(57)【要約】【課題】被験者が選択する色に基づき、簡便な手法で被験者の気分を正確に推定する。【解決手段】身体に意識を向けたときに、そのときの気分が身体のいずれかの部位で色として感じられた場合の気分（体感気分）と色（体感色）と身体の部位（体感部位）との関係を、頭、胴及び手足を有する抽象化された身体モデルと、色相又は濃さが異なる複数色を備えたカラーパレットとを用いて複数人から取得し、該関係を用いて、任意の被験者の気分を、該被験者の体感色と体感部位から推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体に意識を向けたときに、そのときの気分が身体のいずれかの部位で色として感じられた場合の気分（以下、体感気分という）と色（以下、体感色という）と身体の部位（以下、体感部位という）との関係を、頭、胴及び手足を有する抽象化された身体モデルと、色相又は濃さが異なる複数色を備えたカラーパレットとを用いて複数人から取得し、
前記関係を用いて、任意の被験者の気分を、該被験者の体感色と体感部位から推定する気分の推定方法。
【請求項２】
体感気分と体感色と体感部位との関係として、抽象化された身体モデルの体感色に対応する部位が体感色で彩色されている色つき身体モデル（以下、ボディーカラーマップという）が、快適感因子の散布図に表示されている、ボディーカラーマップと快適感因子との対応図を使用する請求項１記載の気分の推定方法。
【請求項３】
体感気分と体感色と体感部位との関係として、体感気分と体感色と体感部位の機械学習により演算装置に構築した分類器を使用し、該演算装置に、任意の被験者の体感色と体感部位を入力し、該演算装置から被験者の気分の推定結果を出力する請求項１記載の気分の推定方法。
【請求項４】
被験者の体感色と体感部位から被験者の気分を推定するためのツールであって、複数人から取得された、体感気分と体感色と体感部位との関係が、ボディーカラーマップが快適感因子の散布図に表示されていることにより表されているボディーカラーマップと快適感因子との対応図。
【請求項５】
被験者の体感色と体感部位から被験者の気分を推定するためのシステムであって、体感色と体感部位から体感気分を推定する分類器が記憶されている演算装置を備え、演算装置は、任意の被験者の体感色と体感部位が入力されると、被験者の気分の推定結果を出力する気分の推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気分の推定方法及びこの方法で使用するツールに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、日常生活や作業環境で経験される快適感が、質の異なる１６種の快適感因子からなり、不快感が８種の不快感因子からなるとして、被験者が日常生活で経験する快適感を、被験者が発した感情語、又は被験者が選択した感情語に基づいて定量的に測定する快適感評価システムが提案されている（特許文献１）。この快適感評価システムでは、被験者に所定の場面を想定してもらい、被験者から特定の質問に対する回答を得、その回答に含まれる感情語から快適感得点や不快感得点を算出する。
【０００３】
一方、色に関連して被験者の感情を推定するシステムとして、被験者に所定の図柄に塗り絵をさせ、塗り絵の色から被験者の色彩心理を診断するシステム（特許文献２）や、被験者に提示した複数の色を被験者に順位付けしてもらい、その色の順位に基づいて被験者の心理状態を診断するシステム（特許文献３）が提案されている。
【０００４】
また、イメージ療法の一つに、被験者が自分自身の体と心の状態をイメージし、モノクロの身体図に彩色する身体イメージ彩色図法がある。この身体イメージ彩色図法を対人不安傾向のある者に行ったところ、コントロールに対して頭と胸部への彩色が優位に高くなったことが報告されている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許５０３２０９７号公報
【特許文献２】特許５９９６１４４号公報
【特許文献３】特許４７５０５５４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】今野紀子、科学研究費助成事業研究成果報告書2015年（2013.04.01-2016.03.31）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１によれば、被験者の感情を、快適感因子あるいは不快感因子を用いて評価することができるが、より簡便かつ高精度に感情を評価できるようにすることが望まれる。
