JP2020140703A - サーバー装置、相性判定方法および相性判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】専門的な知識や経験がなくとも、相性が良い料理と調味料との組み合わせがどれであるかについて容易に把握するサーバー装置、相性判定方法および相性判定プログラムを提供する。【解決手段】相性判定システム１０において、サーバー装置２００は、端末装置１００と通信可能であり、調味料の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち調味料から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報を記憶する調味料情報記憶部２１０と、料理の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報を記憶する料理情報記憶部２２０と、調味料情報および料理情報を参照し、料理から知覚される特徴の特徴量と、調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、料理と調味料との相性を判定する相性判定部２５０と、判定の結果を端末装置１００に出力する判定結果情報出力部２６０とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、サーバー装置、相性判定方法および相性判定プログラムに関する。

和食にとって欠かせない調味料である醤油は、現在では世界１００カ国以上で愛される調味料になっている。和食のみならず、現地の食材や食事に合わせた使われ方も浸透している。一言で醤油と言っても、用いる醤油の種類や品質によって料理の仕上がりが大きく変わる。そこで、料理に合わせて様々な醤油を使い分けるために、相性が良い料理と調味料との組み合わせがどれであるかについて予め把握しておくことが望ましい。

相性は、料理と調味料または飲料等との組み合わせを考えるうえで、当業者にとって非常に重要な概念である。一般に、相性が良い場合に、良い風味が新たに生まれたり増強され、あるいは悪い風味が抑制されるとされている。一方、相性が悪い場合には、良い風味が抑制され、あるいは悪い風味が新たに生まれたり増強されるとされている（例えば、非特許文献１を参照）。

なお、調味料に関連する技術ではないが、専門的な知識や経験がなくても日本酒と料理の相性を判定できる方法として、予め専門家がその酒の特性を４種類の味と香りのレベルで評価し、その判定結果を商品のラベルに表示する方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

特許３５５９３３９号公報

田村 隆幸, 「料理とワインのマリアージュの科学」, 化学と生物, 2010, 48 巻, 10 号, p. 668-670, 公開日2011/10/03, Online ISSN 1883-6852, Print ISSN 0453-073X, https://doi.org/10.1271/kagakutoseibutsu.48.668, https://www.jstage.jst.go.jp/article/kagakutoseibutsu/48/10/48_10_668/_article/-char/ja 今村 美穂, 片山 弘, 定量的記述分析法による市販の生しょうゆと火入れしょうゆの評価および日本のしょうゆの特徴の体系化, 日本食品科学工学会誌, 2017, 64 巻, 7 号, p. 343-354, 公開日 2017/08/18, Online ISSN 1881-6681, Print ISSN 1341-027X, https://doi.org/10.3136/nskkk.64.343, https://www.jstage.jst.go.jp/article/nskkk/64/7/64_343/_article/-char/ja

ところで、料理に関して人とのコミュニケーションを促進するためのツールとして、フレーバーホイールが知られている。フレーバーホイールとは、ある食品から感じられる香りや味の特徴を、専門性や類似性を考慮して円状かつ層状に並べたものである。世界中で親しまれているワイン、ビール、ウイスキーなどはフレーバーホイールを有し、フレーバーホイールは、食品に関与する人々が品質について共通に認識をもち、コミュニケーションを行うために有益なツールである（例えば、非特許文献２を参照）。

しかしながら、フレーバーホイールは調味料や飲料の風味や香り等に対して、共通認識を持つために用いられており、料理と調味料または飲料との相性を考える上で用いられていない。

また、様々な醤油の種類や品質についての知識を一般消費者は有していないため、料理の専門家や醤油製造技術者など、専門的知識や経験を有する人でないと、相性が良い料理と醤油との組み合わせがどれであるかについて把握することは困難であるという問題があった。

本発明の目的は、専門的な知識や経験がなくとも、相性が良い料理と調味料との組み合わせがどれであるかについて容易に把握することが可能なサーバー装置、相性判定方法および相性判定プログラムを提供することである。

本発明に係るサーバー装置は、
端末装置と通信可能なサーバー装置であって、
調味料の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち前記調味料から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報を記憶する調味料情報記憶部と、
料理の種類と、前記官能特性に関する複数の特徴のうち前記料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報を記憶する料理情報記憶部と、
前記調味料情報および前記料理情報を参照し、前記料理から知覚される特徴の特徴量と、前記調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、前記料理と前記調味料との相性を判定する相性判定部と、
前記判定の結果を前記端末装置に出力する出力部と、
を備える。

本発明に係る相性判定方法は、
調味料の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち前記調味料から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報と、料理の種類と、前記官能特性に関する複数の特徴のうち前記料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報とを参照し、前記料理から知覚される特徴の特徴量と、前記調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、前記料理と前記調味料との相性を判定し、
前記判定の結果を出力する。

本発明に係る相性判定プログラムは、
コンピューターに、
調味料の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち前記調味料から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報と、料理の種類と、前記官能特性に関する複数の特徴のうち前記料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報とを参照し、前記料理から知覚される特徴の特徴量と、前記調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、前記料理と前記調味料との相性を判定する処理と、
前記判定の結果を報知する処理と、
を実行させる。

本発明によれば、専門的な知識や経験がなくとも、相性が良い料理と調味料との組み合わせがどれであるかについて容易に把握することができる。

本実施の形態における相性判定システムの構成を示すブロック図である。 調味料情報の構成を示す図である。 醤油のフレーバーホイールを示す図である。 料理情報の構成を示す図である。 食材情報の構成を示す図である。 食材階層化情報の構成を示す図である。 本実施の形態におけるサーバー装置の動作例を示すフローチャートである。

以下、図面を適宜参照して、本発明の一実施の形態について詳細に説明する。

図１は、本実施の形態における相性判定システム１０の機能構成を示すブロック図である。相性判定システム１０は、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信接続された端末装置１００およびサーバー装置２００を備えて構成される。

ユーザーは、端末装置１００を用いて、サーバー装置２００が提供する各種のサービスにログインして当該サービスを受けることができる。本実施の形態では、サーバー装置２００が提供するサービスは、ユーザーに指定された料理の種類と相性が良い醤油（本発明の「調味料」に対応）の種類をサーバー装置２００にて判定し、端末装置１００に提供する相性判定サービスである。ここで、相性が良いとは、良い風味が新たに生まれたり増強され、あるいは悪い風味が抑制される状態を指す。一方、相性が悪いとは、良い風味が抑制され、あるいは悪い風味が新たに生まれたり増強される状態を指す。ユーザーは、様々な醤油の種類や品質についての知識を必ずしも十分に有していない一般消費者である。なお、図１においては、端末装置１００を１つのみ表示しているが、複数のユーザーのそれぞれが使用する複数の端末装置１００が存在しても良い。

まず、端末装置１００の機能構成について説明する。端末装置１００は、例えばＰＣ（パーソナルコンピューター）、タブレットＰＣ（パーソナルコンピューター）等であり、サーバー装置２００との間で各種のデータを送受信する機能、および、インターネット上の任意のＷｅｂサイトにアクセスする機能を備えている。

