従来型においセンサは、主に酸化金属半導体や有機ポリマー半導体を用いて構成されている。しかし、これらをいくら組み合わせても認識できるにおい分子には限界があり、とりわけ複数のにおい分子が混在する複合臭 (事前情報なし) になると、得られるシグナルだけからそのにおいの正体を推定することは極めて困難であった。
　また、ガスクロマトグラフィー/質量分析計 (GC/MS) を用いればにおい分子の組成情報は得られるものの、ヒトが感知しない分子まで検出されるため、複雑な成分表が得られるだけで、最終的に「そのにおいがどう感じられるか」を読み解くことは容易ではない。このような背景から、「におい情報DX」を実現するためには、

• ヒト嗅覚が感知し得るすべてのにおい分子を検出できること
• 単純臭・複合臭を問わず同一フォーマットのデータとして扱えること
• 従来センサの弱点である水蒸気の影響を受けないこと
• 出力パターンがヒト嗅覚の知覚情報と相関すること
  といった条件が求められる。
  　我々は、ヒト嗅覚を担う約400種類の嗅覚受容体をセンシング分子とした「ヒト嗅覚受容体セルアレイセンサー」を実用化し、これらの要件を満たす世界初の技術として、NEDOの支援のもと研究開発を進めている。本技術が確立すれば、ヒトが感じるあらゆるにおいを普遍的なデータ形式で表現し、伝送・再構成することが可能となり、におい研究や産業応用に計り知れないインパクトをもたらす。
  　本講座では、まず従来型においセンサの基礎・歴史・現状、その限界を概説した後、我々が実用化したヒト嗅覚受容体センサの仕組みと性能について具体的に紹介する。さらに、World Business Satellite や がっちりマンデーでも取り上げられた社会実装例 (AI調香師、ピンポイント消臭剤、デジタルフレーバー、デジタルフレグランス、におい品質管理など) に加え、本センサの登場によって初めて可能となる新たな研究・ビジネスの展望についても述べたい。

1. におい・香りの利用分野
   • 研究面と産業面
2. 今までのにおい検出技術
   1. 抽出法と濃縮法
   2. GC-MS-O
   3. 2種類のにおい評価方法 (組成と香調)
   4. 従来型におい評価技術 (各社の動向) とその限界
3. 現在進行中の有望なにおい検出技術
   1. MIP法
   2. LSPR/SERS法
   3. MISG-LSPR法
   4. MSS法
4. ヒト嗅覚システムについて
   1. ヒト嗅覚システム概説
   2. 嗅神経と嗅覚受容体とは
   3. 嗅球に関して
   4. 嗅覚受容体レパートリー
   5. 嗅球のにおいマップ
   6. 犬とヒトの差
   7. 嗅覚受容体の進化
5. におい・香り情報のデジタルデータ化
   1. なぜ、嗅覚受容体用いるセンサでなければならないのか?
   2. ヒト嗅覚受容体センサの構成
   3. ヒト嗅覚受容体センサの高度化
   4. 実際の測定例
   5. あらゆるにおいを約400次元のパラメータで表現する方法 (においマトリックス)
   6. これまでのにおいセンサでは見えなかった世界
6. 最近の嗅覚受容体研究
   1. 嗅覚受容体の高発現化
   2. コンセンサス嗅覚受容体
   3. 嗅覚受容体の立体構造
   4. 他のグループの嗅覚受容体を用いた実験的アプローチ (酵母法)
   5. 他のグループの嗅覚受容体を用いた実験的アプローチ (FET法)
   6. 他のグループの嗅覚受容体を用いた実験的アプローチ (無細胞系法)
7. 嗅覚受容体を用いて初めて分かった嗅覚の不思議
   1. におい分子間の相互作用
   2. Inverse Agonistの存在
   3. 複合臭は個々のにおい分子応答の線形和なのか?
   4. 濃度によらないにおい認識の仕組み
8. においマトリックスによるにおい・香りの定量的表現により初めて可能になった製品開発
   1. 無臭の証明
   2. ピンポイント消臭剤 (ウェーバー・フェヒナーの法則)
   3. においの再構成 (匂いDXの実現へ)
   4. 証拠に基づくアロマテラピー
9. これまでに放送されたTV番組から
10. 大阪大学研究拠点の紹介
11. 注目すべき他の研究者の仕事
12. 質疑応答