JPH04266165A - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、人間の持つイメージを
確認しながらデザインをＣＲＴのような表示装置に表示
するデザイン装置に関する。

【０００２】

【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；別冊；ＶＯＬ．７１ＮＯ．３ｐｐ．２４５−２
４７」に記載されたものがある。これは、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
す形容詞としての豪華，広々，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
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。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述のデザイ
ン装置にあっては、入力された評価用語により、予め設
定された制御手順にしたがって推論された最適なデザイ
ン要素を画像表示するだけであるので、画像表示された
デザイン要素を見たユーザが自分のイメージに合わない
と感じて修正しようと思った場合、例えば、ユーザが「
もう少し洒落た感じに修正したい」と思った場合でも、
デザイン要素の変更をどのよに操作すればよいのかわか
らないという不都合があった。

【０００４】

【課題を解決するための手段および作用】そこで本発明
にあっては、図１に示すように、キーボードのような入
力手段１と、知識データベース２と、推論手段３と、修
正推論手段４と、ＣＲＴのような表示手段５とを備え、
入力手段１の操作で評価用語を入力することにより、推
論手段３が知識データベース２から最適なデザイン要素
を推論，抽出し、この抽出されたデザイン要素１１を表
示手段５に画像表示させる一方、この画像表示されたデ
ザイン要素１１を見たユーザが自分のイメージと合わな
いと感じた場合、入力手段１の操作で修正評価用語を入
力することにより、修正推論手段４が知識データベース
２から修正評価用語との関係の強い部分のデザイン要素
１１を推論，抽出し、この抽出されたデザイン要素１１
の部分を、既に画像表示されているデザイン要素１１の
一部に代えて表示手段５に画面表示させるようにしてあ
る。

【０００５】

【実施例】第１実施例（図２〜図５および表１〜表４参
照） 図２は、本発明の一実施例を示すものであって、この一
実施例のデザイン装置は、コンピュータグラフィックを
利用して車室内のインテリアデザインを行うようにした
車両用デザイン装置を例示してあり、コンピュータ１６
と、入力手段１たるキーボードと、出力手段５たるＣＲ
Ｔとで構成されている。コンピュータ１６のメモリには
、知識データベース２が記憶させてある。コンピュータ
１６のＣＰＵには、推論手段３と修正推論手段４とが組
み込んである。

【０００６】知識データベース２は、評価用語９と形容
詞知識１０とデザイン要素としての車両デザイン要素１
１とイメージ知識１２とルール知識１３と形状知識１４
と色知識１５とを持っている。

【０００７】評価用語９は、表１の評価用語欄に示すよ
うな形容詞語群で構成されている。

【０００８】形容詞知識１０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
あって、これは、例えば評価用語９を因子分析等の多変
量解析で複数の因子に分け、各評価用語９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。各因子負荷量が特に大きい値において、
近い数値の評価用語は関係が深く、似ている評価用語と
いうことができる。この形容詞知識１０は、デザイン装
置の使用時において、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９群の中に無い場合、一番
似た評価用語９を選出するために使用される。

【０００９】車両デザイン要素１１は、表２と表３とに
示すように、大きな枠であるアイテムと、小さな枠であ
るカテゴリーとに区分されている。

【００１０】イメージ知識１２は、表２に示すように、
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
１１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１つ１つについての車両デザイン要素１１から受
けるフィーリングを収集し、その収集結果を数量化論理
１類もしくは２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。

【００１１】なお、表２と表３において、アイテムとカ
テゴリーとに対応付けして記載されている文言が異なる
のは、多数ある文言の少しを一例として表２と表３それ
ぞれに記載したからである。

【００１２】アイテムは、表２に示すように、車両デザ
イン要素１１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クラスタ、
メータ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り出し等に着目したもの、表３に示
すように、車両デザイン要素１１中のメータの大きさ、
インストルメントパネルの厚み、メータの針の色、スポ
ーク数、ステアリングホイールの径、パッドの大きさ、
ドアの物入れ等に着目したもの、表２と表３からは省略
したがアームレストやその他の車室内構成要素に着目し
たものである。

【００１３】メータ数に着目したアイテムは、表２に示
すように、大きなメータ１個を設けたカテゴリー、大き
なメータ１個と小さなメータ２個とを設けたカテゴリー
、大きなメータ１個と小さなメータ３個とを設けたカテ
ゴリー、大きなメータ２個と小さなメータ１個とを設け
たカテゴリー、大きなメータ２個と小さなメータ２個と
を設けたカテゴリーに分類してある。

