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)