2026/02/20 1:12
**シミュレーションによる香りの解析**
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要約▶
Japanese Translation:
デジタル香りエンジニアリングは、匂い分子を高次元の二進数ベクトルに変換します—特にPrincipal Odor Map（POM）を通じて—これによりAIモデルが混合物がどのように匂うかを予測できるようになります。
Google/DeepMindなどのテックリーダー、Osmoのようなスタートアップ、およびGivaudanを含む香料会社は、香水設計を加速するためにこれらの埋め込みを構築しています。 例えば、OsmoのOlfactory Intelligenceプラットフォームは、数日で新しい香料分子（Glossine、Fractaline、Quasarine）を生成し、従来の開発が要する何年もかけている時間を短縮しました。 GivaudanのCartoプラットフォームは、予測アルゴリズムと5,000以上の原材料データベースを組み合わせ、Tom FordのBois Pacifiqueのような実際の商品を仮想的に調合します。
香水以外にも、AI生成アロマはより安全な虫除け（DEETの代替品）や揮発性シグネチャーによる非侵襲的病気診断、ローズやアンバーグリスなど希少天然成分の持続可能な代替を提供する可能性があります。 複雑な混合物（例：300種類以上の揮発性化合物を含むローズブーケ）のモデリングにはまだ課題が残っており、相互作用は非加算的です。 近々開催されるDREAM Olfaction Challenge（2025年末締切）はまさにこの問題に取り組んでいます。
歴史的に、香りは19世紀後半から自然源から合成源へ移行し、「ナチュラルネス」の文化的概念が価値に影響を与え続けています。アンバーグリスのような希少原料で見ることができます。 機械生成アロマの登場は、ラグジュアリー物語を持続可能性と倫理的調達へシフトさせる可能性があり、ラボ育成ダイヤモンドの台頭と同様に響くでしょう。
本文
テイラー・レイン著
「Scent, In Silico」
匂い――最も原始的で、情緒を揺さぶる感覚
匂いは私たちの中でもっとも原始的であり、感情に強く訴える感覚です。記憶を呼び起こし、味覚を形作り、行動にも影響を与えます。コーヒーの香りはカフェインが血流に到達する前から覚醒度を高めることがあります。日焼け止めのほんの少量で数十年分の時間が戻り、若さへと誘います。しかし鼻をつまむと、リンゴのスライスと生のジャガイモの一切れを区別しにくくなるのです。
その重要性にもかかわらず、匂いは我々の感覚の中で最も謎めいたものです。視覚や聴覚とは異なり、直截的な形式化が難しいのです。課題は、臭い分子の莫大な多様性（光子や周波数より遥かに多い）と、主観的感覚を記述できる共通語彙・技術を構築することにあります。機械はコンピュータビジョンで視覚、信号処理で聴覚を学習しましたが、匂いはなおも頑固にアナログです。今まで「RGB」的な臭いの表現や「フーリエ変換」のような手法は存在しませんでした――それまでは。
Google を含むテックジャイアンツ、Osmo のようなスタートアップ、Givaudan などの伝統的香料メーカーも、AI による匂いのデジタル化を試み始めています。臭い分子を 1 と 0 にエンコードすることで、この感覚モダリティをより深く理解し、操作できるようにしたいと考えています。「コンピュータビジョン」が視覚が受動的な画像取得ではなく予測・解釈の能動プロセスであることを示しているように、匂いのプログラミングも嗅覚の多くの謎を照らし出すと期待されています。
デジタル匂いの実用的かつ収益性の高い応用
嗅覚生物学へのさらなる洞察に加え、デジタル匂いは数多くの実務的・非常に利益性のある用途を持っています。そのため、防衛機関 DARPA からエステ ローダーなどの企業グループまで、多くが投資しています。計算上の嗅覚は、ガス漏れや食品劣化、呼気中の疾患マーカー、偽造製品といったカメラでは捉えられない脅威・情報を検知するのに役立ちます。また、香料や他の臭い物質に使われる天然成分への依存度を低減し、同じ脳パターンを引き起こす化学合成分子を見つけ出すことでコストと環境負荷を削減できます。さらに、全く新しい匂いを創造し、技術がなければ到達できない広大で未開拓の化学パレットを提示する可能性もあります。
