JP7268217B2 - 冷菓のリッチ感の強度の推定式の作成方法 - Google Patents
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(1)乳固形分15.0質量%以上かつ乳脂肪分12.0質量%以上であること
(2)植物性脂肪分を実質的に含有しないこと
(3)卵黄脂肪分を0.1質量%以上含有すること
(4)安定剤や乳化剤が使用されていないこと
冷菓を喫食して2種以上の物性感覚用語を選択肢とした経時的優先感覚(TDS)法で評価することにより得られる、各物性感覚用語の選択率の時間変化を表す曲線(TDSカーブ)及び各物性感覚用語の用語選択パターンにおいて、
前記TDSカーブから抽出されるパラメータ群及び前記用語選択パターンから抽出されるパラメータ群から選択される2種以上のパラメータを説明変数とし;
冷菓を喫食して官能評価することにより得られる、リッチ感の強度を目的変数とし;
1)2種以上の冷菓について、各冷菓の前記TDSカーブ及び前記用語選択パターンから前記説明変数の値を取得し、各冷菓の官能評価で得られたリッチ感の強度を前記目的変数の値として取得する工程;並びに
2)前記工程1で得られた説明変数の値及び目的変数の値を用いて重回帰分析を行う工程;
を含む、冷菓のリッチ感の強度の推定式の作成方法によって、物性感覚用語に基づいて冷菓のリッチ感の強度を推定可能な推定式を作成できること、及び、
上記推定式を用いることで、冷菓に追加した成分のリッチ感の付与効果を評価することができること
を見出し、これらの知見に基づいて本発明を完成させた。
[1]
冷菓を喫食して2種以上の物性感覚用語を選択肢とした経時的優先感覚(TDS)法で評価することにより得られる、各物性感覚用語の選択率の時間変化を表す曲線(TDSカーブ)及び各物性感覚用語の用語選択パターンにおいて、
前記TDSカーブから抽出されるパラメータ群及び前記用語選択パターンから抽出されるパラメータ群から選択される2種以上のパラメータを説明変数とし;
冷菓を喫食して官能評価することにより得られる、リッチ感の強度を目的変数とし;
1)2種以上の冷菓について、各冷菓の前記TDSカーブ及び前記用語選択パターンから前記説明変数の値を取得し、各冷菓の官能評価で得られたリッチ感の強度を前記目的変数の値として取得する工程;並びに
2)前記工程1で得られた説明変数の値及び目的変数の値を用いて重回帰分析を行う工程;
を含む、冷菓のリッチ感の強度の推定式の作成方法。
[2]
前記TDSカーブから抽出されるパラメータ群が、
(a)特定の前記物性感覚用語のTDSカーブの曲線下面積(AUC)に関する、面積パラメータ群、
(b)特定の前記物性感覚用語の特定の時点の選択率の大きさに関する、高さパラメータ群、
(c)特定の前記物性感覚用語のTDSカーブから定義される特定の時間の長さに関する、時間パラメータ群、及び
(d)特定の前記物性感覚用語の特定の時点又は時点間の選択率の時間変化率に関するパラメータ群
から選ばれる少なくとも1つのパラメータ群を含む、[1]に記載の作成方法。
[3]
前記(a)面積パラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語のTDSカーブの曲線下面積(AUC)、又は、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語のTDSカーブの曲線下面積の差の絶対値若しくは曲線下面積の差を少なくとも含む;又は、
前記(b)高さパラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語の最大選択率、又は、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語の最大選択率の差の絶対値若しくは最大選択率の差を少なくとも含む;又は、
前記(c)時間パラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語の選択率がランダム選択率閾値(チャンスレベル)P0(=1/選択肢数)以上である時間の長さ(継続時間)、又は、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語の継続時間の差の絶対値若しくは継続時間の差を少なくとも含む、[2]に記載の作成方法。