【００１４】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は、表２に示すようにインストルメ
ントパネルとメータクラスタとが一体になったカテゴリ
ー、インストルメントパネルとメータクラスタとが分離
されたカテゴリーに分類してある。

【００１５】メータクラスタとセンターコンソールに着
目したアイテムは、表２に示すように、メータクラスタ
とセンターコンソールとが一体になったカテゴリー、メ
ータクラスタとセンターコンソールとが分離されたカテ
ゴリーに分類してある。　　ドアの厚さに着目したアイ
テムは、表２に示すように、ドアが厚いカテゴリー、ド
アが薄いカテゴリーに分類してある。

【００１６】センタークラスタの張り出しに着目したア
イテムは、表２に示すように、センタークラスタの張り
出しが有るカテゴリー、センタークラスタの張り出しが
無いカテゴリーに分類してある。

【００１７】メータの大きさに着目したアイテムは、表
３に示すように、大，中，小のカテゴリーに分類してあ
る。

【００１８】インストルメントパネルの厚みに着目した
アイテムは、表３に示すように、大，中，小のカテゴリ
ーに分類してある。

【００１９】メータの針の色に着目したアイテムは、表
３に示すように、オレンジ色とと赤色と白色とのカテゴ
リーに分類してある。

【００２０】スポーク数に着目したアイテムは、表３に
示すように、２本と３本と４本とのカテゴリーに分類し
てある。

【００２１】ステアリングホイールの径に着目したアイ
テムは、表３に示すように、大，中，小のカテゴリーに
分類してある。

【００２２】パッドの大きさに着目したアイテムは、表
３に示すように、大，中，小のカテゴリーに分類してあ
る。

【００２３】ドアの物入れに着目したアイテムは、表３
に示すように、物入れが有るカテゴリー、物入れが無い
カテゴリーに分類してある。

【００２４】また、表２と表３から省略したアームレス
トに着目したアイテム、ならびにそれ以外に着目したア
イテムそれぞれは、複数のカテゴリーに分類してある。

【００２５】ルール知識１３は、インテリアデザイナ等
の専門家の知恵や経験にもとづいて、デザイン要素１１
の組み合わせが不成立なものを規定したものである。

【００２６】形状知識１４は、複数のアイテムに相当す
るデザイン要素１１のうちの図形データを組み合わせて
図３（Ａ）に示すインストルメントパネル図のようなア
イテムカテゴリーユニットと、図３（Ｂ）に示すステア
リングホイール図やメータ図を含むメータクラスタ図の
ようなアイテムカテゴリーユニットと、図３（Ｃ）に示
すシフトレバー図を含むセンタークラスタ図のようなア
イテムカテゴリーユニット等とを作り、これら複数のア
イテムカテゴリーユニットを、図３（Ｄ）に示すような
基本図の上に重ね書きして、図３（Ｅ）に示すようなデ
ザイン要素１１をＣＲＴ５に画像表示するためのもので
ある。

【００２７】色知識１５は、図３（Ｅ）に示すように、
ＣＲＴ５に画像表示されたデザイン要素１１に、色を割
り付けるためのものである。

【００２８】推論手段３は、評価用語の入力により、図
４および図５に示すフローチャートにしたがって、知識
データベース２から最適な車両デザイン要素１１を推論
，抽出してＣＲＴ５に画像表示させるようになっている
。

【００２９】修正推論手段４は、修正評価用語の入力に
より、図４に示すフローチャートにしたがって、知識デ
ータベース２から、修正評価用語との関係の強い部分を
推論，抽出し、これを既に画像表示されている車両デザ
イン要素１１の一部に代えて画像表示させるようになっ
ている。この第１実施例での修正推論手段４は、入力さ
れた評価用語に対応するアイテムにおけるカテゴリーの
偏回帰係数と、入力された修正評価用語に対応するアイ
テムにおけるカテゴリーの偏回帰係数とを足し合わせて
、その和におけるアイテムの偏回帰係数が最大となるカ
テゴリーに関するデザイン要素１１を推論，抽出し、こ
れをＣＲＴ５に既に画像表示されているデザイン要素１
１の一部に代えて画像表示させるようになっている。

