JP6937948B1 - 家具レイアウトｖｒシステム、家具レイアウトｖｒ方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、間取図に対応して家具をレイアウトした仮想現実空間を体験可能な家具レイアウトＶＲシステム、家具レイアウトＶＲ方法及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できる家具レイアウトＶＲシステム１は、前記間取図の画像を取得し、取得した前記画像を画像認識して、前記間取図に対応する２次元平面を描画し、描画した前記２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成し、生成した前記配置パターンの候補の中から選択された配置パターンに応じて、前記家具を前記２次元平面に配置し、配置した結果を反映した、３次元空間を描画し、描画した前記３次元空間を、仮想現実として体験できる。【選択図】図１

Description

本発明は、間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できる家具レイアウトＶＲシステム、家具レイアウトＶＲ方法及びプログラムに関する。

近年、オフィス、住宅、飲食店、施設等の建築物の家具のレイアウトに関する技術が注目されている。

例えば、顧客が、オフィスの移転や改装等で、レイアウトを設計しようとする際、インターネットに接続された端末を利用して、自身が所望するレイアウト要件に関する情報を入力することにより、自動的に的確なレイアウトを手軽に入手することができる技術が提供されている（特許文献１参照）。また、他には、不動産物件の入居希望者が間取図を自作せずに、希望物件の間取図に対して端末上で、好みの家具を仮想的にレイアウトする技術が提供されている（特許文献２参照）。

特開２００２−４９６５１号公報 特開２００６−１６３７２１号公報

顧客や入居希望者等のユーザが、実際の家具をレイアウトした時の感覚に近い感覚を得るには、間取図に対応して家具をレイアウトした仮想現実（ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ））を体験することが重要である。しかしながら、特許文献１及び２に記載された技術では、間取図に対応して家具をレイアウトした仮想現実を体験することができなかった。

本発明は、間取図に対応して家具をレイアウトした仮想現実空間を体験可能な家具レイアウトＶＲシステム、家具レイアウトＶＲ方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

本発明は、間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できる家具レイアウトＶＲシステムであって、
前記間取図の画像を取得する第１取得手段と、
取得した前記画像を画像認識して、前記間取図に対応する２次元平面を描画する第１描画手段と、
描画した前記２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成する第１生成手段と、
生成した前記配置パターンの候補の中から選択された配置パターンに応じて、前記家具を前記２次元平面に配置する配置手段と、
配置した結果を反映した、３次元空間を描画する第２描画手段と、
描画した前記３次元空間を、仮想現実として体験できる仮想現実手段と、
過去に選択された前記配置パターンを学習する第１学習手段と、
を備え、
前記第１生成手段は、学習した前記配置パターンに近い配置パターンを候補として生成することを特徴とする家具レイアウトＶＲシステムを提供する。

本発明によれば、間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できる家具レイアウトＶＲシステムは、前記間取図の画像を取得し、取得した前記画像を画像認識して、前記間取図に対応する２次元平面を描画し、描画した前記２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成し、生成した前記配置パターンの候補の中から選択された配置パターンに応じて、前記家具を前記２次元平面に配置し、配置した結果を反映した、３次元空間を描画し、描画した前記３次元空間を、仮想現実として体験でき、過去に選択された前記配置パターンを学習し、学習した前記配置パターンに近い配置パターンを候補として生成する。

本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及びプログラム等の他のカテゴリにおいても、そのカテゴリに応じた同様の作用・効果を発揮する。

本発明によれば、間取図に対応して家具をレイアウトした仮想現実空間を体験可能な家具レイアウトＶＲシステム、家具レイアウトＶＲ方法及びプログラムを提供することが可能となる。

図１は、家具レイアウトＶＲシステム１の概要を示す図である。 図２は、家具レイアウトＶＲシステム１の全体構成図である。 図３は、コンピュータ１０、ユーザ端末１００が実行する仮想現実提供処理のフローチャートを示す図である。 図４は、コンピュータ１０が実行する第１の学習処理のフローチャートを示す図である。 図５は、コンピュータ１０が実行する第２の学習処理のフローチャートを示す図である。 図６は、コンピュータ１０が実行する第３の学習処理のフローチャートを示す図である。 図７は、コンピュータ１０が実行する第４の学習処理のフローチャートを示す図である。 図８は、２次元平面の一例を模式的に示す図である。 図９は、２次元平面に家具を配置した状態の一例を模式的に示す図である。 図１０は、３次元空間の一例を模式的に示す図である。 図１１は、視点を変更した３次元空間の一例を模式的に示す図である。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。

［家具レイアウトＶＲシステム１の概要］
本発明の好適な実施形態の概要について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態である家具レイアウトＶＲシステム１の概要を説明するための図である。家具レイアウトＶＲシステム１は、コンピュータ１０、ユーザ端末１００から構成され、間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できるコンピュータシステムである。

なお、家具レイアウトＶＲシステム１は、実際に家具を配置する施工を行う施工業者が所持する施工業者端末、各種情報を検知するセンサ類、その他の端末や装置類等が含まれていてもよい。この場合、家具レイアウトＶＲシステム１は、コンピュータ１０、ユーザ端末１００又は含まれる端末や装置類等の何れか又は複数の組み合わせにより、後述する各処理を実行することになる。

