感性と新規性の双方を満たすデザイン支援

感性と新規性の双方を満たすデザイン支援
Design Support Methodology to Satisfy Both Requirements of Kansei and Originality
（キーワード：ラフ集合，デザイン支援，新規性）
(KEYWORDS: Rough set, Design support, Originality)
○藤由安耶，山田耕一，畦原宗之（長岡技術科学大学）
1.
研究の背景と目的
以下，今回行った実験に基づいて手順を説明する．
まず，ルール生成に必要な決定表のデータを，評価実験
近年，工業製品の機能は成熟しつつあり，新製品の開発
にあたってはデザインが重要視されるようになった．とく
により収集する．評価実験で必要となる感性語，形態要素，
サンプルは次のように決定した．
に，携帯電話は幅広い消費者のニーズに答えるため，多様
感性語は，一般的によく使われる かっこいい および
な感性に合わせたデザインが必要である．
かわいい とし，携帯電話の形態要素は，現在市販され
一方で，デザインには新規性も求められる．ある特定の
ている多数の携帯電話を参考に，9 カテゴリ，54 アイテ
感性を満たすデザインであっても，既存の製品と似ている
ム（表 1）を抽出した．サンプルは，図 1 のような画像を
ものであれば新製品としての価値が高いとはいえない．
20 点，パワーポイントで自作した．
これまで，ラフ集合論を用いて与えられた感性を満たす
サンプル作成時は，多数販売されている製品に似たもの
形態要素の組み合わせを発見する方法が提案されている
となるよう形態要素を組み合わせた．形態要素のカテゴリ
[1-4]．しかし，新規性に関してはデザイナに頼るか，併
を 1 つの次元と考え，すべての次元で張られる空間を属性
合[1]や拡張併合[4]により新しい形態要素の組み合わせ
空間とするとき，作成された 20 点のサンプルは属性空間
を作り出すなどの方法しか検討されていない．
に均等に散らばってはいない．むしろ，サンプルが存在し
そこで，本研究では携帯電話のデザインを例に，ある特
ないスペースが残るように配置した．本研究では，サンプ
定の感性を満たし，かつ新規性のあるデザインを自動生成
ルを既存製品とみなし，属性空間内で既存製品が存在しな
し，ユーザに提案するための方法論を検討し，開発したの
で報告する．なお，本研究で扱うデザインとは，製品の意
匠である．
2.
感性を満たすために
既存製品に関する形態要素と個々の製品に対して消費
者が抱く感性が決定表の形で与えられるとする．このとき，
ラフ集合論の縮約アルゴリズムを用いることで，与えられ
られた感性要求を満たす形態要素の組み合わせを得るこ
とができる[1] ．提案手法でも，縮約アルゴリズムを用い
て感性要求を満たす形態要素（ルール）を得ることから始
め，さらに，井上ら[2]が提案した各形態要素のコラムス
図1
サンプル画像
コアを計算する．
表1
形態要素の分類
〒940-2188 新潟県長岡市上富岡町 1603-1 長岡技術科学大学経営情報系 山田研究室
Tel.0258-46-9258 Fax.0258-47-9070 E-mail:[email protected]
い部分に位置し，かつ要求感性を満たす形態要素の組み合わせ
（3）評価実験の概要
を発見するのが目的だからである．
サンプル画像を見て，2 つの感性語についてそれぞれ，満た
評価実験は以下のとおり行った．
す（1）
，やや満たす（2）
，満たさない（3）の 3 段階で評価．
（1）評価資料
パワーポイントにより作成したサンプル画像 20 点．
（2）被験者
20 代の大学生男女 10 名．
実験で得られた評価は，
サンプル毎に10 人の平均値を求め，
2.0 以下であれば「満たす」
，そうでなければ「満たさない」に
分類し決定表を作成した．この決定表から，ラフ集合の縮約ア
ルゴリズムによって，特定の感性を「満たす」ルール（表 2）
を求めた．また，同時に特定の感性を「満たさない」ルールも
表2
かわいい を満たすルール（上位のみ抜粋）
同様に求めた．
さらに，得られたルールから，それぞれのアイテムのコラム
スコアを求め，各アイテムが特定の感性を満たすためにどの程
度影響しているかを分析した（表 3 ）
．
3.
