JP2020035358A - 人の属性に合った香り・匂いを生成するための方法、コンピュータ、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】人の属性に合った香り・匂いを生成するための方法、コンピュータ、およびプログラムを提供する。【解決手段】香り管理サーバの人物属性データ処理部は、担当者端末によって送信された事前データを受信すると事前データに基づいて人物属性データを作成し人物属性データ記憶部に格納する。RTデータ取得装置は、RTデータを取得し香り管理サーバに送信する。香り管理サーバの外部データ処理部は、RTデータ取得装置によって送信されたRTデータを受信するとRTデータに基づいて外部データを作成し、外部データ記憶部に格納する。香り決定処理部は、人物属性データおよび/または外部データなどに基づいて、対象ルームに発生させる最適な香りを決定し、決定された香りに対応する香りデータを香りデータ記憶部から取得する。香り決定処理部は、取得された香りデータを香り指示データとして香り発生装置に送信する。【選択図】図3
Description
本発明は、人の属性に合った香り・匂いを生成するための方法、コンピュータ、およびプログラムに関する。
近年、商談成約率や業務効率を向上させるため、人の感覚にアプローチして訴える感覚(五感)マーケティングやブランディングなる企業戦略が生み出されている。例えば、視覚アプローチとして、顧客の注意を引き寄せるために、企業のロビーに電子パネルや大画面ディスプレイを設置し、宣伝材料となる映像を流している。また、業務効率を向上させるため、会議やプレゼンの場にも大画面ディスプレイを導入している。
そのほかに、聴覚アプローチとして、商談ルームや会議室、営業所内などにヒーリングミュージックや、季節感を感じさせるミュージックを流している。また、嗅覚アプローチとして、商談ルームなどに香り発生装置や、消臭・脱臭装置を設置している。
しかしながら、嗅覚アプローチとして設置される香り発生装置は、人の動きを感知して香りを発生させる装置はあるものの、単純な香りを発生させるのみである。一方で、顧客や従業員の性別や年齢層、嗜好は様々であり、香りの好みも多岐にわたる。また、性別や年齢などといった人の属性情報のみならず、外部情報(例えば、気温や湿度、会議室にいる人数)によっても香りの好みが変化する。さらに、時間の経過によって(例えば、商談や会議の開始から長時間経過)、顧客や従業員の疲労感や、室温なども変化し、香りの好みが変化する可能性もある。そのため、顧客や従業員の属性情報、および外部情報に合った香り・匂いを生成するための方法が求められている。
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、コンピューティングシステムを用いて、顧客や従業員の属性情報、および外部情報を取得し、各情報に基づいて最適な香りを決定および生成することである。また、香りに対する顧客や従業員からのフィードバック情報に基づいて最適な香りを見直しコンピューティングシステムに機械学習させる。
本発明の一態様は、
香りを発生させる対象ルームに滞在する人物の属性に関するデータである第1のデータを第1のコンピュータから受信するステップと、および/または、
前記対象ルーム内外の現在の属性に関するデータである第2のデータを第2のコンピュータから受信するステップと、
前記第1のデータ、および/または、前記第2のデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第1の最適な香りを決定するステップと、ならびに、
前記第1の最適な香りを示す第1の指示データを第3のコンピュータに送信するステップであって、前記第3のコンピュータは、前記第1の指示データに基づいて第1の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第1の香りを発生させる、ステップと
を備えたことを特徴とする方法である。
香りを発生させる対象ルームに滞在する人物の属性に関するデータである第1のデータを第1のコンピュータから受信するステップと、および/または、
前記対象ルーム内外の現在の属性に関するデータである第2のデータを第2のコンピュータから受信するステップと、
前記第1のデータ、および/または、前記第2のデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第1の最適な香りを決定するステップと、ならびに、
前記第1の最適な香りを示す第1の指示データを第3のコンピュータに送信するステップであって、前記第3のコンピュータは、前記第1の指示データに基づいて第1の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第1の香りを発生させる、ステップと
を備えたことを特徴とする方法である。
さらに、前記方法は、
