JPH03273364A - 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） この発明は、車両に対する人間のもつイメージを確認し
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［電子情報学会誌：別冊：ＶＯ
Ｌ、７１ＮＯ，３ｐｐ、２４５−２４７Ｊに記載された
第１６図に示すようなもツカある。これはＨＵＬＩＳ　
（Ｈｕｍａｎ　　Ｌｉｖｉｎｇ　　Ｓｙｓｔｅｍ）の構
成図を示すもノで、コンピュータのメモリに住宅の外観
、玄関、洋間、和室、台所、風呂等の構成部分毎の住宅
デザイン要素、フィーリングを表わす形容詞としての豪
華底々、ゆったり等の評価用語、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
ともに、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２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ブタベースか
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第１７図（ａ）、（ｂ）
に示すように画像衣−１（する構成になっている。

（発明が解決しようとする課８） ところで上記のようなデザイン表示で技術の評価用語を
車両デザインに合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、二のようなデザイン装置にあっては、入
力された評価用語に適合したデザイン要素を推論、抽出
してデザインをＣＲＴに画像表示し、これをデザイナ等
のイメージに基づいて修正してイメージに合ったデザイ
ンを得ることはできるが、デザインに対応するコストか
考慮されていないため、イメージのみを考慮したコスト
のデザインが推論、抽出されるという問題点かあった。

また、出力されたデザインかとの程度のコストでできる
のかを知りたい場合もある。

そこでこの発明は、コストを考慮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、デザインを表現
する評価用語及びデザイン要素の関係の知識データベー
スＣＬＩと、評価用語を入力する入力手段ＣＬ４と、入
力された評価用語により前記知識データベースＣＬＩか
らデザインを推論する演算手段ＣＬ３と、この推論され
たデザインを出力する出力手段ＣＬ５とを備え、デザイ
ン要素とコストとの関係のコスト対応データベースＣＬ
２を設け、前記演算手段ＣＬ３の演算にコストデータベ
ースＣＬ２を考慮可能とした。

（作用） 第１入力手段ＣＬ４によって評価用語を、入力すれば、
入力された評価用語により知識データベースＣＬＩから
デザインが演算手段ＣＬ３て推論され、この推論された
デザインか出力手段ＣＬ５によって出力される。

そして、演算手段ＣＬ３での演算にコスト対応データベ
ースＣＬ２を考慮し、例えば目標コスト内のデザインを
出力することができ、また、出力されたデザインのコス
トを出力することもてきる。

（実施例） 以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第２図はこの発明の第１実施例に係る概略構成図を示す
もので、このデザイン装置はマイクロコンピュータ１と
キーボード３とＣＲＴ５とて構成されている。

マイクロコンピュータ１は知識データベースＣＬ１およ
びデザイン要素とコストとの関係のコスト対応データベ
ースＣＬ２としてのメモリＭと演算手段ＣＬ３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
定する知識１１、車両デザイン要素１３、評価用語およ
びデザイン要素の関係を規定する知識１５、デザイン要
素とコストとの関係コスト対応データ１７がそれぞれ記
憶されている。

評価用語りは第３図の表１の評価用語間に示すような形
容同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９か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はデザイン装置を必要とする際、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、番似た用語を選出されるために使用
される。

車両デザイン要素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、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９と車両デザイン
要素１３のアイテムを選定し、アイテムそれぞれに相当
する車両デザイン装置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そ′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。すな
わち、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２つのカテゴリに分類しである。すなわち、
インストルメントパネルとメータークラスタとが一体に
なった第１カテゴリ、インストルメントパネルとメータ
ークラスタが分離された第２カテゴリとである。

メータークラスタとセンターコンソールに着目したアイ
テムでは２つのカテゴリに分類しである。

すなわち、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
ーコンソールとか分離された第２カテゴリとである。

ドアの厚さに着目したアイテムでは２つのカテゴリに分
類しである。すなわち、ドアが厚い第１カテゴリ、ドア
が薄い第２カテゴリとである。

センタークラスタの張出しに着目したアイテムでは２つ
のカテゴリに分類しである。すなわち、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
出しかない第２カテゴリとである。

以下、アームレストに着目したアイテム、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。

コスト対応データ１７は、第５図の表３に示すようにデ
ザイン要素１３の各アイテムのカテゴリ毎に対応するコ
ストが与えられている。このコストは適宜な基準のもの
に設定されている。具体的には、例えば各アイテムの内
の最も安価なカテコリのコストをＯ（基１１）とし、残
りのカテゴリにそれぞれコストが与えられている。そし
て、後述する目標コストの入力は、この基準に沿って行
われる。

