ファイントゥデイ、体臭のタイプと強さを判定する機械学習モデルを構築

ファイントゥデイは、腋窩の体臭実態を調査し、ニオイセンサーと官能評価を組み合わせた機械学習モデルを構築しました。
首都圏在住の20～50歳代の日本人女性106名を対象に調査した結果、約半数から「スパイス様」のニオイが確認されました。
「スパイス様」のニオイでは、強さを正答率80％超で判定でき、客観的なニオイ評価への活用可能性を示しました。

記事の概要

ファイントゥデイは、ニオイ悩みを抱える女性の体臭実態を調査しました。
調査対象は、腋窩のニオイ悩みを有する首都圏在住の20～50歳代の日本人女性106名です。
専門家による官能評価では、対象者の半数がいわゆる「スパイス様」のニオイを持つことがわかりました。
ストレス、更年期、食生活、睡眠時間と体臭のニオイ強度との関連は確認されませんでした。
同社は、ニオイセンサーで測定した成分データと、ニオイのタイプ・強さに関する官能評価を機械学習モデルに学習させました。
「スパイス様」および「酸っぱいニオイ」では、官能評価との高い一致性が確認されました。
特に「スパイス様」のニオイは、強さについても正答率80％超で判定できました。
成果は、第36回におい・かおり環境学会で2026年8月24日から25日に発表されました。

記事のポイント

1. 106名の女性を調査： 腋窩のニオイ悩みを持つ首都圏在住の日本人女性106名を対象に、専門家が官能評価を実施しました。
2. スパイス様を判定： ニオイセンサーの測定データと官能評価を学習させ、スパイス様などのニオイを判定しました。
3. 正答率80％超： スパイス様のニオイでは、タイプだけでなく強さも正答率80％超で判定できました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 官能評価だけに依存せず、センサー値からニオイのタイプや強さを絞り込めれば、研究開発時の評価を効率化できる可能性があります。一方、対象者や判定できるタイプの範囲を踏まえ、社内データでの検証が必要です。
• 同分野の競合企業： ニオイの評価を測定データで説明できるようになれば、制汗・消臭製品の開発で、感覚的な訴求に加えて評価の再現性を示すことが競争力につながる可能性があります。
• 日用品の商品企画： 体臭を一括りにせず、ニオイのタイプと強さを分けて捉えることで、悩みの実態に応じた商品設計や評価方法を検討しやすくなると考えられます。

このニュースの背景

体臭は本人が把握しにくく、生活の質にも影響しうる悩みとして捉えられています。
官能評価は人の嗅覚に基づくため、評価者間でばらつきが生じることが課題とされていました。
そこで、ニオイセンサーの成分データと、専門家によるニオイのタイプ・強さの評価を組み合わせ、機械学習による判定が検討されました。

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