(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
印象語で表されるデザイン評価観点でそれぞれ評価され、それぞれ任意の数のデザインの構成要素からなる多数のデザインサンプルを入力し、各デザインサンプルについて、該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し、各構成要素において決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成し、多数の前記デザインサンプルから得られる多数の前記サンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすための条件であるデザイン知識を出力することを特徴とするデザインサンプル解析方法。
【請求項２】
印象語で表されるデザイン評価観点でそれぞれ評価されそれぞれ任意の数のデザインの構成要素を含むデザインサンプルについて該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成するパラメータ化手段と、該パラメータ化手段で得られる多数の前記デザインサンプルにおける多数の前記サンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすための条件であるデザイン知識を出力するデザイン知識獲得手段を有することを特徴とするデザインサンプル解析装置。
【請求項３】
請求項１に記載のデザインサンプル解析方法または請求項２に記載のデザインサンプル解析装置によって出力されるデザイン知識を保持しておき、任意の数のデザインの構成要素を含むデザインサンプルが入力されると、該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し、決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成し、形成されたサンプルプロファイルと保持されているデザイン知識とを照合し、一致するデザイン知識に対応するデザイン評価観点についての評価を出力することを特徴とするデザイン評価方法。
【請求項４】
請求項１に記載のデザインサンプル解析方法または請求項２に記載のデザインサンプル解析装置によって出力されるデザイン知識を保持するデザイン知識保持手段と、任意の数のデザインの構成要素を含むデザインサンプルについて該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成するパラメータ化手段と、該パラメータ化手段によって形成されたサンプルプロファイルと前記デザイン知識保持手段に保持されているデザイン知識とを照合し一致するデザイン知識に対応するデザイン評価観点についての評価を出力するデザインサンプル評価手段を有することを特徴とするデザイン評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デザイン評価観点でそれぞれ評価された多数のデザインサンプルを分析して、文書のビジュアルデザインについてのデザイン知識を出力するデザインサンプル解析方法および装置と、そのデザイン知識を用いてデザインサンプルの評価を行うデザイン評価方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、印象語で表されるデザインのイメージでそれぞれ評価されたデザインサンプル（以下単にサンプルともいう）を分析して、デザイン知識を得るのには、主として統計的手法が用いられてきた。例えば、石場正大他，「感性モデルを組み込んだ文書作成支援システムの提案」，情報処理学会ヒューマンインタフェース研究会資料９７−ＨＩ−７０，ｐ７１−７８，１９９７で提案されたシステムにおいては、次のようにしてデザイン知識を得ている。まず、ＳＤ法を用いて感性モデルの構築を行う。ビジネス文書の印象を、１５のサンプルについて官能評価し、これを因子分析した結果、斬新さ、個性的、シンプル、暖かさ、力強さの印象語で表される５つの因子を得る。次に、各サンプルのこれらの因子に対しての評価値と、「タイトル／見出しのフォント種」、「タイトルのフォント書体」、「本文のフォント種」、「行間」、等の１２種類のパラメータとの間で重回帰分析を行い、１２のパラメータと５つの印象語の関係を求めている。
【０００３】
上述の方法では、すべてのサンプルが、タイトル、本文等、決まった構成要素から成り、その配置や数もサンプルごとにほとんど違わないような、定型的なビジネス文書を対象としている。しかし、サンプルごとに様々な種類の構成要素が現れ、その位置や数も一定しないような、定型的でない文書、例えば、ポスターなどにはそのままでは適用できないという問題点がある。例えば、上述の方法において対象としている定型的なビジネス文書では、例えばタイトルは必ず存在していたので、「タイトルのフォント書体」という、すべてのサンプルについて値が決まるようなパラメータを設定するようなことは容易であった。しかし、定型的でない文書を対象にデザイン知識を獲得しようとした場合には、サンプルごとに、現れる構成要素が一定していないため、すべてのサンプルについて値が決まるようなパラメータを設定することが困難になる。例えば、タイトルについてのパラメータを設定しようとしても、サンプルによって、タイトルが複数ある場合や、タイトルがない場合、あるいはどれがタイトルであるか判然としない場合などがあるため、パラメータがうまく設定できないという問題が発生する。
【０００４】
また、例えば特開平７−２７１８３７号公報に記載されているデザイン装置でも、同様の統計的手法で、官能評価を行い、デザイン知識を得ている。但しここでのデザインは、車両のインテリアのデザインである。パラメータは、「インストの厚み、スポーク数」等であり、評価用語としては、「集中できる、豪華な」等がある。車両においては装着される部品要素にはほとんど変化がなく、多変量解析などの手法を利用することができる。しかし、この技術も多変量解析という統計的手法を用いているため、上述の技術と同様に構成要素が変化してパラメータの数が変化する対象については適用できないという問題があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルについても、デザイン評価観点による解析を行うことができるデザインサンプル解析方法および装置を提供するとともに、このようなデザインサンプル解析方法および装置によって出力されるデザイン知識に基づいて、任意の数のデザインの構成要素からなるデザインサンプルのデザイン評価観点についての評価を行うことのできるデザイン評価方法および装置を提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明のデザインサンプル解析方法および装置では、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルを解析対象とし、従来のようにサンプル全体を対象として解析してパラメータの値を決定するのではなく、サンプルを構成する個々の構成要素ごとに解析をしてパラメータの値を決定し、その要素ごとのパラメータの集まりを、サンプルのサンプルプロファイルとする。そして多数のサンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすデザイン知識を獲得して出力する。
【０００７】
また、本発明のデザイン評価方法および装置では、上述のデザインサンプル解析方法および装置によって得られたデザイン知識を保持しておく。そして新たなサンプルが入力されたとき、上述のデザインサンプル解析方法および装置と同様にして、入力されたサンプルについて各構成要素のパラメータの値からサンプルプロファイルを形成し、形成されたサンプルプロファイルと保持されているデザイン知識とを照合し、前記デザイン評価観点についての評価を出力する。このような構成により、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルについてもデザイン評価観点についての評価を行うことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態を示す概略構成図である。図中、１はサンプル集合、２はデザインサンプル解析部、３はデザイン評価部、４はサンプル、５は評価結果、１１はサンプル、１２はラベル、２１はパラメータ化部、２２はサンプルプロファイル集合、２３はサンプルプロファイル、２４はラベル、２５はデザイン知識獲得部、３１はデザイン知識保持部、３２はパラメータ化部、３３はサンプルプロファイル、３４は評価部である。
