JP2000082151A - デザインサンプル解析方法および装置、デザイン評価方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 任意の数の構成要素からなるサンプルについ
てもデザイン知識を獲得できるデザインサンプル解析方
法および装置と、獲得したデザイン知識に基づいてデザ
イン評価観点の評価を行うデザイン評価方法および装置
を提供する。 【解決手段】 パラメータ化部２１において、サンプル
１１中のデザインの構成要素を切り出し、各構成要素ご
とにパラメータの値を決定する。そして、決定したパラ
メータの値を各サンプル１１ごとにまとめ、サンプルプ
ロファイル２３を作成する。次にデザイン知識獲得部２
５において、サンプルプロファイル２３とそのラベル２
４に基づいて、デザイン評価観点を満たすデザイン知識
をデザイン知識保持部３１に保持させる。その後、入力
されたサンプル４からパラメータ化部３２で生成したサ
ンプルプロファイル３３がデザイン知識とマッチするか
否かを評価部３４で評価して評価結果５を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デザイン評価観点
でそれぞれ評価された多数のデザインサンプルを分析し
て、文書のビジュアルデザインについてのデザイン知識
を出力するデザインサンプル解析方法および装置と、そ
のデザイン知識を用いてデザインサンプルの評価を行う
デザイン評価方法および装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、印象語で表されるデザインのイメ
ージでそれぞれ評価されたデザインサンプル（以下単に
サンプルともいう）を分析して、デザイン知識を得るの
には、主として統計的手法が用いられてきた。例えば、
石場正大他，「感性モデルを組み込んだ文書作成支援シ
ステムの提案」，情報処理学会ヒューマンインタフェー
ス研究会資料９７−ＨＩ−７０，ｐ７１−７８，１９９
７で提案されたシステムにおいては、次のようにしてデ
ザイン知識を得ている。まず、ＳＤ法を用いて感性モデ
ルの構築を行う。ビジネス文書の印象を、１５のサンプ
ルについて官能評価し、これを因子分析した結果、斬新
さ、個性的、シンプル、暖かさ、力強さの印象語で表さ
れる５つの因子を得る。次に、各サンプルのこれらの因
子に対しての評価値と、「タイトル／見出しのフォント
種」、「タイトルのフォント書体」、「本文のフォント
種」、「行間」、等の１２種類のパラメータとの間で重
回帰分析を行い、１２のパラメータと５つの印象語の関
係を求めている。

【０００３】上述の方法では、すべてのサンプルが、タ
イトル、本文等、決まった構成要素から成り、その配置
や数もサンプルごとにほとんど違わないような、定型的
なビジネス文書を対象としている。しかし、サンプルご
とに様々な種類の構成要素が現れ、その位置や数も一定
しないような、定型的でない文書、例えば、ポスターな
どにはそのままでは適用できないという問題点がある。
例えば、上述の方法において対象としている定型的なビ
ジネス文書では、例えばタイトルは必ず存在していたの
で、「タイトルのフォント書体」という、すべてのサン
プルについて値が決まるようなパラメータを設定するよ
うなことは容易であった。しかし、定型的でない文書を
対象にデザイン知識を獲得しようとした場合には、サン
プルごとに、現れる構成要素が一定していないため、す
べてのサンプルについて値が決まるようなパラメータを
設定することが困難になる。例えば、タイトルについて
のパラメータを設定しようとしても、サンプルによっ
て、タイトルが複数ある場合や、タイトルがない場合、
あるいはどれがタイトルであるか判然としない場合など
があるため、パラメータがうまく設定できないという問
題が発生する。

【０００４】また、例えば特開平７−２７１８３７号公
報に記載されているデザイン装置でも、同様の統計的手
法で、官能評価を行い、デザイン知識を得ている。但し
ここでのデザインは、車両のインテリアのデザインであ
る。パラメータは、「インストの厚み、スポーク数」等
であり、評価用語としては、「集中できる、豪華な」等
がある。車両においては装着される部品要素にはほとん
ど変化がなく、多変量解析などの手法を利用することが
できる。しかし、この技術も多変量解析という統計的手
法を用いているため、上述の技術と同様に構成要素が変
化してパラメータの数が変化する対象については適用で
きないという問題があった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した事
情に鑑みてなされたもので、任意の数のデザインの構成
要素からなるサンプルについても、デザイン評価観点に
よる解析を行うことができるデザインサンプル解析方法
および装置を提供するとともに、このようなデザインサ
ンプル解析方法および装置によって出力されるデザイン
知識に基づいて、任意の数のデザインの構成要素からな
るデザインサンプルのデザイン評価観点についての評価
を行うことのできるデザイン評価方法および装置を提供
することを目的とするものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明のデザインサンプ
ル解析方法および装置では、任意の数のデザインの構成
要素からなるサンプルを解析対象とし、従来のようにサ
ンプル全体を対象として解析してパラメータの値を決定
するのではなく、サンプルを構成する個々の構成要素ご
とに解析をしてパラメータの値を決定し、その要素ごと
のパラメータの集まりを、サンプルのサンプルプロファ
イルとする。そして多数のサンプルプロファイルと各デ
ザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基
づいて前記デザイン評価観点を満たすデザイン知識を獲
得して出力する。

【０００７】また、本発明のデザイン評価方法および装
置では、上述のデザインサンプル解析方法および装置に
よって得られたデザイン知識を保持しておく。そして新
たなサンプルが入力されたとき、上述のデザインサンプ
ル解析方法および装置と同様にして、入力されたサンプ
ルについて各構成要素のパラメータの値からサンプルプ
ロファイルを形成し、形成されたサンプルプロファイル
と保持されているデザイン知識とを照合し、前記デザイ
ン評価観点についての評価を出力する。このような構成
により、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプ
ルについてもデザイン評価観点についての評価を行うこ
とができる。

【０００８】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の一形態を
示す概略構成図である。図中、１はサンプル集合、２は
デザインサンプル解析部、３はデザイン評価部、４はサ
ンプル、５は評価結果、１１はサンプル、１２はラベ
ル、２１はパラメータ化部、２２はサンプルプロファイ
ル集合、２３はサンプルプロファイル、２４はラベル、
２５はデザイン知識獲得部、３１はデザイン知識保持
部、３２はパラメータ化部、３３はサンプルプロファイ
ル、３４は評価部である。

【０００９】サンプル集合１は、デザインサンプル解析
部２への入力となるサンプル１１の集合である。サンプ
ル１１には、それぞれラベル１２が付加されている。こ
のラベル１２は、デザイン評価観点での評価を示してい
る。ここでは、それぞれのサンプルのデザイン評価観点
での評価を、ある１つのデザイン評価観点に当てはまる
か否かで表すことにする。すなわち、評価は「真」また
は「偽」の２値である。ラベル１２は、１つのデザイン
評価観点について、この２値のいずれかをとる。例え
ば、「安定感がある」という１つの印象語について、サ
ンプルが当てはまるか否か、すなわちサンプルが安定感
があるといえるか否かをデザイン評価観点として評価
し、当てはまればラベル１２，２４を真、当てはまらな
ければ偽とする。

【００１０】デザインサンプル解析部２は、サンプル集
合１内の各サンプル１１を解析して、デザイン評価観点
におけるデザイン知識を抽出して出力する。このデザイ
ンサンプル解析部２は、主にパラメータ化部２１および
デザイン知識獲得部２５を有している。パラメータ化部
２１は、サンプル集合１内の各サンプル１１について、
サンプル１１に存在する各構成要素ごとにパラメータの
値を決定し、これらのパラメータの値からなるサンプル
プロファイル２３を形成する。このサンプルプロファイ
ル２３は各サンプル１１ごとに作成され、サンプルプロ
ファイル集合２２を形成する。また、各サンプルプロフ
ァイル２３には、対応するサンプル１１に付されていた
ラベル１２がそのままラベル２４として付されている。

