JPH03201068A - デザイン装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） こい発明は車両に対する人間の持つイメージを確認１な
がら車両のデザインをＣＲＴのような出力手段に表示す
る場合等に供するデザイン装置に関する。

（従来の技術） この種のデザイン装置としては例えば１９８８年３月電
子情報通信学会発行「電子情報通信学会誌別ｉＶｏ、１
７１　　Ｎｏ、３　　ＰＰ２４５−２５７」に記載され
た第１１図に示すようなものがある。これはコンピュー
タのメモリに住宅の外観を玄関、洋間、和室、台所、風
呂等の＋ｉ成部分毎の住宅デザイン要素、フィーリング
を表わす形容詞としての「豪華」　「広々」　「ゆった
りｊ等の評価用語、評価用語間の関係を規定する知識、
これら評価用語と住宅デザイン要素との関係を規定する
知識等を知識データベースとして記憶しておき、人間が
キーボードのような評価用語入力手段を操作して例えば
住宅の構成部分であるデザイン要素を表わす和室なる住
宅デザインの限定用語を入力すると共に和室に対して持
つ自分のイメージとしてのフィーリングを表わす「広々
とした」なる評価用語をコンピュータに入力するとコン
ピュータが知識データベースから入力された評価用語に
より適切な和室のデザイン要素を推論、抽出して表示手
段に画像表示する構成になっている。

（発明が解決しようとする課題） ところでこのようなデザイン装置において技術の評価用
語を車両デザインに対応させたものにすれば車両デザイ
ン装置として実用に供することが可能である。しかしな
がら評価用語としての入力は形客詞で行い、出力が例え
ば車両インテリアのデザインとなっていたため、実際に
この装置をデザイナ等が使用する際、デザインヒントを
得ることはできるがデザイナ自身が描いたデザイン図が
狙い通りの印象を与えるかどうか、そのためにはどの部
分をどう修正したらよいのかというのが全く分らないと
いう問題があった。

そこでこの発明は、入力したデザイン図と狙った印象と
が異なっている場合、修正すべきデザイン図の部分を特
定することのできるデザイン装置の提供を目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上記課題を解決するためにこの発明は第１図のように、
デザイン図を入力する第１入力手段ＣＬ１と、入力され
たデザイン図−の期待イメージを入力する第２入力手段
ＣＬ２と、前記入力されたデザイン図のイメージと期待
イメージとを比較する比較手段ＣＬ３と、この比較に基
づきデザイン図のイメージを期待イメージに略一致させ
るため修正すべきデザイン図の部分を特定する判別手段
ＣＬ４と、この判別手段ＣＬ５の結果を出力する出力手
段ＣＬ５とを備える構成とした。

（作用） 上記構成によれば、第１入力手段ＣＬＩによってデザイ
ン図を入力し第２入力手段ＣＬ２によって入力されたデ
ザイン図の期待イメージを入力すると、入力されたデザ
イン図のイメージと期待イメージとが比較手段ＣＬ３に
よって比較され、この比較に基づきデザイン図のイメー
ジを期待イメージに略一致させるため修正すべきデザイ
ン図の部分を判別手段ＣＬ４が特定する。この判別手段
ＣＬ４の結果は出力手段ＣＬ５によって出力される。

（実施例） 以下、この発明の詳細な説明する。

第２図は一実施例の概略構成図を示すもので、このデザ
イン装置はコンピュータ１とキーボード３とＣＲＴ５と
で構成されている。

コンピュータ１は知識データベースとしてのメモリＭと
演算手段ＣＬ２としてのＣＰＵ７とを備えている。

ここでメモリＭには評価用語９、評価用語間の関係を規
定する知：１Ａ１１、車両デザイン要素１３、評価用語
及びデザイン要素の関係を規定する知識１５がそれぞれ
記憶されている。

評価用語９は第３図の表１の評価用梧桐に示すような形
容詞語で構成されている。

評価用語間の関係を規定する知識１１は表１に示すよう
に評価用語９を収集し、予備実験の結果を解析すること
により評価用語間の関係を規定するものとして得た知識
である。この関係とは例えば評価用語９を数量化理論Ｉ
類若しくは■類等の多変量解析で人間の感覚に基く因子
１から１０に分け、各評価用語が各因子にどの程度の関
係があるかを因子負荷量（数値）として得たデータであ
る。各因子の負荷量は近い数字の用語は関係が深く似て
いるということができる。この評価用語間の関係を規定
する知識１１はデザイン装置を使用する際、入力された
評価用語が後述する官能評価実験で用いた評価用語群の
中にない場合、一番似た用語を選出するために使用され
、更には後述する因子軸の作成にも使用されるものであ
る。

