JP2006085523A - レイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】各属性情報毎に複数の読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うのに好適なレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法を提供する。
【解決手段】レイアウト装置１００を、レイアウト評価対象取得部１０と、レイアウト解析部１１と、層別条件入力部１２と、印象語入力部１３と、感性知識ＤＢ１４と、層別印象算出部１５と、提示部１６とを含んだ構成とし、入力された層別条件及び印象語に基づき、層別印象算出部１５のおいて、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報を分類すると共に、当該分類により層別された各層毎に入力されたレイアウト評価対象に対する、印象評価値の推定値を算出し、当該算出された推定値に基づき、提示部１６によって入力されたレイアウト評価対象の各層毎の印象評価値を提示する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、レイアウト作業を支援するシステムおよびプログラム、並びに方法に係り、特に、複数の読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うのに好適なレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法に関する。

従来、レイアウトに関する専門知識のないユーザであっても容易にレイアウトをできるように、文書の目的や印象を与えてレイアウトを行う技術としては、例えば、特許文献１に開示されている文書作成支援システムが知られている。
特許文献１記載の発明は、文書作成の方針を表す情報と文書の構造・デザインなどを決定する文書の属性情報との関係を示す文書制御情報を保持する文書制御情報記憶部を備え、文書の目的や印象などの文書作成の方針を指示する情報を入力し、入力した指示情報および文書制御情報記憶部の文書制御情報に基づいて文書の構成、デザインを決定し、指示された文書作成方針に沿った文書を生成する。

また、既存の文書に対してそれから受ける印象を変更する技術としては、例えば、特許文献２に開示されている文書レイアウト編集装置が知られている。
特許文献２記載の発明は、対象となる文書の文書構成要素を解析する文書構成要素解析部と、解析した文書構成要素に対応して感性データベースを検索し、対応する複数の印象語のレベルを選定する文書構成要素→印象語変換部と、選定した各印象語のレベルを表示部に表示し、表示した各印象語のレベルをユーザが個別に変更可能な印象語変更部と、変更された各印象語のレベルに対応して感性データベースを検索し、対応する文書構成要素を選定する印象語→文書構成要素変換部と、選定した文書構成要素に基づいて対象となる文書のレイアウト編集を変更する文書レイアウト編集部とで構成されている。
特開平４−１４１７０号公報 特開平９−３０５５９６号公報

このように、特許文献１および２記載の発明にあっては、ユーザが文書の印象を与えることにより、その印象に適合するレイアウトとなるように文書を作成することができる。
しかしながら、出来上がったレイアウトから受ける印象は、人によって幅があり、例えば、ユーザが「おとなしい」と感じるレイアウトとして文書を作成したつもりが、人によっては、そうでないと感じる場合がある。そのため、文書を作成して多数の人に提供する場合に、ユーザは、読み手のうち何人が想定した通りの印象を受け、何人がそれとは異なる印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握するのは難しい。したがって、複数の読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことはできないという問題があった。

また、一般に、読み手の年齢や性別等の違いによってレイアウトから受ける印象は異なるものである。従って、年齢や性別等の読み手の属性毎にレイアウトの印象を評価できるシステムの構築が望まれる。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、各属性情報毎に複数の読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うのに好適なレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法を提供することを目的としている。

〔発明１〕 上記目的を達成するために、発明１のレイアウト支援システムは、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援システムであって、
前記感性評価した結果を、前記各評価者の属性情報毎に提示することを特徴としている。

このような構成であれば、レイアウト評価対象が、そのレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と対応付けられて、且つ、前記各評価者の属性情報毎に提示される。
ユーザは、提示された感性評価結果を参照し、読み手の有する属性情報毎に読み手が受ける印象を検討した上で、自己の要望に適合したレイアウト評価対象を決定することができる。なお、レイアウト評価結果がレイアウトテンプレートである場合は、例えば、決定したレイアウトテンプレートに従って自動レイアウトを行うことができる。また、レイアウト評価結果がレイアウト結果である場合は、例えば、決定したレイアウト結果からレイアウトを抽出し、抽出したレイアウトとなるように自動レイアウトを行うことができる。いずれの場合も、公知の自動レイアウトシステムにより容易に実現することができる。

これにより、ユーザは、複数の読み手のうち各属性毎の読み手がどのような印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握することができるので、属性毎に読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。
ここで、提示とは、レイアウト評価対象および感性評価結果を表示装置等で表示することのほか、レイアウト評価対象および感性評価結果を印刷装置等で印刷すること、並びに、ネットワークを介してユーザと通信するような場合は、レイアウト評価対象および感性評価結果をユーザ端末に送信することも含まれる。したがって、提示には、少なくとも表示、印刷および送信が含まれる。以下、発明２及び１１のレイアウト支援システム、発明１６、１７及び２６のレイアウト支援プログラム、並びに発明３１、３２及び４１のレイアウト支援方法において同じである。

また、レイアウト評価対象を提示することには、レイアウト評価対象そのものを提示することのほか、レイアウト評価対象を識別するための識別情報を提示することも含まれる。識別情報としては、例えば、レイアウト評価対象若しくはそのレイアウトを模式化した図、レイアウト評価対象のリンク先、またはレイアウト評価対象の名称、番号若しくはＩＤが考えられる。以下、発明２及び１１のレイアウト支援システム、発明１６、１７及び２６のレイアウト支援プログラム、並びに発明３１、３２及び４１のレイアウト支援方法において同じである。

また、レイアウトとは、例えば、画面上に表示することを目的としてレイアウトを行う場合にはその表示レイアウトを、紙面上に印刷することを目的としてレイアウトを行う場合にはその印刷レイアウトをいう。以下、発明２及び１１のレイアウト支援システム、発明１６、１７及び２６のレイアウト支援プログラム、並びに発明３１、３２及び４１のレイアウト支援方法において同じである。
また、属性情報は、年齢、性別、職業、趣味、住所、身長、体重、視力、生年月日、年収等の評価者の有する特徴、性質、ステータスなどを表す情報である。

〔発明２〕 更に、発明２のレイアウト支援システムは、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援システムであって、
複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶する感性評価情報記憶手段と、
前記レイアウト評価対象を入力するレイアウト評価対象入力手段と、
前記属性情報を入力する属性情報入力手段と、
前記レイアウト評価対象入力手段によって入力された前記レイアウト評価対象を解析し、当該解析結果に基づき前記レイアウト評価対象のレイアウトに係るレイアウト特徴量を算出するレイアウト特徴量算出手段と、
前記入力された属性情報と、前記感性評価情報記憶手段の記憶内容とに基づき、前記複数の評価者を、前記入力された属性情報毎に共通する評価者のグループに分類する評価者分類手段と、
前記感性評価情報記憶手段によって記憶された、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価情報と、前記算出されたレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出するグループ別感性評価結果導出手段と、
前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象を提示すると共に、前記グループ別感性評価結果導出手段の導出結果に基づく情報を提示する感性評価情報提示手段と、を備えることを特徴としている。

このような構成であれば、ユーザは、レイアウト評価対象入力手段でレイアウト評価対象を入力し、属性情報入力手段で属性情報を入力する。レイアウト評価対象入力手段によりレイアウト評価対象が入力されると、レイアウト特徴量算出手段により、入力されたレイアウト評価対象が解析されてレイアウト特徴量が算出され、一方、評価者分類手段により、入力された属性情報と、感性評価情報記憶手段の記憶内容とに基づき、複数の評価者が、入力された属性情報毎に共通する評価者のグループに分類される。グループ別感性評価結果導出手段により、感性評価情報記憶手段によって記憶された、前記分類された各グループに属する評価者の評価項目毎の感性評価情報と、算出されたレイアウト特徴量とに基づき、各グループ毎に、入力されたレイアウト評価対象の各評価項目毎の感性評価結果が導出される。感性評価情報提示手段により、レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象が提示されると共に、グループ別感性評価結果導出手段の導出結果に基づく情報が提示される。

ユーザは、提示された情報を参照し、入力した属性毎に複数の読み手が受ける印象を検討した上で、自己の要望に適合したレイアウト評価対象を決定することができる。なお、レイアウト評価結果がレイアウトテンプレートである場合は、例えば、決定したレイアウトテンプレートに従って自動レイアウトを行うことができる。また、レイアウト評価結果がレイアウト結果である場合は、例えば、決定したレイアウト結果からレイアウトを抽出し、抽出したレイアウトとなるように自動レイアウトを行うことができる。いずれの場合も、公知の自動レイアウトシステムにより容易に実現することができる。

これにより、ユーザは、複数の読み手のうち各属性毎の読み手がどのような印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握することができるので、属性毎に読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明３〕 更に、発明３のレイアウト支援システムは、発明２のレイアウト支援システムにおいて、
前記評価項目を入力する評価項目入力手段を備え、
前記評価者分類手段は、前記入力された評価項目について前記評価者の分類を行うことを特徴としている。

このような構成であれば、ユーザは、評価項目入力手段により評価項目を入力する。評価項目が入力されると、評価者分類手段により、入力された評価項目について評価者の分類が行われる。
ユーザは、所望の評価項目について、入力した属性毎に複数の読み手が受ける印象を検討した上で、自己の要望に適合したレイアウト評価対象を決定することができる。

これにより、ユーザは、所望の評価項目について、複数の読み手のうち各属性毎の読み手がどのような印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握することができるので、所望の評価項目について、属性毎に読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明４〕 更に、発明４のレイアウト支援システムは、発明２又は３のレイアウト支援システムにおいて、
前記グループ別感性評価結果導出手段は、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価結果及び当該感性評価結果に対応するレイアウト評価対象のレイアウト特徴量に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデルを生成し、当該統計モデルと前記抽出したレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴としている。

このような構成であれば、グループ別感性評価結果導出手段により、分類された各グループに属する評価者の評価項目毎の感性評価結果及び当該感性評価結果に対応するレイアウト評価対象のレイアウト特徴量に基づき、各グループ毎に、評価項目毎の感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデルが生成され、当該統計モデルと抽出されたレイアウト特徴量とに基づき、各グループ毎に、レイアウト評価対象入力手段により入力されたレイアウト評価対象の各評価項目毎の感性評価結果が導出される。

これにより、感性評価されていない未知のレイアウト評価対象に対する感性評価結果をより正確に求めることができるという効果が得られる。
ここで、統計モデルとは、ランダムではない測定値または観測値として扱われる説明変数（独立変数とも言う）によって、確率変数とみなす被説明変数（基準変数、目的変数、応答変数、従属変数とも言う）を説明するものである。そして、公知の統計モデルとしては、単回帰モデル、重回帰モデル、判別モデル、分類木（決定木）、自己回帰モデル、移動平均自己回帰モデル、ニューラルネットワークモデル等がある。

〔発明５〕 更に、発明５のレイアウト支援システムは、発明４のレイアウト支援システムにおいて、
前記統計モデルが回帰モデルである場合に、
前記属性情報毎及び前記評価項目毎に前記回帰モデルの係数を対応付けて記憶する係数記憶手段と、
前記入力された属性情報及び前記入力された評価項目に対応する前記回帰モデルの係数を、前記係数記憶手段の記憶内容から検出する係数検出手段と、を備え、
前記グループ別感性評価結果導出手段は、前記検出された係数に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした回帰モデルを生成することを特徴としている。

このような構成であれば、係数記憶手段により、属性情報毎及び評価項目毎に前記回帰モデルの係数が対応付けられて記憶され、係数検出手段により、入力された属性情報及び入力された評価項目に対応する前記回帰モデルの係数が、前記係数記憶手段の記憶内容から検出される。係数が検出されると、グループ別感性評価結果導出手段により、検出された係数に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした回帰モデルが生成される。

これにより、各属性毎の感性評価結果をより高速に求めることができるという効果が得られる。ここで、係数記憶手段は、回帰モデルの係数および評価項目をあらゆる手段でかつあらゆる時期に記憶するものであり、回帰モデルの係数または評価項目をあらかじめ記憶してあるものであってもよいし、回帰モデルの係数または評価項目をあらかじめ記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって回帰モデルの係数または評価項目を記憶するようになっていてもよい。

〔発明６〕 更に、発明６のレイアウト支援システムは、発明２乃至５のいずれか１のレイアウト支援システムにおいて、
前記感性評価情報は、複数の前記レイアウト評価対象のレイアウトを、複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報と、前記各評価者の前記感性評価をした時期を示す第１時期情報とを対応付けてなり、
前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象の評価処理に用いる前記感性評価情報の時期を示す第２時期情報を入力する第２時期情報入力手段を備え、
前記グループ別感性評価結果導出手段は、前記分類された各グループに属する評価者の、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を用いて前記各グループ毎に、前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴としている。

このような構成であれば、ユーザは、第２時期情報入力手段で第２時期情報を入力する。第２時期情報が入力されると、グループ別感性評価結果導出手段により、分類された各グループに属する評価者の、入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を用いて前記各グループ毎に、レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象の各評価項目毎の感性評価結果が導出される。

感性評価情報には、感性評価をした時期を示す第１時期情報が含まれているので、ユーザは、所望の第２時期情報を入力することで、自己の入力したレイアウト評価対象の評価を、所望の第２時期に評価された感性評価結果を用いて行わせることができる。
これにより、例えば、’７０年代の２０代と’９０年代の２０代といったように、同じ２０代でも生きてきた時代によって流行や生活習慣等が異なるのと同様に、同じ年齢の読み手がレイアウト評価対象から受ける印象も読み手の生きてきた時代によっては異なってくるので、ユーザが、使用する評価結果の時期情報を指定できるようにすることで、より適切な評価を行うことができるという効果が得られる。

〔発明７〕 更に、発明７のレイアウト支援システムは、発明２乃至６のいずれか１のレイアウト支援システムにおいて、
前記レイアウト特徴量は、版面率、画線率、レイアウトされた文字のジャンプ率、レイアウトされた図形のジャンプ率、図版率、レイアウトを構成する構成要素のグリッド拘束率及び各構成要素間の位置揃え情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴としている。

このような構成であれば、版面率、画線率、文字のジャンプ率、図形のジャンプ率、図版率、構成要素のグリッド拘束率及び各構成要素間の位置揃え情報等をレイアウト特徴量として感性評価結果を導出することができる。
これにより、各評価項目をより適切に感性評価することができるという効果が得られる。

ここで、版面率は、レイアウトされた文書の全ての文書ブロック（文字情報により構成される領域）を含む外接四角形の面積の、紙面全体の面積に対する割合、あるいは、文書全ての文書ブロックの面積の合計の、紙面全体の面積に対する割合である。
また、画線率は、紙面全体、あるいは、文書ブロックの面積に対する、印字部分の面積の割合である。

また、文字のジャンプ率は、最大サイズの文字と最小サイズの文字との大きさの比率である。
また、画像のジャンプ率は、画像のサイズや色の明るさ等の画像に係る数値についての、最大値と最小値との比率である。
また、図版率は、文書中に占める画像部分の割合である。

また、グリッド拘束率は、文書ブロックの位置が文書中のグリッド（仮想的な基準線）に沿っている割合である。
また、各構成要素間の位置揃え情報は、複数の文書ブロックの対応する辺同士や中心線が同一直線上になるレイアウトの情報である。
上記、版面率、画線率、文字のジャンプ率、画像のジャンプ率、図版率、グリッド拘束率及び前記各構成要素間の位置揃え情報についての記載は、発明１５のレイアウト支援プログラム及び発明２４のレイアウト支援方法において同じである。

〔発明８〕 更に、発明８のレイアウト支援システムは、発明２乃至７のいずれか１のレイアウト支援システムにおいて、
前記属性情報入力手段は、前記属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力可能であり、
前記評価者分類手段は、前記属性情報が所定範囲で入力された場合に、前記複数の評価者を、前記入力された所定範囲の属性情報毎に共通する評価者のグループに分類することを特徴としている。

このような構成であれば、ユーザは、属性情報入力手段で属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力する。属性情報が範囲入力されると、前記評価者分類手段により、前記複数の評価者が、入力された所定範囲の属性情報毎に共通する評価者のグループに分類される。
ユーザは、例えば、年齢を１０〜１５歳といったように範囲指定するだけで、指定した範囲の年齢層の読み手が、レイアウト評価対象に対して受ける印象を知ることができる。
これにより、属性の範囲毎に総合的な評価を簡易に得ることができるという効果が得られる。

〔発明９〕 更に、発明９のレイアウト支援システムは、発明２乃至８のいずれか１のレイアウト支援システムにおいて、
前記感性評価情報提示手段は、前記グループ別感性評価結果導出手段の導出結果のうち、各グループ毎に最も評価の高かった評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、感性評価情報提示手段により、グループ別感性評価結果導出手段の導出結果のうち、各グループ毎に最も評価の高かった評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示させることができる。
これにより、ユーザは、読み手の属性毎に、最も評価の高かった評価項目の評価結果を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明１０〕 更に、発明１０のレイアウト支援システムは、発明２乃至９のいずれか１のレイアウト支援システムにおいて、
前記感性評価情報提示手段は、前記グループ別感性評価結果導出手段の導出結果のうち、各グループ毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、感性評価情報提示手段により、グループ別感性評価結果導出手段の導出結果のうち、各グループ毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示させることができる。
ユーザは、読み手の属性毎に、評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対する評価結果を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明１１〕 更に、発明１１のレイアウト支援システムは、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援システムであって、
複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶する感性評価情報記憶手段と、
前記評価項目を入力する評価項目入力手段と、
前記属性情報を入力する属性情報入力手段と、
前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に基づき、前記感性評価情報記憶手段の記憶内容から、前記属性情報及び前記評価項目に対応する感性評価情報を検出する感性評価情報検出手段と、
前記感性評価情報検出手段によって検出された感性評価情報に基づき、前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に対応するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示する感性評価情報提示手段と、を備えることを特徴としている。

このような構成であれば、ユーザは、評価項目入力手段で評価項目を入力し、属性情報入力手段で属性情報を入力する。評価項目及び属性情報が入力されると、感性評価情報検出手段により、入力された評価項目及び入力された属性情報に基づき、感性評価情報記憶手段の記憶内容から、属性情報及び評価項目に対応する感性評価情報が検出される。感性評価情報が検出されると、感性評価情報提示手段により、当該検出された感性評価情報に基づき、入力された評価項目及び入力された属性情報に対応するレイアウト評価対象及び感性評価結果が提示される。

ユーザは、提示された情報を参照し、入力した属性毎に複数の読み手が受ける印象を検討した上で、自己の要望に適合したレイアウト評価対象を決定することができる。
これにより、ユーザは、複数の読み手のうち各属性毎の読み手が各評価項目に対してどのような印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握することができるので、属性毎に読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明１２〕 更に、発明１２のレイアウト支援システムは、発明１１のレイアウト支援システムにおいて、
前記感性評価情報は、複数の前記レイアウト評価対象のレイアウトを、複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報と、前記各評価者の前記感性評価をした時期を示す第１時期情報とを対応付けてなり、
前記レイアウト評価対象の評価処理に用いる前記感性評価情報の時期を示す第２時期情報を入力する第２時期情報入力手段を備え、
前記感性評価情報検出手段は、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を検出することを特徴としている。

このような構成であれば、ユーザは、第２時期情報入力手段で第２時期情報を入力する。第２時期情報が入力されると、感性評価情報検出手段により、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報が検出される。
感性評価情報には、感性評価をした時期を示す第１時期情報が含まれているので、ユーザが所望の第２時期情報を入力することで、所望の第２時期に評価された感性評価結果の中から入力された属性情報及び評価項目に対応する感性評価情報を検出することができる。

これにより、例えば、’７０年代の２０代と’９０年代の２０代といったように、同じ２０代でも生きてきた時代によって流行や生活習慣等が異なるのと同様に、同じ年齢の読み手がレイアウト評価対象から受ける印象も読み手の生きてきた時代によっては異なってくるので、ユーザが、使用する評価結果の時期情報を指定できるようにすることで、より適切なレイアウト評価対象及び感性評価結果の提示を行うことができるという効果が得られる。

〔発明１３〕 更に、発明１３のレイアウト支援システムは、発明１１又は１２のレイアウト支援システムにおいて、
前記属性情報入力手段は、前記属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力可能であり、
前記感性評価情報検出手段は、前記属性情報が所定範囲で入力された場合に、前記入力された所定範囲の属性情報毎に対応する感性評価情報を検出することを特徴としている。

このような構成であれば、ユーザは、属性情報入力手段で属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力する。属性情報が範囲入力されると、前記感性評価情報検出手段により、前記入力された所定範囲の属性情報毎に対応する感性評価情報が検出される。
ユーザは、例えば、年齢を１０〜１５歳といったように範囲指定するだけで、指定した範囲の年齢層の読み手に対応した、レイアウト評価対象及び感性評価結果を提示することができる。レイアウト評価対象に対して受ける印象を知ることができる。

これにより、属性の範囲毎に、読み手が入力した評価項目毎に受けた印象をレイアウト作業の段階で把握することができるので、属性範囲毎に読み手が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明１４〕 更に、発明１４のレイアウト支援システムは、発明１１乃至１３のいずれか１のレイアウト支援システムにおいて、
前記感性評価情報提示手段は、前記感性評価情報検出手段の検出結果に基づき、各属性情報毎に最も評価の高かった評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、感性評価情報提示手段により、感性評価情報検出手段の検出結果に基づき、各属性情報毎に最も評価の高かった評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示させることができる。
これにより、ユーザは、読み手の属性毎に、最も評価の高かった評価項目の評価結果を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明１５〕 更に、発明１５のレイアウト支援システムは、発明１１乃至１４のいずれか１のレイアウト支援システムにおいて、
前記感性評価情報提示手段は、前記感性評価情報検出手段の検出結果に基づき、各属性情報毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、感性評価情報提示手段により、感性評価情報検出手段の検出結果に基づき、各属性情報毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示させることができる。
ユーザは、読み手の属性毎に、評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対する評価結果を考慮してレイアウトを行うことができるという効果が得られる。

〔発明１６〕 一方、上記目的を達成するために、発明１６のレイアウト支援プログラムは、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援プログラムであって、
前記感性評価した結果を、前記各評価者の属性情報毎に提示する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明１７〕 更に、発明１７のレイアウト支援プログラムは、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援プログラムであって、
前記レイアウト評価対象を入力するレイアウト評価対象入力ステップと、
前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力された前記レイアウト評価対象を解析し、当該解析結果に基づき前記レイアウト評価対象のレイアウトに係るレイアウト特徴量を算出するレイアウト特徴量算出ステップと、
前記入力された属性情報と、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶した感性評価情報記憶手段の記憶内容とに基づき、前記複数の評価者を、前記入力された属性情報毎に共通する評価者のグループに分類する評価者分類ステップと、
前記感性評価情報記憶手段に記憶された、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価情報と、前記算出されたレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出するグループ別感性評価結果導出ステップと、
前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象を提示すると共に、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果に基づく情報を提示する感性評価情報提示ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明２のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明１８〕 更に、発明１８のレイアウト支援プログラムは、発明１７のレイアウト支援プログラムにおいて、
更に、前記評価項目を入力する評価項目入力ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記評価者分類ステップにおいては、前記入力された評価項目について前記評価者の分類を行うことを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明３のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明１９〕 更に、発明１９のレイアウト支援プログラムは、発明１７又は１８のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記グループ別感性評価結果導出ステップにおいては、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価結果及び当該感性評価結果に対応するレイアウト評価対象のレイアウト特徴量に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデルを生成し、当該統計モデルと前記抽出したレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明４のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２０〕 更に、発明２０のレイアウト支援プログラムは、発明１９のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記統計モデルが回帰モデルである場合に、
前記入力された属性情報及び前記入力された評価項目に対応する前記回帰モデルの係数を、前記係数記憶手段の記憶内容から検出する係数検出ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記グループ別感性評価結果導出ステップにおいては、前記検出された係数に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした回帰モデルを生成することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明５のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２１〕 更に、発明２１のレイアウト支援プログラムは、発明１８乃至２０のいずれか１のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記感性評価情報は、複数の前記レイアウト評価対象のレイアウトを、複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報と、前記各評価者の前記感性評価をした時期を示す第１時期情報とを対応付けてなり、
更に、前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象の評価処理に用いる前記感性評価情報の時期を示す第２時期情報を入力する第２時期情報入力ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記グループ別感性評価結果導出ステップにおいては、前記分類された各グループに属する評価者の、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を用いて前記各グループ毎に、前記取得したレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明６のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２２〕 更に、発明２２のレイアウト支援プログラムは、発明１８乃至２１のいずれか１のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記レイアウト特徴量は、版面率、画線率、レイアウトされた文字のジャンプ率、レイアウトされた図形のジャンプ率、図版率、レイアウトを構成する構成要素のグリッド拘束率及び各構成要素間の位置揃え情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明７のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２３〕 更に、発明２３のレイアウト支援プログラムは、発明１８乃至２２のいずれか１のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記属性情報入力ステップにおいては、前記属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力可能であり、
前記評価者分類ステップにおいては、前記属性情報が所定範囲で入力された場合に、前記複数の評価者を、前記入力された所定範囲の属性情報毎に共通する評価者のグループに分類することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明８のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２４〕 更に、発明２４のレイアウト支援プログラムは、発明１８乃至２３のいずれか１のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果のうち、各グループ毎に最も評価の高かった評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明９のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２５〕 更に、発明２５のレイアウト支援プログラムは、発明１８乃至２４のいずれか１のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果のうち、各グループ毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１０のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２６〕 一方、上記目的を達成するために、発明２６のレイアウト支援プログラムは、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援プログラムであって、
前記評価項目を入力する評価項目入力ステップと、
前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に基づき、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報が記憶された感性評価情報記憶手段の記憶内容から、前記属性情報及び前記評価項目に対応する感性評価情報を検出する感性評価情報検出ステップと、
前記感性評価情報検出ステップにおいて検出された感性評価情報に基づき、前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に対応するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示する感性評価情報提示ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１１のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２７〕 更に、発明２７のレイアウト支援プログラムは、発明２６のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記感性評価情報は、複数の前記レイアウト評価対象のレイアウトを、複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報と、前記各評価者の前記感性評価をした時期を示す第１時期情報とを対応付けてなり、
前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象の評価処理に用いる前記感性評価情報の時期を示す第２時期情報を入力する第２時期情報入力ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記感性評価情報検出ステップにおいては、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を検出することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１２のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２８〕 更に、発明２８のレイアウト支援プログラムは、発明２６又は２７のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記属性情報入力ステップにおいては、前記属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力可能であり、
前記感性評価情報検出ステップにおいては、前記属性情報が所定範囲で入力された場合に、前記入力された所定範囲の属性情報毎に対応する感性評価情報を検出することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１３のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明２９〕 更に、発明２９のレイアウト支援プログラムは、発明２６乃至２８のいずれか１のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記感性評価情報検出ステップにおける検出結果に基づき、各属性情報毎に最も評価の高かった評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１４のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明３０〕 更に、発明３０のレイアウト支援プログラムは、発明２６乃至２９のいずれか１のレイアウト支援プログラムにおいて、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記感性評価情報検出ステップにおける検出結果に基づき、各属性情報毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示することを特徴としている。

このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１５のレイアウト支援システムと同等の作用および効果が得られる。

〔発明３１〕 一方、上記目的を達成するために、発明３１のレイアウト支援方法は、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援方法であって、
前記感性評価した結果を、前記各評価者の属性情報毎に提示することを特徴としている。
これにより、発明１のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３２〕 更に、発明３２のレイアウト支援方法は、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援方法であって、
前記レイアウト評価対象を入力するレイアウト評価対象入力ステップと、
前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力された前記レイアウト評価対象を解析し、当該解析結果に基づき前記レイアウト評価対象のレイアウトに係るレイアウト特徴量を算出するレイアウト特徴量算出ステップと、
前記入力された属性情報と、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶した感性評価情報記憶手段の記憶内容とに基づき、前記複数の評価者を、前記入力された属性情報毎に共通する評価者のグループに分類する評価者分類ステップと、
前記感性評価情報記憶手段に記憶された、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価情報と、前記算出されたレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出するグループ別感性評価結果導出ステップと、
前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象を提示すると共に、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果に基づく情報を提示する感性評価情報提示ステップと、を含むことを特徴としている。
これにより、発明２のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３３〕 更に、発明３３のレイアウト支援方法は、発明３２のレイアウト支援方法において、
更に、前記評価項目を入力する評価項目入力ステップを含み、
前記評価者分類ステップにおいては、前記入力された評価項目について前記評価者の分類を行うことを特徴としている。
これにより、発明３のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３４〕 更に、発明３４のレイアウト支援方法は、発明３２又は３３のレイアウト支援方法において、
前記グループ別感性評価結果導出ステップにおいては、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価結果及び当該感性評価結果に対応するレイアウト評価対象のレイアウト特徴量に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデルを生成し、当該統計モデルと前記抽出したレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴としている。
これにより、発明４のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３５〕 更に、発明３５のレイアウト支援方法は、発明３４のレイアウト支援方法において、
前記統計モデルが回帰モデルである場合に、
前記属性情報毎及び前記評価項目毎に前記回帰モデルの係数を対応付けて記憶する係数記憶ステップと、
前記入力された属性情報及び前記入力された評価項目に対応する前記回帰モデルの係数を、前記係数記憶手段の記憶内容から検出する係数検出ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記グループ別感性評価結果導出ステップにおいては、前記検出された係数に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした回帰モデルを生成することを特徴としている。
これにより、発明５のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３６〕 更に、発明３６のレイアウト支援方法は、発明３２乃至３５のいずれか１のレイアウト支援方法において、
前記感性評価情報は、複数の前記レイアウト評価対象のレイアウトを、複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報と、前記各評価者の前記感性評価をした時期を示す第１時期情報とを対応付けてなり、
更に、前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象の評価処理に用いる前記感性評価情報の時期を示す第２時期情報を入力する第２時期情報入力ステップを含み、
前記グループ別感性評価結果導出ステップにおいては、前記分類された各グループに属する評価者の、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を用いて前記各グループ毎に、前記取得したレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴としている。
これにより、発明６のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３７〕 更に、発明３７レイアウト支援方法は、発明３２乃至３６のいずれか１のレイアウト支援方法において、
前記レイアウト特徴量は、版面率、画線率、レイアウトされた文字のジャンプ率、レイアウトされた図形のジャンプ率、図版率、レイアウトを構成する構成要素のグリッド拘束率及び各構成要素間の位置揃え情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴としている。
これにより、発明７のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３８〕 更に、発明３８のレイアウト支援方法は、発明３２乃至３７のいずれか１のレイアウト支援方法において、
前記属性情報入力ステップにおいては、前記属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力可能であり、
前記評価者分類ステップにおいては、前記属性情報が所定範囲で入力された場合に、前記複数の評価者を、前記入力された所定範囲の属性情報毎に共通する評価者のグループに分類することを特徴としている。
これにより、発明８のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明３９〕 更に、発明３９のレイアウト支援方法は、発明３２乃至３８のいずれか１のレイアウト支援方法において、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果のうち、各グループ毎に最も評価の高かった評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴としている。
これにより、発明９のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明４０〕 更に、発明４０のレイアウト支援方法は、発明３２乃至３９のいずれか１のレイアウト支援方法において、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果のうち、各グループ毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴としている。
これにより、発明１０のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明４１〕 一方、上記目的を達成するために、発明４１のレイアウト支援方法は、
レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援方法であって、
前記評価項目を入力する評価項目入力ステップと、
前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に基づき、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報が記憶された感性評価情報記憶手段の記憶内容から、前記属性情報及び前記評価項目に対応する感性評価情報を検出する感性評価情報検出ステップと、
前記感性評価情報検出ステップにおいて検出された感性評価情報に基づき、前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に対応するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示する感性評価情報提示ステップと、を含むことを特徴としている。
これにより、発明１１のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明４２〕 更に、発明４２のレイアウト支援方法は、発明４１のレイアウト支援方法において、
前記感性評価情報は、複数の前記レイアウト評価対象のレイアウトを、複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報と、前記各評価者の前記感性評価をした時期を示す第１時期情報とを対応付けてなり、
前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象の評価処理に用いる前記感性評価情報の時期を示す第２時期情報を入力する第２時期情報入力ステップを含み、
前記感性評価情報検出ステップにおいては、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を検出することを特徴としている。
これにより、発明１２のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明４３〕 更に、発明４３のレイアウト支援方法は、発明４１又は４２のレイアウト支援方法において、
前記属性情報入力ステップにおいては、前記属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力可能であり、
前記感性評価情報検出ステップにおいては、前記属性情報が所定範囲で入力された場合に、前記入力された所定範囲の属性情報毎に対応する感性評価情報を検出することを特徴としている。
これにより、発明１３のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明４４〕 更に、発明４４のレイアウト支援方法は、発明４１乃至４３のいずれか１のレイアウト支援方法において、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記感性評価情報検出ステップにおける検出結果に基づき、各属性情報毎に最も評価の高かった評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示することを特徴としている。
これにより、発明１４のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔発明４５〕 更に、発明４５のレイアウト支援方法は、発明４１乃至４４のいずれか１のレイアウト支援方法において、
前記感性評価情報提示ステップにおいては、前記感性評価情報検出ステップにおける検出結果に基づき、各属性情報毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示することを特徴としている。
これにより、発明１５のレイアウト支援システムと同等の効果が得られる。

〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図１１は、本発明に係るレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法の第１の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係るレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法を、複数のレイアウトテンプレートのなかからいずれかをユーザに選択させ、選択されたレイアウトテンプレートに従って自動レイアウトを行う場合について適用したものである。

本発明を適用するレイアウト装置１００の機能概要を図１に基づき詳細に説明する。
図１は、レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。
レイアウト装置１００は、図１に示すように、レイアウト評価対象取得部１０と、層別条件入力部１２と、印象語入力部１３とを含んだ構成となっている。
レイアウト評価対象取得部１０は、複数種類のレイアウトテンプレートが記憶されたレイアウトテンプレートＤＢ２００からユーザの指示に応じたレイアウトテンプレートを取得したり、ユーザの作成したレイアウト結果を取得したりするなど、ユーザからの指示に応じて外部装置等を介してレイアウトテンプレートを取得する。以下、レイアウトテンプレート及びユーザの作成したレイアウト結果を総じてレイアウト評価対象と称す。

ここで、レイアウトテンプレートは、文字情報、画像情報、タイトル情報その他レイアウトを構成可能な要素（以下、レイアウト要素という。）を格納するための情報格納枠を所定のレイアウト領域に１または複数配置したレイアウトを規定したものである。レイアウトテンプレートとしては、例えば、特開２００２−２９７５７１号公報に開示されているレイアウト定義ファイルを利用することができる。

層別条件入力部１２は、ユーザが、キーボードやマウス等の入力デバイスを用いて、層別情報として被験者の有する所定の属性情報を入力（又は選択）するための機能を有する。更に、本実施の形態においては、被験者の感性評価時期を入力（又は選択）することが可能となっており、これにより印象評価値を求める際に、入力された時期に該当する感性評価情報が用いられる。また、属性情報としては、年齢、性別、職業、趣味、住所、身長、体重、視力、生年月日、年収等がある。つまり、ユーザは、被験者の有する属性のうち、評価結果の見たい属性を指定できると共に、属性毎の評価結果の導出に用いる感性評価情報の時期を指定することができる。また、属性情報は、例えば、「年齢」、「性別」、「趣味」の３つを組み合わせて入力するなど、複数の属性情報を組み合わせて指定することができ、ユーザは、この組み合わせにより層別された被験者の評価結果を知ることが可能である。

印象語入力部１３は、「美しい」、「元気」、「重厚な」等の、読み手がレイアウト評価対象を見たときに受ける印象に対応する印象語を、ユーザが、キーボードやマウス等の入力デバイスを用いて入力（又は選択）するための機能を有している。つまり、ユーザは、評価結果の見たい印象語を指定することができる。
レイアウト装置１００は、更に、レイアウト評価対象取得部１０によって取得されたレイアウト評価対象を解析してレイアウト特徴量を算出するレイアウト解析部１１と、当該レイアウト解析部１１の算出結果、層別条件入力部１２によって入力された属性情報、印象語入力部１３によって入力された印象語及び感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報に基づき、層別された複数の被験者（読み手）の各層毎に、レイアウト評価対象取得部１０によって取得したレイアウト評価対象の感性評価値を算出する層別印象算出部１５と、当該層別印象算出部１５の算出結果に基づき、取得したレイアウト評価対象に対する各層毎の印象評価値を提示する提示部１６と、を含んだ構成となっている。

レイアウト解析部１１は、レイアウト評価対象取得部１０において取得されたレイアウト評価対象を解析して、版面率、画線率、図版率等のレイアウト特徴量を算出する。
ここで、版面率は、文書を構成する全てのブロックを含む外接四角形の面積の、紙面全体の面積に対する割合、あるいは、文書を構成する全ての文書ブロックの合計面積の、紙面全体の面積に対する割合である。

また、画線率は、紙面全体、あるいは、ある文書ブロックの面積に対する、印字部分の面積の割合である。印字部分とは、例えば、黒字で印字した文字であれば黒部分の面積となり、網点で表現した画像であれば網点の印字部分の面積の合計を示す。これら印字部分の面積を、紙面全体について計算したものは紙面の画線率となり、各文書ブロック毎に計算したものは各文書ブロックの画線率となる。

