CN102459549A

CN102459549A - 香味的选择方法

Info

Publication number: CN102459549A
Application number: CN2010800246660A
Authority: CN
Inventors: 杉山东子; 引地聪; 忍田晶子
Original assignee: Kao Corp
Current assignee: Kao Corp
Priority date: 2009-06-04
Filing date: 2010-05-25
Publication date: 2012-05-16
Anticipated expiration: 2030-05-25
Also published as: WO2010140315A1; US20120125082A1; CN102459549B; JP5580634B2; JP2011013207A; EP2439260A4; EP2439260A1

Abstract

本发明提供一种香味的选择方法，其中包括：将多种候选香味分别赋香的多个对象物提供给受试者的步骤(处理S2)；受试者嗅各对象物上赋予的香味(处理S3)；不对受试者指示应该唤起的记忆内容，而是针对所述各候选香味让所述受试者回答记忆的唤起度的步骤，该记忆是通过嗅各候选香味而被所述受试者唤起的各受试者过去的与受试者自身关联的记忆(处理S4)；以及针对所述各候选香味，将从多个受试者得到的多个记忆唤起度分类为记忆唤起度数值高的群和数值低的群，并将从以下(A)、(B)以及(C)中选择的1或者2以上的评价值作为指标，选择应该赋予制品的香味的步骤(处理S5)，(A)在各候选香味中，受试者人数与记忆的唤起度数值高的群的受试者人数的比例，(B)在各候选香味中，唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和与唤起度数值低的群的受试者的唤起度总和的比例，(C)在各候选香味中，唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和与受试者的唤起度总和的比例。

Description

香味的选择方法

技术领域

本发明涉及香味的选择方法。

背景技术

一直以来人们都知道制品的香味会对消费者的嗜好性产生影响。因此，从提供制品的方面，选择消费者嗜好性高的香味受到重视，有提案选择嗜好性高的香味的选择方法和评价嗜好性高的香味的评价方法。例如，提案有通过多次使用香料或者香料赋予香味的制品选择嗜好性高的香料成分(专利文献1)。另外，提案有将从香味获得的印象的评价用语分类为感觉评定用语和感情评定用语来正确评价香味特性的方法(专利文献2)。另外，还有报告有赋予香味的同时通过视觉和听觉给与刺激，对香味和这些刺激相组合的记忆进行评价的评价方法(专利文献3)。

进一步，在专利文献4中，公开了以下方法。公开了让受试者食用食品，将概念板上刊登的词语和图像与受试者的香味体验作比较。接下来评价从香味(味道以及香味)想到的词语、感情、思想等，特定食品中应该添加的香味驱动物的方法。

现有技术文献

专利文献1：特开2007-63251号公报

专利文献2：特开2001-174450号公报

专利文献3：特开2001-501611号公报

专利文献4：特开2007-530053号公报

发明内容

发明要解决的问题

在专利文献1～3中，公开了选择香味的方法，但是停留在与嗜好性、对称物的关联性评价上，没有言及制品性能。

另外，在专利文献4中，因为是将受试者的香味体验和概念板上展示的词语以及图像进行比较，获得由香味想起的记忆的提供，所以受试者想起的内容会受到示出的概念板的影响。进一步，在专利文献4中，没有言及通过香味得到的与自身关联的记忆的唤起度会对制品性能评价产生影响这一点。

解决课题的手段

本发明人认为有必要选择能够在产品性能上得到高评价的香味，对此进行了专门探讨，因此得知，通过嗅香味唤起的与自身关联的记忆的唤起度，会对制品的性能评价产生影响。

进而，本发明人得知，基于记忆的唤起度算出对香味的特定评价值，基于此评价值选择香味，可以选择出能够提高制品的性能评价的香味。

本发明正是基于上述这些发现的发明。

即，通过本发明，可以提供一种香味的选择方法，其中，

所述香味的选择方法是从多种候选香味中选择应该赋予制品的香味；

所述香味的选择方法包含：

将多种候选香味分别赋香的多个制品提供给多个受试者的步骤；

不提示应该唤起的记忆内容，就通过嗅各候选香味使所述受试者被唤起各受试者过去的与受试者自身关联的记忆，并针对所述各候选香味，让所述受试者回答该记忆的唤起度的步骤；

针对所述各候选香味，将从多个受试者得到的多个记忆唤起度分类为记忆唤起度数值高的群和数值低的群，

将从以下(A)、(B)以及(C)中选择的1或者2以上的评价值作为指标，选择应该赋予制品的香味的步骤，

(A)在各候选香味中，受试者人数与记忆的唤起度数值高的群的受试者人数的比例，

(B)在各候选香味中，唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和与唤起度数值低的群的受试者的唤起度总和的比例，

