食べなくてもマーガリンの食感がわかる！

マーガリンの食感を左右する乳化状態などの微細構造を定量的に評価する解析技術の開発

ポイント

・ ラマンイメージングと機械学習でマーガリンの品質や乳化状態を化学的な定量性に基づき評価

・ 製造工程や保存期間の長さがマーガリンの微細構造に与える影響を可視化

・ オイルオフが起こらず、食感に優れ、機能性が高いなど、製造者が求める品質の製造工程探索のための評価手法を提供

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202411220443-O1-ab9w3fR6】

概 要

国立研究開発法人 産業技術総合研究所（以下「産総研」という）先端フォトニクス・バイオセンシングオープンイノベーションラボラトリ テイラー ジェームス 主任研究員、畔堂 一樹 招聘研究員、藤田 聡史 副ラボ長、大阪大学大学院工学研究科 藤田 克昌 教授、雪印メグミルク株式会社 塚越 詩織 研究員、田中 礼央 主査は、ラマンイメージングと機械学習でマーガリンの品質や乳化状態を化学的な定量性に基づき評価する解析技術を開発しました。

今回開発した解析手法は、マーガリンの口どけなどの制御だけでなく、品質管理、商品改良などを行う際の実用的な品質評価技術として利用することが期待されます。また、マーガリンのみならず、一般に液体成分が多く含まれる食品の検査や、製薬やその他の分野でも強力なツールになると考えられます。

なお、この技術の詳細は、2024年11月20日に「Food Chemistry」に掲載されました。

植物油脂を乳化させて製造するマーガリンは、乳化剤の種類と割合、製造工程などが食感や見た目に大きな影響を与えます。乳化の状態を制御して、オイルオフが起こらず、より滑らかな食感で、機能性が高いなど、製造者が求める品質のマーガリンを製造するための工程を最適化するには、マーガリンの微細構造や分子分布を定量的に評価する解析手法が必要です。

今回、ラマンイメージングと機械学習を用いた解析手法によって、乳化剤の含有量、製造工程やマーガリンの保存期間などの品質に影響するパラメータに対してマーガリンの微細構造や分子分布がどのように変化するのか可視化し、マーガリンの品質を化学的な定量性に基づき評価しました。その結果、油脂相に形成される水素結合がオイルオフと正の相関関係をもつことが明らかになったほか、製造工程における条件がマーガリンの微細構造と分子分布、オイルオフにどのような影響を与えるかについて、定量的な解釈を与えることができました。マーガリン製造者が品質管理、改質などを行う際の実用的な品質評価技術として利用できると考えられます。