液卵及び鶏肉中におけるサルモネラ増殖予測プログラムの開発

液卵及び鶏肉中におけるサルモネラ増殖予測プログラムの開発
東京農工大学農学部・教授　藤川　浩
■　緒　言
食品を汚染する有害微生物の増殖はその温度に大きく影響を受けるため、増殖を抑えるために最も
有効かつ安全な方法として従来から低温管理がある。しかし、製造から消費に至る過程のどこか一ヵ
所でも温度管理が不適当で食品が高温に曝されると、そこで微生物が増殖してしまう。もし食品の温
度履歴がわかれば、消費者が食べる前にそれが微生物学的に安全かどうかを推測できる。私達はこれ
まで食品の製造・流通過程での温度履歴から微生物増殖を予測する数学モデル、新ロジスティックモ
デルを開発し、大腸菌、黄色ブドウ球菌など各種の微生物増殖に対してその有効性を実証してきた 1-4）。
さらに、農林水産省支援事業として本モデルを組み込んだ増殖予測プログラムを開発し、
（財）
食品産業
センターのウェブサイト上で無料で公開している 5）。ただし、これらの増殖は培地および滅菌された
食品での増殖予測であった。
微生物増殖予測の次の段階として、複数の菌種が存在する実際の食品あるいはその原材料におい
ても、対象菌種の増殖が予測できることが必要とされる。2009 および 2010 年度に私達は貴財団の
研究助成金を受け、常在の微生物叢をもつ食品原料（鶏挽き肉および殺菌 ･ 未殺菌液卵）中における
Ⓢⓐˡⓜⓞⓝⓔˡˡⓐ Enteritidis（SE）増殖を実測し、各種温度下の本菌増殖予測に対する本モデルの有効性を確認
し、学術誌、学会等で発表してきた 6）。今回の研究では、この 2 年間の増殖データを基に私達の増殖
モデルを用いて、液卵および鶏肉中での本菌の増殖予測を行うコンピュータープログラム開発を目指
す。国際的には ComBase などの微生物データベースがあるが 7）、実際の食品・原材料に特化した、こ
のような微生物増殖予測プログラムは国際的にもない。このプログラムは食品製造 ･ 流通過程での衛
生管理の道具として一般ユーザーが活用でき、また食品の微生物学的リスク評価を行う上でも役立つ
と期待できる。
■　方　法
1．微生物データ
2009 および 2010 年度に検討した、市販鶏挽き肉（自然微生物汚染濃度：高および低、滅菌済み）お
よび市販の殺菌および未殺菌液卵（全卵）に SE を接種し、各種温度で保存し、その間の本菌数および
一般細菌数を用いた。
2．データ解析と増殖予測
微生物増殖は私たちの開発した下に示す新ロジスティックモデルで解析した 1-4）。
1
1
min
max
ここで、ɴ は細菌濃度（CFU/g）、ⓣ は時間（h）、ⓡ は対数増殖期の傾き、すなわち増殖速度定数（1/h）
である。ɴ max は定常期の最大濃度（CFU/g）、ɴ min は初期濃度（CFU/g）、ⓜ および ⓝ はそれぞれ対数期後
期の曲率およびラグタイムに関するパラメーターである。測定した細菌濃度は本モデルのために開発
した解析プログラムで解析した 8）。変動温度での増殖予測は各定常温度で得られたパラメーター値お
よび測定温度から行った 1-4）。
3. 増殖予測プログラムの作成
（2010）
を用いて増殖予
（財）食品産業センターで公開しているプログラムと同様に 9）、Microsoft Excel
測プログラムを作成した。
■　結　果
一般ユーザーに使いやすく、かつ信頼性の高い増殖予測プログラムを開発し、その操作手順は次の
ようにした。
①対象食品（A. 鶏ひき肉、B. 液卵）を選択する。さらに、鶏ひき肉は常在一般細菌数の高いもの、低
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いもの及び滅菌済みに、液卵は未殺菌液卵と殺菌液卵とした。
②対象食品の温度履歴を入力する。ここで各工程での温度と時間をキーボードから入力する方法
と、デジタル温度計で実測した連続データを Excel シート上に貼り付ける方法にする。
③増殖予測ボタンを押して、中央画面上に温度履歴とそれに従った本菌および一般細菌の増殖予測
曲線をグラフ上に描かせる。
④増殖曲線を表したグラフを印刷させる。
⑤ SE および一般細菌のある時間後の予測菌数およびある菌数に達するまでの予測時間を表示する。
