"食品の味覚を判定する味覚判定方法であって、食品試料に対して照射光を照射し、反射光又は透過光の分光スペクトルを測定する分光スペクトル測定工程、該食品試料について味覚の官能評価試験を行い、官能評価値を得る官能評価工程、該分光スペクトルにおける少なくとも1つの波長領域における反射光又は透過光の強度に係る分光計測値を求める分光計測工程、の各工程により予め当該食品に関する味覚と該波長領域における分光計測値との相関関係を推定し、該食品試料と同種の評価対象食品について、該評価対象食品に対して少なくとも該波長領域の照射光を照射して、その反射光又は透過光の強度に係る評価対象食品計測値を求める評価対象食品計測工程、該評価対象食品計測値と、前記相関関係に基づいて味覚判定を行う味覚判定工程を有する食品の味覚判定方法。前記分光計測工程において、前記反射光又は透過光の各波長領域における前記分光計測値と、同種の食品試料に係る複数の官能評価値とから、各波長領域について官能評価値との相関係数を算出し、前記評価対象食品計測工程において、前記相関係数が正又は負のピークとなる波長領域についての前記評価対象食品計測値を計測し、前記味覚判定工程において、該相関係数の正又は負に応じた評価と、該評価対象食品計測値とから味覚判定を行う請求項1に記載の味覚判定方法。前記分光計測工程における分光計測値が、前記光の強度から算出する吸光度である請求項1又は2に記載の味覚判定方法。前記分光計測工程における分光計測値が、前記光の強度から算出する吸光度の2次微分値である請求項1又は2に記載の味覚判定方法。前記請求項2に記載の味覚判定方法をコンピュータを用いて実行する方法であって、味覚相関データベース準備ステップとして、同種の食品試料に係る複数の前記官能評価値と前記分光計測値とを予めコンピュータの記憶手段に格納し、コンピュータの演算手段により、前記相関係数の算出処理を行い、コンピュータのデータ解析手段により該相関係数の正又は負のいずれかのピークと、その波長領域とを抽出して、その組み合わせを味覚相関データベースとして該記憶手段に格納し、次いで、味覚判定ステップとして、コンピュータの味覚判定手段が、該味覚相関データベースにおける該波長領域についての分光計測値と評価対象食品計測値との差に基づき、該相関係数の正又は負に応じた評価結果を出力することを特徴とするコンピュータによる味覚判定方法。食品の味覚を判定する味覚判定システムであって、食品試料に対して照射光を照射し、反射光又は透過光の分光スペクトルを測定する分光スペクトル測定手段と、該分光スペクトルにおける少なくとも1つの波長領域における反射光又は透過光の強度に係る分光計測値を算出する分光計測値算出手段と、予め試験によって得てある該食品試料に係る味覚の官能評価値と、該波長領域における分光計測値との相関関係を推定する味覚相関推定手段とにより味覚相関データベースを作成し、該食品試料と同種の評価対象食品に対して少なくとも該波長領域の照射光を照射して、その反射光又は透過光の強度に係る評価対象食品計測値を求める評価対象食品計測手段と、該評価対象食品計測値と、前記味覚相関データベースに格納された相関関係に基づいて味覚判定を行う味覚判定手段とを備える食品の味覚判定システム。前記味覚相関推定手段が、前記反射光又は透過光の各波長領域における前記分光計測値と、同種の食品試料に係る複数の官能評価値とから、各波長領域について官能評価値との相関係数を算出すると共に、前記評価対象食品計測手段が、前記相関係数が正又は負のピークとなる波長領域についての前記評価対象食品計測値を計測し、前記味覚判定手段が、該相関係数の正又は負に応じた評価と、該評価対象食品計測値とから味覚判定を行う請求項6に記載の味覚判定システム。前記請求項6又は7に記載の味覚判定システムで用いられる味覚判定装置であって、前記味覚相関データベースと、前記食品試料と同種の評価対象食品に対して少なくとも該波長領域の照射光を照射して、その反射光又は透過光の強度に係る評価対象食品計測値を求める評価対象食品計測手段と、該評価対象食品計測値と、前記味覚相関データベースに格納された相関関係とに基づいて味覚判定を行う味覚判定手段とを備える食品の味覚判定装置。上記従来技術において、特許文献1ないし3の技術は、いずれも糖度や酸味といった味覚成分に着目し、食品の総合評価を行うものではない。