DEIM Forum 2016 E2-3

集合知を利用したレシピの食感テクスチャー表現の研究
井手陸斗†

清光英成‡

大月一弘‡

†神戸大学国際文化学部 〒657-0011 兵庫県神戸市灘区鶴甲 1-2-1‡神戸大学 国際文化学研究科 〒657-0011 兵庫県神戸市灘区鶴甲 1-2-1
E-mail: †1256507c@stu.kobe-u.ac.jp, ‡{kiyomitu,ohtsuki}@kobe-u.ac.jp
あらまし 本研究は，利用者がレシピを参考にして調理した成果を直観的に想像できる表現方法の提供を目的とし，大量のレビュー（調理レポート）からテクスチャー表現を抽出・集計する集約エンジンの作成を行った．データセットにクックパッド(Cookpad)データセットを利用した．レビュー数が 1000 件を超えるレシピは少なくないが，本研究の成果により利用者は多数のレビューを読まなくても，調理前に一目で完成品のイメージを得ることが出来る．また，レシピ作成者もレシピの利用者が実際に調理してみて，どのように感じているのかフィードバックを受けることが出来る．
キーワード 食感,テクスチャー,レシピ検索,集合知,データベース

1. はじめに食感を表現する言葉が諸外国語に比べて日本語には多い．食感とは，食物を飲食した際に感じる五感のうち，歯や舌を含む口腔内の皮膚感覚を指す．食感の内，堅さや粘性・付着性をテクスチャーと呼ぶ．ISO の定義[1]によればテクスチャーとは，「力学的，触覚的，および適切であれば視覚的，聴覚的な方法で感知できる食物の力学的，幾何学的，表面的属性の総体」である．レシピのタイトルや工程にも多くのテクスチャー表現が使用される．テクスチャー表現を利用すれば，限られた文字数でレシピの利用者に属性を分かり易く簡単に伝えることが出来る．例えば，「美味しいチョコレートケーキ」と，「濃厚しっとりチョコレートケーキ」という文を比較する．「美味しい」という言葉が前に付いても，大した情報量の増加は起こらない．これに対して，「濃厚しっとり」という言葉はどうか．「濃厚」という言葉からは，チョコレートの色・味・香りなどが濃く，あっさりした味と対象的食感がイメージ出来る．また，「しっとり」からは程よい潤いがあるケーキ生地で舌触りが良く，パサパサしていないことが想像出来る．このように，「美味しい」という表現を「濃厚しっとり」というテクスチャー表現に変えることで，食感に関する情報量が多くなり，出来上がりの味や舌触りがとてもイメージしやすくなる．
国内最大のレシピ検索サイトであるクックパッドは，自作の料理レシピを投稿できるコミュニティーサイトである．投稿されたレシピを参考にして料理した感想や，写真を投稿するつくれぽという機能を持つ．つくれぽは，他のコミュニティーサイトのレビューのような位置づけと解釈できる．投稿されたレシピに対する評価が明示的に行われず，つくれぽの投稿数がある種の評価と扱われる場合もある．つくれぽの内容を閲覧することでレシピの評価をすることも考えられるが，1000 件を超えるつくれぽが付いたレシピも少なくない．利用者がレシピを参考にして出来上がる結果を直観的に想像できる表現方法を提供出来れば有用である．通販・口コミサイトでは評価項目が予め用意され，それぞれ☆の数で評価する点数制レビューが採用されている．通販・口コミサイトのレビューは量産品に対する評価なので，同じ対象に評価をつけられるが，クックパッドの「つくれぽ」はレシ
ピこそ同じではあるが，料理者が異なるため同一の対象物に対する評価とならず，他のレシピと比較可能な点数化は困難である．膨大な数のレビューを読まなくても，調理前に一目で完成品をイメージ出来る表現方法を提供するために，つくれぽからテクスチャーを抽出しその出現頻度に基づくレシピ評価方法を提案した(図 1)．

