技術開発ニュース No.168
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研 究 成 果
Results of Research Activities
室内のにおいに対する人の嗅覚推定手法の検討
Consideration of a method for estimating human olfaction perception of indoor odors.
人の嗅覚を AI で予測する
においの成分をリアルタイムで計測するセンサーが実用段階にある。当社は、人の嗅覚
を推定する手法の可能性を検討するため、大同大学と共同で室内のにおいを対象として、
官能試験やにおいセンサーでの計測を行った。そして、得られたデータを活用して機械学
習により人の嗅覚を推定する手法の可能性を検討した。
執筆者
先端技術応用研究所
EaaS グループ
志村 欣一
1
（2）嗅覚の判定基準
背景と目的
20 種類のにおい物質について、3 種類の濃度（臭気強度
2，3，4 程度）の試料を用意し、6 ～ 8 名の被験者によっ
においに対する人の嗜好（以降「嗅覚」とする）を計測
て、第 1 表の指標を用いて官能評価を実施し、平均値を求
できれば、清掃事業など様々な分野での活用が期待できる。
めた。また、ホテル 3 カ所の計 19 の客室と 7 種類のアロマ
においの成分はガスクロマトグラフ装置（GC-MS）に
オイルについても 4 ～ 6 名の被験者による官能評価を実施
より定性・定量化できるものの、高価でリアルタイムに計
した。
測できないため適用困難である。また、嗅覚は物質の種類
臭気強度と快・不快度の申告値の関係を第 1 図に示す。
や周辺の温湿度条件および個人差などに大きく影響される
臭気強度が大きくなると、申告値が不快側となる傾向を示
ため、普及には至っていない。しかしながら、においの成
した。無臭では快・不快度は中立となるが、臭気強度が 3
分をリアルタイムで複数の数値として計測するセンサーが
と比較的強いにおいに対しても、中立より快適側となるに
市場投入され、その活用方法について各所で鋭意開発され
おい物質も多数存在した。
ている
。
臭気強度と容認性の申告値の関係を第 2 図に示す。臭気
（1）
そこで、室内のにおいを対象として、官能試験により人
強度が大きくなると、申告値が受け入れられない側とな
の嗅覚を計測するとともに、においセンサーを用いてにお
る傾向を示した。しかしながら、α - ピネンや D- リモネン
いの成分を数値化し、嗅覚を機械学習により推定する手法
など臭気強度 3 でも受け入れられるにおい物質が多数存在
について検討した。
した。
そこで、快・不快度と容認性の申告値の関係を見ると、
2
人の嗅覚の評価方法の検討
(1) においの選定
第 3 図のとおり負の相関関係が見られた。そこで、嗅覚の
判定基準として、快・不快度が -0.38 以上、かつ、容認性
が 0.29 以下の状態を、においに対して許容範囲であると定
義した。
生活環境の様々なにおい物質（144 種類）について、ス
ニッフィングスティック（アルファモスジャパン製）のに
おい溶液を臭気強度 3 程度（楽に感知できるにおい）に調
本研究では㈱アロマビット製のにおいセンサーを用い
整した液体試料のにおい物質を用意した。
て、（2）のにおい物質を計測した。このセンサーは、一つ
そして、嗅覚パネル選定試験に合格した 20 代女子大学
のにおい物質に対して数十種類の計測値が得られるため、
生 9 名による官能評価を第 1 表の官能評価指標を用いて実
計測値と人の快・不快度および許容性との関係性について
施し、144 種類のにおい物質から、快・不快度、容認性の
機械学習を行い、快・不快度と容認性を数値化するための
評価結果をもとに快適なにおいから不快なにおいに分布す
予測モデルを構築した。
る 20 種類のにおいを選定した。
機 械 学 習 は、Microsoft Azure の 自 動 機 械 学 習
(AutoML) を用いて平均平方二乗誤差が最も小さい回帰予
第 1 表 官能評価指標
測モデルを抽出した。
0
-4
1
-3
2
-2
3
1
4
0
5
1
2
3
1
0
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（3）機械学習による嗅覚推定
技術開発ニュース 2024.03／No.168
4
予測モデルの誤差は、第 2 表のとおり快・不快度、容認
性とも、比較的小さく、実用が期待できることを確認でき
た。しかし、快・不快度、容認性の実測値と予測値との関
係を見ると、快・不快度の官能評価が快適（+1）や不快
（-3）の場合、容認性が受け入れられる（0）や受け入れな
れない（1）の場合では、推定値が中央値側となる傾向が
見られた（第 4 図、第 5 図）。
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