公立はこだて未来大学 2021 年度 システム情報科学実習
グループ報告書
Future University-Hakodate 2021 System Information Science PracticeGroup Report

プロジェクト名
心に響く情報の杜

Project Name
Jouhou-no-Mori resonating with us

グループ名
食事と日本酒Group Name
Meal and Japanese sake
プロジェクト番号/Project No.

3

プロジェクトリーダ/Project Leader
細野嵩人

Hosono Takahito

グループリーダ/Group Leader
大谷颯

Hayate Otani

グループメンバ/Group Member
小川太一
黒滝萌

Taichi Ogawa
Moe Kurotaki

指導教員
佐藤仁樹教授

新美礼彦教授AdvisorProf.Hideki Satoh Prof.Ayahiko Niimi

提出日
2022 年 1 月 19 日

Date of Submission
January 19, 2022

概要
日本酒が「薫酒」「爽酒」「醇酒」「熟酒」の 4 タイプに分けれることに注目した．また，飲酒をすることで，カリウムとビタミン B1 が体内から失われることもわかったので，4 タイプの日
本酒それぞれと相性が良く，カリウムとビタミン B1 が補える料理のレシピを作成した．
まず，本や Web といった様々なデータベースからそれぞれのタイプと相性の良とされている料理のレシピを収集した．収集したレシピをもとに各日本酒に合うと想定されたレシピデータ
をパターン認識し，使用されている調味料の平均値からそれぞれのタイプの日本酒と相性の良い調味料を求めた．また，ビタミン B1 とカリウムを多くした栄養素の目標値を設定した．求めた結果からレシピを設計するツールを使用し，栄養素の目標値を満たす食材の配合量を得た．
考案したレシピの料理を実際に作り，各日本酒との相性がどうかを官能評価をした．官能評価の結果，各日本酒と相性の良い料理が作れる可能性があることがわかった．
キーワード

日本酒，カリウム，ビタミン B1，パターン認識，レシピの作成，官能評価（※文責: 小川太一）-i-Abstract
We noted that sake can be divided into four types: Fruity type, Light and Smooth type,
Full-Bodied type, and Matured Type. We also found out that potassium and vitamin B1
are lost from the body when drinking sake, so we created recipes for dishes that would gowell with each of the four types of sake and that would provide potassium and vitamin
B1. First, we collected recipes for dishes that go well with sake from various databases
such as books and websites. Based on the collected recipes, we pattern-recognized therecipe data that was assumed to go with each type of sake. Based on the average ofused seasonings, we derived the seasonings that would go with each type of sake. In
addition, we set the target value of nutrients increased vitamin B1 and potassium. From
the obtained result, We used the recipe design tool to obtain the amount of ingredientsthat would satisfy the nutrient targets. Finally, We prepared the actual dishes andconducted sensory evaluations of their compatibility with each sake. As a result of thesensory evaluation, we found that there was a possibility of creating dishes that would
go well with each sake.
Keywordevaluation

sake, potassium, vitamin B1, pattern recognition, recipe making, sensory（※文責: 小川太一）- ii -

目次
第1章

はじめに

2

1.1

背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.2

本プロジェクトの目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

栄養素解析

3

2.1

はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.2

目的と手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.3

結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.4

正準判別分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.5

正準判別分析の結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

レシピ設計

9

3.1

はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

93.2

概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

3.3

既存料理のレシピデータ収集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

3.4

料理食材行列に基づくレシピ食材分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

3.5

手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

3.6

結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

料理の作成および官能評価

17

4.1

概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

4.2

料理作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

4.3

官能評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

4.4

結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

最後に

21

5.1

後期終了時点でのまとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

5.2

今後の展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

第2章

第3章

第4章

第5章

付録 A

22

付録 B

36

参考文献

47

- iii -

Jouhou-no-Mori resonating with us
9Group Report of 2021 SISP

-1-Group Number 3

Jouhou-no-Mori resonating with us

第1章
1.1

はじめに

背景

世の中には様々な種類のお酒がある．ビールやワイン，清酒，焼酎等である．本プロジェクトでは日本酒をテーマに取り上げた．日本酒は酒税法という法律で「米と米と水とを原料として発行させて，こしたもの」と定義されている．一口に日本酒と言っても，日本酒は大きく分けて吟醸酒(ぎんじょうしゅ)，純米酒，本醸造酒の 3 種類に分けられている．吟醸酒は精米歩合 60 ％以下の白米と米麹及び水，またはこれらと醸造アルコールを原料として吟味して造った日本酒で，フルー
ティーな吟醸香と淡麗な味わいが特徴である．純米酒は精米歩合 70 ％以下の白米と米麹及び水のみを原料として造った日本酒で，米のうまみをいかした風味が特徴である．本醸造酒は精米歩合

70 ％以下の白米と米麹，醸造アルコール及び水を原料として造った日本酒で，すっきりとした味わいが特徴である．さらに，製造上の特徴からも生酒，生貯蔵酒，しぼりたて・新酒，冷御 (ひやおろし)，樽酒，原酒，にごり酒，古酒・長期熟清酒，低アルコール酒などとも分類することができる．これらの製造方法によって，香りや味などが変わってくる [1]．さらに，酒蔵のある地域によっても様々な特徴がある．このように製法や地域によって味が多様である日本酒をうまく分類
し，料理との相性を把握することができれば，料理に合った日本酒を見つけることができるのではないかと我々は考えた．
※ 1 米麹 (こめこうじ): 米麹とは，米に麹菌と言われる菌を種付けして，繁殖・発酵させたものである．今日ではみそ，しょうゆ，みりんなどを製造される際に使われている [2]．
※ 2 精米歩合 (せいまいぶあい): 玄米から表層部を削り取ること．精米歩合 60 ％とは，玄米の表層部を 40 ％削り取ったものを指す．米の胚芽や表層部には，タンパク質，脂肪，灰分，ビタミンなどが含まれており，これらは日本酒の香りや味に影響する．
※ 3 醸造アルコール: 醸造アルコールとは，でんぷん物質や含糖物質から醸造されたアルコール．
（※文責: 大谷颯）

1.2

本プロジェクトの目的

本プロジェクトでは日本酒と料理の相性を分析し，日本酒と相性の良い料理を考案する．さらにその料理の中から，アルコールと摂取することによって失われるカリウムとビタミン B1[3] を補える料理のレシピを創作し，現在，お酒を飲んでいる人，これからお酒を飲んでみようと思っている
人に健康状態を気にかけてもらい，身心共に良好な状態でお酒を飲み続けられるようになってもらうことが目的である．
（※文責: 大谷颯）

Group Report of 2021 SISP

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Jouhou-no-Mori resonating with us

第 2 章 栄養素解析
2.1

はじめに

日本酒は日本酒の味わいによって「薫酒」「爽酒」「醇酒」「熟酒」の 4 タイプに分類される．日
本酒は種類が多く，数多くある日本酒の中から，料理に合わせた 1 本を選ぶのは至難の技であるため，香りの高さと，味の濃淡を主軸に日本酒を 4 タイプに分類している．この分類法によって，それまで感性と経験値だけで漠然とペアリングしていたものをルール化し，ペアリングする料理の選
択肢を絞ることができるようになった．
薫酒はフルーティーで華やかな香りと，甘みがあり，ジューシーで透明感のある味わいであり，
純米大吟醸や吟醸酒といった吟醸系が分類される．薫酒には味が淡く，素材そのものの繊細な甘味があるものや，フルーツと相性が良い．爽酒は穏やかで控えめな，柑橘系フルーツやハーブ，ミネ
ラル感があふれる香りと，清涼感があり，軽快でキレの良く，飲み口すっきりの味わいであり，辛口と明記されているものや，醸造用アルコールが添加された本醸造酒系が分類される．爽酒には味が淡く，清涼感のある味わいを高めてくれるハーブやみょうが，生姜といった香味野菜や，主張しすぎない淡泊な食材との相性が良い．醇酒は主原料である米や，乳製品を思わせる香りと米の旨味にあふれるふくよかで，丸みのある味わいであり，生や山廃，純米酒系が分類される．醇酒には味が濃く，脂がのった魚や，赤身や脂がほどよくついた肉，単体でも主張の強い野菜，調味料，乳製品と相性が良い．熟酒はナッツやドライフルーツ，スパイスといった力強く，複雑な香りと，経年による甘味と旨味が凝縮した円熟した味わいで，滑らかな口当たりであり，長期熟成酒系などが分類される．熟酒には味が濃いものや，濃厚で少し癖のある食材や調味料や干物，ドライフルーツ，
乾燥ポルチーニといったドライ食材と相性が良い. といったように，分類された日本酒の４つの味
わいには，それぞれ相性の良い料理がある．
日本酒と料理の相性は料理とペアリングすることで単体のときよりも味に広がりが生まれ、おいしさも上がる相乗効果や料理と日本酒のいずれかの味か突出したり、喧嘩することなく、口内で味と香りがバランスよくまとまる調和によって生じる．このようにペアリングとは酒と料理を，「ある一定のルール」にのっとって合わせることで，双方遜色なく, よりおいしく味わえるマッチング法を指す [4]．相性の良いパートナーを見つけると，口の中で一体感が生まれ，単体で味わうよりもはるかに魅力が花開く．そこで，私たちは料理の栄養素が同じならば味も似ていると考え，それぞれにペアリングする料理データと栄養素データを組み合わせたデータを作成する．
（※文責: 黒滝萌）

