1 .はじめに
フグ類は魚市場で競りにかけられた後，ふぐ仲卸などで免許を有するふぐ処理師によって身欠き処理が施され，フグ肉（身欠きフグ）として小売り店や飲食店等に流通します。フグは処理される前の状態では，外皮の模様の入り方や色，小棘の有無と分布，尾鰭の形状や色などによって比較的容易に魚種を鑑別することができます。しかし，一旦包丁を入れて身欠きにした後では「フグは身欠いた後は種類がわからない」状態となります。加えて，外皮が有毒種の場合には尾鰭が切除されて流通するので更に魚種鑑別が難しくなります。特に,一般消費者にとっては身欠きの外観から魚種を鑑別することは困難です。図1にヒガンフグとショウサイフグの身欠き処理前後の外観を示します。どうでしょうか？　身欠きの状態から何フグかわかりますか？ （d）ショウサイフグ(身欠き：体側) (c)ヒガンフグ(身欠き:体側) (e)ヒガンフグ（身欠き:腹側）  （f)ショウサイフグ（身欠き:腹側)図1 ヒガンフグとショウサイフグの身欠き処理前後の外観※1 提供：ぼうずコンニャクしかし，習熟したふぐ処理師は身欠きの外観（主に，色彩）から高い確度で魚種を鑑別し、さらに質の評価もしています。 仮に，習熟したふぐ処理師の魚種鑑別に相当すシテムを作ることができたら，習熟したふぐ処理師の技を残すことができます。また，身欠きの流通においては魚種の誤認識による事故の防止や偽装の抑制なども期待することができます。加えて，魚種を特定したら，写真1　身欠きフグ（提供：酒井商店）その身欠きの色彩を基に魚肉鮮度を推定できる可能性も高まり,身欠きの流通における品質管理にも大きく貢献できみすす。そこで本稿では，身欠きフグの魚種鑑別に焦点を絞り， ①身欠きの色彩は魚種により差異があるか？ あるとしたら魚種を肉眼鑑別できるポイントは何処か？ ②）習熟したふぐ処理師の肉眼鑑別と同レベルで魚種鑑別のできるシステムを実現できる可能性があるか？をテーマとして，下関市内の老舗ふぐ仲卸の協力を得ながら考えてみました。
2 .方法
[実験方法]
試料魚には下関で流通量の多いトラフグ（天然と養殖）,マフグ,カラス*1,ヒガンフグ,ショウサイフグ,シマフグおよびシロサバフグの計７魚種を用いるものとしました。試料数はトラフグが220尾（天然と養殖を各110尾），その他の魚種も各110尾ずつとしました。試料魚は市内の老舗ふぐ仲卸の(株)酒井商店のふぐ処理師に身欠き処理をしてもらいました。身欠きの色彩の測定はふく通信No.13で報告した方法と同様です。魚体の色彩の測定点には図2に示すとおり背部2点，体幹部3点，腹部2点，腹腔2点および尾鰭1点の計10点を定めました。体側の測定点の名称は行Lと列Cの交点で，例えば体幹部中央では(L2-C2)と表わし，また腹腔の頭部寄りはacL3- C1と呼ぶものとします。なお，色彩の測定にはCIE1976L*a*b*表色系（図2 )を用いました。色彩の測定時間は身欠きの流通実態を考慮して,試料入手後1時間経過時(身久き処理後約7時間経過時） , 24時間経過時, 48時間経過時および72時間経過時の4回としました。また，その間の試料の保管温度も流通実態を考慮して， (a) L*a*b*色空間(b)明度L*=50で切った断面図CIE1976L*a*b*表色系（出典：コニカミノルタ(株):　色を読む話,再掲)図3 L*, a*, b*はそれぞれ明度，赤緑方向の色度，および青黄色方向の色度を示す
[解析方法]
