JPH0793394A - デザイン装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 印象は初期候補と同じで、雰囲気が異なる次
候補デザインを時間がかからずに推論できるデザイン装
置の提供を目的とする。 【構成】 知識データベース２と、評価用語９を入力す
るキーボード１と、知識データベース２を用いて該評価
用語９に対する関係の強さが最大であるカテゴリーを各
アイテム毎に推論する推論手段３と、推論されたデザイ
ン要素１１を表示するＣＲＴ５とを備えたデザイン装置
において、推論されたデザイン要素に代わる次候補を推
論、抽出する次候補推論手段４を設け、次候補推論手段
４は、各アイテムについて次候補のカテゴリーを選択す
ると、各アイテム毎に前記推論したカテゴリーと次候補
のカテゴリーとの入力された評価用語に対する関係の強
さの差をとり、該強さの差が予め設定された基準差以内
であるアイテムについて、前記推論したカテゴリーを次
候補のカテゴリーへ変更することを特徴とする。

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
確認してデザインを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】従来、この種のデザイン装置としては、
例えば、特開平４−２７８６７２号公報に開示された図
１１に示すようなものがある。

【０００３】このデザイン装置は、キーボードのような
入力手段１と、知識データベース２２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
備えており、知識データベース２２は、評価用語９と形
容詞知識１０と車両デザイン要素１１とイメージ知識３
２とを備えている。

【０００４】デザイン対象を構成する前記車両デザイン
要素１１は、まず、複数のアイテムに分類され、この各
アイテムはさらに細かく複数のカテゴリーに分類されて
いる。そして、デザインイメージを表す評価用語９のひ
とつひとつに対して各アイテムがどの程度影響するか
を、各アイテム毎の偏相関係数（数値）で表し、同様
に、評価用語９のひとつひとつに対して、各アイテム中
で複数のカテゴリーが各々どの程度影響するかを、各カ
テゴリー毎の偏回帰係数（数値）で表し、イメージ知識
３２としてデータベース化してある。

【０００５】まず、ユーザがキーボードを操作して、自
分の持つデザインイメージを表す評価用語９を入力する
と、まず、推論手段３が知識データベース２２を用い
て、その評価用語９に対して最大の偏回帰係数を持つカ
テゴリーを、各アイテム毎に初期候補として推論、抽出
し、この初期候補を表示手段５に画像表示させる。

【０００６】そして、この画像表示された初期候補を見
たユーザが自分のイメージと合わないと感じた場合は、
キーボードを操作して次候補推論の実行を指示する。す
ると、今度は修正推論手段４が知識データベース２２を
用いて次候補推論を行う。このとき修正推論手段４は、
前記イメージ知識３２中で偏相関係数の一番小さいアイ
テムにおける、あるいは偏相関係数が予め設定された基
準値以下のアイテムにおける、偏回帰係数の一番小さな
カテゴリーを次候補として推論、抽出する。この次候補
の画像が満足か否かのＣＲＴからの問合せに対し、ユー
ザが再度次候補推論の実行を指示した場合は、今度は偏
相関係数の２番目に小さなアイテムにおける偏回帰係数
の一番小さなカテゴリーを次候補として推論、抽出し、
この抽出された次候補を既に画像表示されている初期候
補の一部に代えて画像表示させるようにしてある。そし
て、以下これを繰り返してユーザのイメージに合うよう
修正していく。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このデザイ
ン装置では、上記のように、ユーザが自分のイメージと
合わないと感じた場合の次候補推論に際し、既に画像表
示された初期候補に対して、偏相関係数の一番小さい
か、あるいは予め設定された基準値以下のアイテムにお
ける偏回帰係数の一番小さなカテゴリーを次候補として
順次推論、抽出する。つまり初期候補デザインに対して
影響の少ない変更をおり込んだ次候補デザインを順次推
論、抽出し、何度も推論を行って少しずつユーザのイメ
ージに合わせていくので、つぎのような課題が残った。