次に、具体的にプログラムの内容を説明する。なお、ここでは比較のため手動入力と連続測定した
温度履歴はそれぞれ同一のパターンである。
1．市販鶏挽き肉中のサルモネラおよび一般細菌の増殖予測
最初に、鶏挽き肉の温度履歴を手動入力した場合の増殖予測を示す。図 1 の赤い線で表すような温
度履歴を入力した場合、自然微生物叢が高濃度の鶏肉では図 1A に示すような SE（紫色の曲線）と一般
細菌（緑色の曲線）が予測される。また、ある保存時間（ここでは 12 時間）後の各予測菌数（対数値）も
示される。
自然微生物叢が低濃度の鶏肉では図 1B に示すように、SE（紫色の曲線）と一般細菌（緑色の曲線）が
後の各予測菌数
（対数値）
も示される。
予測できる。また、ある時間（ここでは 12 時間）
滅菌した鶏肉中での SE 増殖は図 1C のように予測できる。ある時間（ここでは 12 時間）後の予測 SE
菌数（対数値）も示される。
次に、連続測定した食品の温度履歴を入力した場合の増殖予測を示す。図 2 の赤い線で表すような
温度履歴を入力した場合、自然微生物叢が高濃度の鶏肉では図 2A に示すような SE（紫色の曲線）と一
般細菌（緑色の曲線）が予測される。また、ある保存時間（ここでは 20 時間）後の各予測菌数（対数値）
も示される。
自然微生物叢が低濃度の鶏肉では図 2B に示すように、SE（紫色の曲線）と一般細菌（緑色の曲線）が
後の各予測菌数
（対数値）
も示される。
予測できる。また、ある時間（ここでは 20 時間）
滅菌した鶏肉中での SE 増殖は図 2C のように予測できる。ある時間（ここでは 20 時間）後の予測 SE
菌数（対数値）も示される。
2．市販液卵中のサルモネラおよび一般細菌の増殖予測
最初に、液卵の温度履歴を手動入力した場合の増殖予測を示す。殺菌液卵で図 3 の赤い線で表すよ
うな温度履歴を入力した場合、図 3A に示すような SE の増殖（紫色の曲線）が予測される。また、ある
（対数値）
も示される。
保存時間（ここでは 12 時間）後の予測 SE 菌数
未殺菌液卵（一般細菌数 107.2 個/g）では図 3B に示すように、SE の増殖（紫色の曲線）が予測できる。
また、ある時間（ここでは 12 時間）後の各菌数（対数値）も示される。ある時間（ここでは 12 時間）後の
予測 SE 菌数（対数値）も示される。
次に、連続測定した食品の温度履歴を入力した場合の増殖予測を示す。図 4 の赤い線で表すような
温度履歴を入力した場合、殺菌液卵では図 4A に示すような SE の増殖（紫色の曲線）が予測される。ま
（対数値）
も示される。
た、ある保存時間（ここでは 20 時間）後の予測 SE 菌数
未殺菌液卵では図 4B に示すように、SE の増殖（紫色の曲線）が予測できる。また、ある時間（ここ
も示される。
では 20 時間）後の予測 SE 菌数（対数値）
■　考　察
今回、2009 および 2010 年度に検討した市販の鶏挽き肉および液卵（全卵）に SE を接種し、各種温
度で保存して得られたデータから、一般ユーザー向け増殖予測プログラムを開発した。一般微生物に
汚染された鶏挽き肉および未殺菌液卵では、SE 増殖はその初期菌数の影響を受けた。すなわち、これ
まで報告したように初期菌数が低いほど、最大到達菌数も低くなる。今回は鶏挽き肉および液卵での
初期菌数はともに 103 個/g としたため、ユーザーが設定する SE の初期汚染濃度がこの濃度と異なると
きは、この点を考慮する必要がある。
今後、さらにその他の食品および食品原材料での SE 増殖を実測し、モデル化していきたい。また、
その他の病原菌あるいは腐敗菌についても同様に検討し、今回の増殖予測プログラムをさらに充実さ
せていきたい。
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■　要　約
市販の鶏挽き肉および液卵（未殺菌および殺菌）中での Ⓢⓐˡⓜⓞⓝⓔˡˡⓐ Enteritidis および一般細菌の増殖
を予測する一般ユーザー向けプログラムを開発した。本プログラムは Microsoft Excel を使って作ら
れ、ユーザーは対象食品、各食品の温度履歴（手動あるいは連続測定値）を入力すると、瞬時に本菌お
よび一般細菌の予測した増殖曲線および菌数を得ることができる。本プログラムは食品の微生物学的