コンピュータ１０は、上述したユーザ端末１００、施工業者端末、センサ類、その他の端末や装置類等と公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータの送受信や各種処理を実行する。

コンピュータ１０は、１台のコンピュータで実現されても良いし、クラウドコンピュータのような複数のコンピュータで実現されてもよい。

ユーザ端末１００は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末や、スマートグラス等のヘッドマウントディスプレイやスマートウォッチといったウェアラブル端末、据置型パソコンやノートパソコン等のパーソナルコンピュータであり、上述したコンピュータ１０と公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータの送受信や各種処理を実行する。

コンピュータ１０は、間取図の画像を取得する。間取図は、オフィス、住宅、飲食店、施設等の建築物の内部における部屋や区画の配置等を示す平面図である。

例えば、コンピュータ１０は、ユーザ端末１００やその他の端末や装置類等からユーザが所望する間取図の画像を取得する。または、自身にインストールされたアプリケーションを介して作成された間取図の画像を取得する。または、過去に取得した間取図の画像を学習し、この学習結果に基づいて生成された新たな間取図の画像を取得する。

コンピュータ１０は、取得したこの画像を画像認識して、間取図に対応する２次元平面を描画する。

例えば、コンピュータ１０は、取得したこの画像を画像解析し、その特徴点（例えば、形状、輪郭、色相）や特徴量（例えば、画素値の平均、分散、ヒストグラム等の統計的な数値）を抽出することにより、画像認識を行う。コンピュータ１０は、この画像認識の結果に基づいて、取得した画像を、２次元平面として描画する。すなわち、この２次元平面は、取得した間取図を２次元の平面として描画したものとなる。

コンピュータ１０は、この２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成する。

例えば、コンピュータ１０は、机、椅子、衝立、ディスプレイ等の家具の各々の位置、色彩、材質、形状、組み合わせ等を配置パターンとして生成する。このとき、コンピュータ１０は、予め設定された家具の配置パターンに基づいて、一又は複数の家具の配置パターンの候補を生成する。

なお、コンピュータ１０は、ユーザからテイスト（例えば、モダン、ナチュラル、レトロ）の選択を受け付け、このテイストに合致する一又は複数の配置パターンの候補を生成する構成も可能である。本実施例におけるテイストとは、家具や内装等のインテリアの種類や材質等の特徴を特定するものである。

ここで、コンピュータ１０は、様々な学習結果に基づいて、配置パターンの候補を生成する構成も可能である。この場合について説明する。

例えば、コンピュータ１０は、過去に選択された家具の配置パターンを学習し、この学習した家具の配置パターンに近い一又は複数の家具の配置パターンを候補として生成する。

また、コンピュータ１０は、後述する仮想現実を実際に体験したユーザからユーザ評価を取得し、このユーザ評価を学習し、この学習したユーザ評価が高くなるような一又は複数の家具の配置パターンを候補として生成する。

また、コンピュータ１０は、実際の家具を配置後に生産性用情報（例えば、人事評価、ヒアリング結果、センサ情報）を取得し、家具の配置パターンとこの生産性用情報に基づいた生産性（例えば、仕事効率、家族親密度、飲食店売上）とを関連付けて学習し、この学習した生産性が高くなる配置パターンを候補として生成する。

コンピュータ１０は、生成した家具の配置パターンの候補の中から選択された家具の配置パターンに応じて、家具を２次元平面に配置する。

例えば、コンピュータ１０は、ユーザから家具の配置パターンの選択を受け付け、受け付けた家具の配置パターンに応じて、描画した２次元平面に家具を配置する。コンピュータ１０は、家具の配置パターンにより指定された家具を、２次元平面に配置する。

コンピュータ１０は、家具を配置した結果を反映した、３次元空間を描画する。

例えば、コンピュータ１０は、家具を配置した状態の２次元平面を、３次元空間として描画する。すなわち、この３次元空間は、取得した間取図に、家具を配置した３次元の空間の状態を示すものである。

コンピュータ１０は、描画した３次元空間を、ユーザ端末１００に出力させる。ユーザは、このユーザ端末１００を介して、描画した３次元空間を、仮想現実として体験できる。

例えば、コンピュータ１０は、この３次元空間を、ユーザ端末１００に出力させる。ユーザ端末１００は、この３次元空間を自身の表示部等に出力する。ユーザは、このユーザ端末１００が出力した３次元空間を閲覧及び操作することにより、仮想現実として体験することになる。

なお、コンピュータ１０は、描画した複数の３次元空間を比較する構成も可能である。

また、コンピュータ１０は、ユーザ端末１００を介して、家具を配置した状態の２次元平面と、描画した３次元空間とを自在に切り替える構成も可能である。

また、コンピュータ１０は、ユーザ端末１００に、ユーザの体験中の仮想現実における場所を示すミニマップを、仮想現実空間内に出力させる構成も可能である。

また、コンピュータ１０は、ユーザが仮想現実として体験した３次元空間における家具の配置パターンを、施工業者端末に出力することにより、描画した３次元空間を施工業者に提供する構成も可能である。

