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食肉の品質評価とは？課題と対策・製品を解説
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食品・農業・環境における食肉の品質評価とは？
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食品分析業界における品質管理では、正確な試料調製が求められます。特に、微生物検査や成分分析においては、ピペット操作の精度が結果に大きく影響します。不正確なピペット操作は、分析結果の信頼性を損ない、製品の品質管理に支障をきたす可能性があります。メトラートレド/レイニンの『E4 XLS+』は、取り扱いが容易で、高精度な液体測定を実現します。
【活用シーン】
・食品中の異物検査
・栄養成分分析
・微生物検査
・品質管理部門での試料調製
【導入の効果】
・正確なピペット操作による分析結果の信頼性向上
・作業効率の向上
・コンプライアンス遵守
・無駄な試薬の削減
【食品分析向け】E4 XLS+ 電動シングルチャンネルピペット
『M011-02』は、640-1,050nmの近赤外線（NIR）によって
魚や肉などの脂質成分を非破壊計測する成分分析器です。
有線（USB）又は無線（Bluetooth）にてPCやモバイル端末と接続し、
波長毎の強度情報を取得可能。
各波長の吸光度変化1次及び2次微分から目的の成分の算出を行います。
【特長】
■超小型センサにより小型・軽量
■Bluetoothによりモバイル端末と無線で連動
■取得データはcsv形式で出力されPCにて編集分析が容易
■成分分析に必要な検量線作成機能をオプションにて提供
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
モバイル近赤外分析計『M011-02』
味覚センサー（味認識装置TS-5000Z）は人間の舌を模倣したセンサーを利用して味を
計ることができる機械です。
食品メーカーにおいては，パネルが食品の味を 実際に舌で吟味しており，
パネルの個人差や体調・気分が官能データの客観性・再現性に影響する、
官能試験自体が大変な作業で疲労度が大きい，またパネルの育成が難しい等の問題が
指摘されています。食品の新製品開発や製造ラインでの品質管理において，
人の感じる味を検出して，パネルをサポートする味認識装置（以降，味覚センサーと呼ぶ）の
開発が望まれていました。
光，音等のセンサーが高度に発達しているのに対 して，味覚センサーの開発が遅れている原因は何でしょう。まずは …
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
味覚センサーとは
『鮮度チェッカー』は、食品の鮮度が悪くなると生成される物質である
イノシンやヒポキサンチンの蓄積を利用した、新鮮さ（K値）を測定する
装置です。
鮮度が良いときに含まれる成分と鮮度が悪くなったときに含まれる成分
を電気泳動法で短時間できれいに分離し、紫外線で検出するため、K値を
短時間で簡単に求めることが可能です。
また、魚だけ でなく牛肉や豚肉、鶏肉の鮮度測定にもご使用いただけます。
【特長】
■K値測定
■検出時間10分
■一度に5検体分析
■牛肉・豚肉・鶏肉も測定可能
※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
測定器『鮮度チェッカー』
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食品・農業・環境における食肉の品質評価
食品・農業・環境における食肉の品質評価とは？
食肉の品質評価は、消費者の安全・安心な食生活を支え、畜産業の持続的な発展に不可欠なプロセスです。食品としての安全性（微生物汚染、残留化学物質など）、栄養価、風味、食感といった官能的特性、さらには生産過程における環境負荷や動物福祉といった側面まで含めて総合的に評価します。科学的・分析機器を用いた客観的な評価は、トレーサビリティの確保、品質管理の向上、そしてブランド価値の向上に貢献します。
課題
客観的評価手法の標準化不足
食肉の品質を評価する際に、主観的な感覚に頼る部分が多く、客観的かつ定量的な評価基準が十分に確立されていない。
迅速かつ非破壊的な検査技術の限界
微生物汚染や化学物質の残留などを迅速かつ非破壊的に検出する技術がまだ発展途上であり、検査に時間やコストがかかる場合がある。
生産現場でのデータ活用とフィードバックの遅延
生産現場で得られた品質データが、リアルタイムで分析・活用され、生産改善に繋がるまでのプロセスが遅い。
環境負荷や動物福祉の評価指標の複雑さ
食肉生産における環境負荷や動物福祉といった、従来の品質評価では捉えきれなかった要素の評価が難しく、統一的な指標が少ない。
対策
多角的な分析技術の導入
化学分析、分光分析、画像解析など、複数の科学的分析手法を組み合わせることで、客観的かつ網羅的な品質評価を実現する。
センサー技術とAIによるリアルタイム検査
高感度センサーと人工知能（AI）を組み合わせ、微生物や化学物質の有無を迅速かつ非破壊的に検出し、リアルタイムで品質情報を把握する。
統合型データ管理・分析プラットフォーム
生産から流通、消費までのデータを一元管理し、AIによる分析を通じて、品質改善のための洞察を生産現場へ迅速にフィードバックするシステムを構築する。
ライフサイクルアセスメント（LCA）の活用
食肉生産における環境負荷や動物福祉に関するデータを収集・分析し、ライフサイクル全体での持続可能性を評価する指標を導入する。
対策に役立つ製品例
近赤外分光分析装置
非破壊で脂肪率、水分量、タンパク質量などの栄養成分や、風味に関わる成分を迅速に測定し、食肉の内部品質を評価できる。
微生物迅速検出システム
特定の微生物の増殖や代謝産物を検知するセンサー技術と自動化された分析プロセスにより、食中毒菌などの汚染を短時間で検出する。
画像認識による食肉色・外観評価システム
高解像度カメラと画像解析ソフトウェアを用いて、食肉の色調、鮮度、異物混入などを自動で評価し、視覚的な品質を客観化する。
IoTセンサーネットワークとクラウド分析サービス
生産現場の温度、湿度、pHなどの環境データをリアルタイムで収集し、クラウド上でAIが分析することで、品質変動要因の特定や予測を行う。
