本研究では，人為的に特定の役割を付加された臭気の質的側面に着目した分類を「臭質カテゴリー」と呼んだ．我々は都市ガスの臭質を例にとり，「都市ガスを原因とする危険をユーザーに知らせる」という役割を担った都市ガスの臭質カテゴリーに「都市ガスの新しいにおい」として新規の臭質が導入される状況を想定した．そして，ユーザーが新規の臭質を「都市ガスの新しいにおい」として認識することにより，新規の臭質が都市ガスの既存の臭質カテゴリーに追加され，カテゴリー内の臭質の種類が増えていく過程を学習と捉えた．既存の臭質と新規の臭質との弁別課題を用いて学習を行った後，3か月間にわたって新規の臭質の再認課題を実施することにより，（1）学習効果の時間的持続性，（2）再学習の効果，（3）学習および再学習における臭気の提示頻度の効果，の3点について検討した．その結果，本方法では臭質カテゴリーに新規の臭質のみを追加することは容易ではなく，追加されるべきでない臭質が誤って追加される可能性が示された．