【００１１】デザイン知識獲得部２５は、サンプルプロ
ファイル集合２２中のサンプルプロファイル２３とその
ラベル２４をもとに、そのラベルが示すデザイン評価観
点を満たすための条件であるデザイン知識を獲得して出
力する。ただしこの場合、各サンプル中の構成要素の数
が異なるため、各サンプルプロファイル２３中のバラメ
ータの数がサンプルごとに違ってくる。そのため、サン
プルからデザイン知識を得る際に、従来の技術で用いて
いるような統計的手法（重回帰分析）は使えない。本発
明では、機械学習の方式を利用している。その一手法と
して、パラメータの列からなるルールをある各構成要素
のパラメータの列が満たすか否かによってそのルールと
サンプルプロファイルとの一致を検出し、デザイン評価
観点を満たすルールをデザイン知識として獲得する。こ
のように各構成要素ごとの判定を行うことによって、構
成要素の個数や配置などによらないデザイン知識の獲得
を実現している。

【００１２】図２は、デザイン知識獲得部２５の一例を
示す構成図である。図中、４１はルール枚挙部、４２は
学習部、５１はカレントデザイン知識格納部、５２は真
評価プロファイル格納部、５３は偽評価プロファイル格
納部である。ルール枚挙部４１は、可能な全てのルール
を生成して順次学習部４２に渡す。学習部４２は、ルー
ル枚挙部４１において生成されたルールを受け取り、そ
のルールがデザイン評価観点を判定するために有効なル
ールか否かを調べ、有効なルールをデザイン知識として
出力する。学習部４２は、カレントデザイン知識格納部
５１，真評価プロファイル格納部５２，偽評価プロファ
イル格納部５３などを有している。サンプルプロファイ
ル集合２２中のサンプルプロファイル２３は、そのラベ
ル２４の値に従って真評価プロファイル格納部５２また
は偽評価プロファイル格納部５３のいずれかに分類され
て格納される。ルール枚挙部４１から受け取ったルール
が偽評価プロファイル格納部５３に格納されたサンプル
プロファイルと一致せず、かつ、真評価プロファイル格
納部４２に格納されたサンプルプロファイルと一致する
場合、そのルールをデザイン知識の候補としてカレント
デザイン知識格納部５１に格納する。最終的にカレント
デザイン知識格納部５１に格納されたデザイン知識をデ
ザイン知識としてデザイン知識保持部３１へ出力する。

【００１３】図１に戻り、デザイン評価部３は、新たな
評価の対象となるサンプル４について、デザイン評価観
点においての評価を判定し、評価結果５を出力する。デ
ザイン評価部３は、主にデザイン知識保持部３１、パラ
メータ化部３２、および評価部３４を有している。デザ
イン知識保持部３１は、デザインサンプル解析部２から
出力されるデザイン知識を保持する。

【００１４】パラメータ化部３２は、デザインサンプル
解析部２におけるパラメータ化部２１と同様の処理を行
うものであり、入力されたサンプル４について、サンプ
ル４に存在する各構成要素ごとにパラメータの値を決定
し、これらのパラメータの値からなるサンプルプロファ
イル３３を形成する。なお、このパラメータ化部３２は
パラメータ化部２１と共通の構成としてもよい。

【００１５】評価部３４は、パラメータ化部３２で形成
されたサンプルプロファイル３３を、デザイン知識保持
部３１に保持されているデザイン知識と照合し、デザイ
ン評価観点についての評価を評価結果５として出力す
る。

【００１６】サンプル４は、デザイン評価部３において
評価の対象とするサンプルである。サンプル１１とは異
なり、まだデザイン評価観点における評価が行われてい
ないので、評価を示すラベルはない。また評価結果５
は、デザイン評価部３で評価した結果であり、ラベル１
２と同じものである。

【００１７】以下、本発明の実施の一形態における動作
の一例について説明する。全体の動作は、まずデザイン
サンプル解析部２において、サンプルがそのデザイン評
価観点に当てはまるための条件（ルール）をデザイン知
識として得る。そのデザイン知識をデザイン知識保持部
３１に保持させておき、新たなサンプルが入力されたと
き、デザイン評価部３でデザイン知識保持部３１に保持
されているでデザイン知識に一致するか否かを判断する
ことによって、そのデザイン評価観点に当てはまるか否
かを評価することができる。

【００１８】図３は、本発明の実施の一形態におけるデ
ザインサンプル解析処理の概要を示すフローチャートで
ある。まずパラメータ化部２１において、サンプルプロ
ファイルの作成処理を行う。Ｓ６１において、サンプル
集合１中の各サンプル１１について、サンプル１１中の
デザインの構成要素を切り出す。そしてＳ６２におい
て、Ｓ６１で切り出した各構成要素について、各構成要
素ごとにパラメータの値を決定する。Ｓ６３において、
決定したパラメータの値を各サンプル１１ごとにまと
め、サンプルプロファイル２３を作成する。

【００１９】次にデザイン知識獲得部２５において、デ
ザイン知識の獲得処理を行う。Ｓ６４において、サンプ
ルプロファイル集合２２中の各サンプルプロファイル２
３を、そのラベル２４の値に応じて真評価プロファイル
格納部５２または偽評価プロファイル格納部５３のいず
れかに分類して格納する。その後Ｓ６５において、ルー
ル枚挙部４１ですべての可能なルールを生成する。Ｓ６
６において、学習部４２は、ルール枚挙部４１で生成し
たルールのうち、偽評価プロファイル格納部５３に格納
されているサンプルプロファイルとマッチせず、真評価
プロファイル格納部５２に格納されているサンプルプロ
ファイルとマッチするルールを順次カレントデザイン知
識格納部５１に格納しておく。そして最後に、カレント
デザイン知識格納部５１に格納されたルールをデザイン
知識として出力する。

【００２０】このようにして、あるデザイン評価観点が
真となる条件（ルール）のみがデザイン知識として出力
されることになる。このとき、ルールとサンプルプロフ
ァイルとのマッチング処理は、サンプル中のデザインの
構成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として
行うことができ、サンプル中にいくつ構成要素が含まれ
ていても、マッチング処理の回数が増加するのみであ
る。そのため、任意の個数の構成要素によって構成され
るサンプルについて、何等支障なく上述の解析処理を行
うことができる。なお、出力されたデザイン知識は、デ
ザイン知識保持部３１に格納しておく。

【００２１】図４は、本発明の実施の一形態におけるデ
ザイン評価処理の概要を示すフローチャートである。こ
こでは図３に示すようなデザインサンプル解析処理によ
って、あるデザイン評価観点におけるデザイン知識がデ
ザイン知識保持部３１に保持されているものとする。

【００２２】あるデザイン評価観点における評価を行い
たいサンプル４がデザイン評価部３に入力されると、Ｓ
７１において、サンプル４中のデザインの構成要素を切
り出す。そしてＳ７２において、Ｓ７１で切り出した各
構成要素について、各構成要素ごとにパラメータの値を
決定する。Ｓ７３において、決定したパラメータの値を
まとめ、サンプルプロファイル３３を作成する。

【００２３】Ｓ７４において、評価部３４はサンプルプ
ロファイル３３にマッチするルールがデザイン知識保持
部３１に格納されているか否かを検索する。Ｓ７５にお
いて、サンプルプロファイル３３にマッチするルールが
存在したか否かを判定し、存在していた場合にはＳ７６
において評価結果５として真を出力し、存在しない場合
にはＳ７７において評価結果５として偽を出力する。

