市場調査レポート
商品コード
1296112

におい検知の可視化 2023 ~ においの検出・伝送と再現を実現するデジタル嗅覚テクノロジ ~

出版日: | 発行: Fujiwara-Rothchild Ltd. | ページ情報: 和文 206 Pages | 納期: 即日から翌営業日

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におい検知の可視化 2023 ~ においの検出・伝送と再現を実現するデジタル嗅覚テクノロジ ~
出版日: 2023年07月20日
発行: Fujiwara-Rothchild Ltd.
ページ情報: 和文 206 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

本調査レポート「におい検知の可視化 2023~ においの検出・伝送と再現を実現するデジタル嗅覚テクノロジ ~」では、デジタル嗅覚技術の進展に着目し、「においのデジタル検出技術」と「においのデジタル伝送と再現」における、現在の課題や将来動向を示す事を目的としている。 「においの検出・伝送と再現」全体としては、2033年の3兆2,480億円のポテンシャルを示し、2023年からCAGR 32%の成長を示す。 においの検出・伝送と再現を実現するデジタル嗅覚テクノロジは、研究開発面では多くの課題を抱え社会実装にも苦しむ状態ではあるが、将来に向け、非常に大きなポテンシャルをもつ、一連の嗅覚ビジネスを創り上げる可能性の高い領域である。

「においのデジタル検出技術」においては、特ににおいセンサの市場動向と社会実装に於ける課題を中心にまとめている。 小型・高感度なトランスデューサによるマルチセンサアレイ方式のにおい識別センサは、市場開拓の途上にあるが、有用でありながら、まだ期待通りの市場獲得の成果を得ていない。本書では、現状の社会実装に於ける課題を整理するとともに、それをベースに技術開発を含めた今後の市場導入の進むべき方向性としての業界動向を示した。

「においのデジタル伝送と再現」において、現状のディフューザとは異なる進化したデジタルディフューザの研究動向と実現のための重要技術に関して整理している。 においは他の感覚による刺激とは異なり、強烈な情動や連想を即座に引き出し、その情動がもたらす生理的・行動的な反応を活性化する。においに対する感情反応は、高次の認知プロセスを介さずに瞬時に起こることである。香りはアロマテラピーにおけるリラクゼーション効果、集中力や認知機能の改善などの他、VRにおける空間のリアルな再現や、各種商業施設に於ける心地よい空間演出、ブランドアイデンティティの向上などの効果が期待できる。簡易なディフューザから業務用のディフューザまで既に様々な製品化がなされ、我々の生活に溶け込んでいる。 精密なにおいデータベースに基づき、その場の状況に応じて、適切な香りを現場で調合して再現することが可能になることにより、VRにおいてもリアル社会においても、その応用は更に拡大することが想定される。 人間の嗅覚反応とにおいの検出・伝送と再現に関する嗅覚テクノロジの関連を次の図に示すが、本書では、デジタル嗅覚、デジタルディフューザに関わる最近の研究動向を整理している。同図では、においセンサを、社会実装用の社会実装においセンサとともに、においの再現に使用する要素臭の分析等が可能な分析情報を提供する精密なデジタル嗅覚センサについても言及している。

目次


1. 本調査レポートの背景および定義

  • 1.1. 本調査レポートの背景と調査対象

2. Executive Summary

3. におい関連ビジネスの大きな方向性

  • 3.1. においの検出・伝送・再現に係るビジネスの全体像
  • 3.2. 「においのデジタル検出技術」の概要
  • 3.3. においのデジタル伝送と再現技術の概要

