ISSN 1345-5974
2022-No.67

令和４年度・第 67 号

研

究

報

告

Report ofMiyazaki Prefectural Industrial Technology Center &Miyazaki Prefectural Food Research and Development Center
FY 2022宮崎県工業技術センター
宮崎県食品開発センター

目次

宮崎県工業技術センター【報告】
焼酎粕を用いた微細藻類の高密度培養および DHA 高含有油脂の製造･･･ 堂籠 究・森谷 亜希
小玉 誠・赤﨑 いずみ
林 雅弘･････････････････････1

バイオマス燃焼時に発生するクリンカの焼結程度定量に関する研究･･････大迫貴太・赤﨑いずみ･････5

油中ナノ粒子分散体中の水溶性物質の高濃度化に関する検討････････････下池 正彦・赤木 剛
山本 建次・清水 正高
髙木 哲哉･･･････････････････9

円形孔と矩形孔を介して噴出生成した均一液滴の違い･････････････････ 清水正高・鳥越清･････････15

電解硫酸技術を活用した屋外で白化しにくいアルミ合金製品と表面処理装置の開発･･････････････････････････････････････････････････ 山本 建次・永井 達夫
田上 兼輔・河野 拓人
柳 洋介････････････････････17

調湿液を用いた気液接触法に関する研究･･･････････････････････････････小野 貴哉・陰山 翼
田河 智章･･･････････････････21

IoT システムのノイズトラブル原因の特定と対策 ･･････････････････････ 小田誠・小玉AI を利用した画像認識技術等に関する研究 ･･････････････････････････ 小玉昂史・肥後昂史･････････25

一彦･･････31

宮崎県食品開発センター【報告】
ぎょうざ特徴の見える化：主成分分析による特徴マッピングを活用した消費者向けポスターの開発 ･････････････････････････････････ 金井
渡辺
永山
高橋
平川

祐基・西原 玲子
愛香・矢野 翔太
志穂・朝倉 麻衣
克嘉・佐藤 未遊良子･･････････････････39

畜産副生物を活用した食品素材開発･･････････････････････････････････有簾 真奈美・永山
福良 奈津子・高橋志穂
克嘉････45

糖類ゼロのフルーツビール開発･･････････････････････････････････････越智 洋・山本 英樹
福良 奈津子・水谷 政美
森 翔太････････････････････53【再録】
焼酎もろみの腐造に関与するクエン酸資化性乳酸菌
Limosilactobacillus fermentum の調査 ･････････････････････････････ 高山 清子・喜田 珠光
山本 英樹・水谷 政美
藤原 絵美・梶原 康博
髙下 秀春･･････････････････57

Contents

Miyazaki Prefectural Industrial Technology Center【Paper】
Thraustochytrid High-density Culture and DHA High-content Oil Production
using Shochu Distillery Residues
Kiwamu DOHGOMORI, Aki MORITANI, Makoto KODAMA, Izumi AKAZAKI
and Masahiro HAYASHI ･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････ 1

Study on the Quantification Method of Clinker Production Degree due to Biomass Combustion
Takahiro OSAKO and Izumi AKAZAKI ･･･････････････････････････････････････････････････････････････ 5

Study on High Concentration of Water-Soluble Substances in Nanoparticle-in-Oil Dispersion
Masahiko SHIMOIKE, Takeshi AKAKI, Kenji YAMAMOTO, Masataka SHIMIZU
and Tetsuya TAKAKI･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････ 9Differences between Uniform Droplets Generated by Jetting thorough Circular and Rectangular Hole
Masataka SHIMIZU and Kiyoshi TORIGOE･････････････････････････････････････････････････････････ 15

Development of Aluminum Alloy Products with Excellent Corrosion Resistance andEquipment for Surface Treatment Using Electrolyzed Sulfuric Acid Technology
Kenji YAMAMOTO, Tatsuo NAGAI, Kensuke TANOUE, Takuto KAWANO
and Yosuke YANAGI･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････17

Study on gas-liquid contact method using humidity control liquid
Takaya ONO, Tsubasa KAGEYAMA and Tomoaki TAGAWA ･････････････････････････････････････････21

Cause Identification and Countermeasures of Noise Trouble in IoT System
Makoto ODA and Takafumi KODAMA･･･････････････････････････････････････････････････････････････ 25

Study on AI Image Recognition and Related Technologies
Takafumi KODAMA and Kazuhiko HIGO ･･･････････････････････････････････････････････････････････ 31

Miyazaki Prefectural Food Research and Development Center【Paper】
Visualization of Gyoza Characteristics : Development of Consumer Poster
using Characteristics Mapping based on Principal Component Analysis
Yuki KANAI, Reiko NISHIHARA, Aika WATANABE, Shota YANO, Shiho NAGAYAMA,Mai ASAKURA, Katsuyoshi TAKAHASHI, Miyu SATO and Yoshiko HIRAKAWA ･･･････････････････ 39

Development of Food Materials Utilizing Livestock by-Products
Manami ARIKADO, Shiho NAGAYAMA, Natsuko FUKURA and Katsuyoshi TAKAHASHI･･････････45

Development of Sugar-free Fruit beer
Hiroshi OCHI, Hideki YAMAMOTO, Natsuko FUKURA，Masami MIZUTANIand Shota MORI ････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････ 53【Reprints】
Investigation of Limosilactobacillus fermentum assimilating citratethat cause putrefaction of shochu mash
Kiyoko TAKAYAMA, Tamami KIDA, Hideki YAMAMOTO, Masami MIZUTANI,Emi FUJIHARA, Yasuhiro KAJIWARA and Hideharu TAKASHITA ･････････････････････････････････ 57

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

焼酎粕を用いた微細藻類の高密度培養および DHA 高含有油脂の製造
堂籠

究＊１・森谷亜希＊１・小玉 誠＊2・赤﨑いずみ＊1・林雅弘＊３Thraustochytrid High-density Culture and DHA High-content Oil Production
using Shochu Distillery Residues
Kiwamu DOHGOMORI＊1, Aki MORITANI＊1, Makoto KODAMA＊2,
Izumi AKAZAKI＊1 and Masahiro HAYASHI＊3

従属栄養性であるラビリンチュラ類の DHA 高産生株 mh1913 株を用いて，栄養源として焼酎粕を最大限利用する，低コストの DHA 高含有油脂の生産技術について検討を行った．
事業化を前提とした低コストの培養条件を検討し，培養前の固液分離の簡略化が可能であることを確認した．また，ジャーファーメンターを用い，酸素の供給方法や栄養源の添加タイミングなどを調整すること
で，菌体量が焼酎粕 1 L 当たり最大 120 g を超える高密度培養ができた．培養液からの脂肪酸の回収法については，食品利用を考慮し，n-ヘキサンを使用した液液抽出法を検討した．抽出時間や前処理法を調整することで，約 40%の DHA を含んだ油脂（ヘキサン抽出物）を回収することができた．

１

はじめに

ラビリンチュラ類は従属栄養性の海洋性真核微生

当県の本格焼酎出荷量は約11万kL/年（2022年）1)

物で，優れた増殖性・脂質蓄積性を持つほか，であり，8年連続の日本一を達成している．一方，

DHA や EPA などの多価不飽和脂肪酸を高生産する

焼酎製造時には蒸留残渣として焼酎粕が発生し，県株が存在することから，実用化研究が進められてい内の発生量は20万t/年を超える ．各酒造メーカー

る 6)．ただし，従属栄養性であることから，培養には飼肥料やメタン発酵によるガス化など，様々な手は多量の栄養素が必要であることがコスト面での課法により焼酎粕の活用を図っているが，より高付加題となっている．DHA は中性脂肪の低下や動脈硬価値な用途開発が望まれている．

化のリスク低減のほか，脳機能の改善などの効果が2)

焼酎粕は，糖質・窒素・無機塩のほか，様々な発報告されており 7,8)，サプリメント原料としてのニ

酵代謝産物を含有している．これまでに我々は，焼ーズが高まっている高機能性素材である．現在のと酎粕が，乳酸菌 や麹菌 の培地として優れた性質

ころ，その供給源の多くは魚由来であるが，魚由来を有することを見いだしており，焼酎粕というバイの臭気による利用用途の限定や，世界的な漁獲量のオマスを原料とした微生物発酵による高付加価値成減少を背景として，魚由来以外の持続可能な生産技

分生産の可能性について検討してきた．その中で，術の開発が求められている．

3)

4)

焼酎粕培地を用いることで，従来の合成培地よりも脂質の回収量が増加した事例も確認している ．
5)

今回の報告では，ラビリンチュラ類のうちDHA
高産生株を用いて，県内で最も生産量の多い，芋を原料とした焼酎製造過程で排出された焼酎粕を利用

＊
＊1
＊2
＊3

宮崎県産業廃棄物税基金充当事業
資源環境部
資源環境部（現 環境森林部環境管理課）
宮崎大学農学部

したDHA含有油脂の製造法とその効率化について
検討した．

1

焼酎粕を用いた微細藻類培養の高密度培養および DHA 高含有油脂の製造

２

実験方法

２－１

２－２

培養前処理の簡略化

培養条件の調整

1)散気条件の検討排出された直後の焼酎粕には，芋の繊維など固体成

一般的に，好気性微生物の培養において培養が進

分が 40 wt%程度含まれている．繊維質はラビリンチュ

行すると，菌体が増殖することで培養液中の溶存酸ラが資化できないため，過去の検討 9)では 10 μm フィ

素濃度が低下し，培養の効率が低下する．そこで，ルターを用いた固液分離操作を実施後，培養を行ってまずジャーファーメンター培養における培養液中のいた．この固液分離操作の簡略化について検討した．

溶存酸素濃度に関連する散気条件を検討した．

県内で最も生産量の多い 1)，芋を原料とした焼酎

2.5 L サイズのジャーファーメンターに対し，CL からの焼酎粕を県内酒造メーカーから採取した．採取した調整した GS 培地 1,200 mL を入れ，72 時間の流加

芋焼酎粕原液に対して，ろ布（100 mesh）を使った簡培養（流加回数 4 回）を行い，糖の消費速度およ

易ろ過を行い，焼酎粕ろ過液（FL），さらに FL を 10

び菌体量を比較した．通気量，消泡剤および pH 調

μm フィルターに通過させて焼酎粕清澄液（CL）を得

整剤の添加は 2-1 と同様の条件で実施した．散気管た．さらに，焼酎粕原液，FL，CL に対し，それぞれグルとして，金属製の通常散気管（孔径 0.5mm×4コースと硫酸マグネシウム 7 水和物を過去の検討 9)を穴）とシラス多孔質ガラス膜（SPG 膜，孔径 1

参考に添加し，pH 6.8 とした後に，加圧滅菌することでμm，50 mm×2 本）散気管の 2 種類を使用し，マGS 培地（表 1）を調整した．原液，FL および CL から調

グネットスターラーにより回転数 600 rpm でかく

整した 3 種類の GS 培地でラビリンチュラの回分培養をはんした．

行い，各培地の培養効率を比較した．

2)流加培養次に，72 時間の流加培養で菌体回収量が多かっ

表１ GS 培地
Glucose30 g/Lた散気条件により，15 日間の流加培養を行った．

MgSO4・7H2O

2.7 g/L

連続培養と同様の条件でジャーファーメンターを調

6.8

整後, 培地中のグルコース残量が低下した時点で，pH

ラビリンチュラは宮崎大学から供与された DHA 高産

硫酸マグネシウム 7 水和物を加えた CL に溶解させ生株である mh1913 株（Aurantiochytrium sp.）を用いたグルコースおよび酵母エキスを添加し，流加前にた．上記株を GY31 液体培地 9)により前培養を行い，培養液量が初発量を超える場合は，総量 1 ,200 mL

それを GS 培地に添加し，ジャーファーメンターでを維持するように培養液を抜き取って培養を行い，24 時間の培養を行った．

菌体量および脂肪酸量の測定を行った．

培養は，2.5 L サイズ（φ131×180 mm）のジャーフ

２－３脂質の液液抽出法の検討

ァーメンターに対し，1,200 mL の GS 培地を入れ，通過去の検討 9)においては，DHA の抽出には，脂気量 1,200 mL/min，回転数 600 rpm で行った．消質抽出に適したクロロホルム/メタノールを用いて泡剤として Antifoam PE-M（富士フィルム和光純

きた．しかし，これらの溶媒は人体への毒性が強薬㈱） 0.1%（w/v）を添加した．培養中の pH はく，食品への利用は制限される．そこで，食品用脂硫酸または水酸化ナトリウム溶液により pH 6.0 と質の抽出に利用が可能な有機溶媒である n-ヘキサなるように調整した．

ンを用いた抽出法の検討を行った．また，従前は培養後は，培養液を固液分離し，沈殿物を乾燥する

培養液を凍結乾燥して得た乾燥菌体に溶媒を加えことで乾燥菌体重量とした．また，凍結乾燥した乾燥菌て抽出を行う固液抽出を行っており，乾燥などの体をクロロホルム/メタノール溶液により脂質を抽出し，工程の簡略化のため，液液抽出について検討し蒸留乾固することで脂質生産量とした．さらに，10％メタた．

ノール性塩酸を添加し，80℃で 3 時間反応させることに直径 100 mm，高さ 150 mm の円筒形の容器より脂肪酸メチルエステル化したものを GC-FID（㈱島に培養液と溶媒を加え，スターラー上で回転数

津製作所，GC-2014）で分析し，脂肪酸生産量を求め1,200 rpm で一定時間かくはんすることで抽出をた．

行った．クロロホルム/メタノールによる固液抽2

焼酎粕を用いた微細藻類の高密度培養および DHA 高含有油脂の製造

出回収量を対照とし，かくはん時間を変えて脂質を確認している．一方で，回転数を上げすぎると培養装回収量の比較を行った．抽出物は 10%メタノー

置への負荷が大きく，また，回転数を上げることで菌体

ル性塩酸を添加しメチルエステル化を行った後，を傷つけ，菌へストレスを与える危険性が高くなる．一

GC-FID による分析を実施した．

定の回転数でも，溶存酸素濃度の低下を防ぎ，菌体増殖を効率化できないか，マイクロバブル散気が可能であ３

結果および考察３－１

培養前処理の簡略化

る SPG 膜散気管を用いて流加培養を行い，通常散気管を用いた場合と，菌体回収量等を比較した．

焼酎粕原液（固形分 40 g/L），FL（17 g/L），CL（0.1

流加に用いる窒素源として酵母エキスを用いた．培g/L）それぞれを用いて 24 時間の回分培養を行い，培養試験前に予備検討としてジャーファーメンター培養を養後の菌体量および脂肪酸量（図 1），培養中の溶存行い，糖および窒素の減少スピードを確認したところ，

酸素濃度の変化（図 2）を比較した．

糖が初発の 1/3 程度になった際に，窒素濃度は初発の2/3 程度残存しており，糖と窒素の消費速度に違いがあった．窒素の消費速度を考慮し，糖の添加タイミングに合わせ，初発の C/N 比と等量になる様に添加した．
培養の結果を図 3 に示す．培養の結果，SPG 膜散
気管を用いた培養の方が，通常散気管を用いた時よりも，菌体量，脂肪酸量共に多い結果が得られた．一方

図 1 培養後の菌体量および脂質量

で，DO に関しては，大きな差はなかった．菌体が増えると，要求される酸素量も増えるため，SPG 膜散気管を用いることで，酸素の溶解スピードが高まり，DO の低下を抑制している可能性が考えられた．

図 2 溶存酸素濃度の変化

いずれの条件でも，菌体は増加しており，固形分を含んだままでも培養が可能であることが確認された．24 時間後の脂肪酸量においても，FL と CL とは大きな差がなかった．一方で，原液は，溶存酸素濃度の低下が大きく，脂質生産量も FL，CL より

図 3 散気方法による菌体量と溶存酸素濃度の変化

2)流加培養も少ない結果となった．焼酎粕原液はペースト状で次に，培養効率の良かった SPG 膜散気管を用いて,あり，そのまま培養に用いると装置への負荷も大き1)と同じ条件で調整した培地を用いて 15 日間の流加

く，溶存酸素濃度も著しく低下することから，ジャ培養を行った． なお，予備試験において培養液中のーファーメンター培養においては，最低限，ろ布に糖がない状態が一定時間継続すると菌体増殖が進行しよる簡易ろ過は必要と考えられた．

ないことが確認されたことから，培養液中の糖濃度が 0３－２にならない様に流加を行った．

培養条件の調整

1)散気条件の検討

流加培養における菌体量および溶存酸素濃度の変最も菌体回収率の高かった CL を用いて 72 時間の化を図 4 に示す．360 時間の培養で，最大 120 g/L の流加培養を行い，散気条件の検討を行った．過去の検菌体を回収できた．また, この菌体から焼酎粕 1 L 当

討 9)の中で，ジャーファーメンター中の回転数を上げ溶たり約 20 g の DHA を含む脂肪酸が得られた．

存酸素濃度を上げることで，菌体回収率が上昇すること3

焼酎粕を用いた微細藻類培養の高密度培養および DHA 高含有油脂の製造

今回の試験では流加する窒素源として酵母エキスをると n-ヘキサンのみで抽出した方が望ましいと考用いた．初発の C/N 比の維持を考えると，液状の窒素えられた．また，n-ヘキサン抽出物に占める DHA

源を用いる場合，芋焼酎粕よりも窒素濃度が高いもの（22:6 n-3）の含有率は約 40%であり，魚油が望ましい．芋焼酎粕を濃縮して使用する方法もある（23%9)）の 1.5 倍以上の DHA 高含有油脂が生産

が，芋焼酎粕よりも窒素濃度の高い麦焼酎粕を添加栄できた．この油脂をけん化することなどで，コスト養源とすることで，より低コストに，未利用資源の有効活はかかるものの，さらに含有濃度が高められること

用を促進できるものと考えられた．

が考えられた．

また，今回の培養で得られたラビリンチュラ菌体に含まれる脂質の含有率は 20%程度であり，過去の報告 9)（約 50%）よりも少なかった．この原因の一つとして，流加した窒素量が過剰であった可能性が考えられ，培養後期で窒素供給量を絞ることで，脂肪酸生産量を向上できる可能性が考えられた．例えば，菌体増殖を促進させるため，培養初期では麦焼酎粕を供給，終期では，芋焼酎粕の供給に変更することなどが想定された．
図 5 液液抽出による脂質回収量４

まとめ

・培養前の固液分離処理については，培養効率を踏まえ，簡易的なろ過をした方が望ましいと考えられた．
・ジャーファーメンター培養において，SPG 膜
散気管を用いてマイクロバブルを散気すること
で，回転数を抑えても溶存酸素濃度の低下を抑え，120 g/L を超える高密度培養ができた．
図 4 流加培養における菌体量および溶存酸素濃度変化

３－３・ n-ヘキサンを用いて，培養液から直接抽出する
液液抽出により，DHA を約 40%含む脂質を回脂質の液液抽出法の検討

食品用脂質の抽出に利用が可能な有機溶媒である

収することができた．

n-ヘキサンを用いた液液抽出法について検討した．
まず，培養液量の 2 倍のヘキサンを加えて，1 時

５

参考文献

間，2 時間および 3 時間のかくはんをそれぞれ 3 回

1) 醸界タイムス 2023 年 3 月 31 日号

繰り返し行った．すると，2 時間処理の脂質回収量2) 熊本国税局 焼酎調査書（2022）

は，3 時間処理とほとんど差がなかったものの，1

3) 水谷ほか：宮崎県工業技術センター・食品開発セン

時間処理では，3 時間処理の 60%弱であった．
そこで，処理時間を 2 時間に固定し，培養液の 2倍量のヘキサンまたはヘキサン/エタノール（9/1,

ター研究報告，53，99-104（2008）
4) 小玉ほか：宮崎県工業技術センター・食品開発セン
ター研究報告，61，7-11（2016）v/v）を加え，かくはんを 3 回繰り返し行い，回収

