JP7220108B2 - 情報処理装置、および情報処理装置の制御方法 - Google Patents
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Description
≪学習システムの概要≫
本発明の一態様に係る学習システム1000は、印象の個人差を推定可能な学習モデルを構築するためのシステムである。学習システム1000は、学習モデル構築のためのサンプル製品の材料物性と、該サンプル製品への試験者(パネラー)の触刺激に関するデータと、該パネラーが該サンプル製品に触れたときに感じる知覚および該知覚から想起される印象を示すデータと、を入力データとし、印象の個人差の類型を示す個性クラスタを正解データとする教師データを作成する。そして、学習システム1000は、該教師データを用いて機械学習を実行する。これにより、学習システム1000は、前述の入力データの少なくとも一部から、個性クラスタを推定可能な学習モデルを構築することができる。
情報処理装置1は、前述の学習モデルを構築するための装置である。情報処理装置1は、例えばパーソナルコンピュータ(PC)等で実現することができる。情報処理装置1は、物性データと、現象データと、感性データとに基づいて学習モデルを構築する。
物性データとは、サンプル製品の材料物性を示すデータである。また、現象データとは、パネラーがサンプル製品に触れたときに生じる触刺激に係るデータを示す。また、感性データとは、パネラーがサンプル製品に触れたときに感じた知覚、および該知覚から想起される印象を示すデータである。
センサ群9は現象データを測定するためのセンサ群である。例えば、現象データには、物体(本実施形態では、サンプル製品)にかかる圧力、物体のせん断力、人の手指と物体との摩擦係数等、物体と該物体に触れた人の手指との間で生じる物理作用に係るデータが含まれていてもよい。また例えば、現象データには、物体に触れた人の手指の長さ、太さ、および形状等、該人の手指の物性に係るデータが含まれていてもよい。また例えば、現象データには、人が物体に触れたときの手指の軌跡、または物体との接触時間等を示すデータが含まれていてもよい。
図2は、学習システム1000に含まれる情報処理装置1の要部構成を示すブロック図である。なお、同図ではセンサ群9についても併せて図示している。情報処理装置1は少なくとも、制御部10と、入力部11と、記憶部12とを含む。
入力部11は、各種入力操作を受け付けるユーザインタフェース(UI)である。入力部11は、例えば物理キーボード、タッチパネル、マウス等で実現される。入力部11は入力操作を受け付けると、該入力操作の内容を制御部10の入力情報取得部101に伝える。本実施形態に係る入力部11は、感性データを入力する入力操作を受け付ける。
制御部10は、情報処理装置1が備える各部を統括的に制御する。制御部10は、入力情報取得部101、センサ情報取得部102、データベース情報取得部103、クラスタ特定部104、第1入力データ作成部105、および、モデル構築部106を備える。
記憶部12は、情報処理装置1の稼働に必要な情報を記憶する記憶装置である。例えば、記憶部12は、製品情報121と、学習モデル122とを記憶している。製品情報121は、製品の識別情報に、各製品の材料物性を示すデータ、すなわち、その製品の物性データが対応付けられた情報である。記憶部12は、パネラーがテストする各サンプル製品についての製品情報121を記憶している。学習モデル122は、学習モデルのアルゴリズムを示すデータである。学習モデル122はモデル構築部106によって更新される。
図3は、情報処理装置1が学習モデルを構築する処理(学習モデル構築処理)の流れを示す図である。情報処理装置1は以下で説明する処理を任意のタイミングで実行することによって、第1入力データと個性クラスタとの相関関係を学習させた学習モデルを構築する。
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
本発明の一態様に係る推定システム1100は、製品の材料物性と、ユーザが製品に触れたときの触刺激に関わるデータと、該ユーザがその製品に触れたときに感じる知覚、および該知覚から想起される印象の少なくとも一方を示すデータとから、個性クラスタを推定するためのシステムである。推定システム1100は、第1入力データと、前記個性クラスタと、の相関関係を機械学習させた学習モデル(すなわち、機械学習済の学習モデル)を用いて、個性クラスタを推定する。
