恐竜肉研究所
技術ノート

1ファイルの地図と作り直しの順番

3 つのページ（研究所・ステーキハウス・血統図）は、下のファイルからできています。場所は 3D_model/dino/ からの道すじです。

恐竜の肉の数字を作り直したら、研究所（build.py）とステーキハウス（recipes_v4.py）の両方を作り直します。片方だけだと、ページどうしで数字が食いちがいます。

2恐竜の肉の予測モデル（論文 v10）

恐竜の筋肉は残っていないので、今の動物の筋肉で「性質 → 中身」の関係を学び、その関係を恐竜に当てます。決まりは 1 つだけで、予測に使う性質は、今の動物にも恐竜にも同じやり方で付けられるものに限ります（種の名前や「何目か」は使わない）。くわしい本文は論文原稿の taste/manuscript_v10/methods.md・results.md・discussion.md です。

2.1　データ：A 動物・B 筋肉・C 測った値

3 つの表をつないでいます。A 動物 230 種（体重・成長の速さ・体温を保つか・綱・歩き方・水で暮らすか・食べ物）、B 筋肉 2,184 件（体のどこか・役目・働く長さ）、C 測った値 9,839 個です。

C のうち、乾物あたりの値 16 個と、牧場で飼われた狩猟動物の値 93 個を外し、9,730 個・225 種を使いました（ほ乳類 193 種・鳥類 24 種・は虫類 7 種・両生類 1 種）。出どころの表で「推定・計算」の印がついた値が 790 個、「微量」が 34 個あり、印どおりの値のまま使っています。アミノ酸はたんぱく質に結びついた分も含む総量で、うま味のもとの遊離アミノ酸ではありません。

論文の値は 22 本・33 種・530 個で、CC BY の論文は表を写し、有料の論文は要旨に書かれた平均だけを使いました。体重は AnAge Build 15・Queeno ほか（2023）・EltonTraits 1.0、最大の成長の速さは Grady ほか（2014）から取り、無い種は同じ綱の「体重 → 成長」の直線で埋めています（測った値があること自体が手がかりにならないように）。食べ物の割合は、野生の行だけに付けています。数字の元：taste/manuscript_v10/values_data.json。

2.2　1 行の単位と重み

1 行は「種 × 筋肉（または部位）× 年齢」です。行の中の値は平均します（対数で扱う成分は対数の平均）。牛のように測られた数が多い種が答えを支配しないよう、行の重みは 1 ÷（その種の行の数）にしています。

赤身か脂身つきか・どの表から来たか・野生か・年齢は「記録のしかた」として予測に入れ、恐竜では 大人・野生・赤身 に固定します。野生と記された行は 609 行です。

2.3　予測に使う性質

• 動物：体重（log₁₀）・最大の成長の速さ（log₁₀）・綱・体温を保つか・歩き方（4 本足・2 本足・飛ぶ・水陸・泳ぐ・木の上・跳ぶ）・水で暮らすか・食べ物の割合（EltonTraits の 10 区分）
• 筋肉：体のどこか（後ろ脚・首・胴・尾・前脚・頭）・役目（姿勢を保つ・進む・脚を振る・一気に動く・飛ぶ・バランス・呼吸・食べる・細かい動き）・働く長さ（役目から 4〜1）
• 記録のしかた：年齢・野生／飼育の割合・赤身／脂身つきの割合・出どころの表の割合

2.4　当てる成分

25 成分です。水分・たんぱく質・飽和／一価／多価不飽和脂肪酸の割合・遅い繊維は元の単位のまま（遅い繊維には 0% の値が 417 個あります）、微量の脂肪酸とビタミン B12 は log₁₀(x + 0.05)、ほかは log₁₀(x) で学びます。筋肉だけを使い、内臓・皮と脂身・心臓の行は外しました（混ぜると「筋肉か内臓か」を見分けるだけで当たりが良く見えるため）。

2.5　手法と確かめ方

ランダムフォレスト・エクストラツリー・勾配ブースティング（ヒストグラム）・リッジ回帰の 4 つをくらべました（scikit-learn 1.9.1）。確かめは種ごとに分けた入れ子の交差検証です。外側は 5 つの組（同じ種の行は必ず同じ組）、内側は学ぶ側の中をさらに 3 つの組に分けて設定を選びます。対数で学んだ成分は Duan の smearing で元の単位に戻し、行の本当の値の平均とくらべて、相関 r・RMSE（ずれの大きさ）・本当の値の SD を出しました。