【０００９】
サンプル集合１は、デザインサンプル解析部２への入力となるサンプル１１の集合である。サンプル１１には、それぞれラベル１２が付加されている。このラベル１２は、デザイン評価観点での評価を示している。ここでは、それぞれのサンプルのデザイン評価観点での評価を、ある１つのデザイン評価観点に当てはまるか否かで表すことにする。すなわち、評価は「真」または「偽」の２値である。ラベル１２は、１つのデザイン評価観点について、この２値のいずれかをとる。例えば、「安定感がある」という１つの印象語について、サンプルが当てはまるか否か、すなわちサンプルが安定感があるといえるか否かをデザイン評価観点として評価し、当てはまればラベル１２，２４を真、当てはまらなければ偽とする。
【００１０】
デザインサンプル解析部２は、サンプル集合１内の各サンプル１１を解析して、デザイン評価観点におけるデザイン知識を抽出して出力する。このデザインサンプル解析部２は、主にパラメータ化部２１およびデザイン知識獲得部２５を有している。パラメータ化部２１は、サンプル集合１内の各サンプル１１について、サンプル１１に存在する各構成要素ごとにパラメータの値を決定し、これらのパラメータの値からなるサンプルプロファイル２３を形成する。このサンプルプロファイル２３は各サンプル１１ごとに作成され、サンプルプロファイル集合２２を形成する。また、各サンプルプロファイル２３には、対応するサンプル１１に付されていたラベル１２がそのままラベル２４として付されている。
【００１１】
デザイン知識獲得部２５は、サンプルプロファイル集合２２中のサンプルプロファイル２３とそのラベル２４をもとに、そのラベルが示すデザイン評価観点を満たすための条件であるデザイン知識を獲得して出力する。ただしこの場合、各サンプル中の構成要素の数が異なるため、各サンプルプロファイル２３中のバラメータの数がサンプルごとに違ってくる。そのため、サンプルからデザイン知識を得る際に、従来の技術で用いているような統計的手法（重回帰分析）は使えない。本発明では、機械学習の方式を利用している。その一手法として、パラメータの列からなるルールをある各構成要素のパラメータの列が満たすか否かによってそのルールとサンプルプロファイルとの一致を検出し、デザイン評価観点を満たすルールをデザイン知識として獲得する。このように各構成要素ごとの判定を行うことによって、構成要素の個数や配置などによらないデザイン知識の獲得を実現している。
【００１２】
図２は、デザイン知識獲得部２５の一例を示す構成図である。図中、４１はルール枚挙部、４２は学習部、５１はカレントデザイン知識格納部、５２は真評価プロファイル格納部、５３は偽評価プロファイル格納部である。ルール枚挙部４１は、可能な全てのルールを生成して順次学習部４２に渡す。学習部４２は、ルール枚挙部４１において生成されたルールを受け取り、そのルールがデザイン評価観点を判定するために有効なルールか否かを調べ、有効なルールをデザイン知識として出力する。学習部４２は、カレントデザイン知識格納部５１，真評価プロファイル格納部５２，偽評価プロファイル格納部５３などを有している。サンプルプロファイル集合２２中のサンプルプロファイル２３は、そのラベル２４の値に従って真評価プロファイル格納部５２または偽評価プロファイル格納部５３のいずれかに分類されて格納される。ルール枚挙部４１から受け取ったルールが偽評価プロファイル格納部５３に格納されたサンプルプロファイルと一致せず、かつ、真評価プロファイル格納部４２に格納されたサンプルプロファイルと一致する場合、そのルールをデザイン知識の候補としてカレントデザイン知識格納部５１に格納する。最終的にカレントデザイン知識格納部５１に格納されたデザイン知識をデザイン知識としてデザイン知識保持部３１へ出力する。
【００１３】
図１に戻り、デザイン評価部３は、新たな評価の対象となるサンプル４について、デザイン評価観点においての評価を判定し、評価結果５を出力する。デザイン評価部３は、主にデザイン知識保持部３１、パラメータ化部３２、および評価部３４を有している。デザイン知識保持部３１は、デザインサンプル解析部２から出力されるデザイン知識を保持する。
【００１４】
パラメータ化部３２は、デザインサンプル解析部２におけるパラメータ化部２１と同様の処理を行うものであり、入力されたサンプル４について、サンプル４に存在する各構成要素ごとにパラメータの値を決定し、これらのパラメータの値からなるサンプルプロファイル３３を形成する。なお、このパラメータ化部３２はパラメータ化部２１と共通の構成としてもよい。
【００１５】
評価部３４は、パラメータ化部３２で形成されたサンプルプロファイル３３を、デザイン知識保持部３１に保持されているデザイン知識と照合し、デザイン評価観点についての評価を評価結果５として出力する。
【００１６】
サンプル４は、デザイン評価部３において評価の対象とするサンプルである。サンプル１１とは異なり、まだデザイン評価観点における評価が行われていないので、評価を示すラベルはない。また評価結果５は、デザイン評価部３で評価した結果であり、ラベル１２と同じものである。
【００１７】
以下、本発明の実施の一形態における動作の一例について説明する。全体の動作は、まずデザインサンプル解析部２において、サンプルがそのデザイン評価観点に当てはまるための条件（ルール）をデザイン知識として得る。そのデザイン知識をデザイン知識保持部３１に保持させておき、新たなサンプルが入力されたとき、デザイン評価部３でデザイン知識保持部３１に保持されているでデザイン知識に一致するか否かを判断することによって、そのデザイン評価観点に当てはまるか否かを評価することができる。
【００１８】
図３は、本発明の実施の一形態におけるデザインサンプル解析処理の概要を示すフローチャートである。まずパラメータ化部２１において、サンプルプロファイルの作成処理を行う。Ｓ６１において、サンプル集合１中の各サンプル１１について、サンプル１１中のデザインの構成要素を切り出す。そしてＳ６２において、Ｓ６１で切り出した各構成要素について、各構成要素ごとにパラメータの値を決定する。Ｓ６３において、決定したパラメータの値を各サンプル１１ごとにまとめ、サンプルプロファイル２３を作成する。
【００１９】
次にデザイン知識獲得部２５において、デザイン知識の獲得処理を行う。Ｓ６４において、サンプルプロファイル集合２２中の各サンプルプロファイル２３を、そのラベル２４の値に応じて真評価プロファイル格納部５２または偽評価プロファイル格納部５３のいずれかに分類して格納する。その後Ｓ６５において、ルール枚挙部４１ですべての可能なルールを生成する。Ｓ６６において、学習部４２は、ルール枚挙部４１で生成したルールのうち、偽評価プロファイル格納部５３に格納されているサンプルプロファイルとマッチせず、真評価プロファイル格納部５２に格納されているサンプルプロファイルとマッチするルールを順次カレントデザイン知識格納部５１に格納しておく。そして最後に、カレントデザイン知識格納部５１に格納されたルールをデザイン知識として出力する。
【００２０】
このようにして、あるデザイン評価観点が真となる条件（ルール）のみがデザイン知識として出力されることになる。このとき、ルールとサンプルプロファイルとのマッチング処理は、サンプル中のデザインの構成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として行うことができ、サンプル中にいくつ構成要素が含まれていても、マッチング処理の回数が増加するのみである。そのため、任意の個数の構成要素によって構成されるサンプルについて、何等支障なく上述の解析処理を行うことができる。なお、出力されたデザイン知識は、デザイン知識保持部３１に格納しておく。
