茨城県産業技術イノベーションセンター研究報告 第 49 号

気中アルコールセンサ及び CO 2 センサを用いた日本酒製造工程における発酵の可視化技術の検討
河原航*

小田木 美保 **１. はじめに2013年12月に「和食」がユネスコ無形文化遺産に登録されたことを背景に、日本酒は海外からの関心が高くなっている1)。茨城県酒造組合のホームページによると(2021年3月時点)、茨城県は関東地方で最も多い36の酒蔵数を有しており、県内日本酒産業の発展のためにも、高品質の県産日本酒の安定生産と輸出促進の取り組みが期待されている。
日本酒は、水、麹、および蒸した米を混合し、清酒酵母によって１カ月間ほど発酵させた醪（もろみ）を圧搾して得られる濾液である（図1）。酒母（しゅぼ）
造りは、高い純度で清酒酵母を増殖させるための製造工程である2)。純度の高い清酒酵母を得ることは、醪を良好な発酵へと導き、安定した品質の日本酒を製造するために必要不可欠である。酒母造りでは、2～4週間程度の発酵期間を通じて、毎日従業員が滴定や機器分析、あるいは温度の目視計測を行い、発酵状態の確認や適切な温度調節を行う。しかし、このような分析は張り付きで一定時間作業を行う必要があり、従業員の負荷が高いうえ、結果が得られるまでに数時間を要するために温度調節等の処置が遅れるといった課題があった。
そこで、IoTツールを活用して酒母造りの工程において発酵状態をリアルタイムで把握・可視化するシステ
ムを開発することを試みた。なお、本研究は令和元年
度から令和5年度まで文部科学省特別電源所在県科学技術振興事業「次世代型生酛系酒母を利用した日本酒とその他の食品への応用に関する研究開発」の一環として実施しているものである。

飛田 啓輔 **

平間

毅 ***ている。したがって、迅速に酒母の発酵状態を理解するためには、酒母における濾液の比重を示すボーメ度に加え、エタノール濃度の推移を把握することが一般的である。通常、酒母中のエタノール濃度は、国税庁所定分析法に従い 3)、サンプリングした試料の濾液からアルコール濃度として求めている。
本研究では酒母における発酵状態を非接触によって可視化することを目的とした。すなわち、アルコールセンサと CO2 センサによる IoT ツールを活用し、気中アルコール濃度と CO2 濃度のセンシングによって、酒母中の発酵状態を可視化するというものである。今年
度は気中アルコールセンサと CO2 センサによる可視化システムの構築と、そのシステムを用いた実機レベルでのセンシングを行ったので、その検討結果を以下に報告する。
３．研究内容3.1 可視化システムの構築
3.1.1 IoTを活用した酒母工程でのデータ可視化
IoT ツールを活用して酒母工程における各データ（温度、湿度、CO2、気中アルコール濃度）を簡易的に可視化するシステムを構築した。そのシステム構成図を図 2 に示す。

図 2 可視化システムの構成図
3.1.2 可視化システムの概要構築したシステムでは、演算装置として intel 社製の NUC を用いた。温湿度センサには株式会社ティアン
ドデイ社製のおんどとり TR-76、CO2 センサには株式会社スイッチサイエンス社製 Qwiic-SGP30、気中アルコールセンサには Grove 社製のアルコールセンサを用いた。温湿度センサで取得できる各データ（温度、湿度）に関しては、シリアルケーブルを介して NUC と直接通信させてデータの処理及び送受信を行った。CO2 濃度については、CO2 センサをマイコンボード（Arduino uno）

図1 日本酒製造工程と酒母造り
２．目的
酒母では、時間経過とともに米由来のデンプンが麹に含まれる酵素によって糖化され、多量のグルコースが生成される。同時に、清酒酵母は増殖に伴い、アルコール発酵によってグルコースからエタノールと二酸化炭素（CO2）を生成する。酒母では、このような糖化とアルコール発酵が 1 つのタンクの中で同時に進行し*

IT・マテリアルグループ**

フード・ケミカルグループ***

研究推進グループ茨城県産業技術イノベーションセンター研究報告 第 49 号に接続し、データ処理及び NUC との通信を行った。気中アルコール濃度についてはアルコールセンサを CO2センサと同様にマイコンボードと接続し、データ処理及び NUC とデータ通信を行った。NUC に取り込んだ各データは、アンビエントデーター株式会社が提供している IoT データの可視化サービスを活用してリアルタイムに可視化した。なお、各センサの主な仕様を表 1に示す。