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Jouhou-no-Mori resonating with us

2.2

目的と手順

食品成分表，及び収集した各日本酒の種類別に分けた，日本酒とペアリングする料理のレシピ
データをまとめた食材配合量データと，その料理・栄養素行列をパターン認識することによって選出したデータから得られる，目標ベクトルを参考に，ブレンドマイスター [5] によって新しい日本
酒とペアリングする料理に必要な食材とその配合量を得た．

表 2.1

各日本酒の種類別に分けた食材配合量データの例

表 2.1 のように各日本酒の種類別の日本酒とペアリングする料理のレシピデータを「お酒を楽しむ料理レシピ—日本盛株式会社」，「蔵人直伝日本酒つまみ」，「日本酒のペアリングがよくわかる
本」，及び「沢の鶴旬の酒の肴」の 5 つの文献から集め，付録 A「レシピ設計の手順」を参照し、料
理・栄養素行列を作成した．食品成分表と各日本酒の種類別の日本酒とペアリングする料理のレシ
ピデータをまとめた食材配合量データの作成手順は，まず初めに「日本酒のペアリングがよくわかる本」[4]，「お酒を楽しむ料理レシピ—日本盛株式会社」[6]，及び「沢の鶴旬の酒の肴」[7] などの書籍や Web ページから，各日本酒の種類別にペアリングする料理レシピをできるだけ数が均等になるように集めた．集めたペアリング料理データと既存の食品成分表から付録 A「レシピ設計手順書」の手順 3 に従い，食材配合量データを作成した．食材配合量データと既存の食材リストから
食材配合量行列を作成し，作成した食材配合量行列と食品成分表から料理栄養素行列を作成した．
この作業を 4 タイプすべての日本酒に実行し，各日本酒の料理栄養素行列をすべて組み合わせた料理・栄養素行列を作成した．作成した料理・栄養素行列を使用し，可視化ツール [8] を用いてパターン認識行い，認識誤りを評価した．そのデータを栄養値を説明変数として主成分分析することによって，視点を変えて取り直した主成分をもとに，なるべく少ない主成分で多変量データの特徴をとらえようとした [9]．パターン認識によって選出されたデータからブレンドマイスターを使用する際に必要な，栄養素ベクトルの目標ベクトルを得た．レシピ設計支援ツールマニュアル [10] を参考に可視化ツールを使ったパターン認識による主成分分析の手順を以下に説明する．

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Jouhou-no-Mori resonating with us
1． 可視化ツールを開き，カレントディレクトリの「入力」をクリックする．
2． パターン認識用データが入っているフォルダのアドレスをコピーしカレントディレクトリに入力し，「決定」をクリックする．
パターン認識用データ：食材を統合した既存料理の料理食材行列（recipiCnv edit.csv）を正規化
し学習データとして出力したデータ（arrangeData L）

3． ファイル名の「開く」をクリックする．
4． データファイルの選択で csv ファイルを選択し，パターン認識用データを開く．
5． 計算 2 から「データ変換と正規化」を実行し，正規化方法の「Unnorm」を選択する．
6．ファイル名の「開く」をクリックし，5 で正規化した結果の「Unnor ｍ.idt」を選択する．
7．計算 2 の「データ整形」から学習データ及び評価データを作成する．
8．カウントディレクトリを変更し，7 で作成した学習データを読み込む．
9． 計算 2 の「データ数」を 100，ファイル名を「add100 L.idt」とし，「標本点の追加」をクリッ
クする．

10．9 で作成した「add100 L.idt」を「add100 L 01.idt」に変更する．
11．カウントディレクトリに「add100 L 01.idt」が入っている場所を設定する．
以下 XX ＝ 01 とし，パターン認識を繰り返す．

12．学習データのファイル名を「ファイル名 XX」とする．
13．計算 2 のパターン認識の「学習データ解析実行」をクリックする．
14．カウントディレクトリを変更し，13 の学習データ解析実行の結果を読み込む．
15．計算 2 のデータ整形から 1 番上にある「judgement」を選択し，カテゴリ変数の値を「FALSE」にし「消去」を選択，整形実行をクリックする．

16．計算 2 のデータ整形の「結果出力」で出力ファイル名を指定し，結果出力をクリック．
17．XX の値を１増やす．
18．11 に戻る．
19．11〜18 をエラー率が 0 になるまで繰り返す．
20．エラー率が 0 になったデータから不要な列を省き，正規化した．
21．カウントディレクトリから 20 のデータを可視化ツールで読み込み，「計算 1」から「主成分分析」の「学習データの解析実行」をクリックして主成分分析をした．
（※文責: 黒滝萌）

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2.3

結果

パターン認識の結果，表 2.2 のようなデータを得ることができた．

表 2.2

パターン認識の結果

主成分分析の結果，図 2.1 のようなデータを得ることができた．図の散布図は座標軸直線ではな
くにシンボルで描写されている．AX[栄養素] と表記されているシンボルは主成分空間に射影した栄養素の座標軸であり，座標軸の長さが長いほど主成分に対する寄与率大きい．データのばらつき
が一番大きい方向に取られる軸が第 1 主成分であり，第 1 主成分と直交するばらつきが 2 番目に大きい方向にとられる軸が第 2 主成分である．

図 2.1

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主成分分析結果-6-

Group Number 3

Jouhou-no-Mori resonating with us

図 2.2

主成分空間に射影された栄養素の座標軸（※文責: 黒滝萌）

2.4

正準判別分析

検査項目が 2 種類や 3 種類の場合，データを直接図示し，各群の検査値の特徴，データの散らばりおよび向きを視覚的に把握することが可能である．しかし，検査項目が 4 つ以上になると，各個体のデータは四次元以上となり，これを直接図示することは難しい．そこで，2 次元平面，あるいは 3 次元空間の座標へ何らかの方法で射影して，高次元空間へ散らばる複数の群の相対的な位置関係とデータの特徴を視覚的に捉えることが考えられる．これを可能にするのが正準判別と呼ばれる手法である [11]．食材の配合量を説明変数として正準判別分析をする．正準判別分析の手順を以下に示す．

1．可視化ツールを開き，カウントディレクトリの「入力」をクリックする．
2．正準判別分析をするデータが入っているフォルダのアドレスをコピーしてカレントディレクト
リに入力し，「決定」をクリックする．

3．ファイル名の「開く」をクリックする．
4．パターン認識をしたデータを正規化した，正準判別分析をするデータを開く．
5．「計算 2」から新しいファイル名を入力し，データ数を 20 に設定して「標本点の追加」を実行する．

6．「標本点の追加」を実行したデータが入っているファイルをカウントディレクトリに設定する．
7．ファイル名の「開く」から「標本点の追加」を読み込む．
8．「計算 1」より「正準判別分析」の「学習データの解析実行」をカテゴリ項目を「クラス」，出力する説明変数の次元を「4」にして実行．

9．8 のデータが入っているファイルをカウントディレクトリに設定する．
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10．ファイル名の「開く」から主成分分析したデータを読み込み，「計算 2」から以下のパラメータで「データ整形」を実行する．
・操作：行整形・変数名：OrgLabel・カテゴリ変数の値：rand ・行の操作：削除

11．カウントディレクトリをデータ整形したデータが入っているファイルに設定する．
12．ファイル名の「開く」からデータ整形したデータを読み込み，分析結果の散布図を表示する．

（※文責: 黒滝萌）

2.5

正準判別分析の結果

正準判別分析の結果，図 2.3 のような結果を得た．食材が「薫酒」
「爽酒」
「醇酒」
「熟酒」のどの群に属するかわかった．

図 2.3

手順 10 正準判断分析した結果の散布図（※文責: 黒滝萌）

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第 3 章 レシピ設計
3.1

はじめに

本プロジェクトでは第 2 章で解析したペアリングデータをもとに，日本酒を飲んだときに不足する栄養素である，カリウムとビタミン B1 を補える，かつ日本酒にペアリングするレシピを作成した．カリウムはナトリウムとともに細胞の浸透圧のバランスを保つ．腎臓でのナトリウムの再吸収を抑制し，尿中への排泄を促進するため，血圧を下げる効果があり，血圧調整の働きをする．また，ビタミン B1 は糖質をエネルギーに換える働きや，疲労物質を作りにくくする働きがあり，疲労回復，夏バテ予防，糖質代謝促進に役立つ [12]．本プロジェクトの目的は，現在お酒を飲んでいる人，これからお酒を飲んでみようと思っている人に健康状態を気にかけてもらい，身心共に良好な状態でお酒を飲み続けられるようになってもらうことであるため，不足する栄養素を補えるレシ
ピを作成するべきだと考えた．レシピ設計をする際に，ブレンドマイスターを使用する．ブレンド
マイスターは，入力した食材データやその栄養素データと，入力した目標栄養素やコストとの評 価関数が最大になるように，食材及びその配合量を最適化するツールである．
（※文責: 黒滝萌）

