JPH04318677A - デザイン装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、車両に対する人間の
持つイメージを確認しながら車両のデザインをＣＲＴに
表示する場合等に供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
図１８に示すようなものがある。これはＨＵＬＩＳ（Ｈ
ｕｍａｎ　　Ｌｉｖｉｎｇ　　Ｓｙｓｔｅｍ）のシステ
ム構成図であり、家屋のデザイン装置である。すなわち
、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、
フィーリングを表わす形容詞としての「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
おく。そして、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
要素を表わす「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己のイメージを表
わす「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画像表示する構成になっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
なデザイン装置において、技術の評価用語を車両デザイ
ンに対応させたものにすれば、車両デザイン装置として
実用に供することが可能である。

【０００４】しかしながら、このようなデザイン装置で
は、入力が評価用語としての形容詞であり、出力が例え
ば車両インテリアのデザイン図となるため、デザイン図
を入力してその評価を得ることは全くできなかった。ま
た評価用語を入力してデザイン図を出力した後、これを
部分的に修正することができず、更に修正後のデザイン
図が一般にどういう印象を与えるかも知ることができな
かった。また、たとえ修正できたとしても修正後のデザ
イン図が修正前のデザイン図のイメージとかけ離れたイ
メージになる恐れがある。

【０００５】そこでこの発明は、評価用語からデザイン
図を出力するか、入力されたデザイン図から評価を出力
するかを選択可能とする。また、評価用語からデザイン
図を出力し、この出力されたデザイン図を修正可能にす
ると共に、修正後の評価を可能とした。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
にこの発明は、請求項１において、図１のようにデザイ
ンを表現する評価用語及びデザイン要素の関係の知識デ
ータベースＣＬ１と、評価用語を入力する第１の入力手
段ＣＬ２と、入力された標語用語により前記知識データ
ベースＣＬ１からデザイン図を推論する手段ＣＬ３と、
推論されたデザイン図を出力する第１の出力手段ＣＬ４
と、デザイン図を入力する第２の入力手段ＣＬ５と、前
記入力されたデザイン図により前記知識データベースＣ
Ｌ１から評価を行なう手段ＣＬ６と、前記評価の結果を
出力する第２の出力手段ＣＬ７と、前記評価用語からデ
ザイン図を出力するか入力されたデザイン図から評価を
出力するかを選択する手段ＣＬ８とを備えたことを特徴
とする。

【０００７】また請求項２では、デザインを表現する評
価用語及びデザイン要素の関係の知識データベースＣＬ
１と、評価用語を入力する第１の入力手段ＣＬ２と、入
力された評価用語により前記知識データベースＣＬ１か
らデザイン図を推論する手段ＣＬ３と、推論されたデザ
イン図を出力する第１の出力手段ＣＬ４と、前記出力手
段ＣＬ４で出力されたデザイン図を修正する手段ＣＬ９
と、修正されたデザイン図を評価する手段ＣＬ６と、前
記評価の結果を出力する第２の出力手段ＣＬ７とを備え
たことを特徴とする。

【０００８】

【作用】請求項１に記載の発明では、第１の入力手段Ｃ
Ｌ２によって評価用語を入力すれば、この評価用語によ
り知識データベースＣＬ１を用いてデザイン図推論手段
ＣＬ３によりデザイン図が推論され、推論されたデザイ
ン図は第１の出力手段ＣＬ４によって出力される。

【０００９】また、第２の入力手段ＣＬ５によってデザ
イン図を入力すれば、知識データベースＣＬ１を用いて
評価手段ＣＬ６により入力されたデザイン図の評価を行
い、第２の出力手段ＣＬ７によって評価が出力される。 そして、評価用語からデザイン図を出力するか入力され
たデザイン図から評価を出力するかは選択手段ＣＬ８に
よって選択することができる。

