Technology

分光色差計、ガスクロマトグラフ質量分析計（GC-MS）、フーリエ変換赤外分光法（FT-IR）、味覚センサ等を用い、色彩・香り・味わいといった風味情報を多面的に取得しています。官能評価と化学分析を統合し、「おいしさ」を構造として捉える技術基盤を構築しています。

取得した風味データを統計解析・機械学習により処理し、味や香りを数値化・マップ化します。さらに消費者の嗜好データと組み合わせることで、商品の特性把握やレコメンド、売れ筋の予測を可能にし、より精度の高い意思決定を支援します。

蓄積された風味データと嗜好データを活用し、商品開発・品揃え・売場設計を最適化します。「なぜ売れるか」「なぜおいしいか」をデータで説明し、購買率向上・リピート促進・在庫最適化に貢献するとともに、継続的な改善と戦略立案を支援します。

メディア掲載・研究実績

MEDIA / PRESS

ワインの味をデータ化し、地図上で可視化する「TasteMap」アプリを開発。個人の嗜好に合うワイン選びを支援し、スーパーや飲食店に役立つアプリとして紹介されています。

TasteMapは、ワインの味覚データを可視化し嗜好に合う商品を提案する技術。化学分析と官能評価を統合し、日本酒や味噌など発酵食品への応用展開も期待されています。

ワインの味を傾向ごとに分類し、地図のように表示するTasteMapが紹介されました。基準のワインと組み合わせることで、誰でも自分好みの味を見つけられる仕組みとして掲載されています。