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三次 博之 福原 孝一 川端 兆宏 JP 5311680 特許公報(B2) 20130712 2010085178 20100401 食品の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価方法 長谷川香料株式会社 000214537 嶋崎 英一郎 100108143 河野 尚孝 100105429 荒井 鐘司 100093735 石井 あき子 100153109 三次 博之 福原 孝一 川端 兆宏 20131009 G01N 3/40 20060101AFI20130919BHJP G01N 33/02 20060101ALI20130919BHJP JPG01N3/40 ZG01N33/02 Ｇ０１Ｎ ３／００−３／６２ Ｇ０１Ｎ ３３／０２ ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ） 特開２００７−２２５４６０（ＪＰ，Ａ） 特開２００６−２４２８９２（ＪＰ，Ａ） 特開２０００−０３９４３０（ＪＰ，Ａ） 特開２０１０−２２３７３７（ＪＰ，Ａ） 特開２０１０−２２０５３４（ＪＰ，Ａ） 特開２０００−２８３９７５（ＪＰ，Ａ） 特開２００１−１３３３７４（ＪＰ，Ａ） 特開２００３−１０６９９５（ＪＰ，Ａ） 特開２００７−０５７４７６（ＪＰ，Ａ） 三次博之, 福原孝一, 川端兆宏，果肉食感の多角解析，日本食品工学会年次大会講演要旨集，日本，２００９年 ７月２１日，Vol.10th，Page.63 3 2011215072 20111027 16 20120820 ▲高▼見 重雄 本発明は、食品の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価方法に関する。詳しくは、特に複雑に破断するクッキー、ビスケット、パイなどの食品について、少ない測定回数で、食品咀嚼時に知覚される食品の硬さ、食感、及びテクスチャーを数値的に定量化し、それらを統計的に評価するための方法に関する。 人間にとって食物の摂取は、単に生命の維持のためのエネルギーの獲得だけを目的とする行為ではなく、味覚、嗅覚、触覚、視覚、聴覚の五感の全てを働かせて、より積極的に「おいしさ」を追求し、「満足感」、「幸福感」を享受しようとする行為である。一般的に、食物の「おいしさ」の要素として、「味」、「香り」、「外観」とともに「テクスチャー」が挙げられる。 テクスチャーとは、国際標準化機構（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ）の定義では、「力学的、触覚的及び適切であれば視覚的、聴覚的な方法で感知できる食物のレオロジー的、構造的属性の総体」であるとされる。すなわち、テクスチャーは、食品を食べる人間が感知して表現する食感と、食品自体の物性の両方を合わせた意味の用語として一般に理解されている。そして、テクスチャーの測定あるいは評価については、従来、ヒトの感覚器官により評価をする官能評価と、食品の物性を客観的に評価する物理学的測定が行われてきた。 しかしながら、現在に至るまで、食品の総合的なテクスチャーの測定あるいは評価に関しては、確立され、広く認められた方法はなかった。 一般に各種食品の物性の測定装置として、例えば、レオメータ、クリープメータなどと称されるカ学的性状を測定する装置が普及している。該装置は圧縮破断強度、引っ張り強度、切断強度、弾性、粘弾性、脆さ、粘着性、応力緩和、クリープ等の測定が可能である。 ここで、食品、例えば、ゲル状食品、果実などを食べたときの「硬さ」を評価する方法として、荷重−歪率曲線の破断点の荷重を指標とする評価方法がある。例えば、寒天、ゼラチン、ナタデココ、コンニャクゲルなどは、測定試料のどの部分をサンプリングしても「硬さ」の指標である破断点の荷重にバラツキがなく、比較的数値が安定しているため、この評価方法が有効である。しかしながら、クッキー、ビスケット、パイなどの焼き菓子は複雑な破断をするため、破断点の荷重にかなりのバラツキがあり、そのため、信頼性のある破断点の荷重を得るためには、１つの試料に対して、１００〜２００回程度と多数回の測定を行う必要がある。 また、クッキー、ビスケット、パイなどの焼き菓子は先述の通り、複雑な破断をするため、通常、荷重−歪率曲線上に破断点が複数あり、これらの中から食品を実際に食べたときの「硬さ」を最も反映した破断点を特定することは困難である。 一方、「食感」に関して言えば、クッキー、ビスケット、パイなどの焼き菓子は、一般的に「サクサク」した食感を持つものが好まれる傾向にある。消費者はこのような食感を食品の優れた特性として認識し、次回購買の際の参考にすると大いに考えられるので、ヒトが実際に感知する前記のような食感を的確に反映した指標によって、食品の食感を評価する必要がある。その場合、食品の食感を評価する方法として、荷重−歪率曲線の破断点の荷重を食感の指標とすることも考えられる。 しかしながら、例えば、しけった物と乾いた物とでは食感が全く異なるにもかかわらず、破断点の荷重がほぼ等しいケースもあり、そのため、破断点の荷重のみで食感を推測するのは困難である。また、上述したように、クッキー、ビスケット、パイなどの焼き菓子は複雑な破断をするため、破断点の荷重にかなりのバラツキがあり、信頼性のある破断点の荷重を得るために多数回の測定を行う必要がある。また、破断点が複数あるため、「食感」を最も反映した破断点を特定することは困難である。 これまで食品の物性の測定方法あるいは食感の評価方法に関して、いくつかの提案がなされている。例えば、乳幼児用又は嚥下困難者用食品（ムース）について、上顎模型の形状計測に基づき、口蓋及び舌の形状をそれぞれモジュール化した口蓋容器及び舌プランジャーを備えた食品の物性測定器具を用い、最大応力を測定する提案（特許文献１）がある。 また、レオメータを用い、クッキーやスナック菓子などの供試食品の破断曲線を取得し、数学的解析により所定の周波数領域での破断エネルギーを求め、官能検査のクリスプネスとの間の統計的解析を行うことにより、該破断エネルギーをクリスプネスの指標とする提案（特許文献２）がある。 