食品の場合、例えばイチゴとメロンでは、おいしいと感じる味覚成分は異なるので、味覚成分ごとに分析する従来の方法では、本当に味が良いのかどうかを判定することはできない。特に、実際に人が食べておいしいと感じるのか、どのような尺度でおいしいと感じるかを考慮していないので、食品の味覚判定は実現できていない。また、特許文献4,5の技術は、消費者個々の嗜好を考慮する点で、上記の各技術よりは実際に食べた際の味覚を意識した発明と言うことができる。しかし、本技術でも個々の嗜好情報は、糖度酸味度硬度で与える必要があり、消費者はこのようなイチゴがおいしい、という漠然とした情報を与えるだけでは足りず、糖度酸味度硬度がそれぞれどの程度、というように値で評価できるように自己分析しなければならない。このような方法では、味覚という無数の組み合わせからなる繊細な感覚を的確に表現することは不可能であり、食品の味覚判定には全く不十分である。本発明は上記従来技術の有する問題点に鑑みて創出されたものであり、さまざまな食品毎に、その食品に適した評価基準を適用し、かつ、味覚成分ごとに分析する従来の方法に代えて、人間の味覚に適合した総合的な評価基準に従った味覚判定を可能にすることを目的とする。本発明は上記課題を解決するため、次のような食品の味覚判定方法を提供する。すなわち、食品の味覚を判定する味覚判定方法であって、食品試料に対して照射光を照射し、反射光又は透過光の分光スペクトルを測定する分光スペクトル測定工程、その食品試料について味覚の官能評価試験を行い、官能評価値を得る官能評価工程、その分光スペクトルにおける少なくとも1つの波長領域における反射光又は透過光の強度に係る分光計測値を求める分光計測工程、の各工程により予め当その食品に関する味覚とその波長領域における分光計測値との相関関係を推定する。そして、その食品試料と同種の評価対象食品について、その評価対象食品に対して少なくともその波長領域の照射光を照射して、反射光又は透過光の強度に係る評価対象食品計測値を求める評価対象食品計測工程、その評価対象食品計測値と、上記の相関関係に基づいて味覚判定を行う味覚判定工程を有する食品の味覚判定方法を提供する。上記の分光計測工程において、反射光又は透過光の各波長領域における分光計測値と、同種の食品試料に係る複数の官能評価値とから、各波長領域について官能評価値との相関係数を算出し、上記の評価対象食品計測工程において、相関係数が正又は負のピークとなる波長領域についての評価対象食品計測値を計測し、上記の味覚判定工程において、その相関係数の正又は負に応じた評価と、その評価対象食品計測値とから味覚判定を行う構成でもよい。上記の分光計測工程における分光計測値が、上記の光の強度から算出する吸光度であってもよい。上記の分光計測工程における分光計測値が、上記の光の強度から算出する吸光度の2次微分値であってもよい。本発明は上記記載の味覚判定方法をコンピュータを用いて実行する方法として提供することもできる。すなわち、味覚相関データベース準備ステップとして、同種の食品試料に係る複数の上記の官能評価値と上記の分光計測値とを予めコンピュータの記憶手段に格納し、コンピュータの演算手段により、上記の相関係数の算出処理を行い、コンピュータのデータ解析手段によりその相関係数の正又は負のいずれかのピークと、その波長領域とを抽出して、その組み合わせを味覚相関データベースとしてその記憶手段に格納する。次いで、味覚判定ステップとして、コンピュータの味覚判定手段が、その味覚相関データベースにおけるその波長領域についての分光計測値と評価対象食品計測値との差に基づき、その相関係数の正又は負に応じた評価結果を出力する。また、食品の味覚を判定する味覚判定システムを提供することもできる。すなわち、食品試料に対して照射光を照射し、反射光又は透過光の分光スペクトルを測定する分光スペクトル測定手段と、その分光スペクトルにおける少なくとも1つの波長領域における反射光又は透過光の強度に係る分光計測値を算出する分光計測値算出手段と、予め試験によって得てあるその食品試料に係る味覚の官能評価値と、その波長領域における分光計測値との相関関係を推定する味覚相関推定手段とにより味覚相関データベースを作成し、その食品試料と同種の評価対象食品に対して少なくともその波長領域の照射光を照射して、その反射光又は透過光の強度に係る評価対象食品計測値を求める評価対象食品計測手段と、その評価対象食品計測値と、上記の味覚相関データベースに格納された相関関係に基づいて味覚判定を行う味覚判定手段とを備えることを特徴とする。