(C)在各候选香味中，唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和与受试者的唤起度总和的比例。

发明效果

通过本发明可以提供一种能够提高对象物的制品的性能评价的香味的香味的选择方法。

附图说明

[图1]表示本发明的一个实施方式所涉及的流程图。

[图2]表示香味A～D的愉悦感的评价结果平均值。

[图3]香味A～D的(a)表示受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的评价结果高的群的人数比例的图。(b)表示受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的评价结果高的群的评价总和的比例的图。

[图4]表示针对香味A～D的，受试者过去的与受试者自身关联的记忆的感情强度评价结果高的群和低的群的制品性能评价的图。

[图5]表示针对香味A的，受试者过去的与受试者自身关联的记忆的感情强度评价结果高的群和低的群的制品性能评价的图。

[图6]表示针对香味A～D的，受试者过去的与受试者自身关联的记忆的感情强度的评价结果高的群的，按香味类别进行的制品性能评价的图。

[图7]表示香味X～Z的愉悦感的评价结果平均值的图。

[图8]香味X～Z的(a)表示受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度评价结果高的群的人数比例的图。(b)表示受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度评价结果高的群的评价总和的比例的图。

[图9]表示针对香味X～Z的，受试者过去的与受试者自身关联的记忆感情强度的评价结果高的群和低的群的制品性能评价。

[图10]表示针对香味X的，受试者过去的与受试者自身关联的记忆感情强度的评价结果高的群和低的群的制品性能评价的图。

具体实施方式

以下，基于附图说明本发明的实施方式。

首先，参照图1，对本实施方式的香味的选择方法的概要进行说明。

本实施方式的香味的选择方法，是从应该赋予制品的候选香味的多种候选香味中，选择应该赋予制品的香味的香味的选择方法，包含：将被多种候选香味分别赋香的多个对象物提供给受试者的步骤(处理S2)；让受试者嗅各对象物上赋予的香味(处理S3)；在不对受试者指示香味应该唤起的记忆内容的前提下，针对各候选香味，通过嗅香味使受试者唤起受试者过去的与自身关联的记忆，并让受试者回答此记忆的唤起度的步骤(处理S4)；将此记忆的唤起度作为指标，从多种候选香味中选择对象物应赋予的香味的步骤(处理S5)。

接下来，针对本实施方式的香味的选择方法进行详细的说明。

(处理S1)

在此步骤中，在实施处理S2～处理S5之前，实施将多种香味组构成的香味群提供给受试者的操作、从上述受试者得到关于香味群的各香味嗜好性的回答的操作、从嗜好性最高的香味开始按顺序抽取出上述香味群中的一部分多种香味作为对象物应该赋予的候选香味(以下有时候会简称为候选)的操作。

首先，在此步骤中，在设定赋予香味的对象物的同时设定上述香味群。赋予香味的对象物没有特定的限制，除香波、护发素等毛发清洁剂、化妆水、化妆乳液等化妆料、粉底霜、化妆品制品等私人制品之外，还包括居住用清洁剂、衣物用清洗剂等居家制品。对于个人嗜好性高的个人制品本发明的香味的选择方法更加有效。

所提供的香味群的各种香味，可以由单一的香料成分构成，也可以是由多种香料成分调和而成的调和香料。

香味群的各香味，根据赋予香味的对象物的主要购买层的性质(年龄、性别、文化的背景等)设定。优选对设定香味群的各香味(例如对10～20种的香味)进行受试者的嗜好性评价。分类为嗜好性高的香味组和嗜好性低的香味组。将属于嗜好性高的香味组的多个香味作为赋予对象物的候选香味抽取出来。例如，可以在对设定的香味群进行受试者的嗜好性评价结果高的前2～8位的香味中抽取候选香味，也可以从嗜好性评价结果高的受试者的人数或者人数比例多的前2～8的香味中抽取香味作为候选香味。

香味的嗜好性评价，可以具备一项以上关于被香味唤起的心情良好或者感情良好的项目。

香味的嗜好性的评价项目，例如有积极、开心、放松、镇定、清新的、变年轻、充满活力、温暖、安全、满足、幸福等表示心情或者感情良好的评价项目。

评价的标准，将表示嗅香味完全不能引起评价项目的心情或者感情的点开始，至表示强烈引起评价项目的心情或感情的点之间数值化。评价的标准优选称为一维的视觉模拟等级(visual alanogue scale)的标准，进一步优选使用数值的标准，例如可以举出带有数值的顺序标准、间隔标准、比例标准。在此，作为高嗜好性的评价结果，例如，将作为嗜好性的香味愉悦感以9个等级评价(等级1：非常不愉悦～等级9：非常愉悦)、可以采用等级6以上的评价结果或者等级7～9的评价结果。

通过这样的嗜好性评价，抽取应该赋予对象物的候选香味。抽取候选香味不一定必要，而且也不限于通过上述方法，例如也可以采用抽取在对象物中使用频度高的香味、在对象物的类似领域中使用频度高的香味、或者例如根据对象物关联制品领域中从香味的嗜好性和制品得到的感觉(清洁感、安定感等)的评价进行抽取的方法。

