JP6475174B2 - コーヒーと食品の相性分析診断方法および相性分析診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、コーヒーと食品との相性を分析する技術に関するものである。

一般に、飲料は、喉の渇きを潤す嗜好品として飲用されている。飲料はそれだけを飲用し楽しむこともできるが、それだけではなく、食事の際に、同時に飲まれることも多い。特に、コーヒーは、デザートなどの食品と共に、頻繁に飲用されている。
しかしながら、利用者が飲食した経験の無い食品とコーヒーとの組み合わせの場合には、コーヒーと食品の相性が良いか否かを、利用者が飲食前に知ることは困難である。また、コーヒーについても味は一定ではなく、コーヒー豆の生産地等によってその味は様々である。
そのため、いかなるコーヒーといかなる食品の相性が良いかを、利用者が飲食前に知ることはさらに困難である。

そこで、飲料と食品との相性を診断するシステムとして、データベースを用いて、酒等の飲料と料理の相性を診断する相性診断システムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。このシステムは、端末装置とサーバ装置から成り、端末装置において、酒等の飲料の生産地や銘柄を指定することにより、サーバ装置に備えられたデータベースを参照して、その飲料と相性の良い料理が示される仕組みである。また、このシステムでは、端末装置において、料理の種類を指定することにより、データベースを参照して、その料理と相性の良い飲料が示される仕組みである。このシステムでの相性診断は、飲料と食品との相性の良し悪しだけではなく、相性の度合いも示されるものとなっている。

しかしながら、特許文献１に開示された相性診断システムでは、飲料と料理の相性を診断する方法としては、サーバ装置に備えられた飲料データベースおよび料理データベースを用いて相性の良い飲料や料理を特定するのみで、具体的な方法については特に開示されていない。これまで、飲料と料理との相性診断については、例えばレストランでは、ソムリエ等の専門家によってなされてきた。このような定性的な判断では、判断するものによって見解のばらつきが出るという指摘されている。特許文献１に開示された相性診断システムにおいても、相性診断方法が、専門家等による定性的な判断によりなされるものであれば、その判断が偏ったものになりかねない。
また、現状では、ソムリエ等の専門家による情報提供が一般化している酒類とは異なり、コーヒーについては、一般的に広く飲まれているにもかかわらず、他の食品との相性に関する情報提供は受けにくい状況にあるといえる。

特開２００２−１５０４６号公報

上記状況に鑑みて、本発明は、コーヒーと食品との相性診断方法および相性診断装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決すべく、本発明の相性分析診断方法は、以下のステップを備えることを特徴とする。
１）センサを用いてコーヒー及び食品の味を分析し、基準液との差を数値化するステップ
２）食品に関して、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出するステップ
３）コーヒーに関して、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出するステップ
４）少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリーの味の強さ度合いを比較するステップ
５）コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せを相性データとして記憶するステップ

１）における基準液とは、「食品」、「コーヒー」それぞれの味覚基準液のことであり、過去の「食品」、「コーヒー」それぞれのカテゴリーにおけるすべてのサンプルの分析結果から算出される味覚平均値となるように調整された溶液であり、かかる基準液における各味覚の数値を０として、食品やコーヒーの味の数値化を行う。
２）および３）における味の強さ度合いの算出は、食品の味の強さ度合いとコーヒーの味の強さ度合いの比較を行いやすくするための標準化、すなわち数値変換を含む。
なお、本明細書において、コーヒーとは、容器詰め飲料やインスタントタイプなどの形態のものも含まれる意味で用いており、抽出方法についても限定されるものではない。

本発明の相性分析診断方法は、食品を選定するステップ、選定された食品と相性が良いコーヒーを相性データから探索するステップ、選定された食品と相性が良いコーヒーとして相性データに記憶されているコーヒーの種別を出力するステップを更に備えたことが好ましい。これにより、食品を選定することで、その食品に合ったコーヒーの種別を知ることが可能となる。

本発明の相性分析診断方法における相性が良いものの組合せは、以下のタイプに分類されることが好ましい。
ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ、
ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は酸味および苦味が強く、コーヒーは苦味が強い組合せ
ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が相互に補完される組合せ
ｄ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ

ａ）の酸味が共に最も強い組合せの場合、酸味の調和がとれることにより相性が良くなる。ｂ）の場合は、苦味の調和がとれ、さらに、コーヒーに足りない酸味を食品により補完することで相性が良くなる。ｃ）の場合は、食品に足りない味をコーヒーで補い、コーヒーに足りない味を食品により補完することにより相性が良くなる。また、ｄ）の場合は、コーヒーと食品のそれぞれの味のバランスがとれているため、組み合わせた場合でもバランスがとれ、相性が良い組み合わせといえる。