車両デザイン要素群１３は第４図の表２に示すように車
両インテリアのメータ数等の各アイテム毎にカテゴリが
区分されているものである。

評価用語と車両デザイン要素との関係を規定する知識１
５は前記表２に示すような官能評価実験の結果として得
られたものである。具体的には評価用語つと車両デザイ
ン要素１１のアイテムを選定し、アイテムそれぞれに相
当する車両デザイン要素を不特定多数の人に見せ、形容
詞語群である評価用語９の一つ一つについての車両デザ
イン要素から受けるフィーリングを収集し、その集積結
果を数量化理論Ｉ類若しくは■類等の多変量解析により
偏回帰係数（相関係数）として解析したものである。

ここでアイテムは表２に示すように、車両デザイン要素
群１３中のインストルメントパネルに設けられるメータ
数、インストルメントパネルとメータークラスタ、メー
タークラスタとセンターコンソール、ドアの厚さ、セン
タークラスタの張出し、アームレスト等にそれぞれ着目
したものである。

そしてメータ数は５つのカテゴリに分類しである。即ち
大きなメータ１個を設けた第１カテゴリ、大きなメータ
１個と小さなメータ２個とを設けた第２カテゴリ、大き
なメータ１個と小さなメータ３個とを設けた第３カテゴ
リ、大きなメータ２個と小さなメータ１個とを設けた第
４カテゴリ、大きなメータ２個と小さなメータ２個とを
設けた第５カテゴリである。

インストルメントパネルとメータクラスタに着目したア
イテムでは二つのカテゴリに分類しである。即ちインス
トルメントパネルとメータークラスタとか一体になった
第１カテゴリ、インストルメントパネルとメータークラ
スタとが分離された第２カテゴリとである。

メータクラスタとセンターコンソールに着目した第３ア
イテムでは二つのカテゴリに分類しである。即ちメータ
ークラスタとセンターコンソールとが一体になった第１
カテゴリ、メータークラスタとセンターコンソールとが
分離された第２カテゴリとである。

ドアの厚さに着目した第４アイテムでは二つのカテゴリ
に分類しである。即ちドアが厚い第１カテゴリ、ドアが
薄い第２カテゴリである。

センタークラスタの張出しに着目したアイテムでは二つ
のカテゴリに分類しである。即ちセンタークラスタの張
出しがある第１カテゴリ、センタークラスタの張出しが
ない第２カテゴリである。

以下アームレストに着目した第６アイテムその他各アイ
テムについてそれぞれカテゴリに分類しである。

キーボード３はデザイン図の第１入力手段ＣＬ１を構成
するもので、キーボードの操作によりアイテム毎のカテ
ゴリを決定し、デザイン図を作るものである。またキー
ボード３は入力されたデザイン図の期待評価用語を入力
する第２入力手段ＣＬ２をｔｌＩＩ成する。

前記ＣＰＵ７は入力されたデザイン図により前記知識デ
ータベースから評価用語を推論すると共にこの推論され
た評価用語と前記入力された期待評価用語とを比較する
比較手段ＣＬ３、更にはこの比較に基づき推論評価用語
を期待評価用語に略一致させるため、換言すればデザイ
ン図のイメージを期待評価用語のイメージに略一致させ
るため修正すべきデザイン図の部分を特定する判別手段
ＣＬ４を構成するものである。

前記ＣＲＴ５は判別結果を出力する出力手段ＣＬ５を構
成するものでデザイン図を画像表示する。

以上の構成により予め設定した評価用語９、評価用語間
の関係を規定する知識１１、車両デザイン要素１３、評
価用語と車両デザイン要素との関係を規定する知識１５
等をコンピュータのメモリＭに配位させておく。この状
態においてキーボード３の操作により各アイテム毎のカ
テゴリを決定するとＣＰＵ７の働きで知識データベース
からデザイン要素を抽出してデザイン図としてＣＲＴ５
に表示する。また入力されたデザイン図により前記知識
データベースから評価用語が推論され、キーボード３の
操作により入力されたデザイン図の期待評価用語が入力
されると推論された評価用語と前記入力された期待評価
用語とが比較される。

この比較に基づき推論評価用語を期待評価用語に一致さ
せるため修正すべきデザイン図の部分が特定され、その
結果が前記デザイン図と共にＣＲＴ５に表示される。

以下、第５図のフローチャートに基づき説明する。

まずステップＳ１ではデザイナがデザインしたデザイ°
・図の入力がキーボード３の操作によって行われ、次の
ステップＳ２において入力されたデザイン図から各アイ
テム毎のカテゴリが読取られる。ステップＳ３ではキー
ボード３の操作によってデザイナが入力したデザイン図
の期待評価用語の入力を行う。