前記発生させた第1の香りに対するフィードバックデータを第4のコンピュータから受信するステップと、
前記フィードバックデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第2の最適な香りを決定するステップと、
前記第2の最適な香りを示す第2の指示データを前記第3のコンピュータに送信するステップであって、前記第3のコンピュータは、前記第2の指示データに基づいて第2の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第2の香りを発生させる、ステップと
をさらに備えたことを特徴とする。
前記発生させた第1の香りに対するフィードバックデータを第4のコンピュータから受信するステップと、
前記フィードバックデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第2の最適な香りを決定するステップと、
前記第2の最適な香りを示す第2の指示データを前記第3のコンピュータに送信するステップであって、前記第3のコンピュータは、前記第2の指示データに基づいて第2の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第2の香りを発生させる、ステップと
をさらに備えたことを特徴とする。
また、前記方法において、前記第1のデータは、前記対象ルームに滞在する人物の性別、年齢層、出身地、趣味、前記滞在する人物の前記対象ルームに対する滞在開始日時、滞在予定時間、前記滞在する人物の脳波、感情、体調、好みの香り、および好みでない香りの少なくとも1つに関するデータであることを特徴とする。
さらに、前記方法において、前記第2のデータは、現在の季節、天候、前記対象ルームが在る建物外の現在の温度、湿度、前記対象ルーム内の現在の温度、湿度、前記対象ルームに現在いる人数、前記対象ルームの広さ、前記対象ルームに現在発生している香り、現在の日時、および前記対象ルームに対する人物の滞在経過時間の少なくとも1つに関するデータであることを特徴とする。
また、本発明の別の態様は、
香りを発生させる対象ルームに滞在する人物の属性に関するデータである第1のデータを第1のコンピュータから受信し、および/または、
前記対象ルーム内外の現在の属性に関するデータである第2のデータを第2のコンピュータから受信し、
前記第1のデータ、および/または、前記第2のデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第1の最適な香りを決定し、ならびに、
前記第1の最適な香りを示す第1の指示データを第3のコンピュータに送信し、前記第3のコンピュータは、前記第1の指示データに基づいて第1の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第1の香りを発生させる
ように構成されたことを特徴とするコンピュータである。
香りを発生させる対象ルームに滞在する人物の属性に関するデータである第1のデータを第1のコンピュータから受信し、および/または、
前記対象ルーム内外の現在の属性に関するデータである第2のデータを第2のコンピュータから受信し、
前記第1のデータ、および/または、前記第2のデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第1の最適な香りを決定し、ならびに、
前記第1の最適な香りを示す第1の指示データを第3のコンピュータに送信し、前記第3のコンピュータは、前記第1の指示データに基づいて第1の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第1の香りを発生させる
ように構成されたことを特徴とするコンピュータである。
本発明のさらに別の態様は、前記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
本発明によれば、コンピューティングシステムを用いて、顧客や従業員の属性情報、および外部情報を取得し、各情報に基づいて最適な香りを決定および生成することができる。また、香りに対する顧客や従業員からのフィードバック情報に基づいて最適な香りを見直しコンピューティングシステムに機械学習させることができる。
以下、添付された図面を参照して、本発明の実施形態に係るシステムを詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。図1において、香り管理サーバ100は、ネットワーク104(例えば、イントラネット)を介して、担当者端末101、リアルタイム(RT)データ取得装置102、および香り発生装置103と通信を行うように構成される。なお、図1では、香り管理サーバ100を1つのサーバコンピュータとして表しているが、複数のサーバコンピュータによる分散型コンピューティングシステムとして構築することもできる。
