食感の物性と言語表現の対応の推定
上原宏 1,2 持橋大地 1
1 総合研究大学院大学統計科学専攻 2 立正大学 データサイエンス学部{uehara,daichi}@ism.ac.jp

3 統計数理研究所

概要
レシピ共有サイトに記述される多様な食感表現は，レシピ材料の硬さ，粘り気などの違いによるところが大きいが，両者の関係はこのサイトの情報だ
けではわからない．本研究では，材料構成と食感の物性（レオロジー）との関係を実証した調理科学研
究データを収集し，それらとレシピ共有サイト上の図 1 食感表現と凝固剤濃度を生成する結合トピックモ
デル

食感表現との対応の推定を試みる．これにより様々からなる食感トピックを結合トピックモデル [4] をな食感表現が，材料のどのような食感物性から知覚用いて推定する．材料濃度トピックは調理科学の食されるのかについて統計的なモデル化を行う．

感物性測定条件と同様なデータ形式であり，食感物

1

はじめに大量のレシピに記述される日本語の食感表現は約 450 種類あるとされ [1]，レシピ共有サイトにも，様々な食感の記述が見られる．各レシピの食感表現性との対応付けが可能となる．以下，提案手法の詳細を述べる．

2.1

対象データの抽出

2.1.1

食感の固有表現の抽出の違いは，知覚の個人差はあるものの，主にレシピ日本語の食感用語を網羅的に調査した “日本語テの材料構成によると考えられる．調理科学の研究でクスチャー用語体系1）” を辞書として，レシピ共有は，材料濃度構成の違いによる食感の違いを，食サイトからレシピ毎の食感の固有表現を抽出した．

感物性（レオロジー）の測定により定量評価する
実証研究が行われている ( [2], [3])．しかし，食感物

2.1.2

材料濃度ベクトルの収集性が，人が知覚する食感としてどのようなものか

レシピ共有サイトの材料リストより，凝固剤の濃は、限られた評価者による実証研究にとどまってい

度および，エマルション2）の濃度を算出し，レシピる [7]．本研究では，レシピ共有サイトの食感表現毎に凝固剤ベクトル，エマルションベクトルを収集と材料濃度データにもとづき，調理科学研究の食感した．なお，濃度の微小な違いが食感に大きく影響物性データとの対応関係を推定する方法を提案し，することがあるため，濃度を情報量 (− log) に変換し食感表現が材料のどのような物性特徴によるものかた特徴量を用いている．

を推定する．
次章で提案手法を述べ，3 章で適用対象のデータ

2.2

食感トピックの推定を説明する．続いて 4 章にてデータの解析結果およ

2.2.1

生成モデル

び評価を記述し，5 章にて結論を述べる．

2

提案手法

図 1 のとおり，食感トピックは食感表現語彙の潜在トピック Z，およびそれに対応する凝固剤の濃度ベクトルの潜在トピック Y のペアで構成する．食感

本研究では，ゼラチン，寒天，アガーの 3 種類の凝固剤を用いたレシピ（以降，ゲルレシピ）を対象

表現は，Z のもとで，𝐷𝑖𝑟 (𝛾) をディリクレ事前分布として，レシピ共有サイトから対象レシピを収集

1） https://www.naro.aﬀrc.go.jp/org/nfri/yakudachi/terms/texture.html
2） 牛乳，生クリーム，ヨーグルトなど分散質・分散媒が共に液体である分散系混合溶液のこと

し，食感表現トピックと，材料濃度トピックのペアとする多項分布 𝑀𝑢𝑙𝑡 (W|𝜙) に従うとし，一方，凝固を推定する．収束判定は，perplexity，および，𝜙 𝑘 の剤濃度ベクトル g は，Y のもとで，NW (𝛽𝑔 , 𝜈𝑔 , 𝑆 𝑔 )語彙確率の大小関係が一定になることによる．