端末装置１００は、入力受付部１１０、入力情報出力部１２０、料理食材情報取得部１３０、判定結果情報取得部１４０および報知部１５０を備えて構成される。

端末装置１００は、図示しないが、例えば、プロセッサとしてのＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリ、および通信回路を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

入力受付部１１０は、図示しない操作部を介してユーザーによる各種の入力を受け付ける。そして、入力受付部１１０は、受け付けた入力に応じた入力信号を入力情報出力部１２０および料理食材情報取得部１３０に出力する。例えば、入力受付部１１０は、サーバー装置２００において様々な醤油との相性を判定する料理を指定するために必要な料理の種類の入力を受け付ける。

また、入力受付部１１０は、サーバー装置２００において様々な醤油と、ユーザーに指定された料理との相性をより精度良く判定するために、当該料理に使用される食材の種類の入力を受け付ける。

入力情報出力部１２０は、入力受付部１１０により料理の種類の入力が受け付けられた場合、当該料理の種類を含む入力情報をサーバー装置２００に出力する。また、入力情報出力部１２０は、入力受付部１１０により料理の種類および食材の種類の入力が受け付けられた場合、当該料理の種類および食材の種類を含む入力情報をサーバー装置２００に出力する。

また、入力情報出力部１２０は、料理食材情報取得部１３０から料理の種類および食材の種類が出力された場合、当該料理の種類および食材の種類を含む入力情報をサーバー装置２００に出力する。

料理食材情報取得部１３０は、ユーザーによるアクセス要求の入力に応じて、レシピ情報を掲載するレシピサイト３００（本発明の「Ｗｅｂサイト」に対応）にアクセスし、ユーザーに選択されたレシピ情報から料理の種類および食材の種類を取得して入力情報出力部１２０に出力する。これにより、ユーザーは、レシピサイト３００を閲覧しながら、醤油との相性判定を所望する料理の種類および食材の種類の入力を容易に行うことができる。例えば、料理食材情報取得部１３０は、ユーザーに選択されたレシピ情報に対して公知のパターンマッチング手法を用いて、当該レシピ情報から料理の種類および食材の種類を取得する。なお、レシピサイト３００は例えば、レシピの投稿を様々なユーザーから受け付けて、投稿されたレシピをレシピ情報として公開するＷｅｂサイトである。レシピ情報は、料理に使用される食材および当該料理の調理方法等を示す情報である。

判定結果情報取得部１４０は、サーバー装置２００から出力された判定結果情報を取得して報知部１５０に出力する。判定結果情報は、ユーザーに指定された料理の種類と相性が良い醤油の種類を示す情報である。

報知部１５０は、端末装置１００を利用するユーザーに対して、判定結果情報取得部１４０から出力された判定結果情報を報知する。本実施の形態では、報知部１５０は、液晶パネル等を備える表示部に対して判定結果情報を表示させる。なお、報知部１５０は、音声やアラーム等、表示以外の態様で判定結果情報を報知しても良い。

次に、サーバー装置２００の機能構成について説明する。サーバー装置２００は、例えば相性判定サービスを提供する会社内に設けられており、端末装置１００との間で各種のデータを送受信する機能を備えている。

サーバー装置２００は、調味料情報記憶部２１０、料理情報記憶部２２０、食材情報記憶部２３０、入力情報取得部２４０（本発明の「取得部」に対応）、相性判定部２５０および判定結果情報出力部２６０（本発明の「出力部」に対応）を備えて構成される。

サーバー装置２００は、図示しないが、例えば、プロセッサとしてのＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリ、および通信回路を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

調味料情報記憶部２１０は、複数の種類の醤油（調味料）毎に、醤油の種類と、官能特性（本実施の形態では、香り、味および風味）に関する複数（８６）の特徴のうち当該醤油から知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報（図２を参照）を記憶する。

調味料情報においては、図２に示すように、例えば醤油Ａ〜Ｊから知覚される特徴として、ムレ臭、粉っぽい、刺激臭、綿菓子の香り、黒糖の香り、白ワインの香り、洋酒の香り、日本酒の香り、花の香り、梅の香り、赤ワインの香り、漬け物の香り、ぬか床のにおい、食酢の香り、柑橘の香り、エタノール臭などが規定されている。

官能特性に関する複数の特徴は、醤油の特徴を表現する用語を体系化した醤油のフレーバーホイール（図３を参照）に規定される特徴である。醤油から知覚される特徴の特徴量は、図２に示すように、醤油のフレーバーホイールの作成時と同一のパネリストによってＣＡＴＡ法（Check All That Apply）により得られた０〜１の間の頻度値である。醤油から知覚される特徴の特徴量は、頻度値が０に近づくほど小さくなり、頻度値が１に近づくほど大きくなる。

なお、ＣＡＴＡ法とは、官能評価方法の１つであり、評価用語を多数設定して選択肢とし、パネリストに該当する選択肢をいくつでも選択させる方法である。各選択肢について、選択したパネリストの人数から頻度値が得られる。

フレーバーホイールとは、ある食品から感じられる香りや味の特徴を、類似性や専門性を考慮して円状かつ層状に並べたもので、その食品に関わる人や愛好者が香りや味について共通認識を持ち、コミュニケーションを行うためのツールとして用いられる。

ここで、本出願人による醤油のフレーバーホイールの作成方法について説明する。本出願人は、官能評価の一つの手法であるＱＤＡ（Quantitative Descriptive Analysis）を用いて、世界中から集めた１４９銘柄の醤油（火入れ醤油のみ）の詳細な官能評価を行い、８８種類の特徴を見出し、「フレーバーホイール」として体系化した。その後、この８８種類の特徴のうち海外醤油のみから感じられる特徴を排除し、新たに日本の生醤油の特性を追加した９１種類の特徴を表現した日本の醤油の「フレーバーホイール」を体系化した。また、本出願人は、全ての醤油に共通し、”醤油らしさ”の形成に寄与する１９種類の特徴を明らかにした。

図３は、本出願人により作成された醤油のフレーバーホイールを示す図である。図３に示すように、フレーバーホイールの中心側には一般消費者が理解しやすいよう概念的な表現（特徴）が配置され、フレーバーホイールの外側には料理の専門家や醤油製造技術者が用いる具体的な表現（例えば、果物の名前や化学物質名）が配置される。醤油のフレーバーホイールにおいて、類似する特徴同士は隣接するように配置される。

官能特性に関する複数の特徴は、香りに関する複数の特徴と、風味に関する複数の特徴と、味に関する複数の特徴と、食感に関する複数の特徴とを有する。そして、香りに関する複数の特徴および風味に関する複数の特徴は、互いに重複する特徴（例えば、昆布）、および、互いに重複しない特徴（例えば、風味のみに存在するとうもろこし）を有する。

