(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022114254
(43)【公開日】2022-08-05
(54)【発明の名称】情報処理装置、匂い測定システムおよびプログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 5/02 20060101AFI20220729BHJP
G01N 27/12 20060101ALI20220729BHJP
【ＦＩ】
G01N5/02 A
G01N27/12 A
【審査請求】有
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021010472
(22)【出願日】2021-01-26
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2021-07-21
(71)【出願人】
【識別番号】000220262
【氏名又は名称】東京瓦斯株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100104880
【弁理士】
【氏名又は名称】古部 次郎
(74)【代理人】
【識別番号】100125346
【弁理士】
【氏名又は名称】尾形 文雄
(72)【発明者】
【氏名】河越 雅雄
(72)【発明者】
【氏名】井関 孝弥
(72)【発明者】
【氏名】倉橋 香那子
【テーマコード（参考）】
2G046
【Ｆターム（参考）】
2G046BA07
2G046DC18
(57)【要約】
【課題】ユーザの要望に応じた匂い種類の測定を行うときに、匂いの識別精度を向上させ、匂いのレベルの解析精度を向上させることができる。
【解決手段】複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサ１０による検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部３３と、収集部３３が収集した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を学習する学習部３４と、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する送受信部３１と、学習部３４が学習した関係を基に、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部３５と、を備える情報処理装置。
【選択図】図３
【解決手段】複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサ１０による検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部３３と、収集部３３が収集した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を学習する学習部３４と、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する送受信部３１と、学習部３４が学習した関係を基に、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部３５と、を備える情報処理装置。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、
前記収集部が収集した、複数のユーザについての前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備える情報処理装置。
前記収集部が収集した、複数のユーザについての前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記解析部は、前記一のユーザが測定したい匂いを測定する箇所の温度および／または湿度により、前記検知結果を補正する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記解析部は、前記一のユーザについての情報であるユーザ情報を加味して前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記ユーザ情報は、前記一のユーザの嗜好についての情報を含む請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記解析部は、前記一のユーザが測定したい匂いを消臭するための、前記一のユーザに対するアドバイスをさらに作成する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記アドバイスは、前記一のユーザが測定したい匂いを消臭する製品を案内するものである請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記収集部は、前記一のユーザから、前記解析部が解析した結果に対する評価を収集する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記学習部は、前記収集部が収集した前記評価を基に、前記関係を修正する請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記学習部は、前記収集部が収集した前記評価が予め定められた以上のものに対し学習し、前記評価が予め定められた未満のものについては学習しない請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記匂いセンサは、匂いの種類の違いによりそれぞれ異なる検知結果を出力する複数のセンサを有し、
前記収集部は、前記複数のセンサによる前記検知結果を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
前記収集部は、前記複数のセンサによる前記検知結果を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項11】
複数の匂いを検知可能な匂いセンサと、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いのレベルを求める情報処理装置と、
匂いのレベルを表示する表示装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
複数のユーザについて、前記匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、
前記収集部が収集した、複数のユーザについての前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、前記一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備える匂い測定システム。
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いのレベルを求める情報処理装置と、
匂いのレベルを表示する表示装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
複数のユーザについて、前記匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、
前記収集部が収集した、複数のユーザについての前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、前記一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備える匂い測定システム。
【請求項12】
前記表示装置は、前記匂い種類情報、当該匂い種類情報が示す匂いのレベルおよび当該匂い種類情報が示す匂いを消臭するアドバイスを関連付けて前記一のユーザに対し表示する請求項１１に記載の匂い測定システム。
【請求項13】
コンピュータに、
複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集機能と、
前記収集機能が収集した、複数のユーザについての前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習機能と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得機能と
前記学習機能が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析機能と、
を実現するためのプログラム。
複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集機能と、
前記収集機能が収集した、複数のユーザについての前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習機能と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得機能と
前記学習機能が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析機能と、
を実現するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、匂いの種類を解析する技術に関するものである。詳しくは、匂いセンサによって得られた検知結果を基に匂いの種類を解析する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、匂いセンサの発展が著しく、例えば１つの装置の中に複数のセンサ素子を備え、多くの匂いを識別できる匂いセンサが提案されている。例えば、検知素子に個別の匂い成分を吸着する感応膜を塗布し、複数の検知素子が検出する匂い分子のパターンから匂いを識別している。
【0003】
特許文献１には、ニオイ検出装置が開示されている。このニオイ検出装置は、ニオイに反応する特性が互いに異なる複数のニオイセンサーを備える。また、複数のニオイセンサーの出力値に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分とその濃度を特定し、特定されたニオイ成分とその濃度に基づいて、ニオイの種類を判別し、判別されたニオイの種類を出力する。