【０００８】
これに関し、被験者が選択する色に基づいて被験者の感情を推定することも考えられるが、特許文献２、３の手法では被験者の感情を、特許文献１に記載されている快適感因子や不快感因子のレベルまで詳細に分析することができない。また、非特許文献１に記載の身体イメージ彩色図法では身体図として、具象的に全身を線描画したものが使用され、身体図をどのように塗るかは被験者自身に委ねられているため、被験者が彩色に選択した色と彩色された身体部位と、被験者の感情とを関連づけることが難しい。そのため、彩色された身体部位と色から被験者がどのような感情を抱いているかを解釈することは行われていない。
【０００９】
これに対し、本発明は、被験者が選択する色に基づき、より簡便な手法で被験者の気分を正確に推定できるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者は、多数の人に、それぞれの身体に意識を向けてもらい、そのときの気分が身体のいずれかの部位に色として感じられた場合の、気分と色と身体の部位の関係を分析したところ、これらの中には有意な関係を示す組み合わせが複数存在すること、さらに、色と身体の部位から気分をクラスター分析をしたところ、クラスター分析された気分同士の位置関係は、特許文献１に記載されている快適感を構成する１６種の快適感因子同士の位置関係とほぼ一致すること、したがって、色と身体の部位とから推定される人の気分は、快適感を構成する１６種の快適感因子に対応していると考えられること、また、気分と色と身体の部位との関係の機械学習により分類器を作成し、色と身体の部位とから人の気分を推定すると、任意の被験者について、身体の部位に感じた色とその部位から、そのときの気分を高精度に推定できることを想到し、本発明を完成させた。
【００１１】
即ち、本発明は、身体に意識を向けたときに、そのときの気分が身体のいずれかの部位で色として感じられた場合の気分（以下、体感気分という）と色（以下、体感色という）と身体の部位（以下、体感部位という）との関係を、頭、胴及び手足を有する抽象化された身体モデルと、色相又は濃さが異なる複数色を備えたカラーパレットとを用いて複数人から取得し、
前記関係を用いて、任意の被験者の気分を、該被験者の体感色と体感部位から推定する気分の推定方法を提供する。
【００１２】
また、本発明は、被験者の体感色と体感部位から被験者の気分を推定するためのツールであって、複数人から取得された、体感気分と体感色と体感部位との関係が、抽象化された身体モデルの体感色に対応する部位が体感色で彩色されている色つき身体モデル（以下、ボディーカラーマップという）が快適感因子の散布図に表示されることにより表されているボディーカラーマップと快適感因子との対応図を提供する。
【００１３】
さらに本発明は、被験者の体感色と体感部位から被験者の気分を推定するためのシステムであって、体感色と体感部位から体感気分を推定する分類器が記憶されている演算装置を備え、演算装置は、任意の被験者の体感色と体感部位が入力されると、被験者の気分の推定結果を出力する気分の推定システムを提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の気分の推定方法によれば、抽象化された身体モデルとカラーパレットを用いて被験者の気分を容易に高精度に推定することができる。
【００１５】
特に、本発明のボディーカラーマップと快適感因子との対応図を使用すると、被験者の体感色と体感部位とから、演算装置等を使用することなく、簡便に被験者の気分を推定することができる。したがって、例えば商品を販売する店頭で顧客の心理状態に応じて商品を推奨することが可能となる。
【００１６】
一方、体感色と体感部位から体感気分を推定する分類器を演算装置に構築しておくと、演算装置に被験者の体感色と体感部位を入力することにより、被験者の気分の推定結果を得ることができる。したがって、この演算装置を通信回線に接続し、通信回線を介して分類器を利用できるようにすると、あるいは分類器をダウンロード可能とすると、例えば、携帯端末等を用いて被験者に容易に自己の気分を気づかせること、あるいは被験者自らが自己の気分に気づくことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明で使用する抽象化された身体モデルの例である。