【００２１】
図４は、本発明の実施の一形態におけるデザイン評価処理の概要を示すフローチャートである。ここでは図３に示すようなデザインサンプル解析処理によって、あるデザイン評価観点におけるデザイン知識がデザイン知識保持部３１に保持されているものとする。
【００２２】
あるデザイン評価観点における評価を行いたいサンプル４がデザイン評価部３に入力されると、Ｓ７１において、サンプル４中のデザインの構成要素を切り出す。そしてＳ７２において、Ｓ７１で切り出した各構成要素について、各構成要素ごとにパラメータの値を決定する。Ｓ７３において、決定したパラメータの値をまとめ、サンプルプロファイル３３を作成する。
【００２３】
Ｓ７４において、評価部３４はサンプルプロファイル３３にマッチするルールがデザイン知識保持部３１に格納されているか否かを検索する。Ｓ７５において、サンプルプロファイル３３にマッチするルールが存在したか否かを判定し、存在していた場合にはＳ７６において評価結果５として真を出力し、存在しない場合にはＳ７７において評価結果５として偽を出力する。
【００２４】
この場合にも、ルールとサンプルプロファイルとのマッチング処理を、サンプル中のデザインの構成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として行うことができる。そのため、サンプル中にいくつ構成要素が含まれていても、マッチング処理の回数が増加するのみで、何等支障なく上述の評価処理を行うことができる。
【００２５】
以下、上述の動作の一例について、具体例を用いながらさらに説明してゆく。まずデザインサンプルの解析処理において、パラメータ化部２１は、各サンプル１１について、サンプルに含まれる写真、図形、文字などのデザインの構成要素を切り出す。
【００２６】
図５は、サンプルの具体例における構成要素の切り出しの説明図である。図中、８１，９１はサンプル、８２，８３は写真領域、８４，８６は罫線領域、８５はテキスト領域、９２〜９６は構成要素である。この具体例において入力されるサンプル８１には、写真領域８２，８３や、罫線領域８４，８６，テキスト領域８５などが配置されている。なお、写真領域８２は、背景画像や飾りの施された文字などが複合的に配置されており、ここではこの領域全体で一つの画像であるとみなし、写真領域としている。
【００２７】
パラメータ化部２１では、図５（Ａ）に示すサンプル８１中のこれらの領域をそれぞれ切り出し、図５（Ｂ）に示すようにサンプル９１中の構成要素９２〜９６とする。ここで、テキストについては、改行を含み続けて配置され、ひとかたまりになっているものを１つの構成要素とする。罫線、枠については、一続きになっているものを１つの構成要素とする。１つの写真、図、イラスト等を１つの構成要素とする。なお、各構成要素は重なっていてもよいし、構成要素間に包含関係があってもよい。また、切り出しの際にそれぞれの構成要素は外接する矩形としてモデル化する。例えば、写真領域８２の外形は楕円形であるが、構成要素９２に示すように外接する矩形として切り出す。
【００２８】
具体的な構成要素の切り出し方法は、一般的な文書画像認識技術によって構成すればよい。例えば、山岡正輝他，「パターン分類手法に基づく文書画像の構造解析」，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，Ｊ７９−Ｄ−ＩＩ（５），ｐ７５６−７６４，１９９６．、あるいは、特願平３−３１３１８６号「文書論理構造認識および文書内容認識のための装置および方法」に記載されている技術を用いることができる。
【００２９】
次に、切り出した構成要素のそれぞれについて属性を調べ、パラメータの値を決める。ここでは、縦方向の位置、横方向の位置、縦方向の大きさ、横方向の大きさ、タイプの５つのパラメータを用いることとする。以下、各パラメータについて説明する。
【００３０】
パラメータｐ（１）：縦方向の位置
パラメータのとる値：上、中、下
定義：版面を縦に３等分した３つの領域を考え、構成要素の中心点が版面の上方の領域にあれば「上」、中央の領域にあれば「中」、下方の領域にあれば「下」とする。
【００３１】
パラメータｐ（２）：横方向の位置
パラメータのとる値：左、中、右
定義：版面を横に３等分した３つの領域を考え、構成要素の中心点が版面の左方の領域にあれば「左」、中央の領域にあれば「中」、右方の領域にあれば「右」とする。
【００３２】
パラメータｐ（３）：縦方向の大きさ
パラメータのとる値：大、中、小
定義：構成要素である矩形の縦方向の大きさが、版面の高さに対して５０％以上であれば「大」、５０％未満１５％以上であれば「中」、１５％未満であれば「小」とする。
【００３３】
パラメータｐ（４）：横方向の大きさ
パラメータのとる値：大、中、小
定義：構成要素である矩形の横方向の大きさが、版面の幅に対して５０％以上であれば「大」、５０％未満１５％以上であれば「中」、１５％未満であれば「小」とする。
【００３４】
パラメータｐ（５）：タイプ
パラメータのとる値：テキスト、写真、図、罫線
定義：要素の種類。イラスト等は図とする。枠、オビ等は、罫線とする。
【００３５】
この例においては、切り出した各構成要素について、上方に位置する構成要素から、同じ高さの時は左方に位置する構成要素から順番に調べ、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めてゆく。このとき調べた順番に、１から始まる整数値を、その要素のＩＤとして付与する。
【００３６】
例えば、図５（Ｂ）における構成要素９２の要素ＩＤは１である。また、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めてゆくと、まず、パラメータｐ（１）：縦方向の位置については、上方に位置しているため、パラメータの値は「上」である。次に、パラメータｐ（２）：横方向の位置については、中央に位置しているため、「中」となる。次に、パラメータｐ（３）：縦方向の大きさについては、構成要素９２の矩形の縦方向の大きさが、ここでは版面の高さに対して１７％とすれば、「中」となる。次に、パラメータｐ（４）：横方向の大きさについては、構成要素９２の矩形の横方向の大きさが、明らかに版面の幅に対して５０％以上あるため、「大」となる。次に、パラメータｐ（５）：タイプについては、構成要素９２は上述のように写真領域とみなしているので、値を「写真」とした。以下同様に、各構成要素についてパラメータを定めてゆく。
【００３７】
図６は、サンプルプロファイルの一例の説明図である。上述のようにしてサンプル中の各構成要素についてパラメータの値を決定し、それらをまとめてサンプルプロファイル２３を得る。図６では、図５に示したサンプルから得られたサンプルプロファイル２３の一例を示している。この例では、各構成要素のパラメータを表形式にまとめており、各行が１つの構成要素に対応している。例えば、左端のＩＤが１の行は、構成要素９２に対応している。この左端のＩＤの欄以外の欄は順番にパラメータｐ（１）〜ｐ（５）の値を示している。さらに、サンプルプロファイル２３には、ラベル２４が付されている。これは、入力となるサンプルに付されていたラベルをそのまま付ける。
【００３８】
なお、この例ではパラメータとして上述の５つを採用しているが、これは説明を簡単にするためであり、その他に、以下に挙げるパラメータなど、種々のパラメータを採用することができる。またその場合もパラメータの数が増える以外の点での動作の変更はない。
【００３９】
パラメータ：裁ち落とし
パラメータのとる値：なし、１辺、２辺、３辺、４辺
定義：写真の何辺が、版面の外側に接しているか
【００４０】
パラメータ：矩形
パラメータのとる値：矩形、非矩形
定義：要素の外形が矩形であるかどうか
【００４１】
パラメータ：イタリック
パラメータのとる値：ノーマル、イタリック、その他
定義：テキストである要素の文字の書体がイタリックかどうか。テキストでない要素については「その他」とする。