【０００８】すなわち、既に画像表示されたデザインに
対して表示された次候補はどこが変わったのか分かりに
くく、雰囲気の変わり方が少ない。また、例えば「スポ
ーティな」という入力された一つの評価用語に対して、
複数の雰囲気が全くという程異なる推論結果は得られな
い。つまり、スポーティなインテリアであるという印象
は同じながら全く雰囲気が異なるＡ、Ｂデザインがある
という複数の推論をすることができない。さらに、次候
補での変化が少ないため、次候補推論を繰り返し行うこ
ととなって、この繰り返し推論で時間がかかるという課
題が残った。

【０００９】本発明は、このような課題に着目してなさ
れたものであり、印象は初期候補と同じで、雰囲気が異
なる次候補デザインを時間がかからずに推論できるデザ
イン装置の提供を目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１に記載の発明は、複数のアイテムおよび各
アイテム毎に複数のカテゴリーに分類したデザイン要素
とデザインの評価用語との関係を記憶した知識データベ
ースと、前記評価用語を入力する入力手段と、入力され
た前記評価用語をもとに前記知識データベースを用いて
該評価用語に対する関係の強さが最大であるカテゴリー
を前記各アイテム毎に推論する推論手段と、推論された
前記デザイン要素を組み合わせ表示する表示手段とを備
えたデザイン装置において、推論された前記デザイン要
素に代わる次候補のデザイン要素を推論、抽出する次候
補推論手段を設け、該次候補推論手段は、各アイテムに
ついて次候補のカテゴリーを選択すると、各アイテム毎
に前記推論したカテゴリーと次候補のカテゴリーとの入
力された評価用語に対する関係の強さの差をとり、該強
さの差が予め設定された基準差以内であるアイテムにつ
いて、前記推論したカテゴリーを次候補のカテゴリーへ
変更することを特徴とする。

【００１１】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
のデザイン装置であって、前記次候補推論手段は、入力
された評価用語に対してアイテムが有する関係の強さが
予め設定された基準以下で、かつ、前記関係の強さの差
が基準差以内であるアイテムについて前記カテゴリーの
変更を行うことを特徴とする。

【００１２】請求項３に記載の発明は、請求項１に記載
のデザイン装置であって、前記次候補推論手段は、次候
補への変更が複数のアイテムにわたる場合に、該アイテ
ム間で次候補のカテゴリーを含んだカテゴリーのすべて
の組合せを抽出し、該組合せ毎に前記変更を行うことを
特徴とする。

【００１３】請求項４に記載の発明は、請求項１に記載
のデザイン装置であって、前記次候補推論手段は、次候
補への変更が複数のアイテムにわたる場合に、評価用語
に対するカテゴリーの組合せに関する知識を用いて、該
アイテム間での適合する組合せのカテゴリーを選択して
前記変更を行うことを特徴とする。

【００１４】

【作用】請求項１に記載の発明によれば、評価用語を入
力すると、推論手段は、それに対して関係の強さが最大
であるカテゴリーを各アイテム毎に推論し、推論された
デザイン要素（カテゴリー）を組み合わせて表示する。
その後、このデザイン要素の一部に代わる次候補のデザ
イン要素を推論、抽出するに際して、次候補推論手段
は、各アイテムについて次候補のカテゴリーを選択する
と、各アイテム毎に前記推論したカテゴリーと次候補の
カテゴリーとの入力された評価用語に対する関係の強さ
の差をとり、該強さの差が予め設定された基準差以内で
あるアイテムについて、前記推論したカテゴリーを次候
補のカテゴリーへ変更する。そして、表示手段は、既に
表示されているデザイン要素の一部に代えて次候補を表
示する。

【００１５】請求項２に記載の発明によれば、既に表示
されているデザイン要素の一部に代わる次候補カテゴリ
ーを推論、抽出するに際して、次候補推論手段は、入力
された評価用語に対してアイテムが有する関係の強さが
予め設定された基準以下で、かつ、前記関係の強さの差
が基準差以内であるアイテムについて前記カテゴリーの
変更を行う。そして、表示手段は、既に表示されている
デザイン要素の一部に代えて次候補を表示する。

【００１６】請求項３に記載の発明によれば、次候補推
論手段は、次候補への変更が複数のアイテムにわたる場
合に、該アイテム間で次候補のカテゴリーを含んだカテ
ゴリーのすべての組合せを抽出し、該組合せ毎に前記変
更を行う。そして、表示手段は、既に表示されているデ
ザイン要素の一部に代えて次候補を表示する。

