匂いコーディングシステム及び方法、匂い合成システム、並びに、プログラム
【課題】より少ない要素臭によってより多く（任意）の種類のターゲット臭をコード化し、そのコードに基づいて要素臭を組み合わせて匂いの合成を可能にする。
【解決手段】本発明の匂いコーディングシステムでは、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータ（図８参照）を格納する分子情報データベース及び複数の要素臭物質について多変量解析結果（ＰＣ１及びＰＣ２）を格納する要素臭データベースが設けられ、ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する。また、分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する。そして、ターゲット臭物質の多変量解析結果（ＰＣ１値及びＰＣ２値）に基づいて、要素臭データベースからターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する。
【解決手段】本発明の匂いコーディングシステムでは、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータ（図８参照）を格納する分子情報データベース及び複数の要素臭物質について多変量解析結果（ＰＣ１及びＰＣ２）を格納する要素臭データベースが設けられ、ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する。また、分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する。そして、ターゲット臭物質の多変量解析結果（ＰＣ１値及びＰＣ２値）に基づいて、要素臭データベースからターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、匂いコーディングシステム及び方法、匂い合成システム、並びに、プログラムに関し、例えば、ターゲット臭を発する物質（以下、「ターゲット臭物質」という。）を限られた数の要素臭物質で表現してコード化する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
匂いを分子の部分構造により定量的に評価し、匂い情報をコーディングする試みは、匂い受容の分子生物学的な知見からも十分にその有効性が期待される。匂いを部分構造の組合せ、すなわち匂いコードにより記述できる事の証明は、匂いコード情報を用いて匂いを合成することで実施可能である。そして、匂い物質の部分構造で記述された匂いコードによる匂いの合成が可能となれば、匂いコードを匂いの基本情報として用いることが可能となる。これは匂い情報通信において非常に大きな意義があり、匂いの質の定量的な記述が可能になることを意味している。このように匂いコードによる匂いの検出、再生のための基礎技術を開発する事で匂いの情報通信は大きな進歩を期待できる。
【０００３】
このような匂いコードによる匂いの記録再生システムの例として、特許文献１に開示されたものがある。具体的には、特許文献１による匂いの記録再生システムでは、まず、記録の対象となる匂い（対象臭）を特性の異なる複数のガスセンサを有するセンサアレイに導入してセンサ応答パターンを測定し、その応答パターンを補正して、その補正パターンをレシピとして記録する。そして、再生側では、レシピに基づいて、複数用意した匂いの要素となる成分臭（要素臭）を混ぜ合わせて匂いを発生させて、その匂い（調合臭）を再生する。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２４９６３４号公報
【特許文献２】特開２００７−０９３５５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、再生側において対象臭を再現するための要素臭を予め準備しておく必要があり、任意の匂いを合成することはできない。つまり、ターゲットである対象臭毎に個別に要素臭を用意する必要がある。これでは、１００００種類以上存在すると言われている匂いを合成することは事実上不可能である。
【０００６】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より少ない要素臭によってより多く（任意）の種類のターゲット臭をコード化し、そのコードに基づいて要素臭を組み合わせて匂いの合成を可能にするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明による匂いコーディングシステムは、ターゲット臭物質の合成レシピを作成してコーディングする匂いコーディングシステムであって、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータを格納する分子情報データベースと、複数の要素臭物質について多変量解析結果を格納する要素臭データベースと、ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する分子情報検索部と、分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する多変量解析部と、ターゲット臭物質の多変量解析結果に基づいて、要素臭データベースからターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する要素臭決定部と、要素臭物質に関する情報をコード化して出力する匂いコード出力部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明による匂いコーディングシステムは、さらに、コード化された要素臭物質に関する情報を、ネットワークを介して設置された匂い合成システムに送信する通信部や、要素臭決定部で得られた要素臭物質の混合比を演算する混合比演算部を備えている。そして、匂いコード出力部は、この混合比に関する情報をさらにコード化して出力する。
【０００９】
また、多変量解析部は、Ｎ個の情報からなるターゲット臭物質の分子情報を圧縮してｋ個の評価値（Ｎ＞ｋ）を生成し、この演算結果を多変量解析結果とする。より具体的には、ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算して、これらを多変量解析結果とするようにしている。
【００１０】
なお、要素臭データベースは、複数の要素臭物質の分子情報を圧縮して得られた評価値を各要素臭物質に対応させて格納している。より具体的には、要素臭データベースは、複数の要素臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算し、これらの値を、第１及び第２の評価値をそれぞれ構成軸とする２次元平面に配置してなる情報である。
【００１１】
さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、より少ない要素臭によってより多く（任意）の種類のターゲット臭をコード化し、そのコードに基づいて要素臭を組み合わせて匂いの合成が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。
【００１４】
＜本発明の原理＞
感覚の定量には、明確な感覚内容の違いを反映した数値情報が必要となる。例えば視覚では、色の三原色を光の波長という物理量によって数値化し、表現している。また聴覚でも、音階を周波数という物理量によって数値化することで表現できる。一方、嗅覚では、Amooreが、同一系統の匂いを持つ分子間に共通する最も重要な要素は分子の形であるという、立体化学説を唱え、その結果、５種の受容体の形状と電荷の正と負の関係から原臭を7 種に定めた。
【００１５】
しかし、分子の形が違うのに同様の匂いを発するものがあり、さらに７種の受容サイトで識別できる匂いの数は２の７乗＝１２８種であり、到底１００００種以上あるといわれている匂い分子を識別できないという矛盾を抱えている。よって、嗅覚では、明確な基準となる匂いを定めることができないので、匂い情報の数値化は困難であるといえる。
【００１６】
そこで、我々は、人間が実際どのようにして感覚を認識しているかに着目した。まず、視覚では赤オプシン、青オプシン、緑オプシンという受容体が存在し、それぞれが受け持つ光の波長に反応し、それを脳で統合することによって色を認識している。このため、嗅覚においても生体系での匂いの認識を基に、匂いの認識に必要な数値情報の検討を行うことにした。生体系における匂い受容体は、２００４年度ノーベル医学・生理学賞を受賞したBuckとAxelにより、７回膜貫通型タンパク質であることが発見された。ゲノム解析の結果、匂い結合部位と考えられる部分のアミノ酸配列の違いから、約３５０種類の異なる匂い受容体が存在することがわかった。つまり、図１に示されるように、所定の物質に対して、特定の匂い受容体が活性化されて、匂いを感じるということになるのである。
【００１７】
また、匂い受容体には、ある官能基に対し特異的に応答するものもあれば、官能基には関係なくサイズに対して応答するものもある。このように匂い受容体は、ある特定の匂い分子を受容するのではなく、匂い分子の持つある共通の分子情報を認識し、複数の匂い分子を受容しているといえる。このことによって、１００００種類以上存在するといわれている匂い分子を少ない受容体で認識することができるのである。匂い受容体に匂い分子が結合すると、受容体は活性化され、電気信号を発生させ脳に伝達する。この電気信号の組み合わせによって、我々は匂いを認識している。受容により活性化された匂い受容体の組み合わせを匂いコードと呼び、この匂いコードによって匂いを表現することができるといえる。
【００１８】
例えば、図２に示されるように、ターゲット臭物質（匂いコードで表現すべき物質）が、匂い受容体ａ、ｃ、ｄ及びｆを刺激する場合、コード化のために、同じく受容体ａ、ｃ、ｄ及びｆを刺激する物質を要素臭物質とすればよい。このとき、複数の物質間で同じ受容体を重複して刺激しても良い（例えば、図２における受容体ｃ）。このように、ターゲット物質と要素臭物質１及び２とが全く異なるものであっても、それらが同じ匂い受容体を刺激するものであるので、人間は、ターゲット臭と物質１及び２の混合臭とを同様な匂いとして認識することになるのである。
【００１９】
本発明は以上のような原理を利用して、ターゲット物質をある限られた範囲の既知の物質で表し、このターゲット物質の匂いを、容易にかつより正確に再現できるようにする。
【００２０】
＜新規な人工的匂いコードの作成方法の開発＞
分子モデリング生体系の受容体による分子認識を評価するに当たり、匂い分子の形状及び特性を表現する必要がある。ここでは、分子情報科学的見地よりCambridgeSoft社のChem3D ver.9.0 の分子モデリングを用いる。分子モデリングとは、計算機上で分子を構築し、分析ツールや解析ツールとを組み合わせ、最適化された分子モデルを３次元的に表現することである。この分子モデリングを用いることで、匂い分子の性質を数値情報として抽出することができる。
【００２１】
パラメータの選定匂いの分子情報を抽出するため、多種類の匂い分子の分子モデリングによる解析を行い、匂いに寄与するパラメータの選定を行った。解析に用いた匂い分子群として、特徴的部位を一つのみ有する物質と複数有する物質を用いる。前者には、例えば、アルケン、アルコール、アルデヒド、カルボン酸、エーテル、芳香族化合物、エステルからそれぞれ複数（例えば数十種類）ずつ選ぶ。後者には、先ほど述べた官能基の組み合わせによって構成される、オイゲノール、フェネチルアルコール、リナリルアセテート、ベンジルアセテート、シトラールを選び、例えば合計２１１種類の匂い分子を用いる。匂い分子の性質は、生体系での匂い受容に特に関係があると思われる、立体構造に関する情報と電気的なものに関する情報を取り扱う。立体構造に関するものには、ClusterCount、Exact Mass、Polar Surface Area等を、電気的なものにはDipole、Electronic Energy、Repulsion Energy等、合計５９種類のパラメータを選ぶ。この中から明らかに匂いの受容に関係なさそうなパラメータを取り除きパラメータを２６種類（例）まで絞り込む（図８参照）。
【００２２】
人工的な匂いコードの作成分子モデリングによって得られた数値情報を用い、多変量解析を行う。多変量解析はパラメータを圧縮し、総合的特性を抽出する解析方法であり、例えば、主成分分析、因子分析、ＰＬＳ分析等が含まれる。多変量解析をすることにより得られた主成分得点の散布図（図３参照）を見ることで、その主成分が何を表しているか推測することができる。多変量解析によって得られた固有ベクトルの値が、要約された分子情報として取り扱うことができ、この要約された分子情報を人工的な匂いコードの要素として用いることができる。また、多変量解析から得られた寄与率は、パラメータを絞り込む際に参考にするとよい。
