ゆる～いデータ分析「珈琲をいれよう」
さて、データ分析と言ってもいろいろあるし、日常的に使っている事になかなか気が付いていない。今朝は寒いな～。天気予報で今日の気温は○○℃と言っていた。と聞くと、どの服を選ぼうとか想像つきますよね。
過去の経験から気温を聞けば、この位の服装で、外出が多いならば上着はこれくらいでとか、過去の経験値というデータで行動しているわけです。
経験値を少し見やすくして、自宅でおいしい珈琲を入れるという仮定で、データ分析の世界で見てみたいと思います。
■パラメータ
パラメータから考えてみよう。いや・・パラメータとかめんどくさい・・なんて思わないでちょっと付き合ってくださいね。尚、珈琲を入れる事に関しては全くのシロートなので、コーヒーのいれ方があっているとは思わないでくださいね。あくまでデータ分析としてのコーヒーのいれ方です。
１．豆の種類（ブラジル、コロンビア、モカ、などなど）
２．焙煎の方法（直火、炭火、などなど）
３．焙煎の具合（ミディアム～イタリアンローストの変化）
４．焙煎後の熟成期間（０～１０日間とか）
５．水の種類（軟水、硬水、浄水器、市販の水など）
６．豆のひき方（粗目、中目、細目など）
７．湯沸かし（ドリップポット：ステンレス製、銅製、ケトルなど）
８．抽出方法（ペーパードリップ、サイフォン、フレンチプレスなど）
９．抽出温度（８０℃～９５℃などの変化、蒸らし時間）
１０．サーバー容器(ガラス、陶器、カップに直入などなど）
１１．コーヒーカップ（陶器、口どり、保温タイプ、ガラスコップなど）
１２．飲むときの温度（６０℃～８０℃など）
１３．コーヒーをいれる量
１４．使う豆の量
詳しい方からみれば”まだまだいっぱいあるよ”と言われるかもしれませんが何分そこはシロートなので許してくださいね。
■どこから手をつける？？
さて、最初に考えるべき事は何だろうと考えましたが、まずは入れ物（カップ）ですね。水ものなので、カップが無いと飲めません(笑)。おのずと水の量が決まってきますね。
お店だと、冷めるまでの時間も考慮して○○ml（ミリリットル）とかなるのでしょうけど、自宅なので、一定量とします。
さて、次はデータ分析という視点から「コーヒーの濃さ」にします。豆だ、ひき方だ、というようなコーヒーのいれ方を語るのではないので許してください。この時点では、ドリップはペーパードリップでカップに直接にいれる事とします。
■コーヒーの濃さ
グラフは縦軸を自分が感じるコーヒーの濃さとします。点数を付けたとして８０点以上が薄すぎず、濃すぎずの許容範囲とします。コーヒー豆の量を横軸にとります。
グラフ化する事で、豆の量が大体この位かな？という事が数値で見えてきました。14g位から割と急激に落ちているのかな～という感じもわかったとします。
自宅で飲むと仮定しているので、使用するカップでは12gが今時点のベストとなり、10～13.5g位が許容範囲に入る事が分かりました。
＊くれぐれもデータ分析ですので、豆の量が正しいわけではありません。あしからず。
■パラメータをちょっと深く考えてみよう
１．豆
お店のおすすめで買ってきます。
２．焙煎方法
豆を買ってくるお店のおすすめとします。
３．焙煎の具合
濃い感じが好きなので、フレンチローストで。
４．焙煎後の熟成期間
お店から３日～７日と言われたので、そのまま受け入れます。
５．水の種類
とりあえず浄水器の水。
６．豆のひき方
手動のミルしかないので、中目のみ
７．湯沸かし（ドリップポット）
金属の種類で溶け出すイオンにより味が変わりそうです。
しかし選択の余地なく、ステンレスで。
８．抽出方法
家にあったのはペーパードリップしかなかった。
９．抽出温度
ここは実験できる。
１０．サーバー容器
ひとまず、カップに直入れとしよう。
１１．コーヒーカップ
時間をかけて飲みたいので、ホーロータイプ。
１２．飲むときの温度
温度計がないので、あきらめます。
１３．コーヒーを入れる量
最初にカップを決めたので、カップに入る量で。
１４．使う豆の量
好みの濃さを決めたので、ひとまずは12gにしよう。
とすると、９．の温度（お湯の温度）が実験できる内容となります。
温度計もないのにどうするんだ？？という事でデータ変換を考えてみます。