【図２】図２は、カラーパレットの平面図である。
【図３】図３は、質問票の一例である。
【図４Ａ】図４Ａは、体感部位が手の場合の体感気分と体感部位の関係図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、体感部位が足の場合の体感気分と体感部位の関係図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、体感部位が腹の場合の体感気分と体感部位の関係図である。
【図５】図５は、体感気分と体感色の色相と体感部位との関連を示す集計表である。
【図６】図６は、体感気分と体感色の濃度と体感部位との関連を示す集計表である。
【図７】図７は、体感色と体感部位の組み合わせと１６種の快適感因子とをコレスポンディング分析した結果である。
【図８】図８は、ボディーカラーマップと快適感因子との対応図である。
【図９】図９は、気分の推定結果の出力態様の例示である。
【図１０】図１０は、体感気分の喚起文章の例文である。
【図１１】図１１は、実施例の体感気分、体感部位、体感色の集計表である。
【図１２】図１２は、実施例の体感気分の樹形図である。
【図１３】図１３は、特許文献１に記載の１６種の快適感因子をコレスポンディング分析することにより得られた、意味空間における快適感因子の配置関係図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照しつつ本発明を詳細に説明する。
＜気分の推定方法の概要＞
本発明の気分の推定方法は、身体に意識を向けたときにそのときの気分が身体のいずれかの部位で色として感じられた場合の気分（体感気分）と、そのときの色（体感色）と、身体の部位（体感部位）とには、統計的に有意な組み合わせが存在するという本発明者の知見に基づいている。そこで、本発明では、複数人から取得した、体感気分と体感色と体感部位との関係に基づいて、被験者の体感色と体感部位から被験者の気分を推定する。
【００１９】
この場合、推定精度を向上させるため、体感色は、色相又は濃さが異なる複数色を備えた特定のカラーパレットから選択されるようにし、体感部位は、頭、胴及び手足を有する抽象化された身体モデルの部位で特定されるようにする。
【００２０】
被験者の気分の推定は、ボディーカラーマップと快適感因子との対応図を用いて行ってもよく、また、機械学習により演算装置に構築した分類器を用いて推定してもよい。
【００２１】
＜身体モデル＞
本発明で使用する身体モデルは、胴、頭及び手足を有する抽象化された２次元の身体図又は３次元の立体物である。この身体モデルは、頭、胴、手足が判別できればよく、人型でも人形タイプでもロボットタイプでもアニメタイプでもよい。胴が胸と腹に区分され、手足が手と足に区分されているものが好ましい。
【００２２】
身体モデルは、線画でも、平面図でも３Ｄ映像でも、人形でもよい。例えば、図１（ａ）に示す線画タイプの身体モデル、同図（ｂ）に示すロボットタイプの身体モデル、同図（ｃ）に示す人形タイプの身体モデルとすることができる。
身体モデルには、彩色すべき部分を破線などで示してもよく、示さなくてもよい。
【００２３】
また、体感気分と体感色と体感部位との関係を得るために、複数人からこれらのデータを取得する際に使用する身体モデルと、被験者の気分を推定するために使用する身体モデルとは、必ずしも同一でなくてもよいが、共通のものとすることが好ましい。
【００２４】
＜カラーパレット＞
カラーパレットとしては、色相又は濃度が異なる複数の色を有するものを使用し、好ましくは少なくとも色相が異なる複数色を使用する。カラーパレットを構成する色数は多すぎると被験者による色の選択が困難となり、少なすぎると本発明の推定精度が低下するので、色相を９〜１３種とし、濃度を３〜４種とすることが好ましい。例えば、図２に示すように、１３種の色相と４種の濃度（Ａ：淡、Ｂ：やや淡、Ｃ：やや濃い、Ｄ：濃い）からなる合計５２色のカラーパレット１０を使用することができる。
【００２５】
