(57)【要約】【課題】新製品の企画段階において、新製品が持つべき概念に近い仕様となるように製品設計を支援する。【解決手段】関係モデル化処理部１０は、新製品ニュースから抽出した既販車のコンセプトキーワードと、購入者アンケートから得られた購入車の予め選択されたイメージ語に対する合致度と、既販車の形態要素と、販売シェアの各情報を用いて各情報の因果関係を示す関係モデル関数を定式化する。販売シェア予測処理部２４は、入力された新型車両のコンセプトキーワードをイメージ語との関係モデル関数に代入して新型車両のイメージ語を抽出し、その中から選択されたイメージ語を販売シェアとの関係モデル関数に代入して予測販売シェアを求める。車両形状特定処理部２２は、選択されたイメージ語を形態要素との関係モデル関数に代入して当該イメージ語に寄与の大きい形態要素を抽出し、車両形状の画像を形成、表示、更にユーザ操作に応じて車両形状を変更する。【選択図】図１
2007004394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各既存製品の特徴を概念的に表現した概念情報を既存製品毎に格納する概念情報記憶手段と、
各既存製品の少なくとも形状に関する仕様情報を含む製品情報を既存製品毎に格納する製品情報記憶手段と、
前記各記憶手段に格納された情報を、因果関係を表すモデル関数に代入し、学習させることで概念情報と製品情報との因果関係を示す関係モデル関数を定式化するモデル化手段と、
入力された新製品の概念情報を、概念情報と仕様情報との因果関係を示す関係モデル関数に代入することによって、新製品の形状を特定し出力する設計処理手段と、
を有することを特徴とする製品設計支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の製品設計支援装置において、
前記製品情報記憶手段に格納される製品情報には、更に各既存製品の販売実績に関する実績情報が含まれており、
入力された新製品の概念情報を、概念情報と実績情報との因果関係を示す関係モデル関数に代入することによって、新製品の販売予測を行う予測処理手段を有することを特徴とする製品設計支援装置。
【請求項３】
請求項１記載の製品設計支援装置において、
前記概念情報記憶手段に格納する概念情報を生成する概念情報生成手段を有することを特徴とする製品設計支援装置。
【請求項４】
請求項１記載の製品設計支援装置において、
前記概念情報生成手段は、予め特定された情報源から各既存製品のコンセプトとなりうるキーワードを抽出し、当該既存製品の概念情報として前記概念情報記憶手段に登録することを特徴とする製品設計支援装置。
【請求項５】
請求項１記載の製品設計支援装置において、
前記概念情報生成手段は、製品購入者による当該既存製品に対するイメージの評価結果から当該既存製品のイメージ評価データを算出し、当該既存製品の概念情報として前記概念情報記憶手段に登録することを特徴とする製品設計支援装置。
【請求項６】
製品設計を行う際に用いるコンピュータにより実施され、
各既存製品の特徴を概念的に表現した各既存製品の概念情報及び各既存製品の少なくとも形状に関する仕様情報を含む各既存製品の製品情報を入力する既存製品情報入力ステップと、
入力された各情報を、因果関係を表すモデル関数に代入し、学習させることで概念情報と製品情報との因果関係を示す関係モデル関数を定式化するモデル化ステップと、
新製品の概念情報を入力する新製品情報入力ステップと、
入力された新製品の概念情報を、前記モデル化ステップにより定式化された概念情報と仕様情報との因果関係を示す関係モデル関数に代入することによって、新製品の形状を特定し、出力する設計ステップと、
を含むことを特徴とする製品設計支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品設計支援装置、特に製品の仕様決定の支援に関する。
【背景技術】
【０００２】