特許文献２には、生体ガス検知装置が開示されている。この生体ガス検知装置は、干渉ガス及び生体ガスに含まれる所望ガスに感度を有する半導体式ガスセンサの基準大気中における出力値を基準出力値として取得する。そして、生体ガスの測定中における半導体式ガスセンサの第１の出力値に基づいて、所望ガスの濃度を取得し、生体ガスの測定前における大気中での半導体式ガスセンサの第２の出力値と、基準出力値と、に基づいて、所望ガスの濃度を補正し、補正された補正所望ガス濃度に応じた情報を出力する。
特許文献２には、生体ガス検知装置が開示されている。この生体ガス検知装置は、干渉ガス及び生体ガスに含まれる所望ガスに感度を有する半導体式ガスセンサの基準大気中における出力値を基準出力値として取得する。そして、生体ガスの測定中における半導体式ガスセンサの第１の出力値に基づいて、所望ガスの濃度を取得し、生体ガスの測定前における大気中での半導体式ガスセンサの第２の出力値と、基準出力値と、に基づいて、所望ガスの濃度を補正し、補正された補正所望ガス濃度に応じた情報を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００７－７００６号公報
【特許文献2】特開２０１８－１５５５０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、従来技術では、匂いの種類を識別するには限界があり、識別精度は、不十分である。
本発明は、ユーザの要望に応じた匂い種類の測定を行うときに、匂いの識別精度を向上させ、匂いのレベルの解析精度を向上させることを目的とする。
本発明は、ユーザの要望に応じた匂い種類の測定を行うときに、匂いの識別精度を向上させ、匂いのレベルの解析精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
かくして本発明によれば、複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、収集部が収集した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を学習する学習部と、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、学習部が学習した関係を基に、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、を備える情報処理装置が提供される。この場合、ユーザの要望に応じた匂い種類の測定を行うときに、匂いの識別精度を向上させ、匂いのレベルの解析精度を向上させることができる。
【0007】
ここで、解析部は、一のユーザが測定したい匂いを測定する箇所の温度および／または湿度により、検知結果を補正することができる。この場合、検知結果がより正確になる。
そして、解析部は、一のユーザについての情報であるユーザ情報を加味して一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析することができる。この場合、匂い種類情報がより正確になる。
また、ユーザ情報は、一のユーザの嗜好についての情報を含むようにすることができる。この場合、検知結果からノイズを除いたり、匂いの種類を予測することができる。
さらに、解析部は、一のユーザが測定したい匂いを消臭するための、一のユーザに対するアドバイスをさらに作成することができる。この場合、ユーザは、匂いを消臭するための具体的手段を得ることができる。
また、アドバイスは、一のユーザが測定したい匂いを消臭する製品を案内することができる。この場合、ユーザの利便性が向上する。
さらに、収集部は、一のユーザから、解析部が解析した結果に対する評価を収集することができる。この場合、検知結果と匂い種類情報との関係についてユーザのフィードバックを得ることができる。
またさらに、学習部は、収集部が収集した評価を基に、関係を修正することができる。この場合、より精度の高い学習モデルを構築できる。
そして、学習部は、収集部が収集した評価が予め定められた以上のものに対し学習し、評価が予め定められた未満のものについては学習しないことができる。この場合、精度の高い学習データを学習させることができる。
また、匂いセンサは、匂いの種類の違いによりそれぞれ異なる検知結果を出力する複数のセンサを有し、収集部は、複数のセンサによる検知結果を取得することができる。この場合、検知できる匂いの種類がより多くなる。
そして、解析部は、一のユーザについての情報であるユーザ情報を加味して一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析することができる。この場合、匂い種類情報がより正確になる。
また、ユーザ情報は、一のユーザの嗜好についての情報を含むようにすることができる。この場合、検知結果からノイズを除いたり、匂いの種類を予測することができる。
さらに、解析部は、一のユーザが測定したい匂いを消臭するための、一のユーザに対するアドバイスをさらに作成することができる。この場合、ユーザは、匂いを消臭するための具体的手段を得ることができる。
また、アドバイスは、一のユーザが測定したい匂いを消臭する製品を案内することができる。この場合、ユーザの利便性が向上する。
さらに、収集部は、一のユーザから、解析部が解析した結果に対する評価を収集することができる。この場合、検知結果と匂い種類情報との関係についてユーザのフィードバックを得ることができる。
またさらに、学習部は、収集部が収集した評価を基に、関係を修正することができる。この場合、より精度の高い学習モデルを構築できる。
そして、学習部は、収集部が収集した評価が予め定められた以上のものに対し学習し、評価が予め定められた未満のものについては学習しないことができる。この場合、精度の高い学習データを学習させることができる。
また、匂いセンサは、匂いの種類の違いによりそれぞれ異なる検知結果を出力する複数のセンサを有し、収集部は、複数のセンサによる検知結果を取得することができる。この場合、検知できる匂いの種類がより多くなる。
【0008】
さらに、本発明によれば、複数の匂いを検知可能な匂いセンサと、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いのレベルを求める情報処理装置と、匂いのレベルを表示する表示装置と、を備え、情報処理装置は、複数のユーザについて、匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、収集部が収集した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を学習する学習部と、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、学習部が学習した関係を基に、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、を備える匂い測定システムが提供される。ユーザの要望に応じた匂い種類の測定を行うときに、匂いの識別精度を向上させ、匂いのレベルの解析精度を向上させることができる匂い測定システムを提供できる。
ここで、表示装置は、匂い種類情報、匂い種類情報が示す匂いのレベルおよび匂い種類情報が示す匂いを消臭するアドバイスを関連付けて一のユーザに対し表示することができる。この場合、ユーザの利便性が向上する。
ここで、表示装置は、匂い種類情報、匂い種類情報が示す匂いのレベルおよび匂い種類情報が示す匂いを消臭するアドバイスを関連付けて一のユーザに対し表示することができる。この場合、ユーザの利便性が向上する。
【0009】
そして、本発明によれば、コンピュータに、複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集機能と、収集機能が収集した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を学習する学習機能と、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得機能と学習機能が学習した関係を基に、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析機能と、を実現するためのプログラムが提供される。ユーザの要望に応じた匂い種類の測定を行うときに、匂いの識別精度を向上させ、匂いのレベルの解析精度を向上させることができる機能をコンピュータにより実現できる。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、ユーザの要望に応じた匂い種類の測定を行うときに、匂いの識別精度を向上させ、匂いのレベルの解析精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本実施の形態における匂い測定システムの構成例を示す図である。
【図2】匂いセンサの構成について示した概略図である。
【図3】本実施の形態における匂い測定システムの機能構成例を示したブロック図である。
【図4】匂いの特定結果の一例について示した図である。
【図5】匂い測定システムの動作を説明したフローチャートである。
【図8】（ａ）～（ｅ）は、端末装置に表示された匂いの解析結果について示した図である。
【図9】変形例における匂い測定システムの構成例を示す図である。
【図10】変形例における匂い測定システムの機能構成例を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【0013】
＜匂い測定システム１全体の説明＞
図１は、本実施の形態における匂い測定システム１の構成例を示す図である。
