JP6884361B1

JP6884361B1 - 多空間デザインモデル生成プログラム及びその方法

Info

Publication number: JP6884361B1
Application number: JP2020119574A
Authority: JP
Inventors: 成年川上
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2020-03-01
Filing date: 2020-07-11
Publication date: 2021-06-09
Anticipated expiration: 2040-07-11

Abstract

【課題】多空間デザインモデルの生成プログラム及び方法を提供する。【解決手段】多空間デザインモデル生成プログラムの処理手順は、物理空間情報データを取得する（ＳＴＥＰ１）。次に、心理空間情報データを取得する（ＳＴＥＰ２）。物理空間情報データ及び心理空間情報データを合わせた情報データについて形態素解析処理を実行し、デザイン要素を抽出する（ＳＴＥＰ３）。コーディングルールに基づいて、デザイン要素を分類する（ＳＴＥＰ４）。コーディングルールに基づいて、コードの共起関係を抽出し、分類されたデザイン要素をネットワーク状に構造化する（ＳＴＥＰ５）。【選択図】図２

Description

本発明は、多空間デザインモデル生成プログラム及びその方法に関する。

非特許文献１には、多空間デザインモデルを作成するための発想法として多空間発想法が開示されている。

松岡由幸監修、「デザイン科学概論」慶應義塾大学出版、2018年3月30日、p.46-53

非特許文献１の多空間発想法では、STEP1.デザイン要素の抽出、STEP2.デザイン要素の分類、STEP3.デザイン要素の構造化、STEP4.デザイン要素の分解と追加、の4つのステップを繰り返して、分析と発想を行う。多空間発想法では、ブレインストーミング法によりSTEP1のデザイン要素の抽出を行い、親和図法によりSTEP2のデザイン要素の分類を行い、連関図法によりSTEP3のデザイン要素のネットワーク状の構造化を行う。

非特許文献１では、STEP1の多空間におけるデザイン要素の抽出にブレインストーミング法が用いられる。しかしながら、ブレインストーミングの参加者が気づいていないデザイン要素がある場合には、抽出されるデザイン要素に漏れが生じる場合がある。また、非特許文献１では、STEP3のデザイン要素のネットワーク状の構造化に連関図法が用いられる。しかしながら、連関図法によりデザイン要素の構造化を図るためには、当該分野の専門的な知識がある程度必要となる。そのため、特に専門外の者には多空間デザインモデルを容易には作成し難い。

本発明は、これらのような従来の問題を解決するためになされたもので、多空間デザインモデル生成を容易にすることを目的とする。

本発明は、コンピュータに、心理空間情報データと物理空間情報データについて形態素解析を行い、複数のデザイン要素を抽出する処理と、所定のコーディングルールに基づいて、心理空間コードと物理空間コードとに、複数のデザイン要素を分類する処理と、分類された心理空間コード及び物理空間コードの共起関係に基づいて、分類されたデザイン要素が、心理空間と物理空間とにネットワーク状に構造化された多空間デザインモデルを生成する処理と、を実行させる多空間デザインモデル生成プログラムである。

本発明は、心理空間情報データと物理空間情報データについて形態素解析を行い、複数のデザイン要素を抽出し、所定のコーディングルールに基づいて、心理空間コードと物理空間コードとに、複数のデザイン要素を分類し、分類された心理空間コード及び物理空間コードの共起関係に基づいて、分類されたデザイン要素が、心理空間と物理空間とにネットワーク状に構造化された多空間デザインモデルを生成する、多空間デザインモデル生成方法である。

本発明の多空間デザインモデル生成プログラム及びその方法によれば、多空間デザインモデル生成を容易にすることができる。

多空間デザインモデル生成プログラムを実行する装置のブロック図多空間デザインモデル生成プログラムの処理を示すフローチャート心理空間情報データ及び物理空間情報データの一部を示す図抽出されたデザイン要素を示す図コードとコーディングルールを示す図生成された共起ネットワークを示す図生成された多空間デザインモデルを示す図多空間の関係を示す図

以下、実施形態である多空間デザインモデル生成プログラム及びその方法について、図を参照して詳細に説明をする。

図８は、実施形態の多空間デザインモデル生成プログラムにおける多空間の関係を示す。実施形態では、価値空間と、意味空間と、属性空間との多空間デザインモデルを生成することについて説明するが、空間はこれに限られない。例えば、分析目的に応じて、品質、状態、ニーズ、便益、機構、部品、機能、効果、用途等の空間であってもよい。すなわち、分析目的に応じて、心理空間情報及び物理空間情報からデザイン要素を抽出可能な空間を適宜選択すればよい。また、空間の数は３つに限られず、分析の目的に応じて、非特許文献１に示されるように、価値空間と意味空間と状態空間と属性空間との４つとしてもよい。