情報処理装置2は、機械学習済みの学習モデルを用いて、ユーザの個性クラスタを推定するための装置である。情報処理装置2は、情報処理装置1と同様、パーソナルコンピュータ(PC)等で実現することができる。情報処理装置2は、製品の推定用物性データと、推定用現象データと、ユーザの推定用感性データと、を学習モデルに入力することで、個性クラスタを推定する。これらのデータについては後で詳述する。
センサ群9は推定用現象データを測定するためのセンサ群である。推定用現象データとは、現象データの少なくとも一部の情報から成るデータである。すなわち、センサ群9は、実施形態1に係るセンサ群9の測定情報の少なくとも一部を測定可能なセンサ群である。センサ群9に含まれるセンサの種類および数は、情報処理装置2における個性クラスタの推定に必要とされる推定用現象データの種類に基づいて定められてよい。
図5は、推定システム1100に含まれる情報処理装置2の要部構成を示すブロック図である。なお、同図ではセンサ群9についても併せて図示している。情報処理装置2は少なくとも、制御部10と、入力部11と、記憶部12と、表示部13とを含む。
図6は、情報処理装置2がユーザの個性クラスタを推定する処理(個性クラスタ推定処理)の流れを示す図である。情報処理装置2は、入力情報取得部101が入力部11に対する所定の入力操作を受け付けた場合に、以下で説明する処理を実行する。例えば、情報処理装置2は、ユーザまたは推定システム1100の管理者による、顧客アンケート結果の回答を入力する入力操作、または個性クラスタの推定処理の実行を指示する入力操作に応答して、以下の処理を実行する。
実施形態1に係る学習システム1000と、実施形態2に係る推定システム1100とは一体で構成されていてもよい。図7は、本実施形態に係る情報処理装置3を示すブロック図である。入力情報取得部101、センサ情報取得部102、およびDB情報取得部103は、実施形態1および実施形態2において説明した機能を有する。情報処理装置3のその他の機能ブロックについては、実施形態1または実施形態2において説明した通りの機能を有する。また、センサ群9は、実施形態1に係るセンサ群9、および実施形態2に係るセンサ群9の両方として機能する。以上の構成によれば、情報処理装置3は、情報処理装置1および2と同様の効果を奏する。
本発明の一態様に係る情報処理装置は、人が製品を触ったときの、材料物性の値(物性値)または人と製品との間物理作用の値(作用値)と、該人が該製品に対して抱く印象と、の関係を示す印象マップを作成してもよい。そして、本発明の一態様に係る情報処理装置は、各製品の該印象マップにおける座標位置をマッピングした製品印象マップを作成してもよい。さらに、本発明の一態様に係る情報処理装置は、ユーザが指定する印象領域、すなわち、ユーザが所望する印象を示す製品を、該製品印象マップから特定してユーザに提示してもよい。
図9は、情報処理装置4の要部構成を示すブロック図である。情報処理装置4は少なくとも、制御部40と、入力部41と、記憶部42と、表示部43とを含む。
入力部41は、実施形態1~実施形態3にて説明した入力部11と同様の構成および機能を備えている。入力部41は入力操作を受け付けると、該入力操作の内容を制御部40の入力情報取得部401に伝える。本実施形態に係る入力部41は、印象情報を入力する入力操作を受け付ける。
制御部40は、情報処理装置4が備える各部を統括的に制御する。制御部40は、入力情報取得部401、印象マップ作成部402、製品印象マップ作成部403、製品特定部404、および表示制御部405を備える。
記憶部42は、情報処理装置4の稼働に必要な情報を記憶する記憶装置である。例えば、記憶部42は、印象領域情報421と、製品情報422とを記憶している。
ここで、印象マップと製品印象マップについて、図10を用いて詳細に説明する。図10は、印象マップおよび製品印象マップの一例を示す図である。
図11は、情報処理装置4がユーザに、該ユーザが所望する印象を抱かせることができる製品を推薦する処理(リコメンド処理)の流れを示す図である。情報処理装置4は、入力情報取得部401が入力部41に対する所定の入力操作を受け付けた場合に、以下で説明する処理を実行する。例えば、情報処理装置4は、ユーザまたは情報処理装置4の管理者による、印象領域を指定する入力操作(すなわち、ユーザが所望する印象を指定する入力操作)に応答して、以下の処理を実行する。
