食品の微生物検査の目的を正しく理解し、その精度について理解しておく必要がある。微生物検査ではどれぐらいの確率で正しく汚染食品を検出できているのだろうか。例えば汚染率10%の食品サンプルをn=3で微生物検査をした場合に、偽陰性の結果を出してしまう確率は?あるいは、汚染率10%の食品サンプルを95%の精度で分析するためには何サンプル分析すればいいのか。本記事では、これらの算出を自分でExcel計算できるようになるために、分かりやすく、順を追って解説する。
まずは基本的な問題から理解していこう
問題:100枚のくじ引きのうち10枚が当たりくじだった場合(当たり率10%)、10枚のくじ引きを購入した場合どうなるか?
![くじ引きを引いている男](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-1-1024x553.jpg)
残念ながら10枚ともはずれになる場合もある。
![くじ引きの結果に嘆く男](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-2-1024x497.jpg)
10枚ともハズレくじになる確率は35%である。
![失敗確率35%を説明する女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-3-1024x573.jpg)
小学校から算数や数学が苦手だった場合には、確率という言葉が出ただけで、逃げ出してしまうかもしれない。
![難しい計算はわからないという男性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-4-1024x517.jpg)
しかし、これはそんなに難しくない計算だ。順番に考えてみよう。
![この計算簡単だと説明する女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-5-1024x684.jpg)
今例えば、10枚のカードのうち1枚が当たりくじだったとしよう。ここで1枚だけカードを引いた場合に外れる可能性はどうなるか?これはほとんどの人が、感覚的に理解できるだろう。外れる確率は90%だ。
![一枚のカードを引いた場合の失敗確率90%](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-6-1024x529.jpg)
では2枚のカードを同時に引いた場合にはどうなるか?その確率は0.9×0.9=0.81となる。2枚カードを引くので、はずれカードを引く確率は1枚より下がる。
どのぐらい下がるかといえば、1枚でハズレを引く確率×もう1枚でハズレを引く確率と考えればよい。すなわち、
0.9×0.9=0.81(81%)
となる。
![](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/08/30eb8920305662a15340ac4805a6eedf-1024x486.jpg)
では3枚カードを引けばどうなるか。同じ考え方で0.9×0.9×0.9=0.73(73%)となる。
![](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/08/interpletation-microbiol-testing-food-result-8-v2-1024x497.jpg)
同じ計算で10枚カードを引いた場合の計算は0.910=0.35なる注)。すなわち35%の確率ですべてを外してしまうことがわかる。
注)上記計算は、正確には、カードを一枚引くたびに残りのカード数が変わり、それに伴って当たりくじを引かない確率も変化する。すなわち、外れる確率は、最初は90/100、次に89/99、そして88/98という具合に計算する必要がある。しかし、サンプルの数が非常に多い場合、母数の変化は無視できるほど小さい。このため、各サンプルで外れ確率を一律に0.9として計算し、複数サンプルを分析する際には単純に0.9 × 0.9 × 0.9...と計算していくことができる。サンプル数や試行回数が少なく、それによって全体の確率が顕著に変動する場合には、正確な確率計算が必要である。しかし、サンプル数が非常に多い場合には、確率の変動が非常に小さいため、0.9のような一定の値で計算を近似することが許容される。このような近似は、特に大規模なデータセットを扱う統計分析や確率計算において便利だ。本記事で後述する微生物検査の場合がこれに該当する。
![](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/08/interpletation-microbiol-testing-food-result-9-v2-1024x505.jpg)
つまり、
- 外れる確率=外れくじの存在割合引いた回数
という計算をすれば良い。
![](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2024/06/interpletation-microbiol-testing-food-result-10-m-1024x561.jpg)
食品の微生物検査に当てはめる
以上が理解できれば、食品微生物検査での偽陰性率を出すことも簡単だ。
偽陰性率の計算
くじ引きの計算と同じ
問題:全体の20%のサンプルでサルモネラ菌の汚染がある(汚染率20%)サンプルを想定しよう。今、3つのサンプルの抜き打ち検査をした場合に、サルモネラ非検出の結果を判定してしまう確率は?