先ず， 2魚種間で各測定点の色彩を比較して魚種による色彩の違いの有無を確認します。例えば，保管温度-2℃における24時間経過時のトラフグの体幹部頭部寄り（L2-C1）の色彩と保管温度+6℃における72時間経過時のマフグの体幹部頭部寄り（L2-C1）の色彩の違いの程度を数値化してその大きさを確認します。数値化の尺度には次の式で示す色差Δ E*abを使います。 Δ E*ab  =  √ (L * - L *) 2  + (a * -a *) 2  + (b * -b *) 2    [一]ここで， L *,  a *,  b 1 *はそれぞれ保管温度-2℃における24時間経過時のトラフグの体幹部頭部寄り（L2-C1）の明度L*,色度a*,色度b*を表します。またL²*, a²*, b²*はそれぞれ保管温度+6℃における72時間経過時のマフグの体幹部頭部寄りの明度L*,色度a*,色度b*を表します。よって,色差Δ E*abは図3 (a)に示すL*a*b*色空間内における２点間(二つの色彩間)の距離に相当するもので，この値が大きいほど色彩の違いが大きいことを表します。因みに色差Δ E*abの大きさが1.2では，並べて比較した場合にほとんどの人が容易に色彩の違いを認めることができるという目安になっており，習熟した人では色差Δ E*abの大きさが0.5でも色彩の違いを捉えることができるという報告もあります。2魚種間で一つの測定点における色差Δ E*abは(保管温度3×経過時間4)²で計144個を計算することになります。次に，身欠きの色彩について保管温度と経過時間がどのように影響しているかを統計的手法により解析します。具体的には，基本統計量の算出，保管温度と身欠き処理後の経過時間を要因とする二元配置分散分析と多重比較を行います。この結果により，保管温度と経過時間に影響を受けない安定した色彩を抽出して，この色彩が他の魚種と有意な違いがあることを確認できたら，魚種鑑別に貢献できる色彩として見なすことができます。
[鑑別システムの構成方法]
一般に工場の製造工程などで原料をチェックする場合には，先ず原料をさっとみて，違和感を受けた場合にはじっくりと観察する，という2段階の検査が行われています。身欠きフグの魚種鑑別も同様で，先ず手元にある身欠きをさっとみて，違和感を受けた場合（例えば，流通時の魚種名とは異なる特徴を提えた場合）にはじっくりと鑑別する，という簡易鑑別と精密鑑別に相当する2段階の鑑別で組み立てることができます。よって，習熟したふぐ処理師による魚種の肉眼鑑別と同レベルで鑑別できるシステムは，簡易鑑別をする「全魚種一括鑑別モデル」と精密鑑別をする「2魚種間鑑別モデル」を組み合わせて構成するものとしました。これらのモデルは判別分析法を用いて設計します。判別分析法とは，多変量解析の手法の一つで，標本などのデータをいくつかのグループに分けたり，すでに判明している既存のグループのどれに属するのかを特定したりする分析の方法です。本鑑別システムの場合，具体的には，先ず7魚種の鑑別に貢献する色彩を組み合わせた全魚種一括鑑別モデルにより魚種の判別分析法を行い，検査対象とする身欠きフグの魚種を推定します。次に，全魚種一括鑑別モデルで推定した魚種が流通での魚種名と異なる場合には， ２魚種間鑑別モデルにより判別分析法を行い，何れの魚種に近いかを特定する，という処理になります。
3 .結果の概要
[魚種の肉眼鑑別]図4に試料とした計7魚種の身欠きフグについて，各2魚種の組み合わせにおける色差Δ E*abを求めた後，各測定点ごとの最小色差Δ E*abをまとめた結果を示します。先ず，最初の課題であった「①身欠きの色彩は魚種により差異があるか？　あるとしたら魚種を肉眼鑑別ができるポイントは何処か？」についてですが，背部中央（L1-C2）と腹腔頭部寄り（acL3-C1）以外の測定点では総ての色差△ E*abが1.2以上あります。このことから，これら7魚種の色彩には十分な差異があり，色彩に基づいて魚種が鑑別できる可能性が高いと言えます。魚種の肉眼鑑別に貢献する部位は，先ず尾鰭（L2-C4）であり，次に体幹部中央(L2-C2) ,腹腔中央(acL3-C2) ,頭部寄り(列C1上）の測定点,体幹部尾鰭寄り（L2-C3）と腹部中央(L3-C2）の順になりますが，背部中央(L1-C2)と腹腔頭部寄り（acL3-C1）の色彩の要素の一部も貢献する可能性を残します。よって，次の課題である「②習熟したふぐ処理師の肉眼鑑別と同レベルで魚種鑑別をするシステムが実現できる可能性はあるか？」については，これらの部位の色彩を使って判別分析を行うことで高い確度を有するシステムを実現できる可能性はあると言えます。但し，先に述べたとおり，外皮が有毒種（マフグ,ヒガンフグ，ショウサイフグ）の身欠きは尾鰭が切除されて流通するため，尾鰭の色彩は鑑別モデルには使用できません。
