主催: 公益社団法人 日本食品科学工学会
会議名: 日本食品科学工学会第72回大会
回次: 72
開催地: 日本大学生物資源科学部 湘南キャンパス
開催日: 2025/08/27 - 2025/08/29
【目的】
風味（フレーバー）は食品のおいしさに大きく寄与することから，その理解・共有は食産業全体における重要な課題である．我々は，食品の香気成分情報を元に，フレーバーの言語表現（キャラクター）を迅速，簡便かつ客観的に予測するF-index CompSM，さらにその応用として，風味相性を予測するF-index PairingSM，風味類似度を予測するF-index MappingSMなどのAIを開発してきた．これらのAIは「言語」としてフレーバーを理解・解析するために役立つが，ヒトは外界情報入力の約80%を「視覚」に依存していることから，フレーバー表現に「視覚」を利用できれば，より効果的なフレーバーの理解・共有が可能となる．そこで本研究では，上記AIを活用し，フレーバーの時系列変化を「映像」として表現する新たなスキーム（F-index MovieSM）を開発した．
【方法・結果】
F-index CompSMによって定義した399種類のキャラクターについて，DALL-E3により各5枚の視覚表現画像を生成した．次にChatGPTにより，生成時に使用したキャラクターとの高い一致度を確認し，173枚の画像を選抜した．さらに，97名を被験者として実施した8,720件のアンケート結果を解析することで，最終的に112種類の「ヒトの認知と合致するキャラクター・画像のセット」を得た．本セットを用い，未熟なバナナ，熟したバナナを食べた際のレトロネーザルアロマの時系列変化をモデルとして映像化した．PTR-MS分析によって取得された香気成分の時系列変化データを，F-index CompSMによってキャラクターに変換した後，対応する画像に置換，香気成分の閾値に基づいた出現タイミングで時間軸に沿って表示することで，フレーバーの時系列変化を「映像」として視覚化した．
本スキームは，フレーバーを理解・共有するための新たなアプローチとして活用が期待できる．