本発明の相性分析診断方法における相性が良いものの組合せは、食品がデザートである場合は、以下のタイプに分類されることが好ましい。
ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ
ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は塩味が強く、コーヒーは苦味及び塩味が強い組合せ
ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ

ａ）とｃ）の場合は、食品がデザートである場合であっても、デザート以外の場合と同様に、相性が良い組み合わせといえる。また、ｂ）の場合は、塩味が強く濃厚さが増すため、コーヒーの苦味が加わることで相性が良くなる。

本発明の相性分析診断装置は、以下の手段を備えることを特徴とする。
１）センサを用いてコーヒー及び食品の味を分析し、基準液との差を数値化する分析手段
２）食品に関して、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出する食品の味数値算出手段
３）コーヒーに関して、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出するコーヒーの味数値算出手段
４）少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリーの味の強さ度合いを比較する比較手段
５）コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せを相性データとして記憶する相性記憶手段

本発明の相性分析診断装置は、食品を選定する選定手段、選定された食品と相性が良いコーヒーを相性データから探索するデータ探索手段、選定された食品と相性が良いコーヒーとして、相性データに記憶されているコーヒーの種別を出力する出力手段を更に備えたことが好ましい。

本発明の相性分析診断装置における相性が良いものの組合せは、以下のタイプに分類されることが好ましい。
ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ
ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は酸味および苦味が強く、コーヒーは苦味が強い組合せ
ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が相互に補完される組合せ
ｄ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ

本発明の相性分析診断装置における相性が良いものの組合せは、食品がデザートである場合は、以下のタイプに分類されることが好ましい。
ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ
ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は塩味が強く、コーヒーは苦味及び塩味が強い組合せ
ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ

本発明の相性データベースは、上記何れかの相性分析診断方法を用いて構築された相性データを要素とする、コーヒーと食品との相性データベースであることを特徴とする。かかる相性分析診断方法を用いて構築された相性データを要素とすることにより、多様なパターンの相性分析をより詳細に行うことを可能としている。

次に、本発明の相性分析診断システムについて説明する。
本発明の相性分析診断システムは、クライアント端末とサーバがネットワークを介して接続されデータを送受信するシステムにおいて、クライアント端末は下記Ａ−１）〜Ａ−４）を備え、サーバは下記Ｂ−１）〜Ｂ−４）を備える。

Ａ−１）食品情報を入力又は選択させる食品情報入力手段
Ａ−２）食品情報をサーバに送信する手段
Ａ−３）選択された食品とコーヒーとの相性診断結果をサーバから受信する手段
Ａ−４）受信した相性診断結果を画面表示する手段

Ｂ−１）食品情報をクライアント端末から受信する手段
Ｂ−２）クライアント端末から受信した食品情報とコーヒー情報を照合し、上記相性データベースを用いて相性分析を行う相性分析手段
Ｂ−３）選択された食品と相性が良いコーヒーを選定するコーヒー選定手段
Ｂ−４）選択された食品とコーヒーとの相性診断結果をクライアント端末に送信する手段

食品情報入力手段は、食品の名前に限らず、その他の特徴を入力又は選択するものでもよい。例えば、当該食品の平均的な味よりも酸味が強いといった指定をすることで、より正確な相性診断が可能となる。
クライアント端末としては、ＰＣや携帯情報端末が好適に用いられる。また、ネットワークは、有線および無線のいずれの方式であっても構わない。

本発明のコーヒーと食品の相性分析診断方法および相性分析診断装置によれば、食品に合ったコーヒーを容易に選ぶことができる。

第１の方法のコーヒーと食品の相性データの分析データベースの構築フロー コーヒーと食品の相性分析フロー 実施例１の味覚の分析値を表示したレーダーチャートであり、（１）はバゲットサンドとライト系コーヒーの分析値、（２）は焼き鮭とライト系コーヒーの分析値、（３）はそばとバランス系コーヒーの分析値、（４）は炒飯とバランス系コーヒーの分析値、（５）はハンバーグとヘビー系コーヒーの分析値、（６）は炭火照り焼きチキンとヘビー系コーヒーの分析値をそれぞれ示している。 実施例２の味覚の分析値を表示した濃厚さ同調型のレーダーチャートであり、（１）はデザートの分析値、（２）はコーヒーの分析値、（３）はコーヒーの平均値およびデザートの分析値を表示したものを示している。 実施例２の味覚の分析値を表示した酸味同調型のレーダーチャートであり、（１）はデザートの分析値、（２）はコーヒーの分析値、（３）はコーヒーの平均値およびデザートの分析値を表示したものを示している。 実施例２の味覚の分析値を表示したバランス型のレーダーチャートであり、（１）はデザートの分析値、（２）はコーヒーの分析値、（３）はコーヒーの平均値およびデザートの分析値を表示したものを示している。 第２の方法のコーヒーと食品の相性データの分析データベースの構築フロー 実施例３の相性分析診断システムのフロー システム概略構成図

