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。

延伸閱讀
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2. 不洗澡反而不會臭? 《大西洋月刊》編輯親身實驗
3. 味道太重讓人受不了 日本社會的「香害」與「臭騷擾」

本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者時穿

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用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
2025.10.29 |

近年來,台灣零售、金融、服務等 B2C 產業,正面臨營運成長放緩的挑戰。一來本地市場規模趨於飽和,品牌間競爭日益激烈;二來會員結構逐漸高齡化,而年輕族群的忠誠度與黏著度又難以維繫。若想突破現況,企業勢必要尋找新的成長路徑——或是積極佈局海外市場,擴大營運版圖;或是吸引外國觀光客增加消費,創造跨境商機;又或者,精準洞察會員需求與偏好,重新打造客戶關係。

無論選擇哪條路,數據整合與 AI 應用都是推動轉型的重要關鍵。威朋大數據(Vpon)執行長篠原好孝正是看見了這樣的市場契機,提出「以數據串起亞洲市場」的核心願景,善用 Vpon 在數據、AI 與數位廣告上的整合能力和經驗,協助品牌描繪顧客行為軌跡,從而制定更個人化的商品推薦與行銷策略,同時亦能協助企業掌握跨境商機,加速日本品牌深耕台灣市場,也讓更多台灣企業能以數據為翼,飛向更廣闊的亞洲舞台。

三大特色構築 Vpon 數據競爭力:多維數據 × 廣告行銷 × 隱私保護

要實現「以數據串起亞洲市場」的願景,背後靠的不只是理想,更需要完整的跨境數據與嚴謹的治理機制,而這正是 Vpon 第三方數據庫的核心競爭力所在。

篠原好孝認為, Vpon 第三方數據庫具備三大特色。第一是提供多維且全方位的消費者洞察。除了透過 App 廣告聯播網收集數據, Vpon 亦以電子發票數據為基礎,並結合政府開放數據,擴大數據收集的維度,使數據庫涵蓋線下消費傾向、地理位置、族群輪廓、興趣偏好、App 使用行為等多元面向。透過多維度數據整合分析,為企業建立涵蓋「人、事、時、地、物」的完整市場視圖。

第二是整合廣告行銷專業。提供從數據收集、受眾分析到廣告投放的一條龍式解決方案,協助企業將數據洞察轉化為具體行銷策略,並精準觸及目標客群,提高廣告行銷的成效。

第三為重視隱私保護與數據合規。 Vpon 的數據收集範圍橫跨亞洲多個國家,考量到各國政府及企業客戶對個資保護的高度要求, Vpon 從一開始就堅持不收集使用者的姓名、電話或其他可識別個人身分的數據,數據庫內僅有匿名化的裝置使用行為數據,除此之外 Vpon 更通過 ISO 27001 資訊安全管理系統認證,從數據收集原則到營運流程全面保障消費者隱私安全及數據使用的合法合規。

Vpon 威朋
威朋大數據(Vpon)執行長 篠原好孝
圖/ 數位時代

以數據助攻國家戰略:從 Cool Japan 到 Cool Taiwan

憑藉在數據整合與分析上的深厚實力, Vpon 成功引起日本政府與企業的關注和採用,包括日本政府觀光局(JNTO)、關西觀光本部、大阪觀光局、AEON MALL 等,皆導入 Vpon 數據解決方案進行精準行銷。

日本政府在 2010 年開始推動 Cool Japan 戰略,在政策推進過程中,適逢 Vpon 進軍日本市場,與日本觀光局合作進行大數據分析,藉由 Vpon 數據解決方案整合與分析海外旅客的觀光旅遊數據,不僅吸引更多海外旅客造訪日本,也帶動日本百貨業者、日本特色食品與文化商品的海外銷售業績成長。近年來,日本觀光局更依據 Vpon 的數據洞察結果精準投放廣告,推動海外遊客到東京、大阪或京都等知名景點以外的地區旅遊,促進地方觀光與產業均衡發展。

Cool Japan 的成功經驗,讓 Vpon 看見跨境數據應用的巨大潛力。因此於 2024 年啟動 Cool Taiwan 計畫,此計畫的兩個重點,一是吸引外國觀光客來台旅遊,二是支援海外企業佈局台灣市場,持續以數據為核心,打造更緊密的亞洲經濟網絡。

篠原好孝舉例指出,若日本品牌要在台灣舖設實體通路,可以透過 Vpon 數據庫了解各個商圈的人流特性、消費習慣與潛在顧客的生活圈,進而判斷哪些地點最適合開設新店。「從店舖開設前的市場評估、選址決策,到開幕後的廣告行銷與宣傳活動,都能藉由 Vpon 的數據洞察持續優化。」篠原好孝強調。

更重要的是,這套數據應用機制不僅能「順向操作」,協助日本品牌登台拓點,也能「逆向操作」,協助台灣企業前進日本市場,同時提升入境(inbound)和境外(outbound)的收入。像佳音英語在佈局日本市場時,便借助 Vpon 的廣告與數據專業,在日本主要城市的戶外看板投放廣告,成功建立品牌知名度。另外,桃園觀光局也與 Vpon 合作,於日本實體展會進行宣傳與曝光,吸引日本民眾來台旅遊。

從第三方到第一方: Vpon 以 CCDP 助企業重掌數據主導權

除了以數據串聯亞洲市場, Vpon 更進一步透過可組合式顧客數據管理平台(Composable CDP;CCDP),推動企業「回到自身」,善用自有數據資產,打造內部數據的增值循環。

篠原好孝表示, Vpon CCDP 以 Google Analytics 4(GA4)技術為核心,協助企業收集網站與 App 的使用者行為數據,並整合品牌自有的會員數據庫。如此一來,企業就能更全面掌握顧客的數位行為軌跡,據此進行更精準的分眾分群,進一步去提升會員活躍度與終身價值。

目前包括中國信託、遠東商銀、ABC Mart 等零售與金融業者,皆已導入 Vpon CCDP 解決方案,在符合法規與隱私保護要求的前提下,有效整合分散的數據資產,並透過 AI 模型進行預測與建模,找出轉換率最高的潛在客群,或是進行個人化商品推薦、優化廣告投放策略等,實現更精準且高效的行銷決策。

展望未來, Vpon 將持續「以數據串起亞洲」的願景,深化在日本、台灣、香港等東亞市場的整合布局,並計畫於東京上市,以取得更多資源推動全球化發展,例如:拓展、越南、歐洲等東亞地區以外的新市場,打造連結亞洲、放眼世界的數據生態版圖。

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