香り管理サーバ100は、商品やサービスを提供する企業によって管理されるサーバコンピュータである。香り管理サーバ100は、担当者端末101やRTデータ取得装置102から、来客者の事前データやRTデータを受信し、これらのデータに基づいて最適な香りを決定する。また、香り管理サーバ100は、現在の香りに対するフィードバックデータを担当者端末101から受信し、決定された香りを見直し、最適な香りを再決定する。香り管理サーバ100の機能については後述する。
担当者端末101は、CPU、メモリ、入力装置、および表示装置を備えている。担当者端末101は、据え置き端末でもモバイル端末であってもよく、商品やサービスを提供する企業の担当者などが使用する。担当者は、担当者端末101を介して、顧客や従業員の人物属性データや、香りのフィードバックデータを入力する。
RTデータ取得装置102は、商品やサービスを提供する企業などの商談ルームや会議室、店舗内や営業所内、施設内(以下、まとめて「対象ルーム」という)に設置される。RTデータ取得装置102は、カメラ機能、気温や湿度の測定機能を備え、顧客や従業員の動きを感知してまたは定期的に、外部データを取得し、香り管理サーバ100に送信する。さらに、RTデータ取得装置102は、CPU、メモリ、画像・映像解析機能を備え、カメラ機能により撮影された画像や映像から、映り込んだ人物を解析し、当該人物や性別、年齢層などを特定することもできる。なお、RTデータ取得装置102は、1つの装置である必要はなく、カメラ装置や温湿度測定器など複数種類の装置群であってもよい。
香り発生装置103も、対象ルームに設置される。香り発生装置103は、香りの素となる複数の香料を備え、香り管理サーバ100から受信する香り指示データに基づいて複数の香料を調合および生成し発生させる。
次に、図1における香り管理サーバ100の構成を詳細に説明する。図2は、香り管理サーバ100の構成を示す図である。図2において、香り管理サーバ100は、システムバス115を介して相互に接続された、CPU110、RAM111、入力装置112、出力装置113、通信制御装置114、および記憶装置116を備えている。記憶装置116は不揮発性記憶媒体(ROMやHDDなど)で構成され、本発明の処理などに関連するソフトウェアプログラムを格納したプログラム格納領域と、当該ソフトウェアプログラムで取り扱うデータを格納したデータ格納領域とを備えている。プログラム格納領域の各処理部120〜123は、独立したソフトウェアプログラム、そのルーチンやコンポーネントなどで構成され、記憶装置116に格納されている。各処理部120〜123は、プログラムの実行時にCPU110によって記憶装置116から呼び出されRAM111のワークエリアに展開されることで、データベースなどに適宜アクセスしながら各機能を実現する。
図2では、各処理部120〜123として、人物属性データ処理部120、外部データ処理部121、香り決定処理部122、およびフィードバック処理部123を示している。これらの処理部120〜123の機能については後述する。
図2の記憶装置116におけるデータ格納領域は、人物属性データ記憶部130、外部データ記憶部131、および香りデータ記憶部132を備える。
次に、記憶装置116の各記憶部130〜132に記憶されるデータ(図5〜7)について説明する。図5は、人物属性データd500を示す図である。人物属性データd500は、対象ルームに滞在する予定の人物(例えば、顧客や従業員)の属性に関するデータであり、人物属性データ記憶部130に格納される。
人物属性データd500には、対象ルームに滞在する予定の人物の性別、年齢層、出身地、および趣味をそれぞれ示す「性別」d501、「年齢層」d502、「出身」d503、「趣味」d504、ならびに対象ルームに滞在する予定の人物の対象ルームに対する滞在開始日時および滞在予定時間(例えば、分)をそれぞれ示す「滞在開始日時」d505および「滞在予定時間」d506などを格納することができる。以下、詳述する。
人物属性データd500は、商品やサービスと共に、香りを提供する企業の担当者によって作成される、または他の企業などから提供されるマスタデータである。また、人物属性データd500は、RTデータ取得装置102によって撮影された画像や映像を解析し、人物や性別、年齢層などを特定し、作成されるトランザクションデータであってもよい。「性別」d501は、人物の性別を示す数値(例えば、1:男性、2:女性)を設定することができる。「年齢層」d502は、人物の年齢層を示す数値(例えば、1:10代、2:20代、・・・、8:80代以上)を設定することができる。「出身」d503は、人物の出身地を示す数値(例えば、1:北海道、2:東北、・・・、9:沖縄、10:米国北東部・・・)を設定することができる。「趣味」d504は、人物の趣味を示す数値(例えば、1:ドライブ、2:旅行、3:読書、・・・)を設定することができる。