図 1 レシピの直感的な評価方法

2. 関連研究
近年，レシピを対象とした研究・開発が盛んに行われるようになり，材料や手順を構造化する試みがなされている．
レシピの手順文章に対して形態素解析した結果を素材として用いられることが多く，自然言語処理が多くの研究で応用されている．
笹田ら[2]は，自然言語処理において，単語認識（形態素解析や品詞推定など）の次に解決するべき課題は，用語の抽出であると主張し，レシピ中に出現する重要な固有表現を「レシピ用語」と定義し，実際にコーパスに対してアノテーションすることで，実用的な精度の自動認識器の構築を行っている．
Lertsumruaypun ら[3]は，日本では料理や味覚を擬音語，擬態語を表すオノマトペを用いて表現することが多いとし，オノマトペを利用した料理レシピ推薦システムを開発した．web 上に掲載されているレシピ文章を収集し，レシピ内の文章を解析することで，オノマトペと料理名・食材などの固有名詞，形容詞，一般名詞，動詞の関連性を数値化した．Lertsumruaypun らは，この数値をレシピに含まれる語とオノマトペとの関連度として算出し，キワードサー
チと比べて精度の高いレシピ検索を実現した．
食自体の情報に限らず，レシピを利用するユーザの嗜好や気分，調理履歴をもとに，レシピの推薦・評価を試みた研究もある．森下ら [4] は，生活者の気分に合わせて献立を提案し食材決定を支援するシステムを開発し，「時間」「味」 といった 6 つの気分検索軸の重要度を評価している．献立決定時の気分を評価軸として定めることで，レシピを活用した食品販売機能の市場ニーズの評価を可能とした．Ueda ら[5] は，レシピ利用者の過去の閲覧履歴や調理履歴をもとに，対象者の食材に対する好みを推定し，そこにレシピに使われる食材の量も加味した献立推薦手法を提案している．また，早川らは，消費者のテクスチャー表現における語量を明らかにする[6]ため，質問紙・文献・面接調査を行い日本語テクスチャー445 語収集し，選定した[7]．
本稿で扱うテクスチャーの語群は，[7]で扱われているテクスチャー表を参考に，より多くのテクスチャー表現を抽出するため，結果に大きな影響を与えると予想される表記揺れを加えた全 526 語のテクスチャー表を使用している．
本研究は，利用者がレシピを参考にして出来上がる結果を直感的に想像できる表現方法を提供することを目的とし，クックパッドデータセットの「つくれぽ」内の文章からテクスチャー表現を抽出・集計する集約エンジンの作成を行った．しかし，本稿で扱った手法は「クックパッド」に限らず，諸分野への応用が期待できる．

3. 完成までのプロセス
図１のワードクラウドのような、一目でレシピの直感的な評価を利用者が得られる方法を実現するため、本研究で取り組んだ作業を以下の４つの工程に大きく分けた.
(1)
(2)
(3)
(4)

対象データベースの用意
抽出する用語群の用意
レシピ・テクスチャー・テーブルの作成
データの集計・可視化

以下、各工程での取り組みについて詳しく記述する。

3.1. 対象データベース
使用するデータセットとして、クックパッド株式会社・国立情報学研究所から提供を受けた COOKPAD データセットを扱った(図 2).

図 2 COOKPAD データベース
本研究では、赤枠の tsukurepos テーブルを扱う.ユーザーレビューである「つくれぽ」に関する情報が格納されていて、約 1000 万件のレビューが対象データとなる.
また、本稿で扱ったクックパッドデータセットは MySQLでの使用を前提に提供されたものであった.しかしながらMySQL では，正規表現における後方参照などの処理が行えない．そのため，研究の初期段階で食感語の１つであるオノマトペの代表型 ABAB 型文字列の検索が行えないという問題が発生した．本稿では複雑な検索にも対応出来るよう，後方参照やマテリアライズドビュー等の高度な機能も扱える PostgreSQL を RDBMS として使用した.その際に MySQL

から PostgreSQL へデータベースを移行する作業を行った．

3.2. 抽出する用語群
関連研究の項内で触れたように、抽出する用語群として早川らの論文「質問紙法による消費者のテクスチャー語彙調査」[7]の付表 [テクスチャー用語の認知度・使用度]を参考に日本語のテクスチャー526 語を用意した.全 526 語の内訳は、付表の「厚い」から「綿状」まで全 445 語と、表記揺れを補完した方がよいと思われるもの 81 語を追加したものである.なお、使用した全テクスチャーは本稿末に付録として記載してあるので参照のこと.