メーカーは、製品が消費者に購入されることによって利益を生み出すことができる。従って、消費者に製品が選択され購入されるためには、消費者の嗜好等からニーズを的確に把握し、そのニーズに合致した仕様の製品を開発することが望まれる。例えば、自動車メーカーが新型車両を新たに市場に投入しようとする場合、新型車両の企画段階においては、既存車の販売実績や現在の消費者の嗜好等を分析することによって当該新型車両の形状等の仕様を仮決定し、販売シェアの予測を行う。そして、期待する販売シェアが見込めないときには車両の仕様を見直し、その見直し後の新型車両の販売シェア予測を再度行う。このように、予測販売シェアを求めながら新型車両の仕様を決定する。
【０００３】
製品の企画段階において販売シェア予測を行い、車両仕様を検討する技術として、例えば特許文献１がある。この特許文献１では、既販車の仕様、販売実績等と消費者による評価を関連付けながら新型車両の販売シェア予測を精度よく行い、新型車両の仕様を決定している。
【０００４】
ところで、新型車両の企画段階では、既販車の情報や消費者の評価等を参照しながら車両の形状を設計し、そして仕様の細部を決定していくことになるが、車両企画の初期の段階では、車両形状の設計にいきなり取り組むのではなく、まず、どのようなコンセプトとするか、どの消費者層をターゲットとし、またどのようなイメージの車両として販売促進を行っていくかなど抽象的、概念的な事項から決定していくことになる。従って、販売シェアを予測する車両の仕様を決定する際には、既販車、特に競合車の情報や消費者の評価等に加えて抽象的、概念的な事項をも加味した方がより好適であると考えられる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２０６５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前述した従来例においては、消費者による評価等を考慮することによって消費者により受け入れられる車両仕様を決定することはできるが、抽象的、概念的な車両コンセプトや車両イメージに関連する情報を仕様決定の際の情報として取り入れていなかったので、決定した車両仕様が新型車両のコンセプトやイメージに合致しているとは、必ずしも言えなかった。
【０００７】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、新製品の企画段階において、新製品が持つべき概念に近い仕様となるように製品設計を支援する製品設計支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上のような目的を達成するために、本発明に係る製品設計支援装置は、各既存製品の特徴を概念的に表現した概念情報を既存製品毎に格納する概念情報記憶手段と、各既存製品の少なくとも形状に関する仕様情報を含む製品情報を既存製品毎に格納する製品情報記憶手段と、前記各記憶手段に格納された情報を、因果関係を表すモデル関数に代入し、学習させることで概念情報と製品情報との因果関係を示す関係モデル関数を定式化するモデル化手段と、入力された新製品の概念情報を、概念情報と仕様情報との因果関係を示す関係モデル関数に代入することによって、新製品の形状を特定し出力する設計処理手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
また、前記製品情報記憶手段に格納される製品情報には、更に各既存製品の販売実績に関する実績情報が含まれており、入力された新製品の概念情報を、概念情報と実績情報との因果関係を示す関係モデル関数に代入することによって、新製品の販売予測を行う予測処理手段を有することを特徴とする。
【００１０】
また、前記概念情報記憶手段に格納する概念情報を生成する概念情報生成手段を有することを特徴とする。
【００１１】
また、前記概念情報生成手段は、予め特定された情報源から各既存製品のコンセプトとなりうるキーワードを抽出し、当該既存製品の概念情報として前記概念情報記憶手段に登録することを特徴とする。
【００１２】
