(57)【要約】【課題】物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定する階層構造の自動作成方法を提供する。【解決手段】第１アンケート結果記憶工程（第１アンケート結果記憶手段１６）で記憶された第１アンケートの結果に基づいて総合影響度行列Ｆを算出し、その総合影響度行列Ｆを予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成し、心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す。これにより、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を、その物品の開発および評価に熟練した者でなくても生成できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定する階層構造自動作成方法であって、
前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶工程と、
該第１アンケート結果記憶工程で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列をそれぞれ算出し、該直接影響度行列に基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列を算出する影響度行列算出工程と、
該影響度行列算出工程により算出された総合影響度行列を予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出工程と、
前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出工程と
を、含むことを特徴とする階層構造自動作成方法。
【請求項２】
前記心理学的調査は、前記複数の感性語の相互間の方向性を持って因果関係の強さを尋ねる第１アンケートを含む
ことを特徴とする請求項１の階層構造自動作成方法。
【請求項３】
前記複数の階層を構成する感性語間の関係性を示す各枝について該感性語間の関係性の定量化は、前記総合影響度行列の要素に基づいて決定される
ことを特徴とする請求項１または２の階層構造自動作成方法。
【請求項４】
前記影響度行列算出工程は、前記直接影響度行列から該直接影響度行列の各要素を前記第１アンケートの参加者全員の平均値とした単純平均直接影響度行列を算出し、該単純平均直接影響度行列に基づいて所定の一対の感性語間で他の感性語を介した影響要素を加味した前記総合影響度行列を算出するものである
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１の階層構造自動作成方法。
【請求項５】
前記階層構造算出工程は、所定の一対の感性語間で影響度に関して、直接的な影響を示す枝の他に、他の感性語を迂回して影響することを示す枝が存在する場合にはその直接的な影響を示す枝を削除する処理を行なうものである
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１の階層構造自動作成方法。
【請求項６】
前記心理学的調査は、複数個の前記物品をそれに対して感じる感性語を基準にそれぞれ定量的に評価する第２アンケートを含み、
前記関係性算出工程は、該第２アンケートの結果から前記複数の感性語間の相関行列を求め、該相関行列から前記複数の感性語の関係性の定量化を構造方程式モデリングにより行なうことで、前記各枝についての感性語間の関係性の定量化を行なうものである
ことを特徴とする請求項１、２、４乃至５のいずれか１の階層構造自動作成方法。
【請求項７】
所定の物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定する階層構造自動作成装置であって、
前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶装置と、
該第１アンケート結果記憶装置で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列をそれぞれ算出し、該直接影響度行列から前記参加者の平均である平均直接影響度行列を算出し、該平均直接影響度行列に基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列を算出する影響度行列算出手段と、
該影響度行列算出手段により算出された総合影響度行列を予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出手段と、
前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出手段と
を、含むことを特徴とする階層構造自動作成装置。
【請求項８】
所定の物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定するためのコンピュータを、
