「おいしさ」は、まず見た目から

新年、あけましておめでとうございます。

2017年も食品業界では、新製品が続々と登場するのでしょうね。スーパーやコンビニには、たくさんの似たような種類の商品が陳列されている時代に、新しいものづくりへのチャンレンジを続ける開発担当者には、本当に頭が下がります。消費者の一人として、良い意味で期待を裏切られるような新しい感覚の食品に出会うのが楽しみです。

消費者の期待を満たす、あるいは超える商品こそが、ロングセラーに繋がる、延いては企業に利益をもたらすものでしょう。それには、価格やパッケージ、広告だけでなく、中身の品質が、消費者の購買動機を満足させるものでなければなりません。

人は、五感を駆使して味わうわけですが、一番最初に遠位性感覚である視覚が優位に働きます。つまり、食品の外観を見て、それを美味しそうとか、新鮮そうとか、判断が始まります。そして、口にしたときは、見た目が影響して、呈味成分量以上に苦く感じたり、甘く感じたり、味への相互作用も働きます。

色や形状などを官能評価するときは、環境(明るさなど)の制御が必要となります。また、分析的に色を測定するには、一般的に分光測色計が用いられますが、小さい範囲(直径で2〜10cm程度)を平均化してL*a*b*などの色指数で表現するので、なかなか不均一な食品の見た目と相関させることが難しいです。

一方、アルファ・モスのビジュアルアナライザー IRISは、一定光源のボックス内に置いたサンプルの画像を高分解能のCMOSセンサーで取得し、最先端の画像処理および多変量解析ソフトウェアを駆使して外観の差を数値化する仕組みです。

IRIS

最大測定面積が27cmx39cmなので、大きな食品サンプルであっても目視で観察するのと近い条件で評価することができ、全体な色のバランス(1ピクセルごとに色を数値化)、形状、大きさ情報を得ることができます。こうしたデータは、消費者の嗜好を予測する説明変数として用いることで、好みに影響する色(素材)、形状などを同定することができます。

あなたは、どちらのハムを食べたいですか?

IRIS ham

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