また、前記概念情報生成手段は、製品購入者による当該既存製品に対するイメージの評価結果から当該既存製品のイメージ評価データを算出し、当該既存製品の概念情報として前記概念情報記憶手段に登録することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る製品設計支援装置は、製品設計を行う際に用いるコンピュータにより実施され、各既存製品の特徴を概念的に表現した各既存製品の概念情報及び各既存製品の少なくとも形状に関する仕様情報を含む各既存製品の製品情報を入力する既存製品情報入力ステップと、入力された各情報を、因果関係を表すモデル関数に代入し、学習させることで概念情報と製品情報との因果関係を示す関係モデル関数を定式化するモデル化ステップと、新製品の概念情報を入力する新製品情報入力ステップと、入力された新製品の概念情報を、前記モデル化ステップにより定式化された概念情報と仕様情報との因果関係を示す関係モデル関数に代入することによって、新製品の形状を特定し、出力する設計ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、新製品のコンセプトや狙いたいイメージに関する概念的な情報を取り入れて新製品の形状を設計するようにしたので、新製品のコンセプト等に合致する新製品の形状を得ることができる。また、新製品の形状を得る過程において行う販売予測の精度向上を図ることができる。これにより、新製品企画の質の向上及び企画業務の効率化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。本実施の形態では、本発明を自動車メーカーにおいて新製品である新型車両の企画段階の、特に新型車両の設計段階における車両形状の決定支援に適用する場合を例にして説明する。
【００１６】
図１は、本実施の形態における製品設計支援装置を示したブロック構成図である。本実施の形態においては、情報の因果関係を示す関係モデル関数を定式化するモデル化処理と、このモデル化処理によりモデル化された関係モデル関数を用いてシミュレーションしながら新型車両の形状を決定する設計処理とに大別できる。なお、ここで言う「決定」というのは、製品設計支援装置が後述する処理を実施した結果、新型車両の形状等をただ一つに絞り込むことをいい、企画段階における作業の最終的結果物という意味ではない。また、本実施の形態で取り扱う主要な情報として概念情報と車両情報とがある。詳細は後述するように、車両のコンセプト及びイメージが概念情報に相当する。車両情報は、各既販車に関する情報であり、仕様情報と実績情報とを含んでいる。仕様情報は、各車両の形状や諸元に関する情報であるが、本実施の形態では、これらの仕様情報及び仕様情報を用いて算出する形態要素も仕様情報の一要素として扱う。実績情報は、販売台数等既販車が販売されたことに伴い得られる情報であり、本実施の形態では販売シェアを用いる。
【００１７】
上記処理のうちモデル化処理は、コンセプトキーワード抽出処理部２、車両イメージ評価集計処理部４、形態要素算出処理部６、販売シェア算出処理部８、関係モデル化処理部１０及び関係モデル補正処理部１２により実施される。一方、設計処理は、車両形状特定処理部２２及び販売シェア予測処理部２４を有する設計処理部２０により実施される。
【００１８】
コンセプトキーワード抽出処理部２は、既存車両が発売開始されたときに発行された新製品ニュースを新製品ニュース記憶部３０から取り出し、各既存車両のコンセプトを示す用語に該当するキーワードを抽出し、既存車両毎にコンセプト情報記憶部３２に登録する。なお、新型車両のコンセプト等が決定されることにより特定される新型車両の競合車が、本実施の形態において取り扱う「既存車両」に該当する。車両イメージ評価集計処理部４は、アンケート結果記憶部３４に格納された各既存車両の購入者へのアンケート結果を集計することにより、各既存車両のイメージを評価し、その評価結果をイメージ情報記憶部３６に登録する。形態要素算出処理部６は、車両データベース３８から取り出した各既存車両の仕様情報を形態素要素として、また必要に応じて仕様情報から計算により求めた形態要素を形態要素情報記憶部４０に登録する。販売シェア算出処理部８は、車両データベース３８から取り出した各既存車両の販売実績情報から各既存車両の販売シェア等を算出し、その算出結果を販売シェア情報記憶部４２に登録する。関係モデル化処理部１０は、上記各処理部２〜８により得られた各種情報を、因果関係を表すモデル関数に代入し、学習させることで概念情報であるコンセプトキーワード及びイメージ語、仕様情報である形態要素及び実績情報である販売シェアそれぞれの因果関係を示す関係モデル関数を定式化する。そして、この定式化した各関係モデル関数をモデル化情報記憶部４４に登録する。