また、物性がゾルからゲルに変化する豆腐、蒲鉾、チーズなどのゲル形成食品に、内部に浸透性のある特定波長（４００ｎｍから５０，０００ｎｍnｍの範囲）の光を照射し、得られた吸光度曲線の特に８００ｎｍ〜８４０ｎｍ付近の吸光度と破断力に高い負の相関があることを利用したゲル形成食品の品質判定方法の提案（特許文献３）がある。 また、キウイやセロリなどの食品にレオメータのプローブを挿入して、発生する振動を取得し、ノイズを取り除いた該振動データから単位時間当たりの振幅密度を得て、この振幅密度が高いほど「シャキシャキ感」が高い（例えば、ダイコンよりネギの方が、振幅密度が高く、シャキシャキしている）と評価する提案（特許文献４）がある。 また、クロワッサン、デニッシュペストリーなどの層状食品をレオメータで押圧してプランジャーにかかる荷重の合計を破断エネルギー値Ｅとして算出し、「破断エネルギー値Ｅ／破断点の数Ｎｊを求め、該数値を層状食品の食感の指標として評価する提案（特許文献５）がある。 また、ゲル状食品あるいは果実などの複数試料について、荷重及び歪率のデータを連続的に測定できる装置（レオメータ等）を用いた測定を行い、得られた荷重及び歪率の測定値を基に近似四次曲線の歪率−荷重曲線を最小自乗法により作成し、当該曲線における破断点である極大値に到達する以前の曲線部分の変曲点における接線の傾きを食品の硬さとして評価する提案（特許文献６）がある。特開２０００−２８３９７５号公報特開２００１−１３３３７４号公報特開２００３−１０６９９５号公報特開２００７−５７４７６号公報特開２００７−２２５４６０号公報特願２００９−７０９５２ しかしながら、特許文献１の提案は、ヒトの口蓋、舌の形状をモジュール化することによる、最大応力の測定方法の改善に過ぎない。また、特許文献２の提案は、異なる食感を有しながら類似の音響パターンを有するクッキーやスナック菓子の差を判断する上では適用が難しい。また、特許文献３の提案は、ゾルからゲルに変化する食品の物性を確認するに過ぎず、得られた焼き菓子の食感を評価するものではない。また、特許文献４の提案は、ネギやダイコンなどの野菜組織の「シャキシャキ感」の評価はできるが、異なる食感を有しながら類似の音響パターンを有するクッキーやスナック菓子の差を判断する上では適用が難しい。また、特許文献５の提案は、クロワッサン、デニッシュペストリーなどの層状食品の食感を評価する提案であり、焼き菓子においてパイのような層状食品には有効であるが、クッキー、スナック菓子などに適用した場合を考慮すると、全ての焼き菓子に対して有効ではない。また、特許文献６の提案は、破断挙動の比較的単純なゲル状食品には有効であるが、焼き菓子の場合、破断が急激に起こり、荷重−歪率曲線の挙動が複雑であるため、四次方程式に近似することが適切ではなく、したがって、焼き菓子には有効ではない。 このような状況から、従来方法では食品の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価が困難であった食品、例えば、クッキー、ビスケット、パイなどの焼き菓子に関して、ヒトの実際の咀嚼時における食品の硬さ、「サクサク感」、「しけり感」、「パイらしい食感」などの食感、さらには、テクスチャーの違いを数値的に的確に表すことのできる新しい食品の評価方法の開発が望まれていた。 そこで、本発明は、従来方法では食品の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価が困難であった食品、例えば、クッキー、ビスケット、パイなどの焼き菓子に関して、ヒトが食品咀嚼時に実際に感知する硬さ、食感、及びテクスチャーを的確に反映し、かつ、少ない測定回数で得られる指標によって、食品咀嚼時における食品の硬さ、食感、及びテクスチャーを数値的に定量化し、統計的にそれらの違いを判別することを可能とする、食品の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価方法の提供を課題とする。 前記課題を解決するため、本発明者らは、焼き菓子その他の食品を食べたときの硬さを反映した破断点を容易に特定して数値化した指標であって、なおかつ「サクサク感」、「しけり感」、「パイらしい食感」などの食感を判別できる指標について鋭意検討を行った。そして、焼き菓子その他の食品からなる複数試料について、荷重及び歪率のデータを連続的に測定できる装置（レオメータ等）を用いた測定を行い、得られた荷重及び歪率の測定値を基に、五次以上の近似多次曲線の歪率−荷重曲線を最小自乗法により作成し、当該曲線に存在する極大値、及び変曲点における接線の傾きの値を計算して求めた。通常、クッキー、ビスケット、パイのような焼き菓子その他の食品においては、破断点における荷重が食品の硬さを示すと考えられるが、その破断点は前記近似多次曲線に存在する極大値として表され、したがって、ヒトが実際に食品を咀嚼したときに感知する硬さは、極大値をその指標とすることで数値化できることを本発明者らは見出した。 また、前記近似多次曲線において、極大値から、これに後続する極小値までの間の変曲点における接線の傾きは、破断点以降において荷重が減少する度合いを表すが、これは、ヒトが実際に食品を咀嚼したときの「サクサク感」、「しけり感」などの食感を反映していることが統計的に明らかとなり、したがって、ヒトが実際に食品を咀嚼したときに感知する食感は、変曲点における接線の傾きをその指標とすることで数値的に表すことができることを本発明者らは見出した。 さらには、前記近似多次曲線において、極大値から、これに後続する極小値までの間の変曲点における接線の傾きが小さいほど、「パイらしい食感」が感じられることが分かった。 そして、本発明者らは、上記の知見から、前記の極大値及び／又は接線の傾きが、ヒトが実際に食品を咀嚼したときの食品のテクスチャーを表す指標となることを見出した。 