図示するように本実施の形態の匂い測定システム１は、匂いを検知する匂いセンサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃと、匂いセンサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃの検知結果、匂いの解析結果、解析結果に対する評価等の送受信および匂いの解析結果の表示を行う端末装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃと、情報処理装置の一例であり、匂い測定システム１全体の管理を行う管理サーバ３０とを備える。なおここでは、匂いセンサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃおよび端末装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃは、それぞれ３つであるが、複数個であればいくつでもよい。匂いセンサ１０ａおよび端末装置２０ａは、ユーザＡが所有する。同様に、匂いセンサ１０ｂおよび端末装置２０ｂは、ユーザＢが所有し、匂いセンサ１０ｃおよび端末装置２０ｃは、ユーザＣが所有する。ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣは、複数のユーザの一例であり、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣのそれぞれは、一のユーザの一例である。またここでは、ユーザの数は、３人であるが、複数人であれば、何人でもよい。また、以下、匂いセンサ１０ａ、匂いセンサ１０ｂ、匂いセンサ１０ｃのそれぞれを区別しない場合は、単に、「匂いセンサ１０」と言うことがある。さらに、端末装置２０ａ、端末装置２０ｂ、端末装置２０ｃのそれぞれを区別しない場合は、単に、「端末装置２０」と言うことがある。そして、以下、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣのそれぞれを区別しない場合は、単に、「ユーザ」と言うことがある。
図１は、本実施の形態における匂い測定システム１の構成例を示す図である。
図示するように本実施の形態の匂い測定システム１は、匂いを検知する匂いセンサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃと、匂いセンサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃの検知結果、匂いの解析結果、解析結果に対する評価等の送受信および匂いの解析結果の表示を行う端末装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃと、情報処理装置の一例であり、匂い測定システム１全体の管理を行う管理サーバ３０とを備える。なおここでは、匂いセンサ１０ａ、１０ｂ、１０ｃおよび端末装置２０ａ、２０ｂ、２０ｃは、それぞれ３つであるが、複数個であればいくつでもよい。匂いセンサ１０ａおよび端末装置２０ａは、ユーザＡが所有する。同様に、匂いセンサ１０ｂおよび端末装置２０ｂは、ユーザＢが所有し、匂いセンサ１０ｃおよび端末装置２０ｃは、ユーザＣが所有する。ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣは、複数のユーザの一例であり、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣのそれぞれは、一のユーザの一例である。またここでは、ユーザの数は、３人であるが、複数人であれば、何人でもよい。また、以下、匂いセンサ１０ａ、匂いセンサ１０ｂ、匂いセンサ１０ｃのそれぞれを区別しない場合は、単に、「匂いセンサ１０」と言うことがある。さらに、端末装置２０ａ、端末装置２０ｂ、端末装置２０ｃのそれぞれを区別しない場合は、単に、「端末装置２０」と言うことがある。そして、以下、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣのそれぞれを区別しない場合は、単に、「ユーザ」と言うことがある。
【0014】
匂いセンサ１０と端末装置２０とは、有線通信回線または無線通信回線により接続され、匂いセンサ１０で取得された匂いに関する情報が、端末装置２０に送信される。有線通信回線としては、例えば、有線ＬＡＮ（LocalAreaNetwork）回線、ＵＳＢ（UniversalSerialBus）、光通信回線、公衆電話回線等が利用できる。また、無線通信回線としては携帯電話回線、ＰＨＳ（PersonalHandy-phoneSystem）回線、Ｗｉ－Ｆｉ（WirelessFidelity、登録商標）、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）、ＵＷＢ（UltraWideband）等が利用できる。また、インターネット等を併せて利用してもよい。
また、端末装置２０と管理サーバ３０とは、ネットワーク４０を介して接続される。ネットワーク４０は、端末装置２０と管理サーバ３０との間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、ＬＡＮやインターネットである。
また、端末装置２０と管理サーバ３０とは、ネットワーク４０を介して接続される。ネットワーク４０は、端末装置２０と管理サーバ３０との間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、ＬＡＮやインターネットである。
【0015】
匂いセンサ１０は、複数の匂いを検知可能なセンサ装置である。匂いセンサ１０は、匂いのもととなる匂い分子を検知して匂いを識別する。
図２は、匂いセンサ１０の構成について示した概略図である。
図示する匂いセンサ１０は、水晶振動子１１０と、感応膜１２０とを備える。
水晶振動子１１０は、水晶片１１１と、１組の電極１１２ａ、１１２ｂとを備える。
水晶片１１１は、例えば、ＡＴカットにより切り出した水晶の薄片である。そして、水晶片１１１は、１組の電極１１２ａ、１１２ｂにより挟持される。
１組の電極１１２ａ、１１２ｂは、発振回路Ｈｃに接続され、発振回路Ｈｃにより、交流電圧を印加すると、水晶片１１１に所定の振動数で共振が生じる。この振動数は、共振周波数であり、例えば、水晶片１１１のカット面、厚み、水晶の弾性率等で定まる。
図２は、匂いセンサ１０の構成について示した概略図である。
図示する匂いセンサ１０は、水晶振動子１１０と、感応膜１２０とを備える。
水晶振動子１１０は、水晶片１１１と、１組の電極１１２ａ、１１２ｂとを備える。
水晶片１１１は、例えば、ＡＴカットにより切り出した水晶の薄片である。そして、水晶片１１１は、１組の電極１１２ａ、１１２ｂにより挟持される。
１組の電極１１２ａ、１１２ｂは、発振回路Ｈｃに接続され、発振回路Ｈｃにより、交流電圧を印加すると、水晶片１１１に所定の振動数で共振が生じる。この振動数は、共振周波数であり、例えば、水晶片１１１のカット面、厚み、水晶の弾性率等で定まる。
【0016】
感応膜１２０は、空気中に含まれ、匂いのもととなる化学成分を吸着および脱着する。この場合、感応膜１２０は、匂いのもととなる化学成分として、匂い分子を吸着および脱着する。そして、匂い分子が、吸着すると、水晶片１１１の共振周波数が変化する。これは、水晶片１１１の振動モードが変化すると言うこともできる。そして、制御装置Ｓで、この共振周波数の変化量を検出することで、感応膜１２０に吸着した匂い分子の有無や量を判断することができる。
【0017】
感応膜１２０として、吸着する匂い分子に選択性があるものを使用することができる。そしてこれにより、この匂い分子に起因する特定の匂いに反応する匂いセンサ１０を作成することができる。例えば、エタノールを選択的に吸着する感応膜１２０を使用することで、酒類の匂いを検出することができる匂いセンサ１０を作成できる。また、種々の選択性を有する感応膜１２０を有する複数の匂いセンサ１０を配することで、種々の匂い分子の吸着を行うことができ、種々の匂いを検出することができる。また、１つの匂いセンサ１０の中に、複数の感応膜１２０を設けてもよい。この場合、匂いセンサ１０は、匂いの種類の違いによりそれぞれ異なる検知結果を出力する複数のセンサを有する、と考えることもできる。
感応膜１２０は、水晶振動子１１０の振動を阻害しにくいことが求められるため、薄膜である。また、特定の匂い分子以外の吸着を阻止するため、感応膜１２０に、さらにバリヤ層を設けることもできる。
感応膜１２０は、水晶振動子１１０の振動を阻害しにくいことが求められるため、薄膜である。また、特定の匂い分子以外の吸着を阻止するため、感応膜１２０に、さらにバリヤ層を設けることもできる。
【0018】
なお、感応膜１２０に匂い分子が吸着した後に、乾燥空気を流すと、匂い分子は、吸着した状態から脱着し、共振周波数は、もとに戻る。つまり、匂い分子を含む空気と乾燥空気とを交互に流すことで、継続的に匂いの検出を行うことができる。
【0019】
匂いセンサ１０は、ユーザが購入した所有物であってもよいが、例えば、貸与により提供されたものとすることができる。また、この貸与を条件に、以後説明する匂いの解析を行うサービスを受けられるようにしてもよい。匂いセンサ１０の貸与は、無料でも有料でもよい。また、ユーザが、匂いの解析を行うサービスを受ける際に、ユーザに対し課金するようにしてもよい。
【0020】
端末装置２０は、匂いのレベルを表示する表示装置の一例である。端末装置２０は、管理サーバ３０から送られた匂いの解析結果を、ユーザに通知する。詳しくは後述するが、端末装置２０は、特定した匂いの種類やレベルを表示することで、匂いの解析結果をユーザに通知する。また、音声や警告音等の音を発することで、ユーザに対し通知してもよい。
端末装置２０は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話、デスクトップコンピュータ、モバイルコンピュータ等のコンピュータ装置である。
端末装置２０は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話、デスクトップコンピュータ、モバイルコンピュータ等のコンピュータ装置である。
【0021】
管理サーバ３０は、匂い測定システム１の全体の管理をするサーバコンピュータである。詳しくは後述するが、例えば、管理サーバ３０は、匂いセンサ１０による検知結果を基に、匂いの解析を行う。
【0022】
端末装置２０および管理サーバ３０は、演算手段であるＣＰＵ（CentralProcessingUnit）と、記憶手段であるメインメモリを備える。ここで、ＣＰＵは、ＯＳ（基本ソフトウェア）やアプリ（応用ソフトウェア）等の各種ソフトウェアを実行する。また、メインメモリは、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。さらに、端末装置２０および管理サーバ３０は、外部との通信を行うための通信インタフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構と、入力ボタン、タッチパネル、キーボード等の入力機構とを備える。また、端末装置２０および管理サーバ３０は、補助記憶装置として、ストレージを備える。ストレージは、例えば、ＨＤＤ（HardDiskDrive）やＳＳＤ（SolidStateDrive）である。さらに、端末装置２０および管理サーバ３０は、音を発するスピーカを備えることもできる。