そしてステップＳ４ではデザイン図から推論される評価
用語と入力された期待評価用語とが伺じかどうか判断さ
れ、これが同じであればステップＳ５において「狙い通
りの絵になっています。」といった表示を入力したデザ
イン図と共にＣＲＴ５に表示する。従ってデザイナは自
らデザインしたデザイン図がイメージ通りになっている
かどうかを直ちに知ることができる。

ステップＳ４においてデザイン図から推論される評価用
語と入力された期待評価用語とが異なっていると判断さ
れれば、ステップＳ６において入力された期待評価用語
から推論されるカテゴリの組合せが読取られる。この読
取りは、例えば期待評価用語として「走屋内きの」とい
う形容詞が入力されているとすれば、この評価用語に対
応する偏回帰係数のうち各アイテム毎に抽出されたカテ
ゴリの偏回帰係数の総和が最大のものから上位ｎ個のカ
テゴリパターンが読取られるものである。

ステップＳ７では入力された一デザイン図のカテゴリパ
ターンとステップＳ６において推論されたカテゴリパタ
ーン群との比較が行われ、ステップＳ８では入力された
デザイン図のカテゴリパターンに最も似た推論カテゴリ
パターンの選出が行われる。

こうして選出された推論カテゴリパターンと前記入力さ
れたデザイン図のカテゴリパターンとがステップＳ９に
おいて比較され、デザイン図のカテゴリのうち推論され
たカテゴリパターンのカテゴリと違っている部分を特定
し、ＣＲＴ５に表示した入力デザイン図の中で点滅表示
するものである（ステップ５１０）。したがってデザイ
ナは自らイメージしてデザインしたデザイン図において
、どこの個所が違って狙い通りになっていないのかを直
ちに知ることができ、修正すべき個所を容易に把握する
ことができる。

第６図はステップＳ１のデザイン図の入力のサブルーチ
ンを示すものである。まずステップｓ２１では複数のア
イテムの中から一つのアイテム、例えばメータ数の入力
がキーボード３の操作によって行われる。この操作によ
って第７図（ａ）で示すような造画画面がＣＲＴ５に表
示される。表示された画面を見ながらデザイナはキーボ
ード３の操作によりカテゴリの入力を行う。ここでは、
例えば第４カテゴリの大きなメータ２Ｍｉと小さなメー
タ１個とが設けられたものを入力したものとする（ステ
ップ５２３）。こうして入力アイテムに対するカテゴリ
が入力されるとこれがメモリＭに記憶される（ステップ
５２４）。そしてステップＳ２５では全てのアイテムに
ついてカテゴリの入力が終了したか否かが判断され、上
記各ステップ５２１〜Ｓ２４が全てのアイテムについて
行われる。

こうして入力されたアイテムに対するカテゴリは例えば
第８ｖ！Ｊの表３で各カテゴリに丸をつけて示した。な
お表３は第４図の表２と同じものである。即ちメータ数
では大２．小１．インストとメータークラスタでは一体
、メータークラスタとセンターコンソールでは一体、ド
アの厚みでは厚い、センタークラスタの張出しでは有り
等の入力を行った。このような入力はデザイナのイメー
ジに基づいて行われているもので、こうして入力された
デザイン図が第７図（ｂ）に示す終了画面としてＣＲＴ
５に表示されるものである。

前記ステップＳ３の評価の推論は表３を用いて更に説明
する。表３は前記したようにアイテムカテゴリと評価用
語との対応を示す偏回帰係数の表２と同一である。前記
のようにデザイン図が完成するということは表３で上記
のように説明したように各アイテム毎に各カテゴリが決
まるということである。そして右端の合計欄には選定さ
れたカテゴリの偏回帰係数が各評価用語毎に横方向に加
えた数字を示している。この数字が大きい程そのデザイ
ン図から一般の人が受ける印象を代表しているというこ
とができる。例えば、表３では「走り屋内Ａのｊという
印象が一番強いといえる。第２番目としては「明るい」
という印象が強いといえる。

第９図は第５図におけるステップＳ７の入力したデザイ
ン図のカテゴリパターンと推論されるカテゴリパターン
群との比較を行った対応表である。

この第９図において丸印をつけたところがそれぞれ対応
するカテゴリを示している。この例では推論したカテゴ
リとして７パタ一ン選出されており、各推論カテゴリパ
ターンの表の右端には入力されたデザイン図のカテゴリ
パターンとカテゴリの一致数が示されている。従って前
記第５図のステップＳ８ではカテゴリの一致した数の一
番多い推論カテゴリパターン５が選ばれることになる。

