機械学習を使用した香気成分データ解析

課題

　お客様の所属部署では、香気の特徴を研究されています。（例えば人間がある特定の物質を嗅いだ時に、どういったにおいの特徴を判断基準として捉えているのか、また特定のにおいを疑似的に感じさせるにはどのような物質の組み合わせが望ましいか、等）

　その一環として、香気物質のデータベースを構築し、統計的手法を活用した研究報告ができないか、検討されていました。研究報告に向けたデータ解析に用いるデータのクレンジング部分と、解析を行う切り口について、解決策やアイデアが求められていました。

施策

　解析に向けたデータ作成部分では、各変数に関する相関係数や、偏差値を用いた標準化等のデータを作成し、必要となるデータの準備から支援いたしました。試作したデータと解析結果を元に、ディスカッションを通じて精度を高めていきました。

　解析の一例として、香気物質データベースから抽出した情報を用いて、嗅覚に関する複数テーマを機械学習により特徴解析し、未知の特徴や特定のにおいの感受度合いを数値化した予測モデルを導き出しました。

【ポイント】

• 決定木分析を用いての特定香気を決定付ける要因の可視化
• 重回帰分析による香気の感受度数値の予測モデル生成

効果

　統計解析による結果は、お客様の研究による知見と重なる部分があったことにより、香気の研究報告に有益である未知の特徴を探り出す有効な手段になると証明されました。
また、本特徴解析の結果を、実際の研究テーマの内容としてお客様にて報告いただきました。

今後は、こうした研究テーマに関するレポーティング以外にも、研究データの抜本的な整理・データベースの整備や可視化といった部分でご協力の幅を広げていきます。