上記の味覚相関推定手段が、反射光又は透過光の各波長領域における上記の分光計測値と、同種の食品試料に係る複数の官能評価値とから、各波長領域について官能評価値との相関係数を算出すると共に、上記の評価対象食品計測手段が、上記の相関係数が正又は負のピークとなる波長領域についての上記の評価対象食品計測値を計測し、上記の味覚判定手段が、その相関係数の正又は負に応じた評価と、その評価対象食品計測値とから味覚判定を行うこともできる。上記味覚判定システムで用いられる味覚判定装置であって、上記の味覚相関データベースと、上記の食品試料と同種の評価対象食品に対して少なくともその波長領域の照射光を照射して、反射光又は透過光の強度に係る評価対象食品計測値を求める評価対象食品計測手段と、評価対象食品計測値と、上記の味覚相関データベースに格納された相関関係とに基づいて味覚判定を行う味覚判定手段とを備えた食品の味覚判定装置を提供することもできる。本発明は以上の構成をとることによって次のような効果を奏する。すなわち、本発明では味覚判定を行う食品の食品試料について官能評価試験を行い、その官能評価値と分光測定値との相関関係を推定する。そして、同種の評価対象食品について相関関係に基づいた味覚判定を行うので、必ずしも糖度等の味覚成分の分析を行う必要はなく、総合的な評価基準に従った味覚判定が可能である。特に、従来の技術では味覚の成分が分からないと、波長領域の特定すらできなかったが、本発明では味覚判定と相関関係のある波長領域を味覚成分の種類に関わらず利用するので、評価対象の食品ごとに簡便な味覚判定を行うことができる。また、非破壊測定を行うため全数検査が可能であり、サンプルのロスもない。測定方法も従来の分光測定に用いる分光器を流用することが可能であり、新たな設備コストは最小限に抑制できる。以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。本発明は以下の実施例に限定されず請求項記載の範囲で適宜実施することができる。図1は、本発明における食品の味覚判定方法のフローチャートである。図に示すように、本発明の食品の味覚判定方法は、大きく食品試料に対して分光計測を行い、分光計測値と味覚の相関関係を得るための準備段階S1と、評価対象食品に対して分光計測を行い、得られた相関関係を用いて味覚を判定する判定段階S2とに分かれる。以下の実施例では、連続した工程として説明するが、実際には、まず味覚を判定する食品の試料に対して準備段階S1を一度行い、相関関係はデータベース化しておき、その後、生産する同種の評価対象食品に対して判定段階S2を繰り返し行うことを想定している。例えば、イチゴの品種Aについておいしいという官能評価値に係る相関関係が抽出できれば、品種改良や消費者の数年単位での嗜好の変化がない限り、準備段階S1を毎年行う必要はなく、品種Aの味覚判定方法、あるいは味覚判定システムとして判定段階S2のみを実施すればよい。本フローチャートに従って、説明を進める。まず食品試料の分光スペクトルを測定するS10:分光スペクトル測定工程。分光スペクトルの測定は公知のいかなる方法を用いることもできるが、本実施例では拡散反射法を用いる。図2は本発明に係る分光スペクトル測定装置の概要図であり、主要な3形態を示している。図2aが拡散反射法の測定方法を示しており、ハロゲンランプを用いた光源1から食品試料2に対して光を照射し、その拡散反射光を分光器3で測定する。図2bは、反射法による測定方法を示しており、光源1から食品試料2に照射した光の正反射を分光器3で測定する方法である。上記の拡散反射法と反射法は、分光測定方法における前分光方式に属する。一方、図2cは、透過法による測定方法であり、食品試料の後ろ側から光源1の光を照射し、食品試料2を透過した光を分光器3で測定する。これが後分光方式である。本発明は、前分光後分光いずれの方式でもよく、また分光測定結果の解析手法として、PLS部分最小二乗法解析、SIMCASoftIndependentModelingofClassAnalogy法、MLR線形重回帰分析法、PCA法、SVMSupportVectorMachineなど、任意の解析方法を用いることができる。分光スペクトル測定工程S10は、従来から主に果実の糖度や酸度を測定する方法として広く用いられており、本発明はこれらに用いる機器や方法を適宜利用することができる。