4. においのデジタル検出と分析

  • 4.1. においセンサ概論
    • 4.1.1. においセンサの特徴と課題
    • 4.1.2. においセンサの技術概要
    • 4.1.3. それぞれのトランスデューサの原理概論
  • 4.2. においセンサの開発と社会実装の現状
    • 4.2.1. におい検知のための新たなセンシング技術の研究動向
    • 4.2.2. 新たなセンシング技術の研究動向(論文・特許)
    • 4.2.3. 国内外に於ける研究開発機関・企業の取り組み
    • 4.2.4. においセンサ用AI開発の動向
  • 4.3. マルチセンサアレイにおいセンサのアプリケーション
    • 4.3.1. アプリケーションの可能性と分類
  • 4.4. 現在のにおいセンサ社会実装における課題
    • 4.4.1. 課題感 概要
    • 4.4.2. においの見える化が難しい理由(におい化学研究所 喜多氏)
    • 4.4.3. においセンサの技術的課題と実装のための調査
    • 4.4.4. 市場導入のためのにおいセンサ設計とアプリケーション
    • 4.4.5. においセンサのビジネス上の課題感
    • 4.4.6. においセンサの社会実装に帯する事業者の認識
    • 4.4.7. 社会実装に於ける事業者の声と改善・最適化の方向性

5. においのデジタル伝送と再現

  • 5.1. においのデジタル伝送と再現の概要
    • 5.1.1. 香りを捕獲・分類・伝送・再現するデジタル嗅覚に関する調査文献
    • 5.1.2. 多様なにおい再現のための手法 主要な例
    • 5.1.3. においの持つ意味合いと役割(学問的な背景など)
  • 5.2. においのデジタルデータベース化と伝送
    • 5.2.1. においのデジタルデータベース化と伝送 概要例
    • 5.2.2. デジタルデータベース化のためのにおい検知手段
    • 5.2.3. データベース実用例(研究含む)
    • 5.2.4. データベース研究例
  • 5.3. ディフューザ(Scent Release device)
    • 5.3.1. ディフューザ例
    • 5.3.2. ディフューザの例
  • 5.4. ディフューザのアプリケーション

6. においの検出・伝送と再現の市場規模

  • 6.1. におい検知の市場
    • 6.1.1. 世界市場規模
  • 6.2. アプリケーション分類による世界市場規模の具体的推定
    • 6.2.1. 分類ごとの市場規模推移
    • 6.2.2. 分類別の詳細市場規模推移
  • 6.3. デジタルディフューザ機器市場
  • 6.4. まとめ 「においの検出・伝送と再現」の市場規模