【００４２】
パラメータ：行揃え
パラメータのとる値：右揃え、中揃え、左揃え、ジャスティファイ、その他
定義：テキストである要素の各行が、どのように揃えられているか。テキストでない要素については「その他」とする。
【００４３】
その他にも、以下のような属性をパラメータとして採用してもよい。
・色（明度、彩度、色相に分けてもよい）
・テキストについて、文字の大きさ、フォント、行数、回り込み（別の要素を避けるようにテキストが流し込まれている）があるかどうか、文字数
・罫線、カコミについて、線の種類、幅
このように、文書の構成要素の属性であれば何でもパラメータとして採用しうるのであって、サンプルのデザイン観点での評価に関係する可能性があるものを採用すればよい。
【００４４】
また、この例では、パラメータの値として上に説明したような定義を採用しているが、説明を簡単にするために、定義内容を簡略化した部分もあり、もちろんこれ以外の定義でもかまわない。
【００４５】
例えば、パラメータｐ（１）：縦方向の位置については、次のようにすることも考えられる。
パラメータのとる値：上、中上、中、中下、下
定義：版面を縦に５等分した５つの領域を考え、構成要素の中心点が、版面の上方の領域にあれば「上」、２番目の領域にあれば「中上」、中央の領域にあれば「中」、４番目の領域にあれば「中下」、下方の領域にあれば「下」とする。この場合もパラメータの値の数が増える以外に動作に変更はない。要はデザイン知識を表現するのに適切と考えられる分割数を決定すればよい。分割数を少なくすればきめ細かなデザイン知識の表現ができないし、多くすれば、特殊なケースについての知識が多くなり、一般的に適用できるデザイン知識が得られにくくなる。
【００４６】
次に、デザイン知識を出力するデザイン知識獲得部２５の処理について説明する。まず、ルール、デザイン知識について説明する。扱っているパラメータの値を順に並べたものをルールと呼び、例えば（上、中、中、小、図）のように表す。ただし、それぞれのパラメータがとりうる値の他に、任意の値を表すｘを加える。例えば第３〜５のパラメータが任意の値である（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）もルールである。ルールは、構成要素についての条件を表している。
【００４７】
ある構成要素のパラメータ列とあるルールを比較して、全てのパラメータについて、構成要素のパラメータ値とルールのパラメータ値が同じである場合、その構成要素はルールを満たすという。ｘの場合はルールのパラメータ値が何であっても同じであるとみなす。例えばルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）に対し、構成要素のパラメータが「上」、「中」、「中」、「小」、「図」であれば、その構成要素はルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）を満たす。
【００４８】
あるサンプルプロファイルと、あるルールを比較した場合、そのサンプルプロファイルが、そのルールを満たす構成要素を１つでも含めば、そのサンプルプロファイルは、そのルールにマッチするという。例えば、ルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）は、パラメータｐ（１）の値が上で、ｐ（２）の値が中であるような構成要素が１つでもあればそのサンプルプロファイルにマッチする。つまり、このルールは、「上方の中央部に、１つ以上要素がある」ことを意味している。例えば図６に示したサンプルプロファイル２３の例では、ＩＤが１の構成要素がルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）を満たすため、このサンプルプロファイルはルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）にマッチする。
【００４９】
デザイン知識は、そのデザイン評価観点において真となる条件を示すルールの集合である。あるサンプルプロファイルは、デザイン知識中のルールのいずれかにマッチすれば、ラベルは真であると判定される。例えばルール（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）１つだけがデザイン知識中にあれば、「ｐ（１）の値が上で、ｐ（２）の値が中の構成要素を有するならばそのサンプルは真」ということを示している。
【００５０】
次に、ルール枚挙部４１の動作を説明する。ルール枚挙部４１は、可能なすべてのルールを、一般的なものから特殊なものへという順で、要求に応じて次々と生成する。図７は、ルール枚挙部の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは上述のように、５つのパラメータからなるルールを生成する場合について示す。
【００５１】
まずＳ１０１において、任意の値ｘでないパラメータの数を示す変数ｋの値を０にする。そしてＳ１０２において、５つのパラメータがすべて任意の値ｘであるルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を生成して出力する。
【００５２】
次にＳ１０３において、ｋ＝１とする。そしてＳ１０４において、１つのパラメータ以外の４つのパラメータは任意の値ｘであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、変数ｒの値を１、２、３、４、５と順に変えながら、ｐ（ｒ）のとりうる値の全て｛Ｗ１，Ｗ２，．．．，Ｗｍ｝のそれぞれの値ｗについて、パラメータｐ（ｒ）をｗとし、それ以外のすべて（４つ）のパラメータをｘとしたルールを出力する。
【００５３】
Ｓ１０５において、ｋ＝２とする。そしてＳ１０６において、２つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、５つのうちから２つをとるすべての組合せ｛（１，２），（１，３），（１，４），（１，５），（２，３），（２，４），（２，５），（３，４），（３，５），（４，５）｝のそれぞれの組（ｑ，ｒ）について、次の処理を行う。ｐ（ｑ）のとりうる値｛Ｖ１，Ｖ２，．．．，Ｖｎ｝のそれぞれの値ｖ、および、ｐ（ｒ）のとりうる値｛Ｗ１，Ｗ２，．．．，Ｗｍ｝のそれぞれの値ｗについて、パラメータｐ（ｑ）をｖとし、パラメータｐ（ｒ）をｗとし、それ以外のすべて（３つ）のパラメータをｘとしたルールを出力する。
【００５４】
Ｓ１０７において、ｋ＝３とする。そしてＳ１０８において、３つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、まず、５つのうちから３つをとるすべての組合せ｛（１，２，３），（１，２，４），（１，２，５），（１，３，４），（１，３，５），（１，４，５），（２，３，４），（２，３，５），（２，４，５），（３，４，５）｝を求め、それぞれの組（ｑ，ｒ，ｓ）について、上述と同様にしてそれぞれｐ（ｑ）、ｐ（ｒ）、ｐ（ｓ）のとりうる値の中から値ｕ，ｖ，ｗを決定し、それ以外の２つのパラメータをｘとしたルールを出力する。
【００５５】
Ｓ１０９において、ｋ＝４とする。そしてＳ１１０において、４つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、まず、５つのうちから４つをとる全ての組合せ｛（１，２，３，４），（１，２，３，５），（１，２，４，５），（１，３，４，５），（２，３，４，５）｝を求め、それぞれの組（ｑ，ｒ，ｓ，ｔ）について、上述と同様にしてそれぞれｐ（ｑ）、ｐ（ｒ）、ｐ（ｓ）、ｐ（ｔ）のとりうる値の中から値を決定し、それ以外の１つのパラメータをｘとしたルールを出力する。
【００５６】
Ｓ１１１において、ｋ＝５とする。そしてＳ１１２において、５つのパラメータがすべて何かの値をとるような（ｘのない）すべてのルールを生成して出力する。具体的には、組（１，２，３，４，５）について、上述のようにしてそれぞれのパラメータのとりうる値の中からそれぞれ値を決定し、ルールを生成すればよい。