(处理S2～S4)

在此步骤中，将处理S1中抽取的多种候选香味分别赋予对象者，提供给受试者。受试者嗅各对象物上附有的香味。然后，不对受试者指示应该唤起记忆的内容，而是针对各候选香味让上述受试者回答此记忆的唤起度，该记忆是通过嗅香味而被受试者唤起的各受试者过去的与受试者自身关联的记忆。

受试者优选为反映对象物的主要购买层的性质的受试者。可以让各受试者嗅全部的对象物上附有的香味，或者，也可以让每几个受试者分别嗅附有不同香味的对象物的香味。

受试者的人数为多名，从确保唤起度的正确性的观点出发，例如优选为8名以上，更加优选为10名以上。受试者人数越多越好，但是也可以为70名以下、也可以为50名以下。

受试者过去的与受试者自身关联的记忆在被受试者唤起的时候，不给受试者应该唤起记忆的内容的指示(不特定)，使其自由唤起。

但是，为了很容易唤起受试者过去的与受试者自身关联的记忆，也可以通过视觉或者听觉询问唤起所述记忆的事情。

通过视觉或者听觉，例如，可以直接询问“这个香味唤起了你什么样的记忆呢”，也可以询问“嗅过这个对象物的香味之后，请想一想记起来什么了”、“请感觉一下您自己在嗅这个对象物的香味的时候的自身经验”。

在这个步骤中，不对受试者直接展示或者指示应该唤起的记忆内容，也不提示应该唤起记忆的内容关联的香味以外的记忆等间接指示，使其自由地唤起记忆。即，不询问特定回忆的记忆(例如，询问从香味想到过去使用过的化妆料等的使用感等)，也不示出与在过去接受的视觉或听觉刺激相同或类似的照片、图像、音乐等来特定应该间接唤起记忆的内容。通过不对受试者进行直接或者间接地指示或者特定应该唤起记忆的内容，除去妨碍香味本身引起的受试者自身过去的记忆的要因，可以使受试者从香味自然地回忆起受试者自身过去的记忆。

在此，受试者过去的与受试者自身关联的记忆，是包含所谓的自传性记忆的记忆。“受试者过去”并非为选择香味而给与的，而是表示受试者各自的过去。香味和受试者的过去的受试者自身相关联的记忆是指，在本能中相联系的，通过嗅香味就回忆起受试者过去的与受试者自身关联的记忆。于是，将唤起的程度作为记忆的唤起度(以下称为“唤起度”)来评价。

受试者过去的与受试者自身关联的记忆是指，例如“十几岁的时候逗留的夏威夷旅行”、“每年暑假去玩的祖母的回忆”、“第一次使用祛臭喷雾剂的时候的记忆”等。

受试者回答受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度。

唤起度，例如，可以由评价记忆唤起的感情的强度、被带回到过去的感觉的强度、记忆的鲜明度、记忆的情景是否浮现于眼前、像再一次体验记忆中内容一般的感觉、是否感到记忆特别、是否感觉到重要的东西、是否进一步回忆起记忆相关的场所或事物、人物、记忆内容的详细程度等中选择的至少一个以上的项目得到。

其中，优选评价记忆唤起的感情的强度、被带回到过去的感觉的强度、记忆的鲜明程度中的至少一个项目以上，特别优选记忆唤起的感情的强度、被带回到过去的感情的强度的项目。

通过这样从多个项目评价唤起度，可以提高唤起度的正确性。另外，因为记忆唤起的感情的强度、被带回到过去的感觉的强度、记忆的鲜明度这些项目的相关性都很高，所以，通过评价这些项目，可以担保唤起度的正确性。

唤起度优选进行多等级评价，在本实施方式中数值化后进行评价。

例如，关于记忆唤起的感情的强度的唤起度，是将表示感情的强度非常弱的点与表示感情强度非常强的点之间数值化。

另外，通过嗅香味唤起记忆时产生的像被带回的感觉的程度有关的唤起度，是将表示完全没有被带回的感觉的点与表示像完全回到当时的感觉的点之间数值化。

关于由嗅香味而唤起记忆的鲜明程度的唤起度，是将表示记忆内容整体都很模糊的点与表示非常鲜明的点之间数值化。

另外，受试者回答了受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度，但是，也可以让受试者也回答受试者过去的与受试者自身关联的记忆，然后再回答唤起度。

(处理S5)

在这个步骤中，基于从受试者那里得到的唤起度，选择应该赋予对象物的香味。

首先，针对各候选香味，将从多个受试者那里得到的多个记忆的唤起度分类为记忆唤起度数值高的群和数值低的群。

例如，因为唤起度是以多个等级的数值评价的，所以以多个等级的评价数值范围的中间值作为基准，针对各候选香味将从多个受试者得到的多个唤起度分类为数值高的群和数值低的群。

