AIは香水製造プロセスにますます関与している
多くの香水スタートアップ企業は、ビッグデータに基づいて香りの配合を分析、推奨、シミュレーションするためにAIを活用しています。このシステムは嗅覚こそ持ち合わせていませんが、アルゴリズムを用いて「香り」を感知し、ユーザーの感情的な反応を予測することで、それぞれの選択を最適化します。
かつては熟練した「調香師」の特権だったものが、ディープラーニング モデルを使用して再現されつつあり、気分、季節、さらには音楽の好みに合わせて香水をカスタマイズできる未来が到来しています。
AIが香りデータを使って感情をシミュレート
Tuoi Tre Onlineの調査によると、このトレンドの背後にあるテクノロジーは機械学習モデルであり、フレーバー、ユーザーの認識、市場の分類、使用コンテキストを記述するデータでトレーニングされたモデルです。
AI は香りを直接感知するのではなく、ベクトル モデルを通じて「理解」します。ベルガモット、サンダルウッド、ジャスミンなどの香りの各成分は、香りの保持、拡散、層、感情的な反応に関連するパラメータによって表されます。
ディープラーニングにより、 AIは人間の調香師が経験だけでは認識しにくい複雑な関係性を検出できます。例えば、暑い気候の若者は軽やかな柑橘系の香りとムスクの組み合わせを好む傾向があることを認識し、その市場に最適なブレンドを提案するかもしれません。また、AIはこれまでにない組み合わせであっても、強い印象を与える可能性のある香りの組み合わせを検出することも可能です。
このシステムの特別な点は、材料を分析するだけでなく、ユーザーの反応もシミュレーションすることです。レシピをテストするために、実際のレシピである必要はありません。AIは人工データに基づいて何千ものシミュレーションを実行し、最終的な実機テストに最適なレシピを選定します。かつては数ヶ月かかっていたプロセスが、今では数日で完了します。
このトレンドの最も顕著な例の一つが、AIを香水開発に応用することを専門とする米国のスタートアップ企業、Osmoです。同社は、感情反応を分析するモデルと香りの分子をデジタル化する技術を開発し、香水開発プロセスを48時間に短縮しました。Osmoはこの成果を、技術的な進歩としてだけでなく、伝統的に職人技が求められる香水業界における革新のメッセージとして広く宣伝しました。
Osmoだけでなく、ジボダン、DSM-Firmenich、IFF、Symriseといった大手フレグランスグループも、AIをクリエイティブプロセスに統合しています。IBMはSymriseと共同で、オ・ボチカリオ（ブラジル）のAI搭載香水の発売を支援したAIシステム「Philyra」を開発しました。ジボダンは、データ駆動型のフレグランス推奨プラットフォーム「Carto」を活用し、プロの調香師による創作の最適化を支援しています。
気分、天候、性格に合わせて香りをカスタマイズ
AIとユーザー行動データの組み合わせは、フレグランス業界において前例のないパーソナライゼーションの可能性を切り開きます。一部のプラットフォームでは、ユーザーが自分の好み、香水をつけたタイミング、さらには音楽のプレイリストを入力すると、システムが適切な香りを提案してくれるようになっています。
「リラックスしたい」「自信が欲しい」「デートの準備」といった感情はすべて、AIが過去のユーザーの行動から学習した対応する香りの組み合わせに割り当てることができます。
初期段階の市場では、香りが天候に合わせて変化するものもあります。雨の日は温かみのある香り、晴れた日は涼しい香りといった具合です。一部のパーソナルデバイスでは、AIとバイオセンサーを組み合わせ、心拍数やストレスに基づいて香りを調整する実験が行われています。
このプロセスは大量生産とは異なり、注文ごとに少量生産が可能でありながら、自動化された最適化により迅速かつ正確な生産を実現します。ユーザーは、香水ボトル一つ一つにパーソナライズされた香りと、特別な感覚を体験できます。
AIがフレグランス創造プロセスを再定義
AIが調香技術に取って代わるのではないかという懸念とは裏腹に、現実にはAIは主に創造力を促進するものであり、創造力の源泉となっています。調香師はAIをパートナーとして活用し、わずか数時間で数百もの調香法を精査し、独自の適切な選択肢を見出し、完璧な調香を実現できるのです。
出典: https://tuoitre.vn/ai-giup-dieu-che-nuoc-hoa-chi-trong-2-ngay-20250701105034927.htm
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