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分析計測事業部グローバルアプリケーション開発センター
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0120-131691（075）813-1691
島津コールセンター
アルコール飲料の中でビールは人気が高く消費量が多いも
のですが，昨今ではビールに似た風味を備えた発泡酒やノン
アルコールビールなども発売され，市場は賑わいを見せてい
ます。ビール，発泡酒，ノンアルコールビールを “ ビール類 ”
と呼ぶことにすると，これらビール類では原料や成分に変化
を加え，アルコール度数やカロリー等を調節したものが多数
販売されています。分光分析の観点から見ると，成分の種類
や量が異なるビール類はその違いを反映した特有の吸収スペ
クトルを示すと考えられますが，実際にどのような相違が見
られるかを調べることはたいへん興味深いことと言えます。
今回，紫外可視近赤外分光光度計 UV-3600 を用いて様々
なビール類を測定し，その吸収スペクトルの差異を確認しま
したので紹介致します。また多変量解析を用いてビール類の
分類を試みましたので合わせて報告致します。
M. Sugioka
UV-3600 を用いて市販のビール類 14 種（ビール 4 種，発
泡酒 6 種，ノンアルコールビール 4 種）の吸収スペクトル
を測定しました。超音波を 3 分間照射し脱気してから光路長
2 mm の石英セルを用い Air をブランクとして測定しました。
測定結果を Fig. 1 に，分析条件を Table 1 に示します。さら
に紫外域（230 ～ 400 nm）と近赤外域（1400 ～ 1500 nm
と 1650 ～ 1750 nm）を拡大した図を Fig. 2 ～ Fig. 4 に示
します。Fig. 3 の 1450 nm 付近の大きなピークは主に水の
吸収によるものであり，Fig. 4 における 1695 nm 周辺のピー
クは主にエタノールの吸収によります。参考として水とエタ
ノール（99.5 % 濃度）の吸収スペクトルを Fig. 5 に示します。
矢印で示した 1450nm 付近のピークは Fig. 3 のピークに対
応し，1695 nm 付近のピークは Fig. 4 のピークに対応して
いることがわかります。
今回のデータでは紫外域で信号が飽和しているため，全試
料を純水で 5 倍に希釈し，紫外域（230 ～ 400 nm）の吸収
スペクトルを再度測定しました。その結果を Fig. 6 に示しま
す。250 ～ 300 nm に見えるピークは，主にビール類に含ま
れる蛋白質の吸収によると考えられます。
■試料と測定結果Sample and Instrument
Fig. 1 ビール，発泡酒，ノンアルコールビールの吸収スペクトル
（太線：ビール，細線：発泡酒，点線：ノンアルコールビール）
Absorption Spectra of Beers, Low-malt Beers and Non-alcoholic
Beers(Thick Line: Beers, Thin Line: Low-malt Beers, Dotted Line:
Non-alcoholic Beers)
nm230.0 500.0 1000.0 1500.0 1900.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
Abs.
Table 1 分析条件Analytical Conditions
使用装置 : 島津紫外可視近赤外分光光度 UV-3600測定波長範囲 : 230 nm ～ 1900 nmスキャンスピード :
中速サンプリングピッチ : 1.0 nm測光値 : 吸光度スリット幅 : 3 nm検出器切替波長 : 870 nm, 1650
nm
試料に含まれるアルコール量は，ビール：5 %，発泡酒：
3 % ～ 5.5 %，ノンアルコールビール：0 %，また蛋白質量
は 100 mL 中でビール：0.2 ～ 0.4 g，発泡酒とノンアルコー
ルビール：0 ～ 0.3 g となっています。商品ラベルにはこれ
らの範囲に含まれる “ ある値 ” や “ 範囲 ” として記されてい
ます。本データにおける紫外域と近赤外域での吸収の大きさ
は，蛋白質とアルコールのそれぞれの含有量を凡そ反映した
ものになっています。
ApplicationNews
No.A447
LAAN-A-UV033
ビール類の分光分析と多変量解析を用いた分類Spectroscopic Mesurement and Multivariate
Analysis to Classification for Various Kinds of Beer
光吸収分析Spectrophotometric Analysis
-
ApplicationNews
No.
nm230.0 250.0 300.0 350.0 400.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
Abs.
Fig. 2 Fig. 1 の拡大図（230 ～ 400 nm）
（太線：ビール，細線：発泡酒，点線：ノンアルコールビール）
Expanded Spectra of Fig. 1 (230 ～ 400 nm)(Thick Line: Beers,
Thin line: Low-malt Beers, Dotted Line: Non-alcoholic Beers)
Abs.
nm230.0 500.0 1000.0 1500.0 1900.0
3.0
2.0
1.0
0.0
Fig. 5 水とエタノールの吸収スペクトル（青線：水，赤線：エタノール）Absorption Spectra of Water
and Ethanol (Blue Line: Water, Red Line: Ethanol)
Abs.
nm230.0 250.0 300.0
1.5
1.0
0.5
0.0400.0350.0
Fig. 6 5 倍に希釈した試料の吸収スペクトル （太線：ビール，細線：発泡酒，点線：ノンアルコールビール）
Absorption Spectra of 5 times diluted Samples(Thick Line: Beers,
Thin Line: Low-malt Beers, Dotted Line: Non-alcoholic Beers)
Abs.