3.2

概要

日本酒を飲むことによって不足する栄養素であるカリウムとビタミン B1 を補える，日本酒とペアリングする料理のレシピ設計をした．まず，既存の料理のレシピデータをパターン認識し，使用されている調味料の平均値からそれぞれ 4 タイプの日本酒に合う調味料を求めた．アルコールを摂取すると不足する栄養を補うため，ビタミン B1 とカリウムの目標値を厚生労働省の日本人の食事摂取基準 [13] より，18 歳以上男性の目標量を約 1.5 倍にした値を栄養素ベクトルの目標ベクトルとして設定した．既存の食材成分表から不要な栄養素を削除し，食材分析の結果をもとに 4 タイプ
それぞれの日本酒に合い，既存の食品成分表 [14] をもとに普段使用することの多い食材を選抜した
食品成分表を作成した．これらの栄養素ベクトルの目標ベクトルと食品成分表を正規化した．正規化したデータをブレンドマイスターに入力することで，日本酒に合い，カリウムとビタミン B1 を補える料理の食材及び食材の配合量を得た．出力結果から日本酒と相性の良い，かつカリウムとビ
タミン B1 を補うことのできるレシピを作成した．
（※文責: 黒滝萌）

Group Report of 2021 SISP

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3.3

既存料理のレシピデータ収集「薫酒」「爽酒」「醇酒」「熟酒」それぞれ 4 タイプと相性の良いレシピの食材分析をするために，それぞれ 4 タイプと相性の良い料理のレシピデータを収集した．収集手順を以下に示す．

1．インターネットから日本酒 4 タイプそれぞれに相性が良い料理を探した．
2．見つけた Web ページを pdf で「[日本酒の種類]] レシピ参考.pdf」という名前で保存した．
3．相性の良い料理のレシピを検索した。
4．出てきたレシピから表 3.1 のように出典番号，料理番号，料理名，食品番号，食材名，分量，コメントを入力した食材配合量データを作成した．

5．料理番号は 4001 をスタートに料理ごとに順番に振り，食品番号は表 3.2 の既存の食品成分表から食品に番号を振った．分量はすべて 1 人前のグラムに直した．出典番号は，書籍（book）から集めた場合 b 番号，Web サイトから集めた場合は w 番号を振った．コメントには，集めたデータ
ベースについての情報を記入した．書籍なら，書籍の名前とページ数，Web サイトなら，URL を記入した（null は過去に誰かが集めたレシピだがどこから集めたかわからないもの）．

6．レシピの Web ページを「日本酒の種類 出典番号 料理番号 料理名 サイトの名前.pdf」という名前で保存した．

7．それぞれのサイトの一番下に URL を掲載した．
8． 作成した 4 タイプの食材配合量データを 1 つにまとめた既存料理の食材配合量データを作成し
た．

表 3.1

Group Report of 2021 SISP

食材配合量データ- 10 -

Group Number 3

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表 3.2

既存の食品成分表（※文責: 黒滝萌）

3.4

料理食材行列に基づくレシピ食材分析

「薫酒」
「爽酒」
「醇酒」
「熟酒」それぞれ 4 タイプと相性の良いレシピを設計するために収集したそれぞれ 4 タイプの日本酒と相性の良いレシピデータの食材と日本酒を主成分分析し，正準判断分
析することによって分析した．分析手順を以下に示す．

1．付録 A の手順に従い，既存の食材リストと既存料理の食材配合量データから既存料理の料理食
材行列を作成した．

2．既存の食材リストから食品の食品番号を，似ている食材の食品番号を統合し，普段使用しない食材を使用不可とした食材統合割り当て表を作成した．

3．既存の食品成分表と 2 で作成した食材統合割り当て表から食材を統合した食品成分表を作成した．

4．1 で作成した料理食材行列を正規化し，正規化したデータを学習データとして出力した．
5．4 の結果を使用し，説明変数を今回参考にする 14 種類の栄養素として「第 2 章日本酒と料理のペアリングデータ解析 2.2 目的と手順」の手順に従ってパターン認識を行うことによって共通部分を削除した．

6．5 のデータをから表 3.3 のようにそれぞれ 4 タイプの日本酒の調味料の平均値を出した．
7．4 タイプの日本酒の中でそれぞれ平均値の大きいものをその種類の日本酒で多く使われている
食材とした．

8．5 のデータを，「第 2 章日本酒と料理のペアリングデータ解析 2.4 正準判別分析」の手順に従って，正準判別分析し，散布図を表示した．

Group Report of 2021 SISP

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表 3.3

各日本酒に合う料理に使われている調味料の平均値（※文責: 黒滝萌）

3.5

手順

食品成分表と，収集した日本酒とペアリングする料理のレシピから作成した料理・栄養行列をパターン認識して得られたデータを，目標ベクトルとしてブレンドマイスターに入力することにより，日本酒と相性の良い料理に必要な食材とその配合量が出力された．
下記簡易的な利用手順と簡易図 (図 3.1) を示す．

図 3.1

レシピ設計手順簡易図

1．付録 B の手順 10，及び手順 11 に従い，既存の食材リストから食品の食品番号と，似ている食材の食品番号を統合し，普段使用することが多く，ビタミン B1 の多いもののみに統合した食材統Group Report of 2021 SISP

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合割り当て表を作成した．

2．作成した食材統合割り当て表と既存の食品成分表から，食材が統合された食品成分表を作成した．

3．食材統合後の食品成分表から今回参考にする栄養素である，エネルギー，たんぱく質，脂質，炭水化物，ナトリウム，カリウム，カルシウム，鉄，レチノール当量，ビタミン B1，ビタミン B2，
ビタミン C，飽和脂肪酸，食物繊維総量以外の栄養素を削除した．

4．厚生労働省の日本人の食事摂取基準より，エネルギー，たんぱく質，脂質，炭水化物，ナトリ
ウム，カルシウム，鉄，レチノール当量，ビタミン B2，ビタミン C，飽 和脂肪酸，食物繊維総量
は 18 歳〜29 歳の 1 日当たりの摂取基準をとり，ビタミン B1，カリウムを 18 歳〜29 歳の 1 日当たりの摂取基準の約 1.5 倍をとった．

5．それぞれ 1/10 倍にし，ビタミン B1 とカリウムの重みを調整した表 3.4 のような栄養素ベクト
ルの目標ベクトルを作成した．

6．食品成分表の作成について，「薫酒」を例に挙げる．
6.1 表 3.1 より，「なたね油」，「かつおだし」のように多く使われている食材を食品成分表に残し，
図 3.6 のようにそれ以外の「ウスターソース」や「マヨネーズ」，「トウバンジャン」，などの味の濃い調味料を削除した．

6.2 原材料の調味料の上限値を表 3.6 のように設定した．表 3.6 は本や Web ページから収集した
レシピの調味料の配合量を参考に設定した．

7．付録 B の手順 12 に従い，不要な栄養素を削除した食品成分表と栄養素ベクトルの目標ベクトルを正規化した．

8．手順書 B の手順 13 に従い，表 3.3 のように正規化したデータで水を食材として必ず使うこと
により目標値が料理 100g 当たりの栄養素より少ない場合に対応するため，水を必ず使用するように設定し，ブレンドマイスターに入力した．

9．ブレンドマイスターの出力結果から，配合率× 100 × 10 で実際の料理の配合量を計算し，レシピを作成する．

表 3.4

Group Report of 2021 SISP

栄養素ベクトルの目標ベクトル- 13 -

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表 3.5

Group Report of 2021 SISP

薫酒の調味料改正後の食品成分表- 14 -

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表 3.6

食品成分表の配合量の上限（※文責: 黒滝萌）

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3.6

結果

ブレンドマイスターに食品成分表と栄養素ベクトルの目標ベクトルを入力し，計算を開始した結果，表 3.4 のような日本酒にペアリングする食材及び食材の配合率の出力が得られた．実際に料理を作成するにあたり，配合量=配合率× 100 × 10 を計算することによって実際の料理の食材の配合量を得た．
表 3.7

図 3.2

ブレンドマイスターの出力結果

栄養素のレーダーチャート（※文責: 黒滝萌）

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第 4 章 料理の作成および官能評価
4.1

概要

本プロジェクトでは第 3 章で得られたデータをもとに料理のレシピを実際に設計し，調理者の判断で調理の作業を行った．また，実際に日本酒を用意して作った料理とペアリングすることにより，日本酒の味がより美味しくなるかどうかを官能評価した．
（※文責: 小川太一）