[4]
前記用語選択パターンから抽出されるパラメータ群が、
(A)各評価者が特定の前記物性感覚用語を選択した時間の合計(選択時間)の平均値又は合計値に関する、選択時間パラメータ群、及び
(B)各評価者が特定の前記物性感覚用語を連続して選択した時間の最大値(最大選択持続時間)の平均値又は合計値に関する、最大選択持続時間パラメータ群
から選ばれる少なくとも1つのパラメータ群を含む、[1]~[3]のいずれか1に記載の作成方法。
[5]
前記(A)選択時間パラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語の選択時間の平均値、又は、前記2種以上の前記物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語の選択時間の平均値の差の絶対値若しくは選択時間の平均値の差を少なくとも含む、[4]に記載の作成方法。
[6]
前記物性感覚用語が、対照的な物性感覚を表す用語の対を1種以上含む、[1]~[5]のいずれか1に記載の作成方法。
[7]
前記対照的な物性感覚が、かたさ、弾力と粘り、なめらかさ及び後口からなる群より選ばれる少なくとも1種以上を含む、[6]に記載の作成方法。
[8]
前記対照的な物性感覚を表す用語の対が、「かたい」及び「ふんわり」、「ねっちり」及び「さくい」、「シャリシャリ」及び「なめらか」、並びに、「すっきり」及び「もったり」からなる対の群より選ばれる1種以上の対を含む、[6]又は[7]に記載の作成方法。
[9]
冷菓について[1]~[8]のいずれか1に記載の説明変数の値を取得すること、及び
前記説明変数の値を前記[1]~[8]のいずれか1に記載の作成方法で得られる推定式に代入してリッチ感の強度の推定値を得ることを含む、冷菓のリッチ感の強度の推定方法。
[10]
第1の冷菓と、第1の冷菓に追加成分を加えて得られる第2の冷菓のそれぞれについて、[1]~[8]のいずれか1に記載の説明変数の値を取得すること、
前記説明変数の値を前記[1]~[8]のいずれか1に記載の作成方法で得られる推定式に代入して、第1の冷菓及び第2の冷菓のリッチ感の強度の推定値を得ること、及び
前記第2の冷菓の推定値から、前記第1の冷菓の推定値を差し引いた値を、前記追加成分によって付与されたリッチ感の強度とすることを含む、前記追加成分のリッチ感の付与効果評価方法。
本発明の冷菓のリッチ感の強度の推定式の作成方法は、
2種以上の物性感覚用語を選択肢とした経時的優先感覚(TDS)法で得られる、2種以上の冷菓を喫食した際の該冷菓の各物性感覚用語の選択率の時間変化を表す曲線(TDSカーブ)及び該冷菓の各物性感覚用語の用語選択パターン
から抽出される2種以上のパラメータを説明変数とし、
前記2種以上の冷菓を官能評価して得られるリッチ感の強度を目的変数として、重回帰分析を行うことを含む、ことを特徴とする。
前記TDSカーブから抽出されるパラメータ群及び前記用語選択パターンから抽出されるパラメータ群から選択される2種以上のパラメータを説明変数として定義し;
冷菓を喫食して官能評価することにより得られる、リッチ感の強度を目的変数として定義する。
そして次の2工程によって、これらの説明変数と目的変数を用いた重回帰分析を行って、リッチ感の強度の推定式を作成する。
1)2種以上の冷菓について、各冷菓の前記TDSカーブ及び前記用語選択パターンから前記説明変数の値を取得し、各冷菓の官能評価で得られたリッチ感の強度を前記目的変数の値として取得する工程;並びに
2)前記工程1で得られた説明変数の値及び目的変数の値を用いて重回帰分析を行う工程。
上記のように、本発明の推定式の作成方法では、TDSカーブから抽出されるパラメータ群及び用語選択パターンから抽出されるパラメータ群から、2種以上のパラメータを選択して説明変数とする。説明変数に関連する用語選択パターンとTDSカーブの作成、パラメータの選択について以下詳述する。
