著者の所属・活動拠点の国は、スペインです。

掲載誌：Quality and Reliability Engineering International

ライセンス: CC BY　対象: 公開論文　確認元: OpenAlex

研究の目的

研究チームは、酒類製造のデータ分析に関する学術文献を整理し、特にビール醸造で、製品の特徴を調べる分析、品質の予測や製造条件の最適化、製造工程を継続的に監視する分析が、それぞれどのように研究されているかを調べました。背景には、製造のデジタル化で多くのデータが得られる一方、品質の予測と、工程の変化や異常を統計的に捉える監視とが、文献上で明確に区別されていないという問題意識があります。

何を、どのように調べたか

著者らは、学術文献データベースWeb of Scienceに収録された1936～2025年の文献5,722件を選別し、論文とレビュー計5,691件を分析しました。文献の件数や引用情報などから研究動向を捉える計量書誌分析に、統計解析ソフトRによる記述的な分析を組み合わせ、酒類製造全体の研究分布と、ビール醸造研究の主題や分析手法を整理しました。

主な報告結果

分析対象の52％はワイン関連の研究で、ビール醸造に関する文献は947件でした。ビール醸造研究の主題は、発酵の監視と工程の変化、製品の特徴と品質の違い、微生物による品質の安定性と腐敗の検出、予測モデルと工程の最適化、原料や配合の開発という五つに整理されました。化学データの統計解析、光の性質を利用した測定、機械学習などの手法を用いる研究が急速に増える一方、工程を統計的に監視する「統計的工程管理（SPC）」や、複数の測定項目を組み合わせる「多変量統計的工程管理（MSPC）」を明示した研究は、検索で得られたビール醸造文献では比較的目立たなかったと報告しています。

この報告が示すこと

著者らは、製品の特徴を説明したり品質を予測したりする分析と、工程を継続的に監視する分析を区別することが、醸造分野の研究動向を理解するうえで重要だと位置づけています。ただし、今回捉えたのは学術出版物での現れ方であり、企業内での利用状況を直接示すものではありません。企業独自の取り組みが公開されていない場合や、別の用語が使われている場合もあるためです。また、論文に含まれる工程監視と機械学習の組み合わせ例は、人工的に作ったデータによる概念の実演であり、実験や産業現場での検証ではないとしています。

※本記事は原著論文の抄録だけで作成しています。

原著論文の著者・所属：Erika Francesch‐Domenech（CITIC, Grupo MODES, Departamento de Matemáticas, Escola Politécnica de Enxeñaría de Ferrol Universidade da Coruña Ferrol Spain; Corporación Hijos de Rivera S.A.U. A Coruña Spain）、Ana Isabel Fernandez‐Calviño（Corporación Hijos de Rivera S.A.U. A Coruña Spain）、Salvador Naya‐Fernández（CITIC, Grupo MODES, Departamento de Matemáticas, Escola Politécnica de Enxeñaría de Ferrol Universidade da Coruña Ferrol Spain）、Javier Tarrío‐Saavedra（CITIC, Grupo MODES, Departamento de Matemáticas, Escola Politécnica de Enxeñaría de Ferrol Universidade da Coruña Ferrol Spain）

※本記事は原著論文をもとに、日本語で要約・説明を加えた研究紹介です。 出典（原著論文）：Erika Francesch‐Domenech, Ana Isabel Fernandez‐Calviño, Salvador Naya‐Fernández, et al. Role and Relevance of Data Analytics in Beverage and Brewing Industry. Quality and Reliability Engineering International（出版社：Wiley） 2026-11-05. DOI: 10.1002/qre.70483. 原著ライセンス：CC BY.