玄米基礎編

玄米のおいしさを数値化する!官能評価の方法と食味試験の見方

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ハク
ハク
こんにちはハクです!今回は玄米の硬さや粘りを研究者がどうやって調べているのか教えて?
ゲン
ゲン
はい!こんにちはゲンです。玄米の官能評価では専門の評価者が決められた条件で試食して特徴を数値にするんだよ。実際の研究を例に試験の準備から結果の読み方まで解説するよ!

玄米の硬さ・粘り・香りなどを科学的に調べるとき研究者はどのような方法で食味を評価しているのでしょうか。実際の官能評価では玄米を食べて感想を記録するだけでなく評価者の選定・訓練・試料の準備・評価項目の設定・統計解析など多くの手順が設けられています。

例えば2019年に発表された玄米飯の研究では10種類の玄米を8人の訓練された評価者が18項目で評価し食感や風味の違いを分析しました。また評価する特徴によって試食温度を変えるなど感覚的な違いをできるだけ適切に測定するための工夫も行われています。

この記事では実際の玄米研究を参考に官能評価の目的・評価者の訓練・炊飯条件・評価尺度・統計解析の仕組みを順番に解説します。さらに研究結果から分かることと分からないことを整理し玄米のおいしさを科学的に理解するための視点を紹介します。

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玄米の官能評価では何を明らかにする?

玄米の官能評価では最初に何を明らかにしたいのか研究目的を決めます。例えば2種類の玄米に食感の違いがあるかを調べる場合と硬さ・粘り・香りの強さを詳しく測定する場合では適切な試験方法が異なります。また消費者がどちらの玄米を好むかを調べる場合には感覚的な特徴を測定する試験とは別の設計が必要です。官能評価には識別試験・特性評価・嗜好試験などがあり研究目的によって使い分けられています。

識別試験は違いの有無を調べる

識別試験の代表例が三点識別試験で3つの試料のうち2つを同じものにして残りの1つを異なる試料とし評価者に違うものを選んでもらいます。例えば玄米Aを2つ・玄米Bを1つ用意すれば評価者が両者の違いを識別できるかを調べられます。ただ偶然正解する可能性もあるため評価者の人数と正答数から統計的に判断します。違いを識別できても何が違うのかまでは分からない点に注意が必要です。

特性評価は違いの内容を調べる

特性評価では硬さ・粘り・香りなどの特徴を個別に調べます。例えば玄米Aは噛み始めの硬さが強く玄米Bはもちもちした食感が強いといった違いを一定の尺度で記録します。2019年の「定量的記述分析法による玄米飯の官能特性評価」では10種類の玄米飯を対象に18項目の感覚的特徴を測定しました。この研究では好ましさを尋ねるのではなく玄米が持つ特徴を詳しく調べています。

嗜好試験は好ましさを調べる

嗜好試験では消費者が食品をどの程度好むかを調べます。例えば玄米Aが硬いと評価されても玄米Aを好む人が多いとは限りません。噛み応えを好む人もいればやわらかさを好む人もいるためです。そのため嗜好試験では対象となる消費者の選び方も重要になります。研究論文を読む際には「違いの有無」「特徴の強さ」「好ましさ」のどれを調べた試験なのかを最初に確認すると結果の意味を理解しやすくなります。

比較表|官能評価の種類

試験方法 主な目的 分ること
識別試験 違いを判別できるか調べる 感覚的な差の有無
特性評価 特徴の種類や強さを調べる 硬さ・粘り・香りなど
嗜好試験 好ましさを調べる 消費者の好みや受容性

官能評価の評価者はどう選ばれ訓練される?

評価者にはどのような能力が求められる?官能評価で試料を評価する人を評価者またはパネリストと呼びます。分析型官能評価では感覚的な違いを識別する能力に加え同じ特徴を繰り返し安定して評価できることが求められます。例えば同じ玄米の硬さを評価するたびに大きく異なる点数を付けると試料間の違いを判断しにくくなります。そのため評価者を選ぶ際には感覚の鋭さだけでなく判断の再現性や評価用語を適切に使える能力も確認します。

ハク
ハク
なるほど!玄米の特徴を正しく比べるには食べる人の評価する能力や判断の安定性が大切なんだね!