本発明における冷菓のTDSカーブと用語選択パターンは、以下に示すように、冷菓を2種以上の物性感覚用語を選択肢とした経時的優先感覚(TDS)法で評価することによって作成することができる。
TDS法は、官能評価の一種であり、上記の非特許文献1に記載されているように、複数の「質」(味、香り、食感等)に関して、強度は計測せずに、特定の時点から別の特定の時点まで優先的に感じている感覚の選択率と時間の関係を、評価者の感覚に基づく判断を利用して評価する方法である。
本発明では、上記の「質」として、物性感覚用語で記述される2種以上の物性感覚(テクスチャー、狭義の食感)をTDS法で評価する。即ち、本発明でTDS法に用いる物性感覚用語は、例えば、かたさ、弾力と粘り、ぬめり、なめらかさ、後口、残留感、空気感(エアリー感)、歯への付着感、舌への付着感、かみきりやすさ、くちどけの良さ、破裂感、崩壊性、粒感、ジューシー感、クリスピー感、みずみずしさ、ハリ、コシ、繊維感、食品同士の付着性等の物性感覚に関連する2種以上の物性感覚用語が挙げられる。
例えば、2種以上の物性感覚用語は、かたさ、弾力と粘り、なめらかさ及び後口からなる群より選ばれる1種以上の物性感覚を記述する用語である。
データ取得に用いる冷菓は、特に限定されず、「乳及び乳製品の成分規格等に関する省令」(昭和26年厚生省令第52号、以下、「乳等省令」と呼ぶ)で定義されるアイスクリーム(乳固形分15.0質量%以上かつ乳脂肪分8.0質量%以上)、アイスミルク(乳固形分10.0質量%以上かつ乳脂肪分3.0質量%以上)、ラクトアイス(乳固形分3.0質量%以上)、氷菓(乳固形分3.0質量%未満)のいずれであってもよいが、アイスクリーム、アイスミルク及びラクトアイスからなる群より選ばれる1種以上を含むことが好ましく、SPIを少なくとも1種以上含むことがより好ましい。
TDS法による評価の実施にあたって、評価者の特性は特に限定されず、訓練されていない評価者であってもよいが、予め実施する評価の手法に関する説明を受け、練習していること、また評価する用語の定義について十分理解していることが好ましい。
また、本発明で使用するTDSデータは、例えば、通常の分量で連続喫食してTDS法によって評価したときの、喫食中の特定の期間のデータを使用することもできる。
上記のTDS法による評価の実施により、まず各評価者について喫食開始から時間ごとにどの物性感覚用語を選択しているかの対応関係を示すデータ(用語選択パターン;図1参照)が得られる。
評価者ごとに喫食時間(喫食開始から終了までの時間)が異なるため、用語選択パターンの時間は、例えば、各評価者の経過時間を喫食時間で割って標準化することが好ましい。
TDSカーブは、任意で、得られたプロットをスプライン曲線化、ベジェ曲線化などのスムージング処理がされてもよい。
説明変数に用いるパラメータの数は2種以上であり、例えば3種以上、4種以上、5種以上又は6種以上であってもよい。
TDSカーブから抽出されるパラメータ群は、例えば以下の(a)~(d)が挙げられる:
(a)特定の前記物性感覚用語のTDSカーブの曲線下面積(AUC)に関する、面積パラメータ群;
(b)特定の前記物性感覚用語の特定の時点の選択率の大きさに関する、高さパラメータ群;
(c)特定の前記物性感覚用語のTDSカーブから定義される特定の時間の長さに関する、時間パラメータ群;並びに
(d)特定の前記物性感覚用語の特定の時点又は時点間の選択率の時間変化率に関するパラメータ群。
説明変数は、例えば、少なくとも(b)の高さパラメータ群のパラメータを含んでもよく、(b)の高さパラメータ群のパラメータのみからなっていてもよい。一実施形態では、説明変数は、上記物性感覚用語から選ばれる特定の1種の用語の最大選択率、又は、上記物性感覚用語から選ばれる特定の2種の用語の最大選択率の差の絶対値若しくは最大選択率の差を少なくとも含む。
説明変数は、例えば、少なくとも(c)の時間パラメータ群のパラメータを含んでもよく、(c)の時間パラメータ群のパラメータのみからなっていてもよい。一実施形態では、説明変数は、上記物性感覚用語から選ばれる特定の1種の用語の選択率がランダム選択率閾値(チャンスレベル)P0(=1/選択肢数)以上である時間の長さ(継続時間)、又は、上記物性感覚用語から選ばれる特定の2種の用語の継続時間の差の絶対値若しくは継続時間の差を少なくとも含む。