5) 日本国特許掲載公報, 特許第 6458314 号（2019）

した脂肪酸量をクロロホルム/メタノールによる固6) 林雅弘：生物工学会誌, 93-7, 426-429（2015）

液抽出の回収量と比較した．その結果を図 5 に示

7) R. Uauy, D.R. Hoffman et al： Lipids, 36, 885-

す．いずれの溶媒を用いても，3 回抽出を繰り返す

895(2001)

ことでクロロホルム/メタノール抽出の約 9 割の回

8) S.M. Innis：J. Nutr, 137, 855-859(2007)

収が可能であることを確認した．エタノールを添加

9) 小玉ほか：宮崎県工業技術センター・食品開発セン

せずとも，高い回収率を示しており，コストを考え4

ター研究報告，63，1-6（2018）令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

バイオマス燃焼時に発生するクリンカの焼結程度定量に関する研究
大迫

貴太＊１・赤﨑いずみ＊１

Study on the Quantification Method of Clinker Production Degree due to Biomass Combustion
Takahiro OSAKO and Izumi AKAZAKI
バイオマス燃焼時に発生するクリンカの防止対策を検討する上で，加熱により生じたクリンカの焼結程度を定量化することができれば，加熱温度や成分組成との比較評価に非常に有用である．本研究では，クリン
カ焼結程度の定量化手法を検討し，県産木質バイオマスペレットから調製した焼結体（クリンカ）について焼結度の測定方法を考案した．測定した焼結度と加熱温度との比較から，本試験方法によりクリンカの焼結程度を定量化できることを明らかにするとともに，焼結程度と加熱温度の相関を明らかにした．

１

はじめに

かにするニーズは一層高まると考えられ，その解明

近年，カーボンニュートラルなどの二酸化炭素排にはクリンカ焼結程度を定量化し，その燃焼条件や出量削減の観点から，バイオマス燃料の利用が注目

燃料の成分組成等との相関を評価することが必要とを集めているが，バイオマスは燃焼により灰の塊状なる．

物である「クリンカ」が発生することが知られていそこで，本研究ではクリンカ焼結程度の定量化手る．クリンカが発生すると炎の立ち消えや熱交換効法に関して検討を行い，クリンカの発生が報告され率の低下など燃焼装置の安定運転を阻害し，その解ている県産木質バイオマスペレットを用いて焼結程消のためのクリンカ除去作業には多額の費用を要す度を評価し，加熱温度との関係を調査したので報告るなど，複合的な問題が生じる．

する．

当センターではこれまでバイオマス燃焼時のクリンカ防止に関する研究を行い，バイオマスへ特定の

２

実験方法

化合物を添加することでクリンカを防止する手法を

２－１

焼結度測定方法の検討開発した 1)～3)．同研究では複数のバイオマスにおいクリンカ焼結程度の評価方法として，これまで手て，クリンカ防止効果を有する化合物を特定したも触りによる崩れやすさを評価していたことから評価のの，加熱温度といったクリンカの発生条件や，防方法は破壊試験が適当と考えられた．

止に関するメカニズムの解明には至ってはいない．

測定方法は知惠らの石炭焼結体におけるラトラ

これは，クリンカの発生程度を手触りにより定性的試験による膠着度測定方法 4)をもとに検討を行った．

に評価していたことから，加熱温度および成分分析
結果と，クリンカの発生程度の関係を評価できなかったためである．
クリンカ発生程度の評価において重要となるのは“バイオマスが所定の加熱条件でどれだけ溶融・固化したか”という焼結程度の評価であり，今後，より多様なバイオマスを燃料として利用する上で，燃焼によるクリンカの発生条件および防止条件を明ら
図 1 ラトラ試験機模式図＊1 資源環境部

5バイオマス燃焼時に発生するクリンカの焼結程度定量に関する研究

ラトラ試験とは一般的に金属圧粉体の先端安定熱することで調製した．

性を膠着度として測定する試験で，ラトラ試験機（図

本焼結度測定方法では試験片の形状が結果に影1）により測定される．カゴに入れたサンプルを回響することから，焼結体の形状をそろえるため，加転により破壊・分離し，「膠着度＝（試験後にカゴ

熱前に燃焼灰を成型することとした．成型には内径に残った質量）／（試験前の質量）」と表され，知30 mm の半球の型を使用し，型への充てん密度は燃惠らは膠着度を石炭の焼結程度として評価していた．

焼灰のタッピング密度から決定した．また，既報 1)

ラトラ試験は回転カゴ中でサンプルの「破壊」と～3)で用いたるつぼ等では焼き付きが起こり，回収の「分離」が行われる点に着目し，本研究では磁性ポ際に焼結体が崩れてしまうため（図 3），焼き付き

ット（外径 185 mm）による「破壊工程」（図 2）の起こりにくいアルミナセッター上で焼結することと，ふるいによる「分離工程」の 2 つの工程から焼とした．成型体の電気炉における加熱条件は表 2 に結程度を評価する方法を考案した．

示す．

図 2 破壊工程概略図

クリンカを模して調製した焼結体を磁性ポット中で回転して破壊したのち，ふるいで分離して，破壊

図 3 るつぼから取り出して崩れた焼結体の程度から下式により焼結程度を評価した（試験条
件は表 1 のとおりとした）．

表 2 バイオマス燃焼灰焼結条件

焼結度[－] ＝ ふるい上質量[g]／破壊前の質量[g]

焼結温度[℃]

1000, 1100, 1150, 1175, 1200

焼結時間[min]120

なお，焼結体は各加熱温度で 3 つずつ調製し，各表 1 焼結度試験条件
ポット回転速度[rpm]110

加熱温度における焼結度は 3 つの測定結果の平均とポット回転数[回]

1000

した．

ふるい目開き[m]1180

３以降本報では，この手法により測定される焼結程
度を「焼結度」と表現することとする．焼結度の最大値は 1 で，1 に近いほどより溶融・固化の進んだ焼結体であることを意味している．

結果および考察３－１

木質バイオマス燃焼灰の焼結体

木質バイオマス燃焼灰成型体（(a)）および成型体から調製した焼結体（(b)～(f)）を図 4 に示す．
調製後の焼結体は各温度で概ね同様の形状（半球形）をしており，加熱温度の上昇に伴い，収縮が大２－２ 木質バイオマス焼結体の調製きくなっていることが確認できた．(b)～(e)までの焼焼結度の評価を行うサンプルの調製方法を検討し結体はセッターへの焼き付きがなく，崩れることなた．バイオマスから効率的に焼結体を得るため，燃く回収できたが，(f)は焼き付きがひどく，回収する

焼灰を電気炉にて加熱し，焼結体を調製することとことができなかった．調製した焼結体の手触りによし，燃焼灰は木質バイオマスペレットを電気炉で加る焼結程度は表 3 のとおりとなった．

6

バイオマス燃焼時に発生するクリンカの焼結程度定量に関する研究

加熱温度 1100℃以下では焼結の程度は低かった

焼き付きがひどくセッターから回収できなかったが，1150℃以降は焼結の程度が高くなり，1175℃は

加熱温度 1200℃の焼結度は 1 とした．手触りで焼回収できたものの強く焼結していた．

結程度が低度と判断した加熱温度 1100℃以下は焼結度 0.4 未満，中度と判断した加熱温度 1150℃は焼結度 0.5 程度など，手触りでの評価と膠着度による評価は一致した．
次に，加熱温度と焼結度の相関を図 5 に示す．

図 5 加熱温度と焼結度の相関

既報での加熱試験でも示されていたように，加熱
温度の上昇に伴い，焼結度が上昇する傾向がグラフ
図 4 木質バイオマス燃焼灰成型体および各加熱温度からも確認でき，以上から本試験方法でクリンカの焼結程度を評価できたと考えられる．

における焼結体

また，使用した木質バイオマスペレットについて
は，加熱温度 1150℃以上で急激に焼結度が上昇して

表 3 焼結程度（手触り）評価結果
加熱温度
[℃]
焼結程度
(手触り)

1000

1100

1150

1175

○

○

△

×

1200
×
回収不可

いた．既報 1)によると，木質ペレット燃焼装置は火皿温度が 1250℃程度であり，燃焼温度を 100℃ほど下げることにより，クリンカの焼結程度を低減できる可能性が示唆された．

○：手で簡単に崩すことができる
焼結程度△：手で崩すことができる程度の焼結
×：手で崩すことができない焼結

４

まとめ
クリンカの焼結程度を定量化するため，焼結度の測定方法について検討を行い，以下の知見が得られ３－２た．

焼結度の測定結果

各加熱温度における焼結体の焼結度測定結果は

1) 燃焼灰を成型後に加熱することで，形状が概ねそろった焼結体を調製できた．

表 4 のようになった．

2) 考案した焼結度測定方法によりクリンカ焼結程
度を測定，評価することができた．

表 4 焼結度測定結果
加熱温度
【℃】
焼結度
【－】

1000

1100

1150

1175

1200

0.375

0.308

0.553

0.991

1

3) 使用した県産木質バイオマスペレットにおいては，焼結温度の上昇に伴い，焼結度は上昇し，
特に 1150℃以降では急激に上昇した．

7

バイオマス燃焼時に発生するクリンカの焼結程度定量に関する研究

５

参考文献

1) 溝口進一，竹田智和，落合克紀，嶋貫祐次，久木
﨑雅人：宮崎県工業技術センター・食品開発センタ
ー研究報告，60，5-8(2015)
2) 大迫貴太，溝口進一，赤﨑いずみ：宮崎県工業技術センター・食品開発センター研究報告，65，
1-4(2020)

83) 大迫貴太，赤﨑いずみ：宮崎県工業技術センター・
食品開発センター研究報告，66，5-9(2021)
4) 知惠賢二郎，茂田潤一：IIC REVIEW，61，
8-12(2019)令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

油中ナノ粒子分散体中の水溶性物質の高濃度化に関する検討
下池正彦＊１・赤木剛＊２・山本

建次＊２・清水正高＊３・髙木

＊哲哉＊２

Study on High Concentration of Water-Soluble Substances in Nanoparticle-in-Oil Dispersion
Masahiko SHIMOIKE, Takeshi AKAKI, Kenji YAMAMOTO, Masataka SHIMIZU
and Tetsuya TAKAKI
当県の特許技術を用いて調製される「油中ナノ粒子分散体」について，これまでに沸騰脱水法の発見や調製条件の検討について報告を行った．これらの報告においては W/O エマルション型前駆体の水溶性物質濃度として 1 wt%を基本条件とし，平均粒径 195 nm 以下の水溶性物質が油の中に分散された状態を実現できることを確認している．本報告ではより高濃度の水溶性物質を用いた分散体調製について検討を行い，基本
条件の 10 倍以上の濃度であっても分散体調製が可能であること，また，油相中の界面活性剤濃度が調製における重要なファクターであることを明らかにした．さらに，モデル物質として用いたコラーゲンペプチドからなる分散粒子を油相から回収し，電子顕微鏡観察によってその姿を捉えることにも成功した．

１

はじめに当県の特許技術である「油中ナノ粒子分散体の製みで目的とする濃度の分散体を大量に得ることが可能となる．

造方法」（特許第 6582283 号）は，油に不溶の水溶

一方，本技術の適用上限については未解明な部分性物質をナノオーダーで油の中に分散・配合する技も多く，水溶性物質濃度を高く設定した場合や水相術である．本技術は，希望する水溶性物質を溶解しの比率を高めた場合において，ナノオーダーの分散た水溶液と界面活性剤を溶解した油剤を混合して得状態を実現できるかは明らかでなかった．第 1 報にられる W/O エマルションを前駆体とし，気泡発生

おいては，水溶性物質濃度 1 wt%において分散体のを伴う沸騰脱水工程を経ることにより，平均粒径

平均粒径が 195 nm 付近にあり，その濃度を 2～3

195 nm 以下の分散粒子を得ることができる．エマ

倍としただけで容易に平均粒径の上限を超えること

ルション調製と沸騰脱水という簡便な 2 工程でナノが予想された．また，第 2 報では高濃度化の一事例

オーダーの分散状態を実現できる本技術は既に一部を示したが，その粒径は上限の近傍にあり，また，の分野で実用化が果たされており，今後も更なる活

低濃度で調製した場合よりも粒径が小さくなるなど，用が期待される．

更なる検証が必要であった．

既報 1),2)においては，水溶性物質濃度 1 wt%，水

このような困難が予想される油中ナノ粒子分散

相：油相比＝1：2 を基本条件として分散体調製に関体の水溶性物質の高濃度化について，モデル物質とする検討を行い，様々な水溶性物質，油剤，界面活

してスキンケアや健康食品などの分野で利用されて性剤を用いて分散体を調製できることを報告した．

いるコラーゲンペプチドを用いて調製条件の検討を

これらの分散体は油相（または油剤）で希釈するこ行い，基本条件の 10 倍以上の濃度であっても分散とが可能であり，水溶性物質濃度および水相の比率

体調製が可能であることを明らかにし，さらには簡を高く設定できるほど，1 回の調製後の希釈操作の便な回収操作によって分散粒子を電子顕微鏡観察に

＊
＊1
＊2
＊3

油中ナノ粒子分散体の調製技術に関する研究（第 3 報）材料開発部（現 宮崎県衛生環境研究所）
材料開発部
元 材料開発部より捉えることにも成功したので，その結果を報告
する．

9油中ナノ粒子分散体中の水溶性物質の高濃度化に関する検討

２

なお，脱水工程においては，白濁した W/O エマ

実験方法

２－１

界面活性剤濃度の検討

水溶性物質としてコラーゲンペプチド（富士フイルム和光純薬㈱，酵素分解品，平均分子量 2000），

ルションが脱水の進行に伴い徐々に透明となり，さらに脱水を進めると再び濁りを呈する現象が認められることを補足する（図 2 参照）．

油溶性界面活性剤としてポリグリセリン縮合リシノ

得られた分散体の平均粒径は動的光散乱光度計

ール酸エステル（阪本薬品工業㈱，CR-310），油剤（大塚電子㈱，ELSZ-2）を用いて測定し，25℃にとして大豆油（富士フイルム和光純薬㈱）を用いた．

おいてガラスセルを用いて行った．1 測定 70 回積算

水溶性物質濃度は基本条件の 10 倍である 10 wt%とを 10 回繰り返して温度の均一化を図った後，1 測定

し，水相：油相比は 1：2 から水相の比率をさらに700 回積算を 3 回繰り返し解析用のデータを得た．

高め 1：1 に変更した．また，水溶性物質の増加に

粒径解析には従前のとおり CONTIN 法を用い，散伴う界面積の増大を考慮し，界面活性剤濃度を変化

乱強度分布の 50%径を平均粒径とした．なお，界面させて分散体調製を行った．乳化の条件を表 1 に示

活性剤濃度の異なる 7 サンプルであるため，溶媒条

す．乳化処理はスターラー（㈱井内盛栄堂，

件および水溶性物質濃度が同じとなるよう，油剤やHPS-100）かくはん下の油相に水相を滴下する予備油相を用いて分散体原液を希釈して測定を行った．

乳化を行った後，ホモジナイザー（IKA，T25 digital

２－２

ULTRA-TURRAX，シャフトジェネレーター

水溶性物質濃度の検討

表 1 の条件において界面活性剤濃度を 50 wt%に

S25N-10G）を用いて行った．乳化処理後の W/O エ

固定し，水相の濃度を 10～40 wt%まで 5 wt%ずつ

マルションは光学顕微鏡（㈱ニコン，エクリプス

変化させ，分散体の調製および平均粒径の測定を行LV100TP-M62）を用いて観察した．

った．なお，使用したコラーゲンペプチドは 40 wt%
までは透明な溶解状態を呈したが，45 wt%の水溶液

表 1 乳化条件

は懸濁状態となり，5 wt%の刻みにおいては 40 wt%

水相

10 wt%-コラーゲンペプチド水溶液

が最大溶解量であると判断した．

油相

CR-310／大豆油

２－３

電子顕微鏡観察

調製した分散体を 1.5 ml マイクロチューブに 0.1

活性剤濃度

1, 5, 10, 20, 30, 40, 50 wt%

水相：油相

1：1（重量比）

ml サンプリングし，1 ml のヘキサンで希釈・洗浄①予備乳化：スターラーかくはん 1.5 krpm

した後，遠心分離（アズワン㈱，MF-12000）を 6900

②ホモジナイズ処理（計 3 回繰り返し）

G, 3 min 行い分散粒子を沈降させた．沈殿をヘキサ

7 krpm, 1min → 15 krpm, 1 min

ン 1 ml で再分散後，遠心分離を行う操作を 3 回繰→ 24 krpm, 0.5 min

り返した後，沈殿をヘキサン 0.1 ml で再分散した．

乳化

この数滴をカバーガラスに展開した後，速やかに白次に，乳化で得られた W/O エマルションを PTFE

金-パラジウムコート処理を行い，電子顕微鏡（㈱日製沸石（Saint-Gobain）とともにナスフラスコに移立ハイテクノロジーズ，S-4800）観察に供した．

し，ロータリーエバポレーター（IKA，RV10 control）
を用いて表 2 の条件で脱水した．

３

結果および考察３－１
表 2 脱水条件

界面活性剤濃度の検討結果

界面活性剤濃度を 1～50 wt%に変化させて調製

回転数

150 rpm

した予備乳化後の W/O エマルションの光学顕微鏡

水浴温度

60℃

像を図 1 に示す．活性剤濃度以外は同一条件である

予備脱気：20 kPa，15 min

が，低濃度では分散滴の粗大化が顕著である一方，

脱水①：9 kPa，分散体透明化まで

高濃度では分散滴の識別が困難な程度までに微細化

脱水②：5 kPa，気泡発生終了までし，ホモジナイズ処理後はさらに微細化が顕著とな減圧脱水った（図 1 右下）．
10

油中ナノ粒子分散体中の水溶性物質の高濃度化に関する検討

えられる．
調製した分散体はいずれも脱水工程の途中で透明な状態を経由したが，透明化後の濁りの程度については活性剤濃度が高いほど抑制される傾向にあり，屈折率の影響ではなく，後述する分散粒子の平均粒径が分散体の外観に影響を及ぼしているものと考えられた．濁りの程度が分かりやすいように水溶性物
質濃度が約 1 wt%，溶媒条件が 5 wt%の界面活性剤を含む油相となるように油相および油剤で希釈した分散体の外観を図 3 に示す．活性剤濃度 30 wt%を境として白濁した状態から透明な状態へと変化していることが分かる．

図 1 予備乳化後の W/O エマルション（右下はホモジナイズ処理後，スケールバー：5 m）
図 2 脱水工程の経時変化（界面活性剤濃度 50 wt%）

ここで，活性剤濃度 50 wt%の系について考えると，水相：油相比＝1：1 であるが，油相の半分は活性剤であるため，水相は油剤（大豆油）の 2 倍量存在していることになる．このような水相に富む系においても乳化系が崩壊することなく W/O の状態を維持することが可能であった．なお，本報告では割愛するが，この傾向はコラーゲンペプチド以外の水溶性物質を用いた場合においても同様であった．
次に，一例として 50 wt%系の脱水工程の経時変