日常的にはこのようなことはあまり考えず、会社で昔から引き継がれているマニュアルに従って、1サンプルとか3サンプルを分析している場合も多いのではないだろうか。
![食品の微生物分析を開始する男女の検査員](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-12-1024x517.jpg)
上のくじ引きの計算とと同じ理屈で食品微生物検査も考えることができる。
![外す割合の計算式](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-11-1024x150.jpg)
すなわち偽陰性を出す確率は、(1-0.2)3=0.83=0.51
51%の確率で偽陰性を出してしまう。つまりこのような検査を行ってロットを出荷した場合には、2回の検査にに1回は汚染事故を起こすことになる。
![微陰性率にビックリする男女の検査員](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-13-1024x604.jpg)
さらに、例えばサルモネラ菌の汚染率が1%だった製品を想定してみよう。思いっきり頑張って30サンプルを分析してみよう。この場合の陰性確率は?
(1-0.01)30=0.9930=0.74
残念ながら30サンプルを分析しても、74%の可能性で汚染事故を起こすことになる。
![30サンプル分析しても74%の可能性で汚染菌を見落としてしまう。](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-14-1024x471-1-1024x585.jpg)
このような計算を行っていくと、食品の微生物検査のもつ意味に疑念が生じる人もいるかもしれない。
実際のところ、食品微生物検査の結果を過信するよりは、このような計算を行うことによって、自分たちに行っている検査の精度を正しく理解しておくことは重要だ。
では、n数の少ない微生物検査は全く意味がないのか?
n数が少なくても、微生物検査を行う一つの意味は、食品工場で製品の異常事態を把握するという意味も持っている。
![工場で起きている異常事態を把握するにわ微生物検査も有効だと説明する女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-15-1024x684.jpg)
上の計算は、製品中での汚染菌の分布率が低い場合での話である。
![微生物の検査結果に間違った過信を持たないようにと説明する女性。](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-18-1024x614.jpg)
食品工場では、例えば、微生物汚染された調味液とか、あるいは食品工場の特定の箇所のバイオフィルムなどから、汚染菌が製品全体に分布してしまうような事故もありうる。このような事故に関しては、例えn数が少なくても、製品のロット検査により、異常事態を検出することができる。
![食品工場の製造ラインで微生物に汚染されている食品](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-16-1024x599.jpg)
- 汚染率が90%であった場合、たとえ、1サンプルのみの分析でも
(1-0.9)1=0.11=0.1
すなわち、90%の確度で、汚染事故を検出できる。3サンプル分析なら
(1-0.9)3=0.13=0.01
すなわち、99.9%の確度で、汚染事故を検出できる。
![微生物検査の意味に納得する男女の検査員](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-17-1024x702.jpg)
いずれにしても、食品微生物の抜き打ち検査において、その結果を過信しないように、不均一分布サンプルの事を念頭において、日常的に微生物の検査結果を考えるべきだということだ。
食品中における微生物の分布は不均一である場合と均一である場合、また分布率が高い場合、低い場合など、いろいろなケースが想定できる。従って、これらの状況をよく自分たちの工場の製品にあてはめて、微生物検査の結果を考えていく解釈力が重要である。
![ケースバイケースで微生物検査結果の解釈力を持つべきだと納得する男女の検査員](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-19-1-1024x439.jpg)
エクセル計算はビデオで分かりやすく説明
ところで以上の計算をエクセルで計算してみよう。これについては、下のビデオをご覧いただきたい。
![エクセル表を見るように指示する女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-20-1024x672.jpg)
95%精度で分析するには何サンプル必要なの?