25 成分のうち 20 成分で木の手法がリッジ回帰より r が高く、いちばん良い手法がエクストラツリーだった成分は 14 です。成分ごとの手法は、報告している外側の r で選んでいるので、この r は選んだ影響を含む探索的な値です。ページでは r が 0.36 以上の成分だけを大きく出しています。

元のファイル：taste/data/rf_backtransform_trees.json（木の手法）・taste/data/bt_trees/リッジ回帰.json。グリシン（r −0.05）は当たらないので恐竜には当てていません。

2.6　いちばん重い種を隠す確かめ

恐竜はデータのどの動物より重いので、成分ごとに体重の上位 20% の種（最大 7.5 t、遅い繊維は 70 t）を全部隠し、軽い種だけで学んで当てました。木の手法は 12 成分中 12 成分で「学んだ平均を言う」より RMSE が小さく、9 成分でリッジ回帰より小さくなりました。リッジ回帰は 鉄・灰分 で平均より悪く、恐竜に当てると脂肪酸の 100% を超える n-6 系やマイナスの多価不飽和脂肪酸のような、ありえない値を出しました。木の手法は学んだ値の範囲から出ないので、恐竜には木の手法だけを使っています。

隠した重い種は 4〜13 種（遅い繊維は 34 種）と少なく、r はぶれやすい数字です。これは今の動物の範囲の中での「外へのばす」確かめで、恐竜の大きさでの確かめではありません。

2.7　部位の差は学べるか

同じ種の中の部位のちらばり（SD）を、本当の値・予測（記録のしかたはそのまま）・恐竜と同じ条件（赤身・表 1 つ・大人・野生）の予測でくらべました。成分表では部位と「どの表か・赤身か」が重なっていて、部位の効き目と記録のしかたの効き目を見分けられません。部位の差として残るのは、1 つのまとまったデータ（Queeno ほか 2023）から来ている遅い繊維です。

部位の差を別の予測機で学ばせるためし（taste/data/part_model.json）でも、たんぱく質の同じ種の中の r は 0.47 → 0.37 で、良くなりませんでした。

2.8　恐竜の行の作り方

名簿の恐竜 1,255 種を 14 のなかまに分けています（O1 小型の鳥盤類・鳥脚類・O2 イグアノドン・カモノハシ竜の仲間・O3 剣竜の仲間・O4 よろい竜の仲間・O5 角竜の仲間・O6 堅頭竜の仲間・S1 初期の竜脚形類（プラテオサウルスなど）・S2 竜脚類・T1 初期の獣脚類・T2 角のある獣脚類（ケラトサウルス・アベリサウルスの仲間）・T3 大型の獣脚類（メガロサウルス・アロサウルス・スピノサウルスの仲間）・T4 ティラノサウルスの仲間・T5 小型の羽毛恐竜（ダチョウ恐竜・テリジノサウルス・オヴィラプトルなど）・T6 鳥に近い獣脚類（ドロマエオサウルス・トロオドンなど））。性質の元は taste/data/abc/dino_A.csv です。

• 体重：骨格の全長から推定（全長も推定） 625 種・Benson 2018 377 種・骨格の全長から推定 220 種・Dempsey 2025 32 種・Sereno ほか（2022） 1 種
• 最大の成長の速さ：Grady2014 の恐竜 20 種の直線 1235 種・Grady2014（同じ属） 20 種
• 綱と体温：獣脚類は鳥型（綱は鳥類・体温を保つ）、竜脚形類は綱はは虫類で体温を保つ、鳥盤類は綱はは虫類で体温を保たない。なかまごとの仮定で、種ごとの推定ではありません
• 歩き方：2 本足 564 種・ときどき 2 本足 216 種・4 本足 475 種。水で暮らす（魚食とした種）は 16 種
• 食べ物：肉食 331 種・草食 805 種・雑食 103 種・魚食 16 種。草食＝植物 100%、肉食＝脊椎動物 100%、魚食＝魚 100%、雑食＝無脊椎動物 30%・植物 40%・脊椎動物 30%
• 部位：もも・首・しっぽの付け根・しっぽの先・ロース・ヒレ・かた・胸・タン の 9 つ。今の動物と同じ「体のどこか・役目」の札を付け、2 本足の肩と胸は「一気に動く筋肉」にしています
• 全部を大人・野生・赤身にし、出どころの表を 4 通り（USDA・オーストラリア・日本・論文）として当てて平均します（遅い繊維は Queeno ほかの 1 通り）。Ciqual は値が 5 個しかないので使いません