次に、家具レイアウトＶＲシステム１が実行する処理の概要について説明する。

はじめに、コンピュータ１０は、間取図の画像を取得する（ステップＳ０１）。コンピュータ１０は、ユーザ端末１００やその他の端末や装置類等から、この画像を取得することや、自身が生成したい画像を取得することにより、間取図の画像を取得する。

コンピュータ１０は、この画像を画像認識して、間取図に対応する２次元平面を描画する（ステップＳ０２）。コンピュータ１０は、画像の特徴点や特徴量を抽出し、画像認識を行い、この画像を、間取図に対応する２次元平面として描画する。

コンピュータ１０は、この２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成する（ステップＳ０３）。コンピュータ１０は、予め設定された家具の配置パターンやユーザから受け付けたテイストに沿った家具の配置パターンや様々な学習結果等に基づいて、一又は複数の家具の配置パターンの候補を生成する。

コンピュータ１０は、生成した家具の配置パターンの候補の中から選択された家具の配置パターンに応じて、家具を２次元平面に配置する（ステップＳ０４）。コンピュータ１０は、ユーザからこの家具の配置パターンの候補の選択を受け付け、受け付けた選択に基づいて、家具を２次元平面に配置する。

コンピュータ１０は、家具を配置した結果を反映した、３次元空間を描画する（ステップＳ０５）。コンピュータ１０は、家具を配置した状態の２次元平面に基づいて、３次元空間を描画する。

コンピュータ１０は、描画した３次元空間を、ユーザ端末１００に出力させ、ユーザは、このユーザ端末１００を介して、描画した３次元空間を、仮想現実として体験できる（ステップＳ０６）。コンピュータ１０は、ユーザ端末１００の表示部等に、この３次元空間を出力させ、ユーザは、この出力された３次元空間を閲覧及び操作することにより、仮想現実として体験することになる。

以上が、家具レイアウトＶＲシステム１が実行する処理の概要である。

［家具レイアウトＶＲシステム１のシステム構成］
図２に基づいて、本発明の好適な実施形態である家具レイアウトＶＲシステム１のシステム構成について説明する。図２は、本発明の好適な実施形態である家具レイアウトＶＲシステム１のシステム構成を示す図である。図２において、家具レイアウトＶＲシステム１は、コンピュータ１０、ユーザ端末１００から構成され、間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できるコンピュータシステムである。

なお、家具レイアウトＶＲシステム１は、施工業者端末、センサ類、その他の端末や装置類等が含まれていてもよい。この場合、家具レイアウトＶＲシステム１は、コンピュータ１０、ユーザ端末１００、含まれる端末や装置類等の何れか又は複数の組み合わせにより、後述する処理を実行することになる。

コンピュータ１０は、ユーザ端末１００、施工業者端末、センサ類、その他の端末や装置類等と、公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータの送受信や各種処理を実行する。

なお、コンピュータ１０は、例えば、１台のコンピュータで実現されてもよいし、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されてもよい。

コンピュータ１０は、制御部として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ―Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ―Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス等を備える。また、コンピュータ１０は、記憶部として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部を備える。また、コンピュータ１０は、処理部として、各種処理を実行する各種デバイス等を備える。

コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、間取図画像取得モジュール２０、テイスト取得モジュール２１、候補出力モジュール２２、候補取得モジュール２３、３次元空間出力モジュール２４、ユーザ評価取得モジュール２５、生産性用情報取得モジュール２６を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、記憶部と協働して、記憶モジュール３０を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、画像認識モジュール４０、２次元平面描画モジュール４１、候補生成モジュール４２、配置モジュール４３、３次元空間描画モジュール４４、比較モジュール４５、学習モジュール４６、生産性評価モジュール４７、間取図画像生成モジュール４８、提供モジュール４９を実現する。

ユーザ端末１００は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末や、スマートグラス等のヘッドマウントディスプレイやスマートウォッチといったウェアラブル端末、据置型パソコンやノートパソコン等のパーソナルコンピュータであり、コンピュータ１０と、公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータの送受信や各種処理を実行する。

ユーザ端末１００は、コンピュータ１０と同様に、制御部として、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス等を備え、処理部として、各種処理を実行する各種デバイス等を備える。

ユーザ端末１００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、テイスト受付モジュール１４０、候補受付モジュール１４１、仮想現実体験モジュール１４２を実現する。

［仮想現実提供処理］
図３に基づいて、家具レイアウトＶＲシステム１が実行する仮想現実提供処理について説明する。図３は、コンピュータ１０、ユーザ端末１００が実行する仮想現実提供処理のフローチャートを示す図である。上述した各装置のモジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。

間取図画像取得モジュール２０は、間取図の画像を取得する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において、間取図は、上述した通り、オフィス、住宅、飲食店、施設等の建築物の内部における部屋や区画の配置等を示す平面図である。間取図画像取得モジュール２０が、第１取得手段に相当する。

間取図画像取得モジュール２０は、ユーザ端末１００やその他の端末や装置類等から間取図の画像を取得する。ユーザ端末１００等は、自身が有する撮影装置により間取図を撮影した画像や、自身が記憶する間取の画像を、コンピュータ１０に送信する。間取図画像取得モジュール２０は、このユーザ端末１００等が送信した画像を受信することにより、間取図の画像を取得する。