【００２３】
なお、多変量解析（ここでは主成分分析を例にとる）について一般的に記述すると、次のようになる。つまり、データ行列をＸとすると、Ｘは、行がｎ個のサンプル（匂い分子）の並び、列がｐ個のデータ（分子情報データ）の並びで、ｎ×ｐの行列で表すことができる。また、分散行列あるいは共分散行列をＭとして、Ｘを固有値（ＰＣ１やＰＣ２に相当）によって次のように分解する。
Ｍ＝ＡΛＡｔ
ここで、Λは固有値（λi）を対角要素とする対角行列で、Ａは固有値λi対応する固有ベクトルai（図８の重み係数に相当）としてＡ=[ a1 a2 a3..... ap]である。そして、固有値を大きいものから順に選びｑ＜ｐなる少数のqを選ぶと、元のｐ個のデータはｑ個に圧縮され、次元が圧縮される。このとき内積Ｘaiを第i主成分得点という。
【００２４】
＜要素臭の分布：要素臭データベース＞
図３は、多変量解析によって得られた主成分散布図を示している。この散布図を見ると、右側にエタノールやギ酸などの分子量が小さい匂い分子が、左側にドデカノールやドデカン酸などの分子量が大きい分子がプロットされており、左に行くほど分子サイズが大きくなっている。つまり、横軸のＰＣ１は主に匂い分子のサイズに関する情報を持っていると考えられる。また、電荷のないアルケンとベンゼンが上方に、電荷を持つそれ以外のものが、かたまって下方にプロットされていることから縦軸のＰＣ２は電荷に関する情報を持っていると考えられる。
【００２５】
続いて、匂いコードとＰＣ１との関係について述べる。ＰＣ１と匂い強度の関係匂いの強度は、閾値によって表現される。ここで、閾値とは、生体の感覚に興奮を生じさせるために必要な刺激の最小の値のことであり、匂いでいうと人間が匂い分子を嗅いだ際感知できる最小の濃度のことを意味する。文献から得た官能試験のデータと独自で行った官能試験の結果を用いてＰＣ１との関係を調べた。匂い分子はアルコール、アルデヒド、カルボン酸の中から炭素数１から７までに関して調べた。ＰＣ１と閾値の関係を調べると図４Ａのグラフが得られる。また閾値は、炭素数が大きくなるにつれて値が小さくなることが知られているので、図４には炭素数と閾値の関係も示されている（図４Ｂ）。図４Ａ（ＰＣ１と閾値の関係）及び図４Ｂ（炭素数と閾値の関係）を見比べると、これら２つのグラフは似たような傾向を示している。そして、このグラフの相関係数は０．８２７と比較的高いことから、ＰＣ１から閾値の推定ができると考えられる。
【００２６】
また、電荷ＰＣ２と匂いとの関係であるが、分子に電荷の偏りが大きいと匂いが強いことが分っている。そして、官能基が多く含まれている物質は、電荷の偏りが大きく、匂いを発する。逆に、官能基が少ない物質ほど電荷の偏りが小さく、発する匂いも弱い。
【００２７】
以上のＰＣ１とＰＣ２についての考察に基づくと、ＰＣ１（分子サイズに相関がある値）及び官能基の種類によっても受容体が受容するかしなかいが決まる。
【００２８】
そこで、図３に示される主成分散布図を要素臭データベースとして用意し、ターゲット物質を多変量解析して得られた結果（ＰＣ１，ＰＣ２）を図３上にプロットすることにより、ターゲット物質の匂いを要素臭で表すことができる。つまり、ターゲット物質が刺激する受容体と同じ受容体を刺激する要素臭を選択すればターゲット物質の匂いを表現することができるようになる。
【００２９】
なお、図５に示されるように、ＰＣ１やＰＣ２の他に、ＰＣ３として形状に関する評価値（分子構造が直線的か枝分かれがあるか等）やＰＣ４として分子の双極子モーメント（Ｄｉｐｏｌｅ）に関する評価値を要素臭の情報として用いることができる。
【００３０】
＜匂い合成のレシピ＞
上述のように、図３に分布する要素臭の組み合わせによってターゲット物質の匂いを表現することができる。例えば、図６で示されるように、分子情報から作成された匂いコードの要素をプロットした主成分散布図を基に匂いコードＰＣ１が近いもので例えば２つの要素臭でターゲット臭を混合するように選択する。このようにしてターゲット物質の匂い合成レシピを作成することができる。新たに用いた匂いコードによるレシピ作成手法は候補として用いる物質の種類が数１０種類と非常に多く、また、固定的な静止画像では無く分子の動的な性質を反映するパラメータを基に計算している。そのため、同じサイズ情報を基にしているがその適合度は画像解析による方法よりも高くなっていると考えられる。
【００３１】
ところで、ターゲット臭は、単に要素臭の組み合わせでは表現できない。つまり、要素臭それぞれの強さ（濃度）が関係してくる。よって、要素臭の濃度を考慮して選択された要素臭に重み付けする必要がある。
【００３２】
そこで、本発明の実施形態における混合濃度の推定はＱＳＡＲ解析を用いている。ここで、ＱＳＡＲ解析とは、化学構造と生物活性間の関係解析のことを意味する。この解析は薬学、とりわけドラッグデザインにおいて用いられる解析方法である。薬物と受容体の相互作用が、薬物の化学構造に加え、定量的に測定可能な物理化学的なパラメータよって決定される。このことから一連の薬理作用が測定でき、物理化学的なパラメータを用いて構造と活性の関係を数学的に計算することができる。このことからＱＳＡＲ解析を生体系の薬物受容だけでなく、生体系の匂い分子の受容に関しても用いることができると考え、要素臭の混合比を決定する際の指標とする。
【００３３】
よって、ターゲット臭を表現する匂いコードは、要素臭の組み合わせとそれらの重み係数で表すことができる。そして、要素臭は、後述のように、例えば、１７個の官能基或いは発香団と１２個の炭素鎖の組み合わせで表される。この場合、要素臭としては、１７×１２＝２０４個提供されている。２０４個の要素臭の組み合せにより、より多くの物質の匂いを表現することができる（約４０万種類存在すると言われている匂いの全てを表現できるか否かは別として、相当数の匂いを表現できるようになる）。１７個の官能基は、アルコール （R-OH）、フェノール（-OH）、ケトン（>CO）、カルボン酸（-COOH）、エステル（-COOR）、ラクトン（-CO-O-）、チオール（-SH）、エーテル（-O-）、アルデヒド（- CHO）、チオエーテル（-S-）、ニトロ基（-NO2）、アミド（-NH2）、ニトリル（-CN）、イソニトリル（-NC）、チオシアン（-SCN）、イソチオシアン（-NCS）、ベンゼン（C6H6）である。１２個の炭素鎖に関しては、CH2がｎ個直列につながったもので、ｎ＝１から１２までのものが蒸気圧を持ち、匂い分子として生物に作用する。要素臭はこれら官能基と炭素鎖との組合せからなり、本実施形態では、１７×１２＝２０４個存在することになる。
【００３４】
＜匂いコーディングシステム構成＞
上述のように、本発明による匂いコーディングの原理・考え方について説明したが、以下、その匂いコーディングを実現するためのシステム及びアルゴリズムについて詳細に説明する。
【００３５】
図７は、本発明の実施形態による匂いコーディングシステム１０の概略構成を示す図である。図７に示されるように、匂いコーディングシステム１０は、各種演算を実行する処理部１１と、利用者が各種データや指示を入力するための入力部１２と、電荷と形状に関する分子情報を分子構造に対応して格納している分子情報データベース１３と、演算を実行するときにデータやプログラムを一時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）１４と、少なくとも後述のフローチャートに基づくプログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１５と、例えば２０４種類の要素臭のデータであって、図３に対応する情報を格納する要素臭データベース１６と、匂いコーディングの結果得られた匂いコード（合成レシピ）を、例えばネットワークを介して匂い合成装置に送信するための通信部１７と、表示部やプリンタ等で構成される出力部１８と、を備える。そして、各構成部はバス１９を介して相互に接続されている。
【００３６】
入力部１２には、匂い合成の対象であるターゲット物質の分子構造情報（複数の分子名）が入力される。この分子構造情報は、既知の情報として入力されたり、或いは、例えば前処理として特許文献２に開示された方法によって検出された分子構造情報が用いられる。
【００３７】
処理部１１は、さらに、分子情報検索部１１１と、主成分分析部（多変量解析部）１１２と、要素臭決定部１１３と、ＱＳＡＲ分析部１１４と、を備えている。分子情報検索部１１１は、ターゲット物質の分子構造（分子名）に基づいて、分子情報データベース１３から電荷及び形状等に関する分子情報を検索して取得する。主成分分析部（多変量解析部）１１２は、分子情報検索部１１１で取得した分子情報に含まれるパラメータを圧縮して総合的な特性を抽出し、分子サイズに相関を有する成分情報ＰＣ１と電荷分布に相関、或いは電荷分布の偏りに相関を有する成分情報ＰＣ２とからなる特徴点（主成分）情報を生成する。要素臭決定部１１３は、主成分分析部（多変量解析部）１１２で得られた特徴点情報を要素臭データベース１６上にプロットし、ターゲット臭を表現できる要素臭を選択する。ＱＳＡＲ分析部１１４は、選択された要素臭の混合比（匂いの強さ）を決定する重み係数を算出し、要素臭のデータと重み係数をコード化して出力する。
【００３８】
分子情報データベース１３は、図８に示されるように、電荷や形状等に関するパラメータから構成される。分子情報データベース１３においては、複数の分子構造情報のそれぞれに対応して各パラメータ値がテーブル化されている。従って、分子構造情報が入力されれば、それに対応するパラメータが出力されるようになっている。
【００３９】
要素臭データベース１６は、例えば上述の２０４種類の物質を多変量解析して得られた第１主成分ＰＣ１（分子サイズと相関のある値）及び第２主成分ＰＣ２（電荷分布に相関を有する値）を、それぞれを横軸及び縦軸に設定した平面上にプロットして得られたものである（例えば、図３参照）。図３に示されるように、要素臭は、その物質の分子サイズが大きいほど左側に位置し、官能基が多いほど、或いは官能基自身の匂いの強さが強いほど（ＣＯＯＨ基の方がＯＨ基よりも強い）電荷が大きいので下側に位置している。そして、ターゲット臭に対して受容する受容体と同じ受容体を受容させる要素臭の組合せが選択される。これは、ＰＣ１（分子サイズと相関のある値）が同じであると同じ受容体を受容させるという性質、及び同じ官能基を持っていると同じ受容体を受容させるという性質に基づくものである。
【００４０】
＜要素臭データベースの作成＞
図９は、要素臭データベース１６を作成する方法を説明するためのフローチャートである。図９において、まずステップＳ９０１では、入力部１２から最初の要素臭物質の分子構造情報が入力される。上述のように、要素臭を構成する匂い分子の数は限定されており、例えば２０４種類である。これらの物質は炭素鎖（ＣＨｎ）と官能基との組み合せで表されるので、分子構造情報は明らかである。
【００４１】
ステップＳ９０２では、分子情報検索部１１１が、ステップＳ９０１で得られた分子構造情報をポインタとして用い、分子情報データベース１３から対応する要素臭の分子情報パラメータを取得する。分子情報データベース１３は、例えば、図１３及び１４に示されるように（これらはターゲット臭の分子情報パラメータ値であるがこれと同様に）、各成分Ｖ１乃至Ｖ２６（図８参照）に対応するパラメータ値を有している。これにより、分子情報検索部１１１は、分子構造情報（分子名）に対応するパラメータ値を取得できるようになっている。
【００４２】
ステップＳ９０３では、主成分分析部（多変量解析部）１１２が、ステップＳ９０２で得られた要素臭の分子情報パラメータ値と分子情報データベース１３に含まれるＰＣ１及びＰＣ２の重み係数を掛け合わせてＰＣ１値とＰＣ２値を演算する。この演算は、Ｖ１乃至Ｖ２６までの２６次元の情報を２次元までに圧縮するものである。ここでは、ＰＣ１とＰＣ２の２つの値だけであるが、その他形状情報ＰＣ３（直線的な形状か枝分かれのある形状かを示す情報）や分子双極子モーメント情報ＰＣ４等がある（図５参照）。ここでは、ＰＣ１及びＰＣ２で主成分得点として大部分を占めるので、２次元からなる情報のみを用いることとしている。
【００４３】
ステップＳ９０４では、処理部１１（正確には要素臭決定部１１４の一部の機能）が、ステップＳ９０３で得られたＰＣ１値及びＰＣ２値をＰＣ１−ＰＣ２平面上にプロットし、その位置を当該要素臭の位置として要素臭データベース１３（例えば、図３参照）に登録する。
