JP6665899B2 - 香り提示情報出力システム - Google Patents
香り提示情報出力システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6665899B2 JP6665899B2 JP2018155667A JP2018155667A JP6665899B2 JP 6665899 B2 JP6665899 B2 JP 6665899B2 JP 2018155667 A JP2018155667 A JP 2018155667A JP 2018155667 A JP2018155667 A JP 2018155667A JP 6665899 B2 JP6665899 B2 JP 6665899B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- scent
- information
- user
- evaluation
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 154
- 239000003205 fragrance Substances 0.000 claims description 62
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 16
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 235000005979 Citrus limon Nutrition 0.000 description 7
- 244000131522 Citrus pyriformis Species 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 5
- 235000009499 Vanilla fragrans Nutrition 0.000 description 3
- 235000012036 Vanilla tahitensis Nutrition 0.000 description 3
- 241000207199 Citrus Species 0.000 description 2
- 241001310492 Pectis angustifolia Species 0.000 description 2
- 244000263375 Vanilla tahitensis Species 0.000 description 2
- 235000020971 citrus fruits Nutrition 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 239000002304 perfume Substances 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000008786 sensory perception of smell Effects 0.000 description 2
- 241000745768 Pluchea carolinensis Species 0.000 description 1
- 244000290333 Vanilla fragrans Species 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 230000035943 smell Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0282—Rating or review of business operators or products
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0641—Shopping interfaces
- G06Q30/0643—Graphical representation of items or shoppers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
- G06F18/232—Non-hierarchical techniques
- G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
- G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/14—Digital output to display device ; Cooperation and interconnection of the display device with other functional units
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0641—Shopping interfaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/174—Facial expression recognition
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Description
(1−1)全体構成