以下、本発明の実施形態の一例を、図面を参照しながら詳細に説明していく。なお、本発明の範囲は、以下の実施例や図示例に限定されるものではなく、幾多の変更及び変形が可能である。

図１は、第１の方法のコーヒーと食品の相性データの分析データベースの構築フローを示している。図１に示すように、まず、選定されたコーヒーと選定された食品の相性を検定する（Ｓ１０１）。相性が良いかどうかを判定し、相性が悪い場合には、再度、選定されたコーヒーと選定された食品の相性を検定する（Ｓ１０２）。相性が良い場合には、センサを用いて、選定された食品の味を分析する（Ｓ１０３）。食品については、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さを抽出する（Ｓ１０４）。それぞれのカテゴリーの味覚の強さを、強弱比較できるように数値変換する（Ｓ１０５）。選定された食品の酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味の味覚の特徴を記憶する（Ｓ１０６）。コーヒーについては分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さを抽出する（Ｓ１０７）。それぞれのカテゴリーの味の強さを、強弱比較できるように数値変換する（Ｓ１０８）。選定されたコーヒーの酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味の味覚の特徴を記憶する（Ｓ１０９）。選定されたコーヒーと選定された食品は、相性が良いものの組合せとして記憶する（Ｓ１１０）。

図７は、第２の方法のコーヒーと食品の相性データの分析データベースの構築フローを示している。図７に示すように、まず、センサを用いて選定された食品・コーヒーの味を分析する（Ｓ３０１）。食品については、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さを抽出する（Ｓ３０２）。各カテゴリーの味の強さを、強弱比較できるように数値変換する（Ｓ３０３）。選定された食品の酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味の味の特徴を記憶する（Ｓ３０４）。コーヒーについては、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さを抽出する（Ｓ３０５）。各カテゴリーの味の強さを、強弱比較できるように数値変換する（Ｓ３０６）。選定されたコーヒーの酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味の味の特徴を記憶する（Ｓ３０７）。選定されたコーヒーと選定された食品の相性を判別する（Ｓ３０８）。選定されたコーヒーと選定された食品の相性を記憶する（Ｓ３０９）。以上につき、対象となる全てのコーヒーと食品の組み合わせについて行う（Ｓ３１０）。

図２は、コーヒーと食品の相性分析フローを示している。図２に示すように、コーヒーと食品の相性分析を行う際は、まず、食品を選択する（Ｓ２０１）。選択された食品の味覚の特徴が記憶されているかを判定し（Ｓ２０２）、記憶されている場合には、コーヒーと食品との相性データベースから、食品に相性が良いコーヒーの種別を取得する（Ｓ２０３）。

本実施例では、コーヒーとデザート以外の食品について、相性分析を行った。
まず、試食者により、コーヒーとデザート以外の食品についての試食がなされた。試食者は任意に選ばれた成年者６名である。試飲対象となるコーヒーは、ライト系のコーヒーが５種類（コーヒーＡ，コーヒーＢ，コーヒーＣ，コーヒーＤ，コーヒーＥ）、バランス系のコーヒーが３種類（コーヒーＦ，コーヒーＧ，コーヒーＨ）、ヘビー系のコーヒーが５種類（コーヒーＩ，コーヒーＪ，コーヒーＫ，コーヒーＬ，コーヒーＭ）である。
また、試食対象となる食品は、バゲットサンド、そば、ハンバーグ、焼き鮭、炒飯および炭火照り焼きチキンである。これらについて、全ての組み合わせで６名により試食がなされ、相性の良し悪しが判定された。

試食の結果、例えば、バゲットサンドの場合は、ライト系のコーヒーでは酸味、甘さが引き立ち、美味しいが、ヘビー系のコーヒーではスモーキーな香りや苦味が強すぎて合わないことが分かった。逆に、そばの場合は、ライト系のコーヒーでは酸味が浮いてくるため合わないことが分かった。また、ハンバーグや炭火照り焼きチキンの場合は、ライト系のコーヒーでは、食材の強い酸味又は濃厚感に負けてしまい、合わないことが分かった。