【００３０】この第１実施例によれば、先ず、評価用語
９，形容詞知識１０，車両デザイン要素１１，イメージ
知識１２，ルール知識１３，形状知識１４，色知識１５
等をコンピュータ１６のメモリＭに予め記憶させておく
。この状態において、人間がキーボード１を操作して評
価用語としての形容詞を入力すると、推論手段３による
コンピュータ１６のＣＰＵの働きで、知識データベース
２から最適な車両デザイン要素１１を形容詞処理で推論
，抽出してＣＲＴ５に画像表示する。そして、画像表示
されたデザイン要素１１を見たユーザが自分の持つイメ
ージと合わないと感じた場合、キーボード１の操作で修
正評価用語を入力することにより、修正推論手段４が知
識データベース２から修正評価用語との関係の強い部分
のデザイン要素１１を推論，抽出してＣＲＴ５に既に画
像表示されているデザイン要素１１の一部に代えて画面
表示する。

【００３１】ここで、ユーザが希望するイメージに相当
する評価用語として「集中できる」を入力し、推論手段
３により最適なデザイン要素１１が画像表示され、その
ＣＲＴ５の画面を見たユーザが「豪華な」のイメージを
加えたいということで、修正評価用語として「豪華な」
を入力した場合を仮定して、図４および図５のフローチ
ャートにもとづいて、上記作用を具体的に説明する。

【００３２】ステップ１０１では、コンピュータ１６を
起動することにより、処理の実行が始まり、ステップ１
０２に進む。

【００３３】ステップ１０２では、キーボード１の操作
により、「集中できる」なる評価用語を入力し、ステッ
プ１０３に進む。なお、この評価用語の入力にあっては
、複数個の評価用語を入力することも可能である。

【００３４】ステップ１０３では、「集中できる」が表
２に示すイメージ知識１２の中にあるか否かを検索し、
イメージ知識１２中にある場合は、表２に示す「集中で
きる」と対応するイメージ知識１２を抽出し、これとは
逆に、表２に示すイメージ知識１２の中に無い場合は、
「集中できる」に最も関係の深い評価用語９を知識デー
タベース２中の表１に示す形容詞知識１０から選定し、
この選定された評価用語９に対応するイメージ知識１２
を抽出し、ステップ１０４に進む。なお、形容詞知識１
０の中にも無い場合は、異なる表現の評価用語を上記ス
テップ１０２再入力してもらう。

【００３５】ステップ１０４では、ステップ１０３で抽
出したイメージ知識１２、この第１実施例では「集中で
きる」が表２に示すイメージ知識１２の中にあることか
ら、この「集中できる」に関するイメージ知識１２の各
アイテムにおいて第１位の偏回帰係数に対応するカテゴ
リー（表４の下欄に印が付いているもの）に関するデザ
イン要素１１を抽出し、ステップ１０５に進む。尚、上
記ステップ１０２で複数の評価用語が入力された場合は
、ステップ１０３では複数の評価用語に対応するイメー
ジ知識１２を抽出し、各アイテムにおける各カテゴリー
の偏回帰係数を複数の評価用語について足し合わせて、
その結果における各アイテムの第１位の偏回帰係数と対
応するカテゴリーに関するデザイン要素１１を抽出する
。

【００３６】ステップ１０５では、ステップ１０４での
推論結果に基づいて、入力された評価用語に最適なデザ
イン要素１１のグラフィック処理を行う。このグラフィ
ック処理を、図５に示すフローチャートに基づいて詳述
する。即ち、ステップ２０１では、ステップ１０６に相
当する修正評価用語の入力により、図形処理の実行が始
まり、ステップ２０２に進む。

【００３７】ステップ２０２では知識データベース２か
ら形状知識１４を抽出し、この形状知識１４から上記ス
テップ１０４で抽出したカテゴリーに関する図形データ
中の基本図を抽出してＣＲＴ５に画像表示し、ステップ
２０３〜ステップ２１０に進む。

【００３８】ステップ２０２〜２１０では、形状知識１
４から上記基本図以外の図形データを抽出し、この図形
データの組み合わせによる全てのアイテムカテゴリーユ
ニット、即ち図３（Ａ）に示すインストルメントパネル
図、図３（Ｂ）に示すステアリングホイール図とメータ
図とを含むメータクラスタ図、図３（Ｃ）に示すシフト
レバー図を含むセンタークラスタ図のような複数のアイ
テムカテゴリーユニットを、ルール知識１３で矛盾チェ
ックしながら作成し、これを基本図の上に重ね合わせる
ことにより、図３（Ｅ）に示すようなデザイン要素とし
ての形状図形を構築してＣＲＴ５に画像表示した後、こ
のＣＲＴ５に描かれた形状図形に知識データベース２か
ら抽出した色知識１５に基づいて色付けを行う。これに
より、ステップ１０２で入力された評価用語に最も適し
たデザイン要素１１がカラー画像として表示され、ステ
ップ２１１に進む。