【００１０】また請求項２に記載の発明では、第１の入
力手段ＣＬ２によって評価用語を入力すれば、この評価
用語により知識データベースＣＬ１を用いてデザイン図
推論手段ＣＬ３がデザイン図を推論し、その結果を第１
の出力手段ＣＬ４が出力する。また、第１の出力手段Ｃ
Ｌ４で出力されたデザイン図を修正するときには修正手
段ＣＬ９によって行い、修正後のデザイン図は知識デー
タベースＣＬ１を用いて評価手段ＣＬ６により評価する
ことができる。

【００１１】

【実施例】以下、この発明の実施例を図面に基づいて説
明する。

【００１２】図２は一実施例の概略構成図を示すもので
、このデザイン装置はコンピュータ１とキーボード３と
ＣＲＴ５とで構成されている。

【００１３】前記コンピュータ１は知識データベースＣ
Ｌ１としてのメモリＭと、デザイン図推論手段ＣＬ３、
評価手段ＣＬ６としてのＣＰＵ７とを備えている。

【００１４】ここで、メモリＭには評価用語９、評価用
語間の関係を規定する知識１１、車両デザイン要素１３
、評価用語及び車両デザイン要素の関係を規定する知識
１５がそれぞれ記憶されている。

【００１５】前記評価用語９は図１４の図表の評価用語
欄に示すような形容詞語で構成されている。

【００１６】前記評価用語間の関係を規定する知識１１
は前記図１４に示すように評価用語９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る。この関係とは例えば評
価用語９を数量化理論Ｉ類若しくはＩＩ類等の多変量解
析で人間の感覚に基づく因子１から１０に分け、各評価
用語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。各因子の負荷量は近い
数字の用語は関係が深く似ているということができる。 この評価用語間の関係を規定する知識１１はデザイン装
置を使用する際、入力された評価用語が後述する官能評
価実験で用いた評価用語群の中にない場合、一番似た用
語を選出するために使用され、更には後述する因子軸の
作成にも使用されるものである。

【００１７】前記車両デザイン要素１３は図１５の図表
に示すように、車両インテリアのメータ数等の各アイテ
ム毎にカテゴリが区分されているものである。

【００１８】前記評価用語と車両デザイン要素との関係
を規定する知識１５は前記図１５に示すような官能評価
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９と車両デザイン要素１３のアイテムを選定し、ア
イテムそれぞれに相当する車両デザイン要素を不特定多
数の人に見せ、形容詞語群である評価用語９の一つ一つ
についての車両デザイン要素から受けるフィーリングを
収集し、その集積結果を数量化理論Ｉ類若しくはＩＩ類
等の多変量解析により偏回帰係数（相関係数）として解
析したものである。

【００１９】ここでアイテムは図１５に示すように、車
両デザイン要素群１３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ー
クラスタ、メータークラスタとセンターコンソール、ド
アの厚さ、センタークラスタの張出し、アームレスト等
にそれぞれ着目したものである。

【００２０】そして、メータ数は５つのカテゴリに分類
してある。すなわち、大きなメータ１個を設けた第１カ
テゴリ、大きなメータ１個と小さなメータ２個とを設け
た第２カテゴリ、大きなメータ１個と小さなメータ３個
とを設けた第３カテゴリ、大きなメータ２個と小さなメ
ータ１個とを設けた第４カテゴリ、大きなメータ２個と
小さなメータ２個とを設けた第５カテゴリである。

【００２１】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では二つのカテゴリに分類してある
。すなわち、インストルメントパネルとメータクラスタ
とが一体になった第１カテゴリ、インストルメントパネ
ルとメータークラスタとが分離された第２カテゴリであ
る。

【００２２】メータークラスタとセンターコンソールに
着目したアイテムでは二つのカテゴリに分類してある。 すなわち、メータークラスタとセンターコンソールとが
一体となった第１カテゴリ、メータークラスタとセンタ
ーコンソールとが分離された第２カテゴリとである。

【００２３】ドアの厚さに着目したアイテムでは二つの
カテゴリに分類してある。すなわち、ドアが厚い第１カ
テゴリ、ドアが薄い第２カテゴリである。

【００２４】センタークラスタの張出しに着目したアイ
テムでは二つのカテゴリに分類してある。すなわち、セ
ンタークラスタの張出しがある第１カテゴリ、センター
クラスタの張出しがない第２カテゴリである。

