[研究報告]

味覚センサによる清酒の測定
中山繁喜*、櫻井廣*

複数の脂質を含む膜を使った味覚センサを導入し、清酒を測定したところ再現性のある測定値が得られた。一方、審査員の官能評価を主成分分析した結果、「味の濃淡」「甘さ」「爽やかさ」「苦渋」という観点で清酒を判別していると考えられた。その内、「甘さ」と「爽やかさ」はセンサで予測できた。また、「酸味の強さ」と「苦味渋味の有無」も予測可能であった。「甘さ」と「苦味渋味」は今回初めて予測できるようになり、新規センサの導入効果が認められた。
キーワード：味覚センサ、官能評価、清酒

Evaluation of Sake by Taste Sensor
NAKAYAMA Shigeki and SAKURAIHiroshi
The lipid film sensorcontaining twoormorelipidswasintroduced for tasting Sake. Itwas
confirmed that themeasuredvaluehadreproducibility.Ontheotherhand,itwas thoughtthatsakewas
distinguishedbytheviewpointof"ThickandThinofthetaste","Sweetness","Freshness",and"Bitterness"sincethesensoryevaluationofthejudgewasanalyzedintheprincipalingredient.

The sensor

wasabletoforecast"Sweetness"and"Freshness"amongthose.Moreover,"Strengthof acidity"and"Presenceofthebitterness"wereabletobeforecasted.

Wefound"Sweetness"and"Bitterness"couldb

e forcastedusinglipidfilm sensor.
keywords : Tastesensor, SensoryEvaluation, sake
１

緒

言

２−１

味覚センサによる清酒の測定

清酒の分類は、吟醸酒や純米酒等の製造品質表示基準

アンリツ㈱製味認識装置ＳＡ４０１を用いた。この装にみられるように、原料米の精米歩合等製造上の区分に置は人工脂質膜を利用したセンサが装着され、清酒の成基づいて行われることが多い。そのため、消費者には酒分に応じた出力を発生する１）。今回は新たに開発されたの違いが分かりづらく、消費者の立場に立つなら、清酒12 種類のセンサ（表１）を使用した。の分類は酒質によって区分すべきである。その前提とし測定は次のように行った。始めに、保存液中に保管さて、個々の酒の酒質を客観的に捉え、消費者に分かりやれたセンサの膜表面を、100mM 塩酸を 30 ％エチルアルすく伝達する手段を確立する必要がある。そこで我々はコール溶液に溶かした洗浄液で洗い、つぎに 15 ％エチ味覚センサを導入し、センサによって酒質を予測するシルアルコール、30mM コハク酸、30mM 塩化ナトリウムステムの開発に着手している。昨年、複数の脂質を組みからなる基準液に浸し、センサ出力値が安定しているこ合わせた新たな脂質膜を利用したセンサが開発され、種とを確認し、この出力値をゼロとした。その後、専用ガ々の酒質を予測できる可能性が出てきた。我々は熟練者

ラス容器に入れた約 150 ‹の検体に浸し、各センサのの官能評価を、センサ測定値を使って再現する方法を検測定値（s1 〜 s12）を得た。続いて、各センサを再び基討したので報告する。

準液に浸し測定値を得た（ws1 〜 ws12）。この場合には、酒成分のうちセンサ膜への強吸着成分を測定するこ

２

実験方法

* 醸造技術部とになる。したがって、１本のセンサにつき２つの測定岩手県工業技術センター研究報告第７号（２０００）値を得る。測定は装置の構造上７サンプルずつ行い、補「甘い」と判定した審査員の人数をその酒の甘さの度

正は７サンプル毎に基準清酒で行った。測定は 20℃で数とし、同様に「辛い」、「味が濃い」、「味が淡い」、行った。

「酸味」、「老香味」、「苦渋」についても度数化し、酒ごとの評価値を付けた。この７項目の度数を主成分分表１ センサに使用した人工脂質膜センサ名称使用した脂質s1s2s3s4s5s6s7s8s9s10s11s12