図 3 レシピ・テクスチャー表

3.3. レシピ・テクスチャー表の作成
データベースから抽出する語群が決まったので、次にデータに手を加えて、集計・可視化するための表を作成した.
冒頭のワードクラウドのような表現を実現するために必要となるデータが、テクスチャー語 526 語によるレシピ
r のテクスチャー表現𝑟 )t r = (𝑡1𝑟 , ⋯ , 𝑡526である．
これを求めるために、ユーザ u によるレシピ r の調理レビューのテクスチャー表現を
𝑟𝑟
𝑡𝑢𝑟 = (𝑡𝑢,1, ⋯ , 𝑡𝑢,526)
𝑟 (1ただし，𝑡𝑢,𝑖 ≤ 𝑖 ≤ 526)の値は 0 または 1とし，レシピ r の調理レビューを投稿したユーザ集合を𝑈𝑟としてレシピ r の各テクスチャー要素値を𝑟
𝑡𝑖𝑟 = ∑ 𝑡𝑢,𝑖𝑢∈𝑈𝑟として求めることとなる．

テーブルの作成
データを集計するための表を作成するためにまず、各レビューでどのようなテクスチャーが使われているかを調べなければいけない.つまり、あるユーザーu によるレシピr の調理レビューで使われているテクスチャー表現 𝑡𝑢𝑟 を調べる必要がある.イメージとしては、各レビュアーに対し、図 3 の左図のような使用したテクスチャーに✔を入れてもらうアンケートのようなものを提出してもらうようなものである.クックパッド上に存在する全レビューを対象にこの 𝑡𝑢𝑟 を抽出、つまり全レビューに対しアンケートを取り１つに纏めることで、図 3 の右表のようなテクスチ
ャーとレシピ ID とユーザーID の 3 カラムで構成されるレシピ・テクスチャー表を作成した.この表から 1 つのレシ
ピ ID を指定し、可視化に必要となるデータであるレシピ rのテクスチャー表現 𝑡𝑟 を求めることが出来る.

各レシピのテクスチャー集計を行うために必要となるレシピ・テクスチャー表を作成する流れは以上である。次に、
レシピ・テクスチャー表作成時のプログラム上の工夫について記述する.

Like 検索LIKE 演算子を用いて、テクスチャーのマッチングを図った LIKE 文中ではワイルドカードと一部の正規表現を扱うことが出来る.ワイルドカードはどんな文字列にもマッチする特殊記号のことで、例えば図 4 の SQL 文の中で使用されている % は長さ 0 文字以上の任意の文字列を表している.図 4 の SQL 文では、「コク」という文字列が message カ
ラム内のどの位置でも良いので、含まれている場合recipe_ide,user_id,texture を選択しろという命令を行っている.
LIKE 検索は有用であるが、本研究で使用する際には１つ問題点がある.図 4 のように、「コク」というテクスチャーのマッチングを図る際に「チョコクリーム」という単語に引っかかってしまいまう.もちろん、「コク」は味の深みを表現する語でチョコクリームとは何ら関係なく、検索時にこのような検索ノイズまで取ってきてしまうのは望ましくない.本研究では、この問題を解決するために形態素解析エンジンを扱った.

図 4 Like 検索の問題点

数回 VIEW を参照する際の検索処理に掛かるコストを削減することが出来る．検索コストが飛躍的に少なく済むので，通常の VIEW 使用時よりも検索スピードの上昇が期待できる．
本研究では、テクスチャーの抽出を行う際に，何度も同じテーブル群を利用することになったため，高速化・効率化を図るためにマテリアライズドビューを使用して検索の実行に掛かる時間の短縮を試みた．

形態素解析

3.4. データの集計・可視化

図 5 テクスチャーの正規化
前述のチョコクリーム問題の解決を図るために形態素解析の手法を用いた.レビューの文章をテクスチャー毎に正規化することで、テクスチャー語群とのマッチングを図る.正規化の方法として、図 5 のようにレビューの文章からテクスチャーだけを抽出し、テクスチャー毎にレシピ IDとユーザーID を付与した。
図 6 が解析に用いたソフトウェアの構造図である.形態
素解析には形態素解析エンジン Mecab[8]を使用する.また、対象となる tsukurepos テーブルには約 1000 万行のデータがあり、プログラムでの処理が必須となる.Python 上でPostgreSQL を扱うためにコネクターとして psycoPg2 を、Mecab を python 上で扱うために natto-py というコネクターを用意し、プログラム上で Mecab を動かすことで対象データの処理を図る.また、Mecab の仕様上、解析時に半角記号や空白がよく出現し、プログラムが最後まで動かないことが多発したため、正規表現を扱い半角記号を読み飛ばすことで解決を図った.