前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶手段と、
該第１アンケート結果記憶手段で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列をそれぞれ算出し、該直接影響度行列から前記参加者の平均である平均直接影響度行列を算出し、該平均直接影響度行列に基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列を算出する影響度行列算出手段と、
該影響度行列算出手段により算出された総合影響度行列を予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出手段と、
前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出手段
として機能させるための、階層構造自動作成プログラム。
【請求項９】
請求項８の階層構造自動作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
物品の物理特性を人間が感じる多様な表現で表す複数の感性語間の関係性（情報空間）を、グラフ構造を用いて階層的に表し、且つそれら感性語間の影響度合いを定量的に表す、感性語の階層構造グラフを、自動的に作成する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
物品たとえば所定の製品の商品サンプル毎に、商品サンプル固有の物理特性に由来する質感を適切な感性的表現で伝えることは、製品開発や販売戦略上の重要な手法である。また、製品の需要者は任意の感性語表現たとえば「しっとり」、「高級感のある」、「素朴な」などの質感語を用いてその製品を使用した感想や期待を述べる。しかしながら、感性的表現は種類が豊富で多様であり、且つ言葉が持つ意味は製品のカテゴリーに大きく依存する。このことが、製品開発や店頭販売において顧客とのコミュニケーションを低下させているという問題がある。そこで、製品を開発し、製造し、或いは販売する企業からは、製品の物理特性とそれに関する様々な質感を感性的に表現する感性語との間の階層的且つ多次元的な関係性を特定する手法が要望されていた。このような関係性が特定されれば、たとえば「グリップのしっとり感」というある感性的表現が、たとえば「素材の摩擦感、柔らかさ感」という別の感性的表現と階層的にどのように影響し合うかが特定され、製品開発、広告戦略、および店頭での販売員の指導などに大いに役立つことが期待されている。なお、上記感性語は、質感を形容詞で表現することが多いことから形容語と称されたり、質感を表現することから質感語と称されたりする。
【０００３】
特許文献１には、質感パラメータと称されるものを調整して肌のＣＧモデルを生成し、そのＣＧモデルのレンダリングパラメータを用いて肌の質感に影響する質感パラメータを抽出し、その質感パラメータによる肌の質感を定量化する質感定量化装置が提案されている。しかし、この技術は、質感の表示を取り扱ってはいるが、複数の質感語の相互関係を構造的に表示するものではないので、応用範囲が限定的で精度が得られない。また、特許文献２には、塗色のサンプルを塗色の色を示す軸と質的表現の軸とからなる二次元平面に配置して、地図的に表現する塗色の質感マップを作成する技術が提案されている。しかし、この技術によれば、質感を可視化できるが、複数の質感語の相互関係を構造的に表示するものではなく、応用範囲が限定的で精度が得られない。
【０００４】
これに対し、非特許文献１には、製品の質感を表す質感語を、心理学実験の結果に基づいてネットワーク構造で表示し、感性語間の関連性の強さをノード間の枝の太さで示している。しかし、この技術によれば、感性語間のネットワーク構造を事前に設定する必要があるため、製品開発やその評価に熟練した者でなければ使用することができなかった。また、非特許文献２には、製品使用時の感性にかかわる語を選定し、ＩＳＭ（Interpretive Structural Modeling）計算手法を用いて算出した感性語間の階層構造を表す技術が提案されている。この技術によれば、感性語の階層構造を決定するためのアンケート方法とＩＳＭ計算手法とを用いて、感性語間の関連性を示す階層構造を自動的に計算できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−０２６３９１号公報
【特許文献２】特開２００８−１２２３３５号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Chen et al.著「Materials and Design vol. 30」  Elsevier Ltd.  2009年発行  Ｐ.4299〜Ｐ.4310
【非特許文献２】棟近雅彦、三輪高志著「品質vol. 30, no. 4 2000」  一般社団法人日本品質管理学会  2000年発行  P.96〜P.108
