いい夫婦の日(11/22)に、思い出の香りを宿した花束!?を贈ろう。 世界 “初”の『キヲクノカヲリ Flower Gift体験イベント』を11/17(金)〜22(水)丸の内にて開催
~「les mille feuilles de liberte(レ ミルフォイユ ドゥ リベルテ)」丸の内店で実施~
株式会社リベルテ(代表取締役:中嶋敏光、住所:東京都品川区、以下リベルテ)は、これまでにないフラワーギフトのあり方を提供する試みとして、思い出の香りと花の香りをデータでマッチングし、その香りを持つ花束を贈る「キヲクノカヲリ Flower Gift体験イベント」をいい夫婦の日に合わせて11月17日(金)から11月22日(水)までの期間、「les mille feuilles de liberte(レ ミルフォイユ ドゥ リベルテ)」丸の内店にて開催します。(http://fragrantmemories.net/)
本イベントは、2017年10月よりクラウドファンディングサービス「Makuake」でイベント開催資金を募集。5日間で目標金額を達成し、今回開催に至りました。
本イベントは、2017年10月よりクラウドファンディングサービス「Makuake」でイベント開催資金を募集。5日間で目標金額を達成し、今回開催に至りました。
〈開催概要〉
■開催期日:2017年11月17日(金)〜22日(水)
■時間:11月17日(金)16:00~21:00、 11月18日(土)11:00~21:00 、19日(日)11:00~20:00、
11月20日(月) / 21日(火)16:00~21:00、 11月22日(水)11:00~21:00
■開催場所:「les mille feuilles de liberte(レ ミルフォイユ ドゥ リベルテ)」丸の内店
東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング1F(JR東京駅 丸ノ内中央口から徒歩1分)
■コース(税別表記)
①3,000円コース:プチブーケ
②5,000円コース:ミディアムブーケ
③8,000円コース:グランブーケ
※在庫に限りがあるため、診断結果で表示された花が在庫切れしてしまう場合があります。その際は診断結果と同タイプの香りの花を使ってブーケをご用意させていただきます。
■下記の条件のものをお持ちください。
・思い出の品:サイズ:横23cm 奥行き17cm 高さ25cm以内、重さ:3kg未満
・その時の思い出の写真:現像・プリントした写真(スマートフォンで画像を表示でも対応可能)
サイズ目安:L判サイズ(89×127mm)程度※大きいサイズの対応ができない場合があります。
<プロジェクトの背景>
1.「花」が良い夫婦関係を築く!?
花を贈っている夫婦は、贈っていない夫婦より幸福を感じていることがが高いことが明らかに。
今回のプロジェクトの実施にあたって、全国の30代~60代の既婚男性600名を対象とし、インターネットによる「夫婦関係に関する調査」を実施しました。その調査にて、【花を贈っている夫婦は、贈っていない人に比べて、夫婦生活に幸福感を感じる割合が高い】、【花を贈る際に「困ったことがある」と2人に1人が回答】といった結果がでたため、花選びに苦労せず、いい夫婦の日に花を贈ってより夫婦の仲を深めほしい。という想いから今回イベントを実施しました。
Q.現在の夫婦関係に対して幸福感を感じていますか。
花を贈っている夫婦の中で幸福を感じるのは86%に対し、贈っていない人は74%となり、花を贈ることで幸福と感じる割合が高くなることがわかりました。
Q. 花を贈る際、困ったことや迷ったことがありますか。
既婚男性で、花を贈ったことのある人の5割以上の人が困った経験があることと回答し、 2人に1人が、花を贈る際に「困ったことがある」ことが明らかになりました。
2.花き市場の売上の低下
ギフトの定番として、世界中で愛されているフラワーギフト。しかし、1世帯あたりの年間の切り花購入額が年々低下していることなど、日本では花き市場全体の売上が徐々に下がっています。最近フラワーギフトを贈っていない方でも気軽に花を選ぶことができる機会を、花き市場全体として創り出したいと考えました。
今回、「東京都中央卸売市場大田市場花き部」の卸売会社である株式会社大田花きとの共同プロジェクトで実施し、「生花店と卸売市場」による体制で、新しいフラワーギフトの創造へ挑戦します。
[新たなフラワーギフトの創造とチャレンジ]
ヒトが香りを心地よく感じるかどうかは、香りそのものの強弱より、 そこから想起される過去の体験が大きく関係しています。 例えば、日本人にとって、納豆は食欲を増幅させる香りですが、 欧米人にとっては、嫌な香りでしかありません。 しかし、これまでの香り測定器は、香りの強さ・弱さを単純に測るものが多く、 過去の体験と紐付けた本当の意味で心地よい香りかどうかを判定することはできませんでした。今回、新たなフラワーギフト創造へのチャレンジを可能にするために、データ分析の第一人者「長崎大学 一藤 裕 准教授」と産学連携による開発体制を構築しました。
[制作スタッフ]
Executive Producer:常盤 勇(Dentsu Isobar)
Creative Director:相原 孝文(Dentsu Isobar)
Integrated Producer:中西 卓也(Dentsu Isobar)
Copy Writer:西畠 勇氣(Dentsu Isobar)
Technical Producer:宮原 秀文(ideaLump)
Tech Lab Manager:松岡 広明(REVORN)
Data Scientist:小出 哲彰(REVORN)
Technical Producer:今村 雅史(un-T system!)
Art Director:加藤 朋義(un-T system!)
Frontend Engineer:山中 友尋(un-T system!)