【００１７】請求項４に記載の発明によれば、次候補推
論手段は、次候補への変更が複数のアイテムにわたる場
合に、評価用語に対するカテゴリーの組合せに関する知
識を用いて、該アイテム間での適合する組合せのカテゴ
リーを選択して前記変更を行う。そして、表示手段は、
既に表示されているデザイン要素の一部に代えて次候補
を表示する。

【００１８】こうして、請求項１ないし請求項４に記載
の発明によれば、次候補推論手段により推論、抽出され
る次候補は既に表示されているデザイン要素に対して大
きく影響を及ぼすものであるので、印象は同じであるが
雰囲気は異なったものになり、しかも、繰り返しでなく
推論するので次候補の表示に時間がかからない。

【００１９】

【実施例】本発明の第１実施例を図１〜図７を用いて説
明する。本実施例は前記従来例と同様の構成であるの
で、図中、前記従来例の構成と同部材には同符号を付し
て説明する。

【００２０】本第１実施例のデザイン装置は、図１に示
すように、入力手段であるキーボード１と、コンピュー
タ１６と，表示手段であるＣＲＴ５とからなっている。
コンピュータ１６のメモリには、知識データベース２が
記憶されている。また、コンピュータ１６のＣＰＵに
は、推論手段３と、次候補推論手段４が組み込まれてい
る。そして、知識データベース２は、さらにデザインイ
メージを表現する評価用語９と形容詞知識１０と車両デ
ザインを構成するデザイン要素１１とイメージ知識１２
とを備えている。

【００２１】評価用語９は、図２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。

【００２２】形容詞知識１０は、図２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の中にない場合、一
番似た評価用語９を選出するために使用される。また、
これとは別に、入力された評価用語に近い他の評価用語
を簡便に選ぶ別の方法をとってもよい。その実施例につ
いては、図９、図１０を用いて後述する。

【００２３】デザイン要素１１は、図３に示すように、
まず複数のアイテムに分類され、各アイテムはさらに複
数のカテゴリーに分類されている。すなわち、図３のア
イテムは、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
ータクラスター、メータークラスターとセンターコンソ
ール、ドアの厚さ、センタークラスターの張出しにそれ
ぞれ着目したものである。

【００２４】そして、メーター数に着目したアイテム
は、５つのカテゴリーに分類してある。すなわち、大き
なメーター１個を設けた第１カテゴリー、大きなメータ
ー１個と小さなメーター２個とを備えた第２カテゴリ
ー、大きなメーター１個と小さなメーター３個とを設け
た第３カテゴリー、大きなメーター２個と、小さなメー
ター１個とを設けた第４カテゴリー、大きなメーター２
個と小さなメーター２個とを設けた第５カテゴリーに分
類してある。

【００２５】インストルメントパネルとメータークラス
ターに着目したアイテムは、２つのカテゴリーに分類し
てある。すなわち、インストルメントパネルとメーター
クラスターとが一体になった第１カテゴリー、分離され
た第２カテゴリーに分類してある。

【００２６】メータークラスターとセンターコンソール
に着目したアイテムは、２つのカテゴリーに分類してあ
る。すなわち、メータークラスターとセンターコンソー
ルとが一体となった第１カテゴリー、分離された第２カ
テゴリーに分類してある。

【００２７】ドアの厚さに着目したアイテムは、２つの
カテゴリーに分類してある。すなわち、ドアが厚い第１
カテゴリー、ドアが薄い第２カテゴリーに分類してあ
る。

【００２８】センタークラスターの張出しに着目したア
イテムは、２つのカテゴリーに分類してある。すなわ
ち、センタークラスターの張出しが有る第１カテゴリ
ー、張出しが無い第２カテゴリーに分類してある。

【００２９】なお、図３に記載された以外に着目したア
イテムも、同様に複数のカテゴリーに分類してある。

【００３０】イメージ知識１２は、図３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とデザイン要素１１のアイテムを選定
し、このアイテムそれぞれに相当するデザイン要素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
の一つ一つについてのデザイン要素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理論Ｉ類もし
くはII類等の多変量解析により偏回帰係数（偏相関係
数）として解析したものである。