2019年の研究では8人が評価した

2019年の玄米飯研究では玄米飯の特徴を識別・表現する能力が高い10人を選抜し予備評価を通して最終的に8人の評価者で試験を実施しました。このような訓練された評価者の集団を分析型パネルと呼びます。少人数であっても十分な訓練を受けた評価者が繰り返し測定することで食品の特徴を詳しく調べることができます。ただ8人という人数だけで試験の信頼性が決まるわけではありません。

94語から18項目を選んだ

この研究では最初から18項目が決められていたわけではありません。まず「ひとめぼれ」「コシヒカリ」「はいごころ」「ホシユタカ」の4種類を使い評価者が感じた特徴を自由に記述しました。その結果94語の候補が集まり意味の重複を整理したうえで20語を使った予備評価を実施しました。さらに4セッションの予備評価を通して判断の再現性などを確認し最終的に18項目が採用されました。

訓練は好みを一致させるためではない

評価者の訓練は例えば「もちもち感」という言葉について粘り・弾力・粒のまとまりのどの特徴を評価するのかを共有します。また同じ試料を繰り返し評価し結果が安定しているかを確認します。つまり感覚的な特徴を共通の基準で判断できる状態を目指します。評価者の人数・選抜方法・訓練内容・繰り返し評価の結果は研究の信頼性を判断するための重要な情報です。

玄米の食味試験では試料をどう準備する?

2019年の研究ではアミロース含有率の異なる玄米に加え胚芽が大きい巨大胚米も使用されました。試料は「はいごころ」「金のいぶき」「ミルキークイーン」「ゆめぴりか」「あきたこまち」「ひとめぼれ」「はえぬき」「ササニシキ」「コシヒカリ」「ホシユタカ」の10種類で原料米は2016年産で試験は2017年2〜3月に実施されました。玄米は15℃以下で保管し評価前日に室温へ戻して使用しています。

加水量は予備試験で決められた

研究者はアミロース含有率が異なる3試料を使用し玄米重量に対する加水量を1.70倍・1.75倍・1.80倍として予備検討しました。その結果試料間の特徴が明確だった1.75倍を採用しています。この試験では洗米した玄米に重量の1.75倍の水道水を加え浸水せずにIH炊飯器の玄米コースで炊飯しました。炊飯後は約70℃で保温し保温時間を最大60分としています。ただ、この条件は研究目的に合わせて設定されたものであり家庭での最適な炊飯条件を示すものではありません。

評価する特徴によって温度を変えた

官能評価では試料の温度も重要で2019年の研究では香りと外観を50℃以上で評価し味・風味・食感は25℃以下に冷ました試料を使用しました。また香りの評価には70±2gで味や食感の評価には40±1gを用意しています。このように評価対象に応じて試料の温度や量を設定することで比較条件を明確にしています。

試験室の環境も管理された

官能評価は室温22±2℃・湿度38±2%に管理された個別ブースで実施されました。試料には3桁のランダムな番号を付け評価者ごとに提示順序を無作為に設定しています。また1セッションで3試料を評価し試料間には30秒の休憩を設けました。これらは試料の順序や先入観が判断に与える影響を減らすための工夫です。研究における食味試験では炊飯方法だけでなく保管・温度・提供量・試食順序・試験環境までを管理します。

2019年の官能評価条件

管理項目 研究で採用された条件
原料米 2016年産の玄米10種類
保管 15℃以下
加水量 玄米重量の1.75倍
浸水 なし
炊飯 IH炊飯器の玄米コース
保温 約70℃・最大60分
香り・外観 50℃以上で評価
味・風味・食感 25℃以下で評価
試験室 22±2℃・湿度38±2%
試料識別 3桁のランダムコード
繰り返し 各試料3回

出典:本間ほか(2019)「定量的記述分析法による玄米飯の官能特性評価」研究で採用された条件であり家庭炊飯の推奨条件ではありません。

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官能評価ではどのように特徴を数値化する?

玄米を食べて「少し硬い」「かなりもちもちしている」と感じても、その言葉だけでは試料間の違いを正確に比較しにくい場合があります。そこで官能評価では評価する特徴を明確に定義し感じた強さを一定の尺度で数値化します。2019年の研究では香り3項目・外観4項目・味4項目・風味1項目・食感6項目の計18項目を採用しました。特徴的なのは噛む段階によって評価項目を分けていることで例えば甘さは噛み始めと飲み込む前を区別し硬さやプチプチ感は噛み始めの段階で評価しています。

線尺度を使って特徴の強さを測る

2019年の研究では7段階評価ではなく線尺度を使用しました。線尺度とは一定の長さの線を用意し評価者が感じた強さに対応する位置を示す方法です。この研究では左端を0.0・右端を100.0として評価値を記録しました。例えば硬さの評価値が80の玄米と40の玄米があれば80の玄米の方が硬さを強く感じられたことを示しますが数値が2倍だからといって実際の硬さも2倍であるとは解釈できません。また評価値の高さはおいしさの高さを意味するものでもありません。

相対評価との違い

米の官能評価には基準米と比較して点数を付ける相対評価もあります。例えば硬さを7段階で評価する場合には基準米と同程度を0とし硬い場合はプラス方向・やわらかい場合はマイナス方向に記録します。一方で記述分析法は個々の特徴の強さを尺度上に表す方法です。どちらも数値を使いますが数値が示す意味は異なります。

