JAIMA Season 2024
機器分析が支える、豊かな暮らしと産業のフロンティア

熟練杜氏の経験をDX（デジタルトランスフォーメーション）する方法

No.23

独立行政法人酒類総合研究所 成分解析研究部門長／広島大学統合生命科学研究科生物工学プログラム 客員教授

岩下和裕

はじめには個々人に依存することとなる。官能評価では、ユーザーでもあるヒトの感覚での評価という最大デジタルトランスフォーメーション（DX）といの利点があるものの、情報が個人の中にしか蓄積う概念は、2004年のエリック・ストルターマン

せず、科学的な解析ができないという大きなブ教授により提唱された概念で、「デジタルテクノラックボックスが生じることとなる。

ロジーがヒトの生活のあらゆる面に引き起こす影

清酒の風味には、使用する酒米の品種や精米歩響や変化」と定義し 1）、従来の情報システムの延合、製麹方法（米麴の造り方）、酵母の菌株、も長ではなく、我々の生活における美的体験を向上

ろみの温度経過、清酒を搾る方法やその後の管理させ、継続的に変容させるものとしている。我が方法など、様々な要因が複雑に絡み合い、影響し国の第６期科学技術基本計画においても、新たな合う。これら醸造工程と清酒品質との関係は、一研究システムの構築の中で、DX の推進とより付部分析等はあるものの多くが杜氏の感覚の中にし加価値の高い研究成果の創出が掲げられている。

か情報が存在しない。よって、新しい清酒の開発

一方で清酒製造では、良い清酒の醸成には、清や品質改善は試行錯誤によるところとなる。清酒

酒製造の責任者である杜氏の長年の経験と勘が必醸造の世界には、「百試千改（100 回試し 1000 回改須であると考えられており、DX 化とは程遠い領める）」という言葉があるが、まさにこの事を示域のように思える。しかしながら、清酒製造ほどしている 2）。

DX に適しており、挑戦しがいのある領域だと著

独立行政法人酒類総合研究所 HPより者は考えている。そこで本解説では、メタボロー
ム解析技術による清酒の品質および製造プロセスのデジタル化とデジタルデータの解析例について紹介したい。

清酒製造に杜氏の勘と経験が必要な理由

全国新酒鑑評会 製造技術研究会の様子（2019年）
図１ 図1.
全国新酒鑑評会
製造技術研究会の様子（2019 年）＊独立行政法人酒類総合研究所 HP より清酒の製造や販売の現場では、品質評価法と実際に清酒の研究開発の歴史を振り返るとこのして官能評価「きき酒」が頻繁に行われる。図１

ことがよくわかる。カプロン酸エチルという青リは、コロナ禍以前の 2019 年 に 開催された全国ンゴ様の香りが存在する。カプロン酸エチルは新酒鑑評会での製造技術研究会の１シーンをお示

1966 年に発見されるが 3）、清酒中での生成要因がししている。製造技術研究会では多くの製造技術解明されたのは、20 年後の 1986 年である 4）。さ者が官能評価を行い、意見交換する様子がうかがらにカプロン酸エチルを高生産する酵母の開発にえる。このように、官能評価は酒類や食品の業界５年（1991 年）5）、広範囲に利用されるようになっで頻繁に行われ、重要かつ必須の評価基準となったのは、オフフレーバーが少ない「きょうかい酵ている。技術的な官能評価用語は標準化されてい母清酒用 1801 号」が開発された 2006 年 6）と香りのるものの、標準化が難しいものも多く、その評価成分が発見されてから 40 年もの月日を必要とし

JAIMA Season 2024 New Year5ている。また、酒米の王様といわれる山田錦は、また醸造酒メタボライト分析法は酒類だけでなく、、短桿渡舟（父方）に交配
1923 年に山田穂（母方）

様々な飲料にも適応可能となっている。

されてから 100 年を経ているが、いまだに山田錦

清酒成分データシート (KNAPSAK)を超えるとされる酒米は出てきていない 7）。このモデル清酒 (69 成分)

ように、官能評価が重要な清酒の研究開発には非7 カラム/ 25 パラメータを検討
現在、339成分を検出可能50成分を検出可能な方法を開発
成分不明のピークは600程度常に長い年月を要することとなる。
Column: ACQUITY UPLC HSS T3
Column (C18)

清酒を科学的に考えると、多様な代謝物が溶け込んだ液体で、エタノールと H2 O で 95％以上を占めており、その他の成分は３～４％程度を中心に様々な濃度で含まれている。我々が研究を始めた当初は、清酒中に含まれる成分として、300 程

