電子嗅覚システムを用いた油脂の官能分析
Sensory analysis of oils & fatsusing an Electronic Nose
○吉田浩一1・ Jean-Christophe MIFSUD2（プライムテック1 ・ Alpha M.O.S.2）

はじめに油脂のにおいや味などの感覚属性は、その品質や消費者の受容に影響するものとして、大変重要な要素であり、今日それらは主として官能評価によって判断されている。
しかし、パネルの感覚を利用した官能評価は、客観性や再現性の確保が困難とされるため、それを補完する技術として、迅速かつ簡便なセンサーアレイを基盤とした電子嗅覚システムαFOX（アルファモス社製）を検討することとした。

1

本研究では、電子嗅覚システム(E-Nose)による油脂の品質評価に関する適用可能性を調査するために、食品原料として用いられるパーム油の品質の差の識別、及びそれらに対するセンサー出力と訓練されたパネルによる官能評価得点との相関性の確認を試みた。

電子嗅覚システム (E-Nose)
電子嗅覚システム（右写真）は、あらゆる成分分離を行わず、高感度センサーアレイと強力なパターン認識法の組み合わせによって、複合的な揮発有機成分に基づく嗅覚的な応答プロファイルを作成し、それをデータベースのものと比較するところにある（Fig1）。

ヘッドスペース
オートサンプラセンサーアレイ
ユニット

Electronic Nose αFOX:
Smell & Volatile compounds Analyzer

2新鮮な油の香り

人のにおい認識プロセス

嗅覚レセプター
検出
検出

脳における解析
解析
解析

センサー

ソフトウェアでの解析

フィンガープリント認識
パターン認識パターン認識フィンガープリント認識
ZZ

ZZ

22
11

JB

BA

JB

BA00

電子嗅覚システムの認識プロセス-1-1-2-2

HA

BB

HA

BB

GA

GA

CA

CA

Fig1. Working principal of Electronic Nose compared tohuman smell

実験内容
官能評価によって品質グレードが定義された5種類（Sample 1〜5）のパーム油と、未知のグレードとして3試料（Sample A〜C）のパーム油を本実験に使用した（Table1）。
E-Noseによる測定では、0.1gの試料を10mLのバイアルに密閉したあと、120℃で15分間ヘッドスペースの生成を行い、その2500uLを本体内に配列した18個の半導体センサーに直接注入した。センサー応答の変化を120秒間取得し、その間の各センサーのピーク値（Fig2)を解析に利用した。

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Table1. Samples (left) and experimental conditions (right) usedSample

GradeSensory
score

1

Medium6.6

2

Medium

5.6

3

Good

7.8

4

Very bad

4.4

5

Very good

9A

Unknown?

B

Unknown?

C

Unknown?

Carrier Gas

Synthetic dry
air

Qty of sample in the vial

0.1 g

Volume of the vial

10 ml

Headspace generation
Temperature

15 min120℃

Headspace injection
Injected volume
Syringe temperature2500 µL
130℃

Acquisition parameter
Acquisition time
Time between 2 injections

120 sec
15 mindR/R0

Sample 1

Sample 2

120 sec

120 sec

Sample 1
Sample 2

Fig2. Sensor responses for 2 samples (left) and radar plotof sensor response at the maximum intensity (right)

4官能評価については、訓練された7名のパネルを用いてパーム油の総合的なにおいについて10段階（1（悪い）→10（良い））で得点をつけた。
統計解析には、統計的品質管理(SQC)手法や主成分分析（PCA）を用いて、Sample1〜5のパーム油の品質に関する分類とその識別性を評価した。さらに
PLS回帰分析によりそれらのセンサー出力値と官能評価得点との相関関係を求め、Sample A〜Cのセンサー出力値から官能評価得点を予測した。
BAD
1VERY
GOOD

MEDIUM toGOOD
5810

結果1： 品質モニタリング
E-Noseによって、パーム油の品質に関する迅速な評価をするために、統計的品質管理（SQC)チャートを構築した。
官能評価で品質グレードが最も優れていた
Sample 5を基準として、SQCで許容品質の範囲を決定したところ（緑色の範囲）、ほかの全ての試料は、いずれも外れ値としてプロットされた（Fig3）。

5

Odour unit

Sample 4(Very bad)Out ofspecifications

Sample 1(medium)
Sample 5(Very good)

Sample 2(medium)
Sample 3(Good)
Acceptable
quality

Analysis Number

Fig3. Quality control monitoring by SQC

結果2： 試料間の識別と官能評価得点との相関性
E-NoseによるSample1〜5のパーム油の識別性を評価するために、主成分分析(PCA)を行った結果、全ての試料は明確に識別され、第1主成分に官能評価によって定義された品質グレードとの関係が認められた（Fig4)。
また、センサー出力と官能評価得点との相関性を評価するためにPLS回帰分析を行ったところ、 0.99と高い相関係数を得て（Fig5)、未知試料の官能評価得点を予測することができた（Table2)。

6PC2- 1.829%

Sample 5(Very good)
Sample 3(Good)
Sample 4(Very bad)
Sample 2(Medium)

Sample 1(Medium)PC1- 94.292%

Fig4. PCA of palm oil products of different qualities

E-Nose measurement

Sam ple 3
Sam ple B
Sam ple 2

Sam ple 5
Sam ple A

Sam ple 1
Sam ple C

Sam ple 4

Sensory score

Fig5. PLS model for sensory score prediction
Table2. Prediction of unknown samples’ score with the E-Nose
Unknown sample

Score attributed by the E-Nose

Standard deviation

ABC

8.020
6.630
6.910

0.070
0.079
0.113

7まとめ
本実験により、E-Noseが次のような油脂のアプリケーションに適用できる可能性が示唆された。
これらはいすれも、においに関する客観的な指標をもたらすメリットに加え、官能評価にかける時間とコストの大幅な削減を与えるものである。
• 迅速なにおいのスクリーニングによって、多くの試作品の中から最もコンセプトに適した開発品を短期間に選択• 官能評価と相関づけられた信頼おけるデータに基づく、品質管理における迅速な意思決定8