多次元センサーデータ解析による製品開発・品質評価支援 　―JMPを活用した食品相性評価 ―

研究開発では、多数の測定変数が得られる一方、評価可能な試料数は限られます。こうした多変量データを製品開発に活用するには、予測精度だけでなく、試料間の違いを可視化・解釈し、次の開発判断につなげることが重要です。

当社では、複数の発光プローブから得られる多次元応答情報を利用したセンシング技術「FLAIRS」を開発しています。得られたセンサーデータに対し、JMPを用いて、データ確認、主成分分析、回帰・判別分析、変数間関係の可視化などを行い、目的に応じてJMP Proのモデル比較機能も活用しています。

本発表では、食品と調味料等を組み合わせた際の相性評価を中心事例として紹介します。各組み合わせから得られるセンサー応答を多変量解析し、組み合わせごとの相性の違いを可視化・解釈することで、相性判断に関係する特徴を整理し、製品改良の方向性を検討する解析プロセスを示します。

また、この解析の枠組みを、原料差、処方差、製品差、工程差、ロット差などの品質評価へ展開する考え方も説明します。多次元センサーデータから試料の特徴を整理し、仮説形成、次の実験計画、研究開発上の意思決定につなげるJMP活用を紹介します。