なお、人物属性データd500に含まれるデータ項目は、図5のものに限られず、脳波や体調に関するデータなどを含むこともできる。例えば、VR(virtual reality)会議などの場合は、人物ごとの脳波を取得し、会議中の人物の感情を判定することができ、人物属性データd500として脳波や感情に関するデータを持つこともできる。また、スマートフォンやウェアラブル端末などから心拍数、血圧、消費カロリー、睡眠状態などを取得し、人物属性データd500として体調に関するデータを持つこともできる。人物がお得意様のような場合は、個人単位でより細かいデータを持つこともできる。例えば、後述する香りの種類を一意に示す「香りID」d701を、お得意様の好みや好みでない香りを示すデータとして、人物属性データd500に持つこともできる。
次に、外部データd600について説明する。図6は、外部データd600を示す図である。外部データd600は、対象ルームの内外の現在の属性に関するデータであり、外部データ記憶部131に格納される。
外部データd600には、現在の季節および天候をそれぞれ示す「季節」d601および「天候」d602、対象ルームが在る建物外の現在の温度(℃)および湿度(%)をそれぞれ示す「外部温度」d603および「外部湿度」d604、対象ルーム内の現在の温度および湿度をそれぞれ示す「内部温度」d605および「内部湿度」d606、対象ルームに現在いる人数を示す「人数」d607、対象ルームの広さを示す「部屋の広さ」d608、対象ルームに現在発生している香りを一意に示す「現在の香り」d09、現在の日時を示す「現在日時」d610、ならびに対象ルームに対する人物の滞在経過時間(例えば、分)を示す「滞在経過時間」d611などを格納することができる。以下、詳述する。
外部データd600は、RTデータ取得装置102によって取得されたRTデータなどに基づいて管理サーバ100によって作成されるトランザクションデータである。「季節」d601は、現在の季節を示す数値(例えば、1:春、2:夏、3:秋、4:冬)を設定することができる。「天候」d602は、現在の天候を示す数値(例えば、1:晴れ、2:曇り、3:雨、4:雪)を設定することができる。「部屋の広さ」d608は、部屋の広さを示す数値(例えば、1:小、2:中、3:大、4:特大)を設定することができる。「現在の香り」d609は、香りを発生させた場合に、後述する香りデータd700の「香りID」d701から、発生させた香りを示すIDを格納することができる(なお、香りが未発生の場合は空データである)。また、外部データd600に含まれるデータ項目は、図6のものに限られない。
次に、香りデータd700について説明する。図7は、香りデータd700を示す図である。香りデータd700は、対象ルームに発生させ得る香りに関するデータであり、香りデータ記憶部132に格納される。
香りデータd700には、香りの種類を一意に示す「香りID」d701、ならびに対象の香りを生成するための香料A〜Eのそれぞれの調合比率(%)を示す「香料A」d702、「香料B」d703、「香料C」d704、「香料D」d705、および「香料E」d706などを格納することができる。以下、詳述する。
香りデータd700は、商品やサービスと共に、香りを提供する企業の担当者によって作成されるマスタデータである。図7では、最多で5種類の香料を調合し香りを生成することを想定し、5つのデータ項目「香料A」d702〜「香料E」d706を示しているが、調合し得る香料の数によってデータ項目を増減させることができる。
次に、本発明の香り生成処理について、図3のフローチャート、および図5〜7のデータを参照して説明する。図3は、本発明の一実施形態に係る香り生成処理を示すフローチャートである。本処理は、商談ルームや会議室など、対象ルームに滞在する人物がある程度決まっている場合に当該人物に関する事前データを予め入力しておき、事前データやRTデータに基づいて最適な香りを決定し、決定した香りを発生させるものである。
まず、商品やサービスを提供する企業の担当者や従業員の管理者などは、担当者端末101を介して事前データ(図示せず)を入力する(ステップ300)。事前データとは、人物属性データd500の基になる、対象ルームに滞在する予定の人物の属性に関するデータである。例えば、香り管理サーバ100によって提供される専用サイトやシステムに対して、事前データとして対象人物の性別や年齢層などを入力する。または、対象人物がお得意様など過去に取引を行ったことのある人物や、従業員などの場合は、人物属性データd500が既に登録されている可能性があるため、当該専用サイトなどを介して人物属性データd500に関連付けられた人物の識別子を検索し、選択するのみであってもよい。なお、対象人物が複数人いる場合は、複数人分の事前データを入力することになる。入力された事前データは、担当者端末101によって香り管理サーバ100に送信される(ステップ301)。
