| 研究課題/領域番号 |
20H04559
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
綾部 早穂 筑波大学, 人間系, 教授 (40323232)
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| 研究分担者 |
山本 晃輔 大阪産業大学, 国際学部, 准教授 (60554079)
掛谷 英紀 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70334050)
小早川 達 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 (70357010)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
13,000千円 (直接経費: 10,000千円、間接経費: 3,000千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 嗅覚 / におい同定 / 検査 / ビッグデータ / ディープデータ / 調合香料 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
「におい」を同定する能力を検査する方法は国内外に既存であるが、日本人向けに開発され、今日広く用いられている嗅覚検査の「におい」の種類については、選別されてから30年近く経過し、現代の日本人の「におい」の同定能力を検査するために、必ずしも適切ではない。本研究では、機械学習法を取り入れ、ビッグデータとディープデータから、より精度高く現代の日本人の生活に関連のあるにおいの語彙を収集して「におい」の種類の体系化を図り、現代の日本人のにおいを同定する能力を適切に検査するための嗅覚刺激（におい）を網羅的に選定し、検査に適用できるように解答選択肢の選定までを含め、嗅覚検査法の新たな作成を目指す。
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| 研究成果の概要 |
コロナ感染による後遺症として嗅覚脱失が報告され、自らの嗅覚能力を気にする機会が増えた。嗅覚能力のひとつとして何のにおいかわかる（同定）能力がある。日本人の嗅覚同定能力検査は確立されているが、用いられるにおい刺激の種類は選定から20年余り経過し現代の日本人の嗅覚能力を計測するには必ずしも適切ではない。そこで商品レビューに投稿されたビッグデータを収集・分類することで、より自然に表出された日本人のにおい経験を集約した。また日誌法で収集したディープデータから抽出した使用高頻度のにおい表現と比較し、ビッグデータから抽出されたにおい表現に偏りがないことも確認し、現代における適切なにおい刺激を選定できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来、嗅覚検査は耳鼻咽喉科で用いられ、嗅覚に症状を自覚しない限りは多くの人は視力のように自身の能力を知る機会は少ない。コロナ感染の後遺症で嗅覚異常が報告され、自身の嗅覚能力を気にする人が増えた。今後、嗅覚検査の中でも嗅覚同定能力検査はより一般的に用いられるようになる可能性もある。においを同定する能力は身近なにおいを適切にかぎ分けることができるかという点で、検査には検査対象者に馴染みのあるにおい刺激が選定されている必要がある。本研究ではにおい刺激の選定方法として従来とは全く異なる、ビッグデータを応用する方法を提案した。今後の嗅覚同定能力検査を絶えずアップデートできることは非常に社会的意義が高い。
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