Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
GDLabLT_味覚の視覚化_2024/10/16
Search
210on
October 21, 2024
Research
190
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
GDLabLT_味覚の視覚化_2024/10/16
GDLabLT 2024にて発表した、卒業研究全般や自身の研究内容についてのスライドです。
210on
October 21, 2024
More Decks by 210on
See All by 210on
coffee_tasting_workshop
210on
0
53
Introduction to Graduate School and Exams for Undergraduates
210on
0
210
Other Decks in Research
See All in Research
Anthropic が提案する LLM の内部状態を自然言語で説明可能にした Natural Language Autoencoders / Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations
shunk031
0
210
[ACL 2026 Demo] Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
120
[SNLP2026] Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach
wataruuuuu
0
310
人間中心の意思決定支援AI
yukinobaba
PRO
7
4k
The story of RefactoringMiner. Slow research, long-term impact
tsantalis
0
150
typst の使い方:言語学を研究する学生のために
gitomochang
0
580
実例から見るLLMのマンガ理解:実務VQAタスクによる長期的文脈と視覚情報の定性評価
kzmssk
0
120
VRID: View-Invariant Representation through Dual-Axis Transformation for Cross-iew Pose Estimation
satai
3
100
JPA2026_NetworkTutorial_JunKashihara
junkashihara
0
140
SAM3を用いたコマ・吹き出しの 領域検出と分割構造からの読み順推定
kzmssk
0
120
大規模言語モデルは誰を覚えているか / Who Do Large Language Models Memorize?
upura
0
170
MM-OVSeg: Multimodal Optical–SAR Fusion for Open-Vocabulary Segmentation in Remote Sensing
satai
3
130
Featured
See All Featured
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
450
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
9
980
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
230
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
560
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
660
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
Leo the Paperboy
mayatellez
9
2.3k
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
440
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
1
220
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
590
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
500
Transcript
インフォグラフィックスを⽤いた ⾵味の視覚化⼿法の提案 コーヒーの官能評価データを利⽤して 情報メディア創成学類4年 江波⼾ 憧⾳(えばと しょおん) スライド共有OK!
⾃⼰紹介 江波⼾ 憧⾳(えばと しょおん) 情報メディア創成学類4年 千葉県出⾝ コーヒーとデザインが好き • ロゴ • パンフレット‧雑誌とか
研究発表の前に • そもそも卒業研究って? ◦ 4年次の1年間かけて、1つのテーマに取り組み、まとめる ◦ 卒業研究A‧B、専⾨英語A‧B が該当 • テーマの決め⽅
• 卒研の進め⽅‧⼤まかなスケジュール
テーマの決め⽅ • 個⼈で⾃由に決める • 研究室の教授からテーマが降ってくる • 研究室の先輩のテーマを引き継ぐ どのくらい時間かけるか • 4⽉から6⽉に⼤筋は決める
GDLabはこれ!
卒研の進め⽅‧⼤まかなスケジュール • 4‧5‧6⽉ テーマ決め ◦ 興味分野の論⽂を読んでみる • 7‧8⽉ ⼤学院⼊試 ◦ TOEIC ◦
研究計画書‧出願 ◦ 情報学学位Pの場合は、計画発表スライド • 10⽉ 中間発表 ◦ イマココ • 1⽉ 提出&発表(後期院試)
ではさっそく 共有OKここまで!
