JPH0589189A

JPH0589189A - デザイン装置

Info

Publication number: JPH0589189A
Application number: JP3251768A
Authority: JP
Inventors: Yukikuni Ooshima; 志都大島
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1991-09-30
Filing date: 1991-09-30
Publication date: 1993-04-09

Abstract

(57)【要約】【目的】属性などの制約条件によりデザイン要素を評
価する。【構成】デザイン要素９と制約条件としてのコンセプ
ト，ターゲットユーザなどをキーボードまたはイメージ
スキャナのような入力手段２で入力すると、コンピュー
タ１のＣＰＵに組み込まれた評価推論手段５が、デザイ
ン要素９の制約条件と対応する評価を知識データベース
４から推論，抽出し、この抽出した評価を、ＣＲＴのよ
うな表示手段３で表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、デザイン要素の入力に
より、そのデザイン要素の評価用語をＣＲＴのような表
示手段に表示するデザイン装置であって、特に、デザイ
ン要素と制約条件との入力により、デザイン要素の評価
を表示するデザイン装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】この種のデザイン装置としては、例えば
１９８８年３月；電子情報通信学会発行「電子情報通信
学会誌；別冊；Ｖｏｌ．７１NO．３ｐｐ．２４５−２４
７」に記載されたものがある。これは、コンピュータの
メモリに住宅の外観，玄関，洋間，和室，台所，風呂等
の構成部分毎の住宅デザイン要素、フィーリングを表す
形容詞としての豪華，広々，ゆったり等の評価用語、評
価用語間の関係を規定する知識、これら評価用語と住宅
デザイン要素との関係を規定する知識等を知識データベ
ースとして記憶しておき、人間がキーボードのような評
価用語入力手段を操作して、例えば住宅の構成部分であ
るデザイン要素を表す“和室”なる住宅デザインの限定
用語を入力するとともに、和室に対して持つ自分のイメ
ージとしてのフィーリングを表す“広々とした”なる評
価用語をコンピュータに入力すると、コンピュータが知
識データベースから入力された評価用語により、適切な
和室のデザイン要素を推論，抽出して表示手段に表示す
る構成になっている。けれども、このデザイン装置にあ
っては、デザイン要素入力して、その評価用語を表示す
ることはできない。

【０００３】このようなことから、本出願人は、特開平
３−１０１１０４号公報に開示されているデザイン装置
を提案した。これは、使用者（以下、単にユーザと称す
る）がキーボードのような入力手段を操作して、例え
ば、デザイン要素のメータ数やスポーク数を入力する
と、推論手段が知識データベースから入力されたデザイ
ン要素に最適な評価用語を推論，抽出し、この抽出した
評価用語を表示手段で表示するようになっている

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述したデザ
イン要素から評価用語を表示するデザイン装置にあって
は、デザイン要素の一般的な広い意味の評価用語を知る
ことはできでも、人の属性などのような制約条件に対応
する評価用語でデザイン要素を評価することはできない
ものである。

【０００５】そこで本発明は、属性などの制約条件によ
りデザイン要素を評価できるようにすることを課題とし
ている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、デザイン要素
の入力により、知識データベースから最適な評価用語を
推論，抽出し、この抽出された評価用語を表示するデザ
イン装置において、デザイン要素と制約条件との入力に
より、その制約条件に対応するデザイン要素の評価を推
論，抽出して表示する評価推論手段を設けてある。

【０００７】また、前記評価推論手段が、デザイン要素
とコンセプトとを入力すると、評価用語群を抽出し、こ
れにもとづいてデザイン要素の評価を推論，抽出する機
能を備えるか、または、デザイン要素とターゲットユー
ザとを入力すると、コンセプトを推論，抽出し、デザイ
ン要素とコンセプトとを入力するとターゲットユーザを
推論，抽出し、デザイン要素とコンセプトとターゲット
ユーザとを入力するとこれらの一致度を推論，抽出する
機能を備えても良い。