另外，可以将多个等级的评价数值范围的前面20～50％作为数值高的群，其余的作为数值低的群。

于是，将以下(A)、(B)和(C)中选择的1或者2以上的评价值作为指标，选择香味。

(A)在各候选香味中，受试者的人数与记忆的唤起度的数值高的群的受试者的人数的比例

(B)在各候选香味中，唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和与唤起度数值低的群受试者的唤起度总和的比例

(C)在各候选香味中，唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和与受试者的唤起度总和的比例

另外，可以将(A)、(B)、(C)中任意一个评价值作为指标，也可以将(A)、(B)、(C)中多个评价值作为指标。

对将(A)作为指标的香味的选择方法进行说明。

针对各候选香味将从多个受试者得到的多个唤起度分类为数值高的群和数值低的群。之后，在各候选香味中，算出受试者的人数与记忆唤起度数值高的群的受试者的人数之比，例如，算出各候选香味的记忆唤起度数值高的群的受试者人数相对于受试者人数的比例。然后，例如可以选择记忆唤起度数值高的群的受试者人数比例最高的香味。另外，选择的香味，不限于只有一种，也可以是多种。例如，也可以在多种候选香味中，从记忆的唤起度数值高的群的受试者的人数比例高的开始依次选择一部分多种香味。

另外在使用多个评价唤起度的项目的情况下(例如，分别就记忆唤起的感情的强度(项目1)、被带回到过去的感觉的强度(项目2)、记忆的鲜明度(项目3)的3种项目进行唤起度评价的情况)，例如可以按以下的方法选择香味。

在每个项目中，将多个从受试者得到的多个唤起度分类为数值高的群和数值低的群，算出各候选香味的相对于受试者的人数来说数值高的群的受试者的人数比例。然后，对每种候选香味合计各项目的数值高的群的人数比例(项目1的数值高的群人数比例+项目2的数值高的群人数比例+项目3的数值高的群的人数比例)，选择得到最高数值的香味。

另外，也可以将从多个受试者得到的多个唤起度分类为数值高的群和数值低的群。然后，合计各项目的数值高的群的人数(项目1数值高的群的人数+项目2数值高的群的人数+项目3数值高的群的人数)，选择得到相对于全部受试者的人数比例最高的数值的香味。

下面，对以(B)作为指标选择香味的方法进行说明。

针对各候选香味将从多个受试者得到的多个唤起度分类为数值高的群和数值低的群。然后，针对各候选香味算出数值高的群的受试者的唤起度总和、以及各候选香味数值低的群的唤起度总和。

然后，在各候选香味中，算出唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和与唤起度数值低的群的受试者的唤起度总和的比例。例如，算出由(唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和/唤起度数值低的群的唤起度总和)得到的比例。然后，选择上述比例最高的香味。另外，选择的香味，不限定于只有一种，也可以为多种。例如，在多种候选香味中，也可以从相比于记忆唤起度数值低的群的受试者的唤起度总和，记忆唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和的比例(唤起度高的群的唤起度总和/唤起度低的群的唤起度总和)高的香味开始，选择一部分多种香味。

另外，在评价唤起度的项目为多个的情况下(例如，对记忆唤起的感情的强度(项目1)、被带回到过去的感觉的强度(项目2)、记忆的鲜明度(项目3)共3个项目分别评价唤起度的情况)，例如，对每个项目分别算出数值高的群的唤起度总和与数值低的群的唤起度总和。

然后，针对每个候选香味，例如，算出各项目数值高的群的唤起度总和的合计(项目1的数值高的群的唤起度总和+项目2的数值高的群的唤起度总和+项目3的数值高的群的唤起度总和)和各项目的唤起度数值低的群的唤起度总和的合计(项目1数值低的群的唤起度的总和+项目2数值低的群的唤起度的总和+项目3数值低的唤起度的总和)、选择由(唤起度数值高的群的唤起度的总和合计/唤起度数值低的群的唤起度的总和合计)得到的比例为最高数值的香味。

进一步，对以(C)作为指标选择香味的方法进行说明。

针对各候选香味将从多个受试者得到的多个记忆唤起度分类为数值高的群和数值低的群。接下来，算出唤起度数值高的群的受试者的唤起度的总和与受试者的唤起度的总和的比例，例如，算出记忆唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和相对于受试者的唤起度总和的比例。

然后，例如选择记忆唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和相对于受试者的唤起度的总和的比例(记忆唤起度的数值高的群的受试者的唤起度总和/受试者的唤起度的总和)最高的香味。另外，选择的香味不限于一种，也可以是多种。例如，也可以在多种候选香味中从(记忆唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和/受试者的唤起度总和)得到的比例高的香味开始依次选择一部分多种香味，也可以从上述其他比例高的香味开始依次选择一部分多种香味。

另外，在评价唤起度的项目是多个的情况下(例如对记忆唤起的感情的强度(项目1)、被带回到过去的感觉的强度(项目2)、记忆的鲜明度(项目3)共3个项目分别评价唤起度的情况)中，对每个项目算出数值高的群的受试者的唤起度总和与受试者全体的唤起度总和。

