【目的】飲料や食品の開発において消費者の嗜好を理解することは非常に重要である。嗜好の調査は通常セントラルロケーションテストやホームユーステストなどにより行われるが、正確な結果を得るためには多人数でのテストが必要となる。このため多点数の試料を評価するのは高コストとなり、実際には少ない点数で実施することが多く明確な傾向を把握することは難しい。また飲料は様々なシーンで飲用され、シーンにより嗜好が異なるという課題もある。特に飲用シーンとして食事中が最も多いRTD（Ready to drink,チューハイなどの低アルコール飲料）は食事との相性があるため、このようなテストを用いても正確な嗜好データをとれているか不明である。そこで本研究ではこれらの課題を解決すべく、製品分析値から味を予測する味予測モデルを利用して、複数の嗜好調査結果を統合的に分析し、嗜好を解析した。また、その結果と実際の販売実績を比較解析することで嗜好の解析結果が妥当であるか検証した。
【方法】過去に実施した複数のセントラルロケーションテストによる嗜好調査結果について、調査した製品の分析値から味予測モデルにより予測味を取得した。これと調査結果の、おいしさ、食事との相性の関連について解析した。同様に市販品についても味予測モデルにより分析値から予測味を取得し、解析に使用した。
【結果】おいしさを目的変数、甘味と酸味を説明変数に重回帰分析を行ったところ、高い相関が得られた。得られた回帰式からすると、甘味と酸味が高い方がおいしさは高くなる結果となった。一方で販売実績を甘味と酸味の和でレベル分けして解析したところ、一定以上のものは売上が低かった。食事との相性については甘味、酸味ともに弱い正の相関が認められた。おいしさが甘味と食事との相性のいずれにも正の相関があることから偏相関係数を求めたところ、食事との相性と甘味については負の相関が認められた