遅い繊維の部位の順番は体のつくりで変わります。4 本足・ときどき 2 本足の 691 種では首がももより多い種が 691 種、2 本足の 564 種ではももがいちばん多い種が 447 種、首がいちばん多い種が 101 種でした。

2.9　借りているものの数え方

ランダムフォレストとエクストラツリーの予測は、学習の行の値の重みつき平均と同じ形をしています。1 本の木の中で、ある学習の行の重みは「その行の重み ÷ 恐竜の行が落ちた葉の重みの合計」で、これを全部の木で平均します（Lin・Jeon 2006。ランダムフォレストでは復元抽出の回数を無視した近似）。これを種・部位ごとに足して、どの今の動物から借りているかを出しました（元：taste/data/dino_ml_borrow_groups.json）。

ステーキハウスの「〇〇の肉っぽい」（like1〜3）は、10 成分（脂・水分・たんぱく質・鉄・亜鉛・飽和／一価／多価不飽和脂肪酸・DHA・グルタミン酸）の重みを「今の種 × 部位」ごとに足した上位 3 つです。1 位の重みは中央値 7.7%、最大 22% で、「ほぼ同じ」という意味ではありません。綱を外して作り直すと（taste/data/dino_ml_pred_nocls.csv）、鳥盤類のもも肉の鉄は 2.46 → 1.26 mg、獣脚類の n-6 系は 22.3 → 13.1% に動きました。

2.10　前提を変えたときの動き

前提を 1 つずつ変えて予測し直しました（元：taste/data/dino_ml_sens.json）。下は成分ごとにいちばん大きく動かした前提です。「変わった行」は、その前提で入力が変わる行の割合、「中央値」は変わった行の中の変化の中央値（符号つき）です。「出どころの表の幅」は 4 つの表の設定のあいだの幅です。

2.11　つじつまと限界

• 1 t を超えると答えは平ら：もも肉の亜鉛は、1 t を超える鳥盤類 240 種で 15 通り、竜脚形類 318 種で 12 通り、獣脚類 91 種で 11 通り（1 t 以下の 606 種では 231 通り）
• 成分ごとに別の予測機なので足し算は閉じない：n-3 系が DHA より小さい行が 11,295 行中 8,086 行
• 陸で暮らす体温を保たない動物の成分データが無い（は虫類型はワニ・ウミガメ・スッポン・ウシガエルから借りる）。筋線維のデータの 2 本足はヒトだけ
• 大人・野生・赤身の肉の、成分の予測。味の点数には読みかえていない

3ステーキハウスのレシピ：栄養から組み立てる

ステーキハウスの料理は、47 種の主役 × 9 部位 = 423 皿を、その部位の栄養の中身だけから組み立てています（restaurant/tools/recipes_v4.py）。「いちばん近い今の肉」は札に出す情報で、料理を決めるのには使いません。値は taste/export/v10/dino_meat_v10.csv の予測です。

3.1　火の入れ方：遅い繊維の、その恐竜の中での順番

部位の差として本物なのは遅い繊維だけなので（2.7）、火の入れ方はその恐竜の 9 部位の中での遅い繊維の順番で決めます。多い 3 部位＝長く煮込む、少ない 3 部位＝さっと焼くか生、残り＝焼く・ロースト。9 部位の差が 5 ポイント未満の恐竜（ほぼ同じ）は、線（45% 以上＝煮込む・30% 未満＝さっと）で決めます。しっぽの付け根は生では出さず（ロースト以上）、しっぽの先はスープ（コンソメ）にします。

3.2　成分の線と、料理の決め方

グルタミン酸はたんぱく質に含まれる総量で、うま味のもとの遊離グルタミン酸そのものではありません。料理の線として使うのは「総量が多い・少ない」の目安までです。

3.3　鉄を使わない理由

鉄（r 0.36）は、主役 47 種 × 9 部位の予測が 2.04〜2.48 mg/100g と差が小さいので、料理を分ける理由には使いません（数字は lab/build.py が CSV から計算）。

3.4　今週のおすすめコース

52 週ぶんのコースを作っています（restaurant/data/course_v4.json）。その週と前後の旬の食材（恐竜ごはん暦 taste/calendar/calendar_data.json。週の前 2・その週・後ろ 3 の 6 つ）を、アミューズ・前菜・スープ・ステーキ・スペシャリテ・デザート の 6 皿に割り当てます。デザートには、6 つのうちビタミン C のいちばん多い食材を回します。

