大渡・永田・土佐・田畑・秋吉：味覚センサーによる清酒の評価とその活用方法の検証

資料

味覚センサーによる清酒の評価とその活用方法の検証

大渡康夫＊・永田１. 目善明＊・土佐典照＊＊・田畑光正＊＊＊・秋吉

渚月＊＊＊などの分析装置を用いて県産品のおいしさを科学的に評価的することで, 高付加価値化を図る取り組みを実施している.

人が普段何気なく食事をしていて ｢おいしい｣ と感じる

これまでに様々な食品を分析しており, 清酒についても多のは, 単に味覚と嗅覚だけで味や香りを感じ取って判断し数評価を行ってきた. 普段, 我々が味覚センサーを用いてているのではなく, 料理の彩りや器への盛り付け方 (視覚),清酒を分析する際には, 必ず人間の官能評価も併せて行う

口に入れたときの舌触りやのどごし (触覚), 咀嚼時のシャようにしている. その理由は, 味覚センサーでは表現できキシャキやサクサクという音 (聴覚) など, 五感を総動員ない味の評価項目があるからである. 逆を言えば, 官能評して味の良し悪しを判断している. 加えて, その時の環境

価に味覚センサーによる客観的評価を組み合わせて互いに(場所, 気温) や, 体調なども大きく影響してくる１).こう補完し合うことで, 清酒の特徴をより具体的に説得力のあした要因から食品の ｢おいしさ｣ を評価する場合, 従来人る形で表現することが可能と考える. そこで今回, 島根県間の複合感覚を活用した官能評価によって, その味の特徴内で醸造された清酒を使って官能評価と味覚センサーの評

２)や細かな違い, 好みの程度などを評価している . しかし,価結果を比較し, 味覚センサーの活用方法を検証したので,この方法の難点としては, 第一に評価者の人数を揃えなけその結果について報告する.

ればならず, 会場準備や作業時間, コストなどに制約があ

２. 方る. さらに評価者の食生活や食文化による個人差や, 評価時の体調の影響, 加えて評価した味の表現が他人に伝わり2.1法

試験① 専門評価者による官能評価にくいなどの問題もあげられる. こうしたことから官能評

平成26酒造年度島根県新酒技術研究会で審査された ｢香価とは別に, 安定して客観的な味の評価が可能な技術の確りを主たる特徴とする部門 (吟醸の部)｣ の出品酒87点の立が強く望まれてきた.

うち47点を試料とした. 審査会では, 試料ごとに審査カー

近年, 人間の味覚や嗅覚を模倣した装置が開発され, 機ド (図１A) を用意し, 香味の品質及び総合評価 (５点法)

械による客観的な味の評価が可能になった. これまでに多並びに特徴的な香味について評価を行った. 審査員は, 清

３),４)

５)

５)

６)

６)

, 紅茶 , 烏龍茶 , 醤油 , 味噌 な

酒の官能評価能力に優れ, 清酒製造技術に詳しい専門の評ど) で適用され, 研究分野のみならず実際に商品開発や市価者５名 (島根県産業技術センター職員３名, 広島国税局場調査などにも活用されている. 例えば, 味覚センサーに鑑定官室職員１名, (独) 酒類総合研究所職員１名) が行っよって味を数値化し, 商品企画や消費者ニーズの把握, あた. 味の評価項目において ｢味品質｣ と ｢濃淡｣ は５段階

るいは経時変化による消費期限設定やクレーム処理などので尺度評価しており, ｢味品質｣ を ｢すばらしい

くの食品 (緑茶｣ とし, ｢濃淡｣ を ｢薄い品質管理に利用することができる. ただし, 現在の技術に〜濃い〜難点｣ として, １からおいて味覚センサーが導き出す味の表現は ｢旨味｣, ｢塩味｣,５の数値を当てはめ数値化した. ５段階評価しない ｢後味・｢酸味｣, ｢甘味｣, ｢苦味｣, ｢渋味｣ など主な味項目を数値

軽快さ｣, ｢刺激感・きめ｣, ｢味の不調和｣ の各項目につい化するのみで, 人間が感じる味わい (例えば ｢まろやか｣,ては, 指摘した審査員の数を評点とした. なお, ｢後味・｢こってり｣, ｢上品｣, ｢さわやか｣ など) のような豊かな軽快さ｣, ｢刺激感・きめ｣ については, 中間 (｢どちらで表現までは表すことができない. そのため, 商品POPなどもない｣) 以外の場合はどちらか近い方の評価を採用したに掲載する際, どのようにして味覚センサーの分析値を人(例えば ｢きれ・すっきり｣ と ｢どちらでもない｣ の間の間の感覚に近い表現にまで落とし込めるかが重要であり,指摘の場合は ｢きれ・すっきり｣ として処理した). また,評価するうえでの課題となっている.