をガウスウィシャート事前分布とする正規分布N(g|𝜇, 𝚲) に従うとする．調理科学では，凝固剤のみによる食感をベースラインとして，エマルションを混合した場合にどのような変化が顕れるかを実証したものが多い [3, 5, 11]．そこで，エマルションの濃度 e については，凝固剤の潜在トピック Y のもとで,NW(𝛽𝑒 , 𝜈𝑒 , 𝑆 𝑒 ) をガウスウィシャート事前分布とする正規分布 N(g|m, L) に従うとする．生成モデ
ル，および生成過程を以下に示す．
生成モデル
𝑝 (W, Z, 𝜃, 𝜙, g, y, 𝜇, 𝚲, e, L) =Ö
Dir (𝜃|𝛼) Dir (𝜙|𝛾)𝑀𝑢𝑙𝑡 𝑧 𝑑𝑛 𝜃 𝑑 𝑀𝑢𝑙𝑡 (𝑤 𝑑𝑛 |∅k , 𝑧 𝑑𝑛 )𝑛
Ö× NW (𝜇k , 𝚲k |𝜇0 , 𝛽𝑔 , 𝜈 𝑔 , Sg )𝑀𝑢𝑙𝑡 (𝑦 𝑑 |𝜃 𝑑 ) N(gd |𝜇k , 𝚲k , 𝑦 𝑑 )dÖ× NW (mk , Lk |m0 , 𝛽𝑒 , 𝜈 𝑒 , Se )N(ed |mk , Lk , 𝑦 𝑑 )
(1)

生成過程
1. For 𝑘 ∈ 1, ..., 𝐾:d(a) 𝜙k ∼ 𝐷𝑖𝑟 (𝛾)g(b) 𝜇k , 𝚲k ∼ NW(𝜇0 , 𝛽𝑔 , 𝜈 𝑔 , Sg )(c) mk , Lk ∼ NW(𝜇0e , 𝛽𝑒 , 𝜈 𝑒 , Se )2. For 𝑑 ∈ 1, ..., 𝐷:(a) Draw 𝜃 d ∼ 𝐷𝑖𝑟 (𝛼)1. 食感表現の潜在トピック 𝑧 𝑑𝑛g𝑝 𝑧 𝑑𝑛 = 𝑘 W, Z−dn , 𝛼, 𝛾, y, g, 𝜇, 𝚲, 𝜇0 , 𝛽𝑔 , 𝜈 𝑔 , Sg
−𝑑𝑛
∝ (𝑁 𝑑𝑘+ 𝑀𝑑𝑘 + 𝛼)−𝑑𝑛+𝛾𝑁 𝑘,𝑤𝑑𝑛(2)

𝑁 𝑘−𝑑𝑛 + 𝛾V

ここで，各変数は以下を意味する．
𝑁 𝑑𝑘 ，𝑀𝑑𝑘 : 𝑑 で 𝑘 に所属する食感表現語彙数および，凝固剤ベクトルの数
𝑁 𝑘 : 𝑘 に所属する食感表現語彙の数
𝑁 𝑑 ，𝑀𝑑 : 𝑑 の食感表現語彙の数，および凝固剤ベクトルの数（=1)
𝑁 𝑘𝑤 : 𝑘 に所属する食感表現語彙別の数−𝑑𝑛𝑁 𝑑𝑘: 𝑑 において，𝑑 𝑛 を除き 𝑘 に所属する

食感表現語彙の数 (以降，左上添え字 “-” は同様な除外を意味する)
2. 凝固剤濃度の潜在トピック 𝑦 𝑑𝑝(𝑦 𝑑 = 𝑘 |W, Z, 𝛼, 𝛾, y−d , g, 𝜇, 𝚲, 𝜇0 , 𝛽𝑔 , 𝜈 𝑔 , Sg )g∝−𝑑𝑁 𝑑𝑘 + 𝑀𝑑𝑘+ 𝛼𝑘Í
× N ed 𝜇yd , 𝚲yd
𝑁 𝑑 + 𝑀𝑑 − 1 + 𝑘 𝛼 𝑘(c) Draw 𝑦 𝑑 ∼ 𝑀𝑢𝑙𝑡 (𝜃 d )3. 凝固剤濃度のトピック別分布 𝜇yd , 𝚲yd
𝑝 𝜇k , 𝚲k y, g, 𝜇 −k , 𝚲−k , 𝜇0 , 𝛽g , 𝜈 g , Sg
𝑔 g
∝ N 𝜇k 𝜇c , (𝛽g 𝚲c ) −1 W(𝚲k |𝜈𝑐 , Sc )(d) Draw gd ∼ N (𝜇yd , 𝚲yd )ここで，各変数は以下を意味する．