説明変数は、例えば、少なくとも(d)の選択率の時間変化率に関するパラメータ群のパラメータを含んでもよく、(d)の選択率の時間変化率に関するパラメータ群のパラメータのみからなっていてもよい。
上記TDS法で得られる用語選択パターンから抽出されるパラメータの種類としては下記の(A)及び(B)が挙げられる:
(A)各評価者が特定の前記物性感覚用語を選択した時間の合計(選択時間)の平均値又は合計値に関する、選択時間パラメータ群、及び
(B)各評価者が特定の前記物性感覚用語を連続して選択した時間の最大値(最大選択持続時間)の平均値又は合計値に関する、最大選択持続時間パラメータ群。
説明変数は、例えば、少なくとも(B)の最大選択持続時間パラメータ群のパラメータを含んでもよく、(B)の最大選択持続時間パラメータ群のパラメータのみからなっていてもよい。
別のより具体的な実施形態としては、「ねっちり」、「すっきり」、「もったり」、「なめらか」、「さくい」及び「シャリシャリ」に対応するTDSカーブから抽出されるパラメータからなる。
特定の実施形態では、説明変数に用いるパラメータは、「ねっちり」のTDSカーブのAUC、「すっきり」のTDSカーブのAUCと「もったり」のTDSカーブのAUCの差の絶対値、及び、「なめらか」のTDSカーブのAUCである。
別の特定の実施形態では、説明変数に用いるパラメータは、「ねっちり」の最大選択率、「すっきり」の最大選択率と「もったり」の最大選択率の差の絶対値、及び、「なめらか」の最大選択率である。
さらに別の特定の実施形態では、説明変数に用いるパラメータは、用語選択パターンから抽出される、各評価者の「ねっちり」の選択時間の平均値、各評価者の「すっきり」の選択時間の平均値と各評価者の「もったり」の選択時間の平均値の差の絶対値、及び、各評価者の「なめらか」の選択時間の平均値である。
さらに別の特定の実施形態では、説明変数に用いるパラメータは、「すっきり」のTDSカーブのAUCと「もったり」のAUCの差の絶対値、「ねっちり」のTDSカーブのAUCから「さくい」のAUCを差し引いた値、及び「なめらか」のTDSカーブのAUCから「シャリシャリ」のAUCを差し引いた値である。
さらに別の特定の実施形態では、説明変数に用いるパラメータは、「すっきり」のTDSカーブのAUCと「もったり」のAUCの差の絶対値、及び「ねっちり」のTDSカーブのAUCから「さくい」のAUCを差し引いた値である。
さらに別の特定の実施形態では、説明変数に用いるパラメータは、用語選択パターンから抽出される、「なめらか」の継続時間及び「もったり」の継続時間である。
本発明の推定式の作成方法では、TDS法に用いる冷菓と同じ冷菓を官能評価して得られるリッチ感の強度のデータを目的変数とする。
本工程では、2種以上の冷菓について、各冷菓の前記TDSカーブ及び前記用語選択パターンから前記説明変数の値を取得し、各冷菓の官能評価で得られたリッチ感の強度を前記目的変数の値として取得する。
本発明において、冷菓のリッチ感の強度の推定式は、上記の工程1で得られた説明変数の値及び目的変数の値を用いて重回帰分析を行って得られる回帰式である。一般的に、重回帰分析で得られる回帰式(重回帰式)では、目的変数が(偏回帰係数×説明変数)の総和に切片を加えた式、即ち、目的変数=Σ(偏回帰係数×説明変数)+切片で表される。
さらに、本発明の推定式の作成方法において、推定式に用いる説明変数の数を少なくするために、予めリッチ感の強度を目的変数として、上記TDSカーブ又は用語選択パターンから抽出されるパラメータを説明変数とした予備的重回帰分析を行って、得られる回帰式の標準化係数に基づいて、前記予備的重回帰分析に用いた説明変数より少ない数の前記説明変数を選択することも可能である。
上記のように予備的重回帰分析を用いて、より少ない数の説明変数を選択する代わりにステップワイズ法による重回帰分析を行って、より少ない数の説明変数による回帰式を作成することも可能である。
本発明の推定式の作成方法で得られた推定式は、一般的な物性感覚とリッチ感の強度との関係を定量的に記述する。