｢味の調和｣ の項目については指摘した審査員数が少なかっ

平成25年度より開始した ｢感性数値化・食品等高付加価値化プロジェクト｣ では, 味覚センサーやにおいセンサーたので検証対象から除外した.
2.2

島根県内の酒造会社が製成した大吟醸酒, 純米大吟醸酒,＊

感性数値化・食品等高付加価値化プロジェクトチーム,
農林水産素材加工科, ＊＊＊生物応用科＊＊

試験② 一般評価者による官能評価

純米吟醸酒, 純米酒, 本醸造酒など様々なタイプの市販酒― 27 ―

島根県産業技術センター研究報告第54号(2018)

は試験①でも審査員を担当した専門の評価者であり, ほか６名は官能評価が未経験で訓練されていない一般消費者(清酒の飲酒頻度：普段から清酒を飲酒する２名, たまに飲酒する１名, 普段はあまり清酒を飲酒しない３名) を想定した. なお, 基準酒はマップ中央に位置するものとし,事前にマップ上の味わい表現例を以下のとおり説明した.
(A) ｢旨・軽｣：旨味が感じられ, 雑味は少なく軽快なタイプ.
(B) ｢旨・コク｣：しっかりとした味わいをもち, 米の旨味が感じられるタイプ.
(C) ｢キレ・軽｣：口当たりがやわらかで, キレのいい軽やかなタイプ.
(D) ｢キレ・コク｣：口当たりはやわらかで, 後味の余韻が楽しめるタイプ.
2.3

味覚センサー分析

味覚センサー分析にはインテリジェントセンサーテクノ
ロジー社製SA-402Bを用いた. センサーには食品用５種(旨味AAE, 塩味CT０, 酸味CA０, 苦味C00, 渋味AE１)を用いた. 評価項目は, 先味 (口に入れた瞬間の味わい)の ｢旨味｣, ｢塩味｣, ｢酸味｣, ｢苦味雑味｣, ｢渋味刺激｣ 及び後味 (口の中に残る味の余韻) の ｢旨味コク｣, ｢苦味｣,｢渋味｣ の合計８項目について評価した. 測定は同一試料に対して４回行い, 最初の１回目を除いた３回分の平均を各試料のセンサー測定値とした. これは, １回目の測定値が不安定の可能性があるための措置である. データ解析用
図１Ａ

審査カード (島根県新酒技術研究会１審)に, 分析試料とは別にコントロール試料 (合成基準酒) を調製し, 測定ごとにコントロール試料を第１サンプルに置いて測定を行った. 補正処理は, センサーのドリフト (センサー出力の変動) を加味して, 得られたコントロール試料の出力値を基準に各試料の出力値の差分を求める方法(補間差分) で補正した.
2.4

統計処理

官能評価及び味覚センサーの分析値の統計処理にはSAS
Institute社製JMP13.0を用いて, 相関分析および有意差検定を行った.

３. 結果と考察
3.1
図１Ｂ

試験① 専門評価者による官能評価と味覚センサー分

析の比較

評価用紙 (一般評価者用味わいマップ)

審査カードの評価項目の中から, 味の項目に着目し味覚23点を試料とした. 23点の試料のうち１点を味の強弱を判

センサー分析との比較を行った. 数値化した５名の審査員断するための基準酒とし, 評価者はこれと比べてどのようによる評価の平均値を出品酒の評点とし, ｢総合評価｣ をに感じるか, 味覚センサーの二次元散布図 (縦軸：旨味軸含む ｢味品質｣ ｢濃淡｣ および味覚センサーの分析値の相×横軸：塩味軸) から作成した評価用紙 (図１B) のマッ関係数を表１に示した. 官能評価項目の ｢総合評価｣ とプ上に味の特徴が合致すると思う位置に○印を記入した.