近年の味覚評価方法としては、主に糖度と酸度の量や比で検討されることが多く、波長が700nmから1100nmにおいて、糖の吸収波長があると推測した報告や、それに基づいた実用化の例がある。また、酸度においてもその波長域が用いられる場合が多い。これに対して本発明は、食品がおいしいかどうかと言った総合的な味覚評価は、必ずしも糖度や酸度で定量的に評価できないことに注目し、これらの味覚成分にとらわれない味覚判定方法を提供するものである。そこで、次の工程として複数の評価者による官能評価試験を行うS11:官能評価工程。官能評価試験では、味覚判定を行う評価対象食品と同種の食品試料に関して、評価者が実際に試食し、所定の評価項目についての評価を行う。例えば、本実施例ではイチゴを対象として、各評価者が6個のサンプルを試食し、計8人が官能評価を行った。6個のサンプルの内訳は、3通りの入手経路毎に2サンプルで、スーパーで購入した品種Aが2個試料1、試料2、直売所で購入した品種A試料3、試料4、異なる品種B試料5、試料6である。サンプル数は全48である。品種を問わず、イチゴに共通する官能評価を行う場合には、このように異なる品種を混ぜてサンプルにしてもよいし、特定の品種の味覚判定を行いたい場合には、同じ品種のものだけをサンプルにすることもできる。異なる品種を混ぜた場合のデータの利用方法に関しては後述する。図4は、試料1~6に関し、評価者による官能評価結果平均値を示すグラフである。本試験では本発明による判定方法の効果を示すために、本発明の手法である美味しさの項目の他、従来の甘み糖度や酸味を評価項目に加えている。その結果、この評価者によるイチゴを対象とした官能試験では、美味しさと甘みは強い相関があり、酸味とは逆相関の関係にあることが分かる。これからすると、糖度を測ることで商品の品質を評価した従来の手法は一応合理性があるように見える。しかし、本試験の結果、従来技術には次のような問題点があることが判った。すなわち、官能評価試験で甘みが少ないとされた試料5、6について糖度を従来の手法で実測してみたところ、糖度の平均値は次の表1の通り、他の試料に比べてむしろ高いという結果が出た。この結果からすると、従来のように糖度が高い方が品質が良いおいしいという評価をした場合、試料5,6は官能評価試験結果に反して、高い評価となる。この結果からすると、実測糖度と、味覚で感じる甘さには差があるのか、あるいは、ここで評価項目としていた甘さや酸味以外にもおいしいという評価につながる原因がある可能性が考えられる。従来の評価方法は、このように必ずしも的確な評価項目に基づいていないか、あるいはそもそも必要な評価項目が分かっていない問題がある。一方、本発明はこのような評価項目に拘束されず、食品の評価に直結する官能試験結果に従った味覚の判定ができる点が最大の長所である。分かりやすく比較すれば、日本酒の利き酒において、従来の方法が日本酒の成分分析を行い、その分析結果に従って評価を行うのに対し、本発明は鑑定人が実際に口にして評価を行うことに対応する。従って、客観性は前者が優れるが、鑑定人と味覚が類似した者にとっては、後者の方が実際の評価に近い結果を得ることができる。味覚判定方法の以下の工程については、コンピュータによる処理を行うことが好ましい。図3は本発明をコンピュータ上で実施する場合のブロック図である。コンピュータは公知のパーソナルコンピュータや、スマートフォン、PDAなどの携帯型端末装置で実施すればよく、この構成は周知であるから説明を省略する。最低限図3に示すCPU30と、データの入力を受け付ける入力インターフェース31、メモリやハードディスクなどの記憶手段32とを備える。そして、CPU30のデータ入力処理部301が入力インターフェース31を通じて、分光スペクトル測定工程で測定した結果と、官能評価試験の結果である官能評価値321とを受け付ける。次いで、分光計測工程S12において、その分光スペクトルにおける少なくとも1つの波長領域における反射光又は透過光の強度に係る分光計測値322を求める。分光計測値は分光スペクトルの各値全てでもよいし、その一部でもよい。また、分光スペクトルで測定した反射光又は透過光の強度そのものでもよいし、それを所定の演算で計算した結果でも良い。