図 3 調製した分散体の外観（左から界面活性剤濃度 1，5，10，20，30，40，50 wt%）化を図 2 に示す．予備脱気後，9 kPa まで減圧し，沸騰を伴う激しい脱水を継続すると，前述のとおり得られた分散体の平均粒径を動的光散乱法によ白濁した W/O エマルションが徐々に透明となり，り測定した結果（3 測定の平均値）を図 4 に示す．

気泡発生終了まで完全に脱水すると再び濁りを呈し

粗大な液滴が認められた低濃度側ほど脱水後の分散た．この現象は，分散相である水溶液が濃縮される粒子の平均粒径が大きく，活性剤濃度 20 wt%以上ことに伴い，分散相の屈折率が連続相の屈折率に近で粒径の上限である 195 nm（図 4 中破線）を下回

づき，さらに脱水を継続すると，再びそれらの屈折った．活性剤濃度 50 wt%において，平均粒径は約率の差が大きくなることに由来するものであると考90 nm となり，図 3 で示した透明な外観は分散粒子
11油中ナノ粒子分散体中の水溶性物質の高濃度化に関する検討が 100 nm を下回る程度にまで微細化されたことにマルションの粘度上昇による予備乳化の失敗や水相起因するものであると考えられた．また，この結果過多による乳化系崩壊の可能性が高まるため，推奨

より，油中ナノ粒子分散体の粒径は界面活性剤濃度するものではない．

によって制御可能であると考えられた．

図 4 界面活性剤濃度による平均粒径の変化

動的光散乱法による粒径の評価に加えて，油相中に存在する分散粒子を洗浄・回収し，電子顕微鏡観察に供した結果（倍率 3 万倍）を図 5 に示す．球状の分散粒子が無数に存在する様子が捉えられ，活性剤濃度の増加に伴う平均粒径の低下を支持する観察像が得られた．活性剤濃度 50 wt%で得られた分散粒子の 10 万倍の観察像は図 5 右下に示すとおりであり，100 nm を下回るサイズの分散粒子であって

図 5 分散粒子の電子顕微鏡像（倍率：3 万倍）

も，回収操作に伴う崩壊などの影響を受けることな（右下は 10 万倍，スケールバー：200 nm）

く，粒子間の境界が明瞭な観察像が得られている．
なお，補足として，この観察している粒子について

３－２

水溶性物質濃度の検討結果

は FT-IR 測定を行い，タンパク系物質のスペクト

界面活性剤濃度を 50 wt%に固定し，水溶性物質

ルが得られることを確認している．今回の実験系にのモデル物質として用いたコラーゲンペプチドの濃おいては水溶性物質として用いたコラーゲンペプチ

度を 10～40 wt%まで変化させて調製した分散体のドのみがこれに該当するものである．また，水溶性

平均粒径を図 6 に示す．前述のとおり，水溶性物質

物質として糖鎖や水溶性ポリマーなどの複数成分を

濃度 10 wt%において平均粒径は約 90 nm であり，混合して用いた場合においても同様の観察と各成分

濃度 20 wt%以上の高濃度な領域においても、粒径の混合スペクトルが得られることを確認しており，の上限である 195 nm よりも微細な平均粒径 120～

分散粒子の「見える化」に関する知見が蓄積されつ

130 nm を示した．

つある．

ここで，単分散を仮定して濃度 10 wt%における

このように，油中ナノ粒子分散体の調製における分散粒子数を計算し，その粒子数が一定の下，水溶水溶性物質の高濃度化に関しては，油溶性界面活性性物質の重量増加によって粒径が肥大化するモデル

剤濃度の増加が有効であることが明らかとなった．

を考える．このモデルにおいては粒子数の基準とし

なお，活性剤濃度の更なる増加については，W/O エて設定した濃度における水溶性物質の重量 W0 と粒

12油中ナノ粒子分散体中の水溶性物質の高濃度化に関する検討観（図 3 と同じ条件となるよう希釈）は図 7 に示すとおりであり，いずれも透明感を呈していることか
ら粒径計測の妥当性が支持された．
最後に，得られた分散体から回収した分散粒子の電子顕微鏡像（倍率 5 万倍）を図 8 に示す．水溶性
物質濃度の増加に伴う粒径の顕著な肥大化は電子顕微鏡像でも認められなかった．

図 6 水溶性物質濃度による平均粒径の変化

径 D0 のほか濃度 i における水溶性物質の増分ΔWi（=Wi－W0）から(1)式によって肥大化後の粒径 Diが算出される．

非常に単純なモデルではあるが，粒径変化を計算した結果は図 6 の破線で示すとおりであり，今回の実験結果はこれと概ね一致した．このことは界面活性剤濃度やその他の調製条件を同じとする乳化・分散系において生成可能な液滴・粒子数に上限がある
ことを示唆するものであり，ナノオーダーの分散系においてこの現象が観測されたことは興味深いものである．なお，実際には水溶性物質濃度の増加に伴い，分散相の初期粘度が増大するなど，粒子数の変動要因は存在するものと考えられる．このことについては今後更なる検証が必要であるが，少なくとも今回の検討においては，水溶性物質濃度の増加が分

図 8 分散粒子の電子顕微鏡像（倍率：5 万倍）

散体の粒径を容易に 2 倍も 3 倍もするものではない（参考は界面活性剤濃度 30 wt%で調製した水溶性物質という高濃度分散体調製にとってポジティブな結果

濃度 10 wt%系，スケールバー：200 nm）

を示すことができた．調製で得られた分散体の外４

まとめ
油中ナノ粒子分散体の調製技術の適用上限の検証を目的としてコラーゲンペプチドをモデル物質として水溶性物質の高濃度化に関する検討を行った結果，次の知見が得られた．
1)

油溶性界面活性剤濃度が高いほど，同一の機械力を付与した乳化処理における液滴の微細化が

図 7 調製した分散体の外観顕著であった．

（左から水溶性物質濃度 10，15，20，25，30，35，40 wt%）13

油中ナノ粒子分散体中の水溶性物質の高濃度化に関する検討

2)

界面活性剤濃度の上昇に伴い，油剤に対する水にこの問題をクリアできる見通しが今回の検討によ

相の比率は増加するが，今回使用したポリグリセり得られた．これらの知見は，低濃度でも効果を発リン縮合リシノール酸エステルを界面活性剤と揮し，かつ，極めて水に溶けやすい水溶性の有効成して用いる限りにおいては，油剤の 2 倍程度の水分をオイルベースの剤形で製品化する際などに特に相を含む条件であっても安定した W/O エマルシ有用であると考えられ，高濃度分散体調製からの希ョンの調製が可能であった．

釈操作という簡便で効率的な製造の道が開かれる可3)

乳化処理が問題なく行える限りにおいては，界能性がある．また，分散粒子の「見える化」（電子面活性剤濃度が高いほど得られる分散体の平均

顕微鏡観察）に関しては，コラーゲンペプチド以外

粒径が低下する傾向が認められ，基本条件の 10の水溶性物質を単一または複数で用いた場合におい倍以上の水溶性物質濃度であっても，195 nm 以ても観察像が得られており，油系溶媒におけるナノ下の分散体調製が可能であった．

サイズ微粒子の評価が光散乱以外の方法でも可能に

4)分散体の平均粒径が 100 nm に近づくにつれて，なりつつある．

脱水後の分散体が透明感を呈するようになり，外

今回の検証においては，最大で濃度 40 wt%の水

観の目視確認による分散粒子のサイズ推定が可

溶性物質を油中に分散できることを示すことができ，能となる見通しが得られた．

特許技術のポテンシャルの高さを示すことができた．

5)

油相中に存在する分散粒子はヘキサン洗浄や遠今後も特許技術の普及をはじめ，分散系に関する知心分離などの簡便な操作で回収が可能であり，動見をさらに蓄積し，新たな独自技術の開発に取り組的光散乱測定の結果を支持する観察像を得るこ

んでいく．

とができた．
6)

水溶性物質濃度の上昇に伴い，分散粒子の粒径は増大する傾向にあったが，増大の程度は緩慢で

５

参考文献

1) 濵山真吾，山本建次，清水正高：宮崎県工業技術あり，モデル物質として用いたコラーゲンペプチ

センター・食品開発センター研究報告，61，

ドにおいては濃度 40 wt%であっても分散体の粒25-27(2016)

径の上限を超えることはなかった．
一般的に分散系の高濃度化は難しいことが知られているが，当県の特許技術に関しては，比較的容易

142) 河野拓人，濵山真吾，山本建次，落合克紀，清水正高：宮崎県工業技術センター・食品開発センター
研究報告，62，5-8(2017)

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

円形孔と矩形孔を介して噴出生成した均一液滴の違い
清水

正高＊１・鳥越清＊1

Differences between Uniform Droplets Generated by Jetting thoroughCircular and Rectangular Hole
Masataka SHIMIZU and Kiyoshi TORIGOE
幅 10 m，長さ 50 m の矩形孔を介して分散相を加圧噴出させた結果，円形孔よりも粒径がよくそろった
分散相粒子を生成できた．この方法は，油水，水油，気水および水気分散系，さらには油中液体金属分散系など，さまざまな組み合わせの分散系にも有効であった．噴出した液柱や気柱に対する表面・界面の規則的な振動に矩形孔由来のねじり効果が相乗したためと推測され，新たな粒子形成技術の創出が期待できた．一方，分散相噴出条件，表面・界面張力や相粘度の影響など，今後解明すべき因子が多く，また，矩形孔以外にもより良好な非円形形状の存在が予想された．
１

はじめにたさまざまな分散相粒子が生成する現象のみを明ら

既報 1) において，直接膜乳化により単分散エマル

かにしたので報告する．

ションが生まれるメカニズムは，Rayleigh の液柱分裂理論に基づく液滴形成に由来すると提案した．し

２

実験方法

かし，過去の液柱分裂研究 2) は mm オーダー以上の微細放電加工機を用いて厚さ 500 m のステンレ

マクロな流体を対象としており，我々の研究領域でス SUS 円板に幅 10 m，長さ 50 m の矩形孔，なあるミクロ領域や非常に低い界面張力の乳化系におらびに，その矩形孔と断面積がほぼ同じ孔径 25 m

いて正しく成立しているのか疑問が残った．

の円形孔を有する単一孔円板を清本鐵工㈱より入手

一方，近年発展している微細放電加工機などを用いると各種金属にミクロンサイズの貫通孔を作製することができる．そこで数十した．単一孔円板の外観と矩形孔の光学顕微鏡写真を図 1 に示す．

m サイズの矩形孔を貫通させた単一孔円板を入手し，これを介して分散相を加圧噴出させ，連続相に分散させる試験を行った．油水，水油，気水および水気分散系，さらには油中液体金属分散系などさまざまな組み合わせを試したところ，いずれも矩形孔から安定した液柱ある
いは気柱が生成した場合，その先端より比較的粒径のそろった油滴，水滴，気泡，ミスト，液体金属粒子が噴出生成することを見いだした．一方，円形孔

図1

単一孔円板の外観と矩形孔の光学顕微鏡写真

では矩形孔ほど粒径のそろった上記粒子を生成することが難しいことも判明した．
本報では，不明な多くの噴出条件については後の研究に譲り，矩形孔を介して分散相を連続相に噴出分散させる単純なシステムによって，粒径のそろっ
＊1 元

材料開発部

分散相側を加圧できる自作モジュールに酸洗浄した単一孔円板を O-リングで密封固定し，実験を行った．図 2 に示すように，水油，水気および油中液体金属分散系では液柱を垂直に落下させ，油水および気水分散系の場合は連続相液側にモジュールを沈15

円形孔と矩形孔を介して噴出生成した均一液滴の違い得られた．また，他系の気泡や水滴の場合も粒子径は異なるが同様であった．
一方，液柱が生成しない孔噴出速度が低い場合
は，図 2 の円形孔と類似した大幅に不ぞろいな粒
矩形孔

油水分散系
気水分散系

図2

子が形成された．

水油分散系
水気分散系
油中液体金属分散系

円形孔

各分散系における粒子生成方向と円形孔実験

めて垂直に浮上させた．
実験に供した各相の組み合わせを表１に例示す
る．水性界面活性剤のドデシル硫酸ナトリウム

図3

SDS 濃度は 0.5 wt％，油性界面活性剤のポリグリセ
リン縮合リシノレイン酸エステル PGCR 濃度は 0.5
wt％であった．液体はすべて 0.2 m のフィルター４

矩形孔噴流によって生成した油滴（左）と低融点金属粒子（右）の光学顕微鏡写真
スケールバーは 100 m

考察

で浮遊ゴミを除去した．油中液体金属分散系には低矩形孔が均一粒子形成に融点金属 U-alloy 70（（株）ニラコ，融点 70℃）を有効な理由としては，噴出使用した．

した液柱や気柱に対するRayleigh が示した表面・界

表1

各分散系における相の組み合わせ

面の乱れによる規則的な振

分散系

粒子名

分散相

連続相

動と，図 4 のモデル図にあ

油水

油滴

灯油

水＋SDS

る矩形孔由来の「ねじり効

水油

水滴

水

灯油＋PGCR果」が加味されたためと推

気水

気泡

空気

水＋SDS

測される．どの分散系でも

水気

ミスト

水

空気

同様な現象が見られ，新た

油中液体
金属

金属粒子

U-alloy 70＊

大豆油＋PGCR* 低融点金属が溶ける 80 ℃に加温して実験した．

な粒子形成技術の創出が期待できる．しかし，矩形孔を介した分散相噴出条件，表面・界面張力や相粘度の影

３

実験結果
本報では，生成した各種粒子の粒径を適切に計測する手段を確立していなかったため，また，分散相の孔噴出速度，表面・界面張力，相粘度などの影
響因子に関する解析が困難であったため，現象論的響など，今後解明すべき因図 4 矩形孔由来のね
じり効果が加わった
なく，均一粒子生成に適し 液柱および気柱の均一分裂モデル子は多い．矩形孔だけではたより効果的な非円形形状が存在することも考えられる．

な実験結果のみを示した．
油水分散系で生成した油滴および油中液体金属
分散系で生まれた金属粒子の光学顕微鏡写真を図 3に示す．矩形孔を使い図 2 に描写したような液柱が形成される条件では，油滴で 50～60 m，金属
粒子で 25～30 m の比較的均一な粒子が継続して
16

５

参考文献

1) 清水正高：宮崎県工業技術・食品開発センター
研究報告，No.65，5-8(2021)
2) 高橋照男，北村吉朗：化学工学，35-6，637642(1971)令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

電解硫酸技術を活用した屋外で白化しにくいアルミ合金製品と表面処理装置の開発＊

山本

建次＊１・永井達夫＊２・田上兼輔＊１・河野拓人＊３・柳洋介＊２

Development of Aluminum Alloy Products with Excellent Corrosion Resistance andEquipment for Surface Treatment Using Electrolyzed Sulfuric Acid Technology
Kenji YAMAMOTO, Tatsuo NAGAI, Kensuke TANOUE, Takuto KAWANO
and Yosuke YANAGI
アルミ合金製品を屋外で使用した際に発生する表面の白化（腐食の初期段階を示す白い斑点）を抑制することを目的として，アルミ合金の耐食性を向上させる新しい陽極酸化処理技術および封孔処理技術の開発に取り組んだ．その結果，これらの技術開発に成功し，アルミ合金の白化寿命（白化に至るまでの期間）を延長することができた．また，本技術の事業化の推進に必要な表面処理装置（パイロット設備）の開発にも成
功した．
１

はじめに
アルミ合金製品の多くは，腐食を抑制するための

２

実験方法

２－１

電子顕微鏡によるサンプル評価技術の開発

表面処理（陽極酸化処理による酸化皮膜の形成）が陽極酸化処理後のアルミ合金の表面は，自然酸化施されているが，それにも関わらず，屋外使用後わによる皮膜に覆われており（図 1），そのままの状

ずか 1 年程度で表面が白化するという課題を抱えて態では観察することができない．そこで，観察の前いる．この課題解決に向け，筆者らは，白化箇所付処理として，表面研磨，金属刃での切削，ダイヤモ

近の詳細な観察を実施し，白化が材料表面の浸食にンド刃での切削，以上 3 通りの方法による自然酸化より起こったものであることを予め把握していた．

皮膜の除去を試みた．

すなわち，アルミ合金の耐食性の不足が示唆されていた．
そこで，本研究では，アルミ合金の耐食性の向上を目的として，密な構造の酸化皮膜を形成させるための陽極酸化処理技術の開発および材料表面の微小クラックを低減させるための封孔処理技術の開発に取り組んだ．その結果，これらの技術開発に成功し，アルミ合金の白化寿命を延長することができた．ま図 1 陽極酸化処理後のアルミ合金の構造（イメージ）

た，本技術を実製品に応用するための表面処理装置の開発にも並行して取り組み，事業化の推進に必要

次に，前処理後のサンプルを電界放出形走査電子なパイロット設備を開発できたので，併せて報告す

顕微鏡（㈱日立ハイテクノロジーズ，S-4800）による．

り，20 万～40 万倍の観察像を取得し，微細孔の平

＊
＊1
＊2
＊3

令和元～3 年度経済産業省戦略的基盤技術高度化支援事業
材料開発部
ミクロエース株式会社
材料開発部（現 宮崎県総務部危機管理局消防保安課）

均孔径（100 個以上の算術平均）と孔密度（1 m2
当たりの微細孔数）を計測し，微細孔が材料に占める割合（これを「空隙率」と定義）の算出を試みた．
また，従来のアルミ合金製品の表面に微小クラッ17

電解硫酸技術を活用した屋外で白化しにくいアルミ合金製品と表面処理装置の開発

クが多数存在していることを予備試験で把握してお３

結果および考察り，クラックの定量的な評価が必要と考えられたた

３－１

め，電子顕微鏡による 10 万倍の観察像を基に微小電子顕微鏡による空隙率およびクラック長さの計測技術の確立

m2 当たりの長さ

前処理のうち，表面研磨および金属刃での切削での和（これを「クラック長さ」と定義）の算出を試

は，自然酸化皮膜下の微細孔の確認には至らなかっ

みた．

た．これは，処理の過程で微細孔が潰れた，または

クラック個々の長さを計測し，1２－２

酸化皮膜の空隙率および表面クラックを低切削くずで埋まったためと考えられる．その一方で，減させるための技術開発

ダイヤモンド刃で切削したサンプルについては微細

アルミ合金の耐食性を向上させるため，密な構造孔を確認することに成功し（図 2），平均孔径，孔の（空隙率の低い）酸化皮膜の形成および材料表面

密度および空隙率の計測・算出が可能となった．

の微小クラックの低減，以上 2 つの技術開発に取り組んだ．
まず，空隙率の低減については，陽極酸化処理に
電解硫酸を用いる方法 1, 2) を選択した．これは，陽極酸化処理がアルミ合金を酸（一般的には，硫酸）の入った処理槽に浸漬し，通電させた際のアルミニ
ウムの溶解速度と溶出したアルミニウムの酸化速度のバランスで成り立っている 3)ことから，酸化力の強い電解硫酸を用いた方が有利（密な構造の酸化皮膜を形成できる）と考えられたためである．空隙率の目標値を 4.9％以下に設定し，小規模実験設備（処図 2 ダイヤモンド刃による切削後サンプル