【００５７】
このようにして、パラメータが５個の場合のすべてのルールを生成して出力することができる。なお、この手続きは必要に応じて動作し、ルールを出力するようにする。つまり、学習部４２がルールの読み込みを要求してきたときに動作を開始し、１つでもルールを出力したらその状態で一旦動作を停止する。その後、学習部４２が次のルールを要求してきたときに、その続きの動作を再開するようにする。これにより、無駄なルールの生成を防ぐことができる。
【００５８】
また、この手続きはパラメータの数が５の場合についてのものであるが、パラメータの数がそれ以外の場合であっても同様の考え方で手続きを構成できる。また、パラメータの数が任意であるような手続きも構成可能である。
【００５９】
次に学習部４２の動作を説明する。図８は、学習部の動作の一例を示すフローチャートである。まずＳ１２１において、入力されたサンプルプロファイル２３のそれぞれについて、ラベル２４が真のものを真評価プロファイル格納部５２に、また、ラベル２４が偽のものを偽評価プロファイル格納部５３にそれぞれ分類して格納する。また、カレントデザイン知識格納部５１を空にしておく。
【００６０】
Ｓ１２２において、ルール枚挙部４１からルールを１つ読み込み、カレントルールとする。Ｓ１２３でルールを読み込めたか否かを判定し、読み込むべきルールがなかった場合には、エラー終了する。
【００６１】
ルールを１つ読み込んだら、Ｓ１２４において、偽評価プロファイル格納部５３に格納されているすべてのサンプルプロファイルについて、カレントルールとマッチするか否かを調べる。１つでもマッチしていることをＳ１２５で確認したら、カレントルールを捨て、Ｓ１２２へ戻る。すなわち、そのカレントルールはそのデザイン評価観点を真とするルールではないので、デザイン知識とはしない。
【００６２】
カレントルールが偽評価プロファイル格納部５３に格納されているすべてのサンプルプロファイルとマッチしない場合、Ｓ１２６において、真評価プロファイル格納部５２に格納されているすべてのサンプルプロファイルについて、カレントルールとマッチするか否かを調べる。１つでもマッチしていることをＳ１２７で確認したら、カレントルールを採用し、Ｓ１２８においてそのカレントルールをカレントデザイン知識格納部５１に加える。また、マッチしたサンプルプロファイルをすべて真評価プロファイル格納部５２から取り除く。
【００６３】
Ｓ１２９において、真評価プロファイル格納部５２中にまだサンプルプロファイルが残っているか否かを判定し、まだサンプルプロファイルが残っていれば、Ｓ１２２に戻って次のルールについての処理を行う。真評価プロファイル格納部５２中のサンプルプロファイルがなくなった時点で、Ｓ１３０においてカレントデザイン知識格納部５１に格納されているルールを、求めるデザイン知識として出力する。
【００６４】
なお、多量のサンプルで実際に動作させるときは、ノイズの影響を考え、多少の余裕を持たせるようにする。ここでノイズとは、ラベルの値が正しくないサンプルを指す。例えば、全く同じ２つのサンプルについて、片方に真、片方に偽のラベルが付いている場合がその典型例である。この場合はどちらかのラベルが、間違って付けられており、ノイズである。ただ、ラベルの値は、デザインの評価観点で付けられるため、あいまいさがあり、このような状況が起こるのは避けられないと考えるべきである。そのため、ノイズへの何らかの対処を行うことが望ましい。ノイズへの対処を行わない場合、ルール枚挙部４１において可能なルールを全て枚挙し、図８のＳ１２３でエラー終了してしまう場合も生じることがある。
【００６５】
ノイズへの対処方法としては、例えば図８に示したフローチャートにおいて、Ｓ１２５，Ｓ１２７における「１つでもマッチ」したらという判断条件を、「総サンプルプロファイル中のｂ％一致」したらというように変える。また、Ｓ１２９における、まだサンプルプロファイルが残っていればという条件を、まだｃ％のサンプルプロファイルが残っていればという条件に変える。ｂ％、ｃ％は、２〜５というような範囲で、ノイズの状況を見て設定する。このようにすれば、図８に示した手順とほぼ同様の手順で、ノイズを考慮した学習処理を行うことができる。
【００６６】
なお、上述のデザイン知識獲得部２５における動作例は、必ずしも効率はよくない。デザイン知識獲得部２５としては、真偽のラベル２４の付いた、不定個のパラメータからなるサンプルプロファイル２３の集合から、その真偽を判定する規則を学習するような方法であれば、他のアルゴリズムでも適用できる。そのような、一般的な学習のアルゴリズムについては、例えば、淵一博他著，「知識の学習メカニズム」，共立出版，１９８６．等で紹介されており、本発明への適用も可能である。
【００６７】
上述のデザインサンプル解析部２の動作の一例について、具体例を用いながらさらに詳述する。図９は、デザインサンプル解析部に入力されるサンプルの具体例の説明図、図１０は、図９に示したサンプルが入力された場合に作成されるサンプルパラメータの一例の説明図である。ここでは図９（Ａ）〜（Ｅ）に示すような５つの文書がサンプルとして与えられている。なお、各サンプルにおいて、白い矩形枠はテキストを、ハッチングを施した矩形枠は写真を、線は罫線をそれぞれ示しているとする。
【００６８】
また、各サンプルにはラベルが付けられている。このラベルは、ここでは「安定感がある」というデザイン評価観点で各サンプルを評価した結果を示しており、真または偽の値がラベルとして付けられている。つまりこの動作例では、これらのサンプルから、安定感がある文書の条件をデザイン知識として得ようとしている。なお、図９（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルには、ラベルの値として「偽」が付されており、それ以外のサンプルにはラベルの値として「真」が付されている。
【００６９】
パラメータ化部２１では、まず上述の図５で説明したようにして各サンプルについて、サンプルから構成要素を切り出す。図９に示した各矩形は、切り出された構成要素を示している。
【００７０】
さらにパラメータ化部２１は、切り出した構成要素のそれぞれについて属性を調べ、パラメータの値を決める。まず図９（Ａ）に示すサンプルについて調べる。図９（Ａ）に示したサンプルでは、上方の左側にテキストが、右側に写真が配置され、また中央部にテキスト、さらに下方の右側にテキストが配置されている。まず、一番上方に位置し、左方に位置する構成要素から調べる。この構成要素のＩＤを１とする。次に、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めていく。まず、パラメータｐ（１）：縦方向の位置については、上方に位置しているため、パラメータのとる値は「上」である。同様に、パラメータｐ（２）：横方向の位置は「左」、パラメータｐ（３）：縦方向の大きさは「小」、パラメータｐ（４）：横方向の大きさは「中」、パラメータｐ（５）：タイプは「テキスト」となる。
【００７１】
同様に、上方の右側に配置されている写真については、ＩＤ２が付けられ、パラメータのとる値は、順に、「上」、「右」、「小」、「小」、「写真」となる。以下同様に、４つの構成要素すべてについて調べ、これらのパラメータを表形式にまとめる。このようにして、図９（Ａ）に示すサンプルから、図１０（Ａ）に示すようなサンプルプロファイルが作成される。このサンプルプロファイルに付されているラベルの値は、入力された図９（Ａ）に示すサンプルに付されていたラベルの値と同じであり、ここでは「偽」である。
【００７２】
以下同様にして、その他のサンプルについても調べ、図１０に示すような５つのサンプルプロファイルを得る。すなわち、図９（Ａ）に示したサンプルから図１０（Ａ）に示すサンプルプロファイルが得られ、図９（Ｂ）に示したサンプルから図１０（Ｂ）に示すサンプルプロファイルが得られ、図９（Ｃ）に示したサンプルから図１０（Ｃ）に示すサンプルプロファイルが得られ、図９（Ｄ）に示したサンプルから図１０（Ｄ）に示すサンプルプロファイルが得られ、図９（Ｅ）に示したサンプルから図１０（Ｅ）に示すサンプルプロファイルが得られる。