図表

  • FIG. 1 人間の嗅覚反応とにおいの検出・伝送と再現に関する嗅覚テクノロジ
  • FIG. 2 におい計測の重要な方向性
  • FIG. 3 本レポートの対象となるにおいセンサの形状分類
  • FIG. 4 においビジネス全体像
  • FIG. 5 The Rise of Digital Olfaction
  • FIG. 6 香り4.0研究会
  • FIG. 7 香り4.0研究会 香りの知覚
  • FIG. 8 香り4.0研究会 香り×人間情報データベースの構築
  • FIG. 9 ガス・におい検知開発動向
  • FIG. 10 ガス検知・におい検知 方式と目的
  • FIG. 11 本調査が対象とするにおい濃度とアプリケーション
  • FIG. 12 臭気濃度、臭気指数
  • FIG. 13 においを表わす単位
  • FIG. 14 B2Bにおけるガス・においの分析
  • FIG. 15 現場ガス分析事例
  • FIG. 16 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣
  • FIG. 17 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣(新村 東京医科歯科大学)
  • FIG. 18 デバイスによる模倣(マルチセンサアレイ)
  • FIG. 19 においセンサのテクノロジ
  • FIG. 20 においセンサ参入企業の役割分担
  • FIG. 21 ガス・においセンサのトランスデューサ技術分類
  • FIG. 22 金属酸化物半導体
  • FIG. 23 検出原理 QCM,SAW
  • FIG. 24 SPRセンサ
  • FIG. 25 Bio-Inspired Strategies: A Review
  • FIG. 26 gas sensors based on nanostructured materials
  • FIG. 27 FET gas sensors
  • FIG. 28 QCM based gas sensors
  • FIG. 29 Nanomaerial-based sensors for VOC detection
  • FIG. 30 固体シリコンナノワイヤベースセンサ
  • FIG. 31 Medical Care
  • FIG. 32 脂質二重膜に再構成された昆虫嗅覚受容体を用いた高感度VOC検出器
  • FIG. 33 脂質二重膜に再構成された昆虫嗅覚受容体を用いた高感度VOC検出器
  • FIG. 34 Low Cost Optical Electronic Nose for Biomedical Applications
  • FIG. 35 九州大学 今井研究室
  • FIG. 36 MSS (Membrane-type Surface stress Sensor)
  • FIG. 37 NanoWorld/東陽テクニカ
  • FIG. 38アロマビット QCM型とCMOS型
  • FIG. 39 株式会社アロマビット 小型ニオイセンサ 5C-SSM
  • FIG. 40 Aroma Coder V2
  • FIG. 41 コンセプトモデル「AROMAROID」
  • FIG. 42 JAIST-太陽誘電 においセンサの共同開発
  • FIG. 43 nose@MEMS
  • FIG. 44 noseStick
  • FIG. 45 新Kunkun dental
  • FIG. 46 欧州における疾病検出においセンサの研究団体
  • FIG. 47 The schematic overview
  • FIG. 48 Owlstone Technology
  • FIG. 49 Technion
  • FIG. 50 Sniffphone
  • FIG. 51 CEA-Leti (France, 電子情報技術研究所)
  • FIG. 52 Nanoscent
  • FIG. 53 DOAC members
  • FIG. 54 Aryballe Si-Ph Olfactory sensor-1
  • FIG. 55 Aryballe Si-Ph Olfactory sensor-1
  • FIG. 56 DEVICES AND METHODS TO COMBINE NEURONS WITH SILICON DEVICES CROSS-REFERENCE
  • FIG. 57 Koniku Scent-Detecting Device
  • FIG. 58 BRAIN CELL COMPUTER CHIP COULD CONTROL DRONES
  • FIG. 59 Sensigent
  • FIG. 60 Sensigent データ分析
  • FIG. 61 Nanosniff
  • FIG. 62 NanoSniffer 微量爆発物検出
  • FIG. 63 Foodsniffer
  • FIG. 64 Results Foodsniffer
  • FIG. 65 The e-nose Company
  • FIG. 66 Data Processing
  • FIG. 67 Electronic Nose and Its Applications: A Survey-1
  • FIG. 68 Electronic Nose and Its Applications: A Survey-2
  • FIG. 69 Current e-nose applications
  • FIG. 70 Challenges in e-nose systems
  • FIG. 71 生物由来の人工細胞とAIを組み合わせた人工嗅覚
  • FIG. 72 Continuous prediction in chemoresistive gas sensors using reservoir computing
  • FIG. 73 MSS/大阪大学のAI研究
  • FIG. 74 ガス流量制御無しの伝達関数比に基づくフリーハンドのガス識別
  • FIG. 75 NEC においの電子化~ 分析技術
  • FIG. 76 最先端嗅覚IoTセンサに基づくにおいデータマイニング
  • FIG. 77 NEC異種混合学習技術
  • FIG. 78 Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules
  • FIG. 79 Machine learning (Google)
  • FIG. 80 Headwaters
  • FIG. 81 においセンサの技術特徴とアプリケーション分野との関係
  • FIG. 82 デバイス設計特徴とアプリケーション分類の関係
  • FIG. 83 センサ素子数(感応膜種類数)の増加による高性能化
  • FIG. 84 においセンサ 技術課題
  • FIG. 85 Artificial olfactory sensor technology that mimics the olfactory mechanism: a comprehensive review
  • FIG. 86 A LITERATURE REVIEW OF SCENT TECHNOLOGY AND ANALYSIS ON DIGITAL SMELL
  • FIG. 87 機械学習によるスマートe-nose技術の進展
