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

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。

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。

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。

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。

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。 本発明の一実施形態に係る香り管理サーバの構成例を示す図である。 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。 本発明の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。 本発明の一実施形態に係る人物属性データ記憶部に格納されたデータを示す図である。 本発明の一実施形態に係る外部データ記憶部に格納されたデータを示す図である。 本発明の一実施形態に係る香りデータ記憶部に格納されたデータを示す図である。

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)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。

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