次に、香り管理サーバ100の人物属性データ処理部120は、担当者端末101によって送信された事前データを受信すると(ステップ302)、事前データに基づいて人物属性データd500を作成し(ステップ303)、人物属性データ記憶部130に格納する(ステップ304)。なお、人物属性データd500は、事前データに基づいて作成される代わりに、または併せて、他の企業などから提供されるデータに基づいてもよい。
次に、RTデータ取得装置102は、RTデータ(図示せず)を取得し(ステップ305)、香り管理サーバ100に送信する(ステップ306)。RTデータとは、外部データd600の基になる、対象ルーム内外の現在の属性に関するデータである。なお、事前データの入力処理(ステップ300〜304)は対象ルームに滞在する予定の人物が対象ルームに訪れる前に予め実行されるのに対し、RTデータの取得処理は対象ルームに人物が訪れたことなどをトリガ―として実行される。
次に、香り管理サーバ100の外部データ処理部121は、RTデータ取得装置102によって送信されたRTデータを受信すると(ステップ307)、RTデータに基づいて外部データd600を作成し(ステップ308)、外部データ記憶部131に格納する(ステップ309)。
次に、香り管理サーバ100の香り決定処理部122は、人物属性データd500および/または外部データd600などに基づいて、対象ルームに発生させる最適な香りを決定し、決定された香りに対応する香りデータd700を香りデータ記憶部132から取得する(ステップ310)。より具体的には、人物属性データd500および/または外部データd600の各データ項目の組合せと、香りの識別子(例えば、香りデータd700の「香りID」d701)とのマッピングデータ(図示せず)に基づいて、1つの香りを決定する。香りの決定にあたり、人物属性データd500および外部データd600の両データを用いる必要はなく、いずれか一方のデータのみを用いてもよい。なお、マッピングデータは、予め作成されておいてもよいし、後述するフィードバックデータを蓄積しておき、フィードバックデータに基づいて作成されてもよい。また、マッピングデータを用いずに、一般的な人工知能(AI)技術を用いて、人物属性データd500および外部データd600と、蓄積されたフィードバックデータとから、最適な香りとして尤度を最大にする香りを決定することもできる。なお、その後の香りの精度を向上させるため、マッピングデータや、最適な香りとして決定された香りは、AI技術を用いてフィードバックデータに基づいて機械学習させることもできる。
次に、香り決定処理部122は、取得された香りデータd700を香り指示データとして香り発生装置103に送信する(ステップ311)。その後、香り発生装置103は、受信した香り指示データに基づいて香料を調合することで香りを生成し、対象ルームに生成された香りを発生させる。
次に、担当者などは、担当者端末101を介して、発生させた香りに対するフィードバックデータ(図示せず)を入力する(ステップ312)。フィードバックデータとは、発生させた香りに対する、対象ルームに滞在している人物の反応に関するデータである。VR会議などの場合は、対象ルームに滞在している人物の脳波を取得することもできるため、脳波データをフィードバックデータとすることもできる。入力または取得されたフィードバックデータは、担当者端末101によって香り管理サーバ100に送信される(ステップ313)。
次に、香り決定処理部122は、担当者端末101によって送信されたフィードバックデータを受信する(ステップ314)。また、外部データd600が作成時(ステップ308)より古くなっている可能性があるため、外部データ処理部121は、再度、RTデータ取得装置102からRTデータを受信し、最新のRTデータに基づいて、外部データ記憶部131における外部データd600を更新することもできる。
次に、香り決定処理部122は、フィードバックデータや最新の外部データd600などに基づいて、最適な香りを再決定し、再決定された香りに対応する香りデータd700を香りデータ記憶部132から取得する(ステップ315)。取得された香りデータd700データは、香り決定処理部122によって香り指示データとして香り発生装置103に送信される(ステップ316)。ステップ316の後、本処理は終了する。
なお、前述したように、RTデータに基づく外部データd600は、時間の経過と共に古くなるため、定期的にRTデータ取得装置102によってRTデータを再取得し、外部データd600を更新することもできる。これにより、最適な香りを定期的に更新し、対象ルームに発生させる香りを細かく変化させることができる。