本発明の一態様に係る情報処理装置は、人が製品を触ったときの、材料物性の値(物性値)または人と製品との間物理作用の値(作用値)と、該人が該製品に対して抱く印象と、の関係を示す印象マップを作成してもよい。そして、本発明の一態様に係る情報処理装置は、各製品の該印象マップにおける座標位置をマッピングした製品印象マップを作成してもよい。さらに、本発明の一態様に係る情報処理装置は、ユーザが指定する印象領域、すなわち、ユーザが所望する印象を示す製品を、該製品印象マップから特定してユーザに提示してもよい。
図12は、本実施形態に係る情報処理装置5の要部構成を示すブロック図である。情報処理装置5は少なくとも、制御部50と、入力部41と、記憶部42と、表示部43とを含む。入力部41、記憶部42、および表示部43は、実施形態4における同番号の部材と同様の機能を有する。
制御部50は、情報処理装置5が備える各部を統括的に制御する。制御部50は、入力情報取得部401、印象マップ作成部402、範囲特定部503、および表示制御部504を備える。
図13は、情報処理装置5が、ユーザが所望する印象領域の物性値および作用値の少なくとも一方の範囲を特定する処理(範囲特定処理)の流れを示す図である。情報処理装置5は、入力情報取得部401が入力部41に対する所定の入力操作を受け付けた場合に、以下で説明する処理を実行する。例えば、情報処理装置5は、ユーザまたは情報処理装置5の管理者による、印象領域を指定する入力操作(すなわち、ユーザが所望する印象を指定する入力操作)に応答して、以下の処理を実行する。
実施形態1に係る学習システム1000と、実施形態2に係る推定システム1100と、実施形態4に係る情報処理装置4とは一体で構成されていてもよい。
また、実施形態4に係る情報処理装置4と、実施形態5に係る情報処理装置5とは一体で構成されていてもよい。図15は、本実施形態に係る情報処理装置7の要部構成を示すブロック図である。情報処理装置7は、情報処理装置4と、情報処理装置5との両方の機能を兼ね備えた装置である。情報処理装置7は、制御部70と、入力部71と、記憶部72とを備える。入力部71は、入力部41と入力部51の両方の機能を兼ね備えている。記憶部72は、記憶部42と記憶部52の両方の機能を兼ね備えている。表示部73は、表示部43と表示部53の両方の機能を兼ね備えている。制御部70の内部における各機能ブロックは、情報処理装置4または5において同じ符号が付された機能ブロックと同様の機能を備えている。以上の構成によれば、情報処理装置7は、情報処理装置1、2、および4と同様の効果を奏する。
また、実施形態1に係る情報処理装置1と、実施形態5に係る情報処理装置5とは一体で構成されていてもよい。この場合、本実施形態に係る情報処理装置は、情報処理装置1と5との両方の機能を兼ね備えた装置として実現される。本実施形態に係る情報処理装置は、以上の構成によれば、情報処理装置8は、情報処理装置1および5と同様の効果を奏する。
なお、実施形態3~5を組み合わせて実施してもよい。この場合、印象マップ作成部402は、個性クラスタごとに作成された複数の印象マップそれぞれの重要度を決定する重要度決定部を含んでいてもよい。そして、印象マップ作成部402は、該重要度に応じた割合で、個性クラスタごとに作成した複数の印象マップを統合してもよい。
情報処理装置1~7の各制御ブロックは、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
9 センサ群
10、20、30、40、50、60、70 制御部
11、41、51、61、71 入力部
12、42、62 記憶部
13、43、53、63、73 表示部
101、401 入力情報取得部
102 センサ情報取得部
103 DB情報取得部
104 クラスタ特定部
105 第1入力データ作成部
106 モデル構築部
107 第2入力データ作成部
108 推定部
109、405、504 表示制御部
402 印象マップ作成部
403 製品印象マップ作成部
404 製品特定部
503 範囲特定部
Claims (9)
- 物体の材料物性に係る物性値を示す軸、または、前記物体と人間の手指との間で生じる物理作用に係る値である作用値を示す軸であって、それぞれ異なる種類の前記物性値または前記作用値を示す複数の軸から成る多次元空間に、該多次元空間における各座標値が示す物性値または前記作用値に対して人間が抱く印象の類型を示す印象領域をマッピングした印象マップを作成する印象マップ作成部と、
前記印象領域のいずれかを指定する入力操作を示す情報を取得する入力情報取得部と、
前記印象マップの前記入力操作により指定された前記印象領域が示す前記物性値の範囲、および前記作用値の範囲の少なくとも一方を特定する範囲特定部と、