それでは上の計算とは逆に、一定の偽陰性率でで結果を出すために何サンプル分析したらいいのかを計算してみよう。例えば、codexなどでは、正しい検査の偽陰性確率は5%である。すなわち、95%の精度で検査することが求められている。
![10%の汚染率で95%の精度で測定するには何サンプル分析すればよいのか?](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-21-1024x233.jpg)
計算の考え方は、これまで述べてきた考え方と変わらない。ただ問題は求める解の部分が指数になっていることだ。 下記の式でサンプル数を逆算するのは、小学校までの算数では、難しそうだ。
- 外す割合=(1-分布率)サンプル数
![難しい計算に当惑する男女の検査員](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-22-1024x531.jpg)
log計算が必要だけど基礎理解だけで大丈夫
これを計算式で出すにわlog計算の理解が必要となる。
![Log計算について説明しようとする女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-23-1024x684.jpg)
高校を卒業してからlog計算などとは無縁の生活を送っている人も多いのではないだろうか。
![Log計算の難しさに驚愕する男女の検査員](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-24-1024x403.jpg)
しかし、ここでは難しい計算をするわけではない。logの定義だけを理解すればよい。 Bという数字があって、それをA乗した場合にnになると考える。
A=Bn
この場合のlog記号であらわすと3者の関係は次のとおりとなる。
n=logBA
このlog式では、「Bのn乗がA」という意味を表していると考えればよい。
ここでnを求めたければlogBAをExcelで計算させればよい。手計算では無理なので、Excelを使う。
![Log計算は簡単だと説明する女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-25-1024x638.jpg)
この関係を微生物の検査で置き換えると次のとおりになる。
サンプル数=log(1-汚染率)偽陰性確率
![Log計算の基礎を説明する女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-26-1024x555.jpg)
エクセル計算はビデオで分かりやすく説明
あとは、log(1-汚染率)偽陰性確率をExcelで計算させるだけでよい。Excel計算については、わかりやすくビデオで説明したのでご覧頂きたい。
![エクセルを見るように指示する女性](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-27-1024x649.jpg)
なお上のビデオで説明しているように、このエクセル計算さえできればたとえば次のようなこともすべて理解できる。
- 輸入サンプル監視をするために、衛生監視員にモニタリング検査を行う場合のサンプル数の検出法(厚生労働省)
わが国においては食品を輸入する際に、年間計画に基づいて食品衛生監視員によるモニタリング検査が行われている。この際、1種類の食品について何サンプル分析するかについては、毎年、モニタリング検査件数として厚生労働省により提示されている。この計算は上記のビデオで説明している方法によって行われている。
![輸入食品におけるモニタリング検査数の算出](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/sampling-plan-imported-foods-japan-1024x584.jpg)
- 国際的な専門家が論文中で用いる微生物検査精度の議論の理解
例えば、国際食品微生物規格委員会(ICMSF )の議長(2022年5月現在)、ツヴィエタリング(Zwietering)博士の論文では、次のような議論をディスカッションで展開している。
「仮にロット内の微生物汚染の割合がが3.2%であると仮定した場合、ハム製品の不良品を95%の確率で検出することを保証するには、92個(c=0、n=92、25g中非検出検査)のサンプリング計画が必要。その根拠式は
Pdetect(n,c = 0, Pdefective)=1-(1-Pdefective)n」
一見、専門家による難解な数式に見えるが、この式もよく見ると上述のビデオで説明している方法を実行しているに過ぎないことがわかる。
※ツヴィエタリング(Zwietering)博士の論文時代の内容説明については別記事でまとめていますので、ご覧ください。
出荷時の食品の微生物検査はどこまで役立つの?
![論文中で用いる微生物の検査の精度に関するディスカッションをしている研究者](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/scientific-paper-sampling-plan-formura2-1024x539.jpg)
結論(食品の微生物検査においては、その目的と精度を正しく理解する)
食品サンプルの微生物検査を行う場合には、その目的と精度を正しく理解しておくことが必要である。特に、次の3点を常に意識しておくことが必要である。
- 食品中における汚染菌の分布割合(これまでの経験値などから判断)
- 所定のサンプル数で検査した場合の偽陰性率
- 95%の精度で検査を行ないたい場合の必要なサンプル数
![](https://foodmicrob.com/wp-content/uploads/2022/05/interpletation-microbiol-testing-food-result-28-1024x651.jpg)