匂いの進化：生物学的起源から現在へ
眼と耳が進化する以前に、生物は化学的に世界を知っていました。分子は細胞膜を通じて拡散し、動植物間で代謝交換を行います。最古の環境とのインタフェースである匂いは、30億年以上前、原始海で漂流していたバクテリアから生まれました。これら初期の生物は水中で化学勾配を探知し、食べ物へ向かうために分子を検出しました――これは最も基本的な「chemosensation（化学感覚）」です。
この「センサー」は細胞膜に埋め込まれた受容体タンパク質で構成され、分子が鍵と鎖のように結合すると受容体の形を変え、細胞内でシグナルカスケードを引き起こします。時間とともにこれらの分子は生存を導くだけでなく、多細胞生命を奨励しました。細胞が集まるにつれ、半コセミカル質（種間・種内情報伝達分子）の交換が行動に影響し、集団化と同期を可能にし、細胞協力の基盤を築きました。
植物は攻撃時に cis‑3‑ヘキサネル（切り取った草の香り）などのグリーンリーフ揮発物を放出し、近隣の植物へ警告を送り、草食動物を捕食する動物を引き寄せます。ヒトの乳児は母親のミルクの特徴的な匂いに惹かれ、授乳を促進し早期生理リズムを調整します。昆虫、とりわけアリはイリドダイルなどのフェロモンを用いてコロニー全体を協調させます。
最初の四足動物が海から陸へ移行すると、匂いは新しい揮発性分子や空気中で変化する条件に適応しながら精緻化しました。水生祖先よりも広範なchemosensoryレパートリーを持つことで、嗅覚系も進化を続けました。
嗅覚の遺伝的構造と受容体多様性
鼻腔内の嗅覚ニューロンは分子を結合し、脳へ信号を送ります。異なる受容体組み合わせが異なる匂いとして知覚されます。現在、遺伝情報の約 2〜5 % が匂いに関わっています。これは全ゲノムの中では最大の遺伝子ファミリーです。時点ごとに、356 種類の嗅覚受容体の 77 % が鼻腔内で発現し、それぞれが世界中の多様な匂いを構成する分子に調整されています。個人差はありますが、共通しているのは 90 種類だけです。このレパートリー全体が我々の匂い経験と主観性を生み出します。
熟したイチゴを噛んだ瞬間の吸入を考えてみてください。甘く酸っぱい香りは単一の化合物ではなく、フラーネオール（キャラメル甘）、メチル・エチルブタノエート（果実味）、メチル‑2‑プロパノエート（果実味）、ヘキサンアル（緑と鋭さ）、cis‑3‑ヘキサノール（葉のような新鮮さ）など、揮発性分子のカクテルが鼻腔を満たします。
各鼻孔で、この混合物は 2.5 cm² の嗅覚上皮に覆われた粘膜層へ浸透します。この小さな領域には約 1000 万の嗅覚感覚ニューロンが点在し、各細胞は一種類の受容体タンパク質しか発現していません。吸入時にフラーネオールや cis‑3‑ヘキサノールなどが独自の受容体組み合わせを活性化させ、まるでピアノの鍵盤を押すような「ハーモニー」を作り出します。この活動パターンは脳に「イチゴ」として読み取られます。重要なのは、二つの匂いが同じパターンを共有することは決してありません。数百種の受容体遺伝子の組み合わせにより、人間は 10⁶⁰ 未満以上の異なる匂いを検出・識別できるのです。
匂いと脳への経路
生成された信号は嗅球へ送られます。嗅球は頭蓋底に位置し、同一受容体型のニューロンがグロメルール（処理ハブ）へ集約され、感覚入力を強調・精緻化します。各グロメルールは特定の受容体タイプ専用モジュールとして機能し、数千の嗅覚感覚ニューロンから入力を受け取り、同じ分子特徴に調整された情報を処理します。
他の感覚と異なり、嗅覚信号は視床を経由せず直接大脳辺縁系（扁桃体・海馬）へ送られます。これは情動や記憶に中心的であり、意識化される前に強い記憶と感情を引き起こす理由の一つです。
匂い予測の難題
受容体は分子構造を「鍵」として認識し、電気反応を誘導するという仮説が主流ですが、構造から匂いへの関係（SOR）には未解明のパラドックスがあります。ほぼ同一構造でも全く異なる匂い、逆に構造が大きく異なっても似た匂いになるケースが多々あります。
例としてムスク類を挙げると、マクロ環からポリサイクリックフレームワークまで、多様な分子が「温かく粉雪のような動物的」香りを誘発します。ムスクオールやシベトンはマクロ環ケトンで同じ「古典的動物的ムスク」を示し、ニトロムスク（例：ムスクキシレン）は芳香族ニトロベンゼンスキャフォールドを持ちながらもムスキーな特性を保ちます。さらに分子は揮発性である必要があり、約 300 Da を超えると感知できなくなる場合があります。