(b) For 𝑛 ∈ 1, ..., 𝑁 𝑑 :i. Draw 𝑧 𝑑𝑛 ∼ 𝑀𝑢𝑙𝑡 (𝜃 d )ii. Draw 𝑤 𝑑𝑛 ∼ 𝑀𝑢𝑙𝑡 (𝜙zdn )(e) Draw ed ∼ N (myd ,Lyd )ここで，各変数は以下を意味する．
𝜙k : トピック 𝑘 毎の食感表現語彙分布．事前分布
パラメータ 𝛾．
𝜇yd , 𝚲yd : 𝑘 毎のゲル濃度分布．事前分布パラメー
タは，𝜇0 , 𝛽𝑔 , 𝜈 𝑔 , Sgg

myd , Lyd : 𝑘 毎のエマルション濃度分布
𝜃 d : 文書 𝑑（レシピ）毎のトピック分布パラメー
タ．事前分布パラメータは，𝛼．
𝑧 𝑑𝑛 : 食感表現語彙 𝑤 𝑑𝑛 の潜在トピック．
𝑦 𝑑 : ゲル濃度 𝑔 𝑑 の潜在トピック
gd : 凝固剤濃度
ed : エマルション濃度
2.2.2

トピックの推定(3)(4)

Ígg(Sc ) −1 = (Sg ) −1 + gd ∈topic k (gd − ḡ)(xd − ḡ) T +𝑁𝑘 𝛽𝑔
T𝑁𝑘 +𝛽 𝑔 ( ḡ − 𝜇0 ) ( ḡ − 𝜇0 )𝑔Í𝑁 ḡ+𝛽 𝑔 𝜇0ḡ = 𝑁1𝑔 gd ∈𝑡𝑜 𝑝𝑖𝑐k gk , 𝜇c = 𝑘𝑁 𝑔 +𝛽 𝑔
𝑘𝑔𝑔𝑘𝑔

𝚲c = (𝑁 𝑘 + 𝛽𝑔 )𝚲k , 𝜈𝑐 = 𝜈 𝑔 + 𝑁 𝑘Ígd ∈𝑡𝑜 𝑝𝑖𝑐 k : topic k に所属する gd のレシピ数

4. エマルション濃度のトピック別分布 myd , Lyd𝑝 mk , Lk y, e, m−k , L−k , 𝑚 0 , 𝛽e , 𝜈 e , Se
∝ N mk 𝑚 𝑐 , (𝛽e Lc ) −1 W(Lk |𝜈𝑐𝑒 , Sec )(5)

ここで，(Sec ) −1 は，式 (4) の (Sc ) −1 で 𝑔 を 𝑒 とÍÍ
した式で表す．また， ed ∈𝑡𝑜 𝑝𝑖𝑐 k = gd ∈𝑡𝑜 𝑝𝑖𝑐 k でgある．

Gibbs sampling により，潜在トピック 𝑧 𝑑𝑛 ,𝑦 𝑑 およ

なお，食感表現のトピック別分布パラメータ 𝜙 𝑘 ，び，トピック毎の分布パラメータ 𝜙k ,𝜇yd , 𝚲yd ,myd , Lydおよびレシピ毎のトピック分布パラメータ 𝜃 𝑑 は，

表 1 調理科学の実証研究 [7–12] にもとづくゲルレシピの分析データ.
(a) ゲル素材の濃度別食感物性

凝固剤
デ ー ゼ ラ チ 寒天
タン
10.018
02
0.02
03
0.025
04
0.03
05
0.03
06
00.008700.01
800.012
8
00.02
10
0011
0012
0013
00

食感物性 (RU) a
アガー 硬さ
凝集性 粘着性
0
0
0
0
0.03
0
0
0
0
0.008
0.01
0.012
0.03

0.20
0.3
0.72
2.78
3.01
2.2
3.5
5.0
5.67
1.0
1.5
2.7
2.21

0.6
0.59
0.17
0.31
0.35
0.12
0.1
0.8
0.03
0.48
0.33
0.28
0.20

0.1
0.04
0.57
0.42
12.6
00
0
0
0
0.01
0.02
1.95(b) ゲル（ゼラチン）・エマルション混合レシピの食感物性. 機
器固有の測定単位は Rheology Unit (RU) に統一した. (生ク=生クリーム)

凝固剤
エマルション
食感物性 (RU)
レシピ ゼラチン 砂糖 卵白 卵黄 生ク 牛乳 硬さ 凝集性粘着性
ババロ 0.025
00 0.08 0.2 0.4 3.86 0.8090.095
ア
ミルク 0.025 0.032 0 0 0 0.787 1.83 0.27 0.44
ゼリー

以下により求める．
𝑁 𝑘𝑣 + 𝛾
𝑁 𝑑𝑘 + 𝑀𝑑𝑘
Í𝜙 𝑘𝑣 =, 𝜃 𝑑𝑘 =𝑁 𝑘 + 𝛾𝑉𝑁 𝑑 + 𝑀𝑑 + 𝛼

2.3

図23.2

食感物性測定機器の動作イメージ.