そして、当該推定式に対して各説明変数の値を代入すれば、リッチ感の強度を推定することができる(下記の[リッチ感の強度の推定方法]の項参照)。
また、当該推定式は、一般的な物性感覚の定量値又は定性的な傾向の情報に基づいて、リッチ感の強度又はリッチ感の強度の変化を推定する指針としても有用である。例えば、当該推定式において寄与度が高い説明変数の情報は、当該説明変数に対応する物性感覚に影響する成分、製法等を変更することにより、リッチ感の強度を改善できるという指針を提供する。
本発明の推定方法は、以下を含む。
上記の作成方法で得られるリッチ感の強度の推定式に対して、
冷菓について、その推定式の説明変数の値を取得すること、及び
前記説明変数の値を上記の推定式に代入してリッチ感の強度の推定値を得ること。
本発明のリッチ感の付与効果評価方法は、以下を含む。
上記の作成方法で得られるリッチ感の強度の推定式に対して、
第1の冷菓と、第1の冷菓に追加成分を加えて得られる第2の冷菓のそれぞれについて、その推定式の説明変数の値を取得すること、
前記説明変数の値を上記の推定式に代入して、第1の冷菓及び第2の冷菓のリッチ感の強度の推定値を得ること、及び
前記第2の冷菓の推定値から、前記第1の冷菓の推定値を差し引いた値を、前記追加成分によって付与されたリッチ感の強度とすることを含む、前記追加成分のリッチ感の付与効果評価方法。
(官能評価パネル)
食品の研究開発に従事する官能評価に熟練した12名(男性7名、女性5名、平均年齢34.2歳)を官能評価パネル(評価者)に選定した。
サンプルは各実施例に記載の種々の冷菓(市販又は試作品)を使用した。サンプルは、評価時に約-18℃になるように評価者に提供した。官能評価は室温(25±2℃)で実施した。
評価者はラインスケール法、TDS法いずれの場合も平均的な冷菓の一口分の摂取量である8cm3を一度に口に入れ、はじめは少なくとも1回歯で噛み、口内からなくなるまで自然に喫食して官能評価した。1サンプルを評価後、次のサンプルを評価する前に、水で口内の温度を戻した。
ラインスケール法は、特定の官能特性の強度を連続量で評価する方法である。左端を冷菓で想定される最小の強度、右端を冷菓で想定される最大の強度として、全長が100mmのスケール上で、評価者が感じた官能特性の強度に対応する位置に印をつけて評価した。当該官能特性の強度は、左端からの距離(mm)で表した。
TDS法は次の(1)~(3)の手順で行われた。データ収集及び解析はFIZZ(BIOSYSTEMES社)を用いて一括して行った。
(1)評価者はディスプレーに提示される物性感覚を記述する用語(物性感覚用語)の候補の中から、各時点で最も優先的に感じる物性を記述する1用語をマウスクリックによって選択して評価を行った。評価者は、上記所定量の冷菓を口に入れて1回噛んだとき(喫食開始)に最も優先的に感じる物性に対応する用語をまず選択することで評価を開始し、その後最も優先的に感じる物性が変わったと感じた時点で、その用語をクリックする。この操作を冷菓が口内から完全になくなるまで行い、ストップボタンを押して評価を終了した。別の用語を選択するまでは、評価者は同じ用語を選択しているものとみなして、各評価者の用語選択パターンを取得した。1つのサンプルについて評価は2回実施し、その両方の評価で得られたデータをTDSカーブの作成に使用した。
(2)喫食時間が評価者間で異なるため、喫食開始から終了までの時間を標準化してデータを統合することによって、標準化喫食時間の中の各時点において、各用語が選択された割合(選択率)の関係を示すプロットを得た。
(3)得られたプロットをスムージング処理することにより、各時点における用語選択の関係を示すTDSカーブを得た。
(リッチ感の強度の評価基準のすり合わせ)
上記12名の評価者が、スーパープレミアムアイスクリーム(SPI)とそれ以外の冷菓をそれぞれ複数種試食した。協議の結果、乳等の素材がリッチに含まれたような印象を想起させる、SPIに特徴的な濃密で独特な食感として、「リッチ感」が見出された。また歯ざわり、舌ざわり、及び口あたりについてSPIとそれ以外の冷菓の食感を対比すると、表1のような特徴が見出された。これらの歯ざわり、舌ざわり及び口あたりの特徴が組み合わさって「リッチ感」を生み出すものと考えられた。