｢味品質｣ が危険率１％で有意な正の相関を示し, 互いに評価者は, 島根県産業技術センター浜田技術センター職員｢なめらか・まるい｣ とも正に相関していた. これに対し８ (男女構成は男性７名, 女性１名, 年齢構成は, 20代１て ｢くどい・だれる｣ 及び ｢味の不調和｣ の ｢酸味｣, ｢苦名, 30代１名, 40代４名, 50代２名) が行った. うち２名

味｣ とはともに危険率１％で有意に負の相関を示した. 一― 28 ―

大渡・永田・土佐・田畑・秋吉：味覚センサーによる清酒の評価とその活用方法の検証
表１

専門評価者による官能評価項目の評点と味覚センサー分析値の相関係数

方で, 味覚センサーの分析値とは相関が見られなかった.

(８試料), ３点より低い酒は ｢薄い｣ 特徴に該当する酒｢濃淡｣ については味覚センサーの ｢旨味｣, ｢旨味コク｣,(９試料) として大まかな区分を設け, 味覚センサー分析｢苦味雑味｣, ｢塩味｣, ｢渋味｣ と有意な正の相関を示し,値と比較した. 各センサーの分析値から ｢酸味｣, ｢旨味｣,｢酸味｣ とは負の相関を示した. 一般に清酒は有機酸やア｢塩味｣, ｢渋味｣, ｢旨味コク｣ が有意に ｢濃い｣ 酒と, ｢どミノ酸などの成分が多いと濃醇タイプ, 少ないと淡麗タイ

ちらでもない｣ か ｢薄い｣ 酒を区別できていた. 一方,プになり, 糖分やアルコール分も濃淡に関与しているため,｢薄い｣ 酒と ｢どちらでもない｣ 酒の差を区別できたもの｢濃淡｣ を決定づけるのに複数の味が関係することは納得はなかった (図２). 今回の分析で使用した出品酒は, 品できる結果と言える. この他に ｢後味・軽快さ｣ の ｢きれ・評会の出品規格に合わせており酒質が均一化しやすく, ますっきり｣ が味覚センサーの ｢酸味｣ と正の相関, ｢旨味｣,た原酒 (アルコール度数およそ17〜18度) が出されるため,｢苦味｣ と負の相関を示し, ｢くどい・だれる｣ が ｢渋味刺全体的に薄い酒が少なかったことが要因として考えられる.

激｣, ｢塩味｣ と正の相関を示した. また ｢味の不調和｣ の清酒の組成を大まかにみると, 清酒中に含まれる呈味成｢酸味｣ が, 味覚センサーの ｢酸味｣ と正の相関, ｢渋味｣分としてアルコール分や糖分に次いで有機酸やアミノ酸がと負の相関を示し, 同じく ｢味の不調和｣ の ｢うま味｣ は,多い10). 有機酸 (乳酸, リンゴ酸, コハク酸など) は, 味

センサー値の ｢渋味刺激｣, ｢苦味｣ と正の相関があった.の甘辛や濃淡に影響し, 有機酸が多いと清酒の味は一般的

清酒の官能評価では, 後味のきれの良さが総合評価に影響に辛く, 濃く感じられる11),12). また, アミノ酸は種類によっすることが言われている７)〜９). 適度な酸味は後味のきれをて旨味, 甘味, 苦味, 酸味などを呈し, 清酒においても味良くし, 逆に味が多すぎると, 後味のきれが鈍り, 雑味とを決める重要な要素である. ｢濃い｣ 区分と ｢薄い｣ 区分して残る. 味覚センサーの分析値が, 感覚的にはそのことを区別できた味覚センサーのうち, 塩味用CT０センサーを表してると思われるが, 今後更なる検証が必要である.

は, アニオン応答性の膜として有機酸塩に応答し, 清酒の次に味覚センサー分析値から清酒の ｢濃淡｣ を表現でき場合 ｢濃醇感｣ の評価に活用できるという報告がある13).