nm1400.0 1420.0 1440.0 1460.0 1480.0 1500.0
3.0
2.8
2.6
2.4
2.2
2.0
ノンアルコールビール 発泡酒
ビール
Fig. 3 Fig. 1 の拡大図（1400 ～ 1500 nm）
（太線：ビール，細線：発泡酒，点線：ノンアルコールビール）
Expanded Spectra of Fig. 1 (1400 ～ 1500 nm) (Thick Line: Beers,
Thin line: Low-malt Beers, Dotted Line: Non-alcoholic Beers)
nm1650.0 1660.0 1680.0 1700.0 1720.0 1740.0 1750.0
Abs. 0.7
0.6
0.5ノンアルコールビール
発泡酒ビール
Fig. 4 Fig. 1 の拡大図（1650 ～ 1750 nm）
（太線：ビール，細線：発泡酒，点線：ノンアルコールビール）
Expanded Spectra of Fig. 1 (1650 ～ 1750 nm)(Thick Line: Beers,
Thin Line: Low-malt Beers, Dotted Line: Non-alcoholic Beers)
A447
-
スコア
PC-1 (94 %)
PC-2 (5 %)
C3
C1 C4
B4
B5
B3
B6
A4
A3 A1
A2
B1B2
C2
-4 -3
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1-2 -1 0 1 2 3 4 5
発泡酒
ビール
ノンアルコールビール
Fig. 7 スコアプロットScore Plot
Fig. 8 A1 と A3，C1 と C2 の吸収スペクトル （赤線：A1，青線：A3，黒線：C1，緑線：C2）
Absorption Spectra of A1 and A3, C1 and C3（Red Line：A1, Blue
Line: A3, Black Line: C1, Green Line: C2)
Abs.
nm230.0 250.0 300.0 350.0 400.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Fig. 9 ローディングプロットLoading Plot
ローディング
1400 ～ 1480 nm
230 ～ 300 nm
PC-1 (94 %)- 0.1 0.1
0.1
0
0
- 0.1
PC-2 (5 %)
多変量解析を用いてビール類の分類を試みました。5 倍希
釈の吸光度データ（230 ～ 400 nm）と希釈無しの吸光度デー
タ（401 ～ 1870 nm） を 用 い て， 主 成 分 分 析（PCA） を 行
いました 1）。得られたスコアプロット 2）を Fig. 7 に示します。
A がビール，B が発泡酒，C がノンアルコールビールに対応
します。A, B, C の各試料でグループを形成していることが
わかります。スコアプロット上において近い点ほど “ よく似
た試料 ” となります。例えば，A1 と A3 や C1 と C2 は似て
いると考えられますが，Fig. 8 に示したそれらの紫外域のス
ペクトルを見ると互いによく似ていることがわかります。
Fig. 9 にローディングプロット 3）を示します。ローディン
グプロットを見ることで分類された各グループの特徴を把
握することができます。Fig. 9 を見ると，中心から右（また
は右上）方向に紫外域のデータ成分に対応するローディン
グベクトル 3）成分が多くプロットされています。そのこと
は，Fig. 7 のスコアプロットで右方向にプロットされた試料
ほど紫外域の吸収が大きいことを意味します。実際その方向
にある A1 ～ A4（ビール）は，Fig. 6 を見ても紫外域の吸光
度が高いものになっています。また Fig. 9 のローディングプ
ロットで，中心から左上方向に水の吸収に対応する 1400 ～
1480 nm のローディングベクトル成分が多くプロットされ
ています。このことはスコアプロットで左上方向にプロット
されている試料ほど，純水に近い（アルコール分の少ない）
試料であることを意味します。実際その方向にある C1 ～
C4（ノンアルコールビール）は，Fig. 3 を見ても水の吸収に
対応する 1450 nm 付近の吸光度が高いものになっています。
以上より，スコアプロットの右方向ほど主に紫外域の吸光
度が高い試料が，また左上方向ほどアルコール分が少ない試
料がプロットされていると言うことができます。表現を変え
ると，スコアプロット上で右方向に位置する試料ほど蛋白質
等の有機物を多く含み，また左上方向に位置する試料ほどア
ルコール分の少ない試料であるということができます。B1
～ B6 の発泡酒は，紫外域の吸光度がそれほど高くなく（ノ
ンアルコールビールと同程度），アルコール分はビールと同
程度のものも多いことから，スコアプロット上で左下方向に
位置していると考えられます。
■多変量解析を用いたビール類の分類Classification for Various Kinds of Beer by
Multivariate Analysis
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0120-131691（075）813-1691
島津コールセンター
ApplicationNews
No.
3100-07203-560-IK2012.7
初版発行：2012年7月
今回，ビール類の吸収スペクトルを見ることで，アルコー
ルや蛋白質等の含有量の相違を確認することができました。
また測定データに多変量解析を適用することで，ビール類を
種類によって各グループに分類し，それらの特徴を把握する
ことができました。食品の開発・研究においては多数の商品
を比較検討する必要がありますが，主成分分析（PCA）を用
いると試料間の類似度を把握することができます。今回の結
果は，分光分析と多変量解析の組み合わせがビール類を含む
食品の開発に有効であることを示唆していると考えられま
す。
■まとめSummary
1) 多 変 量 解 析 ソ フ ト ウ ェ ア The Unscrambler® を 用 い て 計 算 を 行 な い ま
し た。The Unscrambler は CAMO 社 の 商 標 ま た は 登 録 商 標 で す。
なお，本解析に関してはデータに対し中心化（mean centering）を行い主成分分析を行いました。
2) スコアプロットとは，多次元空間中に表現された各試料の点を二つのローディングベクトル上に射影し，2
次元グラフとして表現したものです。ローディングベクトルに関しては下記 3）を参照下さい。
3) ローディングプロットとは，第一主成分，第二主成分（あるいは他の主成分の組み合わせ）の各ローディングベクトルの対応成分を 2
次元座標にプロットしたものです。ここでローディングベクトルは，データ行列に対し固有値計算を行うことにより得られるベクトルです。
A447
