今回の測定に用いた装置を図1に示します。測定・解析用PC（Windowsタブレット）には、S-G1に付属の標準測定用アプリをインストールし、このアプリを用いて近赤外吸収スペクトルの測定を行いました。

図1．コーヒー豆の近赤外吸収スペクトル測定に用いた装置

コーヒー豆は焙煎前の生豆の状態で近赤外吸収スペクトルを測定することとしました。これは、生豆の流通段階での測定・識別をイメージしていることと、焙煎すると焙煎度合いによってスペクトルが大きく変化すると想定されることを勘案したためです。

産地、品種、および精製方法の異なる以下の5種類（グループ1～5）の生豆をサンプルとして用いました（表1）。なお、コーヒーの生豆は極上珈琲 生豆本舗様（https://www.namamame.jp/）より購入しました（図2）。

表1．測定に使用したコーヒー豆一覧

図2．測定に使用したコーヒー豆の外観

コーヒー豆の近赤外吸収スペクトルは、S-G1の測定部にO-リング（内径7.8 mm）を置き（図3）、そこにコーヒー豆１粒を割れ目側が上になるように置いて測定しました（図4）。

図3．S-G1の測定部にO-リングを設置

図4．コーヒー豆の近赤外吸収スペクトル測定の様子

なお、S-G1による近赤外吸収スペクトルの測定条件は装置にデフォルトで設定されている「Hadamard 1」の条件を用い（測定時間約3秒）、またリファレンスは図1に示した標準反射板RM-2を測定することで取得しています。

コーヒー豆のグループ1からグループ5の各サンプルについて、ランダムに選んだ20個の豆の近赤外吸収スペクトルを測定しました。

測定したコーヒー豆の近赤外吸収スペクトルは、Savitzky-Golay法による平滑化および2階微分処理を行い、識別用のスペクトルデータとしました。

例として、図5にグループ1とグループ5のコーヒー豆の近赤外吸収スペクトル（2階微分処理後）を示します。

図5．コーヒー豆の近赤外吸収スペクトルの例

各グループのコーヒー豆20個について、同様にS-G1による近赤外吸収スペクトル測定およびスペクトル後処理を行いました。得られたデータ集団について主成分分析（PCA、主成分数＝3）を行い、二次元のスコアプロットによりグループ間のスペクトルの差異を可視化しました（図6および図7）。

図6．PCAスコアプロット（PC1－PC2）

図7．PCAスコアプロット（PC2－PC3）

図6のプロットを見ると、ロブスタ種であるグループ1とグループ3のスペクトルがほぼ第１象限にプロットされ、アラビカ種のグループは第3象限と第4象限を中心に分布することがわかりました。このプロットにより、S-G1による近赤外吸収スペクトル測定によりコーヒー豆の品種間の識別が可能となることが示唆されました。ただし、このプロットのみでは同一品種内でのグループ区別は難しいと思われました。

一方、図7のプロットを見ると、同じロブスタ種であってもグループ1は第1象限を中心に、グループ3は第4象限を中心に分布しています。またアラビカ種でも、ウォッシュド処理を行っているグループ2およびグループ5は第2象限を中心に、ナチュラル処理のグループ4は第3象限を中心に分布しています。このように、図7のプロットから、同一品種であっても精製方法が異なるものを近赤外吸収スペクトルによって識別できる可能性が示されました。

以上のように、小型近赤外分光器S-G1を用いたコーヒー豆の近赤外吸収スペクトル測定と主成分分析により、コーヒー豆の品種や精製方法の違いを識別できる可能性が示唆されました。測定対象とするコーヒー豆の種類を増やし、またそれぞれのグループにおいて多数のデータを取得し、その上でディープラーニング等の解析手法を駆使することによって、より精度よくコーヒー豆のブランド識別が可能となるものと考えられます。同一ブランドであってもロット間の差などもあると思いますので、そのあたりも今後調査していく必要はあるものと考えられます。

コーヒー豆の産地偽装を流通段階で簡便かつ即応的に見抜くことは、コーヒー豆の産地偽装問題の解決策となり得ます。私たちが日々の生活で飲用するおいしいコーヒーのブランドや生産者の生活を守るために、S-G1のような小型近赤外分光器を用いたコーヒー豆識別技術が今後発展していくことを願っています。