4.2

料理作成

第 3 章から得られたレシピデータに記載された食材と調味料だけを組み合わせて実際の料理のレシピを創作した．今回は全てのレシピデータを検証する時間がなかったため，「爽酒」に相性が良いとされるレシピデータのみを対象にして実施した．今回使用するレシピデータの栄養素割合及び食材の配合割合は，第 3 章の 3.6 に掲載されている表 3.7「ブレンドマイスターの出力結果」，図3.2「栄養素のレーダーチャート」に示されている通りである．レシピデータに表れている調味料として「酢」と「昆布だし」があったため，この 2 つを主軸としたレシピを作成することとした．
これは爽酒に合う料理の味付けとして挙げられるため，官能評価の際に味の判断が分かりやすくなると推測したからであった．この方針をもとに調理を行った．
調理の各作業段階は，切る，混ぜる，炒める，余熱する，置くの 5 種類の平易な調理作業から構成される．
「切る」では，まな板の上で食材の皮むき，切断などを行った．
「混ぜる」では，複数の食材を混ぜ合わせたり，捏ねたりなどをした．
「炒める」では，コンロと鍋やフライパンを用いて，焦げ付きの防止や調味料を全体に馴染ませるために，調理者が食材を撹拌しながら加熱を行った．
「予熱する」では，電子レンジを用いて，食材の下茹でや，加熱などを行った．
「置く」では，食材に調味料をなじませたり，冷ましたりするために，その調理の作業を一定時間中断した．以上のよ
うな調理作業を行い，実際に考案したレシピは以下の通りである．今回は調味料を測りやすくする
ため，大さじ一杯の質量（15g）を基準とし，レシピデータに示された割合にて材料を用意して組み合わせた．
・しょうがたっぷり焼うどん（酢を用いた料理）
材料：
うどん：150g，キャベツ：105g，豚肉ロース：50g，長ねぎ：20g，しょうが：60g，酢：大さじ 1，
砂糖：大さじ 1，昆布だし：大さじ 1/4，なたね油：小さじ 1，塩胡椒：適宜
作り方：
キャベツはざく切り，長ねぎは斜め切り，しょうがと豚肉ロースはお好みの大きさに切る．
砂糖とお酢と昆布だしを混ぜ合わせる（Ａ）．
フライパンになたね油を入れて豚肉ロース，野菜（キャベツ，長ねぎ，しょうが），うどん，Ａの順
番で一緒に炒める．
味付けに塩胡椒を入れて完成．

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・焼きナスのお茶漬け（昆布だしを用いた料理）
材料：
米：90g，長ねぎ：10g，なす：45g，しょうが：15g，昆布だし：大さじ 1/2，水：100g
作り方：
長ねぎを輪切りに，しょうがはすりおろす．
なすを焼いた後，適当な大きさに切る．
水に昆布だしを溶かして温める．
米になすと長ねぎとしょうがをのせ，十分に温まった昆布だしを溶かしたお湯をかけて完成．
・肉巻き豆腐材料：
絹ごし豆腐：210g，豚肉ロース：100g，長ねぎ：20g，なたね油：小さじ 1，塩胡椒：適量，片栗
粉：適宜
作り方：
豆腐にキッチンペーパーをひいてレンジ 500 ｗで 3 分で温める（水分とるため）．
長ねぎを輪切に，豆腐を 4 等分に切る．
豆腐に肉を巻き，塩胡椒をかけて，片栗粉をまぶす．
フライパンになたね油をひいて長ねぎと一緒に焼く．肉の色が変わるまで焼きあげると完成．
・長ねぎとなすの炒め物
材料：
なす：135g，長ねぎ：115g，なたね油：小さじ 1，とうがらし：適量，塩胡椒：適宜
作り方：
長ねぎは斜め切り，なすはお好みの切り方，とうがらしは輪切りにする．
フライパンになたね油を入れて炒める．味付けに塩胡椒をかけて完成．

（※文責: 小川太一）

4.3

官能評価

官能評価は以下のような手順で行った．

1．料理を作る（レシピ設計に伴い調理手順も記録する）．
2．料理を口にした後に日本酒を飲む．口の中で料理と日本酒の相性を判断．
3．各組み合わせの相性について 1〜5 点 (美味しくない〜美味しい) で評価を行う (日本酒の味が美味しいかどうかを評価対象とする)．

4．3 の結果をグラフ化し，視覚的に相性の良し悪しを確認し，日本酒と相性の良いレシピを作ることができたのかを分析する．
官能評価に使用した日本酒は計 4 種類であり，
「薫酒」
「爽酒」
「醇酒」
「熟酒」からそれぞれ 1 種類ずつ用意した．今回は薫酒として「花の香Group Report of 2021 SISP

桜花

純米大吟醸」，爽酒として「八海山- 18 -

特別本Group Number 3

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醸造」，醇酒として「刈穂 山廃純米原酒 番外品＋ 21」，熟酒として「龍勢 生備前雄町 特別純米」を用意した．今回のプロジェクトにおいて官能評価をする際，料理の調理者と評価者は同じであった．そのため，どの料理がどのお酒に合う料理として想定されて作られたのかを知った上で評価を実施した．
今回は 4.2 で作成された 4 つの料理のうち，官能評価の際に味の判断が分かりやすくなると推測して作成した 2 つの料理（酢を用いた料理，昆布だしを用いた料理）を官能評価の対象とした．
（※文責: 小川太一）

4.4

結果

上記で記載した方法で料理を作成し，私たちで料理と日本酒の相性評価を行た結果としては以下の図 4.1 の通りである．

図 4.1

結果グラフ

グラフの内容を確認すると，まず酢を用いた料理については各自個人差が見られた．薫酒については明確に相性が悪いといえる結果となった．醇酒，熟酒については人によっては美味しいと感じるものの平均して爽酒よりも相性が良いとはいえない結果となった．爽酒についてはいずれも 4 点
以上の評価を付けられており，酢を用いた料理は比較的爽酒に相性が良い味付けであるといえる結果となった．昆布だしを用いた料理については，酢を用いた料理よりも明確な差は見られなかった．しかしながら 4 タイプの日本酒の中では爽酒のスコアが一番高く，これも相性が良い味付けであるといえる結果となった．
以上の結果から，爽酒に合うと想定されたレシピデータの出力から作成した料理は確かに爽酒に相性が良いことが見て取れる．今回は爽酒に合うと想定されたレシピの官能評価の実施しか行わな
かったが，他の日本酒のタイプのレシピデータの検証及び試行回数によっては，上記の手法で日本酒と相性の良い料理のレシピを作成できる可能性を示せることが判明した．

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しかしながら課題も見えてきており，摂取栄養素にてカリウムとビタミン B1 の量を増やすことを条件にしたところ，明らかに特定の調味料や食材の配合比が偏ってしまっていた．日本酒と相性が良いとされた料理のレシピをデータとして用いているため，出現する調味料もまた偏ることが多かった．場合によっては普段組み合わせない食材と調味料での調理になることもあり，ある程度料理することに慣れてない人にとってはハードルが高いように思われた．必ずしも示された材料を用いて，万人が美味しいと感じられる料理が作れるとは限らないと今回の官能評価を実施して強く感じた次第であった．
さらに，今回の官能評価において，評価者はレシピの設計者と同じであった．したがって，これまでの活動で日本酒相性が良いと推測される料理の味の傾向や組み合わせを事前に把握していた．
評価の実施の際にその事前知識の影響を受け，作成されたレシピの評価が高くなったり低くなったことも推測される．この影響を解決するため，今後実施する際はプロジェクト外の人など活動を知らない評価者を採用することも大事であると考えられる．
（※文責: 小川太一）

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第 5 章 最後に
5.1

後期終了時点でのまとめ

本プロジェクトでは，日本酒を「薫酒」
「爽酒」
「醇酒」
「熟酒」の 4 タイプに分け，各日本酒と相性が良く，なおかつアルコールを摂取すると失われるビタミン B1 とカリウムを補える料理のレシ
ピの作成を目指した．各日本酒と相性の良いとされている料理のレシピを Web サイトや書籍から収集した．収集したレシピデータと既存の食材成分表から食材配合量データを作成した．さらに，作成した食材配合量データと既存の食材リストから食材配合量行列を作成し，食材配合行列と食品成分表から料理栄養素行列を作成した．その後，14 種類の栄養素以外の栄養素を除去した料理栄
養素行列を可視化ツールでパターン認識した．認識の誤りが発生したレシピの除外をし再認識し，認識の誤りの発生率が 0 ％になるまで繰り返した．これによって，各日本酒によく使われている食材を算出した．算出した食材を，日本人の食事摂取基準のカリウムとビタミン B1 の 1.5 倍の値を設定したブレンドマイスターに入力し，食材と食材の配合量を算出した．それらをから料理のレシピを作成し，実際に料理を作り，日本酒と一緒に官能評価を行った．料理を口に含んだ後に各日本酒を口にすることによって口に含んだ日本酒がより美味しく感じられるかを評価したグラフから，
この方法から，各日本酒と相性の良い料理のレシピを作成できる可能性があることがわかった．
（※文責: 小川太一）

5.2

今後の展望

集めるレシピのデータを増やすことができれば，より多くの各日本酒と相性の良い食材を導き出せるのではないかと考えた．また，得られた食材をもとにより多くの料理のカリウムとビタミンB1 を補えるレシピを作り，そして官能評価を行う．官能評価ののちうまくできたレシピを増やしていくことが今後の展望だ．
（※文責: 大谷颯）

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付録 A
レシピ設計支援ツールマニュアル [10] を参考に, レシピ設計手順を記述する. 本手順は料理・栄養素行列の作成のための手順書となっている.

• 使用するプログラム-RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥dataTransformVer2：
データ編集プログラム– RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥makeRecipeDataVer2：
料理栄養素行列（オリジナル）の計算プログラム– KasikaToolInsentVer1 37exeNo5￥KasikaToolInsentVer1 37exeP5• 注意点– 文字コード：ANSI.
– 改行コード：CR/LF.
– csv ファイルは指示がない限り半角スペース区切りで統一.
– 各手順の入力ファイルを¶ i, 出力ファイルを† i で表す (i は各手順で入出力ファイルが複数ある場合の通し番号).