【００７３】
このようにしてサンプルプロファイルが得られると、これらのサンプルプロファイルを用いて「安定感がある」というデザイン評価観点でのデザイン知識を獲得する処理を行う。
【００７４】
ルール枚挙部４１は、次のような順序でルールを出力する。ただし、このルール枚挙部４１の動作は、学習部４２がルールの読み込みを要求するたびに必要に応じて行われる。まず最初に、すべてのパラメータで任意の値ｘをとるルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を出力する。
【００７５】
次に、１つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなルールをすべて生成して出力する。まず、変数ｒの値を１として、ｐ（１）のとりうる値｛上、中、下｝のそれぞれの値ｗについて、パラメータｐ（１）をｗとしそれ以外の全て（４つ）のパラメータをｘとしたルールを出力する。つまり、（上、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）、（中、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）、（下、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力する。次に、変数ｒの値を２として、ｐ（２）のとりうる値｛左、中、右｝のそれぞれの値ｗについて、パラメータｐ（２）をｗとしそれ以外の全て（４つ）のパラメータをｘとしたルールを出力する。つまり、（ｘ、左、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、右、ｘ、ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力する。以下同様に、変数ｒの値を３として、（ｘ、ｘ、大、ｘ、ｘ）、（ｘ、ｘ、中、ｘ、ｘ）、（ｘ、ｘ、小、ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力し、また変数ｒの値を４として、（ｘ、ｘ、ｘ、大、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、中、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、小、ｘ）のルールを出力し、変数ｒの値を５として、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、テキスト）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、写真）（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、図）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、罫線）のルールを出力する。
【００７６】
次に、２つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなルールをすべて生成して出力する。具体的には、５つのうちから２つをとる全ての組合せ｛（１，２），（１，３），（１，４），（１，５），（２，３），（２，４），（２，５），（３，４），（３，５），（４，５）｝のそれぞれの組（ｑ，ｒ）について、ｐ（ｑ）、ｐ（ｒ）のとりうる値の組み合わせごとにルールを出力する。まず、（ｑ，ｒ）＝（１，２）の場合には、ｐ（１）のとりうる値｛上、中、下｝のそれぞれの値と、ｐ（２）のとりうる値｛左、中、右｝のそれぞれの値の組み合わせについてそれぞれルールを生成する。すなわち、まずパラメータｐ（１）を「上」とし、パラメータｐ（２）を｛左、中、右｝のうちの１つとし、それ以外の全て（３つ）のパラメータをｘとしたルール、つまり、（上、左、ｘ、ｘ、ｘ）、（上、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（上、右、ｘ、ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力する。次にｐ（１）を「中」として、（中、左、ｘ、ｘ、ｘ）、（中、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（中、右、ｘ、ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力する。同様にｐ（１）を「下」として、（下、左、ｘ、ｘ、ｘ）、（下、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（下、右、ｘ、ｘ、ｘ）の３つのルールを順に出力する。このようにしてそれぞれの組（ｑ，ｒ）について、２つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなルールを生成してゆく。
【００７７】
次に、３つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなルールをすべて生成して出力する。具体的には上述の処理と同様にして、（上、左、大、ｘ、ｘ）、（上、左、中、ｘ、ｘ）、（上、左、小、ｘ、ｘ）、（上、中、大、ｘ、ｘ）、・・・というような順で、３つのパラメータ以外はｘであるようなルールの全てを出力する。同様にして、４つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなルールを、例えば（上、左、大、大、ｘ）、（上、左、大、中、ｘ）、（上、左、大、小、ｘ）、（上、左、中、大、ｘ）、・・・というような順ですべて生成して出力し、さらに、すべてのパラメータが任意の値ｘではないルールを、例えば（上、左、大、大、テキスト）、（上、左、大、大、写真）、（上、左、大、大、図）、（上、左、大、大、罫線）、（上、左、大、中、テキスト）、・・・というような順で生成して出力する。
【００７８】
学習部４２では、図１０に示したサンプルプロファイルを、そのラベルの値に応じて真評価プロファイル格納部５２と偽評価プロファイル格納部５３に分類して格納する。これにより、図１０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファイルが偽評価プロファイル格納部５３に格納され、図１０（Ｃ），（Ｄ），（Ｅ）に示すサンプルプロファイルが真評価プロファイル格納部５２に格納される。また、カレントデザイン知識格納部５１は空にしておく。
【００７９】
ルール枚挙部４１からルールを１つ読み込み、カレントルールとする。最初にルール枚挙部４１はルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を生成して出力するので、学習部４２はこれを読み込んでカレントルールとする。そして、このカレントルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）が偽評価プロファイル格納部５３に格納された図１０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファイルとマッチするか否かを調べる。このカレントルール（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）は、すべての構成要素が満たすルールであるので、図１０（Ａ），（Ｂ）のいずれのサンプルプロファイルにおいてもマッチする。そのため、このカレントルールは捨てられる。
【００８０】