調理科学実証データの収集

材料と濃度の異なるゲルレシピに関する食感物性の測定結果を，調理科学実証研究から抽出した [7–12]．表 1(a) は，3 種類の凝固剤について異なる濃度条件での測定結果を，表 1(b) は，ゼラチンに異なる濃度のエマルションを混合した場合の測定結果である．いずれも材料濃度条件とそれに対応する食感物性値を示している．ここで物性値とは，人の咀嚼を模した測定器具 (図 2) により食品サンプルから検出される以下の 3 種類の応力（レオロジー）特徴量である．
硬さ : 1 回目の圧縮時に検出される最大応力 (図 2の F1), 最初の咀嚼時に感じる硬さに相当する．
凝集性 : 1 回目の圧縮時の総応力に対する 2 回目圧縮時の総応力の割合 (図 2 の 𝑐/𝑎). 凝集性の小ささ(6)

食感トピックと食感物性との対応推定

調理科学の食感物性実証での凝固剤濃度条件と，上記の凝固剤濃度トピックとの KL 情報量から，食は，飲み込みやすさ，もろさに相当する．
粘着性 : 1 回目の伸張時に検出される負の総応力(図 2 𝑏)．

4

データ分析結果と評価

4.1

食感トピックと食感物性との対応推定

感物性と食感表現トピックを対応付ける．なお，エマルション濃度のトピックは，対応を推定したトピック中での食感のバリエーションを分析する際に用いる．詳細は，分析結果と評価にて述べる．

表 2 に食感表現トピック推定結果および，調理科学実証データ (表 1(a)(b)) との対応推定結果を示す．

3

データ

凝固剤，食感表現語彙は，それぞれ濃度，語彙分布確率の降順に小数点 3 位の値を持つものまで表記し3.1

ゲルレシピの収集た．各食感表現語彙には，日本語テクスチャー用語

レシピ投稿サイト Cookpad3）より，タイトル，要約，および作り手によるレビュー（つくれぽ）に食体系による類型を () 内に付記した．対応データ欄には，提案手法により対応付けた，表 1(a)(b) の各デー
タ番号および料理名を示した．

感固有表現が出現するゲルレシピ約 10,000 件を抽

例えば，トピック 8 の食感表現語彙は，変形しや出した．更に，3 種類の凝固剤のいずれかを含み，すさを意味する “ふるふる” となっており，対応付けかつ材料リストの量表記に欠測等がないものを抽出した結果，対象データ数は約 3,000 となった．

られたデータ 1,2 は比較的低濃度のゼラチンで，食3） https://cookpad.com/

感物性上の硬さは比較的小さい (表 1(a))，これに対して，トピック 3 では， “硬い”, “むちむち” のよう表 2 食感表現トピックの検出結果と調理科学レシピとの対応
Topic 凝固剤

食感表現語彙

レシピ数 対 応 デ ー
タ (表 1)7

gelain:0.005

柔らかい (変形しやすさ):0.877 ほわっ (凝集の小ささ):0.123

4gelain:0.007

軽い (変形しやすさ):0.93 ふっくら (凝集の小ささ):0.07

74

0gelain:0.012

もちもち (噛みごたえ):1.0

152

8

gelain:0.014

ふるふる (変形しやすさ):1.0

300 1,23gelain:0.054

硬い (噛みごたえ):0.307 むちむち (噛みごたえ):0.245 ぐちゃっ (変形しやすさ):0.129 ぽってり (凝集の小ささ):0.089 ぶるんぶるん (噛みごたえ):0.062 ぼそぼそ (凝集の小ささ):0.06 ぼてっ (凝集の小ささ):0.055 シャクシャク (破砕):0.029 ぶるぶる (噛みごたえ):0.022

38 3,4, バ バ
ロア, ミルクゼリー

5agar(0.009) ぷるぷる (変形しやすさ):1.0
gelain(0.009)

2agar(0.016)

6

731046 5

ねっとり (粘りとぬめり):0.445 ぷりっ (変形しやすさ):0.255 もったり (凝集の小ささ):0.21 ほろほろ (凝集の小ささ):0.08 ねっちり (粘りとぬめり):0.01

gelain:0.003
kanten:0.002

ふわふわ (凝集の小ささ):1.0

62 10,11,12,13
1200

1kanten:0.004 ゆるゆる (変形しやすさ):0.487 べちゃっ (粘りとぬめり):0.432 ふかふか (凝集の小ささ):0.027 ぶりっ (噛みごたえ):0.027 弾力がある (噛みごたえ):0.026

