酒造においてアルコール濃度を始めとする成分の配分は重要であるが、成分の分析には専門知識と複雑な工程が必要となる。そこで酒造においてより簡易的に成分分析を行うために、我々はハイパースペクトルカメラによる液体中の分光結果を収集し、アルコール濃度の推定手法を提案し評価した。本実験ではアルコール濃度が異なる10種類のエタノールを用意し、ハイパースペクトルカメラによって波長に対する近赤外線の反射率を測定した。さらにこれらの結果から機械学習による推定モデルを作成し、分類実験を実施した結果、高い識別率でのアルコール濃度の分類が可能であることが分かった。