五感のうち、最もデバイス化が遅れているのが「嗅覚」です。測定対象である「ニオイ」は、40万種類以上といわれる各成分が、ppm (100万分の1) 〜ppb (10億分の1) 〜ppt (1兆分の1) といった低濃度で、任意の割合で数種から数千種混ざり合って形成されるものであり、これを人間が理解できる情報に変換するのは、最高難度の科学技術課題の一つと言えます。一方で、人間や犬を含む生物の鼻は、この離れ業をいとも簡単にやってのけます。
　そこで本講演では、まず生物の鼻と人工の鼻 (嗅覚センサ) との違いについて紹介し、嗅覚センサを開発するために必要な技術要素を概観します。また、嗅覚センサの実現に向けて、過去40年近く世界中で行われてきた様々な取り組みについて紹介します。さらに、これらを踏まえて、膜型表面応力センサ (MSS) を軸に、これまで我々が行ってきたハードウェア (センサ素子+感応膜など) とソフトウェア (機械学習など) を統合した総合的な研究開発を、一つのモデルケースとして紹介し、特に、農業や医療への応用を目指した最新の研究についても解説します。講演の最後には、小型デバイスによる各種サンプルの測定を実演し、得られた時系列データについて注目すべきポイントや、主成分分析などによる可視化についても解説します。

1. はじめに
   1. 生物の嗅覚と嗅覚センサの違い
   2. 嗅覚センサの歴史と現状
   3. 嗅覚センサシステムの要素と技術課題
2. 嗅覚センサMSSと周辺技術の総合的研究開発
   1. センサ素子MSSの開発経緯と技術的要点
   2. 感応膜の設計と被覆法、および各種応用例
   3. 機械学習との融合
      • 定量推定
      • 擬原臭
      • フリーハンド測定
   4. 産学官連携による要素技術の垂直統合
   5. 農業・医療応用に向けた最新情報
3. 嗅覚センサ開発に有用な周辺技術の紹介と解説
   1. ガス分析機 (GC-MSとPTR-MSの特徴と使い分け)
   2. 感応膜塗布装置 (各種装置の長所と短所)
   3. ガス制御周辺技術
      • MFC
      • 配管
      • 流量依存性
      • 自動化など
   4. データ解析についての注意点
4. まとめと今後の展望
   1. アプリケーションの分類
   2. 嗅覚センサに関する技術的な考え方
   3. 将来展望と今後の課題
5. 嗅覚センサデバイスでのサンプル測定・解析の実演