すなわち、バゲットサンドや焼き鮭のように、あっさりとした味の傾向を有する食品についてはライト系のコーヒーが合い、そばや炒飯のように、調和のとれた味の傾向を有する食品についてはバランス系のコーヒーが合うことが分かった。また、ハンバーグや炭火照り焼きチキンのように、こってりとした味の傾向を有する食品についてはヘビー系のコーヒーが合うことが分かった。

次に、上記のコーヒーと食品の組み合わせについて、センサを用いた味の分析がなされた。
味覚の分析装置としては、インテリジェントセンサーテクノロジー社製の味認識装置（型名：ＳＡ４０２Ｂ）を使用した。
本味認識装置では、食品を口に入れた際の先味と食品を飲み込んだ後の後味の両方の味について分析可能である。先味としては、酸味（２種類）、苦味（２種類）、渋味刺激、旨味、塩味、甘味があり、後味としては、苦味（３種類）、渋味、旨味コクが存在する。先味における苦味雑味は、薬品由来の苦味と、食品由来の苦味に分類される。後味としての苦味は、にがり系苦味、薬品由来の苦味および食品由来の苦味に分類される。本実施例では、これらの味覚項目の内、食品由来の苦味（以下、「苦味」と略す。）、塩味、旨味および酸味について検出し、分析を行った。

コーヒーについては、ライト系のコーヒーの場合、５種類のライト系のコーヒー全てについてセンシングを行い、苦味、塩味、旨味および酸味について分析を行った。同様に、バランス系のコーヒーについては３種類、ヘビー系のコーヒーについては５種類について分析を行った。また、食品についても、バゲットサンド、そば、ハンバーグ、焼き鮭、炒飯および炭火照り焼きチキンの全てについてセンシングを行い、苦味、塩味、旨味および酸味について分析を行った。計測に当たっては、上述の基準液を用い、その基準液の数値を基準値０として測定を行った。各コーヒーの味覚を分析した数値を下記表１に示す。

図３は、実施例１の味覚の分析値を表示したレーダーチャートであり、（１）はバゲットサンドとライト系コーヒーの分析値、（２）は焼き鮭とライト系コーヒーの分析値、（３）はそばとバランス系コーヒーの分析値、（４）は炒飯とバランス系コーヒーの分析値、（５）はハンバーグとヘビー系コーヒーの分析値、（６）は炭火照り焼きチキンとヘビー系コーヒーの分析値をそれぞれ示している。なお、コーヒーの分析値は、各コーヒーの分析値の平均値を示している。また、コーヒーと食品の味覚データの傾向を分かりやすくするため、食品のデータは、一定の係数を用いて数値変換を行ったものを表示している。

図３（１）（２）に示すように、ライト系コーヒーの分析値は、苦味が−１．６９、塩味が０．０１、旨味が−０．６８、酸味が、２．３８となっている。図３（１）に示すように、バゲットサンドの分析値は、苦味が０．０１、塩味が１．７６、旨味が−２．３７、酸味が４．８０となっている。図３（２）に示すように、焼き鮭の分析値は、苦味が−２．０３、塩味が４．２２、旨味が１．２９、酸味が−２．２６となっている。したがって、バゲットサンドとライト系コーヒーでは、苦味、塩味、旨味および酸味のいずれについてもレーダーチャートの傾向が共通しているといえる。

また、ライト系コーヒーの場合は、苦味、塩味、旨味および酸味の全体的な傾向の類似性のみで判断するだけではなく、苦味および旨味の傾向の類似性と、酸味および塩味の調和によって判断することも可能である。すなわち、焼き鮭とライト系コーヒーでは、酸味および塩味についてはそれぞれでは傾向が異なるが、ライト系コーヒーの高い酸味と、焼き鮭の高い塩味によって調和が取れており、相性が良いと判定されるのである。

図３（３）（４）に示すように、バランス系コーヒーの分析値は、苦味が−０．２２、塩味が０．３３、旨味が０．３１、酸味が、−０．６３となっている。図３（３）に示すように、そばの分析値は、苦味が−０．０７、塩味が０．０１、旨味が−０．１０、酸味が０．７０、となっている。図３（４）に示すように、炒飯の分析値は、苦味が０．４９、塩味が０．４７、旨味が０．３０、酸味が−０．４７となっている。バランス系コーヒーでは、苦味、塩味、旨味および酸味の全ての味覚項目の傾向で相性を判断するところ、そば或は炒飯とバランス系コーヒーでは、苦味、塩味、旨味および酸味のいずれについてもレーダーチャートの傾向が共通しており、相性が良いことが分かる。