【００２４】この場合にも、ルールとサンプルプロファ
イルとのマッチング処理を、サンプル中のデザインの構
成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として行
うことができる。そのため、サンプル中にいくつ構成要
素が含まれていても、マッチング処理の回数が増加する
のみで、何等支障なく上述の評価処理を行うことができ
る。

【００２５】以下、上述の動作の一例について、具体例
を用いながらさらに説明してゆく。まずデザインサンプ
ルの解析処理において、パラメータ化部２１は、各サン
プル１１について、サンプルに含まれる写真、図形、文
字などのデザインの構成要素を切り出す。

【００２６】図５は、サンプルの具体例における構成要
素の切り出しの説明図である。図中、８１，９１はサン
プル、８２，８３は写真領域、８４，８６は罫線領域、
８５はテキスト領域、９２〜９６は構成要素である。こ
の具体例において入力されるサンプル８１には、写真領
域８２，８３や、罫線領域８４，８６，テキスト領域８
５などが配置されている。なお、写真領域８２は、背景
画像や飾りの施された文字などが複合的に配置されてお
り、ここではこの領域全体で一つの画像であるとみな
し、写真領域としている。

【００２７】パラメータ化部２１では、図５（Ａ）に示
すサンプル８１中のこれらの領域をそれぞれ切り出し、
図５（Ｂ）に示すようにサンプル９１中の構成要素９２
〜９６とする。ここで、テキストについては、改行を含
み続けて配置され、ひとかたまりになっているものを１
つの構成要素とする。罫線、枠については、一続きにな
っているものを１つの構成要素とする。１つの写真、
図、イラスト等を１つの構成要素とする。なお、各構成
要素は重なっていてもよいし、構成要素間に包含関係が
あってもよい。また、切り出しの際にそれぞれの構成要
素は外接する矩形としてモデル化する。例えば、写真領
域８２の外形は楕円形であるが、構成要素９２に示すよ
うに外接する矩形として切り出す。

【００２８】具体的な構成要素の切り出し方法は、一般
的な文書画像認識技術によって構成すればよい。例え
ば、山岡正輝他，「パターン分類手法に基づく文書画像
の構造解析」，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，Ｊ７
９−Ｄ−ＩＩ（５），ｐ７５６−７６４，１９９６．、
あるいは、特願平３−３１３１８６号「文書論理構造認
識および文書内容認識のための装置および方法」に記載
されている技術を用いることができる。

【００２９】次に、切り出した構成要素のそれぞれにつ
いて属性を調べ、パラメータの値を決める。ここでは、
縦方向の位置、横方向の位置、縦方向の大きさ、横方向
の大きさ、タイプの５つのパラメータを用いることとす
る。以下、各パラメータについて説明する。

【００３０】パラメータｐ（１）：縦方向の位置 パラメータのとる値：上、中、下 定義：版面を縦に３等分した３つの領域を考え、構成要
素の中心点が版面の上方の領域にあれば「上」、中央の
領域にあれば「中」、下方の領域にあれば「下」とす
る。

【００３１】パラメータｐ（２）：横方向の位置 パラメータのとる値：左、中、右 定義：版面を横に３等分した３つの領域を考え、構成要
素の中心点が版面の左方の領域にあれば「左」、中央の
領域にあれば「中」、右方の領域にあれば「右」とす
る。

【００３２】パラメータｐ（３）：縦方向の大きさ パラメータのとる値：大、中、小 定義：構成要素である矩形の縦方向の大きさが、版面の
高さに対して５０％以上であれば「大」、５０％未満１
５％以上であれば「中」、１５％未満であれば「小」と
する。

【００３３】パラメータｐ（４）：横方向の大きさ パラメータのとる値：大、中、小 定義：構成要素である矩形の横方向の大きさが、版面の
幅に対して５０％以上であれば「大」、５０％未満１５
％以上であれば「中」、１５％未満であれば「小」とす
る。

【００３４】パラメータｐ（５）：タイプ パラメータのとる値：テキスト、写真、図、罫線 定義：要素の種類。イラスト等は図とする。枠、オビ等
は、罫線とする。

【００３５】この例においては、切り出した各構成要素
について、上方に位置する構成要素から、同じ高さの時
は左方に位置する構成要素から順番に調べ、パラメータ
の定義に従って各パラメータの値を決めてゆく。このと
き調べた順番に、１から始まる整数値を、その要素のＩ
Ｄとして付与する。

【００３６】例えば、図５（Ｂ）における構成要素９２
の要素ＩＤは１である。また、パラメータの定義に従っ
て各パラメータの値を決めてゆくと、まず、パラメータ
ｐ（１）：縦方向の位置については、上方に位置してい
るため、パラメータの値は「上」である。次に、パラメ
ータｐ（２）：横方向の位置については、中央に位置し
ているため、「中」となる。次に、パラメータｐ
（３）：縦方向の大きさについては、構成要素９２の矩
形の縦方向の大きさが、ここでは版面の高さに対して１
７％とすれば、「中」となる。次に、パラメータｐ
（４）：横方向の大きさについては、構成要素９２の矩
形の横方向の大きさが、明らかに版面の幅に対して５０
％以上あるため、「大」となる。次に、パラメータｐ
（５）：タイプについては、構成要素９２は上述のよう
に写真領域とみなしているので、値を「写真」とした。
以下同様に、各構成要素についてパラメータを定めてゆ
く。

【００３７】図６は、サンプルプロファイルの一例の説
明図である。上述のようにしてサンプル中の各構成要素
についてパラメータの値を決定し、それらをまとめてサ
ンプルプロファイル２３を得る。図６では、図５に示し
たサンプルから得られたサンプルプロファイル２３の一
例を示している。この例では、各構成要素のパラメータ
を表形式にまとめており、各行が１つの構成要素に対応
している。例えば、左端のＩＤが１の行は、構成要素９
２に対応している。この左端のＩＤの欄以外の欄は順番
にパラメータｐ（１）〜ｐ（５）の値を示している。さ
らに、サンプルプロファイル２３には、ラベル２４が付
されている。これは、入力となるサンプルに付されてい
たラベルをそのまま付ける。

【００３８】なお、この例ではパラメータとして上述の
５つを採用しているが、これは説明を簡単にするためで
あり、その他に、以下に挙げるパラメータなど、種々の
パラメータを採用することができる。またその場合もパ
ラメータの数が増える以外の点での動作の変更はない。

【００３９】パラメータ：裁ち落とし パラメータのとる値：なし、１辺、２辺、３辺、４辺 定義：写真の何辺が、版面の外側に接しているか

【００４０】パラメータ：矩形 パラメータのとる値：矩形、非矩形 定義：要素の外形が矩形であるかどうか

【００４１】パラメータ：イタリック パラメータのとる値：ノーマル、イタリック、その他 定義：テキストである要素の文字の書体がイタリックか
どうか。テキストでない要素については「その他」とす
る。

【００４２】パラメータ：行揃え パラメータのとる値：右揃え、中揃え、左揃え、ジャス
ティファイ、その他 定義：テキストである要素の各行が、どのように揃えら
れているか。テキストでない要素については「その他」
とする。

【００４３】その他にも、以下のような属性をパラメー
タとして採用してもよい。 ・色（明度、彩度、色相に分けてもよい） ・テキストについて、文字の大きさ、フォント、行数、
回り込み（別の要素を避けるようにテキストが流し込ま
れている）があるかどうか、文字数 ・罫線、カコミについて、線の種類、幅 このように、文書の構成要素の属性であれば何でもパラ
メータとして採用しうるのであって、サンプルのデザイ
ン観点での評価に関係する可能性があるものを採用すれ
ばよい。