かくして、本発明は、食品の試料をプランジャーで押圧し、同時に押圧中の荷重及び歪率を連続的に測定し、 前記の荷重及び歪率の値を基に、最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする五次以上の近似多次曲線の歪率−荷重曲線を作成し、 前記の近似多次曲線における極大値を計算して求め、該極大値を食品咀嚼時における食品の硬さを表す指標とし、 前記の近似多次曲線における極大値から、これに後続する極小値までの間に存在する変曲点における接線の傾きを計算して求め、該接線の傾きを食品咀嚼時における食品の食感を表す指標とし、 前記の極大値及び／又は接線の傾きを、食品咀嚼時における食品のテクスチャーを表す指標とすることを特徴とする、食品の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価方法を提供するものである。 本発明によれば、複雑な破断をするため、破断点の荷重にバラツキがあるなどの理由から、硬さ、食感、及びテクスチャーを的確に評価することが困難であった食品（例えば、焼き菓子）に関して、少ない測定回数で、食品咀嚼時における食品の硬さ、食感、及びテクスチャーをそれぞれ数値的に定量化して、統計的にそれらの違いを判別することが可能となる。食品試料（バタークッキー）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似五次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（ビスケット）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似五次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（ビスケット）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似五次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（しけったビスケット）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似五次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（パイ菓子）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似五次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（しけったパイ菓子）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似五次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（バタークッキー）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似六次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（ビスケット）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似六次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（ビスケット）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似六次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（しけったビスケット）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似六次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（パイ菓子）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似六次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。食品試料（しけったパイ菓子）の荷重及び歪率のデータを基に作成した近似六次曲線の歪率−荷重曲線の一例を示す図である。 以下、本発明についてさらに詳細に説明する。 本発明に係る食品の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価方法は、まず、評価すべき食品試料をプランジャーで押圧し、同時に押圧中の荷重及び歪率を連続的に測定する。本発明で評価が可能な食品は、例えば、クッキー、ビスケット、パイ、クラッカー、乾パン、ウエハース、スナック菓子、米菓子などの焼き菓子；天ぷら、フライ、から揚げなどの揚げ物；寒天、ゼラチン、ナタデココ、コンニャクゲル、アロエなどのゲル状食品；リンゴ、ナシ、黄桃、白桃、ブドウ、ブルーベリー、イチゴ、バナナ、メロン、スイカ、パイナップル、マンゴ、パパイヤなどの果実；ダイコン、カブ、ニンジン、カボチャ、ナス、ミニトマトなどの野菜；豆腐を挙げることができるが、これらの食品に限定されるわけではない。これらの食品のうち、クッキー、ビスケット、パイ、クラッカー、乾パン、ウエハース、スナック菓子、米菓子などの焼き菓子が特に好適である。このように、本発明の評価方法は、複雑に破断する食品、すなわち、従来、硬さ、食感、及びテクスチャーを的確に評価することができなかった食品も、評価の対象とすることができる。 食品試料のサイズは、押圧する際に使用するプランジャーに基づいて、荷重及び歪率の測定に適した範囲のサイズにすればよい。また、測定に適した形状は問わず、通常、ホールの形状、円柱体、直方体、立方体、球体及びこれに類似する形状が採用される。例えば、直径２０ｍｍ×高さ２ｍｍないし直径５０ｍｍ×高さ８ｍｍの円柱体、底辺３０ｍｍ×底辺２０ｍｍ×高さ２ｍｍないし底辺２０ｍｍ×底辺２０ｍｍ×高さ２０ｍｍの直方体ないし立方体、直径５ｍｍないし２０ｍｍの球体などが例示される。なお、本発明の評価方法において、評価に供する試料の個数は特に限定されない。 食品試料を押圧するために使用しうる装置としては、一般にプランジャーと呼ばれる、圧縮破断試験を行うことができる装置、すなわち、通常、円柱状の部品を有し、その先端部分で食品試料を一定速度（通常、０．