【００３９】ステップ２１１では、図形処理の１サイク
ルが終わる。

【００４０】そして、このＣＲＴ５の画面を見たユーザ
が「豪華な」のイメージを加える場合には、ステップ１
０６でキーボード１のキー操作により、修正評価用語た
る「豪華な」を入力し、ステップ１０７に進む。

【００４１】ステップ１０７では、修正評価用語と関係
の強い部分のデザイン要素を推論，抽出する。即ち、「
豪華な」が表２に示すイメージ知識１２の中にあるか否
かを検索し、イメージ知識１２中にある場合は、表２に
示す「豪華な」と対応するイメージ知識１２を抽出し、
これとは逆に、表２に示すイメージ知識１２の中に無い
場合は、「豪華な」に最も関係の深い評価用語９を知識
データベース２中の表１に示す形容詞知識１０から選定
し、この選定された評価用語９に対応するイメージ知識
１２を抽出する。なお、形容詞知識１０の中にも無い場
合は、異なる表現の修正評価用語をステップ１０６で再
入力してもらう。この第１実施例では「豪華な」が表２
に示すイメージ知識１２の中にあることから、表２に示
すイメージ知識１２を抽出する。そして、この「豪華な
」に関するイメージ知識１２の各アイテムにおける偏回
帰係数と前記「集中できる」に関するイメージ知識１２
の各アイテムにおける偏回帰係数とを足し合わせた後、
各アイテムにおいて第１位の偏回帰係数に対応するカテ
ゴリー（表４の下欄に△印が付いているもの）に関する
デザイン要素１１を抽出してステップ１０５に戻り、ス
テップ１０５の再処理を経て、ＣＲＴ５の表示画像が修
正され、ステップ１０８に進む。

【００４２】ステップ１０８では、画像表示されたデザ
イン要素１１の修正の１サイクルが終わる。なお、修正
評価用語を入力しない場合は、上記ステップ１０６とス
テップ１０７とを経ないでステップ１０５からステップ
１０８に進んでデザイン要素１１の表示の１サイクルが
終わる。

【００４３】第２実施例（図６，図７および表５参照）
この第２実施例は、図６のフローチャートに示すように
、修正推論手段４が修正評価用語に対して重み付けを与
えて表示画像の修正を行うようにした点に特徴がある。 修正推論手段４に予め任意に設定し得る重み係数αを例
えばα＝０．５に設定してあると仮定する。

【００４４】即ち、前記第１実施例のステップ１０１〜
１０５の実行により、「集中できる」に該当するデザイ
ン要素１１がＣＲＴ５に画像表示された後、ステップ３
０１での、修正処理の実行が始まり、前記第１実施例の
ステップ１０６に相当するステップ３０２に進む。

【００４５】ステップ３０２では、修正評価用語として
「豪華な」をキーボード１のキー操作によって入力し、
ステップ３０３に進む。

【００４６】ステップ３０３では、入力された「豪華な
」に関して抽出された表５に示すイメージ知識１２の各
アイテムにおける各カテゴリーの偏回帰係数に重み係数
α＝０．５を掛け合わせ、ステップ３０４に進む。

【００４７】ステップ３０４では、重み係数の掛け合わ
された偏回帰係数と、前記第１実施例のステップ１０２
で入力された評価用語としての「集中できる」に対応し
て抽出されたイメージ知識１２の各アイテムにおける各
カテゴリーの偏回帰係数とを足し合わせて表５の下欄（
修正後）に示すような修正イメージ知識１２を作り、ス
テップ３０５に進む。

【００４８】ステップ３０５では、修正イメージ知識１
２の各アイテムにおいて第１位の偏回帰係数と対応する
カテゴリーに関するデザイン要素１１を抽出し、第１実
施例のステップ１０５に相当するステップ３０６に進む
。

【００４９】ステップ３０６では、ＣＲＴ５に画像表示
されているデザイン要素１１を部分的に変更し、第１実
施例のステップ１０８に相当するステップ３０７に進む
。

【００５０】ステップ３０７では、画像表示されたデザ
イン要素１１の修正の１サイクルが終わる。

【００５１】なお、上記重み係数αの設定方法としては
、図７に示すように、修正評価用語の入力に伴って、重
み付け用語、例えば「やや」，「普通」，「かなり」，
「非常に」等をＣＲＴ５にメッセージとして表示し、こ
れら重み付け用語のうちの１つをキーボード１の操作で
選択してもらうことにより、重み係数αを設定すること
も可能である。この場合、例えば、「やや」を選ぶとα
＝０．２、「普通」を選ぶとα＝０．５、「かなり」を
選ぶとα＝１．０、「非常に」を選ぶとα＝２となるよ
うにすれば良い。