前記キーボード３は評価用語りを入力する入力手段ＣＬ
４を構成し、この実施例では目標コストを入力する第２
入力手段を兼ねている。（１し、目標コストを入力する
手段は別に設けてもよく、また、目標コストを１つに固
定してもよい。

ＣＰＵ７は入力された評価用語９により前記知識データ
ヘースからデザインを推論するとともに、入力された目
標コストにより前記デザイン要素とコスト対応データベ
ースから目標コストの範囲内で前記評価用語９に最も適
合したデザインを推論するものである。

前記ＣＲＴ５は推論されたデザインを出力する出力手段
ＣＬ６を構成するものでデザイン画像を表示するもので
ある。

第６図は第２図の構成に基づくブロック図を示すもので
ある。

第２図の構成により、予め設定した評価用語９、予備実
験で得られた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、官能評価実験で得られた評価用語
と車両デザイン要素との関係を規定する知慮１５、およ
び車両デザイン要素とコスト対応データ１７等をマイク
ロコンピュータ１のメモリＭに記憶させておく。そして
、キーボード３を操作して評価用語９として、例えば第
６図のように「シックな」なる形容詞、及び目標コスト
を入力（１９）、（２３）すると、ＣＰＵ７の働きで知
識データヘースとコスト対応データベースとから目標コ
ストの範囲内で入力評価用語に最も適合したデザイン要
素か推論、抽出（２１）され、その結果がＣＲＴ５に表
示（２５）される。

以下、第７図に示すフローチャートに基づいて説明する
。

まず、ステップＳ１で評価用語９として、例えば「シッ
クな」という形容詞の入力と、この「シックな」なるイ
メージに対応する目標コストｙの入力とがキーボード３
の操作によって行われると、っぎのステップＳ２におい
てマイクロコンピュータ１の働きで知識データベースお
よびコスト対応データベースとから第８図の表４に示す
ように、各車両デザイン要素と、このデザイン要素に対
応するコストとが推論、抽出される。そして、ステップ
Ｓ３で偏回帰係数の差ＰをＰ−０，０５に設定する。こ
れは偏回帰係数の差Ｐの基準を予め定るものである。

つぎにステップＳ４では、入力された評価用語９によっ
て推論された各アイテム毎の偏回帰係数の最大値倉、。

が抽出される。ここで、ｉ＝１．２゜・・ＩＮであり、
ＩＮはアイテムの総数である。

例えば、「シックな」という評価用語９の各アイテム毎
の偏回帰係数の最大値含、。は、第８図の表４の木印を
付しているもので、そのカテゴリは同表の丸印をつけた
ものである。ついてステップＳ５て含＋　−含＋とじ、
ステップＳ６で各カテゴリの偏回帰係数の最大値含、に
対応するコストｅ（ｉ：１．２・・・ＩＮ）が抽出され
る。つづいてステップＳ７で各カテゴリのコストＣＩの
総和を次式によって求め、総コストｙ、とする。

ｙｌ−ΣＣ ステップＳ８ては総コストｙ１が目標コストｙを下回る
か否かが判別される。総コストｙ１か目標コストｙを下
回ると判断されれば目標コストｙの範囲内であるからス
テップＳ９へ移行し、推論、抽出された車両インテリア
のデザインがＣＲＴ５に画像表示される。

また、ステップＳ８で総コストｙ、か目標コストｙを上
回ると判断されたときには、ステップＳ１０へ移行して
偏回帰係数の差ＰがＰ−０，０５か否かが判別される。

総コストＹ、が最大偏回帰係数に基づくものであれば、
偏回帰係数の差ＰはステップＳ３において０．０５と設
定されたままであるから、ステップＳｌｌへ移行し、偏
回帰係数の差Ｐに０．０５を加えてＰ−０゜１０とする
。

これはイメージが大きく変わらないようにして目標コス
トｙに近づけるためで、評価用語りに対して最適なカテ
ゴリと比較して偏回帰係数が０．１０以上変わらないカ
テゴリを抽出するものである。

つぎに、ステップＳ１２て評価用語りとの偏相関係数の
値（評価用語と関係の深いアイテム桿菌い数値となる）
か一番低いアイテムをＩ　Ｉ−１と設定し、つづいてス
テップ５１３で偏相関係数の値がＩＩ番目に低いアイテ
ムを抽出し、そのアイテム番号をＩとする。従って、一
番最初に実行されるこのステップ３１３では、偏相関係
数の値が１番目に低いアイテムが抽出され、アイテム番
号を１とする。