Interactive Director:吉田 剛(un-T creative media lab.)
Event Craft Producer:成澤 一広(Studio Gear)
Event Producer:坂井 秀人(GrowEgg)
Event Producer:仲鉢 俊幸(alive promotion)
Photographer/Film Director:春日井 洋一(frasco)
Account Manager:川崎 陽亮(Dentsu Isobar)
[株式会社リベルテについて]
本社: 〒141-0022 東京都品川区東五反田5-27-2
代表取締役:中嶋 敏光
事業内容:生花販売、フラワースクール運営、イベント・ブライダル装飾一般、
生花店出店に関するコンサルティング業
店舗:・五反田本店・アトレヴィ五反田店・丸の内店・大手町店・東京ミッドタウン店
・浜松町店・大崎店・二子玉川店・アトレヴィ三鷹店・大阪店 ・吉祥寺店・武蔵小杉店
・虎の門ヒルズ店・レミルフォイユ 東京店(千駄ヶ谷)・浦和店・成増店・恵比寿店
・紀尾井町店・グランスタ丸の内店
[株式会社大田花きについて]
本社: 〒143-0001 東京都大田区東海2-2-1
代表執行役社長:磯村 信夫
事業内容:花きおよびその加工品の受託販売ならびに購入販売
[香りセンサーの仕組みと手順(参考資料)]
[ボックスの仕組み]
■キヲクノカヲリプロジェクト・香りセンサー
プロジェクトでは、新しく装置を開発。香りセンサーとして一般的なガスセンサーと、分子レベルで多様な香り物質を計測できる「水晶振動子」を組み合わせています。■水晶振動子を利用した感応膜
香り成分を薄い膜(感応膜)として水晶振動子に付着させることができる「感応膜生成装置」
を開発。6つの成分を各水晶振動子に付着させることで、詳細な香りデータを取得できます。
[記憶と香りのマッチング手順]
思い出の品物から漂う香りを分析し、数値化されたデータを抽出します。さらに、室内外、水辺、自然、街中などその時の思い出の写真の風景を頼りに導き出したエリアごとの香りを補強データとして活用。
それらを合算したデータを元に、事前にボックス内のプログラムに花の香りを数値化し、蓄積したデータベースの中から、最も類似した香りの花をマッチング。それぞれの思い出を宿したオリジナルのフラワーギフトとして提供します。
[「思い出の品」「その時の思い出の写真」参考イメージ]
○ハワイの新婚旅行
・思い出の品→指輪・アクセサリー
・写真→ビーチなど記念写真
○ふたりが付き合うことになった/よく行くイベント・フェス
・思い出の品→音楽フェスで使ったリストバンド
・写真→イベント・フェス会場での写真
○ふたりの住まい
・思い出の品→奥様が毎日洗濯してくれるタオル
・写真→自宅での写真
[チャレンジを可能にする産学連携(参考資料)]
新たなフラワーギフト創造へのチャレンジを可能にするために、データ分析の第一人者「長崎大学 一藤 裕 准教授」と産学連携による開発体制を構築しました。
一藤 裕
国立大学法人 長崎大学 ICT基盤センター
准教授ナレッジプラットフォーム部門 部門長
2010年東北大学大学院情報科学研究科博士後期3年の課程修了。博士(情報科学)。
同年、情報・システム研究機構新領域融合研究センターの特任研究員を経て、
2016年4月より長崎大学ICT基盤センターの准教授として、観光に関するデータ分析に関する研究に従事。
2015年ドコモ・モバイル・サイエンス賞社会科学部門奨励賞を受賞。
2017年12月からアメリカ・ボストンで行われている米国電気電子学会の「IEEE BDTL2017(Big Data Transfer Learning)にて「香りデータの機械学習によるレコメンドシステムの研究開発」をテーマとした論文を投稿しました。その研究内容を本プロジェクトの「記憶と香りのマッチング」の仕組みとして活用しています。
<論文内容>
■ 研究題目
香りデータと機械学習によるレコメンドシステムの研究開発
■ 研究背景・目的
eコマースサイトでは、個人の属性や購入履歴に関するデータを活用することで、個人が求める商品に加え、類似する顧客が購入している商品を推薦する手法が主流となっている。その一方で、花や香水といったジャンルを区別する境界があいまいな商品に関しては、同様の手法でレコメンドすることが難しい。なぜなら、「香り」は人によって感じ方が異なるため、その香りが属するカテゴリを明確に切り分けることが難しいからである。
「香り」が商品の選好にあたって重要な要素となる商品については、新たなレコメンド手法が必要不可欠である。そこで本研究では、カテゴリの分類が曖昧な香りを対象とし、センサーから得られるデータをもとに定量的な評価を実施する。それらのデータと香りについての口語表現を結び付け、機械学習を活用した分類を施すことにより、個々人が持つ香りを連想させる単語やフレーズから、最適な商品をレコメンドするための推論モデルを構築し、新たなレコメンドシステムの研究開発を行う。
■ 研究目的
テンソル表現される香りのデータとこれを表現するイメージワード/フレーズに基づいた新たな推論手法の確立およびレコメンドシステムの研究開発
■ 研究内容
•センサーを利用した各種香りの数値化およびデータ収集
•一般的な香りに関連するイメージワードの収集と分類
•機械学習を利用した上記2種類データの結び付け
•香りに関するイメージワード/フレーズから最適な商品をレコメンドするための推論モデルの構築
•推論モデルに基づいた香りに関連する商品レコメンドシステムの開発と実装
※香り:不快にならない香り全般
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