次にルール枚挙部４１からルールを１つ読み込むと、ルール（上、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）が読み込まれ、カレントルールとなる。このカレントルール（上、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）が偽評価プロファイル格納部５３に格納された図１０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファイルとマッチするか否かを調べる。すると、例えば図１０（Ａ）に示すサンプルプロファイルのＩＤが１の構成要素が、ルール（上、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）を満たす。そのため、図１０（Ａ）に示すサンプルプロファイルは、カレントルールとマッチする。このため、このカレントルールは捨てられる。
【００８１】
以下同様にして、順次、（中、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）、（下、ｘ、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、左、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、中、ｘ、ｘ、ｘ）、（ｘ、右、ｘ、ｘ、ｘ）のルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部５３に格納されている図１０（Ａ）に示すサンプルプロファイルが、カレントルールとマッチするため、これらのカレントルールは捨てられる。
【００８２】
次に、ルール（ｘ、ｘ、大、ｘ、ｘ）が読み込まれ、カレントルールとなる。そして偽評価プロファイル格納部５３に格納されている図１０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファイルとカレントルールがマッチするか否かを調べる。しかし、いずれのサンプルプロファイルにもカレントルールを満たす構成要素が存在しない。そのため、次に真評価プロファイル格納部５２に格納されている図１０（Ｃ）〜（Ｅ）に示すサンプルプロファイルとカレントルールがマッチするか否かを調べる。しかし、これらいずれのサンプルプロファイルにも、カレントルールを満たす構成要素が存在しないので、このカレントルールも捨てられる。
【００８３】
以下同様に、（ｘ、ｘ、中、ｘ、ｘ）、（ｘ、ｘ、小、ｘ、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、大、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、中、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、小、ｘ）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、テキスト）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、写真）（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、図）、（ｘ、ｘ、ｘ、ｘ、罫線）のルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部５３に格納されている図１０（Ａ），（Ｂ）に示すサンプルプロファイルのいずれかとマッチするので、これらのルールは捨てられる。
【００８４】
これで、１つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなルールは全てチェックしたが、すべて捨てられた。次に２つのパラメータ以外は任意の値ｘであるようなルールを調べる。以下同様にして、ルール枚挙部４１で生成したルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部５３に格納されている図１０（Ａ），（Ｂ）に示すプロファイルのいずれかとマッチするか、あるいは、真評価プロファイル格納部５２に格納されている図１０（Ｃ）〜（Ｅ）に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、捨てられる。
【００８５】
初めてカレントルールが採用されるのは、カレントルールが（下、ｘ、中、ｘ、ｘ）の時である。このルールは、偽評価プロファイル格納部５３に格納されている図１０（Ａ），（Ｂ）に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、真評価プロファイル格納部５２に格納されている図１０（Ｄ），（Ｅ）に示すプロファイルとマッチする。従って、カレントルール（下、ｘ、中、ｘ、ｘ）は採用され、カレントデザイン知識格納部５１に加えられる。また、マッチしたサンプルプロファイル（図１０（Ｄ），（Ｅ）に示すサンプルプロファイル）を真評価プロファイル格納部５２から取り除く。
【００８６】
真評価プロファイル格納部５２には、まだ図１０（Ｃ）に示すサンプルプロファイルが残っているので、さらに処理を続ける。その次にカレントルールが採用されるのは、カレントルールが（中、ｘ、中、ｘ、写真）の時である。このルールは図１０（Ａ），（Ｂ）に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、真評価プロファイル格納部５２に格納されている図１０（Ｃ）に示すプロファイルとマッチする。従って、カレントルール（中、ｘ、中、ｘ、写真）は採用され、カレントデザイン知識格納部５１に加えられる。また、マッチした図１０（Ｃ）に示すサンプルプロファイルを真評価プロファイル格納部５２から取り除く。これにより真評価プロファイル格納部５２は空となる。
【００８７】
真評価プロファイル格納部５２が空となったので、それ以上のルールの読込は行わない。最後に、カレントデザイン知識格納部５１の内容を、求めるデザイン知識として出力する。出力されるデザイン知識は、｛（下、ｘ、中、ｘ、ｘ）、（中、ｘ、中、ｘ、写真）｝である。これは、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素があるか、または、中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、写真である構成要素がある」という意味である。このようにして「安定感がある」条件をデザイン知識として得ることができる。
【００８８】
このようにして、「安定感がある」という条件を、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素があるか、または、中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、写真である構成要素がある」と記述したデザイン知識を得ることができた。これは、個々の構成要素に着目して初めて得られる知識である。従来の技術でも、例えば「下方に構成要素がある」、「縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」等をパラメータとすることはできるが、これら２つによっても、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」という条件は表現できない。２つのパラメータを満たす構成要素が同じ構成要素であるとは限らないからである。
【００８９】
ただし、従来の方法でも、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」ということをパラメータとすれば、同じ条件が表現できるようにになる。しかしこのような手法は、実際には現実的でない。どのような知識が獲得できるかは事前にはわからないため、サンプルを表現するパラメータとしては、構成要素のパラメータの値のすべての組を用意しなければならないためである。用意するパラメータの数は、上述のような例でも、ｘを値の１つとするため、４×４×４×４×５＝１２８０となる。パラメータの種類を増やせば、その数は指数関数的に増大し、必要なデータ量も指数関数的に増大してしまう。一方、上述のような本発明の方法では、パラメータの種類を増やしても、必要なデータ量は比例のオーダーでしか増大しない。実際のサンプル分析では、事前に想定されないような知識を獲得するためには、有効と考えられるパラメータをできるだけ多く採用しておく必要がある。そのため、上述のような動作例によって獲得したような知識は、従来技術では、実際的には獲得できず、本発明で初めて獲得できるようになったといえる。
