近赤外分光法は、科学研究、工業生産、日常検査に広く応用されている、環境に優しく迅速な分析技術です。化学計量学アルゴリズムの応用は、近赤外分光技術の発展において重要な役割を果たしています。化学計量学の手法は、測定変数間の相関を探し、数学モデルを構築し、サンプル間の差異を定量化し、物事の変化の内在規則を発見し、合理的かつ正確な未知の予測を実現します。これは「ビッグデータ」戦略の重要な部分であり主旨でもあります。本稿は、近赤外分光の吸収信号が弱く、スペクトルピークが重なり合いが激しく、測定過程で背景、ノイズ、情報のない変数および外部環境要因の影響を受けやすいことにより、化学計量学的手法で構築した分光データと研究対象の定性・定量解析モデルに劣化が生じる問題について述べています。近年近赤外分野で提案されたスペクトル前処理、変数選択、多変量補正およびモデル転移などの新しい化学計量学手法をまとめ、これらの手法が近赤外分光モデルの干渉要因除去、モデルの信頼性向上および予測精度や適用性の向上に果たす役割を多角的に説明しています。

近赤外分光; 化学計量学; スペクトル前処理; 変数選択; 多変量補正; モデル転移