次に、本発明の香り生成処理について、図4のフローチャート、ならびに図6および7のデータを参照して説明する。図4は、図3に示す処理とは別の実施形態に係る香り生成処理を示すフローチャートである。本処理は、店舗内など、対象ルームに滞在する人物が不特定の場合に、香り管理サーバ100が、RTデータに基づいて最適な香りを決定し、決定した香りを指示データとして香り発生装置103に送信し、香りを発生させるものである。
まず、RTデータ取得装置102は、RTデータ(図示せず)を取得し(ステップ401)、香り管理サーバ100に送信する(ステップ402)。RTデータの取得について、図3に示す処理では対象ルームに人物が訪れたことなどをトリガ―としてRTデータの取得を実行していたのに対し、本処理では、例えば、店舗の営業時間内に定期的に繰り返し実行するように制御される。
外部データ生成処理および香り決定処理(ステップ403〜407)は、図3のフローチャートにおけるステップ307〜311と同様である。ステップ407の後、本処理は終了する。
以上により、本発明によれば、コンピューティングシステムを用いて、顧客や従業員の属性情報、および外部情報を取得し、各情報に基づいて最適な香りを決定および生成することができる。また、香りに対する顧客や従業員からのフィードバック情報に基づいて最適な香りを見直しコンピューティングシステムに機械学習させることができる。
Claims (6)
- 香りを発生させる対象ルームに滞在する人物の属性に関するデータである第1のデータを第1のコンピュータから受信するステップと、および/または、
前記対象ルーム内外の現在の属性に関するデータである第2のデータを第2のコンピュータから受信するステップと、
前記第1のデータ、および/または、前記第2のデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第1の最適な香りを決定するステップと、ならびに、
前記第1の最適な香りを示す第1の指示データを第3のコンピュータに送信するステップであって、前記第3のコンピュータは、前記第1の指示データに基づいて第1の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第1の香りを発生させる、ステップと
を備えたことを特徴とする方法。 - 前記発生させた第1の香りに対するフィードバックデータを第4のコンピュータから受信するステップと、
前記フィードバックデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第2の最適な香りを決定するステップと、
前記第2の最適な香りを示す第2の指示データを前記第3のコンピュータに送信するステップであって、前記第3のコンピュータは、前記第2の指示データに基づいて第2の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第2の香りを発生させる、ステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記第1のデータは、前記対象ルームに滞在する人物の性別、年齢層、出身地、趣味、前記滞在する人物の前記対象ルームに対する滞在開始日時、滞在予定時間、前記滞在する人物の脳波、感情、好みの香り、および好みでない香りの少なくとも1つに関するデータであることを特徴とする請求項1または2に記載の方法。
- 前記第2のデータは、現在の季節、天候、前記対象ルームが在る建物外の現在の温度、湿度、前記対象ルーム内の現在の温度、湿度、前記対象ルームに現在いる人数、前記対象ルームの広さ、前記対象ルームに現在発生している香り、現在の日時、および前記対象ルームに対する人物の滞在経過時間の少なくとも1つに関するデータであることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。
- 香りを発生させる対象ルームに滞在する人物の属性に関するデータである第1のデータを第1のコンピュータから受信し、および/または、
前記対象ルーム内外の現在の属性に関するデータである第2のデータを第2のコンピュータから受信し、
前記第1のデータ、および/または、前記第2のデータに少なくとも基づいて、前記対象ルームに発生させる第1の最適な香りを決定し、ならびに、
前記第1の最適な香りを示す第1の指示データを第3のコンピュータに送信し、前記第3のコンピュータは、前記第1の指示データに基づいて第1の香りを生成し、前記対象ルームに前記生成された第1の香りを発生させる
ように構成されたことを特徴とするコンピュータ。 - 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2018163471A JP2020035358A (ja) | 2018-08-31 | 2018-08-31 | 人の属性に合った香り・匂いを生成するための方法、コンピュータ、およびプログラム |
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