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TDU_データ科学・機械学習研究室Advent Calendar 2021

Day 16

来年度にむけた、コーヒーデータベースの考案

Last updated at Posted at 2021-12-15

はじめに

コーヒーをハンドドリップで淹れる方法は、様々である。お湯をかけたときの豆の反応を見て
他のことは何も考えずに淹れる方法。しっかりと抽出レシピを考え、そのオペレーション通りに淹れる方法。その人のコーヒーに対する接し方によって変わる。私は、毎日淹れる一杯に対して、温度や抽出方法を変えながら味の検証を趣味でやっている。2021年も終わろうとしている今、来年から一年間コーヒー抽出を数値化してそれぞれの豆に対する最適なオペレーションを機械学習によって決めてもらう取り組みを始めることにした。来年度末の目標は、私にとっての最適なコーヒーを導き出してくれるプログラムを作成すること。将来的には、データベース入力を一般公開して、コーヒーの味を体系化することを目標とする。
まずは来年度末にしっかりとプログラムが機能するように、今回はその基盤となるデータベースをどうするかを考察する。

目的

“機械学習によって”できる、美味しいコーヒーを目指す。手法は現時点では決定しない。

オペレーションをどうするか

コーヒー抽出のオペレーションは様々存在するが、再現度が高いかつ、よりシンプルな淹れ方を採用する。 よって、今回は5回に分けた抽出方法にする。 これは、[WBRC2016において優勝した粕谷さんのメソッド](https://youtu.be/8o7huqzruTE)に基づくものである。
味を決める要素には、
-豆の種類
-豆の焙煎度合い
-抽出時の温度
-オペレーションのやり方
-抽出器具
-蒸らし時間
などがある。今回はこれらの要素を変えていきながら、データを収集する。

方法

抽出器具
ドリップポッド: Kalita 銅ポッド 0.7L
コーヒーミル: TIMEMORE C2
ドリッパー: Hario V60(2-4人用)
フィルター: 三洋産業 アバカフィルター白

豆のグラム数は必ず18gとする。
基本、お湯の量は300gにする。
5回に分けた抽出方法とする。
同じドリッパーとフィルターを想定するため、抽出する時間は考慮しない。

何をもって美味しいとするか

一番むずかしい問題である。 そこでBrix(糖度)とTDS(コーヒーの可溶性固形分濃度%)を用いて、味を数値化する。 また、個人的なスコアを10段階で定める。

データベースの提案

ここまでを踏まえて、測定するものを以下に示す。  - 日付  - ドリッパー(V60)  - コーヒーミル(TIMEMORE C2)  - ミルのクリック数(挽く度合い)  - 豆の種類  - 豆の焙煎度合い(5段階)  - 豆のg数  - お湯の温度  - お湯の量  - 最終的な抽出量  - 蒸らし時間  - 1回目の量  - 2回目の量  - 3回目の量  - 4回目の量  - 5回目の量  - Brix  - TDS  - 感じた味(カッピングのときのようなキーワード形式: ナッツ、ベリーなど)  - 個人的な美味しさのスコア(10段階)

基準

基準はその豆から初めてコーヒーを抽出するときに作る。 そして基準の数値はそれぞれ - 温度 = 90度 - 豆 = 18g - クリック数 = 15回 - 蒸らし = 60g - 蒸らし時間 = 30秒 - お湯の量 = 60g-60g-60g-60g - スコア = 5 としてそれぞれの豆に対して基準を作る。

おわりに

ここまで、来年度末にむけてのコーヒーのデータベースの考案をした。 以下のスプレッドシートに適時、計測結果を示していくので、興味がある方は 参照していただきたい。 [スプレッドシート](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MQhh_TzIzAxLiJE4XYHR9hZR0ZxaF2FlMA477-F6oC0/edit?usp=sharing)
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