０１〜５０ｍｍ／秒）で押し潰し、同時に押圧中に負荷される荷重とその荷重に対する歪率を連続的に測定することができる装置であるならば、特に制限はない。食品試料を押圧するプランジャー部分の形状は、測定する食品の実際の咀嚼態様を考慮して選択することが好ましく、例えば、主として前歯で噛む食品の場合は、くさび形、奥歯で噛む食品の場合は、円柱形のプランジャーを選択することが好ましい。市販品としては、クリープメータＲＥ２−３３００５Ｂ、クリープメータＲＥ２−３３０５Ｂ（以上、株式会社山電製、商品名）、レオメータＣＲ−５００ＤＸ−Ｓ（株式会社レオテック製、商品名）などを挙げることができるが、これらに限定されるわけではない。なお、これらの装置には、測定結果を外部に出力するためのソフトが予め組み込まれている。 次に、前記の測定装置の出力データである荷重及び歪率の値を基に、最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする五次以上の近似多次曲線、例えば、近似五次曲線の歪率−荷重曲線を作成する。近似多次曲線は、五次以上であればよく、通常は、五次又は六次の近似曲線とする。前記の測定によって得られた出力データである荷重及び歪率は、五次以上の多次方程式で近似すると、出力データ分布のほぼ中央を通過する近似多次曲線として描くことができ、かつ破断曲線に酷似することを本発明者らは発見した。これにより、破断点の荷重にかなりのバラツキがあるため、従来、多数回の測定を行う必要があった焼き菓子などの食品であっても、少ない測定回数で、食品の硬さ、食感、及びテクスチャーを評価することが可能となる。 この近似多次曲線の歪率−荷重曲線を作成するには、まず、荷重及び歪率のデータを、例えば、表計算ソフトなどのデータとしてコンピュータに取り込む。ここで、歪率（％）とは、荷重を加えない場合に比べて、試料がどれだけ変形したかを表す数値であり、{（荷重をかける前の試料の高さ−ある所定の荷重をかけたときの試料の高さ）／（荷重をかける前の試料の高さ）}×１００（％）で求めることができる。例えば、実際の測定で、試料の高さが２０％減少したときは、歪率は２０％となる。１個の食品試料に対して、荷重及び歪率を測定する回数は食品の種類によって異なるが、破断点の前後を合わせて合計で５〜１００回、好ましくは１０〜８０回、より好ましくは１０〜５０回を挙げることができる。かかる測定回数は、従来の評価技術に比べて少ない回数である。 コンピュータに取り込んだ荷重及び歪率のデータは、最小自乗法を用いて、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする五次以上の近似多次曲線の荷重−歪率曲線を作成するために使用される。具体的には、荷重及び歪率のデータから、最小自乗法を用いて近似多次曲線の方程式を求め、それをグラフ化することにより近似多次曲線の荷重−歪率曲線が作成される。これらは市販ソフトを利用することによって自動的に行うことができる。 既に述べたように、食品の硬さに関する評価方法は、荷重−歪率曲線上の破断点における荷重値を食品の硬さの指標として採用することが一般的に行われていた。しかしながら、先述の通り、焼き菓子のように複雑な破断挙動を示す試料の場合、測定ごとに破断点の荷重値にかなりのバラツキがあり、また硬さの指標となる適切な破断点を特定するのが困難であった。そのため、食品の硬さを評価するには、このバラツキを平均化し、なおかつ適切と思われる破断点を選択して数値化する必要があった。また、焼き菓子などにおいては、乾いた物としけった物とで破断点荷重がほぼ同値の物もあり、乾いた物としけった物とを数値化することによって区別する必要があった。 そこで、本発明においては、前記の歪率−荷重曲線について五次以上の近似多次曲線を作成し、その曲線について極大値を計算して求め、食品の咀嚼時における食品の硬さを表す指標として採用する。同一条件下では、極大値における荷重値が大きいほど、歯ごたえがあり、硬いと評価される。なお、極大値は、前記の近似多次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点である。 前記の近似多次曲線の荷重−歪率曲線について詳しく説明すると、通常は、極大値、極小値がそれぞれ１つ以上存在し、かつ、それぞれ同数存在する。例えば、図１に示した、バタークッキーを試料とした近似五次曲線のグラフにおいては（実施例１参照）、グラフ曲線が上昇から下降に転じる点である極大値、及び下降から上昇に転じる点である極小値がそれぞれ２つずつ認められる。近似多次曲線の荷重−歪率曲線において、極大値、極小値の数は、食品の成分組成、物理的構成などの各種要因によって変動し、例えば、パイ菓子、クロワッサンのような層状食品においては、通常、複数の極大値、極小値が存在する。 食品を咀嚼した場合、ある時点で組織が壊れる、すなわち破断が起こるが、この破断点は、前記の近似多次曲線の荷重−歪率曲線におけるピーク値である極大値に相当する。複数の極大値が存在する場合、最も大きい荷重値をとる極大値が、食品を咀嚼した場合の硬さを最も的確に反映する。本発明では、荷重−歪率曲線を五次以上の近似多次曲線で表しているため、食品を咀嚼した場合の硬さを最も的確に反映した破断点の特定が非常に容易となる。 例えば、図１に示した近似五次曲線について、食品を咀嚼したときの荷重−歪率の関係について説明すると、荷重（ｇｆ）＝０から荷重が増加するに伴って歪率も増加し、最初の破断点で最初の極大値を迎え、その後、最初の極大値に後続する極小値、すなわち、最初の破断点に対応する荷重が局所的に最も減衰した点である最初の極小値に到達するまで歪率は増加するが荷重は減少し、最初の極小値を過ぎると再び、歪率の増加に伴って荷重も増大し、第２の破断点で、最初の極大値よりも小さい第２の極大値を迎え、その後、この第２の極大値に後続する第２の極小値に到達するまで歪率は増加するが荷重は減少し、第２の極小値を過ぎると再び、歪率の増加に伴って荷重も増大する関係であることが理解できる。 