鹿児島県茶市場では，荒茶品質改善を目的に，入札される荒茶の外観と水色がデジタルカメラで撮影され，その画像のテクスチャー解析や色度解析から得られる数値は，単価や画像とともにスマートフォン等で各農家にフィードバックされている。今回，お茶の味や香りに大きく影響する荒茶成分値を，栽培情報と画像解析データから説明・予測する手法をJMPの各種機能を用いて検討した。
県内各産地から茶市場に入荷・画像解析・落札後，近赤外法により成分分析された一番茶1,292サンプルのデータセットを用いた。一番茶荒茶成分値（全窒素，遊離アミノ酸，テアニン，繊維，タンニン，カフェイン，ビタミンC）を用いた主成分分析より，入札される荒茶の特徴は，全窒素や繊維に関する指標の主成分1と，タンニンやカフェイン量に関する指標の主成分２で74.4％説明でき，単価は全窒素と正の，繊維と負の相関があった。
管理図より，全窒素と繊維は操業後半（中生～晩生品種）で管理限界を逸脱する事例が多く，全窒素の仕様下限値を含有量5％，繊維の仕様上限値を含有量22％とした場合の不適合率は，それぞれ4.9％，6.4％であった。
荒茶画像解析データから全窒素と繊維を予測するため，栽培情報と10の画像解析項目をパラメータとしたPLS回帰や応答曲面モデルのあてはめを行った結果，両成分値は，入札日と品種に加えて，画像解析項目の「白茎」（摘採する新芽の熟度の指標）を組み込んだモデルで説明できた。さらにプロファイルのデザインスペース機能により，「中～晩生の主要品種は，5月7日までに白茎を程度3以下になるように摘採・製造」すると全窒素と繊維の仕様内割合を98.9％にできると予測された。
以上，荒茶成分値は栽培情報および画像解析データから予測でき，仕様内に維持する栽培指標が得られた。これらの情報を現場での摘採・製造における指導に活用している事例を紹介する。