– 使用する表計算ソフトは OpenOﬃce Calc とする.
– 本マニュアルでは alldata eiyou のコピー後の名前を alldata 0601 とする.
– 基本的に C:￥home￥bin￥alldata 0615：この時のような＊には自分がフォルダを作成した際の名字などが入るため自分で実行する際は＊の部分は変更すること.

– alldata のフォルダには 2.,3.,4. は作成済みのため学習データ, 評価データを新規に追加もしくは作成しない場合は 1. が終わった際は 5. へスキップしてよい (本手順書では 2.,3.,4. を行わない)– 食材の割り当て表に対して変更がない場合は 5. を行わず,6. へと進む.(本手順書では 5. は行わない)• 設計手順
1. 作業用フォルダを作成する.
作業用フォルダを作成し、以下の雛形ファイルをコピーし, 名前を alldata 0615 のように変更をする.

• C:homebin￥alldata eiyou (は使用者の名字や名前など自分の保存しているファイルの名前)
2.

食品成分表 [14] を参考に食品成分表 (オリジナル) †を作成する.

基本的に完成しているものを使用するため作成は行わない. フォーマット：食品番号, 食材名, 栄養素のデータ† alldata 0601 Step-1-1 seibun.csv

3. 既存料理のレシピデータをもとに既存料理の食材配合量データ†を作成する※. レシピ本やインターネット上にあるレシピを検索し, 図 B.2 のような形式になるように作成する. OpenOﬃce

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図 A.1 seibun.csv

Calc でフォーマットにしたがって作成する. 料理番号, 食品番号, 分量など, 入力の際にミスがないようにしっかり確認すること.

• 出典番号, コメントについて出典番号は英字 1 文字数字 3 桁とする. 英字は, b: 本 w: ウェブ s:
ソフトウェアなど出典媒体を表し, 数字 3 桁はその媒体での通し番号とするまた, コメントの欄にも出典を明記すること. コメントには出典媒体の名前 (レシピ本や web サイトの名前など) と本であれば出典ページ数などを記載すること.

• 料理番号について料理番号は, その料理の出典での通し番号になっている• 食材番号, 食材名について食材は食品成分表を参照し, 成分表の食品番号, 食材名と同一のものを使用すること（にんじんであれば「にんじん根、皮つき、生」のように）• 分量について分量はグラム単位にすること. レシピ本等によっては「にんじん 1 本」や「大さじ一杯」など書かれている場合があるが, その際はグラム単位に変換して入力すること.
† alldata 0615￥Step-1-2￥recipedataXXXX.csv（*は redwine,whitewine,beer,shochu,sousyu,kunnsyu,zyunnsyu,zyukusyu ）※※ XXXX は alldata の後の数字など統一した数字を入れるフォーマット：出典番号, 料理番号, 料
理名, 食品番号, 食材名, 分量, コメント

4.

食材リスト（食材統合前）†を作成する. 表計算ソフトで Step-1-1 で作成した seibun.csv

を開く.seibun.csv の 1 行目を削除し、食品番号と食材名以外の列を削除し,csv 形式で保存する.
（ファイル名：shokuzai list.csv）基本的に完成しているものを使用するため作成は行わない.
¶ alldata 0615￥Step-1-1￥seibun.csv† alldata 0615￥Step-1-3￥shokuzai list.csv

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図 A.2

既存料理の食材配合量データ

図 A.3

食材リスト (食材統合前)

5. 食材リスト（食材統合前）¶から食材統合割り当て表†を作成する.
¶ alldata 0615￥Step-1-3￥shokuzai list.csv† alldata 0615￥Step-1-3￥wariate.csv

5.1.

表計算ソフトで食材リスト（食材統合前）¶を開き, 食品番号と食名の間に新しい列を追加

する.

5.2.

にている食品の食品番号を新しい食品番号として, 追加した列に記入する. 作成が完了した

ら csv 形式で保存する.（ファイル名：wariate.csv）
フォーマット：元の食品番号, 統合後の食品番号※, 食材名※使用することができない食材や入手が困難な食材の場合には

不可 (番号:20000)に統合)

6. 既存料理の食材配合量行列（オリジナル）†を作成する. 既存料理の食材配合量データ¶ 1 と食材リスト（食材統合前）¶ 2 から既存料理の食材配合量行列（オリジナル） †を作成する.
¶ 1alldata 0615￥Step-1-2￥ recipedata XXXX.csv（*は redwine,whitewine,beer,shochu, sousyu,kunnsyu,zyunnsyu,zyukusyu ）Group Report of 2021 SISP

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図 A.4

食材割り当て表※※ XXXX は Step1-2 で作成されているファイルの数字を入れる¶ 2alldata 0615￥Step-1-3￥shokuzai list.csv† alldata 0615￥Step-1-5￥haigouryou￥haigouryouXXXX.csv(*は redwine,whitewine,beer,shochu,sousyu,kunnsyu,zyunnsyu,zyukusyu ）※※ XXXX は alldata の後の数字など統一した数字を入れる（このファイルは rslt ﬁle のこと）

6.1.

alldata 0615Step-1-5￥exe.bat を右クリックし編集をクリックする.

6.2.

main.exe のパスを修正する. キーボードで

C:home￥bin￥RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥makeRecipeDataVer2￥

recipedata￥bin￥main.exe(*は使用者の名字や名前など自分の保存しているファイルの名前) のように入力する.
6.3. alldata 0615￥Step-1-5￥input.par を右クリックして編集をクリックし, 以下の項目をキー
ボードで適切な値を入力し, 修正する.

• ryori num：料理の数 (酒の種類ごとに変更)• syokuhin num：食材リスト（食材統合前）の食材の数 (基本的に変更はなし)

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Jouhou-no-Mori resonating with us• recipe num：既存料理の食材配合量データの行数 (recipe ﬁle で選択している csv ファイルのStep1-2 の行数)
• shokuhin ﬁle：食材リスト（食材統合前）の場所 (基本的に変更はなし)• recipe ﬁle：既存料理の食材配合量データの場所 (酒の種類ごとに変更)• rslt ﬁle：出力データ（既存料理の食材配合量行列（オリジナル））の名前 (recipe ﬁle の酒の種類に変更)

図 A.5 input.par

6.4.

コマンドプロンプトを起動する

6.5. キーボードでコマンドプロンプトに対し, cd C:￥home￥bin￥alldata 0615￥Step-1-5(*は使用者の名字や名前など自分の保存しているファイルの名前) と入力し,ENTER を押して実
行を行う.

6.6.

キーボードでコマンドプロンプトに対し,exe.bat と入力し,ENTER を押して実行する.

※このとき、レシピデータの数が変わることがあるので注意

図 A.6

既存料理の食材配合量行列 (オリジナル)

注)OpenOﬃce Calc では列数が多すぎて正しく表示・編集ができないため注意が必要で, メモ帳
では表示が可能.

7. 料理栄養素行列（オリジナル）†を作成する. 既存料理の食材配合量行列（オリジナル）¶ 1 と食品成分表 (オリジナル) ¶ 2 から料理栄養素行列（オリジナル）†を作成する.
¶ 1alldata 0615￥Step-1-5￥haigouryou * haigouryou XXXX.csv（*は redwine,whitewine,beer,shochu,sousyu,kunnsyu,zyunnsyu,zyukusyu ）※※ XXXX は Step1-5 と同一の数字にする.
¶ 2alldata 0615￥Step-1-1￥seibun.csv† alldata 0601￥Step-3-2￥ryori eiyou￥ryori eiyou XXXX.csv

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Jouhou-no-Mori resonating with us（*は redwine,whitewine,beer,shochu,sousyu,kunnsyu,zyunnsyu,zyukusyu ）※※ XXXX は Step1-5 と同一の数字にする.（このファイルは rslt ﬁle のこと）

7.1.

Step-3-2 の exe.bat を右クリックし編集をクリックする.

7.2.

main.exe のパスを修正する. キーボードでC:￥home￥bin￥RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥makeRecipeDataVer2￥

ryoriEiyou￥bin￥main.exe(*は使用者の名字や名前など自分の保存しているファイルの名前) のように入力する.
7.3.

input.par を右クリックして編集をクリックし, 以下の項目をキーボードで適切な値を入力し, 修正する.

• ryori num：既存料理の食材配合量行列（オリジナル）の料理数 (酒の種類ごとに変更)• shokuhin num：食品成分表 (オリジナル) の食品数 (基本的に変更はなし)• eiyou num：食品成分表 (オリジナル) の栄養素の数 (基本的に変更はなし)• ryori ﬁle：既存料理の食材配合量行列（オリジナル）の場所 (酒の種類ごとに変更)• shokuhin ﬁle：食品成分表 (オリジナル) の場所 (基本的に変更はなし)• rslt ﬁle：出力データ (料理栄養素行列 (オリジナル)) の名前 (ryori ﬁle の酒の種類に変更)

図 A.7 input.par

7.4.