【００３１】また、図４は図３のイメージ知識１２の一
部を示すものであるが、図３中に記載のない評価用語
「スポーティな」の一例についてのイメージ知識であ
る。ここでは、左欄に前記アイテムを記載し、カテゴリ
ーを中央部に記載してある。

【００３２】つぎに、推論手段３は、評価用語９が入力
されると、図５に示す基本のフローチャートにしたがっ
て、知識データベース２から評価用語９に対する関係の
強さが最大であるカテゴリー（初期候補）を推論、抽出
してＣＲＴ５に画像表示させるようになっている。

【００３３】次候補推論手段４は、ユーザによるキーボ
ード１の次候補選定指示操作により、図６に示す次候補
推論のフローチャートにしたがって、イメージ知識１２
から入力された評価用語に対する関係の強さの差が予め
設定された基準よりも小さいデザイン要素１１を推論、
抽出し、既に画像表示されている初期候補の一部を次候
補に代えてＣＲＴ５に画像表示させるようになってい
る。

【００３４】つぎに、このデザイン装置の作用を説明す
る。

【００３５】図５はこの装置の基本のフローチャートで
ある。このフローチャートに沿って説明する。まず、ス
テップ１０１でデザイン装置が起動され、ステップ１０
２で評価用語９が入力されると、ステップ１０３で推論
手段３は知識データベース２からデザイン要素毎に偏回
帰係数が最大値のカテゴリーを推論、抽出し，ステップ
１０４で、上記カテゴリーの組合せ（初期候補）がＣＲ
Ｔ５に表示される。そして、ステップ１０５で、この初
期候補がユーザのイメージに合うかどうか（次候補推論
の要否）をユーザに問い合わせし、ユーザが合わない
（次候補推論要）とした場合は、ユーザによるキーボー
ド１の次候補推論指示によりステップ１０６に進む。

【００３６】ステップ１０６では、次候補推論手段４が
次候補の推論（後述）を行い、ステップ１０７で、初期
候補の一部を次候補に置き代えた次候補デザインをＣＲ
Ｔ５に表示し、ステップ１０８で終了する。

【００３７】一方、ステップ１０５で初期候補がユーザ
のイメージに合う（次候補推論不要）とした場合はステ
ップ１０９で終了する。

【００３８】なお、上記ステップ１０２で入力された評
価用語がイメージ知識１２（図３）にない場合は、その
用語に最も関係の深い評価用語を形容詞知識１０（図
２）から選定して用い、形容詞知識１０の中にもない場
合は、異なる表現の評価用語を再入力してもらう。

【００３９】つぎに、次候補推論手段４による次候補推
論のフローを説明する。

【００４０】図６は、上記ステップ１０６において、次
候補推論手段４が次候補のデザイン要素１１を推論する
フローチャートである。

【００４１】次候補推論手段４は、イメージ知識１２を
用いて次候補を推論するが、ここでは、「スポーティ
な」という評価用語９が入力されている場合を具体例と
してとりあげ、次候補推論のフローを説明する。推論に
用いるイメージ知識１２を図４に示す。まず、ステップ
２０１で次候補推論を開始すると、ステップ２０２で、
前記イメージ知識１２（図４）が参照され、各アイテム
について偏回帰係数が最大のカテゴリーが決定される
（図４中のカテゴリー欄にＯ印を付したもので、第１カ
テゴリーであり、初期候補である）。つぎに、各アイテ
ムについて、偏回帰係数が最大のものと次に大きいもの
との数値差を算出する（図中のカテゴリー欄に下線を施
した数値との差であり、算出した値を右端の「第１カテ
ゴリーと第２カテゴリーとの差」の欄（Ａ欄）に記入し
記憶する）。そして、ステップ２０３で、算出された数
値差が予め設定された基準差（例えば０．１）以内とな
るアイテムを選定する（図中のアイテム欄の欄外に◆印
を付したアイテム）。この例では「インストの厚み」と
「メータークラスターとクラスターＣ」のアイテムを選
定する。ついで、ステップ２０４で、選定したアイテム
の第２カテゴリー（図４中、□印を付したもの）を含む
第１、第２カテゴリーの全組合せ数を数える。すなわ
ち、図４からａ）「中くらい」と「分離」との組合せ、
ｂ）「厚い」と「一体タイプ１」との組合せ、ｃ）「厚
い」と「分離」との組合せの３つが次候補の全組合せ数
となる。そこで、ステップ２０５で、上記の全３つの、
つまり複数の次候補組合せをＣＲＴ５に一度に、あるい
は順次表示する。ＣＲＴ５に一度に表示する場合を図７
（ａ）に示す。また、順次表示する場合には同時に残り
の次候補数も表示する。この場合を図７（ｂ）に示す。
なお、次候補画像に順次置き換える場合、ＣＲＴ画面は
その前に一旦初期候補表示に戻っている。そして、ステ
ップ２０６でフローを終了する。