【００４４】
ステップＳ９０５では、全ての要素臭についてプロット処理が完了したか判断し、完了していれば処理を終了し、完了してなければ全ての要素臭について完了するまで、ステップＳ９０１乃至Ｓ９０４の処理が繰り返される。全ての要素臭に関して処理が完了すると、図３に示されるような要素臭データベース１６が出来上がる。
【００４５】
＜ターゲット臭の合成レシピ作成＞
図１０は、ターゲット臭の合成レシピを作成する方法を説明するためのフローチャートである。なお、ステップＳ１００１からＳ１００３までの工程は、要素臭データベース作成のステップＳ９０１からＳ９０３と同等のものである。
【００４６】
図１０において、まずステップＳ１００１では、入力部１２から分析すべきターゲット臭物質の分子構造情報が入力される。ターゲット臭の分子構造が既知であれば、その既知情報をそのまま入力すればよい。未知であれば、当該物質を分析して分析結果から分子構造情報を取得する。分析の方法としては、例えば、特許文献２に開示された方法が用いられる。
【００４７】
ステップＳ１００２では、分子情報検索部１１１が、ステップＳ１００１で得られた分子構造情報をポインタとして用い、分子情報データベース１３から対応するターゲット臭物質の分子情報パラメータを取得する。つまり、分子情報検索部１１１は、図８の分子情報データベース１３に格納されている、当該ターゲット臭物質に対応する分子情報パラメータＶ１乃至Ｖ２６に対応する値を取得する。例えば、フェネチルアルコールやリナリルアセテートの場合には、図１３及び１４に示されるような値となっている。
【００４８】
ステップＳ１００３では、主成分分析部（多変量解析部）１１２が、ターゲット臭物質に対して主成分分析（多変量解析）を実行する。この主成分分析（多変量解析）は、例えば、分子情報データベース１３（図８）に含まれるＰＣ１及びＰＣ２の重み係数とステップＳ１００２で得られた分子情報パラメータとをパラメータ毎に掛け合わせ、ＰＣ１値とＰＣ２値を取得する。これによって、２６次元の情報が２次元の情報に圧縮される。このように、２６次元の情報をＰＣ１値及びＰＣ２値の２次元の情報で表せるのは、ＰＣ１及びＰＣ２が物質の特徴を表すものとして大部分を占めるからである。
【００４９】
ステップＳ１００４では、要素決定部１１３が、ステップＳ１００３で得られたＰＣ１値とＰＣ２値を図３の要素臭データベース１６の２次元平面上にプロットし、ターゲット臭を表現するのに適する要素臭を決定する。要素臭決定の規則としては、例えば、要素臭物質（単純な匂い物質）からターゲット臭物質と同じ発香団（官能基）を１つ持ち、ＰＣ１値が同じ物質を要素臭物質とする。ターゲット臭物質が複数の発香団を含む場合は、その数だけ要素臭物質が選択される。また、ＰＣ２値も使う場合は、ＰＣ２は分子の極性に関する主成分であるが、極性は加算が近似的に成り立つため、あるＰＣ２を２つの物質のＰＣ２の和で表わすことができるという考えに基づいて要素臭決定がなされる。そこで、ターゲット臭と同じＰＣ１値を持つ要素臭物質（単純な匂い物質）をＰＣ２の大きいものと小さいものから選択する。その際、各要素臭のＰＣ２値の和がターゲット臭のＰＣ２値と近くなるものを選ようにする。ここでは、例示として２種類の決定方法を示したが、もちろんこれらに限られるものではない。
【００５０】
ステップＳ１００５では、ＱＳＡＲ分析部１１４が、ＱＳＡＲ解析を用いてステップＳ１００４で決定された要素臭の混合比（重み係数）を決定する。後述の実施例からより具体的に理解できるが、簡単に処理内容を説明すると、ターゲット臭物質の匂いの強さと同等の匂いの強さになるように、決定された各要素臭物質の匂いの強さを決定する。よって、ターゲット臭よりも匂いの強い要素臭に関してはより小さい重み係数が掛けられ、匂いの弱い要素臭に関してはより大きい重み係数が掛けられることになる。
【００５１】
ステップＳ１００６では、処理部１１が、決定された要素臭の情報と混合比の情報をコード化して出力部１８に出力し、通信部１７を介して遠隔的に設置された匂い合成システム（図１１参照）に送信する。コード化の方法としては、例えば、要素臭の種類に対応するビットを用意し（本実施形態では２０４ビット）、選択された要素臭のビットが“１”、選択されてない要素臭のビットが“０”となるようにする。また、重み係数については、数値自体を例えば８ビットで表現する。また、２０４種類の要素臭は、７ビットの情報があれば表現できるので、それぞれ１から２０４までを７ビット情報で表現し、かつ重み係数ついては数値自体を例えば８ビットで表現するようにしてもよい。さらに、ターゲット臭物質の物質名を併せてコード化し、送信するようにしても良い。このようにするのは、ターゲット臭物質から要素臭物質を決定することは上述のようなアルゴリズムで可能だが、要素臭物質の情報からターゲット臭物質を特定するのはできないからであり（不可逆的処理だから）、ターゲット臭物質の名称が明確であれば合成された匂いを嗅ぐ利用者に安心感を与えられるからである。
【００５２】
＜匂い合成システムの構成＞
図１１は、匂いコード（要素臭コード及び混合比情報（重み係数））に基づいて、ターゲット臭を合成する匂い合成システム２０の概略構成を示す図である。図１１に示されるように、匂い合成システム２０は、匂い合成に関わる処理を実行する処理部２１と、利用者が指示や情報を入力するための入力部２２と、処理部２１による処理実行中に一時的に資料されるＲＡＭ２３と、例えば図１２で示される匂い合成プログラムが格納されるＲＯＭ２４と、匂いコーディングシステム１００から伝送されてきた匂いコードを受信する通信部２５と、処理部２１の制御に従って実際に匂いを発生する匂い発生装置２６とを備えている。そして、それぞれの構成部がバス２７によって接続されている。
【００５３】
処理部２１は、受信した匂いコードを復号し、匂い合成に使用する要素臭の情報と、要素臭の重み係数を取得する匂いコード復号部２１１と、要素臭の情報と重み係数に基づいて匂い発生装置２６を制御する匂い発生制御部２１２とを備えている。
【００５４】
匂い発生装置２６は、各要素臭物質を構成する匂い溶液２６１（本実施形態では２０４種類の溶液）であって、各溶液が独立したビン容器に収められた匂い溶液２６１と、重み係数によって匂いの強弱を制御するための定量ポンプ２６２と、匂い物質を霧化して発するネブライザ２６３と、を備えている。
【００５５】
＜匂い合成処理＞
図１２は、匂い合成システム２０による匂い合成処理を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１２０１では、通信部２５が、匂いコーディングシステム１００から送信されてきた匂いコードを受信する。或いは、入力部２２から匂いコードが入力されるようにしてもよい。
【００５６】
ステップＳ１２０２では、匂いコード復号部２１１が、取得した匂いコードを復号して、要素臭物質に関する情報及び重み係数情報を取得する。これによって、ターゲット臭がどの要素臭を用いて合成され、各要素臭の混合比も判明する。
【００５７】
ステップＳ１２０３では、匂い発生制御部２１２が、ステップＳ１２０２で取得した要素臭物質に関する情報及び重み係数情報に基づいて、合成に用いる匂い溶液２６１のビン容器のみをＯＮとし、その他のビン容器はＯＦＦにし、さらにＯＮとされたビン容器からの滴下量（匂い物質の量＝匂いの強さ）を制御する。そして、該当するビン容器から出力された要素臭物質がネブライザ２６３に送られ、匂いが発生される。
【００５８】
＜実施例＞
以下、要素臭物質でターゲット臭物質を表現する場合の実際の例について説明する。ここで取り上げるターゲット臭物質は、フェネチルアルコールとリナリルアセテート（酢酸リナリル）である。
【００５９】
図１３は、ターゲット臭物質であるフェネチルアルコールの分子情報パラメータと後述の演算によって要素臭物質と決定されるヘプタノールとプロピリベンゼンの分子情報パラメータとを示す表である。また、図１４は、同様に、ターゲット臭物質であるリナリルアセテートの分子情報パラメータと後述の演算によって要素臭物質と決定されるウンデセンと酢酸オクチルの分子情報パラメータとを示す表である。なお、図１３及び１４に示されるパラメータ情報は、生の物理量としてのパラメータ値を示しているのではなく、生の物理量としてのパラメータ値を、全匂いデータ（要素臭＋ターゲット臭）の各パラメータ値の平均値と標準偏差を用いて標準化（（データ−平均値）／標準偏差）した値を示している。
【００６０】
図１０のフローチャートで示された処理工程に従い、図８に示されたＰＣ１及びＰＣ２の重み係数と図１３及び図１４に示されたパラメータ値の内積値（Σｖｉ×ｘ ｉ）を演算すると、図１５及び１６で示された値が得られる。つまり、フェネチルアルコールは、ＰＣ１＝-0.196241339、ＰＣ２＝1.767037306、リナリルアセテートは、ＰＣ１＝-6.760193322、ＰＣ２＝2.043352871となる。
【００６１】
そして、図６に示されるように、ターゲット臭のＰＣ１及びＰＣ２を要素臭データベース１６にプロットし、要素臭を決定する（図１０及びその説明参照）。本実施例では、フェネチルアルコール合成のための要素臭はプロピルベンゼンとヘプタノールと決定された。また、リナリルアセテート合成のための要素臭はウンデセンと酢酸オクチルと決定された。
【００６２】
続いて、要素臭の混合比（重み係数）を算出する。図１７は、混合比を算出する過程を示す図である。図１７において、Ｐとは物質固有の油への溶け込み易さを示す指標であり、Ｐの逆数が匂いの強さＣを示すものとされている。このＰ値は、分子情報データベースに、各物質に関連付けられて格納されている。
【００６３】
図１７Ａで示されるように、まずターゲット臭物質及び要素臭のＰ値が取得される。次に、図１７Ｂにおいて、各要素臭物質のｌｏｇＰの値からターゲット臭物質のｌｏｇＰの値を減算する。つまり、リナリルアセテートに関しては3.426-2.7797及び5.121-2.7797を、フェネチルアルコールに関しては、3.193-1.572及び2.377-1.572を算出する。これは、ターゲット臭物質から要素臭物質がどれくらいずれているかを確かめるものである。続いて、図１７Ｃに示されるように、それぞれの結果に対してｌｏｇの逆関数を取る。すると、ターゲット臭物質に関してはπ＝０なので、１０＾π＝１となり、またＰ＝１／Ｃであるから、それぞれのターゲット臭物質の匂いの強度が１であるときに、要素臭の強度を図１７Ｄに示される値とするとよいことが分かる。このようにＱＳＡＲ解析を行って混合比が得られた。
【００６４】
＜官能検査による比較＞
図１８は、ＰＣ１による匂い合成レシピと従来の画像解析による匂い合成レシピを示す図である。得られた合成レシピを、従来の分子モデリング画像のフィッティングを用いた匂い合成のレシピと比較することでその有効性を評価した。これら２つの方法で得られた匂い合成のレシピにより合成された匂いのうち、どちらがターゲットに近いかを５段階評価を行った。すなわち、従来のレシピに比べて、１：大きく劣る、２：少し劣る、３：同じ、４：優れる、５：大きく優れる、という評価を４人のパネルによって行った。その結果を図１９に示す。また、参考のため比較対象の画像解析による合成レシピの官能評価結果を図２０に示す。こちらは、合成臭と単独の要素臭がターゲットの匂いに近いかどうかを５段階評価（１：全く異なる、２：異なる、３：どちらとも言えない、４：似ている、５：区別できない）により点数化したものである。
【００６５】
比較の結果、フェネチルアルコールとリナリルアセテート（酢酸リナリル）は主成分散布図を基にして得られたレシピの方からターゲット臭に近い匂いを作ることができた。しかし、合成により近い匂いを作ることが難しかったシトラールについてはレシピを変えた場合も良い官能検査とはならなかった。これは部分構造、あるいは匂いコードによる分解の単位が適切で無いことが理由と考えられる。このように、基本的には匂いコードＰＣ１の持つ分子情報の方が、生体系で匂い受容体が認識している分子情報を、より一層反映していることがわかった。結果として、分子モデリングによる立体的な画像情報は分子のフレキシブルな構造変化を反映しておらず、モーメントや電化分布，形状など高次の情報も反映していない。対象の要素臭による匂い合成の良し悪しは、このような分子のより豊富な情報を必要とすることがわかる。
【００６６】
＜まとめ＞