【０００８】

【作用】デザイン要素と制約条件とをキーボードまたは
イメージスキャナのような入力手段で入力すると、コン
ピュータのＣＰＵに組み込まれた評価推論手段が、デザ
イン要素の制約条件と対応する評価を知識データベース
から推論，抽出し、この抽出した評価を、ＣＲＴのよう
な表示手段で表示する。

【０００９】また、デザイン要素とコンセプトとを入力
すると、評価推論手段が、評価用語群を抽出し、これに
もとづいてデザイン要素の評価を推論，抽出するか、ま
たは、デザイン要素とターゲットユーザとを入力する
と、評価推論手段が、コンセプトを推論，抽出するか、
または、デザイン要素とコンセプトとを入力すると、評
価推論手段が、ターゲットユーザを推論，抽出するか、
または、デザイン要素とコンセプトとターゲットユーザ
とを入力すると、評価推論手段が、これらデザイン要素
とコンセプトとターゲットユーザとの一致度を推論，抽
出する。

【００１０】

【実施例】

第１実施例図１は、本発明の第１実施例を示すものである。この第
１実施例のデザイン装置は、コンピュータグラフィック
を利用して車室内のインテリアデザインを行うようにし
た車両用デザイン装置を例示してあり、コンピュータ１
と、入力手段２たるキーボードと、出力手段３たるＣＲ
Ｔとで構成され、コンピュータ１のメモリに、知識デー
タベース４を記憶させ、コンピュータ１のＣＰＵに、評
価推論手段５とを組み込んであり、キーボード２の操作
で、デザイン要素９と制約条件を入力すると、コンピュ
ータ１が制約条件に対応するデザイン要素９の評価をＣ
ＲＴ３に表示するようになっている。

【００１１】知識データベース４は、評価用語７と形容
詞知識８とデザイン要素としての車両デザイン要素９と
イメージ知識１０と属性知識１１とコンセプト知識１２
とを備えている。

【００１２】評価用語７は、表１の評価用語欄に示すよ
うな形容詞語群で構成されている。

【００１３】形容詞知識８は、表１に示すように、評価
用語７を収集し、予備実験の結果を解析することによ
り、評価用語間の関係を規定するものとして得た知識で
あって、これは、例えば評価用語７を因子分析等の多変
量解析で複数の因子に分け、各評価用語７が各因子にど
の程度の関係があるかを因子負荷量（数値）として得た
データである。各因子負荷量が特に大きい値において、
近い数値の評価用語は関係が深く、似ている評価用語と
いうことができる。

【００１４】車両デザイン要素９は、表２に示すよう
に、大きな枠であるアイテムと、小さな枠であるカテゴ
リーとに区分されている。

【００１５】イメージ知識１０は、表２に示すように、
官能評価実験の結果として得られたものである。具体的
には、評価用語７と車両デザイン要素９のアイテムを選
定し、このアイテムそれぞれに相当する車両デザイン要
素９を不特定多数の人に見せ、形容詞語群である評価用
語７の１つ１つについての車両デザイン要素９から受け
るフィーリングを収集し、その収集結果を数量化論理１
類もしくは２類等の多変量解析により、偏相関係数（偏
回帰係数）として解析したものである。

【００１６】ここで、アイテムは、車両デザイン要素９
中のインストルメントパネルに設けられるメータ数、イ
ンストルメントパネルとメータクラスタに着目したもの
等である。

【００１７】メータ数に着目したアイテムは、大きなメ
ータ１個を設けたカテゴリー、大きなメータ１個と小さ
なメータ２個とを設けたカテゴリー、大きなメータ１個
と小さなメータ３個とを設けたカテゴリー、大きなメー
タ２個と小さなメータ１個とを設けたカテゴリー、大き
なメータ２個と小さなメータ２個とを設けたカテゴリー
に分類してある。