本実施例では、分光計測値322として、分光スペクトル測定工程S10で測定した強度から、リファレンスに対する吸光度を算出し、さらにその2次微分結果を用いる例を示す。これらはCPU30の演算処理機能図示しないにより実行処理する。図5は、分光器3によって各試料と、リファレンスとして標準白色板テフロン登録商標とを測定した際の分光スペクトルである。横軸が波長400nm~1100nm、縦軸が拡散反射強度である。1つの試料の各波長iにおける拡散反射強度をaiとし、同じくテフロン登録商標の拡散反射強度をbiとする。このとき、吸光度は次式によって表される。図6は上記計算に従ってリファレンステフロン登録商標に対する吸光度Aiに変換したスペクトルである。この結果からさらに2次微分値Diを算出する。2次微分値は、波長間隔の幅をxnmとすると、次式によって表される。図7は吸光度から2次微分値Diを求めたスペクトルである。aiからDiまでの計算は各サンプルn1~nyyはサンプル数について行うので、吸光度Ain1~Ainyと、Din1~Dinyが得られる。記憶手段32には、各試料に対する2次微分値Din1~Dinyが分光計測値322として格納される。本発明において、分光計測値322と官能評価値との相関関係の抽出方法は任意であり、公知のいかなる方法でも用いることができる。また、人手によって、味覚判定に寄与する波長領域やその時の分光計測値を関連付けた推定を行ってもよい。本実施例では、CPU30の相関関係算出処理部302が、次のように官能評価値321と分光計測値322との相関係数を算出する。まず、各サンプルに対して官能評価値おいしさを5段階評価した値と、そのサンプルに対する2次微分値から次のような表が表される。この表に基づき、次式によって波長inmの時の官能評価値との相関係数Riを算出する。図8は、2次微分した分光計測値と官能評価値との相関係数を示すスペクトルである。グラフによると、おいしさという官能評価値と正又は負の相関のある波長領域特定の波長又は特定の波長帯が明らかとなる。相関係数がある程度大きな正の値をとる時は、おいしいという評価と強い相関関係があると認められ、ある程度大きな負の値となる時は、おいしいという評価値を小さくする、すなわちおいしくないことと強い相関が認められる。そこで、ここで算出した相関係数を味覚相関データベース323として記憶することもできる。また、ここで正又は負のピークとなる波長とを抽出すると、例えば680nm正、710nm負、790nm正、840nm負、980nm負などを挙げることができる。本処理はコンピュータによっても実施可能であり、データ解析処理部303が公知の手法でピーク値を抽出してもよい。ピーク値を抽出した場合には、相関係数を全部記憶するのではなく、注目すべき周波数領域、例えば、680nmにおける2次微分値が所定の閾値を超えた場合をおいしい、710nmにおける2次微分値が所定の閾値を超えた場合にはおいしくない、と定義した味覚相関データベース323を出力することもできる。本発明では少なくとも1つの波長領域について相関関係を推定すればよいが、好ましくは上記のように複数のピーク値や、相関係数全部について味覚相関データベース323に格納する。これにより、味覚判定に影響する様々な因子を総合的に加味することができる。上記実施例で、相関係数を求める際に、2次微分値を用いたが、途中の演算を行わずに受光器3における拡散反射強度や、吸光度に基づいて相関係数を求めてもよい。あるいは公知の解析値である任意の分光計測値から相関係数を求めることもできる。以上までの各処理により、準備段階S1コンピュータにおける味覚相関データベース準備ステップが完了する。分光計測値と味覚の相関関係R1が結果として得られ、例えば上記味覚相関データベース323の形で記憶される。次に判定段階S2コンピュータにおける味覚判定ステップに進む。図1に戻って、判定段階S2では評価対象食品について評価対象食品計測工程S20を行う。本工程S20も、分光スペクトル測定工程S10と同様な測定を行えばよい。すなわち、ハロゲンランプの光源1から、評価対象食品に照射光を照射し、反射光又は透過光の強度に係る評価対象食品計測値を求める。ここで、本工程S20では、準備段階S1の分光スペクトル測定工程S10と異なり、必ずしも全波長域についての分光スペクトルを計測する必要はない。少なくとも、上記味覚相関データベース323に記録した周波数領域だけを測定すればよい。