香り提示情報出力システム100は、ユーザ5に推奨される香りに関する香り提示情報を出力するものであり、図1に示すように、香り付与情報記憶部101と、香り付与情報取得部102と、クラスタリング部103と、香り提示情報生成部104と、香り提示情報出力部105とを少なくとも有する。さらに、ここでは追加の構成として、香り提示情報出力システム100は、第1評価情報生成部110と、付与時間取得部111と、第2評価情報生成部120と、フィードバック情報取得部121と、リアクション情報受付部122と、第3評価情報生成部130と、販売情報記憶部131と、ユーザ特定部132と、第4評価情報生成部140と、使用情報受付部141とを有する。ただし、これらの追加の構成は必ずしも全てが必要ではなく、後述するクラスタリングが所定の精度で行なえる場合には、適宜省略可能なものである。このような香り提示情報出力システム100は任意のコンピュータにより実現することが可能であり、CPU等の演算処理装置に所定のプログラムが読み込まれることにより上記各機能が発揮される。
香り付与情報記憶部101は、ROM,RAM等のメモリ、ハードディスク、及びその他の任意の記憶装置により実現されるものであり、香り付与情報Jを記憶する。「香り付与情報J」は、図2に示すように、ユーザ5に付与された香りを識別する香り識別情報J01と、ユーザ5による香りの評価を示す香り評価情報J02と、ユーザ5を識別するためのユーザ識別情報J03とを少なくとも含む情報である。ここでは、さらに、香り付与情報Jとして、取得日時J11、付与時間J12、使用目的J13、使用目的J13に対する効果J14の情報が互いに関連付けられて記憶される。図2に示す例では、香り識別情報J01として、取得日時J11の時系列順に「レモン」「レモン」「レモン」「オレンジ」「バニラ」などに対応する情報が香り付与情報記憶部101に記憶されている。香り評価情報J02は、その香りに対するユーザ5の評価を示している。ここでは、香り評価情報J02は、嗜好性を示した数値で定義されており、数値が高いものほどユーザにとって好ましいものであることを意味している。図2に示す例では、香り評価情報J02として、時系列順に「3(好き)」「1(嫌い)」「3(好き)」「3(好き)」「3(好き)」などの情報が記憶されている。なお、香り評価情報J02は後述する第1評価情報から第4評価情報のいずれか又は任意の組み合わせを含むが、図2では第1評価情報に対応するものを示している。ユーザ識別情報J03は、ユーザ5(以下、個々のユーザについて説明する場合には、小文字a,b,c,d・・・を数字5に添える。)と一対一に対応する任意の情報である。図2に示す例では、時系列順に「ユーザ5a」「ユーザ5b」「ユーザ5c」「ユーザ5d」「ユーザ5a」に対応する情報が記憶されている。なお、ユーザ識別情報J03としては、ユーザ個人を識別する情報のみならず、ユーザ5が利用する任意の装置(例えばスマートフォンのMACアドレス等)の識別情報が用いられることもある。使用目的J13は、ユーザ5が香りを使用する目的を示す情報であり、予めユーザ5によって設定されるものである。図2に示す例では、勉強又は入眠の促進が使用目的として設定可能になっており、時系列順に「勉強」「入眠」「入眠」「勉強」「勉強」などの情報が記憶されている。効果J14は、使用目的J13に対するユーザ5の評価を示しており、香りの使用後にユーザ5によって設定される。図2に示す例では、効果として、有(あり)又は無(なし)が設定可能になっており、時系列順に「有」「無」「有」「無」「有」などの情報が記憶されている。
図5は香り提示情報出力システム100の動作を示すフローチャートである。
(3−1)
以上説明したように、香り提示情報出力システム100では、香り付与情報記憶部101が、ユーザ5に付与された香りを識別する香り識別情報J01と、ユーザ5による香りの評価を示す香り評価情報J02と、ユーザ5を識別するためのユーザ識別情報J03とを関連付けて香り付与情報Jとして記憶する。そして、クラスタリング部103が、香り付与情報Jに基づいて、ユーザ5を所定のクラスタに分類する。また、香り提示情報生成部104は、クラスタに所属する全ての又は他のユーザ5の香り付与情報Jに基づいて、ユーザ5に推奨される香りを提示するための香り提示情報を生成する。そして、香り提示情報出力部105は、香り提示情報を出力先にあわせた形態で出力する。このような構成により、クラスタに所属するユーザ5の香り付与情報Jが反映された香り提示情報が出力されるので、ユーザ5に対して適切な香りを提供することができる。
また、香り提示情報出力システム100では、クラスタリング部103がユーザ5を所定のクラスタに分類する。クラスタリングの手法は適宜選択することができる。例えば、クラスタリング部103は、付与時間J12に基づいて、ユーザ5を所定のクラスタに分類する。このような構成により、嗅覚器の時間応答特性が類似するユーザ5のクラスタに基づいて、香り提示情報を出力できる。また、例えば、クラスタリング部103は、香り変化情報Kに基づいてユーザ5を所定のクラスタに分類する。このような構成により、使用履歴に基づいてユーザ5が分類されることになるので、ユーザ5にとってさらに好ましい香りの情報を提示することができる。
また、香り提示情報出力システム100では、香り提示情報生成部104が香り提示情報を出力する。ここでは、香り提示情報に、ユーザ5に推奨される香りの、推奨される使用時間が含まれる。これにより、ユーザ5に最適な香りの使用を促すことができる。ただし、推奨時間の提示は必須ではなく適宜省略可能である。