また、本発明においては、前記の近似多次曲線における極大値から、これに後続する極小値までの間（破断点以降の荷重の減衰部分）に存在する変曲点における接線の傾きを計算して求め、該接線の傾きを食品咀嚼時における「サクサク感」、「しけり感」、「カリカリ感」、「シャキシャキ感」、「シャリシャリ感」、「ザクザク感」、「ガリガリ感」、「コリコリ感」、「パリパリ感」、「ポリポリ感」、「バリバリ感」などの、食品の食感を表す指標とする。該接線の傾きによって、食感の違いを数値的に表すことが可能となり、例えば、同一条件下では、この接線の傾きが大きいほど、「サクサク感」が強くなることが統計的に明らかとなっている。極大値及び極小値が複数存在する場合は、前記接線の傾きも複数存在することになるが、その場合は、最も大きい荷重値をとる極大値と、これに後続する極小値までの間の変曲点における接線の傾きが、食品を咀嚼した時の食感を最も的確に表す指標となる。なお、本発明において、「後続する極小値」とは、前記の近似多次曲線に存在する、ある特定の極大値に続いて最初に現れる極小値を意味する。極小値は、前記の近似多次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が負から正に変化する点である。 また、本発明においては、前記の指標に加えて、近似多次曲線の分散度を示すＲ２値を計算して求め、このＲ２値を、特に、「パイらしい食感」、「クロワッサンらしい食感」などの食感を表す指標として採用することができる。Ｒ２値は、その値が小さいほど測定結果の分散傾向が強いことを意味し、すなわち、層状の性質が強いことになり、「パイらしい食感」、「クロワッサンらしい食感」などの食感を表すことになるからである。Ｒ２値は一般に決定係数と呼ばれ、相関係数Ｒの２乗に等しく、０≦Ｒ２≦１の値をとる。なお、前記近似多次曲線の極大値、極小値、変曲点及び該変曲点での接線の傾きは、市販ソフトを利用することによって簡単に求めることができる。 また、本発明においては、前記の極大値及び／又は接線の傾きを、食品咀嚼時における食品のテクスチャーを表す指標とする。前述したように、テクスチャーは、食品を食べる人間が感知して表現する食感と、食品自体の物性の両方を合わせた概念であるから、本発明において規定する食品の硬さを表す指標である極大値と、食感を表す指標である接線の傾きのうち、少なくとも一方を採用することによって、食品のテクスチャーを表すことができる。 以下、本発明を実施例によりさらに具体的に説明するが、本発明は以下に限定されるものではない。（実施例１） 市販されているバタークッキー（直径５５ｍｍ×厚さ８．５ｍｍ円柱体）を、試料台の上に載置し、クリープメータＲＥ２−３３００５Ｂ（山電社製、商品名）を用いて、該バタークッキーの上面方向から、接触面積５０ｍｍ２の円柱状のプランジャーを、１．０ｍｍ／秒の速度で押圧することにより、荷重（ｇｆ）及び歪率（％）を測定した。荷重（ｇｆ）及び歪率（％）の測定は、同一試料に対して１５回測定した。前記測定によって得られた荷重（ｇｆ）及び歪率（％）の測定値から、コンピュータを用いて最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似五次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。その歪率−荷重曲線は、五次関数式：ｙ＝０．００００４５２３７６ｘ５−０．００９６００３９２４ｘ４＋０．７３０６５４３４０１ｘ３−２３．１４０２７９４２６０ｘ２＋２４１．９７６１１２８３５８ｘ＋７２０．７４３９５０１３８５で表された（図１参照）。また、この時、近似五次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．６６９となった。 次いで、前記の近似五次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は７．６、Ｙ座標は１５１３．０であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は３４．９、Ｙ座標は１３９．２であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は１７．５、Ｙ座標は９５８．３であり、該変曲点における接線の傾きは−８１．２であった。（実施例２） 市販されているビスケット（直径６０ｍｍ×厚さ６ｍｍ円柱体）について実施例１と同様の操作を行った。前記測定によって得られた荷重（ｇｆ）及び歪率（％）の測定値から、コンピュータを用いて最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似五次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。その歪率−荷重曲線は、五次関数式：ｙ＝０．００００３０９１５２ｘ５−０．００６７１５７６８７ｘ４＋０．５７４８１１０５２１ｘ３−２３．４１８６２６７４４５ｘ２＋４１２．４１１８５８７２８９ｘ−５４９．４３５６４８１１２３で表された（図２参照）。また、この時、近似五次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７５１となった。 次いで、前記の近似五次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１６．５、Ｙ座標は２００１．８であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は５６．０、Ｙ座標は１０３０．６であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２７．７、Ｙ座標は１６７２．９であり、該変曲点における接線の傾きは−４１．８であった。（実施例３） 市販されているビスケット（底辺６０ｍｍ×底辺４８ｍｍ×厚さ９ｍｍ直方体）について実施例１と同様の操作を行った。前記測定によって得られた荷重（ｇｆ）及び歪率（％）の測定値から、コンピュータを用いて最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似五次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。