理槽容量 25 L）を用いた実験により，空隙率を低減

表面の電子顕微鏡写真

できる条件の探索を行った．
次に，表面クラックの低減については，酸化皮膜

また，電子顕微鏡の観察像を基に，割れ幅 5～20と素材（下地のアルミ合金）の熱膨張差を小さくし

nm 程の微小クラック個々の長さを計測することがた方が有利であると考え，従来の 145℃よりも低温

でき，クラック長さの算出も可能となった．

領域での水蒸気封孔処理を試みた．

３－２

また，これらの技術開発により得られるアルミ合
金の白化寿命の目標値を 5 年以上とした．白化寿命

酸化皮膜の空隙率および表面クラックの低減

小規模実験装置で実施した陽極酸化処理実験の主な結果を表１に示す．

の推定には，独自の耐酸性試験（サンプル表面への硫酸を使用した従来技術サンプルの平均孔径がpH4 の酸滴下・乾燥を白化が起こるまで繰り返し行

19.3 nm であったのに対し，電解硫酸を使用した本う方法）を用いることとし，従来技術のサンプルが研究サンプルは，いずれも 14 nm 以下に縮小されて白化に至るまでの滴下回数を「白化寿命 1 年」と定いた．これは，電解硫酸の酸化力が強く，酸化皮膜義した．

の骨格（微細孔の脇の壁部分）の形成が速く起こっ

２－３

パイロット設備の作製および実生産設備への適用

開発した技術のスケールアップを図るため，中規模のパイロット設備（処理槽容量 200 L）の設計および作製を行った．さらに，早期事業化につなげる
ため，パイロット設備の電解セル等（電解硫酸の製造供給部分）を実生産設備（処理槽容量 3300 L）に接続し，試運転および新製品の試作を行った．

18

表 1 陽極酸化処理実験の主な結果

電解硫酸技術を活用した屋外で白化しにくいアルミ合金製品と表面処理装置の開発たためと考えられる．その一方で，本研究①に示すとおり，平均孔径が従来技術に比べて縮小されたのに反し，孔密度が増加する傾向が見られたため，以後，硫酸濃度，電流密度，温度等の条件を変えながら実験を進めた．その結果，本研究②および③のとおり，平均孔径と孔密度の低減を両立でき，最終的に空隙率 4.6％を達成した．
従来の 145℃の水蒸気封孔処理後サンプルではク
ラック長さが 3.45 m/ m2 であったのに対し，低温
水蒸気封孔処理後サンプルでは 0.63 m/ m2 に低減されていた（図 3）．耐酸性試験の結果，従来技術のサンプルが滴下 36 回（これを白化寿命 1 年と定義）であったのに対し，本研究のサンプルでは滴下 245 回（推定白化寿命 6.8 年）に達した．すなわ
ち，電解硫酸陽極酸化処理および低温水蒸気封孔処理が耐食性の向上に有効であることを確認できた．
３－３

パイロット設備の完成および実生産設備による新製品の試作作製したパイロット設備の外観を図 4 に示す．パ
イロット設備の電解セル等を実生産設備に接続した
後，試運転を兼ねてアルミ合金の陽極酸化処理を実

図 3 水蒸気封孔処理後サンプル表面の電子顕微鏡写真

施した．その結果，小規模実験設備で作製したサン

上：145℃処理, 下：低温処理

プルと同等以上の耐食性（耐酸性試験で滴下 360 回，
推定白化寿命 10 年）を有する新製品を試作できた．
すなわち，事業化に必要なスケールアップに成功し
た．
４

まとめ
電解硫酸を使用した陽極酸化処理により，密な構

造の酸化皮膜の形成に成功し，さらに，水蒸気封孔
処理を低温で実施することにより，材料表面の微小クラックを低減することができた．その結果，アルミ合金の耐食性が向上し，白化寿命の延長につなが図 4 パイロット設備の外観った．併せて，電解硫酸技術を搭載したパイロット
設備の作製および実生産設備への接続が完了し，事

６

参考文献

業化の準備が整った．

1) 永井達夫, 山本裕都喜, 坂本幸弘：材料の科学と工学, 53-2, 64-67(2016)

５謝辞
本研究の成果は，令和元年度～3 年度の経済産業

省戦略的基盤技術高度化支援事業（サポイン事業）
により得られたものである．記して謝意を表す．

2) 永井達夫, 山本裕都喜, 坂本幸弘：材料の科学と工学, 53-3, 94-99(2016)3) 永井達夫, 松原浩二, 酒井尚樹：材料の科学と工学, 58-4, 150-151(2021)

19

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

調湿液を用いた気液接触法に関する研究小野貴哉＊１・陰山

翼＊２・田河智章＊３

Study on gas-liquid contact method using humidity control liquid
Takaya ONO, Tsubasa KAGEYAMA and Tomoaki TAGAWA
既報 1)で開発した結露防止システムの応用展開を図るため，空間中の湿度を調整する気液接触法の技術を確立するための技術蓄積を行った．具体的には，簡易結露防止システムを用いた結露防止環境実験および気液接触フィルタ性能実験を実施した．その結果，結露防止環境実験では，調湿液のポンプ流量や気液接触フ
ィルタの違いにより，除湿時間に違いがあることが確認された．また，気液接触フィルタ性能実験では，流体解析に関する技術蓄積を図ることができた．
１

はじめに
当センターではこれまで，調湿液を用いた湿度コ

低温環境内での結露の状況および湿度の変化を測定した．

ントロール技術に着目し，0～10℃程度で低温管理された食肉加工施設内の天井面に発生する結露水滴を消失させるため，調湿液を用いた結露防止システ
ムを開発し，県内の食肉加工施設で実証実験を行った．その結果，結露水滴の消失が確認され，結露防止システムが低温環境における結露水滴消失に効果があることが明らかになった 1)．
一方，結露防止システムは，様々なフィールドに対応できるシステム開発に至っておらず，調湿液のポンプ流量や気液接触フィルタの違いによる除湿能力の把握ができていなかった．

図 1 低温環境ユニット

そこで本研究では，簡易結露防止システムを用いた結露防止環境実験および流体解析を用いた気液接触フィルタ性能実験を行ったので報告する．
２

実験方法

２－１

結露防止環境実験

実験は，図 1 に示す低温環境ユニット（エスペックエンジニアリング㈱，HRF-22）内に農業用
ビニールハウスと簡易結露防止システムを設置（図2）し，低温環境ユニット内部を 5℃の低温環境に設定し，農業用ビニールハウス内で結露を発生させ

図 2 農業用ビニールハウスと簡易結露防止システム

た．その後，簡易結露防止システムを稼働させ，＊1 機械電子部（現 宮崎県県土整備部営繕課設備室）＊2 機械電子部＊3 機械電子部（現 宮崎県総合政策部デジタル推進課）

21

調湿液を用いた気液接触法に関する研究

ここで，簡易結露防止システムについて説明する．本装置は，調湿液を気液接触フィルタに滴下し，気液接触フィルタを通過する空気と調湿液を接触させることで調湿された空気を発生させ，結露が発生した空間内に調湿された空気を送り，室内を除湿させるという特徴を有している．
結露防止環境実験の構成を図 3 に示す．

単位:mm
図 4 流体解析用モデル

図 3 結露防止環境実験の構成

本実験で使用する気液接触フィルタは，サランロック（東洋クッション㈱，OM-150 および OS-120）とし，調湿液を滴下するノズルは，超低圧広角扇形
図 5 実証実験用モデル

ノズル（㈱いけうち，LYYP035）を使用した．本
実験の実験条件を表 1 に示す．

シミュレーション条件および空気の物性値を表
表 1 結露防止環境実験の実験条件

2，3 に示す．なお，気液接触フィルタの粘性抵実験環境体積約4 ㎥

抗係数は，空気が対象のため≒0m-2 とし，慣性

相対湿度100％RH

抵抗係数および空隙率は，OS-120 のカタログ値

設定温度

5℃

調湿液濃度

45％

ファン風速

5 m/s

ポンプ流量

11.0，12.8，14.7，16.5 L/min

２－２2)から算出した．また，実証実験における風速の測定箇所は，A~D’地点とし，高さ H，M，L の計 24 箇所を測定した（図 6）．なお，風速測定には，クリモマスター風速計（KANOMAX，
MODEL6500 シリーズ）を使用した．

気液接触フィルタ性能実験
表 2 シミュレーション条件

気液接触フィルタ OS-120 の性能評価を行うため，流体解析システム（ANSYS，Discovery AIM

流入口圧力

0 Pa

2019 R3）を用いたシミュレーション解析および実流出口風速

3.5 m/s

証実験により，気液接触フィルタ前後における風速の違いを確認した．流体解析および実証実験におけるモデルを図 4，5 に示す．どちらもモデルの寸法
は，350 mm×350 mm×600 mm とし，流入口，流出口の直径を 168mm とした．
22

フィルタ

粘性抵抗係数0 m-2

慣性抵抗係数

4.0 m-1

空隙率96％

調湿液を用いた気液接触法に関する研究

表 3 空気の物性値
密度1.1843 kg/㎥

熱伝導率0.0264 W/m･K

比熱1006.3 J/kg･K

粘性係数

1.8448E-5 Pa･s

図 8 気液接触フィルタ（OM-150）使用時の湿度の変化

図 6 風速測定箇所

３

結果および考察３－１

結露について結露防止環境実験開始前および装置稼働後の実験
環境内天井面における結露の状況を図 7 に示す．

図 9 気液接触フィルタ（OS-120）使用時の湿度の変化

実験開始前は，結露水滴が付着しているが，装置稼働後は，結露水滴の消失が確認できる．これにより，調湿された空気を発生させ，実験環境内が除湿用時の方が装置稼働開始から除湿される時間までがされたことが確認できた．

短くなるという結果が得られた．これは，各フィル
タのかさ密度が関係していると考える．OS-120 に対して，OM-150 の方がかさ密度が大きいため，空気の通り道が小さくなり，除湿に時間を要したと考えられる．ただし，図 9 の流量 16.5 L/min においては，調湿液がフィルタ上面で飛散してしまうた
め，十分にフィルタ内に滴下できず，除湿に時間を要していることから，OS-120 においては，流量14.7 L/min 以下で滴下することが好ましいと考える．

図 7 実験開始前（左）と装置稼働後（右）の
結露状況

３－３

気液接触フィルタの流体解析

流体解析の結果を可視化したものを図 10，11に，解析結果と実測値およびその誤差を表 4 に示

３－２

湿度について

気液接触フィルタ OM-150 および OS-120 使用
時の湿度の変化を図 8，9 に示す．
図 8，9 より OM-150 使用時よりも，OS-120 使

す．
図 10，11 より，中央断面および A-D 断面ともに気液接触フィルタ前後における風速の変化は確認できた．しかし，解析結果と実測値の誤差が大きくなった．これは，解析条件や解析モデルの設定が実23

調湿液を用いた気液接触法に関する研究際の環境と乖離していたためと考える．特に，解析条件の流出口の設定に関しては，ファンの P-Q 特性を考慮せず，流出口から一様に 3.5 m/s で流出すると設定していた．今後は，解析用にファンをモデル化した上で，P-Q 特性を活用したより詳細な解析を実施する．

図 10 流体解析の結果（中央断面）

図 11 流体解析の結果（A-D 断面）

表 4 解析結果と実測値およびその誤差
測定
箇所
高さ

H

M

L

A

A’

通過前

通過後

B’

C

B

C’

D

D’

解析

実測

解析

実測

解析

実測

解析

実測

解析

実測

解析

実測

解析

実測

解析

実測

0.19

0.64

0.18

0.2

0.07

0.65

0.08

0.42

0.44

0.58

0.45

0.37

0.67

0.63

0.67

0.62

70.31%
2.81

2.2

10.00%
2.78

27.73%
0.19

0.41

1.95

42.56%
0.19

53.66%

0.35

45.71%

89.23%
2.77

2.24

23.66%
0.08

0.23

65.21%

80.95%
2.74

2.2

24.14%
2.57

24.55%
0.07

0.23

1.06

142.45%0.45

69.57%

0.41

9.76%

21.62%
2.56

1.12

128.57%0.44

0.53

16.98%

6.35%
2.4

0.85

182.35%0.67

0.58

15.52%

8.06%
2.4

0.88

172.73%0.67

0.45

48.89%

(m/s)

４

まとめ

大きくあったため，P-Q 特性を活用した解析等を本研究では，調湿液を用いた気液接触法に関する検討し，より詳細な解析を実施する必要がある．

技術蓄積を目的に簡易結露防止システムおよび流体

以上，本研究により調湿液のポンプ流量と気液接解析を活用し実験を実施した結果，次の成果を得

触フィルタの関係性を確認することができた．

た．

また，流体解析について，条件設定の方法や実証実

1) 調湿液のポンプ流量および気液接触フィルタの験との比較方法についての技術蓄積を行うことがで違いにより，除湿される時間に違いがあることがきた．今後は，県内企業への技術移転や流体解析に確認でき，今回の実験で使用した気液接触フィル

関する詳細な検証を行う．

タでは，かさ密度が小さいほうがより効率よく除湿されることが確認されたが，一定の流量を超え５ると調湿液の飛散が増加し，調湿効率が低下する

1) 小野貴哉，野口大介，陰山翼，平栄蔵：宮崎県工業ことが確認された．
2) 流体解析において気液接触フィルタ前後における風速の変化は確認できたが，実測値との乖離が

参考文献
技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告，
63，37-40(2018)2) 東洋クッション㈱，サランロック,
https://toyo-cushion.com/produc24令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

IoT システムのノイズトラブル原因の特定と対策
小田誠＊１・小玉昂史＊２

Cause Identification and Countermeasures of Noise Trouble in IoT System
Makoto ODA and Takafumi KODAMA
工場内に IoT システムを構築した後に発生する電磁ノイズトラブルの原因特定のために，ノイズ観測方法を検討した．ノイズ観測には，リアルタイム・スペアナとオシロスコープを使用した．検討の結果，リアル
タイムなノイズ波形変化の観測や瞬間的にしか発生しないノイズの観測が可能になった．これにより，トラ
ブル原因の特定と原因に応じた対策をとれるようになった．また，ノイズ対策の一手法として LC フィルタの設計および使用方法を検討した結果，入出力インピーダンスによってフィルタのノイズ低減効果が変化することが明らかになった．入出力インピーダンスが高い IoT 機器の場合，C 型や 型の LC フィルタを挿入することによりノイズによる誤動作を低減することができた．

１

はじめに国は，Society5.0 や Connected industries を掲げ，そこで本研究では，県内中小企業等からの IoT シ

経済発展と社会的課題の解決を推進している．これ

ステム導入後のノイズトラブル相談に対応できるよを受け，ものづくり現場においても生産性向上のた

うにするため，フィールドでトラブルが発生した場

め，Internet of Things (IoT) 等の新技術の活用が検合の原因の特定と原因に対応した対策方法を検討し討されている．しかしながら，活用が進んでいるのたので報告する．

は大企業 1)であり，中小企業においては 1 割未満の導入にとどまっている 2)．
導入が進んでいない理由のひとつとして，「導入２

ノイズトラブル原因の特定

２－１

リアルタイム・スペアナによる観測

後のトラブルに対応できない．」ことが挙げられる．

電磁ノイズには，外来ノイズと機器内部で発生す工場等の生産現場では，生産ライン変更に柔軟に対るノイズがあるが，工場内で使用される IoT システ

応できるようにするため，IoT システムの無線機器

ムの場合は，外来ノイズがトラブルの原因となるこによるワイヤレス化が増加しており，2015 年からのとが多い．外来ノイズには，①周辺で利用されてい5 年間でワイヤレス利用は約 3 倍に拡大している 3）．

る無線機器の無線通信電波と②工場内で使用されて無線機器の増加は，通信品質の低下によるトラブル

いる加工機等が発する電磁ノイズがある．これら外発生の原因となる．また，工場における IoT システ

来ノイズの観測には，スペクトラムアナライザを使ムの構築では，電子機器同士を結ぶ信号系がインバ用するが，一般的な周波数掃引方式のスペクトラムータ制御機器と共存する場面が多くなってきている

アナライザでは散発的に発生する外来ノイズの観測が，工場内の産業機器等から発生する電磁ノイズには困難である．そこで，フーリエ変換方式スペクト

よりトラブルが発生する．しかし，中小企業では，

ラムアナライザ（以下，リアルタイム・スペアナ）

専門の技術者を配置できないためトラブルに対応で（Tektronix，RSA306B）を使用したノイズトラブ

きない．

ル発生原因の特定方法の検討を行った．

＊1 機械電子部＊2 元 機械電子部

具体的な方法としては，リアルタイム・スペアナ
により広帯域に周波数を観測し，IoT 機器が使用す25

IoT システムのノイズトラブル原因の特定と対策る無線周波数に影響を与える外来ノイズの有無を確認した．次に周波数帯域をリアルタイム帯域幅まで狭めることにより，波形の動きをリアルタイムに観測できることを確認した．図 1 に IoT 機器（Raspberry Pi(3B)）が使用している無線（IEEE802.11b/g/n(2.4 GHz)）と周辺無線（Bluetooth5(2.4 GHz)）の電波干渉を，図 2 に IoT機器が使用する無線と周辺機器（電子レンジ）が発するノイズの干渉を測定した結果を示す．
図 3 スペクトログラム表示

そこでオシロスコープ（YOKOGAWA，
DLM2054）を用いた観測方法を検討した．実験の結果，オシロスコープのトリガ機能を使用することによりパルス状ノイズを捉えることができるようになった．また，オシロスコープの FFT 機能によりパルス状ノイズの周波数成分を観測できることが分かった．図 4 に加工機（卓上ボール盤）が発するパルス状ノイズを測定した結果を示す．
図 1 Wi-Fi と Bluetooth の電波干渉

図 4 卓上ボール盤が発するパルス状ノイズ

測定の結果，パルス状ノイズは，広帯域なノイズ

図 2 Wi-Fi と電子レンジノイズの電波干渉成分（DC～1,000 MHz）を有することが確認でき
また，リアルタイム・スペアナのスペクトログラ
ム表示機能により外来ノイズの発生タイミングと発た．これにより，IoT 機器が使用する無線と電波干渉を起こす可能性があることが確認できた 4)．

生間隔が観測できることを確認した．図 3 にスペク
トログラム表示結果を示す．
２－２

オシロスコープによる観測

３

LC フィルタによるノイズトラブル対策
外来ノイズが IoT 機器で使用するセンサ等に干渉

工場内では，リレーや誘導モータ駆動時にパルスする場合，ノイズ発生側や受動側への対策が必要に状ノイズが発生する．パルス状ノイズは，ノイズのなる．本研究では様々な対策法を検討したが，工場発生時間が瞬間であり周波数帯域が広帯域であるた内における IoT システムの構築では，電子機器同士

め，スペクトラムアナライザでの観測が困難である．

を結ぶ信号系がインバータ制御機器と共存する場面が多くなってきていことから，信号線への LC フィ

26

IoT システムのノイズトラブル原因の特定と対策

ルタ挿入によるセンサ誤動作低減方法について報告

2 次のフィルタの減衰特性の傾きは-40 dB/decade，する．

3 次のフィルタの減衰特性の傾きは-60 dB/decade

３－１

LC フィルタの設計であり，シミュレーション結果と実測値がほぼ一致

IoT 機器には，I2C や SPI 等のワンチップセンサ

した．しかし，コンデンサの等価直列インダクタンが利用される．ワンチップセンサは，信号，電源，ス（ESL）やインダクタの浮遊容量（Cp）によってグランドのラインで構成されるが，信号ラインにノ

高周波域でのノイズ遮断効果が低下した．

イズが印可されると誤動作が発生し，通信が停止する．そこで，I2C センサの誤動作を低減させるために信号ライン用の LC フィルタを設計した．I2C センサの信号周波数は最大でも約 2 MHz であるため，
カットオフ周波数 10 MHz（信号周波数×5）の 6タイプ（①C 型，②L 型，③CL 型，④LC 型，⑤T型，⑥ 型）の LC フィルタを設計した（図 5）．