また、香り提示情報出力システム100は、第1評価情報生成部110、第2評価情報生成部120、第3評価情報生成部130、及び第4評価情報生成部140を備えており、ユーザ5による香りの評価を示す香り評価情報J02に含まれる第1評価情報、第2評価情報、第3評価情報、及び第4評価情報を生成する。ここでは、これらの全ての構成を列挙しているが、香り提示情報出力システム100はこれらの1つだけを有するものでもよいし、任意の組み合わせを有するものでもよい(図2では、香り評価情報J02として、第1評価情報のみを示している)。そして、クラスタリング部103により、香り評価情報J02に基づいてユーザが所定のクラスタに分類される。
(a)例えば、香り提示情報出力システム100が第1評価情報生成部110を有する場合、第1評価情報生成部110が、付与時間取得部111が取得した付与時間J12に基づいて第1評価情報を生成する。ここでは、付与時間J12が長いほど評点が高くなるように第1評価情報が生成される。
(b)また、香り提示情報出力システム100が第2評価情報生成部120を有する場合、第2評価情報生成部120が、フィードバック情報取得部121が取得したフィードバック情報に基づいて第2評価情報を生成する。具体的には、香り提示情報出力システム100は、リアクション情報受付部122をさらに有しており、リアクション情報受付部122が、ユーザ5から香りに対するリアクションを示すリアクション情報の入力(例えば「いいね」「超いいね」「ひどいね」などのアイコンの押下)を受け付ける。そして、フィードバック情報取得部121が、リアクション情報を解析することによりフィードバック情報を取得する。なお、リアクション情報受付部122は、ユーザ5に香りが付与された付与時間J12を受け付けてもよい。このような構成により、付与時間J12の長さに応じた第2評価情報を生成できる。また、フィードバック情報取得部121は、空間Sの音声情報を解析することによりフィードバック情報を取得するものでもよい。このような構成により、ユーザ5の会話等に基づいて第2評価情報を生成することができる。また、フィードバック情報取得部121が、空間Sの撮像画像に映ったユーザ5の表情を解析することによりフィードバック情報を取得するものでもよい。このような構成により、ユーザ5の表情に基づいて第2評価情報を生成することができる。
(c)また、香り提示情報出力システム100が第3評価情報生成部130を有する場合、第3評価情報生成部130が、販売情報に基づいて、第3評価情報を生成する。なお、香り提示情報出力システム100は、ユーザ識別情報J03に基づいてユーザ5を特定するユーザ特定部132を有していてもよい。このような構成により、香りが提供されたユーザ5を特定できる。
(d)また、香り提示情報出力システム100が第4評価情報生成部140を有する場合、第4評価情報生成部140が、使用情報受付部141が受け付けた、使用目的J13及び効果J14に基づいて、第4評価情報を生成する。このような構成により、使用目的に応じてユーザ5にとって効果を発揮する可能性が高い香りに関する情報を生成できる。
また、香り提示情報出力システム100は、複数の香料を内蔵し、一つの香料及び/又は複数の香料による香りを発生することが可能な香りディスペンサ200に接続する。そして、香り付与情報取得部102が、香りディスペンサ200を介して、香り評価情報J02を取得する。このような構成により、香りディスペンサ200を介して、多種多様な香りを提供できるとともに、香り提示情報を出力するための情報を取得できる。
上述したように、本実施形態に係る香り提示情報出力システム100は、香り付与情報に基づいてユーザ5をクラスタリングし、クラスタリングされたユーザ5に対して香り提示情報を出力するものである。クラスタリングの際に、香り付与情報Jとして、図7に示すような情報のいずれか又は任意の組み合わせをさらに追加してもよい。すなわち、香りに関する検索ワード、香り関する情報が掲載されたページの閲覧履歴、香料のオイルの購入履歴、利用態様、利用時間帯、リアクション情報、評価文章(感想文)、香りに関する情報が掲載されたページのお気に入り登録の有無、ユーザ5のプロフィール、利用環境情報(温度・湿度・天気)などの情報を追加してもよい。そして、これらの情報も用いてユーザ5をクラスタリングすることで、さらに最適化された香り提示情報の生成が可能となる。具体的には、個々のユーザ5に対して推奨される香りの情報(=好みの香りレコメンド)、閲覧された香りの情報の中から推奨される香りの情報、香りの推奨利用シーンの情報(=オススメシーン)、推奨される香りのカテゴリの情報(=オススメカテゴリ)(例えばフローラル、シトラス、甘い香り等)を香り提示情報として出力できる。また、各ユーザに推奨される香りの情報以外にも、全てのユーザ5の利用情報に基づいて、人気の香りの情報、人気のオイルの情報、人気のカテゴリの情報、人気の利用シーンの情報なども合わせて出力することができる。具体的には、香り提示情報生成部104により、図8、9に示すような表示情報が生成される。ここでは、ユーザ5の端末装置50に、各ユーザに推奨される香りの情報として、「あなたへのオススメはこちら」「今もっているオイルで利用可能なブレンド」「持っているオイルに1つ足すとオススメなブレンド」「オススメの良く眠れる香り」「オススメのオイル」などの情報が表示される(図8)。また、ユーザ5の端末装置50に、全てのユーザ5の利用情報に基づいて、「この香りを選択した人はこの香りも利用しています」「香りの詳細な説明」「この香りを見た後に利用しているのは」「カスタマーレビュー」「関連した香りを探す」「最近の利用・閲覧からオススメの香り」などの情報が表示される(図9)。
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
50 端末装置