インフォグラフィックスを⽤いた ⾵味の視覚化⼿法の提案 コーヒーの官能評価データの視覚化を中⼼として 情報メディア創成学類4年 江波⼾ 憧⾳(えばと しょおん) 7
背景 コーヒーショップでは 8
スペシャルティコーヒーについて コーヒーの液体の⾵味が素晴らしい美味しさであり、消費者 が美味しいと評価して満⾜するコーヒーであること。 (中略) ⽣産地の特徴的な素晴らしい⾵味特性が表現されることが 求められる。 ⽇本スペシャルティコーヒー協会「スペシャルティコーヒーの定義」より https://scaj.org/about/specialty-coffee →⾵味の特徴や違いを分かりやすくする必要 9
味覚 + 嗅覚 = ⾵味(flavor) ex: ⿐詰まりで味がしない 味覚:酸っぱくて⽢い 嗅覚:⽢いベリーの⾹り →はじめていちごの⾵味を認識 www.umamiinfo.jpより 5味覚と⾹りが混ざり合って味わっている 10
背景 珈琲の官能評価 • ⾖の品質を測る • 焙煎の品質を測る 評価結果を元に • 価格決定 •
デザイン作成 • プロモーション https://menu.starbucks.co.jp/より 11
WCR 感覚⽤語集 • 概要‧試料‧強さとともに ⽤語を定義 ◦ 全24属性、109種類 • 官能評価⽤語の定量化 https://worldcoffeeresearch.org/resources/sensory-lexicon
12
フレーバーホイール • スペシャルティコーヒー協会作成 ◦ ⾊と配置に関連づけ環状にデザイン ▪ フレーバーグループ ▪ 隣り合うフレーバー •
定義‧強弱‧時間的変化は伝達できない 13 https://sca.coffee/research/coffee-tasters-flavor-wheel
実際のパッケージでは 14
現状の問題点 官能評価が⾏われているのに、販売に活かされていない • 専⾨⽤語は難解 • ⾵味の幅広さ ◦ 味覚→苦‧酸‧塩‧⽢‧旨 ◦ ⾵味→多様な⾹調、時間的変化、重なり
15 Sensory Lexiconより抜粋
研究の⽬的‧アプローチ ⾹り‧フレーバーの伝達‧共有が もっと分かりやすく、もっと的確にできるように 感覚的である⾹り‧フレーバーを 視覚的なデザインとして表現 16
多感覚統合 クロスモーダル知覚 • 五感の相互作⽤ • パッケージデザイン研究 • 分かりやすいデザイン 味覚基準と視覚化基準を定義すれば、 インフォグラフィックスに応⽤できる!? 17
パッケージと期待と好み • サンパウロ⼤学 • デザインの差異は 期待には影響あり 実際の味認知には影響せず • ピンク&丸、⻩緑と⾓ 好まれた
18
ビールの味覚体験の向上 • 東⼤と博報堂 • ⾳楽を⽤いて ◦ 質感 ◦ 炭酸感 ◦
のどごし の増幅 19
⽇本酒味わいマッピング • 九州⼤学と⼤関 • 成分分析と官能評価結果 を2次元マッピング • 商品ページや パッケージラベルに 20
⼿法 プロトタイプの開発 21 対応
⼿法 要素の対応 • ⾵ 味 → ⾊相(フレーバーホイールより) • ⾵味の強弱 → 図形の⼤きさ • 後味‧余韻 → グラデーション‧フェード • ⼝ 当
た り → 形‧輪郭 • 酸 味 → 数値として柱のグラフ • ⽢ み → 数値として柱のグラフ 22
⼿法 プロトタイプの開発 23
⼿法 プロトタイプの開発 24
⼿法 プロトタイプの開発 25
⼿法 ユーザテスト‧分析 1. ⽂字 2. インフォグラフィックス を提⽰ • 表現の理解度 • 飲む前の印象評価
• (飲んだ時の印象の⼀致度) を⽐較調査、分析 26
展望と応⽤可能性 • 他の⾷品パッケージ (⽇本酒、ワイン、カレーなど) • ECサイト、メニュー表、 広告ポスターへの利⽤ 27
⾵味を視覚デザインに!→より良い伝達を実現 1. プロトタイプ 2. ユーザテスト‧分析評価 3. 視覚化ガイドラインを作成 最終的に パッケージ‧メニュー表‧広告ポスターなどへの提案 まとめ 28
発表は以上となります。 29