【００１８】インストルメントパネルとメータクラスタ
に着目したアイテムは、インストルメントパネルとメー
タクラスタとが一体になったカテゴリー、インストルメ
ントパネルとメータクラスタとが分離されたカテゴリー
に分類してある。

【００１９】なお、表２に記載された以外に着目したア
イテムも、複数のカテゴリーに分類してある。

【００２０】属性知識１１は、クラスター，年令，収
入，職業，性別などの各種属性ごとに、評価用語７と車
両デザイン要素９との関係を偏相関係数で規定したもの
であって、図２に示すように、クラスター別知識１１ａ
と、年令別知識１１ｂと、収入別知識１１ｃと、職業別
知識１１ｄと、性別知識１１ｅとに区分してある。

【００２１】コンセプト知識１２は、表３に示すよう
に、コンセプトと評価用語と属性との関係を対応付けし
たものである。

【００２２】第１実施例の動作を図３に示すフローチャ
ートを参照しながら説明する。

【００２３】先ず、評価用語７と形容詞知識８と車両デ
ザイン要素９とイメージ知識１０と属性知識１１とコン
セプト知識１２などをコンピュータ１のメモリＭに記憶
させておく。この状態において、コンピュータ１を起動
すると（ステップ１０１）、ＣＲＴ３に「車両デザイン
要素を入力してください」という指示が表示されるの
で、ユーザがキーボード２を操作して、例えば、シート
の色は「カテゴリー３」、シートの形は「カテゴリー
２」といように、車両デザイン要素９を入力する（ステ
ップ１０２）。この車両デザイン要素９の入力を受ける
と、コンピュータ１がＣＲＴ３に「あなたが入力した車
両デザイン要素はこれですね」という確認の指示を表示
する（ステップ１０３）。そして、ユーザが自分で入力
した車両デザイン要素９の間違いないことを確認して、
キーボド２により確認を表す「ＹＥＳ」を入力すると、
コンピュータ１がＣＲＴ３に「入力する項目を選んでく
ださい；１）コンセプト、２）ターゲットユーザ（車両
デザイン要素９の対象ユーザ）、３）両方」という制約
条件の入力指示を表示する（ステップ１０４）。この制
約条件の入力指示にしたがって、ユーザの選択項目を判
断し（ステップ１０５）し、コンピュータ１の評価推論
手段５が、全ての情報が入っている知識データベース４
の中から、コンセプト知識１２にもとづいて、入力され
た特定の属性知識のみを抽出し、この属性知識から制約
条件に対応する車両デザイン要素９の最適な評価を推
論，抽出してＣＲＴ３に表示する（ステップ１０６〜１
１１）。

【００２４】このステップ１０６〜１１１の処理を、図
４〜図７のフローチャートを参照しながら詳述する。だ
だし、入力された車両デザイン要素９としては、シート
の色が「カテゴリー３」、シートの形が「カテゴリー
２」であるものと仮定する。