その歪率−荷重曲線は、五次関数式：ｙ＝０．００００４７８６８２ｘ５−０．０１０８３２５４１３ｘ４＋０．８９６８０７３１５０ｘ３−３２．０７９９３２８００４ｘ２＋４２１．７４２３１０１６０８ｘ＋３５．１６４７２６８１１５で表された（図３参照）。また、この時、近似五次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７５７となった。 次いで、前記の近似五次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１０．４、Ｙ座標は１８３９．４であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は４０．１、Ｙ座標は１４３．０であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２０．７、Ｙ座標は１１６６．８であり、該変曲点における接線の傾きは−９３．９であった。（実施例４） 市販されているビスケット（底辺６０ｍｍ×底辺４８ｍｍ×厚さ９ｍｍ直方体）について、該ビスケットを大気中５日間放置して、しけらせたものについて、実施例１と同様の操作を行った。前記測定によって得られた荷重（ｇｆ）及び歪率（％）の測定値から、コンピュータを用いて最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似五次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。その歪率−荷重曲線は、五次関数式：ｙ＝０．００００２０９５７１ｘ５−０．００４６０６９０９４ｘ４＋０．３８４２７２０６６６ｘ３−１５．０１９８７７０９１７ｘ２＋２５５．３３９７８９２６９４ｘ−２２９．０４６１０４７３４１で表された（図４参照）。また、この時、近似五次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７７７となった。 次いで、前記の近似五次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１６．２、Ｙ座標は１３０５．５であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は７０．８、Ｙ座標は４６２．０であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２６．４、Ｙ座標は１１４５．１であり、該変曲点における接線の傾きは−２２．４であった。（実施例５） 市販されているパイ菓子（底辺５５ｍｍ×底辺３５ｍｍ×厚さ９ｍｍ直方体）について、実施例１と同様の操作を行った。前記測定によって得られた荷重（ｇｆ）及び歪率（％）の測定値から、コンピュータを用いて最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似五次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。その歪率−荷重曲線は、五次関数式：ｙ＝０．００００１２８７６２ｘ５−０．００２９８７７９６１ｘ４＋０．２５９４００４６８５ｘ３−１０．００５２０８６４０７ｘ２＋１５５．５８３０１５１２０１ｘ−１０５．０８７９８６７９９８で表された（図５参照）。また、この時、近似五次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．２８９となった。 次いで、前記の近似五次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１３．５、Ｙ座標は９２６．８であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は３９．８、Ｙ座標は５９１．５であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２３．２、Ｙ座標は７８９．６であり、該変曲点における接線の傾きは−２０．４であった。（実施例６） 市販されているパイ菓子（底辺５５ｍｍ×底辺３５ｍｍ×厚さ９ｍｍ直方体）について、該パイ菓子を大気中に５日間放置して、しけらせたものについて、実施例１と同様の操作を行った。前記測定によって得られた荷重（ｇｆ）及び歪率（％）の測定値から、コンピュータを用いて最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似五次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。その歪率−荷重曲線は、五次関数式：ｙ＝０．００００３７０２４２ｘ５−０．００７３９９６２５６ｘ４＋０．５７３１０１４１７７ｘ３−２０．４８６３６４９２９９ｘ２＋３１０．５０８６９３９３６５ｘ−４６４．８０３１８４１３５８で表された（図６参照）。また、この時、近似五次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７９８となった。 次いで、前記の近似五次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１４．０、Ｙ座標は１１７５．２であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は３８．９、Ｙ座標は７０３．０であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２２．８、Ｙ座標は９８６．３であり、該変曲点における接線の傾きは−３０．７であった。（試験例１） 実施例１〜６で述べた各検体について、専門パネラー１０名により、硬さに関する官能評価を行った。その結果、実施例１のバタークッキーと実施例２のビスケットを比較したところ、パネラー全員が、実施例１のバタークッキー（極大値のＹ座標：１５１３．０）よりも、実施例２のビスケット（極大値のＹ座標：２００１．