また、間取図画像取得モジュール２０は、自身にインストールされたアプリケーションを介して生成した間取図の画像を取得する。また、後述する処理により学習した間取図の画像から生成した間取図の画像を取得する。

画像認識モジュール４０は、取得した画像を画像認識する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、画像認識モジュール４０は、画像を画像解析し、その特徴点や特徴量を抽出する。画像認識モジュール４０は、抽出した特徴点や特徴量に基づいて、画像に存在する間取図を認識する。画像認識モジュール４０は、画像認識の結果として、この画像における形状、躯体、扉、部屋、トイレ、階段等の建築物の間取を認識することになる。

２次元平面描画モジュール４１は、間取図に対応する２次元平面を描画する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、２次元平面描画モジュール４１は、認識した建築物の間取を、２次元平面として描画する。画像認識モジュール４０及び２次元平面描画モジュール４１が、第１描画手段に相当する。なお、２次元平面描画モジュール４１のみにより、第１描画手段の構成が実現されてもよい。

図８に基づいて、２次元平面描画モジュール４１が描画する２次元平面について説明する。図８は、２次元平面描画モジュール４１が描画した２次元平面の一例を模式的に示す図である。図８において、２次元平面描画モジュール４１が描画した２次元平面２００を示している。２次元平面描画モジュール４１は、取得した間取図の画像を画像認識した結果、認識した建築物の間取に基づいて、２次元平面２００を描画する。

テイスト受付モジュール１４０は、ユーザからテイストの選択を受け付ける（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、テイストとは、モダン、ナチュラル、レトロ等の家具の色彩、材質、形状、組み合わせ等の家具の種類を指すものである。家具とは、上述した通り、机、椅子、衝立、ディスプレイ等の建築物に配置する物品である。

テイスト受付モジュール１４０は、自身の表示部に表示した仮想キーボードやタッチパネル、自身に接続された物理キーボードやマウス等の入力デバイスを介して、このテイストの選択を受け付ける。テイスト受付モジュール１４０は、選択可能なテイストの一覧を自身の表示部等に表示し、この表示したテイストに対する選択を受け付ける。このとき、テイスト受付モジュール１４０は、一のテイストのみの選択を受け付けてもよいし、複数のテイストの選択を受け付けてもよい。複数のテイストの選択を受け付ける場合、各テイストの選択順やその他の方法により順位付けを行い、ユーザにとっての優先順位が設定されることとなる。

ユーザは、テイストの選択を行うことにより、自身が所望する家具の傾向や種類等を指定することが容易となる。

なお、ユーザ端末１００は、コンピュータ１０が描画した２次元平面を取得し、自身の表示部に表示したうえで、テイストの選択を受け付けてもよいし、２次元平面を表示することなく、テイストの選択のみを受け付けてもよい。

テイスト取得モジュール２１は、ユーザ端末１００が選択を受け付けたテイストを取得する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において、ユーザ端末１００は、選択を受け付けたテイストをコンピュータ１０に送信する。テイスト取得モジュール２１は、このテイストを受信することにより、ユーザが選択したテイストを取得することになる。テイスト取得モジュール２１は、複数のテイストを取得している場合、各テイストの順位付けも併せて取得する。この結果、コンピュータ１０は、ユーザが選択したテイストを受け付けることにもなる。テイスト受付モジュール１４０が、テイスト受付手段に相当する。また、テイスト受付手段は、テイスト受付モジュール１４０及びテイスト取得モジュール２１により実現されてもよい。

候補生成モジュール４２は、この２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において、家具の配置パターンは、各家具のテイスト、位置等を示すものである。各家具の位置は、予め間取に応じて設定されたものである。例えば、部屋の大きさと用途とに基づいて、各家具の配置場所が設定されている。また、間取に応じて各家具の配置場所が設定されている。また、各家具の配置場所の設定方法は、上述した例に限らず、その他の方法により設定されてもよい。すなわち、家具の配置パターンは、どのような家具を、間取のどの位置に配置するかを示すものである。候補生成モジュール４２が、第１生成手段に相当する。

候補生成モジュール４２は、受け付けたテイスト及び予め設定された家具の位置に従って、一又は複数の家具の配置パターンの候補を生成する。候補生成モジュール４２は、受け付けたテイストに基づいて、このテイストに沿った家具を特定する。具体的には、候補生成モジュール４２は、テイストに沿った家具の種類を特定する。

候補生成モジュール４２は、特定した家具の種類と、予め設定された各家具の配置場所に基づいて、２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を一又は複数生成する。複数のテイストを受け付けた場合、各テイストに沿った家具及びこの各家具の配置場所を、其々、家具の配置パターンの候補として生成する。また、各テイストに対しても、このテイストに沿った家具及びこの各家具の配置場所を、一又は複数生成する。一のテイストを受け付けた場合、このテイストに沿った家具及びこの各各具の配置場所を、一又は複数の家具の配置パターンの候補として生成する。