食材の栄養（日本食品標準成分表 八訂 増補 2023。restaurant/data/mext_foods.json）で、合わせる肉を決めます。

• 食材の脂が 5 g 以上 → 脂のいちばん少ない肉
• ビタミン C が 15 mg 以上 → 鉄のいちばん多い肉（ビタミン C は鉄を体にとりこむのを助けるといわれる）
• ほか → 亜鉛のいちばん多い肉

候補は完成度 A・B の恐竜だけで、完成度 C の 8 種は外します（restaurant/data/rank_v3.json。A 19 種・B 20 種）。皿に合う火の入れ方の部位（スープ＝グルタミン酸の多い部位か首・しっぽの先、スペシャリテ＝煮込む部位、ステーキ＝焼く部位、前菜とアミューズ＝さっと焼く部位）から、同じコースで同じ恐竜を使わず、上位 10 の中で長く出ていない恐竜を選びます。

4部位の肉のかたまり（体積と形）

ステーキハウスで部位を選ぶと、骨格の上に部位の肉のかたまりが光ります。肉は骨の形から毎回作ります（手で形を直さない）。作り方のくわしい記録は restaurant/flesh/README.md と restaurant/flesh/HANDOFF_flesh.md です。いま 47 種ぶんあり、作り方の内訳は build_flesh.py 1 種・build_flesh2 (10-03) 46 種 です。

4.1　量：骨を包む殻 × 倍率（Dempsey ほか 2025）

Dempsey ほか（2025, Biological Reviews, doi:10.1111/brv.70026。付録は CC BY 4.0）の作り方です。体を頭・首・胴・尾・上腕・前腕・手・太もも・すね・中足・足の指に分け、部分ごとに骨をぎりぎり包む殻（凸包）の体積を出し、今の鳥やワニなどを CT で測って決めた倍率をかけて肉の体積にします。倍率は付録 s006.xlsx の種ごとの値で、鳥型と鳥でない爬虫類型（NAS）のどちらを使うかは付録 s002 の「好ましい組み合わせ」に従います。

4.2　ティラノサウルス（build_flesh.py）

論文の殻の体積と倍率から重さを足すと 9,192.54 kg で、論文の表の 9,192.54 kg と一致します（台本は一致しないと止まる確かめ）。首の倍率は鳥でない爬虫類型（NAS）です。殻は 3 cm（0.03 m）の升目で数え、形を取り出してなめらかにしています。

• 全体の体積 13.10 m³（目標 13.16 m³）、重さ 11,742 kg（目標 11,804 kg）
• うちの骨格の胴の殻は 4.75 m³ で、論文のティラノの胴の殻 3.74 m³ より大きい。骨格の元の標本（うちは BHI 3033 Stan）と組み方のちがいで、重さが論文の値より大きく出る原因です
• お腹の下の肉は厚みを 0.25 倍に、太ももの肉は付け根から膝へ向けて厚みの重みを 1 → 0.25 に細くしています（量は論文のまま）
• しっぽの付け根（尾大腿筋）：Hutchinson ほか 2011（PLoS ONE 6:e26037, CC BY）の作り方で、腰から尾の切りかわり点（尾の骨 23 個）まで、横突起の先と血道弓の先を結んだ内がわ

4.3　ほかの恐竜（build_flesh2.py）

ほかの恐竜は、種ごとに復元図を見て決めた「決めごと」（restaurant/flesh/spec/<id>.json：参考にした絵・決めた理由・9 か所の肉の厚み・脚の太さ・よろいの見分け）から作ります。背骨にそって輪を並べてつなぐ作り方（Hutchinson ほか 2011）で、輪の大きさは「その場所の骨の上・下・横のはし＋決めた厚み」です。よろい・板・とげ・帆は肉に入れません。量は論文に合わせず、形が量を決めます。json には論文の殻の体積と倍率も入れてあり、くらべられます。

参考にした復元図は Wikimedia Commons から CC BY・CC BY-SA・パブリックドメインのものだけを 47 種ぶん取り寄せました（CC BY-SA 4.0 42 枚・CC BY 4.0 24 枚・CC BY-SA 3.0 23 枚・Public domain 10 枚・CC BY 3.0 8 枚・CC BY 2.5 7 枚・CC0 5 枚・CC BY 2.0 4 枚・CC BY-SA 2.0 3 枚・CC BY-SA 2.5 1 枚。作者と決まりは restaurant/flesh/refs/<id>/refs.json）。絵そのものはページに載せていません。

