3 個重點精華 (Key Takeaways)

• 科學數據轉化感官體驗：TDK 利用電子業精密的儀器分析技術，結合 AI 模型將日本酒的化學分子（如有機酸、糖分、胺基酸）轉化為直觀的風味雷達圖。
• 高精準度的專家調教：系統透過酒類總合研究所 (NRIB) 專家校正，使 AI 預測值與專業評價員的平均偏差控制在 ±0.5 以內，確保數據具備公信力。
• 解決市場資訊不對稱：透過視覺化圖表，消費者能突破傳統酒標（如精米步合）的理解門檻，有效提升購酒信心，並促進中小型酒造的推廣。

一、前言

自從2024年生成式AI技術發表以來，在各個業界的應用突飛猛進，同樣地這股風潮也吹進了日本酒業界，在2025年12月號的釀協論文中，有一篇關於TDK株式會社發表的新技術，即利用HS-GC/MS（頂空進樣氣相層析質譜儀）跟IC/MS(離子層析質譜儀）與酒類總合研究所發展出來的官能評價方法，用AI去找出相對應的人類可以感知到的氣味，並將其視覺化，讓化合物的氣味能夠透過圖像表達出來。

其實用儀器分析出日本酒中的化合物成分並不難，但如何將這些數據成分轉化成人類可感知的香氣與味覺經驗，是TDK發展出這套SSS(Sake Sensing System)技術最主要的關鍵。有興趣的朋友可以去找原文來閱讀，我這裡簡單將這篇論文摘要，提供給各位參考。

二、開發背景

日本酒市場長期面臨一個核心行銷障礙：就是「資訊的不透明性」。消費者在面對貨架上琳瑯滿目的清酒時，往往無法僅憑酒標資訊（如精米步合、日本酒度）準確想像酒的風味 。這種「不喝不知道味道」的狀態，導致初學者因害怕踩雷而卻步，或只能依賴知名品牌，限制了中小型優質酒造的發展機會。

TDK於2017年啟動了「Sake Sensing System (SSS)」這個專案，其核心目的就是透過科學方法將風味「數據化」與「視覺化」，希望讓酒造與消費者之間建立共通的語言，並且希望能擴大「對清酒有興趣但不知如何選擇」的潛在客群 。Sake Sensing System最終會輸出一個雷達圖，並涵蓋了構成日本酒的三大關鍵 ：

（一）五味與口感：

• 1.複雜度(Complexity)
• 2.甘甜(Sweetness)
• 3.酸味(Acidity)
• 4.餘韻(Finish)
• 5.濃淡(Intensity)

（二）香氣特徵：特別聚焦於「果香（Fruity Aroma）」

• 1.蘋果系 (Apple)：代表清新、輕快的果香（主要對應己酸乙酯等成分）。
• 2.香蕉系 (Banana)：代表甜美、濃郁的果香（主要對應乙酸異戊酯等成分）。

這樣的簡化設計主要是為了降低門檻，讓消費者能快速捕捉清酒香氣特徵。

（三）發泡度

這是目前比較少見的將「氣泡感」納入標準視覺化指標 。雷達圖中心的氣泡大小代表二氧化碳含量：

• 1.Sparkling
• 2.微發泡
• 3.無氣泡

三、分析技術

TDK將過去在製造積層陶瓷電容(MLCC)或鋰電池(LIB)時，所需要分析的塗料、分散劑、溶劑等有機材料的設備與方法，直接應用在日本酒上，並針對日本酒中的化合物進行定量分析，包括了：

• 有機酸：採用 IC/MS（離子層析質譜儀），分析影響酸度與旨味的有機酸類。
• 糖分：採用 LC (HILIC)（親水性交互作用液相層析），測量葡萄糖等糖類。
• 胺基酸：採用 LC（液相層析，配合柱前衍生化法），分析旨味與複雜度來源。           
• 發泡度：使用專用的CO2感測器，在特定條件下測量溶解二氧化碳濃度。

但這些分析只能得到數據，TDK進一步將這些數據使用香氣輪加上AI模型轉化為人類感官的「嗅覺與味覺」數值。

例如，乙醛（Acetaldehyde）被發現與「木香」及「複雜度」有高度相關，因此成為預測複雜度的指標。而在建立「甘甜」模型時，如果只看數據會判別葡萄糖與麥芽糖具有高相關性，但經過酒類綜合研究所(NRIB)的向井伸彥博士與磯谷敦子博士指導，指出丙胺酸對甜味有修飾作用，因此將其強制加入AI學習數據，讓模型的預測結果更符合人類實際感受 。

四、AI如何被訓練

首先，TDK利用儀器測量出挑選出來的各式日本酒來獲得化學成分數據，接下來由AI針對化合物之間的相關性分析與NRIB的專家意見挑選出影響風味的關鍵成分。最後再利用累積出來的正確值去訓練AI。

而為了確保系統的公正性，TDK與NRIB合作，將系統生成的雷達圖與專家小組（16位評價員）的官能測試結果進行比對，讓在各項味覺指標中，系統預測值與專家評分的平均偏差控制在±0.5以內。

最後，TDK再與秋田縣的天壽酒造合作，進行了7次市場調查，結果針對85名消費者的問卷顯示，超過 80%的消費者認為「雷達圖的描述與實際飲用後的感受一致」，也證明了這個系統的確能有效解決「酒標上的說明與風味不符」的市場痛點。

五、結論與未來發展

TDK的Sake Sensing System成功地將電子業的精密分析技術應用於釀造業，透過客觀數據消除了日本酒行銷中的專業語言隔閡，TDK誠在論文中也表示，將會持續提升模型精度，優化現有雷達圖表現，特別是針對目前系統尚難以完美表達的特殊酒款，例如古酒（熟成酒）的獨特香氣與複雜風味 。

而我自己認為，不管是唎酒師或是專業品飲者，應避免將自己變成與消費者之間的一道牆，而應該是成為一座橋，使用可視化的圖表加上簡單的解說，讓更多消費者能願意體驗日本酒的多變風格。

雖然是一篇簡單的論文，但也表示這股AI風潮已經吹進日本酒業界，相信將來會有更多有趣的實驗與發明，讓我們拭目以待。

參考資料:
1. 日本釀造協會誌，2025.12.
2. TDK官網 https://www.tdk.com/ja/sake-sensing-system/index.html

常見問題 (FAQ)