また、図版率は、文書中に占める画像部分の割合である。例えば、文書ブロックの面積の合計に対する画像ブロックの面積の合計の割合、版面の面積に対する画像ブロックの面積の合計の割合、紙面全体の面積に対する画像ブロックの面積の合計の割合、紙面全体又は版面全体の面積に対する、文字ブロックの面積を除いた部分の面積の合計の割合、文字の画線部分の面積を除いた部分の割合などが含まれる。

感性知識ＤＢ１４は、複数のレイアウト評価対象のレイアウトを、複数の被験者（読み手）が感性評価した結果が感性評価情報として記憶されたもので、感性評価情報は、各レイアウト評価対象毎に、被験者を示す情報と、レイアウト評価対象と、当該被験者の有する属性情報と、印象語毎に被験者が受けたその印象の度合いを数値化した印象評価値と、評価を行った実験日の情報とを含んで構成される。ここで、ＤＢとは、データベースの略である。

層別印象算出部１５は、層別条件入力部１２によって入力された属性情報及び時期情報と、印象語入力部１３によって入力された印象語と、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報とに基づき、当該記憶された感性評価情報を、入力された属性情報、時期情報及び印象語毎に分類し層別する。更に、層別された感性評価情報の各層毎に、当該各層の印象評価値及び当該印象評価値に対応するレイアウト評価対象のレイアウト特徴量とに基づき、印象評価値を被説明変数とし、レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデル（例えば、単回帰モデル）を生成する。そして、生成された統計モデルに、レイアウト解析部１１で算出したレイアウト特徴量を代入して、取得したレイアウト評価対象の各層毎の印象評価値の推定値を算出する。

提示部１６は、層別印象算出部１５の算出結果に基づき、各層毎に、各層に該当する属性情報と、入力された印象語と、当該印象語に対する印象評価値とを、該当するレイアウト評価対象と共に提示する。本実施の形態においては、これらの情報を、後述する表示装置６４によって表示することで提示する。
レイアウト装置１００は、更に、提示部１６で表示したレイアウト評価対象のなかからいずれかをユーザに選択させると共に、当該選択されたレイアウト評価対象をレイアウト部１８に伝送する選択部１７と、当該選択部１７から取得したレイアウト評価対象に従ってレイアウト要素をレイアウトするレイアウト部１８とを含んだ構成となっている。

レイアウト部１８は、選択部１７で選択したレイアウト評価対象に従って、外部装置等の有するレイアウト要素登録ＤＢ２５０の登録内容のなかからユーザが選択したレイアウト要素を情報格納枠に格納することによりレイアウトを行う。
次に、レイアウト装置１００の構成を図２〜図５に基づき説明する。
図２は、レイアウト装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。

レイアウト装置１００は、図２に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ５０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ５０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ５２と、ＲＯＭ５２等から読み出したデータやＣＰＵ５０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ５４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ５８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス５９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。

Ｉ／Ｆ５８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置６０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置６２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置６４とが接続されている。
記憶装置６２は、感性知識ＤＢ１４を構成しており、属性テーブル８００と、感性評価情報テーブル９００とを記憶している。

図３（ａ）は、属性情報テーブル８００のデータ構造を示す図であり、（ｂ）は、感性評価情報テーブル９００のデータ構造を示す図である。
属性情報テーブル８００は、図３（ａ）に示すように、感性知識ＤＢ１４に登録された被験者を識別するための各被験者に一意に割り当てられる被験者Ｎｏに対して、当該被験者Ｎｏに対応する被験者の属性情報が登録されている。属性情報の項目としては、年齢、性別、職業、住所、趣味などがある。図３（ａ）の例では、被験者Ｎｏ０に対して、年齢「１９歳」、性別「女」、職業「学生」、住所「Ａ県」、趣味「スポーツ」・・・が登録されている。

更に、感性評価情報テーブル９００は、図３（ｂ）に示すように、属性情報テーブル８００と共通の被験者Ｎｏに対して、当該Ｎｏの被験者が評価を行った各レイアウト評価対象に一意に割り当てられたレイアウトテンプレートＮｏと、各レイアウト評価対象のレイアウト特徴量（ここでは、版面率）と、各レイアウト評価対象に対する各印象語毎の印象評価値と、各印象語毎に対応する被験者が評価を行った実験日とが登録されている。図３（ｂ）の例では、被験者Ｎｏ０に対して、レイアウト評価対象としてレイアウトテンプレート０，１，２・・・が、レイアウトテンプレート０，１，２・・・に対して、版面率「０．５」，「０．８」，「０．６」・・・、印象語「上品な」に対する印象評価値「５」，「３」，「４」・・・、印象語「上品な」に対する実験日「２００２／１０／１」，「２００２／１０／１」，「２００２／１０／１」・・・、印象語「元気な」に対する印象評価値「４」，「２」，「５」・・・、印象語「元気な」に対する実験日「２００２／１０／１」，「２００２／１０／１」，「２００２／１０／１」・・・、印象語「新しい」に対する印象評価値「４」，「１」，「１」・・・、印象語「新しい」に対する実験日「２００２／１０／１」，「２００２／１０／１」，「２００２／１０／１」・・・がそれぞれ登録されている。ここで、図示しないが、レイアウトテンプレートＮｏに対して、レイアウトテンプレートの格納先を示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が登録されており、記憶装置６２の記憶領域におけるＵＲＬで指定されるアドレスに、レイアウトテンプレートが格納されている。

ここで、属性情報テーブル８００と、感性評価情報テーブル９００とは、共通の被験者Ｎｏを通じて各登録情報が対応付けられていることになる。
図２に戻り、ＣＰＵ５０は、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）等からなり、ＲＯＭ５２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図４のフローチャートに示すテンプレート選択支援処理を実行するようになっている。

図４は、テンプレート選択支援処理を示すフローチャートである。
テンプレート選択支援処理は、選択されたレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトに対する、各属性情報毎に分類された被験者の評価結果とを表示する処理であって、ＣＰＵ５０において実行されると、図４に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。

ステップＳ１００では、レイアウト評価対象取得部１０において、レイアウトテンプレートＤＢ２００やユーザのレイアウト結果等から、レイアウト評価対象が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)にステップＳ１０２に移行し、そうでない場合(No)は選択されるまで待機する。
ステップＳ１０２に移行した場合は、レイアウト解析部１１において、ステップＳ１００で選択されたレイアウト評価対象を解析し、レイアウト特徴量を算出してステップＳ１０４に移行する。

ステップＳ１０４では、層別条件入力部１２において、ユーザによって入力された層別情報を取得して、当該取得した層別情報を層別印象算出部１５に伝送してステップＳ１０６に移行する。本実施の形態においては、表示装置６４によって、指定できる属性情報の一覧が表示され、ユーザは、入力装置６０を用いて表示された一覧の中から任意の属性情報を選択するようになっている。また、一覧には、「指定なし」という項目があり、この項目を選択した場合は、指定可能な全ての属性情報に対する評価処理が行われる。また、時期情報も専用の入力画面に従って任意の時期を指定することが可能となっている。更に、時期情報についても「指定なし」という項目があり、この項目を選択した場合は、時期に係わらず他の入力情報に該当する感性評価情報全てを用いて評価処理が行われる。

ステップＳ１０６では、印象語入力部１３において、ユーザによって入力された印象語情報を取得して、当該取得した印象語情報を層別印象算出部１５に伝送してステップＳ１０８に移行する。本実施の形態においては、表示装置６４によって、指定できる印象語の一覧が表示され、ユーザは、入力装置６０を用いて表示された一覧の中から任意の印象語を選択するようになっている。また、一覧には、「指定なし」という項目があり、この項目を選択した場合は、指定可能な全ての印象語に対する評価処理が行われる。

ステップＳ１０８では、層別印象算出部１５において、ステップＳ１０４で入力された層別情報及びステップＳ１０６で入力された印象語に基づき、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報を分類してステップＳ１１０に移行する。
ステップＳ１１０では、層別印象算出部１５において、ステップＳ１０８で分類された感性評価情報に含まれる、感性評価値及びレイアウト特徴量（版面率）とに基づき、分類により層別された各層毎に、印象評価値を被説明変数とし、レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデルを生成してステップＳ１１２に移行する。本実施の形態においては、説明の便宜上、統計モデルとして単回帰モデルを例として説明する。

従って、本実施の形態においては、分類により層別された被験者の感性評価情報を用いて、ステップＳ１０６で入力した印象語に対する単回帰モデルを生成し、当該生成した単回帰モデルを用いて、選択されたレイアウト評価対象の前記入力した印象語に対する印象評価値を推定する。
ステップＳ１１２では、層別印象算出部１５において、ステップＳ１１０で生成された単回帰モデルに、ステップＳ１０２で算出されたレイアウト特徴量を代入して、ステップＳ１００で選択されたレイアウト評価対象の印象評価値を算出してステップＳ１１４に移行する。

ステップＳ１１４では、層別印象算出部１５において、未処理の被験者層が残っているか否かを判定し、残っていると判定された場合(Yes)はステップＳ１１０に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ１１６に移行する。
つまり、本実施の形態においては、選択されたレイアウト評価対象に対して、複数の属性情報及び印象語を指定した場合に、組み合わせを指定しない限りは、感性評価情報は、各属性情報毎に且つ各印象語毎に層別されるので、これら全ての層に対して単回帰モデルの生成及び印象評価値の算出が終わったか否かを判定する。終わっていない場合は、ステップＳ１１０〜ステップＳ１１２の処理を行い、未処理の層に対する単回帰モデルの生成及び印象評価値の算出を行う。

ステップＳ１１６に移行した場合は、層別印象算出部１５において、未選択の評価対象が残っているか否かを判定し、残っていると判定された場合(Yes)はステップＳ１００に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ１１８に移行する。
ステップＳ１１８に移行した場合は、提示部１６において、ステップＳ１００で選択されたレイアウト評価対象と、ステップＳ１０４で入力された層別情報と、ステップＳ１０６で入力された印象語と、ステップＳ１１２で算出された各層毎の印象評価値とに基づき、レイアウト評価対象と、印象語と、各層毎の印象評価値とを対応付けて表示して処理を終了する。

次に、提示部１６によって表示されたレイアウト評価対象のなかからユーザが選択したレイアウトテンプレートに、同じくユーザが選択したレイアウト要素をレイアウトするレイアウト処理を図５に基づき説明する。
図５は、レイアウト処理を示すフローチャートである。
レイアウト処理は、ステップＳ１１８で表示されたレイアウト評価対象のなかから、ユーザが任意のレイアウトテンプレートを選択することで実行される処理で、ＣＰＵ５０において実行されると、図５に示すように、まず、ステップＳ２００に移行するようになっている。

ステップＳ２００では、選択部１７において、ユーザによって、レイアウト評価対象が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)は、選択されたレイアウト評価対象をレイアウト部１８に伝送してステップＳ２０２に移行し、そうでない場合(No)は選択されるまで待機する。
ステップＳ２０２に移行した場合は、選択部１７において、ユーザによって、レイアウト要素登録ＤＢ２５０などから、レイアウト要素が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)は、選択されたレイアウト要素をレイアウト部１８に伝送してステップＳ２０４に移行し、そうでない場合(No)は選択されるまで待機する。

ステップＳ２０４に移行した場合は、レイアウト部１８において、選択部１７で選択されたレイアウトテンプレートに、ステップＳ２０２で選択されたレイアウト要素をレイアウトしてステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０６では、レイアウト部１８において、ユーザからのレイアウト終了指示があったか否かを判定し、あったと判定された場合(Yes)はステップＳ２０８に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ２０２に移行する。

ステップＳ２０８に移行した場合は、レイアウト部１８において、レイアウト結果を出力して処理を終了する。ここで、レイアウト結果は、プリンタ装置等により紙面に印刷して出力しても良いし、データファイルとして出力しても良い。
次に、本実施の形態の動作を図６〜図９に基づき説明する。
ここで、図６（ａ）及び（ｂ）は、層別情報の入力画面の一例を示す図であり、（ｃ）は、時期情報の入力画面の一例を示す図である。また、図７は、属性情報の指定内容の一例を示す図である。また、図８は、印象語の入力画面の一例を示す図である。また、図９は、層別印象算出部１５における分類結果の一例を示す図である。また、図１０（ａ）〜（ｃ）は、提示部１６によるレイアウト評価対象及びその印象評価値の表示結果の一例を示す図である。また、図１１は、層別された被験者層が一画面で表示できない場合の表示方法の一例を示す図である。