なお、コンピュータ１０は、テイストの選択を必要としない構成であってもよい。この場合、候補生成モジュール４２は、予め設定された家具の種類及び家具の配置場所に沿った複数の家具の配置パターンの候補を生成する。

また、コンピュータ１０は、後述する処理により学習した学習結果に基づいて、家具の配置パターンの候補を生成する構成であってもよい。学習についての詳細は、後述する。

候補出力モジュール２２は、生成した家具の配置パターンの候補を、ユーザ端末１００に出力させる（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において、候補出力モジュール２２は、生成した家具の配置パターンの候補を、ユーザ端末１００に送信する。ユーザ端末１００は、この家具の配置パターンの候補を受信し、自身の表示部等に表示する。候補出力モジュール２２は、家具の配置パターンの候補を出力させる際、候補の識別子（例えば、名称、記号）や家具の種類や配置状態等を出力させる。この結果、コンピュータ１０は、ユーザ端末１００に、生成した家具の配置パターンの候補を出力させることになる。

候補受付モジュール１４１は、ユーザから家具の配置パターンの候補の選択を受け付ける（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において、候補受付モジュール１４１は、上述したような入力デバイスを介して、この候補の選択を受け付ける。候補受付モジュール１４１は、選択可能な候補の一覧を自身の表示部等に表示し、この表示した候補に対する選択を受け付ける。このとき、候補受付モジュール１４１は、一の候補の選択を受け付けてもよいし、複数の候補の選択を受け付けてもよい。複数の候補の選択を受け付ける場合、各候補の選択順やその他の方法により順位付けを行い、ユーザにとっての優先順位が設定されることになる。

ユーザは、候補の選択を行うことにより、自身が所望する家具の配置パターンを指定することが容易となる。

なお、ユーザ端末１００は、コンピュータ１０が描画した２次元平面を取得し、自身の表示部に表示したうえで、候補の選択を受け付けてもよいし、２次元平面を表示することなく、候補の選択のみを受け付けてもよい。

候補取得モジュール２３は、ユーザ端末１００が選択を受け付けた候補を取得する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８において、ユーザ端末１００は、選択を受け付けた候補をコンピュータ１０に送信する。候補取得モジュール２３は、この候補を受信することにより、ユーザが選択した候補を取得することになる。候補取得モジュール２３は、複数の候補を取得している場合、各候補の順位付けも併せて取得する。この結果、コンピュータ１０は、ユーザが選択した候補を受け付けることにもなる。

配置モジュール４３は、生成した家具の配置パターンの候補の中から選択された家具の配置パターンに応じて、家具を２次元平面に配置する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９において、配置モジュール４３は、受け付けた候補の家具の種類及び配置状況に基づいて、上述したステップＳ１２の処理により描画した２次元平面に、家具を配置する。一の候補の選択を受け付けた場合、配置モジュール４３は、この候補の家具の種類及び配置状況に基づいて、２次元平面に家具を配置する。また、複数の候補の選択を受け付けた場合、配置モジュール４３は、２次元平面を複数複製し、各候補の家具の種類及び配置状況に基づいて、各２次元平面に対して、各候補の家具を配置する。配置モジュール４３が、配置手段に相当する。

図９に基づいて、配置モジュール４３が家具を配置した状態の２次元平面について説明する。図９は、配置モジュール４３が、２次元平面に家具を配置した状態の一例を模式的に示す図である。図９において、配置モジュール４３が家具を配置した家具配置後２次元平面３００を示している。配置モジュール４３は、選択を受け付けた候補に基づいて、家具を配置し、家具配置後２次元平面３００を生成する。

３次元空間描画モジュール４４は、家具を配置した結果を反映した、３次元空間を描画する（ステップＳ２０）。ステップＳ２０において、３次元空間描画モジュール４４は、家具配置後２次元平面３００に基づいて、３次元空間を描画する。３次元空間描画モジュール４４は、認識した建築物の間取に基づいて、間取における高さや厚み等の３次元空間を描画するために必要な情報と、選択された家具の候補パターンに基づいて、家具の高さや厚み等の３次元空間を描画するために必要な情報とを特定する。３次元空間描画モジュール４４は、特定した其々の情報と、家具配置後２次元平面３００における家具の配置場所とに基づいて、３次元空間を描画する。３次元空間描画モジュール４４が、第２描画手段に相当する。

３次元空間描画モジュール４４は、複数の２次元平面に家具が配置されている場合、すなわち、選択を受け付けた候補が複数存在する場合、各２次元平面に其々の候補に対応する家具を配置した結果を反映した３次元空間を描画する。すなわち、３次元空間描画モジュール４４は、複数の候補の選択の其々に対して、家具を配置した結果を反映した３次元空間を描画することになり、複数の３次元空間を描画することになる。

記憶モジュール３０は、家具を配置した状態の２次元平面と、この２次元平面に基づいて描画した３次元空間とを対応付けて記憶する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、記憶モジュール３０は、この２次元平面と、３次元平面と、テイスト等の識別子とを対応付けて記憶する。

なお、比較モジュール４５が、記憶した複数の３次元空間を比較する構成も可能である。例えば、比較モジュール４５は、複数の３次元空間を比較することにより、よりユーザにとって適切な３次元空間を評価し、順位付けを行うことも可能となる。この順位付けに基づいて、以降の３次元空間の描画を行うことも可能となる。比較モジュール４５が、比較手段に相当する。

