学会活動１～７はまとめなおし、来年公開します。

また、研学会活動以外の入学時からの研究活動については、卒業できてからお話しします。

インテリジェンとテクノロジー社さんから味覚センサーの使用結果を教えてほしいとの要望もあり、コーヒーにおける「覚センサー」の効果的な使用方法も検討しました。
10月に東京で、１１月に大阪で発表。

味覚センサーは、この会社及び、フランスのアルファモス社などのものがありますが、この」味覚センサー」が最も多く使用されています。

「酸味」「苦味」「塩味」「旨味」「渋味」の5つのセンサーで「苦味雑味」「旨味コク」「渋味刺激」を加えた8つの味を人間の舌に代わりに数値化し、グラフで可視化できる装置で、近年多くの食品では使用されています。

 
コーヒー業界でも大手企業には、「自社及び他社製品の比較」、「味の均一性、統一」、「ブレンド作成」、「コストダウン」などさまざまな用途で使用され、かなり普及しています。
しかし、食品の中でも複雑な成分から構成されるコーヒーについて、８つの指標名は判りにくく、また使用が方法が限定されているように思えます。
品質はや風味について、どのように使用すればよいのか？品質や風味がわかりやすい使用方法は？について、独自に検討しました。

これまでの使用は、「数値をグラフ化する」、「数値を２次元マップで表現する」などの方法がとられていましたが、やはりコーヒーは一筋縄ではいかない難しさがあります。
センサーは、一つの成分に感知する訳ではなく、「苦味」であればキニーネなどの苦味物質に応答しますがカフェインには応答しません。また、「渋味」はカテキンい応答しますが、コーヒーのどの成分に応答するわかりません。「塩味」は塩化ナトリウムに応答しますが、一部有機酸にも応答し、また私の実験ではコーヒーの未熟や発酵などの欠点の味にも応答します。

このような観点から、味覚センサーの応答値とケミカルの相関を確認する作業が必要ですが、細かな分析をしてもあまり意味はなく、また私の能力を超えますので、官能的に感知できる風味と理化学的な値との相関の中で、センサーの応答値を分析しました。

 
したがって、従来の味覚センサーの使用方法とは若干異なってきますので、今少しデータ蓄積が必要です。例えば、コーヒーは、精製方法で風味は大きく異なりますので、そのあたりも考慮する必要もあります。（焙煎の違いにセンサーは応答し数値化できますが、その解釈にも異なり視点が必要になります）
コーヒーは他の食品に比べ、やはり複雑です。単純に味覚センサーにかければよい訳ではなく、応答値から何を読み取るかが重要に思えています。