図３（５）（６）に示すように、ヘビー系コーヒーの分析値は、苦味が１．８２、塩味が−０．２０、旨味が０．５０、酸味が、−２．００となっている。図３（５）に示すように、ハンバーグの分析値は、苦味が０．２３、塩味が０．５２、旨味が−０．３１、酸味が１．６９となっている。図３（６）に示すように、炭火照り焼きチキンの分析値は、苦味が−０．７７、塩味が０．５２、旨味が２．３４、酸味が−１．６０となっている。上記より、ハンバーグとヘビー系コーヒーでは、酸味の傾向は異なり、また、炭火照り焼きチキンとヘビー系コーヒーでは、塩味と旨味は炭火照り焼きチキンの方が高い傾向にあり、苦味はヘビー系コーヒーの方が高い傾向にある。

しかしながら、ヘビー系コーヒーの場合は、旨味および塩味に苦味が加わることによって調和している。すなわち、ハンバーグとヘビー系コーヒーでは、苦味、塩味および旨味については傾向が類似しており、また、炭火照り焼きチキンとヘビー系コーヒーでは、塩味と旨味は炭火照り焼きチキンの方が高い傾向にあるが、ヘビー系コーヒーはそれを苦味で補うことで調和を取っていることが分かる。したがって、ハンバーグと炭火照り焼きチキンはいずれもヘビー系コーヒーと相性が良いことが分かる。

本実施例では、コーヒーとデザートについての相性分析を行った。
まず、試食者により、コーヒーとデザートについての試食がなされた。試食者は任意に選ばれた成年者６名である。試飲対象となるコーヒーは、ライト系のコーヒーが５種類（コーヒーａ，コーヒーｂ，コーヒーｃ，コーヒーｄ，コーヒーｅ）、バランス系のコーヒーが３種類（コーヒーｆ，コーヒーｇ，コーヒーｈ）、ヘビー系のコーヒーが３種類（コーヒーｉ，コーヒーｊ，コーヒーｋ）である。
また、試食対象となるデザートは、リングケーキ（ショコラ味，キャラメル味，抹茶味）、バトンケーキ（フルーツ味，コーヒー味，アールグレイ味）、ホットケーキ、濃厚ショコラケーキ、ミルクレープ、モンブラン、マンゴープリン、杏仁豆腐およびチーズケーキの計１３種類である。

試食の結果、ライト系のコーヒーは、バトンケーキフルーツ味、バトンケーキアールグレイ味、マンゴープリン、チーズケーキと相性が良いと判定され、バランス系のコーヒーは、リングケーキキャラメル味、バトンケーキコーヒー味および杏仁豆腐と相性が良いと判定された。また、ヘビー系のコーヒーは、リングケーキショコラ味、濃厚ショコラケーキおよびモンブランと相性が良いと判定された。

味覚の分析装置は、実施例１と同様に、インテリジェントセンサーテクノロジー社製の味認識装置（型名：ＳＡ４０２Ｂ）を使用した。
前述した本味認識装置で検出可能な１３種類全ての味覚項目について、コーヒーおよびデザートに関して分析を行った。ここでは、上述の基準液を用い、その基準液の数値を基準値０として測定を行った。測定した数値が、マイナスとなる場合には、人間の味覚では味を感じにくいといえるため、１１種類のコーヒーと１３種類のデザートの全てにおいてマイナスの数値が測定結果として得られた渋味刺激については、相性分析の対象となる味覚項目からは除外されている。そして、本実施例では、最も相性分析に適していると考えられる苦味、塩味および酸味の３軸を用いて分析を行った。
各コーヒーの味の分析値と系統毎の味の平均値は、下記表２に示すとおりである。各コーヒーの味の分析値が、実施例１と異なるのは、レーダーチャート上でのデザートとの比較を容易にするために、一定の係数を用いて数値変換を行っているためである。また、各デザートの味の分析値は、下記表３に示すとおりである。なお、デザートについても、コーヒーとの比較を容易にするために、一定の係数を用いて数値変換を行っている。