【0023】
次に、本実施の形態の匂い測定システム１の詳細な機能構成および動作について説明する。
＜匂い測定システム１の機能構成の説明＞
図３は、本実施の形態における匂い測定システム１の機能構成例を示したブロック図である。
なおここでは、匂い測定システム１が有する種々の機能のうち本実施の形態に関係するものを選択して図示している。
＜匂い測定システム１の機能構成の説明＞
図３は、本実施の形態における匂い測定システム１の機能構成例を示したブロック図である。
なおここでは、匂い測定システム１が有する種々の機能のうち本実施の形態に関係するものを選択して図示している。
【0024】
匂いセンサ１０は、外部に情報を送信する送受信部１１と、匂いを検出する匂い検出部１２と、匂いの検知結果を作成する匂い情報作成部１３と、温度および湿度を測定する温湿度測定部１４とを備える。
【0025】
送受信部１１は、匂いの検知結果を含む出力情報を端末装置２０に対し送信する。送受信部１１は、例えば、制御装置Ｓに対応する。
匂い検出部１２は、匂い分子を検出する機能部である。即ち、上述した水晶振動子１１０、感応膜１２０、発振回路Ｈｃ、制御装置Ｓに対応する。匂い検出部１２は、水晶振動子１１０の共振周波数を検知する。
匂い検出部１２は、匂い分子を検出する機能部である。即ち、上述した水晶振動子１１０、感応膜１２０、発振回路Ｈｃ、制御装置Ｓに対応する。匂い検出部１２は、水晶振動子１１０の共振周波数を検知する。
【0026】
匂い情報作成部１３は、匂いの検知結果を含む出力情報を作成する。匂いの検知結果は、この場合、例えば、匂いセンサ１０により検知された共振周波数を基に作成された振動の情報である。振動の情報は、共振周波数を表す情報であってもよく、匂い分子を検出しているときと匂い分子を検出していないときとの共振周波数の差分を表す情報であってもよい。また、匂いの検知結果は、振動の情報を基に加工された情報であってもよい。例えば、匂い分子を検出していない状態を、０、検出限界上限まで検出している状態を９９とし、匂いの検知結果を、１００段階の数値として表すようにしてもよい。
また、出力情報は、匂いの検知結果だけでなく、他の情報を含んでいてもよい。例えば、匂いの取得時刻、匂いを取得した匂いセンサ１０の固有ＩＤなどを含んでいてもよい。また、出力情報は、温湿度測定部１４で測定した、測定する箇所の温度および湿度の情報を含む。
匂い情報作成部１３は、例えば、制御装置Ｓに対応する。
また、出力情報は、匂いの検知結果だけでなく、他の情報を含んでいてもよい。例えば、匂いの取得時刻、匂いを取得した匂いセンサ１０の固有ＩＤなどを含んでいてもよい。また、出力情報は、温湿度測定部１４で測定した、測定する箇所の温度および湿度の情報を含む。
匂い情報作成部１３は、例えば、制御装置Ｓに対応する。
【0027】
温湿度測定部１４は、匂いセンサ１０の周囲の温度および湿度を測定する。即ち、匂いセンサ１０は、温湿度測定部１４により、匂いの測定をするときに、ユーザが測定したい匂いの測定をする箇所の温度および湿度を測定することができる。温湿度測定部１４は、温度計および湿度計により構成される。
【0028】
端末装置２０は、ユーザの指示を受け付ける受付部２１と、匂いセンサ１０から匂いの検知結果を含む出力情報を取得する匂い情報取得部２２と、管理サーバ３０から匂いの解析結果を取得するサーバ通信部２３と、ユーザに対し測定結果を作成して出力する出力部２４と、匂い検知結果等を記憶する記憶部２５とを備える。
【0029】
受付部２１は、ユーザからの指示として、ユーザが測定したい匂いの情報を受け付ける。詳しくは後述するが、ユーザは、匂いセンサ１０で測定可能な匂いのリストの中から、測定したい匂いを選択する。
匂い情報取得部２２は、匂いセンサ１０から、匂いの検知結果として、出力情報を取得する。
匂い情報取得部２２は、匂いセンサ１０から、匂いの検知結果として、出力情報を取得する。
【0030】
サーバ通信部２３は、匂いセンサ１０から、匂いセンサ１０を識別するセンサ識別情報を送信する。センサ識別情報は、例えば、匂いセンサ１０の製造元や型番である。また、匂いセンサ１０の固有ＩＤであってもよい。さらに、匂いセンサ１０中に実装されるセンサチップの固有ＩＤであってもよい。
また、サーバ通信部２３は、匂いの検知結果を含む出力情報を、ユーザについての情報であるユーザ情報と関連付けて管理サーバ３０に送信する。出力情報には、上述したように、測定を行った箇所の温度や湿度の情報を含む。ユーザ情報は、例えば、ユーザの性別、国籍、年齢、居住地、ユーザの嗜好などである。このうち、ユーザの嗜好は、例えば、喫煙や飲酒の有無、よく食べる食品などが該当する。
また、サーバ通信部２３は、管理サーバ３０から、匂いセンサ１０を識別するセンサ識別情報に基づき作成された、匂いセンサ１０で測定可能な匂いのリストを受け取る。
さらに、サーバ通信部２３は、管理サーバ３０から、匂いの解析結果を受け取る。解析結果については、後で詳述する。
また、サーバ通信部２３は、匂いの検知結果を含む出力情報を、ユーザについての情報であるユーザ情報と関連付けて管理サーバ３０に送信する。出力情報には、上述したように、測定を行った箇所の温度や湿度の情報を含む。ユーザ情報は、例えば、ユーザの性別、国籍、年齢、居住地、ユーザの嗜好などである。このうち、ユーザの嗜好は、例えば、喫煙や飲酒の有無、よく食べる食品などが該当する。
また、サーバ通信部２３は、管理サーバ３０から、匂いセンサ１０を識別するセンサ識別情報に基づき作成された、匂いセンサ１０で測定可能な匂いのリストを受け取る。
さらに、サーバ通信部２３は、管理サーバ３０から、匂いの解析結果を受け取る。解析結果については、後で詳述する。
【0031】
出力部２４は、サーバ通信部２３が、管理サーバ３０から取得した、匂いのリストや匂いの解析結果をユーザに提供する。ここでは、匂いのリストや匂いの解析結果を、表示したり、音声等の音を発することで、ユーザに対し提供する。
【0032】
記憶部２５は、ユーザが測定したい匂いの情報、センサ識別情報、出力情報、匂いの解析結果等を記憶する。
【0033】
受付部２１は、例えば、入力機構に対応する。また、匂い情報取得部２２、サーバ通信部２３は、例えば、ＣＰＵや通信Ｉ／Ｆに対応する。さらに、出力部２４は、例えば、表示機構に対応し、記憶部２５は、例えば、ストレージに対応する。
【0034】
管理サーバ３０は、外部と情報の送受信を行う送受信部３１と、匂いセンサ１０で検知可能な匂いのリストを作成する作成部３２と、複数のユーザからの検知結果を収集する収集部３３と、収集部３３で収集した情報を学習する学習部３４と、匂いについて解析する解析部３５と、種々の情報を記憶する記憶部３６とを備える。
【0035】
送受信部３１は、端末装置２０から、センサ識別情報、出力情報およびユーザ情報を受け取る。
送受信部３１は、出力情報の中に含まれ、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部として機能する。この場合、送受信部３１は、例えば、図１のユーザＡ，ユーザＢ、ユーザＣのそれぞれが測定したい匂いの情報を取得する。ユーザが測定したい匂いの情報は、端末装置２０の受付部２１がユーザから受け付けたものである。
送受信部３１は、出力情報の中に含まれ、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部として機能する。この場合、送受信部３１は、例えば、図１のユーザＡ，ユーザＢ、ユーザＣのそれぞれが測定したい匂いの情報を取得する。ユーザが測定したい匂いの情報は、端末装置２０の受付部２１がユーザから受け付けたものである。
【0036】
また、送受信部３１は、出力情報に含まれるセンサ識別情報に基づき、端末装置２０に対し、匂いセンサ１０で測定可能な匂いのリストを送信する。
さらに、送受信部３１は、端末装置２０に対し、解析部３５による匂いの解析結果を送信する。
さらに、送受信部３１は、端末装置２０に対し、解析部３５による匂いの解析結果を送信する。
【0037】
作成部３２は、匂いセンサ１０のセンサ識別情報に基づき、端末装置２０に対し、匂いセンサ１０で測定可能な匂いのリストを作成する。匂いセンサ１０と測定可能な匂いとの関係は，記憶部３６に記憶されており、作成部３２は、記憶部３６を参照することで匂いセンサ１０で測定可能な匂いの種類を取得し、リストを作成する。
【0038】
収集部３３は、複数のユーザについて、匂いセンサ１０による検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する。「匂いの種類に関する情報」は、この場合、解析部３５により解析され、何の匂いかを表す情報である。詳しくは、後述するが、匂い種類情報は、例えば、匂いの種類が、ブラックコーヒーの匂い、ワインの匂い、醤油の匂い、加齢臭等を示す情報である。また、匂いセンサ１０が、匂いの種類の違いによりそれぞれ異なる検知結果を出力する複数の感応膜１２０を有する場合、収集部３３は、これらによる検知結果をそれぞれ取得する。
【0039】
学習部３４は、収集部３３が収集した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を学習する。つまり、学習部３４は、匂いの検知結果および匂い種類情報を、学習を行う入力データとし、匂いの検知結果と匂い種類情報との関係を機械学習する。この入力データは、学習データまたは教師データとも呼ばれる。そして、学習部３４は、匂いの検知結果と匂い種類情報との関係について学習した学習モデルを作成する。この学習モデルは、記憶部３６に記憶される。
【0040】
解析部３５は、種々の匂い分子との反応の違いによる匂いの特定結果を取得する。匂いの特定結果は、匂いセンサ１０により特定可能な匂いの情報であり、試験等を行うことで予め求められる。つまり、匂いの特定結果は、匂いセンサ１０により過去に特定できた匂いの情報の履歴であると言うこともできる。
【0041】
図４は、匂いの特定結果の一例について示した図である。
図４では、匂いセンサ１０による匂いの特定結果として、匂いセンサ１０による検知結果を、主成分分析により二次元マッピングした結果を示している。ここで、横軸は、第１主成分であり、縦軸は、第２主成分である。図では、それぞれをＰＣ（主成分：Principal Component）１、ＰＣ２として図示している。
図４では、匂いセンサ１０による匂いの特定結果として、匂いセンサ１０による検知結果を、主成分分析により二次元マッピングした結果を示している。ここで、横軸は、第１主成分であり、縦軸は、第２主成分である。図では、それぞれをＰＣ（主成分：Principal Component）１、ＰＣ２として図示している。