【００９０】
このようにしてデザイン知識獲得部２５から出力されたデザイン知識は、デザイン知識保持部３１に格納される。そしてデザイン評価部３がサンプル４のデザイン評価観点における評価を行う際に用いられる。なお、このデザイン評価部３における動作は、上述の図４で説明したとおりである。すなわち、まず入力されたデザインサンプル４を、パラメータ化部３２によって分析し、サンプルプロファイル３３を作る。その方法は、上述のパラメータ化部２１と全く同じ方法を用いることができる。しかしこのときに生成されるサンプルプロファイル３３にはラベルは付与されていない。次に評価部３４は、サンプルプロファイル３３の評価を行う。その動作は、デザイン知識保持部３１の中のそれぞれのルールについて、サンプルプロファイル３３とマッチするか否かを調べ、マッチすれば評価結果５の値として「真」を、マッチしなければ「偽」を出力する。
【００９１】
具体例として、上述のようにして「安定感がある」というデザイン評価観点に基づいて獲得されたデザイン知識｛（下、ｘ、中、ｘ、ｘ）、（中、ｘ、中、ｘ、写真）｝がデザイン知識保持部３１に保持されているとする。ここで、図５（Ａ）に示すようなサンプル４がデザイン評価部３に入力された場合について説明する。このときは、まず、入力されたサンプル４を、パラメータ化部３２によって分析し、サンプルプロファイル３３を作成する。このサンプルプロファイル３３の作成過程は、図５を用いて上述したとおりである。作成されたサンプルプロファイル３３は、ほぼ図６に示すものとなるが、ラベル２４は付いていない。
【００９２】
次に、評価部３４において、サンプルプロファイル３３の評価を行う。すなわち、サンプルプロファイル３３がデザイン知識保持部３１中のルールの１つとマッチするか否かを調べる。ここでは、図６に示すサンプルプロファイルのＩＤ２の構成要素が、デザイン知識保持部３１中のルール（中、ｘ、中、ｘ、写真）を満たす。そのため、このサンプルプロファイルはルール（中、ｘ、中、ｘ、写真）とマッチする。これにより、評価部３４は評価結果５として「真」を出力する。つまり、図５（Ａ）に示したサンプルは、安定感があると評価される。このようにして、デザイン評価観点における評価が未知のサンプルについて、その評価を行うことができる。
【００９３】
なお、上述の具体例では、「安定感がある」というデザイン評価観点についてデザイン知識を獲得し、また評価する場合の動作を示した。しかし本発明はこの例に限らず、様々なデザイン評価観点に対して適用可能である。例えば、「ダイナミック」という観点で評価されたサンプルから、「中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが大きい、罫線（つまりオビのことである）である要素があれば、ダイナミックである」という意味のデザイン知識を得られる。また、このようなデザイン知識を用いることにより、「ダイナミック」という観点でのサンプルの評価が可能になる。
【００９４】
また、例えば「カジュアル」というデザイン評価観点も可能である。この場合、例えばパラメータとして「矩形」を加え、「縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが中くらいの、写真で、要素の外形が矩形でない要素があれば、カジュアルである」というようなデザイン知識を得ることも可能である。これにより、「カジュアル」か否かの評価を行うことができる。
【００９５】
さらに、例えばパラメータとして「色」を加え、「縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが大きいテキストで、色が赤のものがあれば、ショッキングである」というようなデザイン知識を得ることも可能である。この場合、「ショッキング」か否かの評価を行うことができる。
【００９６】
その他にも、デザインの善し悪しを示すデザイン評価観点、例えば、「バランスの悪い」というような観点で評価されたサンプルから、バランスの悪い条件を記述したデザイン知識を得るようなことも可能である。
【００９７】
なお、本発明はこのような多数のデザイン評価観点について、そのいずれの評価が適当かを判断することが可能である。例えば多数の印象語で評価されたサンプルを用意し、各印象語についてそれぞれ当てはめるためのデザイン知識を獲得する。そして、サンプルが入力されたとき、各印象語のデザイン知識を用いて順に評価する。これにより、入力されたサンプルがどの印象語に当てはまるかを評価することができる。
【００９８】
また、上述の例では、デザイン評価観点に対する評価として、適合するか否かという２値で示したが、本発明はこれに限らず、多段階の評価であってもよい。各評価段階ごとにデザイン知識を獲得すれば、多段階の評価も可能である。なお、このような多段階の評価を行う場合でも、各評価を１つのデザイン評価観点として位置づけることによって、２値の評価のみでも対応可能である。
【００９９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、様々な構成要素が現れ、その数も一定しない、定型的でないデザインサンプルであっても、個々のデザインの構成要素に着目することにより、デザイン知識を獲得することができる。また、このようにしてデザイン知識を獲得することにより、従来技術では獲得できなかったようなデザイン知識を獲得することができる。さらに、このようにして獲得したデザイン知識を用いてサンプルを評価することにより、様々な構成要素が現れ、その数も一定しない、定型的でないデザインサンプルであっても評価でき、また、従来できなかったような評価も可能になるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の一形態を示す概略構成図である。
【図２】  デザイン知識獲得部の一例を示す構成図である。
【図３】  本発明の実施の一形態におけるデザインサンプル解析処理の概要を示すフローチャートである。
【図４】  本発明の実施の一形態におけるデザイン評価処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】  サンプルの具体例における構成要素の切り出しの説明図である。
【図６】  サンプルプロファイルの一例の説明図である。
【図７】  ルール枚挙部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】  学習部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】  デザインサンプル解析部に入力されるサンプルの具体例の説明図である。
【図１０】  図９に示したサンプルが入力された場合に作成されるサンプルパラメータの一例の説明図である。
【符号の説明】
１…サンプル集合、２…デザインサンプル解析部、３…デザイン評価部、４…サンプル、５…評価結果、１１…サンプル、１２…ラベル、２１…パラメータ化部、２２…サンプルプロファイル集合、２３…サンプルプロファイル、２４…ラベル、２５…デザイン知識獲得部、３１…デザイン知識保持部、３２…パラメータ化部、３３…サンプルプロファイル、３４…評価部、４１…ルール枚挙部、４２…学習部、５１…カレントデザイン知識格納部、５２…真評価プロファイル格納部、５３…偽評価プロファイル格納部、８１，９１…サンプル、８２，８３…写真領域、８４，８６…罫線領域、８５…テキスト領域、９２〜９６…構成要素。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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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