試食の結果、ヘビー系のコーヒーは、リングケーキショコラ味、濃厚ショコラケーキおよびモンブランと相性が良いと判定されたことから、かかる組み合わせについて検証を行った。
図４は、実施例２の味覚の分析値を表示した濃厚さ同調型のレーダーチャートであり、（１）はデザートの分析値、（２）はコーヒーの分析値、（３）はコーヒーの平均値およびデザートの分析値を表示したものを示している。
図４（１）に示すように、リングケーキショコラ味、濃厚ショコラケーキおよびモンブランは、いずれも塩味が高い傾向にある。また、リングケーキショコラ味および濃厚ショコラケーキについては、苦味も高い傾向にあるが、いずれのデザートも、酸味については低い傾向にある。図４（２）に示すように、ヘビー系のコーヒーであるコーヒーｉ、コーヒーｊおよびコーヒーｋは、いずれも苦味が最も高くなっている。また、塩味もやや高い傾向にあるが、酸味は低い傾向にある。図４（３）に示すように、ヘビー系コーヒーの平均値と、上記デザートの１つである濃厚ショコラケーキの分析値を比較すると、レーダーチャート上では、いずれも塩味および苦味が高くなっている。したがって、苦味および塩味の強いヘビー系のコーヒーと苦味および塩味の強いデザートは好相性であることが分かる。

ライト系のコーヒーは、バトンケーキフルーツ味、バトンケーキアールグレイ味、マンゴープリン、チーズケーキと相性が良いと判定されたことから、かかる組み合わせについて検証を行った。
図５は、実施例２の味覚の分析値を表示した酸味同調型のレーダーチャートであり、（１）はデザートの分析値、（２）はコーヒーの分析値、（３）はコーヒーの平均値およびデザートの分析値を表示したものを示している。
図５（１）に示すように、バトンケーキフルーツ味、バトンケーキアールグレイ味、マンゴープリンおよびチーズケーキは、いずれも酸味が最も高い傾向にある。図５（２）に示すように、ライト系のコーヒーであるコーヒーａ、コーヒーｂ、コーヒーｃ、コーヒーｄは、いずれも酸味が最も高い傾向にある。図５（３）に示すように、ライト系コーヒーの平均値と、上記デザートの１つであるマンゴープリンの分析値を比較すると、レーダーチャート上では、いずれも酸味が高くなっている。したがって、酸味の強いライト系のコーヒーと酸味の強いデザートは好相性であることが分かる。

バランス系のコーヒーは、リングケーキキャラメル味、バトンケーキコーヒー味および杏仁豆腐と相性が良いと判定されたことから、かかる組み合わせについて検証を行った。
図６は、実施例２の味覚の分析値を表示したバランス型のレーダーチャートであり、（１）はデザートの分析値、（２）はコーヒーの分析値、（３）はコーヒーの平均値およびデザートの分析値を表示したものを示している。
図６（１）に示すように、リングケーキキャラメル味は、苦味が高い傾向にあるが、酸味および塩味についてはバランスがとれた傾向となっており、バトンケーキコーヒー味および杏仁豆腐については、いずれも酸味、苦味および塩味のバランスがとれた傾向にある。図６（２）に示すように、バランス系のコーヒーであるコーヒーｆ、コーヒーｇおよびコーヒーｈは、いずれも酸味、苦味および塩味のバランスがとれた傾向にある。図６（３）に示すように、バランス系コーヒーの平均値と、上記デザートの１つであるバトンケーキコーヒー味の分析値を比較すると、いずれも、酸味、苦味および塩味のバランスがとれた傾向となっている。したがって、酸味、苦味および塩味のバランスがとれたコーヒーと酸味、苦味および塩味のバランスがとれたデザートは好相性であることが分かる。

図８は、実施例３の相性分析診断システムのフローを示している。まず、クライアント端末において、食品情報を入力する（Ｓ４０１）。クライアント端末から管理サーバへデータを送信する（Ｓ４０２）。管理サーバにおいてデータを受信する（Ｓ４０３）。相性データベースを用いて、当該食品とコーヒーとの相性を分析する（Ｓ４０４）。当該食品と相性の良いコーヒーを選定する（Ｓ４０５）。管理サーバからクライアント端末へデータを送信する（Ｓ４０６）。クライアント端末においてデータを受信する（Ｓ４０７）。受信した相性診断結果をクライアント端末の画面に表示する（Ｓ４０８）。

クライアント端末における食品情報の入力は、食品名等を直接入力するものでも良いし、提示される選択項目から適切な食品名等を選択するものでもよい。
食品と相性の良いコーヒーの選定は、好相性のコーヒーが複数見つかった場合に重要となる。すなわち、例えば、ある食品と好相性と判定されるコーヒーが複数ある場合であっても、１つの好相性分類に該当する場合よりも、複数の好相性の分類に適合する場合には、より相性が良いと判定される。また、１つの好相性分類に該当する場合であっても、その分類の重要性が高い場合には、その分類が重視され、最も相性の良いコーヒーとして選定される。