4.4　論文に無い種は、近いなかまの倍率を借りる

論文の表に無い種は、近いなかまの種の倍率と好ましい組み合わせを借ります（restaurant/web/flesh/dempsey_names.json・47 種ぶんの対応）。借りた種は次の 32 種です。

4.5　部位の境目（作った目安）

• もも＝太ももの部分、首＝首の部分、かた＝上腕と肩の骨のまわり、胸＝胸の骨のまわり
• ロース＝胴の背骨の線より上、ヒレ＝腰に近い背中の下
• しっぽの付け根＝尾大腿筋（4.2）、しっぽの先＝その先の尾の肉、タン＝下あごの中のだ円

境目は骨の位置から決めた目安で、論文の数字ではありません。

5恐竜血統図（時間の入ったなかまの木）

恐竜血統図（museum/web/tree_hall.html）は、暗い部屋の床に描いた時間の入ったなかまの木です。データは museum/tools/tree_hall_data.py が museum/web/data/tree_hall.json に書き出します。

• まん中が三畳紀のはじまりで、まん中から遠いほど新しい時代です
• なかまの線：分かれた所（点線）→ いちばん古い化石（ここから実線）→ いちばん新しい化石まで。年代は Paleobiology Database（PBDB）の化石の記録から（museum/data/time_spans.json）。白亜紀の終わりまで化石があるなかまは 66 百万年前まで引きます
• 枝分かれの点：下のなかまのいちばん古い化石より 0.5 百万年だけ古い所。化石から言える「少なくともこの時までに分かれていた」で、本当はもっと前に分かれています
• 骨格は、その種の年代（PBDB の化石の年代のまん中の中央値）の所に立てます。年代が近くて重なる骨格は、線にそって前後にずらし、ずらした年数をカードに出します
• K は、全部の線と骨格が重ならずに円に入るよう二分法で決めました（入り口と時間のものさしのために 56 度あけています）

部屋には主役の骨格 54 体（恐竜 47・恐竜でない生き物 7）、なかまの線 56 本、名前のある枝分かれ 28 か所があります。名簿のほかの 1,151 種もうっすら並べています（年代が PBDB に無く、期の名前から置いた種が 6 種）。「紀」しか分からない 57 種は置いていません。

6データと絵の出どころ・ライセンス

• 食品成分表：USDA FoodData Central SR Legacy・Australian Food Composition Database Release 3・日本食品標準成分表 2020（八訂）・Ciqual 2025。それぞれの表の利用の決まりに従って使っています
• 野生の動物の論文の値：22 本。CC BY の論文は表を写し、有料の論文は要旨の平均だけ
• 筋線維の型：Queeno ほか 2023（CC BY）
• 動物の性質：AnAge Build 15・EltonTraits 1.0・Grady ほか 2014
• 恐竜の体重：Benson ほか 2018 ほか（2.8）
• 肉の体積：Dempsey ほか 2025 の付録（CC BY 4.0）・Hutchinson ほか 2011（CC BY）
• 肉の形の参考：Wikimedia Commons の復元図（CC BY・CC BY-SA・パブリックドメイン。4.3）
• 化石の年代：Paleobiology Database（CC BY 4.0）
• 表紙の絵の骨格：骨格の 3D：Sellers & Pond (2015) Kinect controlled dinosaur simulations, figshare doi:10.6084/m9.figshare.2008977（CC BY 4.0）
• 恐竜でない生き物の骨格：5 章の表

7このページの作り方

研究所のページ（lab/index.html）とこのノート（lab/notes.html）は、言葉を T.ja に、数字を data.json に分けています。ほかの言葉にするときは T.en などを同じ形で足します。

1. python3 dino/lab/build.py：元のファイルから data.json を作る
2. uv run -q --no-project --with playwright python dino/lab/prerender.py：ページが描いた中身・題名・説明・構造化データ（JSON-LD）を HTML に書き込む（検索エンジンと SNS が JS なしで読めるように）
3. uv run -q --no-project --with playwright python dino/lab/check.py：PC（1512×827・1512×771・1440×900）とスマホ（390×844・375×667）で、エラー・はみ出し・全部の字の最後の行が 1〜2 字になっていないか・箱からのはみ出し・スマホの字の大きさ（12px 以上）・1 画面目を確かめ、lab/shots/ に写真を撮る