本実施形態による匂いコーディングシステムでは、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータ（図８参照）を格納する分子情報データベース及び複数の要素臭物質について多変量解析結果（ＰＣ１及びＰＣ２）を格納する要素臭データベースが設けられ、ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する。また、分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する。そして、ターゲット臭物質の多変量解析結果（ＰＣ１値及びＰＣ２値）に基づいて、要素臭データベースからターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する。この要素臭物質に関する情報をコード化して出力する。このようにすることにより、少数の要素となる匂い物質により、多くの（任意の）匂いを合成できる匂いコードを生成することができる。また、この匂いコードを用いれば、任意の匂いを遠隔的に存在する匂い合成システムで再現することができる。よって、応用例としては、酒、味噌や醤油等の醸造蔵で検知した様々な匂いを遠隔的に存在する利用者に届け、この利用者は発酵具合を遠隔地でチェックすることができる。
【００６７】
また、ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値（ＰＣ１）と、ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値（ＰＣ２）を演算して、これらを多変量解析結果とするようにしている。上述のように、分子情報は２６個のパラメータ（２６次元の情報）で表されるところ、ＰＣ１及びＰＣ２という２次元の情報のみで表現し、これを基に要素臭を選択しているので、アルゴリズムが非常に簡単である。アルゴリズムは簡単であるが、ＰＣ１及びＰＣ２は物質の特徴を顕著に捉えている指標であるので、再現誤差も少ないのである。
【００６８】
なお、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピィ（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【００６９】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【００７０】
また、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードがネットワークを介して配信されることにより、システム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ-ＲＷ、ＣＤ-Ｒ等の記憶媒体に格納され、そのシステム又は装置のコンピュータ(又はＣＰＵやＭＰＵ)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても、達成されるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】匂いを検知する受容体について説明するための図である。
【図２】ターゲット臭物質を要素臭物質で表す基本原理を説明するための図である。
【図３】多変量解析の結果得られた要素臭データベースの内容を示す図である。
【図４】ＰＣ１と匂いとの関係を説明するための図である。
【図５】主成分ＰＣ１及びＰＣ２以外の主成分についても考慮した場合の要素臭データベースを示す図である。
【図６】要素臭選択の例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態による匂いコーディングシステムの概略構成を示す図である。
【図８】分子情報データベースの一部の内容（例）を示す図である。
【図９】要素臭データベースを作成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】ターゲット臭の匂いコーディング処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態による匂い合成システムの概略構成を示す図である。
【図１２】ターゲット臭を合成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】ターゲット臭物質（例１）と要素臭物質の分子情報を示す表である。
【図１４】ターゲット臭物質（例２）と要素臭物質の分子情報を示す表である。
【図１５】主成分ＰＣ１の演算結果を示す表である。
【図１６】主成分ＰＣ２の演算結果を示す表である。
【図１７】ＱＳＡＲ演算例を示す図である。
【図１８】ＰＣ１による匂い合成レシピと従来の画像解析による匂い合成レシピを示す図である。
【図１９】本発明の匂い合成のレシピに従って合成した匂いの５段階評価（官能評価）を行った結果を示す図である。
【図２０】従来の画像解析による合成レシピに従って合成した匂いの５段階評価（官能評価）を行った結果を示す図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、匂いコーディングシステム及び方法、匂い合成システム、並びに、プログラムに関し、例えば、ターゲット臭を発する物質（以下、「ターゲット臭物質」という。）を限られた数の要素臭物質で表現してコード化する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
匂いを分子の部分構造により定量的に評価し、匂い情報をコーディングする試みは、匂い受容の分子生物学的な知見からも十分にその有効性が期待される。匂いを部分構造の組合せ、すなわち匂いコードにより記述できる事の証明は、匂いコード情報を用いて匂いを合成することで実施可能である。そして、匂い物質の部分構造で記述された匂いコードによる匂いの合成が可能となれば、匂いコードを匂いの基本情報として用いることが可能となる。これは匂い情報通信において非常に大きな意義があり、匂いの質の定量的な記述が可能になることを意味している。このように匂いコードによる匂いの検出、再生のための基礎技術を開発する事で匂いの情報通信は大きな進歩を期待できる。
【０００３】
このような匂いコードによる匂いの記録再生システムの例として、特許文献１に開示されたものがある。具体的には、特許文献１による匂いの記録再生システムでは、まず、記録の対象となる匂い（対象臭）を特性の異なる複数のガスセンサを有するセンサアレイに導入してセンサ応答パターンを測定し、その応答パターンを補正して、その補正パターンをレシピとして記録する。そして、再生側では、レシピに基づいて、複数用意した匂いの要素となる成分臭（要素臭）を混ぜ合わせて匂いを発生させて、その匂い（調合臭）を再生する。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２４９６３４号公報
【特許文献２】特開２００７−０９３５５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、再生側において対象臭を再現するための要素臭を予め準備しておく必要があり、任意の匂いを合成することはできない。つまり、ターゲットである対象臭毎に個別に要素臭を用意する必要がある。これでは、１００００種類以上存在すると言われている匂いを合成することは事実上不可能である。
【０００６】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より少ない要素臭によってより多く（任意）の種類のターゲット臭をコード化し、そのコードに基づいて要素臭を組み合わせて匂いの合成を可能にするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明による匂いコーディングシステムは、ターゲット臭物質の合成レシピを作成してコーディングする匂いコーディングシステムであって、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータを格納する分子情報データベースと、複数の要素臭物質について多変量解析結果を格納する要素臭データベースと、ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する分子情報検索部と、分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する多変量解析部と、ターゲット臭物質の多変量解析結果に基づいて、要素臭データベースからターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する要素臭決定部と、要素臭物質に関する情報をコード化して出力する匂いコード出力部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明による匂いコーディングシステムは、さらに、コード化された要素臭物質に関する情報を、ネットワークを介して設置された匂い合成システムに送信する通信部や、要素臭決定部で得られた要素臭物質の混合比を演算する混合比演算部を備えている。そして、匂いコード出力部は、この混合比に関する情報をさらにコード化して出力する。
【０００９】
また、多変量解析部は、Ｎ個の情報からなるターゲット臭物質の分子情報を圧縮してｋ個の評価値（Ｎ＞ｋ）を生成し、この演算結果を多変量解析結果とする。より具体的には、ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算して、これらを多変量解析結果とするようにしている。
【００１０】
なお、要素臭データベースは、複数の要素臭物質の分子情報を圧縮して得られた評価値を各要素臭物質に対応させて格納している。より具体的には、要素臭データベースは、複数の要素臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算し、これらの値を、第１及び第２の評価値をそれぞれ構成軸とする２次元平面に配置してなる情報である。
【００１１】
さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、より少ない要素臭によってより多く（任意）の種類のターゲット臭をコード化し、そのコードに基づいて要素臭を組み合わせて匂いの合成が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。
【００１４】
＜本発明の原理＞
感覚の定量には、明確な感覚内容の違いを反映した数値情報が必要となる。例えば視覚では、色の三原色を光の波長という物理量によって数値化し、表現している。また聴覚でも、音階を周波数という物理量によって数値化することで表現できる。一方、嗅覚では、Amooreが、同一系統の匂いを持つ分子間に共通する最も重要な要素は分子の形であるという、立体化学説を唱え、その結果、５種の受容体の形状と電荷の正と負の関係から原臭を7 種に定めた。
【００１５】
しかし、分子の形が違うのに同様の匂いを発するものがあり、さらに７種の受容サイトで識別できる匂いの数は２の７乗＝１２８種であり、到底１００００種以上あるといわれている匂い分子を識別できないという矛盾を抱えている。よって、嗅覚では、明確な基準となる匂いを定めることができないので、匂い情報の数値化は困難であるといえる。
【００１６】
そこで、我々は、人間が実際どのようにして感覚を認識しているかに着目した。まず、視覚では赤オプシン、青オプシン、緑オプシンという受容体が存在し、それぞれが受け持つ光の波長に反応し、それを脳で統合することによって色を認識している。このため、嗅覚においても生体系での匂いの認識を基に、匂いの認識に必要な数値情報の検討を行うことにした。生体系における匂い受容体は、２００４年度ノーベル医学・生理学賞を受賞したBuckとAxelにより、７回膜貫通型タンパク質であることが発見された。ゲノム解析の結果、匂い結合部位と考えられる部分のアミノ酸配列の違いから、約３５０種類の異なる匂い受容体が存在することがわかった。つまり、図１に示されるように、所定の物質に対して、特定の匂い受容体が活性化されて、匂いを感じるということになるのである。
【００１７】
また、匂い受容体には、ある官能基に対し特異的に応答するものもあれば、官能基には関係なくサイズに対して応答するものもある。このように匂い受容体は、ある特定の匂い分子を受容するのではなく、匂い分子の持つある共通の分子情報を認識し、複数の匂い分子を受容しているといえる。このことによって、１００００種類以上存在するといわれている匂い分子を少ない受容体で認識することができるのである。匂い受容体に匂い分子が結合すると、受容体は活性化され、電気信号を発生させ脳に伝達する。この電気信号の組み合わせによって、我々は匂いを認識している。受容により活性化された匂い受容体の組み合わせを匂いコードと呼び、この匂いコードによって匂いを表現することができるといえる。
【００１８】