【００２５】（１）図４は、ユーザが、コンセプトは決
まっているが、ターゲットユーザが決まっていないとし
て、コンセプトなる制約条件を入力した場合のフローチ
ャートであって、図３のステップ１０６，１０７，１１
２に相当するものである。つまり、ユーザが、車両デザ
イン要素９を入力するとともに、コンセプトとして、例
えば、「ライトウエートスポーツ」を入力すると（ステ
ップ２０１，２０２）、コンピュータ１が、「ライトウ
エートスポーツ」を表３に示すコンセプト知識１２に照
合し、コンセプト欄の「ライトウエートスポーツ」の右
列に印を付したように、コンセプト知識１２から「ライ
トウエートスポーツ」に関連する属性である、性別アイ
テムは男性あるいは女性の２つのカテゴリー、年収アイ
テムは１００万から６００万の２つのカテゴリー、年令
アイテムは３４歳以下の３つのカテゴリー、クラスター
アイテムは実用機能志向か他人依存志向かの２つのカテ
ゴリーを決定し、その属性カテゴリーの全ての組み合わ
せ、つまり２×２×３×２＝２４通りについて、表４と
表５とに示すようなターゲットユーザ用知識を新たに合
成する（ステップ２０３）。この合成は、コンセプト知
識１２から決定された属性カテゴリーに相当する性別知
識１１ｅと収入別知識１１ｃと年令別知識１１ｂとクラ
スター別知識１１ａそれぞれの偏相関係数を加算する。
そして、コンピュータ１が、上記合成されたターゲット
ユーザ用知識の中から「ライトウエートスポーツ」に関
連する評価用語７としての「スポーティな」と「アクテ
ィブな」と「陽気な」との偏相関係数の総和が、例え
ば、４．０というような判定基準値以上であるかを判断
し（ステップ２０５）、偏相関係数の総和が４．０以上
の評価用語７を抽出し（ステップ２０５がＹＥＳ）、そ
の評価用語７を入力された制約条件に合致する属性とし
て、ＣＲＴ３に表示する（ステップ２０６，２０８）。
この一実施例の場合は、合成されたターゲットユーザ用
知識から、「ターゲットユーザは、男性で、収入が１０
０万から３００万で、年令が２０歳から２４歳で、実用
機能志向なタイプ」とＣＲＴ３に表示される。もしも、
合成されたターゲットユーザ用知識中の偏回帰係数の総
和が判定基準値以上のものがない場合は（ステップ２０
５がＮＯ）、入力された制約条件としてのコンセプト
に、「合致した属性はありません」と、ＣＲＴ３に表示
する。

【００２６】（２）図５は、上記（１）項と同様に、コ
ンセプトを入力してターゲットユーザを決定するときの
異なる例のフローチャートであって、図３のステップ１
０６，１０７，１１２に相当するものである。つまり、
ユーザが、車両デザイン要素９を入力するとともに、コ
ンセプトとして、例えば、「ライトウエイトスポーツ」
を入力すると（ステップ３０１，３０２）、コンピュー
タ１が、入力された車両デザイン要素９の偏相関係数の
総和を算出し（ステップ３０３）、属性アイテムごと
に、コンセプトに関連する評価用語７の偏相関係数の総
和が一番大きな属性カテゴリーを抽出していき（ステッ
プ３０４）、最後に、ターゲットユーザ用知識を新たに
合成し（ステップ３０５）、この合成されたターゲット
ユーザ用知識の中から、入力された「ライトウエイトス
ポーツ」なるコンセプトに関連する評価用語７の偏相関
係数の総和の全てが、判定基準値４．０以上であるかを
見て（ステップ３０６）、全てが４．０以上であるとき
は（ステップ３０６がＹＥＳ）、入力されたコンセプト
の「属性カテゴリー」をＣＲＴ３に表示し（ステップ３
０７，３０９）、１つでも４．０以下であるときは（３
０６がＮＯ）、入力されたコンセプトに、「合致した属
性はありません」とＣＲＴ３に表示する（ステップ３０
９，３０９）。具体的には、性別アイテムについて見る
と、表６に示す「男性」の属性別知識１１ｅでは、「ラ
イトウエイトスポーツ」に関連する「スポーティな」と
「アクティブな」と「陽気な」の全ての評価用語７の偏
相関係数の総和が４．０以上であるが、表７に示す「女
性」の属性別知識１１ｅでは、４．０以上であるのが
「スポーティな」の評価用語７だけであることから、性
別アイテムの中から、男性という属性カテゴリーが抽出
される。同様にして、各種の属性アイテムの中から、関
連する評価用語７の偏相関係数の総和が大きい方の属性
カテゴリーを抽出してＣＲＴ３に表示する。

