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
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Abstract
Description
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。
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。
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。
I=X/Xmax・・・(1)
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。
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(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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(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。
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。
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。
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。
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(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。
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。
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。
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(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。
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。
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。
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(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。
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。
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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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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