【0042】
図４では、純水、ブラックコーヒー、ワイン、醤油のそれぞれの匂いに対する匂いセンサ１０の検知結果を、主成分分析した結果を示している。なおここでは、匂いセンサ１０として、Ｉ－ＰＥＸ株式会社製のｎｏｓｅ＠ＭＥＭＳを使用した。この匂いセンサ１０では、１８０種類の感応膜１２０を有し、種々の匂いを識別できる。
図４で図示するように、純水、ブラックコーヒー、ワイン、醤油については、匂いの特定結果が異なっており、それぞれが区別可能である。つまり、このような匂いの特定結果にて、種々の匂いの区別が可能である。なお、これは、１つの感応膜１２０を利用して検知できる場合の他、複数の感応膜１２０を利用して匂いを測定し、図４に示したような分析をすることで区別できるものも含まれる。よってこの場合、区別できる匂いの項目は、予め試験等を行い、匂いセンサ１０の特性に応じ測定可能であるとして、予め定めておく必要がある。
図４で図示するように、純水、ブラックコーヒー、ワイン、醤油については、匂いの特定結果が異なっており、それぞれが区別可能である。つまり、このような匂いの特定結果にて、種々の匂いの区別が可能である。なお、これは、１つの感応膜１２０を利用して検知できる場合の他、複数の感応膜１２０を利用して匂いを測定し、図４に示したような分析をすることで区別できるものも含まれる。よってこの場合、区別できる匂いの項目は、予め試験等を行い、匂いセンサ１０の特性に応じ測定可能であるとして、予め定めておく必要がある。
【0043】
また、解析部３５は、匂いセンサ１０により検知された匂いの種類を特定する。例えば、図４で示したような匂いの特定結果を基に、匂いが、純水、ブラックコーヒー、ワイン、醤油の何れであるかを特定する。
なお、図４では、純水、ブラックコーヒー、ワイン、醤油の匂いを特定する場合について示したが、これに限られるものではない。例えば、加齢臭、銘柄による柔軟剤の香りの違い、銘柄による香水の香りの違い、銘柄によるビールの匂いの違い、肉の鮮度による匂いの違い、なども特定可能である。特定された匂いは、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報となる。
なお、図４では、純水、ブラックコーヒー、ワイン、醤油の匂いを特定する場合について示したが、これに限られるものではない。例えば、加齢臭、銘柄による柔軟剤の香りの違い、銘柄による香水の香りの違い、銘柄によるビールの匂いの違い、肉の鮮度による匂いの違い、なども特定可能である。特定された匂いは、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報となる。
【0044】
さらに、解析部３５は、学習部３４が学習した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を基に、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する。そして、解析部３５は、匂いの解析結果を出力する。
このとき、解析部３５は、学習部３４が作成し、記憶部３６に記憶されている学習モデルを参照する。そして、この学習モデルにより、ユーザの測定したい匂いであり、解析部３５により特定された匂いのレベルについて解析する。この「レベル」は、複数のユーザの中で一のユーザが測定した匂いの程度である。レベルは、例えば、数値、記号などで表される、数値としては、例えば、１～５の５段階のスコアや０％～１００％で示される充足度等が挙げられる。また、記号としては、例えば、「◎」、「〇」、「△」、「×」の記号や、Ａ，Ｂ、Ｃ、Ｄなどの記号等が挙げられる。匂いの解析結果は、学習モデルを利用して出力される出力データであると考えることができる。
このとき、解析部３５は、学習部３４が作成し、記憶部３６に記憶されている学習モデルを参照する。そして、この学習モデルにより、ユーザの測定したい匂いであり、解析部３５により特定された匂いのレベルについて解析する。この「レベル」は、複数のユーザの中で一のユーザが測定した匂いの程度である。レベルは、例えば、数値、記号などで表される、数値としては、例えば、１～５の５段階のスコアや０％～１００％で示される充足度等が挙げられる。また、記号としては、例えば、「◎」、「〇」、「△」、「×」の記号や、Ａ，Ｂ、Ｃ、Ｄなどの記号等が挙げられる。匂いの解析結果は、学習モデルを利用して出力される出力データであると考えることができる。
【0045】
記憶部３６は、出力情報、ユーザ情報、匂い種類情報、匂いの特定結果、学習モデル、センサ識別情報等を記憶する。
【0046】
送受信部３１は、例えば、ＣＰＵや通信Ｉ／Ｆに対応する。また、作成部３２、収集部３３、学習部３４、解析部３５は、例えば、ＣＰＵに対応する。さらに、記憶部３６は、例えば、ストレージに対応する。
【0047】
＜匂い測定システム１の動作の説明＞
次に、匂い測定システム１の実際の動作例について説明を行う。
図５は、匂い測定システム１の動作を説明したフローチャートである。
まず、ユーザは、端末装置２０で動作する匂い測定アプリ等のアプリケーションソフトウェアを起動する。そして、ユーザは、端末装置２０を操作して、上述した、ユーザの性別、国籍、年齢、居住地、ユーザの嗜好などのユーザ情報を入力する（ステップ１０１）。
次に、端末装置２０のサーバ通信部２３は、管理サーバ３０に対し、匂いセンサ１０のセンサ識別情報を送信する。管理サーバ３０では、送受信部３１が、センサ識別情報を受信する（ステップ１０２）。センサ識別情報は、上述したように、例えば、匂いセンサ１０の製造元や型番などであり、匂いセンサ１０から取得してもよいが、予め端末装置２０に登録しておいてもよい。
次に、匂い測定システム１の実際の動作例について説明を行う。
図５は、匂い測定システム１の動作を説明したフローチャートである。
まず、ユーザは、端末装置２０で動作する匂い測定アプリ等のアプリケーションソフトウェアを起動する。そして、ユーザは、端末装置２０を操作して、上述した、ユーザの性別、国籍、年齢、居住地、ユーザの嗜好などのユーザ情報を入力する（ステップ１０１）。
次に、端末装置２０のサーバ通信部２３は、管理サーバ３０に対し、匂いセンサ１０のセンサ識別情報を送信する。管理サーバ３０では、送受信部３１が、センサ識別情報を受信する（ステップ１０２）。センサ識別情報は、上述したように、例えば、匂いセンサ１０の製造元や型番などであり、匂いセンサ１０から取得してもよいが、予め端末装置２０に登録しておいてもよい。
【0048】
管理サーバ３０では、匂いセンサ１０のセンサ識別情報を基に、作成部３２が、匂いセンサ１０で測定可能な匂いのリストを作成する（ステップ１０３）。そして、送受信部３１が、このリストを端末装置２０に向け送信する。端末装置２０では、サーバ通信部２３が、リストを受信する（ステップ１０４）。
さらに、出力部２４が、このリストをユーザに提示する（ステップ１０５）。このリストを見たユーザは、測定したい匂いをこのリストの中から選択し、受付部２１がユーザの指示として受け付ける（ステップ１０６）。
さらに、出力部２４が、このリストをユーザに提示する（ステップ１０５）。このリストを見たユーザは、測定したい匂いをこのリストの中から選択し、受付部２１がユーザの指示として受け付ける（ステップ１０６）。
【0049】
図６は、図５のステップ１０５で、ユーザに提示されるリストの例を示した図である。
ここでは、端末装置２０の表示機構２０Ａに、リストＬ１が表示された場合を示している。このリストＬ１では、（Ａ）体臭チェックモード、(Ｂ)口臭チェックモード、（Ｃ）部屋の匂いチェックモード、（Ｄ）衣類の匂い移りチェックモード、（Ｅ）部屋干し臭チェックモードの各匂いモードを選択でき、それぞれの匂いの識別ができることを示している。またここでは、（Ａ）体臭チェックモードを選択した場合を示す。この場合、例えば、体臭、口臭、部屋の匂い、衣類の匂い、部屋干し臭の内容、あるいはこれらの匂いの有無を検出できる。検出できる匂いは、図４の説明で上述したように、複数の感応膜１２０を利用して匂いを測定し、図４に示したような分析をすることで検出できるものも含まれる。つまり、エタノールのように、１つの匂い成分から構成され、１つの感応膜１２０により直接的に検出できる匂いもあるが、ブラックコーヒー、ワイン、醤油、体臭、口臭、部屋の匂い、衣類の匂い、部屋干し臭等の匂いは、複数の匂い成分から構成される複合的な匂いである。このような匂いは、複数の感応膜１２０により検出した値を、図４に示したような分析をすることで、検出できるものである。この場合、出力部２４は、ユーザに対し、測定したい匂いとして、匂いセンサ１０で検知される匂いをさらに分析することで、匂いセンサ１０の特性に応じ検出可能であるとして定められる複数の匂い種類の中から選択させるようにする、と言うこともできる。
そして、選択後に決定ボタンＢｔ１を押下すると、受付部２１がユーザの指示として、測定したい匂いの選択を受け付ける。なお、このとき選択した匂いを測定するための測定方法を表示してもよい。
ここでは、端末装置２０の表示機構２０Ａに、リストＬ１が表示された場合を示している。このリストＬ１では、（Ａ）体臭チェックモード、(Ｂ)口臭チェックモード、（Ｃ）部屋の匂いチェックモード、（Ｄ）衣類の匂い移りチェックモード、（Ｅ）部屋干し臭チェックモードの各匂いモードを選択でき、それぞれの匂いの識別ができることを示している。またここでは、（Ａ）体臭チェックモードを選択した場合を示す。この場合、例えば、体臭、口臭、部屋の匂い、衣類の匂い、部屋干し臭の内容、あるいはこれらの匂いの有無を検出できる。検出できる匂いは、図４の説明で上述したように、複数の感応膜１２０を利用して匂いを測定し、図４に示したような分析をすることで検出できるものも含まれる。つまり、エタノールのように、１つの匂い成分から構成され、１つの感応膜１２０により直接的に検出できる匂いもあるが、ブラックコーヒー、ワイン、醤油、体臭、口臭、部屋の匂い、衣類の匂い、部屋干し臭等の匂いは、複数の匂い成分から構成される複合的な匂いである。このような匂いは、複数の感応膜１２０により検出した値を、図４に示したような分析をすることで、検出できるものである。この場合、出力部２４は、ユーザに対し、測定したい匂いとして、匂いセンサ１０で検知される匂いをさらに分析することで、匂いセンサ１０の特性に応じ検出可能であるとして定められる複数の匂い種類の中から選択させるようにする、と言うこともできる。