上記12名の評価者が冷菓の物性感覚を表す物性感覚用語を出し合い、全員による協議によって特定の物性感覚用語を抽出し、それらの特徴について協議、すり合わせを行った。最終的に、表2のようにTDS法に使用する物性感覚用語とその特徴を決定し、評価者間で共有した。
下記の実施例に用いた試作品の冷菓12~24は表3及び表4の処方及び方法で調製した。
(官能評価による各種冷菓のリッチ感の強度の評価)
表5に示す14種類のバニラ風味の冷菓(市販の冷菓1~11及び表4に記載した試作した冷菓12~14)のリッチ感の強度を、ラインスケール法を用いて上記12名の評価者によって官能評価した。結果を表5に示した。
次に、上記12名の評価者が官能評価法の一つであるTDS法を用いて、表5の14種類の冷菓それぞれの物性を評価した。選択肢となる物性感覚用語には、表2に記載した8用語全てを使用した。
上記TDS法によって、各冷菓について、横軸を標準化された経過時間(0~100(%))、縦軸を用語の選択率(0~100(%))とする、8種の物性感覚用語それぞれのTDSカーブが得られた。TDSカーブの例を図2に示した。これらのTDSカーブから、各用語の曲線下面積(AUC)を算出した。
上記表5の14種類の冷菓のリッチ感の強度を目的変数Y、以下のX1~X3を説明変数として、統計解析ソフトCollege Analysis ver.6.7を用いて、重回帰分析を実施した。
X1:「ねっちり」のTDSカーブのAUC
X2:「すっきり」のTDSカーブのAUCと「もったり」のAUCの差の絶対値
X3:「なめらか」のTDSカーブのAUC
Y=0.0088X1-0.0082X2+0.0079X3+36.8794であった。
また、その際に求めた標準化係数を偏回帰係数と共に表6-1に示す。回帰式(I)の自由度調整済み決定係数R2は0.874であり、十分に精度の良い回帰式が得られた。標準化係数の比較から、X1~X3は、いずれもリッチ感の強度の推定に寄与していることがわかる。
実施例1で用いた説明変数X1~X3のうち、X1及びX2の2種を説明変数に用い、リッチ感の強度Yを目的変数に用いて、実施例1と同様に重回帰分析を実施した結果、重回帰式Y=0.0115X1-0.0132X2+54.6378が得られた。自由度調整済み決定係数R2は0.814であり、十分に精度の良い回帰式が得られた。
(重回帰分析2)
実施例1で得られた上記表5の14種類の冷菓のリッチ感の強度を目的変数Y、以下のX4~X6を説明変数として、統計解析ソフトCollege Analysis ver.6.7を用いて、重回帰分析を実施した。ここで、特定の用語の最大選択率とは、TDSカーブの全ての時点の中での当該用語の選択率の最大値を示す。
X4:「ねっちり」の最大選択率
X5:「すっきり」の最大選択率と「もったり」の最大選択率の差の絶対値
X6:「なめらか」の最大選択率
Y=0.2215X4-0.2763X5+0.5836X6+35.2853であった。
また、その際に求めた標準化係数を偏回帰係数と共に表6-2に示す。
回帰式(II)の自由度調整済み決定係数R2は0.901であり、十分に精度の良い回帰式が得られた。標準化係数の比較から、X4~X6は、いずれもリッチ感の強度の推定に寄与していることがわかる。
実施例1で得られた上記表5の14種類の冷菓のリッチ感の強度を目的変数Y、以下のX7~X9を説明変数として、統計解析ソフトCollege Analysis ver.6.7を用いて、重回帰分析を実施した。ここで、特定の用語の選択時間の平均値とは、各評価者の用語選択パターンから得られる標準化された選択時間(当該特定の用語を選択した時間の合計/喫食時間×100)を、全評価者について集計して単純平均したものである。
X7:「ねっちり」の選択時間の平均値
X8:「すっきり」の選択時間の平均値と「もったり」の選択時間の平均値の差の絶対値
X9:「なめらか」の選択時間の平均値
Y=0.8818X7-0.8257X8+0.7874X9+36.7686であった。
また、その際に求めた標準化係数を偏回帰係数と共に表6-3に示す。