ステップＳ　１．４ではアイテム番号Ｉの総カテゴリー
数ＮＫが抽出され、ステップｊ１５．Ｓ１６てアイテム
番号Ｉの中て１番目に大、きい偏回帰係数ａｌＪが抽出
される。なお、ステップ５１５．Ｓ１６てはアイテム番
号１の中で２番目に大きい偏回帰係数が抽出されるもの
で、これはすてにステップＳ４で偏回帰係数の最大値が
抽出され、この偏回帰係数の値をもつカテゴリによりコ
スト比較が行われているからである。

つぎに、ステップＳ１７てアイテム番号Ｉの最大偏回帰
係数含、。と２番目に大きい偏回帰係数ａｌＪとの差が
ステップＳｌｌて設定された値である０、１０以内か否
かか判別される。この差が０゜１０以内であればステッ
プ３１８へ移行し、偏回帰係数ａｔａをもつカテゴリの
コストＣ１が抽出される。そして、ステップ５１．９で
コストＣ５か最火偏回帰係数含、。をもつカテゴリのコ
ストＣＩを下回わるか否かが判別される。コストＣ４が
コストｅ、を下回ればステップ５２０へ移行し、アイテ
ム番号Ｉのカテゴリを偏回帰係数ａｌＪをもつカテゴリ
に変更し、このカテゴリに対応するコストＣ４に変更す
る。そして、ステップＳ７てカテゴリ変更後の総コスト
ｙｌを求め、ステップＳ８て総コストｙ、を目標コスト
ｙと比較し、目標コストｙの範囲内であればプサイ〉が
ＣＲＴ５に画像表示される（ステップＳ９）。

また、ステップＳ８てカテゴリを変更した後の総コスト
ｙ、が目標コストｙを上回るときはステップＳ１０へ移
行し、偏回帰係数の差ＰかＰ−００５か否かが判別され
る。このときには偏回帰係数の差ＰはＰ−０，１０に設
定されているからステップＳ２１へ移行し、アイテム番
号Ｉの全てのカテゴリＮＫの変更が行われたか否かが判
別される。全てのカテゴリＮＫの変更か行われていなけ
ればステップＳ２４で次に大きい偏回帰係数の値をもつ
カテゴリに変更してステップ５１６へ移行し、以下上記
と同様の処理か繰返される。

ステップＳ２１で全てのカテゴリＮＫの変更が行われた
と判断されればステップＳ２２へ移行し、全てのアイテ
ムＩＮの変更が行われたか否かが判別される。全てのア
イテムＩＮの変更か行われていなければステップ５２３
で次に低い偏組関係数の値をもつアイテムに変更してス
テップ５１３へ移行し、以下上記と同様の処理か繰返さ
れる。

ステップＳ２２で全てのアイテムＩＮの変更か行われた
と判断されれば、偏回帰係数の差ＰがＰ−０，１０の範
囲内では全てのアイテムＩＮ、カテゴリＮＫを変更して
も目標コストｙを得ることができないと判断され、ステ
ップＳ１１へ移行し、偏回帰係数の差Ｐにさらに０．０
５を加えてＰ−０，１５と設定し、以下上記と同様の処
理か繰返される。

ステップ５１７て偏回帰係数の差Ｐが０．１０と上回る
ときは、アイテム番号Ｉのカテゴリを変更するとイメー
ジか大きく変化するものと判断されてステップ５２３へ
移行し、次に低い偏組関係数の瞳をもつアイテムに変更
してステップＳ１３へ移行し、以下上記と同様の処理が
繰返される。

ステップＳ１９においてコストＣ１がコストＣを上回る
ときは、このカテゴリの変更では目標コストｙを達成す
ることかできないと判断されてステップＳ２１へ移行し
、アイテム番号Ｉの全てのカテゴリＮＫの変更か行われ
たか否かが判別される。全てのカテゴリＮＫの変更か行
われていなければステップＳ２４で次に大きい偏回帰係
数の値をもつカテゴリに変更してステップＳ１６へ移行
し、以下上記と同様の処理が繰返される。

従って、デザイナ等は、目標のコスト内で自己のイメー
ジに合ったデザインを完成させることができる。

第９図は二の発明の第２実施例に係るフローチャートを
示すものである。

二の実施例は、目標コスト内で入力評価用語に最適なデ
ザインを推論するたけてなく、第２番目、第３番目とい
うように次候補のデザインを推論し、デザイナ−等が次
候補のデザインを表示したいときはイメージ優先のデザ
インとコストを考慮したデザインとのいづれを画像表示
するかを選択するようにしたものである。