そして、選択後に決定ボタンＢｔ１を押下すると、受付部２１がユーザの指示として、測定したい匂いの選択を受け付ける。なお、このとき選択した匂いを測定するための測定方法を表示してもよい。
【0050】
図５に戻り、次にユーザは、選択した測定したい匂いを、匂いセンサ１０を使用して測定する。このとき、匂いセンサ１０では、検出部１２が、空気中の匂い成分を検出する（ステップ１０７）。そして、匂い情報作成部１３が、匂いの検知結果を含む出力情報を作成する（ステップ１０８）。出力情報は、送受信部１１を介して、端末装置２０に送られ、端末装置２０の匂い情報取得部２２が受信する（ステップ１０９）。
【0051】
端末装置２０では、サーバ通信部２３が、出力情報およびユーザ情報を関連付けて管理サーバ３０に送信する。管理サーバ３０では、送受信部３１が出力情報およびユーザ情報を受信する（ステップ１１０）。
管理サーバ３０では、解析部３５が、温度および湿度の少なくとも一方により、出力情報に含まれる匂い検知結果を補正する（ステップ１１１）。つまり、匂いセンサ１０の匂いの検知結果は、温度および湿度に応じて変化する。そのため、これを補正した方が、より正確に匂いの種類を特定できる。
管理サーバ３０では、解析部３５が、温度および湿度の少なくとも一方により、出力情報に含まれる匂い検知結果を補正する（ステップ１１１）。つまり、匂いセンサ１０の匂いの検知結果は、温度および湿度に応じて変化する。そのため、これを補正した方が、より正確に匂いの種類を特定できる。
【0052】
図７は、図５のステップ１１１で補正を行う方法について示した図である。
ここでは、ＬＵＴ（Look Up Table）により補正を行う場合について示している。そして、温度および湿度に対応する補正値を示している。例えば、「＋１」は、検知結果を、１増加させることを示している。また、例えば、「－１」は、検知結果を、１減少させることを示している。また、「０」は、検知結果の補正をしないことを示している。なお、温度や湿度がこの中にない場合は、補間により補正値を定めることができる。
ここでは、ＬＵＴ（Look Up Table）により補正を行う場合について示している。そして、温度および湿度に対応する補正値を示している。例えば、「＋１」は、検知結果を、１増加させることを示している。また、例えば、「－１」は、検知結果を、１減少させることを示している。また、「０」は、検知結果の補正をしないことを示している。なお、温度や湿度がこの中にない場合は、補間により補正値を定めることができる。
【0053】
再び図５に戻り、次に、解析部３５が、補正した検知結果を使用して、匂いの解析をする（ステップ１１２）。このとき解析部３５は、記憶部３６に記憶されている学習モデルを使用して匂いの解析をする。解析部３５は、匂いの解析として、匂いの種類を特定する。また、解析部３５は、匂いの解析として、匂いのレベルについて解析する。匂いのレベルは、上述したように、例えば、数値や記号として求められる。
【0054】
さらに、解析部３５は、測定を行ったユーザについての診断結果を作成する（ステップ１１３）。この診断結果は、文章やグラフにより作成される。診断結果を文章として作成する場合、この内容は、匂いの種類や、ユーザに対するアドバイスである。ユーザに対するアドバイスには、例えば、匂いを消臭するためのアドバイスが含まれる。また、診断結果をグラフとして作成する場合、この内容は、他のユーザと比較した棒グラフや散布図などである。
【0055】
また、解析部３５は、このとき、ユーザの嗜好等のユーザ情報を加味して、匂いのレベルについて解析する。例えば、ユーザの嗜好として、ユーザが喫煙者であった場合は、匂いの種類を特定する上で、タバコの匂い成分が、ノイズとなることが予想される。また、ユーザの嗜好として、ユーザが匂いの強い食品を好んで食べる場合は、この食品の匂いが、ノイズとなることが予想される。また、ユーザの年齢によっては、加齢臭がノイズとなることが予想される。よって、解析部３５は、ユーザの嗜好により、このようなノイズを除去する処理を行うことができる。
【0056】
また、解析部３５は、ユーザの嗜好などから、匂いの種類を推定することができる。例えば、ユーザの嗜好として、餃子を好む場合は、ニンニク臭が匂いとして存在することが予想される。また、ユーザが高齢の男性の場合は、加齢臭が匂いとして存在することが予想される。解析部３５は、存在すると予想される匂いから、匂いの種類を特定するようにしてもよい。
以上のように、ユーザ情報を加味することで、匂いの解析をする際に、解析の精度を向上させることができる。
以上のように、ユーザ情報を加味することで、匂いの解析をする際に、解析の精度を向上させることができる。
【0057】
そして、解析部３５は、送受信部３１を介し、解析結果を端末装置２０に送信する。端末装置２０では、サーバ通信部２３が解析結果を受信する（ステップ１１４）。
端末装置２０では、出力部２４が、ユーザに対し、匂いの解析結果を表示する（ステップ１１５）。
端末装置２０では、出力部２４が、ユーザに対し、匂いの解析結果を表示する（ステップ１１５）。
【0058】
図８（ａ）～（ｅ）は、端末装置２０に表示された匂いの解析結果について示した図である。
この場合、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報、匂い種類情報が示す匂いのレベルおよび匂い種類情報が示す匂いを消臭するアドバイスを関連付けてユーザに対し表示する。
この場合、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報、匂い種類情報が示す匂いのレベルおよび匂い種類情報が示す匂いを消臭するアドバイスを関連付けてユーザに対し表示する。
【0059】
図８（ａ）は、図６の「（Ａ）体臭チェックモード」を選択したときの解析結果について示した図である。この解析結果は、「（Ａ）加齢臭レベル」、「２０／１００」、「××ボディソープがおすすめです。」のメッセージＭｅ１からなる。「（Ａ）加齢臭レベル」は、匂い種類情報であり、図６の「（Ａ）体臭チェックモード」を選択したときに、加齢臭を検知したことを示している。また、「２０／１００」は、ユーザが測定したい匂いについてのレベルであるスコアである。この場合、匂いのレベルが、０を最低レベル、１００を最高レベルとしたときに、２０点であったことを示している。さらに、「××ボディソープがおすすめです。」は、ユーザに対するアドバイスであり、加齢臭を消臭するためのアドバイスである。
【0060】
なお、ここに示すように、匂い種類情報は、ユーザが測定したい匂いに関連する匂いであるが、両者が一致するとは限らない。つまり、図６で示したように、「（Ａ）体臭チェックモード」を選択したときに、匂いの解析結果が、図８（ａ）のように、「（Ａ）加齢臭レベル」のような場合である。例えば、「（Ａ）加齢臭レベル」ではなく、「（Ａ）汗臭レベル」のような解析結果が出力される場合もある。
【0061】
図８（ｂ）は、図６の「(Ｂ)口臭チェックモード」を選択したときの解析結果について示した図である。この解析結果は、「（Ｂ）ニンニク臭レベル」、「６０／１００」、「口臭清涼剤○○がおすすめです。」のメッセージＭｅ２からなる。「（Ｂ）ニンニク臭レベル」は、匂い種類情報であり、図６の「(Ｂ)口臭チェックモード」を選択したときに、ニンニク臭を検知したことを示している。また、「６０／１００」は、図８（ａ）と同様のスコアであり、これが６０点であったことを示している。さらに、「口臭清涼剤○○がおすすめです。」は、ニンニク臭を消臭するためのアドバイスである。
【0062】
図８（ｃ）は、図６の「（Ｃ）部屋の匂いチェックモード」を選択したときの解析結果について示した図である。この解析結果は、「（Ｃ）タバコ臭レベル」、「４０／１００」、「△△清掃に作業委託しませんか。」のメッセージＭｅ３からなる。「（Ｃ）タバコ臭レベル」は、図６の「（Ｃ）部屋の匂いチェックモード」を選択したときに、タバコ臭を検知したことを示している。また、「４０／１００」は、図８（ａ）と同様のスコアであり、これが４０点であったことを示している。さらに、「△△清掃に作業委託しませんか。」は、タバコ臭を消臭するためのアドバイスである。
【0063】
図８（ｄ）は、図６の「（Ｄ）衣類の匂い移りチェックモード、」を選択したときの解析結果について示した図である。この解析結果は、「（Ｄ）焼肉臭レベル」、「５０／１００」、「□□スプレーを使いましょう。」のメッセージＭｅ４からなる。「（Ｄ）焼肉臭レベル」は、匂い種類情報であり、図６の「（Ｄ）衣類の匂い移りチェックモード」を選択したときに、焼肉臭を検知したことを示している。また、「５０／１００」は、図８（ａ）と同様のスコアであり、これが５０点であったことを示している。さらに、「□□スプレーを使いましょう。」は、焼肉臭を消臭するためのアドバイスである。
【0064】
図８（ｅ）は、図６の「（Ｅ）部屋干し臭チェックモード」を選択したときの解析結果について示した図である。この解析結果は、「（Ｅ）汗臭レベル」、「２０／１００」、「新製品◇◇洗剤がおすすめ。」のメッセージＭｅ５からなる。「（Ｅ）汗臭レベル」は、匂い種類情報であり、図６の「（Ｅ）部屋干し臭チェックモード」を選択したときに、汗臭を検知したことを示している。また、「２０／１００」は、図８（ａ）と同様のスコアであり、これが２０点であったことを示している。さらに、「新製品◇◇洗剤がおすすめ。」は、汗臭を消臭するためのアドバイスである。
【0065】
そして、解析結果を見たユーザは、この解析結果に対する評価を入力する（ステップ１１６）。この評価は、匂いの解析結果に対し、ユーザが感じた一致度についての評価である。つまり、ユーザが匂いの解析結果に対し、実際の匂いと、より一致すると考えた場合は、評価が高くなる。対して、実際の匂いと、あまり一致しないと考えた場合は、評価が低くなる。この評価は、例えば、１点～５点の５段階で入力することができる。この場合、「１点」が評価が最も低く、「５点」が最も評価が高い。
【0066】
ユーザの評価は、受付部２１が受け付け、サーバ通信部２３が、管理サーバ３０に送信し、管理サーバ３０の送受信部３１が受信する（ステップ１１７）。