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記非特許文献２に示される従来の技術によれば、感性語の階層構造を決定するためのアンケート方法とＩＳＭ計算手法とを用いているため、階層構造を自動的に計算できるものの、感性語間の関連性の強さ（度合い）を定量的に示すことが行なわれず、利用範囲やその精度が十分に得られないという欠点があった。
【０００８】
本発明は以上の事情を背景として為されたものであり、その目的とするところは、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定する階層構造の自動作成方法、自動作成装置、自動作成プログラム、および媒体を、提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための方法発明の要旨とするところは、所定の物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定する階層構造自動作成方法であって、（１）前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶工程と、（２）該第１アンケート結果記憶工程で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列をそれぞれ算出し、該直接影響度行列に基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列を算出する影響度行列算出工程と、（３）該影響度行列算出工程により算出された総合影響度行列を予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出工程と、（４）前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出工程とを、含むことにある。
【発明の効果】
【００１０】
上記のように構成された方法発明によれば、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を、その物品の開発および評価に熟練した者でなくても生成できる。また、階層構造においてその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定されているため、製品の物理特性と感性語により表される質感との間の関係を定量的に予想することが可能となり、製品の試作と評価との繰り替えし作業が効率化される。また、前記閾値を設定することで前記階層構造の複雑性を変更できるため、開発者用、販売者用、消費者用などの目的に応じた適切な階層構造を生成できる。
【００１１】
ここで、好適には、前記心理学的調査は、前記複数の感性語の相互間の方向性を持って因果関係の強さを尋ねる第１アンケート、たとえば前記複数の感性語のうちの一対のうちの一方から他方へおよび他方から一方へのそれぞれにおいて因果関係の強さを尋ねる第１アンケートにより行なわれたものである。このようにすれば、前記直接影響度行列は、第１アンケート参加者の各々について前記複数の感性語相互間における方向性を伴う因果関係の強さを反映させたものとなるので、それらに基づく平均の平均直接影響度行列から得られる総合影響度行列に基づいて、前記階層構造が自動的に生成される。
【００１２】
また、好適には、前記関係性算出工程は、前記各枝について感性語間の関係性の定量化を、前記総合影響度行列の要素に基づいて決定する。このようにすれば、第２アンケートを用いないで、前記各枝について感性語間の関係性の定量化が得られるので、階層構造の自動作成が簡便となる。
【００１３】
また、好適には、前記影響度行列算出工程は、前記直接影響度行列から該直接影響度行列の各要素を前記第１アンケートの参加者全員の平均値とした単純平均直接影響度行列を算出し、該単純平均直接影響度行列に基づいて所定の一対の感性語間で他の感性語を介した影響要素を加味した前記総合影響度行列を算出する。このようにすれば、第１アンケート結果に基づいて、参加者についての総合的な、且つ感性語間の直接的および間接的な影響度を加味した前記複数の感性語相互間における方向性を伴う因果関係の強さを反映させた総合影響度行列が得られる。
【００１４】
また、好適には、前記階層構造算出工程は、所定の一対の感性語間で影響度に関して、直接的な影響を示す枝の他に、他の感性語を迂回して影響することを示す枝が存在する場合にはその直接的な影響を示す枝を削除する処理を行なう。このようにすれば、冗長な枝が削除されるので、階層構造が整理されて単純化されるので、利用が容易となる。
【００１５】
また、好適には、前記心理学的調査は、複数個の前記物品をそれに対して感じる感性語を基準にそれぞれ定量的に評価する第２アンケートによっても行ない、前記関係性算出工程は、該第２アンケートの結果から前記複数の感性語間の相関行列を求め、該相関行列から前記複数の感性語の関係性の定量化を構造方程式モデリングにより行なうことで、前記各枝についての感性語間の関係性の定量化を行なう。このようにすれば、第１アンケートの結果により前記各枝についての感性語間の関係性の定量化を行なう場合に比較して、感性語間の関係性を示す定量値の精度が高められる。
