JPH0443248A - オフィス環境の評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明はニューラルネットワークを用いたオフィス環境
の評価方法に関する。

（従来の技術） 快適的なオフィス環境を得るために、照明、空調、壁や
床の色彩など種々の配慮が行われている。

オフィス環境の評価に影響を及はす各因子については、
人間の感性に関連することであり、年令、性別、職種等
によっても変わり一律に定量化することは困難である。

従来は新しいオフィス環境を決定する場合、設計者の経
験と若干のアンケート調査結果をもとになされている。

（発明が解決しようとする課題） このような従来のオフィス環境の評価方法は、個人の主
観によって評価基準が一定でなく、定量的な評価結果が
得られないという問題がある。また、多項目の評価因子
が複合的に作用した時、その総合評価を正確に得ること
が困難である。

本発明はこのような点を考慮してなされたものであり、
オフィス環境の評価に影響を及ぼす多数の因子を定量的
に判断し、総合的にオフィス環境の快適性評価を行うこ
とのできるオフィス環境評価方法を提供することを目的
とする。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段） 本発明による上記の課題を解決するための手段は、オフ
ィス環境の評価に影響を及ぼす各因子について実施した
快適度評価のアンケートデータを数値化してニューラル
ネットワーク用の入力信号および教師信号を生成し、ニ
ューラルネットワークに入力信号を入力し、入力信号に
対するニューラルネットワークの出力信号と教師信号と
の誤差信号によりニューラルネットワークの学習を制御
してニューラルネットワークによる評価システムを構築
し、そして評価システムにオフィス環境データを入力し
て、オフィス環境の快適度を評価することを特徴とする
。

（作　用） 本発明によれば、アンケートの実施により得られたオフ
ィス環境の評価に影響を及ぼす各因子についての快適度
評価に関するデータを数値化し、これをニューラルネッ
トワーク用の入力信号および教師信号とする。次にニュ
ーラルネットワークに入力信号を入力し、入力信号に対
するニューラルネットワークの出力信号と教師信号との
誤差信号を求め、この誤差信号が許容範囲内に入るよう
ニューラルネットワークを制御して学習を行い、ニュー
ラルネットワークによる評価システムを構築する。そし
て、この構築された評価システムにオフィス環境データ
を入力し、オフィス環境の快適度を評価する。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例について説明す
る。

オフィス環境の快適性を評価する場合には、その評価に
影響を及ぼすと思われる評価因子を選択する必要がある
。本件発明者は、ヒユーマンテクノロジーの観点から検
討を行い、次の表に挙げるような項目が、オフィス環境
の評価に影響を及ぼす因子であるという結果を得た。

次にこれらの各評価因子に基づいてアンケート調査を実
施した。この調査はオフィスを利用する対象者に対しラ
ンダムサンプル方式で行い、最低１００以上の有効回答
数を必要とする。

第１図はこのようにして得たアンケートデータを用いて
オフィス環境の評価システムを構築し、さらにこの評価
システムを用いてオフィス環境の快適度を総合的に評価
する方法を示すフローチャートである。

まず、ステップ１ではアンケートデータの数値化を行う
。このアンケートデータの数値化は、ニューラルネット
ワークの入力ノードに対応させるために、第３図（ａ）
〜（ｅ）に示すような方式第３図（ａ）に示す方式は、
ＹＥＳ／Ｎｏ択一式（２値）であり、１つのアンケート
項目に対して１ノードを割り付けて、０　（Ｎｏ）か１
　（ＹＥＳ）かの刺激を与える方式である。

また第３図（ｂ）に示す方式は、多者択一式であり、１
つのアンケート項目（例えば「仕事の内容についてお尋
ねします。」）に対して選択肢（例えば「管理部門」　
「人事部門」　「企画部門」）の数だけノードを割り付
けて０　（Ｎｏ）か１　（ＹＥＳ）かの刺激を与える方
式である。