図 6 システム構造図

図 7 データの集計
最後にレシピ毎にデータを抽出するため，前項で作成したレシピ・テクスチャー表に対して、以下の SQL 文で問い合わせを掛けて，指定したレシピ内のテクスチャー表現を集計した表を出力させる.．2 行目の＝以下に，データを取得したいレシピの ID を入力することで，データを取得したいレシピのテクスチャー表現が出力される．
select texture, count(recipe_id)from tsukurepos_order where recipe_id = ‘○○’group by recipe_id, texture
order by count(recipe_id) DESC;
図 7 のデータ集計の流れの図を見ると、出力された右の集計表から、テクスチャー「濃厚」が 4 つのレビューで、しっとりが 2 つのレビューで使われていることが分かる.
この４つ・２つなどの値が各テクスチャーの要素値 𝑡𝑖𝑟に当たり、集計表全体が可視化のために必要なデータあるレシピ r のテクスチャー表現 𝑡𝑟 となる.こうして得られたあるレシピ r のテクスチャー表現 𝒕𝒓 を用いることで、冒頭の word clouds や bubble chart、 rader chart など様々な表現方法の実現が期待できる.

マテリアライズドビューの利用

データの可視化

データベース上の工夫として、より高速な結果の獲得を実現するため，マテリアライズドビューを使用する．マテ
リアライズドビューは，通常のビューと同様に特定のテーブル群からデータを抜き出したものである．ただし、通常の VIEW とは異なり VIEW にある程度の永続性を持たせ，複

図 8 テクスチャー表現抽出例の表は,図１のワードクラウドを出力する際に用いたチョコレートケーキのレシピのつくれぽを対象に，テクスチャー表現を抽出したものである．例えば、全 15654 件のつくれぽ中，「濃厚」というテクスチャーが最頻出であり，2397 件のレビューで使われていて，次点でテクスチャー「しっとり」が 2220 件
使われていると分かる.

順位12345678910・・・5960616263

テクスチャー
濃厚
しっとり
ふわふわ
フワフワ
ふんわり
しっかり
とろける
ふっくら
ふわっ
ずっしり・・・
がっしり
モッチリ
モチモチ
もっちり
ゆるい

出現回数
2397
2220
615
117815433333330・・・
32222

図 8 テクスチャー表現抽出例

格好なので利用者に分かり易い形となるようデータに手を加える.図 8 の表から、横軸にテクスチャー出現回数の順位を、縦軸に出現回数をとったものを線形グラフとして出力した（図 10）

図 10 出現頻度の線形グラフ

グラフがべき乗則に沿っているように見えるので、統計結果に対して対数を取った.データの中で出現回数が最も低
い「もっちり」「ゆるい」などテクスチャーの値が 2 であったので、対数の底を 2 として最小値が 1 となるよう調整した（図 11）.なお小数点１桁を四捨五入した値を扱っている.

抽出データの可視化
前項で出力した図 8 の表から，出現頻度が１～１０位のテクスチャーの値を用いて Excel でレーダーチャートとして出力した(図 9).

図 11 対数を取った表

図 9 元値のレーダーチャート
図 9 を見ると、出現頻度１～３位までのテクスチャーとそれ以下のテクスチャー間で値に大きな差があるため、歪な形のグラフとなってしまっている.このままでは、不図 11 の対数を取った値で、もう一度レーダーチャートを出力したものが図 12 である.元の値を使った時と比べて、テクスチャー間の値の差が小さくなり、図 9 のレーダーチャートと比較しても可視性が向上したことが明らかである.この手を加えた値を扱うことで、レーダーチャートをはじめ図 1 のワードクラウドなど、ユーザーにとって分かり易い様々な表現方法が実現できる.

