機器分析手法をどのように製品開発のプロセスに活かしますか?

「消費者視点からの製品開発セミナー」(2015/6/5開催)には、多くの方にご参加いただき、ありがとうございました。製品の官能的特徴に加え、消費者のもつイメージの調査の仕方、それらを複合的に解釈、まとめる手法についてフォーカスしたものでした。

さて、分析型のパネル、または消費者を用いて製品の評価をすることは、製品開発プロセスにおいて欠くことができないステップであるのは間違いないのですが、その頻度には限界があります。試験する人の問題(時間や感覚疲労)、それにコストの問題です。辛いものや苦いもの、あるいは臭いものをどれだけ継続的かつ客観的に評価できるでしょうか?

そこで、機器分析手法がスクリーニングに役立ちます。ヒトの知覚がいかに複雑に作用するかは、これまでのブログに書いてきました。機器分析(センサーなど)の単一データが、ひとつの属性を直接的に表現できるに越したことはないですが、単純な系では容易であったとしても、原料、プロセスが変わることで、その因果関係が常に維持されるとは限りません。

たとえば、水溶液中のショ糖濃度が増えれば、感覚的に甘さは増え、その結果は溶液の粘性値とも高い相関を示します。しかし、これは限定した系での単相関であり、外観やほかの特性が変化することで、解釈に誤解が生じます。

では、どのように機器分析データを使ったらよいか・・・。
多変量データによる相関です。サンプル選択の際は、競合品などを加えて、できるだけ差があるものを用意します。

記述型の官能評価や嗜好調査を行った15サンプルくらいが理想です。それによって、多感覚器分析システム(外観、香り、風味、食感・・・)による分析値と重回帰分析にて相関モデルが構築され、特定の評価用語に対してキーとなる化学成分、物性値の組み合わせも分かります。

どのような感覚がどのような分析値と相関があるか、また感覚の相互作用がどのようにあるかが、はっきりしない段階では、できるだけ多くのモダリティに関するデータを扱うことが大切です。

ひとつの属性Yを予測する回帰モデルであれば次のようになります。
ひとつの属性Yを予測する回帰モデル

たとえば、赤ワインの「苦味」を予測する重回帰分析を行うと、電子味覚システムの1つのセンサーの応答値、高速GCにより定量されたエタノール量、そして色(a値)がモデルに貢献していることが明確となります。

赤ワインの「苦味」を予測する重回帰分析

トライアル・アンド・エラーのプロセスにおける最終判断はヒトですが、それでも多くの試作品や開発品の中で、最適な解を得るために、機器分析をうまく使いこなしてみると、製品の開発スピードが上がり、開発フェーズの意思決定に役立ちます。

五感のイメージ

官能評価をどのように製品開発のプロセスに活かしますか?

これまで、数回にわたり記述分析法のプロセスの一部について書き込んできましたが、記述分析法だけに限らず、官能評価そのものは、企業における製品開発の重要なプロセスの一端を間違いなく担っています。

しかしながら、社内における官能評価の位置づけは、企業ごとに温度差があり、与えられる予算や人的なリソースの点で、決して恵まれているとはいえません。

もちろん製品開発の成功のカギは、価格や広告などあらゆる要素が絡み合うものではありますが、利益を生み出すための繰り返し購入には、製品そのものの品質(官能的差別化ポイント)が消費者の期待を満たすことが条件となるでしょう。

製品の官能的情報を得るためには、やはり官能評価が必要不可欠です。ただ、何をしたらよいか・・・そんな方のためにセミナーのご案内です。6月5日に、QDAの開発者Dr.Herbert Stoneが来日して、「消費者視点からの製品開発」セミナー(東京)を開催します。

製品開発の中で、官能評価をどのように活かすか、きっとヒントが見つかるかと思います。皆様の参加申し込みをお待ちしております!