上述した９１種類の醤油の特徴のうち、食感に関する３つの特徴と、味に関する「塩味」および「後味の塩味」の２つの特徴については、本発明において相性を考える上では除外した方が精度の高い結果が得られることを見出した。そのため、本実施の形態では、食感に関する３つの特徴と、味に関する２つの特徴を除いた８６種類の官能特性を用いることとした。このように、醤油以外の調味料についても、料理と調味料の相性を考える上で影響がごく小さいと考えられる特徴については、相性判定を行なう上で除外することができる。

料理情報記憶部２２０は、複数の種類の料理毎に、料理の種類と、官能特性（本実施の形態では、香り、味および風味）に関する複数（８６）の特徴のうち当該料理から知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量と、当該料理に使用される標準的な食材とが関連付けられた料理情報を記憶する。図４は、料理情報において、料理の種類と、当該料理から知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量との関係を表している。

料理情報に規定されている複数の種類の料理としては、例えば食卓実態調査の結果に基づいて家庭内で食事をしたときに出現数の多い料理（メニュー）が選ばれている。複数の種類の料理としては例えば、図４に示すように、卵焼き、野菜炒め、冷や奴、鶏肉のから揚げ、野菜のおひたし、魚介の刺身、炒飯、焼き餃子、ハンバーグ、うどんなどが含まれる。

料理情報においては、図４に示すように、各料理から知覚される特徴として、ムレ臭、粉っぽい、刺激臭、綿菓子の香り、黒糖の香り、白ワインの香り、洋酒の香り、日本酒の香り、花の香り、梅の香り、赤ワインの香り、漬け物の香り、ぬか床のにおい、食酢の香り、柑橘の香り、エタノール臭などが規定されている。

官能特性に関する複数の特徴は、醤油のフレーバーホイールに規定されている特徴と同じである。料理から知覚される特徴の特徴量は、官能評価の訓練を受けたパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値である。料理から知覚される特徴の特徴量は、頻度値が０に近づくほど小さくなり、頻度値が１に近づくほど大きくなる。なお、料理から知覚される特徴の特徴量は、官能評価の訓練を受けたパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値であっても良いし、醤油のフレーバーホイールの作成時と同一のパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値であっても良い。

また、簡易的に、料理から知覚される特徴の特徴量を決定することもできる。つまり、料理から知覚される特徴のうち、強度の強い上位数種類の特徴を抽出し、当該上位数種類の特徴について官能評価の訓練を受けたパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値を特徴量とすることもできる。

また、料理から知覚される特徴の特徴量の決定にあたっては、頻度値の他に、料理から知覚される特徴について官能評価の訓練を受けたパネリストによって評点法により得られた０〜１の間の強度を採用することもできる。例えばパネリストの評点の合計をＸ、パネリストの評点の合計の理論上最大値をＸmaxとすると、強度Ｉは、以下の式（１）として計算することができる。
Ｉ＝Ｘ／Ｘmax・・・（１）

なお、評点法とは、試料に評点を与える方法であり、試料をパネリストに提示し、予め決められた尺度を用いて点数を付ける方法である。

本実施の形態では、料理に使用される食材は、当該料理に関するレシピ情報を掲載するレシピサイトから取得される。例えば、料理が炊き込みご飯である場合、当該料理に使用される食材は、飯、ごぼう、にんじん、白菜、レタス、春菊、鮭、鯛等である。なお、料理に使用される食材は、当該料理に関するレシピの投稿を様々なユーザーから受け付けて、投稿されたレシピから取得されても良い。

食材情報記憶部２３０は、複数の種類の食材毎に、食材の種類と、官能特性（本実施の形態では、香り、味および風味）に関する複数（８６）の特徴のうち当該食材から知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた食材情報（図５を参照）を記憶する。

食材情報に規定されている食材としては例えば、図５に示すように、飯、パン、うどん、そば、パスタ、大根、人参、牛蒡、春菊、レタスなどが含まれる。

食材情報においては、図５に示すように、各食材から知覚される特徴として、ムレ臭、粉っぽい、刺激臭、綿菓子の香り、黒糖の香り、白ワインの香り、洋酒の香り、日本酒の香り、花の香り、梅の香り、赤ワインの香り、漬け物の香り、ぬか床のにおい、食酢の香り、柑橘の香り、エタノール臭などが規定されている。

官能特性に関する複数の特徴は、醤油のフレーバーホイールに規定されている特徴と同じである。食材から知覚される特徴の特徴量は、官能評価の訓練を受けたパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値である。食材から知覚される特徴の特徴量は、頻度値が０に近づくほど小さくなり、頻度値が１に近づくほど大きくなる。なお、食材から知覚される特徴の特徴量は、官能評価の訓練を受けたパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値であっても良いし、醤油のフレーバーホイールの作成時と同一のパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値であっても良い。

また、簡易的に、食材から知覚される特徴の特徴量を決定することもできる。つまり、食材から知覚される特徴のうち、強度の強い上位数種類の特徴を抽出し、当該上位数種類の特徴について官能評価の訓練を受けたパネリストによってＣＡＴＡ法により得られた０〜１の間の頻度値を特徴量とすることもできる。

また、食材から知覚される特徴の特徴量の決定にあたっては、頻度値の他に、食材から知覚される特徴について官能評価の訓練を受けたパネリストによって評点法により得られた０〜１の間の強度を採用することもできる。

また、食材情報記憶部２３０は、例えば食品成分表に基づいて、複数の種類の食材を分類および階層化した食材階層化情報（図６を参照）を記憶する。図６に示すように、例えばうどん、そば、パスタの上位カテゴリの食材としては麺類が規定されている。また、とまと、なす、きゅうりの上位カテゴリの食材としては果菜類が規定されている。また、まぐろ、さばの上位カテゴリの食材としては赤身魚が規定されている。以上のように、食材階層化情報によって、各食材は分類および階層化される。

入力情報取得部２４０は、端末装置１００（入力情報出力部１２０）から出力された入力情報を取得する。そして、入力情報取得部２４０は、取得した入力情報を相性判定部２５０に出力する。

相性判定部２５０は、入力情報取得部２４０から出力された入力情報に食材の種類が含まれない場合、調味料情報記憶部２１０および料理情報記憶部２２０に記憶される調味料情報および料理情報を参照し、複数の種類の醤油毎に、入力情報に含まれる料理（すなわちユーザーに指定された料理）から知覚される特徴の特徴量と、醤油から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、ユーザーに指定された料理と醤油との相性を判定する。

相性の判定は、料理から知覚される特徴の特徴ベクトルと、醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間の類似度を計算することによって行なわれる。つまり、入力情報に含まれる料理と、複数種類の醤油との間の類似度を計算し、それぞれについて相性スコアを得て、相性スコアが最大のものを推薦醤油として判定し、出力する。ここで、類似度の計算にはコサイン類似度を用いることが望ましく、ピアソンの相関係数など、類似度の指標として広く用いられているものを利用してもよい。

