凍結・解凍による魚肉テクスチャー変化の測定方法の標準化

抄録

【目的】

食品のテクスチャー測定は品質評価において重要な指標であるが，測定条件や評価手法が統一されておらず，再現性や比較性に課題がある．本研究では，水産物の凍結・解凍に伴うテクスチャー変化を正確に定量評価できる最適なプローブ形状および移動速度を明らかにし，統一的な測定法の確立とそのマニュアル化を目指している．その実現に向け，大量のデータから有効なパターンや関係性を抽出できる機械学習の導入により、再現性・比較性の向上に有効だと考えた．しかし，水産物は個体差が大きく予測モデルの構築には不向きなため，まずは個体差の少ない豆腐をモデル食品として用い，大量の測定データを収集・解析し，予測モデルの基盤構築を行った．

【方法】

モデル食品として厚さ1 cmの豆腐を用い，凍結速度（-60℃，-20℃），保存期間（0日，1週間，1か月），および解凍経過時間（0時間，24時間）を組み合わせた各条件下でサンプルを作製した．保存温度は-20℃，解凍は庫内温度5℃の冷蔵環境で12時間静置し，サンプル中心温度が約1℃となるように設定した．テクスチャー測定は，3種類の円柱プローブ（3，5，10 [mm]）と4段階の移動速度（1，2，5，10 [mm/s]）を用いて実施し，各条件につき30回の押し込み試験を行った．得られたデータをもとに，機械学習を用いてテクスチャー特性と測定条件の関係性を解析し，予測モデルの構築を行った．

【結果】

機械学習による解析の結果，プローブ径や移動速度，およびサンプル状態（凍結速度・保存期間・解凍時間）とテクスチャー特性との間に，有意な関係性を示唆する傾向が見られた．豆腐をサンプルとして用いたものではあるが，テクスチャー測定における予測モデル構築の有効性を示すものであり，統一的な測定法の基盤としての可能性が示唆された．