20150605製品開発セミナーイメージ

QDA法(4)用語開発2

用語開発のつづきです。

ここまでで、食品がサンプルであれば、12名のパネル全体で最初は70〜100個くらいの用語が出てきます。似たような用語が出てきたら、パネル内でまとめるべきか、それとも別々に用いるべきか、相談してもらいます。

また、意味が分かりにくい用語が出てきたら、それを出したパネリストに説明してもらいます。ここで、それを示すリファレンスサンプルがあれば、出してもらうのも良いです。

ただし、リファレンスサンプルは、その感覚だけを呈するものではないので、いずれにしても正しく伝わらないかもしれません。あまりにリファレンスサンプルの提示にこだわり過ぎる必要はありません。

用語を整理して30個前後くらいまで絞ることができたら、パネル全体で各用語に解釈をつけます。これは、パネル内の認識を共通にする目的もありますし、次にパネルのメンバーが交代して、新しく参加する人がいたとしても、できるだけ用語を引き継いでもらいやすくするためです。

また、2つの異なる特徴のサンプルを提示して、それぞれの用語の強く感じる方を挙手してもらいます。その際、12名のうち全員が同じ片方のサンプルを強いと感じれば素晴らしいですが、たいていは、もう一方のサンプルを指す人が出てきます。そのとき、その用語が理解されていないか、またはそもそも差が少なかったか、違う感覚を示したパネリストに意見を求めます。

こうした繰り返しのワークを通じて、用語が揃ったら、スコアシート(ラインスケール)を作ります。評価する順に(食品であれば、見て、嗅いで、口にして・・・)用語を並べるようにします。これでQDAの準備はできました。

この用語開発のプロセスは、PLのファシリテーション能力が重要です。いかに、パネルから気分良く用語を出させるか、いつも決まった一人に発言させるのではなく、できるだけ全員からの発言を引き出すか・・・。そう、会社の会議の進行とまったく同じなんです!

ミーティング風景

QDA法(3)用語開発1

官能評価に用いる「用語」の選択は難しいですね。単に、基本五味を並べればいいわけでもないですし、開発者メンバーで出した言葉だけでも客観性を欠きます。

QDA法では、選抜されたパネルによって、試験品のグループから特徴の異なる複数のペアを使って、表現する用語を出していきます。外観、香り、風味、食感、後味・・・などそれぞれの属性に分けて、A4の白紙にでも書き記していくと整理が簡単です。

ペアの違いを入れ替えて、何度か繰り返し、パネリストごとに自由に提示してもらいます。繰り返し出現した用語は、正の字で表したらわかりやすいです。つまり、用語の開発は、グループワークです。

この作業は、サンプルのことを良く理解しているパネルリーダー(PL)によってマネージメントされることが多いですが、PLは決してパネルの用語開発を自らの理想に近づくよう誘導してはいけません。

例え、開発コンセプトと違う用語が出てきたり、表現力に欠けるものが出てきても、勝手に削除してはいけません。用語の削除は、パネル内の同意が必要です。

PLがパネルに注意してもらわなければならないことは、“専門的な用語を使わない”ことと、“好みに関する用語”を使わないことです。

用語出しイメージ

QDA法(2)パネルの選抜

QDA法に関する初回の投稿からすっかり間が空いてしまいました。なかなか筆が進まず、申し訳ありません。さて、今回は商品開発におけるQDA法のパネル選抜方法について、要点をまとめることにしました。

まず、パネルを構築するとき、商品の知識をもたない社外の人で構成することが理想とされます。期待や経験に基づいて回答するといったバイアスが、評価に影響することをできるだけ防ぐことためです。

それでも、パネルのコストの問題や商品開発情報が外部に漏れるリスクを考えると、できれば社員の中から、という声が少なくありません。その場合、せめて開発に直接関連しない部署から募るのがいいですね。

その選抜方法ですが、食品の場合、基本五味の識別や閾値試験が採用されることが多いようです。識別ができて、感度が良い人を探そうという目的なのでしょうが、そこで選ばれた人は、果たしてこれから評価する食品そのものにも十分な感度を有する人なのでしょうか?

どんな食品にも一様の感度がある万能な人は、なかなかいません。Dr.Herbert Stoneは、閾値試験の結果と実際の試験に供する食品に対する感度との相関は、50%以下だと言っています。これらは、すでに1950年代のいくつかの論文に報告されています。

それに加えて、五味試験の経験が、次の用語開発においてバイアスになるという危惧もあります(例えば、その食品からは塩味を感じないにも関わらず、「塩味」という用語が出てくる)。つまり、識別試験は、実際に評価するもの、またはそれに準ずるもので行ったほうが良いということです。

試験には、1対2点識別法を用います。外観や香り、風味、食感などが異なるペアのサンプルを複数準備します。このときのサンプル選択には、開発部門や技術部門などの専門家のアイデアを入れると良いですね。他社品や、原料などの一部をわずかに変更したものを加えたり・・・。

しかし、ここで評価が難しいペアばかり用意するのは禁物です。はじめてパネルの選抜試験に参加する人は、最初は不安かもしれません。誰でも当てることができるような簡単なペアも用意して、最初の段階で自信をつけて、やる気にさせるのも重要です。