図 12 対数値のレーダーチャート

4.まとめ
利用者がレシピを参考にして調理した成果を直観的に想像できる表現方法の提供を目的とし，大量のレビュー（調理レポート）からテクスチャー表現を抽出・集計する集約エンジンを作成し,求めたテクスチャー表現を利用した可視化例を示した．
また、本研究はユーザー生成情報をサービスに反映する参加型アーキテクチャーとして考えることも出来る(図13).

ル海老」「伊勢エビ」というタップルに対し，B カラムを全て「エビ」となるテーブルをオントロジーコーパス等で作っておく．このテーブルを検索時に経由させることで，文章中の「えび」「エビ」「海老」「オマール海老」「伊勢エビ」という言葉を全て「エビ」として集約することが出来る．
「えび」
「エビ」
「海老」などの全く同じ語の表記揺れが検索結果に大きく影響を与えてしまう場合に，この方法は有効である．
言語研究において，対象データの収集は欠かせない作業である．しかし，対象となるデータ量が多くなるほど研究者への負担は増大しがちだ．昨今では，インターネットの普及からデータ検索が比較的容易になった．しかし，ビッグデータという言葉が示すように，データ集合は巨大で複雑化する傾向にあり，必ずしも研究者が必要としている形でデータが揃っているわけではない．本研
究で扱った，大量のデータ群を検索対象にし，特定の用語を抽出・集計するという手法を用い，抽出されたものを２次的データとして言語研究者へ提示することで，膨大なデータ収集のためのコストや時間の節約などの貢献が期待できる．

参考文献[1] ISO11036 (1994)[2] 笹田 鉄郎・森 信介・山肩 洋子・前田 浩邦・河原 達也「レシピ用語の定義とその自動認識のためのタグ付与コーパスの構築」自然言語処理 22(2), 107-131, 2015
一般社団法人

言語処理学会[3] Lertsumruaypun Kanwipa・渡辺知恵美・中村聡史「オノマトペロリ：オノマトペを利用した料理推薦システム」
研究報告デジタルドキュメント（DD） 2009-DD-73(6),1-7, 2009-09-18 情報処理学会[4] 森下幸俊, 中村富予「気分による献立検索システムの検索軸の評 価とレシピを活用した食品販売機能の市場ニーズの評価」 電子情報通信学会技術研究報告 Vol. 112,No. 75, pp. 79–84, 2012[5] 浅沼駿佑, 中川明莉沙, 宮脇佑介, 上田真由美, 中島伸介「食材の嗜好と使用分量を考慮したレシピ推薦システム」第 5 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum 2013) P3-4，2013 年 3 月[6] 早川文代・井奥加奈・阿久澤さゆり・米田千恵・風見図 13 参加型アーキテクチャー
参加型アーキテクチャーの流れとして、レシピ投稿者からはレシピが、レシピ利用者からはユーザーレビューが COOKPAD に集積されていく.この集まったデータを集約エンジンに掛けることで、ワードクラウドのような表現を出力し情報を COOKPAD ユーザーに提供する.出力されたワードクラウドからは、投稿者は自分のレシピに対するフィードバックを、利用者は完成形のイメージ情報を獲得することが出来る.
加えて、本稿では扱っていないがオントロジーコーパ
スを利用することで，表記揺れを集約することも出来る．例えば，A カラムが「えび」
「エビ」
「海老」
「オマー由香利・西成勝好・馬場康維・神山かおる 「質問紙法による消費者のテクスチャー語彙調査」日本食品科学工学会誌 Vol.53,No.6 (2006)[7] 早川文代・井奥加奈・阿久澤さゆり・齋藤昌義・西成勝好・山野善正・神山かおる「日本語テクスチャー用語の収集」日本食品科学工学会誌 Vol.52,No.8 (2005)[8] 「 MeCab: Yet Another Part-of-Speech andMorphological Analyzer」
http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html?sess=3f6a4f9896295ef2480fa2482de521f6

