手機也能「看」口臭,日本牙膏大廠推新款APP
手機也能「看」口臭,日本牙膏大廠推新款APP

最近日本獅王公司研發出一款APP,只要拍一下口腔裡的照片,就能測口臭。

APP也會「看」口臭

最近,日本的牙膏大廠獅王(LION)公司開發了一款能測口臭的APP,只要用手機拍一下口腔內的照片,如果當事人的口臭問題很嚴重,就會出現類似像 「層級三,刷牙的時候不要只刷牙齒,舌頭也要刷一下喔」的訊息,提醒你該注意一下口臭了。

別人聞得到 自己就聞不到

根據獅王公司的調查發現,大家很容易發現別人有口臭,雖然有很多民眾會擔心自己口腔氣味好不好,但卻很難注意到自己是否有口臭。於是獅王公司便想到,如果用手機APP就能檢測一個人是否有口臭的話,就能減少大家的擔憂。

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根據獅王公司的說法,口腔味道的好壞,只要看一下舌頭上的舌苔就知道。
圖/ Elvira Koneva via Shutterstock

口氣好壞 看舌頭就知道

APP為什麼能測口臭,就要先提到為什麼會有口臭。

有一種說法是,口腔出現異味代表這個人健康狀況不佳,才會從體內散發出異味。但根據獅王公司的研究結果,口氣好壞主要取決於口腔內的細菌。要判斷一個人的口氣好壞,只要看舌苔就會知道。

為什麼會有口臭?

舌苔主要是由口腔黏膜細胞、血球或食物殘渣等蛋白質所組成。當口腔內的細菌在分解這些蛋白質時,就會釋放出異味,每個人口腔氣味的不同,則會和吃進去的食物類型有關。

這是獅王公司推出的測口臭APP畫面示意圖,上面會寫出測定時間及口臭程度,第三級是該款APP最臭的等級。點開這張推文還可以看到在「03」底下寫到,這個等級的口臭程度,只要和對方距離60公分、朝著對方說話,對方就能聞到味道。

蒐集舌頭照片 叫AI看

所以,獅王公司便收集了數千張舌頭照片,以及實際測得的當事人口臭濃度資訊,利用機器學習技術讓人工智慧(AI)學會看舌頭上的舌苔判斷口臭,便完成了這款口臭APP最關鍵的一步。

有沒有口臭要分三級

接著,獅王公司將口臭從「正常」到「很臭」分成三個層級,再加上歷史紀錄功能,就能讓這款APP長期追蹤當事人的口腔異味狀態。

此外,作為牙膏大廠的獅王還在這款APP上加入了一些能預防口臭的知識庫,現在這款「口臭ケアサポートアプリ」 就誕生啦!

臭到想辭職的「臭騷擾」

最近在日本,有一個新的詞彙「臭騷擾」(スメルハラスメント,簡稱スメハラ),指的某個人身上發出的臭味影響到附近的其他人。職場「臭騷擾」的問題,甚至可以成為辭職的理由,到底日本人有多在意這件事情呢?

先體臭 才是口臭

根據2017年5月專攻男用整髮商品漫丹株式會社(マンダム)的調查發現,年齡介在25-49歲的上班族,在職場上最想改變同事儀容的哪個部分,有67.1%的人回答體臭,緊接著才是第二名(60.2%)的口臭。

著有《日本人為什麼會被嫌臭 體臭和口臭的科學》(日本人はなぜ臭いと言われるのか 体臭と口臭の科学,暫譯)一書的作者桐村里紗解釋到,日本人比起口臭更在意體臭,特別是男性過了 30、40歲之後散發出來的老人臭。

否認自己是牙周病

桐村接著說到,日本人很在意體臭,但實際上住日本的外國人在意的反而是日本人的口臭。桐村表示,35歲以上的日本人有八成的口臭原因是因為牙周病,但如果進一步問下去,會有九成日本人回答自己口臭的原因不是牙周病。

市面上的不管用

獅王表示,近年在網路上有越來越多人討論「臭騷擾」的問題,有很多關心口臭的人會去買市面上的口臭偵測器,但這些偵測器不太準確,有時連吃完口香糖口中散發出來的香料味,明明不是臭味卻會被口臭偵測器判為口臭。

所以獅王公司希望,這款口臭APP能真的幫到想測口臭的人。

預定明年才上市

從這個月起為期一個月,獅王公司和東急百貨的50名專櫃服務人員進行APP實測,預計將在明年中開放給一般民眾使用。

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本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者時穿

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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