【００４２】なお、上記ステップ２０４での次候補選定
に当たって、上記とは別の次候補選定方法として、図４
のＡ欄の数値の小さいアイテムから順に次候補を選定
し、それを初期候補のカテゴリーの代わりに置き換える
方法をとってもよい。この場合は、図４中「メーターク
ラスターとクラスターＣ」から順に選定することにな
る。

【００４３】こうして、本第１実施例によれば、次候補
の推論に際し、偏回帰係数が最大のものと次に大きいも
のとの数値差が基準差０．１以内のアイテムについて、
次候補カテゴリーを選定する。つまり、「スポーティ
な」の評価用語に対して、初期候補のもつ関係の強さに
近い強さのカテゴリーを次候補として選定する。そし
て、この選定方法は、前記従来例と異なり、各アイテム
の偏相関係数（図４の偏相関係数の欄参照）の大小には
関係なく行い、また繰り返しでなく推論するので、入力
された評価用語「スポーティな」に対して、印象は初期
候補と同じであるが、雰囲気は異なる次候補を時間がか
からずに表示できる。

【００４４】つぎに、本発明の第２実施例を図６、図８
を用いて説明する。

【００４５】本第２実施例は、次候補の推論に際しての
次候補の選び方が前記第１実施例と異なる。そのため、
本第２実施例の構成においては、イメージ知識１２は、
図８にその一例を示すような、評価用語９に対するデザ
イン要素１１の組合せに関する組合せ知識１２ａをも備
えている。この組合せ知識１２ａは、デザイナー等の専
門家が常識的だと思っているアイテム間のカテゴリーの
組合せに関する知識をデータベース化したものであり、
図８において、例えば「あたたかい」イメージのインテ
リアにするためには、インストの形状が丸型であれば、
インストの厚みは厚い方が良い等の組合せ知識が次候補
の推論に利用できる。

【００４６】本第２実施例では、前記図６のステップ２
０４で数えた次候補の全組合せの中から、組合せ知識１
２ａを利用して次候補カテゴリーを絞り込む。すなわ
ち、組合せ知識１２ａ（図８）を参照し、「スポーティ
な」の評価用語（図８中の◆印）に対し「インストの厚
み」は中くらい、「メータークラスターとクラスター
Ｃ」は分離の組合せが良いと分かるので、この組合せを
次候補に選ぶ。そして、この次候補をＣＲＴ５に表示す
る。

【００４７】こうして、本第２実施例によれば、次候補
の選定に当たって組合せ知識１２ａを利用するので、入
力された評価用語に対して、初期候補とは印象は同じで
雰囲気の異なる次候補を効率良く絞り込め、より時間が
かからずに表示できる。

【００４８】つぎに、本発明の第３実施例を図４を用い
て説明する。

【００４９】本第３実施例は、次候補の推論に当たり、
前記第１実施例とは設定条件が異なり、構成は同じであ
る。そこで、この相違点について図４の事例に沿って説
明する。