例えば、680nm710nmについて測定するだけであれば、この周波数の発光特性を有する発光ダイオードから照射して反射光の強度を測定してもよく、装置の簡略化、簡便な計測方法に寄与する。評価対象食品計測値も、上記分光計測値と同じく、拡散反射光強度や、それを変換した吸光度、その2次微分値など、準備段階S1の分光計測値に対応した値とする。そして、味覚判定処理部304において、味覚相関データベース323を参照し、味覚を判定するS21:味覚判定工程。味覚判定結果R2は、例えばコンピュータに付属したモニタや、プリンタ等から、評価対象食品のそれぞれに対して出力する。味覚判定工程S21は、準備段階で推定した相関関係に対応した処理を行えばよい。相関係数をそのまま格納した場合には、各周波数領域の強度に、相関係数を乗じて積算することで、おいしさの評価点を算出することができる。あるいは特定の周波数についておいしいおいしくないと定義した場合には、評価対象食品について、当該周波数領域の計測値を算出し、その値が相関関係で定義した閾値を超えている場合にはおいしい又はおいしくないと判定する。複数ある場合には多数決によってもよいし、周波数領域ごとに重み付けを行って、重みを乗じ、重み付け評価値を計算してもよい。以上、本発明による味覚判定方法と、それをコンピュータに実装した構成について説明した。以上に述べた実施例は本発明の一態様であり、適宜変更することができる。例えば、上記実施例ではイチゴを食品の例としたが、もちろんこれに限定されるものではなく、果実を含む青果物を始めとして、あらゆる食品に適用することができる。照射光が反射又は透過すればよいので、液体、固体に関わらない。味覚に変化の大きな青果物が最適な適用対象であるが、工場等で生産された加工食品の品質検査に用いる構成でもよい。また、食品試料と評価対象食品とは同種の食品とするが、同種の範囲は多様である。例えばみかんとポンカンのように同じ柑橘類を対象としてもよいし、本実施例のように同じ果実、イチゴとして、異なる品種が混ざっていても対象とすることもできる。さらに、品種まで同じ物に限って対象としてもよい。この点で、図9は異なる品種が混じっていた場合に、相関係数に与える影響を検討したグラフである。上段のグラフは、品種AとBのイチゴを混ぜて相関係数を算出した。その場合、波長領域が950nm~1000nmの付近で負の相関の結果が得られたが、品種Bを除いた品種Aのみの相関関数を算出すると、800nmから900nmの領域の政府が逆転し、980nmの負のピークも見られなくなった。これは品種Bが水分を多く含んだ品種で、その水分波長のピークに影響したためであり、品種を混ぜて相関係数を算出すると、各品種については正確な判定ができなくなる可能性を示唆している。本発明は、このように品種毎の細かな味覚判定を行うことも可能であり、従来の判定技術に比して格段に高精度な味覚判定に寄与する。官能評価試験において、評価者による評価基準の差異を生じさせないため、図10に示す正規化処理を行うこともできる。すなわち、評価者Aが全体にやや高めの官能評価値を与え、評価者Bが相対的に低い場合がある。そこで、全ての評価者による官能評価結果から、全試料の平均官能値を減算して、官能評価を相対的な評価とする。これにより、試料間の偏りを無くし、適切な相関係数の算出を行うことができるようになる。本発明は、食品の味覚を判定する味覚判定システムとして提供することもできる。本システムには、分光スペクトル測定手段、分光計測値算出手段、味覚相関推定手段、評価対象食品計測手段、味覚判定手段を備えるが、各手段は、上記した光源1分光器3コンピュータの組み合わせによって実現される。本発明では準備段階S1と判定段階S2とを別個に実施することができるので、例えば、食品の味覚判定装置として上記の味覚判定システムのうち、味覚判定段階S2に関わる構成だけを備えた装置を提供してもよい。味覚判定装置は、例えば果実の場合に収穫に適するか否かの判定に用いたり、流通段階の市場や店頭で、品質を評価するのに用いることもできる。本発明はあらゆる味覚を対象とすることができるので、上記実施例におけるおいしいに限らず、多様な味覚の判定を行うことができる。例えば甘みは、従来の糖度の測定と異なり、評価者の主観的な感覚である。これが実測した糖度とは異なるものであることは上述した通りであり、本発明によって分光計測に基づき初めて判定が可能になったものである。"