ロードマップを一つずつ。ser.
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「②-⑦ プロトタイプ製造と加速老化試験」
：上記素材・プロセスを用いたプロトタイプ食品を製造し、加速老化試験（温度・放射線ストレス）で保存期間や官能品質の変化を評価。」
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ロードマップ② 「食品の保存技術の確立:
– 長期保存可能で軽量・コンパクトな食品の開発や保存技術の研究を行う。」は、全体を通して
最終的に得られた知見をベースに「ISO規格」「Artemis協定」レベルの保存食品仕様を策定し、
量産および国際共同利用に向けた設計を確定できる様にするのを
一つのゴールとして進めていきたいと思います。
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「2. 食品の保存技術の確立:
– 長期保存可能で軽量・コンパクトな食品の開発や保存技術の研究を行う。」から
ロードマップ②-⑦として。
プロトタイプ製造と加速老化試験」
：上記素材・プロセスを用いたプロトタイプ食品を製造し、加速老化試験（温度・放射線ストレス）で保存期間や官能品質の変化を評価。」
について追求していきたいと思います。
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<補足回>
まず結論（超かんたん）
各処理条件ごと
：3バッチ × 各バッチで技術的複製 n＝3 → 合計 9試料／条件 が「実務での標準的ミニマム」。
官能（味見）パネル
：各時間点で 5〜10人 が現実的。
初めは パイロット（50〜100サンプル） でまず仮説を掴み、効果がはっきりした条件だけを拡大するのが効率的。
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用語のやさしい説明
「3バッチ × n=3（技術的複製）」ってどういう意味？
バッチ：同じレシピを別の日や別ロットで作った「まとまり」。料理でいうと「第1回目に調理した分」「第2回目に調理した分」みたいなもの。
技術的複製 n=3：同じバッチから取り出した試料を同じ処理で3回測ること。測定のムラ（機械の誤差や取り扱いの違い）を抑える役割。
なぜ合計9個（3×3）？：
「バッチ間のばらつき（作るたびに少し違う）」と「測定のばらつき（同じものを測っても誤差がある）」の両方を見るために、両方に複製を入れるのが現場では標準。
これで「結果が偶然じゃなくて本当に処理のせいか」をより確かめやすくなります。
イメージ：宿題で1回だけテストするより、毎日3日分やるほうが「本当にできるか」を正しく判断できるのと同じです。
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官能パネル n = 5–10 はどう考える？
・味の評価は人それぞれ違うので、何人かで平均をとる必要があります。
・5人だと簡単な判断（「良い／悪い」）は見えるし、10人だとより安定した結果が取れます。
・高度な官能試験（微妙な違いを検出する）はもっと大人数が必要ですが、開発段階やパイロットなら5–10人で十分なことが多いです。
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統計解析（やさしく）
1) ANOVA（分散分析）って？
何をするか：複数の条件（たとえば、圧力100/200/300/400 MPa）を比べて、「どれかが他と違うか」をまとめて調べる方法。
イメージ：4種類のジュースを飲んで、「どれが一番甘いか」を一気に比べるテスト。
なぜ便利？：条件を1つずつ全部比べる（たくさんのt検定をする）より安全で誤りが少ない。
2) 回帰モデル（経時変化）って？
何をするか：時間が経つにつれてどのように値が変わるか（たとえば色ΔEや菌数の時間経過）を線で表して予測する方法。
イメージ：「冷蔵庫に入れたアイスは何日で溶ける？」を線や式で表して将来を予測する感じ。
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3) 生存分析って？
何をするか：「ある指標（微生物が基準超える、品質が基準下回る）が閾値に達するまでの時間」を扱う統計。
イメージ：「アイスが溶けて食べられなくなるまで何日か」を調べる方法。データが途中で観察終了（まだ閾値に達してない）でも扱える点が強み。
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なぜ「パイロット（50–100サンプル）」が良いの？
：最初から大量に実験するとコストや時間が大変。
：パイロットで変動（ばらつき）や効果の大まかな大きさ（効果量）を掴めば、正式な解析で必要なサンプル数の精密な計算ができます。
つまり、無駄を省きつつ「どの条件が有望か」を早く見つけるため。
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具体例（イメージしやすい数の計算）
仮に「4つの圧力条件（100,200,300,400 MPa）」を1回の時間点で比べるとします。
・各条件で 3バッチ × n=3 → 9サンプル／条件
・条件数4 → 合計 9 × 4 = 36 サンプル
・これを**3つの時間点（0日、1ヶ月、3ヶ月）**で測ると → 36 × 3 = 108 サンプル
・官能は各時間点でパネル5人 → 3時間点 × 5人 = 15パネル評価（人）
このように、時間や条件を増やすとサンプル数はすぐに増えます。だからパイロットで絞ることが重要。
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効果量（effect size）って何？なぜ重要？
効果量は「処理の効果がどれくらい大きいか」のこと。
効果が大きければ（たとえば、菌が十分に減る、色の変化が大きい）、少ないサンプル数でも差が見つかる。
効果が小さければ、差を検出するためにもっとたくさんのサンプルが必要。
パイロットは「効果量の見積り」に使うと考えてください。
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実務的なステップ（チェックリスト形式）
1. 目的をはっきり：何を「有効」とみなすか（例：菌が 3 log 減少、ΔE < 3）。
2. パイロット実施（50–100 サンプル）：複数条件をざっくり試す。
3. 効果量と分散を推定：パイロットデータで「どれくらい差が出るか」を計算。
4. 正式なサンプル数計算：効果量・許容誤差・有意水準（たとえば p<0.05）で必要数を算出。
5. 本試験実施：3バッチ×n=3 を基本に、必要なら複製を増やす。
6. 解析：ANOVA → 回帰 → 生存分析 の順で目的に合わせて解析。
7. 結果の解釈と意思決定：統計的に有意（差がある）かつ実務的に意味があるかを判断。
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まとめ（短く・わかりやすく）
：「3バッチ × n=3」は**ばらつきの両面（作り方の違い＋測定誤差）**を同時に見るための現場標準。
：官能パネルは5〜10人でまず試す。
：統計は ANOVA（複数比較）・回帰（時間変化）・生存分析（閾値到達時間） が役立つ。
：**効果量が分かるまでパイロット（50–100）**で試し、本試験に進むと効率的。
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8) 必要設備 & 外注先（候補）
・小型フリーズドライ機（研究室用）
・PEF 実験装置（大学・企業の共同研究）
・コールドプラズマ装置（ラボ用）
・加速老化チャンバー（40℃/75%RH 等）
・e-beam / gamma irradiation（外部認証施設） — e-beam は 10 MeV 以下の設備を持つ施設を選定。
・HPP 試験サービス（段階的圧力実験を受託する業者）
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ということ事で今回はここまで。
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