そしてステップＳＩＯにおいて比較の結果として出力さ
れる画像は例えば第１０図のようになっている。そして
この第１０図のように推論カテゴリと違っている入力カ
テゴリの部分が点滅表示で特定されるものである。更に
この第１０図のように言葉での表示も同時に行い、どの
カテゴリをどのように代えればよいかを示すこともでき
る。

次に、第１０図のようにして支持される修正個所が例え
ば複数ある場合にはその修正に優先順位をつけることも
できる。即ち第８図表３のようにして入力したデザイン
図のカテゴリのうちドアの厚みを「厚い」から「薄い」
へ、センタークラスタの張出しを「有り」から「無し」
へ修正する場合、期待評価用語によって決定される偏回
帰係数が、例えば前者の修正では０．１１から一〇、０
９となり、後者の修正では０．１９から−０，０６とな
り、その差が前者では０．２であり、後者では０．２５
である。そしてこのように修正前後の偏回帰係数の差が
大きい方がデザイナのイメージとはより異なったものと
なっているものであるため、上記の場合にセンタークラ
スタの張出しを「有り」からｒ無し」へ修正する場合を
優先させるものとする。

なお上記実施例ではデザイン図の入力をキーボードでア
イテム、カテゴリを決定することにより行ったが、紙に
書いたデザイン図をイメージスキャナで読取り入力する
こともできる。入力する期待評価用語に排気量或いは年
齢等による好みの相違をインプットするようにしてもよ
い。上記実施例ではデザイン図のカテゴリパターンと推
論カテゴリパターンとを比較する場合に期待評価用語か
ら複数の推論カテゴリパターンを抽出し、更にこの複数
の推論カテゴリパターンから入力したデザイン図のカテ
ゴリパターンに最も近いものを抽出するようにして比較
を行ったが、入力された期待評価用語からその期待評価
用語に最も近いカテゴリパターンを一つだけ抽出し、こ
のカテゴリパターンと入力されたデザイン図のカテゴリ
パターンとを比較するようにしてもよい。上記実施例で
はまずデザイン図から推論される評価用語と入力された
期待評価用語とが同じかどうかを比較するようにしたが
、入力デザイン図と期待評価用語とから推論されるデザ
イン図とを直接比較するようにして狙い通りの絵になっ
ているかどうかを判断するように構成することもできる
。更に上記実施例ではデザイナが自らのデザイン図のｒ
Ｐ価を得るために用いたが一般のユーザがディーラ等で
自らのイメージを確かめながら望む内装デザイン等を決
定する場合に使用することができる。更にこのデザイン
装置は車両の内装インテリアに関わらず、外装その他の
デザインにも応用することができ、更には建築デザイン
その他に応用することもできる。

［発明の効果ｊ 以上より明らかなようにこの発明の構成によれば、入力
されたデザイン図のイメージと期待イメージとを比較す
ることによりデザイン図のイメージを期待評価イメージ
にほぼ一致させるために修正すべきデザイン図の部分を
特定して出力することができる。従ってデザイナ等は自
らデザインしたデザイン図とそのデザイン図に持つ自ら
のイメージとが一致しているかどうかを確認しながらデ
ザインすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の構成図、第２図は一実施例の概略構
成図、第３図は評価用語間の関係を規定する知識の表１
、＊４図は評価用語と車両デザイン要素の各アイテムと
の関係を規定する知識の表２、第５図、第６図はフロー
チャート、第７図はＣＲＴの出力画面図、第８図は評価
用語と車両デザイン要素の各アイテムとの関係を規定す
る知識の表３、第９図はカテゴリパターンの選択の表４
、第１０図はＣＲＴの出力画面図、第１１図は従来例に
係るブロック図である。 ＣＬＩ・・・第１入力手段 Ｃｌ３・・・第２入力手段 Ｃｌ３・・・比較手段 Ｃｌ４・・・判別手段 Ｃｌ５・・・出力手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. デザイン図を入力する第１入力手段と、入力されたデザ
   イン図の期待イメージを入力する第２入力手段と、前記
   入力されたデザイン図のイメージと期待イメージとを比
   較する比較手段と、この比較に基づきデザイン図のイメ
   ージを期待イメージに略一致させるため修正すべきデザ
   イン図の部分を特定する判別手段と、この判別手段の結
   果を出力する出力手段とを備えてなるデザイン装置。