データドリブン手法を導入した鮭魚醤の試作

  • 中野 光敏
    東京農業大学生物産業学部食品香粧学科 一般社団法人国際交流支援機構
  • 相根 義昌
    東京農業大学生物産業学部食品香粧学科
  • 小泉 亮輔
    東京農業大学生物産業学部食品香粧学科
  • 中澤 洋三
    東京農業大学生物産業学部食品香粧学科
  • 山崎 雅夫
    東京農業大学生物産業学部食品香粧学科
  • 渡部 俊弘
    東京農業大学生物産業学部食品香粧学科
  • 髙野 克己
    東京農業大学応用生物科学部生物応用化学科
  • 佐藤 広顕
    東京農業大学生物産業学部食品香粧学科

書誌事項

タイトル別名
  • Introduction of a Data-Driven Approach for Salmon Fish Sauce Production

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説明

<p> ソーシャルウェブサイト上には,あらゆる分野のデータが蓄積されており,検索エンジンを使用することで膨大なデータから必要なものを簡単に検索し,抽出することができる。これらの検索履歴は人々の関心を示すものであり,消費者動向を知るためにも有用である。一方,魚醤は,非可食部や市場価値の低い魚などを有効利用できることから,日本の各地で様々な種類の魚醤が製造されている。しかし,「Google検索」を対象としたデータマイニングの結果,日本の消費者は,魚醤をごく限られた料理,すなわち鍋料理に利用していることが示唆された。さらに,鍋料理の素材としての「白子」の人気が近年上昇していることが明らかとなった。以上の結果から,我々は,白子を素材とした鮭の魚醤の製造を試みた。さらに,市場価値の低い鮭からの魚醤の製造も合わせて行い,それら試作品を「香りセンサー」「味センサー」「色センサー」の3種を合わせた“e-panel”解析によって評価した。その結果,商品価値の低い鮭を利用した場合でも商品価値の高い鮭から製造された魚醤と遜色がないこと,そして,白子を材料に加えても,魚醤の味,香り,色に顕著な影響を与えないことが示された。</p>

収録刊行物

参考文献 (21)*注記

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