜 し た 候
補 株 6 株 と 親 株 KAZE3 に つ い て 、 令 和 2 年
度 兵 庫 県 産 山 田 錦 40%精 米 を 用 い て 表 2 に
示 す 条 件 で 総 米 1 kgの 小 仕 込 み 試 験 を 行 った 。 麹 エ キ ス （ Brix 5 ° ） 2.5 mL に 酵 母
を 一 白 金 耳 接 種 し 、 23℃ で 4日 間 静 置 培 養
を 行 っ た 。 こ の 培 養 液 1 mLに 滅 菌 酒 母 用- 48 -

表２
酒母
総 米 (g)
掛 米 (g)
麹 米 (g)汲 水 (mL)
温 度 (℃ )61-

総 米 1 kg の 仕 込 み 配 合
一段

二段

三段

100

400
400

500
400
100
770

100
69
20

500
15

汲 水 60 mLを 加 え た も の を 酒 母 の 代 わ り とし て 用 い た 。 麹 米 は 、 ハ イ G（ 樋 口 松 之 助商店）を種麹として製麹したものを用いた。
掛 米 は 、 洗 米 後 に 35%吸 水 率 と な る よ う に浸水し、蒸籠で蒸したものを用いた。汲水は 水 道 水 を 用 い 、 8、 14、 17日 目 に 50 mL
ず つ 追 い 水 を 行 っ た 。 仕 込 み 温 度 は 8～ 20℃ で 経 日 的 に 変 化 さ せ 、 20 日 後 に 上 槽 を
遠 心 分 離 （ 7000×g, 15 min） で 行 っ た 。
２．５ パイロットプラント試験醸造
総 米 1 kgの 小 仕 込 み 試 験 で 選 抜 し た 2-2
株 、 7-4株 お よ び 親 株 KAZE3に 対 し 、 令 和
3 年 産 群 馬 県 産 舞 風 （ 50%精 米 ） を 用 い 、
表 3 に 示 す 配 合 で 総 米 72 kg の 試 験 醸 造 を行った。酵母の拡大培養は、麹エキス（ Brix 5°） 18 mLで 23℃ 、 4日 間 静 置 培
養により行った。麹米は、吟麗（日本醸造工業株式会社）を種麹として製麹したもの
を 用 い た 。 掛 米 の 吸 水 率 は 酒 母 が 32%、 添が 33%、 仲 留 が 32%に な る よ う 調 整 し た 。
なお、酒母の汲水は水道水を加工し（リン酸 二 水 素 カ リ ウ ム 1.0 g/L 、 硫 酸 マ グ ネ シ
ウ ム ・ 七 水 和 物 0.2 g/L 、 塩 化 ナ ト リ ウ ム
1.5 g/L） 、 乳 酸 28.8 mL加 え て 5日 間 の 中
温速醸を行った。また、もろみの汲水は水道水を用いた。
２．６ 官能検査
試験醸造を行った製成酒について、群馬
産 業 技 術 セ ン タ ー 職 員 2名 で 官 能 検 査 を 行っ た 。 品 温 は 20 ℃ に 保 ち 、 利 き 猪 口 を 用
表３
総 米 （ kg）
掛 米 （ kg）
麹 米 （ kg）
汲 水 （ L）
温度（℃）

追水

計

200
-

1000
800
200
1550
-

い て 5点 法 の 総 合 評 価 と 短 評 を 評 価 し た 。
２．７ 実地試験醸造
パイロットプラント試験醸造で最終選抜
し た 候 補 株 （ 2-2株 ） と 親 株 KAZE3を 用 い 、
令 和 3 年 度 兵 庫 県 産 山 田 錦 50%精 米 を 用 い
た 総 米 600 kg の 実 地 試 験 醸 造 を 行 っ た 。
群馬産業技術センターで酵母の拡大培養を行い、冷蔵の宅配便で聖酒造株式会社に輸送した。拡大培養は、酒母は速醸もと造り、もろみは三段仕込みの通常の市販酒を造る方法で行った。
３