【００５２】第３実施例（図８および表６参照）この第
３実施例では、図８のフローチャートに示すように、修
正推論手段４は、修正評価用語に対応して抽出されたイ
メージ知識１２の各アイテムにおけるカテゴリーの偏回
帰係数が基準値αより大きいカテゴリーに関する要素１
１のみを修正するようにした点に特徴がある。なお、こ
の第３実施例では、前記第１実施例のステップ１０２で
入力される評価用語を「スポーティな」と仮定するとと
もに、基準値α＝０．５０と仮定し、修正の処理を説明
する。

【００５３】即ち、前記第１実施例のステップ１０１〜
１０５の実行により、「スポーティな」に該当するデザ
イン要素１１が、表６の下欄に印を付したように、ＣＲ
Ｔ５に画像表示された後、ステップ４０１での修正処理
の実行が始まり、前記第１実施例のステップ１０６に相
当するステップ４０２に進む。

【００５４】ステップ４０２では、「豪華な」なる修正
評価用語１４を入力し、ステップ４０３に進む。

【００５５】ステップ４０３では、入力された「豪華な
」に関して抽出された表６に示すようなイメージ知識１
２の各アイテムにおける偏回帰係数中で、基準値α＝０
．５０より大きい偏回帰係数を抽出する。即ち、表６に
ついて見ると、「豪華な」の０．５０以上の偏回帰係数
は、表６の下欄に□印を付したように、スポーク数で４
本のカテゴリーと、木目の有無で有りのカテゴリーと、
皮シートの使用で使用のカテゴリーとが挙げられるので
、これらスポーク４本、木目有り、皮シート使用の偏回
帰係数を抽出し、ステップ４０４に進む。

【００５６】ステップ４０４では、ステップ４０３での
基準値α以上の偏回帰係数の属するアイテムにおいて、
第１実施例のステップ１０１で入力した評価用語たる「
スポーティな」に対応して抽出された第１位の偏回帰係
数を抽出し、ステップ４０５に進む。即ち、表６につい
て見ると、「スポーティな」において、スポーク３本の
カテゴリーと木目無しのカテゴリーと皮シート未使用の
カテゴリーそれぞれの偏回帰係数が抽出される。

【００５７】ステップ４０５では、ステップ４０３で抽
出された「豪華な」の偏回帰係数と、ステップ４０４で
抽出された「スポーティな」の偏回帰係数とを比較し、
「豪華な」の偏回帰係数が大きいときだけ、この「豪華
な」の偏回帰係数に対応するカテゴリーのデザイン要素
１１を抽出してＣＲＴ５に出力する。即ち、表６につい
て見ると、スポーク数に着目したアイテムでは、「豪華
な」の「スポーク数４本」に相当するカテゴリーの偏回
帰係数が０．５０であり、「スポーティな」の「スポー
ク数３本」に相当するカテゴリーの偏回帰係数が０．５
５であり、「豪華な」；０．５０＜「スポーティな」；
０．５５なる関係であるので、「豪華な」のカテゴリー
に対応するデザイン要素１１は抽出されない。また、木
目の有無に着目したアイテムでは、「豪華な」の「有り
」に相当するカテゴリーの偏回帰係数が０．５２であり
、「スポーティな」の「無し」に相当するカテゴリーの
偏回帰係数が０．３１であり、「豪華な」；０．５２＞
「スポーティな」；０．３１なる関係であるので、表６
の下欄に□印を付したように、「豪華な」のカテゴリー
に対応するデザイン要素１１が抽出されてＣＲＴ５に出
力される。さらに、皮シート使用に着目したアイテムで
は、「豪華な」の「使用」に相当するカテゴリーの偏回
帰係数が０．６７であり、「スポーティな」の「未使用
」に相当するカテゴリーの偏回帰係数が０．２４であり
、「豪華な」；０．６７＞「スポーティな」；０．２４
なる関係であるので、表６の下欄に□印を付したように
、「豪華な」のカテゴリーに対応するデザイン要素１１
が抽出されてＣＲＴ５に出力され、第１実施例のステッ
プ１０５に相当するステップ４０６に進む。