100 香り提示情報出力システム
101 香り付与情報記憶部
102 香り付与情報取得部
103 クラスタリング部
104 香り提示情報生成部
105 香り提示情報出力部
110 第1評価情報生成部
111 付与時間取得部
120 第2評価情報生成部
121 フィードバック情報取得部
122 リアクション情報受付部
130 第3評価情報生成部
131 販売情報記憶部
132 ユーザ特定部
140 第4評価情報生成部
141 使用情報受付部
200 香りディスペンサ
201 入力受付部
301 録音装置
302 撮像装置
J 香り付与情報
J01 香り識別情報
J02 香り評価情報
J03 ユーザ識別情報
J12 付与時間
J20 販売情報
J21 販売数
J22 購入日時
K 香り変化情報
S 空間
Claims (15)
- ユーザ(5)に付与された香りを識別する香り識別情報(J01)と、ユーザによる前記香りの評価を示す香り評価情報(J02)と、ユーザを識別するためのユーザ識別情報(J03)とを関連付けて香り付与情報(J)として記憶する香り付与情報記憶部(101)と、
前記香り付与情報を取得する香り付与情報取得部(102)と、
前記香り付与情報に基づいて、ユーザを所定のクラスタに分類するクラスタリング部(103)と、
前記クラスタに所属する全ての又は他のユーザの香り付与情報に基づいて、ユーザに推奨される香りを提示するための香り提示情報を生成する香り提示情報生成部(104)と、
前記香り提示情報を出力先にあわせた形態で出力する香り提示情報出力部(105)と、
を備え、
前記香り提示情報は、ユーザに推奨される香りの、推奨される使用時間を含む、
香り提示情報出力システム(100)。 - ユーザ(5)に付与された香りを識別する香り識別情報(J01)と、ユーザによる前記香りの評価を示す香り評価情報(J02)と、ユーザを識別するためのユーザ識別情報(J03)とを関連付けて香り付与情報(J)として記憶する香り付与情報記憶部(101)と、
前記香り付与情報を取得する香り付与情報取得部(102)と、
前記香り付与情報に基づいて、ユーザを所定のクラスタに分類するクラスタリング部(103)と、
前記クラスタに所属する全ての又は他のユーザの香り付与情報に基づいて、ユーザに推奨される香りを提示するための香り提示情報を生成する香り提示情報生成部(104)と、
前記香り提示情報を出力先にあわせた形態で出力する香り提示情報出力部(105)と、
前記香り識別情報と前記ユーザ識別情報とに基づいて、連続する時系列におけるユーザに付与された香りの変化を示す香り変化情報(K)を前記香り付与情報記憶部から抽出する香り変化情報抽出部(106)と、
を備え、
前記クラスタリング部は、前記香り変化情報に基づいてユーザを所定のクラスタに分類し、
前記香り提示情報生成部は、連続する時系列における香りの変化の情報を含む前記香り提示情報を生成する、
香り提示情報出力システム(100)。 - ユーザ(5)に付与された香りを識別する香り識別情報(J01)と、ユーザによる前記香りの評価を示す香り評価情報(J02)と、ユーザを識別するためのユーザ識別情報(J03)とを関連付けて香り付与情報(J)として記憶する香り付与情報記憶部(101)と、
前記香り付与情報を取得する香り付与情報取得部(102)と、
ユーザに付与された香りに対するフィードバックを示すフィードバック情報を取得するフィードバック情報取得部(121)と、
前記フィードバック情報に基づいて第2評価情報を生成する第2評価情報生成部(120)と、
前記香り付与情報に基づいて、ユーザを所定のクラスタに分類するクラスタリング部(103)と、
前記クラスタに所属する全ての又は他のユーザの香り付与情報に基づいて、ユーザに推奨される香りを提示するための香り提示情報を生成する香り提示情報生成部(104)と、
前記香り提示情報を出力先にあわせた形態で出力する香り提示情報出力部(105)と、
を備え、
前記香り評価情報は前記第2評価情報を含む、
香り提示情報出力システム(100)。 - ユーザから前記香りに対するリアクションを示すリアクション情報の入力を受け付けるリアクション情報受付部(122)をさらに備え、
前記フィードバック情報取得部は、前記リアクション情報を解析することにより前記フィードバック情報を取得する、
請求項3に記載の香り提示情報出力システム。 - 前記リアクション情報受付部は、ユーザに関連付けられた端末装置を介して、前記リアクション情報の入力を受け付ける、
請求項4に記載の香り提示情報出力システム。 - 前記香りが付与される空間(S)の音声情報を記録する録音装置(301)に接続し、
前記フィードバック情報取得部が、前記空間の音声情報を解析することにより前記フィードバック情報を取得する、
請求項3から5のいずれか1項に記載の香り提示情報出力システム。 - 前記香りが付与される空間(S)を撮像する撮像装置(302)に接続し、
前記フィードバック情報取得部が、前記空間の撮像画像に映ったユーザの表情を解析することにより前記フィードバック情報を取得する、
請求項3から6のいずれか1項に記載の香り提示情報出力システム。 - ユーザ(5)に付与された香りを識別する香り識別情報(J01)と、ユーザによる前記香りの評価を示す香り評価情報(J02)と、ユーザを識別するためのユーザ識別情報(J03)とを関連付けて香り付与情報(J)として記憶する香り付与情報記憶部(101)と、
前記香り付与情報を取得する香り付与情報取得部(102)と、
前記香りを生じさせる香料の販売情報を記憶する販売情報記憶部(131)と、
