Rで解析：機能性表示食品の届出情報を解析してみよう

消費者庁で公開されている機能性表示食品の全届出情報が「機能性表示食品の届出情報検索」よりcsvで入手できるようになっていました。そこで、上位15の「機能性表示関与成分」と「届出者」をまとめてみました。

届出者により入力内容の表記ゆれが多くあるようです。「機能性表示関与成分」の部分を可能な限り統一しました。修正内容の一部を記事内で紹介しています。

「機能性表示関与成分」を統一したデータは少ないので紹介外の解析の役に立てばと考えます。

例えばデータには「商品名」や「表示しようとする機能性の文章」も収録されているので、テキストマイニングの形態素解析などおこない、各事業者の癖などを解析しても面白いかもしれません。

実行コマンドはR version 4.3.1で確認しています。

機能性表示食品の全データ

「機能性表示食品の届出情報検索」(消費者庁) (https://www.fld.caa.go.jp/caaks/cssc01/)から入手した23.06月末時点の7086件のデータを加工し、Rの解析データ「Function_Food.rda」を作成しました。

ダウンロードは下記リンクです。

加工内容は「機能性関与成分名」の表記ゆれの統一です。届出者の考えで同一成分でも成分名に違いがありました。例えば「大文字と小文字」、「複数表記時の成分名の区切り」、「馴染みのある表記ではなく化学名」などです。

なお、「複数表記時の成分名の区切り」は化学名でカンマが使用されるので「、（句読点）」にしています。

加工内容は下記の表のとおりです。

使用パッケージとFunction_Food.rdaの読み込み

下記コマンドを実行します。

#パッケージのインストール
install.packages("tidyverse")

#パッケージの読込み
library("tcltk")
library("tidyverse")

#Function_Food.rdaの読み込み
load(paste0(as.character(
  tkgetOpenFile(title = "Function_Food.rdaを選択",
                filetypes = '{"rdaファイル" {".rda"}}',
                initialfile = c("*.rda"))), collapse = " "))

上位15の機能性関与成分

全登録製品で使用されている上位15の機能性関与成分を「ggplot2」パッケージでプロットするコマンドの紹介です。「cur_group_id()」コマンドの使い方がポイントです。

販売状況に関わらず「GABA」が圧倒的な数です。ストレスに対する知名度が高く、かつ比較的購入しやすい、チョコレートなどのお菓子に利用されているためでしょうか。

なお、消費者庁のホームページを確認すると「機能性表示食品は事業者の責任で、科学的根拠を基に商品パッケージに 機能性を表示するものとして、消費者庁に届け出られた食品」とのことです。

以下、解析コマンドです。

###全登録商品に使用されている上位15の機能性関与成分#####
#データを準備
Function_Food %>%
  #列を選択
  select(販売状況, 統一機能性関与成分名) %>%
  #機能性関与成分を分割
  mutate(Component = str_split(統一機能性関与成分名, "、")) %>%
  #統一機能性関与成分名を削除
  select(-統一機能性関与成分名) %>%
  #Componentの内容がnestされているので解除
  unnest(cols = c(Component)) %>%
  #販売状況, Componentでグループ化
  group_by(販売状況, Component) %>%
  #販売状況による統一機能性関与成分の出現数を確認
  summarize(Count = n(), .groups = "keep") %>%
  #グループ解除
  ungroup() %>%
  #機能性関与成分でグループ化
  group_by(Component) %>%
  #全統一機能性関与成分の出現数を確認
  mutate(All_Count = sum(Count)) %>%
  ungroup() %>%
  #販売状況をSallsに変更
  rename("Salls" = 販売状況) %>%
  #販売状況を因子化
  mutate(Salls = factor(Salls, c("販売中", "販売休止中", "チェックなし"))) %>%
  #全出現数,機能性関与成分名,販売状況で並び替え
  arrange(desc(All_Count), desc(Component), Salls) %>%
  #機能性関与成分名を因子化
  mutate(Component = factor(Component,
                            unique(Component))) %>%
  group_by(Component) %>%
  #総出現数の降順で機能性関与成分名を基準にidを付与
  mutate(No = cur_group_id()) %>%
  ungroup() -> PlotData

#ggplot2で上位15をプロット
ggplot(data = filter(PlotData, No <= 15),
       aes(x = Component, y = Count, fill = Salls)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(x = "上位15の機能性関与成分", fill = "販売状況") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

上位15の届出者名

機能性食品の上位15の届出者名を「ggplot2」パッケージでプロットするコマンドの紹介です。

意外と機能性食品の届出数が多くとも、販売休止中の製品が多いようです。

・機能性食品の総届出数

・販売中の機能性食品数

以下、解析コマンドです。

###上位15の届出者名#####
#データを準備
Function_Food %>%
  select(届出者名, 販売状況) %>%
  rename("Company" = 届出者名, "Salls" = 販売状況) %>%
  group_by(Company, Salls) %>%
  summarize(Count = n(), .groups = "keep") %>%
  ungroup() %>%
  group_by(Company) %>%
  mutate(All_Count = sum(Count)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(Salls = factor(Salls, c("販売中", "販売休止中", "チェックなし"))) %>%
  arrange(desc(All_Count), desc(Company),　Salls) %>%
  mutate(Company = factor(Company, unique(Company))) %>%
  group_by(Company) %>%
  mutate(No = cur_group_id()) %>%
  ungroup() -> PlotData

#ggplot2で上位15をプロット
ggplot(data = filter(PlotData, No <= 15 & Salls == "販売中"),
       aes(x = Company, y = Count, fill = Salls)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(x = "上位15の届出者名", fill = "販売状況") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = 1))

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！