コマンドプロンプトを起動する

7.5. キーボードでコマンドプロンプトに対し, cd C:￥home￥bin￥alldata 0615￥Step-3-2 (*は使用者の名字や名前など自分の保存しているファイルの名前) と入力し,ENTER を押して実行を
行う.

7.6.

キーボードでコマンドプロンプトに対し,exe.bat と入力し,ENTER を押して実行する.

8. 手順 3,6,7 をすべての酒の種類（redwine,whitewine,beer,shochu,sousyu,kunnsyu,zyunnsyu,zyukusyu ）について実行する. 3. において全ての酒の種類について作成済みである場合は 3. を飛ばして 6. から始めることにする.

9. 全て組み合わせた料理・栄養素行列の作成¶ 1alldata 0615￥Step-3-2￥ryori eiyou￥ryori
eiyou 0615.csv （*は redwine,whitewine,beer,shochu,sousyu,kunnsyu,zyunnsyu,zyukusyu ）9.1.

ターゲットとする食材を決め, 可視化ツールのパターン認識用のデータ† 2 をコンマ区切りで作成する (手入力). 7. で作成したファイルを１つのファイルに組み合わせるという意味. 手順
書を見てもわかりにくかった場合は C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern￥にある recipedata

0419.csv を参考にしながら作成を行うとよい. このとき, カテゴリ変数の第 0 要素はクラス情報にする. 比較データを作成する場合はコストを目的変数とする. classNum[4] と料理名はカテゴリ変数, 成分データの中でエネルギー (kcal), たんぱく質, 脂質, 炭水化物, ナトリウム, カリウム, カルGroup Report of 2021 SISP

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図 A.8

料理栄養素行列（オリジナル）

シウム, 鉄, レチノール当量, ビタミン B1, ビタミン B2, ビタミン C, 飽和脂肪酸, 食物繊維総量は
説明変数, それ以外の成分データと最大値, 最小値は無視することにする.
† 2alldata 0615￥pattern￥recipedata 0601.csv
フォーマット

1 行目：ヘッダ (/*CSVforKasika*/)
2 行目：列の種類• pred：説明変数• crit：目的変数• attr：カテゴリ変数• 0：無視3 行目：変数名(例)• classNum[4]: クラス情報 (redwine,whitewine,beer,shochu,sake)※※日本酒は種類が少ないためすべて統合して sake という種類に変更する.

• 料理名：料理名の置き場• エネルギー (kcal), たんぱく質, 脂質, 炭水化物：成分データ• 最大値, 最小値, コスト（最大値は常に 10000, 最小値は常に 0, コストは常に 1 とする.）
4 行目以降：料理食材データ

図 A.9

9.2.

パターン認識用のデータ可視化ツールを開き, ファイル (F) からカレントディレクトリの設定をクリックする.

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9.3.

パターン認識用のデータが入っているフォルダを選択し,OK をクリックする.

C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern (*は使用者の名字や名前など自分の保存しているファイ
ルの名前)

9.4.

ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする。ファイルの種類で csv ファイルを選択し,パターン認識用データを開く (recipedata 0615.csv).

9.5.

計算 2 から「データの変換と正規化」を正規化方法を Unnorm に変更して実行し, パター

ン認識用のデータ (変換後) † 3 を作成する.
† 3 alldata 0615￥pattern￥Unnorm.idt

図 A.10

パターン認識用のデータ (変換後)9.6. pattern のフォルダの下に addData というディレクトリを作成し, パターン認識用のデー
タ (変換後) † 3 をコピーする.

9.7. 学習データ解析実行をする前に以下のように実行を行う.
(a) C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern￥addData をカレントディレクトリを設定する(b) ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする. ファイルの種類で idt ファイルを選択し, パ
ターン認識用データ (変換後) を開く (Unnorm.idt).

(c) 計算２の標本点の追加を実行• データ数：各クラスのデータ数の１０〜２０％程度（今回は１００）• 新しいデータのファイル名：任意に設定（例：add100.idt （データ数が１００の場合））• 標準偏差のパラメータ：デフォルト通り（できるだけ小さい値がよい）• 標準偏差の最小値：デフォルト通り（できるだけ小さい値がよい）(d) カレントディレクトリを,C:home￥bin￥alldata 0615￥pattern￥addData ￥addRandomDataSort に変更する.

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Jouhou-no-Mori resonating with us(e) ファイル (F) から「開く (O)」をクリックし,add100.idt を開く.
9.8.
9.9.

計算 1 をクリックし、パターン認識の「学習データ解析実行」をクリックする.
カレントディレクトリを変更せずにファイル (F) から「開く (O)」をクリックし,C:￥

home￥bin￥alldata 0615￥pattern￥addData￥addRandomDataSort￥recogLDF L ￥rsltInputIDTwithJudge L.idt を開く.judgement が FALSE のレシピデータを計算 2 から「データ整形」を開き, カテゴリ変数名を一番上の judgement に合わせ、カテゴリ変数の値を FALSE に選択して整形実行を実行してパターン認識用のデータから除外する.

図 A.11 resultInputIDTwithJudje L.idt

9.10.

C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern￥addData ￥addRandomDataSort￥

recogLDF L￥LrsltRecog.dat をテキストファイルなどを用いて確認し,Error rate of Learn data
が 0 でなければカレントディレクトリを C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern￥addData ￥addRandomDataSort￥arrangeData に切り替え, ファイル (F) から「開く (O)」をクリック
し,arrange L.idt を開く.

9.11. 9.8 に戻り 9.10 の時 Error rate of Learn data が 0 になるまで繰り返す.(繰り返している際に, データ整形中にひな形のフォルダがコピーできませんでしたのようなエラーが出た場合は新しく C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern の下にエラーが吐かれた arrangeData のフォルダをコピーする.)

9.12. Error rate of Learn data が 0 になったら最初の arrangeData と最後のパターン認識が完了した arrangeData のフォルダだけを残して, 途中の arrangeData は削除を行う.

• 料理・栄養素行列の評価データの作成手順 10.1 までは料理・栄養素行列の学習データの作成手順と同じため, 上記の学習データの作成手順を参考にする. 尚, 評価データで使用する手順は

3,6,7,9.1 となり, 数字の小さい順から始めていく. ※※新規で評価データを作成しない場合は 6. から始める. 酒の種類は決まっていないため, 手順書上
で酒の名前があるところは XXX とする.
例：XXX recipedata 0615.csv

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図 A.12 resltRecog.dat

ただし,9.1 のファイル名は recipedata hyouka.csv とし,C:￥home￥bin￥alldata 0615￥patternに作成を行う.

(a) カレントディレクトリを C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern (*は使用者の名字や名前など自分の保存しているファイルの名前) に変更し, ファイル (F) から「開く (O)」をクリックしす
る. ファイルの種類で csv ファイルを選択し,recipedata hyouka.csv を開く.

(b) 学習データ (recipedata 0601.csv) と評価データ (recipedatahyouka.csv) が同じディレクトリ
に入っていることを確認し, 計算 2 から「データの変換と正規化」を正規化方法を DUnnorm に変更して実行し,DUnnorm.idt を作成する.

(c) C:￥home￥bin￥alldata 0601￥pattern の 下 に デ ィ レ ク ト リ（recogLﬁnE）を 作 成
し,recogLﬁnEに,C:￥home￥bin￥alldata

0615￥pattern￥arrangeData￥arrangeData￥

recogLDF L にある rsltInputIDTwithJudge L.idt と C:￥home￥bin￥alldata 0615￥patternにある DUnnorm.idt をコピーする.

(d) C:￥home￥bin￥alldata 0615 ￥pattern￥recogLﬁnE にコピーした rsltInputIDTwithJudge
L.idt を rsltInputIDTwithJudge L edit.idt にリネームし,rsltInputIDTwith- Judge L edit.idt
をオープンオフィスで読み込み以下の様に編集する.
余分な列※を削除する (ClassNum[4] est などのこと)（DUnnorm.idt に合わせる）※※ DUnnorm.idt をオープンオフィスで同時に開いて見比べるなど, ファイルを参照して具体的に記述すること
ヘッダを修正する. ※※ フ ァ イ ル の 場 所 を 参 照 し て 具 体 的 に 記 述 (C:￥home￥in￥alldata 0615 ￥pattern￥Group Report of 2021 SISP

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図 A.13 DUnnorm

recogLﬁnE)
削除した列は空白のままにせず, 詰めること. parCritVar.dim1 parAttrVar.dim 2

parCritVar.min 9.000000e-01（DUnnorm.idt に合わせる）
parCritVar.max 1.100000e+00 （DUnnorm.idt に合わせる）•

図 A.14 resultInputIDTwithJudge L edit.idt(e) 可視化ツールでパターン認識を実行する.
6.0. カレントディレクトリの設定：C:￥home￥bin￥alldata 0615 ￥pattern￥recogLﬁnE
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6.1. ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする. ファイルの種類で idt ファイルを選択
し,rsltInputIDTwithJudge L edit.idt を開く.