【００４４】また、この例では、パラメータの値として
上に説明したような定義を採用しているが、説明を簡単
にするために、定義内容を簡略化した部分もあり、もち
ろんこれ以外の定義でもかまわない。

【００４５】例えば、パラメータｐ（１）：縦方向の位
置については、次のようにすることも考えられる。 パラメータのとる値：上、中上、中、中下、下 定義：版面を縦に５等分した５つの領域を考え、構成要
素の中心点が、版面の上方の領域にあれば「上」、２番
目の領域にあれば「中上」、中央の領域にあれば
「中」、４番目の領域にあれば「中下」、下方の領域に
あれば「下」とする。この場合もパラメータの値の数が
増える以外に動作に変更はない。要はデザイン知識を表
現するのに適切と考えられる分割数を決定すればよい。
分割数を少なくすればきめ細かなデザイン知識の表現が
できないし、多くすれば、特殊なケースについての知識
が多くなり、一般的に適用できるデザイン知識が得られ
にくくなる。

【００４６】次に、デザイン知識を出力するデザイン知
識獲得部２５の処理について説明する。まず、ルール、
デザイン知識について説明する。扱っているパラメータ
の値を順に並べたものをルールと呼び、例えば（上、
中、中、小、図）のように表す。ただし、それぞれのパ
ラメータがとりうる値の他に、任意の値を表すｘを加え
る。例えば第３〜５のパラメータが任意の値である
（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）もルールである。ルールは、構
成要素についての条件を表している。

【００４７】ある構成要素のパラメータ列とあるルール
を比較して、全てのパラメータについて、構成要素のパ
ラメータ値とルールのパラメータ値が同じである場合、
その構成要素はルールを満たすという。ｘの場合はルー
ルのパラメータ値が何であっても同じであるとみなす。
例えばルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）に対し、構成要素
のパラメータが「上」、「中」、「中」、「小」、
「図」であれば、その構成要素はルール（上、中、ｘ、
ｘ、ｘ）を満たす。

【００４８】あるサンプルプロファイルと、あるルール
を比較した場合、そのサンプルプロファイルが、そのル
ールを満たす構成要素を１つでも含めば、そのサンプル
プロファイルは、そのルールにマッチするという。例え
ば、ルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）は、パラメータｐ
（１）の値が上で、ｐ（２）の値が中であるような構成
要素が１つでもあればそのサンプルプロファイルにマッ
チする。つまり、このルールは、「上方の中央部に、１
つ以上要素がある」ことを意味している。例えば図６に
示したサンプルプロファイル２３の例では、ＩＤが１の
構成要素がルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）を満たすた
め、このサンプルプロファイルはルール（上、中、ｘ、
ｘ、ｘ）にマッチする。

【００４９】デザイン知識は、そのデザイン評価観点に
おいて真となる条件を示すルールの集合である。あるサ
ンプルプロファイルは、デザイン知識中のルールのいず
れかにマッチすれば、ラベルは真であると判定される。
例えばルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）１つだけがデザイ
ン知識中にあれば、「ｐ（１）の値が上で、ｐ（２）の
値が中の構成要素を有するならばそのサンプルは真」と
いうことを示している。

【００５０】次に、ルール枚挙部４１の動作を説明す
る。ルール枚挙部４１は、可能なすべてのルールを、一
般的なものから特殊なものへという順で、要求に応じて
次々と生成する。図７は、ルール枚挙部の動作の一例を
示すフローチャートである。ここでは上述のように、５
つのパラメータからなるルールを生成する場合について
示す。

【００５１】まずＳ１０１において、任意の値ｘでない
パラメータの数を示す変数ｋの値を０にする。そしてＳ
１０２において、５つのパラメータがすべて任意の値ｘ
であるルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を生成して出力す
る。

【００５２】次にＳ１０３において、ｋ＝１とする。そ
してＳ１０４において、１つのパラメータ以外の４つの
パラメータは任意の値ｘであるようなすべてのルールを
生成して出力する。具体的には、変数ｒの値を１、２、
３、４、５と順に変えながら、ｐ（ｒ）のとりうる値の
全て｛Ｗ１，Ｗ２，．．．，Ｗｍ｝のそれぞれの値ｗに
ついて、パラメータｐ（ｒ）をｗとし、それ以外のすべ
て（４つ）のパラメータをｘとしたルールを出力する。

【００５３】Ｓ１０５において、ｋ＝２とする。そして
Ｓ１０６において、２つのパラメータ以外は任意の値ｘ
であるようなすべてのルールを生成して出力する。具体
的には、５つのうちから２つをとるすべての組合せ
｛（１，２），（１，３），（１，４），（１，５），
（２，３），（２，４），（２，５），（３，４），
（３，５），（４，５）｝のそれぞれの組（ｑ，ｒ）に
ついて、次の処理を行う。ｐ（ｑ）のとりうる値｛Ｖ
１，Ｖ２，．．．，Ｖｎ｝のそれぞれの値ｖ、および、
ｐ（ｒ）のとりうる値｛Ｗ１，Ｗ２，．．．，Ｗｍ｝の
それぞれの値ｗについて、パラメータｐ（ｑ）をｖと
し、パラメータｐ（ｒ）をｗとし、それ以外のすべて
（３つ）のパラメータをｘとしたルールを出力する。

【００５４】Ｓ１０７において、ｋ＝３とする。そして
Ｓ１０８において、３つのパラメータ以外は任意の値ｘ
であるようなすべてのルールを生成して出力する。具体
的には、まず、５つのうちから３つをとるすべての組合
せ｛（１，２，３），（１，２，４），（１，２，
５），（１，３，４），（１，３，５），（１，４，
５），（２，３，４），（２，３，５），（２，４，
５），（３，４，５）｝を求め、それぞれの組（ｑ，
ｒ，ｓ）について、上述と同様にしてそれぞれｐ
（ｑ）、ｐ（ｒ）、ｐ（ｓ）のとりうる値の中から値
ｕ，ｖ，ｗを決定し、それ以外の２つのパラメータをｘ
としたルールを出力する。

【００５５】Ｓ１０９において、ｋ＝４とする。そして
Ｓ１１０において、４つのパラメータ以外は任意の値ｘ
であるようなすべてのルールを生成して出力する。具体
的には、まず、５つのうちから４つをとる全ての組合せ
｛（１，２，３，４），（１，２，３，５），（１，
２，４，５），（１，３，４，５），（２，３，４，
５）｝を求め、それぞれの組（ｑ，ｒ，ｓ，ｔ）につい
て、上述と同様にしてそれぞれｐ（ｑ）、ｐ（ｒ）、ｐ
（ｓ）、ｐ（ｔ）のとりうる値の中から値を決定し、そ
れ以外の１つのパラメータをｘとしたルールを出力す
る。

【００５６】Ｓ１１１において、ｋ＝５とする。そして
Ｓ１１２において、５つのパラメータがすべて何かの値
をとるような（ｘのない）すべてのルールを生成して出
力する。具体的には、組（１，２，３，４，５）につい
て、上述のようにしてそれぞれのパラメータのとりうる
値の中からそれぞれ値を決定し、ルールを生成すればよ
い。

【００５７】このようにして、パラメータが５個の場合
のすべてのルールを生成して出力することができる。な
お、この手続きは必要に応じて動作し、ルールを出力す
るようにする。つまり、学習部４２がルールの読み込み
を要求してきたときに動作を開始し、１つでもルールを
出力したらその状態で一旦動作を停止する。その後、学
習部４２が次のルールを要求してきたときに、その続き
の動作を再開するようにする。これにより、無駄なルー
ルの生成を防ぐことができる。