【００５８】ステップ４０５では、上記「豪華な」に着
目したアイテムにおける「木目有り」に相当するカテゴ
リーと「皮シート使用」に相当するカテゴリーとのデザ
イン要素１１それぞれが、ＣＲＴ５に画像表示されてい
るデザイン要素１１を部分的に変更し、第１実施例のス
テップ１０８に相当するステップ４０７に進む。

【００５９】ステップ４０７では、画像表示されたデザ
イン要素１１の修正の１サイクルが終了する。即ち、表
６の下欄に印を付した「スポーティな」に関するデザイ
ン要素１１が、表６の下欄に△印を付したデザイン要素
１１に変わる。

【００６０】なお、上記ステップ４０１〜４０７での修
正が終了した後で、再び、「豪華な」なる修正評価用語
１４を入力して修正を行った場合には、前記ステップ４
０３での基準値α＝０．５０をβ＝０．２０だけ小さく
した基準値α′＝０．３０（α′＝α−β）と変更して
ステップ４０１〜４０６の修正処理を行う。つまり、こ
の再修正の場合には、表６に示すように、メータ数に着
目したアイテムの「豪華な」のメータ数大２小２に相当
するカテゴリーの偏回帰係数が０．３２で、新しい基準
値α′＝０．３０以上であり、「豪華な」；０．３２＞
「スポーティな」；０．３０なる関係を満たしているの
で、このメータ数大２小２に相当するカテゴリーのデザ
イン要素１１が修正される。

【００６１】また、本発明は前記実施例に限定されるも
のではなく、図示は省略するが、例えば、ステレオの操
作部，組み込み式のＴ／Ｖ，エアコンの吹き出し口や操
作部等を含む内装部品の組み合わせからなる車両インテ
リアデザイン、あるいはホイール，ホイールカバー，フ
ロントやリヤやサイドのスポイラー，フォグランプ，ド
ライブランプ，スペシャルランプ等を含む外装部品の組
み合わせからなる車両外観デザインをも画像表示して、
車両イメージ強調に使用することができるのは勿論であ
る。

【００６２】また、知識データベース２に記憶する車両
デザイン要素１１と評価用語９とを変えることにより、
住宅デザイン装置あるいは機械デザイン装置等の車両以
外の分野でも使用できるデザイン装置として適用できる
。

【００６３】さらに、アイテム数と各アイテム毎のカテ
ゴリー数とデザイン要素１１とは、前記各実施例に限定
されるものではない。

【００６４】

【表１】

【００６５】

【表２】

【００６６】

【表３】

【００６７】

【表４】

【００６８】

【表５】

【００６９】

【表６】

【００７０】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、評価用語
の入力により、知識データベースから最適なデザインを
、推論，抽出して画面表示した後、修正評価用語の入力
により、知識データベースから修正評価用語との関係の
強い部分のデザイン要素を推論，抽出して、既に画像表
示されているデザイン要素の一部に代えて画像表示する
ので、修正評価用語の影響の大きいデザイン要素のみを
変更するというように、初期入力した評価用語により画
像表示されたデザイン要素のイメージを尊重して、デザ
イン要素の部分修正を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の概念図。

【図２】本発明の第１実施例を示す全体構成図。

【図３】同第１実施例の図形の枠組み順序の説明図。

【図４】同第１実施例のフローチャート。

【図５】同第１実施例の図形枠組みのフローチャート。

【図６】同第２実施例の画像修正のフローチャート。

【図７】同第２実施例の重み係数の設定方法を示すＣＲ
Ｔの正面図。

【図８】本発明の第３実施例の画像修正のフローチャー
ト。

【符号の説明】

１…入力手段（キーボード）、２…知識データベース、
３…推論手段、４…修正推論手段、５…表示手段（ＣＲ
Ｔ）、９…評価用語、１０…形容詞知識、１１…車両デ
ザイン要素（デザイン要素）。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　評価用語の入力により、知識データベ
   ースから最適なデザイン要素を推論，抽出して画像表示
   するデザイン装置において、前記評価用語の入力による
   画像表示後であって、前記入力された評価用語とは異な
   る修正評価用語の入力により、知識データベースからこ
   の修正評価用語との関係の強い部分のデザイン要素を推
   論，抽出し、これを既に画像表示されているデザイン要
   素の一部に代えて画像表示させる修正推論手段を設けた
   ことを特徴とするデザイン装置。