まずステップＳ１て評価用語９と目標コストｙが入力さ
れると、ステップＳ２において入力された評価用語りに
より知識データベースから車両デザイン要素１３が推論
される。つぎにステップＳ２５ては入力された目標コス
ト内でコスト対応データベースからコスト対応のデザイ
ン要素１３が推論され、ステップＳ９でＣＲＴ５にデザ
イン画として画像表示される。

ステップＳ２６では入力された評価用語りに適合する次
候補のデザインを表示するが否がか判別される。次候補
のデザインを表示するときはステップＳ２７でイメージ
優先のデザイン画を表示するか、コストを考慮したデザ
イン画を表示するかが判別される。

イメージ優先のデザイン画を表示する場合は、ステップ
Ｓ４で評価用語９に適合する次候補のデザイン要素が推
論、抽出されステップｓ９でＣＲＴ５にデザイン画とし
て画像表示される。また、コストを考慮したデザイン画
を表示する場合にはステップＳ２５へ移行し、目標コス
ト内でのコスト対応のデザイン要素１３が推論、抽出さ
れステップＳ９てデザイン画として画像表示される。そ
して、ステップ５２６で次候補の表示を中止したときに
フローが終了する。

従って、この実施例では上記実施例と同様の作用効果を
奏する他、次候補のデザインを見る場合にイメージ優先
のデザインとコストを考慮したデザインとのいずれかを
選択することができ、コストを考慮する場合とイメージ
優先の場合との相違も確認することか可能である。なお
、次候補を見る場合、イメージを優先させたデザインと
コストを考慮したデザインとを２台のＣＲＴに別々に表
示し、両者を比較することも可能である。

第１０図は、第９図のステップＳ２５の推論過程を示す
フローチャートである。第７図のステップと同様のステ
ップには同符号を付して重複した説明は省略する。この
フローチャートは、第７図のフローチャートにステップ
Ｓ２６を追加しており、このステップ２６で次候補のデ
ザインを表示するか否かを判別し、次候補のデザインを
表示する場合にステップＳＩＯへ移行して推論の継続を
行なうようにしたものである。

第１１図はこの発明の第３実施例に係るブロック図を示
すものである。

この実施例は、知識データベースを用いて推論された各
デザイン要素１３のコストを算出し、ＣＲＴ５にデザイ
ン画としての画像表示とこのデザイン画に対応するコス
トを表示するようにしたものである。

まず、評価用語９の入力（１９）により知識データベー
スから車両デザイン要素１３の各アイテムのカテゴリａ
、（ｉ：１，２・・・ＩＮ）が推論（２］）される。つ
ぎに、デザイン要素とコスト対応のコスト対応データベ
ース１７から各カテコリａ、に対応するコストＣ５が抽
出（２７）され、の算式により算出（２９）される。こ
こで、ｙ０基準コスト、ＩＮ：アイテム総数である。

そして、デザインを出力する手段及びコストを出力する
手段としてのＣＲＴ５に前記デザイン及びコストか表示
（２５）、（３１）される。この表示画像を確認しなが
らイメージに合せてアイテム、カテゴリの変更か行われ
、その結果か再びＣＲＴ５に表示（３３）される。なお
、デザイン、コストは別々のＣＲＴに表示させることも
てきる。

この実施例によれば、人間が持つイメージとしての評価
用語に最適なデザイン画像の表示と、このデザイン画像
に対応するコストの表示を合せて行なうことができる。

従って、デザイン画像を見ると同時にそのデザインにか
かるコストを知ることかできる。

第１２図はこの発明の第４実施例に係るフローチャート
を示すものである。

この実施例は、車両デザインを推論する上で、人間のイ
メージを優先するか、目標コストを優先するかを選択し
、イメージ優先のデザイン画像とコスト優先のデザイン
画像とを選択的に表示できるようにしたものである。

すなわち、ステップＳ２９で推論するデザインをイメー
ジ優先にするか、コスト優先にするがが入力され、つづ
いてステップＳ３０でコスト優先か否かが判別される。

コスト優先の場合はステップＳ３１へ移行し、デザイン
要素とコスト対応データベースを読込み、ステップＳ２
５で入力された目標コスト内でデザイン要素が推論され
（コノ推論過程は第７図のフローチャートによって行わ
れる）、ステップＳ９で目標コスト内で最も評価用語に
適合したデザインがＣＲＴ５に表示すレル。