ユーザは、まず、レイアウトテンプレートＤＢ２００に記憶されたレイアウトテンプレートや、自己の作成したレイアウト結果などのレイアウト評価対象を、入力装置６０の操作によってレイアウト装置１００に入力する。入力されたレイアウト評価対象は、レイアウト評価対象取得部１０によって取得され、記憶装置６２の所定領域に記憶される（ステップＳ１００）。

次に、レイアウト評価対象取得部１０によってレイアウト評価対象が取得されると、レイアウト解析部１１において、取得したレイアウト評価対象が解析され、当該解析結果に基づきレイアウト特徴量が算出され、当該算出されたレイアウト特徴量が層別印象算出部１５に伝送される（ステップＳ１０２）。
更に、レイアウト評価対象が記憶装置６２に記憶されると、表示装置６４によって、図６（ａ）に示すように、「年齢層」、「性別」、「職業」、「指定なし」の４つのなかから、指定する属性情報の項目をチェックボックスにより選択する画面が表示される。ユーザは、入力装置６０の操作によって、任意のチェックボックスをチェックすることにより、属性情報の項目を選択する。ここで、「指定なし」がチェックされると、全ての項目が選択されたと判断される。

属性情報の項目が選択され、ユーザによる入力装置６０の操作により、図６（ａ）中に示す「次へ」が選択されると、表示装置６４によって、図６（ｂ）に示すように、指定された属性項目に対する属性情報をチェックボックスにより選択する画面が表示される（ここでは、「指定なし」が選択されたことにより全項目が表示されたとする）。ユーザは、入力装置６０の操作によって、任意のチェックボックスをチェックすることにより、属性情報を選択する。図６（ｂ）の例では、年齢層として、「〜１０代」、「２０代」、・・（中略）・・、「５０代」、「６０代〜」のなかから任意の年齢層を選択でき、性別として「男」、「女」のなかから任意の性別を選択でき、職業として、「学生」、「会社員」、「その他」のなかから任意の職業を選択できる。ここでも、各項目においてチェックボックスをチェックしなかった場合に、その項目の属性情報が全て選択されたと判断される。

属性情報が選択され、ユーザによる入力装置６０の操作により、図６（ｂ）中に示す「次へ」が選択されると、表示装置６４によって、図６（ｃ）に示すように、被験者が感性評価を行った実験日の範囲を指定する画面が表示される。この範囲を指定することにより、指定された時期範囲に該当する実験日の感性評価情報が後段の処理に用いられることになる。

属性情報の項目、属性情報及び時期範囲が指定され、ユーザによる入力装置６０の操作により、図６（ｃ）中に示す「次へ」が選択されると、表示装置６４によって、図７に示すように、指定された層別情報の一覧が表示される。ユーザは、この一覧を見て指定内容を確認し、入力装置６０によって表示画面中の登録ボタンを押下する。この登録ボタンが押下されると、層別条件入力部１２により、これらの指定情報が取得され、当該取得された情報が層別印象算出部１５に伝送される（ステップＳ１０４）。

更に、層別情報が登録されると、表示装置６４によって、図８に示すように、印象語の選択画面が表示される。ユーザは、入力装置６０の操作により、表示された印象語のなかから任意の印象語を選択することで印象語を指定する。図８の例では、「上品な」、「大胆な」、「元気な」・・・のなかから、任意の印象語を選択することができる。ここで、図８に示す、「指定なし」が選択されると、指定可能な全ての印象語が指定されたと判断される。

印象語が指定され、ユーザによる入力装置６０の操作により、登録ボタンが押下されると、印象語入力部１３により、印象語の指定情報が取得され、当該取得された情報が層別印象算出部１５に伝送される（ステップＳ１０６）。
このようにして、レイアウト特徴量、層別情報及び印象語情報が層別印象算出部１５に伝送されると、層別印象算出部１５は、まず、取得した層別情報及び印象語情報に基づき、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報を分類する（ステップＳ１０８）。

分類は、例えば、年齢層が「１０〜３０代」、性別が「男」、職業が「会社員」と指定された場合は、まず、図３（ａ）に示す属性情報テーブル８００から被験者Ｎｏ０〜被験者Ｎｏ２のデータが選択される。次に、印象語として「上品な」が選択され、且つ時期情報として、「２００３年１月１日〜２００４年１２月３１日」が指定されている場合は、図３（ｂ）に示す感性情報テーブル９００から、属性情報テーブル８００で選択した被験者Ｎｏのデータのなかから、被験者Ｎｏ１及び被験者Ｎｏ２のテンプレートＮｏ０〜２・・・に対する、版面率、「上品な」に対する印象評価値を読み出し分類を行う。本実施の形態において、この分類結果は、図９に示すように、上記した入力条件を満たす感性評価情報を有した被験者毎に、被験者Ｎｏ、該当するレイアウトテンプレートＮｏ、該当するレイアウトテンプレートのレイアウト特徴量、該当するレイアウトテンプレートの該当する印象語に対する印象評価値により構成される。

層別印象算出部１５は、入力された条件に従い感性評価情報が分類されると、次に、分類された感性評価情報に基づき回帰分析を行い、レイアウト評価対象取得部１０で取得したレイアウト評価対象の、指定された印象語（上品な）に対する指定された層別情報毎の被験者の印象評価値を推定する。
本実施の形態においては、説明を簡単にするために、印象評価値の推定を単回帰モデルにより行う。

つまり、印象語（上品な）に対する印象評価値を被説明変数とし、レイアウト特徴量（版面率）を説明変数とした単回帰モデルを生成する。まず、被説明変数Ｙと説明変数ｘとの間に相関があるとして、下式（１）の直線を考える。

Ｙ＝ｂ1・ｘ＋ｂ0 ・・・（１）

実データと上式（１）の直線上の値との差をεとし、最小二乗法によりこのεが最小となる係数ｂ0及びｂ1を求める。ここで、本実施の形態においては、印象語「上品な」に対する印象評価値をＹとし、レイアウト特徴量「版面率」をｘとする。ｉ個の標本データｙ_i及びｘ_iに対して、一般に、最小二乗法によりｂ0及びｂ1を求める式は、下式（２）及び（３）のようになる。本実施の形態においては、ｙ_iは、分類後の各被験者の各レイアウトテンプレートに対する「上品な」の印象評価値となり、ｘ_iは、各レイアウトテンプレートの版面率となる。

また、上式（３）は、下式（４）のように変形できる。

ここで、ｙ_i及びｘ_iの偏差平方和及び積和をそれぞれＳ_xx、Ｓ_yy、Ｓ_xyとすると、下式（５）が成立する。

最終的に、上式（１）〜（５）より、単回帰モデルは、下式（６）と表せる。

以下、式（４）〜（６）に従い、図９に示す、分類後の各数値を用いて単回帰モデルを求める。
ｘ_iとしては、「０．５」、「０．８」、「０．６」の３つがあり、これらの平均値ｘ_aveは、「０．６３３」となる。

一方、ｙ_iとしては、上記ｘ_iに対して、各レイアウトテンプレート毎に「上品な」の印象評価値の平均を算出して、「５」、「２．５」、「４」の３つがあり、これらの平均値ｙ_aveは、「３．８３３」となる。
上記数値により、Ｓ_xxは、「０．０４６７」と算出され、Ｓ_xyは、「−０．３８４」と算出される。これにより、式（４）から、ｂ1＝（−０．３８４）／０．０４６７≒−８．２が求まる。

上記ｂ1の値を式（６）に代入すると、Ｙ＝−８．２・ｘ＋５．２＋３．８となり、下式（７）の単回帰モデルが求まる（ステップＳ１１０）。

Ｙ＝−８．２・ｘ＋９．０ ・・・（７）

上式（７）より、ｂ0＝９．０である。

なお、実際は、上記のように一つのレイアウト特徴量だけでなく、複数のレイアウト特徴量を用いた重回帰分析や数量化一類による分析を行い、印象評価値の推定を行う。
このようにして、単回帰モデルが生成されると、層別印象算出部１５は、レイアウト解析部１１から取得したレイアウト特徴量を、上式（７）の単回帰モデルに代入して、レイアウト評価対象取得部１０で取得したレイアウト評価対象に対する、指定された層別情報毎の、指定された印象語に対する印象評価値の推定値を算出する（ステップＳ１１２）。例えば、レイアウト評価対象としてレイアウトテンプレートＡ，Ｂ，Ｃの３つを取得し、レイアウト解析部１１で算出された、これらの版面率がそれぞれ「０．４」、「０．７」、「０．５５」だったとすると、上式（７）から、レイアウトテンプレートＡ，Ｂ，Ｃの印象評価値の推定値は、それぞれ「５．７２」、「３．２６」、「４．４９」となる。ここで、印象評価値の上限を５．０とすると、レイアウトテンプレートＡの印象評価値は「５．０」となる。算出された印象評価値の推定値は、取得した各レイアウト評価対象の印象評価値として提示部１６に伝送される。

提示部１６は、印象評価値を取得すると、レイアウト評価対象取得部１０で取得したレイアウト評価対象毎に、図１０（ａ）〜（ｃ）に示すように、印象語、指定された被験者の属性（図中の対象１〜対象３）、及び各属性毎の印象語に対する印象評価値をそれぞれ対応付けて表示する（ステップＳ１１８）。図１０（ａ）〜（ｃ）の例では、テンプレートＡ，Ｂ，Ｃの３つテンプレートに対して、各レイアウトテンプレート毎に、印象語「上品な」、指定された被験者の属性「対象１〜対象３」、及び各属性毎の印象語に対する印象評価値がそれぞれ対応付けられて表示される。

ここで、本実施の形態においては、図１０（ａ）〜（ｃ）に示すように、各レイアウト評価対象毎に表示が行われるため、ユーザは他のレイアウト評価対象の情報を見たいときに、表示内容を切り替える必要がある。この表示内容の切替は、ユーザが入力装置６０を操作して、表示画面の右下にある「次のページ」ボタンを押下することにより行うことができる。また、ボタンを押下する毎に、図１０（ａ）→図１０（ｂ）→図１０（ｃ）→図１０（ａ）・・・の順でループしながら表示内容が切り替わる。また、図１０（ａ）〜（ｃ）に示すように、本実施の形態において、印象評価値は、数字で表示するのでは無く、スライドバーによって表示している。つまり、印象評価値が高いほどバーの位置が右側にくるように表示している。例えば、図１０（ａ）の例では、印象語「上品な」に対して、対象１が最も印象評価値が高いことになり、次に高いのが対象２、最も低いのが対象３となる。これにより、ユーザは一目でどの対象の印象評価値が高いのか、低いのかを認識することができる。また、本実施の形態において、指定された属性が多数あり、全対象を一画面内に表示しきれないときには、図１１に示すように、ユーザは、入力装置６０を操作して、表示画面内の三角の矢印を押下することにより、表示する対象を切り替えることが可能となっている。また、図１１の例では、画面内に表示された、「次のテンプレート」ボタンで次のテンプレートの情報に表示内容を切り替え、「前のテンプレート」ボタンで１つ前のテンプレートの情報に表示内容を切り替えることができる。

提示部１６により、レイアウト評価対象に対応付けて、各属性毎の印象評価値が表示されると、ユーザは、入力装置６０の操作により、表示された複数のレイアウト評価対象のなかから任意のレイアウト評価対象を選択することが可能となる。例えば、ユーザは、図１０（ａ）〜（ｃ）に示す、テンプレートＡ，Ｂ，Ｃに対する各対象の印象評価値を見て、図１０（ａ）のテンプレートＡが、対象１〜３に対していずれも高い印象評価値となっているので、テンプレートＡを表示画面上で選択する。これにより、選択部１７は、選択されたテンプレートＡを、レイアウト部１８へと伝送する（ステップＳ２００）。

更に、ユーザは、入力装置６０の操作により、選択されたレイアウトテンプレートＡにレイアウトするレイアウト要素を、外部のレイアウト要素登録ＤＢ２５０などから選択する。これにより、選択部１７は、選択されたレイアウト要素を、レイアウト部１８へと伝送する（ステップＳ２０２）。
レイアウト部１８は、レイアウトテンプレート及びレイアウト要素を取得すると、レイアウトテンプレートの情報格納枠に、レイアウト要素をレイアウトする（ステップＳ２０４）。ユーザの入力装置６０の操作により、レイアウト要素の選択及び当該選択されたレイアウト要素のレイアウトが終了すると（ステップＳ２０６）、レイアウト結果が、指定された出力形式で出力される（ステップＳ２０８）。