【００５８】また、この手続きはパラメータの数が５の
場合についてのものであるが、パラメータの数がそれ以
外の場合であっても同様の考え方で手続きを構成でき
る。また、パラメータの数が任意であるような手続きも
構成可能である。

【００５９】次に学習部４２の動作を説明する。図８
は、学習部の動作の一例を示すフローチャートである。
まずＳ１２１において、入力されたサンプルプロファイ
ル２３のそれぞれについて、ラベル２４が真のものを真
評価プロファイル格納部５２に、また、ラベル２４が偽
のものを偽評価プロファイル格納部５３にそれぞれ分類
して格納する。また、カレントデザイン知識格納部５１
を空にしておく。

【００６０】Ｓ１２２において、ルール枚挙部４１から
ルールを１つ読み込み、カレントルールとする。Ｓ１２
３でルールを読み込めたか否かを判定し、読み込むべき
ルールがなかった場合には、エラー終了する。

【００６１】ルールを１つ読み込んだら、Ｓ１２４にお
いて、偽評価プロファイル格納部５３に格納されている
すべてのサンプルプロファイルについて、カレントルー
ルとマッチするか否かを調べる。１つでもマッチしてい
ることをＳ１２５で確認したら、カレントルールを捨
て、Ｓ１２２へ戻る。すなわち、そのカレントルールは
そのデザイン評価観点を真とするルールではないので、
デザイン知識とはしない。

【００６２】カレントルールが偽評価プロファイル格納
部５３に格納されているすべてのサンプルプロファイル
とマッチしない場合、Ｓ１２６において、真評価プロフ
ァイル格納部５２に格納されているすべてのサンプルプ
ロファイルについて、カレントルールとマッチするか否
かを調べる。１つでもマッチしていることをＳ１２７で
確認したら、カレントルールを採用し、Ｓ１２８におい
てそのカレントルールをカレントデザイン知識格納部５
１に加える。また、マッチしたサンプルプロファイルを
すべて真評価プロファイル格納部５２から取り除く。

【００６３】Ｓ１２９において、真評価プロファイル格
納部５２中にまだサンプルプロファイルが残っているか
否かを判定し、まだサンプルプロファイルが残っていれ
ば、Ｓ１２２に戻って次のルールについての処理を行
う。真評価プロファイル格納部５２中のサンプルプロフ
ァイルがなくなった時点で、Ｓ１３０においてカレント
デザイン知識格納部５１に格納されているルールを、求
めるデザイン知識として出力する。

【００６４】なお、多量のサンプルで実際に動作させる
ときは、ノイズの影響を考え、多少の余裕を持たせるよ
うにする。ここでノイズとは、ラベルの値が正しくない
サンプルを指す。例えば、全く同じ２つのサンプルにつ
いて、片方に真、片方に偽のラベルが付いている場合が
その典型例である。この場合はどちらかのラベルが、間
違って付けられており、ノイズである。ただ、ラベルの
値は、デザインの評価観点で付けられるため、あいまい
さがあり、このような状況が起こるのは避けられないと
考えるべきである。そのため、ノイズへの何らかの対処
を行うことが望ましい。ノイズへの対処を行わない場
合、ルール枚挙部４１において可能なルールを全て枚挙
し、図８のＳ１２３でエラー終了してしまう場合も生じ
ることがある。

【００６５】ノイズへの対処方法としては、例えば図８
に示したフローチャートにおいて、Ｓ１２５，Ｓ１２７
における「１つでもマッチ」したらという判断条件を、
「総サンプルプロファイル中のｂ％一致」したらという
ように変える。また、Ｓ１２９における、まだサンプル
プロファイルが残っていればという条件を、まだｃ％の
サンプルプロファイルが残っていればという条件に変え
る。ｂ％、ｃ％は、２〜５というような範囲で、ノイズ
の状況を見て設定する。このようにすれば、図８に示し
た手順とほぼ同様の手順で、ノイズを考慮した学習処理
を行うことができる。

【００６６】なお、上述のデザイン知識獲得部２５にお
ける動作例は、必ずしも効率はよくない。デザイン知識
獲得部２５としては、真偽のラベル２４の付いた、不定
個のパラメータからなるサンプルプロファイル２３の集
合から、その真偽を判定する規則を学習するような方法
であれば、他のアルゴリズムでも適用できる。そのよう
な、一般的な学習のアルゴリズムについては、例えば、
淵一博他著，「知識の学習メカニズム」，共立出版，１
９８６．等で紹介されており、本発明への適用も可能で
ある。

【００６７】上述のデザインサンプル解析部２の動作の
一例について、具体例を用いながらさらに詳述する。図
９は、デザインサンプル解析部に入力されるサンプルの
具体例の説明図、図１０は、図９に示したサンプルが入
力された場合に作成されるサンプルパラメータの一例の
説明図である。ここでは図９（Ａ）〜（Ｅ）に示すよう
な５つの文書がサンプルとして与えられている。なお、
各サンプルにおいて、白い矩形枠はテキストを、ハッチ
ングを施した矩形枠は写真を、線は罫線をそれぞれ示し
ているとする。

【００６８】また、各サンプルにはラベルが付けられて
いる。このラベルは、ここでは「安定感がある」という
デザイン評価観点で各サンプルを評価した結果を示して
おり、真または偽の値がラベルとして付けられている。
つまりこの動作例では、これらのサンプルから、安定感
がある文書の条件をデザイン知識として得ようとしてい
る。なお、図９（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルには、ラ
ベルの値として「偽」が付されており、それ以外のサン
プルにはラベルの値として「真」が付されている。

【００６９】パラメータ化部２１では、まず上述の図５
で説明したようにして各サンプルについて、サンプルか
ら構成要素を切り出す。図９に示した各矩形は、切り出
された構成要素を示している。

【００７０】さらにパラメータ化部２１は、切り出した
構成要素のそれぞれについて属性を調べ、パラメータの
値を決める。まず図９（Ａ）に示すサンプルについて調
べる。図９（Ａ）に示したサンプルでは、上方の左側に
テキストが、右側に写真が配置され、また中央部にテキ
スト、さらに下方の右側にテキストが配置されている。
まず、一番上方に位置し、左方に位置する構成要素から
調べる。この構成要素のＩＤを１とする。次に、パラメ
ータの定義に従って各パラメータの値を決めていく。ま
ず、パラメータｐ（１）：縦方向の位置については、上
方に位置しているため、パラメータのとる値は「上」で
ある。同様に、パラメータｐ（２）：横方向の位置は
「左」、パラメータｐ（３）：縦方向の大きさは
「小」、パラメータｐ（４）：横方向の大きさは
「中」、パラメータｐ（５）：タイプは「テキスト」と
なる。

【００７１】同様に、上方の右側に配置されている写真
については、ＩＤ２が付けられ、パラメータのとる値
は、順に、「上」、「右」、「小」、「小」、「写真」
となる。以下同様に、４つの構成要素すべてについて調
べ、これらのパラメータを表形式にまとめる。このよう
にして、図９（Ａ）に示すサンプルから、図１０（Ａ）
に示すようなサンプルプロファイルが作成される。この
サンプルプロファイルに付されているラベルの値は、入
力された図９（Ａ）に示すサンプルに付されていたラベ
ルの値と同じであり、ここでは「偽」である。

【００７２】以下同様にして、その他のサンプルについ
ても調べ、図１０に示すような５つのサンプルプロファ
イルを得る。すなわち、図９（Ａ）に示したサンプルか
ら図１０（Ａ）に示すサンプルプロファイルが得られ、
図９（Ｂ）に示したサンプルから図１０（Ｂ）に示すサ
ンプルプロファイルが得られ、図９（Ｃ）に示したサン
プルから図１０（Ｃ）に示すサンプルプロファイルが得
られ、図９（Ｄ）に示したサンプルから図１０（Ｄ）に
示すサンプルプロファイルが得られ、図９（Ｅ）に示し
たサンプルから図１０（Ｅ）に示すサンプルプロファイ
ルが得られる。