新規性のために
感性とデザインに関する先行研究では，生成したルールの
C.I.値が高いアイテムの組み合わせをデザインに組み込めば，
感性を満たすデザインができるとする．一方，デザインの新規
性について，森はルールで決定したアイテムが属すカテゴリ以
外のカテゴリで実現すべきとする[1]．しかし，その具体的な方
法はデザイナ自身の感性に任されている．
井上らは，デザインコンセプトを手続き的に策定する方法と
して，拡張併合を提案する[4]．具体的には，2 つのイメージ（例
えば，
「飽きがこない」と「遊び心がある」のやや相反するイメ
ージ）を満たす複数のルールのアイテムを組み合わせ，新しい
コンセプト（遊び心はあるが飽きがこない）を実現する．
この方法で生まれる創造性＝新しいコンセプトは，デザイナ
が選択する２つの相反するイメージ（感性）の組み合わせが源
である．手続きとしての拡張併合は，デザイナの感性に従った
表3
かわいい を満たすアイテム別コラムスコア
データ処理の役割を果たすにすぎない．その点で，本研究が目
指すデザイン支援のためのシステマティックな方法論とは異な
っている．
ラフ集合を用いた既存研究は，与えられた感性あるいはコン
セプトを満足するデザインを保障するアイテムの組み合わせを
求めることが主目的で，新規性や創造性に関してはデザイナの
感性あるいは能力に任せる方針と考えられる．これに対し，本
研究では，与えられた感性と新規性の双方を同時に満たすデザ
インを提案する方法論，つまりすべてのカテゴリのアイテムを
一意に決定する方法論を提案する．
4.
提案手法
与えられた感性を満たしかつ既存の製品にはない組み合わせ
のデザインを自動生成する方法を 3 通り考案し，考察する．
＜手法 1＞
各カテゴリについて，コラムスコアの最も高いアイテムを採
用するデザインである．既存製品とまったく同じデザインにな
る場合は，あるカテゴリを 2 番目に高いコラムスコアのアイテ
ムに置き換える．置き換えるカテゴリは，コラムスコアの総和
テムを，満たすルールの上位，中間，下位アイテムと呼び，そ
をなるべく大きくするとの基準で選択する．候補として複数の
の感性を満たさないルールから求めた上位，中間，下位のアイ
デザインを生成する場合には，コラムスコアの総和の大きい方
テムを満たさないルールの上位，中間，下位アイテムと呼ぶ．
から順に選択すればよい．
そして，各アイテムに分類ごとの点数を付与する．満たすル
この方法で得られるデザインは，与えられた感性を満たす可
ールの上位アイテムに 1 点，同中間アイテムに 3 点，同下位ア
能性が最も高いと考えられる新規のデザインである．しかし，
イテムに 2 点，満たさないルールの上位アイテムに 0 点，同中
高いカテゴリスコアは，既存製品によくあるアイテムの組み合
間アイテムに 3 点，
同下位アイテムに 6 点とする．
この点数は，
せを意味し，
人間が新規性を感じられるかどうかは疑問である．
特定の感性を満たすことと新規性を出すことについての寄与度
コラムスコアの総和が最大のデザインを以下に示す．
を考慮したアイテムに対する信頼度である．
その後，各アイテムについて，感性を満たすルールで付与さ
れた点数と感性を満たさないルールで付与された点数を合計し，
各カテゴリで最も点数の高いアイテムを採用する．
＜手法 2＞
この計算は，特定の感性を満たすことへの寄与度（コラムス
カテゴリのアイテムが，図 2 のような概念階層によって整理
コア）と満たさないことへ寄与度（コラムスコア）の 2 つの指
される場合に適用可能な手法である．
図 2 の概念階層では，
「形」
標を，感性を満たす期待度，感性を破壊するリスク，新規性を
と「大きさ」を入れ替えることも可能であるが，その場合は，
生む期待度の 3 つの視点で総合評価し，
点数化したものである．
感性イメージへの影響の大きい方を上位概念とすればよい．
具体的な点数は感覚に頼って決めたものであるが，感性を満た
この方法は，手法１に不足すると思われる新規性を強化する
ために行う．手法１で決定したアイテムの中に，図 2 の兄弟ア
すことと新規性についてバランスのとれたアイテムの組み合わ
せになることが期待できる．
イテムを持つものがある場合，それを兄弟アイテムに置き換え
上記の方法で得られたデザインを以下に示す．複数のデザイ
る．兄弟アイテムとは，例えば，図 2 の c1 に対する c5 である．
ン候補を生成する場合には，手法１の場合と同様に，あるカテ
アイテムの特徴を抽象化し，おおまかな特徴としてとらえるこ
ゴリのアイテムを２番目に高い点数のアイテムに入れ替えれば
とで，感性を満たすために影響するアイテムの幅を広げる．そ
よい．入れ換えるカテゴリの選択は，点数の総和をなるべく大
れによって，特定の感性を満たしつつ，既存の製品にはあまり
きくするという基準で選択すればよい．
ないアイテムを加えることができる．
この方法によって，入れ替え可能なアイテムをすべて入れ替
えたデザインを以下に示す．バリエーションとしては，カテゴ
リに感性への影響度を与えておき，その値を用いて入れ替える
アイテムを選択する方法も考えられる．
5.