本実施の形態では、相性判定部２５０は、料理から知覚される特徴と醤油から知覚される特徴とが類似していればいるほど、さらに言えば、料理から知覚される特徴の特徴量と醤油から知覚される特徴の特徴量とが近ければ近いほど、料理と醤油との相性が良いと判定する。食べ物や飲み物の相性に関するフードペアリングでは、一般に、類似する特徴を持つと相性が良いと考えられているからである。

例えば、相性判定部２５０は、ユーザーに指定された料理が炊き込みごはんである場合、米飯の風味、米ぬかのにおい、大豆のにおい・風味の特徴の特徴量が大きい醤油との相性が良いと判定する。この判定は、炊き込みごはんに使用される標準的な食材（例えば、飯ひいては穀類）について、米飯の風味、米ぬかのにおい、大豆のにおい・風味の特徴の特徴量が大きい、すなわち炊き込みごはんから知覚される特徴と醤油から知覚される特徴とが類似し、炊き込みごはんから知覚される特徴の特徴量と醤油から知覚される特徴の特徴量とが近いことに基づく。また、相性判定部２５０は、ユーザーに指定された料理がかれいの煮付けである場合、刺身の風味、青臭い、花の香りの特徴の特徴量が大きい醤油との相性が良いと判定する。この判定は、かれいの煮付けに使用される標準的な食材（例えば、かれいひいては魚全般）について、刺身の風味、青臭い、花の香りの特徴の特徴量大きい、すなわちかれいの煮付けから知覚される特徴と醤油から知覚される特徴とが類似し、かれいの煮付けから知覚される特徴の特徴量と醤油から知覚される特徴の特徴量とが近いことに基づく。

また、相性判定部２５０は、入力情報取得部２４０から出力された入力情報に食材の種類が含まれている場合、料理情報記憶部２２０に記憶される料理情報を参照し、入力情報に含まれる料理に使用される標準的な食材として、入力情報に含まれる食材が規定されているか否かについて判定する。相性判定部２５０は、入力情報に含まれる食材が規定されていない場合、食材情報記憶部２３０に記憶される食材情報に当該食材の種類が存在するか否かについて判定する。

相性判定部２５０は、食材情報に食材の種類が存在する場合、料理情報記憶部２２０および食材情報記憶部２３０に記憶される料理情報および食材情報を参照し、入力情報に含まれる食材（すなわち、ユーザーに指定された食材）から知覚される特徴の特徴量を用いて、入力情報に含まれる料理から知覚される特徴の特徴量を補正する。例えば、相性判定部２５０は、料理から知覚される特徴の特徴量と、食材から知覚される特徴の特徴量に所定係数を乗算した値とを積算することにより、当該料理から知覚される特徴の特徴量を補正する。

相性判定部２５０は、特徴量の補正を行った後、調味料情報記憶部２１０および料理情報記憶部２２０に記憶される調味料情報および料理情報を参照し、複数の種類の醤油毎に、入力情報に含まれる料理から知覚される特徴の特徴量と、醤油から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、ユーザーに指定された料理と醤油との相性を判定する。

一方、相性判定部２５０は、食材情報記憶部２３０に記憶される食材情報に、入力情報に含まれる食材の種類が存在しない場合、食材情報記憶部２３０に記憶される食材階層化情報を参照し、入力情報に含まれる食材の上位カテゴリであり、食材情報に存在する食材の種類を取得する。

そして、相性判定部２５０は、料理情報記憶部２２０および食材情報記憶部２３０に記憶される料理情報および食材情報を参照し、取得した食材（上位カテゴリ）から知覚される特徴の特徴量を用いて、入力情報に含まれる料理から知覚される特徴の特徴量を補正する。相性判定部２５０は、特徴量の補正を行った後、調味料情報記憶部２１０および料理情報記憶部２２０に記憶される調味料情報および料理情報を参照し、複数の種類の醤油毎に、入力情報に示される料理から知覚される特徴の特徴量と、醤油から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、ユーザーに指定された料理と醤油との相性を判定する。

相性判定部２５０は、複数の種類の醤油毎にユーザーに指定された料理と醤油との相性を判定した後、相性の判定結果（複数の種類の醤油毎における相性の良否）を判定結果情報出力部２６０に出力する。

判定結果情報出力部２６０は、相性判定部２５０から出力された相性の判定結果を示す判定結果情報を端末装置１００（判定結果情報取得部１４０）に出力する。本実施の形態では、判定結果情報は、ユーザーに指定された料理の種類と相性が良い醤油の種類を示す。なお、判定結果情報は、ユーザーの嗜好や性別を考慮して、当該ユーザーに指定された料理の種類と相性が良い醤油の種類を示しても良い。端末装置１００では、判定結果情報取得部１４０は、サーバー装置２００から出力された判定結果情報を取得する。そして、報知部１５０は、端末装置１００を利用するユーザーに対して、判定結果情報取得部１４０にて取得された判定結果情報を報知する。

次に、図７のフローチャートを参照し、本実施の形態におけるサーバー装置２００の動作例について説明する。図７における処理は、端末装置１００（入力情報出力部１２０）からサーバー装置２００に向けて入力情報が出力される毎に実行される。

まず、入力情報取得部２４０は、端末装置１００（入力情報出力部１２０）から出力された入力情報を取得する（ステップＳ１００）。そして、入力情報取得部２４０は、取得した入力情報を相性判定部２５０に出力する。

次に、相性判定部２５０は、入力情報取得部２４０から出力された入力情報に食材の種類が含まれるか否かについて判定する（ステップＳ１２０）。判定の結果、入力情報に食材の種類が含まれない場合（ステップＳ１２０、ＮＯ）、相性判定部２５０は、調味料情報記憶部２１０および料理情報記憶部２２０に記憶される調味料情報および料理情報を参照し、入力情報に示される料理から知覚される特徴の特徴量と、醤油から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、複数の種類の醤油毎にユーザーに指定された料理と醤油との相性を判定する（ステップＳ１４０）。そして、相性判定部２５０は、相性の判定結果を判定結果情報出力部２６０に出力する。

最後に、判定結果情報出力部２６０は、相性判定部２５０から出力された相性の判定結果を示す判定結果情報を端末装置１００（判定結果情報取得部１４０）に出力する（ステップＳ１６０）。ステップＳ１６０の処理が完了することによって、サーバー装置２００は、図７における処理を終了する。

ステップＳ１２０の判定に戻って、入力情報に食材の種類が含まれる場合（ステップＳ１２０、ＹＥＳ）、相性判定部２５０は、料理情報記憶部２２０に記憶される料理情報を参照し、入力情報に含まれる料理に使用される標準的な食材として、入力情報に含まれる食材が規定されているか否かについて判定する（ステップＳ１８０）。

判定の結果、入力情報に含まれる食材が規定されている場合（ステップＳ１８０、ＹＥＳ）、処理はステップＳ１４０（相性判定処理）に遷移する。一方、入力情報に含まれる食材が規定されていない場合（ステップＳ１８０、ＮＯ）、相性判定部２５０は、食材情報記憶部２３０に記憶される食材情報に、入力情報に含まれる食材の種類が存在するか否かについて判定する（ステップＳ２００）。