匂い研究の歴史的進化
古代から人々は香料を手作業で採取し、植物を砕いたり油に浸したり、樹脂を燃やして抽出しました。8〜9 世紀にはイスラムの蒸留装置「アレミブ」が登場し、エッセンシャルオイルの制御された抽出が可能になりました。この革新は香料製造にアルコールをベースとした化学的手法をもたらし、香水産業を科学・医学へと近づけました。交易によって欧州にも伝わり、マセレーションやエクスプレッション、ティンキュラリング、エンフレージュなどが発展しました。
16 世紀にはタンナーが辛い匂いを香料オイルでマスクし、装飾的な手袋を作成。ヴェルサイユでは服装・髪型・化粧品・香水といった全感覚のプレゼンテーションが求められました。この高消費は 1656 年にフランス・グラッセで初めて正式な香料産業を確立するきっかけとなりました。
19 世紀に入ると、薬学・有機化学の技術が香り分子を解明。1820 年にニコラス・ギボールはトンカビーンズからクマリンを分離し、1858 年にテオドール・ゴブリーはバニラ豆からバイレインを結晶化しました。1882 年にはパークの「フーゲール・ロワイヤル」、グーランで「ジキ」(1889)、シャネルで「No.5」（1921）がアルデヒドを導入し、クロマトグラフィーと分画蒸留が香料産業に受け入れられました。
20 世紀の進展では、イオノン系ケトンや長鎖マクロ環、芳香族リングなどの構造が「オルガ・ア・パフューム」（半円形作業台）で研究されました。これにより、化学的構造と匂い感覚との関連性を体系化する動きが進みました。
近年のデジタル嗅覚への挑戦
コンピュータは色や音を数値的に表現できる一方で、匂いはそのような形式化が難しいとされています。1988 年に David Weininger は SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）を開発し、分子構造の文字列表記を標準化しました。しかし、この表記は構造から匂いへの関係性を捉えるには不十分でした。
その後、多くの研究所が「香り属性」（果実味・花香・ムスク・焼けたなど）に焦点を当てた大規模データセットを構築しました。Good Scents Company などのオープンデータベースは、計算機学習が分子と嗅覚感知のパターンを見つけるための土台となりました。
2015 年には IBM Research と Rockefeller University が DREAM Olfaction Prediction Challenge を開催。476 種類の臭い物質に対し 4,800 以上の物理化学的特徴と、49 人の評価者が19 の感覚属性（甘い・魚っぽい・ミント味・酸っぱいなど）でレーティングを行いました。機械学習モデルは人間参加者と同等の精度（最大 85 %）を達成しました。
しかし、データセットは小規模であり、事前に定義された特徴量に依存していたため、本質的な構造－匂い関係を発見するには不十分でした。2019 年、Google Brain（現在の DeepMind）は 5,000 種類以上の臭い物質と 100 を超える専門香料家による記述でトレーニングデータを拡充し、Graph Neural Networks（GNN）を用いて分子構造から直接匂い表現を学習しました。各原子に原子番号・価数・混成状態・電荷などの情報を割り当て、メッセージパッシングで隣接ノードと状態を更新しながら、最終的に 63 次元の「匂い埋め込み」を生成しました。
この埋め込みは圧縮すると、構造が似ていない分子でも同じ匂いを示すものがクラスター化され、匂いの「幾何学」が可視化されました。これにより Google は Principal Odor Map（POM）という高次元座標系を提案し、人間の嗅覚に加え、マウスや昆虫まで含めた多種にわたる受容体活性を予測できるようになりました。
Osmo と香料産業への応用
2022 年に Google Research から派生した Osmo は、POM をベースとする Olfactory Intelligence（OI）プラットフォームを開発。データ入力された感覚情報を化学設計へ変換し、「コンピュータに匂いを持たせる」ことを目指しています。Glossine、Fractaline、Quasarine などは、同社のプロンプト生成で作られた香料分子です。