図 6 シミュレーション解析結果

図 7 ネットワークアナライザによる特性評価

３－３

ノイズ耐性評価

LC フィルタ挿入によるセンサ誤動作低減効果を検証するためにノイズ耐性評価を行った．
図 5 LC フィルタ

Raspberry Pi(3B)と I2C 温度センサモジュール（Analog Devices，ADT7410）をケーブルで接続す

３－２

シミュレーション解析・特性評価

る．次に通信状態（0.5 秒間隔でセンサからの温度設計した LC フィルタをシミュレーション解析を読み取り，LCD モジュールに表示）にして，ケー（MEL，S-NAP）した（図 6）．また，LC フィル

ブルにバーストノイズを重畳する．重畳するバース

タを試作し，ネットワークアナライザ（LibreVNA）

トノイズの特性を表 1 に示す．

による評価を行った（図 7）．シミュレーション解試験は，IEC 規格（IEC61000-4-4， EFT/B 試験）

析結果およびネットワークアナライザによる特性評に準拠して行い，容量性結合クランプを使用して，価結果のカットオフ周波数は 10 MHz である．また，ケーブルにノイズを結合させた．図 8 に試験のセッ

1 次のフィルタの減衰特性の傾きは-20 dB/decade，

トアップを示す．
27

IoT システムのノイズトラブル原因の特定と対策

表 1 バーストノイズの特性
極性
繰返し周波数
バースト時間バースト周期

正
5 kHz
15 ms
300 ms

４－２

LC フィルタによるノイズトラブル対策

LC フィルタを挿入することにより IoT 機器のノイズに対する耐性が改善されたが，改善効果は，一概に挿入損失が大きいフィルタが高い訳ではなかった．フィルタの効果が得られない理由として，フィルタの入出力インピーダンスの影響が考えられる．
図 6 のシミュレーション解析結果は，入力インピー
ダンス 50 Ω，出力インピーダンス 50 Ωとした結果であるが，実際の伝送回路の入出力インピーダン
スは 50 Ωではない．そこで入出力インピーダンス
を変化させた場合のフィルタの挿入損失をシミュレ

図 8 EFT/B イミュニティ試験のセットアップ

ートした．入出力インピーダンスを CISPR17（受動形 EMC フィルタの抑圧特性の測定法）に基づいフィルタの種類や印加電圧を変えて試験を行った．ノイズ印加時間 1 分の試験を各条件で 10 回行て，0.1 Ωと 100 Ωの組合せとした 5)．図 9～12 に結果を示す．

い，誤動作しなかった回数をカウントした．試験結果を表 2 に示す．
表 2 試験結果
印可
電圧

フィ
ルタ
無
-

電源
①
②
③
④
⑤
⑥
ライ C 型 L 型 CL 型 LC 型 T 型
型
ン*
20dB 20dB 40dB 40dB 60dB 60dB

挿入
損失
250 V 2/10 5/10 10/10 10/10 10/10 10/10 10/10 10/10
300 V 0/10 1/10 10/10 8/10 10/10 10/10 10/10 10/10
400 V
0/10 10/10 0/10 9/10 3/10 10/10 10/10
500 V
10/10
8/10 0/10 0/10 10/10
600 V
0/10
1/10
1/10
700 V
1/10
1/10
800 V
0/10
0/10
試験 Fail Fail Level Level Level Level Level Level
2
1
1
1
1
2
結果
*VDD-GND 間に 10 F と 0.1 F を並列に挿入

図 9 入力インピーダンス 0.1 Ω
出力インピーダンス 0.1 Ω

電源ラインおよび信号ラインに LC フィルタを挿

入力インピーダンス 0.1 Ω，出力インピーダンス

入することにより正常動作する割合が高くなった．

0.1 Ωの場合は，T 型フィルタの挿入損失が最大に信号ラインへのフィルタ挿入による誤動作改善効果

なった．また，L 型フィルタの挿入損失が，他の 4は，C 型と 型が高かった．

種のフィルタに比べて大きくなった．

４

考察

４－１

ノイズトラブル原因の特定

リアルタイム・スペアナ，オシロスコープを用いたノイズ観測によりノイズトラブル原因の推定ができれば，原因となる機器が使用している無線周波数
や発する電磁ノイズと異なる周波数やチャンネルを使用することによりノイズトラブルを低減できると考えられる．
28

IoT システムのノイズトラブル原因の特定と対策

図 10 入力インピーダンス 100 Ω

図 12 入力インピーダンス 100 Ω

出力インピーダンス 100 Ω

出力インピーダンス 0.1 Ω

入力インピーダンス 100 Ω，出力インピーダンス

入力インピーダンス 100 Ω，出力インピーダンス

100 Ωの場合は，C 型， 型フィルタの挿入損失が0.1 Ωの場合は，通過域減衰量が大きくなったが，入出力インピーダンス 50 Ωの場合に比べ大きくな

CL 型フィルタの減衰域参照減衰量が入出力インピった．

ーダンス 50 Ωの場合に比べ大きくなった．
以上をまとめると，LC フィルタを使用する上での入出力インピーダンスに応じた最適な選定条件は
表 3 のようになる．
表 3 LC フィルタの種類と最適条件
出力インピーダンス
高
低
入
力 高

低

C型
型

CL 型

LC 型

L型
T型

図 11 入力インピーダンス 0.1 Ω
出力インピーダンス 100 Ω

入力インピーダンス 0.1 Ω，出力インピーダンス
100 Ωの場合は，通過域減衰量が大きくなったが，LC 型フィルタの減衰域参照減衰量が入出力インピーダンス 50 Ωの場合に比べ大きくなった．

実験結果で，C 型と 型フィルタの誤動作低減効
果が高かった要因は，I2C と Raspberry Pi のインピーダンスが 1kΩ程度の高インピーダンスであるためと考えられる．
５

まとめ
県内中小企業からの IoT システム導入後のノイズトラブル相談に対応できるようにすることを目的に，
フィールドでトラブルが発生した場合の原因の特定
方法と原因に応じた対策方法を検討した．その結果，以下のことが明らかになった．

29

IoT システムのノイズトラブル原因の特定と対策

1) リアルタイム・スペアナを用いることにより波形の動きをリアルタイムに観測できる．また，スペクトログラム表示により外来ノイズの発生タイ
ミングと発生間隔を調べることにより，原因の特定が容易になる．
2) オシロスコープのトリガ機能を使用することによりパルス状ノイズの観測が可能である．また，

５

参考文献

1) 田原健吾：日本企業の AI・IoT の導入状況，日本経済研究センター，5(2019)2) 中小企業庁：第四次産業革命と中小企業について，
中小企業庁，16(2017)3) 総務省：電波利用に関する現状と課題について，
総務省，13(2020)

加工機等が発するパルス状ノイズは，広帯域なノ

4) 中居倫夫，小野仁，今井和彦，荒木武，小泉協，

イズ成分を有しており，IoT 機器が使用している

高野寛己，林正博，高田健一，沼山崇，坂下雅幸，

無線と電波干渉を起こす可能性がある．

佐藤裕高：宮城県産業技術総合センター研究報告，

3) 外来ノイズが IoT 機器で使用しているセンサ等

18,23-43(2021)に干渉する場合，LC フィルタの利用が有用であ

5) Engeer，“ノイズフィルタが効かない理由（シミるが，利用する場合は，入出力インピーダンスをュレーション検証）”，EMC 村の民，2021，

考慮したフィルタを選定する必要がある．

https://engineer-climb.com/filter-impedance-2/，(参照

30

2022-04-03).

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

AI を利用した画像認識技術等に関する研究
小玉

昂史＊１・肥後一彦＊２

Study on AI Image Recognition and Related Technologies
Takafumi KODAMA and Kazuhiko HIGO
本研究では，画像処理および AI などの技術を県内の各種産業に利活用することを目的に，これらの技術蓄積を行い，さらに，Python パッケージやアプリケーションソフトウェア（以下，アプリ）を開発し，実際の製造現場での活用を想定した部品（以下，ワーク）の分類ができるシステムを構築した．構築したシス
テムは，カメラ内のワークに接触等がなく，認識結果出力が遅くても支障がない場合には工場等において有用であると考えられ，得られた技術は，当センターへの技術相談や企業との共同研究等で活用することが可能であることを確認した．今後は，実際の工場等で運用するために必要な技術の研究を実証実験等により行
い，これらの技術を企業が活用できるツール開発等を進めることで県内産業の更なる技術力向上に貢献す
る．
１

はじめに

２

研究方法

近年の人手不足や働き方改革により，工場の製造

本研究で蓄積する技術は，県内企業での利活用をライン等での自動化や省力化（以下，自動化等）の目的としているため，現場への技術移転を想定したニーズが増えており，当センターにおいても自動化

研究開発が必要となる．そこで，工場内の製造ライ等の課題に関する相談が増えている．これらの課題

ンにおいて製造されたワークを対象とすることを想を解決するためには，IoT(Internet of Things)技定し，ボルト，ナット，ワッシャーの 3 種類のワ

術，画像処理技術，AI（Artificial Intelligence）のークについて，画像処理および AI を用いて，ワー

分野における機械学習に関する技術等を用いるが，クをカメラで撮影するとそれらの種類を自動で分類

これまで当センターでは画像処理や機械学習に関しするシステム（以下，ワーク分類システム）の開発てのノウハウや専門的な知識を有しておらず，十分を行った．本研究では，得られた技術を企業へ移転

な技術支援を行えていなかった．

するうえで必要となる要素の掘り下げを以下の手順

これに対して，自動化等に関する県内企業との共で行った．

同研究を実施し，具体的な課題を画像処理技術によ１． 画像の特徴量抽出を行うために必要な画像処って解決した 1)が，工場の作業員がこのような技術

理技術を蓄積し，企業がそれらの技術を簡単を使いこなすことは容易ではないこともわかった．

に利用できるようなライブラリおよびアプリ

そこで本研究では，画像処理および AI 等の技術を開発する．

を県内の各種産業に利活用するために，必要な技術

２． ワーク分類システムに与えるデータを取得すに関するプログラミングライブラリ（以下，ライブ

る方法やモデルに入力する前に行う処理（以ラリ）やアプリを比較的容易に操作できることを目下，前処理）等について 1 のライブラリを用標に，これらの技術蓄積を行い，本技術を応用した

いて実装を行い，ライブラリの有用性を確認システムの研究開発を行うことで，県内製造業等の生産性向上に貢献することを目的とした．

する．
３． ２で得られたデータを用いて実際にワーク分
類システムを構築し，システムの利用範囲等＊1 元 機械電子部＊2 機械電子部

について検討を行う．
31

AI を利用した画像認識技術等に関する研究

３

究

研究結果

３－１

画像処理技術の蓄積とライブラリおよびアプリの開発３－１－１

研究用 Python パッケージ mitc

本研究で行った画像処理等については，プログラ
ミング言語 Python 3 によって開発し，得られた要素技術は，パッケージ（Python でのライブラリの名称）化することで，容易に再利用が可能となるよ

図1

研究で蓄積した技術の Python パッケージ mitc

うにした．開発したパッケージは研究用 Python パッケージ mitc と名付け， mitc をルートとして図 1

３－１－２

画像処理・制御用アプリのような構成で作られている．パッケージ内の各ク

mitc パッケージによるプログラミングよりも，

ラスやメソッドには docstring（メソッド等の仕様

蓄積した技術を直感的に利用するため，画像処理やを記載できる Python 独自のドキュメント用文字

ロボットアームの制御などを行える「画像処理・制列）による説明を加え，docstring からマニュアル

御用アプリ」を開発した．その基本画面を図 3 にを自動生成できるツール sphinx によって図 2 のよ示す．

うな HTML リファレンスページを作成した．これ

本アプリを利用したシステムを技術移転する際にによりクラスやメソッドの解説を参照することがでは，当センターにて，現場の利用者に対し画像処理

き，技術移転や改良等が行いやすくなった．

の基礎やアプリでの設定方法，アプリから出力されまた，パッケージ内の各クラス等はオブジェクト

た設定情報を用いたプログラミング等についての研指向および構造化プログラミングを基本として作成修を行った．これにより，短期間の研修にも関わらした．これにより，各メソッド内で行われている処

ず，現場の利用者が本研究で行った画像処理等に関理の詳細を意識せずに再利用することができるたする技術を扱えるようになり，製造ワークを自動でめ，技術移転先の担当者は，比較的容易に，短時間移動・設置するシステムを自ら開発することが可能

でプログラミング開発が行えるようになった．

となった．

図2

32

画像処理・制御用アプリの基本画面

AI を利用した画像認識技術等に関する研究

ワーク分類システムでのデータの前処理(6) カーネルサイズ(7, 7)で手順(5)の画像の膨張

ワーク分類システムを構築するため，まずは各

処理 2)を行い，ワークの領域が輪郭内に全て３－２ワークを AI に入力するためのデータを取得する
手法について検討を行った．
画像はカメラスタンド（㈱エス・エフ・シー，
SL700）に Web カメラ（ナカバヤシ㈱，MCM19，解像度 1920×1080）を固定して取得した．
また，機械学習による分類手法の強みとして，曖昧性のある画像であっても分類が可能である点が入るようにする．
(7) 手順(6)の画像に対し輪郭抽出処理 2)を行う．
(8) 手順(7)で抽出された輪郭内の面積 を計算
し，1000 ≤する．

≤ 20000の範囲外の輪郭を削除(9) 手順(8)で抽出された輪郭を含む直立バウンデ
ィングボックス 2)を計算する．

挙げられるため，カメラのキャリブレーションお(10) 手順(8)で抽出された輪郭を含む最小のバウン

よび歪み補正 2)や遮光などは特に行わずに撮影をディングボックス 2)（以下，最小バウンディ

実施した．

ングボックス）を計算する．

３－２－１

ワーク画像の切り出し

ワークを分類するためには，カメラで取得した(11) 手順(1)の画像と同じ大きさの黒画像をワークの個数分作成する．

画像から各ワークを同じアスペクト比で切り出す(12) 手順(11)の各画像に手順(10)の最小バウンデ必要がある．この切り出しに使用する画像処理のィングボックスと同じ座標を，ワークごとに手法は 3-1-2 で述べた画像処理・制御用アプリを分けて白く塗りつぶす．

使用することで検討し，実際の開発は 3-1-1 で述
べた mitc パッケージを用いて行った．切り出しのアルゴリズムは以下のとおりである．

(13) 手順(1)の画像と手順(12)の各画像の乗算合成
画像を作成する．
(14) 手順(9)の直立バウンディングボックスのサイズが正方形になるように，短辺を左右または(1) 射影変換 2)により台形補正を行う．

上下に均等に拡大し，この正方形のバウンデ(2)ィングボックスで手順(13)の各画像を切り抜

ガンマ補正 2) （= 0.6）により手順(1)の画像の明るさを調整する．

く．

(3) ガウシアンフィルタ 2)（フィルタサイズ(5,5),(4)= 1.25）により手順(2)の画像の平滑化を

上述のアルゴリズムを使用して，図 4 のように行う．

ワークを 24 個並べて画像の取得を行った．な

しきい値 40 で手順(3)の画像の二値化 2)を行

お，図 4 ではアルゴリズムの手順(10)で計算されう．

た最小バウンディングボックスの表示も行ってい(5) カーネルサイズ(5, 5)で手順(4)の画像のオーる．また，各ワークは回転や位置の移動を行いな

プニング処理 2)を行い，小さな白領域を削除

がら 16 回ずつ撮影することで，ボルト，ナッ

する．

ト，ワッシャーの各ワーク計 384 枚（合計 1,152枚）の画像を取得した．取得した画像の例を図 5
に示す．

図3

画像処理・制御用アプリの基本画面

図4

画像取得の様子 (アルゴリズム 10 まで実施)

33

AI を利用した画像認識技術等に関する研究

究

表1
パラメータ名ガンマ
コントラスト
明度

画像水増しのパラメータ
開始値
0.8
0.8
-12

終了値
1.2
1.2
12

ステップ
0.1
0.1
4

た．この際，入力画像は横 28×縦 28 ピクセルに縮小して入力した．作成したモデルは図 6 のとおりである．
モデルは，2 次元情報を学習するための畳み込み層（Conv2D）を 2 つ繋げ，画像の移動に強くするための最大値プーリング層（MaxPooling2D），過学習を防ぐためのドロップアウト層（Dropout）と続き，畳み込み層，最大値プーリ
図5

ング層，ドロップアウト層を再度繋いだ後，平坦取得した各ワーク画像の例

化層（Flatten）により 1 次元配列に変換し，全結３－２－２合層（Dense）で出力の 3 種類のワークに対応しワーク画像の水増し取得した画像にはガンマ補正 2)，コントラスト

た層に繋いでいる．また，各層の活性化関数には調整 3)，明度調整 3)を行い，各パラメータを段階

ランプ関数 4)（ReLU）を，全結合層の活性化関的に変化させることで水増しを行った．各パラメ

数にはソフトマックス関数 4)（softmax）を使用

ータの範囲は表 1 のとおりである．これによってした．
学習時の損失関数には交差エントロピー誤差関同様に，3 ワーク分の各画像を 67,200 枚（合計201,600 枚）に水増しした．

数 4)を，最適化アルゴリズムは SGD4)を，さら

３－３に，学習評価には正解率（予測結果における正解

ワーク分類システムの構築

３－３－１

数をデータ数で割った値）を使用し，学習率はニューラルネットワークモデル

ワーク分類システムの根幹となるニューラルネ

0.01 に設定した．なお，学習の最大エポック数

ットワークモデルについては，ディープラーニン（訓練データをすべて使い切り学習した回数）はグ用パッケージである Keras4)を用いて作成し100 に設定したが，損失関数の値がこれ以上低下

図634

作成したモデルAI を利用した画像認識技術等に関する研究しないと判断できる場合には，EarlyStopping クラス 4)により早期に学習を終了するように設定し３－３－２

ワーク分類システム

3-3-1 で製作したモデルを利用して，Web カメラで撮影をすることで図 8 のような分類結果を表た．
図 7 は訓練データと検証データにおいて，横軸示する「ワーク分類システム」を開発した．

にエポック数，縦軸に正解率をプロットしたもの

このシステムを用いてワーク分類を行った結である．グラフから，多少過学習が起きているも果，ワークの最小バウンディングボックスが正しのの，検証時のデータにおいても正解率の値が非く描画されている場合には，ワークをどの位置，

常に高いことから，特段問題となるような過学習

どの方向に置いても正しく分類することが可能とは起きていないことがわかる．また，検証データなった．ただし，図 9 のようにワークが接触してでの最終的な正解率は 0.9969 となった．

いるような例では，最小バウンディングボックスの抽出がうまくいかず，ニューラルネットワーク

1

モデルへ正しい入力を与えることができないた
め，ワークを別のもの（ここではボルト）である

正解率

0.95

と誤認してしまうことがあった．また，ワークを0.9

1 つ設置した場合の処理速度は 4 fps（フレーム毎0.85秒）ほどになったが，図 8 のように多くのワークを設置した場合には 0.5 fps ほどとなり，認識す