判定の結果、食材の種類が存在する場合（ステップＳ２００、ＹＥＳ）、相性判定部２５０は、料理情報記憶部２２０および食材情報記憶部２３０に記憶される料理情報および食材情報を参照し、入力情報に含まれる食材から知覚される特徴の特徴量を用いて、入力情報に含まれる料理（すなわち、ユーザーに指定された料理）から知覚される特徴の特徴量を補正する（ステップＳ２２０）。その後、処理はステップＳ１４０（相性判定処理）に遷移する。

一方、食材の種類が存在しない場合（ステップＳ２００、ＮＯ）、相性判定部２５０は、食材情報記憶部２３０に記憶される食材階層化情報を参照し、当該食材の上位カテゴリであり、食材情報に存在する食材を取得する（ステップＳ２４０）。次に、相性判定部２５０は、料理情報記憶部２２０および食材情報記憶部２３０に記憶される料理情報および食材情報を参照し、ステップＳ２４０にて取得した食材から知覚される特徴の特徴量を用いて、入力情報に含まれる料理から知覚される特徴の特徴量を補正する（ステップＳ２６０）。その後、処理はステップＳ１４０（相性判定処理）に遷移する。

以上詳しく説明したように、本実施の形態では、サーバー装置２００は、ユーザーに指定された料理の種類を端末装置１００から取得する取得部（入力情報取得部２４０）と、醤油（調味料）の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち醤油から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報を記憶する調味料情報記憶部２１０と、料理の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報を記憶する料理情報記憶部２２０と、調味料情報および料理情報を参照し、指定された料理から知覚される特徴の特徴量と、醤油から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、指定された料理と醤油との相性を判定する相性判定部２５０と、判定の結果を端末装置１００に出力する出力部（判定結果情報出力部２６０）とを備える。

このように構成した本実施の形態によれば、サーバー装置２００においてユーザーに指定された料理と醤油との相性が判定され、その判定結果が端末装置１００に出力される。そのため、様々な醤油の種類や品質についての知識を有していない一般消費者（ユーザー）でも、サーバー装置２００から端末装置１００に出力された判定結果を参照することによって、ユーザーが指定した料理と相性が良い醤油、ひいては相性が良い料理と調味料との組み合わせがどれであるかについて容易に把握することができる。

また、本実施の形態では、サーバー装置２００は、食材の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち食材から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた食材情報を記憶する食材情報記憶部２３０を備える。そして、入力情報取得部２４０は、ユーザーに指定された料理の種類および食材の種類を取得する。また、相性判定部２５０は、料理情報および食材情報を参照し、ユーザーに指定された食材から知覚される特徴の特徴量を用いて、ユーザーに指定された料理から知覚される特徴の特徴量を補正する。この構成により、ユーザーに指定された料理に使用される食材として、当該ユーザーが想定する食材の特徴を相性判定処理に反映させることができ、当該ユーザーが想定する料理と醤油との相性を精度良く判定することができる。

また、本実施の形態では、相性判定部２５０は、ユーザーに指定された食材の種類が食材情報に存在しない場合、ユーザーに指定された食材の上位カテゴリであり、食材情報に存在する食材から知覚される特徴の特徴量を用いて、ユーザーに指定された料理から知覚される特徴の特徴量を補正する。この構成により、ユーザーに指定された食材の種類が食材情報に存在しない場合でも、ユーザーに指定された料理に使用される食材として、当該ユーザーが想定する食材に近い特徴を相性判定処理に反映させることができ、補正を行わないときと比べて当該ユーザーが想定する料理と醤油との相性を精度良く判定することができる。

なお、上記実施の形態において、判定結果情報出力部２６０は、調味料情報において醤油の種類と関連付けられている特徴を端末装置１００（判定結果情報取得部１４０）に出力しても良い。この場合、端末装置１００の報知部１５０は、判定結果情報出力部２６０から判定結果情報取得部１４０に出力された醤油の種類と関連付けられている特徴を報知する。この構成により、ユーザーは、指定した料理との相性が判定された醤油の特徴についても、例えば参考情報として把握することができる。

また、上記実施の形態では、サーバー装置２００は、ユーザーに指定された料理と醤油との相性を判定する例について説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、サーバー装置２００は、ユーザーに指定された料理と醤油以外の調味料（例えば、だし、味噌など）との相性を判定しても良い。この場合、サーバー装置２００は、複数の種類のだし（または味噌）毎に、だし（または味噌）の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうちだし（または味噌）から知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報を記憶する調味料情報記憶部を備える。

また、上記実施の形態では、サーバー装置２００は、調味料情報記憶部２１０、料理情報記憶部２２０、食材情報記憶部２３０を備える例について説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、サーバー装置２００とは別の装置が調味料情報記憶部２１０、料理情報記憶部２２０、食材情報記憶部２３０を備えても良い。この場合、サーバー装置２００は、相性判定処理を実行する際に、調味料情報記憶部２１０、料理情報記憶部２２０、食材情報記憶部２３０にアクセスして調味料情報、料理情報および食材情報を参照する。

また、上記実施の形態では、端末装置１００とサーバー装置２００との連携動作によって、ユーザーに指定された料理と調味料との相性を判定する例について説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、ユーザーが利用する端末装置が相性判定プログラムを実行することにより、当該ユーザーに指定された料理と調味料との相性を判定しても良い。具体的には、端末装置は、ユーザーに指定された料理の種類を取得する処理と、醤油の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち醤油から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報と、料理の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報とを参照し、指定された料理から知覚される特徴の特徴量と、醤油から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、指定された料理と醤油との相性を判定する処理と、判定の結果を報知する処理とを実行する。端末装置は、調味料情報を記憶する調味料情報記憶部と、料理情報を記憶する料理情報記憶部とを備えても良いし、別の装置に設けられた調味料情報記憶部および料理情報記憶部から調味料情報および料理情報を取得して参照しても良い。なお、相性判定プログラムは、磁気ディスク、光学ディスク、フラッシュメモリーなどのコンピューターで読取可能な記憶媒体に格納して各種機器（例えばパーソナルコンピューター）に提供することができる。または、相性判定プログラムは、インターネットなどの通信回線を介して、ダウンロードにより提供することもできる。

また、上記実施の形態では、相性判定部２５０は、ユーザーに指定された料理から知覚される特徴の特徴量と、醤油から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、指定された料理と醤油との相性を判定する例について説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、相性判定部２５０は、ユーザーに指定された醤油から知覚される特徴の特徴量と、料理から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、指定された醤油と料理との相性を判定し、判定の結果を端末装置１００に出力しても良い。この構成により、ユーザーが指定した醤油と相性が良い料理がどれであるかについて容易に把握することができる。