Dioctylphenyl‑phosphonate
Dioctylphenyl‑phosphonate
PhosphoricAcidDi‑n‑decylEster,n‑Tetradecy Alcohol
PhosphoricAcid Di‑n‑decyl Ester,
Dioctylphenyl‑phosphonate
PhosphoricAcid Di‑n‑decyl Ester
2‑Nitrophenylocyl ether
Hexadecanoic Acid,
Dioctylphenyl‑phosphonate
Tetradodecylammoniumbromide,n‑Tetradecy Alcohol
Tetradodecylammoniumbromide,
Dioctylphenyl‑phosphonate
Oleylamine,
Dioctylphenyl‑phosphonate
2‑Nitrophenylocylether
PhosphoricAcid Di‑n‑decyl Ester,
Tetradodecylammoniumbromide,
Dioctylphenyl‑phosphonate
PhosphoricAcid Di‑n‑decyl Ester,Tetradodecylammoniumbromide,
Dioctylphenyl‑phosphonate

膜組成が同じでも配合比が異なるセンサがある。

析した。
(2)重回帰分析法
センサ測定値を説明変数とし、「酸味」、「老香味」、「苦渋」の度数、および主成分得点を予測した。この方法は連続した数値を予測することができ、味の強さを予測した。
(3)重判別分析法
センサ測定値を説明変数とし、前述の７つの官能評価項目に該当するか否かを予測した。変数の選択は増減法とし、変数を取り入れるか、あるいは取り除くかを統計的に判定する基準は、偏Ｆ値 2.0とした。
この方法は、重回帰分析で予測精度が低かった項目について行った。二者択一の予測であり、より容易な予測である。

３３−１

実験結果
センサ測定値の再現性

同一の酒を５回連続して測定し、センサ測定値の再現性を検討した。その結果、保存液中で保管した後、直ぐ２−２センサによる測定値の再現性市販清酒35点用いて、それぞれの酒を５回ずつ測定して、センサ測定値の再現性を検討した。の測定値は、後の４回の測定値と離れる傾向が一部のセンサにみられた（図１）。また、測定開始直後の測定値を除いた４回のバラツキと、酒35点間のバラツキを比較すると、ws7を除いた全てのセンサ測定値で、４回の２−３

官能評価とセンサ測定

県内蔵元の市販清酒 25点を、官能評価とセンサの測定に用いた。
官能評価は、県内酒造技術者および当所職員からなる審査員14名で行い、各酒ごとに「甘い」「辛い」「味が濃い」「味が淡い」「酸味が離れる」「老香味がある」「苦味渋味がある」の７項目について、該当する項目を指摘した。この７項目は審査会等で使用頻度の高いバラツキの方が小さく（危険率５％）、各センサは酒間の違いを捉えていた。
以上の結果を踏まえて、測定開始直後の測定値を除くため、以下の測定法で行いこととした。すなわち、７サンプルずつの繰り返し測定を２回、これを日を変えて３度行った測定値のうち、２回ずつの測定の２回目の測定値だけを採用して、３つの測定値の平均値をとることにした。

用語である。
また、「老香味」と「苦渋」については、３人以上が15指摘した酒をそれぞれの特徴に該当する酒、それ以外は10センサ測定は、７サンプルずつの繰り返し測定を２回、これを日を変えて３度行い、１サンプル当たり６つの測定値を得た。

出力

その特徴に該当しない酒という区分を設けた。

50‑5‑10２−４1

統計解析法(1)主成分分析法

図１2

3

１回目の測定値が離れる例

4

測定順

5味覚センサによ清酒の測定
表２

官能評価の主成分分析
主成分変数

第１第２第３第４第５第６第７

甘い

0.062

‑0.868‑0.004‑0.120‑0.271‑0.354‑0.169辛い‑0.4220.6760.373‑0.3700.139‑0.171‑0.203

味が濃い

0.888

‑0.091‑0.088

0.070

0.244

0.264

‑0.249

味が薄い‑0.775‑0.251‑0.070‑0.185‑0.2690.464‑0.100酸味‑0.0210.690‑0.5480.286‑0.340‑0.117‑0.114