例えば、図２に示されるように、ターゲット臭物質（匂いコードで表現すべき物質）が、匂い受容体ａ、ｃ、ｄ及びｆを刺激する場合、コード化のために、同じく受容体ａ、ｃ、ｄ及びｆを刺激する物質を要素臭物質とすればよい。このとき、複数の物質間で同じ受容体を重複して刺激しても良い（例えば、図２における受容体ｃ）。このように、ターゲット物質と要素臭物質１及び２とが全く異なるものであっても、それらが同じ匂い受容体を刺激するものであるので、人間は、ターゲット臭と物質１及び２の混合臭とを同様な匂いとして認識することになるのである。
【００１９】
本発明は以上のような原理を利用して、ターゲット物質をある限られた範囲の既知の物質で表し、このターゲット物質の匂いを、容易にかつより正確に再現できるようにする。
【００２０】
＜新規な人工的匂いコードの作成方法の開発＞
分子モデリング生体系の受容体による分子認識を評価するに当たり、匂い分子の形状及び特性を表現する必要がある。ここでは、分子情報科学的見地よりCambridgeSoft社のChem3D ver.9.0 の分子モデリングを用いる。分子モデリングとは、計算機上で分子を構築し、分析ツールや解析ツールとを組み合わせ、最適化された分子モデルを３次元的に表現することである。この分子モデリングを用いることで、匂い分子の性質を数値情報として抽出することができる。
【００２１】
パラメータの選定匂いの分子情報を抽出するため、多種類の匂い分子の分子モデリングによる解析を行い、匂いに寄与するパラメータの選定を行った。解析に用いた匂い分子群として、特徴的部位を一つのみ有する物質と複数有する物質を用いる。前者には、例えば、アルケン、アルコール、アルデヒド、カルボン酸、エーテル、芳香族化合物、エステルからそれぞれ複数（例えば数十種類）ずつ選ぶ。後者には、先ほど述べた官能基の組み合わせによって構成される、オイゲノール、フェネチルアルコール、リナリルアセテート、ベンジルアセテート、シトラールを選び、例えば合計２１１種類の匂い分子を用いる。匂い分子の性質は、生体系での匂い受容に特に関係があると思われる、立体構造に関する情報と電気的なものに関する情報を取り扱う。立体構造に関するものには、ClusterCount、Exact Mass、Polar Surface Area等を、電気的なものにはDipole、Electronic Energy、Repulsion Energy等、合計５９種類のパラメータを選ぶ。この中から明らかに匂いの受容に関係なさそうなパラメータを取り除きパラメータを２６種類（例）まで絞り込む（図８参照）。
【００２２】
人工的な匂いコードの作成分子モデリングによって得られた数値情報を用い、多変量解析を行う。多変量解析はパラメータを圧縮し、総合的特性を抽出する解析方法であり、例えば、主成分分析、因子分析、ＰＬＳ分析等が含まれる。多変量解析をすることにより得られた主成分得点の散布図（図３参照）を見ることで、その主成分が何を表しているか推測することができる。多変量解析によって得られた固有ベクトルの値が、要約された分子情報として取り扱うことができ、この要約された分子情報を人工的な匂いコードの要素として用いることができる。また、多変量解析から得られた寄与率は、パラメータを絞り込む際に参考にするとよい。
【００２３】
なお、多変量解析（ここでは主成分分析を例にとる）について一般的に記述すると、次のようになる。つまり、データ行列をＸとすると、Ｘは、行がｎ個のサンプル（匂い分子）の並び、列がｐ個のデータ（分子情報データ）の並びで、ｎ×ｐの行列で表すことができる。また、分散行列あるいは共分散行列をＭとして、Ｘを固有値（ＰＣ１やＰＣ２に相当）によって次のように分解する。
Ｍ＝ＡΛＡｔ
ここで、Λは固有値（λi）を対角要素とする対角行列で、Ａは固有値λi対応する固有ベクトルai（図８の重み係数に相当）としてＡ=[ a1 a2 a3..... ap]である。そして、固有値を大きいものから順に選びｑ＜ｐなる少数のqを選ぶと、元のｐ個のデータはｑ個に圧縮され、次元が圧縮される。このとき内積Ｘaiを第i主成分得点という。
【００２４】
＜要素臭の分布：要素臭データベース＞
図３は、多変量解析によって得られた主成分散布図を示している。この散布図を見ると、右側にエタノールやギ酸などの分子量が小さい匂い分子が、左側にドデカノールやドデカン酸などの分子量が大きい分子がプロットされており、左に行くほど分子サイズが大きくなっている。つまり、横軸のＰＣ１は主に匂い分子のサイズに関する情報を持っていると考えられる。また、電荷のないアルケンとベンゼンが上方に、電荷を持つそれ以外のものが、かたまって下方にプロットされていることから縦軸のＰＣ２は電荷に関する情報を持っていると考えられる。
【００２５】
続いて、匂いコードとＰＣ１との関係について述べる。ＰＣ１と匂い強度の関係匂いの強度は、閾値によって表現される。ここで、閾値とは、生体の感覚に興奮を生じさせるために必要な刺激の最小の値のことであり、匂いでいうと人間が匂い分子を嗅いだ際感知できる最小の濃度のことを意味する。文献から得た官能試験のデータと独自で行った官能試験の結果を用いてＰＣ１との関係を調べた。匂い分子はアルコール、アルデヒド、カルボン酸の中から炭素数１から７までに関して調べた。ＰＣ１と閾値の関係を調べると図４Ａのグラフが得られる。また閾値は、炭素数が大きくなるにつれて値が小さくなることが知られているので、図４には炭素数と閾値の関係も示されている（図４Ｂ）。図４Ａ（ＰＣ１と閾値の関係）及び図４Ｂ（炭素数と閾値の関係）を見比べると、これら２つのグラフは似たような傾向を示している。そして、このグラフの相関係数は０．８２７と比較的高いことから、ＰＣ１から閾値の推定ができると考えられる。
【００２６】
また、電荷ＰＣ２と匂いとの関係であるが、分子に電荷の偏りが大きいと匂いが強いことが分っている。そして、官能基が多く含まれている物質は、電荷の偏りが大きく、匂いを発する。逆に、官能基が少ない物質ほど電荷の偏りが小さく、発する匂いも弱い。
【００２７】
以上のＰＣ１とＰＣ２についての考察に基づくと、ＰＣ１（分子サイズに相関がある値）及び官能基の種類によっても受容体が受容するかしなかいが決まる。
【００２８】
そこで、図３に示される主成分散布図を要素臭データベースとして用意し、ターゲット物質を多変量解析して得られた結果（ＰＣ１，ＰＣ２）を図３上にプロットすることにより、ターゲット物質の匂いを要素臭で表すことができる。つまり、ターゲット物質が刺激する受容体と同じ受容体を刺激する要素臭を選択すればターゲット物質の匂いを表現することができるようになる。
【００２９】
なお、図５に示されるように、ＰＣ１やＰＣ２の他に、ＰＣ３として形状に関する評価値（分子構造が直線的か枝分かれがあるか等）やＰＣ４として分子の双極子モーメント（Ｄｉｐｏｌｅ）に関する評価値を要素臭の情報として用いることができる。
【００３０】
＜匂い合成のレシピ＞
上述のように、図３に分布する要素臭の組み合わせによってターゲット物質の匂いを表現することができる。例えば、図６で示されるように、分子情報から作成された匂いコードの要素をプロットした主成分散布図を基に匂いコードＰＣ１が近いもので例えば２つの要素臭でターゲット臭を混合するように選択する。このようにしてターゲット物質の匂い合成レシピを作成することができる。新たに用いた匂いコードによるレシピ作成手法は候補として用いる物質の種類が数１０種類と非常に多く、また、固定的な静止画像では無く分子の動的な性質を反映するパラメータを基に計算している。そのため、同じサイズ情報を基にしているがその適合度は画像解析による方法よりも高くなっていると考えられる。
【００３１】
ところで、ターゲット臭は、単に要素臭の組み合わせでは表現できない。つまり、要素臭それぞれの強さ（濃度）が関係してくる。よって、要素臭の濃度を考慮して選択された要素臭に重み付けする必要がある。
【００３２】
そこで、本発明の実施形態における混合濃度の推定はＱＳＡＲ解析を用いている。ここで、ＱＳＡＲ解析とは、化学構造と生物活性間の関係解析のことを意味する。この解析は薬学、とりわけドラッグデザインにおいて用いられる解析方法である。薬物と受容体の相互作用が、薬物の化学構造に加え、定量的に測定可能な物理化学的なパラメータよって決定される。このことから一連の薬理作用が測定でき、物理化学的なパラメータを用いて構造と活性の関係を数学的に計算することができる。このことからＱＳＡＲ解析を生体系の薬物受容だけでなく、生体系の匂い分子の受容に関しても用いることができると考え、要素臭の混合比を決定する際の指標とする。
【００３３】
よって、ターゲット臭を表現する匂いコードは、要素臭の組み合わせとそれらの重み係数で表すことができる。そして、要素臭は、後述のように、例えば、１７個の官能基或いは発香団と１２個の炭素鎖の組み合わせで表される。この場合、要素臭としては、１７×１２＝２０４個提供されている。２０４個の要素臭の組み合せにより、より多くの物質の匂いを表現することができる（約４０万種類存在すると言われている匂いの全てを表現できるか否かは別として、相当数の匂いを表現できるようになる）。１７個の官能基は、アルコール （R-OH）、フェノール（-OH）、ケトン（>CO）、カルボン酸（-COOH）、エステル（-COOR）、ラクトン（-CO-O-）、チオール（-SH）、エーテル（-O-）、アルデヒド（- CHO）、チオエーテル（-S-）、ニトロ基（-NO2）、アミド（-NH2）、ニトリル（-CN）、イソニトリル（-NC）、チオシアン（-SCN）、イソチオシアン（-NCS）、ベンゼン（C6H6）である。１２個の炭素鎖に関しては、CH2がｎ個直列につながったもので、ｎ＝１から１２までのものが蒸気圧を持ち、匂い分子として生物に作用する。要素臭はこれら官能基と炭素鎖との組合せからなり、本実施形態では、１７×１２＝２０４個存在することになる。
【００３４】
＜匂いコーディングシステム構成＞
上述のように、本発明による匂いコーディングの原理・考え方について説明したが、以下、その匂いコーディングを実現するためのシステム及びアルゴリズムについて詳細に説明する。
【００３５】
図７は、本発明の実施形態による匂いコーディングシステム１０の概略構成を示す図である。図７に示されるように、匂いコーディングシステム１０は、各種演算を実行する処理部１１と、利用者が各種データや指示を入力するための入力部１２と、電荷と形状に関する分子情報を分子構造に対応して格納している分子情報データベース１３と、演算を実行するときにデータやプログラムを一時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）１４と、少なくとも後述のフローチャートに基づくプログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１５と、例えば２０４種類の要素臭のデータであって、図３に対応する情報を格納する要素臭データベース１６と、匂いコーディングの結果得られた匂いコード（合成レシピ）を、例えばネットワークを介して匂い合成装置に送信するための通信部１７と、表示部やプリンタ等で構成される出力部１８と、を備える。そして、各構成部はバス１９を介して相互に接続されている。
【００３６】
入力部１２には、匂い合成の対象であるターゲット物質の分子構造情報（複数の分子名）が入力される。この分子構造情報は、既知の情報として入力されたり、或いは、例えば前処理として特許文献２に開示された方法によって検出された分子構造情報が用いられる。
【００３７】
処理部１１は、さらに、分子情報検索部１１１と、主成分分析部（多変量解析部）１１２と、要素臭決定部１１３と、ＱＳＡＲ分析部１１４と、を備えている。分子情報検索部１１１は、ターゲット物質の分子構造（分子名）に基づいて、分子情報データベース１３から電荷及び形状等に関する分子情報を検索して取得する。主成分分析部（多変量解析部）１１２は、分子情報検索部１１１で取得した分子情報に含まれるパラメータを圧縮して総合的な特性を抽出し、分子サイズに相関を有する成分情報ＰＣ１と電荷分布に相関、或いは電荷分布の偏りに相関を有する成分情報ＰＣ２とからなる特徴点（主成分）情報を生成する。要素臭決定部１１３は、主成分分析部（多変量解析部）１１２で得られた特徴点情報を要素臭データベース１６上にプロットし、ターゲット臭を表現できる要素臭を選択する。ＱＳＡＲ分析部１１４は、選択された要素臭の混合比（匂いの強さ）を決定する重み係数を算出し、要素臭のデータと重み係数をコード化して出力する。
【００３８】
分子情報データベース１３は、図８に示されるように、電荷や形状等に関するパラメータから構成される。分子情報データベース１３においては、複数の分子構造情報のそれぞれに対応して各パラメータ値がテーブル化されている。従って、分子構造情報が入力されれば、それに対応するパラメータが出力されるようになっている。