【００２５】以下、アームレストに着目したアイテムそ
の他各アイテムについてそれぞれカテゴリに分類してあ
る。

【００２６】前記キーボード３は評価用語９を入力する
第１の入力手段ＣＬ２を構成する。またキーボード３は
デザイン図を入力する第２の入力手段ＣＬ５を構成し、
キーボードの操作によりアイテム毎のカテゴリを決定し
てデザイン図を作ることができる。さらに、キーボード
３は、評価用語からデザイン図を出力するか入力された
デザイン図から評価を出力するかを選択する選択手段Ｃ
Ｌ８、第１の出力手段ＣＬ４で出力されたデザイン図を
修正する修正手段ＣＬ９をも構成する。

【００２７】前記ＣＰＵ７は入力された評価用語９によ
り前記メモリＭ（知識データベース）を用いてデザイン
図を推論するとともに、入力されたデザイン図に対応す
る評価用語を推論する。

【００２８】前記ＣＲＴ５は推論されたデザイン図また
は評価を出力する第１の出力手段ＣＬ５、第２の出力手
段ＣＬ７を構成するもので、デザイン図または評価用語
を画像表示するものである。

【００２９】以上の構成により次のような機能を奏する
。

【００３０】（ａ）評価用語からのデザイン図の出力予
め設定した評価用語９、予備実験で得られた評価用語間
の関係を規定する知識１１、車両デザイン要素１３およ
び官能評価実験で得られた評価用語と車両デザイン要素
との関係を規定する知識１５等をマイクロコンピュータ
１のメモリＭに記憶させておく。そして、キーボード３
を操作して第１の入力手段ＣＬ２として機能させ、評価
用語９として形容詞語を入力すると、ＣＰＵ７のデザイ
ン図推論手段ＣＬ３としての働きでメモリＭの知識デー
タベースからデザイン要素が推論、抽出され、その結果
がデザイン図としてＣＲＴ５に表示され、ＣＲＴ５は第
１の出力手段ＣＬ４として機能する。

【００３１】（ｂ）出力されたデザイン図の修正と評価
キーボード３を修正手段ＣＬ９として機能させ、その操
作によりＣＲＴ５の画像のデザイン図を見ながらデザイ
ナ等がイメージに合わせてアイテム・カテゴリの修正を
行うと、修正後のデザイン図が再びＣＲＴ５に表示され
る。そしてキーボード３の操作等を起因としてＣＰＵ７
は評価手段ＣＬ６として機能し、修正後のデザイン図に
対応してメモリＭの知識データベースを用い、例えば評
価用語を推論抽出し、その結果がＣＲＴ５に表示され、
ＣＲＴ５は第２の出力手段ＣＬ７として機能する。すな
わち、評価用語の入力によって作成されたデザイン図が
デザイナー等のイメージに合わない時にはデザイナ等は
自からのイメージに合わせてこれを任意に修正すること
ができ、この修正したデザイン図が一般のイメージとど
う相違するのか等を容易に確認することができる。

【００３２】（ｃ）デザイン図からの評価用語の出力キ
ーボード３及びＣＰＵ７を第２の入力手段ＣＬ５として
機能させると、まずキーボード３の操作により各アイテ
ム・カテゴリが決定され、ＣＰＵ７の働きでメモリＭの
知識データベースから車両デザイン要素１３が推論、抽
出されその結果がデザイン図としてＣＲＴ５に表示され
る。またＣＰＵ７を評価手段ＣＬ６として機能させ、前
記のようにして入力されたデザイン図によりメモリＭの
知識データベースから評価用語が推論、抽出され、その
結果がＣＲＴ５に表示され、ＣＲＴ５は第２の出力手段
ＣＬ７として機能する。

【００３３】（ｄ）選択 キーボード３を選択手段ＣＬ８として機能させ、その操
作により評価用語を入力し、デザイン図を出力するかデ
ザイン図を入力してその評価を出力するかを選択する。