また、図８に示すように、実施形態では、価値空間は心理空間に属し、属性空間は物理空間に属し、意味空間は心理空間及び物理空間の両方にまたがって属するものとする。ただし、これに限られず、分析の目的に応じて、非特許文献１に示されるように、価値空間と意味空間とは心理空間に属し、状態空間と属性空間とは物理空間に属するとしてもよい。

価値空間では、文化的価値や機能的価値など様々な視点からの価値を表現するデザイン要素とそれらの関係が表現される。意味空間では、デザイン対象の持つ機能性や品質やイメージなどを表現するデザイン要素とそれらの関係が表現される。属性空間では、寸法、材料等、技術的内容を表現するデザイン要素とそれらの関係が表現される。

図１は、実施形態の多空間デザインモデル生成プログラムを実行するための情報処理装置のブロック図である。

システムバス１０８を介して、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０５、外部Ｉ／Ｆ（Interface）１０６、及び、入力部１０７が接続される。ＣＰＵ１０１とＲＯＭ１０２とＲＡＭ１０３とで制御部１０４を構成する。

ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムや閾値を予め記憶する。ＲＯＭ１０２は、後述する物理空間情報データや心理空間情報データやコーディングルールを記憶する。

ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを展開するエリアと、プログラムによるデータ処理の作業領域となるワークエリアなどの様々なメモリエリア等を有する。ＲＡＭ１０３は、後述する物理空間情報データや心理空間情報データやコーディングルールを記憶してもよい。

ＨＤＤ１０５は、入力部１０７から入力された物理空間情報データや心理空間情報データ等のテキストデータ等を記憶する。ＨＤＤ１０５は、後述する複合語とコーディングルールを記憶してもよい。なお、物理空間情報データや心理空間情報データは外部Ｉ／Ｆ１０６を介して、外部装置から取得してもよい。

外部Ｉ／Ｆ１０６は、例えばクライアント端末（ＰＣ）などの外部装置と通信するためのインターフェースである。外部Ｉ／Ｆ１０６は、外部装置とデータ通信を行うインターフェースであれば良く、たとえば、外部装置にローカルに接続する機器（ＵＳＢメモリ等）であってもよいし、有線又は無線ネットワークを介して通信するためのネットワークインターフェースであってもよい。

外部Ｉ／Ｆ１０６は、液晶ディスプレイ等の表示装置（不図示）と接続する。外部Ｉ／Ｆ１０６は、個人が所有するスマートフォン、タブレット等の携帯端末に接続する。

入力部１０７は、キーボード、マウス、スキャナ（読取装置）等の入力装置である。

図２は、実施形態の多空間デザインモデル生成プログラムの処理手順を示すフローチャートである。実施形態では、分析対象製品を「おむつ」とした場合の多空間デザインモデルの生成処理について説明する。

まず、物理空間情報データを取得する（ＳＴＥＰ１）。実施形態では、物理空間情報データを、J-PlatPatなどの特許情報データベースから取得する。実施形態では、特許情報データベースから意味空間のデザイン要素の用語と属性空間のデザイン要素の用語を抽出した。実施形態では、検索対象を「おむつ」とした検索によりヒットした特許出願のうち、40件の特許出願を分析の対象とした。なお、抽出する件数は40件に限られず、解析目的に応じて増減させて良い。

なお、実施形態では、物理空間情報データを特許情報データベースから取得するが、物理空間情報の取得源はこれに限られず、公開技報、マニュアル、単行本、国内技術雑誌、非技術雑誌、外国学会論文、国内学会論文、企業技報、団体機関誌、予稿集、及び、J-GLOBAL等の技術情報が集約されたデータベースから適宜取得してもよい。

図３は、特許調査で抽出された40件の要約書（40件をまとめて物理空間情報データ１００とする）の内の一部の3件の要約書（1件1件を技術情報データ１００ａ〜ｃとする）のデータを示す。物理空間情報データは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。