【００１６】
また、前記課題を解決するための装置発明の要旨とするところは、所定の物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定する階層構造自動作成装置であって、（１）前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶装置と、（２）該第１アンケート結果記憶装置で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列をそれぞれ算出し、該直接影響度行列から前記参加者の平均である平均直接影響度行列を算出し、該平均直接影響度行列に基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列を算出する影響度行列算出手段と、（４）該影響度行列算出手段により算出された総合影響度行列を予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出手段と、前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出手段とを、含むことにある。
【００１７】
このように構成された装置発明によれば、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を、その物品の開発および評価に熟練した者でなくても自動的に生成できる。また、階層構造においてその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定されているため、製品の物理特性と感性語により表される質感との間の関係を定量的に予想することが可能となり、製品の試作と評価との繰り替えし作業が効率化される。また、前記閾値を設定することで前記階層構造の複雑性を変更できるため、開発者用、販売者用、消費者用などの目的に応じた適切な階層構造を生成できる。
【００１８】
また、前記課題を解決するためのプログラム発明の要旨とするところは、所定の物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定するためのコンピュータを、 （１）前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶手段と、（２）該第１アンケート結果記憶手段で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列をそれぞれ算出し、該直接影響度行列から前記参加者の平均である平均直接影響度行列を算出し、該平均直接影響度行列に基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列を算出する影響度行列算出手段と、（３）該影響度行列算出手段により算出された総合影響度行列を予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出手段と、（４）前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出手段として機能させるための、階層構造自動作成プログラムであることにある。
【００１９】
このように構成されたプログラム発明によれば、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を、その物品の開発および評価に熟練した者でなくても自動的に生成できる。また、階層構造においてその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定されているため、製品の物理特性と感性語により表される質感との間の関係を定量的に予想することが可能となり、製品の試作と評価との繰り替えし作業が効率化される。また、前記閾値を設定することで前記階層構造の複雑性を変更できるため、開発者用、販売者用、消費者用などの目的に応じた適切な階層構造を生成できる。
【００２０】
また、好適には、前記課題を解決するために、上記階層構造自動作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施例のコンピュータと、そのコンピュータの機能の要部を説明するための概略図である。
【図２】図１の直接影響度行列算出手段により第１アンケートデータベースに記憶された第１アンケートの結果に基づいて算出された、予め設定された複数の感性語間の双方向の直接的影響度をそれぞれ示す直接影響度行列Ｘの内容の一例を説明する図表である。
【図３】図１の相関行列算出手段により第２アンケートデータベースに記憶された第２アンケートの結果に基づいて算出された、予め設定された複数の感性語間の関係性の度合いをそれぞれ示す相関行列Ｒの内容の一例を説明する図表である。
【図４】図５と共に、閾値Ｔの設定により階層構造が変更された場合の階層構造例を比較して示すものであって、閾値Ｔが図５の場合よりも小さい値に設定されることで相対的に多い感性語から構成されている場合を示している。