３次元空間出力モジュール２４は、描画した３次元空間を、ユーザ端末１００に出力させる（ステップＳ２２）。ステップＳ２２において、３次元空間出力モジュール２４は、この３次元空間を、ユーザ端末１００に送信する。ユーザ端末１００は、この３次元空間を受信し、自身の表示部等に表示する。この結果、コンピュータ１０は、ユーザ端末１００に３次元空間を出力させることになる。

仮想現実体験モジュール１４２は、ユーザからの入力を受け付け、３次元空間を仮想現実としてユーザに体験させる（ステップＳ２３）。ステップＳ２３において、仮想現実体験モジュール１４２は、上述したような入力デバイスを介して、ユーザからの入力を受け付ける。この入力の内容は、例えば、視点の変更（３次元空間を俯瞰する視点から一人称視点への変更やその逆）、拡大、縮小、視点の方向の変更（上下左右の変更）、テイストの変更、展望の変更、床の変更、天井の変更といった３次元空間内の変更や、３次元空間と２次元平面との切替や、他の３次元空間が存在する場合、その切替といったものである。仮想現実体験モジュール１４２が、仮想現実手段に相当する。また、仮想現実手段は、３次元空間出力モジュール２４及び仮想現実体験モジュール１４２により実現されてもよい。

なお、３次元空間出力モジュール２４は、ユーザの体験中の仮想現実における場所を示すミニマップをこの仮想現実内に出力させる構成も可能である。このミニマップは、ユーザの現在位置を示すアイコンと、ユーザの現在位置から見ている方向を示すアイコンと、ユーザの現在位置周辺の間取図を模式的に示すアイコン等からなるものである。３次元空間出力モジュール２４は、ユーザからの入力に基づいて、このミニマップを適宜出力させることになり、仮想現実体験モジュール１４２は、このミニマップをユーザに表示することになる。

また、仮想現実体験モジュール１４２は、ユーザから他の３次元空間への切替の入力を受け付け、複数の３次元空間をユーザに体験させる構成も可能である。仮想現実体験モジュール１４２は、この入力に基づいて、他の３次元空間及びこの３次元空間の元になった家具を配置した状態の２次元平面をコンピュータ１０から取得し、表示中の３次元空間を、取得した他の３次元空間に切り替えて表示する。この結果、コンピュータ１０は、描画した複数の３次元空間をユーザに比較させることになる。

また、仮想現実体験モジュール１４２は、ユーザから３次元空間から２次元平面への切替の入力を受け付け、表示する３次元空間を２次元平面に切り替える構成も可能である。仮想現実体験モジュール１４２は、この入力に基づいて、表示中の３次元空間を、家具を配置した状態の２次元平面に切り替えて表示する。仮想現実体験モジュール１４２は、その逆に、２次元平面から３次元空間への切替の入力を受け付けることにより、表示する２次元平面を３次元空間に切り替える構成も可能であることは言うまでもない。この結果、コンピュータ１０は、ユーザ端末１００を介して、家具を配置した状態の２次元平面と、描画した３次元空間とを自在に切り替えることになる。この構成における仮想現実体験モジュール１４２が、切替手段に相当する。

また、提供モジュール４９は、ユーザが仮想現実として体験した３次元空間における家具の配置パターンを、施工業者端末に出力することにより、この３次元空間を施工業者に提供する構成も可能である。提供モジュール４９が、提供手段に相当する。

この結果、コンピュータ１０は、ユーザ端末１００を介して、ユーザに３次元空間を、仮想現実として体験させることになる。

図１０及び図１１に基づいて、仮想現実体験モジュール１４２がユーザに体験させる仮想現実について説明する。図１０は、３次元空間出力モジュール２４が出力させた３次元空間の一例を模式的に示す図である。図１１は、仮想現実体験モジュール１４２がユーザからの入力を受け付け、視点を変更した３次元空間の一例を模式的に示す図である。図１０において、３次元空間出力モジュール２４は、ユーザ端末１００に、３次元空間４００を出力させた状態である。図１１において、仮想現実体験モジュール１４２は、ユーザからの入力を受け付けた結果、視点変更後３次元空間５００を出力させた状態である。なお、図１０及び図１１において、上述したミニマップが３次元空間４００及び／又は視点変更後３次元空間５００に出力されていてもよい。

仮想現実体験モジュール１４２は、３次元空間４００に対してのユーザからの入力を受け付けることにより、この入力を受け付けた地点を、視点変更後３次元空間５００として出力する。仮想現実体験モジュール１４２は、この視点変更後３次元空間５００に対してのユーザからの入力を受け付けることにより、上下左右への視線の移動や、視線の回転や、前後左右への自身の移動等を行い、これらの移動に沿って、視点変更後３次元空間５００を移動することになる。

以上が、仮想現実提供処理である。

［第１の学習処理］
図４に基づいて、家具レイアウトＶＲシステム１が実行する第１の学習処理について説明する。図４は、コンピュータ１０が実行する第１の学習処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。