【００３９】
要素臭データベース１６は、例えば上述の２０４種類の物質を多変量解析して得られた第１主成分ＰＣ１（分子サイズと相関のある値）及び第２主成分ＰＣ２（電荷分布に相関を有する値）を、それぞれを横軸及び縦軸に設定した平面上にプロットして得られたものである（例えば、図３参照）。図３に示されるように、要素臭は、その物質の分子サイズが大きいほど左側に位置し、官能基が多いほど、或いは官能基自身の匂いの強さが強いほど（ＣＯＯＨ基の方がＯＨ基よりも強い）電荷が大きいので下側に位置している。そして、ターゲット臭に対して受容する受容体と同じ受容体を受容させる要素臭の組合せが選択される。これは、ＰＣ１（分子サイズと相関のある値）が同じであると同じ受容体を受容させるという性質、及び同じ官能基を持っていると同じ受容体を受容させるという性質に基づくものである。
【００４０】
＜要素臭データベースの作成＞
図９は、要素臭データベース１６を作成する方法を説明するためのフローチャートである。図９において、まずステップＳ９０１では、入力部１２から最初の要素臭物質の分子構造情報が入力される。上述のように、要素臭を構成する匂い分子の数は限定されており、例えば２０４種類である。これらの物質は炭素鎖（ＣＨｎ）と官能基との組み合せで表されるので、分子構造情報は明らかである。
【００４１】
ステップＳ９０２では、分子情報検索部１１１が、ステップＳ９０１で得られた分子構造情報をポインタとして用い、分子情報データベース１３から対応する要素臭の分子情報パラメータを取得する。分子情報データベース１３は、例えば、図１３及び１４に示されるように（これらはターゲット臭の分子情報パラメータ値であるがこれと同様に）、各成分Ｖ１乃至Ｖ２６（図８参照）に対応するパラメータ値を有している。これにより、分子情報検索部１１１は、分子構造情報（分子名）に対応するパラメータ値を取得できるようになっている。
【００４２】
ステップＳ９０３では、主成分分析部（多変量解析部）１１２が、ステップＳ９０２で得られた要素臭の分子情報パラメータ値と分子情報データベース１３に含まれるＰＣ１及びＰＣ２の重み係数を掛け合わせてＰＣ１値とＰＣ２値を演算する。この演算は、Ｖ１乃至Ｖ２６までの２６次元の情報を２次元までに圧縮するものである。ここでは、ＰＣ１とＰＣ２の２つの値だけであるが、その他形状情報ＰＣ３（直線的な形状か枝分かれのある形状かを示す情報）や分子双極子モーメント情報ＰＣ４等がある（図５参照）。ここでは、ＰＣ１及びＰＣ２で主成分得点として大部分を占めるので、２次元からなる情報のみを用いることとしている。
【００４３】
ステップＳ９０４では、処理部１１（正確には要素臭決定部１１４の一部の機能）が、ステップＳ９０３で得られたＰＣ１値及びＰＣ２値をＰＣ１−ＰＣ２平面上にプロットし、その位置を当該要素臭の位置として要素臭データベース１３（例えば、図３参照）に登録する。
【００４４】
ステップＳ９０５では、全ての要素臭についてプロット処理が完了したか判断し、完了していれば処理を終了し、完了してなければ全ての要素臭について完了するまで、ステップＳ９０１乃至Ｓ９０４の処理が繰り返される。全ての要素臭に関して処理が完了すると、図３に示されるような要素臭データベース１６が出来上がる。
【００４５】
＜ターゲット臭の合成レシピ作成＞
図１０は、ターゲット臭の合成レシピを作成する方法を説明するためのフローチャートである。なお、ステップＳ１００１からＳ１００３までの工程は、要素臭データベース作成のステップＳ９０１からＳ９０３と同等のものである。
【００４６】
図１０において、まずステップＳ１００１では、入力部１２から分析すべきターゲット臭物質の分子構造情報が入力される。ターゲット臭の分子構造が既知であれば、その既知情報をそのまま入力すればよい。未知であれば、当該物質を分析して分析結果から分子構造情報を取得する。分析の方法としては、例えば、特許文献２に開示された方法が用いられる。
【００４７】
ステップＳ１００２では、分子情報検索部１１１が、ステップＳ１００１で得られた分子構造情報をポインタとして用い、分子情報データベース１３から対応するターゲット臭物質の分子情報パラメータを取得する。つまり、分子情報検索部１１１は、図８の分子情報データベース１３に格納されている、当該ターゲット臭物質に対応する分子情報パラメータＶ１乃至Ｖ２６に対応する値を取得する。例えば、フェネチルアルコールやリナリルアセテートの場合には、図１３及び１４に示されるような値となっている。
【００４８】
ステップＳ１００３では、主成分分析部（多変量解析部）１１２が、ターゲット臭物質に対して主成分分析（多変量解析）を実行する。この主成分分析（多変量解析）は、例えば、分子情報データベース１３（図８）に含まれるＰＣ１及びＰＣ２の重み係数とステップＳ１００２で得られた分子情報パラメータとをパラメータ毎に掛け合わせ、ＰＣ１値とＰＣ２値を取得する。これによって、２６次元の情報が２次元の情報に圧縮される。このように、２６次元の情報をＰＣ１値及びＰＣ２値の２次元の情報で表せるのは、ＰＣ１及びＰＣ２が物質の特徴を表すものとして大部分を占めるからである。
【００４９】
ステップＳ１００４では、要素決定部１１３が、ステップＳ１００３で得られたＰＣ１値とＰＣ２値を図３の要素臭データベース１６の２次元平面上にプロットし、ターゲット臭を表現するのに適する要素臭を決定する。要素臭決定の規則としては、例えば、要素臭物質（単純な匂い物質）からターゲット臭物質と同じ発香団（官能基）を１つ持ち、ＰＣ１値が同じ物質を要素臭物質とする。ターゲット臭物質が複数の発香団を含む場合は、その数だけ要素臭物質が選択される。また、ＰＣ２値も使う場合は、ＰＣ２は分子の極性に関する主成分であるが、極性は加算が近似的に成り立つため、あるＰＣ２を２つの物質のＰＣ２の和で表わすことができるという考えに基づいて要素臭決定がなされる。そこで、ターゲット臭と同じＰＣ１値を持つ要素臭物質（単純な匂い物質）をＰＣ２の大きいものと小さいものから選択する。その際、各要素臭のＰＣ２値の和がターゲット臭のＰＣ２値と近くなるものを選ようにする。ここでは、例示として２種類の決定方法を示したが、もちろんこれらに限られるものではない。
【００５０】
ステップＳ１００５では、ＱＳＡＲ分析部１１４が、ＱＳＡＲ解析を用いてステップＳ１００４で決定された要素臭の混合比（重み係数）を決定する。後述の実施例からより具体的に理解できるが、簡単に処理内容を説明すると、ターゲット臭物質の匂いの強さと同等の匂いの強さになるように、決定された各要素臭物質の匂いの強さを決定する。よって、ターゲット臭よりも匂いの強い要素臭に関してはより小さい重み係数が掛けられ、匂いの弱い要素臭に関してはより大きい重み係数が掛けられることになる。
【００５１】
ステップＳ１００６では、処理部１１が、決定された要素臭の情報と混合比の情報をコード化して出力部１８に出力し、通信部１７を介して遠隔的に設置された匂い合成システム（図１１参照）に送信する。コード化の方法としては、例えば、要素臭の種類に対応するビットを用意し（本実施形態では２０４ビット）、選択された要素臭のビットが“１”、選択されてない要素臭のビットが“０”となるようにする。また、重み係数については、数値自体を例えば８ビットで表現する。また、２０４種類の要素臭は、７ビットの情報があれば表現できるので、それぞれ１から２０４までを７ビット情報で表現し、かつ重み係数ついては数値自体を例えば８ビットで表現するようにしてもよい。さらに、ターゲット臭物質の物質名を併せてコード化し、送信するようにしても良い。このようにするのは、ターゲット臭物質から要素臭物質を決定することは上述のようなアルゴリズムで可能だが、要素臭物質の情報からターゲット臭物質を特定するのはできないからであり（不可逆的処理だから）、ターゲット臭物質の名称が明確であれば合成された匂いを嗅ぐ利用者に安心感を与えられるからである。
【００５２】
＜匂い合成システムの構成＞
図１１は、匂いコード（要素臭コード及び混合比情報（重み係数））に基づいて、ターゲット臭を合成する匂い合成システム２０の概略構成を示す図である。図１１に示されるように、匂い合成システム２０は、匂い合成に関わる処理を実行する処理部２１と、利用者が指示や情報を入力するための入力部２２と、処理部２１による処理実行中に一時的に資料されるＲＡＭ２３と、例えば図１２で示される匂い合成プログラムが格納されるＲＯＭ２４と、匂いコーディングシステム１００から伝送されてきた匂いコードを受信する通信部２５と、処理部２１の制御に従って実際に匂いを発生する匂い発生装置２６とを備えている。そして、それぞれの構成部がバス２７によって接続されている。
【００５３】
処理部２１は、受信した匂いコードを復号し、匂い合成に使用する要素臭の情報と、要素臭の重み係数を取得する匂いコード復号部２１１と、要素臭の情報と重み係数に基づいて匂い発生装置２６を制御する匂い発生制御部２１２とを備えている。
【００５４】
匂い発生装置２６は、各要素臭物質を構成する匂い溶液２６１（本実施形態では２０４種類の溶液）であって、各溶液が独立したビン容器に収められた匂い溶液２６１と、重み係数によって匂いの強弱を制御するための定量ポンプ２６２と、匂い物質を霧化して発するネブライザ２６３と、を備えている。
【００５５】
＜匂い合成処理＞
図１２は、匂い合成システム２０による匂い合成処理を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１２０１では、通信部２５が、匂いコーディングシステム１００から送信されてきた匂いコードを受信する。或いは、入力部２２から匂いコードが入力されるようにしてもよい。
【００５６】
ステップＳ１２０２では、匂いコード復号部２１１が、取得した匂いコードを復号して、要素臭物質に関する情報及び重み係数情報を取得する。これによって、ターゲット臭がどの要素臭を用いて合成され、各要素臭の混合比も判明する。
【００５７】
ステップＳ１２０３では、匂い発生制御部２１２が、ステップＳ１２０２で取得した要素臭物質に関する情報及び重み係数情報に基づいて、合成に用いる匂い溶液２６１のビン容器のみをＯＮとし、その他のビン容器はＯＦＦにし、さらにＯＮとされたビン容器からの滴下量（匂い物質の量＝匂いの強さ）を制御する。そして、該当するビン容器から出力された要素臭物質がネブライザ２６３に送られ、匂いが発生される。
【００５８】
＜実施例＞
以下、要素臭物質でターゲット臭物質を表現する場合の実際の例について説明する。ここで取り上げるターゲット臭物質は、フェネチルアルコールとリナリルアセテート（酢酸リナリル）である。
【００５９】
図１３は、ターゲット臭物質であるフェネチルアルコールの分子情報パラメータと後述の演算によって要素臭物質と決定されるヘプタノールとプロピリベンゼンの分子情報パラメータとを示す表である。また、図１４は、同様に、ターゲット臭物質であるリナリルアセテートの分子情報パラメータと後述の演算によって要素臭物質と決定されるウンデセンと酢酸オクチルの分子情報パラメータとを示す表である。なお、図１３及び１４に示されるパラメータ情報は、生の物理量としてのパラメータ値を示しているのではなく、生の物理量としてのパラメータ値を、全匂いデータ（要素臭＋ターゲット臭）の各パラメータ値の平均値と標準偏差を用いて標準化（（データ−平均値）／標準偏差）した値を示している。
【００６０】
図１０のフローチャートで示された処理工程に従い、図８に示されたＰＣ１及びＰＣ２の重み係数と図１３及び図１４に示されたパラメータ値の内積値（Σｖｉ×ｘ ｉ）を演算すると、図１５及び１６で示された値が得られる。つまり、フェネチルアルコールは、ＰＣ１＝-0.196241339、ＰＣ２＝1.767037306、リナリルアセテートは、ＰＣ１＝-6.760193322、ＰＣ２＝2.043352871となる。
【００６１】
そして、図６に示されるように、ターゲット臭のＰＣ１及びＰＣ２を要素臭データベース１６にプロットし、要素臭を決定する（図１０及びその説明参照）。本実施例では、フェネチルアルコール合成のための要素臭はプロピルベンゼンとヘプタノールと決定された。また、リナリルアセテート合成のための要素臭はウンデセンと酢酸オクチルと決定された。
【００６２】
続いて、要素臭の混合比（重み係数）を算出する。図１７は、混合比を算出する過程を示す図である。図１７において、Ｐとは物質固有の油への溶け込み易さを示す指標であり、Ｐの逆数が匂いの強さＣを示すものとされている。このＰ値は、分子情報データベースに、各物質に関連付けられて格納されている。
【００６３】