このようにして、本実施の形態では、レイアウト評価対象、層別情報及び印象語を入力し、入力したレイアウト評価対象を解析してレイアウト特徴量を算出する一方、入力した情報に基づき感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報を分類し、当該分類した感性評価情報に基づき統計モデルを生成し、前記算出したレイアウト特徴量および生成した統計モデルに基づいて、入力したレイアウトテンプレートに対する、入力した印象語及び層別情報毎の印象評価値の推定値を算出し、当該印象評価値の推定値を、入力したレイアウトテンプレートに対する、入力した印象語及び層別情報毎の印象評価値として表示するようになっている。

これにより、ユーザは、入力したレイアウト評価対象に対して、指定した属性情報毎に、各属性に属する被験者（読み手）が、指定した印象語に対してどのような印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握することができるので、従来に比して、属性情報毎に複数の被験者が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができる。
上記第１の実施の形態において、レイアウト評価対象取得部１０は、発明２、４及び６のいずれかのレイアウト評価対象入力手段に対応し、レイアウト解析部１１は、発明２のレイアウト特徴量算出手段に対応し、層別条件入力部１２は、発明２又は８の属性情報入力手段に対応し、印象語入力部１３は、発明３又は１１の評価項目入力手段に対応し、感性知識ＤＢ１４は、発明２、１７及び３２のいずれかの感性評価情報記憶手段に対応し、層別印象算出部１５における感性評価情報の分類処理は、発明２、３及び８のいずれかの評価者分類手段に対応し、層別印象算出部１５における統計モデル（単回帰モデル）の生成処理及び各層毎の印象評価値の推定値の算出処理は、発明２、４、５、６、９及び１０のいずれかのグループ別感性評価結果導出手段に対応し、提示部１６は、発明２、９及び１０のいずれかの感性評価情報提示手段に対応している。

また、ステップＳ１０２は、発明１７または発明３２のレイアウト特徴量算出ステップに対応し、ステップＳ１０４は、発明１７、２３、３２及び３８のいずれかの属性情報入力ステップに対応し、ステップＳ１０６は、発明１８又は３３の評価項目入力ステップに対応し、ステップＳ１０８は、発明１７、１８、２３、３２、３３及び３８のいずれかの評価者分類ステップに対応し、ステップＳ１１０，Ｓ１１２は、グループ別感性評価結果導出ステップは、１７、１９〜２１、２４、２５、３２、３４〜３６、３９及び４０のいずれかのグループ別感性評価結果導出ステップに対応し、ステップＳ１１８は、発明１７、２４、２５、３２、３９及び４０のいずれかの感性評価情報提示ステップに対応する。

なお、上記実施の形態においては、単回帰モデルを用いて、入力したレイアウト評価対象の印象評価値を推定したが、これに限らず、重回帰モデル、判別モデル、分類木（決定木）、自己回帰モデル、移動平均自己回帰モデル、ニューラルネットワークモデル等を用いて推定しても良い。

〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を図面に基づき説明する。図１２〜図１５は、本発明に係るレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法の第２の実施の形態を示す図である。

本実施の形態は、本発明に係るレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法を、複数のレイアウトテンプレートのなかからいずれかをユーザに選択させ、選択されたレイアウトテンプレートに従って自動レイアウトを行う場合について適用したものであり、上記第１の実施の形態と異なるのは、統計モデルを生成する際に、予め用意された係数を用いる点と、統計モデルにより算出された印象評価値をソートして、評価値の高い順に所定数だけ表示する点にある。なお、以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。

まず、本発明を適用するレイアウト装置１００の機能概要を図１２に基づき詳細に説明する。
図１２は、レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。
レイアウト装置１００は、図１２に示すように、レイアウト評価対象取得部１０と、層別条件入力部１２と、印象語入力部１３とを含んだ構成となっている。

レイアウト装置１００は、更に、層別条件入力部１２によって入力された層別情報と、印象語入力部１３によって入力された印象語情報とに基づき、係数ＤＢ２０の記憶内容から各層に該当する係数を検出する係数検出部１９と、レイアウト特徴量、属性情報及び印象語の組み合わせに対して、単回帰モデルの係数ｂ0及びｂ1が記憶された係数ＤＢ２０とを含んだ構成となっている。

係数検出部１９は、上記入力された層別情報及び印象語から係数を検出するだけではなく、感性知識ＤＢ１４が更新される毎に、係数ＤＢ２０に登録された係数の再計算を行い機能を有している。
レイアウト装置１００は、更に、レイアウト評価対象取得部１０によって取得されたレイアウト評価対象を解析してレイアウト特徴量を算出するレイアウト解析部１１と、当該レイアウト解析部１１の算出結果、層別条件入力部１２によって入力された属性情報、印象語入力部１３によって入力された印象語、係数検出部１９によって検出された係数及び感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報に基づき、層別情報により層別される複数の被験者（読み手）の各層毎に、レイアウト評価対象取得部１０によって取得したレイアウト評価対象の感性評価値を算出する層別印象算出部１５と、当該層別印象算出部１５の算出結果に基づき、取得したレイアウト評価対象に対する各層毎の印象評価値を提示する提示部１６と、を含んだ構成となっている。

層別印象算出部１５は、層別された感性評価情報の各層毎に、当該各層に対応する係数を係数検出部１９から取得し、当該取得した係数に基づき、印象評価値を被説明変数とし、レイアウト特徴量を説明変数とした単回帰モデルを生成する。そして、生成された単回帰モデルに、レイアウト解析部１１で算出したレイアウト特徴量を代入して、取得したレイアウト評価対象の各層毎の印象評価値の推定値を算出する。但し、該当する係数が係数ＤＢ２０に無い場合は、上記第１の実施の形態と同様の方法によって単回帰モデルを生成する。

提示部１６は、層別印象算出部１５の算出結果に基づき、各層毎に該当する印象語の印象評価値を、印象評価値が高い方から順に並ぶようにソートして、高い方から順に所定数（例えば、３つ）の印象語を選択し、当該選択された印象語と、当該印象語に対応する印象評価値と、各層に該当する属性情報と、該当するレイアウト評価対象とを共に提示する。本実施の形態においては、これらの情報を、後述する表示装置６４によって表示することで提示する。なお、ソート後の印象語の選択数は、ユーザにより任意の数に設定可能としても良い。

レイアウト装置１００は、更に、提示部１６で表示したレイアウト評価対象のなかからいずれかをユーザに選択させると共に、当該選択されたレイアウト評価対象をレイアウト部１８に伝送する選択部１７と、当該選択部１７から取得したレイアウト評価対象に従ってレイアウト要素をレイアウトするレイアウト部１８とを含んだ構成となっている。
レイアウト部１８は、選択部１７で選択したレイアウト評価対象に従って、外部装置等の有するレイアウト要素登録ＤＢ２５０の登録内容のなかからユーザが選択したレイアウト要素を情報格納枠に格納することによりレイアウトを行う。

次に、係数ＤＢ２０に記憶された、係数テーブル１０００のデータ構造を図１３に基づき説明する。
図１３は、係数テーブル１０００のデータ構造を示す図である。
係数テーブル１０００は、図１３に示すように、レイアウト特徴量毎に、属性情報と印象語との組み合わせに対して、単回帰モデルの係数ｂ0及びｂ1の値が登録されている。図１３の例では、レイアウト特徴量Ａに対して、属性１及び印象語Ａの組み合わせに対応する係数ｂ0及びｂ1の値「５．２」及び「８．２」がそれぞれ登録されている。

ＣＰＵ５０は、図４のフローチャートに示すテンプレート選択支援処理に代えて、図１４のフローチャートに示すテンプレート選択支援処理を実行するようになっている。
図１４は、テンプレート選択支援処理を示すフローチャートである。
テンプレート選択支援処理は、ＣＰＵ５０において実行されると、図１４に示すように、まず、ステップＳ３００に移行するようになっている。

ステップＳ３００では、レイアウト評価対象取得部１０において、レイアウトテンプレートＤＢ２００やユーザのレイアウト結果等から、レイアウト評価対象が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)にステップＳ３０２に移行し、そうでない場合(No)は選択されるまで待機する。
ステップＳ３０２に移行した場合は、レイアウト解析部１１において、ステップＳ３００で選択されたレイアウト評価対象を解析し、レイアウト特徴量を算出してステップＳ３０４に移行する。

ステップＳ３０４では、層別条件入力部１２において、ユーザによって入力された層別情報を取得して、当該取得した層別情報を層別印象算出部１５及び係数検出部１９に伝送してステップＳ３０６に移行する。
ステップＳ３０６では、印象語入力部１３において、ユーザによって入力された印象語情報を取得して、当該取得した印象語情報を層別印象算出部１５及び係数検出部１９に伝送してステップＳ３０８に移行する。

ステップＳ３０８では、係数検出部１９において、取得した層別情報及び印象語情報に基づき、係数ＤＢ２０に記憶された係数テーブル１０００から、該当する係数を読み出し、当該読み出した係数を層別印象算出部１５に伝送してステップＳ３１０に移行する。
ステップＳ３１０では、層別印象算出部１５において、係数検出部１９から取得した係数に基づき、印象語毎且つ層別情報の各層毎に、印象評価値を被説明変数とし、レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデルを生成してステップＳ１１２に移行する。本実施の形態においては、説明の便宜上、統計モデルとして単回帰モデルを例として説明する。

ステップＳ３１２では、層別印象算出部１５において、ステップＳ３１０で生成された単回帰モデルに、ステップＳ３０２で算出されたレイアウト特徴量を代入して、ステップＳ３００で選択されたレイアウト評価対象の印象評価値を算出してステップＳ３１４に移行する。
ステップＳ３１４では、層別印象算出部１５において、未処理の被験者層が残っているか否かを判定し、残っていると判定された場合(Yes)はステップＳ３１０に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ３１６に移行する。

ステップＳ３１６に移行した場合は、層別印象算出部１５において、未選択の評価対象が残っているか否かを判定し、残っていると判定された場合(Yes)はステップＳ３００に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ３１８に移行する。
ステップＳ３１８に移行した場合は、提示部１６において、各レイアウト評価対象毎に、各層毎に指定した印象語の印象評価値を高い方から順に並ぶようにソートして、印象評価値の高い方から順に、上位いくつかの印象語を選択してステップＳ３２０に移行する。

ステップＳ３２０では、提示部１６において、ステップＳ３００で選択されたレイアウト評価対象と、ステップＳ３０４で入力された層別情報と、ステップＳ３１８で選択された印象語と、当該印象語に対応する印象評価値とに基づき、レイアウト評価対象と、印象語と、各層毎の印象評価値とを対応付けて表示して処理を終了する。
次に、本実施の形態の動作を、図１５に基づき説明する。

ここで、図１５（ａ）及び（ｂ）は、提示部１６のソートに基づく表示結果の一例を示す図である。
レイアウト評価対象、層別情報、印象語の取得処理は、上記第１の実施の形態と同様であるので記載を省略する。
係数検出部１９は、層別条件入力部１２及び印象語入力部１３から層別情報及び印象語情報を取得すると、取得した層別情報及び印象語に基づき、各層と印象毎との組み合わせ情報を生成し、この組み合わせ情報に該当する係数を、係数ＤＢ２０から読み出して、当該読み出した係数を層別印象算出部１５に伝送する（ステップＳ３０８）。

レイアウト特徴量、層別情報、印象語情報及び係数が層別印象算出部１５に伝送されると、層別印象算出部１５は、取得した係数に基づき単回帰モデルを生成し、レイアウト評価対象取得部１０で取得したレイアウト評価対象の、指定された印象語に対する指定された層別情報毎の被験者の印象評価値を推定する。
つまり、層別印象算出部１５は、係数検出部１９から取得した係数を、上式（１）に代入して、単回帰モデルを生成し、当該生成した単回帰モデルに、レイアウト評価対象解析部１１から取得したレイアウト特徴量を代入することで、レイアウト評価対象取得部１０で取得したレイアウト評価対象の、指定された印象語に対する指定された層別情報毎の被験者の印象評価値の推定値を算出する（ステップＳ３１２）。算出された印象評価値の推定値は、取得した各レイアウト評価対象の印象評価値として提示部１６に伝送される。

