嗜好分析

ー 研究参加型プロジェクトとして応援購入サービス「Makuake」にて先行公開 ー株式会社TasteDatabank（愛知県安城市、代表取締役：神谷豊明〈信州大学大学院博士課程在籍〉）は、ワインの味覚嗜好を二次元の座標空間として可視化する味覚解析アプリケーション「TasteMap」を開発しました。本アプリは、TasteDatabankが20年以上にわたり蓄積してきた約8,000本のワインの色彩・風味データ（全530項目）と、信州大学繊維学部  田原研究室の味覚等の化学感覚に関するセンシング技術を用いた多変量解析・数理モデル技術を統合することで、個人の味覚嗜好を“位置情報”として表現する新しい手法を採用しています。 本研究成果を一般消費者にも体験いただくため、TasteMap初期版を 研究参加型プロジェクト として応援購入サービス「Makuake（https://www.makuake.com/project/taste-map/）」にて先行公開いたします。消費者が入力する味覚評価データは、味覚科学研究およびアプリの推定アルゴリズムの高度化に活用されます。 ■ 本プロジェクトの3つのポイント 1. 多次元風味データの統計的縮約による「味覚座標空間」の構築 2. 消費者の主観的評価を体系的に収集する研究参加型モデル 3. 産学連携による研究成果とサービス実装の両立 ■ 味覚座標化の手法と意義（TasteMapアプリ） TasteMapアプリでは、味覚特性530項目から構成される高次元風味データを、多変量解析および非線形次元削減によって低次元化し、風味の類似度構造を保持した座標空間（味覚地図）として可視化しています。さらに、ユーザーが入力する酸味・甘味・ボディといった主観評価を統合することで、“ユーザー固有の味覚位置（座標）”を推定します。これにより、個々の「おいしい」が二次元空間上に表現され、味覚を言語表現に依存せず構造的に理解できる点が、本技術の重要な意義です。 ■ 基準のワインの導入 味の感じ方には個人差が大きく、その差異を補正するためには、味覚評価の「基準点」を揃えておく必要があります。TasteMapアプリでは、この基準点を設定するための初期評価用 基準ワイン（Reference Wine） を独自に設計・商品化しました。ユーザーはまず基準ワインを評価することで、酸味・甘味・ボディといった主要味覚指標における初期値が取得されます。この基準値をもとに、以降に評価される各ワインの味覚座標を高精度に推定できるようになり、個々の嗜好推定における 一貫性・再現性が向上します。 ■ 社会実装に向けた研究参加型実証モデル（Makuake） TasteMapは、研究で得られたアルゴリズムや風味データ統合手法を、実際の消費行動に適用して検証する実証モデルとして位置づけています。今回、応援購入サービス Makuake （https://www.makuake.com/project/taste-map/）における先行公開を通じて、ユーザーが入力する味覚評価データが研究基盤に蓄積されます。これにより、（1）味覚科学研究の高度化 →（2）アプリケーションの改良 →（3）ユーザー体験の向上 という循環が形成され、学術研究と社会実装が相互に発展していく枠組みを構築します。 ■ 今後の展開 本研究およびTasteMapの社会実装は、味覚情報学の体系化を長期的な目標とし、今後以下の展開を予定しています。 嗜好構造の高度解析 | 消費者の嗜好クラスタリング、年代・地域など人口統計属性による差異分析を通じ、嗜好形成メカニズムの解明を進めます。 他酒類・食品領域への応用 |...