老香味

0.577

0.246

0.602

0.119

‑0.467

0.102

0.019

苦渋

0.587

0.170

0.303

‑0.710‑0.148

0.024

0.093

寄与率(%)

32.1

26.4

13.0

11.3

8.3

6.6

2.3

３−２

酸味ありと指摘した人数を、その酒の酸味度数とし、官能評価項目相互の関連性「甘い」、「辛い」、「味が濃い」、「味が淡い」、センサ測定値を説明変数とする重回帰分析を行った。そ「酸味」、「老香味」、「苦渋」の度数を酒25点で主の結果、つぎの回帰式が算出された。

成分分析を行った結果を表２に示した。第１主成分は「酸味」＝(s2×1.27)+(s10 ×0.37 )−(ws10× 1.41) +2.9

「味が濃い」と「味が淡い」が正負に対局し、「味が濃9い」の方に「老香味」と「苦渋」が位置した。第２主成（酸味を指摘すると予測される人数）

分は「甘い」の因子負荷量が大きく、「辛い」と「酸この式から算出される予測値と、酸味度数との重相関係味」が対局した。第３主成分は「老香味」と「酸味」が数は0.802であった（図２）。

い値であった。第５、６、７主成分には、特に目立つ変数がなかった。

３−３

センサによる各主成分得点の予測

２−２の主成分分析で得られた７つ主成分の因子得点

センサによる予測値

対局して位置した。第４主成分は「苦渋」だけが、大きと、センサ測定値を重回帰分析した。その結果、下記の86420‑2 0‑4246810

酸味を指摘する審査員数
図２ 酸味の指標とセンサによる予測回帰式が算出された。比較的高い重相関係数は、第２主成分の0.864、第３主成分の0.804 であった。
第１主成分（重相関係数 0.618）＝−(s9 ×0.11)＋(s3×0.26)＋0.25
第２主成分（重相関係数 0.864）＝(s6× 1.01)−(s1×0.51)＋(s7×1.21)−(ws4 ×0.44 )−(s3 ×0.36 )＋3.43
第３主成分（重相関係数 0.804）＝−(s4 ×0.35)＋(ws4 ×0.52 )＋(ws5 ×2.15 )＋(ws8 ×2.86 )−(s8 ×0.13 )−(s1 ×0.10 )−0.76
第４主成分（重相関係数 0.386）＝(s8× 0.05)−0.20
第５主成分（重相関係数 0.764）＝−(s8 ×0.30)＋(ws11 ×2.42)−(s6×0.24)−(s2 ×0.90)＋(s9×0.60)−1.23
第６主成分、第７主成分には、有効な変数が無かった。

３−４

酸味の予測

３−４

老香味と苦渋の予測

酸味と同様にして、重回帰分析を行ったところ、「老香味」の重相関係数は３変数を採用して0.521、「苦渋」では４変数を採用して0.716であった。
さらに、これらの特徴に該当するか否かの予測に限った重判別分析を行った。その結果、３人以上の審査員が指摘し「老香味がある」酒７点の内、センサでも「老香岩手県工業技術センター研究報告第７号（２０００）

つぎに、センサ測定値を使って、各主成分の因子得点
10
センサの推定範囲

すなわち審査員の４つの観点をセンサで予測した。因子

センサｓ４(mV)

得点と予測値の重相関係数が高く、充分な予測精度が得られたのは、「甘さ」と「爽やかさ」である。この項目は消費者にも分かりやすく、有用性があると思われる。

0‑10‑50510

この２つの予測にはセンサを７本使っているが、測定装置に１度に装着できるセンサの数は限られていることか‑10センサｓ９(mV)
センサによる苦渋の予測

図３■：審査員が苦渋ありとした酒、○：苦渋なしとした酒味がある」と予測できたのは４点に止まった。しかし、ら、より少ない本数で予測できることがことが望ましい。
また、今回「味の濃淡」と「苦渋」は、重相関係数が低く推定精度が低かったが、前者は今回使用しなかった疎水性膜を使ったセンサで対応できることが判っている３）。