提案デザインの評価実験
かっこいい と かわいい の 2 つの感性について，3 つ
の手法で新たなデザインを生成し，以下の評価実験を行った．
(1) 評価資料
(a) かっこいい について 3 つの手法により生成したサンプル
3 個，および かわいい について 3 つの手法により生成し
たサンプル 3 個（図 3）
．
図2
アイテムの概念階層
＜手法 3＞
コラムスコアに閾値を設け，アイテムを上位，中間，下位の
3 つのグループに分類する．上位閾値はコラムスコアの平均
3/2，下位閾値はコラムスコアの平均 1/2 と設定し，上位閾値
以上のアイテムを上位アイテム，下位閾値以下のアイテムを下
位アイテム，それ以外のアイテムを中間アイテムと呼ぶ．
ある感性を満たすルールから求めた上位，中間，下位のアイ
図3
かわいい を満たす新しいデザイン
（左から，手法 1，手法 2，手法 3）
手法 2（Sample2 および Sample5）は，新規性はあるが，感
性を満たさなくなるという結果になった．アイテムを抽象化し
て特徴をとらえ新規性を加えようとしたが，特定の感性を満た
すアイテムとしては今までにないアイテムを加えたため，それ
が感性を満たすという目的を阻害してしまった．アイテムを入
れ替えるための細かな方法や概念階層を検討すれば，有効な手
法になりうると考えている．
手法 3（Sample3 および Sample6）は，感性を満たしかつ新
規性もあるデザインと評価された．特定の感性を満たすことと
満たさないことの 2 つの寄与度を用いて，
感性を満たす期待度，
感性を破壊するリスク，新規性を生む期待度の 3 つの視点で総
図4
かわいい を満たす既存デザイン
合評価した点が効果的に働いたと考えられる．新しいアイテム
を加える際に，感性を満たさないルールを参照することで，特
(b) 2 節の実験で使ったサンプル画像中，
「かっこいい」および
「かわいい」と評価されたサンプル画像（図 4）
．
定の感性を満たすことを阻害しないアイテムを確実に選択する
ことができる．
(2) 被験者
2 節で評価を行った大学生男女 10 名．
7.
まとめ
(3) 評価実験の概要
(a)新たに生成したサンプル画像を一枚ずつ見せ，
「かわいい（ま
感性を満たしかつ新規性あるデザインを提案するためのアル
たはかっこいい）
」の感性を満たすかどうかを，満たす（1）
，
ゴリズムとして，手法 3 の有効性を確認することができた．今
やや満たす（2）
，満たさない（3）の 3 段階で評価．
後は，手法 3 をもとに，詳細のアルゴリズムを考え，デザイン
(b) かわいい（またはかっこいい） と評価された既存のサン
支援システムの構築を行う予定である．
プル画像と，新たに生成したサンプル画像を見比べて違いを
感じるかどうか，感じる（1）
，やや感じる（2）
，感じない（3）
＜参考文献＞
の 3 段階で評価．
[1] 森典彦，田中英夫，井上勝雄： ラフ集合と感性 ，海文堂，
pp.79-103（2004）
6.
[2] 井上勝雄，広川美津雄：認知部位と評価用語の関係分析，
実験結果および考察
感性工学研究論文集，Vol.1,Vol2,pp.13-20(2001)
実験の結果を表 4 に示す．2 節での実験と同様，得られた結
[3] 井上勝雄，益田孟，岩田英子：ラフ集合を用いた化粧品の
果を 10 人の被験者で平均し，2 以下か否かで感性を満たすか満
パッケージデザインの調査分析，第 5 回ラフ集合と感性工学ワ
たさないかを判断した．新規性についても同様に平均し，2 以
ークショップ講演論文集，pp.13-14 (2007)
下か否かで，新規性があるかないかを判断した．
[4] 井上勝雄，広川美津雄，伊藤弘樹，酒井正幸：認知評価構
手法 1（Sample1 および Sample4）は，感性は十分に満たす
が，新規性に欠けるという結果になった．これは予想していた
とおり，感性を満たすためにコラムスコアの最も高いアイテム
を集めたため，感性は満たすものの既存の製品と違いを感じな
い平凡なデザインとなってしまった．
表4
実験結果
造を用いた製品デザインコンセプト策定手法の提案，第 9 回日
本感性工学会大会予稿集，B01 (2007)