関係モデル化処理部１０が定式化したもののうちイメージ語に関する関係モデル関数は、各既存車両の販売時におけるアンケート結果に基づいたものであり、現時点でのイメージ感覚とずれが生じている場合もあり得る。そこで、関係モデル補正処理部１２は、修正用アンケート結果記憶部４６に格納されているアンケートの結果に基づきモデル化情報記憶部４４に登録されているイメージ語に関する関係モデル関数を修正する。修正用アンケート結果記憶部４６に結果が格納されているアンケートは、車両データベース３８に格納された既存車両の設計情報（ＣＡＤデータ）に基づき仮想車両を生成し、その仮想車両に対するイメージに関し、近々に実施されたアンケートである。
【００１９】
設計処理部２０は、以上の各処理部２〜１０による処理の結果として得られた関係モデル関数を利用して新型車両の形状、予測販売シェア等の処理結果を得る。設計処理部２０に含まれる車両形状特定処理部２２は、車両のＣＡＤデータを、ユーザ操作に応じて変更し、最終的に新型車両の形状を出力する。販売シェア予測処理部２４は、新型車両の販売シェアを算出する。
【００２０】
本実施の形態における製品設計支援装置は、ＣＡＤ端末装置などＣＡＤ機能を有するコンピュータにより実現される。各処理部２〜１２，２０における処理機能は、コンピュータと、当該コンピュータのＣＰＵで実行されるプログラムとの協調動作により実現される。また、車両データベースを含む各記憶部３０〜４４は、ＨＤＤ等の外部記憶装置により実現されるが、製品設計支援装置に直接接続されている必要はなく、必要なときにネットワーク経由等でアクセス可能であればよい。
【００２１】
本実施の形態において特徴的なことは、新型車両の仕様、特に車両形状を決める際に競合車の販売実績や、車両購入者へのアンケートのみならず、新型車両のコンセプトやイメージなどの概念的な情報をも加味することで、期待する販売シェアを確保できる新型車両の形状を特定できるようにしたことである。
【００２２】
以下、この特徴的な本実施の形態の動作について説明する。本実施の形態では、前述したように新型車両の形状を決定する際に用いる関係モデル関数を生成するモデル化処理と、このモデル化処理によりモデル化した関係モデル関数を用いて新型車両の形状を決定する設計処理とに大別できるので、まず最初にモデル化処理について図２に示したフローチャートを用いて説明する。
【００２３】
ステップ１１０において、コンセプトキーワード抽出処理部２は、各既存車両に関する情報から各既存車両のコンセプトを示すキーワードを抽出して既存車両毎にコンセプト情報記憶部３２に登録するが、具体的には次のように処理する。
【００２４】
まず、本実施の形態では、キーワードの抽出先とする情報源として新製品ニュースを用いることにした。新製品ニュースは、各既存車両が新たに市場に投入されたときに発表された当該既存車両に関する記事であり、当該既存車両の特徴、仕様、そしてコンセプトなどが紹介されているからである。従って、コンセプトキーワード抽出処理部２は、当該既存車両の新製品ニュースを新製品ニュース記憶部３０から取り出し、各既存車両のコンセプトを示す用語に該当するキーワードを抽出し、コンセプト情報記憶部３２に登録する。この抽出、登録処理を既存車両毎に行う。
【００２５】
図３は、コンセプト情報記憶部３２に格納されたコンセプト情報の内容例を示した図である。コンセプト情報は、図３に示したように各既存車両を識別する車両名に、Ｔ／Ｃとコンセプトキーワード抽出処理部２が抽出した１乃至複数のコンセプトキーワードとを対応付けて生成される。なお、図３におけるＴ／Ｃ（Ｔｉｍｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）は、当該車両の販売期間を示し、当該車両の開始時期と、販売が終了していれば更にその終了時期が設定される。Ｔ／Ｃに関しては、情報の設定内容を示す他の図においても同様である。
【００２６】