【００５０】本第３実施例では、まず、次候補の推論に
際し、まず、カテゴリーの偏回帰係数が最大のものと次
に大きいものとの数値差が基準差０．１以内になるアイ
テムを選定し、つぎに選定されたアイテムのうち、アイ
テムの偏相関係数が予め設定した基準値（例えば０．
９）以下のアイテムを選定する。この例では、図４の◆
印を付したアイテム、すなわち前記第１実施例の場合と
同じく、「インストの厚み」と「メータークラスターと
クラスターＣ」のアイテムが選定される。

【００５１】これ以降のフローは、例えば前記第１実施
例の場合と同じフローで次候補推論を行う。

【００５２】こうして、本第３実施例によれば、次候補
の推論に際し、偏回帰係数が最大のものと次に大きいも
のとの数値差が基準差０．１以内のアイテムであって、
かつ、偏相関係数が基準値０．９以下のアイテムを選定
する。つまり、偏相関係数の基準値をこのように大きく
とることにより、入力された評価用語に対する関係の強
い次候補を選定するので、初期候補とは印象は同じで雰
囲気の異なる次候補を時間がかからずに推論し、表示で
きる。

【００５３】つぎに、本発明の第４実施例を図９を用い
て説明する。

【００５４】本第４実施例は、次候補の推論に当たり、
入力された評価用語の布置をもとに、入力された評価用
語に意味が近い別の評価用語を選び、その評価用語のイ
メージ知識１２を用いるものである。すなわち、例えば
「走り屋向き」なる評価用語が入力された場合、図９
（ａ）に示すように、ステップ３０１で次候補推論を開
始すると、ステップ３０２で、図９（ｂ）に示すよう
に、布置上で距離の近い「男っぽい」や「スポーティ
な」の評価用語を選び、ステップ３０３で、これらの評
価用語のそれぞれについてイメージ知識１２を用いて、
例えば前記第１実施例の推論と同じ方法で次候補を推論
する。そして、

【００５５】ステップ３０４で、推論されたデザイン要
素１１が次候補としてＣＲＴ５に表示され、ステップ３
０５で、フローを終了する。

【００５６】さらに上記第４実施例に類似の他の推論方
法として、本発明の第５実施例を図１０を用いて説明す
る。

【００５７】本第５実施例は、次候補の推論に当たり、
入力された評価用語のクラスターの中から、入力された
評価用語に意味が近い別の評価用語を選び、その評価用
語のイメージ知識１２を用いるものである。すなわち、
例えば「走り屋向き」なる評価用語が入力された場合、
図１０（ａ）に示すように、ステップ４０１で次候補推
論を開始すると、ステップ４０２で、図１０（ｂ）に示
すように、〈スポーティな〉のクラスターの中の用語か
ら「スパルタンな」、「スポーティな」等の用語を選
び、ステップ４０３で、これらの用語のそれぞれについ
てイメージ知識１２を用いて、例えば前記第１実施例の
推論と同じ方法で次候補を推論する。そして、ステップ
４０４で、推論されたデザイン要素１１が次候補として
ＣＲＴ５に表示され、ステップ４０５で、フローを終了
する。

【００５８】このようにして、第４、第５実施例によれ
ば、入力された評価用語と意味が近い別の評価用語のそ
れぞれについて、イメージ知識１２を用いて次候補を推
論するので、ユーザが表示された次候補とは別の次候補
を表示させようとして別の評価用語を新たに入力するな
どして試行錯誤することなく、ユーザのイメージに合う
次候補を能率良くＣＲＴ上で見ることができる。

【００５９】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１に記載の発明によれば、次候補デザインを推論するに
際し、各アイテムについて次候補のカテゴリーを選択す
ると、各アイテム毎に初期候補のカテゴリーと次候補の
カテゴリーとの入力された評価用語に対する関係の強さ
の差をとり、該強さの差が予め設定された基準差以内で
あるアイテムについて、初期候補のカテゴリーを次候補
のカテゴリーへ変更する。そして、この次候補を初期候
補の代わりに表示するので、印象は初期候補と同じで、
雰囲気が異なる次候補デザインを時間がかからずに推論
できる。

【００６０】請求項２に記載の発明によれば、次候補デ
ザインを推論するに際し、入力された評価用語に対して
アイテムが有する関係の強さが予め設定された基準以下
で、かつ、カテゴリーが有する関係の強さは予め設定さ
れた基準差以内であるカテゴリーを次候補として変更す
る。そして、この次候補を初期候補の代わりに表示する
ので、印象は初期候補と同じで、雰囲気が異なる次候補
デザインを時間がかからずに推論できる。