カラーパレットは、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の携帯端末のディスプレイに表示されたものでもよく、実際の色鉛筆、クレヨン等から構成してもよい。
【００２６】
カラーパレットを用いた彩色方法としては、例えば、身体モデルの彩色を被験者が携帯端末の画面上で行う場合、画面にカラーパレットが表示され、そのカラーパレットから選択した色で身体モデルの指定した部位が塗りつぶされるようにすればよい。また、カラーパレットが表示される端末と、該端末と接続した人形を用いる場合に、端末で選択した身体部位と色で人形が発光するようにしてもよい。
【００２７】
一方、身体モデルへの彩色が、色鉛筆又はクレヨンを用いて実際の手作業により行われるようにしてもよく、その場合には、カラーパレットとして所定数の色数を有する色鉛筆やクレヨンを使用する。この場合、色鉛筆やクレヨンの色数は、１２〜１６色とすることが好ましい。手作業による彩色の結果は、彩色された身体モデルをカメラなどで撮影して、あるいは、色鉛筆やクレヨンに記号や番号を付して、その記号や番号を身体モデルの部位に対応するように入力することで、情報処理装置による演算が可能となるようにすることができ、それにより以後の処理を、画面を用いて入力した場合と同様に行うことができる。
【００２８】
＜体感気分と体感色と体感部位との関係の取得＞
（体感気分と体感色と体感部位のデータの取得）
本発明においては、体感気分と体感色と体感部位との関係を取得するために、予め複数人から体感気分と体感色と体感部位のデータを取得する。このデータ数は２４０以上とすることが好ましく、データの提供者としては、成人が好ましい。
【００２９】
体感気分と体感色と体感部位のデータの取得方法としては、例えば図３に示すような、身体モデル１とカラーパレット１０が記載された質問票を用いて、各人に身体モデル１中の身体の部位の回答欄に、カラーパレット１０から選択した色を記載してもらう。より具体的には、データの提供者に、自己の身体の状態に意識を向けてもらい、そのときの気分に合う感覚が身体の部位に感じられたときに、身体モデル１中の身体の部位を、カラーパレット１０から選んだ色で彩色してもらう。彩色は、カラーパレット１０から選択した色番号を記載することによって行ってもよく、身体モデル１中の身体の部位を、実際に塗りつぶすことにより行ってもよい。
【００３０】
彩色における色の選択は、熟考せず、直感的に回答してもらうようにする。この場合、ボディーカラーマップが作成されるようにすると、回答者自身が体感色を認識しやすいので好ましい。一方、回答者が、感情に合う感覚を身体部位に感じられないときには彩色を不要とする。その場合、体感色が感じられないことを所定の方法で示してもらうことが好ましく、例えば、図３に示した質問票では、回答欄にその旨の表示として「９９」を記入してもらう。
【００３１】
データの取得は、ＷＥＢ上で不特定多数の人に質問票を公開し、ＷＥＢ上で回答を得るようにしてもよく、プリントアウトした質問票を所定の場所で配布し、回答を得るようにしてもよい。
【００３２】
（データの解析）
複数人から取得した体感気分と体感色と体感部位のデータから、有意な関係を示す組み合わせを選択する。即ち、本発明者の知見によれば、体感気分の種類によって体感部位と体感色が異なり、また、体感色と体感部位から体感気分を推定できるほどに体感色と体感部位と体感気分に特定の関係があるか否かも体感部位や体感色によって異なる。
【００３３】
例えば、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃは、後述する実施例１の回答者１４６名から得た体感気分と体感色と体感部位のデータ（データ数２８１）を、手、足、腹に感じられた快適感にｔ検定を行った結果である。図４Ａから、手では「気楽」と「開放感」について、感じる人と感じない人とに有意な差があり、図４Ｂから、足では「気楽」と「開放感」について、感じる人と感じない人とに有意な差があり、「感動」と「対人的好感情」についても差が認められ、図４Ｃから、腹では「開放感」と「自信」について、感じる人と感じない人とに有意な差があり、「活気」、「強さ」、「豪華」についても差が認められる。
【００３４】