そして、管理サーバ３０の収集部３３は、解析結果に対する評価を収集する。具体的には、収集部３３は、ユーザの評価が高い場合について、匂いセンサ１０による検知結果と匂い種類情報との関係を収集し、学習部３４が、これらの関係を学習する（ステップ１１８）。この場合、学習部３４は、ユーザの評価が高い場合として、例えば、ユーザの評価が、４点および５点の場合について、学習する。この場合、学習部３４は、ユーザの評価が、１点～３点の場合について、学習対象から外す。つまり、学習部３４は、評価が予め定められた以上のものに対し学習し、評価が予め定められた未満のものについては学習しない。即ち、ユーザの評価が高く、匂いセンサ１０による検知結果と匂い種類情報との関係がより正しいと考えられるものについて選択して、学習部３４が学習を行う。
そして、管理サーバ３０の収集部３３は、解析結果に対する評価を収集する。具体的には、収集部３３は、ユーザの評価が高い場合について、匂いセンサ１０による検知結果と匂い種類情報との関係を収集し、学習部３４が、これらの関係を学習する（ステップ１１８）。この場合、学習部３４は、ユーザの評価が高い場合として、例えば、ユーザの評価が、４点および５点の場合について、学習する。この場合、学習部３４は、ユーザの評価が、１点～３点の場合について、学習対象から外す。つまり、学習部３４は、評価が予め定められた以上のものに対し学習し、評価が予め定められた未満のものについては学習しない。即ち、ユーザの評価が高く、匂いセンサ１０による検知結果と匂い種類情報との関係がより正しいと考えられるものについて選択して、学習部３４が学習を行う。
【0067】
また、学習部３４は、ユーザの評価により、匂いセンサ１０による検知結果と、匂い種類情報との関係について、重み付けをしてもよい。つまり、学習部３４は、ユーザの評価が高いほど、重みを大きくし、ユーザの評価が低いほど、重みを小さくして学習する。
学習部３４は、解析部３５が解析した結果に対する評価をユーザから受けることで、ユーザからのフィードバックを受け、学習モデルの修正を行う。このように、学習部３４は、ユーザからの評価を基に、匂いセンサ１０による検知結果と、匂い種類情報との関係を修正し、学習モデルを改良することができる。
学習部３４は、解析部３５が解析した結果に対する評価をユーザから受けることで、ユーザからのフィードバックを受け、学習モデルの修正を行う。このように、学習部３４は、ユーザからの評価を基に、匂いセンサ１０による検知結果と、匂い種類情報との関係を修正し、学習モデルを改良することができる。
【0068】
以上詳述した形態では、管理サーバ３０は、複数のユーザから、匂いセンサ１０による検知結果と匂い種類情報との関係を学習する。そして、管理サーバ３０は、学習した関係に基づき、一のユーザが測定したい匂いの種類の解析をする。これにより、管理サーバ３０は、匂いの種類の識別精度の向上を図ることができる。また、管理サーバ３０は、匂いのレベルの解析精度も向上することができる。
また、管理サーバ３０は、匂いの種類の識別精度が向上し、そのレベルの解析精度が向上することで、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて、より正確な結果を提供でき、ユーザの利便性がより向上する。
さらに、管理サーバ３０は、一のユーザが測定したい匂いを測定する箇所の温度や湿度の情報により、匂いセンサの検知結果を補正することで、匂いの種類の識別精度をさらに向上させることができる。
またさらに、管理サーバ３０が、一のユーザから、匂いのレベルに対する評価をさらに取得することで、学習モデルを改良でき、匂いセンサによる検知結果と匂い種類情報との関係の精度がさらに向上する。そして、管理サーバ３０は、匂いの種類の識別精度をさらに向上させることができる。また、管理サーバ３０は、匂いのレベルの解析精度もさらに向上させることができる。
また、管理サーバ３０は、匂いの種類の識別精度が向上し、そのレベルの解析精度が向上することで、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて、より正確な結果を提供でき、ユーザの利便性がより向上する。
さらに、管理サーバ３０は、一のユーザが測定したい匂いを測定する箇所の温度や湿度の情報により、匂いセンサの検知結果を補正することで、匂いの種類の識別精度をさらに向上させることができる。
またさらに、管理サーバ３０が、一のユーザから、匂いのレベルに対する評価をさらに取得することで、学習モデルを改良でき、匂いセンサによる検知結果と匂い種類情報との関係の精度がさらに向上する。そして、管理サーバ３０は、匂いの種類の識別精度をさらに向上させることができる。また、管理サーバ３０は、匂いのレベルの解析精度もさらに向上させることができる。
【0069】
＜変形例＞
次に、匂い測定システム１の変形例ついて説明する。変形例では、以下に説明する製品情報提供サーバ５０が、管理サーバ３０による解析結果を基に、ユーザに対し製品の情報を提供する。
次に、匂い測定システム１の変形例ついて説明する。変形例では、以下に説明する製品情報提供サーバ５０が、管理サーバ３０による解析結果を基に、ユーザに対し製品の情報を提供する。
【0070】
図９は、変形例における匂い測定システム１の構成例を示す図である。
図示する匂い測定システム１は、図１に示した匂い測定システム１に比較して、製品情報提供サーバ５０が加わる点で異なり、他は、同様である。
また、図１０は、変形例における匂い測定システム１の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、匂い測定システム１の機能構成は、図３に示した匂い測定システム１に比較して、製品情報提供サーバ５０の機能構成が加わる点で異なり、他は、同様である。
よって、以下、製品情報提供サーバ５０について、主に説明を行い、上述した実施の形態と同様の箇所の説明は、省略する。
図示する匂い測定システム１は、図１に示した匂い測定システム１に比較して、製品情報提供サーバ５０が加わる点で異なり、他は、同様である。
また、図１０は、変形例における匂い測定システム１の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、匂い測定システム１の機能構成は、図３に示した匂い測定システム１に比較して、製品情報提供サーバ５０の機能構成が加わる点で異なり、他は、同様である。
よって、以下、製品情報提供サーバ５０について、主に説明を行い、上述した実施の形態と同様の箇所の説明は、省略する。
【0071】
製品情報提供サーバ５０は、匂いを消臭する製品を案内するサーバ装置である。この匂いは、ユーザが匂いセンサ１０を使用して測定したい匂いであり、管理サーバ３０により解析された匂いである。管理サーバ３０は、製品情報提供サーバ５０に、ユーザ情報および匂いの解析結果を提供する。そして、製品情報提供サーバ５０は、提供されたこれらの情報を基に、匂いを消臭する製品を案内する。製品情報提供サーバ５０は、例えば、消臭製品を扱うメーカが、所有またはレンタルするサーバ装置である。なお、製品情報提供サーバ５０は、１つとは限らず、複数であってもよい。例えば、製品情報提供サーバ５０は、消臭製品を扱うメーカ毎に設置されていてもよい。
【0072】
図１０に示すように、製品情報提供サーバ５０は、外部と情報の送受信を行う送受信部５１と、案内する製品を決定する製品決定部５２と、製品の代金を管理する管理部５３と、ユーザ情報やユーザに提供した製品について記憶する記憶部５４とを備える。
【0073】
送受信部５１は、端末装置２０や管理サーバ３０との間で通信を行う。この場合、送受信部５１は、管理サーバ３０からユーザ情報や匂いの解析結果を受け取る。また、端末装置２０に対し、匂いを消臭する製品の案内を行う。
製品決定部５２は、管理サーバ３０から受け取った匂いの解析結果を基に、匂いを消臭する製品を決定する。この製品は、例えば、既存の製品である。具体的には、例えば、消臭スプレー、置き型消臭剤、衣類の洗剤、口臭清涼剤、歯磨き剤、歯ブラシ、歯間ブラシなどの製品が挙げられる。
ただし、これに限られるものではなく、それぞれのユーザ向けにカスタマイズされた匂い対策製品であってもよい。即ち、この製品は、それぞれのユーザに対し、消臭を行うために成分を調整したものである。
製品決定部５２は、管理サーバ３０から受け取った匂いの解析結果を基に、匂いを消臭する製品を決定する。この製品は、例えば、既存の製品である。具体的には、例えば、消臭スプレー、置き型消臭剤、衣類の洗剤、口臭清涼剤、歯磨き剤、歯ブラシ、歯間ブラシなどの製品が挙げられる。
ただし、これに限られるものではなく、それぞれのユーザ向けにカスタマイズされた匂い対策製品であってもよい。即ち、この製品は、それぞれのユーザに対し、消臭を行うために成分を調整したものである。
【0074】
管理部５３は、ユーザから案内した製品の注文があった場合に、ユーザに代金の支払いの案内を提供したり、ユーザによる代金の支払いの管理を行う。
【0075】
記憶部５４は、ユーザ情報と製品の注文の情報とを関連付けて管理する。これにより、それぞれのユーザによる製品の注文の履歴なども管理できる。
【0076】
変形例によれば、ユーザは、消臭する製品を製造するメーカ等から、匂いを消臭するための、より適切な製品の案内を受け取ることができる。また、このメーカ等は、消臭を必要とするユーザに対し、製品を販売する機会を得ることができる。
【0077】
＜プログラムの説明＞
ここで、以上説明を行った本実施の形態における管理サーバ３０が行う処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。そして、この処理は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。即ち、管理サーバ３０に設けられたコンピュータ内部のＣＰＵが、上述した各機能を実現するプログラムを実行し、これらの各機能を実現させる。
ここで、以上説明を行った本実施の形態における管理サーバ３０が行う処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。そして、この処理は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。即ち、管理サーバ３０に設けられたコンピュータ内部のＣＰＵが、上述した各機能を実現するプログラムを実行し、これらの各機能を実現させる。
【0078】
よって、本実施の形態で、管理サーバ３０が行う処理は、コンピュータに、複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサ１０による検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集機能と、収集機能が収集した、複数のユーザについての検知結果と匂い種類情報との関係を学習する学習機能と、複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得機能と学習機能が学習した関係を基に、一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析機能と、を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。