提示部１６は、印象評価値を取得すると、各層毎に、当該印象評価値を高い方から順に並ぶようにソートを行い、高い方から順に所定数（予め決められた数又はユーザに指定された数）の印象語を選択し（ステップＳ３１８）、当該選択結果に基づき、レイアウト評価対象取得部１０で取得したレイアウト評価対象毎に、図１５（ａ）及び（ｂ）に示すように、選択された印象語、指定された被験者の属性、各属性毎の印象語に対する印象評価値を対応付けて表示する（ステップＳ３２０）。図１５（ａ）の例では、テンプレートＡに対して、１０代、２０代及び３０代の３つの被験者層が、更に、１０代の被験者層に対しては選択された印象語「大胆な」とこれに対する印象評価値が、２０代の被験者層に対しては選択された印象語「元気な」とこれに対する印象評価値が、３０代の被験者層に対しては選択された印象語「元気な」とこれにに対する印象評価値が、それぞれ対応付けられて表示される。

一方、図１５（ｂ）の例では、テンプレートＡに対して、１０代の学生といった組み合わせの被験者層１つが、更に、１０代の学生に対して、印象評価値が高い方から順に、「大胆な」、「元気な」、「新しい」といった印象語と、この印象語に対する印象評価値とが、それぞれ対応付けられて表示される。つまり、１つの被験者層に対する、複数の印象語の印象評価値をソートにより高い順に並び替え、高い方から順に３つ（予め決められた数又はユーザに指定された数）の印象語を選択し、当該選択した印象語とこれに対する印象評価値を高い方から１、２、３という番号を付けて表示している。

このようにして、本実施の形態では、レイアウト評価対象、層別情報及び印象語を入力し、入力したレイアウト評価対象を解析してレイアウト特徴量を算出する一方、入力した情報に対応する統計モデルの係数を係数ＤＢ２０から読み出し、当該読み出した係数に基づき統計モデルを生成し、前記算出したレイアウト特徴量および生成した統計モデルに基づいて、入力したレイアウトテンプレートに対する、入力した印象語及び層別情報毎の印象評価値の推定値を算出し、更に、当該印象評価値の推定値を印象評価値の高い方から順に並ぶようにソートして、当該ソートした印象評価値のうち高い方から順に所定数の印象語を選択し、当該選択した印象語に対応する印象評価値を、入力したレイアウトテンプレートに対する、入力した層別情報毎の印象評価値として表示するようになっている。

提示部１６により、レイアウト評価対象に対応付けて、各属性毎の印象評価値が表示されると、ユーザは、入力装置６０の操作により、表示された複数のレイアウト評価対象のなかから任意のレイアウト評価対象を選択することが可能となる。以降のレイアウト処理については、上記第１の実施の形態と同様の動作となるので説明を省略する。
これにより、ユーザは、入力したレイアウト評価対象に対して、指定した属性情報毎に、各属性に属する被験者（読み手）が、指定した印象語に対してどのような印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握することができるので、従来に比して、属性情報毎に複数の被験者が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができる。

また、各属性毎の印象評価値の表示の際には、ソートにより印象評価値の高い方から順に所定数だけ表示するようにしたので、必要な情報のみを的確に表示できるので、入力したレイアウト評価対象に対して、指定した属性情報毎に、各属性に属する被験者（読み手）が、指定した印象語に対してどのような印象を受けるかを容易に判断することができる。

上記第２の実施の形態において、レイアウト評価対象取得部１０は、発明２、４及び６のいずれかのレイアウト評価対象入力手段に対応し、レイアウト解析部１１は、発明２のレイアウト特徴量算出手段に対応し、層別条件入力部１２は、発明２又は８の属性情報入力手段に対応し、印象語入力部１３は、発明３又は１１の評価項目入力手段に対応し、感性知識ＤＢ１４は、発明２、１７及び３２のいずれかの感性評価情報記憶手段に対応し、層別印象算出部１５における感性評価情報の分類処理は、発明２、３及び８のいずれかの評価者分類手段に対応し、層別印象算出部１５における統計モデル（単回帰モデル）の生成処理及び各層毎の印象評価値の推定値の算出処理は、発明２、４、５、６、９及び１０のいずれかのグループ別感性評価結果導出手段に対応し、提示部１６は、発明２、９及び１０のいずれかの感性評価情報提示手段に対応し、係数検出部１９は、発明５の係数検出手段に対応し、係数ＤＢ２０は、発明５、２０及び３５のいずれかの係数記憶手段に対応している。

また、ステップＳ３０２は、発明１７または発明３２のレイアウト特徴量算出ステップに対応し、ステップＳ３０４は、発明１７、２３、３２及び３８のいずれかの属性情報入力ステップに対応し、ステップＳ３０６は、発明１８又は３３の評価項目入力ステップに対応し、ステップＳ３０８は、発明２０又は３５の係数検出ステップに対応し、ステップＳ３１０，Ｓ３１２は、グループ別感性評価結果導出ステップは、１７、１９〜２１、２４、２５、３２、３４〜３６、３９及び４０のいずれかのグループ別感性評価結果導出ステップに対応し、ステップＳ３２０は、発明１７、２４、２５、３２、３９及び４０のいずれかの感性評価情報提示ステップに対応する。

〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態を図面に基づき説明する。図１６〜図１９は、本発明に係るレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法の第３の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係るレイアウト支援システムおよびレイアウト支援プログラム、並びにレイアウト支援方法を、複数のレイアウトテンプレートのなかからいずれかをユーザに選択させ、選択されたレイアウトテンプレートに従って自動レイアウトを行う場合について適用したものであり、上記第１の実施の形態及び上記第２の実施の形態と異なるのは、ユーザの入力した層別情報及び印象語に基づき、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報の分類を行い、当該分類された感性評価情報に基づき、入力した印象語及び層別情報に対応する、感性知識ＤＢ１４に記憶されたレイアウトテンプレート及び印象評価値を表示する点にある。なお、以下、上記第１の実施の形態及び第２の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。

まず、本発明を適用するレイアウト装置１００の機能概要を図１６に基づき詳細に説明する。
図１６は、レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。
レイアウト装置１００は、図１６に示すように、層別条件入力部１２と、印象語入力部１３とを含んだ構成となっている。

レイアウト装置１００は、更に、層別条件入力部１２によって入力された属性情報、印象語入力部１３によって入力された印象語及び感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報に基づき、層別情報により層別される複数の被験者（読み手）の各層毎に、感性知識ＤＢ１４に登録されたレイアウト評価対象の提示用の感性評価値を算出する層別印象算出部１５と、当該層別印象算出部１５の算出結果に基づき、レイアウト評価対象に対する各層毎の印象評価値を提示する提示部１６と、を含んだ構成となっている。

層別印象算出部１５は、層別条件入力部１２によって入力された属性情報及び時期情報と、印象語入力部１３によって入力された印象語とに基づき、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報の中から、入力された属性情報、時期情報及び印象語毎に対応した感性評価情報を検出する。更に、感性知識ＤＢ１４に登録されたレイアウト評価対象に対する、入力された層別情報によって層別される感性評価情報の各層毎に、当該各層の印象評価値に基づき、例えば、印象評価値の平均値、最大値、最小値、分散値、標準偏差値等を算出して、当該算出結果に基づき提示用情報を生成する。

提示部１６は、層別印象算出部１５からの提示用情報に基づき、各層毎に該当する印象語の印象評価値を示す提示情報と、各層に該当する属性情報と、該当するレイアウト評価対象とを共に提示する。本実施の形態においては、これらの情報を、後述する表示装置６４によって表示することで提示する。
レイアウト装置１００は、更に、提示部１６で表示したレイアウト評価対象のなかからいずれかをユーザに選択させると共に、当該選択されたレイアウト評価対象をレイアウト部１８に伝送する選択部１７と、当該選択部１７から取得したレイアウト評価対象に従ってレイアウト要素をレイアウトするレイアウト部１８とを含んだ構成となっている。

レイアウト部１８は、選択部１７で選択したレイアウト評価対象に従って、外部装置等の有するレイアウト要素登録ＤＢ２５０の登録内容のなかからユーザが選択したレイアウト要素を情報格納枠に格納することによりレイアウトを行う。
ＣＰＵ５０は、図１４のフローチャートに示すテンプレート選択支援処理に代えて、図１７のフローチャートに示すテンプレート選択支援処理を実行するようになっている。

図１７は、テンプレート選択支援処理を示すフローチャートである。
テンプレート選択支援処理は、選択されたレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトに対する、各属性情報毎に分類された被験者の評価結果とを表示する処理であって、ＣＰＵ５０において実行されると、図１７に示すように、まず、ステップＳ４００に移行するようになっている。

ステップＳ４００では、層別条件入力部１２において、ユーザによって入力された層別情報を取得して、当該取得した層別情報を層別印象算出部１５に伝送してステップＳ１０６に移行する。
ステップＳ４０２では、印象語入力部１３において、ユーザによって入力された印象語情報を取得して、当該取得した印象語情報を層別印象算出部１５に伝送してステップＳ１０８に移行する。

ステップＳ４０４では、層別印象算出部１５において、ステップＳ４００で入力された層別情報及びステップＳ４０２で入力された印象語に基づき、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報のなかから、入力情報に対応する感性評価情報を検出してステップＳ４０６に移行する。
ステップＳ４０６では、層別印象算出部１５において、ステップＳ４０４で検出された感性評価情報に含まれる、各レイアウト評価対象及びこれら各レイアウト評価対象の印象語毎の感性評価値に基づき提示用情報を生成してステップＳ４０８に移行する。

従って、本実施の形態においては、分類により層別された被験者の感性評価情報を用いて、各レイアウト評価対象に対するステップＳ４０２で入力した印象語の各層毎の印象評価値に基づき、提示情報を生成する。
ステップＳ４０８では、層別印象算出部１５において、未処理の被験者層が残っているか否かを判定し、残っていると判定された場合(Yes)はステップＳ４０６に移行し、そうでない場合(No)はステップＳ４１０に移行する。

ステップＳ４１０に移行した場合は、提示部１６において、層別された各感性評価情報に含まれるレイアウト評価対象と、ステップＳ４００で入力された層別情報と、ステップＳ４０２で入力された印象語と、ステップＳ４０６で生成された提示用情報とに基づき、レイアウト評価対象と、印象語と、各層毎の印象評価値とを対応付けて表示して処理を終了する。

次に、本実施の形態の動作を、図１８に基づき説明する。
ここで、図１８（ａ）及び（ｂ）は、提示部１６の表示結果の一例を示す図である。
レイアウト評価対象、層別情報、印象語の取得処理は、上記第１の実施の形態と同様であるので記載を省略する。
層別印象算出部１５は、層別条件入力部１２によって入力された属性情報及び時期情報と、印象語入力部１３によって入力された印象語とに基づき、感性知識ＤＢ１４に記憶された感性評価情報のなかから、入力された属性情報、時期情報及び印象語に対応する感性評価情報を検出する。

層別印象算出部１５は、感性評価情報が検出されると、次に、検出された感性評価情報に基づき、当該感性評価情報に含まれるレイアウト評価対象毎に、指定された印象語（ここでは、重厚な及び軽薄な）に対する、指定された層別情報毎（ここでは、２０代）に含まれる複数の被験者の印象評価値から、提示用の情報を生成する。本実施の形態においては、例えば、印象語「重厚な」に対する複数の被験者の印象評価値の最大値及び最小値を検出し、これら最小値及び最大値からなる範囲情報を提示用情報として生成する。同様に、印象語「軽薄な」に対する複数の被験者の印象評価値の最大値及び最小値を検出し、これら最小値及び最大値からなる印象評価値の分布情報を提示用情報として生成する（ステップＳ４０６）。生成された評価用情報は、提示部１６に伝送される。

提示部１６は、提示用情報を取得すると、分類された各層毎に、図１８に示すように、レイアウト評価対象、指定された被験者の属性、選択された印象語及び提示用情報に基づく印象語に対する印象評価値の分布情報を対応付けて表示する（ステップＳ４１０）。図１８（ａ）の例では、レイアウトテンプレートＡと、印象語「重厚な」と、属性情報「２０代」と、印象評価値の分布情報を示すスライドバーとが対応付けられて表示される。また、図１８（ｂ）の例では、レイアウトテンプレートＢと、印象語「軽薄な」と、属性情報「２０代」と、印象評価値の分布情報を示すスライドバーとが対応付けられて表示される。図１８（ａ）及び（ｂ）中のスライドバー見ると解るように、スライドバーは、それぞれ各印象語に対する印象評価値の最小値及び最大値に応じた幅を有している。

