特開2022-32122IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関するものである。

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】飲食品の官能評価におけるパネリストの招集とトレーニングの実施にかかっていた時間と労力を無くすことができる情報処理装置などを提供することを課題とする。
【解決手段】本実施形態では、飲食品の物性データおよび振幅データ（飲食品の物性測定を実施して得られた波形データを時系列に並べて生成した周期的波形データに対し所定の周波数解析手法による処理を行って得られた振幅値に関するもの）が入力されると当該飲食品の官能評価の結果を出力する機械学習モデルを用いて、予測対象の飲食品の物性データおよび振幅データから当該予測対象の飲食品の官能評価の結果を予測する。
【選択図】図１

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、パネリストの招集とトレーニングの実施には、多大な時間と労力がかかっていた。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる情報処理装置は、制御部を備える情報処理装置であって、前記制御部は、飲食品の物性データおよび振幅データが入力されると当該飲食品の官能評価の結果を出力する機械学習モデルを用いて、予測対象の飲食品の物性データおよび振幅データから当該予測対象の飲食品の官能評価の結果を予測する予測手段を備え、前記振幅データは、飲食品の物性測定を実施して得られた・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、飲食品の官能評価におけるパネリストの招集とトレーニングの実施にかかっていた時間と労力を無くすことができるという効果を奏する。また、本発明によれば、当該時間と労力を無くすことに貢献する、飲食品の官能評価を予測する機械学習モデルを作成することができるという効果を奏する。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図１は、情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。
【図2】 図２は、応力波形の一例を示す図である。
【図3】 図３は、応力波形データの一例を示す図である。
【図4】 図４は、集団粒・枠あり測定と集団粒・枠なし測定の一例を示す図である。
【図5】 図５は、振幅値抽出の一例を示す図である。
【図6】 図６は、測定手法ごと評価項目ごとの、モデルにより予測可能なクラス値の範囲を示す図である。
【図7】 図７は、実施例１で作成した評価項目５（硬さ）に対応する各モデルの精度の結果を示す図である。
【図8】 図８は、実施例１で作成した評価項目１０（粒感）に対応する各モデルの精度の結果を示す図である。
【図9】 図９は、実施例２で作成した評価項目５（硬さ）に対応する各モデルの精度の結果を示す図である。
【図10】 図１０は、モデル作成に用いられた各特徴量の重要度を示す図である。
【図11】 図１１は、実施例２で作成した評価項目６（粒の硬さ）に対応する各モデルの精度の結果を示す図である。
【図12】 図１２は、モデル作成に用いられた各特徴量の重要度を示す図である。

選択図 図1出願人が指定した本件の代表的な図

１００ 情報処理装置 １０２ 制御部 １０２ａ 作成制御部 １０２ａ１ 官能評価結果取得部 １０２ａ２ 分類部 １０２ａ３ 波形データ取得部 １０２ａ４ モデル作成部 １０２ａ５ モデル検証部 １０２ｂ 物性データ作成部 １０２ｃ 振幅データ作成部 １０２ｄ 予測制御部 １０２ｄ１ 波形データ取得部 １０２ｄ２ 予測部 １０４ 通信インターフェース部 １０６ 記憶部 １０６ａ 作成用データ等記憶部 １０６ｂ モデル記憶部 １０６ｃ 予測用データ等記憶部 １０８ 入出力インターフェース部 １１２ 入力装置 １１４ 出力装置 ２００ 物性測定器 ３００ ネットワーク

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