付録

バキバキ・パキパキ・歯切れ・ばさっ・ぱさっ・パサッ・ぱさつく・バサバ
サ・パサパサ・歯触り・はじける・パチパチ・パフ状・ばらっ・ぱらっ・パテクスチャー表現（全526語）

ラッ・バラバラ・パラパラ・ばらり・ぱらり・バリッ・パリッ・バリバリ・

厚い・脂っこい・油っこい・脂っぽい・油っぽい・粗い・泡状・泡の立つ・

パリパリ・干からびた・びちゃっ・びちゃびちゃ・ぴちゃぴちゃ・ふかっ・

いがいが・糸を引く・薄い・うろこ状・液状・液の滴る・重い・かくばった・

ふかふか・フカフカ・ぶちっ・プチッ・ブチブチ・プチプチ・ブチュ・プチ

かさかさ・がさがさ・かさつく・かすかす・かたい・硬い・堅い・固い・塊ュ・ふっくら・ふっくり・ぷっくり・ぶつっ・プツッ・ぶつぶつ・ブツブツ・状・かちかち・カチカチ・がちがち・ガチガチ・かちんかちん・かちんこち

ぷつぷつ・プツプツ・ぷにぷに・プニプニ・ふにゃっ・ふにゃふにゃ・ふにん・がっしり・かどばった・かみ切れない・かみごたえ・粥状・からから・ゃり・ぷにゅぷにゅ・プニュプニュ・ふにょふにょ・ぶにゃぶにゃ・ぷにょ

からっ・からみつく・からり・カリカリ・ガリガリ・カリッ・ガリッ・顆粒

ぷにょ・ふやけた・ブヨッ・ブヨブヨ・プヨプヨ・ブリッ・プリッ・ブリブ

状・軽い・乾いた・皮ばった・キシキシ・ギシギシ・ぎっしり・ギッシリ・

リ・プリプリ・ぶりん・ぷりん・ブリンブリン・プリンプリン・ふるふる・

ぎとぎと・ぎとっ・きめ細かい・吸湿性・球状・吸水性・強靭・切れやすい・

フルフル・ぶるぶる・ブルブル・ぷるぷる・プルプル・ぶるん・ぷるん・ぶ

均一な・くしゃくしゃ・ぐしゃぐしゃ・くしゃっ・ぐしゃっ・ぐずぐず・くるんぶるん・プルンプルン・ふわっ・ふわふわ・フワフワ・ぶわぶわ・ブワ

ずれやすい・くたくた・くだけやすい・くたっ・口当たり・口触り・口どけ・

ブワ・ふわり・分離・ふんわか・ふんわり・べたっ・ぺたっ・べたつく・べ

くちゃくちゃ・ぐちゃぐちゃ・くちゃっ・ぐちゃっ・くちゅくちゅ・ぐちょ

たべた・ベタベタ・ぺたぺた・ペタペタ・べちゃっ・ぺちゃっ・べちゃべち

ぐちょ・ぐちょっ・くっつく・くにゃくにゃ・ぐにゃぐにゃ・グニャグニャ・ゃ・ベチャベチャ・べちゃり・ぺちゃり・べちょっ・べちょべちょ・ベチョ

くにゃっ・ぐにゃっ・くにゃり・ぐにゃり・くにゅくにゅ・ぐにゅぐにゅ・

ベチョ・べったり・ぺったり・べっとり・ぺっとり・べとっ・ぺとっ・べとぐにゅっ・くにょくにょ・ぐにょぐにょ・ぐにょっ・クリーミー・クリーム

つく・ベトベト・ペトペト・へなっ・へなへな・ヘナヘナ・ペラペラ・ペロ

状・結晶状・コキコキ・こく・コク・固形・こし・コシ・こちこち・こちっ・

ペロ・ボキッ・ポキッ・ボキボキ・ポキポキ・ほくほく・ホクホク・ぽくぽ

こちんこちん・ごつごつ・ゴツゴツ・こってり・粉状・粉っぽい・粉をふい

く・ほぐれ・ほこほこ・ぼそっ・ボソッ・ぽそっ・ポソッ・ぼそぼそ・ボソた・細かい・ゴム・コリコリ・ゴリゴリ・コリッ・ゴリッ・ころころ・コロ

ボソ・ぽそぽそ・ポソポソ・ほっくり・ぼっくり・ほっこり・ぼってり・ぽコロ・ごろごろ・ゴロゴロ・ころっ・コロッ・ごろっ・ゴロッ・ころり・ごってり・ぼてっ・ボテッ・ぽてっ・ポテッ・ポテポテ・ボリッ・ポリッ・ボ