衛生管理の有効な道具の一つになるであろう。
■　文　献
1．Fujikawa, H. Kai, A. and Morozumi, S.（2004）A New Logistic Model for Ⓔⓢⓒʰⓔⓡⓘⓒʰⓘⓐ ⓒⓞˡⓘ Growth at
Constant and Dynamic Temperatures. Food Microbiology. 21:501-509.
2．Fujikawa, H. and Morozumi, S.（2005）Modeling Surface Growth of Ⓔⓢⓒʰⓔⓡⓘⓒʰⓘⓐ ⓒⓞˡⓘ on Agar Plates.
Applied and Environmental Microbiology. 71:7920-7926.
3．Fujikawa, H. and Morozumi, S.（2006）Modeling Ⓢⓣⓐⓟʰⓨˡⓞⓒⓞⓒⓒⓤⓢ ⓐⓤⓡⓔⓤⓢ Growth and Enterotoxin
Production in Milk. Food Microbiology. 23:260-267.
4．Fujikawa, H., Yano, K. and Morozumi, S.（2006）Characteristics and Modeling of Ⓔⓢⓒʰⓔⓡⓘⓒʰⓘⓐ ⓒⓞˡⓘ
Growth in Pouched Food. Journal of the Food Hygienic Society of Japan. 47:95-98.
5．http://www.shokusan.or.jp/haccp/yosoku/
6．Zaher, S. M. and Fujikawa, H.（2011）Effect of native microflora on the growth kinetics of Ⓢⓐˡⓜⓞⓝⓔˡˡⓐ
Enteritidis strain 04-137 in raw ground chicken. Journal of Food Protection. 74, 735-742.
7．http://wyndmoor.arserrc.gov.combase/
8．Fujikawa, H. and Kano, Y.（2009）Development of a Program to Fit Data to New Logistic Model for
Microbial Growth. Biocontrol Science. 14, 83-86.
9．Fujikawa, H., Kimura, B., and Fuji, T.（2009）Development of a Predictive program for Vibrio
paraheamolyticus growth under various environmental conditions. Biocontrol Science. 14, 127-131.
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A．高濃度自然微生物汚染鶏挽き肉
B．低濃度自然微生物汚染鶏挽き肉
C．滅菌鶏挽き肉
図 1．市販鶏挽き肉中での Salmonella Enteritidis 増殖予測（温度：手動入力）
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A．高濃度自然微生物汚染鶏挽き肉
B．低濃度自然微生物汚染鶏挽き肉
C．滅菌鶏挽き肉
図 2．市販鶏挽き肉中での Salmonella Enteritidis 増殖予測（温度：連続測定）
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A．殺菌液卵
B．未殺菌液卵
図 3．市販液卵中での Salmonella Enteritidis 増殖予測（温度：手動入力）
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A．殺菌液卵
B．未殺菌液卵
図 4．市販液卵中での Salmonella Enteritidis 増殖予測（温度：連続測定）
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