【００３４】以下、図３のフローチャートを用いて更に
説明する。

【００３５】上記のようにこの発明実施例の主な作用は
、（ａ）評価用語からのデザイン図の出力、（ｂ）出力
されたデザイン図の修正と評価、（ｃ）デザイン図から
の評価用語の出力、（ｄ）選択の４つである。

【００３６】（ａ）の評価用語からのデザイン図の出力
についてはステップＳ１　→Ｓ２　→Ｓ３　→Ｓ４　→
Ｓ５　の順で実行され、（ｂ）の出力されたデザイン図
の修正と評価についてはステップＳ１　→Ｓ２　→Ｓ３
　→Ｓ４　→Ｓ５　→Ｓ６　→Ｓ７　→Ｓ８　→Ｓ９　
→Ｓ１０→Ｓ１１の順で実行され、（ｃ）のデザイン図
からの標語用語の出力についてはステップＳ１２→Ｓ１
３→Ｓ８　→Ｓ９　→Ｓ１０→Ｓ１１が実行される。（
ｄ）の選択についてはステップＳ１　が実行される。こ
のステップＳ１　では評価用語入力かデザイン図入力か
の選択が行なわれるもので、例えばキーボード３の選択
キーの操作によって評価用語入力が選択されれば上記（
ａ）、（ｂ）を実行すべくステップＳ２　側へ移行し、
デザイン図入力が選択されれば、上記（ｃ）を実行すべ
くステップＳ１２側へ移行する。

【００３７】（ａ）評価用語からのデザイン図の出力ま
ず、ステップＳ２　ではキーボード３の操作によって評
価用語９として、例えば「豪華な」なる形容詞の入力が
行われる。次いでステップＳ３　では入力された評価用
語９により知識データベースから車両インテリアとして
のデザイン要素１３が推論、抽出される。すなわち、図
１５の図表に示すように偏回帰係数のうち、「豪華な」
に対応し、かつ＊印で示したように各アイテムで最大値
を示しているカテゴリが抽出される。図１５ではカテゴ
リに実線で囲んであるように抽出される。例えばメータ
数でいえば大きなメータ２個と小さなメータ２個とを設
けた第５カテゴリが抽出される。

【００３８】ステップＳ４　では推論、抽出されたデザ
イン要素１３が出力されてＣＲＴ５にデザイン図として
画像表示され、例えば図４、図５のようになる。但し、
評価用語として、「シックな」、「スポーティな」を入
力した場合を示している。従って、デザイナ等は自己の
イメージに応じた評価用語の入力によりデザイン図を得
ることができる。次いでステップＳ５　においてキーボ
ード３の操作により終了キーが押されるとこのフローは
終了する。

【００３９】（ｂ）出力されたデザイン図の修正と評価
ステップＳ４　において図４、図５のように出力された
デザイン図がデザイナ等の持つイメージと異なる場合に
はステップＳ５　においてキーボード３の操作により「
細部変更」が選択され、ステップＳ６　へ移行する。な
お、イメージは異なるが細部を変更するまでもないとき
等にはステップＳ５　においてキーボード３の操作によ
り次候補抽出が選択され、ステップＳ７　において次候
補指令が行なわれる。この場合、ステップＳ３　に移行
し、図１５の偏回帰係数の内、「豪華な」に対応し、か
つ２番目に大きな値を示しているカテゴリが抽出される
。例えば、メーター数で言えば、大きなメータ２個と小
さなメータ１個とを設けた第４カテゴリが抽出され、ス
テップＳ４　においてデザイン図として出力されるもの
である。従ってデザイナは次候補指令により偏回帰係数
が順次小さくなるデザイン図を順次確認することができ
る。この場合、キーボード３による操作でその都度次候
補の出力が行われるものであるが、次候補抽出指令を行
った場合に自動的に順次次候補のデザイン図を出力する
ことも可能である。

【００４０】前記ステップＳ６　ではデザイン図を修正
するためにキーボードの操作により細部の変更指令が行
われる。即ち、キーボード３の操作によってデザイナ等
のイメージに合った所定のアイテムのカテゴリが選択さ
れ、この選択に応じてデザイン図の細部が変更され、ス
テップＳ８　においてデザイン図がＣＲＴ５に表示され
る。この表示は前記図４、図５と同様のものである。

