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【技術紹介】直感的な言葉から食品の味わいを数値化、レシピ配合を算出

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 感性AIでは、国立大学法人電気通信大学の坂本研究室で培った知財を活用しながら 様々なソリューションを提供しています。 今回は、人間が発する直感的な言葉から食べ物や飲み物の味わいや食感を数値化する技術と、希望する味わいを実現するためのレシピ配合を算出する技術をご紹介します。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー


人間は、食べ物や飲み物の味わいや食感を表現する際に、 「さっぱり」や「こってり」などオノマトペ(擬音語・擬態語)を用いることが よくあります。 実際に、形容詞を用いるよりもオノマトペを用いるほうが、モノの微細な違いを表現できることが分かっています。


弊社は、オノマトペをはじめとした人間が発する直感的な言葉について、 それがどのようなことを言い表そうとしているのかを数値化することができます。 例えば、「あっさり」「さっぱり」という2つの言葉、 どちらも「しつこくない味わい」を意味しますが、 具体的にはどんな違いがあるのでしょうか? 弊社独自技術を用いて数値化すると以下の表のようになります。 左が「あっさり」、右が「さっぱり」の評価結果です。  評価結果から、「はじける感じ」「口触り・喉ごし」「なめらかさ」の尺度に 違いがあることが分かります


左:「あっさり」の評価結果  右:「さっぱり」の評価結果


また、弊社では最適なレシピ配合を算出する仕組みを構築することも可能です。


        →「ほくほく」を実現するためのパンのレシピ配合例

        →「もっちり」を実現するためのパンのレシピ配合例


このような弊社技術を、食品や飲料の商品開発や生産の工程に適用することにより、

作りたい商品イメージやコンセプトを社内で分かりやすく共有可能となり、 試作品製作の効率化が期待できるだけでなく、 より一層人間の味覚に訴求した商品づくりにも役立ちます。

ビジネスへの活用にご興味がありましたら、ぜひお問い合わせください。


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