コンセプトキーワード抽出処理部２におけるキーワード抽出方法としては、製品コンセプトに関するテキスト文章から名詞や形容詞を自動検出した後、重複して検出した用語に関しては自動排除するなどの方法がある。もちろん、コンセプトキーワード抽出処理部２による自動抽出処理の結果をそのままコンセプトキーワードとして用いてもよいが、抽出したキーワードが当該車両のコンセプトを正しく表現しているのかを、人の判断に委ねるようにしてもよい。つまり、例えば、コンセプトキーワード抽出処理部２が抽出したキーワードを図示しないディスプレイにリスト表示し、そのリストの中からコンセプトとして妥当なキーワードを新型車両の企画者（以下、単に「ユーザ」）に選別させるように構成してもよい。ユーザに抽出する用語を最終決定させることで、コンセプトキーワードの妥当性、的確性、精度等を向上させることができる。
【００２７】
なお、本実施の形態では、事前に定めた情報源として新製品ニュースを利用したが、情報源としては、新製品ニュースに限定する必要はない。また、本実施の形態では、装置内部の記憶手段から情報を取り出すように説明したが、例えばインターネットを介して情報を取得するなど他の情報源から情報を取り出すように構成してもよい。
【００２８】
ステップ１２０において、車両イメージ評価集計処理部４は、各既存車両のイメージを評価し、その評価結果をイメージ情報記憶部３６に登録するが、具体的には次のように処理する。
【００２９】
自動車販売店では、既存車両を購入した消費者に対してアンケートを実施し、「イメージ語」に対する購入車両の合致度を評価してもらっている。なお、このアンケートの結果は、電子化されてアンケート結果記憶部３４に蓄積されている。「イメージ語」というのは、例えば「スポーティ」であるとか、「上品」であるとか、各車両に対するイメージを表現するような用語であり、これらの用語は、予め選択されて評価項目としてアンケートに含まれている。そして、購入者は、購入車に対するイメージを採点する。なお、本実施の形態では、各イメージ語共１０点満点で当該イメージ語に合致するほど高い評価値を付けてもらうようにしている。
【００３０】
車両イメージ評価集計処理部４は、これらのアンケート結果をアンケート結果記憶部３４から取り出し、既存車両毎イメージ語毎に集計し、平均値を求め、その求めた平均値を「イメージ語」に対する当該車両の評価値とし、イメージ情報記憶部３６に登録する。
【００３１】
図４は、イメージ情報記憶部３６に格納されたイメージ情報の内容例を示した図である。イメージ情報は、図４に示したように各既存車両を識別する車両名に、Ｔ／Ｃと車両イメージ評価集計処理部４が算出した各イメージ語に対する合致度（評価値の平均値）とを対応付けて生成される。
【００３２】
ステップ１３０において、形態要素算出処理部６は、各既存車両の形態要素を求めて形態要素情報記憶部４０に登録するが、具体的には次のように処理する。
【００３３】
まず、本実施の形態における「形態要素」というのは、車両をデザインする際の具体的な寸法値又は寸法値の組合せのことをいう。本実施の形態では、形態要素値を使って車両形状を画像表示するので、車両形状の画像表示に必要な情報項目が少なくとも形態要素データ項目として予め設定されている。
【００３４】
図５は、形態要素情報記憶部４０に登録された形態要素情報の内容例を示した図である。図５に示したように、形態要素は、例えば「全高／全長」などのようにして算出される。これら形態要素を求める元データは仕様情報に含まれているので、形態要素算出処理部６は、車両データベース３８から各車両の仕様情報を取り出し、予め設定されている形態要素を計算により得る。あるいは、取り出した仕様情報をそのまま形態要素として用いる。形態要素算出処理部６は、このようにして得た形態要素を形態要素情報記憶部４０に登録する。なお、本実施の形態では、後段のモデル化のために各形態要素値を１０点満点に正規化している。形態素要素情報は、図５に示したように各既存車両を識別する車両名に、Ｔ／Ｃと形態要素算出処理部６が求めた各形態要素の値とを対応付けて生成される。
【００３５】
ステップ１４０において、販売シェア算出処理部８は、各既存車両の販売シェア等を算出し、その算出結果を販売シェア情報記憶部４２に登録するが、具体的には次のように処理する。
【００３６】