【００４１】ここで修正したデザイン図が始めに入力し
た評価用語「豪華な」に対応したものか否かを知るため
にキーボード３の操作によって「逆引き」、すなわち、
デザイン図から評価用語を出力する機能を選択すると、
ステップＳ９からステップＳ１０へ移行し、前記デザイ
ン図の評価が推論される。例えばデザイン図を前記のよ
うに修正してもそのデザイン図が「豪華な」なる印象を
維持していればメモリＭの知識データベースから「豪華
な」なる形容詞が推論抽出され（推論方法については後
述する）、ステップＳ１１においてＣＲＴ５に表示され
る。このようにしてデザイナ等が自らのイメージに合わ
せてデザイン図を修正した場合に、修正後のデザイン図
が一般にどのような印象を与えるかを知ることができる
。

【００４２】（ｃ）デザイン図からの評価用語の出力ス
テップＳ１　でデザイン図入力が選択された場合は、ス
テップＳ１２へ移行し、キーボード３の操作により車両
インテリアのデザイン要素１３の入力が行われる。ステ
ップＳ１３では入力されたデザイン要素１３によりメモ
リＭの知識データベースから各アイテム毎のカテゴリが
読み取られ、このアイテム・カテゴリの組合せからデザ
イン図がＣＲＴ５に表示される（ステップＳ８　）。即
ち、このステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ８　は評価用語の
入力によってデザイン図を作成するものではなく、デザ
イン要素の入力によってデザイン図を作成するものであ
り、換言すればデザイン図を直接入力するのと同じであ
る。従って、デザイン要素の入力によらず、デザイナ等
が描いたインテリア図をイメージスキャナで読取り、こ
れをＣＲＴ５に表示させることも可能である。こうして
表示されたデザイン図を「逆引き」するときには上記同
様にステップＳ９　、Ｓ１０、Ｓ１１が実行され、入力
されたデザイン図に対応する評価用語を知ることができ
る。

【００４３】次に前記ステップＳ１０における「評価の
推論（逆引き）」は、例えば図６に示すフローチャート
に基づいて行われる。このフローチャートでは推論方法
として■から■の３通りが選択できるようになっている
。

【００４４】推論方法■は修正したデザイン図に対応す
る評価用語が、入力した評価用語に対しどれだけずれて
いるのかをグラフ表示又は％表示するものであり、ステ
ップＳ２１→Ｓ２２→Ｓ２３→Ｓ２４が実行される。

【００４５】推論方法■は入力した評価用語に対しデザ
イン図を修正した後、負のイメージがどの程度占めるの
かを布置表示するもので、ステップＳ３１→Ｓ３２→Ｓ
３３→Ｓ３４→Ｓ３５が実行される。

【００４６】推論方法■は修正後のデザイン図が評価因
子軸上どの位置にあるかを布置表示するもので、ステッ
プＳ４１→Ｓ４２→Ｓ４３→Ｓ４４が実行される。

【００４７】推論方法■ 前記のようにデザイン図が完成するということは図１５
のように各アイテム毎にカテゴリが決まるということで
ある。そして各カテゴリが決まることにより選択された
偏回帰係数を各評価用語毎に合計して合計値を得るとそ
のデザイン図の印象度が判るのである。

【００４８】図１６の図表は、図１５のものに合計欄を
加えたもので、例えば任意に選択したアイテム毎のカテ
ゴリを実線の〇で囲み、これに対応する偏回帰係数を四
角の枠で囲んである。そして右端の合計欄には選定され
たカテゴリの偏回帰係数が各評価用語毎に横方向に加え
られた数字が示されている。この数字が大きいほどその
デザイン図から一般の人が受ける印象を代表していると
いうことができる。この図１６のようにアイテム・カテ
ゴリを選択した場合には、「走り屋向きの」の偏回帰係
数の合計値が最も高く、一般の人がデザイン図から受け
る印象を「走り屋向きの」であると判断することができ
るのである。

