匂いの認識は空気中に存在する化学物質の知覚によって行われる。多数の言語的記述子を用いて匂いの印象を評価する官能試験は化学物質の匂いを記述する代表的な方法であるが、多数の化学物質に対して官能検査を行うことは費用及び時間的に多くのコストを必要とする。化学物質のマススペクトルはその物質の匂いと深く関係していることがこれ迄の研究により分かっており、本研究では機械学習を利用したアプローチでマススペクトルから化合物の印象を予測するモデルを作成し、モデルの深層化及び次元圧縮による特徴抽出の効果を評価する。