前記販売情報に基づいて、第3評価情報を生成する第3評価情報生成部(130)と、
前記香り付与情報に基づいて、ユーザを所定のクラスタに分類するクラスタリング部(103)と、
前記クラスタに所属する全ての又は他のユーザの香り付与情報に基づいて、ユーザに推奨される香りを提示するための香り提示情報を生成する香り提示情報生成部(104)と、
前記香り提示情報を出力先にあわせた形態で出力する香り提示情報出力部(105)と、
を備え、
前記香り評価情報は前記第3評価情報を含む、
香り提示情報出力システム(100)。 - ユーザ(5)に付与された香りを識別する香り識別情報(J01)と、ユーザによる前記香りの評価を示す香り評価情報(J02)と、ユーザを識別するためのユーザ識別情報(J03)とを関連付けて香り付与情報(J)として記憶する香り付与情報記憶部(101)と、
前記香り付与情報を取得する香り付与情報取得部(102)と、
ユーザから前記香りの使用目的(J13)及び前記使用目的に対する効果(J14)の入力を受け付ける使用情報受付部(141)と、
前記使用目的及び効果に基づいて、第4評価情報を生成する第4評価情報生成部(140)と、
前記香り付与情報に基づいて、ユーザを所定のクラスタに分類するクラスタリング部(103)と、
前記クラスタに所属する全ての又は他のユーザの香り付与情報に基づいて、ユーザに推奨される香りを提示するための香り提示情報を生成する香り提示情報生成部(104)と、
前記香り提示情報を出力先にあわせた形態で出力する香り提示情報出力部(105)と、
を備え、
前記香り評価情報は前記第4評価情報を含む、
香り提示情報出力システム(100)。 - 前記香り評価情報は第1評価情報を含み、
前記香りが付与された付与時間を取得する付与時間取得部(111)と、
前記付与時間に基づいて前記第1評価情報を生成する第1評価情報生成部(110)と、
をさらに備える、請求項1から9のいずれか1項に記載の香り提示情報出力システム。 - 前記香りが付与された付与時間を取得する付与時間取得部(111)をさらに備え、
前記クラスタリング部は、前記付与時間に基づいて、ユーザを所定のクラスタに分類する、
請求項1から10のいずれか1項に記載の香り提示情報出力システム。 - 複数の香料を内蔵し、一つの香料及び/又は複数の香料による香りを発生することが可能な香りディスペンサ(200)に接続し、
前記香り付与情報取得部が、前記香りディスペンサから送られる情報に基づいて、前記香り付与情報を取得する、
請求項1から11のいずれか1項に記載の香り提示情報出力システム。 - 前記香りディスペンサは、前記香り付与情報を生成するための情報の入力を受け付ける入力受付部(201)を有する、
請求項12に記載の香り提示情報出力システム。 - 前記香りディスペンサは、ユーザに関連付けられた端末装置(50)を介して、前記香り付与情報を生成するための情報の入力を受け付ける、
請求項13に記載の香り提示情報出力システム。 - 前記ユーザ識別情報に基づいてユーザを特定するユーザ特定部(132)、
をさらに有する、請求項1から14のいずれか1項に記載の香り提示情報出力システム。
Priority Applications (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018155667A JP6665899B2 (ja) | 2018-08-22 | 2018-08-22 | 香り提示情報出力システム |
US17/268,817 US20210248664A1 (en) | 2018-08-22 | 2019-08-20 | Scent-presentation-information output system |
CN202111550713.1A CN114240554A (zh) | 2018-08-22 | 2019-08-20 | 香味提示信息输出*** |
EP19851143.8A EP3843025A4 (en) | 2018-08-22 | 2019-08-20 | PERFUME PRESENTATION INFORMATION OUTPUT SYSTEM |
CN201980054656.2A CN112639861A (zh) | 2018-08-22 | 2019-08-20 | 香味提示信息输出*** |
PCT/JP2019/032463 WO2020040144A1 (ja) | 2018-08-22 | 2019-08-20 | 香り提示情報出力システム |
US17/739,511 US20220261876A1 (en) | 2018-08-22 | 2022-05-09 | Scent-presentation-information output system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018155667A JP6665899B2 (ja) | 2018-08-22 | 2018-08-22 | 香り提示情報出力システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020030597A JP2020030597A (ja) | 2020-02-27 |
JP6665899B2 true JP6665899B2 (ja) | 2020-03-13 |
Family
ID=69592018