【図５】図４と共に、閾値Ｔの設定により階層構造が変更された場合の階層構造例を比較して示すものであって、閾値Ｔが図４の場合よりも大きい値に設定されることで相対的に少ない感性語から構成されている場合を示している。
【図６】図２の直接影響度行列Ｘに基づいて導かれた総合影響度行列Ｆに２値化処理を施すことで得られた式（１０）の２値化グラフ構造行列式Ｆ’に対応する階層構造を示す図である。
【図７】図６の階層構造に冗長枝除去処理を施すことで得られた階層構造例を示す図である。
【図８】図１の階層構造算出手段により得られた階層構造の例を示す図である。
【図９】図８の階層構造について、図１の枝太さ算出手段により構造方程式モデリングを用いて相関行列Ｒを処理することで、階層構造の感性語の冗長性が排除され、階層構造の枝Ｂに太さが付与された改造構造を示す図である。
【図１０】図１の出力制御手段によって階層構造出力装置２０に出力された階層構造を示す図である。
【図１１】図１のコンピュータの制御作動の要部を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明する。
【実施例１】
【００２３】
図１は、本発明の一実施例の階層構造自動生成装置として機能するコンピュータ（電子制御装置）１０と、そのコンピュータ１０の機能の要部を説明する図である。コンピュータ１０は、たとえば図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インターフェースを有し、データ入力装置１２から入力され、感性語データベースを構成する感性語記憶装置１４、第１アンケートデータベースを構成する第１アンケート結果記憶装置１６、第２アンケートデータベースを構成する第２アンケート結果記憶装置１８にそれぞれ記録された情報を、コンピュータ１０に着脱可能に接続されるか或いはコンピュータ１０に内臓された外部メモリ１９に予め記憶されたプログラムに従って信号処理することにより、所定の物品或いは製品の物理的性質を表す語とそれを感性的に表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定し、出力装置２０から出力する。外部メモリ１９は、複数の感性語間の関連性を示す階層構造の自動作成プログラムが記憶されているプログラム記憶媒体として機能している。
【００２４】
感性語記憶装置１４内の感性語データベースには、オペレータにより所定の物品毎に予め設定された所定の物品の物理的性質を表す語、その物理的性質に関連して所定の物品の質感を多角的に表す複数の感性語が、記憶されている。たとえば、所定の物品が自動車のステアリングホイールであるとすると、そのステアリングホイールの素材の物理特性を表す複数の語、たとえば「素材表面粗さ」、「繊維の直径」、「素材の厚さ」、「素材の曲げ強度」、「繊維硬度」が予め設定入力されて記憶されている。また、ステアリングホイールの物理特性に関連して人間により感じられる感性を表す複数の感性語、たとえば「粗い／滑らか」、「温かい／冷たい」、「硬い／軟らかい」、「光沢がある／光沢のない」などの原始的感覚（原始的感性）を表す原始的感性語、「グリップ感のある／グリップ感のない」、「しっとり／しっとりとしていない」、「落ち着きのある／落ち着きのない」などの中間的で曖昧な感性語、「快適である／快適でない」、「高級感のある／安もの感のある」などの人間の精神的な感性を表す精神的感性語が、予め設定入力されて記憶されている。
【００２５】
第１アンケート結果記憶装置１６内の第１アンケートデータベースには、第１アンケートの結果がアンケート参加者毎に記憶されている．また、第２アンケート結果記憶装置１８内の第２アンケートデータベースには、第２アンケートの結果がアンケート参加者毎に記憶されている．この参加者には、所定の製品たとえばハンドルではあるが材質や加工方法を変更することで予め物理特性が異なるように製作された複数種類のハンドルに触れてもらった後で、各参加者に対して所定の製品の物理特性と感性語との間の因果関係を回答するための上記第１アンケートおよび第２アンケートが行なわれる。第１アンケートは、感性語間の因果関係の強さを調査することを目的とするものであり、複数の感性語のうちの一対の感性語間において双方向の因果関係の強さをそれぞれ回答させる質問を設けている。たとえば、「『粗さ／滑らかさ』は、『高級な／安い』にどの程度影響しますか？」という問に対して、５段階〜７段階の強さで回答してもらう一方向の質問と、「『高級な／安い』は、『粗さ／滑らかさ』にどの程度影響しますか？」という問に対して、５段階〜７段階の強さで回答してもらう反対方向の質問とが、複数対設けられている。上記のように、第１アンケート結果記憶装置１６および第２アンケート結果記憶装置１８は、第１アンケート結果および第２アンケート結果を記憶する第１アンケート結果記憶手段および第２アンケート結果記憶手段として機能している。
【００２６】