0.8
0

10

20

30

40

とがわかった．

エポック数
訓練データ
図7

るワークの数が増えるほど認識速度は低下するこ

検証データ

学習過程のグラフ

図8

ワーク分類システムの表示画面

35

AI を利用した画像認識技術等に関する研究究格化されていないような製品（例えば野菜など）については元の撮影データがさらに大量に必要になると考えられる．
また，ワークが接触するような状況の場合には，
YOLO5)や DETR6)のようなバウンディングボック
スを自動で取得できるモデルを使用する必要がある
が，簡単な事例の場合には今回のような自作ツール
で対応し，技術移転を行うことで，県内企業の技術者が画像処理や AI についての理解を深めることが図９ ワーク分類システムの認識失敗例

でき，これらの技術を用いた現場の改善活動に取り

図9

組みやすくなると考えられる．このため，得られたワーク分類システムの認識失敗例

技術については，技術の紹介や解説，研修等を行う
４

考察

ことで，県内企業への周知を図っている．

本研究を進める中で蓄積した画像処理技術について，Python のパッケージ mitc を自作し，制御用
アプリや，関連するプログラムを実装することで，技術相談への対応や技術移転を行いやすい環境づくりを行った．これらの技術については，県内企業等との共同研究や，当センターへの技術相談で活用しており，課題解決へ貢献できていることから有用であると考えられる．
また，AI による画像認識技術についても，条件が整えば現場での実装が可能であると考えられる．
例えば，簡易型ロボットアームを用いた製造ワークのハンドリングに関する研究 1)で，ワークを撮影するカメラの撮影範囲内に，複数の製造ワークが同時に存在する場合，誤った把持を行う可能性があるという課題があった．しかし，実験を実施した現場でのワークは 1 つずつ製造されて既定の場所に排出されるため，排出されるたびにそれが何のワークであるかをワーク分類システムによって認識し，どのように把持を行うかの設定を認識結果により切り替えることで，この課題は改善可能であると考えられる．加えて，実験に使用したワークの製造は，1 つあたり数分単位で行われるため，本研究で開発した
ワーク分類システムの速度で処理を行っても，工場の自動化等の実現は可能である．このように，カメラ内に写るワークの接触や重なりがなく，認識結果の出力が遅くても問題ない場合にはワーク分類シス
テムは有用であると考えられる．ただし，今回は規格化された工業製品に絞って分類を行ったため，規５まとめ
本研究では，画像処理および AI などの技術を県内の各種産業に利活用するために，これらの技術蓄積を行い，本技術を応用したシステムの研究開発を行うことで，県内製造業等の生産性向上に貢献することを目的として研究を行った．
研究で蓄積した技術については Python パッケー
ジ mitc やそのマニュアルを作成し，画像処理・制御用アプリを開発することで，再利用や技術移転を行いやすい環境づくりを行った．
また，実際にボルト，ナット，ワッシャーの三種
類のワークの分類が行えるように，撮影の手法や取得データの水増し方法を検討し，ニューラルネット
ワークモデルを構築した．このモデルを組み込んだ
ワーク分類システムは，カメラ内に写るワークの接触や重なりがなく，認識結果の出力が遅くても問題ない場合（0.25～2 秒程度以上）には現場においても有用であると考えられる．
得られた技術については，当センターへの技術相談対応や企業等との共同研究を通じて，技術移転を行い，県内産業の技術力向上に貢献した．
今後は，実際の工場等で運用するために必要な技術について，現場での実証実験等による研究を行い，これらの技術を県内産業で活用できるツール開発等を進めていく．また，接触や重なりがあるワー
クの分類，製品の不良診断など，さらに複雑な分類
事例にも取り組むことで，更なる技術の蓄積を行う．

36

AI を利用した画像認識技術等に関する研究

６

参考文献

1) 小玉昂史，肥後一彦，佐伯公也，橋本泰弘，久永亮
太，中平伸一: 簡易型ロボットアームを用いた製造ワークのハンドリングに関する研究，宮崎県工業技術セ
ンター・宮崎県食品開発センター研究報告，66，3541 (2021)

3) 末松良一，山田宏尚 共著：画像処理工学，コロナ
社，92-119 (2000)
4) チームカルボ著，物体・画像認識と時系列データ処理入門[第 2 版]，秀和システム (2021)
5) Joseph R., Santosh D., Ross G., & Ali F., “You
Only Look Once: Unified, Real-Time Object

2) Adrian Kaehler, Gary Bradski 著，松田晃一， 小Detection”, arXiv: 1506.02640. (2015)

沼千絵，永田雅人，花形理 訳：詳解 OpenCV 3 －6) Carion N., Massa F., Synnaeve G., Usunier N.,

コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認Kirillov A., & Zagoruyko S. “End-to-End Object

識，オーム社，239-285, 391-425, 613-673 (2018)

Detection with Transformers”, arXiv: 2005.12872.
(2020)

37

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

ぎょうざ特徴の見える化：主成分分析による特徴マッピングを活用した消費者向けポスターの開発
祐基＊１・西原金井朝倉玲子＊２・渡辺

麻衣＊１・高橋愛香＊３・矢野克嘉＊１・佐藤翔太＊３・永山

未遊＊２・平川

志穂＊１

良子＊４

Visualization of Gyoza Characteristics : Development of Consumer Poster using
Characteristics Mapping based on Principal Component Analysis
Yuki KANAI, Reiko NISHIHARA, Aika WATANABE, Shota YANO, Shiho NAGAYAMA,Mai ASAKURA, Katsuyoshi TAKAHASHI, Miyu SATO and Yoshiko HIRAKAWA「宮崎ぎょうざ」には様々な種類の餃子があるが，消費者がどのような餃子があるかを確認したい場合，
各社ホームページ等を閲覧する必要があり，各餃子の特徴を一元的に把握することが難しい状況であった．
そこで宮崎市ぎょうざ協議会の会員 20 店舗の餃子を対象に，アンケートおよび機器分析により野菜割合，
粗脂肪含量，多汁性，皮の厚さ等を調べ，これらのデータを主成分分析で解析し，得られた特徴マッピング
を消費者向けにデザインすることで，餃子の特徴を見える化したポスターを作成した．ポスターにより多様な餃子があることが一元的・視覚的に表現され，消費者に対して「餃子を食べ比べる」，「好みの餃子を選ぶ」といった新たな選択肢を提供することができた．
１

はじめに

宮崎市ぎょうざ協議会が消費者からよく質問される

総務省統計局が実施した家計調査において，宮崎

項目として「餡の肉と野菜の割合」，「ニンニクの市の 1 世帯（2 人以上）当たりの餃子の支出金額お量」，「皮の厚み」および「あっさり系か，こってよび購入頻度が 2021 年，2022 年ともに全国一位とり系か」があったため，これらの特徴を中心に各餃なり，当県の餃子が注目されている．県内で製造・子の特徴を調べることとした．

販売されている餃子，いわゆる「宮崎ぎょうざ」に得られた特徴に関する複数の情報を集約して可視は様々な種類の餃子がある．しかし，消費者がどの化 す る 方 法 と し て ， 主 成 分 分 析 （ Principal

ような餃子があるかを確認したい場合，各社ホーム

Component Analysis：PCA）がある．主成分分析はページ等を閲覧する必要があり，掲載情報も統一さ

多変量解析法の一つであり，多くの量的変数がある

れていないことから，各餃子の特徴を一元的に把握場合に，低い次元の合成変数に変換することによっすることが難しい状況であった．各餃子の違いが一て，データが有する情報をより解釈しやすくするこ

目で分かるツールがあれば，消費者が好みの餃子をとができる 1)．吉田ら 2)は，肉シュウマイ 15 種類を選ぶ際に有益であり，食べ比べのきっかけになるこ

対象に官能評価を実施し，得られた 19 用語の評価

とも期待できる．

データを主成分分析で解析することで，各肉シュウ

このため，宮崎市ぎょうざ協議会の会員 20 店舗の餃子を対象に，各餃子の特徴を整理し，特徴を見える化することに取り組んだ．餃子の違いについて，

マイの特徴を読み取ることができる官能特性マッピ
ングを作成している．
そこで本研究では，20 種類の餃子について，(1)アンケートおよび機器分析により各餃子の特徴を調べ

＊1
＊2
＊3
＊4

食品開発部
企画・デザイン部
宮崎市ぎょうざ協議会
食品開発センター

ること，(2)調べた特徴を主成分分析により解析し，
特徴マッピングを得ること，(3)特徴マッピングを消費者向けにデザインし，特徴を見える化したポスタ
39

ぎょうざ特徴の見える化：主成分分析による特徴マッピングを活用した消費者向けポスターの開発

ーを作成することを目的とした．なお，「あっさり表 1 研究対象の餃子系か，こってり系か」の特徴を評価するためには官能評価を実施する必要があるが，餃子 20 種類のこ

店舗所在地
店舗名
宮崎市
一真

れらの感覚を評価することは困難であったため，代

延岡市
小林市

黒兵衛 中央通り店
802 GYOZA
響
ひろき家
屋台骨
悠瑠里
らーめん椛
りょう GARDEN
辛麺屋桝元
山之口畜産

日向市

餃子の里

三股町

生餃子製造直売
ハチサンイチ
ぎょうざの樹樹
餃子の馬渡
黒潮工房
昇龍飯店
たかなべギョーザ
中国料理 吉宝
鶏専家 一本気

わりに餡の「粗脂肪含量」および「加熱した餡を圧縮した際に出てくる液体量（以下「多汁性」という．）」
を分析した．
２

実験方法

２－１

サンプル

宮崎市ぎょうざ協議会の会員 20 店舗の餃子 20
種類（表 1）をサンプルとした．
２－２

アンケート

会員 20 店舗にサンプルに関するアンケートを実施し，「餡の肉と野菜の重量割合」，「肉の種類」，

高鍋町「主な野菜の種類」，「ニンニクの使用重量」，「餃
子１個当たりの餡の重量」および「餃子の特徴（自由記述）」について情報を収集した．
２－３

機器分析

会員 20 店舗からサンプルの餡および皮を入手し，

餃子の名称
スパイス香る肉屋こだ
わりの餃子
焼き餃子
元祖 宮崎鶏餃子宮崎牛餃子
ひろき家 餃子
宮崎餃子 屋台骨
悠瑠里 特製 餃子
らーめん椛 餃子和製みやざき餃子桝元 宮崎餃子
やまちくアン黒 牛肉餃子餃子の里 白（プレーン）餃子
831 肉餃子
樹樹のぎょうざもっちり餃子
まさとの黒豚ギョーザ
焼餃子
たかなべギョーザ
焼き餃子
羽ばたけ鶏餃子

餡の「粗脂肪含量」および「多汁性」ならびに「皮の厚さ」を次のとおり測定した．
粗脂肪含量

ピストンに 5 kg の重りを乗せた

粗脂肪含量の測定は，食肉の理化学分析及び官能評価マニュアル 3)の方法を改変して行った．すなわち，餡を 10 g 量り取り，海砂 10 g とピストンを固定

混ぜ合わせて 105℃で 3 時間乾燥した．三角フラス
コに乾燥物を入れ，無水硫酸ナトリウムを 5 g 加えて潰しながら粗粉砕した．得られた混合物にジエチ
ルエーテルを 60 ml 加え，160 rpm で 12 時間以上振とうした．ろ過してジエチルエーテル相を回収し，シリンジ先から出てきた液体重量を測定

エバポレーター，次いで窒素気流によりジエチルエ
ーテルを留去した後，105℃で１時間乾燥した．デシケーター内で放冷して残留物の重量を測定し，粗脂

図 1 多汁性の測定（餡圧縮時の様子）

肪含量（餃子 1 個当たりの餡の粗脂肪重量 g）を算出した．同一サンプルにつき 3～5 回測定を行った．

圧縮した（図 1）．シリンジ先から出てきた液体の多汁性は，加熱した餡を一定圧力で一定重量を測定し，多汁性（餃子 1 個当たりの餡から出

時間圧縮することで測定した．量り取った餡 10 g をてくる液体重量 g）を算出した．同一サンプルにつ

ナイロンろ布で包んだ上で，ナイロン袋に入れて密き 5 回測定を行った．

多汁性

封した．95℃のお湯にナイロン袋を浸漬し，15 分間

皮の厚さ

湯煎後の皮の厚さを測定した．皮 1 枚

加熱した後，3 分間放冷した．ナイロン袋を開封し，から概ね 1 cm×3 cm の試験片を最大 2 枚切り出し，

ナイロンろ布に包まれた餡を 50 ml シリンジの中にそれぞれ試験に供した．試験片を 2 分間湯煎し，表入れ，ピストンの上に 5 kg の重りを乗せて 5 分間

面の水分を軽く拭き取って密閉容器内で放冷した後，

40

70

70

60

60

多汁性（偏差値）

粗脂肪含量（偏差値）

ぎょうざ特徴の見える化：主成分分析による特徴マッピングを活用した消費者向けポスターの開発

50
40
30
20

50
40
30
20

10

10

0

0

#1

#2

#3

#4

#5

#1

#2

#3

#4

#5

サンプル

サンプル
図 2 餃子 5 種類（野菜率 70％）の粗脂肪含量の比較

図 3 餃子 5 種類（野菜率 70％）の多汁性の比較

クリープメータ（㈱山電，RE2-33005C）を用いて

表 2 PC1 および PC2 の因子負荷量

試験片の中心部分の厚さ（mm）を測定した．同一サンプルにつき 15 回（試験片 15 枚）測定を行った．
２－４

データ解析

粗脂肪含量，多汁性および皮の厚さの測定結果は，

主成分

野菜割合

粗脂肪含量

多汁性

皮の厚さ

PC1

－0.74

0.73

0.77

－0.43

PC2

0.03

0.31

0.23

0.88

サンプルを固定効果とした一元配置分散分析を行った．餡の野菜割合（野菜重量 g/肉および野菜の重量g），粗脂肪含量，多汁性および皮の厚さについて，

３－２

粗脂肪含量および多汁性の測定結果

各餃子の平均値を変数として，相関行列を用いた主粗脂肪含量および多汁性を測定した結果，いずれ

成分分析を行った．全てのデータ解析には，もサンプルの効果は有意（p < 0.05）であり，餃子に

XLSTAT（Addinsoft，Ver.2022.2.1.1304）を用いた．

よって違いがあることが分かった．例えば餡の野菜

２－５

割合が同じ 70％の餃子 5 種類（#1～#5）について，ポスター作成主成分分析およびアンケートの結果を消費者向
けにデザインし，ポスターを作成した．

これらの結果から各餃子の偏差値を計算し，粗脂肪含量を図 2，多汁性を図 3 に示した．野菜と肉の割
合が同じ餃子であっても，粗脂肪含量，多汁性とも３

結果および考察

３－１

素材の特徴

に違いが見られた．
３－３

皮の厚さの測定結果

アンケート結果から，餡の野菜割合は肉多めの 40

皮の厚さについてもサンプルの効果は有意（p <％から野菜中心の 80％まで幅広く，さらに肉の種類

0.05）であり，餃子によって違いが認められた．各は豚肉，牛肉，鶏肉ならびに豚肉および牛肉の混合

餃子の皮の厚みの平均値は 0.66 mm～1.41 mm でがあり，餡の素材が多種多様であることが分かった．

あった．皮の最も薄い餃子と最も厚い餃子で 2 倍程

野菜の種類はキャベツを中心とした餃子が多いが，度の違いがあり，餃子によって皮の厚さに特徴が見キャベツ以外に玉ねぎ，ニラ，白菜など，素材の違られた．

いが見られた．餃子 1 個当たりのニンニク使用重量

３－４

特徴マッピングの作成についても，餃子によって違いがあり，消費者にと各餃子の特徴を一元的に把握するため，野菜割合，って重要な情報と思われた．そのほか，特徴的な素粗脂肪含量，多汁性および皮の厚さを用いて主成分材について自由記述により情報を得ることができた．

分析を行った．その結果，PC1（第 1 主成分）と PC2

41

ぎょうざ特徴の見える化：主成分分析による特徴マッピングを活用した消費者向けポスターの開発

課題

研究内容

成果

個々の情報が分散され，一元的に把握することが難しい状態①収集する情報の整理②機器分析等による情報の収集③多変量解析法を用いた情報の集約・可視化④情報の要約，ビジュアル表現への落とし込み

客観的で，消費者に分かりやすい
販売促進ツールの開発

図 4 研究プロセス（第 2 主成分）の寄与率はそれぞれ 47%，23%であ４

まとめり，PC2 までに 7 割の情報が集約された．PC1 およ本研究では，餃子 20 種類の特徴の見える化に取び PC2 の因子負荷量は表 2 のとおりであった．各り組んだ．本研究のプロセスを図 4 に整理した．各餃子の主成分得点を散布し，特徴マッピングを得た．

餃子の特徴に関する情報は分散され，一元的に把握３－５

特徴を見える化したポスターの作成することが難しい状態であったため，①餃子の違い得られた特徴マッピングおよびその他特徴を基にについて消費者からよく質問される項目から収集す「餃子の食べ比べの提案」をコンセプトにポスター

る情報を整理した上で，②アンケートおよび機器分作成を行った．特徴マッピングの PC1 の因子負荷量

析により情報を収集し，③次いで収集した複数の情から多汁性を「肉汁量」と解し，PC1 は「野菜系⇔報を多変量解析法の一つである主成分分析を用いて肉汁多め」と解釈した．PC2 は，皮の厚さの因子負集約・可視化，④そして集約された情報を要約し，荷量が大きいことから，「薄皮⇔皮厚め」と解釈し消費者向けのビジュアル表現への落とし込みを行った．また，餡の肉の種類に特徴があったため，凡例

た．この結果，客観的で，消費者に分かりやすい販を餃子の形として肉の種類によって色分けするなど，売促進ツールを開発することができた．

特徴マッピングを消費者向けにデザインし，ポスタ
ーに掲載した．
ポスターには「食べ比べる」というアクションへのきっかけづくりのため，キャッチコピーやイラス

各餃子の特徴を見える化することで，消費者に対して「餃子を食べ比べる」，「好みの餃子を選ぶ」
といった新たな選択肢が提供でき，「宮崎ぎょうざ」の更なる消費拡大への貢献が期待される．

トを配置したほか，特徴マッピング以外の情報は，別欄を設けて示した．別欄には餡の肉と野菜の割合

５をバーの比率で示すとともに，肉の種類と主な野菜

1) 永田靖，棟近雅彦：多変量解析法入門，サイエンを示した．餃子 1 個当たりのニンニク使用重量は，

参考文献
ス社，132（2018）

重量から 5 段階にレベル分けし，レベルを星の数で2) 吉田順子，添田博，菊池英夫，神山かおる，早川示した．また，各会員から収集した餃子の特徴（自文代：日本食品科学工学会誌，56-2，85-94（2009）

由記述）を掲載することで，特徴的な素材など，不3) 齋藤薫，奥村寿章，曽和拓，佐久間弘典，山田信

足する情報を補足した．
作成したポスターを図 5 に示した．ポスターから
餡は野菜系から肉汁多めまで幅広く分布し，さらに肉の種類や皮の厚さなどにも特徴があることが確認でき，「宮崎ぎょうざ」には多様な餃子があること
を一元的・視覚的に表現することができた．

