21世紀のにおいの同定能力（嗅覚）検査の開発

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 20H04559
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 綾部 早穂 筑波大学, 人間系, 教授 (40323232)
• 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)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• 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

研究実績の概要

「におい」を同定する能力を検査する方法は国内外にいくつか既存であるが、日本人向けに開発され、耳鼻咽喉科のみならず様々な分野で今日広く用いられている嗅覚検査で取り上げられている「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、必要条件を満たしていない可能性も考えられる。
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定着している、または関わりの強い「におい」刺激を選定することを第一段階の目標としている。そのためににおいの語彙を収集して、現代の日本の社会における「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）を網羅的に選定する。加えて、嗅覚検査に適用できるように解答選択肢の選定についてもあわせて検討している。
ビッグデータとしては、いくつかのデータベースの分析を実施したが、最終的には、楽天サイトに集約されている商品レビューの記載から「におい」「香り」に連結する表現を抽出し、カテゴリー別に整理をしている段階である。
また、ディープデータとしては、世代（10代から5世代）、性別、地域（自然豊かな環境か都市型環境か）別（延べ1600名）に、特定の時間帯（午前、午後、夕方）で、気づいた（知覚した）「におい」の報告を求めた。データは分析中である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

コロナ禍において、（本研究のための）調査実施に対して細心の注意を払う必要があり、準備等に時間がかかっている。

今後の研究の推進方策

オンラインでの研究打ち合わせや調査実施等についてノウハウが蓄積したため、今年度は「におい」の語彙の抽出ならびに、検査に用いる「におい」刺激の選定に入る。具体的には、ビッグデータとディープデータの突合せを行い、においの「語彙」のカテゴリー化を行う。また同時に、嗅覚受容体活性のパターンとにおいを呈する化学物質の関係性に関する情報などを先行研究から収集し、嗅覚受容の特性の明白な化学物質のにおい質の特徴をにおいの語彙のカテゴリーと照らし合わせ、嗅覚検査に有効な化学物質（単体）を選定する作業も行う。