第２アンケートは、１つ１つの製品の官能評価を目的とするものであり、各製品に対して、各感性語を基準にそれぞれ得点を付与するように回答させる質問を設けている。たとえば、「Ｎｏ．１のステアリングホイールについての評価項目として『高級な／安い』という感性語を、たとえば５−９段階の範囲で採点することにより評価して下さい。」という質問が、設けられている。
【００２７】
図１において、直接影響度行列算出手段２２は、第１アンケート結果記憶装置１６内の第１アンケートデータベースに記憶されている所定の製品たとえばステアリングホイールについての第１アンケート結果を示す直接影響度行列Ｘを、参加者毎に、図２に示す図表のように算出する。式（１）は、その直接影響度行列Ｘの行列式を示している。図２および式（１）において、たとえば『粗さ／滑らかさ』の『高級な／安い』に対する影響度は「４．０」であることを示し、『高級な／安い』の『粗さ／滑らかさ』に対する影響度は「１．３」であることを示している。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
相関行列算出手段２４は、第２アンケート結果記憶装置１８内の第２アンケートデータベースに記憶されている所定の製品たとえばステアリングホイールについての第２アンケート結果を示す相関行列Ｒを、参加者毎に、図３に示す図表のように算出する。式（２）は、その相関行列Ｒの行列式を示している。ある語の採点が別の語の採点とどの程度、同時に変化するかを表す相関が高いほど、それらの語は同時に変化することが多いという性質がある。
【００３０】
【数２】
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【００３１】
総合影響度行列算出手段２６は、図２および式（１）に示す、直接影響度算出手段２２により第１アンケート参加者毎に算出された直接影響度行列Ｘから、式（３）に示す第１アンケート参加者全員の単なる平均値で構成する単純平均直接影響度行列Ａ’を算出し、平均直接影響度行列Ａを定義する式（４）から上記単純平均直接影響度行列Ａ’に基づいて平均直接影響度行列Ａを算出する。式（４）は上記単純平均直接影響度行列Ａ’の各要素を、その行列Ａの行方向および列方向の積算値のうちの大きい方の値を基準に正規化するものであり、式（５）は平均直接影響度行列Ａを示している。但し、直接影響度行列Ｘの要素をｘij、参加者全員の単なる平均値で構成する単純平均直接影響度行列Ａ’の構成要素をａ’ij、平均直接影響度行列Ａの要素をａijとすると、ａ’ij、は式（６）で定義され、式（４）のｓは式（７）で定義される。なお、行列式の要素の添え字ｉおよびｊは、ｉ，ｊ＝１，２，・・・ｍであり、式（６）のｎはアンケート回答者数であり、式（７）のｍは感性語の種類数である。
【００３２】
【数３】
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【数４】
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【数５】
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【数６】
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【数７】
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【００３３】
総合影響度行列算出手段２６は、所定の一対の感性語間の他の１つをまたいで伝播する影響度や、他の２つ以上の感性語をまたいで伝播していく影響度を考慮した総合影響度行列Ｆを定義する式（８）から、上記平均直接影響度行列Ａに基づいて総合影響度行列Ｆを算出する。式（８）において、たとえばＡ2は所定の一対の感性語間の他の１つをまたいで伝播する間接的影響度を示し、たとえばＡ3は所定の一対の感性語間の他の２つをまたいで伝播する間接的影響度を示している。
【数８】
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【００３４】
閾値設定手段２８は、総合影響度行列Ｆに適用して２値化するための閾値Ｔの値を、入力操作に応答して、自動的に生成する階層構造の用途に適した値に設定する。一般に、開発者用の階層構造は詳細なものを必要とし、販売者用や消費者用なるほど簡単な階層構造が要請される。階層構造を詳細なものと場合ほど上記の閾値Ｔは小さい値に設定される。図４および図５は、その閾値Ｔの設定により階層構造が変更される例を示している。図４および図５に示す階層構造は、４６種の素材に触れた１１名の参加者に対して、２９種の感性語対（形容語対）から無作為に選択された２種の感性語対ｉ、ｊに関して相互間に因果関係が存在するなら影響度合いを５段階で評価するアンケートを行なった結果に基づいて、閾値Ｔは相違するが、他は本実施例と同様に処理されたときに得られたものを示している。閾値Ｔとして「０．３５」が用いられた図４の階層構造に比較して、閾値Ｔとして相対的に小さい値「０．５」が用いられた図５の階層構造は、簡単な構造となっている。