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018155667A Active JP6665899B2 (ja) | 2018-08-22 | 2018-08-22 | 香り提示情報出力システム |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US20210248664A1 (ja) |
EP (1) | EP3843025A4 (ja) |
JP (1) | JP6665899B2 (ja) |
CN (2) | CN112639861A (ja) |
WO (1) | WO2020040144A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7329410B2 (ja) * | 2019-10-16 | 2023-08-18 | 日本たばこ産業株式会社 | 情報処理装置 |
JP2021064290A (ja) * | 2019-10-16 | 2021-04-22 | 日本たばこ産業株式会社 | 情報処理装置 |
JP2023010440A (ja) * | 2021-07-09 | 2023-01-20 | 株式会社Sbx | 情報基盤装置、匂い拡散方法、および、匂い拡散プログラム |
US20230032040A1 (en) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | Elc Management Llc | Systems and methods for scent exploration |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
BG65650B1 (bg) * | 2004-09-01 | 2009-04-30 | Солея ДАНЬО | Метод за оценка на аромата на тютюневия дим и класификация по аромат на типове и сортове тютюни |
US20170140252A1 (en) * | 2005-10-03 | 2017-05-18 | Susan Lynn Stucki | Computerized, personal-scent analysis sytem |
JP2011512188A (ja) * | 2008-02-15 | 2011-04-21 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 芳香ディスペンサ |
JP2009217641A (ja) * | 2008-03-11 | 2009-09-24 | Ntt Communications Kk | 香りサービス提供システム、香りサービス管理装置、香り発生装置、香り発生制御装置、香りサービス提供方法、及びプログラム |
JP5135042B2 (ja) * | 2008-04-22 | 2013-01-30 | ソフトバンクモバイル株式会社 | 情報配信システム及び情報通信端末 |
JP5580634B2 (ja) * | 2009-06-04 | 2014-08-27 | 花王株式会社 | 香りの選択方法 |
JP2011257918A (ja) * | 2010-06-08 | 2011-12-22 | Sony Corp | コンテンツ推薦装置およびコンテンツ推薦方法 |
JP2017033226A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | 大日本印刷株式会社 | 香り発生装置、香り発生方法、香り学習サーバ、香り発生システム、およびプログラム |
US10647181B2 (en) * | 2017-01-19 | 2020-05-12 | Continental Automotive Gmbh | Predictive scent control system and method thereof |
US10150351B2 (en) * | 2017-02-08 | 2018-12-11 | Lp-Research Inc. | Machine learning for olfactory mood alteration |
US20180357701A1 (en) * | 2017-06-07 | 2018-12-13 | NC3 Systems | System and method for predictive recreational cannabis strain recommendation |
JP6929445B2 (ja) * | 2018-03-29 | 2021-09-01 | 株式会社Nttドコモ | 評価装置 |
US20210312518A1 (en) * | 2018-08-14 | 2021-10-07 | Smp Gmbh | Method and system for creating and managing fragrance-related user profiles |
-
2018
- 2018-08-22 JP JP2018155667A patent/JP6665899B2/ja active Active
-
2019
- 2019-08-20 CN CN201980054656.2A patent/CN112639861A/zh active Pending
- 2019-08-20 EP EP19851143.8A patent/EP3843025A4/en active Pending
- 2019-08-20 WO PCT/JP2019/032463 patent/WO2020040144A1/ja unknown