すなわち、販売シェア算出処理部８は、車両データベース３８から各既存車両の販売実績情報を取り出し、発売月から１月毎の販売シェア（単位％）を算出する。前述したように既存車両というのは、新型車両の競合車であり、新型車両と同一カテゴリ（３Ｂｏｘ、ラージ等）に属する車両であることから、販売シェアを算出する際の分母は当該カテゴリにおける全販売台数、分子は当該車両の販売台数となる。そして、販売シェア算出処理部８は、各月のシェア値の総和を月数で除算して販売シェアの平均値を算出する。販売シェア算出処理部８は、このようにして求めた各月の販売シェアと平均値を販売シェア情報記憶部４２に登録する。
【００３７】
図６は、販売シェア情報記憶部４２に登録された販売シェア情報の内容例を示した図である。販売シェア情報は、図６に示したように各既存車両を識別する車両名に、Ｔ／Ｃと販売シェアの平均値と販売シェア算出処理部８が求めた各月の販売シェアとを対応付けて生成される。
【００３８】
なお、上記各ステップ１１０〜１４０は、独立して実施可能であるため、図２に示した順番に必ずしも処理する必要はなく、また同時並行して処理してもよい。
【００３９】
ステップ１５０において、関係モデル化処理部１０は、上記各ステップ１１０〜１４０により得られた各種情報を用いて関係モデル関数を定式化し、モデル化情報記憶部４４に登録するが、具体的には次のように処理する。
【００４０】
図７は、モデル化情報記憶部４４に登録された各関係モデル関数の例を示した図である。本実施の形態では、上記各ステップ１１０〜１４０によりコンセプトキーワード、イメージ語、形態要素及び販売シェアの各値を得たので、各値を図７に示した該当する関係式に入力し、重回帰分析あるいはニューラルネットによる学習により定式化する。本実施の形態では、コンセプトキーワードとイメージ語との因果関係を示す関係モデル関数（図７（１））、イメージ語と形態要素との因果関係を示す関係モデル関数（図７（２））、形態要素と販売シェアとの因果関係を示す関係モデル関数（図７（３））及びイメージ語と販売シェアとの因果関係を示す関係モデル関数（図７（４））をそれぞれ定式化する。
【００４１】
ステップ１６０において、関係モデル補正処理部１２は、モデル化情報記憶部４４に登録されているイメージ語に関する関係モデル関数を補正する。関係モデル関数を補正するのは、前述したように人間のイメージ等の感覚は、時間の経過に伴い変化していくものであると考えられるからである。例えば、既存車両の販売時点においてスポーティと感じた車両形状は、現在でも変わらずにスポーティと感じるとは限らない。従って、既存車両の販売時点における評価をそのまま使用すると、最終的に得られるアウトプットに感覚のずれが生じてしまう可能性がある。そこで、本実施の形態では、時間の経過に伴う感覚のずれを修正するために関係モデル補正処理部１２を設けて、関係モデル関数を補正するようにした。この関係モデル関数の補正は、具体的には、次のように処理する。
【００４２】
まず、関係モデル補正処理部１２は、既存車両の１台を基準車両として自動選択若しくはユーザ指定により特定し、その基準車両の１乃至複数の形態要素データ値を変更することによって１乃至複数の仮想車両を生成し、その車両形状を画面表示する。仮想車両形状を表示するためのＣＡＤデータは、基準車両の設計情報（ＣＡＤデータ）を車両データベース３８から得ることができるので、このデータに変更を加えることで生成することができる。そして、アンケート対象者に仮想車両を見て感じたままを各イメージ語に対する評価値として入力してもらう。仮想車両の購入者は、存在しないので、例えばメーカーの従業員等をアンケート対象者としてアンケートを実施する。このアンケート結果は、修正用アンケート結果記憶部４６に蓄積される。関係モデル補正処理部１２は、この修正用アンケート結果記憶部４６に格納されているアンケート結果に基づきモデル化情報記憶部４４に登録されているイメージ語に関する関係モデル関数を修正する。すなわち、ステップ１５０と同様にアンケート結果である各仮想車両の形態要素値と各イメージ語に対する評価値を、イメージ語に関する関係モデル関数（図７（２））に代入し学習させる。このようにして、過去のアンケートにより得られた感覚での評価を現在の感覚での評価に近づけることで関係モデル関数の精度を上げる。これにより、現在の感覚に合致したアウトプットが得られるように関係モデル関数を更新する。
【００４３】