【００７３】このようにしてサンプルプロファイルが得
られると、これらのサンプルプロファイルを用いて「安
定感がある」というデザイン評価観点でのデザイン知識
を獲得する処理を行う。

【００７４】ルール枚挙部４１は、次のような順序でル
ールを出力する。ただし、このルール枚挙部４１の動作
は、学習部４２がルールの読み込みを要求するたびに必
要に応じて行われる。まず最初に、すべてのパラメータ
で任意の値ｘをとるルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を出
力する。

【００７５】次に、１つのパラメータ以外は任意の値ｘ
であるようなルールをすべて生成して出力する。まず、
変数ｒの値を１として、ｐ（１）のとりうる値｛上、
中、下｝のそれぞれの値ｗについて、パラメータｐ
（１）をｗとしそれ以外の全て（４つ）のパラメータを
ｘとしたルールを出力する。つまり、（上、ｘ、ｘ、
ｘ、ｘ）、（中、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）、（下、ｘ、ｘ、
ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力する。次に、変数ｒ
の値を２として、ｐ（２）のとりうる値｛左、中、右｝
のそれぞれの値ｗについて、パラメータｐ（２）をｗと
しそれ以外の全て（４つ）のパラメータをｘとしたルー
ルを出力する。つまり、（ｘ、左、ｘ、ｘ、ｘ）、
（ｘ、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、右、ｘ、ｘ、ｘ）の３
つのルールを順に出力する。以下同様に、変数ｒの値を
３として、（ｘ、ｘ、大、ｘ、ｘ）、（ｘ、ｘ、中、
ｘ、ｘ）、（ｘ、ｘ、小、ｘ、ｘ）の３つのルールを順
に出力し、また変数ｒの値を４として、（ｘ、ｘ、ｘ、
大、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、中、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、
小、ｘ）のルールを出力し、変数ｒの値を５として、
（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、テキスト）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、写
真）（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、図）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、罫
線）のルールを出力する。

【００７６】次に、２つのパラメータ以外は任意の値ｘ
であるようなルールをすべて生成して出力する。具体的
には、５つのうちから２つをとる全ての組合せ｛（１，
２），（１，３），（１，４），（１，５），（２，
３），（２，４），（２，５），（３，４），（３，
５），（４，５）｝のそれぞれの組（ｑ，ｒ）につい
て、ｐ（ｑ）、ｐ（ｒ）のとりうる値の組み合わせごと
にルールを出力する。まず、（ｑ，ｒ）＝（１，２）の
場合には、ｐ（１）のとりうる値｛上、中、下｝のそれ
ぞれの値と、ｐ（２）のとりうる値｛左、中、右｝のそ
れぞれの値の組み合わせについてそれぞれルールを生成
する。すなわち、まずパラメータｐ（１）を「上」と
し、パラメータｐ（２）を｛左、中、右｝のうちの１つ
とし、それ以外の全て（３つ）のパラメータをｘとした
ルール、つまり、（上、左、ｘ、ｘ、ｘ）、（上、中、
ｘ、ｘ、ｘ）、（上、右、ｘ、ｘ、ｘ）の３つのルール
を順に出力する。次にｐ（１）を「中」として、（中、
左、ｘ、ｘ、ｘ）、（中、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（中、
右、ｘ、ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力する。同様
にｐ（１）を「下」として、（下、左、ｘ、ｘ、ｘ）、
（下、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（下、右、ｘ、ｘ、ｘ）の３
つのルールを順に出力する。このようにしてそれぞれの
組（ｑ，ｒ）について、２つのパラメータ以外は任意の
値ｘであるようなルールを生成してゆく。

【００７７】次に、３つのパラメータ以外は任意の値ｘ
であるようなルールをすべて生成して出力する。具体的
には上述の処理と同様にして、（上、左、大、ｘ、
ｘ）、（上、左、中、ｘ、ｘ）、（上、左、小、ｘ、
ｘ）、（上、中、大、ｘ、ｘ）、・・・というような順
で、３つのパラメータ以外はｘであるようなルールの全
てを出力する。同様にして、４つのパラメータ以外は任
意の値ｘであるようなルールを、例えば（上、左、大、
大、ｘ）、（上、左、大、中、ｘ）、（上、左、大、
小、ｘ）、（上、左、中、大、ｘ）、・・・というよう
な順ですべて生成して出力し、さらに、すべてのパラメ
ータが任意の値ｘではないルールを、例えば（上、左、
大、大、テキスト）、（上、左、大、大、写真）、
（上、左、大、大、図）、（上、左、大、大、罫線）、
（上、左、大、中、テキスト）、・・・というような順
で生成して出力する。

【００７８】学習部４２では、図１０に示したサンプル
プロファイルを、そのラベルの値に応じて真評価プロフ
ァイル格納部５２と偽評価プロファイル格納部５３に分
類して格納する。これにより、図１０（Ａ），（Ｂ）に
示すサンプルプロファイルが偽評価プロファイル格納部
５３に格納され、図１０（Ｃ），（Ｄ），（Ｅ）に示す
サンプルプロファイルが真評価プロファイル格納部５２
に格納される。また、カレントデザイン知識格納部５１
は空にしておく。

【００７９】ルール枚挙部４１からルールを１つ読み込
み、カレントルールとする。最初にルール枚挙部４１は
ルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を生成して出力するの
で、学習部４２はこれを読み込んでカレントルールとす
る。そして、このカレントルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、
ｘ）が偽評価プロファイル格納部５３に格納された図１
０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファイルとマッチ
するか否かを調べる。このカレントルール（ｘ、ｘ、
ｘ、ｘ、ｘ）は、すべての構成要素が満たすルールであ
るので、図１０（Ａ），（Ｂ）のいずれのサンプルプロ
ファイルにおいてもマッチする。そのため、このカレン
トルールは捨てられる。

【００８０】次にルール枚挙部４１からルールを１つ読
み込むと、ルール（上、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）が読み込ま
れ、カレントルールとなる。このカレントルール（上、
ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）が偽評価プロファイル格納部５３に格
納された図１０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファ
イルとマッチするか否かを調べる。すると、例えば図１
０（Ａ）に示すサンプルプロファイルのＩＤが１の構成
要素が、ルール（上、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を満たす。その
ため、図１０（Ａ）に示すサンプルプロファイルは、カ
レントルールとマッチする。このため、このカレントル
ールは捨てられる。

【００８１】以下同様にして、順次、（中、ｘ、ｘ、
ｘ、ｘ）、（下、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、左、ｘ、
ｘ、ｘ）、（ｘ、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、右、ｘ、
ｘ、ｘ）のルールが読み込まれ、カレントルールとなる
が、いずれも偽評価プロファイル格納部５３に格納され
ている図１０（Ａ）に示すサンプルプロファイルが、カ
レントルールとマッチするため、これらのカレントルー
ルは捨てられる。

【００８２】次に、ルール（ｘ、ｘ、大、ｘ、ｘ）が読
み込まれ、カレントルールとなる。そして偽評価プロフ
ァイル格納部５３に格納されている図１０（Ａ），
（Ｂ）に示すサンプルプロファイルとカレントルールが
マッチするか否かを調べる。しかし、いずれのサンプル
プロファイルにもカレントルールを満たす構成要素が存
在しない。そのため、次に真評価プロファイル格納部５
２に格納されている図１０（Ｃ）〜（Ｅ）に示すサンプ
ルプロファイルとカレントルールがマッチするか否かを
調べる。しかし、これらいずれのサンプルプロファイル
にも、カレントルールを満たす構成要素が存在しないの
で、このカレントルールも捨てられる。

