香りの革命：自動化AI香料設計の台頭

東京科学大学の研究チームは、言葉で指定した印象に合う香りを精油の配合で作る生成AI「OGDiffusion」を発表した。成果は2025年3月に学術誌IEEE Accessに掲載された。これは調香の基礎実験であり、市販香水の製造工程や安全性審査を完了したという発表ではない。

香りの設計で何を自動化するのか

調香師は素材の香りと配合比を試しながら目標に近づける。時間と経験を要する作業だ。今回の研究は、例えば「木のような」「花のような」といった香り記述子から精油の組み合わせを計算し、候補の香りを作ることを目指した。嗅覚と記憶の関係や香料市場の成長は背景として興味深いが、この実験だけで医療効果や市場規模は証明されない。

OGDiffusionの仕組み

研究チームは166種類の精油の質量スペクトルと、香りを表す記述子の情報を使って拡散モデルを学習させた。東京科学大学の説明では、学習に用いた記述子は57種類で、その中から実験では複数の記述子を組み合わせている。従来の記事にあった「記述子は9種類」という断定は、大学の詳しい説明と一致しない。

利用者が望む記述子を入力すると、モデルはそれに対応する質量スペクトルを生成する。続いて非負最小二乗法で、目標に近づけるための精油の配合比を求める。生成されるのは化学的な目標値と配合案であり、AIが実際に匂いを感覚として嗅いでいるわけではない。

出典：東京科学大学、Aleixandreらの研究

人による評価とその範囲

研究者は二つの段階で人の嗅覚による評価を行った。まず14人が6パターンの香りを嗅ぎ比べ、意図した記述子に合う方を選んだ。次に23人が、ある記述子を追加した香りと元の香りを比較した。大学の発表によると、どちらも概ね狙った印象を選ぶ結果となった。ただし参加者数と試験条件は限定的で、あらゆる人が同じ香りを好むことを示してはいない。

香水、食品、家庭用品への応用

香水や室内芳香剤などの試作品づくりに、この方法が役立つ可能性がある。食品の香りやデジタルコンテンツへの応用も今後の検討対象だ。ただし精油だから無条件に人体や環境に安全というわけではない。皮膚感作、使用濃度、製品ごとの規制や品質管理を別途確認する必要がある。研究は偽造品の検知、認知症の治療、工業規模での量産を実証していない。

東京科学大学は、今回作ったのは液体香料を調合する基礎的な仕組みで、香りをその場で即時生成する技術は今後の課題と説明している。開発時間や費用の削減も商業環境ではまだ検証が必要だ。

香料企業との関係

International Flavors & Fragrances（IFF）(IFF )は香料や食品向け素材を扱う企業である。同社によれば、1889年設立のPolak & Schwarzとvan Ameringen-Haeblerが1958年に統合してIFFとなった。IFFがこのOGDiffusion研究に参加した、または同技術で売上を得ているという証拠は示されていない。過去の株主比率を現在の投資判断材料として扱うことも避けるべきだ。

IFFのニュース

まとめ

OGDiffusionは、精油の分析データと言葉による香りの指定を結びつけ、配合案を自動で作れることを小規模な官能試験で示した。製品化には、より多様な人による評価、再現性、安全性、規制への適合を確かめる必要がある。

出典

M. Aleixandre、D. Prasetyawan、T. Nakamoto、「Generative Diffusion Network for Creating Scents」、IEEE Access、2025年；東京科学大学の研究発表。