なお、本実施の形態では、便宜的に関係モデル補正処理部１２におけるモデル関数の補正処理を図２に含めて説明したが、関係モデル補正処理部１２における処理は、モデル関数の精度向上のために実施するものであるからステップ１５０に続けて一連の処理として必ずしも実施する必要はなく、実施しなくても、あるいは上記処理とは別個独立して事前に実施するようにしてもよい。
【００４４】
本実施の形態の関係モデル化処理においては、以上のようにして関係モデル化関数を生成する。続いて、生成された関係モデル化関数を用いた本実施の形態における新型車両の設計処理について図８に示したフローチャートを用いて説明する。本実施の形態における設計処理は、販売シェア予測処理部２４による新型車両の予測販売シェアを設定する処理と、車両形状特定処理部２２による予測販売シェアを達成する新型車両の形状を特定する処理とに分かれる。
【００４５】
ステップ２１０において、販売シェア予測処理部２４は、マウスやキーボード、ディスプレイ等の図示しないユーザインタフェースを用いてユーザにより入力されたコンセプトキーワードを受け付ける。この入力されたコンセプトキーワードは、ユーザによって考案された新型車両のコンセプトを表現する１乃至複数の用語である。
【００４６】
ステップ２２０において、販売シェア予測処理部２４は、新型車両のコンセプトキーワードを、モデル化情報記憶部４４に登録された情報関数モデル関数のうち図７に示した式（１）に代入することによってそのコンセプトに寄与の大きいイメージ語を抽出する。寄与が大きいほど出力値は大きくなるので、その出力値の大きい順、すなわち新型車両のコンセプトに寄与の大きい順にイメージ語を並べて画面表示する。表示対象のイメージ語は、予め設定された閾値以上の出力値のものとする。なお、表示対象としたイメージ語は、後段の処理で用いるために一時記憶しておく。
【００４７】
ステップ２３０において、販売シェア予測処理部２４は、ユーザにより選択されたイメージ語に基づき販売シェアを算出する。すなわち、リスト表示されているイメージ語の中から新型車両のコンセプトに合致したイメージ語をユーザが選択すると、販売シェア予測処理部２４は、その選択されたイメージ語を図７に示した式（４）に代入することによって販売シェアを得ると、この販売シェアを画面表示する。
【００４８】
ステップ２４０において、販売シェア予測処理部２４は、販売シェアの表示と共に販売シェアの予測値の妥当性についてユーザに問い合わせる。ユーザは、販売シェアの予測値が期待する以上の値でないなどを理由に上記処理（ステップ２１０〜２３０）を再度実行したければ、その旨の入力操作を行い、期待以上の販売シェアが得られたために車両設計に処理を進めたければ、その旨の入力操作を行う。販売シェア予測処理部２４は、この入力操作の内容に応じてステップ２１０若しくはステップ２５０へ処理を移行する。
【００４９】
ステップ２５０において、車両形状特定処理部２２は、ステップ２３０においてユーザにより選択されたイメージ語を、モデル化情報記憶部４４に登録された情報関数モデル関数のうち図７に示した式（２）に代入することによってそのイメージ語に寄与の大きい形態要素値を抽出する。
【００５０】
ステップ２６０において、車両形状特定処理部２２は、ステップ２５０において抽出された形態要素値に従って車両形状画像を形成し、画面表示する。
【００５１】
ステップ２７０において、車両形状特定処理部２２は、車両形状画像の表示と共に設計した車両形状の妥当性についてユーザに問い合わせる。ユーザは、この問合せに応じて画面表示された車両形状の是非について入力する。もし、表示された車両形状でよいという旨が入力された場合、車両形状特定処理部２２は、所定の情報を出力した後に処理を終了する。出力される情報については、追って説明する。
【００５２】
一方、表示された車両形状は「非」という旨が入力された場合、ステップ２８０において、車両形状特定処理部２２は、車両形状の変更のために形態要素値あるいはイメージ語のどちらを変更するかについて問い合わせる。
【００５３】