また、図５は、上述と同じデータを体感色の色相（Ｃ１〜Ｃ１３の１３種と、色が感じられない場合「Ｃ９９」）と、体感部位との関連性をカイ二乗検定により調べた結果である。図５から、顔では、色相番号Ｃ１（赤）と「強さ」に強い関連があり、色相番号Ｃ３（橙色）と「安静」に強い関連があること、腹では色相番号Ｃ１（赤）と「自信」に強い関連があり、色相番号Ｃ９９（色選択なし）と「対人的好感情」に強い関連があること等がわかる。
【００３５】
図６は、上述と同じデータを体感色の濃度（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）と体感部位との関連性をカイ二乗検定により調べた結果である。図６から、顔では、濃度記号Ａ（淡）と「安静」に強い関連があり、濃度記号Ｃ（やや濃い）と「熱中」、「強さ」、「やる気」に強い関連があり、濃度記号Ｄ（濃い）と「気楽」に強い関連があり、胸では、濃度記号Ａ（淡）と「安静」に強い関連があり、濃度記号Ｂ（やや淡）と「気楽」に強い関連があり、濃度記号Ｃ（やや濃い）と「熱中」、「強さ」、「やる気」、「活気」に強い関連があること、腹では、濃度記号９９（色選択なし）と「対人的好感情」に強い関連があること等がわかる。
【００３６】
図７は、図５及び図６に示したカイ二乗検定に用いた頻度データをコレスポンディング分析（統計解析ソフトＲのパッケージｃａ）し、マッピングした結果である。図中、横軸は第１主成分（寄与率６０．５％）、縦軸は第２主成分（寄与率１６．６％）を表している。この図から、「安静」、「気楽」は体感色が淡い色となり、「爽快」、「開放感」は体感色が紺、青等の寒色系の色となり、「活気」、「やる気」、「自信」といった活性度の高い感情は体感色がやや濃い色や黄色となり、「熱中」、「感動」は体感色が赤系となり、「対人的好感情」は腹や胸に色を感じないという特徴のあることがわかる。
【００３７】
一方、特許文献１に記載の１６種の快適感因子をコレスポンディング分析すると図１３に示すように付置されることが知られている（第７０、７１回日本心理学会）。図８は、後述する実施例１に記載したように、図７に示した体感気分、体感部位及び体感色の関係を、ボディーカラーマップを用いて図１３上に付置した結果である。なお、図８のボディーカラーマップにおける体感色は、当該体感部位において特徴的な体感色がある場合には、その体感色を示している。例えば、体感気分が安静で体感部位が胸の場合に、より出現頻度が高い体感色は赤であるが、他の体感気分の胸の体感色と比べるとグリーンの出現頻度が顕著に高いため、安静の胸における体感色をグリーンに修正している。
【００３８】
図７は体感部位と体感色から得られる体感気分をコレスポンディング分析した結果であるのに対し、図８は言葉から得られる体感気分をコレスポンディング分析した結果であるため、図８における体感気分の配置と図７における体感気分の配置は同一ではないが、体感気分同士の相対的な関係が類似していることがわかる。なお、コレスポンディング分析の結果を示したこれらの図において縦軸と横軸は、コレスポンディング分析で使用するクロス集計の分析軸であり、個々の体感気分における縦軸、横軸の数値自体に意味はない。
【００３９】
図８に示したようなボディーカラーマップと体感気分との対応図によれば、被験者のボディーカラーマップと対比することにより、被験者の気分を容易に推定することが可能となる。
【００４０】
一方、本発明は、複数人から得た体感気分と体感色と体感部位の全データからランダムに抽出されたデータの機械学習により分類器を演算装置に構築し、任意の被験者の体感部位と体感色からその被験者の気分を推定してもよい。分類器としては、例えば、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン等を使用することができる。
【００４１】
なお、分類器を構築した演算装置と、本発明の気分の推定方法の利用者が使用するパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の携帯端末とを通信回線で接続し、利用者は通信回線を使用して演算装置に構築した分類器を使用できるようにしてもよく、また、分類器をダウンロード可能とし、利用者が手元のパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等に分類器をダウンロードして使用してもよい。分類器が記憶されている演算装置は、本発明の推定システムの要素となる。