■データ変換を考えてみる
沸騰したお湯は一般的に１００℃ですね。時間がたてば温度が下がっていきます。そうすると、部屋の温度が一定で、沸かすお湯の量を一定にすると、同じドリップポット（平たく言えば”やかん”）沸騰した時点で火を止めれば、同じ経過時間で温度が下がっていくことが想像できます。（下のグラフを参照してください）
＊下記のグラフはイメージです。実験したわけではありません。
実際の温度はわからなくても、経過時間で温度変化に変換できている事が想像できますね。とすれば、沸騰後の時間でドリップして味を確かめれば、好みのコーヒーをいれる事ができます。
正確には、香り、酸味とかのバランスもあるでしょうけど、ひっくるめて”味”と表現する事はご了承くださいね。しつこいですが、あくまでデータ分析の利用方法を説明しています。
沸騰後の経過時間を一分単位位でコーヒーをいれたとして、点数をつけてみたとしましょう。８０点以上が合格点とすると沸騰後の５～８分程度が良い時間となりました。温度はわからなくても、周り（沸かすお湯の量や、ドリップポッドを等の条件）の条件を固定してあげれば、時間で代用できる事がわかります。
■経験と勘を見えるかする
焙煎後はすぐに使ったほうが良いと思っていましたが、熟成期間を置いたほうがよいとのことです。焙煎により炭酸ガスが含まれるため、炭酸ガスが放出される時間が必要とのことです。・・専門家ではないので言葉が曖昧ですみません。
そうすると、焙煎直後豆を密封された状態で買ってきて、袋のふくらみ方で飲み頃を判断する材料にもできます。
コーヒーをいれる量が決まれば、豆を挽く量も決まってくる。ドリップする際のお湯の温度も決まってくる。（本当は蒸らし時間も必要でしょうけど・・）
数値に置き換える事で安定した、おいしい珈琲が飲めるようになってきます。
■データ分析の世界はいかがでしたか？
さて、もっとおいしくしたい。極端に言えばお店をひらけるようなコーヒーにしたいと思うようになったとします。
私には無理ですが、お湯を沸かすのにも銅材質や、鉄材質で味が違うと言われます。おそらく溶け出すイオン成分で変わってくるのが要因と思われますが・・、このような差も考慮する必要がありますね。
そうするとパラメータの内容でいろいろ実験をする必要がでてきます。組み合わせもあるし、そんなにいっぱい実験できないとなってくるわけですね。
そこで、統計学の出番となるわけです。パラメータによって実験の組み合わせを作り、最小限の実験で、方向性や交互作用を発見できる事になります。
この辺は、おいおいこの「ゆる～いデータ分析」の世界で説明していきたいと思います。
本当に、いろいろ実験をしておいしい珈琲をいれる事ができたとしても、おいしい＝売れるではないので、商売は難しいです。なので、ひとまずは、自分で飲むコーヒーをおいしくするために、いろいろと実験してみてはいかがでしょうか？専門家に聞けばもっとパラメータは出てくるでしょう。
スターバックスなどのコーヒーショップで体験勉強会に参加するのもよいですね。
■終わりに
「ゆる～いデータ分析」の世界として、ないじみやすい珈琲の内容で書いてみました。人は経験と勘でデータを使っています。経験と勘を数値化して見えるかして分析する事で、いろいろな産業で安定した高品質を目指す事が可能となります。
データサイエンティストという言葉がでてきました。数値データに基づいて経営や行政の運営をしようとする動きもでています。２０２０年１０月に内閣府もデータ基づく行政を行うとの指針もでました。
数値化すれば、うまくいかなかったときに原因を探れば、間違った点が見つけやすくなります。良くも悪くも数値は利用されますが、経験と勘を見えるかして、データに基づく判断ができるようになれば、修正も数値と計算をみていば、判断に根拠が付く事なります。
■参考サイト等
コーヒー関連
https://mystyle.ucc.co.jp/magazine/a_2166/
内閣府の発表サイト
https://www.cao.go.jp/others/kichou/ebpm/ebpm.html
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