42

一：食肉の理化学分析及び官能評価マニュアル，
独立行政法人家畜改良センター，7-9（2010）

ぎょうざ特徴の見える化：主成分分析による特徴マッピングを活用した消費者向けポスターの開発

図 5 ぎょうざ特徴を見える化したポスター

43

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

畜産副生物を活用した食品素材開発＊有簾

真奈美＊1・永山

志穂＊1・福良奈津子＊2・高橋克嘉＊1Development of Food Materials Utilizing Livestock by-Products
Manami ARIKADO, Shiho NAGAYAMA, Natsuko FUKURA and Katsuyoshi TAKAHASHI
畜産副生物を原料とした肉醤を開発するため，副生物原料の成分分析を行うとともに，麹の種類や醤油乳
酸菌等の添加について検討した．成分分析の結果，いずれの副生物も酸分解後のグルタミン酸等が多く，肉醤化による旨味の増加が期待された．醤油麹，米麹および麦麹を用いて肉醤を調製した結果，プロテアーゼ
活性の高い醤油麹を使用することで遊離アミノ酸が増加し，官能評価も良い結果が得られた．さらに，醤油
乳酸菌等を添加することで，風味良好となる傾向がみられた．豚腎臓と種類の異なる醤油麹を用いてスケー
ルアップ試験を行った結果，丸大豆より脱脂大豆を原料とする醤油麹を用いた方が，副生物特有の臭いが抑制され風味良好であった．
１

はじめに麹の種類による香味の違いが考えられた．また，通当県は国内でも有数の畜産県であり，牛は全国で常の醤油は，乳酸菌や酵母の働きで醤油特有の香り

3 番目に多い 25 万頭，豚は全国 2 番目の 80 万頭がが付与されるため，醤油乳酸菌および醤油酵母（以飼養されている 1）．畜産副生物は，牛や豚の生体か

下「乳酸菌等」という．）を添加することで，よりら枝肉と原皮を除いたものの総称であり，頭，内臓，良好な香りが得られることが推測された．

脚，血液などが該当する．一頭あたりから発生する

そこで本研究では，肉醤の調製における基礎的デ

畜産副生物は牛が 280 kg，豚が 35 kg と推計されてータを得ることを目的に，麹の種類および乳酸菌等

おり 2），そのうち舌や肝臓などは食用にされているの添加が肉醤の品質に及ぼす影響を評価し，これらが，畜産副生物の大部分は特有の臭いがあることや，条件を絞り込んだ上で，スケールアップ試験を実施

腐敗しやすいことから，食品としての利用は進んでしたので，その結果を報告する．

いない．
前報 3）において，麹菌の作用によって畜産副生物の特有の臭いが抑えられることが確認された．さら

２

実験方法

２－１

試料

に，豚腎臓を麹原料とした肉麹，茹でた豚腎臓およ

県内の食肉加工メーカーから，食用利用率の低い

び食塩水を加えて発酵させた醤油様の調味料（以下

畜産副生物として，牛と豚の腎臓，脾臓および肺を「肉醤」という．）を調製したところ，香ばしい匂入手した（図 1）．

いを呈した反面，特有の臭みの低減は十分でなかったため，さらなる消臭が課題であった．
このため，畜産副生物を用いた肉醤に着目し，特有の臭みをさらに抑え，かつ，よりし好性の高い肉醤を調製するため，各種畜産副生物を用いて条件の検討を行うこととした．肉醤の原料に使用する麹は，
醤油麹のほか，米麹および麦麹を利用することで，＊宮崎県産業廃棄物税基金充当事業＊畜産副生物を活用した食品素材開発（第 2 報）
＊1 食品開発部＊2 応用微生物部

図 1 肉醤原料用に入手した畜産副生物

45

畜産副生物を活用した食品素材開発

凍結保存された畜産副生物 6 種類をそれぞれ，解

炭水化物量は，粗タンパク含量，粗脂肪含量，水凍後に余分な管や薄皮などを取り除き，3 cm 角程度

分含量，および灰分量の合計を 100 から差引いた値にカットした．カットした畜産副生物の一部はミンとした．

チ機で処理し粗い「ミンチ状副生物」とし，カット

２－３

無機成分分析

した畜産副生物の残りは，凍結乾燥機で乾燥させた

乾燥状副生物 0.5 g，硝酸 6 ml および過酸化水素

後，0.5 mm フィルターを取り付けた粉砕機で粉砕

1 ml を専用容器に加え，高速試料分解装置（パーキして「乾燥状副生物」とした．

ンエルマージャパン㈱，Multiwave3000）を用いて各畜産副生物の成分を把握するため，ミンチ状副分解処理を行った．冷却後，溶液を純水で 100 ml に生物または乾燥状副生物を用いて一般成分，無機成

メスアップしたものを分取し，ICP 発光分光分析装

分およびアミノ酸を分析した．

置（㈱島津製作所，ICPS-7510）を用いて測定した．

２－２

２－４

一般成分分析

２－２－１

粗タンパク含量

アミノ酸分析

２－４－１

遊離アミノ酸量

粗タンパク含量は，ケルダール法で測定した．分

乾燥状副生物 0.5 g に 0.02 mol/l 塩酸を 70 ml 加

解管に乾燥状副生物 0.5 g を量り取り，分解促進剤

え，超音波を当てながら 10 分間抽出した後，100 mlと硫酸 14 ml を加え分解装置で 2.5 時間加熱分解しにメスアップし，適量を遠心分離した．上澄みを 2た後，ケルダール分析装置（㈱アクタック，1500 型）

ml 分取し，トリクロロ酢酸溶液を等量加え，除タンを用いて測定し，窒素量を求め，タンパク質換算係

パクを行った．上澄みを 2 ml 分取し，等量のヘキサ数（6.25）を乗じて粗タンパク質含量を算出した．

ンを加えて脱脂を行った後，0.2 m フィルターバイ

２－２－２

アルを用いてろ過したものを測定に供した．高速ア

粗脂肪含量

粗脂肪含量は，ソックスレー抽出法で測定した．

ミノ酸分析計（㈱日立製作所, L-8900 型）を用いてミンチ状副生物を 50 ml ビーカーに 3 g 量り取り，ニンヒドリン発色法によりタンパク質構成アミノ酸

ケイソウ土 2.5 g を加えてガラス棒でよく混ぜながを測定した．

ら，ホットプレート上で乾燥するまで加熱した．乾２－４－２酸分解アミノ酸量

燥した試料を乳鉢に移し，無水硫酸ナトリウムと海乾燥浄福生物 0.007 g と 6 mol/l 塩酸を 1 ml バキ

砂をそれぞれ 2.5 g 加えてよくすり潰した後，円筒ュームリアクションチューブに加え，脱気した後，濾紙に入れ，脂質迅速抽出装置（三田村理研工業㈱，常圧下で 110℃に設定したブロックヒーターで 22

FE-6S）を用いてジエチルエーテルで抽出を行った．

時間加熱した．加熱後，エバポレーターを用いて乾抽出物の入った脂肪瓶を 105℃の乾燥機で乾燥し，固させたものを 0.02 mol/l 塩酸で希釈し，0.2 m フ

1 時間冷却した後，重量を測定して粗脂肪含量を算ィルターバイアルを用いてろ過したものを，遊離ア出した．

ミノ酸量と同様に高速アミノ酸分析計を用いて測定

２－２－３

水分含量

水分含量は，常圧加熱・乾燥助剤法で測定した．

した．
２－５

麹のプロテアーゼ活性の測定

アルミ容器にミンチ状副生物 4.5 g と海砂 23 g を入

肉醤の原料用に 5 種類の麹（表 1）を入手し，それて十分に混合し，常圧条件下にて 135℃で 1 時間

れぞれのプロテアーゼ活性を測定した．測定は，し加熱し，45 分間放冷した後，重量を測定して水分含量を算出した．
２－２－４

灰分量

乾燥状副生物 1 g を電気炉により 550℃で 5.5 時間加熱し，1 時間放冷後，重量を測定して灰分量を
算出した．
２－２－５

46

炭水化物量

表 1 肉醤原料用に入手した麹
麹

麹原料

入手方法

米麹

米

市販品（県内麹店）

麦麹

麦

市販品（県内麹店）

醤油麹 A

小麦，脱脂大豆

県内醤油メーカーから譲渡

醤油麹 B

小麦，丸大豆市販品(県外醤油メーカー)

醤油麹 C

小麦，丸大豆市販品(県外醤油メーカー)

畜産副生物を活用した食品素材開発

ょうゆ試験法 4)の全プロテアーゼ活性測定に基づき
行った．
２－６

調製した肉醤は，2-4-1 の方法で遊離アミノ酸量を測定した．また，乳酸菌が肉醤もろみ中で生育し肉醤の調製ていたかを確認するために，有機酸分析計（㈱島津

麹は，米麹および麦麹と，醤油麹の中でプロテアーゼ活性が最も高かった醤油麹を選定し，畜産副生

製作所，CMBM-20AAlite）を用いて乳酸量を測定した．

物 6 種類にそれぞれ 3 種類の麹を加えた後，条件を速醸 4w 肉醤および乳酸菌等添加肉醤については，

変えた発酵処理を行い 54 種類の肉醤を調製した．

試験者 4 人で官能評価試験を行った．香りおよび味２－６－１

について，良好なものを 1 点，普通のものを 2 点，

前処理

ミンチ状副生物を 1%食塩水で 85℃，30 分間加熱

食用として良好でないものを 3 点，食用として適さした後，網目 2 mm のザルでろ過した．回収した固ないものを 4 点と評価し，平均値を官能得点とした．

形分 315 g に食塩 105 g，麹 70 g および水 210 g を２－８

加えて混合し，「発酵前肉醤」とし，速醸発酵と乳

肉醤調製のスケールアップ試験

調製した肉醤のアミノ酸量と官能評価の結果等を酸菌等添加後発酵のサンプルに供した．

もとに，畜産副生物の種類，麹の種類および発酵条

２－６－２

件を選定し，スケールアップ試験を行った．2-6 と速醸発酵

通常の醤油の発酵は常温で半年から 1 年間程度行

同様の方法により，畜産副生物のミンチ状副生物をう必要があるが，本研究では時間短縮を図るため，

食塩水で加熱し，回収した固形分 1800 g，食塩 600

庫内温度 50℃のインキュベーターで発酵前肉醤を 2

g，麹 400 g および水 1200 g を混合して発酵処理を週間発酵させた（以下，50℃下で発酵させることを行った．得られた肉醤の収率を求め，2-7 と同様に「速醸」という．）．

遊離アミノ酸量の測定および官能評価を実施した．

2 週間速醸後，50 g を「速醸 2 週間サンプル」，
300 g はさらに 2 週間速醸を追加し「追加速醸サン

３

プル」，350 g は「乳酸菌等添加サンプル」として 3３－１

つに分割した．
２－６－３

結果および考察
畜産副生物の成分分析結果

各畜産副生物の粗タンパク含量，粗脂肪含量，水
分含量，灰分量および炭水化物量を表 2 に示す．畜

乳酸菌等添加後発酵

乳酸菌等添加サンプルは，温度を 30℃まで下げ，産副生物のうち最も高い値を示したものは，粗タン

醤油乳酸菌培養液と醤油酵母培養液をそれぞれ 0.5

パク含量が牛脾臓，粗脂肪含量が豚腎臓，炭水化物

ml ずつ添加し，30℃下で発酵を行った．使用した乳量が牛肺であった．水分含量および灰分量には大き

酸菌等は，当センターが保有する微生物データベーな違いはみられなかった．

ス の 中 か ら ， 醤 油 乳 酸 菌 は ， Tetragenococcus

halophilus

MS02045)

，

醤

油

酵

母

は

Zygosaccharomyces rouxii 160Y1 を用いた．

無機成分の測定結果を表 3 に示す．造血器官である脾臓は鉄が多く含まれており，特に牛脾臓で高かった．ナトリウムは腎臓に多く含まれていた．肺は

発酵は添加乳酸菌数が減少するタイミングで終了

表 2 畜産副生物の一般成分の分析結果するものとしたことから 6），乳酸菌数が低下すると(g/100g)

考えられる 8 週間後を発酵の終了とした．
２－６－４

牛

発酵後処理

豚

腎臓

脾臓

肺

腎臓

脾臓

肺

粗タンパク含量

13.8

16.7

15.0

15.1

13.5

14.4

粗脂肪含量

3.3

3.4

2.3

4.4

1.8

2.8

下「速醸 2w 肉醤」，「速醸 4w 肉醤」，「乳酸菌等

水分含量

81.2

78.5

79.6

79.3

81.7

81.0

添加肉醤」という．）とした．

灰分量

1.1

1.3

0.8

1.2

1.2

1.1

２－７

炭水化物量

0.6

0.1

2.3

0.0

1.8

0.7

発酵後は，不織布製の袋に入れて圧搾し，搾汁液
を 85℃で 20 分間火入れした後，冷蔵庫で 3 日間静置することで沈殿物を自然ろ過し，上澄みを肉醤（以調製した肉醤の評価

47

畜産副生物を活用した食品素材開発

特に多く含まれている成分はなく，腎臓および脾臓

らはアスパラギン酸が検出されなかった．また，同と比較するとマグネシウムが少なかった．

じ部位でも豚より牛の方が遊離アミノ酸量は多く，遊離アミノ酸量および酸分解アミノ酸量を表 4 に

特に牛脾臓は遊離アミノ酸の数値が全体的に高い傾示す．遊離アミノ酸の結果をみると，牛の副生物か向が見られた．酸分解アミノ酸は，いずれの畜産副
生物も旨味成分であるアスパラギン酸およびグルタ

表 3 畜産副生物の無機成分の分析結果

ミン酸の濃度が高く，タンパク質の分解によって旨(mg/100g)

牛味成分が増加することが期待された．

豚

３－２

腎臓

脾臓

肺

腎臓

脾臓

肺

Na

154.7

56.9

134.4

129.3

47.2

122.2

Mg

14.6

14.6

12.8

15.7

16.3

11.5

K

173.0

274.5

234.6

204.3

265.6

197.4

Ca

13.7

3.9

8.0

6.7

3.6

7.8

Fe

4.9

148.4

8.7

3.3

20.6

8.2

Zn

1.6

2.1

1.7

2.3

2.3

1.4

麹のプロテアーゼ活性の測定結果

各麹のプロテアーゼ活性を表 5 に示す．米麹は，ほかの麹と比較して活性が低かった．これは米麹のタンパク質含量が麦や大豆と比較して少ないためと考えられる．醤油麹は，米麹および麦麹と比較して高い酵素活性を示した．醤油麹間で比較すると，醤
油麹 A が最も高かった．

表 4 畜産副生物のアミノ酸量の分析結果(mg/100g)

遊離アミノ酸量48

酸分解アミノ酸量

牛腎臓

牛脾臓

牛肺

豚腎臓

豚脾臓

Asp

0.0

0.0

0.0

6.3

47.9

Thr

20.1

30.0

1.8

17.3

Ser

27.8

52.0

4.3

Asn

10.3

40.2

Glu

128.0

Gln

豚肺

牛腎臓

牛脾臓

牛肺

豚腎臓

豚脾臓

豚肺

25.4

1115.11423.01623.91214.71087.71220.1

9.2

12.7

598.2

719.1

810.9

617.8

514.7

566.0

19.7

10.5

14.9

634.0

770.8

911.1

649.2

566.5

669.5

5.3

7.2

6.5

6.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

185.9

86.8

107.7

109.4

79.5

1585.32065.62357.51773.71599.21641.8

16.2

50.8

15.7

14.2

15.0

13.8

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

Gly

55.6

86.4

101.6

56.7

32.7

55.8

798.2

1032.3

1883.9

905.8

790.7

1300.7

Ala

33.5

74.1

23.2

36.1

13.4

19.4

746.4

1111.91394.9

805.6

753.6

1050.1

Val

19.2

48.5

13.4

13.1

11.9

9.6

672.6

913.6

1083.5

752.4

642.2

827.6

Cys

5.0

1.5

2.3

1.9

1.7

0.9

161.8

173.2

198.6

191.7

124.4

153.1

Met

8.3

25.8

4.7

5.6

4.6

3.5

283.8

345.2

367.3

265.9

228.7

248.8

Ile

12.2

30.2

7.7

8.0

7.1

6.2

489.3

550.0

646.1

553.6

416.6

415.0

Leu

28.2

71.4

18.3

18.2

23.6

14.1

1083.81377.81563.61166.3997.7

1196.2

Tyr

15.6

36.7

9.5

9.6

8.4

7.3

484.1

570.5

628.4

506.0

405.3

445.6

Phe

16.6

42.4

11.0

10.3

11.9

7.7

577.3

728.0

836.4

637.1

517.8

631.4

Trp

9.0

10.4

2.8

3.0

3.4

1.3

0.0

0.0

0.0

1.1

0.5

0.0

Lys

29.2

68.5

19.3

16.1

11.6

19.4

885.9

1214.61338.4

913.8

865.7

987.2

His

10.9

26.3

6.3

5.8

5.7

4.6

342.5

474.9

493.3

333.9

306.3

441.9

Arg

15.1

51.5

13.7

8.0

9.4

11.0

805.1

1001.11287.7

915.9

798.7

895.4

Pro

22.0

34.1

10.4

11.8

6.5

14.6

638.4

806.3

1255.9

694.4

596.6

863.2

合計

482.8

966.8

358.0

376.7

350.5

327.6

11901.8

15277.8

18681.4

12898.811212.7

13553.5

畜産副生物を活用した食品素材開発

３－３

牛由来肉醤の結果を図 2，豚由来肉醤の結果を図 3

肉醤の調製と評価結果

米麹および麦麹ならびに醤油麹のうちプロテアーに示す．総アミノ酸量は高い方から，醤油麹，麦麹，

ゼ活性が最も高かった醤油麹 A を用いて肉醤の調製

米麹の順となった．旨味を呈するアスパラギン酸おを行った．調製した肉醤の遊離アミノ酸量について，

よびグルタミン酸の合計も同じ順に高かった．速醸

表 5 麹のプロテアーゼ活性の測定結果

2w 肉醤は，他の発酵条件と比較してアミノ酸量が少なかったため，発酵期間 2 週間では不十分であっ(units/g)

麹

プロテアーゼ活性

米麹

59.0

麦麹

88.7

醤油麹 A

497.6

醤油麹 B

439.2

醤油麹 C

242.6

たと考えられた．乳酸菌等添加肉醤は，発酵温度が30 ℃と低い条件であったが，4 週間速醸させたものと同等量のアミノ酸が産生された．これは発酵期間が長いためと考えられた．
次に調製した肉醤の乳酸量を図 4 に示す．乳酸菌
等添加肉醤について，一部の原料組合せにおいて乳酸が多く産生されていた．麹の種類による乳酸産生

7000
Asp+Glu

6000
5000(mg/100g)

4000
3000
2000
1000

腎臓米

腎臓麦

腎臓醤油

脾臓米

脾臓麦

脾臓醤油

肺米

肺麦

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

0

肺醤油

※全遊離アミノ酸の合計量のうち，Asp および Glu の量を白抜きで示した．2w：速醸 2w 肉醤，4w：速醸 4w 肉醤，乳酸菌：乳酸菌等添加肉醤．以下図 3 において同じ

図 2 牛由来肉醤のアミノ酸量の測定結果
8000
7000

Asp+Glu

6000(mg/100g)

5000
4000
3000
2000
1000

腎臓米

腎臓麦

腎臓醤油

脾臓米

脾臓麦

脾臓醤油

肺米

肺麦

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

乳酸菌

4w

2w

0

肺醤油

図 3 豚由来肉醤のアミノ酸量の測定結果
600

速醸2w肉醤

速醸4w肉醤乳酸菌等添加肉醤(mg/100g)

500
400
300
200
100
0
米

麦
牛腎臓

醤油

米

麦
牛脾臓

醤油

米

麦
牛肺

醤油

米

麦

醤油

豚腎臓

米

麦
豚脾臓

醤油

米

麦

醤油

豚肺

図 4 肉醤の乳酸量の測定結果

49

畜産副生物を活用した食品素材開発

量を比較すると，高い方から醤油麹，麦麹，米麹の３－４

肉醤調製のスケールアップ試験の結果順であった．これは乳酸菌添加直前のアミノ酸量のプロテアーゼ活性が高く，アミノ酸産生量の多い傾向と同様であり，乳酸菌の増殖に必要なアミノ酸