８）の方が硬い食感であると回答した。 また、実施例１のバタークッキー（変曲点の傾き：−８１．２）は破断後、サクサクした食感であるのに対し、実施例２のビスケット（変曲点の傾き：−４１．８）は破断後、硬い食感が残ると回答した。（試験例２） 試験例１と同様に、実施例３のビスケットと実施例４のビスケットの比較を行ったところ、パネラー全員が、実施例３のビスケット（極大値のＹ座標：１８３９．４）は硬い食感であり、実施例４のビスケット（極大値のＹ座標：１３０５．５）よりも硬い食感であると回答した。 また、実施例３のビスケット（変曲点の傾き：−９３．９）は破断後、サクサクした食感であるのに対し、実施例４のビスケット（変曲点の傾き：−２２．４）は破断後、しけった食感であると回答した。（試験例３） 試験例１と同様に、実施例５のパイ菓子と実施例６のパイ菓子（しけったもの）の比較を行ったところ、パネラー全員が、実施例５のパイ菓子（極大値のＹ座標：９２６．８）は、パイの層と層の間の空気によって軟らかい食感が感じられるのに対し、実施例６（極大値のＹ座標：１１７５．２）は、しけったことによってパイの層と層が固着した硬い食感であると回答した。 また、実施例５のパイ菓子（変曲点の傾き：−２０．４、Ｒ２値：０．２８９）は破断後、多層で破断が感じられ、サクサクしたパイらしい食感であるのに対し、実施例６のパイ菓子（変曲点の傾き：−３０．７、Ｒ２値：０．７９８）は最も大きな破断以降はサクサクしたパイらしい食感がなく、クッキーに近いサクサクした歯応えであると回答した。 試験例１〜３の結果から、近似五次曲線の歪率−荷重曲線における極大値のＹ座標（荷重値）の大小が、食品試料の硬さの程度を反映していることが確認できた。また、前記の変曲点における傾きの大小が、サクサクした歯応えの食感の程度を反映していることが確認できた。さらに、Ｒ２値の大小が、パイらしい食感の程度を反映していることが確認できた。このように、本発明によれば、従来方法では硬さ、食感、及びテクスチャーの評価が困難であった焼き菓子について、少ない測定回数で得られる指標を用いることにより、食品咀嚼時における食品の硬さ、食感、及びテクスチャーを数値的に定量化し、それらの違いを容易に判別できることが分かった。（実施例７） 実施例１で得られた測定値を基に、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似六次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。 その結果、該歪率−荷重曲線は、六次関数式：ｙ＝−０．００００００１５８３８２ｘ６＋０．００００８８０１７９１９ｘ５−０．０１３９７５３１２４６４ｘ４＋０．９４０４４９８７１２１５ｘ３−２７．８４７６２９５５８４９９ｘ２＋２８４．０３１６２２２３２１７０ｘ＋６３２．９４０４６６８３２３６９で表された（図７参照）。また、この時、近似六次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．６７０となった。 次いで、前記の近似六次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は７．６、Ｙ座標は１５５１．５であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は３４．１、Ｙ座標は１４０．３であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は１７．０、Ｙ座標は９８７．９であり、該変曲点における接線の傾きは−８６．７であった。（実施例８） 実施例２で得られた測定値を基に、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似六次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。 その結果、該歪率−荷重曲線は、六次関数式：ｙ＝０．００００００４７６２５８ｘ６−０．００００９７６６３７８８ｘ５＋０．００６４２２７１０７２６ｘ４−０．０５４３８８２４９１０２ｘ３−９．３３４１７７１４５６１８ｘ２＋２８７．２０２０６０６９７６００ｘ−２９２．１１５７３４１４９７０１で表された（図８参照）。また、この時、近似六次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７５３となった。 次いで、前記の近似六次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１８．２、Ｙ座標は２０３７．２であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は５０．６、Ｙ座標は９９２．０であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は３０．５、Ｙ座標は２１８９．２であり、該変曲点における接線の傾きは−５２．２であった。（実施例９） 実施例３で得られた測定値を基に、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似六次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。 その結果、該歪率−荷重曲線は、六次関数式：ｙ＝−０．００００００２６９５８９ｘ６＋０．０００１２０６３５１７４ｘ５−０．０１８２６８１６１５９７ｘ４＋１．２５３０５３８５０１０７ｘ３−４０．０６４６７１３０２５０５ｘ２＋４９２．９７０７７９３９１４７１ｘ−１１３．０５７５５７５３６７５４で表された（図９参照）。また、この時、近似六次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７６０となった。 次いで、前記の近似六次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１０．０、Ｙ座標は１８９２．３であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は３８．