香りのデジタル化によるヒューメインな社会の実現

　香りの効果として、ここでは大きく「感情」「印象」「食欲」の３つに分類した（図１）。「感情」の表現は様々あるが、ここでは嗜好性（快／不快）と、覚醒／鎮静を例示した^※1。香りを嗅ぐことで直接的に惹起する感情や生理反応に該当する。「食欲」は香りを嗅ぐことで直接的に惹起される生理反応である。「印象」は、知覚された香りの質感に対するラベル付けで、「甘い」「さっぱりした」など言語との紐づけ・関係性が含まれる。なお、香りは鼻先から感じるフレグランスと、口の中から感じるフレーバーに分けられるが、フレーバーによる「美味しさ」はフレグランスの「嗜好性」に対応させることができるので、ここではフレグランスとフレーバーを区別していない。

　これまでの香りサービス・商品は図の赤枠に示すように一般的な傾向として捉えられる価値しか追求することができていないため、なるべくTPO or ユーザーのシーンや目的に応じた個別・具体的な香り価値を追求する余地がある。さらに香り感覚の言語表現については、現状、調香師に頼ることが多く、かつその言語のレパートリーも限定的である。客観的で且つユーザーのあらゆる価値に紐づけるためには、「データに基づいた網羅的な言語との紐づけ」が必要になると考えられる。これらの香りの価値を捉える上で、課題となるのは以下の３点である。

　香りの価値の中でも「嗜好性」はユーザーが意識的に求める香りの価値として比重が大きく、企業にとっては、人によって異なる嗜好性を如何に捉えるかが大きな課題であるといえる。前述の課題①に対して、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の事業である「未来社会創造事業^※3」では、データに基づいた取り組みを進めている。さらに本事業では、前述の課題③に対する取り組みとして、香りに対する感性を言語化するための「香り意味空間の構築」の検討を進めている。

　扱う香料が限られているのであれば、それらの香料に対するユーザーの感性などのデータを集めて価値予測モデルを作ることで、ユーザーのシーン・目的にあった最適な香りを享受するための香料選択が可能となるだろう。しかし、新規香料を提案するためには、その新規の香料に関する価値も予測する必要がある。実際、企業での新規香料開発は専門家のノウハウに依拠するところが大きいのだが、データに基づいたアプローチを組み合わせることによって、専門家が思いもよらない香料を見出せる可能性がある。

　「どの成分がどれくらい」といったように、香りを物性データとして捉えた場合、香りの種類（組み合わせ）は限りなく存在する。この、香りそのものの多様性は、人における効果・知覚以前の段階であるという意味で、香りビジネスにおける種々の課題の根源的な要因だといえる。その香料の無限にも近い多様性を有限のものとして捉えることができれば、無限に近いものを予測するよりは有限のものを予測する方が容易であるため、データに基づいた新規香料開発が現実的になる。

　ではどのようなやり方で香りを有限なものとして捉えればいいだろうか。それには、「ビジネス上の制約」と「人の匂い受容の制限」という二つの観点がポイントになると考えられる。食品の場合、食糧成分として認可されたものしか使えないので、香りの成分をその食糧成分に限定させることができる。また、人の鼻における匂いセンサー（嗅細胞）の種類は有限であり^※4、それらがどのように反応するか、というデジタルデータとして捉えれば、香りを有限のものとして捉えることができる。ビジネスにおいては人がどのように感じるかということが価値であるため、物性データより細胞の応用性をデジタル化した方が、香りに対する人の感じ方との対応付けが容易になることも更なるメリットだ。酸っぱさ、甘さ、など匂いの質感を惹起させるために重要な細胞を特定することは原理的には可能であり、特定の質感を惹起させる嗅細胞群を刺激する新規香料開発などにも活用できる^※5。香料のデジタルデータと「美味しさ」との関係性を見出すことができれば、美味しさを追求しつつ、安価な原料や健康な原料に代替させるといったことが可能になる。

　香りをデジタルで捉えた上で、香りの価値情報と紐づけ、そのデータセットの蓄積によってはじめて「香りの価値予測」と「新規香料予測」が可能となる。ただ、データを蓄積するにも限度があるので、機械学習などの最先端の解析技術を用いて予測モデルを構築することが必要になるだろう。未来社会創造事業においては、香りのデジタル化も含めた「香りの価値予測」と「新規香料予測」の試みを進めている。