回帰式(III)の自由度調整済み決定係数R2は0.874であり、十分に精度の良い回帰式が得られた。標準化係数の比較から、X7~X9は、いずれもリッチ感の強度の推定に寄与していることがわかる。
表3及び表4に基づいて、実施例1の回帰式の作成に使用した試作品の冷菓12~14とは異なる物性を有する10種類の冷菓15~24を調製した。これらの冷菓を、上記12名の評価者によりラインスケール法を用いて官能評価し、各冷菓のリッチ感の強度(即ち、実測値)を決定した。
実施例1で得られた表5の14種類の冷菓のリッチ感の強度を目的変数Y、以下のX2、X10、X11を説明変数として、統計解析ソフトCollege Analysis ver.6.7を用いて、重回帰分析を実施した。
X2:「すっきり」のTDSカーブのAUCと「もったり」のAUCの差の絶対値
X10:「ねっちり」のTDSカーブのAUCと「さくい」のAUCの差
X11:「なめらか」のTDSカーブのAUCと「シャリシャリ」のAUCの差
Y=-0.01X2+0.0059X10+0.0027X11+61.4016であった。
また、その際に求めた標準化係数を偏回帰係数と共に表9に示す。回帰式(IV)の自由度調整済み決定係数R2は0.856であり、十分に精度の良い回帰式が得られた。標準化係数の比較から、X2、X10及びX11は、いずれもリッチ感の強度の推定に寄与していることがわかる。
実施例1で得られた表5の14種類の冷菓のリッチ感の強度を目的変数Y、各用語のAUC、対になる物性感覚用語のAUCの差、対になる物性感覚用語のAUCの差の絶対値を含む16パラメータを説明変数として、統計解析ソフトCollege Analysis ver.6.7を用いて、変数増減法による重回帰分析を実施した。その結果、X2(「すっきり」のTDSカーブのAUCと「もったり」のAUCの差の絶対値)及びX10(「ねっちり」のTDSカーブのAUCと「さくい」のAUCの差)が説明変数として選択された。得られた回帰式(以下、回帰式(V)と呼ぶ)は、
Y=-0.0134X2+0.0088X10+67.0189であった。
実施例1で得られた表5の14種類の冷菓のリッチ感の強度を目的変数Y、各用語の継続時間と、継続時間の差、継続時間の差の絶対値を含む16パラメータを説明変数として、統計解析ソフトCollege Analysis ver.6.7を用いて、変数増減法による重回帰分析を実施した。ここで、継続時間とは、各用語のTDSカーブにおいて、偶然選択される確率であるチャンスレベル(1/選択肢数×100(%))以上の選択率である時間を合計した値である。本試験例では選択肢数8のため、チャンスレベルは12.5%である。その結果、X12及びX13が説明変数として選択された。
X12:「なめらか」の継続時間
X13:「もったり」の継続時間
Y=0.4535X12+0.3532X13+13.0643であった。
また、その際に求めた標準化係数を偏回帰係数と共に表11に示す。回帰式(VI)の自由度調整済み決定係数R2は0.799であり、十分に精度の良い回帰式が得られた。標準化係数の比較から、X12、X13は、いずれもリッチ感の強度の推定に寄与していることがわかる。
実施例4で得られた10種類の冷菓15~24に対する各用語のTDSカーブから、上記回帰式(IV)、(V)、(VI)のそれぞれの説明変数の値を抽出し、それぞれの回帰式に代入して、各回帰式に基づくリッチ感の強度の推定値を算出した。
Claims (9)
- 冷菓を喫食して2種以上の物性感覚用語を選択肢とした経時的優先感覚(TDS)法で評価することにより得られる、各物性感覚用語の選択率の時間変化を表す曲線(TDSカーブ)及び各物性感覚用語の用語選択パターンにおいて、
前記TDSカーブから抽出されるパラメータ群及び前記用語選択パターンから抽出されるパラメータ群から選択される2種以上のパラメータを説明変数とし;
冷菓を喫食して官能評価することにより得られる、リッチ感の強度を目的変数とし;
1)2種以上の冷菓について、各冷菓の前記TDSカーブ及び前記用語選択パターンから前記説明変数の値を取得し、各冷菓の官能評価で得られたリッチ感の強度を前記目的変数の値として取得する工程;並びに
