1. 摩擦や接触の測定誤差が大きい

サンプルを測定する際に、機械的な接触や摩擦が発生するため、微細な変形や動きを正確に測定できないことがありました。

摩擦によるエネルギー損失や外部の影響が測定データに影響を与え、特に高精度が求められる実験では問題となっていました。
サンプルが微妙に膨張したり収縮したりする場合、その微小な変位を捉えるのは非常に難しい課題です。

2. セットアップや解析が複雑

粘弾性測定装置を使用する際、特に初心者や経験が少ないユーザーにとって、セットアップの手順は非常に複雑です。サンプルの正確な準備、測定条件の適切な設定、センサーやアクセサリの選択など、複数の要素を一貫して管理しなければなりません。

また、装置ごとにインターフェースや設定項目が異なるため、初めて使う機器では混乱しやすく、正確な測定結果を得ることが困難です。

3. 測定範囲が狭く、素材が限定される

広範囲な物性を持つ材料を正確に測定できないことは、測定対象ごとに装置を変更したりと手間がかかります。測定する際に、複数の装置やアダプタを用意しなければならず、コストや時間がかかる点が大きな課題です。

一部の測定装置は特定の素材に最適化されており、異なるタイプのサンプル（例：ゲル、液体、粉末など）の特性を適切に評価できないこともあります。

4. 食品の口当たりや食感を研究したい

食品の開発や品質管理において、口当たりや食感は非常に重要な要素です。しかし、これらの感覚的な特性を科学的に評価することは非常に難しく、感覚評価に頼ることが多いです。例えば、クリームのなめらかさや、ゼリーの弾力、ヨーグルトの粘度などは、主観的な感覚が強く影響します。

このため、客観的かつ定量的に食感を測定することは困難であり、製品の一貫性や品質確保が課題。

5. 人手を煩わせず粘度測定を自動化したい

粘度測定を行う際、依然として手動での操作やサンプルのセットアップ、測定条件の調整が必要とされています。この操作は、時間と労力がかかるだけでなく、作業者の熟練度や状況に依存するため、測定結果にばらつきが生じやすいという問題があります。

特に、多数のサンプルを短時間で測定しなければならない場合や、定期的な粘度測定を行う際、手動による作業が負担となり、効率性が低下します。