【0079】
なお、上述した例では、匂いセンサ１０と端末装置２０とは、別々の装置として説明を行ったが、匂いセンサ１０を内蔵した端末装置２０を用いてもよい。また、管理サーバ３０と製品情報提供サーバ５０とは、別々の装置として説明を行ったが、１台の装置としてまとめることもできる。
さらに、上述した例では、管理サーバ３０が、匂いセンサ１０で測定した検知結果を基に匂いの解析を行ったが、管理サーバ３０で行う処理を、端末装置２０で行うようにしてもよい。この場合、管理サーバ３０は、不要となる。
さらに、上述した例では、管理サーバ３０が、匂いセンサ１０で測定した検知結果を基に匂いの解析を行ったが、管理サーバ３０で行う処理を、端末装置２０で行うようにしてもよい。この場合、管理サーバ３０は、不要となる。
【0080】
また、匂いセンサ１０は、図２に示したものに限られるものではない。例えば、水晶振動子１１０の代わりに、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor：相補型金属酸化物半導体）センサを用い、ＣＭＯＳセンサと感応膜とを組み合わせたもの、水晶振動子１１０の代わりに、圧電素子（ピエゾ素子）を用い、圧電素子と感応膜とを組み合わせたもの、匂い分子が感応膜に吸着したときの表面応力の変化を表面応力センサで検出するものが挙げられる。また、他にも、分子ナノワイヤによる匂い分子の濃縮を利用し、ケモレジスタンスやＦＥＴ（Field effect transistor：電界効果トランジスタ）で匂い分子を検知するもの、人の嗅覚受容体を模した生体膜を使用し、生体膜に匂い分子が吸着したときの変化をカメラで捉えるもの、ＭＯＳ（Metal Oxide Semiconductor：金属酸化物半導体）が匂い分子と接触したときに生じる抵抗値の変化を利用して匂いを検出する半導体センサや、半導体センサと空気質センサとを組み合わせたものなどであってもよい。
【0081】
例えば、上述した例では、匂いセンサ１０として、Ｉ－ＰＥＸ株式会社製のｎｏｓｅ＠ＭＥＭＳを使用する場合を示したが、匂いセンサ１０として、例えば、株式会社アロマビット製のニオイ識別センサａｒｏｍａ ｂｉｔ、新コスモス電機株式会社製のニオイセンサＸＰ－３２９ＩＩＩＲ、国立研究開発法人物質・材料研究機構製のＭＳＳ嗅覚ＩｏＴセンサなども使用できる。
【0082】
以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【0083】
１…匂い測定システム、１０…匂いセンサ、２０…端末装置、３０…管理サーバ、３１…送受信部、３２…作成部、３３…収集部、３４…学習部、３５…解析部、３６…記憶部、５０…情報提供サーバ、１１０…水晶振動子、１２０…感応膜、Ｈｃ…発振回路、Ｓ…制御装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【手続補正書】
【提出日】2021-05-26
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、
複数のユーザのそれぞれについて、前記収集部が収集した、前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備え、
前記収集部は、前記一のユーザから、前記解析部が解析した結果に対する匂いの一致度についての評価をさらに収集し、
前記学習部は、前記収集部が収集した前記評価を基に、前記関係を修正することで、匂いの種類の識別精度を向上させる情報処理装置。
複数のユーザのそれぞれについて、前記収集部が収集した、前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備え、
前記収集部は、前記一のユーザから、前記解析部が解析した結果に対する匂いの一致度についての評価をさらに収集し、
前記学習部は、前記収集部が収集した前記評価を基に、前記関係を修正することで、匂いの種類の識別精度を向上させる情報処理装置。
【請求項2】
前記解析部は、前記一のユーザが測定したい匂いを測定する箇所の温度および／または湿度により、前記検知結果を補正する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記解析部は、前記一のユーザについての情報であるユーザ情報を加味して前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記ユーザ情報は、前記一のユーザの嗜好についての情報を含む請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記解析部は、前記一のユーザが測定したい匂いを消臭するための、前記一のユーザに対するアドバイスをさらに作成する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記アドバイスは、前記一のユーザが測定したい匂いを消臭する製品を案内するものである請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記学習部は、前記収集部が収集した前記評価が予め定められた以上のものに対し学習し、前記評価が予め定められた未満のものについては学習しない請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記匂いセンサは、匂いの種類の違いによりそれぞれ異なる検知結果を出力する複数のセンサを有し、
前記収集部は、前記複数のセンサによる前記検知結果を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
前記収集部は、前記複数のセンサによる前記検知結果を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
複数の匂いを検知可能な匂いセンサと、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いのレベルを求める情報処理装置と、
匂いのレベルを表示する表示装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
複数のユーザについて、前記匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、
複数のユーザのそれぞれについて、前記収集部が収集した、前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、前記一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備え、
前記収集部は、前記一のユーザから、前記解析部が解析した結果に対する匂いの一致度についての評価をさらに収集し、
前記学習部は、前記収集部が収集した前記評価を基に、前記関係を修正することで、匂いの種類の識別精度を向上させる匂い測定システム。
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いのレベルを求める情報処理装置と、
匂いのレベルを表示する表示装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
複数のユーザについて、前記匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集部と、
複数のユーザのそれぞれについて、前記収集部が収集した、前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習部と、
複数の匂いの中から、前記一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得部と、
前記学習部が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析部と、
を備え、
前記収集部は、前記一のユーザから、前記解析部が解析した結果に対する匂いの一致度についての評価をさらに収集し、
前記学習部は、前記収集部が収集した前記評価を基に、前記関係を修正することで、匂いの種類の識別精度を向上させる匂い測定システム。
【請求項10】
前記表示装置は、前記匂い種類情報、当該匂い種類情報が示す匂いのレベルおよび当該匂い種類情報が示す匂いを消臭するアドバイスを関連付けて前記一のユーザに対し表示する請求項９に記載の匂い測定システム。
【請求項11】
コンピュータに、
複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集機能と、
複数のユーザのそれぞれについて、前記収集機能が収集した、前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習機能と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得機能と
前記学習機能が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析機能と、
を実現させ、
前記収集機能は、前記一のユーザから、前記解析機能が解析した結果に対する匂いの一致度についての評価をさらに収集し、
前記学習機能は、前記収集機能が収集した前記評価を基に、前記関係を修正することで、匂いの種類の識別精度を向上させるプログラム。
複数のユーザについて、複数の匂いを検知可能な匂いセンサによる検知結果と、匂いの種類に関する情報である匂い種類情報とを収集する収集機能と、
複数のユーザのそれぞれについて、前記収集機能が収集した、前記検知結果と前記匂い種類情報との関係を学習する学習機能と、
複数の匂いの中から、一のユーザが測定したい匂いの情報を取得する取得機能と
前記学習機能が学習した前記関係を基に、前記一のユーザが測定したい匂いのレベルについて解析する解析機能と、
を実現させ、
前記収集機能は、前記一のユーザから、前記解析機能が解析した結果に対する匂いの一致度についての評価をさらに収集し、
前記学習機能は、前記収集機能が収集した前記評価を基に、前記関係を修正することで、匂いの種類の識別精度を向上させるプログラム。