【００４９】従って、推論方法■では入力した評価用語
の偏回帰係数の総和αＡ　に対し、デザイン図を修正し
た後の入力評価標語に対応する偏回帰係数の総和βＡ　
の割合を算出し、イメージの変化度合を知らせるように
した。すなわち、ステップＳ２１では、例えば「豪華な
」なる評価用語の入力により各アイテム・カテゴリの偏
回帰係数の総和αＡ　を算出する。

【００５０】図１５では入力された評価用語「豪華な」
が四角の実線で囲んであり、これに対応する各アイテム
・カテゴリの最大偏回帰係数も四角の実線で囲んであり
、この偏回帰係数の総和がαＡ　となるのである。

【００５１】次にステップＳ２２ではデザイン図を修正
した後に、評価用語「豪華な」に対応する偏回帰係数の
総和βＡ　を算出する。

【００５２】図１６ではデザイン図を修正した後、一般
の人がデザイン図から受けるイメージが「豪華な」から
「走り屋向き」に変化していることを示しているもので
、修正前後を各アイテム毎のカテゴリにおいて点線の〇
で囲んである部分と、実線の〇で囲んである部分とで示
している。即ち、メータ数で言えば修正前では、大きな
メータ２個と小さなメータ２個とを設けた第５カテゴリ
が選択されていたが、修正後は大きなメータ２個と小さ
なメータ１個の第４カテゴリに変化している。そしてこ
のような変化後のカテゴリに対応した偏回帰係数を「豪
華な」の評価用語についてその総和、例えば図１６では
合計３．１１をβＡ　とするのである。そしてステップ
Ｓ２３においてαＡ　に対するβＡ　の割合を求め、ス
テップＳ２４においてグラフ表示あるいは％表示をする
のである。

【００５３】この表示はＣＲＴ５で行われるもので、例
えば図７のようになり、デザイン図修正前後において「
豪華な」の入力評価用語に対するイメージがどの程度減
少したのかを一目で知ることができる。この表示におい
て、他の評価用語におけるデザイン図修正前後の偏回帰
係数の総和を求め、全ての評価用語に対して同時に表示
することができる。そして全ての評価用語に対して表示
した場合にはデザイン図修正前後においてどのようなイ
メージがどの程度変わったのかを一目で判断することが
できる。

【００５４】推論方法■ 図１４に示すように、各評価用語は負のイメージをもっ
た形容詞語と対をなしている。例えば「可愛らしい」な
る評価用語に対して「可愛らしくない」、又「豪華な」
なる評価用語に対して「質素な」なるのごときである。

【００５５】従って、推論方法■では入力した評価用語
に対し、デザイン図を修正した後、負のイメージがどの
程度強くなったかを知らせるようにした。

【００５６】まず、ステップＳ３１では入力された評価
用語に対する負のイメージを負のデータベースから選出
する。例えば「可愛らしい」に対して「可愛らしくない
」を選出する。負のデータベースとしては図表に示して
いないが、図１５の評価用語の欄を負のイメージ語で置
換え、各偏回帰係数に−１を掛けたものである。そして
ステップＳ３２では負のイメージの偏回帰係数の総和が
最大となるカテゴリを求め、その最大値αＢ　を算出す
る。その算出方法は前記ステップＳ２１と同様である。

【００５７】次いでステップＳ３３でデザイン図の修正
後に前記選出した負のイメージ語の偏回帰係数の総和β
Ｂ　を算出する。その算出は前記ステップＳ２２と同様
である。

【００５８】次いでステップＳ３４においてαＢ　に対
するβＢ　の割合を求め、ステップＳ３５においてＣＲ
Ｔ５に布置表示する。この布置表示は、例えば図８に示
すようなもので、横軸に負のイメージ語、縦軸に入力評
価用語をとり、それぞれ所定のメモリ位置を１００％と
している。そして修正前は黒丸で示され、修正後は白抜
きの三角で示されている。修正後は負のイメージ語が強
くなって一般には受け入れられないものとなっている。 これをＮＧ領域で示すことによって一目で判るようにし
ている。