[魚種の鑑別に用いる色彩]
表1に全魚種一括鑑別モデルと，表2にトラフグとマフグの2魚種間鑑別モデルで使用する色彩の組合せの候補を例示します。表に示すとおり，全魚種一括鑑別では計10個,またトラフグとマフグの2魚種間鑑別では計6個の色彩の組合せを使用します。試料に対してこれらの鑑別モデルを用いて2段階の判別分析を行った結果，魚種鑑別システムの判別的中率HR（流通時の魚種名と鑑別モデルの推定した魚種が一致した割合）は全体で93％以上となりました。魚種別の判別的中率HRではトラフグで95.7%,カラスで85.9%,マフグで91.6%,ヒガンフグで91.1%,ショウサイフグで94.6%,シマフグで97.3%,シロサバフグで97.3%でした。カラスの鑑別のエラーは主としてカラスを天然トラフグと誤判別したものでした。これは,トラフグとカラスではDNA鑑定でも魚種の違いが認められないほどに近い種であることに起因するものと考えています。まだまだ本鑑別モデルには改良の余地があるので，判別的中率HRは向上して有用性が高まるものと見込んでいます。

[身欠きフグの目利きシステムの開発]
現在，研究コンソーシアムである「下関のフグ共同研究機関」では図5に示すような「身欠きフグの目利きシステム」の開発に取り組んでいます。このシステムはカメラを有する撮影専用装置，又は色彩計で身欠きフグの魚体表面の色彩を測定し，色彩データをBluetooth通信などでパソコンに取り込んで，先ず本稿で紹介した魚種鑑別システムで魚種を特定します。魚種が特定できたら,魚種毎の魚体表面の色彩の分布の特徴に基づいて魚肉鮮度K値を推定します。また,本身欠きフグの目利きシステムは身欠きフグの色彩測定から72時間経過時迄の任意の時間におけるK値の予測機能を有しています。本システムの鮮度推定モデルは既に完成していて有用性の評価も終えています。また，身欠きフグの目利きシステムは既に１号機は作成済みで，現在は小型化した２号機も完成間近な状況です。これらの結果については，後に発行するふく通信で順次ご紹介したいと思います。
4.むすび
本ふく通信では下関市の老舗ふぐ仲卸のふぐ処理師による身欠きフグの魚種鑑別にヒントを得て，身欠きの体表の色彩に基づいた魚種鑑別の是非について考察すると共に，習熟したふぐ処理師の肉眼鑑別と同レベルで身欠きの魚種鑑別をするシステムの実現の可能性を検討した結果を紹介しました。その内容は,対象とした計７魚種の身欠きでは体表の色彩に人が容易に確認できるほどの差異があり，色彩により魚種を鑑別することは十分な経験を積んだ場合に可能になること，また各魚種の特徴となる体表の色彩を組み合わせてモデル化を図ることで習熟したふぐ処理師による魚種の肉眼鑑別に相当するレベルに近づけることができることを示唆しました。下関でフグ食が解禁されて今年で131年目となります。その間，切磋琢磨して培ってきた魚市場やふぐ仲卸の皆さんの技能は貴重な財産と見なすことができます（文献[1, 2]）。今後も下関のふく共同研究機関の皆さんと共に，身欠きの外観からフグの魚種等を鑑別し（文献[3]）,同時に魚肉鮮度K値を推定する技術の確立（文献[4]）やシステム開発を進めていきます。本研究は革新的技術開発・緊急展開事業（うち地域戦略プロジェクト）とJSPS科研費（17K00359）の助成を受けて実施しました。