この識別試験は、最低2回以上繰り返します。偶然で正解しているのか、識別できているのか、を確認するためです。そして、最終的な正解率の上位から(例えば70%以上)パネルに必要な人数を確保します。これらの結果はデータベース化しておくと、将来的なパネルの補充、または選抜の再試験を行う際に役立ちます。

さあ、ここまででパネルの準備ができました。次は、QDAに用いる用語の開発です・・・。

官能評価イメージ

TDSワークショップを振り返って

11月5日(水)都内で、TDSワークショップを開催しました。当日は、多くの方にご参加頂き、ありがとうございました。

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体験型ということで、グミやチョコ菓子など、試験用のサンプルを用意したのですが、それらがおいしくて、本題を忘れて、ついつい余分に口にしてしまったことも・・・。食品会社の方の日頃の開発努力には、あらためて感服です。

さて、TDS(Temporal Dominance of Sensations)は2000年を過ぎてから開発された官能評価手法のひとつで、これまでのサンプルを口にしたときの一過性の評価ではなく、時間経過に伴う感覚を評価できる特徴があります。

最近では、開発した食品についてスパイダーチャートで示す風味特性の情報だけでなく、時間軸を指標とした奥行のあるデータが求められることも多くなっているみたいですから、そのようなニーズには最適ですね。

FIZZソフトウェアを使えば、TDSの評価そのものは簡単です。あらかじめ、複数の評価用語(最大でも10個程度の属性)を画面に設定し、パネルが口にしてから、咀嚼や飲み込んでいく過程で変化する属性を何かひとつ選択します。

新たに発現した感覚、ちょっと強くなった感覚、そんなところに気を配りながら評価します。それ自体は、定量的な手法ではないですが、評価数(Judge x Repetition)が集まると、時間単位ごとにパネル全体で指示した評価項目の割合(Dominance rate)でグラフを作ることができます。

tds-workshop2

まだまだ新しいTDSですが、早くも派生した手法が発表され始めています。評価中の感情(emotion)の変化と一緒にデータをとる「TDE」、評価中の好み(liking)の変化と一緒にデータをとる「TDL」、評価中に複数の項目を選択する「TCATA」・・・。

今後の商品開発でどんなデータが採用されるか、楽しみです。

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時間経過における風味の評価を機器分析で行うには、レトロネーザルの香気成分の分析が、重要です。フレーバーリリース分析計「FlavorSense」による鼻から抜ける特定の香気成分量の変化と、TDS曲線との相関、今度調べてみたいと思います。

flavorsense

QDA法(1)

Dr. Herbert Stone ― 官能評価を専門に勉強された方であれば、一度は聞いたことがある名前ではないでしょうか?
Dr. Herbert Stone
1974年に米国で市場調査会社TRAGON CORPORATIONを設立し、定量的記述分析法(QDA)を開発した人物です。150本以上の論文を発表し、IFT(Institute of Food Technologists)の会長も歴任しました。

今ではそれなりに歳を重ね、TRAGON社の代表職を去りましたが、それでも官能評価のコンサルタントとして、様々な国に存在するクライアント企業で、パネルトレーニングやQDA手法の確立に力を注いでいます。

私たちは、彼から官能評価(特にQDA)に関するレクチャーを長年受けていますが、そのアグレッシブさはまったく衰えることがなく、感服してしまいます。

彼の哲学、論理は、評価者である「ヒト」の変えることができない本質を汲んだものです。彼の経験は、時間や予算が限られた中で行われる商品開発に用いられる官能評価手法としてきっと役立つものでしょう。

官能評価の主要な目的のひとつは、ある製品を購入する大きな消費者集団にとって推定可能な製品情報を提供することです。この種の情報を得るための方法は、数多くあります。QDA法は、その中の分析的手法です。

感度など適格性が確認された約12(±2)名の被験者で小さなパネルを構成します。試験結果は、プロセスや配合原料、競合製品などの違いに由来する差に関して定量的に求まります。そしてこれらは、配合率の変更や消費者の嗜好評価とのズレを結びつけるための基礎を提供します。

多くの食品、飲料会社では、製品の特徴を評価するために、記述分析プロセスが使われていますが、そのプロセスにおいて、いくつかの混乱があるようです。

このあと、何回かに分けて、パネルの選抜方法、評価用語の作成手順、評価・解析などについてまとめていきたいと思います。