然后，针对每种候选香味，例如算出各项目数值高的群的受试者的唤起度的总和合计(项目1的总和+项目2的总和+项目3的总和)和全部项目的受试者全体唤起度的总和合计，选择相对于受试者全体的唤起度的总和合计，数值高的群的唤起度的总和合计比例数值最高的香味。

将如上方法选择的香味作为应该赋予对象物的香味。

这样，可以基于受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度来选择香味，从而可以选择能够提高对象物制品的性能评价的香味。

另外，如上所述，针对各候选香味，将从多个受试者得到的多个记忆唤起度分类为记忆唤起度数值高的群和记忆唤起度数值低的群，通过由(A)唤起度高的群的人数比例、(B)唤起度高的群的唤起度总和相对于唤起度低的群的唤起度总和的比例、或者(C)各香味唤起度数值高的群的受试者的唤起度总和相对于受试者全体的唤起度总和的比例，算出候选香味的评价值，从而可以适当选择能提高制品性能评价的香味。即，如果将记忆唤起度数值高的群的人数比例多的香味赋予制品，能使更多的消费者对产品性能给与高的评价。另外，预计如果是记忆的唤起度数值高的群的唤起度总和相对于记忆唤起度低的群的唤起度总和，或者相对于受试者全体的记忆唤起度数值总和的比例高的香味赋予制品的话，会出现对制品性能的评价非常高的消费者。

另外，上述处理S1～处理S5是在受试者使用制品之前的阶段实施的。

这样，可以不受制品自身的功能性评价影响而通过香味本身正确评价记忆的唤起度。

实施例

(实施例1)

下面，对本发明的实施例1进行说明。

(处理S1)

首先，决定赋予香味的对象物，抽取对象物上赋予的香味的候选香味。在本实施例中，对象物使用润肤露。接下来，作为香味群选择17种香味。考虑润肤露的主要购买层的性质，选择54名22～31岁的美国女性和68名42～51岁的美国女性一共122名作为受试者。

首先，将同样组成的润肤露分别赋予17种香味，让122名受试者进行嗜好性评价。嗜好性评价是针对“你对此香味有多大程度的喜欢还是讨厌呢”的评价项目，从“1：非常讨厌”到“9：非常喜欢”的9个等级的评价项目中选择1个项目回答。

将得到的受试者的关于嗜好性的评价回答数据按每种香味合计，算出平均值。按嗜好性的回答数据的平均值将17种香味分为嗜好性高的组和低的组，从嗜好性高的组中选择嗜好性最高的3种香味A～C和嗜好性高的组的其他香味D共四种调香不同的香味作为候选香味。

在表1中表示选择的4种候选香味。香味A是东方调的香草香味，香味B是柑橘调的葡萄柚香味，香味C是水果香调的香味，香味D是草木、花香调的以黑醋栗为基调的香味。在图2中，表示了针对本步骤中评价的香味A～D的愉悦感进行评价的结果的平均值。香味A～C基本没有差别，香味A～C与D之间有差别。

[表1]

	香调
		香味A	东方调
香味B	柑橘调
		香味C	水果香调
香味D	草木、花香调

(处理S2～S4)

接下来，将表1所示的4种候选香味分别对润肤露进行赋香。另外，所有润肤露的组成都一样。将此润肤露提供给受试者，让他们闻其香味。受试者是22～31岁的美国女性，受试者的人数为：嗅用香味A(香料A)赋香的润肤露的香味的人数为71名，嗅用香味B(香料B)赋香的润肤露的香味的人数为67名，嗅用香味C(香料C)赋香的润肤露的香味的人数为68名，嗅用香味D(香料D)赋香的润肤露的香味的人数为65名。

受试者嗅过各润肤露的香味，针对各候选香味，使受试者唤起受试者过去的与受试者自身关联的记忆，让受试者回答此记忆的唤起度。

在受试者过去的与受试者自身关联的记忆被受试者唤起的时候，没有提示应该唤起的记忆内容。但是，会提示进行容易唤起受试者过去的与受试者自身关联的记忆。容易唤起记忆的召唤内容是以“从香味中能回忆起什么记忆吗”以及“这个记忆是什么样的记忆呢”为主题的，具体来说如以下所述。

“那么，嗅一下香味吧。在嗅这个香味的时候，想一想这个香味给你什么样的心情呢，对于您来说有什么样的意味呢？请想一想。这个香味有没有让你回想起什么记忆吗？这个记忆是什么呢？请您对这个香味稍微想片刻。没有必要要给这个香味起名字，由这个香味没有得到任何联想也没有关系。我们只是对您在体验这个香味时您的想法和感觉很感兴趣。没有正确答案也没有错误答案，只是希望您说出您真实的想法。”