2)前記工程1で得られた説明変数の値及び目的変数の値を用いて重回帰分析を行う工程;
を含む、冷菓のリッチ感の強度の推定式の作成方法。 - 前記TDSカーブから抽出されるパラメータ群が、
(a)特定の前記物性感覚用語のTDSカーブの曲線下面積(AUC)に関する、面積パラメータ群、
(b)特定の前記物性感覚用語の特定の時点の選択率の大きさに関する、高さパラメータ群、
(c)特定の前記物性感覚用語のTDSカーブから定義される特定の時間の長さに関する、時間パラメータ群、及び
(d)特定の前記物性感覚用語の特定の時点又は時点間の選択率の時間変化率に関するパラメータ群から選ばれる少なくとも1つのパラメータ群を含む、請求項1に記載の作成方法。 - 前記(a)面積パラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語のTDSカーブの曲線下面積(AUC)、又は、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語のTDSカーブの曲線下面積の差の絶対値若しくは曲線下面積の差を少なくとも含む;又は、
前記(b)高さパラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語の最大選択率、又は、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語の最大選択率の差の絶対値若しくは最大選択率の差を少なくとも含む;又は、
前記(c)時間パラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語の選択率がランダム選択率閾値(チャンスレベル)P0(=1/選択肢数)以上である時間の長さ(継続時間)、又は、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語の継続時間の差の絶対値若しくは継続時間の差を少なくとも含む、請求項2に記載の作成方法。 - 前記用語選択パターンから抽出されるパラメータ群が、
(A)各評価者が特定の前記物性感覚用語を選択した時間の合計(選択時間)の平均値又は合計値に関する、選択時間パラメータ群、及び
(B)各評価者が特定の前記物性感覚用語を連続して選択した時間の最大値(最大選択持続時間)の平均値又は合計値に関する、最大選択持続時間パラメータ群から選ばれる少なくとも1つのパラメータ群を含む、請求項1~3のいずれか一項に記載の作成方法。 - 前記(A)選択時間パラメータ群が、前記2種以上の物性感覚用語から選ばれるいずれか1種の用語の選択時間の平均値、又は、前記2種以上の前記物性感覚用語から選ばれるいずれか2種の用語の選択時間の平均値の差の絶対値若しくは選択時間の平均値の差を少なくとも含む、請求項4に記載の作成方法。
- 前記物性感覚用語が、対照的な物性感覚を表す用語の対を1種以上含む、請求項1~5のいずれか一項に記載の作成方法。
- 前記対照的な物性感覚を表す用語の対が、「かたい」及び「ふんわり」、「ねっちり」及び「さくい」、「シャリシャリ」及び「なめらか」、並びに、「すっきり」及び「もったり」からなる対の群より選ばれる1種以上の対を含む、請求項6に記載の作成方法。
- 冷菓について請求項1~7のいずれか一項に記載の作成方法で得られた推定式の説明変数に対応する値を取得すること、及び
前記説明変数の値を前記推定式に代入してリッチ感の強度の推定値を得ることを含む、冷菓のリッチ感の強度の推定方法。 - 第1の冷菓と、第1の冷菓に追加成分を加えて得られる第2の冷菓のそれぞれについて、請求項1~7のいずれか一項に記載の作成方法で得られた推定式の説明変数に対応する値を取得すること、
前記説明変数の値を前記推定式に代入して、第1の冷菓及び第2の冷菓のリッチ感の強度の推定値を得ること、及び
前記第2の冷菓の推定値から、前記第1の冷菓の推定値を差し引いた値を、前記追加成分によって付与されたリッチ感の強度とすることを含む、前記追加成分のリッチ感の付与効果評価方法。
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