6.2. 計算１で学習データのパターン認識
6.3. ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする. ファイルの種類で idt ファイルを選択
し,DUnnorm.idt を開く.
学 習 デ ー タ デ ィ レ ク ト リ を C:￥home￥bin￥alldata 0615 ￥pattern￥recogLﬁnE￥

6.4.

recogLDF L に設定する.
6.5. 計算１で評価データのパターン認識
結果：C:￥home￥bin￥alldata 0615 ￥pattern￥recogLﬁnE￥recogLDF E￥rsltInputIDTwithJudge

Merge.idt• 主成分分析：学習データと評価データをマージして実行する
7 結果の表示ディレクトリの作成
7.1. C:￥home￥bin￥alldata 0615 ￥pattern の下に showDataForMerge なるディレクトリを作成し, カレントディレクトリを C:￥home￥bin￥alldata 0615 ￥pattern￥showDataForMerge とする.

7.2. showDataForMerge に C:￥home￥bin￥alldata 0615 ￥pattern￥recogLﬁnE￥recogLDF
E にある rsltInputIDTwithJudge Merge.idt をコピーする.
7.3. rsltInputIDTwithJudge Merge.idt のヘッダを以下の様に修正し,
修正前：dataType mergeData
修正後：dataType learnData
ファイル名を rsltInputIDTwithJudge Merge Edit.idt にリネームする.

図 A.15

修正前のデータ

8.0. ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする. ファイルの種類で idt ファイルを選択
し,rsltInputIDTwithJudge MergeEdit.idt を開く.

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図 A.16

修正後のデータ

8.1. 学習データの主成分分析を実行する.
9.0.

カ レ ン ト デ ィ レ ク ト リ の 設 定：C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern ￥show-

DataForMerge￥PCA L
9.1. ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする. ファイルの種類で idt ファイルを選択
し,rsltPCVecL.idt を開く.

9.2. 計算２のデータ整形で, 変数名を料理名に変更し, カテゴリ変数の値の rand を削除する.
9.3. C:￥home￥bin￥alldata 0615￥pattern ￥showDataForMerge￥PCA L にあるフォルダ
arrangeData を arrangeDataWithoutAxis にリネームする.
10.0.

カ レ ン ト デ ィ レ ク ト リ の 設 定：C:￥home￥*￥bin￥alldata 0615￥pattern ￥show-

DataForMerge￥PCA L￥arrangeDataWithoutAxis
10.1. ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする. ファイルの種類で idt ファイルを選択
し,arrange L.idt を開く.

10.2. 表示条件入力パネルで Class[4]Num を設定→高度な表示

図 A.17

酒ごとに分けた場合の結果

10.3. 表示条件入力パネルで料理名を設定→高度な表示（※文責: 大谷颯）

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図 A.18Group Report of 2021 SISP

料理ごとに分けた場合の結果- 35 -

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付録 B
データの整形とレシピの設計手順を説明する. また、実際に実行した結果を図に示す.
● 使用するプログラム○ RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥dataTransformVer2：データ編集プログラム○ RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥makeRecipeDataVer2：料理栄養素行列（オリジナル）の計算プログラム○ recogLDFver13 6￥recogLDF.exe：パターン認識用プログラム○

KasikaT oolInsentV er13 7exeN o5￥KasikaT oolInsentV er13 7exeP 5￥EXEDIR￥

DataV iewer.exe：可視化ツール○ blendGU Iv 21 1rsltcpyexe2￥blendGU Iv 21 1rsltcpyexe2￥blendGU I ￥blendGU I ￥bin￥x64￥Release￥blendGU I.exe：ブレンドマイスター● 注意点○ 文字コード：ANSI○ 改行コード：CR/LF○ csv ファイルは指示がない限り半角スペース区切りで統一○ 各手順の入力ファイルを¶ i, 出力ファイルを† i で表す (i は各手順で入出力ファイルが複数ある場合の通し番号)● 事前準備

1. エクスプローラを開く
2. PC の項目で右クリックをし、プロパティを開く
3. システムの詳細設定をクリックする
4. 環境変数 (N) をクリックする
5. システム環境変数 (S) の Path を選択し、編集をクリックする
6. 新規 (N) から以下の 4 つのプログラムのフルパスを入力する○

RM200925RecipeDesignForStudent￥RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥

dataTransformVer2￥EiyouTargethenkan3 ￥bin￥main.exe○

RM 200925RecipeDesignF orStudent￥RM 200925RecipeDesignF orStudent￥sof tware￥dataT ransf ormV er2￥SeibunhyouK IzonRh enkann4￥bin￥main.exe○

RM 200925RecipeDesignF orStudent￥sof tware￥makeRecipeDataV er2￥reciped ata￥bin￥main.exe○

RM 200925RecipeDesignF orStudent￥RM 200925RecipeDesignF orStudent￥sof tware￥makeRecipeDataV er2￥ryoriEiyou￥bin￥main.exe● 設計手順

1. 作業用フォルダを作成する
作業用フォルダを作成し、以下の 2 つの雛形ファイルをコピーする

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Jouhou-no-Mori resonating with us● RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥dataTransformVer2￥templete● RM200925RecipeDesignForStudent￥software￥makeRecipeDataVer2￥templete

2. 食品成分表 (オリジナル) †を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-1 参照† alldata1 108￥Step − 1 − 1￥seibun.csv

3. 既存料理のレシピデータをもとに既存料理の食材配合量データ†を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step − 1 − 2 参照
† alldata1 108￥Step − 1 − 2￥ ∗r ecipedata1 021.csv（ ∗ は redwine, whitewine, beer, shochu）
フォーマット：出典番号, 料理番号, 料理名, 食品番号, 食材名, 分量, コメント

4. 食材リスト（食材統合前）†を作成する※.
食品成分表 (オリジナル) ¶の 1 行目を削除し、食品番号と食材名以外の列を削除する.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-3 参照¶ alldata1 108￥Step − 1 − 1￥seibun.csv† alldata1 108￥Step − 1 − 3￥shokuzail ist.csv

5. 食材リスト（食材統合前）¶から食材統合割り当て表†を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-3 参照¶ alldata1 108￥Step − 1 − 3￥shokuzail ist.csv† alldata1 108￥Step − 1 − 3￥wariate.csv

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似ている食材食材の食品番号を統一する.

5.1. 表計算ソフトで食材リスト（食材統合前）¶を開き、食品番号と食材名の間に新しい列を追加する

5.2. 似ている食品の食品番号を新しい食品番号として、追加した列に記入する.
フォーマット：元の食品番号, 統合後の食品番号, 食材名

6. 既存料理の食材配合量行列（オリジナル）†を作成する.
既存料理の食材配合量データ¶ 1 と食材リスト（食材統合前）¶ 2 から既存料理の食材配合量行列（オリジナル）†を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-5 参照¶ 1 alldata1 108￥Step − 1 − 2￥ ∗r ecipedata1 021.csv（ ∗ は redwine, whitewine, beer, shochu）¶ 2alldata1 108￥Step − 1 − 3￥shokuzail ist.csv† alldata1 108￥Step−1−5￥haigouryou￥∗h aigouryou1 021.csv（∗は redwine, whitewine, beer, shochu）

6.1.alldata1 108￥Step − 1 − 5￥exe.bat を右クリックし編集をクリックする
6.2.main.exe のパスを適切に修正する.
6.3. テキストエディタから input.par を開き、以下の項目を適切に修正する.
● ryorin um：料理の数● syokuhinn um：食材リスト（食材統合前）の食材の数● recipen um：既存料理の食材配合量データの行数● shyokuhinf ile：食材リスト（食材統合前）の場所● recipef ile：既存料理の食材配合量データの場所● rsltf ile：出力データ（既存料理の食材配合量行列（オリジナル））の名前

6.4. exe.bat を実行する.
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Jouhou-no-Mori resonating with us※このとき、レシピデータの数が変わることがあるので注意

7. 料理栄養素行列（オリジナル）†を作成する.
既存料理の食材配合量行列（オリジナル）¶ 1 と食品成分表 (オリジナル) ¶ 2 から料理栄養素行
列（オリジナル）†を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-3-2 参照¶ 1 alldata1 108￥Step−1−5￥haigouryou￥∗h aigouryou1 021.csv（∗は redwine, whitewine, beer, shochu）¶ 2alldata1 108￥Step − 1 − 1￥seibun.csv† alldata1 108￥Step−3−2￥ryorie iyou￥∗r yorie iyou1 021.csv（∗は redwine, whitewine, beer, shochu）

7.1.alldata1 108￥Step − 3 − 2 の exe.bat を右クリックし編集をクリックする.
7.2.makeRecipeDataV er2￥main.exe のパスを修正する.
7.3. テキストエディタから input.par を開き、以下の項目を適切に修正する.
● ryorin um：既存料理の食材配合量行列（オリジナル）の料理数● shokuhinn um：食品成分表 (オリジナル) の食品数
● eiyoun um：食品成分表 (オリジナル) の栄養素の数● ryorif ile：既存料理の食材配合量行列（オリジナル）の場所● shokuhinf ile：食品成分表 (オリジナル) の場所● rsltf ile：出力データ (料理栄養素行列 (オリジナル)) の名前

7.4. exe.bat を実行する.
8. 手順 1〜7 をすべての酒の種類 (redwine,whitewine,beer,shochu) について実行する.
9. 栄養素ベクトルの目標ベクトル（オリジナル）† 1 を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-4 参照† 1alldata1 108￥Step − 1 − 4￥eiyouT argetD14.csv
まず、料理栄養素行列（オリジナル）¶ 1 から、パターン認識を用いて認識誤りを起こすデータをGroup Report of 2021 SISP