【００２７】（３）図６は、ユーザが、ターゲットユー
ザは決まっているが、コンセプトが決まっていないとし
て、ターゲットユーザなる制約条件を入力した場合のフ
ローチャートであって、図３のステップ１０８，１０
９，１１２に相当するものである。つまり、ユーザが、
車両デザイン要素９を入力するとともに、ターゲットユ
ーザを表す属性として、例えば、「２０歳から２４歳、
年収が１００万から３００万、男性、実用機能志向」を
入力すると（ステップ４０１，４０２）、コンピュータ
１が、入力されたターゲットユーザを表す属性を表３に
示すコンセプト知識１２の属性に照合し、コンセプト知
識１２の中に、入力されたターゲットユーザを表す属性
に該当するコンセプトが有るかを見る（ステップ４０
３）。つまり、この一実施例の場合は、入力されたター
ゲットユーザを表す属性から、コンセプト知識１２中
に、該当するコンセプトがあり、入力されたターゲット
ユーザを表す属性は、「ライトウエートスポーツ」と
「スペシャリティクーペ」というコンセプトに関連する
属性であることがわかる（ステップ４０３がＹＥＳ）。
次に、知識データベース２の中から「２０歳から２４
歳」、「収入が１００万から３００万」、「男性」、
「実用機能志向」の制約条件を満たす年令別知識１１
ｂ，収入別知識１１ｃ，性別知識１１ｅ，クラスター別
知識１１ａの各種の属性別知識を抽出して表３に示すタ
ーゲットユーザ用知識を合成し（ステップ４０４）、こ
の合成されたターゲットユーザ用知識にもとづいて、入
力された車両デザイン要素９の偏相関係数の総和を算出
し（ステップ４０５）、属性の一致した「ライトウエー
トスポーツ」と「スペシャリティクーペ」とに関連する
評価用語７それぞれの偏相関係数の総和全てが、判定基
準値としての４．０以上であるかを判断し（ステップ４
０６）、偏相関係数の総和全てが４．０以上であるコン
セプト知識１２中のコンセプトを、入力された制約条件
としての、ターゲットユーザに該当するコンセプトとし
てＣＲＴ３に表示する（ステップ４０７，４０９）。こ
の一実施例の場合は、表４から、「ライトウエートスポ
ーツ」では、関連する「スポーティな」と「アクティブ
な」と「陽気な」などの各評価用語の偏相関係数の総和
が４．０以上であるが、「スペシャリティクーペ」で
は、関連する評価用語７の「スポティな」の偏相関係数
の総和は４．０以上であるが、関連する評価用語７の
「高級な」の偏相関係数の総和が４．０以下であること
から、入力された制約条件としてのターゲットユーザに
該当するコンセプトは、「ライトウエートスポーツ」と
決定し、「入力された車両デザイン要素９のコンセプト
は、ライトウエートスポーツです」とＣＲＴ３に表示す
る。もしも、入力されたターゲットユーザを表す属性が
コンセプト知識１２中にない場合（ステップ４０３がＮ
Ｏ）、または、コンセプト知識１２から決定された各コ
ンセプトに関連する評価用語７の偏相関係数の総和の全
てが、判定基準値以下の場合（ステップ４０６がＮＯ）
は、入力された制約条件としてのターゲットユーザに、
「合致したコンセプトはありません」とＣＲＴ３に表示
する（ステップ４０８，４０９）。