また、コスト優先でない場合にはステップｓ３２へ移行
し、イメージ優先か否かが判別される。

イメージ優先の場合は知識データベースより入力評価用
語に最適なデザイン要素１３が推論され、ステップＳ９
で評価用語に適合したデザインがＣＲＴ５に表示される
。

そして、この表示画像を確認しながらイメージに合せて
アイテム、カテゴリの変更が行われ、その結果が再びＣ
ＲＴ５に表示される（ステップ８３３）。

従って、コストに関係なく評価用語に最適なデザインと
、目標コスト内での評価用語に最適なデザインとを選択
的に見ることかできる。

第１３図はこの発明の第５実施例に係るブロック図を示
すものである。

この実施例は、第１４図の表５に示すように、評価用語
とコストの重み付はデータヘースを設け、評価用語毎に
デザイン要素にコストの重み付けを行ない、デザイン要
素とコスト対応データベースを修正し、より評価用語に
適したコストを算出するようにしたものである。

例えば、「高級な」なる評価用語９の入力（１９）より
知識データベースを基に第１４図の評価用語とコスト重
み対応データベースによりデザイン要素とコスト対応デ
ータベースに重み付け（３５）を行なう。例えば「高級
な」なる評価用語の場合、第１４図のようにアイテム１
を２．５倍、アイテム２を１．５倍等の重み付けがなさ
れ、第１５図の表６に示す重みコストが算出される。そ
して、第１３図のように入力された目標コスト（２３）
内でデザイン要素か推論（２１）され、目標コスト内で
最も評価用語に適合したデザインがＣＲＴ５に表示２５
される。

従って、より評価用語に適したコストを算出することが
できる。

なお、この発明は車両インテリアのデザインに限らず外
観その他のデザインにも応用することができ、さらには
住宅デザインその他のデザインにも応用することができ
るものである。

〔発明の効果〕

以上の説明より明らかなように、この発明の構成によれ
ば、評価用語に適合するデザインとコストとの関連づけ
か可能となり、例えば目標コスト内で最もイメージに合
ったデザインの出力を行い、又デザインのコストを出力
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図はこの発明の第１実
施例に係る構成図、第３図は評価用語間の関係を規定す
る知識に関する表１の図、第４図は官能評価実験結果の
表２の図、第５図はデザイン要素のカテゴリに対応する
コストデータに関する表３の図、第６図は第２図の構成
に基づくブロック図、第７図は推論過程のフローチャー
ト、第８図は知識データヘースとコスト対応データベー
スの一例を示す表４の図、第９図はこの発明の第２実施
例に係るフローチャート、第１０図は第９図の推論過程
のフローチャート、第１１図はこの発明の第３実施例に
係るブロック図、第１２図はこの発明の第４実施例に係
るフローチャート、第１３図はこの発明の第５実施例に
係るブロック図、第１６図は従来例に係るブロック図、
第１７図　−（ａ）、（ｂ）はＣＲＴの出力の一例を示
す図である。 ＣＬＩ・・・知識データヘース Ｃｌ２・・・コスト対応データベース １ Ｃｌ３・・・演算手段 Ｃｌ３・・入力手段 Ｃｌ３・・・出力手段

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）デザインを表現する評価用語及びデザイン要素の
   関係の知識データベースと、評価用語を入力する入力手
   段と、入力された評価用語により前記知識データベース
   からデザインを推論する演算手段と、この推論されたデ
   ザインを出力する出力手段とを備え、デザイン要素とコ
   ストとの関係のコスト対応データベースを設け、前記演
   算手段の演算にコスト対応データベースを考慮可能とし
   たことを特徴とするデザイン装置。
2. （２）デザインを表現する評価用語及びデザイン要素の
   関係の知識データベースと、デザイン要素とコストとの
   関係のコスト対応データベースと、評価用語を入力する
   第１入力手段と、目標コストを入力する第２入力手段と
   、入力された評価用語と目標コストとにより前記知識デ
   ータベースとコスト対応データベースとから目標コスト
   内のデザインを推論する演算手段と、この推論されたデ
   ザインを出力する出力手段とを備えてなるデザイン装置
   。
3. （３）デザインを表現する評価用語及びデザイン要素の
   関係の知識データベースと、デザイン要素とコストとの
   関係のコスト対応データベースと、評価用語を入力する
   入力手段と、入力された評価用語と知識データベースと
   コスト対応データベースとからデザイン及びコストを推
   論する演算手段と、この推論されたデザイン及びコスト
   を出力する出力手段とを備えてなるデザイン装置。