AIがわずか2日で香水を作る

AI giúp điều chế nước hoa chỉ trong... 2 ngày - Ảnh 1. — 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を持ちませんが、アルゴリズムを用いて「嗅ぐ」ことができ、ユーザーの感情的な反応を予測し、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、今では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、気分や季節、さらには音楽の好みに合わせて香水をパーソナラ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、つまりフレーバー、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 は匂い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は人間の調香師が単なる経験から認識することが難しい複雑な関係性を検出できます。例えば、システムは温暖な気候の若い世代が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に気づき、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はこれまでに組み合わせられたことのない香りの組み合わせでも、強い印象を与える可能性を秘めていることを検出できます。

このシステムの特筆すべき点は、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トすることです。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を香水製造に応用することに特化した米国のスタートアップ企業、Osmoです。彼らは、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、香水製造プロセスを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、伝統的かつ職人技が光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企業も、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）が人工知能（AI）によって調合された香水を発売するのを支援した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レコメンデーションプラットフォーム「Carto」を活用し、プロの調香師の創造性を最大限に引き出すサポートを行っています。