食感は、おいしさの6割超を支配するとも言われる重要な要素である。これまで食感評価は、主として官能試験が利用されてきたが、個人差などを排除した安定した評価法確立をめざして、機器分析評価も行われてきた。食品を圧縮する際に、「変形量」と「変形に必要な力」の関係を測定し、この食品圧縮試験結果に基づき、官能試験と機器分析の結果に強い相関がある指標も発見され、一部では成功を収めている。しかし、食品多成分系であり、また不均一構造に由来する食感の複雑さから、食品圧縮試験の測定結果から、特徴値を抽出して多変量解析を行うこれまでの食感分析法では適用できない食品、および食感の方が多いのが現状である。本研究では従来法のような人為的な特徴抽出を行わず、圧縮試験で得られた全てのデータを利用した機械学習により、食感分析の実施可能性を模索した。従来法での解析が特に困難とされてきたスナック菓子（ポテトチップス等）を対象として、どの種類の菓子の食感であるか、分類問題については、７～９割程度の確度による分類が可能であった。食感分析への機械学習の適用も十分検討する余地があると期待される。
