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公開：2025-04-09

静岡県立大学発ベンチャーDigSenseがフードペアリングAIを開発、食材の風味相性を数値化し食品開発に革新をもたらす

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 合同会社DigSenseと静岡県立大学がAIによるフードペアリング技術を開発
• 食材の風味相性を数値化する「F-index Pairing」を実用化
• マスキング・フレーバーオイル「AlomaEdge-ACE-」を4月14日から販売

次世代フードペアリングAIの機能と応用

合同会社DigSenseは静岡県立大学食品化学研究室と共同で、食材の風味相性を数値化できるAIプログラム「F-index Pairing」を開発し、2025年4月8日に発表した。従来の香気成分の一致という考えを進化させ、香気成分の持つ風味の類似性をAIで解析することで、食材同士の相性を客観的に数値化することが可能になった。^[1]

F-index Pairingの実用例として、市販のウイスキーと600種類の食材の相性を解析した結果、モルトウイスキーはチェダーチーズと、バーボンウイスキーはエビと高い相性を示すことが明らかになった。このAI技術により、人間が思いつかないような新しい食材の組み合わせを発見できる可能性が広がっている。

F-index Pairingを活用して開発されたマスキング・フレーバーオイル「AlomaEdge-ACE-」は、高級感のあるシトラスジンジャーの香りを特徴とし、特に大豆ミートの風味改善に優れた効果を発揮する。静岡県立大学の20年以上の研究データを基に、不快風味を抑制しながら好ましい風味を引き出す成分が選抜されている。

F-index Pairingの特徴まとめ

DigSenseの詳細はこちら

フードペアリングについて

フードペアリングとは、食材同士の風味の相性を科学的に分析し、最適な組み合わせを見出す手法のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 食材に含まれる香気成分の共通性や類似性を分析
• 味覚や嗅覚の感知メカニズムに基づく科学的アプローチ
• 従来の経験則を数値化・客観化できる手法

フードペアリングの研究は、食品開発における重要な要素として注目を集めている。F-index Pairingのような最新のAI技術を活用することで、従来の経験や勘に頼った開発手法から、より科学的で効率的な食品開発へと進化を遂げており、環境負荷軽減が期待される代替肉などの新素材開発にも貢献している。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「“おいしさ”設計を強力サポート！ 次世代フードペアリングAIが登場 | 合同会社DigSenseのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000160312.html, (参照 25-04-09).
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