ろり・強い・ごわごわ・ゴワゴワ・ごわっ・壊れやすい・サクサク・ザクザ

リボリ・ポリポリ・ほろっ・ぼろっ・ぽろっ・ほろほろ・ホロホロ・ぼろぼ

ク・サクッ・ザクッ・裂ける・さっくり・ざっくり・さらさら・サラサラ・ろ・ボロボロ・ぽろぽろ・ポロポロ・ほろり・ぼろり・ぽろり・ほわっ・ほざらざら・ザラザラ・さらっ・サラッ・ざらっ・ザラッ・ざらつく・さらり・

わほわ・ホワホワ・膜状・まったり・まとわりつく・まろやか・水飴状・水サラリ・ざらり・ザラリ・サンドイッチ・しけた・しけった・しこしこ・シ気・水っぽい・みずみずしい・蜜状・密な・むちむち・ムチムチ・むっちり・

コシコ・しこっ・シコッ・舌触りが良い・舌に残る・しっかり・しっけた・

むにゅっ・むにゅむにゅ・もさもさ・モサモサ・もそっ・もそもそ・もちっ・

しっとり・じっとり・じとじと・しとっ・じとっ・しなしな・しなっ・しな

モチッ・もちもち・モチモチ・もっさり・もったり・もっちり・モッチリ・びた・しなやか・渋い・しまりがある・湿った・霜降り・シャーベット・シもろい・もろっ・もろもろ・やわらかい・柔らかい・柔かい・軟らかい・ゆャキシャキ・シャキッ・シャクシャク・しゃっきり・シャリシャリ・ジャリ

るい・緩い・綿状

ジャリ・シャリッ・ジャリッ・ジューシー・柔軟な・収斂・じゅくじゅく・
じゅるじゅる・じゅるっ・シュワシュワ・ジュワジュワ・シュワッ・ジュワ
ッ・ショリショリ・ショリッ・汁気・芯がある・しんなり・すかすか・スカ
スカ・すかっ・スカッ・筋っぽい・ずっしり・砂状・砂っぽい・すべすべ・
スベスベ・すべる・スポンジ状・するする・スルスル・ズルズル・するっ・
スルッ・ズルッ・するり・ずるり・ゼリー状・繊維状・層状・たらたら・だ
らだら・たらっ・だらっ・たらり・だらり・弾力・ちぎれやすい・縮れた・
ちゅるちゅる・チュルチュル・ちゅるっ・チュルッ・ちりちり・チリチリ・
ちりっ・チリッ・粒状・つぶつぶ・ツブツブ・つぶれやすい・詰まった・つるっ・ツルッ・つるつる・ツルツル・つるり・つるん・でこぼこ・デコボコ・
とげとげ・トゲトゲ・どっしり・とろける・とろっ・トロッ・どろっ・ドロッ・とろとろ・トロトロ・どろどろ・ドロドロ・とろみ・とろり・どろり・
なめらか・滑らか・にちゃっ・にちゃにちゃ・乳状・にゅるっ・にゅるにゅ
る・にゅるり・ぬたっ・ぬちゃっ・ぬちゃぬちゃ・ぬとっ・ぬめっ・ぬめぬめ・ヌメヌメ・ぬめり・ぬらっ・ぬらぬら・ぬるっ・ぬるぬる・ヌルヌル・
ぬるり・ねたっ・ねたねた・ねちっ・ねちねち・ネチネチ・ねちゃっ・ねちゃねちゃ・ネチャネチャ・ねちょっ・ネチョッ・ねちょねちょ・ネチョネチョ・ねっちり・ねっとり・ねとっ・ねとつく・ねとねと・ネトネト・ねばい・
ねばっ・ネバッ・ねばつく・ねばっこい・ねばねば・ネバネバ・ねばり・濃厚・のどごし・のびた・伸びた・のびる・伸びる・糊状・バキッ・パキッ・