学習モジュール４６は、過去に選択された家具の配置パターンを学習する（ステップＳ３０）。ステップＳ３０において、学習モジュール４６は、上述したステップＳ１９の処理により２次元平面に家具を配置した家具の配置パターンを、過去に選択された家具の配置パターンとして学習する。学習の方法としては、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ベイズ分類、ニューラルネットワーク等の手法によるパターン認識による機械学習が挙げられる。学習の方法は、この例に限られないことは言うまでもない。学習モジュール４６が、第１学習手段に相当する。

記憶モジュール３０は、学習結果を記憶する（ステップＳ３１）。

候補生成モジュール４２は、上述したステップＳ１５の処理に際して、特定した家具の種類と、予め設定された家具の配置場所と、この学習結果とに基づいて、２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を一又は複数生成する。

以上が、第１の学習処理である。

［第２の学習処理］
図５に基づいて、家具レイアウトＶＲシステム１が実行する第２の学習処理について説明する。図５は、コンピュータ１０が実行する第２の学習処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。

ユーザ評価取得モジュール２５は、仮想現実を実際に体験したユーザから、ユーザ評価を取得する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０において、ユーザ評価は、例えば、ユーザが気に入った家具の配置パターンを高評価とし、その逆に、ユーザが気に入らなかった家具の配置パターンを低評価として、ユーザからの家具の配置パターンの満足度等の評価を数値化等の可視化したものである。

ユーザ端末１００は、このユーザからユーザ評価の入力を受け付ける。ユーザ端末１００は、受け付けたユーザ評価を、コンピュータ１０に送信する。ユーザ評価取得モジュール２５は、このユーザ評価を受信することにより、ユーザ評価を取得することになる。

学習モジュール４６は、ユーザ評価と、このユーザが評価した家具の配置パターンとを関連付けて学習する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１において、学習の方法は、上述したステップＳ３０の処理と同様である。学習モジュール４６が、第２学習手段に相当する。

記憶モジュール３０は、学習結果を記憶する（ステップＳ４２）。

候補生成モジュール４２は、上述したステップＳ１５の処理に際して、特定した家具の種類と、予め設定された家具の配置場所と、この学習結果とに基づいて、２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を一又は複数生成する。

以上が、第２の学習処理である。

［第３の学習処理］
図６に基づいて、家具レイアウトＶＲシステム１が実行する第３の学習処理について説明する。図６は、コンピュータ１０が実行する第３の学習処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。

生産性用情報取得モジュール２６は、実際の家具を配置後に生産性用情報を取得する（ステップＳ５０）。ステップＳ５０において、生産性用情報は、例えば、人事評価、ヒアリング結果、センサ情報であり、家具を配置後の建築物における生産性を評価するための情報である。生産性用情報取得モジュール２５が、第２取得手段に相当する。

生産性用情報取得モジュール２６は、この建築物を利用する人物や、この建築物で生活する人物が所持する端末や、この建築物に設けられた各種センサ類等から、この生産性用情報を取得する。この端末は、生産性用情報の入力を受け付ける。この端末は、受け付けた生産性用情報を、コンピュータ１０に送信する。生産性用情報取得モジュール２６は、この生産性用情報を受信することにより、生産性用情報を取得する。また、各種センサ類は、この生産性用情報を検知する。各種センサ類は、検知した生産性用情報を、コンピュータ１０に送信する。生産性用情報取得モジュール２６は、この生産性用情報を受信することにより、生産性用情報を取得する。

生産性評価モジュール４７は、取得した生産性用情報に基づいて、生産性を評価する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１において、生産性は、例えば、仕事効率、家族親密度、飲食店売上といった生産活動に対する生産要素の寄与度等を意味し、生産性が高い家具の配置パターンを高評価とし、その逆に、生産性が低い家具の配置パターンを低評価として、生産性の評価を数値化等の可視化したものである。

学習モジュール４６は、家具の配置パターンと、生産性の評価とを関連付けて学習する（ステップＳ５２）。ステップＳ５２において、学習の方法は、上述したステップＳ３０の処理と同様である。学習モジュール４６が、第３学習手段に相当する。

記憶モジュール３０は、学習結果を記憶する（ステップＳ５３）。

候補生成モジュール４２は、上述したステップＳ１５の処理に際して、特定した家具の種類と、予め設定された家具の配置場所と、この学習結果とに基づいて、２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を一又は複数生成する。

以上が、第３の学習処理である。

なお、家具レイアウトＶＲシステム１は、上述した第１の学習処理、第２の学習処理及び第３の学習処理のいずれかのみを実行するのではなく、複数の組み合わせを実行する構成であってもよい。例えば、候補生成モジュール４２は、上述したステップＳ１５の処理に際して、特定した家具の種類と、予め設定された家具の配置場所と、第１の学習処理による学習結果と、第２の学習処理による学習結果とに基づいて、２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を一又は複数生成してもよい。また、候補生成モジュール４２は、他の学習結果の組み合わせについても同様に、上述したステップＳ１５の処理に際して、特定した家具の種類と、予め設定された家具の配置場所と、学習結果とに基づいて、２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を一又は複数生成してもよい。