本発明のシステム概略構成は、図９に示す通り、インターネット３を介して、クライアント端末（２ａ，２ｂ，２ｃ）と、管理サーバ１とが接続されている。管理サーバ１においては、食品情報、コーヒー情報および相性データがデータベースとして保存され、かかるデータベースを基に食品とコーヒーの相性が診断される。

以下、本実施例のデータベースの概要を説明する。
データベースには、食品情報、コーヒー情報および相性データが保存ざれ、相性分析診断システムを利用する際には、かかるデータベースを使用して、相性診断を行う。
食品情報とは、食品の名称、味の種類、味認識装置により分析された分析値等をいい、コーヒー情報とは、コーヒーの名称、豆の生産地、豆の配合割合等をいう。相性データとは、データベースに記憶された食品情報を構成する各食品とコーヒー情報を構成する各コーヒーとの相性に関するデータである。上述した相性分析診断方法により相性データは構築される。下記表４は相性データの一例を示したものである。

上記表４に示すように、相性データは、選択した食品と相性の良いコーヒーに関する情報から成る。食品情報およびコーヒー情報には、各食品又はコーヒーごとにインデックスが設けられており、各ナンバーを参照して相性データが構成されている。
例えば、焼き鮭はナンバーＮｏ．１とされており、相性の良いコーヒーの系統はライト系、最も相性の良いコーヒー名はコーヒーＡ、２番目に相性の良いコーヒーはコーヒーＤであるとデータベース上に記憶されている。そばはＮｏ．２とされており、相性の良いコーヒーの系統はバランス系、最も相性の良いコーヒー名はコーヒーＧ、２番目に相性の良いコーヒーはコーヒーＨであるとデータベース上に記憶されている。また、ハンバーグはＮｏ．３とされており、相性の良いコーヒーの系統はヘビー系、最も相性の良いコーヒー名はコーヒーＭ、２番目に相性の良いコーヒーはコーヒーＪであるとデータベース上に記憶されている。
このように、データベースを用いると、クライアント端末において、ある食品を選択するだけで、相性の良いコーヒーを端末画面上に表示することが可能となる。利用者としては、例えば、苦味が強いコーヒーが合うといった味の傾向で、相性の良いコーヒーの情報を得ることもできるし、具体的なコーヒーの商品名で、当該食品と相性の良いコーヒーの情報を得ることもできる。
食品の選択は、食品名だけではなく、具体的な味付けを追加で選択するものであってもよい。また、ライト系等のコーヒーの系統については、系統の名称だけではなく、例えば、ライト系であれば「この食べ物とは、酸味が強いコーヒーが合います」といった具体的な説明を付加するものであっても良い。相性の良いコーヒーの順位は、３位以下を表示するものでもよい。

（その他の実施例）
（１）実施例１および２とは異なり、食品およびコーヒーに関して、分析データから、酸味、苦味、甘味、塩味、渋味、旨味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出した上で、例えば、その中から、酸味、苦味、塩味のカテゴリーの味の強さ度合いのみを比較して相性分析を行ってもよい。
（２）実施例３とは異なり、クライアント端末においてコーヒー情報を入力し、管理サーバにおいてコーヒー情報と食品情報とを照合し、当該コーヒーと相性の良い食品を分析・選定する相性診断システムであってもよい。

コーヒーと食品との相性診断するシステムや携帯アプリケーションプログラムとして利用可能である。

１ 管理サーバ
２ａ，２ｂ，２ｃ クライアント端末
３ インターネット

Claims (9)