- 2019-08-20 US US17/268,817 patent/US20210248664A1/en not_active Abandoned
- 2019-08-20 CN CN202111550713.1A patent/CN114240554A/zh active Pending
-
2022
- 2022-05-09 US US17/739,511 patent/US20220261876A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020040144A1 (ja) | 2020-02-27 |
US20220261876A1 (en) | 2022-08-18 |
JP2020030597A (ja) | 2020-02-27 |
EP3843025A4 (en) | 2022-04-27 |
EP3843025A1 (en) | 2021-06-30 |
CN114240554A (zh) | 2022-03-25 |
US20210248664A1 (en) | 2021-08-12 |
CN112639861A (zh) | 2021-04-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6665899B2 (ja) | 香り提示情報出力システム | |
Baltrunas et al. | Context-aware places of interest recommendations for mobile users | |
Lwin et al. | Scenting movie theatre commercials: The impact of scent and pictures on brand evaluations and ad recall | |
JP5113796B2 (ja) | 感情マッチング装置、感情マッチング方法、及びプログラム | |
KR20070007290A (ko) | 지침서 생성 유닛 | |
CN113366521A (zh) | 感性计算设备、感性计算方法和程序 | |
KR20200119870A (ko) | 향 관련 제품 추천 시스템 | |
CN114862516A (zh) | 文案推荐方法、存储介质及程序产品 | |
CN106021302A (zh) | 一种基于智能推荐技术的无线音乐推荐方法和*** | |
JP4978043B2 (ja) | イメージ情報評価方法 | |
JP3655085B2 (ja) | 環境駆動型情報呈示装置 | |
JP7329410B2 (ja) | 情報処理装置 | |
JP2020091800A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、および情報提供システム | |
WO2020196447A1 (ja) | 情報処理装置及びプログラム | |
JP2007280038A (ja) | 商品情報提供の評価方法 | |
JP4797756B2 (ja) | 購買プロセス評価方法 | |
Stancescu et al. | How Can Luxury Fashion Brands Create a Multisensory Environment Online to Improve Customer Experience? | |
Sukarnadi et al. | How Short Video Content Marketing Could Trigger Purchase Intention of A Cosmeceutical Product Mediated By Brand Attitude | |
JP2020035358A (ja) | 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 | |
US20150278342A1 (en) | Apparatus and method for recommending service | |
JP4797757B2 (ja) | メディア評価方法 | |
JP2024073887A (ja) | 情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラム | |
CN115461767A (zh) | 机器学习***、机器学习设备和机器学习方法 | |
Ogden | Perfumed platforms, or the common scents of post-Fordism | |
JP2024074040A (ja) | 情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190821 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20191029 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191227 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200121 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200203 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6665899 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |