カナダの「液体の黄金」と呼ばれることが多いメープルシロップは、その高い需要のために、長い間、希釈したり他のシロップと代用したりするといった不正行為の標的となってきた。
米国が関税を引き上げ、カナダ・米国・メキシコ協定に準拠しないすべての輸入品に10％の基本関税を課すと脅す中、メープルシロップの詐欺が増加する可能性がある。
食品偽装、あるいは経済的動機による食品の偽装とは、経済的利益を得るために食品の内容を故意に偽装することです。これには、原材料の代替、希釈、添加、除去などが含まれます。製品の偽装表示も食品偽装の一形態であり、農場から食卓まで、サプライチェーンのあらゆる段階で発生する可能性があります。食品偽装は数十億ドル規模の産業であり、深刻なリスクをもたらします。消費者の健康を害し、ブランドの評判と価値を失墜させ、正当な生産者の生活を脅かし、さらには生物多様性と保全活動に悪影響を及ぼす可能性があります。
米国によるカナダ製品への関税賦課の脅威（メープルシロップとその製造設備を含む）は、国境を越えた両国で価格上昇と供給不足への懸念を引き起こしている。カナダは世界のメープルシロップの70%以上を生産しており、ケベック州はその生産の中心地である。2024年には、ケベック州は約4億5000万ドル相当のメープルシロップを米国に輸出した。
食品詐欺の歴史的な増加
歴史的に、食品詐欺は、厳しい経済状況、財政的圧力の高まり、パンデミック、気候変動、戦争、サプライチェーンの混乱、あるいは食料の需給バランスを不安定にするその他の事象が発生した際に増加してきました。こうした状況はしばしば食品価格を上昇させ、詐欺師がシステムを悪用する動機を生み出します。
2020年から2024年にかけて、世界は新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック、地域紛争、そして重大な気候変動の影響により、サプライチェーンに深刻な混乱が生じました。最近の推計によると、食品偽装事件は10倍に増加しており、これは当然のことです。関税引き上げの脅威は、偽装業者が高価格の食品を低価格の製品にすり替える可能性を高め、この問題をさらに悪化させる可能性があります。
過去の食品偽装事例から学ぶように、関税引き上げの脅威はサプライチェーンに不確実性をもたらし、偽造メープルシロップが市場に流入するリスクを高めます。この脅威に対抗するには、メープルシロップの真正性を迅速かつリアルタイムで、費用対効果の高い方法で検査する必要があります。
メープルシロップの検査方法
1980年代以降、メープルシロップの偽造品を検出するための様々な方法やツールが開発・使用されてきました。しかし、食品偽装業者は検出を回避するために常に技術を進化させており、メープルシロップの偽造品の検査はますます困難になっています。検査方法が複雑になるほど、回避も困難になります。
伝統的に、メープルシロップの品質試験では、シロップ中の溶解糖含有量をブリックス度という単位で測定します。1ブリックス度は糖分1%に相当します。しかし、未知の不純物や従来とは異なる不純物が混入している場合は、適用範囲が制限される可能性があります。
偽造技術が高度化するにつれ、メープルシロップの真正性を確保するための新たなアプローチが必要となっています。蛍光分光法などの非標的食品分析法は、幅広いサンプルをスクリーニングし、サンプルのフィンガープリントを作成することが可能です。このフィンガープリントは、メープルシロップ特有の特性を1つだけでなく複数含むプロファイルの参照ライブラリと比較することができます。
メープルシロップ中の発光化合物の検査
グエルフ大学コラディーニ研究室の研究チームによる最近の研究では、蛍光指紋を用いてメープルシロップの偽造品を検出する方法について調査しました。蛍光指紋法は、メープルシロップ内部の分子が紫外線や可視光にさらされた際にどのように発光するかを調べることで機能します。この独特な蛍光指紋により、メープルシロップの偽造を示唆する可能性のあるマーカーや特徴を検出することができます。
（Singh他）CC BY-NC-ND
私たちの研究では、琥珀色と濃い色のメープルシロップの混入を調査し、一般的なメープルシロップの混入物、すなわちビートシロップ、コーンシロップ、米シロップを 1 ～ 50% の範囲で調査しました。
蛍光指紋に固有の特徴をマッピングし、純粋なシロップと偽造されたシロップを区別するために使用しました。紫外線と可視光にさらすと、メープルシロップの特徴は、ビートシロップ、コーンシロップ、ライスシロップの種類と偽造物質の量に応じて変化しました。
AIと機械学習による検出性能の向上
メープルシロップの識別マーカーを用いることで、AIを用いて複数の蛍光特性を同時に解析することができました。これにより、純粋なメープルシロップと不純物を含むシロップを75～99%の精度で識別することが可能になりました。
実際、AI と機械学習技術を活用して純粋シロップと不純物が混入したシロップの蛍光指紋を分析すると、検出率が最大 30% 向上し、2% 未満のレベルで不純物が特定されました。
しかし、蛍光指紋リファレンスライブラリを拡張することで、結果の精度と信頼性を向上させることができます。AIモデルは、多くの場合、非常に大規模で広範なデータベースを必要とします。これは、環境、地理的位置、加工条件などの要因がメープルシロップの輝きにどのように影響するかを理解し、考慮するために不可欠です。メープルシロップ中の蛍光マーカーをAIで分析することで、偽造の疑いのあるサンプルを迅速かつ効果的に特定できる可能性があります。
カナダ産品に対する米国の輸入関税引き上げの脅威により食品偽装のリスクが高まる中、AIとメープルシロップのフィンガープリンティングを組み合わせることで、メープルシロップの偽装を検出できます。これにより、カナダを代表する銘品の一つであるメープルシロップのアイデンティティを保護しながら、消費者が安全で高品質な食品を受け取ることができるようになります。
マリーカ・シン（グエルフ大学食品科学博士候補）、マリア・G・コラディーニ（グエルフ大学食品品質アレル教授）、ロバート・ハナー（グエルフ大学統合生物学部教授）。この記事はクリエイティブ・コモンズのライセンスに基づきThe Conversationから転載されました。原文はこちら。