「苦渋」は、s9 と s4のセンサ測定値を使って、苦渋があ苦渋は、その「強さ」を高い精度で予測することはでる３点の酒と無い酒21点を正確に予測し、 1点の酒の予きなかったが、苦渋の「有無」は２本のセンサを使うこ測を誤るだけであった（図３）。とで予測可能と思われる。最近は原料米の精白度が上がり、苦渋を指摘される酒が散見されるようなっており、

４

考察今回使用したセンサの中には、測定開始直後の測定値だけ、後の測定値と離れるものがあった。これは保存液と清酒では、センサを浸した際、センサ膜への吸着量の差が大きすぎ、センサが安定状態になるまで時間を要するためとが考えられる。また、測定値の再現性を高めるため、補正用の清酒を使用しているが、空気中に長く放置すると酒質が変化したり、測定時期が異なると、補正値が変わることが懸念される。安定な物質で合成した補正液に替えのが望ましいと思われる。
７項目の官能評価値を主成分分析した結果、以下の様に考えられた。第１主成分は「味の濃淡」が根幹になっている。「味が濃い」と同じ方向に「老香味」と「苦渋」が位置することは、熟成が進めば味が濃い方に向か製造管理用としての有用性はあると思われる。しかし、今回は官能評価で苦渋があると判定された清酒が少なかったことから、サンプル数を増やし再試験する必要がある。
「酸味」は第２、３主成分等に分散したが、消費者が分かりやすい言葉と思われるので、酸味の強さを予測した。酸味は、３つのセンサ測定値から算出した値と審査員の判定との重相関係数が高く、センサで予測できたと思われる。
今回、Dioctyl phenyl-phosphonate、PhosphoricAcid Di-n-decylEster等を含む膜を用いたセンサを使うことで、「甘さ」と「苦渋」を初めて予測できた。さらに、苦渋の強さの感知や、甘さを少ないセンサ数で予測できるよう検討する。

うことや、適度な苦味渋味は味の濃さを助長することと５合致している。第２主成分は「甘さ」を表している。ただし、甘いの対局は、「辛い」でもあり「酸味が離れる」でもある。第３主成分は、「酸味が離れる」と「老香味」が対局しているので「爽やかさ」とする。酸味があると爽やかさが増し、酒が熟成すると「くどさ」が出て爽やかさがなくなる。第４主成分は主に「苦渋」を表している。第５、６、７主成分は明確な意味づけができなかった。
以上ことから、審査員は「味の濃淡」「甘さ」「爽やかさ」「苦渋」という観点で清酒を判別していると考えられた。ただし、消費者へ酒質を伝えるなら、苦渋は「まろやかさ」とし、ビターとマイルドという表現を使

結語

今回、複数の脂質を含む膜を用いた味覚センサを導入し、清酒を測定したところ再現性のある測定ができた。
一方、審査員の官能評価を主成分分析した結果、「味の濃淡」「甘さ」「爽やかさ」「苦渋」という観点で清酒を判別していると考えられた。その内、「甘さ」と「爽やかさ」をセンサで予測できた。また、「酸味の強さ」と「苦味渋味の有無」も予測可能であった。「甘さ」と「苦味渋味」は今回初めて予測できるようになり、新規センサの導入効果が認められた。今後は、少ないセンサ数で「甘さ」や「苦渋の強さ」に対応できるよう検討する。

うのが望ましいと思われる。苦渋が強い酒という表現は、消費者へ悪いイメージを与えかねないからである。

本研究の遂行するにあたり、人工脂質膜センサを開発、提供していただいたアンリツ株式会社に深謝します。ま味覚センサによ清酒の測定た、測定値の解析等に協力していただいた池崎秀和氏、勝史、前田紀寛：アンリツテクニカル東久保理江子氏に深謝します。

(1996)

71,159-166

２）浅野紀夫：統計・分析手法とデータの読み方、日刊文

献１）池崎秀和 、駒井寛、内藤悦伸、東久保理江子、佐藤

工業新聞社(1996)
３）中山繁喜、櫻井廣：本誌、5、103 (1998)