【００８３】以下同様に、（ｘ、ｘ、中、ｘ、ｘ）、
（ｘ、ｘ、小、ｘ、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、大、ｘ）、
（ｘ、ｘ、ｘ、中、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、小、ｘ）、
（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、テキスト）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、写
真）（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、図）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、罫
線）のルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、
いずれも偽評価プロファイル格納部５３に格納されてい
る図１０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファイルの
いずれかとマッチするので、これらのルールは捨てられ
る。

【００８４】これで、１つのパラメータ以外は任意の値
ｘであるようなルールは全てチェックしたが、すべて捨
てられた。次に２つのパラメータ以外は任意の値ｘであ
るようなルールを調べる。以下同様にして、ルール枚挙
部４１で生成したルールが読み込まれ、カレントルール
となるが、いずれも偽評価プロファイル格納部５３に格
納されている図１０（Ａ），（Ｂ）に示すプロファイル
のいずれかとマッチするか、あるいは、真評価プロファ
イル格納部５２に格納されている図１０（Ｃ）〜（Ｅ）
に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、捨てられ
る。

【００８５】初めてカレントルールが採用されるのは、
カレントルールが（下、ｘ、中、ｘ、ｘ）の時である。
このルールは、偽評価プロファイル格納部５３に格納さ
れている図１０（Ａ），（Ｂ）に示すプロファイルのい
ずれにもマッチせず、真評価プロファイル格納部５２に
格納されている図１０（Ｄ），（Ｅ）に示すプロファイ
ルとマッチする。従って、カレントルール（下、ｘ、
中、ｘ、ｘ）は採用され、カレントデザイン知識格納部
５１に加えられる。また、マッチしたサンプルプロファ
イル（図１０（Ｄ），（Ｅ）に示すサンプルプロファイ
ル）を真評価プロファイル格納部５２から取り除く。

【００８６】真評価プロファイル格納部５２には、まだ
図１０（Ｃ）に示すサンプルプロファイルが残っている
ので、さらに処理を続ける。その次にカレントルールが
採用されるのは、カレントルールが（中、ｘ、中、ｘ、
写真）の時である。このルールは図１０（Ａ），（Ｂ）
に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、真評価プ
ロファイル格納部５２に格納されている図１０（Ｃ）に
示すプロファイルとマッチする。従って、カレントルー
ル（中、ｘ、中、ｘ、写真）は採用され、カレントデザ
イン知識格納部５１に加えられる。また、マッチした図
１０（Ｃ）に示すサンプルプロファイルを真評価プロフ
ァイル格納部５２から取り除く。これにより真評価プロ
ファイル格納部５２は空となる。

【００８７】真評価プロファイル格納部５２が空となっ
たので、それ以上のルールの読込は行わない。最後に、
カレントデザイン知識格納部５１の内容を、求めるデザ
イン知識として出力する。出力されるデザイン知識は、
｛（下、ｘ、中、ｘ、ｘ）、（中、ｘ、中、ｘ、写
真）｝である。これは、「下方に、縦方向の大きさが中
くらいの構成要素があるか、または、中くらいの高さ
に、縦方向の大きさが中くらいで、写真である構成要素
がある」という意味である。このようにして「安定感が
ある」条件をデザイン知識として得ることができる。

【００８８】このようにして、「安定感がある」という
条件を、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要
素があるか、または、中くらいの高さに、縦方向の大き
さが中くらいで、写真である構成要素がある」と記述し
たデザイン知識を得ることができた。これは、個々の構
成要素に着目して初めて得られる知識である。従来の技
術でも、例えば「下方に構成要素がある」、「縦方向の
大きさが中くらいの構成要素がある」等をパラメータと
することはできるが、これら２つによっても、「下方
に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」とい
う条件は表現できない。２つのパラメータを満たす構成
要素が同じ構成要素であるとは限らないからである。

【００８９】ただし、従来の方法でも、「下方に、縦方
向の大きさが中くらいの構成要素がある」ということを
パラメータとすれば、同じ条件が表現できるようににな
る。しかしこのような手法は、実際には現実的でない。
どのような知識が獲得できるかは事前にはわからないた
め、サンプルを表現するパラメータとしては、構成要素
のパラメータの値のすべての組を用意しなければならな
いためである。用意するパラメータの数は、上述のよう
な例でも、ｘを値の１つとするため、４×４×４×４×
５＝１２８０となる。パラメータの種類を増やせば、そ
の数は指数関数的に増大し、必要なデータ量も指数関数
的に増大してしまう。一方、上述のような本発明の方法
では、パラメータの種類を増やしても、必要なデータ量
は比例のオーダーでしか増大しない。実際のサンプル分
析では、事前に想定されないような知識を獲得するため
には、有効と考えられるパラメータをできるだけ多く採
用しておく必要がある。そのため、上述のような動作例
によって獲得したような知識は、従来技術では、実際的
には獲得できず、本発明で初めて獲得できるようになっ
たといえる。

【００９０】このようにしてデザイン知識獲得部２５か
ら出力されたデザイン知識は、デザイン知識保持部３１
に格納される。そしてデザイン評価部３がサンプル４の
デザイン評価観点における評価を行う際に用いられる。
なお、このデザイン評価部３における動作は、上述の図
４で説明したとおりである。すなわち、まず入力された
デザインサンプル４を、パラメータ化部３２によって分
析し、サンプルプロファイル３３を作る。その方法は、
上述のパラメータ化部２１と全く同じ方法を用いること
ができる。しかしこのときに生成されるサンプルプロフ
ァイル３３にはラベルは付与されていない。次に評価部
３４は、サンプルプロファイル３３の評価を行う。その
動作は、デザイン知識保持部３１の中のそれぞれのルー
ルについて、サンプルプロファイル３３とマッチするか
否かを調べ、マッチすれば評価結果５の値として「真」
を、マッチしなければ「偽」を出力する。

【００９１】具体例として、上述のようにして「安定感
がある」というデザイン評価観点に基づいて獲得された
デザイン知識｛（下、ｘ、中、ｘ、ｘ）、（中、ｘ、
中、ｘ、写真）｝がデザイン知識保持部３１に保持され
ているとする。ここで、図５（Ａ）に示すようなサンプ
ル４がデザイン評価部３に入力された場合について説明
する。このときは、まず、入力されたサンプル４を、パ
ラメータ化部３２によって分析し、サンプルプロファイ
ル３３を作成する。このサンプルプロファイル３３の作
成過程は、図５を用いて上述したとおりである。作成さ
れたサンプルプロファイル３３は、ほぼ図６に示すもの
となるが、ラベル２４は付いていない。

【００９２】次に、評価部３４において、サンプルプロ
ファイル３３の評価を行う。すなわち、サンプルプロフ
ァイル３３がデザイン知識保持部３１中のルールの１つ
とマッチするか否かを調べる。ここでは、図６に示すサ
ンプルプロファイルのＩＤ２の構成要素が、デザイン知
識保持部３１中のルール（中、ｘ、中、ｘ、写真）を満
たす。そのため、このサンプルプロファイルはルール
（中、ｘ、中、ｘ、写真）とマッチする。これにより、
評価部３４は評価結果５として「真」を出力する。つま
り、図５（Ａ）に示したサンプルは、安定感があると評
価される。このようにして、デザイン評価観点における
評価が未知のサンプルについて、その評価を行うことが
できる。

