[P001-P057] Poster Presentation Awards / International Poster Award for Young Researcher

[P034] Consumer Clustering Based on Sensory Preference Structure for Commercial Milk and Its Validation: A CATA and Ridge Regression Approach

*Masaya Komatsu¹, Sadaki Asakuma¹, Yasuko Ueda¹, Yuka Shinoda¹ (1. Hokkaido Agricultural Research Center, NARO)

Keywords:

Milk,CATA method,Ridge regression,Consumer clustering,Machine learning

【目的】乳製品の消費拡大を図るためには,どのような乳製品を好む消費者層が存在するかを把握し,ターゲットに即した製品開発やマーケティングに応用する必要がある.本研究は,市販乳に対する官能評価と好ましさの関係性から消費者をクラスタリングし,各クラスタが好む牛乳類の特徴を理解するとともに,このクラスタリングの妥当性を評価することを目的とした.【方法】北海道内で製造された市販乳7種を用い,一般消費者180名にCATA（Check-All-That-Apply）法と好ましさ評価による官能試験を実施した.パネリストごとに,目的変数を好ましさ,説明変数を全20のCATA項目の選択有無としたRidge回帰を行い,回帰係数ベクトルを得た.この嗜好パターンに一貫性が認められたパネルを対象に,NbClust関数（RパッケージNbClust）により最適クラスタ数を決定し,k-means法によるクラスタリングを行った.各クラスタの特徴は平均回帰係数や好ましさの平均スコア比較等により評価した.また,このクラスタリング結果を教師ラベルとした機械学習モデルを,同条件の別データセットに適用し,クラスタ予測精度をコサイン類似度で検証した.【結果】クラスタリング対象となった162名は全3クラスタに分類された.クラスタA（68名）は「甘い味」や「ミルク風味」,「キャラメル香」を特に好む,乳特有の甘味や香りを嗜好する層であり,クラスタB（28名）は「旨味」や「ミルク風味」を好み「うすさ」を強く嫌う,飲みごたえを重視する層であった.クラスタC（66名）は「スッキリしたあと味」と「コク」を好み,軽やかさと風味の深さの両方を支持する層であった.また,各クラスタにおいて好まれる市販乳の違いが明確化された.さらに,別データセットにおいてもこのクラスタリングと類似の構造が確認され,再現性の高い分類であることが示唆された.