前述した環境の評価因子に関する表中で、データ形式の
欄に「２値」　「多者択一」と記載されているのは上記
した数値化の方式を意味している。

アンケートデータについては、さらに満足度について５
段階評価を行い、それぞれの評価程度に応じて数値化を
行う。この数値化は第３図（ｃ）に示すように、１ノー
ドに割り付けて、程度に応じである量の刺激を与える方
式で行われる。すなわち、わからない（０）、極めて不
満（０，２５）、まだまだ不満（０，５）、まあ満足（
０，７５）、極めて満足（１，０）である。

このようにしてアンケートデータの数値化を行った後、
ニューラルネットワークの学習を行う（ステップ２）。

これは、第２図に示すように、入力層、２層からなる中
間層および出力層を有するニューラルネットワーク１０
の中間層に中間層セルを形成し、この中間層セルの活性
化を制御することにより行われる。すなわち、各環境評
価因子についてのアンケートデータ１１を数値化し、こ
れをニューラルネットワーク１０の入力層に例示信号と
して入力する。この例示信号に対するニューラルネット
ワーク１０の出力信号と、満足度に関するアンケートデ
ータ１２を数値化して得られた教師信号とを比較し、そ
の誤差信号を求める。

この誤差信号は判定手段により判定され、許容誤差範囲
内に入るよう中間層セルのしきい値を修正する。このよ
うな学習動作はすべての学習例に対する誤差信号が許容
範囲内に収まった時点で終了する。

本実施例では、誤差量は、例えば以下のような計算式で
求める。

誤差−１，０× ＋０．７５Ｘ ＋Ｑ、５ｘ ＋０．２５Ｘ ＋Ｑ　　　　　Ｘ （ノード「十分満足」の出力値） （ノード「まあまあ満足」の出力値） （ノード「わからない」の出力値） （ノード「まだまだ不満」の出力値） （ノード「極めて不満」の出力値） そして、この誤差の分布が全体として十分少さいものと
なったとき、ニューラルネットワークの収束が完了（学
習動作終了）とみなす。

このようにして学習動作を行うことにより、ニューラル
ネットワークによるオフィス環境の評価システムを構築
する（ステップ３）。

構築された評価システムに対し、評価しようとするオフ
ィス環境のデータを入力する（ステップ４）。このデー
タは具体的に存在するオフィス環境に基づくものでもよ
いし、またはこれから建設しようとするオフィスに関す
るものであってもよい。

入力されたデータは、オフィス環境評価システムを構成
するニューラルネットワークを用いて演算処理され、オ
フィス環境の快適度を評価する出力信号が出力される（
ステップ５）。この出力信号により、対象となるオフィ
スの環境について総合的な評価を得ることができる。

また、入力データに摂動を与えることにより感度分析を
行うこともできる。これは、１つの特定ノード以外の数
値をすべて固定しておいて、そのノードに入力される数
値の変化に対して出力がどの程度変化するかを見る方法
である。この方法を本実施例に適用したところ、窓の有
無が最も高い感度を有するという結果が得られた。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、ニューラルネッ
トワークの学習過程を経て完成したオフィス環境の評価
システムを用いて、様々なオフィス環境に対する人間の
評価過程をシュミレートすることができる。

本発明の方法によれば、多項目にわたるオフィス環境の
評価に影響を及ぼす因子を用いて快適度の評価を総合的
に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による評価方法の手順を示すフローチャ
ート、第２図はニューラルネットワークによる評価シス
テムの概念図、第３図（ａ）〜（Ｃ）はアンケートデー
タの数値化の手法を示す説明図である。 １０・・・ニューラルネットワーク、１１．１２・・・
アンケートデータ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 オフィス環境の評価に影響を及ぼす各因子について実施
   した快適度評価のアンケートデータを数値化してニュー
   ラルネットワーク用の入力信号および教師信号を生成し
   、 ニューラルネットワークに前記入力信号を入力し、入力
   信号に対するニューラルネットワークの出力信号と前記
   教師信号との誤差信号によりニューラルネットワークの
   学習を制御してニューラルネットワークによる評価シス
   テムを構築し、前記評価システムにオフィス環境データ
   を入力し、オフィス環境の快適度を評価するオフィス環
   境の評価方法。