接下来，寻求自由表述受试者回忆起来的记忆(受试者的过去与受试者自身关联的记忆)的内容。

然后，让受试者回答受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度。评价唤起度的项目是关于唤起度状态(记忆的性质)和与其强度相关的项目。具体来说，包含针对通过嗅香味唤起的记忆，有多少感情的强度(记忆的感情强度，评价项目1)、有多少像被带回到记忆产生的时候和地点的感觉(被带回到过去的感觉，评价项目2)、有多鲜明或者模糊(记忆的鲜明度，评价项目3)各3个项目。

对于通过嗅香味唤起记忆的感情的强度，从“1：非常弱”～“9：非常强”的9个等级中选择数值回答。对于带回到自传性记忆产生当时的感觉的程度，从“1：完全没有带回”～“9：完全带回”的9个等级中选择数值回答。对于记忆的鲜明程度，从“1：总体模糊的关联性”～“9：非常鲜明的事件”的9个等级中选择数值回答。

(处理S5)

然后，合计上述步骤中得到的受试者的唤起度的回答数据，选择应该赋予对象物的香味。

因为唤起度在各评价项目中是以1～9的数值进行多等级评价，所以将受试者的人数在每项评价项目中分类为等级1～5的低评价的回答数据(唤起度数值低的群、以下也有称为评价低的群的情况)，和等级6～9的高评价的回答数据(唤起度的数值高的群，以下也有称为评价高的群的情况)。进一步，计算各个候选香味的评价高的群的回答数据的受试者的人数，算出相对于受试者全体的比例。另外，算出评价高的群的回答数据的总和、和评价低的群的回答数据总和、受试者全体的评价总和、以及评价高的群的回答数据的总和相对于评价低的回答数据的比例、评价高的群的回答数据总和相对于全体受试者的评价总和的比例。

在表2中表示的是针对香味A～D的唤起度评价项目的，评价结果高的群的回答数(受试者的人数)和相对于受试者总数的人数比例(表2括号内)、和评价高的群的回答数据的总和、评价高的群回答数据的总和相对于评价低的群的回答数据的总和的比例，评价高的群的回答数据总和相对于回答数据总和的比例。另外，图3(a)中表示针对香味A～D的唤起度的评价项目，评价结果高的群的回答数相对于受试者总数的人数比例，图3(b)表示针对香味A～D的唤起度的评价项目，评价高的群的回答数据总和相对于评价低的群的回答数据总和的比例(评价高的群的回答数据总和/评价低的群的回答数据总和)。

如表2所示，可以得到以下结果：香味A、香味C的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的感情强度(评价项目1)的唤起度高的群的人数较多，[评价高的群的唤起度(回答数据)的总和/评价低的群的唤起度(回答数据)的总和]也比较高。特别是A在所有的评价项目中都被分到受试者半数以上都是评价结果高的群中，在所有的评价项目中，评价高的群的人数比例与其他香味相比也是最高的。

另外，还得到以下结果：香味A在所有的评价项目中，[评价高的群的唤起度总和/评价低的群的唤起度总和]较高，并且在所有的项目中，评价高的群的唤起度总和相对于唤起度总和的比例也较高。

这些结果表明对于用香味A赋香后的对象物，受试者过去的与受试者自身关联的记忆唤起度高的受试者较多。

在图2中显示的嗜好性(香味的愉悦感)的评价中，虽然香味A与C的评价结果没有差别，香味C显示稍微较高的结果，但是，在受试者过去的与受试者自身关联的记忆的评价项目中香味A显示很高的评价，可以选择在嗜好性评价中不能选择的香味A。

(验证)

然后对对象物的性能进行评价。具体来说，是在进行受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度评价之后，让各受试者使用各自评价的香味赋香之后的对象物的润肤露一周时间，使用后对对象物进行嗜好性、制品性能的评价。使用后对于对象物的嗜好性的评价为，进行“对于这个制品有多大程度的喜欢或者不喜欢，选择最为适当的表述”的提示，从“1：非常讨厌”“2：稍微讨厌”“3：既不喜欢也不讨厌”“4：稍微喜欢”“5：非常喜欢”5个项目中选择1个项目。

对象物的制品性能评价是分别针对表3所示的20个项目中的制品性能评价项目，从“1：绝对不这么认为”～“5：哪个也不是”～“9：很强烈地感觉是这样”的9个等级中选择数值回答。

[表3]

制品性能评价项目1	制品性能评价项目2
		保持我的皮肤不干燥	适合我的制品
保持我的皮肤不粗糙	让我的皮肤看起来更加美丽
		保持皮肤柔和	帮助我的皮肤得到更好的护理
保持皮肤光滑	让我的皮肤看起来更加健康
		易延伸	给我的皮肤带来如丝般的触感
快速吸收	让我的皮肤更加有光泽
		充分吸收	让我的皮肤感到紧张有力
皮肤不油腻	使用制品的话会有良好的感觉
		长时间持续润肤的护理制品	让我的皮肤看起来更年轻
给我的皮肤以优异的润湿感
		日常使用的身体润湿护理品