  • FIG. 88 Summary Receiver Operating Characteristic (SROC) Curve Analysis of All Electronic Noses
  • FIG. 89 Applications of E-nose for fermented food and beverage
  • FIG. 90 デバイス設計とアプリケーションの関連性
  • FIG. 91 においセンサのビジネス上の課題感
  • FIG. 92 社会実装に於ける事業者の声と改善・最適化の方向性
  • FIG. 93 多様なにおい再現のための手法 主要な例
  • FIG. 94 NIMS 擬原臭の判定-1
  • FIG. 95 NIMS 擬原臭の判定-2
  • FIG. 96 嗅覚ディスプレイ-1
  • FIG. 97 嗅覚ディスプレイ-2
  • FIG. 98 嗅覚とメンタルヘルスの関係
  • FIG. 99 Olfactory Virtual Reality (OVR) for Wellbeing and Reduction of Stress,Anxiety and Pain
  • FIG. 100 各社のデフューザーを構成するセンサ・DB・デフューザー 代表的な例
  • FIG. 101 ヒト嗅覚システムを再現したにおいセンサーの開発
  • FIG. 102 REVORN
  • FIG. 103 香味発酵株式会社
  • FIG. 104 香味発酵 においの数値化でできること
  • FIG. 105 NTTデータ×香味発酵
  • FIG. 106 A Principal Odor Map Unifies Diverse Tasks in Human Olfactory Perception 要約
  • FIG. 107 A Principal Odor Map Unifies Diverse Tasks (図1)
  • FIG. 108 OlfactionBase
  • FIG. 109 NanoSmells: Artificial remote-controlled odorants
  • FIG. 110 Predicting natural language descriptions of mono-molecular odorants
  • FIG. 111 Predicting natural language descriptions of mono-molecular odorants(図1)
  • FIG. 112 Predictive modeling for odor character of a chemical using ML combined with natural language processing
  • FIG. 113 Metabolic activity organizes olfactory representations
  • FIG. 114 Metabolic activity organizes olfactory representations(図2)
  • FIG. 116 Aroma shooter
  • FIG. 117 Scentee Machina
  • FIG. 118 Remni SCENT
  • FIG. 119 におい提示装置
  • FIG. 120 OVR ION
  • FIG. 121 OLORAMA Technology
  • FIG. 122 Scentscape Bio-Media Application
  • FIG. 123 Scentscape Bio-Media
  • FIG. 124 においセンサの世界市場ポテンシャル
  • FIG. 125 においセンサの特徴によるアプリケーション分類
  • FIG. 126 分類と市場規模推移(数量(M))
  • FIG. 127 分類と市場規模推移(金額(億円))
  • FIG. 128 分類A アプリケーション別市場規模推移
  • FIG. 129 分類B アプリケーション別市場規模推移
  • FIG. 130 分類C アプリケーション別市場規模推移
  • FIG. 131 分類D アプリケーション別市場規模推移
  • FIG. 132 Scent synthesizer 市場規模推移
  • Table 1 生体ガス成分と検出濃度・検出意義
  • Table 2 におい成分の種類と認知閾値
  • Table 3 臭気強度と濃度の関係
  • Table 4 におい・嗅覚 業界団体
  • Table 5 におい・嗅覚 関連学会
  • Table 6 代表的なセンサアレイ向けトランスデューサの特徴と課題
  • Table 7 Sensor types and their properties
  • Table 8 Most known electronic noses
  • Table 9 Main applications of e-nose in disease diagnosis. N/A = not mentioned.
  • Table 10 国内研究機関の嗅覚研究の状況-1
  • Table 11 国内研究機関の嗅覚研究の状況-2
  • Table 12 国内各社のにおいセンサ開発・実用化動向
  • Table 13 呼気センサ 研究・実用化の状況例
  • Table 14 海外研究機関の嗅覚研究の状況
  • Table 15 海外研究機関の嗅覚研究の状況-2
  • Table 16 海外各社のにおい・ガスセンサ開発・実用化状況-1
  • Table 17 海外各社のにおい・ガスセンサ開発・実用化状況-2
  • Table 18 Sensors and their applications in PEN3
  • Table 19 国内の口臭・体臭ガスセンサ 研究・実用化の状況例
  • Table 20 国内のガスセンサ 実用化の状況例
  • Table 21 嗅覚センサAI 主な研究開発と実用化状況
  • Table 22 におい分析経験のあるAIベンダリスト
  • Table 23 Summary for drift compensation by ensemble
  • Table 24 Characteristics and Outcomes of All Studies Included in the Qualitative Analysis-1
  • Table 25 Characteristics and Outcomes of All Studies Included in the Qualitative Analysis-2
  • Table 26 Characteristics and Outcomes of All Studies Included in the Qualitative Analysis-3
  • Table 27 Characteristics and Outcomes of All Studies Included in the Qualitative Analysis-4
  • Table 28 デジタル香気技術の限界(2017年以降のみ)
  • Table 29 Summary of different databases related to olfaction.
  • Table 30 各社のディフューザ