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除外する.
¶ 1alldata1 108￥Step−3−2￥ryorie iyou￥∗r yorie iyou1 021.csv（∗は redwine, whitewine, beer, shochu）

9.1. ターゲットとする栄養素を決め、可視化ツールのパターン認識用のデータ† 2 をコンマ区切りで作成する (手入力). このとき、カテゴリ変数の第 0 要素はクラス情報にする.
† 2alldata1 108￥pattern￥recipedata1 108.csv
フォーマット

1 行目：ヘッダ (/ ∗ CSV f orKasika ∗ /)2 行目：列の種類● pred：説明変数● crit：目的変数● attr：カテゴリ変数● 0：無視3 行目：変数名(例)● classN um[3] : クラス情報●たんぱく質, 脂質, 炭水化物 : 成分データ●料理：料理名

4 行目以降：料理栄養素データ

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9.2. 可視化ツールを開き、ファイル (F) からカレントディレクトリの設定をクリックする.
9.3. パターン認識用のデータが入っているフォルダを選択し、OK をクリックする.
9.4. ファイル (F) から「開く (O)」をクリックする. ファイルの種類で csv ファイルを選択し、パターン認識用データを開く.

9.5. 計算 2 から「データの変換と正規化」を実行し、パターン認識用のデータ (変換後) † 3 を作成する.
† 3 alldata1 108￥pattern￥U nnorm.idt

9.6. ファイル (F) から「開く (O)」をクリックし、パターン認識用のデータ (変換後) † 3 を開く.

9.7. 計算 2 をクリックし、パターン認識の「学習データ解析実行」をクリックする.
9.8. alldata1 108￥pattern￥recogLDFL ￥rsltInputIDT withJudgeL .idt を確認し、judgement が T RU E のレシピデータ以外をパターン認識用のデータ† 2 から除外する.

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9.9. alldata1 108￥pattern￥recogLDFL ￥rsltRecog.dat を確認し、Errorrateof Learndata が 0 でなければ 9.3. へ戻る.

9.10. 残ったレシピデータから栄養素の平均値を求め、それを栄養素の目標値として栄養素ベク
トルの目標ベクトル（オリジナル）† 1 を作成する.
フォーマット

1 行目：栄養素名
2 行目：各栄養素の目標値
3 行目：創作料理の栄養素の上限
4 行目：創作料理の栄養素の下限
5 行目：重み (1.0)

10. 食品成分表 (食材統合後) †を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-6 参照† alldata1 108￥Step − 1 − 6￥seibunCnv.csv

10.1.Step − 1 − 6 の exe.bat を右クリックし編集をクリックする
10.2.main.exe のパスを修正する.
10.3. テキストエディタから input.par を開き、以下の項目を適切に修正する.
● material：食品成分表（オリジナル）¶ 1 の食材数
● inputf ile1：食品成分表（オリジナル）¶ 1 のファイル名● inputf ile3：食材統合割り当て表¶ 2 のファイル名¶ 1alldata1 108￥Step − 1 − 1￥seibun.csv¶ 2alldata1 108￥Step − 1 − 3￥wariate.csv

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10.4. exe.bat を実行する.

11. 食品成分表（不要栄養素削除）†を作成する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-7 参照† alldata1 108￥Step − 1 − 7￥seibunCnvDel.csv

11.1. 手順 9 で作成した食品成分表 (食材統合後) ¶ 1 から栄養素ベクトルの目標ベクトル（オリジナル）¶ 2 に含まれない栄養素の列を削除する.
¶ 1alldata1 108￥Step − 1 − 6￥seibunCnv.csv¶ 2alldata1 108￥Step − 1 − 4￥eiyouT argetD14.csv

11.2. 食品番号の列を削除する.
11.3. 配合率の上限, 配合率の下限, コストの列を追加する.
12. 食品成分表（不要栄養素削除）¶ 1 と栄養素ベクトルの目標ベクトル（オリジナル）¶ 2 を正規化する※.
※ manu4RDST.pdf：Step-1-8 参照¶ 1 alldata1 108￥Step − 1 − 7￥seibunCnvDel.csv¶ 2alldata1 108￥Step − 1 − 4￥eiyouT argetD14.csv

12.1.T emplete￥Step − 1 − 8￥exe.bat を右クリックし編集をクリックする
12.2.main.exe のパスを適切に修正する.
12.3. テキストエディタから input.par を開き、以下の項目を適切に修正する● material : 食品成分表（不要栄養素削除）の食材数● eiyou : 食品成分表（不要栄養素削除）, 栄養素ベクトルの目標ベクトル（オリジナル）の栄養素
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Jouhou-no-Mori resonating with us● inputf ile1 : 食品成分表（不要栄養素削除）のファイル名● inputf ile2 : 栄養素ベクトルの目標ベクトル（オリジナル）のファイル名

12.4. exe.bat を実行する.
出力● seibunNorm.bmm: 食品成分表 (正規化後) † 1† 1 alldata1 108￥Step − 1 − 8￥seibunN orm.bmm● eiyouTargetNorm.bmt: 栄養素ベクトルの目標ベクトル (正規化後) † 2† 2 alldata1 108￥Step − 1 − 8￥eiyouT argetN orm.bmt● calcRslt.csv: 正規化処理結果

13. ブレンドマイスターでレシピを作成する.
13.1. 食品成分表 (正規化後) ¶ 1 と栄養素ベクトルの目標ベクトル (正規化後) ¶ 2 を alldata1 108
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Jouhou-no-Mori resonating with us￥Step − 2 − 1 にコピーする¶ 1alldata1 108￥Step − 1 − 8￥seibunN orm.bmm¶ 2alldata1 108￥Step − 1 − 8￥eiyouT argetN orm.bmt

13.2. ブレンドマイスターを開き、「ファイル→開く：目標値」をクリックし、栄養素ベクトルの目
標ベクトル (正規化後) ¶ 2 を選択する.

13.3.「ファイル→開く：原材料」をクリックし、食品成分表 (正規化後) ¶ 1 を選択する.
13.4.「計算パラメータ」の「配合数」を, 目標ベクトルの「栄養素数＋１」以上に設定する.
13.5. 詳細設定をクリックし、
反復回数：1000
世代個体数：1000とする

13.6. 使用ＳＷにチェックを入れると、その食材が必ず使用される.

13.7. 計算開始をクリックする.
14. 計算終了のダイアログが表示されたら OK をクリックする.
15. 作成したレシピの保存15.1. 「ファイル」→「保存：レシピ」をクリックする.
15.2. 保存先を選択し (デフォルト：カレントディレクトリ￥recipe)、保存するレシピの個数を選択して保存をクリックする.

16. 保存したレシピの表示
16.1. 「ファイル」→「保存：レシピ」をクリックする.
16.2. 手順 14.2. でレシピを保存したフォルダを選択し、OK をクリックする.
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Jouhou-no-Mori resonating with us（※文責: 黒滝萌）

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Jouhou-no-Mori resonating with us

参考文献[1] 日本酒を知る．日本種の種類 (2017) https://sake.kokaratu.com/nihonsyu-01siru/
01siru-02syurui01.html[2] 厚生産業株式会社：米こうじってなに? https://www.kohseis.co.jp/komekoji/[3] 日本栄養・食糧学会 糸川嘉則、栗山欣也、安本教傳責任編集，「アルコールと栄養」，光生館[4] 本葉石かおり (2017)，「日本酒のペアリングがよくわかる本」，株式会社シンコーミュージッ
ク・エンタテイメント[5] 佐藤雅子，佐藤仁樹， “高次元非線形スパース最適化問題に対する多様な近似解の導出−食材・配合量最適化問題の解法−，” 電子情報通信学会論文誌 A，vol．J99-A，no．4，pp．

177–184，April 2016.
[6] 日本盛株式会社．”お酒を楽しむ料理レシピ”．(参照 2021.6) https://www.nihonsakari.
co.jp/barecipe/[7] 沢の鶴．”旬の酒の肴”．(参照 2021.6) https://www.sawanotsuru.co.jp/sakana/[8] 佐藤仁樹，可視化ツール（DataViewer）解析プログラム仕様書，公立はこだて未来大学佐藤仁樹研究室資料，2020．

[9] 加藤剛，知識ゼロでもわかる統計学本当に使えるようになる多変量解析超入門，株式会社加藤文明社，2013，p99.

[10] 佐藤仁樹, レシピ設計支援ツールマニュアル Ver.5, 公立はこだて未来大学佐藤仁 樹研究室資料, 2021.

[11] 小西貞則，多変量解析入門−線形から非線形へ−，岩波書店，2010，p159.
[12] 池上文雄，加藤光敏，河野博，三浦理代，山本謙治 (2018),「NHK 体のための食材大全」，NHK.
[13] 厚生労働省 (2020)，日本人の食事摂取基準（2020 年版）スライド集 https://www.mhlw.go.
jp/content/10904750/000586553.pdf[14] 香川芳子，日本食品標準成分表 2010, 女子栄養大学，2010

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