【００２８】（４）図７は、ユーザが、コンセプトとタ
ーゲットユーザとは決まっているが、車両デザイン要素
９との一致度を評価したいとして、コンセプトとターゲ
ットユーザとなる制約条件を入力した場合のフローチャ
ートであって、図３のステップ１１０，１１１，１１２
に相当するものである。つまり、ユーザが、車両デザイ
ン要素９を入力するとともに、コンセプトとして「ライ
トウエートスポーツ」を入力し、ターゲットユーザを表
す属性として、「２０歳から２４歳、年収が３００万か
ら６００万、女性、他人依存志向」を入力すると（ステ
ップ５０１，５０２）、コンピュータ１が、年令別知識
１１ｂ，収入別知識１１ｃ，性別知識１１ｅ，クラスタ
ー別知識１１ａの各種の属性別知識１１を抽出して表５
に示すターゲットユーザ用知識を新たに合成し、この合
成されたターゲットユーザ用知識にもとづいて、入力さ
れた車両デザイン要素９の偏相関係数の総和を算出し
（ステップ５０４）、「ライトウエートスポーツ」に関
連する評価用語である「スポティな」と「アクティブ
な」と「陽気な」それぞれの偏相関係数の総和が判定基
準値としての４．０以上であるかを見て（ステップ５０
５）、評価用語の偏相関係数の総和の全てが４．０以上
である場合は、「一致します」とＣＲＴ３に表示し（ス
テップ５０６，５０９）、評価用語の偏相関係数の総和
が１個以上４．０以上である場合は、「やや一致しま
す」とＣＲＴ３に表示し（ステップ５０７，５０９）、
評価用語の偏相関係数の総和の全てが４．０以下である
場合は、「一致しません」とＣＲＴ３に表示する（ステ
ップ５０８，５０９）。この一実施例の場合は、表６に
示すターゲットユーザ用知識において、偏相関係数の総
和が４．０以上の評価用語は、「スポティな」の１個だ
けであることから、「やや一致します」と表示される。

【００２９】要するに、この第１実施例によれば、全て
の情報が入っている大きな知識データベース２の中か
ら、入力された特定の属性の知識のみを抽出して、新た
なデータベースを作り、上記（１），（２）項のよう
に、車両デザイン要素とコンセプトとを入力することに
より、ターゲットユーザを推論，抽出して、入力された
車両デザイン要素９が対象とするターゲットユーザをＣ
ＲＴ３に表示したり、上記（３）項のように、デザイン
要素９とターゲットユーザとを入力することにより、コ
ンセプトを推論，抽出して、入力された車両デザイン要
素９に該当するコンセプトをＣＲＴ３に表示したり、上
記（４）項のように、デザイン要素９とコンセプトとタ
ーゲットユーザとを入力することにより、車両デザイン
要素９との一致度を推論，抽出してＣＲＴ３に表示した
りすることができ、入力された車両デザイン要素９から
ターゲットユーザやコンセプトを迅速に決定したり、入
力された車両デザイン要素９と入力されたターゲットユ
ーザ，コンセプトとの一致度を容易に表示することが可
能である。

【００３０】第２実施例図８は、第２実施例を示すフローチャートである。この
第２実施例の車両用デザイン装置においては、ＣＲＴ３
の車両デザイン要素９を評価する表示を見たユーザが、
別の評価を見たいと感じて、キーボード２で修正操作を
行うことにより、コンセプトやターゲットユーザおよび
一致度などの次候補を推論，抽出してＣＲＴ３の表示を
変更する一方、ユーザが、入力されたデザイン要素９
を、例えば、シートの色を「カテゴリー３」から「カテ
ゴリー２」に変更したり、あるいは、スポーク数を「４
本」から「３本」に変更したりすることを考慮したもの
である。つまり、ユーザが、評価用語７と形容詞知識８
と車両デザイン要素９とイメージ知識１０と属性知識１
１とコンセプト知識１２などをコンピュータ１のメモリ
Ｍに記憶させた状態において、コンピュータ１を起動
し、コンピュータとの会話形式に応じて車両デザイン要
素９を入力し、入力する項目を選択した後、コンセプ
ト、または、ターゲットユーザを表す属性、あるいは、
コンセプトとターゲットユーザを表す属性との両方を入
力し、コンピュータ１が、入力されたコンセプト，ター
ゲットユーザを表す属性，コンセプトとターゲットユー
ザを表す属性との両方それぞれに対応して、入力された
車両デザイン要素９の評価を表示する（前記第１実施例
のステップ１０１〜１１１と同様のステップ６０１〜６
１１）。そして、ＣＲＴ３の表示を見たユーザが、コン
セプトやターゲットユーザを表す属性の次候補を見たい
と思ったり、車両デザイン要素９の細部を変更したいと
思ったりして、キーボード２で修正操作すると、コンピ
ュータ１が修正操作毎に次候補をＣＲＴ３に順次表示す
る（ステップ６１２，６１３）一方、その変更された車
両デザイン要素９に応じて評価の推論抽出が再度行われ
て、変更された車両デザイン要素９の評価をＣＲＴ３に
表示する（ステップ６１４，６１５）。