最後に、上記実施の形態の構成における効果、具体的には料理に合った醤油を出力できるか否かを確認するための官能評価を行ったので説明する。

（かつおのたたき）
官能評価は、官能評価の訓練を受けた１１名のパネリストにより、料理と醤油について、「相性」を評価項目として９段階（−４：極めて悪い、−３：かなり悪い、−２：悪い、−１：やや悪い、０：どちらでもない、１：やや良い、２：良い、３：かなり良い、４：極めて良い）で評価し、その平均値を算出した。さらに、有意差検定をＳｔｅｅｌ−Ｄｗａｓｓ法を用いて実施した。評価する醤油及び食塩水の順番は、パネリストごとにランダム化した。評価のはじめとサンプル間には、パネリストに対して水で口をすすがせ十分な休憩をとらせた。また、サンプルごとに箸を用意した。

（料理の官能特性の決定）
かつおのたたきについて知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量とを、簡易的に下記のように決定した。つまり、パネリスト２名によって、官能特性に関する複数（８６）の特徴のうち、かつおのたたきに特有と考えられ、かつ、一般的であると思われる特徴として、「炭のにおい」および「鉄のにおい」を選択し、それぞれの特徴量を１．０とした。

かつおのたたきから知覚される特徴の特徴ベクトルと、各醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、相性スコアを得た。

（醤油サンプルの決定）
かつおのたたき（料理）に対して、１５種類の醤油の中から最高スコアの醤油として出力されたものを推薦醤油１、スコアが８番目の醤油を対照醤油１とした。また、比較検討のため、推薦醤油１と食塩濃度を揃えた対照食塩水１を調製した。

（試食サンプルの調製）
市販のかつおのたたきの切り身を半分に切り（厚さ：１cm、重量：約９ｇ）、これを１サンプルにつき２切れずつ用意した。醤油は７６×５６×１３ｍｍの黒い器に１０ｍｌずつ入れた。各パネリストに対しては、試食前に、醤油をたたきの両面につけるように指示した。

官能評価の結果を表１に示す。対照食塩水１に比べ、推薦醤油１はかつおのたたきに対して相性がよいことが統計的に示された(ｐ＜０．０１)。また、推薦醤油１は対照醤油1と比べて、相性がよいとされる傾向が見られ、素材と醤油が良く調和しており旨味が強く感じられたというコメントが多くあったことから、かつおのたたきに対する相性が良いことが示唆された。

（キャベツの野菜炒め、簡易判定）
官能評価は、官能評価の訓練を受けた５名のパネリストにより、２回ずつ、料理と醤油について、「相性」を評価項目として９段階（−４：極めて悪い、−３：かなり悪い、−２：悪い、−１：やや悪い、０：どちらでもない、１：やや良い、２：良い、３：かなり良い、４：極めて良い）で評価し、その平均値を算出した。さらに、有意差検定をＳｔｅｅｌ−Ｄｗａｓｓ法を用いて実施した。評価する醤油(または食塩水)の順番は、パネリストごとにランダム化した。評価のはじめとサンプル間には、パネリストに対して水で口をすすがせ十分な休憩をとらせた。また、サンプルごとに箸を用意した。

（料理の官能特性の決定）
官能特性に関する複数（８６）の特徴のうち、キャベツの野菜炒めに特有と考えられる特徴として「青臭い」を選択し、特徴量を１．０とした。

キャベツの野菜炒めから知覚される特徴の特徴ベクトルと、各醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、相性スコアを得た。

（醤油サンプルの決定）
野菜炒め（料理）に対して、１５種類の醤油の中から最高スコアの醤油として出力されたものを推薦醤油２、スコアが５番目の醤油を対照醤油２とした。また、比較検討のため、推薦醤油２と食塩濃度を揃えた対照食塩水２を調製した。

（サンプルの調製）
５人分のキャベツの野菜炒めの調製方法を示す。キャベツ２００ｇを一口大（２ｃｍ×２ｃｍ）に切った。フライパンに油を８ｇしき、１分半熱した。中火でキャベツを５分炒めた。塩０．１４ｇ、こしょう０．０８ｇを加えてよく混ぜた後、４つに分け、それぞれに食塩０．３６ｇまたは醤油３ｍｌを加えてよく混ぜた。これを１サンプルにつき約８ｇずつ（キャベツ６切れ程度）φ７０×５０ｍｍの白いカップに入れて蓋をした。

官能評価の結果を表２に示す。対照食塩水２に比べ、推薦醤油２はキャベツの野菜炒めに対して相性がよいことが統計的に示された(ｐ＜０．１)。また、推薦醤油２は対照醤油２と比べて、相性がよいとされる傾向が見られ、対照醤油２では醤油感が強すぎ、推薦醤油２ではちょうど良いというコメントが多くあったことから、キャベツの野菜炒めに対する相性が良いことが示唆された。

（きのこの野菜炒め、簡易判定）
実施例２と同様の方法によって、きのこの野菜炒めと醤油との相性について官能評価を行なった。

（料理の官能特性の決定）
官能特性に関する複数（８６）の特徴のうち、きのこの野菜炒めに特有と考えられる特徴として、「青臭い」および「きのこのにおい」を選択し、それぞれの特徴量を０．５、１．０とした。ここで、「青臭い」の特徴量を０．５としたのは、キャベツの野菜炒めに比べて、きのこを加えることできのこの香りが際立ち、野菜炒めの青臭さが緩和されるためであり、実際に２人に１人ほどの割合で青臭さを指摘する人が現れるためである。また、「きのこのにおい」の特徴量を１．０としたのは、きのこの香り、存在感が際立っており、誰でもきのこの香りを感じ取れる料理となっているためである。このように簡易的には、料理のなかでも特に目立つ官能特性及び、２番目に目立つ官能特性をもって料理の官能特性及びその特徴量とすることができる。

きのこの野菜炒めから知覚される特徴の特徴ベクトルと、各醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、相性スコアを得た。

（醤油サンプルの決定）
きのこの野菜炒め（料理）に対して、１５種類の醤油の中から最高スコアの醤油として出力されたものを推薦醤油３、スコアが５番目の醤油を対照醤油３とした。また、比較検討のため、推薦醤油３と食塩濃度を揃えた対照食塩水３を調製した。

（サンプルの調製）
５人分のきのこの野菜炒めの調製方法を示す。キャベツ２００ｇを一口大（２ｃｍ×２ｃｍ）に切った。フライパンに油を８ｇしき、１分半熱した。中火でキャベツ、しめじ１２０ｇを５分炒めた。塩０．１４ｇ、こしょう０．０８ｇを加えてよく混ぜた後、４つに分け、それぞれに食塩０．３６ｇまたは醤油３ｍｌを加えてよく混ぜた。これを１サンプルにつき約１０ｇずつ（キャベツ４切れ、きのこ２切れ程度）φ７０×５０ｍｍの白いカップに入れて蓋をした。