【００６１】請求項３に記載の発明によれば、次候補の
デザイン要素を推論、抽出するに際して、次候補への変
更が複数のアイテムにわたる場合に、該アイテムにおけ
る前記次候補のカテゴリーを含み、該アイテム間での組
合せを抽出し、該組合せ毎に前記変更を行う。そして、
この次候補を初期候補の代わりに表示するので、印象は
初期候補と同じで、雰囲気が異なる次候補デザインを時
間がかからずに推論できる。

【００６２】請求項４に記載の発明によれば、次候補の
デザイン要素を推論、抽出するに際して、次候補への変
更が複数のアイテムにわたる場合に、評価用語に対する
カテゴリーの組合せに関する知識を用いて、該アイテム
間での適合する組合せのカテゴリーへ前記変更を行う。
そして、この次候補を初期候補の代わりに表示するの
で、印象は初期候補と同じで、雰囲気が異なる次候補デ
ザインを時間がかからずに推論できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成図である。

【図２】形容詞知識を示す説明図である。

【図３】イメージ知識を示す説明図である。

【図４】イメージ知識を示す説明図である。

【図５】基本のフローチャートである。

【図６】第１実施例の次候補推論のフローチャートであ
る。

【図７】第１実施例の次候補の表示例を示す説明図であ
る。

【図８】第２実施例の組合せ知識を示す説明図である。

【図９】第４実施例の次候補推論の説明図である。

【図１０】第５実施例の次候補推論の説明図である。

【図１１】従来例の構成図である。

【符号の説明】

１ キーボード（入力手段） ２ 知識データベース ３ 推論手段 ４ 次候補推論手段 ５ ＣＲＴ（表示手段） ９ 評価用語 １０ 形容詞知識 １１ デザイン要素 １２ イメージ知識 １２ａ 組合せ知識 １６ コンピュータ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のアイテムおよび各アイテム毎に複
   数のカテゴリーに分類したデザイン要素とデザインの評
   価用語との関係を記憶した知識データベースと、 前記評価用語を入力する入力手段と、 入力された前記評価用語をもとに前記知識データベース
   を用いて該評価用語に対する関係の強さが最大であるカ
   テゴリーを前記各アイテム毎に推論する推論手段と、 推論された前記デザイン要素を組み合わせ表示する表示
   手段とを備えたデザイン装置において、 推論された前記デザイン要素に代わる次候補のデザイン
   要素を推論、抽出する次候補推論手段を設け、 該次候補推論手段は、各アイテムについて次候補のカテ
   ゴリーを選択すると、各アイテム毎に前記推論したカテ
   ゴリーと次候補のカテゴリーとの入力された評価用語に
   対する関係の強さの差をとり、該強さの差が予め設定さ
   れた基準差以内であるアイテムについて、前記推論した
   カテゴリーを次候補のカテゴリーへ変更することを特徴
   とするデザイン装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載のデザイン装置であっ
   て、 前記次候補推論手段は、入力された評価用語に対してア
   イテムが有する関係の強さが予め設定された基準以下
   で、かつ、前記関係の強さの差が基準差以内であるアイ
   テムについて前記カテゴリーの変更を行うことを特徴と
   するデザイン装置。
3. 【請求項３】 請求項１に記載のデザイン装置であっ
   て、 前記次候補推論手段は、次候補への変更が複数のアイテ
   ムにわたる場合に、該アイテム間で次候補のカテゴリー
   を含んだカテゴリーのすべての組合せを抽出し、該組合
   せ毎に前記変更を行うことを特徴とするデザイン装置。
4. 【請求項４】 請求項１に記載のデザイン装置であっ
   て、 前記次候補推論手段は、次候補への変更が複数のアイテ
   ムにわたる場合に、評価用語に対するカテゴリーの組合
   せに関する知識を用いて、該アイテム間での適合する組
   合せのカテゴリーを選択して前記変更を行うことを特徴
   とするデザイン装置。