評価用語を統一する理由

例えば「粘り」と「もちもち感」は似ていますが同じ意味とは限りません。評価者によって判断する特徴が異なれば得られた数値を比較しにくくなります。そのため研究では評価用語の定義を共有し必要に応じて基準となる試料を確認します。感覚を数値化する目的は人間の感じ方を完全に客観化することではありません。評価条件を明確にして玄米の特徴を比較可能な情報にすることです。

評価尺度の違い

比較項目 相対評価の例 線尺度による記述分析
評価方法 基準米との違いを評価 特徴の強さを評価
尺度 −3〜+3など 0〜100など
基準 基準米との差 定義された感覚の強さ
主な用途 基準米との食味比較 複数の官能特性の分析
注意点 項目によって点数の意味が異なる 評価値は好ましさを直接示さない

官能評価の結果をどう分析し信頼性を確かめる?

官能評価では同じ玄米を食べても評価者によって数値が異なる場合があります。また同じ評価者が同じ試料を繰り返し評価しても必ず同じ数値になるとは限りません。そのため研究では平均値に加え評価者間の違いや繰り返し評価の安定性を調べます。2019年の研究では10種類の玄米飯をそれぞれ3回繰り返し評価しました。このような試験設計によって一時的な感覚の変動が結果に与える影響を検討できます。

ゲン
ゲン
官能評価では平均点だけでなく評価者によるばらつきや統計的な差も調べるよ。!

多重比較で試料間の違いを調べる

複数の玄米を比較するときには平均値の差が偶然のばらつきで説明できる範囲なのかを検討します。2019年の研究ではTukey-KramerのHSD法による多重比較を行いp値が0.05未満の場合を統計的に有意な差として扱いました。その結果18項目すべてについて少なくとも2試料間に有意な差が認められました。ただ10種類の玄米すべてが18項目すべてで異なっていたという意味ではありません。

因子分析は複数の特徴を整理する玄米の硬さ・粘り・粒感などには互いに関連する特徴があります。因子分析は複数の評価項目に共通する変動を調べ少数の因子として整理する方法です。2019年の研究では18項目から食感全般・ぬかや胚芽に関係する食感と風味・甘さ・色みという4因子が抽出されました。4因子の累積寄与率は58.5%であり評価項目間の変動の一部を説明しています。

クラスター分析で似た玄米を分類する

クラスター分析は複数の特徴が似ている試料をグループに分ける方法で2019年の研究では10試料が4グループに分類されました。ただ、この分類は研究で使用した試料・評価項目・解析方法に基づく結果で同じ品種であれば産地や産年が変わっても必ず同じ分類になるとは限りません。

また統計的な有意差があっても食べる人がその違いを重要だと感じるかどうかは別の問題です。官能評価の結果を理解するには平均値・ばらつき・統計解析の方法を確認し何が明らかになったのかを区別する必要があります。

統計解析の役割

分析方法 主な目的 結果の読み方
平均値 評価値の中心的な傾向を調べる 特徴の強さを比較する手がかり
ばらつき 評価値の散らばりを調べる 判断の一致度や安定性を考える
多重比較 複数試料間の差を検討する どの組み合わせに有意差があるか
因子分析 共通する特徴を整理する 複数の評価項目に共通する因子
クラスター分析 似た特徴の試料を分類する 試料間の類似性とグループ

玄米の官能評価研究から何が分かり何が分からない?

10種類の玄米飯にはどのような違いがあったでしょうか?2019年の研究では10種類の玄米飯を18項目で評価し食感や風味の違いを明らかにしました。例えば巨大胚米の「はいごころ」と「金のいぶき」はもちもちした食感と、ぬか・胚芽に関係する特徴が強い玄米飯として整理されました。低アミロース米の「ミルキークイーン」ではもちもち感とごはんの香りが特徴として示されました。一方で高アミロース米の「ホシユタカ」は硬さやパラパラ感が強い玄米飯として位置づけられました。

実際の評価値から特徴を読み取る

研究で報告された評価値を見ると玄米ごとの違いを具体的に確認できます。例えば全体の光り具合は「金のいぶき」が68.5で「ホシユタカ」が17.0でした。一方で口に入れた瞬間のパラパラ感は「金のいぶき」が21.8で「ホシユタカ」が90.6でした。つまり同じ玄米飯でも光り具合とパラパラ感では異なる特徴が現れています。ただ、これらは研究で使用された原料米と炊飯条件による結果です。

研究結果は品種の優劣を示さない

この研究が明らかにしたのは玄米飯の感覚的な特徴であり一般消費者によるおいしさの順位ではありません。例えば硬さが強い玄米を好む人もいれば、もちもちした玄米を好む人もいます。また同じ品種でも産地・産年・保存状態・炊飯条件などが変われば食味が異なる可能性があります。したがって研究結果を現在販売されているすべての同一品種に当てはめることはできません。