センサ

表 1 各センサの主な仕様
主な仕様

温湿度センサ
CO2 センサ
気中アルコールセンサ

温度：0～55℃
湿度：10～95%
CO2：400～60,000 ppm

酒母タンク

検出濃度：20～1,000 ppm

3.2 可視化システムによるセンシング
3.2.1 酒母の調製
酒母は普通速醸酒母 4)とし、配合は汲水 120 L、乳酸 900 g、蒸米 70 kg と麹 35 kg の総米 105 kg、清酒酵母培養液 500 mL とした。仕込みは、657 L 容量の琺瑯製タンクで実施した。
3.2.2 酒母の液中成分分析
酒母の発酵期間を通じて、毎日、品温、液中のアルコール濃度、グルコース濃度及びボーメ度を測定し、時間経過による酒母の発酵状態を調べた。
サンプリングは次のとおりである。ボーメ度（比重）の測定に用いる試料には、酒母全体を撹拌後、1 日 1回、100 g 程度をサンプリングし濾過して得られた濾液を用いた。エタノールとグルコース濃度の測定に用いる試料は、１日 1 回、約 10 g の試料を 15 mL 遠沈管に採取した後、直ちに凍結させ、分析に用いるまで凍結保管した。分析には、解凍後、7,000 rpm、10 分間の条件で遠心分離して得られた上清を試験に供した。
ボーメ度の測定は、国税庁所定分析法に従い 3)、振動式密度計（京都電子工業(株)社製）によって分析した。エタノールとグルコースの定量は、高速液体クロマトグラフにより以下の条件で行った。まず、送液ポンプは LC-20AD（(株)島津製作所社製）を用いた。カラムは、Shodex SH1821（8.0 I.D.×300 mm、昭和電工(株)社製）を用い、カラム温度は 50℃とした。移動相は、5 mM 硫酸を毎分 1.0 mL の流速で 20 分間送液した。試料は、PTFE メンブレンフィルター（(株)島津ジーエルシー社製、ポアサイズ 0.22 μm、13 mmφ）で濾過した後、10 μL を装置に注入した。検出器には
RID-10A（(株)島津製作所社製) を用いた。
3.2.3 実地試験
可視化システムによる測定は実機スケールで行った。
測定期間は約 10 日間とし、1 分間に 1 回の頻度でデータを取得した。実地試験の様子を図 3 に示す。

図 3 実地試験の様子
3.2.4 IoT を活用した試験方法
測定方法として各センサを 1 組にまとめた測定系①～④をタンクの 4 個所にそれぞれ配置してデータを取得した。実際の各測定系の配置を図 4 に示す。また、各測定系の配置イメージを図 5 に示す。
測定系①はケース（容量 3.4 L）にチューブと DC5Vで駆動するファンを設置して、タンク内の気体を吸気し、各センサでデータを取得した。その際、チューブの口の高さを液面から 200 mm とした。
測定系②は測定系①と同様の構成であるがチューブの口の高さを液面から 400 mm とした。
測定系③はタンクの縁にネットを取り付けその中で各データを取得する方式とした。
測定系④はタンク上部のプラスチック板の中心部分に空けた直径約 20 mm の穴付近に各センサを配置しデータを取得する方式とした。
測定系④

測定系①
測定系②
測定系③

図 4 実際の各測定系の配置茨城県産業技術イノベーションセンター研究報告 第 49 号

実際にサンプリングして取得した液中アルコール濃度と測定系②で取得したCO2濃度を比較したグラフを図7に示す。また、サンプリングした液中アルコール濃度と測定系②で取得した気中アルコール濃度を比較したグラフを図8に示す。

12 3

456

図 5 各測定系の配置イメージ
４．研究結果と考察
酒母からサンプリングした試料中のアルコール濃度、グルコース濃度、ボーメ度を図6に示す。アルコール濃度は、1日目では0%だったが、発酵日数の経過とともに上昇し、11日目で11.9%に達した。ボーメ度は、2日目
では13.6だったが、8日目から下降傾向を示した。グル
コース濃度は、1日目では4.1%だったが4日目では9.5%まで上昇し、その後横ばいで推移した後、7日目から下降に転じた。このように、酒母における液中アルコール濃度は、発酵日数の経過とともに上昇し続けることがわかる。なお、発酵1日目のボーメ度については、測定するための十分な濾液を得ることができなかったた
め結果を示していない。