官能評価の結果を表３に示す。統計的な有意差は見られなかったものの、推薦醤油３は対照食塩水３や対照醤油３と比べて、キャベツの甘みやきのこの香りが強く感じられたというコメントがあり、一方、対照醤油３ではきのこの香りは強く感じられたもののキャベツの香りが弱くなり、素材感が損なわれたとするコメントがあったことから、対照醤油３に比べて推薦醤油３の方がきのこの野菜炒めに対する相性が良いことが示唆された。

（きのこの野菜炒め、詳細判定）
実施例２と同様の方法によって、きのこの野菜炒めと醤油との相性について官能評価を行なった。きのこの野菜炒めの調製方法については、実施例３と同様の方法とした。

（料理の官能特性の決定）
官能特性に関する複数（８６）の特徴のうち、きのこの野菜炒めに特有と考えられる特徴として、「花の香り」と「梅の香り」と「漬物の香り」と「ハーブの香り」と「青臭い」と「きのこのにおい」と「旨味」と「花の風味」とを選択し、それぞれの特徴量を０．５、０．５、０．５、０．５、０．５、１．０、０．５、０．５とした。実施例３と比べて、より詳細に官能特性及びその特徴量を決定する際にはこのように、官能評価の訓練を受けた複数のパネリストの中から多く出た官能特性（特徴）について、その官能特性の強度（０〜１）について一致した見解がでるまで話し合うことで、当該官能特性の強度の一致した見解をその特徴量とすることができる。

きのこの野菜炒めから知覚される特徴の特徴ベクトルと、各醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、相性スコアを得た。

（醤油サンプルの決定）
きのこの野菜炒めに対して、１５種類の醤油の中から最高スコアの醤油として出力されたものを推薦醤油４とした。また、スコアが５番目の醤油を対照醤油４とした。対照醤油４は実施例３における対照醤油３と同一の醤油である。また、比較検討のため、推薦醤油４と食塩濃度を揃えた対照食塩水４を調製した。

官能評価の結果を表４に示す。対照食塩水４と対照醤油４に比べ、推薦醤油４はきのこの野菜炒めに対して相性が良いことが統計的に示された(ｐ＜０．１)。また、実施例３の結果と合わせると、推薦醤油３よりも推薦醤油４の方が相性の評価が高くなる傾向が得られた。つまり、詳細な料理の官能特性の決定を行なったうえで、推薦醤油を出力することで、料理に対してより相性の良い醤油を得ることができる、と言える。

（大根の煮物）
官能評価は、官能評価の訓練を受けた１０名のパネリストにより、料理と醤油について、「相性」を評価項目として９段階（−４：極めて悪い、−３：かなり悪い、−２：悪い、−１：やや悪い、０：どちらでもない、１：やや良い、２：良い、３：かなり良い、４：極めて良い）で評価し、その平均値を算出した。さらに、有意差検定をＳｔｅｅｌ−Ｄｗａｓｓ法を用いて実施した。評価する醤油及び食塩水の順番は、パネリストごとにランダム化した。評価のはじめとサンプル間には、パネリストに対して水で口をすすがせ十分な休憩をとらせた。また、サンプルごとに箸を用意した。

（料理の官能特性の決定）
大根の煮物について知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量とを、下記のように決定した。パネリスト２名によって、官能特性に関する複数（８６）の特徴のうち、大根の煮物に特有と考えられ、かつ、一般的であると思われる特徴として、「ムレ臭」、「漬物の香り」、「ハーブの香り」、「青臭い」、「昆布だしのにおい」、「鰹だしのにおい」、「磯のにおい」、「甘味」、「旨味」、「昆布だしの風味」、「鰹だしの風味」を選択し、それぞれの特徴量を１．０、１．０、０．５、０．５、０．５、０．５、１．０、１．０、１．０、０．５、０．５とした。

大根の煮物から知覚される特徴の特徴ベクトルと、各醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、相性スコアを得た。

（醤油サンプルの決定）
大根の煮物（料理）に対して、１５種類の醤油の中から最高スコアの醤油として出力されたものを推薦醤油５、スコアが９番目の醤油を対照醤油５とした。また、比較検討のため、推薦醤油５と食塩濃度を揃えた対照食塩水５を調製した。

（試食サンプルの調製）
２人分の大根の煮物の調製方法を示す。皮をむいた大根３３０ｇを厚さ１．５〜２．０ｃｍのいちょう切りにした。フライパンに大根、２．４ｇ/１５ｍｌ食塩水または醤油２０ｍｌ、みりん１５ｍｌ、かつおだし３００ｍｌを入れた。落し蓋をして沸騰するまで中火、その後弱火で２０分、落し蓋をとってさらに１０分煮た。これを１サンプルにつき３切ずつφ７０×５０ｍｍの白いカップに入れて蓋をした。

官能評価の結果を表５に示す。統計的な有意差は見られなかったものの、推薦醤油５はちょうどよいしょうゆ感で大根の甘味や程よい苦味が感じられたというコメントがあり、一方、対照醤油５はしょうゆ感が弱く素材の味がかき消され大根の苦味を強く感じた、対照食塩水５は青臭さや塩味が経っていたというコメントがあったことから、対照醤油５や対照食塩水５に比べて推薦醤油５の方が大根の煮物に対する相性が良いことが示唆された。

（豚バラ大根）
実施例５と同様の方法によって、豚バラ大根と醤油との相性について官能評価を行った。

（料理の官能特性の決定）
豚バラ大根について知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量とを、下記のように決定した。パネリスト２名によって、官能特性に関する複数（８６）の特徴のうち、豚バラ大根に特有と考えられ、かつ、一般的であると思われる特徴として、「ムレ臭」、「ハーブの香り」、「青臭い」、「ベーコンのにおい」、「磯のにおい」、「油のにおい」、「旨味」、「昆布だしの風味」、「鰹だしの風味」、「昆布の風味」を選択し、それぞれの特徴量を１．０、０．５、０．５、１．０、０．５、０．５、１．０、０．５、１．０、０．５とした。

豚バラ大根から知覚される特徴の特徴ベクトルと、各醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、相性スコアを得た。

（醤油サンプルの決定）
豚バラ大根（料理）に対して、１５種類の醤油の中から最高スコアの醤油として出力されたものを推薦醤油６、スコアが６番目の醤油を対照醤油６とした。また、比較検討のため、推薦醤油６と食塩濃度を揃えた対照食塩水６を調製した。

（試食サンプルの調製）
２人分の豚バラ大根の調製方法を示す。皮をむいた大根２５０ｇを厚さ１．５〜２．０ｃｍのいちょう切り、豚バラ肉８０ｇを２ｃｍ幅に切った。フライパンに中火でサラダ油ｇを1分熱し、豚バラ肉を１分半、大根を加えて1分炒め、２．４ｇ/１５ｍｌ食塩水または醤油２０ｍｌ、みりん１５ｍｌ、かつおだし３００ｍｌを入れて落し蓋をした。弱めの中火で２０分、落し蓋をとってさらに１０分煮た。これを１サンプルにつき大根と豚バラ肉をそれぞれ２切ずつφ７０×５０ｍｍの白いカップに入れて蓋をした。