【００９３】なお、上述の具体例では、「安定感があ
る」というデザイン評価観点についてデザイン知識を獲
得し、また評価する場合の動作を示した。しかし本発明
はこの例に限らず、様々なデザイン評価観点に対して適
用可能である。例えば、「ダイナミック」という観点で
評価されたサンプルから、「中くらいの高さに、縦方向
の大きさが中くらいで、横方向の大きさが大きい、罫線
（つまりオビのことである）である要素があれば、ダイ
ナミックである」という意味のデザイン知識を得られ
る。また、このようなデザイン知識を用いることによ
り、「ダイナミック」という観点でのサンプルの評価が
可能になる。

【００９４】また、例えば「カジュアル」というデザイ
ン評価観点も可能である。この場合、例えばパラメータ
として「矩形」を加え、「縦方向の大きさが中くらい
で、横方向の大きさが中くらいの、写真で、要素の外形
が矩形でない要素があれば、カジュアルである」という
ようなデザイン知識を得ることも可能である。これによ
り、「カジュアル」か否かの評価を行うことができる。

【００９５】さらに、例えばパラメータとして「色」を
加え、「縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさ
が大きいテキストで、色が赤のものがあれば、ショッキ
ングである」というようなデザイン知識を得ることも可
能である。この場合、「ショッキング」か否かの評価を
行うことができる。

【００９６】その他にも、デザインの善し悪しを示すデ
ザイン評価観点、例えば、「バランスの悪い」というよ
うな観点で評価されたサンプルから、バランスの悪い条
件を記述したデザイン知識を得るようなことも可能であ
る。

【００９７】なお、本発明はこのような多数のデザイン
評価観点について、そのいずれの評価が適当かを判断す
ることが可能である。例えば多数の印象語で評価された
サンプルを用意し、各印象語についてそれぞれ当てはめ
るためのデザイン知識を獲得する。そして、サンプルが
入力されたとき、各印象語のデザイン知識を用いて順に
評価する。これにより、入力されたサンプルがどの印象
語に当てはまるかを評価することができる。

【００９８】また、上述の例では、デザイン評価観点に
対する評価として、適合するか否かという２値で示した
が、本発明はこれに限らず、多段階の評価であってもよ
い。各評価段階ごとにデザイン知識を獲得すれば、多段
階の評価も可能である。なお、このような多段階の評価
を行う場合でも、各評価を１つのデザイン評価観点とし
て位置づけることによって、２値の評価のみでも対応可
能である。

【００９９】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、様々な構成要素が現れ、その数も一定しな
い、定型的でないデザインサンプルであっても、個々の
デザインの構成要素に着目することにより、デザイン知
識を獲得することができる。また、このようにしてデザ
イン知識を獲得することにより、従来技術では獲得でき
なかったようなデザイン知識を獲得することができる。
さらに、このようにして獲得したデザイン知識を用いて
サンプルを評価することにより、様々な構成要素が現
れ、その数も一定しない、定型的でないデザインサンプ
ルであっても評価でき、また、従来できなかったような
評価も可能になるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の一形態を示す概略構成図であ
る。

【図２】 デザイン知識獲得部の一例を示す構成図であ
る。

【図３】 本発明の実施の一形態におけるデザインサン
プル解析処理の概要を示すフローチャートである。

【図４】 本発明の実施の一形態におけるデザイン評価
処理の概要を示すフローチャートである。

【図５】 サンプルの具体例における構成要素の切り出
しの説明図である。

【図６】 サンプルプロファイルの一例の説明図であ
る。

【図７】 ルール枚挙部の動作の一例を示すフローチャ
ートである。

【図８】 学習部の動作の一例を示すフローチャートで
ある。

【図９】 デザインサンプル解析部に入力されるサンプ
ルの具体例の説明図である。

【図１０】 図９に示したサンプルが入力された場合に
作成されるサンプルパラメータの一例の説明図である。

【符号の説明】

１…サンプル集合、２…デザインサンプル解析部、３…
デザイン評価部、４…サンプル、５…評価結果、１１…
サンプル、１２…ラベル、２１…パラメータ化部、２２
…サンプルプロファイル集合、２３…サンプルプロファ
イル、２４…ラベル、２５…デザイン知識獲得部、３１
…デザイン知識保持部、３２…パラメータ化部、３３…
サンプルプロファイル、３４…評価部、４１…ルール枚
挙部、４２…学習部、５１…カレントデザイン知識格納
部、５２…真評価プロファイル格納部、５３…偽評価プ
ロファイル格納部、８１，９１…サンプル、８２，８３
…写真領域、８４，８６…罫線領域、８５…テキスト領
域、９２〜９６…構成要素。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０６Ｆ 17/50 Ｇ０６Ｆ 15/60 ６１２Ｚ Ｆターム(参考） 5B009 NA03 NB11 NC01 QA01 5B046 AA09 BA00 FA09 JA01 KA10 5B049 AA02 AA06 BB23 CC11 EE02 GG09 5B050 BA16 EA03 EA06 EA07 5L096 BA17 BA18 EA35 FA18 FA42 FA44 FA45 FA62 FA64 FA69

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 印象語で表されるデザイン評価観点でそ
   れぞれ評価され、それぞれ任意の数のデザインの構成要
   素からなる多数のデザインサンプルを入力し、各デザイ
   ンサンプルについて、該デザインサンプルに含まれるそ
   れぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラ
   メータの値をそれぞれ決定し、各構成要素において決定
   したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形
   成し、多数の前記デザインサンプルから得られる多数の
   前記サンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの
   前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評
   価観点を満たすための条件であるデザイン知識を出力す
   ることを特徴とするデザインサンプル解析方法。
2. 【請求項２】 印象語で表されるデザイン評価観点でそ
   れぞれ評価されそれぞれ任意の数のデザインの構成要素
   を含むデザインサンプルについて該デザインサンプルに
   含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性
   を表すパラメータの値をそれぞれ決定し決定したパラメ
   ータの値を集めてサンプルプロファイルを形成するパラ
   メータ化手段と、該パラメータ化手段で得られる多数の
   前記デザインサンプルにおける多数の前記サンプルプロ
   ファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価
   観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすた
   めの条件であるデザイン知識を出力するデザイン知識獲
   得手段を有することを特徴とするデザインサンプル解析
   装置。
3. 【請求項３】 請求項１に記載のデザインサンプル解析
   方法または請求項２に記載のデザインサンプル解析装置
   によって出力されるデザイン知識を保持しておき、任意
   の数のデザインの構成要素を含むデザインサンプルが入
   力されると、該デザインサンプルに含まれるそれぞれの
   構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの
   値をそれぞれ決定し、決定したパラメータの値を集めて
   サンプルプロファイルを形成し、形成されたサンプルプ
   ロファイルと保持されているデザイン知識とを照合し、
   一致するデザイン知識に対応するデザイン評価観点につ
   いての評価を出力することを特徴とするデザイン評価方
   法。
4. 【請求項４】 請求項１に記載のデザインサンプル解析
   方法または請求項２に記載のデザインサンプル解析装置
   によって出力されるデザイン知識を保持するデザイン知
   識保持手段と、任意の数のデザインの構成要素を含むデ
   ザインサンプルについて該デザインサンプルに含まれる
   それぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパ
   ラメータの値をそれぞれ決定し決定したパラメータの値
   を集めてサンプルプロファイルを形成するパラメータ化
   手段と、該パラメータ化手段によって形成されたサンプ
   ルプロファイルと前記デザイン知識保持手段に保持され
   ているデザイン知識とを照合し一致するデザイン知識に
   対応するデザイン評価観点についての評価を出力するデ
   ザインサンプル評価手段を有することを特徴とするデザ
   イン評価装置。