次に、心理空間情報データを取得する（ＳＴＥＰ２）。心理空間情報は、クレーム情報、顧客レビュー、顧客アンケート、顧客インタビュー等により収集できる。実施形態では、ネット上のカスタマーレビューから価値空間のデザイン要素の用語と意味空間のデザイン要素の用語を抽出した。ネット上の評判は、他にSNSから抽出することできる。実施形態では、検索対象を「おむつ」とした検索によりヒットしたカスタマーレビューのうち、30件の心理空間情報を分析の対象とした。なお、抽出する件数は30件に限られず、解析目的に応じて増減させて良い。

なお、顧客レビュー等には物理空間情報が多少含まれることが考えられ、特許情報等には心理空間情報が多少含まれることが考えられるため、心理空間情報と物理情報とを混ぜて、価値空間、意味空間、属性空間のデザイン要素を一括して抽出することでもよい。

図３は、顧客調査で抽出された30件のカスタマーレビュー（30件をまとめて心理空間情報データ２００とする）の内の一部の3件のカスタマーレビュー（1件1件を心理空間情報データ２００ａ〜ｃとする）のデータを示す。心理空間情報データは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。

制御部１０４は、物理空間情報データ40件（物理空間情報データ１００）、及び、心理空間情報データ30件（心理空間情報データ２００）を合わせた情報データ３００（図３）について形態素解析処理を実行し、デザイン要素を抽出する（ＳＴＥＰ３）。これにより、物理空間情報データ40件及び心理空間情報データ30件のテキスト全体から分析対象となるデザイン要素の用語を抽出する処理を実行する。

形態素解析とは、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報に基づき、形態素（言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する処理のことをいう。

図４は、形態素解析処理により抽出されたデザイン要素となる用語の一部を示す。図に示すように品詞ごとに抽出語が得られる。各抽出語の右にある数字は、当該抽出語の出現回数である。

次に、制御部１０４は、コーディングルールに基づいてデザイン要素（用語）をコーディングし、デザイン要素を分類する（ＳＴＥＰ４）。コーディングとは、仮説、テーマに基づいて、抽出語を組み合わせる処理のことをいう。コーディング処理を行う前には、いくつかのカテゴリー（以下、コードという）を設定し、「特定の記述がデータ中にあればそのデータを特定のコードに分類すること」といった基準を設定する。この基準のことをコーディングルールという。すなわち、コードがデザイン要素の分類に相当する。

図５は、コーディングに使用したコードを示す。コードは、テキストマイニングにより抽出した用語をKJ法を使用して設定してもよい。社内に自社技術分類がある場合には、それをコードに設定しても良い。

実施形態では、デザイン要素の分類に、価値空間コード、意味空間コード、及び、属性空間コードを使用する。価値空間コードは、顧客の要求（ニーズ）や顧客への便益（ベネフィット）等、の顧客の声から注目すべき価値を表現するデザイン要素であり、意味空間コードは、製品やサービスの品質等の機能性やイメージを表現するデザイン要素であり、属性空間コードは、機構や部品や機能や効果や用途等の技術的内容を表現するデザイン要素である。

実施形態では、価値空間コードは心理空間に属するコード（心理空間コード）であり、属性空間コードは物理空間に属するコード（物理空間コード）であり、意味空間コードは心理空間及び物理空間に属するコードである。

実施形態では、図５に示す「価値空間」の用語（デザイン要素）と「意味空間」の用語（デザイン要素）と「属性空間」の用語（デザイン要素）と、をコードに使用し、デザイン要素を分類する。「価値空間コード」としては、「着心地が良い」、「サイズが合う」、「使いやすい」、及び、「子供に似合う」を設定し、デザイン要素を分類する。

「意味空間コード」として、「漏れない」、「蒸れない」、「動きやすい」、「肌に優しい」、「交換しやすい」、及び、「見た目が良い」を設定し、デザイン要素を分類する。

「属性空間コード」として、「吸収構造」、「通気構造」、「肌触り構造」、「固定構造」、及び、「意匠構造」を設定し、デザイン要素を分類する。

実施形態では、「属性空間コード」を「構成」としたが、分析の目的に応じて、「属性空間コード」を「機能」や「用途」等、技術的に分析が必要な事項としてもよい。

図５は、コーディングルールを示す。コーディングルールは、図４に示す形態素解析により抽出された多数のデザイン要素の用語を、図５に示すコードに割り当ててあらかじめ設定される。すなわち、多数のデザイン要素は図５に示すコードに分類される。設定されたコーディングルールは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。