図１７Ａで示されるように、まずターゲット臭物質及び要素臭のＰ値が取得される。次に、図１７Ｂにおいて、各要素臭物質のｌｏｇＰの値からターゲット臭物質のｌｏｇＰの値を減算する。つまり、リナリルアセテートに関しては3.426-2.7797及び5.121-2.7797を、フェネチルアルコールに関しては、3.193-1.572及び2.377-1.572を算出する。これは、ターゲット臭物質から要素臭物質がどれくらいずれているかを確かめるものである。続いて、図１７Ｃに示されるように、それぞれの結果に対してｌｏｇの逆関数を取る。すると、ターゲット臭物質に関してはπ＝０なので、１０＾π＝１となり、またＰ＝１／Ｃであるから、それぞれのターゲット臭物質の匂いの強度が１であるときに、要素臭の強度を図１７Ｄに示される値とするとよいことが分かる。このようにＱＳＡＲ解析を行って混合比が得られた。
【００６４】
＜官能検査による比較＞
図１８は、ＰＣ１による匂い合成レシピと従来の画像解析による匂い合成レシピを示す図である。得られた合成レシピを、従来の分子モデリング画像のフィッティングを用いた匂い合成のレシピと比較することでその有効性を評価した。これら２つの方法で得られた匂い合成のレシピにより合成された匂いのうち、どちらがターゲットに近いかを５段階評価を行った。すなわち、従来のレシピに比べて、１：大きく劣る、２：少し劣る、３：同じ、４：優れる、５：大きく優れる、という評価を４人のパネルによって行った。その結果を図１９に示す。また、参考のため比較対象の画像解析による合成レシピの官能評価結果を図２０に示す。こちらは、合成臭と単独の要素臭がターゲットの匂いに近いかどうかを５段階評価（１：全く異なる、２：異なる、３：どちらとも言えない、４：似ている、５：区別できない）により点数化したものである。
【００６５】
比較の結果、フェネチルアルコールとリナリルアセテート（酢酸リナリル）は主成分散布図を基にして得られたレシピの方からターゲット臭に近い匂いを作ることができた。しかし、合成により近い匂いを作ることが難しかったシトラールについてはレシピを変えた場合も良い官能検査とはならなかった。これは部分構造、あるいは匂いコードによる分解の単位が適切で無いことが理由と考えられる。このように、基本的には匂いコードＰＣ１の持つ分子情報の方が、生体系で匂い受容体が認識している分子情報を、より一層反映していることがわかった。結果として、分子モデリングによる立体的な画像情報は分子のフレキシブルな構造変化を反映しておらず、モーメントや電化分布，形状など高次の情報も反映していない。対象の要素臭による匂い合成の良し悪しは、このような分子のより豊富な情報を必要とすることがわかる。
【００６６】
＜まとめ＞
本実施形態による匂いコーディングシステムでは、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータ（図８参照）を格納する分子情報データベース及び複数の要素臭物質について多変量解析結果（ＰＣ１及びＰＣ２）を格納する要素臭データベースが設けられ、ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する。また、分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する。そして、ターゲット臭物質の多変量解析結果（ＰＣ１値及びＰＣ２値）に基づいて、要素臭データベースからターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する。この要素臭物質に関する情報をコード化して出力する。このようにすることにより、少数の要素となる匂い物質により、多くの（任意の）匂いを合成できる匂いコードを生成することができる。また、この匂いコードを用いれば、任意の匂いを遠隔的に存在する匂い合成システムで再現することができる。よって、応用例としては、酒、味噌や醤油等の醸造蔵で検知した様々な匂いを遠隔的に存在する利用者に届け、この利用者は発酵具合を遠隔地でチェックすることができる。
【００６７】
また、ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値（ＰＣ１）と、ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値（ＰＣ２）を演算して、これらを多変量解析結果とするようにしている。上述のように、分子情報は２６個のパラメータ（２６次元の情報）で表されるところ、ＰＣ１及びＰＣ２という２次元の情報のみで表現し、これを基に要素臭を選択しているので、アルゴリズムが非常に簡単である。アルゴリズムは簡単であるが、ＰＣ１及びＰＣ２は物質の特徴を顕著に捉えている指標であるので、再現誤差も少ないのである。
【００６８】
なお、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピィ（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【００６９】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【００７０】
また、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードがネットワークを介して配信されることにより、システム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ-ＲＷ、ＣＤ-Ｒ等の記憶媒体に格納され、そのシステム又は装置のコンピュータ(又はＣＰＵやＭＰＵ)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても、達成されるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】匂いを検知する受容体について説明するための図である。
【図２】ターゲット臭物質を要素臭物質で表す基本原理を説明するための図である。
【図３】多変量解析の結果得られた要素臭データベースの内容を示す図である。
【図４】ＰＣ１と匂いとの関係を説明するための図である。
【図５】主成分ＰＣ１及びＰＣ２以外の主成分についても考慮した場合の要素臭データベースを示す図である。
【図６】要素臭選択の例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態による匂いコーディングシステムの概略構成を示す図である。
【図８】分子情報データベースの一部の内容（例）を示す図である。
【図９】要素臭データベースを作成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】ターゲット臭の匂いコーディング処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態による匂い合成システムの概略構成を示す図である。
【図１２】ターゲット臭を合成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】ターゲット臭物質（例１）と要素臭物質の分子情報を示す表である。
【図１４】ターゲット臭物質（例２）と要素臭物質の分子情報を示す表である。
【図１５】主成分ＰＣ１の演算結果を示す表である。
【図１６】主成分ＰＣ２の演算結果を示す表である。
【図１７】ＱＳＡＲ演算例を示す図である。
【図１８】ＰＣ１による匂い合成レシピと従来の画像解析による匂い合成レシピを示す図である。
【図１９】本発明の匂い合成のレシピに従って合成した匂いの５段階評価（官能評価）を行った結果を示す図である。
【図２０】従来の画像解析による合成レシピに従って合成した匂いの５段階評価（官能評価）を行った結果を示す図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターゲット臭物質の合成レシピを作成してコーディングする匂いコーディングシステムであって、
複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータを格納する分子情報データベースと、
複数の要素臭物質について多変量解析結果を格納する要素臭データベースと、
前記ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、前記分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する分子情報検索部と、
前記分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する多変量解析部と、
前記ターゲット臭物質の多変量解析結果に基づいて、前記要素臭データベースから前記ターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する要素臭決定部と、
前記要素臭物質に関する情報をコード化して出力する匂いコード出力部と、
を備えることを特徴とする匂いコーディングシステム。
【請求項２】
さらに、前記コード化された要素臭物質に関する情報を、ネットワークを介して設置された匂い合成システムに送信する通信部を備えることを特徴とする請求項１に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項３】
さらに、前記要素臭決定部で得られた要素臭物質の混合比を演算する混合比演算部を備え、
前記匂いコード出力部は、前記混合比に関する情報をさらにコード化して出力することを特徴とする請求項１に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項４】
前記多変量解析部は、Ｎ個の情報からなる前記ターゲット臭物質の分子情報を圧縮して主要なｋ個の評価値（Ｎ＞ｋ）を生成し、この演算結果を前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項５】
前記多変量解析部は、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項４に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項６】
前記多変量解析部は、さらに、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項５に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項７】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を圧縮して得られた評価値を各要素臭物質に対応させて格納していることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項８】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算し、これらの値を、第１及び第２の評価値をそれぞれ構成軸とする２次元平面に配置してなる情報であることを特徴とする請求項７に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項９】
ターゲット臭物質の合成レシピに基づいて匂いを合成する匂い合成システムであって、
各種要素臭物質を収容する複数の容器と、各容器に接続された複数の定量ポンプとを含む匂い発生装置と、
前記合成レシピを示す匂いコードを取得し、この匂いコードを復号してターゲット臭物質を表現する要素臭に関する情報を取得する匂いコード復号部と、
前記匂いコード復号部によって得られた前記ターゲット臭物質を表現する要素臭に関する情報に基づいて、前記匂い発生装置における前記複数の定量ポンプのＯＮ／ＯＦＦ及び匂い物質量を制御する匂い発生制御部と、
を備えることを特徴とする匂い合成システム。
【請求項１０】
前記匂いコード復号部は、前記ターゲット臭物質を表現する要素臭の混合比に関する情報を取得し、
前記匂い発生制御部は、前記匂い物質量を制御することを特徴とする請求項９に記載の匂い合成システム。
【請求項１１】
ターゲット臭物質の合成レシピを作成してコーディングする匂いコーディング方法であって、
分子情報検索部が、前記ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータを格納する分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する第１の工程と、
多変量解析部が、前記分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する第２の工程と、
要素臭決定部が、前記ターゲット臭物質の多変量解析結果に基づいて、複数の要素臭物質について多変量解析結果を格納する要素臭データベースから前記ターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する第３の工程と、