ないか検討することにした. まず ｢濃淡｣ の評点の平均がまた, 旨味用AAEセンサーは, アミノ酸などの旨味成分３点より高い酒を ｢濃い｣ 特徴に該当する酒 (30試料),に応答するように開発されている14). 塩味値と旨味値の二平均３点の中間の酒は ｢どちらでもない｣ に該当する酒

次元散布図を作成し, ｢濃淡｣ の結果と照らし合わせたと― 29 ―

島根県産業技術センター研究報告

図２
有意水準は

図３

第54号

(2018)

濃淡と味覚センサー分析値の箱ひげ図＊＊＊(p<0.005), ＊＊(p<0.01), ＊(p<0.05)で表記

旨味値及び塩味値による二次元散布図を用いた濃淡の評価

ころ, 完全ではないものの, グラフの右上 (塩味値, 旨味曖昧さを含めた試験でも, 一定の相関が認められたことか値ともに高い位置) の酒ほど ｢濃い｣ 区分に該当していた.

ら, 味覚センサーが示す清酒の味わいマップが一般消費者

一方, ｢薄い｣ 区分ではバラツキが大きく, 部分的には官にも受け入れられる可能性がある.

能評価と一致していないところも認められた (図３).
3.2

４. ま

試験② 一般評価者による官能評価と味覚センサー分析の比較とめ人間の官能評価と味覚センサーの分析値との相関につい実際の消費者の嗜好性をみるためのモデル試験として,て, 専門評価者による評価及び一般評価者による評価の２一般評価者による官能評価と味覚センサー分析値の比較検つを検証した. 結果として, 味覚センサーの分析値から味証を行った. サンプルは予め味覚センサーで分析し, ｢旨の濃淡を特徴づけ, 味わいマップに落とし込むことができ味軸｣ と ｢塩味軸｣ の二次元散布図を作成し, 全体のほぼる可能性があると確認できた. ただし, 現状ではセンサー中央に位置する試料を基準酒とした. 評価者に対しては,自体まだ不完全な部分もあり課題は残る. 例えば, 旨味用事前に４つに分けた味わい表現例について説明を行ったが,センサーAAEは各種の旨味成分 (グルタミン酸ナトリウ

その解釈に関しては個人の認識に任せた. 通常の官能評価

ム, イノシン酸, グアニル酸, コハク酸二ナトリウム) にでこのような方法は使われないが, 実際の売場に展開しや応答を示す. これはセンサーの ｢広域選択性｣ と称され,すいように敢えて曖昧さを含めた形式で行った. 分析の結

人間の味覚は成分ではなく味として認識するため, マクロ果, 識別能力や味に対する寛容性, 嗜好性には個人差があ的に見れば理にかなっている. しかし, 実際には人間の感るため, 同じ酒でも評価には多少のバラツキが認められた.

覚は同じ旨味成分でも, 昆布 (グルタミン酸ナトリウム),

しかし, ８名の評点の平均値と味覚センサーの分析値はわ

カツオ (イノシン酸), シイタケ (グアニル酸), アサリ

ずかながらも有意に相関があった (図４). 今回のような(コハク酸二ナトリウム) から抽出した― 30 ―だしの味の違大渡・永田・土佐・田畑・秋吉：味覚センサーによる清酒の評価とその活用方法の検証
査会で同じメーカーの酒だけを見つけ出すことはまず不可能である. こうした能力は機器による客観的評価の優れているところである. この長所を活かし, 例えば製造中のもろみ管理や, 商品の品質管理に応用することができると思われる.
県内の酒造会社では, 味覚センサーを用いた清酒の分析結果を営業ツールの一つとして活用するようなところも出始めている. また清酒の分析だけでなく, 相性の良い食べ物の提案に味覚センサーを活用する取り組み事例もある.
我々は, 味覚センサーの他にもビジュアルアナライザー(アルファ・モス・ジャパン製), におい嗅ぎGC/MSシス
テム (サーモフィッシャーサイエンティフィック製), におい識別装置 (島津製作所製), レオメーター (山電製)などの他の感性計測機器を活用して食品の特性を数値化している. 今後更なる展開につなげるため, 継続して味覚センサーなどを用いた食品の客観的な味評価技術の構築に取り組む必要がある.