図５に示すコーディングルールは、単純に抽出語の「or」を取っている。なお、他の算術演算子や論理演算子を使用して、より複雑なコーディングルールを設定しても良い。

制御部１０４は、コーディングルールに基づいて、コードの共起関係を抽出し、分類されたデザイン要素をネットワーク状に構造化する（ＳＴＥＰ５）。図６は、生成された価値空間コードと、意味空間コードと、属性空間コードとに分類されたデザイン要素の共起関係を図示した共起ネットワークを示す。共起ネットワークは、図５のコーディングルールに基づいて、価値空間コード及び属性空間コードと、意味空間コードのJaccard係数を計算した共起関係に基づいて生成されたものである。

共起性の尺度は、２つのコード（例えば、「赤ちゃんが快適」と「漏れない」）の共起頻度を規準化した尺度である。共起性が弱いほど0に近づき（すなわち同じ文書（要約書等）中に出現することが少ない）、強いほど1に近づく（すなわち同じ文書（要約書等）中に出現することが多い）。

制御部４は、価値空間コードと、意味空間コードと、属性空間コードとに分類されたデザイン要素の共起関係に基づいて、心理空間と物理空間の中に、分類されたデザイン要素をネットワーク状に構造化した多空間デザインモデルを生成する。

図７は、生成された多空間デザインモデルを示す。制御部４は、共起関係が所定値（例えば、0.2）以上の関係にある上記関連コードを抽出し、価値空間と意味空間と属性空間に配置し、分類されたデザイン要素が心理空間と物理空間の中にネットワーク状に構造化した多空間デザインモデルを生成する。

図７に示すように、「着心地が良い」、「サイズが合う」、「使いやすい」、及び、「子供に似合う」に分類されたデザイン要素は、価値空間かつ心理空間に配置され、「漏れない」、「蒸れない」、「動きやすい」、「肌に優しい」、「交換しやすい」、及び、「見た目が良い」に分類されたデザイン要素は、意味空間かつ心理空間及び物理空間に跨って配置され、「吸収構造」、「通気構造」、「肌触り構造」、「固定構造」、及び、「意匠構造」に分類されたデザイン要素は、属性空間かつ物理空間に配置され、それらはネットワーク状に構造化される。

なお、上記実施形態では、価値空間コード-意味空間コードのモデル（心理空間モデル）と、属性空間コード-意味空間コードのモデル（物理空間モデル）と、を一体的に生成したが、心理空間情報から価値空間コード-意味空間コードの心理空間モデルのみを作成し、物理空間情報から属性空間コード-意味空間コードの物理空間モデルのみを作成し、それらからモデルを組み合わせてもよい。

以上説明したように、実施形態の多空間デザインモデル生成プログラム及び方法によれば、多空間発想法におけるSTEP1のデザイン要素の抽出、STEP2のデザイン要素の分類、及び、STEP3のデザイン要素のネットワーク状の構造化を、プログラムにより処理できるので、多空間デザインモデル生成を容易にすることができる。さらに、デザイン要素は特許情報やレビュー情報から抽出するので、デザイン要素の抽出の漏れが少なくなる。

以上、実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０１ＣＰＵ、１０２ＲＯＭ、１０３ＲＡＭ、１０４制御部、１０５ＨＤＤ、１０６外部Ｉ／Ｆ、１０７入力部、１０８システムバス

Claims

コンピュータに、
特定商品分野に基づいて取得された複数の自然言語文からなる心理空間情報データと特定技術分野に基づいて取得された複数の自然言語文からなる物理空間情報データについて形態素解析を行い、複数の用語を抽出する処理と、
複数の価値空間コードと、複数の意味空間コードと、複数の属性空間コードとに、前記複数の用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、前記価値空間コードと、前記意味空間コードと、前記属性空間コードとに、前記複数の用語を分類する処理と、
前記複数の用語が分類された、前記価値空間コードと、前記意味空間コードと、前記属性空間コードとの共起関係に基づいて、共起ネットワークを生成する処理と、
を実行させる多空間デザインモデル生成プログラム。
コンピュータが、
特定商品分野に基づいて取得された複数の自然言語文からなる心理空間情報データと特定技術分野に基づいて取得された複数の自然言語文からなる物理空間情報データについて形態素解析を行い、複数の用語を抽出し、
複数の価値空間コードと、複数の意味空間コードと、複数の属性空間コードとに、前記複数の用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、前記価値空間コードと、前記意味空間コードと、前記属性空間コードとに、前記複数の用語を分類し、
前記複数の用語が分類された、前記価値空間コードと、前記意味空間コードと、前記属性空間コードとの共起関係に基づいて、共起ネットワークを生成する、
多空間デザインモデル生成方法。