図２Solvent B
Time (min)UPLC-QTOF(精密質量分析）による
図2.
U
PLC-QTOF（精密質量分析）による醸造酒メタボライ
醸造酒メタボライト分析法の開発
ト分析法の開発

日本酒醸造ビッグデータの構築度が報告されていた 8）。これら個々の成分は微量

先に述べたように、清酒の品質には原料米の種であるものの、清酒の風味はこれらの成分の微妙類、麹菌や酵母などの微生物、製造方法など様々な割合の違いにより形成されると言っても過言でなパラメータが複雑に関係していると考えられてはない。しかし、メタボロミクス技術が出現するいる。そこで、２種類の酒米、40 − 70％の精米までは、一つの清酒に含まれる成分を網羅的に調歩合、２種類の酵母を用いてラボレベルの仕込みべるためには年単位の時間が必要であった。

を実施し、生成された清酒のメタボローム分析をしかしながら、精密質量分析機器を利用したメ行った。その結果、各条件で影響を受ける清酒メ

タボローム分析の手法が開発されると、大きく事タボライト由来のピークが明らかになるとともに、

9）

情が変わってきた 。メタボローム分析に用いら

これらのピークのほとんどは複数の醸造パラメー

れる精密質量分析機器では、たとえ複数の成分がタの影響を受けることが明らかとなった 11）。さら同時に溶出した場合でも、１万以上の分解能で精に、各条件の影響が、どの程度各成分のピーク強密に解像して検出することができる。そのため度に影響を及ぼすのかを明確に表すことができるに、網羅性が非常に向上し、代謝物の混合物を一ことが明らかとなった。さらに、UPLC-QTOF-度に解析できるようになってきた。これらのメタMS を用いた方法では、溶出時間に加えて、化学ボローム解析技術については、すでに様々な本が組成式を予測可能な高精度の質量とダイナミッ出版され、総説も数多くあるのでそちらを参照いクレンジの広い検出強度により記録できる 11－13）。

ただきたい 10）。

そのため、清酒中に新たな成分が含まれることが清酒はメタボロームの塊であり、メタボロミクス報告された場合、その標準物質の溶出時間と精密技術と非常に相性が良い。我々のグループでは、質量を測定することにより、これまでに蓄積されUPLC-QTOF-MS を用い、様々な酒類の分析に対たデータを解析することで、新たに醸造試験を行応可能な「醸造酒メタボライト分析法」の開発をうことなく短期間に解析可能となった。

11）

行ってきた 。本法の開発にあたっては、７種類つまり、既知・未知のものを含めて、各原料米のカラムについて、様々な酒類中の成分がバラン品種や製造条件の影響をメタボロームデータとしスよく分離・溶出されるカラムを選抜するとともて記録することができるようになった。言い換えに、溶出液の流速や濃度勾配などを検討し、代謝ると、酒類はメタボロームそのものであり、原料物が十分に分離されつつも、分析時間が短くなるや醸造微生物などの様々な醸造パラメータの影響ように検討を行った。本法により、現在までに339を、醸造酒メタボライト分析法によりデジタル11）種類の成分を約 30 分で検出することができる 。

6

Solvent A: 0.1% Formic acid/ H2OSolvent B: 0.1% Formic acid/
Acetonitrile
Injection volume: 3 μl
Solvent flow: 300 μl/min

Solvent A
Ratio (%)

醸造酒メタボライト分析法の開発

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データ化できたということである。これまで勘と経験として蓄積されていた杜氏の暗黙知が、初めグルコースやアミノ酸など低分子の化合物から合てデジタルデータとして網羅性高く記録すること成される。これらの化合物は、登熟の過程で生産ができるようになったと言える。まさに、日本酒され、高分子化するとともに、一部はそのまま残醸造ビッグデータとして、広範に記録・保存する留したり、他の物質へ化学変化したりすることもことが可能になってきたということが言える。

あると予想される。つまり、原料米中の低分子化合物は、成長や登熟中の情報が反映されていると原料、微生物、製造方法
酒

酒

酒

酒

酒

日本酒の品質をメタボロームデータで製造条件と得られる清酒の関連をビックデータとして蓄積・AI処理！と予測した。そこで、玄米中の低分子化合物を抽出し、醸造酒メタボライト分析法により解析を行