前記範囲特定部が特定した範囲を提示させる範囲提示部と、
人間が製品に触れたときの触刺激に関わるデータである現象データを取得する現象データ取得部と、
前記人間が前記製品に触れたときに感じる知覚、および該知覚から想起される印象を示す感性データを取得する感性データ取得部と、
前記現象データおよび前記感性データに基づいて、前記触刺激と前記印象との相関関係の類型を示す個性クラスタを特定するクラスタ特定部と、を備え、
前記印象マップ作成部は、前記個性クラスタごとに前記印象マップを作成することを特徴とする、情報処理装置。 - 前記クラスタ特定部は、
前記触刺激と前記知覚との相関関係の類型を示す知覚クラスタと、前記知覚と前記印象との相関関係の類型を示す感性クラスタと、を特定し、
前記個性クラスタは、前記知覚クラスタと前記感性クラスタとの組み合わせから成ることを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記クラスタ特定部は、同一の製品に対する複数人の前記現象データおよび前記感性データの類似度に基づいて前記個性クラスタを特定することを特徴とする、請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記現象データは、前記人間の手指の物性に係るデータを含むことを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記現象データは、前記製品と前記製品に触れた前記人間の手指との間で生じる物理作用に係るデータを含むことを特徴とする、請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記個性クラスタごとに作成された複数の前記印象マップそれぞれの重要度を決定する重要度決定部を備え、
前記印象マップ作成部は、前記重要度に応じた割合で複数の前記印象マップを統合し、
前記範囲特定部は、統合後の印象マップの前記入力操作により指定された前記印象領域が示す前記物性値の範囲、および前記作用値の範囲の少なくとも一方を特定することを特徴とする、請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記印象マップに対し各製品の前記複数の軸に対応する座標値をプロットした製品印象マップを作成する製品印象マップ作成部と、
前記製品印象マップにおける前記入力操作により指定された前記印象領域に前記座標値が含まれている製品を、推薦製品として特定する製品特定部と、
前記推薦製品に係る情報を提示させる製品情報提示部と、を備えることを特徴とする、請求項1~6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記製品特定部は複数の前記推薦製品を特定し、
前記製品情報提示部は、複数の前記推薦製品それぞれに係る情報のうち、前記製品印象マップにおいて前記入力操作により指定された前記印象領域の中央により近い位置にプロットされた推薦製品を、優先して提示させることを特徴とする、請求項7に記載の情報処理装置。 - 物体の材料物性に係る物性値を示す軸、または、前記物体と人間の手指との間で生じる物理作用に係る値である作用値を示す軸であって、それぞれ異なる種類の前記物性値または前記作用値を示す複数の軸から成る多次元空間に、該多次元空間における各座標値が示す物性値または前記作用値に対して人間が抱く印象の類型を示す印象領域をマッピングした印象マップを作成する印象マップ作成ステップと、
前記印象領域のいずれかを指定する入力操作を示す情報を取得する入力情報取得ステップと、
前記印象マップの前記入力操作により指定された前記印象領域が示す前記物性値の範囲、および前記作用値の範囲の少なくとも一方を特定する範囲特定ステップと、
前記範囲特定ステップにおいて特定した範囲を提示させる範囲提示ステップと、
人間が製品に触れたときの触刺激に関わるデータである現象データを取得する現象データ取得ステップと、
前記人間が前記製品に触れたときに感じる知覚、および該知覚から想起される印象を示す感性データを取得する感性データ取得ステップと、
前記現象データおよび前記感性データに基づいて、前記触刺激と前記印象との相関関係の類型を示す個性クラスタを特定するクラスタ特定ステップと、を含み、
前記印象マップ作成ステップは、前記個性クラスタごとに前記印象マップを作成することを特徴とする、情報処理装置の制御方法。
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