９、Ｙ座標は１７７．６であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は１９．７、Ｙ座標は１２２０．６であり、該変曲点における接線の傾きは−９９．３であった。（実施例１０） 実施例４で得られた測定値を基に、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似六次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。 その結果、該歪率−荷重曲線は、六次関数式：ｙ＝０．００００００２２４４５２ｘ６−０．００００３９６４７６３８ｘ５＋０．００１５８８１２２８９４ｘ４＋０．０８７３５４１６２７５２ｘ３−８．３６２２８８９９８８０４ｘ２＋１９５．９２３０６８０５７５１２ｘ−１０５．３１３０４１４１９９５４で表された（図１０参照）。また、この時、近似六次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７８３となった。 次いで、前記の近似六次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１７．７、Ｙ座標は１３２１．０であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は７２．１、Ｙ座標は４８９．２であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２９．３、Ｙ座標は１１０９．９であり、該変曲点における接線の傾きは−２６．４であった。（実施例１１） 実施例５で得られた測定値を基に、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似六次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。 その結果、該歪率−荷重曲線は、六次関数式：ｙ＝−０．００００００１０９５０６ｘ６＋０．００００４２４４２３０１ｘ５−０．００６０１０２７０１９４ｘ４＋０．４０４３０７６９５０５１ｘ３−１３．２５６９２７５２２４９６ｘ２＋１８４．６６１５７９０７６４３３ｘ＋４４．１０６９０７１６２８１５で表された（図１１参照）。また、この時、近似六次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．２９０となった。 次いで、前記の近似六次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１２．６、Ｙ座標は９３６．５であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は３８．１、Ｙ座標は６０４．４であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２１．５、Ｙ座標は８０４．４であり、該変曲点における接線の傾きは−２１．３であった。（実施例１２） 実施例６で得られた測定値を基に、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする近似六次曲線の歪率−荷重曲線を作成した。その結果、該歪率−荷重曲線は、六次関数式：ｙ＝０．００００００１６０１３７ｘ６−０．０００００６２０９４１４ｘ５−０．００２９８０００８８３３ｘ４＋０．３６１１９６１９４３９３ｘ３−１５．７３０１１９４０７１７７ｘ２＋２６７．９４８７８１７４９２３３ｘ−３７５．３４３６４４７６６１３７で表された（図１２参照）。また、この時、近似六次曲線の分散度合いを示すＲ２値は０．７９８となった。 次いで、前記の近似六次曲線を表す関数ｙ＝ｆ（ｘ）の一次導関数ｆ'（ｘ）の符号が正から負に変化する点であって、かつ、最も大きい荷重値をとる極大値を特定したところ、該極大値のＸ座標は１４．８、Ｙ座標は１１７０．０であった。また、該極大値に後続する極小値を特定したところ、該極小値のＸ座標は４０．３、Ｙ座標は６８２．１であった。 次いで、前記の歪率−荷重曲線において、前記の極大値から極小値の間に存在する変曲点を特定したところ、Ｘ座標は２４．４、Ｙ座標は９６８．４であり、該変曲点における接線の傾きは−３０．４であった。 実施例７〜１２の結果から、六次関数近似で得られた前記の極大値、極小値、及び、変曲点の傾きの値は、それぞれ、実施例１〜６において五次関数近似で得られた極大値、極小値、及び、変曲点の傾きの値と同値ではないが、五次関数近似の場合と同様の傾向を示す値となることが分かった。また、パネラーによる官能評価と上記の数値が相関することも五次関数近似の場合と同様であった。このように、五次以上の近似多次曲線の歪率−荷重曲線から得られる前記の各指標によって、食品咀嚼時における食品の硬さ、食感、及びテクスチャーを数値的に定量化し、それらの違いを容易に判別できることが分かった。焼き菓子の試料をプランジャーで押圧し、同時に押圧中の荷重及び歪率を連続的に測定し、前記の荷重及び歪率の値を基に、最小自乗法により計算を行って、Ｘ軸を歪率、Ｙ軸を荷重とする五次以上の近似多次曲線の歪率−荷重曲線を作成し、前記の近似多次曲線における極大値を計算して求め、該極大値を焼き菓子咀嚼時における焼き菓子の硬さを表す指標とし、前記の近似多次曲線における極大値から、これに後続する極小値までの間に存在する変曲点における接線の傾きを計算して求め、該接線の傾きを焼き菓子咀嚼時における焼き菓子の食感を表す指標とし、前記の極大値及び接線の傾きを、焼き菓子咀嚼時における焼き菓子のテクスチャーを表す指標とすることを特徴とする、焼き菓子の硬さ、食感、及びテクスチャーの評価方法。近似多次曲線の分散度合いを示す決定値であるＲ２値を計算して求め、該Ｒ２値を焼き菓子咀嚼時における焼き菓子の食感又はテクスチャーを表す指標とする請求項１に記載の評価方法。近似多次曲線が、近似五次曲線又は近似六次曲線である請求項１又は２に記載の評価方法。

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