［第４の学習処理］
図７に基づいて、家具レイアウトＶＲシステム１が実行する第４の学習処理について説明する。図７は、コンピュータ１０が実行する第４の学習処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。

学習モジュール４６は、過去に取得した間取図の画像を学習する（ステップＳ６０）。ステップＳ６０において、学習モジュール４６は、上述したステップＳ１０の処理により取得した間取図の画像を、過去に取得した間取図の画像として学習する。学習の方法は、上述したステップＳ３０の処理と同様である。学習モジュール４６が、第４学習手段に相当する。

記憶モジュール３０は、学習結果を記憶する（ステップＳ６１）。

間取図画像生成モジュール４８は、学習結果に基づいて、新たな間取図の画像を生成する（ステップＳ６２）。ステップＳ６２において、間取図画像生成モジュール４８は、自身にインストールされたアプリケーションを介してこの新たな間取図を生成する。間取図画像生成モジュール４８が、第２生成手段に相当する。

間取図画像取得モジュール２０は、上述したステップＳ１０の処理に際して、上述したステップＳ６２の処理により新たに生成した間取図の画像を取得する。

以上が、第４の学習処理である。

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、単数又は複数のコンピュータからネットワーク経由で提供される（クラウドサービス、ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態で提供される。また、プログラムは、例えば、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記録装置又は外部記録装置に転送し記録して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記録装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記録装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１ 家具レイアウトＶＲシステム、１０ コンピュータ、１００ ユーザ端末

Claims (10)

1. 間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できる家具レイアウトＶＲシステムであって、
   前記間取図の画像を取得する第１取得手段と、
   取得した前記画像を画像認識して、前記間取図に対応する２次元平面を描画する第１描画手段と、
   描画した前記２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成する第１生成手段と、
   生成した前記配置パターンの候補の中から選択された配置パターンに応じて、前記家具を前記２次元平面に配置する配置手段と、
   配置した結果を反映した、３次元空間を描画する第２描画手段と、
   描画した前記３次元空間を、仮想現実として体験できる仮想現実手段と、
   過去に選択された前記配置パターンを学習する第１学習手段と、
   を備え、
   前記第１生成手段は、学習した前記配置パターンに近い配置パターンを候補として生成することを特徴とする家具レイアウトＶＲシステム。
2. 前記仮想現実を体験したユーザのユーザ評価を学習する第２学習手段と、
   をさらに備え、
   前記第１生成手段は、学習した前記ユーザ評価が高くなるような配置パターンを候補として生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の家具レイアウトＶＲシステム。
3. 実際の家具を配置後に、生産性用情報を取得する第２取得手段と、
   前記家具の配置パターンと生産性用情報に基づいた生産性とを関連付けて学習する第３学習手段と、
   をさらに備え、
   前記第１生成手段は、学習した前記生産性が高くなる配置パターンを候補として生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の家具レイアウトＶＲシステム。
4. 過去に取得した間取図の画像を学習する第４学習手段と、
   学習結果に基づいた新たな間取図の画像を生成する第２生成手段と、
   をさらに備え、
   前記第１取得手段は、新たに生成した前記間取図の画像を取得する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の家具レイアウトＶＲシステム。
5. ユーザが仮想現実として体験した３次元空間の配置パターンを、施工業者に提供する提供手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の家具レイアウトＶＲシステム。
6. 描画した複数の３次元空間を比較する比較手段と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の家具レイアウトＶＲシステム。
7. 前記仮想現実手段は、ユーザの体験中の場所を示すミニマップを、前記仮想現実内に表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の家具レイアウトＶＲシステム。
8. 前記２次元平面と、前記３次元空間とを切り替える切替手段と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の家具レイアウトＶＲシステム。
9. 間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できる家具レイアウトＶＲシステムが実行する家具レイアウトＶＲ方法であって、
   前記間取図の画像を取得するステップと、
   取得した前記画像を画像認識して、前記間取図に対応する２次元平面を描画するステップと、
   描画した前記２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成するステップと、
   生成した前記配置パターンの候補の中から選択された配置パターンに応じて、前記家具を前記２次元平面に配置するステップと、
   配置した結果を反映した、３次元空間を描画するステップと、
   描画した前記３次元空間を、仮想現実として体験できるステップと、
   過去に選択された前記配置パターンを学習するステップと、を備え、
   前記生成するステップでは、学習した前記配置パターンに近い配置パターンを候補として生成することを特徴とする家具レイアウトＶＲ方法。
10. 間取図に対応して家具が配置された３次元空間を仮想現実として体験できるコンピュータに、
    前記間取図の画像を取得するステップ、
    取得した前記画像を画像認識して、前記間取図に対応する２次元平面を描画するステップ、
    描画した前記２次元平面に適した家具の配置パターンの候補を生成するステップ、
    生成した前記配置パターンの候補の中から選択された配置パターンに応じて、前記家具を前記２次元平面に配置するステップ、
    配置した結果を反映した、３次元空間を描画するステップ、
    描画した前記３次元空間を、仮想現実として体験できるステップ、
    過去に選択された前記配置パターンを学習するステップ、を実行させ、
    前記生成するステップでは、学習した前記配置パターンに近い配置パターンを候補として生成する処理を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。

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