【００４２】
＜被験者の気分の推定＞
上述の回答者から体感気分、体感色及び体感部位を取得したのと同様にして、任意の被験者から体感気分、体感色及び体感部位を取得する。
【００４３】
本発明の推定システムを用いて被験者の気分を推定する場合には、このシステムを構成する演算装置（即ち、上述の分類器が記憶されている演算装置）に任意の被験者の体感部位と体感色を入力し、その被験者の気分の推定結果を出力させる。
【００４４】
この出力態様としては、例えば、図９（ａ）に示すように被験者の気分を文章で表現し、画面又は紙面に出力することができる。
【００４５】
被験者の気分の総合得点として、例えば、体感色と体感部位からランダムフォレストにより推定される「満足」のスコアを算出し、これを感情価として図９（ｂ）に示すように帯状のスケール上の位置で示しても良い。
【００４６】
一方、分類器を使用することなく、上述のボディーカラーマップと体感気分との対応図を用いて被験者の気分を推定してもよい。例えば、この対応図内で被験者のボディーカラーマップに対応する位置を見つけ、その位置又はその位置付近の体感気分から被験者の気分を推定する。この推定結果の表示方法としては、例えば、対応図に、被験者のボディーカラーマップを表示してもよく、図９（ｃ）に示すように、対応図における被験者の気分の位置を丸囲みすることにより示しても良い。
【００４７】
＜気分の推定方法の利用態様＞
本発明の気分の推定方法の具体的利用態様としては、例えば、化粧品を販売する店頭や美容施術を行うエステ等において、体感色及び体感部位を質問する質問用紙を顧客に渡し、回答してもらい、その回答と、ボディーカラーマップと体感気分との対応図とを対比することにより顧客の気分を推定する。これにより、化粧品、美容施術等に対する顧客の満足度を知ることができる。また、美容施術の前後で顧客の気分を推定することにより、美容施術による気分の変化を顧客自身に気づかせ、顧客により充実感を味わってもらうことができる。
【００４８】
一方、店頭に備えられているパーソナルコンピュータ、タブレット等の携帯端末に、被験者の体感色及び体感部位を問う質問画面が表示されるようにし、その画面の指示にそって体感色及び体感部位を入力することにより、通信回線を介して演算装置の分類器にその情報が入力され、分類器が顧客の気分の推定結果を出力し、その推定結果が、質問画面が表示されたパーソナルコンピュータ、タブレット等の携帯端末に送信されるようにしてもよい。この場合の質問画面としては、例えば、図３に示した質問票を表示することができる。
【００４９】
また、被験者は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の携帯端末から、本発明のシステムにアクセスし、自らの気分を随時知ることができるようにしてもよい。これにより、被験者は自分が快適となるための要素を知ることができる。
【００５０】
上述の質問票の表示機能や、分類器による推定機能や、結果の出力機能を備えたアプリケーションソフトを作製しこれを、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等にインストールし、被験者が随時自らの気分を自覚できるようにしてもよい。
【実施例】
【００５１】
以下、実施例により本発明を具体的に説明する。
実施例１
気分を「快−不快」の軸で捉えた場合の「快」に属する気分が、体感部位及び体感色で捉えられるかを次のようにして調べた。まず、２０〜４７歳の男性８６名（平均年齢２９．５歳）と、２２〜４４歳の女性６０名（平均年齢３０．１歳）の合計１４６名を回答者とし、ＷＥＢ上でアンケートを行った。
【００５２】
このアンケートでは、まず、各回答者に体感気分の喚起文章として図１０に示した日常に関する文章のうち、一つの場面セット番号に属する４〜５個ずつの文章を読んでもらい、回答者が快いと感じる文章を選択し、回答者がその場面にいることを想像し、喚起された体感気分について、次の評価を行うようにした。これにより合計２８１のデータを取得した。
【００５３】
体感気分のうち、快さの評価は、「０：快くない」から「９：非常に快い」の９件法で評価する。
体感気分のうち、「快さ」の因子である次の１６個の快適感因子については、表１に示した用語で表される気持ちを「１：全くそう思わない」〜「９：非常にそう思う」の９件法で評価する。