7891011日数

図 7 サンプリング結果と気中 CO2 濃度

12 34 56 7891011日数

図 8 サンプリング結果と気中アルコール濃度

図 6 酒母におけるアルコール濃度，品温，ボーメ度，およびグルコース濃度の推移

通常、気中 CO2 濃度は大気中において 400 ppm 程度を示す。本研究では、酒母の発酵日数の経過とともに上昇する傾向を示し、発酵 10 日目では 25,000 ppm 程度まで上昇した。これらの結果は、液中アルコール濃度の上昇傾向と一致していることがわかる。一方、気中アルコール濃度は酒母の発酵初期から検出され、発酵日数の経過とともに上昇する傾向を示したが、液中アルコール濃度はほとんど検出されていないことからも、アルコールセンサによる結果と一致していないことがわかる。この結果から、アルコールセンサがアルコール以外の成分を認識している可能性が示唆される。
なお、3 日目および 5 日目の気中アルコール濃度の測定では、システムにおける通信障害の影響により一部のデータを得ることができなかった。
次いで、気中 CO2 濃度と液中アルコール濃度では同茨城県産業技術イノベーションセンター研究報告 第 49 号

じ発酵日数で上昇し始めることを確認できたことから、これらの相関性を調べた。気中 CO2 濃度は 1 日の平均値を表している。図 9 に示したとおり、気中 CO2 濃度と液中アルコール濃度の間には正の相関が認められた（r = 0.9773）。これらの結果から、酒母での発酵に伴う液中アルコール濃度の上昇を予測するうえで、気中 CO2 濃度のセンシングが適していることがわかる。

６．今後の課題
本研究報告には示していないが、測定系③および④から取得したCO2濃度と気中アルコール濃度の値では、測定系①及び②と比較してばらつきが散見された。この現象については、各センサのデータ取得およびデータ処理において何らかの原因があると考えられる。今後は各測定系で、より高精度にデータが取得できるようにセンシング部分の改善を行う予定である。さらに、今回の計測結果からは液中アルコール濃度と気中アルコール濃度との間に相関性がほとんど認められなかったので、データの取得方法や新たなセンサの選定についても再検討を行う予定である。
７．参考文献等
1) 勝田 英紀：日本酒輸出のメリット、商経学叢、64巻、3号（2018年）
2) 宮井 孝一、萱島 昭二：日本釀造協會雜誌、64巻、5 号、435-439（1969年）
3) 国税庁編：国税庁所定分析法 (昭和36年1月11日
国税庁訓令第1号、最終改正令2国税庁訓令第9号)
4) 上田 益：男西宇和杜氏と酒造り、日本釀造協會雜誌、79巻、1号（1984）

図 9 液中アルコールと気中 CO2 濃度の相関性
なお、測定系①と測定系②では気中アルコールセン
サと CO2 センサの測定結果について同様の傾向を示していた。また、測定系③と測定系④における気中アルコールセンサと CO2 センサの測定結果については、各センサの測定上限値を超えていた。測定系③は酒母の液面から 400 mm の位置に設置し、他の測定系と比較して最も液面と近い。また、測定系④は測定系①や測定系②と同じく液面から600 mmの位置に設置してあるが、チューブを介してサンプリングしている測定系①や②と異なり、タンク上部に直接設置されている。したがって、各センサが測定可能となる濃度範囲に収まるよ
うに、センサの設置位置や空気のサンプリング量を調節する必要がある。
５．まとめ
・酒母における発酵状態を可視化するために、気中アルコール濃度と CO2 濃度をセンシングする可視化システムを構築した。
・IoT を活用したデータ可視化ではタンクの 4 箇所に各測定系を配置してデータの取得を行い、実際にサンプリングしたデータと比較し、相関関係があるか調査した。
・気中 CO2 濃度と液中アルコール濃度については同日数で上昇することを確認し、その結果から液中アルコール濃度と気中 CO2 濃度の間には正の相関があることが明らかになった。
・気中アルコール濃度と液中アルコール濃度との間には、ほとんど相関性が認められなかった。