試験醸造酒
未同定成分も精密質量と溶出時間により格納

ともに、醸造特性についての情報を内包している

LC-QTOF MSい、メタボライトピークプロファイルを得た。さヘッドスペース-GCMS

大量のメタボローム
データ

らに本プロファイルを説明変数とし、原料米の分析値や一定条件で製成した清酒のアルコール度数、

図3. 日本酒醸造ビックデータの構築
図３ 日本酒醸造ビッグデータの構築

日本酒度、酸度、アミノ酸、一般香気成分などを日本酒醸造ビッグデータのアプリケーション

目的変数として、予測モデルの作成を行った。そ日本酒の製造プロセスの各種パラメータと清酒チルなどの清酒中の香気成分までも精度よく予測

メタボロームとの関係が未同定成分も含めて記述の結果、36 項目にもわたる特性やカプロン酸エすることが可能であった 15）。

できるようになったということは、これまで試行つまり、１g 程度の玄米があれば、実際に醸造錯誤をベースとした醸造技術の開発に革命的な変を行う酒造期前に、その年の原料米による酵素活化を起こすものと考えられる。我々の研究グルー

性や発酵の進捗、製成酒のアルコール度数やアミプでは、本方法および日本酒醸造ビッグデータをノ酸度、さらには香気成分の特性までを予測する用いた様々な技術開発や研究を行っているが、そことができる。これにより、いち早くより目的のの中から１g の玄米からの醸造特性予測

15）について紹介したい。
長年経験を積んだ杜氏でも「酒造りは毎年１年生」という言葉が出てくる。これは酒造りの条件が毎年変動し、どのような清酒になるか予測がつ清酒とするための調整などを行うことができるようになるものと考えられる。
原料米分析値、醸造特性

醸造酒メタボライト分析法

玄米メタボローム

酒米統一分析法
麹の酵素力価、小仕込み試験

50% メタノールのモロミ経過、製成酒の一般抽出液

成分分析、香気成分分析

26種類の原料米による結果を利用

かないことから出てくる言葉で、特に原料米の特性が変動することによるところが多い 14）。原料＜醸造特性を予測＞
決定係数
R2

麹菌や酵母など様々な条件が影響を与えるため清酒の品質との関係について不明な点が最も多く、故に原料米から清酒の品質予測をすることが難しかった。

実測値

米については、製品に至るまでのプロセスが長く、予測値

図４. １gの玄米からの清酒成分などの醸造特性予測

図４

１g の玄米からの清酒成分などの醸造特性予測

我々の研究室では醸造酒メタボライト分析法と日本酒醸造ビッグデータを使用した様々な取り組

清酒造りで利用される白米中にはデンプンが最みを進めている。現在は、まだ限られた条件でのも多く含まれ、さらに、タンパク質や繊維分など醸造パラメータと清酒成分についての関係を蓄積

多様な成分が含まれ、その多くは高分子化合物で、しているに過ぎないが、短期間に非常に多くの研原料米の特性を担うと考えられる 11）。これらの究成果が生まれている。これらの手法は代謝物が高分子化合物は、原料米特性は自身の遺伝的影響重要な商品の品質を担う酒類だけではなく、様々はもとより、施肥、生育や登熟期の気象条件などな発酵食品に対しても応用可能であるものと思わ様々な影響を受けると思われる。高分子化合物はれる。また、詳細は省くが、ヒトの味覚と清酒メ

JAIMA Season 2024 New Year7タボライトプロファイルとの関係等についても解８）

Koshitanrei, J. Biosci. Bioeng., 83（8）1570（2019）析可能である 。今後とも情報を蓄積してゆくと

13）Ichikawa et. al. Effect of koji starter on metabolites

ともに、統合的なデータベースの構築法や新たなin Japanese alcoholic beverage sake made from the

情報解析手法などの開発を進めてゆく必要がある。

sake rice Koshitanrei J. Biosci. Bioeng., 83（8）1570（2019）
14）池上 勝 , 酒米の品質と醸造特性 , 稲作大百科第２版◉参考論文
1） E r i k S t o l t e r m a n a n d A n n a C r o o n F o r s ,15）Kobayashi et. al. Modeling the sake brewing

INFORMATION TECHNOLOGY AND THE

characteristics of rice from brown rice metabolites,

GOOD LIFE, https://static1.squarespace.com/

J. Biosci. Bioeng., 134（2）116（2022）

static/6229a9d52df7f809c408b82f/t/63a3d51a9b63d4
2930fd3b43/1671681307111/EN_Stolterman.pdf
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method, J. Biosci. Bioeng., 128（2）, 183（2019）12）Ichikawa et. al. Analysis of metabolites in Japanesealcoholic beverage sake made from the sake rice

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