官能評価の結果を表６に示す。推薦醤油６と対照食塩水６について統計的な有意差が見られた。また、推薦醤油６はバランスが良いというコメントがあり、一方、対照醤油６は青臭いやだしの風味といった素材の特徴が弱いというコメントがあったことから、対照醤油６や対照食塩水６に比べて推薦醤油６の方が豚バラ大根に対する相性が良いことが示唆された。

（ＢＢＱソース）
実施例５と同様の方法によって、ＢＢＱソースと醤油との相性について官能評価を行った。

（料理の官能特性の決定）
ＢＢＱソースについて知覚される特徴と、当該知覚される特徴の特徴量とを、下記のように決定した。パネリスト２名によって、官能特性に関する複数（８６）の特徴のうち、ＢＢＱソースに特有と考えられ、かつ、一般的であると思われる特徴として、「食酢の香り」、「ハーブの香り」、「香ばしい」、「油のにおい」、「酸味」、「旨味」、「食酢の風味」を選択し、それぞれの特徴量を１．０、１．０、１．０、０．５、１．０、１．０、１．０とした。

ＢＢＱソースから知覚される特徴の特徴ベクトルと、各醤油から知覚される特徴の特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、相性スコアを得た。

（醤油サンプルの決定）
ＢＢＱソース（料理）に対して、１５種類の醤油の中から最高スコアの醤油として出力されたものを推薦醤油７、スコアが７番目の醤油を対照醤油７とした。また、比較検討のため、推薦醤油７と食塩濃度を揃えた対照食塩水７を調製した。

（試食サンプルの調製）
２人分のＢＢＱソースの調製方法を示す。玉ねぎ６０ｇ、りんご５０ｇ、にんにく１０ｇをミキサーにかけた。これを水１００ｍｌで洗いこみながら鍋に移し、トマトケチャップ４５ｇ、ウスターソース４５ｍｌ、２．４ｇ/１５ｍｌ食塩水または醤油４５ｍｌ、食酢１５ｍｌを加えた。沸騰するまで中火、その後弱火で１０分加熱した。ソースをつける肉には成形肉のサイコロステーキを使用した。これはフライパンで全面合計６分加熱し、1人につき９個ずつ白いカップに入れて蓋をした。

官能評価の結果を表７に示す。推薦醤油７と対照食塩水７について統計的な有意差が見られた。推薦醤油７はまとまっていたというコメントや香りと味のバランスが良いというコメントがあり、一方、対照醤油７はソースと肉をバラバラに感じる、対照食塩水７は食酢の香りが強いというコメントや肉臭いというコメントがあったことから、対照醤油７や対照食塩水７に比べて推薦醤油７の方がＢＢＱソースに対する相性が良いことが示唆された。

本発明は、専門的な知識や経験がなくとも、料理と相性が良い醤油がどれであるかについて容易に把握することが可能なサーバー装置、相性判定方法および相性判定プログラムとして有用である。

また、上記実施の形態において、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１０ 相性判定システム
１００ 端末装置
１１０ 入力受付部
１２０ 入力情報出力部
１３０ 料理食材情報取得部
１４０ 判定結果情報取得部
１５０ 報知部
２００ サーバー装置
２１０ 調味料情報記憶部
２２０ 料理情報記憶部
２３０ 食材情報記憶部
２４０ 入力情報取得部
２５０ 相性判定部
２６０ 判定結果情報出力部
３００ レシピサイト

Claims (11)

1. 端末装置と通信可能なサーバー装置であって、
   調味料の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち前記調味料から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報を記憶する調味料情報記憶部と、
   料理の種類と、前記官能特性に関する複数の特徴のうち前記料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報を記憶する料理情報記憶部と、
   前記調味料情報および前記料理情報を参照し、前記料理から知覚される特徴の特徴量と、前記調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、前記料理と前記調味料との相性を判定する相性判定部と、
   前記判定の結果を前記端末装置に出力する出力部と、
   を備えるサーバー装置。
2. ユーザーに指定された料理の種類を前記端末装置から取得する取得部を備え、
   前記相性判定部は、前記指定された料理から知覚される特徴の特徴量と、前記調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、前記指定された料理と前記調味料との相性を判定する、
   請求項１に記載のサーバー装置。
3. 食材の種類と、前記官能特性に関する複数の特徴のうち前記食材から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた食材情報を記憶する食材情報記憶部を備え、
   前記取得部は、前記ユーザーに指定された料理の種類および食材の種類を取得し、
   前記相性判定部は、前記料理情報および前記食材情報を参照し、前記指定された食材から知覚される特徴の特徴量を用いて、前記指定された料理から知覚される特徴の特徴量を補正する、
   請求項２に記載のサーバー装置。
4. 前記相性判定部は、前記指定された食材の種類が前記食材情報に存在しない場合、前記指定された食材の上位カテゴリであり、前記食材情報に存在する食材から知覚される特徴の特徴量を用いて補正する、
   請求項３に記載のサーバー装置。
5. 前記取得部は、前記端末装置が外部Ｗｅｂサイトから取得した料理の種類を取得する、
   請求項２または３に記載のサーバー装置。
6. 前記出力部は、前記調味料情報において前記調味料の種類と関連付けられている特徴を前記端末装置に出力する、
   請求項１〜５の何れか１項に記載のサーバー装置。
7. 前記官能特性に関する複数の特徴は、香りに関する複数の特徴と、風味に関する複数の特徴とを有し、
   前記香りに関する複数の特徴および前記風味に関する複数の特徴は、互いに重複する特徴を有する、
   請求項１〜６の何れか１項に記載のサーバー装置。
8. 前記官能特性に関する複数の特徴は、香りに関する複数の特徴と、風味に関する複数の特徴とを有し、
   前記香りに関する複数の特徴および前記風味に関する複数の特徴は、互いに重複しない特徴を有する、
   請求項１〜７の何れか１項に記載のサーバー装置。
9. 前記調味料の一つは、醤油である、
   請求項１〜８の何れか１項に記載のサーバー装置。
10. 調味料の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち前記調味料から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報と、料理の種類と、前記官能特性に関する複数の特徴のうち前記料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報とを参照し、前記料理から知覚される特徴の特徴量と、前記調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、前記料理と前記調味料との相性を判定し、
    前記判定の結果を出力する、
    相性判定方法。
11. コンピューターに、
    調味料の種類と、官能特性に関する複数の特徴のうち前記調味料から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた調味料情報と、料理の種類と、前記官能特性に関する複数の特徴のうち前記料理から知覚される特徴の特徴量とが関連付けられた料理情報とを参照し、前記料理から知覚される特徴の特徴量と、前記調味料から知覚される特徴の特徴量との相関に基づいて、前記料理と前記調味料との相性を判定する処理と、
    前記判定の結果を報知する処理と、
    を実行させる相性判定プログラム。

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