【００５９】推論方法■ 修正後のテザイン図が評価因子軸上でどの位置にあるか
を表示するものである。ステップＳ４１では入力した評
価用語とそれ以外の因子構成用語の偏回帰係数の総和が
最大となるカテゴリを求め、その最大値

【００６０】

【数１】

【００６１】を算出する。

【００６２】次にステップＳ４２ではデザイン図の修正
後において入力評価用語とそれ以外の因子構成用語の偏
回帰係数の総和

【００６３】

【数２】

【００６４】を求める。

【００６５】次いでステップＳ４３において

【００６６
】

【数３】

【００６７】に対する

【００６８】

【数４】

【００６９】の割合を求め、ステップＳ４４で因子軸上
に布置表示する。この表示は例えば図９に示すようなも
ので、「便利な」と「スポーティな」という２つの軸が
評価因子軸となっているもので、この因子軸空間上で修
正前後のデザイン図の評価がどの位置を示すかを＊で示
した。従って、デザイン図修正前後の評価が評価因子間
の相関関係として見ることができる。なお、因子軸はキ
ーボードの操作等によって選択する。

【００７０】なお、因子軸の作成については以下のとお
りである。

【００７１】図１０はフローチャートを示すもので、ま
ず、ステップＳ８１で知識データベースに関し、評価用
語と車両デザイン要素中の各アイテム・カテゴリとの関
係を示す偏回帰係数マトリックスＸ＝｛Ｘｊｋ｝（図１
５）をデータとして読込む。なお、｛Ｘｊｋ｝は第ｉ番
目の形容詞における第ｊアイテム、第ｋカテゴリの偏回
帰係数を示すものである。

【００７２】つぎにステップＳ８２において評価用語と
因子軸間の因子負荷量マトリックスＹ＝｛Ｙｉｊ｝（図
１４）をデータとして読込む。なお、｛Ｙｉｊ｝は第ｉ
番目の形容詞におけ第ｊ番目の因子軸の因子負荷量を表
わす。

【００７３】そして、ステップＳ８３において全ての評
価用語に対するアイテム・カテゴリの偏回帰係数に各因
子軸のそれぞれに対応した因子負荷量を重み付け、その
総和を求める推論式（ＹＴ　）・Ｘなるマトリックス掛
算により計算し、各軸とアイテム・カテゴリとを定量化
し得る偏回路係数マトリックスＺ＝｛Ｚｊｋ｝を図１７
のように求めることができる。なお、｛Ｚｊｋ｝は第ｉ
番目の因子軸における第ｊアイテム・第ｋカテゴリの偏
回帰係数を示すものである。

【００７４】前記図９はこのように作成された因子軸と
各アイテム・カテゴリとの対応関係により因子軸を形成
し画像表示しているものである。

【００７５】前記図３のステップＳ１２のデザイン要素
の入力は、例えば図１１のルーチンによって行なわれる
ものである。

【００７６】まず、ステップＳ９１では複数アイテムの
中から一つのアイテム、例えばメータ数の入力がキーボ
ード３の操作によって行われる。この操作によって図１
２で示すような造画画面がＣＲＴ５に表示される（ステ
ップＳ９２）。表示された画面を見ながらデサイナはキ
ーボード３の操作によりカテゴリの入力を行う（ステッ
プＳ９３）。ここでは例えば第４カテゴリの大きなメー
タ２個と小さなメータ１個とが設けられたものを入力し
たものとする。

【００７７】こうして入力アイテムに対するカテゴリが
入力されると、これがメモリＭに記憶される（ステップ
Ｓ９４）。

【００７８】そして、ステップＳ９５では全てのアイテ
ムについてカテゴリの入力が終了したか否かが判断され
、上記各ステップＳ９１〜Ｓ９４が全てのアイテムにつ
いて行われる。

【００７９】こうして入力されたアイテムに対するカテ
ゴリは、例えば図１６で各カテゴリに〇を付して示した
。すなわち、メータ数では大２、小１、インストルメン
トパネルとメータクラスタでは一体、メータクラスタと
センターコンソールでは一体、ドアの厚みでは厚い、セ
ンタークラスタの張出しでは有り等の入力を行った。