在表3中所示的制品性能评价可以分类为第1组(制品性能评价项目1)和第2组(制品性能评价项目2)。第1组是像“在皮肤上易延伸”、“快速吸收”这些关于润肤露的功能性的评价，是能够进行物理评价等客观评价的功能性的性能评价项目。第2组是像“适合我的制品”“让我的皮肤看起来更加美丽”这样的主观感觉强、物理评价等客观评价困难的情绪性的性能评价项目。

将使用对象物之后的制品性能评价数据和使用前受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的回答数据一起合计。具体来说，针对使用前受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的各评价项目，将属于唤起度高的群(评价数值7～9)的受试者的制品性能评价数据的平均值和属于唤起度极低的群(评价数值1～3)的受试者的制品性能评价数据的平均值作对比。

图4表示针对全部的香味A～D，在受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的评价项目中，针对使用前的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的感情强度(评价项目1)，评价结果高的群的制品性能评价的平均值和评价结果低的受试者的制品性能评价的平均值。

如图4所示，评价项目1的唤起度高的群的受试者的制品性能评价显示比唤起度低的群的受试者的制品性能评价更高的结果，可以看到在情绪性的性能评价中有6个项目示出大的显著差异(p＜0.01)。可以看到在使用前的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度高的情况下，制品性能评价也会较高。

进一步，在图5中表示关于香味A的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度(评价项目1)高的群和低的群的制品性能评价的平均值。唤起度高的群在包括功能性的性能评价在内的几乎全部制品性能评价中显示高的评价结果，确认在20个项目中有16个项目示出大的显著差异(p＜0.01)。

在记忆感情强度的评价项目中，将唤起度高的群的受试者的制品性能评价结果的平均值按香味类别分别对比的结果表示于图6中。如图6所示，对于评价高的群的受试者人数比例最高且评价高的群的受试者回答数据的总和比例最高的香味A，其在制品性能评价结果的平均值上面也比其他香味显示更高的结果。

(实施例2)

接下来，针对本发明的实施例2进行说明。

将润肤露作为对象物，考虑润肤露主要购买层的性质，选43～49名22～31岁的美国女性作为受试者。

对相同组成的润肤露用表4中所示的3种香味的候选香味分别赋香，进行受试者的嗜好性评价。受试者是22～31岁的美国女性，受试者的人数为：嗅用香味X(香料X)赋香的润肤露的香味的人数为43名，嗅用香味Y(香料Y)赋香的润肤露的香味的人数为46名，嗅用香味Z(香料Z)赋香的润肤露的香味的人数为49名。嗜好性的评价是针对“对这个香味有多么的喜欢或者不喜欢”的评价项目进行回答，回答是从“1：非常讨厌”到“9：非常喜欢”的9个等级中选择1个项目回答。

按每种香味合计得到的受试者的关于嗜好性的评价的回答数据，算出平均值。图7表示本步骤中对于香味X～Z的愉悦感进行的评价结果的平均值。香味X～Z之间基本看不到差别。

[表4]

香味	香调
		香味X	花香粉香调
香味Y	花香水果香调
		香味Z	美食香调

(处理S2～S4)

然后，用表4所示的3种候选香味分别对润肤露赋香，将这些润肤露提供给受试者，让他们嗅香味。另外，所有润肤露都是一样的组成。受试者是和嗜好性评价一样的22～31岁的美国女性，评价各香味的受试者的人数也和嗜好性的评价相同。

和实施例1同样，让受试者嗅各润肤露的香味，针对各候选香味，让受试者唤起受试者过去的与受试者自身关联的记忆，并让受试者回答这个记忆的唤起度。评价唤起度的项目也和实施例1一样，是关于唤起状态(记忆的性质)和其强度的，包含针对通过嗅香味唤起的记忆，有多少感情的强度(记忆的感情强度，评价项目1)、有多少像被带回到记忆产生的时候和地点的感觉(被带回到过去的感觉，评价项目2)、有多鲜明或者模糊(记忆的鲜明度，评价项目3)共3个项目。唤起度的评价也和实施例1一样在等级1～9的9个等级中选择数值回答。

(处理S5)

合计受试者的唤起度的回答数据，和实施例1一样选择应该赋予对象物的香味。

首先，和实施例1一样，将各评价项目分类，将等级1～5的低评价的回答数据分为评价低的群，将等级6～9的高评价回答数据分为评价高的群。

表5中表示，针对香味X～Z的唤起度的评价项目，和实施例1一样，评价结果高的群的回答数(受试者的人数)和相对于受试者总数的人数比例(表5的括号内)、以及评价高的群的回答数据总和、评价高的群的回答数据总和相对于评价低的群的回答数据的总和的比例、评价高的群的回答数据总和相对于回答数据总和的比例。另外，图8(a)中，表示针对香味X～Z的唤起度的评价项目的，评价结果高的群的回答数相对于受试者总数的人数比例，图8(b)中表示针对香味X～Z的唤起度的评价项目的，评价高的群的回答数据总和相对于评价低的群的回答数据总和的比例(评价高的群的回答数据总和/评价低的群的回答数据总和)。