【００３５】
階層構造算出手段３０は、総合影響度行列Ｆの上記閾値Ｔを用いた２値化処理と、必要に応じて冗長枝除去処理とを行なうことにより、階層構造グラフ或いは階層構造モデルを生成する。たとえば、総合影響度行列Ｆが式（９）に示されるものである場合に、閾値Ｔの設定値が０．５を用いて２値化処理を実行し、式（１０）に示すように、閾値Ｔの０．５以上の要素が「１」で示され、閾値Ｔの０．５未満の要素が「０」で示された２値化グラフ構造行列式Ｆ’を得る。次いで、その２値化グラフ構造行列式Ｆ’の１は枝Ｂがあることを示し、０は枝がないことを示しているので、それらに基づいて枝および感性語を配置することで、たとえば図６に示す階層構造に対応するものとなる。
【数９】
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【数１０】
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【００３６】
また、階層構造算出手段３０は、上記のようにして得られた階層構造に対して、必要に応じて実行される入力操作に応じて、枝の冗長性を排除する冗長枝除去処理を実行する。たとえば、上記のようにして得られた階層構造において、一対の感性語間において、直接の枝を介しても影響があり、且つ他の感性語を迂回した枝を介しても影響がある場合は、その直接の枝を削除する処理を行なって階層構造を整理する。たとえば図６に示す階層構造であれば、冗長枝除去処理によって図７に示す階層構造に対応するものとなる。
【００３７】
枝太さ算出手段３２は、たとえば上記図７の質感および感性語の階層構造に官能評価の結果である相関行列Ｒを用いて、よく知られた構造方程式モデリング或いは共分散構造解析を適用することにより、階層構造の感性語の冗長性を排除し、且つ階層構造の枝Ｂに付与する太さ或いは数値を定量的に算出する。すなわち、枝太さ算出手段３２は、階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出工程に対応している。枝太さ算出手段３２は、たとえば図８に示す階層構造を図９に示す枝の太さが付加された階層構造とする。この階層構造では、原始的感覚（原始的感性）を表す原始的感性語が下層に位置し、人間の精神的な感性を表す精神的感性語が上層に位置し、中間的で曖昧な感性語がそれらの２層の中間に位置した、感性語の階層が形成されており、感性語間の影響度の方向および大きさを矢印およびそれに付した数値で示す枝Ｂが、一対の感性語間にそれぞれ配置されている。上記影響度の大きさを示す数値は、１より小さい値に正規化されている。
【００３８】
出力制御手段３４は、上記の演算処理により得られた階層構造すなわち階層構造グラフ或いは階層構造モデルを、階層構造出力装置２０において光学的表示で出力し或いは電子データで出力する。たとえば、図１０はその一例である。
【００３９】
図１１は、コンピュータ１０の制御作動の要部を説明するフローチャートである。ステップＳ１では、所定の物品或いは製品の物理特性を表す形容語、質感語でもある感性語が選択され、感性語記憶装置１４内のデータベースに記憶される。たとえば、その製品がステアリングホイールステアリングホイールである場合は、その素材の物理特性を表す複数の語、たとえば「素材表面粗さ」、「繊維の直径」、「素材の厚さ」、「素材の曲げ強度」、「繊維硬度」が予め選択され、データ入力装置１２による入力操作に従って記憶される。また、そのステアリングホイールの物理特性に関連して人間により感じられる感性を表す複数の感性語、たとえば「粗い／滑らか」、「温かい／冷たい」、「硬い／軟らかい」、「光沢がある／光沢のない」などの原始的感覚（原始的感性）を表す原始的感性語、「グリップ感のある／グリップ感のない」、「しっとり／しっとりとしていない」、「落ち着きのある／落ち着きのない」などの中間的で曖昧な感性語、「快適である／快適でない」、「高級感のある／安もの感のある」などの人間の精神的な感性を表す精神的感性語が、が予め選択され、データ入力装置１２による入力操作に従って記憶される。
【００４０】
次いで、ステップＳ２では、たとえば上記ステアリングホイールについて複数の参加者により回答された第１アンケートおよび第２アンケートの結果が、データ入力装置１２による入力操作に従って第１アンケート結果記憶装置１６内の第１アンケートデータベースおよび第２アンケート結果記憶装置１８内の第２アンケートデータベースにそれぞれ記憶される。
【００４１】