【００５４】
【表１】
2020039794.tif 000003
【００５５】
体感色は、体感気分の喚起時に顔、胸、腹のどこに色を感じたかを図２に示したカラーパレットのパレット番号で回答を求め、他の部位に感じた色については、その部位と色を自由回答方式で回答を求めた。
【００５６】
得られた回答のうち、快適感因子の得点が、９点満点中８点以上のデータについて、体感部位ごとに色の濃度、色相等の色項目の回答人数をカウントした。人数が少ない色項目は削除し、体感部位、体感色のデータセットを図１１のように集計し、体感部位と体感色のデータから、体感気分をデータラベルとしてクラスター分析を行った。解析ソフトにはＲを使用し、ウォード法を採用し、ユークリッド平方距離で分類対象同士の距離を測定した。その結果、図１２の樹形図を得た。
【００５７】
このクラスター分析で得られた因子配置は、特許文献１に記載の１６種の快適感因子をコレスポンデンス分析して得られた結果と同様であった。これにより、体感色と体感部位に関連づけられる体感気分は、特許文献１に記載の快適感因子に対応していることがわかる。
【００５８】
また、図１１に示したデータをコレスポンディング分析し（統計解析ソフトＲのパッケージｃａ）、マッピングすることにより、前述した図７の結果を得た。
上述のように、体感色と体感部位に関連づけられる体感気分は、特許文献１に記載の快適感因子に対応していることがわかった。一方、特許文献１に記載の１６種の快適感因子をコレスポンディング分析することにより図１３の快適感因子の配置を得られることが知られている（第７０、７１回日本心理学会）。そこで、図７に示した体感部位及び体感色の関係をボディーカラーマップで表し、さらに、ボディーカラーマップに対応する体感気分を、図１３に示した快適感因子の対応する位置に付置することにより図８のボディーカラーマップと体感気分との対応図を得た。
【００５９】
実施例２
実施例１のアンケートで取得した２８１のデータでは、色の濃さＤ、色相番号７、１０、１１、１２を選択した人数が少なかった。そこで、色の濃さＤ、色相番号７、１０、１１、１２が選択されたデータを除去した２６７のデータを用いて、以下の解析を行った。
【００６０】
回答として得られた体感気分を次の５つの体感気分ラベルに分類し、体感気分ラベル（５因子）と体感色と体感部位のデータから機械学習により分類器を構築した。なお、体感気分を５つの体感気分ラベルに分類するにあたり、快適感モデルと異なる動向を見せた「豪華」、「達成感」の２因子を体感気分ラベルの構成因子から外し、快適感の上位概念に相当し、多くの回答者の主たる体感気分になってしまうと考えられる「満足」も外した。
【００６１】
５つの体感気分ラベル
(1)安静、気楽
(2)開放、爽快
(3)やる気、自信、活気、強さ、熱中
(4)感動、ときめき
(5)対人的好感情、親和
【００６２】
また、回答ごとに(1)〜(5)のそれぞれの平均値を算出し、最も得点が高かった快適感因子をその回答の体感気分ラベルとした。
【００６３】
分類器としては、ランダムフォレスト（決定木数１００、ＲＢＦカーネル）とサポートベクターマシン（ＳＶＭ）（パラメータＣ：１０、ｇａｍｍａ：０．０１）を使用し、分類精度を対比した。その結果、サポートベクターマシンでは、開放、爽快に関し、６３％という高い推定精度が得られた。
【００６４】
また、回答として得られた体感気分の「満足」について、得点１〜５を満足小、得点６，７を満足中、得点８，９を満足大にラベルし、ランダムフォレストで分類器を構築し、ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ交差検証で分類精度を評価した。推定精度は５８．１％であり高い精度を得られた。
【符号の説明】
【００６５】
１    身体モデル
１０  カラーパレット
【図１】
2020039794.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
2020039794.tif 000007
【図４Ｂ】
2020039794.tif 000008
【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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