- Glossine：レイヴェガス風の輝きを放ち、ジャスミンに似たトップノートを持つ。テキスタイルへの安定性が高い。
- Fractaline：ボタニカルなバイオレットノートで、粉雪のような「第二皮」の印象を与えるとされる。
- Quasarine：ジャスミン香りを持ちつつ長時間持続する“フレッシュペタル”効果がある。
これらは全く新しいオリジナル分子で、従来の香料開発に比べ数日で設計可能です。
Osmo は香料以外にも DEET の代替を開発。昆虫避け効能を実験的に測定し、POM を使って効果的な分子を予測しました。その結果、DEET と同等かそれ以上の新規分子が数十個確認され、安全性・持続性が向上しています。
さらに、非侵襲診断ツールも開発中です。パーキンソン病や糖尿病、特定の癌などに伴う揮発性シグネチャを犬の嗅覚で検出する研究があります。また、サステナビリティ面では、合成香料分子を用いることで、天然原料（例：ローズ）からの環境負荷を大幅に削減できます。
他社動向と課題
Osmo 以外にも Givaudan の Carto デジタル設計プラットフォームがあります。5,000 種類以上の原材料データベースと予測アルゴリズムを組み合わせ、香料化学者が仮想的に香りをシミュレート・調整できます。Tom Ford の Bois Pacifique（2025 年 1 月）も Carto を活用して設計されました。
しかし、デジタルでロズを再現するには約 300 種類以上の揮発性化合物が関与し、それぞれの相互作用や放出速度・濃度が複雑に絡み合います。Osmo や Carto は個々の分子を微調整できますが、数十〜百種類の混合物全体のインタラクションを完全に捉えることは未だ困難です。
近未来：複合匂い予測のベンチマーク
最新の DREAM Olfaction Challenge（2025 年末終了予定）は、2〜10 種類の分子からなる 700 超の混合物を対象にし、感覚的類似度を数値化することを課題としています。初期結果は複雑な混合物の匂い予測精度が向上したことを示唆しています。
合成香料と天然香料：価値観の変遷
19 世紀中頃に合成香料分子が登場して以来、批判と称賛が入り混じりました。Guerlain の Jicky（1889）は合成バニリン・クマリンを採用し、香料の新章を切り開きました。商業ハウスは「科学の勝利」として合成ムスクを宣伝し、自然素材より長持ちする点を強調しました。この時期における「アートフレーズ」は、Max Beerbohm が語ったように「工芸の新時代」を示します。
今日でもアンバーグリスのような希少天然香料は高価で人気です。海洋環境と時間の蓄積によって複雑さを増すため、文化的・化学的価値が結びついています。この事例は「自然」と「純粋性」が感覚経験に与える影響を示しています。
機械生成分子への関係
デジタル匂いは、合成物質とそのストーリーを再考する必要があります。計算で設計された香料は安全でアレルゲンフリー、規制遵守が容易です。また、実験室で作られたシヴィトンは野生のクイベット抽出に取って代わり、倫理的かつ持続可能な製造を提供します。これは lab‑grown ダイヤモンドが鉱山ダイヤモンドと同等でありながらコストを大幅に削減した例に似ています。
デジタル香料は小さな化学構成から広範な嗅覚体験へと拡張し、サステナビリティ・倫理性が高いラグジュアリー市場で価値を創造します。機械が想像した匂いは、この新しい物語の中心となるでしょう。
テイラー・レインについて
テイラー・レインは生化学とコンピュータサイエンスの学位を持ち、科学的研究と文化的制作との相互作用に深い好奇心を抱いています。現在はデンマーク工科大学（Technical University of Denmark）の Novo Nordisk Foundation Center for Biosustainability で勤務しています。
謝辞
Christiana Agapakis の寛大なサポート、Jasmina Aganovic の思慮深い指導と時間、Xander Balwit の継続的編集支援、Astrid に感謝します。
参考文献
Rayne, T. “Scent, In Silico.” Asimov Press (2026). DOI: 10.62211/28jw-12ty