結果と考察

３ ． １ 総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 に よる一次選抜
尿素非生産性候補株は尿素生産性だけでなく醸造特性にも影響を与えている可能性
が あ る 。 こ の た め 、 KAZE3 お よ び 候 補 株
17株 を 用 い て 総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 を実施し、尿素生産性と醸造特性を調べることにした。
まず、酵母の発酵力を示す炭酸ガス発生による重量減少量の経時変化は、親株
KAZE3 に 比 べ て 発 酵 力 が 大 き く 低 下 し て
い る 株 が 6 株 （ 2-3 株 、 2-4 株 、 3-2 株 、 9-1
株 、 11-1 株 、 11-2 株 ） あ っ た （ 図 1 ） 。 続
い て 、 試 験 酒 を 分 析 し た と こ ろ 、 KAZE3の 試 験 酒 に は 尿 素 が 6.1 mg/L 含 ま れ て いたのに対し、用いた全ての候補株のものはパイロットプラントでの仕込み配合と試験条件
酒母

初添

仲添

留添

3.6
2.4
1.2
4.8
18

12.0
8.4
3.6
13.2
12

22.8
18.0
4.8
41.0
8

33.6
28.8
4.8
45.4
6～ 12

- 49 -

追水

計

10.8

72.0
57.6
14.4
115.2

KAZE3（親株）
KAZE3-2-2
KAZE3-2-4
KAZE3-3-1
KAZE3-4-1
KAZE3-7-1
KAZE3-7-3
KAZE3-8-1
KAZE3-11-170

重量減少量（g）

60
50
40

300

KAZE3-2-1
KAZE3-2-3
KAZE3-2-5
KAZE3-3-2
KAZE3-6-1
KAZE3-7-2
KAZE3-7-4
KAZE3-9-1
KAZE3-11-2

KAZE3（親株）
KAZE3-2-2
KAZE3-3-1
KAZE3-6-1
KAZE3-7-2
KAZE3-7-4
KAZE3-8-1

250

重量減少量（g）

80

30
20

200
150
100
50

10

0
0

0
0

5

10
経過日数（日）

15

5

10

15

20

25

経過日数（日）20

図 １ 総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 で の 重 量
減少量の経時変化

図 ２ 総 米 1 kgの 小 仕 込 み 試 験 で の 重 量 減
少量の経時変化尿 素 が 検 出 限 界 以 下 で あ っ た （ 表 4） 。 ま
た 、 日 本 酒 度 は 親 株 KAZE3 の 試 験 酒 に 比
べて低いものがほとんどであり、発酵力が全体的に下がっていることが確認された。
また、バナナ様の吟醸香を示す香気成分酢酸イソアミル、リンゴ様の吟醸香を示すカ
プロン酸エチルの値が大きく変化しているものもあった。醸造特性のバランスを踏まえ 、 2-2 株 、 3-1 株 、 6-1 株 、 7-2 株 、 7-4 株 、8-1株 の 6株 を 一 次 選 抜 し た 。
３ ． ２ 総 米 1 kgの 小 仕 込 み 試 験 に よ る
二次選抜
先 の 総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 で は 、 一
度に多くの本数を仕込めるが、仕込み段数を多く取れないため、細やかな水分調整や温度調整が行い難い。そこで、先に選抜した 6株 と 親 株 KAZE3を 用 い て 、 総 米 1 kgの小仕込み試験を実施した。

まず、重量減少量の経時変化を見てみると 、 全 て の 候 補 株 が 親 株 KAZE3 よ り 低 くめに推移しており、仕込みの段数を多くすることで発酵力に影響が出ることが分かった （ 図 2 ） 。 特 に 2-2 株 、 3-1 株 は 、 総 米
200 gの 小 仕 込 み 試 験 の 時 に 比 べ て 、 重 量
減 少 量 が 親 株 KAZE3と 逆 転 し て い た 。
続いて、試験酒を分析したところ、全ての供試株で日本酒度とアミノ酸度が総米200 gの 小 仕 込 み 試 験 酒 の 値 よ り 下 が り 、より実醸造酒に近い成分値になっていた（ 表 5 ） 。 ま た 、 総 米 200 g の 小 仕 込 み 試
験 酒 の 香 気 成 分 値 と 比 較 す る と 、 3-1 株 では酢酸イソアミルの生産性が高いことが、
6-1 株 で は カ プ ロ ン 酸 エ チ ル の 生 産 性 が 高いことが顕著になり、バランスが変わってい た 。 官 能 検 査 の 結 果 よ り 、 2-2株 と 7-4株を二次選抜で選ぶことにした。

表４
重量減少量
（g）

日本酒度
（-）

酸度
（mL）

総 米 200 gの 小 仕 込 み 試 験 の 結 果 の ま と め
アミノ酸度
（mL）

EtOH
(%(v/v))

Glucose(g/100 mL)

Maltose(g/100 mL)

イソアミルア 酢酸イソアミ カプロン酸エ
イソブチルア
酢酸エチル
ルコール
ル
チル
ルコール
（ppm）
（ppm)
（ppm）
（ppm）
（ppm）

E/A
（-）

尿素
（mg/L）KAZE3（親株）

66.46

-3.8

2.3

1.4

17.5

2.0

1.1

246.3

7.1

7.4

97.1

133.3

2.9

6.1

KAZE3-2-1

65.55

-12.1

2.4

1.5

16.2

2.8

1.5

242.4

6.0

5.7

59.0

114.9

2.5

ND *

KAZE3-2-2

69.79

-5.3

2.4

1.5

17.4

1.9

1.3

279.5

8.9

6.4

82.0

168.4

3.2

ND*

KAZE3-2-3

53.07

-34.0

2.3

1.8

13.3

6.0

1.8

204.2

5.3

5.7

71.3

111.0

2.6

ND *

KAZE3-2-4

58.41

-23.4

2.1

1.6

14.8

4.0

1.7

256.2

5.3

4.7

52.6

136.5

2.1

ND*

KAZE3-2-5

69.74

-16.1

2.1

1.6

15.4

3.2

1.5

223.0

4.6

4.7

39.1

109.0

2.1

ND *

KAZE3-3-1

70.36

-5.0

2.3

1.3

17.2

2.1

1.1

263.7

8.9

5.7

69.7

143.9

3.4

ND*

KAZE3-3-2

55.77

-21.6

2.0

1.4

14.6

4.2

1.4

257.4

8.7

1.4

95.1

160.3

3.4

ND *

KAZE3-4-1

67.91

-16.1

2.4

1.5

15.3

3.1

1.5

246.7

4.6

9.0

39.9

125.9

1.9

ND *

KAZE3-6-1

60.35

-20.0

2.7

1.5

15.5

3.8

1.6

270.3

8.7

8.9

71.0

157.8

3.2

ND *

KAZE3-7-1

61.01

-15.5

2.3

1.6

16.0

3.4

1.5

230.1

7.7

11.7

84.6

121.1

3.3

ND*

KAZE3-7-2

65.97

-9.1

2.4

1.5

17.2

2.5

1.3

254.3

8.2

10.2

79.0

134.9

3.2

ND*

KAZE3-7-3

68.56

-2.1

2.3

1.4

18.1

2.0

0.9

335.5

23.1

2.3

149.8

185.2

6.9

ND*

KAZE3-7-4

62.04

-11.3

2.2

1.4

16.4

3.1

1.2

279.3

10.3

6.6

83.0

143.2

3.7

ND *

KAZE3-8-1

61.96

-11.0

2.2

1.5

16.7

3.0

1.2

268.4

11.1

8.0

98.9

131.9

4.1

ND *

KAZE3-9-1

50.57

-33.0

1.8

1.7

13.4

6.1

1.6

187.6

2.6

9.8

48.3

107.4

1.4

ND *

KAZE3-11-1

59.14

-21.5

2.3

1.6

15.3

4.2

1.6

222.9

6.1

8.4

67.1

113.3

2.7

ND *

KAZE3-11-2

57.58

-21.8

1.9

1.5

14.8

4.1

1.3

245.6

7.2

1.9

104.9

150.0

2.9

ND *

*ND： 検 出 限 界 以 下- 50 -

表５
重量減少量
（g）

日本酒度
（-）

総 米 1 kgの 小 仕 込 み 試 験 の 結 果 の ま と め

酸度
（mL）

アミノ酸度
（mL）

EtOH
(%(v/v))

Glucose(g/100 mL)

Maltose(g/100 mL)

イソアミルア 酢酸イソアミ カプロン酸エ
イソブチルア
酢酸エチル
ルコール
ル
チル
ルコール
（ppm）
（ppm)
（ppm）
（ppm）
（ppm）

E/A
（-）

KAZE3（親株）

278.7

-12.7

2.2

1.0

15.8

2.2

1.6

171.2

5.6

3.7

78.2

75.1

3.3

KAZE3-2-2

267.9

-11.4

2.1

1.0

15.8

2.2

1.6

174.1

7.4

5.8

83.3

85.9

4.2

KAZE3-3-1

270.6

-10.3

1.9

0.9

16.2

2.1

1.4

190.3

8.6

3.2

92.0

88.2

4.5

KAZE3-6-1

256.9

-15.4

1.9

1.0

15.3

2.6

1.7

164.1

5.8

12.5

60.4

71.6

3.6

KAZE3-7-2

241.3

-24.3

2.0

1.1

14.0

3.7

2.3

144.9

4.0

9.2

45.6

56.7

2.7

KAZE3-7-4

259.1

-13.1

1.7

1.0

15.8

2.3

1.6

203.4

11.0

4.2

95.2

94.4

5.4

KAZE3-8-1

235.3

-8.0

1.3

0.9

14.7

2.3

1.1

182.0

6.8

7.2

79.0

65.1

3.7

株 KAZE3 を 用 い て 、 群 馬 産 業 技 術 セ ン ター内のパイロットプラントを用い、総米72 kgの 試 験 醸 造 を 行 っ た 。
試験醸造で用いた原料米は、群馬県で独自に開発された酒造好適米の舞風であり、小仕込み試験で用いていた山田錦と品種が異なる。舞風は、タンパク質を多く含み、米が溶けにくく、グルコースの供給が少な

３．３ パイロットスケールでの試験醸造での最終選抜
育種酵母を実用化する場合、小仕込み試
験の検討で候補株を選抜した後、パイロッ
トプラントで一連の清酒製造工程を行い、もろみ経過データと試験醸造酒を評価する
必 要 が あ る 。 そ こ で 、 先 の 総 米 1 kgの 小 仕
込 み 試 験 で 二 次 選 抜 し た 2-2株 と 7-4株 と 親
表６
KAZE3（親株）パイロットプラントでの試験醸造の経過のまとめ
酒母

もろみ
28d

試験酒

1d

2d

3d

4d

添加前

踊り

4d

6d

8d

11d

13d

15d

18d

20d

22d

25d

27d

ボーメ (日本酒度)

13.1

14.1

12.8

9.8

8.9

-

5.0

3.9

2.6

1.0

0.0

-0.6

-1.3

-1.6

-1.8

-2.0

-2.1

酸度

3.8

4.8

5.7

6.2

5.9

-

0.8

0.7

1.1

1.2

1.2

1.4

1.5

1.5

1.5

1.5

1.6

1.4

アミノ酸度

1.1

1.4

1.1

1.0

1.3

-

0.6

0.6

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

-2.1

エタノール (%)

0.0

0.1

2.1

6.1

6.8

-

2.4

4.1

6.8

10.8

12.4

13.8

15.4

15.9

16.4

16.9

17.2

17.0

グルコース (%)

10.0

13.9

13.4

10.4

9.3

-

6.7

5.3

3.6

1.9

1.1

0.9

0.4

0.4

0.3

0.3

0.3

0.5

マルトース (%)

6.9
16.9

7.1
21.0

5.6
18.9

5.0
15.4

4.7
14.0

-

1.4
8.2

1.3
6.6

1.4
5.0

1.2
3.2

0.9
2.1

0.6
1.5

0.3
0.8

0.2
0.5

0.1
0.4

0.1
0.4

0.0
0.4

マル＋グル（%）

上槽済

0.0
0.6

イソアミルアルコール (ppm)

1.7

1.7

58.5

147.7

137.5

-

35.5

54.6

80.8

125.6

148.5

169.2

177.7

192.6

199.2

203.3

205.7

酢酸イソアミル (ppm)

0.1

0.1

0.1

0.7

0.9

-

0.1

0.1

0.1

1.2

1.5

1.8

2.1

2.2

2.3

2.2

2.3

1.7

カプロン酸エチル (ppm)

3.0

2.4

1.7

1.7

1.7

-

1.3

1.5

2.9

4.3

4.7

5.7

5.8

6.8

6.9

6.7

6.9

4.5

235.9

酢酸エチル (ppm)

0.3

1.8

2.9

10.4

14.9

-

3.9

6.3

9.9

24.9

25.2

31.7

35.1

39.6

40.3

40.3

40.4

35.9

イソブチルアルコール (ppm)

1.5

1.5

36.1

13.2

19.8

28.5

44.6

7.0

6.8

0.2

77.7
0.6

-

E/A比

88.9
0.5

-

0.3

0.2

0.2

0.9

51.9
1.0

57.2
1.1

61.6
1.2

64.2
1.2

66.3
1.1

67.3
1.1

68.1
1.1

78.5
0.7

1d

2d

3d

4d

添加前

踊り

4d

6d

8d

11d

13d

15d

18d

20d

22d

25d

27d

ボーメ (日本酒度)

13.0

14.1

13.1

9.9

8.0

-

5.2

4.2

3.3

1.7

0.7

0.1

-0.7

-1.0

-1.3

-1.5

酸度

3.5

4.4

5.6

6.6

6.1

-

0.9

0.9

1.2

1.3

1.6

1.7

1.8

1.8

1.7

1.9

1.7

アミノ酸度

1.2

1.5

1.1

0.8

0.9

-

0.5

0.6

0.8

1.0

1.1

1.2

1.1

1.3

1.3

1.4

1.2

KAZE3-2-2

酒母

もろみ
28d

試験酒
-1.4

エタノール (%)

0.0

0.0

1.5

5.5

7.4

-

2.6

4.7

7.3

11.2

13.0

14.4

15.7

16.5

17.0

17.5

16.8

グルコース (%)

9.5

14.2

14.4

10.4

7.7

-

6.6

5.3

4.0

2.2

1.6

1.2

0.8

0.7

0.6

0.6

1.1

マルトース (%)

7.0
16.5

7.0
21.2

5.8
20.2

4.9
15.2

4.7
12.4

-

1.7
8.4

1.7
7.0

1.8
5.8

1.7
4.0

1.4
2.9

1.1
2.3

0.8
1.6

0.6
1.3

0.5
1.1

0.3
0.9

マル＋グル（%）

上槽済

0.2
1.3

イソアミルアルコール (ppm)

1.8

1.8

55.9

220.3

219.4

-

42.7

64.3

91.0

124.8

137.0

146.5

153.5

160.0

162.6

165.9

酢酸イソアミル (ppm)

0.1

0.1

0.1

0.6

1.7

-

0.1

0.1

0.1

0.9

1.0

1.2

1.4

1.6

1.6

1.7

1.3

カプロン酸エチル (ppm)

1.8

1.6

0.8

0.6

1.7

-

0.1

0.8

2.9

7.8

9.3

10.3

11.2

12.5

12.2

12.5

7.7

173.4

酢酸エチル (ppm)

0.3

2.0

1.6

11.8

22.3

-

4.0

7.5

11.1

19.9

19.9

23.9

27.6

30.3

36.1

33.1

29.5

イソブチルアルコール (ppm)

1.6

1.6

33.1

21.4

30.3

38.6

49.0

6.4

6.5

0.2

178.2
0.8

-

E/A比

189.7
0.3

-

0.3

0.2

0.1

0.7

51.0
0.7

53.5
0.8

56.7
0.9

58.4
1.0

58.4
1.0

59.2
1.0

60.2
0.7

1d

2d

3d

4d

添加前

踊り

4d

6d

8d

11d

13d

15d

18d

20d

22d

25d

27d

28d

KAZE3-7-4

酒母

もろみ

試験酒

ボーメ (日本酒度)

13.2

14.4

14.1

11.4

9.6

-

5.3

4.5

2.6

0.0

-0.8

-1.4

-1.8

-2.0

-2.1

-2.2

-2.3

-2.3

酸度

3.8

4.4

5.3

6.4

6.3

-

0.7

0.7

0.7

1.0

1.2

1.2

1.3

1.2

1.2

1.3

1.4

1.4

-2.2
1.2

アミノ酸度

1.1

1.6

1.5

1.2

1.2

-

0.7

0.6

0.5

0.6

0.5

0.7

0.7

0.8

0.8

0.9

0.8

0.9

0.9

エタノール (%)

0.0

0.0

0.6

4.3

5.9

-

1.8

3.3

5.9

10.7

12.4

13.5

14.9

15.4

15.9

16.3

16.4

16.4

16.5

グルコース (%)

9.8

16.7

17.1

13.4

11.8

-

7.1

6.7

4.2

1.0

0.6

0.4

0.3

0.3

0.3

0.3

0.3

0.3

0.4

マルトース (%)

6.6
16.4

7.1
23.8

5. 6
22.7

4.6
18.0

5.1
16.9

-

1.3
8.0

1.3
5.5

0.7
1.8

0.4
1.0

0.1
0.5

0.0
0.3

0.0
0.3

0.0
0.3

0.0
0.3

0.0

0.0

-

1.3
8.3

0.3

0.3

0.0
0.4
247.1

マル＋グル（%）
イソアミルアルコール (ppm)

1.7

1.7

14.9

135.3

156.9

-

36.4

57.6

85.3

146.5

182.3

207.8

236.3

235.6

247.4

257.2

261.0

261.9

酢酸イソアミル (ppm)

0.1

0.1

0.1

0.1

1.5

-

0.1

0.1

0.1

2.1

2.9

3.5

4.0

3.8

3.8

3.8

3.8

3.6

2.4

カプロン酸エチル (ppm)

2.3

2.4

1.8

1.3

1.4

-

0.9

1.0

2.2

4.6

5.5

6.0

6.2

6.0

6.1

6.2

6.4

6.3

4.2

酢酸エチル (ppm)

0.3

1.8

2.5

7.3

14.6

-

2.9

5.2

10.6

22.9

27.9

33. 6

37.1

37.3

37.2

43.5

40.5

39.6

31.2

イソブチルアルコール (ppm)

1.5

1.5

10.5

15.1

23.0

33.6

56.4

6.9

6.7

0.8

88.9
0.9

-

E/A比

83.7
0.1

-

0.3

0.2

0.2

1.4

67.0
1.6

77.5
1.7

89.0
1.7

88.4
1.6

92.6
1.5

96.7
1.5

98.2
1.4

98.5
1.4

92.8
1.0

- 51 -

表７が や や 高 め だ っ た （ 表 7） 。 ま た 、 2-2株 は 、
群 馬 KAZE 酵 母 の 中 で 酸 度 が 低 い と い う
KAZE3 の 特 徴 を 維 持 し て い た 。 さ ら に 、
実 地 試 験 醸 造 で も 2-2 株 の 試 作 酒 は 、 尿 素
含有量が検出限界以下であった。

実地醸造試験酒の成分分析のまとめ
KAZE3（親株） KAZE3-2-2

日本酒度 （-）

0.00.0

酸度 （mL）

1.5

1.6

アミノ酸度 （mL）

1.1

1.2

EtOH (%(v/v))

16.4

16.5

Glucose (g/100 mL)

2.5

2.5

Maltose (g/100 mL)

1.0

0.9

イソアミルアルコール （ppm)

168.7

159.2

酢酸イソアミル （ppm）

1.6

1.6

カプロン酸エチル （ppm）

5.2

5.9

酢酸エチル （ppm）

59.2

48.5

イソブチルアルコール （ppm）

41.3

39.4

E/A （-）

1.0

1.0

尿素 （mg/L）

13.8

ND

４

い 性 質 で あ る 。 群 馬 KAZE酵 母 は 、 カ プ ロン酸エチルを高生産するために高グルコー
ス条件下が必要であり、舞風で酒造りするの が 難 し い と さ れ て き た 。 一 方 、 KAZE3は 、 群 馬 KAZE酵 母 の 中 で も 増 殖 速 度 が 遅
いため、もろみ初期にグルコースを必要以上に消費せず、舞風に適しているのではな
いかと考えられた。
酒 母 造 り に お い て は 、 親 株 KAZE3と 2-2株がほぼ同等の経過を示していたのに対し、
7-4 株 は や や 発 酵 が 遅 れ る 傾 向 を 示 し た（ 表 6） 。 一 方 、 も ろ み 初 期 の 品 温 を 下 げ
す ぎ て い た た め 、 最 高 ボ ー メ が 4日 目 の 5.0～ 5.3 と 低 く な っ て し ま い 、 米 が 想 定 よ り
溶けないもろみ経過となった。この影響か
分からないが、小仕込み試験では酢酸イソ
ア ミ ル の 生 産 性 が 良 か っ た 7-4 株 で は 、 カ
プロン酸エチルの値の方が高くなっていた。
尿 素 は 、 KAZE3が 10.2 mg/Lで あ っ た の に
対 し 、 候 補 株 2株 と も 検 出 限 界 以 下 で 、 小
仕込み試験の結果を再現できた。粕歩合は、
KAZE3 が 60.4%、 2-2 株 が 55.4%、 7-4 株 が68.4% と な り 、 品 質 と 経 済 性 か ら 2-2 株 を最終選抜株にすることになった。
３．４ 実地試験醸造による試作
実 用 化 研 究 の 最 終 段 階 と し て 、 令 和 3年度産山田錦を用い、聖酒造株式会社で実地試験醸造を行うことにした。
2-2 株 の 試 作 酒 は 、 小 仕 込 み 試 験 や パ イ
ロットスケールでの試験醸造と同様に、親株 KAZE3 の も の と よ り カ プ ロ ン 酸 エ チ ル

まとめ

本 研 究 で は 、 KAZE3 の 優 れ た 醸 造 特 性を維持した尿素非生産性株の選抜の実用化に 取 り 組 ん だ 。 最 終 選 抜 株 2-2 株 は 、 パ イ
ロットスケールでの試験醸造で親株
KAZE3 と 同 様 の も ろ み 経 過 を 示 し 、 試 験
醸造酒の各種成分もカプロン酸エチルがわ
ずかに高めで大差がなく、尿素非生産性であることが確認された。さらに聖酒造株式会社での実地醸造試験でも上記と同様の結果 に 加 え 、 親 株 KAZE3 が も つ 酸 度 が 低 めとなる特徴を維持していた。本酵母は、群馬 県 酒 造 組 合 と の 協 議 に よ り 、 令 和 5年 度
よ り KAZE3-Arg と し て 実 用 化 し 、 県 内 酒造会社に頒布することになった。
謝
辞
本 研 究 の 一 部 は 、 令 和 2年 度 群 馬 県 地 域
企業支援課の研究開発推進費、科研費基盤
C （ 21K12528 ） 、 及 び 聖 酒 造 株 式 会 社 との 令 和 4年 度 群 馬 産 業 技 術 セ ン タ ー 公 募 型
共同研究により実施した。
文
献1） 国 税 庁 ： 第 67回 全 国 酒 造 技 術 指 導 機 関
合 同 会 議 資 料 （ 2022）
2） 上 山 修 ら ： 平 成 13年 度 群 馬 県 工 業 試
験 場 研 究 報 告 、 39-43
3） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 2年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 23-28
4） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 4年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 56-61
5） 増 渕 隆 ら ： 平 成 21年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 12-14
6） 北 本 勝 ひ こ ら ： 日 本 醸 造 協 会 誌 、 106114（ 1993）
7） 渡 部 貴 志 ら ： 平 成 30年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 1-4
8） 渡 部 貴 志 ら ： 令 和 4年 度 群 馬 産 業 技 術
セ ン タ ー 研 究 報 告 、 62-67- 52 -