醤油麹を用いることで風味良好な肉醤が得られたこ

7）の量が多いためと考えられた．アミノ酸産生量のとから，麹の種類は醤油麹が最も適当と判断した．

多い醤油麹を用いることで乳酸発酵が進み，醤油特このため，醤油麹を用いた肉醤のスケールアップ試

有の香りが付与できることが期待された．

験を行った．使用した醤油麹は，最もプロテアーゼ

速醸 4w および乳酸菌等添加肉醤油の官能評価を

活性の高い醤油麹 A のほか，醤油麹 B および醤油麹

実施し，その結果を表 6 に示す．アミノ酸が多く産

C も用いることで，醤油麹の種類の違いも確認する生していた醤油麹で良好な結果が得られた．また，こととした．発酵条件は，速醸 4w 肉醤および乳酸

豚由来肉醤の方が全体的に高い評価になる傾向があ

菌等添加肉醤の二つの条件を用いた．原料とする畜

った．部位ごとにみると，牛，豚ともに評価の高い産副生物については，醤油麹を用いた場合，豚由来方から脾臓，肺，腎臓の順となった．乳酸菌等添加ではいずれの部位も官能評価結果が良好であったこの有無を比較すると，乳酸菌等を添加したものの方とから，入手のしやすさも考慮した上で，豚の腎臓が味，香りともに良い傾向が見られた．このことかを用いることとした．以上の調製条件により，6 種

ら，高温で麹の持つ酵素による分解をさせた後，温類の肉醤を調製した．

度を下げて乳酸菌等を添加して発酵を継続する方法

調製した肉醤の収率を表 7 に示す．三上ら 8）は豚により，短期間で乳酸菌等の効果による醤油様の香

挽肉，麹，食塩および酵素を原料に 30℃下で肉醤をりや味を呈することが分かった．

調製し，発酵 1 ヶ月で約 60％の収率であったことを報告している．今回の結果はそれには及ばなかった

表 6 肉醤の官能評価結果

が，同じように発酵の際に酵素を添加することで収
(点)

種類

部位

腎臓

牛

脾臓

肺

腎臓

豚

脾臓

肺

乳酸菌等添加肉醤

麹

香り

味

香り

味

アミノ酸量および旨味成分量は，醤油麹 B を使用し

米

4.0

2.8

3.5

3.3

た速醸 4w 肉醤が最も高く，醤油麹 C を使用した乳

麦

4.0

2.3

4.0

3.3

酸菌等添加肉醤が最も低かった．この理由としては，

醤油

3.0

2.0

3.8

1.8

プロテアーゼ活性の違いに加え，収率の違いも影響

米

2.8

2.5

2.8

2.5

しているものと考えられる．

麦

3.5

2.8

3.0

2.5

最後に，官能評価の結果を表 8 に示す．小規模で

醤油

3.3

2.3

2.8

1.5

調製したときとスケールアップしたときで，味や香

米

3.3

2.3

3.3

2.5

りに大きな違いはみられなかった．乳酸菌等添加肉

麦

3.0

2.0

3.0

2.8

醤において，醤油麹 B および C よりも醤油麹 A が

醤油

2.3

1.8

2.3

1.8

良好な結果であった．醤油麹 B および C は小麦と丸

米

3.5

2.8

3.3

3.8

麦

4.0

2.8

3.5

2.8

醤油

2.0

1.8

2.5

1.8

米

3.0

2.5

3.0

2.5

麦

3.5

2.0

2.5

1.8

醤油

1.8

1.5

2.0

1.0

米

2.3

2.5

3.0

2.5

麦

2.8

2.0

2.8

2.5

醤油

50

率が増加すると考えられる．

速醸 4w 肉醤

2.5

1.3

2.0

1.3

次に，遊離アミノ酸量の測定結果を図 5 に示す．

表 7 スケールアップ試験での収率(%)
醤油麹

速醸 4w 肉醤

収率

醤油麹 A

55.5

醤油麹 B

37.7

醤油麹 C

45.2

醤油麹 A

44.1

醤油麹 B

38.4

醤油麹 C

49.2

乳酸菌等
添加肉醤

畜産副生物を活用した食品素材開発れたことから，肉醤化による旨味の増加が期待さ
6000

れた．

Asp+Glu

・米麹，麦麹および醤油麹を用いて肉醤を調製した

5000

結果，プロテアーゼ活性が高い醤油麹を使用する

4000(mg/100g)

ことでアミノ酸が多く，風味も良好な肉醤が得ら

3000

れた．
・3 種類の醤油麹を用いた肉醤のスケールアップ試

2000

験では，丸大豆より脱脂大豆を原料とした醤油麹

1000を用いた方が風味良好な結果が得られた．醤油麹0を使用し，速醸を行うだけでもアミノ酸が豊富な

醤油麹A 醤油麹B 醤油麹C 醤油麹A 醤油麹B 醤油麹C
速醸4w肉醤

肉醤を得ることができるが，さらに乳酸菌等を加乳酸菌等添加肉醤

えることで味と香りが向上する傾向が認められた．

※全遊離アミノ酸の合計量のうち，Asp および Glu の量を白抜きで示した．

以上の結果から，畜産副生物は，麹と最適な組合

図 5 スケールアップ試験で得られた肉醤のせを選定し，かつ乳酸菌および酵母を添加すること

遊離アミノ酸量の測定結果

で，新たな食品素材としての利用が可能になること
大豆が原料であるのに対し，醤油麹 A は小麦と脱脂が期待された．

大豆が原料である．脱脂大豆または丸大豆を原料とした醤油を比較すると，脱脂大豆を原料とした醤油

５の方がより香りが強いという報告があることから 9），1) 宮崎県農政水産部畜産新生推進局：宮崎の畜

醤油麹 A のような脱脂大豆を原料とした醤油麹は，畜産副生物特有の臭いをマスキングするのにより適していると考えられた．また，乳酸菌等添加肉醤は
醤油麹 C の味の評価を除いて，速醸 4w 肉醤よりも香りと味が同等以上であった．

（点）

乳酸菌等
添加肉醤

2) 公益財団法人日本食肉協議会：畜産副生物の知識,11(2016)3) 有簾真奈美，福良奈津子，高橋克嘉，平川良ター研究報告，65，33-37(2020)
4) 財団法人日本醤油研究所：しょうゆ試験法，

官能評価結果肉醤

産 2022(2022)

子：宮崎県工業技術センター・食品開発セン

表 8 スケールアップ試験で得られた肉醤の

速醸 4w

参考文献

醤油麹

香り

味

醤油麹 A

2.0

2.3

醤油麹 B

2.3

2.3

醤油麹 C

2.5

2.0

醤油麹 A

1.3

1.5

醤油麹 B

2.3

2.0

醤油麹 C

2.3

2.5

286-289(1985)
5) 高山清子，福良奈津子，山本英樹，水谷政美，岩佐達也，児玉崇，吉田秀恵：醤油の研究と技術，45，265-273(2019)6) 田中昭光：生物工学会誌，90-6, 320-323（2012）
7) 加藤丈雄：あいち産業技術総合センター食品
工業技術センターニュース，平成 19 年度 1 月号，令和 5 年 5 月 16 日閲覧，https://www.aichi-

４

まとめ
本研究では，畜産副生物を用いた肉醤を開発する

ため，畜産副生物 6 種類と麹の最適な組合せや，乳酸菌等の添加を検討し，次の知見を得た．
・牛および豚の畜産副生物を酸分解することで，ア
スパラギン酸およびグルタミン酸の増加が確認さ

inst.jp/shokuhin/other/shokuhin_news/2007/8) 三上正幸，Nguyen Hien Trang,島田謙一郎，
関川三男，福島道弘，小野伴忠：日本食品科学
工学会誌，54-4,152-159
9) 福島男兒：日本醸造協会誌，92-4，251257(1997)51

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

糖類ゼロのフルーツビール開発
越智

洋＊１・山本英樹＊１・福良奈津子＊１・水谷＊

政美＊２・森翔太＊３Development of Sugar-free Fruit beer
Hiroshi OCHI, Hideki YAMAMOTO, Natsuko FUKURA，Masami MIZUTANI andShota MORI
糖化酵素と酵母の選抜を行い，副原料とホップの添加タイミングを検討することで，クラフトビール初の糖類ゼロのフルーツビールの製造条件を確立した．糖化酵素の選抜は，原料麦芽中のデンプンを酵母が資化可能な糖を多く生成し，ビールの官能評価が高い酵素 2 種類を選抜した．酵母の選抜は，立ち上がりが速く，比増殖速度が大きい 2 種類を選抜した．2 種類の酵母は糖の資化性が異なっているので，同時に使用することで，麦汁中の残糖類を限りなくゼロに近づけることが可能となった．また，副原料として使用した日
向夏果汁とホップの添加タイミングを検討することで，日向夏の特徴を有する糖類ゼロのフルーツビールの製造が可能となった．
１

はじめにビールのジャンルにおいて嗜好の多様化により，

２

実験方法

２－１

供試酵素および酵母

クラフトビールを好む消費者も多く，クラフトビー

酵素は，天野エンザイム㈱製の 4 種類の酵素を

ルの出荷額は右肩上がりで増加しており，2017 年使用した．酵母は，宮崎ひでじビール㈱で自家培養に約 300 社だったクラフトビールメーカーも 2022

した 4 種類の酵母を使用した．

年には，600 社以上にのぼる 1)．一方，新型コロナ

２－２糖化酵素の検討

ウイルスの感染拡大による外出自粛ムードの中，麦汁の製造時に 4 種類の糖化酵素①～④を使用「巣ごもり消費」による肥満や免疫力の強化を意識した場合の麦汁中に含まれる糖類の含有量を高速液した更なる健康志向の上昇がみられ，ビール消費に体クロマトグラフ（日本分光㈱，ChromNAV PU-

おける，糖類オフ・ゼロ食品の市場規模拡大に拍車

2089）により測定した．

をかけている．ビール大手 4 社の糖類オフ系ビー

２－３

酵母の検討

ルの出荷量は増加しているが，ビールスタイルは類

4 種類の酵母 A～D について日向夏果汁を添加し似している．そこで，我々は，消費者ニーズにマッた麦汁中での増殖速度をバイオフォトレコーダー

チした製品を製造するため，大手メーカーでは取組（ADVANTEC，TVS062CA）により測定した．

が難しい低糖類のフルーツビールの開発を行い，時

２－４

糖分析

代に合わせ，かつ地域性の高い個性豊かなビールの麦汁もしくはビールを 0.45 m メンブランフィ実現を目指した．本報告では，酵素と酵母を選抜

ルターでろ過し，試料溶液とし，高速液体クロマト

し，副原料とホップの添加タイミングを検討するこグラフ（日本分光㈱，ChromNAV PU-2089）を用とで，日向夏の特徴を有する糖類ゼロのフルーツビ

いて測定した．

ールの製造条件を確立できたので報告する.

２－５＊

公益財団法人宮崎県産業振興機構の「産学官共同研究開発支援事業」および県企業振興課の「地域産業技術研究
開発支援事業」＊1 応用微生物部＊2 元 応用微生物部＊3 宮崎ひでじビール株式会社

試験醸造

ステンレス製タンクを使用し，常法により試験醸造を行った．酵素は麦芽の糖化工程の開始と同時に添加を行った．

53

糖類ゼロのフルーツビール開発

２－６

香気成分分析

表 2 酵素を使用したビールの官能評価結果

試験醸造したビールの香気成分について，ガスク

点数

特記事項

酵素添加無し2.3

フルーティ、うすい、土臭い、色うすい、透明、ホップ、苦味なし

酵素①

1.8

華やか

酵素②

2.0

適度な酸味あり、不調和、うすい、華やか、透明、キレある

酒類鑑評会品質評価経験者 4 名を含む 6 名の食

酵素③

1.8

フルーティ、ぶどう様品開発センター職員が 4 点法（1：秀，2：優，3：

酵素④

2.3

辛味

ロマトグラフ質量分析計（㈱島津製作所，GCMSQP2010 Plus）を使用し，SPME ヘッドスペース

サンプル名

法で分析を行った．
２－７

ビールの官能評価

良，4：可）で行った.評点が小さい程，評価が高い
ことを示している．

３－２

酵母の選定

日向夏を使用したビールの糖類ゼロを達成するた
３めに，日向夏果汁を添加した麦汁中での酵母 A，結果および考察３－１

B，C，D の比増殖速度について，バイオフォトレ

糖化酵素の選定

酵素無添加と比較して①～④の酵素を使用した場

コーダーで測定したところ，酵母 B と酵母 D の立合，麦汁中の糖類の量は 1.1 倍～1.3 倍になった．

ち上がりが早く，比増殖速度が大きかったので，酵中でも糖化酵素①，④において，酵母が資化可能な

母 B，D を使用することとした．

単糖類，二糖類を多く生成することが確認された．
酵素を使用した麦汁でビールを試験醸造し，官能評価を行ったところ，酵素①③の評価が高く，酵素無添加よりも高い傾向がみられた．麦汁における糖類の生成量，官能評価の結果および酵素の特性から酵素①③を選抜し，酵素①③を同時に使用することとした．

図 2 酵母の増殖速度３－３選抜した酵素と酵母を使用した試験醸造

酵素 2 種類を添加した麦汁を使用し，酵母 B と酵母 D で試験醸造を行った．酵母 B を使用するとビール中のフルクトースとグルコースがゼロとなり，酵母 D を使用するとスクロースとマルトー

図 1 酵素を使用した麦汁の糖分析結果

ス，マルトトリオースがゼロとなった．酵母 B と酵母 D の資化性に違いがみられ，酵母 B と酵母 D

表 1 酵素を使用したビールの糖分析結果
濃度(mg/L)
糖名

酵素②

酵素③

を同時に使用することで，ビール中の糖類を限りなくゼロに近づけられる可能が考えられた．また，日

酵素無添加

酵素①

酵素④

フルクトース

608

560

0

300

0

向夏果汁を添加した麦汁を使用した試験醸造におい

グルコース

0

0

0

0

0

スクロース

0

0

0

50

0

て，既存の日向夏ビールと比較して，酵母 B，酵母

マルトース

5170

7401

5044

3693

9883

マルトトリオース

342

0

0

0

0

合計

6121

7961

5044

4042

9883

54

D のいずれを使用した場合でも，糖類を 1/10 以下まで減少することが確認された．しかし，アルコー
ル度数が低く，既存製品同様に補糖することでアル糖類ゼロのフルーツビール開発

コール濃度を上げ，その上で糖類を減少させる必要があった．
表 3 酵素①③を使用したビールの糖分析結果
濃度(mg/L)
糖名

酵素①③酵母B

酵素①③酵母Dフルクトース

0
0
47
60
109
217

126
124
0
0
0
249

グルコース
スクロース
マルトース
マルトトリオース合計

３－４

図 3 ビールの糖分選抜した酵素 2 種類と酵母 2 種類を同時に使用した試験醸造

酵母の資化性の違いを利用し，酵母 B と酵母 Dを同時に使用し，糖類ゼロを達成するため，酵母 B

1/30 以下と酵母 D の比増殖速度から添加タイミングを検討したところ，麦汁中で必要な酵母数に達する時間は
酵母 B が 12.6 時間，酵母 D が 9.5 時間必要なことが分かった．製造現場での作業性も考慮し，同時に添加することで試験醸造を行った．また，日向夏のの特徴を有し，糖類ゼロを達成するため，日向夏と

図 4 試験区③と既存製品の糖分

ホップの添加タイミングを検討したところ，全ての試験区において，既存製品より大きく糖類が減少

ついては，発酵後期にホップを添加した②④においし，試験区②以外は糖類が 90％以上減少した．特て多く，ホップ由来で揮発せずにそのままビールにに試験区③においては，スクロース，マルトース，

移行し，①③においては，発酵中に酵母による変換

マルトトリオースがゼロであり，既存製品と比較しや吸着除去され，少なくなったと考えられた．日向

て，糖類が 1/30 以下まで減少した．アルコール分

夏果汁を発酵後期に添加した③④において，柑橘香は全ての試験区で 5％以上となり，糖類の大幅な減を有するリモネンが多く官能評価の日向夏の香りを少と同時にアルコール度数 5％以上を達成すること強く感じることと一致していた．

ができた．

また，モノテルペンアルコールであるフローラルな香りを有するリナロールは，発酵初期にホップを

表 4 日向夏果汁とホップの添加タイミング
日向夏果汁

ホップ

試験区① 酵母添加と同時

酵母添加の翌日

試験区② 酵母添加と同時

酵母添加の数日後

試験区③ 酵母添加の数日後

酵母添加の翌日

試験区④ 酵母添加の数日後

酵母添加の数日後添加した①③にのみ検出され，発酵時に酵母による代謝で生成したと考えられた．③のみ，シトロネロールが検出されたが，官能評価結果，日向夏の香りが強いことからリナロールと共に日向夏の特徴香に関与していると考えられた 2)．ホップと日向夏果汁の添加時期を検討した結果，フローラルな香りを有するリナロールは，発酵開始初期にホップを添加した試験区のみにおいて確認され，爽やかな柑橘香を

３－５

試験醸造ビールの揮発性成分と官能評価有するリモネンは発酵後期に日向夏果汁を添加する

ビールの香りに特徴的な 5 つの成分について比ことで多く含まれ，官能評価の日向夏の香りを強く

較検討を行った．華やかな香りを有するミルセンに
55

糖類ゼロのフルーツビール開発

感じる官能評価と一致していた．以上の結果から，

表 5 ビールの官能評価結果

ホップを発酵初期に添加し，日向夏果汁を発酵後期に添加することで，日向夏の特徴を有し，官能評価の高い糖類ゼロのフルーツビールの製造が可能とな
った．

試験区

平均

特記事項

試験区①

2.0

日向夏香弱、炭酸少

試験区②

2.2

ホップ香強、辛い、
日向夏香

試験区③

1.3

フルーティ、調和、
フレッシュ、日向夏香

試験区④

2.0

ホップ香強、辛い、
日向夏香、バランス良することが可能となり．糖類ゼロの基準（0.5ｇ/100 ml）を大幅にクリアした．さらに，ホップを発酵初期に添加し，日向夏果汁を発酵後期に添加することで，日向夏の特徴を有し，官能評価の高い糖
類ゼロのフルーツビールの製造が可能となった．
図 5 ビールの揮発性成分量

５
４

まとめ

参考文献

1) 酒うつわ研究，きた産業㈱２３／Ⅱ，１５

酵素①，③の 2 種類を同時に加えて麦芽を糖化

2) Hyang-Sook Choi,Yusuke Kondo,Masayoshi

し，酵母 B，D の 2 種類の酵母で発酵させること

Sswamura,J.Agric.Food chem.2001,49,2404-

で，ビール中の糖類を 0.0 g/100 ml 以下まで低減

2408

56

令和４年度 [2022] No.67
宮崎県工業技術センター・宮崎県食品開発センター研究報告

再録

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58

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60

61

62

63

64

65

令和４年度・第67号
宮 崎 県 工 業 技 術 セ ン タ ー
宮 崎 県 食 品 開 発 セ ン タ ー

研

究

報

告
令和５年６月発行

宮崎県工業技術センター／〒880-0303
宮崎県宮崎市佐土原町東上那珂16500-2
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