文献１) 山野善正. おいしさの科学事典. 普及版, 朝倉書店, 2013, 416p.
２) 山口静子. 官能評価とは何か, そのあるべき姿. 化学と生物.
2012, vol.50, no.７, p.518-524.
３ ) Hayashi,N.;

Chen,R.;

Ikezaki,H.;

Yamaguchi,S.;

Maruyama, D.; Yamaguchi, Y.; Ujihara, T.; Kohata, K.
Techniques for universal evaluation of astringency of

図４

味覚センサー分析値と一般消費者による官能評価

green tea infusion by the use of a taste sensor system.の相関関係(Ａ)旨味値,(Ｂ)塩味値

Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry. 2006, vol.70,

有意水準は＊＊(p<0.01),＊(p<0.05)で表記

no.3, p.626-631.
４) Hayashi, N.; Chen, R.; Ikezaki, H.; Ujihara, T. Evaluation ofいを感じ分けることができる. 単一の成分で味を評価する

the umami taste intensity of green tea by a taste sensor.

ことはできないが, 細かな部分でセンサーと人間の官能評

Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2008, vol.56,

価値のズレが生じる要因にもなっている.

no.16, p.7384-7387.

また, 人間は見た目や香りによっても味のイメージ (甘５ ) Hayashi, N.; Ujihara, T.; Chen, R.; Irie, K.; Ikezaki, H.

い香り, 重たい香りなど) を先入観として受けるため, 味Objective evaluation methods for the bitter and astringent

覚センサーだけで官能評価を完全に説明づけるのは非常にtaste intensities of black and oolong teas by a taste sen-

困難である. 今回の試験②においても, にごり酒や熟成香

sor. Food Research International. 2013, vol.53, no.2, p.816-のある酒は, 官能評価では ｢濃い｣ 評価だったがセンサーの分析値は低値を示し, 結果が乖離する傾向が見られた.

821.
６) 戸井田仁一. 味覚センサーを用いたみそ, しょうゆの評価.

それでも, 味の評価が安定して客観的にできる効果は大日本醸造協会誌. 2012, vol.107, no.７, p.485-490.

きいと考えられる. 新酒技術研究会の出品酒については,

７) 藤井力, 磯谷敦子, 伊豆英恵, 神田涼子, 木崎康造. 平成25

過去３年間継続して味覚センサー分析を行っている. この酒造年度全国新酒鑑評会出品酒の分析について. 酒類総合研

中で全国新酒鑑評会の金賞受賞酒を分析結果に照らし合わ究所報告, 2015, vol.187, p.１-16.

せると, 分析値がある程度決まった範囲に収まることが分

８) 藤井力, 磯谷敦子, 飯塚幸子, 伊豆英恵, 神田涼子, 家村芳

かってきた. また, 県の品評会では通常一社から数点の出次. 平成26酒造年度全国新酒鑑評会出品酒の分析について.

品があるが, 味覚センサーは同一社からの出品酒について,

酒類総合研究所報告, 2016, vol.188, p.1-16.

ほぼ同じ結果を導き出すことができる. これに対してたと

９) 藤井力, 磯谷敦子, 飯塚幸子, 伊豆英恵, 神田涼子, 後藤奈

え, いくら官能評価能力に優れた評価者でも, 利き酒の回

美. 平成27酒造年度全国新酒鑑評会出品酒の分析について.

数が増えれば感覚が鈍ってくるため, ブラインド形式の審

酒類総合研究所報告, 2017, vol.189, p.１-16.

― 31 ―

島根県産業技術センター研究報告
10) 日本醸造協会.

清酒編 第１章一般成分. 醸造物の成分.

第54号(2018)

昭. 味覚センサーを用いた清酒の後味評価. 日本醸造協会誌.

1999, p.１-７.

2016, vol.111, no.1, p.49-58.

11) 池見元宏, 斎藤久一, 小泉武夫, 野白喜久雄. タイプ別清酒

14) Kobayashi, Y.; Habara, M.; Ikezazki, H.; Chen, R.; Naito, Y.;の成分比較について(第１報). 日本醸造協会誌. 1981, vol.76,

Toko, K. Advanced Taste Sensors Based on Artificial

no.12, p.831-834.

Lipids with Global Selectivity to Basic Taste Qualities and12) 国税庁. 全国市販酒類調査の結果について(平成27年度調査分).

High Correlation to Sensory Scores. Sensors. 2010, vol.10,no.４, p.3411-3443.

13) 豊田健太郎, 池崎秀和, 平林和之, 三村昭彦, 那須賢二, 戸塚― 32 ―