1. 食品とコーヒーの味覚の相性を相性データに基づき分析診断する方法であって、
   １）コンピュータが備える分析手段が、センサを用いてコーヒー及び食品の少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリー毎の味を分析し、コーヒー及び食品のそれぞれについて、前記カテゴリーにおける味覚平均値となるように調整された味覚基準液との差を数値化するステップ、
   ２）コンピュータが備える食品の味数値算出手段が、食品に関して、食品に関する前記数値を数値変換し、少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出するステップ、
   ３）コンピュータが備えるコーヒーの味数値算出手段が、コーヒーに関して、コーヒーに関する前記数値を数値変換し、少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出するステップ、
   ４）コンピュータが備える比較手段が、食品とコーヒーとで、少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリーの味の強さ度合いを比較するステップ、
   ５）コンピュータが備える相性記憶手段が、コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せと、コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せとから選択される１種以上の組合せを、コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せとし、前記相性データとして記憶するステップ、
   を備えることを特徴とするコーヒーと食品との相性分析診断方法。
2. コンピュータが備える選定手段が、食品を選定するステップ、
   コンピュータが備えるデータ探索手段が、選定された食品と相性が良いコーヒーを前記相性データから探索するステップ、
   コンピュータが備える出力手段が、選定された食品と相性が良いコーヒーとして、前記相性データに記憶されているコーヒーの種別を出力するステップ、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の相性分析診断方法。
3. 食品がデザート以外である場合は、
   上記５）のステップに換えて、
   コンピュータが備える相性記憶手段が、
   ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ、
   ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は酸味および苦味が強く、コーヒーは苦味が強い組合せ、
   ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が相互に補完される組合せ、
   ｄ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ、
   から選択される１種以上の組合せを、コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せとし、前記相性データとして記憶するステップを備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の相性分析診断方法。
4. 食品がデザートである場合は、
   上記５）のステップに換えて、
   コンピュータが備える相性記憶手段が、
   ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ、
   ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は塩味が強く、コーヒーは苦味及び塩味が強い組合せ、
   ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ、
   から選択される１種以上の組合せを、コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せとし、前記相性データとして記憶するステップを備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の相性分析診断方法。
5. 食品とコーヒーの味覚の相性を相性データに基づき分析診断する装置であって、
   １）センサを用いてコーヒー及び食品の少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリー毎の味を分析し、コーヒー及び食品のそれぞれについて、前記カテゴリーにおける味覚平均値となるように調整された味覚基準液との差を数値化する分析手段と、
   ２）食品に関して、食品に関する前記数値を数値変換し、少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出する食品の味数値算出手段と、
   ３）コーヒーに関して、コーヒーに関する前記数値を数値変換し、少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリー毎に、人が感じる味の強さ度合いを算出するコーヒーの味数値算出手段と、
   ４）食品とコーヒーとで、少なくとも酸味、苦味、塩味のカテゴリーの味の強さ度合いを比較する比較手段と、
   ５）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せと、コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せとから選択される１種以上の組合せを、コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せとし、前記相性データとして記憶する相性記憶手段、
   を備えることを特徴とするコーヒーと食品との相性分析診断装置。
6. 食品を選定する選定手段、
   選定された食品と相性が良いコーヒーを前記相性データから探索するデータ探索手段、
   選定された食品と相性が良いコーヒーとして、前記相性データに記憶されているコーヒーの種別を出力する出力手段、
   を更に備えたことを特徴とする請求項５に記載の相性分析診断装置。
7. 食品がデザート以外である場合は、
   上記５）の相性記憶手段に換えて、
   ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ、
   ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は酸味および苦味が強く、コーヒーは苦味が強い組合せ、
   ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が相互に補完される組合せ、
   ｄ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ、
   から選択される１種以上の組合せを、コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せとし、前記相性データとして記憶する相性記憶手段を備えることを特徴とする請求項５又は６に記載の相性分析診断装置。
8. 食品がデザートである場合は、
   上記５）の相性記憶手段に換えて、
   ａ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、酸味が共に最も強い組合せ、
   ｂ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素の内、食品は塩味が強く、コーヒーは苦味及び塩味が強い組合せ、
   ｃ）コーヒーと食品のそれぞれの味覚のカテゴリー要素が共にバランスする組合せ、
   から選択される１種以上の組合せを、コーヒーの種別と食品の種別で相性が良いものの組合せとし、前記相性データとして記憶する相性記憶手段を備えることを特徴とする請求項５又は６に記載の相性分析診断装置。
9. クライアント端末とサーバがネットワークを介して接続されデータを送受信するシステムにおいて、
   Ａ）クライアント端末は、
   食品情報を入力又は選択させる食品情報入力手段と、
   食品情報をサーバに送信する手段と、
   選択された食品と相性の良いコーヒー情報をサーバから受信する手段と、
   受信したコーヒー情報を画面表示する手段と、
   を備え、
   Ｂ）サーバは、
   食品情報をクライアント端末から受信する手段と、
   請求項１、３又は４のいずれかの相性分析診断方法を用いて記憶された相性データを用いて、クライアント端末から受信した食品情報とコーヒー情報を照合する相性分析手段と、
   選択された食品と相性が良いコーヒーを選定するコーヒー選定手段と、
   選択された食品と相性の良いコーヒー情報をクライアント端末に送信する手段と、
   を備えたことを特徴とする相性分析診断システム。