【００８０】このような入力はデザイナのイメージに基
づいて行われるもので、入力されたデザイン図が、図１
３で示すように終了画面としてＣＲＴ５に表示されるも
のである（ステップＳ９６）。

【００８１】なお、この発明は上記実施例に限定される
ものではなく、車両インテリアの他、車両外観、あるい
は車両以外のデザインにも応用することができる。また
、上記実施例ではデザイナが使用する場合に述べたが一
般のユーザがディーラ等でデザインを決定する際にもそ
の評価を見ながら行なうことができるものである。評価
としては、修正後のデザイン図において偏回帰係数の総
和が最大となる評価用語を単に出力する構成でもよい。

【００８２】

【発明の効果】以上より明らかなように請求項１の発明
によれば、評価用語からデザイン図を出力するか入力さ
れたデザイン図から評価を出力するかを選択することが
でき、デザイン装置の汎用性が著しく拡大する。

【００８３】請求項２の発明によれば、評価用語の入力
によってデザイン図を出力した後、そのデザイン図をデ
ザイナ等のイメージに合わせて修正することができ、し
かも修正後のデザイン図を評価することができる。従っ
て、始めに入力した評価用語に対し、イメージがどの程
度ずれているか等を知ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の構成図である。

【図２】一実施例の概略構成図である。

【図３】一実施例のフローチャートである。

【図４】画像表示の一例を示す説明図である。

【図５】画像表示の一例を示す説明図である。

【図６】評価の推論方法のフローチャートである。

【図７】修正前後の偏回帰係数の変化を示すグラフであ
る。

【図８】修正前後の負のイメージ語の度合を示す説明図
である。

【図９】修正前後の因子軸上の位置を示す説明図である
。

【図１０】因子軸作成のためのフローチャートである。

【図１１】デザイン要素入力のためのフローチャートで
ある。

【図１２】デザイン要素入力のための画像表示の説明図
である。

【図１３】デザイン要素入力のための画像表示の説明図
である。

【図１４】評価用語間の関係を規定する知識の図表であ
る。

【図１５】評価用語と車両デザイン要素の各アイテムと
の関係を規定する知識の図表である。

【図１６】評価用語と車両デザイン要素の各アイテムと
の関係を規定する知識において偏回帰係数の合計を説明
する図表である。

【図１７】各因子軸とアイテム・カテゴリとの関係を規
定する知識の図表である。

【図１８】従来例に係るブロック図である。

【符号の説明】

ＣＬ１　　知識データベース ＣＬ２　　第１の入力手段 ＣＬ３　　デザイン図推論手段 ＣＬ４　　第１の入力手段 ＣＬ５　　第２の入力手段 ＣＬ６　　評価手段 ＣＬ７　　第２の出力手段 ＣＬ８　　選択手段 ＣＬ９　　修正手段

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　デザインを表現する評価用語及びデザ
   イン要素の関係の知識データベースと、評価用語を入力
   する第１の入力手段と、入力された標語用語により前記
   知識データベースからデザイン図を推論する手段と、推
   論されたデザイン図を出力する第１の出力手段と、デザ
   イン図を入力する第２の入力手段と、前記入力されたデ
   ザイン図により前記知識データベースから評価を行なう
   手段と、前記評価の結果を出力する第２の出力手段と、
   前記評価用語からデザイン図を出力するか入力されたデ
   ザイン図から評価を出力するかを選択する手段とを備え
   たことを特徴とするデザイン装置。
2. 【請求項２】　　デザインを表現する評価用語及びデザ
   イン要素の関係の知識データベースと、評価用語を入力
   する第１の入力手段と、入力された評価用語により前記
   知識データベースからデザイン図を推論する手段と、推
   論されたデザイン図を出力する第１の出力手段と、前記
   出力手段で出力されたデザイン図を修正する手段と、修
   正されたデザイン図を評価する手段と、前記評価の結果
   を出力する第２の出力手段とを備えたことを特徴とする
   デザイン装置。