匂いコード出力部が、前記要素臭物質に関する情報をコード化して出力する第４の工程と、
を備えることを特徴とする匂いコーディング方法。
【請求項１２】
さらに、通信部が、前記コード化された要素臭物質に関する情報を、ネットワークを介して設置された匂い合成システムに送信する第５の工程を備えることを特徴とする請求項１１に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１３】
さらに、混合比演算部が、前記要素臭決定部で得られた要素臭物質の混合比を演算する第６の工程を備え、
前記第４の工程において、前記匂いコード出力部が、前記混合比に関する情報をさらにコード化して出力することを特徴とする請求項１１に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１４】
前記第２の工程において、前記多変量解析部が、Ｎ個の情報からなる前記ターゲット臭物質の分子情報を圧縮してｋ個の評価値（Ｎ＞ｋ）を生成し、この演算結果を前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１１乃至１３の何れか１項に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１５】
前記第２の工程において、前記多変量解析部が、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１４に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１６】
前記第２の工程において、前記多変量解析部が、さらに、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１５に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１７】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を圧縮して得られた評価値を各要素臭物質に対応させて格納していることを特徴とする請求項１１乃至１６の何れか１項に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１８】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算し、これらの値を、第１及び第２の評価値をそれぞれ構成軸とする２次元平面に配置してなる情報であることを特徴とする請求項１７に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１９】
請求項１１乃至１８に記載の匂いコーディング方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１】
ターゲット臭物質の合成レシピを作成してコーディングする匂いコーディングシステムであって、
複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータを格納する分子情報データベースと、
複数の要素臭物質について多変量解析結果を格納する要素臭データベースと、
前記ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、前記分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する分子情報検索部と、
前記分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する多変量解析部と、
前記ターゲット臭物質の多変量解析結果に基づいて、前記要素臭データベースから前記ターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する要素臭決定部と、
前記要素臭物質に関する情報をコード化して出力する匂いコード出力部と、
を備えることを特徴とする匂いコーディングシステム。
【請求項２】
さらに、前記コード化された要素臭物質に関する情報を、ネットワークを介して設置された匂い合成システムに送信する通信部を備えることを特徴とする請求項１に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項３】
さらに、前記要素臭決定部で得られた要素臭物質の混合比を演算する混合比演算部を備え、
前記匂いコード出力部は、前記混合比に関する情報をさらにコード化して出力することを特徴とする請求項１に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項４】
前記多変量解析部は、Ｎ個の情報からなる前記ターゲット臭物質の分子情報を圧縮して主要なｋ個の評価値（Ｎ＞ｋ）を生成し、この演算結果を前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項５】
前記多変量解析部は、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項４に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項６】
前記多変量解析部は、さらに、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項５に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項７】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を圧縮して得られた評価値を各要素臭物質に対応させて格納していることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項８】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算し、これらの値を、第１及び第２の評価値をそれぞれ構成軸とする２次元平面に配置してなる情報であることを特徴とする請求項７に記載の匂いコーディングシステム。
【請求項９】
ターゲット臭物質の合成レシピに基づいて匂いを合成する匂い合成システムであって、
各種要素臭物質を収容する複数の容器と、各容器に接続された複数の定量ポンプとを含む匂い発生装置と、
前記合成レシピを示す匂いコードを取得し、この匂いコードを復号してターゲット臭物質を表現する要素臭に関する情報を取得する匂いコード復号部と、
前記匂いコード復号部によって得られた前記ターゲット臭物質を表現する要素臭に関する情報に基づいて、前記匂い発生装置における前記複数の定量ポンプのＯＮ／ＯＦＦ及び匂い物質量を制御する匂い発生制御部と、
を備えることを特徴とする匂い合成システム。
【請求項１０】
前記匂いコード復号部は、前記ターゲット臭物質を表現する要素臭の混合比に関する情報を取得し、
前記匂い発生制御部は、前記匂い物質量を制御することを特徴とする請求項９に記載の匂い合成システム。
【請求項１１】
ターゲット臭物質の合成レシピを作成してコーディングする匂いコーディング方法であって、
分子情報検索部が、前記ターゲット臭物質の分子情報に基づいて、複数の匂い物質の分子構造情報に対応して分子情報パラメータを格納する分子情報データベースから対応する分子情報パラメータを取得する第１の工程と、
多変量解析部が、前記分子情報検索部によって得られた分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の多変量解析を実行し、多変量解析結果を取得する第２の工程と、
要素臭決定部が、前記ターゲット臭物質の多変量解析結果に基づいて、複数の要素臭物質について多変量解析結果を格納する要素臭データベースから前記ターゲット臭物質を合成するための要素臭物質に関する情報を取得する第３の工程と、
匂いコード出力部が、前記要素臭物質に関する情報をコード化して出力する第４の工程と、
を備えることを特徴とする匂いコーディング方法。
【請求項１２】
さらに、通信部が、前記コード化された要素臭物質に関する情報を、ネットワークを介して設置された匂い合成システムに送信する第５の工程を備えることを特徴とする請求項１１に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１３】
さらに、混合比演算部が、前記要素臭決定部で得られた要素臭物質の混合比を演算する第６の工程を備え、
前記第４の工程において、前記匂いコード出力部が、前記混合比に関する情報をさらにコード化して出力することを特徴とする請求項１１に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１４】
前記第２の工程において、前記多変量解析部が、Ｎ個の情報からなる前記ターゲット臭物質の分子情報を圧縮してｋ個の評価値（Ｎ＞ｋ）を生成し、この演算結果を前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１１乃至１３の何れか１項に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１５】
前記第２の工程において、前記多変量解析部が、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１４に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１６】
前記第２の工程において、前記多変量解析部が、さらに、前記ターゲット臭物質の分子情報を用いて、前記ターゲット臭物質の電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算して前記多変量解析結果とすることを特徴とする請求項１５に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１７】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を圧縮して得られた評価値を各要素臭物質に対応させて格納していることを特徴とする請求項１１乃至１６の何れか１項に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１８】
前記要素臭データベースは、前記複数の要素臭物質の分子情報を用いて、分子サイズに相関を有する第１の評価値と、電荷分布に相関を有する第２の評価値を演算し、これらの値を、第１及び第２の評価値をそれぞれ構成軸とする２次元平面に配置してなる情報であることを特徴とする請求項１７に記載の匂いコーディング方法。
【請求項１９】
請求項１１乃至１８に記載の匂いコーディング方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２００８−３０８６４９（Ｐ２００８−３０８６４９Ａ）
【公開日】平成２０年１２月２５日（２００８．１２．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１６０４７７（Ｐ２００７−１６０４７７）
【出願日】平成１９年６月１８日（２００７．６．１８）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 刊行物：電気学会研究会資料 ケミカルセンサ研究会 ＣＨＳ−０６−１９〜３１ 発行日：２００６年１２月１８日 発行者：社団法人 電気学会 村岡 泰夫
【出願人】（５０４１４５３４２）国立大学法人九州大学 (960)
【出願人】（０００１５６９３８）関西電力株式会社 (1,442)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１２月２５日（２００８．１２．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年６月１８日（２００７．６．１８）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 刊行物：電気学会研究会資料 ケミカルセンサ研究会 ＣＨＳ−０６−１９〜３１ 発行日：２００６年１２月１８日 発行者：社団法人 電気学会 村岡 泰夫
【出願人】（５０４１４５３４２）国立大学法人九州大学 (960)
【出願人】（０００１５６９３８）関西電力株式会社 (1,442)
【Ｆターム（参考）】
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