機器測定による予測研究も進んでいる

2025年に発表された西本有紀・藤田明子の研究では玄米飯の機器測定データを使い官能試験の総合評価点を予測する方法が検討されました。研究では寄与度の高い8項目を説明変数としPLS回帰分析によって予測式を作成しています。別の試料による検証でも官能評価点に近い予測値が得られたと報告されています。ただ、この結果だけで機器測定がすべての玄米の官能評価を代替できるとはいえません。

研究結果を読むときの視点

官能評価研究を読む際には試料数・評価者の人数・訓練内容・炊飯条件・評価尺度・統計解析の方法を確認することが重要です。また研究が感覚的な特徴を調べたものなのか好ましさを調べたものなのかも区別する必要があります。

研究で得られた数値は玄米の特徴を理解するための情報であり誰にとっても同じおいしさを保証するものではありません。官能評価の価値は一つの順位を決めることだけでなく玄米の多様な特徴を比較可能な形で明らかにできる点にあります。

玄米の官能評価結果

玄米の試料 全体の光り具合 口に入れた瞬間のパラパラ感
金のいぶき 68.5 21.8
ミルキークイーン 52.2 31.1
コシヒカリ 35.7 52.1
ホシユタカ 17.0 90.6

出典:本間ほか(2019)の評価結果から抜粋で数値は官能特性の評価値であり好ましさを示す食味値ではありません。

Q1.官能評価は誰でもできますか?

家庭でも玄米の硬さ・香り・味などを記録できますが研究で行う分析型官能評価では評価者の選定・訓練・試験条件の管理が必要です。家庭での食べ比べと研究目的の官能評価は区別して考えなければなりません。

Q2.評価者が8人でも信頼できるのでしょうか?

訓練された少人数の評価者による記述分析は食品の特徴を詳しく調べる方法として利用されていますが人数だけで信頼性が決まるわけではありません。評価能力・繰り返し精度・試験設計・統計解析などを合わせて判断する必要があります。

Q3.2019年の研究ではなぜ浸水せずに炊飯したのですか?

研究では加水量などを予備検討したうえで浸水しない条件を採用していますが、この研究から「浸水しない方がおいしい」という結論は導けません。研究目的に合わせて設定された炊飯条件の一つです。

Q4.官能評価の点数が高い玄米ほどおいしいのでしょうか?

必ずしもそうではありません。例えば硬さの評価値が高い場合は硬さが強いことを示します。好ましさを調べる嗜好試験でない限り評価値をそのままおいしさの順位として解釈することはできません。

Q5.官能評価と食味計ではどちらが正確ですか?

測定する対象が異なるため一概には比較できません。官能評価は人が感じる特徴を調べる方法であり食味計などの機器は成分や物性などを測定・推定します。目的に応じて両者を組み合わせることで玄米の特徴を多面的に理解できます。

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あとがき

食べ物を味わうという行為は人類の長い歴史の中で受け継がれてきた、ごく自然な営みですが、その感覚を言葉に置き換え誰かと正確に共有することは決して簡単ではありません。例えば同じ音楽を聴いても人によって心に残る旋律が異なるように同じ玄米を食べても印象に残る香りや食感は人それぞれです。

食品の官能評価という研究分野には、そんな目に見えない感覚を科学の言葉で表現しようとする興味深い挑戦があります。かつては「おいしい」という一言で語られていた食品の特徴も研究方法の発展によって細かく捉えられるようになってきました。

そして近年では人間の感覚と機器測定の結果を結びつける研究も進められています。こうした技術がさらに発展すれば将来は玄米を購入する際にも硬さ・粘り・香り・粒感などの特徴を分かりやすく比較できるようになるかもしれません。

それは単に食品の評価技術が進歩するというだけでなく私たちが自分の好みをより深く知る機会が増えることでもあります。玄米には品種や育った環境によって異なる個性があります。そしてその個性を感じ取る私たちの感覚にも一人ひとりの違いがあります。

科学が玄米の個性を明らかにし私たちの感覚がその価値を見つけていくような未来にはまだ知らないおいしさとの出会いがきっと数多く待っていることでしょう。

ここまでお読みくださりありがとうございます。さらに玄米のおいしさの評価項目の外観・香り・味・食感などについてご興味がおありの方は下のボックスから内部リンクしておりますのであわせてお読みください。

https://sukko.jp/genmai-oisisa-koumoku/

その他にも玄米についてご興味がおありの方は下の関連記事もご覧ください。玄米に関する疑問がある場合は末尾のサイト内検索をご利用ください。それではよい玄米ライフをお送りくださいませ!

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