【００３１】このステップ６０６〜６１５の処理を、図
９〜図１１のフローチャートを参照しながら詳述する。

【００３２】（１）図９は、第１実施例の（１）項と同
様に、ユーザが、コンセプトは決まっているが、ターゲ
ットユーザが決まっていないとして、コンセプトなる制
約条件を入力した場合のフローチャートであって、図８
のステップ６０６，６０７，６１２，６１４，６１５に
相当するものである。つまり、第１実施例の図４に示す
ステップ２０１〜２０５と同様のステップ７０１〜７０
５で入力された車両デザイン要素９の評価をＣＲＴ３に
表示するとともに、コンセプトに関連する評価用語７の
偏相関係数の総和の大きい順序にしたがって属性の組み
合わせを作り、今まで選択されていない偏相関係数の総
和の最大の属性カテゴリーの組み合わせをＣＲＴ３に表
示し（ステップ７０６）、ユーザに「次候補を表示しま
すか」と問い合わせの指示を行い、このＣＲＴ３の表示
を見たユーザがキーボード２で修正操作を行うごとに、
コンセプトに関連する評価用語７の偏相関係数の総和の
全てが判定基準値以上で今まで選択されていない属性の
組み合わせのうちで偏相関係数の総和の次に大きい属性
のカテゴリーの組み合わせをＣＲＴ３に表示する（ステ
ップ７０５，７０６，７０７の繰り返し）。そして、次
候補表示の問い合わせ指示を見たユーザが修正操作をし
ないとしてキーボード２で修正不要の操作をすると、コ
ンピュータ１が「車両デザイン要素を修正しますか」と
問い合わせの指示を行い、このＣＲＴ３の表示を見たユ
ーザがキーボード２で車両デザイン要素９の細部の修正
操作を行うと（ステップ７０８がＹＥＳ）、コンピュー
タ１がステップ７０４の処理に戻り車両デザイン要素９
の細部変更に応じてステップ７０４〜７０８の処理を繰
り返してＣＲＴ３にコンセプトの変更表示を行う。

【００３３】（２）図１０は、第１実施例の（３）項と
同様に、ユーザが、ターゲットユーザは決まっている
が、コンセプトが決まっていないとして、ターゲットユ
ーザなる制約条件を入力した場合のフローチャートであ
って、図８のステップ６０８，６０９，６１３，６１
４，６１５に相当するものである。つまり、第１実施例
の図６に示すステップ４０１〜４０５と同様のステップ
８０１〜８０６で入力された車両デザイン要素９の評価
をＣＲＴ３に表示するとともに、ターゲットユーザに関
連する評価用語７の偏相関係数の総和の大きい順序にし
たがってコンセプトを作り、今まで選択されていない偏
相関係数の総和の最大のコンセプトをＣＲＴ３に表示し
（ステップ８０７）、ユーザに「次候補を表示します
か」と問い合わせの指示を行い、このＣＲＴ３の表示を
見たユーザがキーボード２で修正操作を行うごとに、タ
ーゲットユーザに関連する評価用語７の偏相関係数の総
和の全てが判定基準値以上で今まで選択されていないコ
ンセプトのうちで偏相関係数の総和の次に大きいコンセ
プトをＣＲＴ３に表示する（ステップ８０５，８０６，
８０７の繰り返し）。そして、次候補表示の問い合わせ
指示を見たユーザが修正操作をしないとしてキーボード
２で修正不要の操作をすると、コンピュータ１が「車両
デザイン要素を修正しますか」と問い合わせの指示を行
い、このＣＲＴ３の表示を見たユーザがキーボード２で
車両デザイン要素９の細部の修正操作を行うと（ステッ
プ８０９がＹＥＳ）、コンピュータ１がステップ８０５
の処理に戻り車両デザイン要素９の細部変更に応じてス
テップ８０５〜８０９の処理を繰り返してＣＲＴ３にタ
ーゲットユーザの変更表示を行う。