60

9kanten:0.021 どっしり (破砕):0.27 ぷにぷに (変形しやすさ):0.1 くたっ (変形しやすさ):0.074
ぶりんぶりん (噛みごたえ):0.069 コリッ (噛みごたえ):0.064 だらだら (変形しやすさ):0.057 からっ (破砕):0.055 はじける (変形しやすさ):0.055 重い (破砕):0.054

31 6,7,8,9

図3

ババロア・ミルクゼリー調理科学レシピと投稿レシピとのエマルション濃度別食感特徴

な噛みごたえに関する語彙および凝集の小ささを意

ど類似度が高いことを示す．ババロアと類似するゲ味する “ぽってり” が上位に出現する．対応データ

ルレシピは，より硬くかつ凝集性が高い領域に集中

3,4 は比較的高濃度のゼラチンで，食感物性上の硬する一方，ミルクゼリーでは，硬いが，凝集性は平さは比較的大きく，凝集性は比較的小さい (表 1(a))．

均的な領域に集中する．これらバリエーションの特このように食感トピックは，調理科学にもとづく食徴は，ババロア，ミルクゼリーおよびレシピ 3 の物

感物性特徴から整合的に説明できることを示して性特徴 (表 1) と一致性を示している．

いる．

4.2

エマルション混合レシピの食感表現と物性特徴

5

結論

同一食感トピック 3 に所属するババロア，ミルク本研究では，レシピ共有サイトから推定した食感表現特徴が，材料物性からどのように説明できるかゼリーの調理科学データ (表 1(b)) の食感のバリエーを分析するため，結合トピックモデルを用いてレシションの特徴を図 3 に示す．これは，トピック 3 にピ共有サイトの言語データと調理科学実証データ

所属する 38 個のゲルレシピ (表 2 レシピ数) を，そとの架橋を試みた．推定結果は，食感表現トピック

れぞれに出現する硬さ，および凝集を意味する語彙と，対応する食感物性特徴の一致性を示した．これ

頻度をもとに平面上にプロットし，更にエマルショ

は提案手法が，食感の言語表現から食感の物性の予ン濃度のババロア，ミルクゼリーに対する類似度測，もしくはその逆の予測を可能にすることを示し(KL 情報量) で色分けしたものである．濃い赤色ほている．

参考文献[1] 早川文代, “現代日本人の食感表現,” 日本家政学会
誌, Vol. 60, No.1 pp.69-72 ,2009. Other Food Attributes,
Food Technology, Vol.17, pp.74-77.1963.
[2] T.Farjamia, and A.Madadloub, “An overview on preparation of emulsion-ﬁlled gels and emulsion particulate gels,”
Trends in Food Science & Technology, Vol.86, pp.8594,2019.
[3] 川端 晶子, 澤山 茂, “低メトキシルペクチンを用いたババロアのテクスチャーについて,” 栄養と食糧，Vol.27, pp.55-63,1974.
[4] D.Mimno, H.M.Wallach, J.Naradowsky, D.A.Smith, andA.McCallum, “Polylingual topic models,” EMNLP ’09,
Vol.2, pp.880–889,2009.
[5] 茂木 美智子, “ゼリー食品のテクスチャーについて,”
調理科学, Vol.1, pp.28-35,1975.
[6] D.Mimno, H.M.Wallach, J.Naradowsky, D.A.Smith, andA.McCallum, Polylingual topic models, EMNLP 09,Vol.2, pp.880–889,2009.
[7] 鈴 野 弘 子, 澤 山 茂, 川 端 晶 子, “愛 玉 子 ゲ ル の テク ス チ ャ ー プ ロ フ ィ ル,” 日 本 家 政 学 会 誌, Vol.43,
pp.525-531,1992.
[8] F.Kawamura, and S.Takayanagi, “Properties of Gelatin Gel
and Sol Mixed with Whipped Cream,” Science of cookery,Vol.13, pp. 284-288,1980.
[9] 大村 公仁子, 赤羽 ひろ, 中浜 信子, “寒天ゲルの破断特性について,” 家政学会誌, Vol.29, pp.22-27,1978.
[10] 栗本 公恵, 森高 初惠, 藤井 恵子, 大越 ひろ, 中濱 信子, “κ-カラギーナン-ゼラチン混合ゲルの熱および力学特性,” 日本家政学会誌, Vol.48, pp.885-892,1997[11] 河村 フジ子, 中島 茂代, 幸野 礼子, “エマルジョン混合ゼラチンゾルとゲルの特性について,” 家政学会
誌, Vol.29, pp.356-361,1978.
[12] 村山 篤子, “カラギーナンゼリー,” 調理科学, Vol.25,
pp.353-359,1992.