提示部１６により、レイアウト評価対象に対応付けて、各属性毎の印象評価値が表示されると、ユーザは、入力装置６０の操作により、表示された複数のレイアウト評価対象のなかから任意のレイアウト評価対象を選択することが可能となる。以降のレイアウト処理については、上記第１の実施の形態と同様の動作となるので説明を省略する。
これにより、ユーザは、指定した属性情報及び印象語毎に、各属性に属する被験者（読み手）が、指定した印象語に対してどのような印象を受けるかをレイアウト作業の段階で把握することができるので、従来に比して、属性情報毎に複数の被験者が受ける印象を考慮してレイアウトを行うことができる。

上記第３の実施の形態において、層別条件入力部１２は、発明２又は８の属性情報入力手段に対応し、印象語入力部１３は、発明３又は１１の評価項目入力手段に対応し、感性知識ＤＢ１４は、発明１１、２６及び４１のいずれかの感性評価情報記憶手段に対応し、層別印象算出部１５における感性評価情報の検出処理は、発明１１〜１５のいずれかの感性評価情報検出手段に対応し、提示部１６は、発明１１、１４及び１５のいずれかの感性評価情報提示手段に対応している。

また、ステップＳ４００は、発明２６、２８、４１及び４３のいずれかの属性情報入力ステップに対応し、ステップＳ４０２は、発明２６又は４１の評価項目入力ステップに対応し、ステップＳ４０４は、発明２６〜３０及び発明４１〜４５のいずれかの感性評価情報検出ステップに対応し、ステップＳ４０６，Ｓ４１０は、発明２６、２９、３０、４１、４４及び４５のいずれかの感性評価情報提示ステップに対応する。

なお、上記第１〜第３の実施の形態においては、提示部１６によって、レイアウトテンプレートを表示するように構成したが、これに限らず、レイアウト済みのレイアウト結果を表示するように構成することもできる。この場合、記憶装置６２には、レイアウトテンプレートに代えてレイアウト結果を記憶しておけば、上記第１〜第３の実施の形態と同じ要領で処理を構成することができる。レイアウト結果としては、例えば、広告やカタログ等の文書をスキャナで読み取って電子化した電子文書、レイアウトテンプレートにレイアウト要素を格納した電子文書、ワープロその他の文書編集アプリケーションにより編集された電子文書を利用することができる。

また、上記第１〜第３の実施の形態において、図４、図５、図１４および図１７のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ５２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ５４に読み込んで実行するようにしてもよい。

ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。

レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。 レイアウト装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。 （ａ）は、属性情報テーブル８００のデータ構造を示す図であり、（ｂ）は、感性評価情報テーブル９００のデータ構造を示す図である。 テンプレート選択支援処理を示すフローチャートである。 レイアウト処理を示すフローチャートである。 （ａ）及び（ｂ）は、層別情報の入力画面の一例を示す図であり、（ｃ）は、時期情報の入力画面の一例を示す図である。 属性情報の指定内容の一例を示す図である。 印象語の入力画面の一例を示す図である。 層別印象算出部１５における分類結果の一例を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、提示部１６によるレイアウト評価対象及びその印象評価値の表示結果の一例を示す図である。 層別された被験者層が一画面で表示できない場合の表示方法の一例を示す図である。 レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。 係数テーブル１０００のデータ構造を示す図である。 テンプレート選択支援処理を示すフローチャートである。 （ａ）及び（ｂ）は、提示部１６のソートに基づく表示結果の一例を示す図である。 レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。 テンプレート選択支援処理を示すフローチャートである。 （ａ）及び（ｂ）は、提示部１６の表示結果の一例を示す図である。

符号の説明

１００，３００，４００…レイアウト装置， ２００…レイアウトテンプレートＤＢ， ２５０…レイアウト要素登録ＤＢ， １０…レイアウト評価対象取得部， １１…レイアウト解析部， １２…層別条件入力部， １３…印象語入力部， １４…感性知識ＤＢ， １５…層別印象算出部， １６…提示部， １７…選択部， １８…レイアウト部， １９…係数検出部， ２０…係数ＤＢ， ５０…ＣＰＵ， ５２…ＲＯＭ， ５４…ＲＡＭ， ５８…Ｉ／Ｆ， ６０…入力装置， ６２…記憶装置， ６４…表示装置， ８００…属性情報テーブル， ９００…感性評価情報テーブル， １０００…係数テーブル

Claims (17)

1. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援システムであって、
   前記感性評価した結果を、前記各評価者の属性情報毎に提示することを特徴とするレイアウト支援システム。
2. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援システムであって、
   複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶する感性評価情報記憶手段と、
   前記レイアウト評価対象を入力するレイアウト評価対象入力手段と、
   前記属性情報を入力する属性情報入力手段と、
   前記レイアウト評価対象入力手段によって入力された前記レイアウト評価対象を解析し、当該解析結果に基づき前記レイアウト評価対象のレイアウト特徴量を算出するレイアウト特徴量算出手段と、
   前記入力された属性情報と、前記感性評価情報記憶手段の記憶内容とに基づき、前記複数の評価者を、前記入力された属性情報毎に、当該属性情報の共通する評価者のグループに分類する評価者分類手段と、
   前記感性評価情報記憶手段によって記憶された、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価情報と、前記算出されたレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出するグループ別感性評価結果導出手段と、
   前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象を提示すると共に、前記グループ別感性評価結果導出手段の導出結果に基づく情報を提示する感性評価情報提示手段と、を備えることを特徴とするレイアウト支援システム。
3. 前記評価項目を入力する評価項目入力手段を備え、
   前記評価者分類手段は、前記複数の評価者を、前記入力された属性情報毎に且つ前記入力された評価項目毎に、当該属性情報及び当該評価項目の共通する前記評価者のグループに分類することを特徴とする請求項２記載のレイアウト支援システム。
4. 前記グループ別感性評価結果導出手段は、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価結果及び当該感性評価結果に対応するレイアウト評価対象のレイアウト特徴量に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした統計モデルを生成し、当該統計モデルと前記抽出したレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴とする請求項２又は請求項３記載のレイアウト支援システム。
5. 前記統計モデルが回帰モデルである場合に、
   前記属性情報毎及び前記評価項目毎に前記回帰モデルの係数を対応付けて記憶する係数記憶手段と、
   前記入力された属性情報及び前記入力された評価項目に対応する前記回帰モデルの係数を、前記係数記憶手段の記憶内容から検出する係数検出手段と、を備え、
   前記グループ別感性評価結果導出手段は、前記検出された係数に基づき、前記各グループ毎に、前記評価項目毎の前記感性評価結果を被説明変数とし且つ前記レイアウト特徴量を説明変数とした回帰モデルを生成することを特徴とする請求項４記載のレイアウト支援システム。
6. 前記感性評価情報は、複数の前記レイアウト評価対象のレイアウトを、複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報と、前記各評価者の前記感性評価をした時期を示す第１時期情報とを対応付けてなり、
   前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象の評価処理に用いる前記感性評価情報の時期を示す第２時期情報を入力する第２時期情報入力手段を備え、
   前記グループ別感性評価結果導出手段は、前記分類された各グループに属する評価者の、前記入力された第２時期情報に対応する第１時期情報を有した感性評価情報を用いて前記各グループ毎に、前記レイアウト評価対象入力手段によって入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出することを特徴とする請求項２乃至請求項５のいずれか１項に記載のレイアウト支援システム。
7. 前記レイアウト特徴量は、版面率、画線率、レイアウトされた文字のジャンプ率、レイアウトされた図形のジャンプ率、図版率、レイアウトを構成する構成要素のグリッド拘束率及び各構成要素間の位置揃え情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載のレイアウト支援システム。
8. 前記属性情報入力手段は、前記属性情報のうち範囲指定できる情報を、所定範囲で入力可能であり、
   前記評価者分類手段は、前記属性情報が所定範囲で入力された場合に、前記複数の評価者を、前記入力された所定範囲の属性情報毎に共通する評価者のグループに分類することを特徴とする請求項２乃至請求項７のいずれか１項に記載のレイアウト支援システム。
9. 前記感性評価情報提示手段は、前記グループ別感性評価結果導出手段の導出結果のうち、各グループ毎に最も評価の高かった評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴とする請求項２乃至請求項８のいずれか１項に記載のレイアウト支援システム。
10. 前記感性評価情報提示手段は、前記グループ別感性評価結果導出手段の導出結果のうち、各グループ毎に評価の高かった方から順にいくつかの評価項目に対する導出結果に基づく情報を提示することを特徴とする請求項２乃至請求項９のいずれか１項に記載のレイアウト支援システム。
11. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援システムであって、
    複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶する感性評価情報記憶手段と、
    前記評価項目を入力する評価項目入力手段と、
    前記属性情報を入力する属性情報入力手段と、
    前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に基づき、前記感性評価情報記憶手段の記憶内容から、前記属性情報及び前記評価項目に対応する感性評価情報を検出する感性評価情報検出手段と、
    前記感性評価情報検出手段によって検出された感性評価情報に基づき、前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に対応するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示する感性評価情報提示手段と、を備えることを特徴とするレイアウト支援システム。
12. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援プログラムであって、
    前記感性評価した結果を、前記各評価者の属性情報毎に提示する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴とするレイアウト支援プログラム。
13. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援プログラムであって、
    前記レイアウト評価対象を入力するレイアウト評価対象入力ステップと、
    前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
    前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力された前記レイアウト評価対象を解析し、当該解析結果に基づき前記レイアウト評価対象のレイアウトに係るレイアウト特徴量を算出するレイアウト特徴量算出ステップと、
    前記入力された属性情報と、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶した感性評価情報記憶手段の記憶内容とに基づき、前記複数の評価者を、前記入力された属性情報毎に共通する評価者のグループに分類する評価者分類ステップと、
    前記感性評価情報記憶手段に記憶された、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価情報と、前記算出されたレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出するグループ別感性評価結果導出ステップと、
    前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象を提示すると共に、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果に基づく情報を提示する感性評価情報提示ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とするレイアウト支援プログラム。
14. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援プログラムであって、
    前記評価項目を入力する評価項目入力ステップと、
    前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
    前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に基づき、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報が記憶された感性評価情報記憶手段の記憶内容から、前記属性情報及び前記評価項目に対応する感性評価情報を検出する感性評価情報検出ステップと、
    前記感性評価情報検出ステップにおいて検出された感性評価情報に基づき、前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に対応するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示する感性評価情報提示ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とするレイアウト支援プログラム。
15. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援方法であって、
    前記感性評価した結果を、前記各評価者の属性情報毎に提示することを特徴とするレイアウト支援方法。
16. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援方法であって、
    前記レイアウト評価対象を入力するレイアウト評価対象入力ステップと、
    前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
    前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力された前記レイアウト評価対象を解析し、当該解析結果に基づき前記レイアウト評価対象のレイアウトに係るレイアウト特徴量を算出するレイアウト特徴量算出ステップと、
    前記入力された属性情報と、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報を記憶した感性評価情報記憶手段の記憶内容とに基づき、前記複数の評価者を、前記入力された属性情報毎に共通する評価者のグループに分類する評価者分類ステップと、
    前記感性評価情報記憶手段に記憶された、前記分類された各グループに属する評価者の前記評価項目毎の感性評価情報と、前記算出されたレイアウト特徴量とに基づき、前記各グループ毎に、前記入力されたレイアウト評価対象の前記各評価項目毎の感性評価結果を導出するグループ別感性評価結果導出ステップと、
    前記レイアウト評価対象入力ステップにおいて入力されたレイアウト評価対象を提示すると共に、前記グループ別感性評価結果導出ステップにおける導出結果に基づく情報を提示する感性評価情報提示ステップと、を含むことを特徴とするレイアウト支援方法。
17. レイアウトテンプレートまたはレイアウト結果からなるレイアウト評価対象と、当該レイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が感性評価した結果とを対応付けて提示するレイアウト支援方法であって、
    前記評価項目を入力する評価項目入力ステップと、
    前記属性情報を入力する属性情報入力ステップと、
    前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に基づき、複数の前記レイアウト評価対象と、当該複数のレイアウト評価対象のレイアウトを複数の評価者が評価項目毎に感性評価した結果と、前記各評価者の属性情報とを対応付けてなる感性評価情報が記憶された感性評価情報記憶手段の記憶内容から、前記属性情報及び前記評価項目に対応する感性評価情報を検出する感性評価情報検出ステップと、
    前記感性評価情報検出ステップにおいて検出された感性評価情報に基づき、前記入力された評価項目及び前記入力された属性情報に対応するレイアウト評価対象及び感性評価結果を提示する感性評価情報提示ステップと、を含むことを特徴とするレイアウト支援方法。

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