ここで、形態要素値を変更する旨が入力された場合、ステップ２９０において、車両形状特定処理部２２は、形態要素値をユーザに変更させる。形態要素値の変更方法としては、ステップ２９０において抽出された形態要素の数値データをキーボード入力等により変更させるようにしてもよいが、本実施の形態においては、マウスを用いたユーザ操作に応じて画面表示した車両画像の形状を変化させる。例えば、ユーザは、ドラッグ＆ドロップ操作等で車高をもう少し高くするなどの形状を変更する。このようにして、車両形状の変更をユーザに簡単に行わせる。なお、画面上の車両形状はＣＡＤデータとして把握できるので、画面上の寸法値から形態要素値を算出することができる。この後、ステップ２６０では、上記の通り変更された形態要素値に従って車両形状画像を形成し、画面表示することになる。なお、本実施の形態の場合は、画面上の車両の形状を変化させているので、変化された形状が既に画面表示されている。
【００５４】
一方、イメージ語を変更する旨が入力された場合、ステップ３００において、車両形状特定処理部２２は、ステップ２２０で表示対象としたイメージ語を画面上にリスト表示してユーザに再選択させる。なお、ステップ２３０では、選択したイメージ語を用いて予測販売シェアを求めているので、再選択するイメージ語を大幅に切り替えると予測販売シェア値が大きく変更してしまうおそれがある。このような場合は、車両設計処理を最初からやり直すようにしてもよい。この後、ステップ２５０では、上記の通りユーザにより再選択されたイメージ語に寄与の大きい形態要素値を抽出する。
【００５５】
ユーザは、満足のいく車両形状が設計できると、ステップ２７０において、ユーザは、車両形状特定処理部２２からの問合せに対して表示された車両形状でよいという旨を入力する。
【００５６】
以上のようにして、新型車両の形状が特定されると、ステップ３１０において、車両形状特定処理部２２は、以上の処理にて入力されたコンセプトキーワード、選択されたイメージ語、予測販売シェア及び最終的に得られた車両形状を示す設計情報（ＣＡＤデータ）を、プリンタや外部記憶装置等予め指定された先へ出力し、処理を終了する。
【００５７】
本実施の形態によれば、以上のように新型車両のコンセプトや狙いたいイメージに関する概念的な情報を、販売シェアの予測や新型車両を設計する際の入力情報として取り入れるようにしたので、コンセプトやイメージに合致する新型車両の形状を得ることができる。また、車両形状を得る過程において算出する予測販売シェアの精度向上を図ることができる。これにより、新型車両商品企画の質の向上及び企画業務の効率化を図ることができる。
【００５８】
なお、本実施の形態では、新型車両の企画段階における新型車両の設計支援のために製品設計支援装置を用いた場合を例にしたが、本発明を他の段階においても用いることができ、また他のメーカーにおける他の製品開発等の際にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明に係る製品設計支援装置の一実施の形態を示したブロック構成図である。
【図２】本実施の形態におけるモデル化処理を示したフローチャートである。
【図３】本実施の形態におけるコンセプト情報の内容例を示した図である。
【図４】本実施の形態におけるイメージ情報の内容例を示した図である。
【図５】本実施の形態における形態要素情報の内容例を示した図である。
【図６】本実施の形態における販売シェア情報の内容例を示した図である。
【図７】本実施の形態における関係モデル化関数の例を示した図である。
【図８】本実施の形態における新型車両設計処理を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００６０】
２  コンセプトキーワード抽出処理部、４  車両イメージ評価集計処理部、６  形態要素算出処理部、８  販売シェア算出処理部、１０  関係モデル化処理部、１２  関係モデル補正処理部、２０  設計処理部、２２  車両形状特定処理部、２４  販売シェア予測処理部、３０  新製品ニュース記憶部、３２  コンセプト情報記憶部、３４  アンケート結果記憶部、３６  イメージ情報記憶部、３８  車両データベース、４０  形態要素情報記憶部、４２  販売シェア情報記憶部、４４  モデル化情報記憶部、４６  修正用アンケート結果記憶部。
【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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