如表5所示，可以得到以下结果：香味X的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的感情强度(评价项目1)的唤起度高的群人数多，[评价高的群的唤起度(回答数据)的总和/评价低的群的唤起度(回答数据)的总和]也高。香味X在所有的评价项目中，评价高的群的人数比例比其他香味都高。香味X在所有的项目中，[评价高的群的唤起度总和/评价低的群的唤起度总和]比其他香味都高。另外，对于[评价高的群的唤起度总和/所有受试者的唤起度总和]，虽然香味X在评价项目1和2上得到比其他香味高的结果，但是在评价项目3上香味X得到与Y同样的结果。

这些结果表明对于用香味X赋香后的对象物，受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度高的受试者较多。

在图7中表示的嗜好性(香味的愉悦感)的评价中，虽然香味X～Z的评价结果基本没有差别，但是，在受试者过去的与受试者自身关联的记忆的评价项目中，香味X显示高的评价，可以选择在嗜好性评价中不能选择的香味X。

(验证)

接下来，和实施例1同样进行对对象物的性能评价。和实施例1同样针对对象制品的制品性能进行评价，针对表3所示的20个项目的制品性能评价项目，在1～9等级中选择数值进行回答。

进一步，和实施例1同样，将使用对象物之后的制品性能数据和使用前的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的回答数据一起合计。

在图9中，表示针对全部的香味X～Z，在受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的评价项目中，针对使用前的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的感情强度(评价项目1)的，评价结果高的群的制品性能评价平均值和评价结果低的受试者的制品性能评价平均值。

如图9所示，评价项目1的唤起度高的群的受试者的制品性能评价显示比唤起度低的群的受试者的制品性能评价更高的结果，在情绪性的性能评价中针对5个项目可以确认很高的显著差别(p＜0.05)。还可以确认在使用前的受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度高的情况下，制品性能评价也高。

进一步，图10表示的是，关于香味X，受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度(评价项目1)高的群和低的群的制品性能评价平均值。可以看出唤起度评价高的群，在所有制品性能评价上都显示高的评价结果。

如实施例1和实施例2的结果所示，记忆唤起度高的受试者对制品性能评价高。利用本发明，通过选择记忆唤起度高的群的受试者人数比例高的香味、[评价高的群的唤起度(回答数据)的总和/评价低的群的唤起度(回答数据)的总和]高的香味、[评价高的群的唤起度总和/所有受试者的唤起度总和]高的香味，可以选择得到较高制品性能评价的香味。

Claims

1.一种香味的选择方法，其中，

所述香味的选择方法包含：

不对所述受试者指示应该唤起的记忆内容，而是针对所述各候选香味让所述受试者回答记忆的唤起度的步骤，该记忆是通过嗅各候选香味而被所述受试者唤起的各受试者过去的与受试者自身关联的记忆；

针对所述各候选香味，将从所述多个受试者中得到的多个记忆的唤起度分类为记忆唤起度数值高的群和数值低的群，

2.如权利要求1所述的香味的选择方法，其中，

受试者过去的与受试者自身关联的所述记忆的唤起度是通过对记忆唤起的感情的强度、被带回到过去的感觉的强度、记忆的鲜明度中选择的任意1个以上的项目进行评价来得到的。

3.如权利要求1或者2所述的香味的选择方法，其中，

将所述多种候选香味分别赋香的多个制品提供给受试者的步骤以及让所述受试者回答记忆的唤起度的步骤是在受试者使用所述制品的步骤之前的步骤。

4.如权利要求1～3中任意一项所述的香味的选择方法，其中，

在所述选择应该赋予制品的香味的步骤中，

分类为记忆唤起度数值高的群和数值低的群的分类方法是以下(I)或者(II)中的任意方法，

(I)以多等级的评价的数值范围的中间值作为基准，

(II)以多等级的评价的数值范围的前面20～50％作为数值高的群，其余作为数值低的群。

5.如权利要求1～4中任意一项所述的香味的选择方法，其中，

在所述将多种候选香味分别赋香的多个制品提供给受试者的步骤之前，抽取所述多种候选香味的步骤，

该步骤具备：

将包括所述多种候选香味在内的，含有比该多种候选香味更多香味的香味群提供给所述受试者的操作、

从所述受试者得到关于所述香味群的各香味的嗜好性的回答的操作、以及

从嗜好性最高的香味开始依次从所述香味群中选择一部分多种香味作为所述候选香味的操作。

6.如权利要求1～5中任意一项所述的香味的选择方法，其中，

在让所述受试者回答受试者过去的与受试者自身关联的记忆的唤起度的步骤中，包含对受试者进行的通过视觉或者听觉的询问，用来通过嗅香味唤起各受试者过去的与受试者自身关联的记忆。