【００３４】（３）図１１は、第１実施例の（４）項と
同様に、ユーザが、コンセプトとターゲットユーザは決
まっているが、車両デザイン要素との一致度を評価した
いとして、コンセプトとターゲットユーザとなる制約条
件を入力した場合のフローチャートであって、図８のス
テップ６１０，６１１，６１４，６１５に相当するもの
である。つまり、第１実施例の図７に示すステップ５０
１〜５０８と同様のステップ９０１〜９０８で入力され
た車両デザイン要素９とコンセプトとターゲットユーザ
との一致度をＣＲＴ３に表示した後、コンピュータ１が
「車両デザイン要素を修正しますか」と問い合わせの指
示を行い、このＣＲＴ３の表示を見たユーザがキーボー
ド２で車両デザイン要素９の細部の修正操作を行うと
（ステップ９０９がＹＥＳ）、コンピュータ１がステッ
プ９０４の処理に戻り車両デザイン要素９の細部変更に
応じてステップ９０４〜９０９の処理を繰り返してＣＲ
Ｔ３に車両デザイン要素９とコンセプトとターゲットユ
ーザとの一致度の変更表示を行う。

【００３５】

【表１】

【００３６】

【表２】

【００３７】

【表３】

【００３８】

【表４】

【００３９】

【表５】

【００４０】

【表６】

【００４１】

【表７】

【００４２】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、デザイン
要素と制約条件との入力により、デザイン要素の評価を
表示するようにしたので、属性などの制約条件によりデ
ザイン要素を最適かつ迅速に評価することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例を示す全体構成図。

【図２】第１実施例の属性知識の構成図。

【図３】第１実施例のフローチャート。

【図４】第１実施例のフローチャーチ。

【図５】第１実施例のフローチャーチ。

【図６】第１実施例のフローチャーチ。

【図７】第１実施例のフローチャーチ。

【図８】第２実施例のフローチャーチ。

【図９】第２実施例のフローチャーチ。

【図１０】第２実施例のフローチャーチ。

【図１１】第２実施例のフローチャーチ。

【符号の説明】

１…コンピュータ２…入力手段（キーボード）３…出力手段（ＣＲＴ）４…知識データベース５…評価推論手段７…評価用語９…デザイン要素（車両デザイン要素）１１…属性知識１２…コンセプト知識

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】デザイン要素の入力により、知識データ
ベースから最適な評価用語を推論，抽出し、この抽出さ
れた評価用語を表示するデザイン装置において、デザイン要素と制約条件との入力により、その制約条件
に対応するデザイン要素の評価を推論，抽出して表示す
る評価推論手段を設けたことを特徴とするデザイン装
置。
【請求項２】前記評価推論手段が、デザイン要素とコ
ンセプトとを入力すると、評価用語群を抽出し、これに
もとづいてデザイン要素の評価を推論，抽出する機能を
備えたことを特徴とする請求項１に記載したデザイン装
置。
【請求項３】前記評価推論手段が、デザイン要素とタ
ーゲットユーザとを入力すると、コンセプトを推論，抽
出し、デザイン要素とコンセプトとを入力するとターゲ
ットユーザを推論，抽出し、デザイン要素とコンセプト
とターゲットユーザとを入力するとこれらの一致度を推
論，抽出する機能を備えたことを特徴とする請求項１に
記載したデザイン装置。