ステップＳ３は、直接影響度行列算出手段２２、相関行列算出手段２４、或いは、総合影響度行列算出手段２６や、直接影響度行列算出工程、相関行列算出工程、或いは、総合影響度行列算出工程に対応するものであり、そのステップＳ３では、上記第１アンケート結果から感性語間の直接影響度行列が算出され、上記第２アンケート結果から感性語間の相関行列Ｒが算出される。すなわち、ステップＳ３では、参加者毎の第１アンケート結果から、それを示す直接影響度行列Ｘが図２或いは式（１）に示すようにそれぞれ算出され、また、参加者毎の第２アンケート結果から、それを示す相関行列Ｒが図３或いは式（２）に示すようにそれぞれ算出される。また、上記の直接影響度行列Ｘから、式（３）に示す第１アンケート参加者全員の単なる平均値で構成する単純平均直接影響度行列Ａ’が算出され、平均直接影響度行列Ａを定義する式（４）から上記単純平均直接影響度行列Ａ’に基づいて正規化された平均直接影響度行列Ａが算出される。そして、所定の一対の感性語間の他の１つをまたいで伝播する影響度や、他の２つ以上の感性語をまたいで伝播していく影響度を考慮した総合影響度行列Ｆを定義する式（８）から、上記平均直接影響度行列Ａに基づいて総合影響度行列Ｆが算出される。
【００４２】
そして、ステップＳ４は、階層構造算出手段３０、枝太さ算出手段３２、出力制御手段３４、或いは階層構造算出工程、枝太さ算出工程、出力制御工程に対応するものであり、ステップＳ４では、階層構造が算出されるとともに、その表示および出力が行なわれる。すなわち、ステップＳ４では、閾値設定手段２８により設定された閾値Ｔを用いた総合影響度行列Ｆの２値化処理と、必要に応じて冗長枝除去処理とが行われることにより、階層構造グラフ或いは階層構造モデルが生成される。次いで、このようにして得られた階層構造に対して、必要に応じて実行される入力操作に応じて、枝の冗長性を排除する冗長枝除去処理が実行される。さらに、よく知られた構造方程式モデリング或いは共分散構造解析を適用して、上記階層構造に相関行列Ｒを用いることにより、階層構造の感性語の冗長性が除去され、且つ階層構造の枝の太さ或いは数値が定量的に算出される。これにより、たとえば図１０に示す枝の太さが付加された階層構造が生成される。そして、上記の演算処理により得られたたとえば図１０に示す枝の太さが付加された階層構造すなわち階層構造グラフ或いは階層構造モデルが、階層構造出力装置２０において光学的表示で出力され或いは電子データで出力される。
【００４３】
上述のように、本実施例の階層構造自動作成方法によれば、所定の物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を自動的に生成し、且つ、その階層構造における関係性の度合いを定量的に決定する階層構造自動作成方法であって、（１）前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶工程（第１アンケート結果記憶手段１６）と、（２）該第１アンケート結果記憶工程で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列をそれぞれ算出し、該直接影響度行列に基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列を算出する影響度行列算出工程（直接影響度行列算出手段２２、総合影響度行列算出手段２６）と、（３）該影響度行列算出工程により算出された総合影響度行列を予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出工程（階層構造算出手段３０）と、（４）前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出工程（枝太さ算出手段３２）とを、含む。これにより、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を、その物品の開発および評価に熟練した者でなくても生成できる。また、階層構造においてその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定されているため、製品の物理特性と感性語により表される質感との間の関係を定量的に予想することが可能となり、製品の試作と評価との繰り替えし作業が効率化される。また、閾値Ｔを設定することで階層構造の複雑性を変更できるため、開発者用、販売者用、消費者用などの目的に応じた適切な階層構造を生成できる。
【００４４】
また、本実施例の階層構造自動作成方法によれば、前記心理学的調査は、前記複数の感性語の相互間の方向性を持って因果関係の強さを尋ねる第１アンケート、たとえば前記複数の感性語のうちの一対のうちの一方から他方へおよび他方から一方へのそれぞれにおいて因果関係の強さを尋ねる第１アンケートにより行なわれたものであることから、直接影響度行列Ｘは、第１アンケート参加者の各々について前記複数の感性語相互間における方向性を伴う因果関係の強さを反映させたものとなるので、それらに基づく平均の平均直接影響度行列Ａから得られる総合影響度行列Ｆに基づいて、前記階層構造が自動的に生成される。
【００４５】
また、本実施例の階層構造自動作成方法によれば、各枝について感性語間の関係性の定量化は、前記総合影響度行列Ｆの要素に基づいて決定される。このようにすれば、第２アンケートを用いないで、各枝について感性語間の関係性の定量化が得られるので、階層構造の自動作成が簡便となる。
【００４６】
また、本実施例の階層構造自動作成方法によれば、影響度行列算出工程（直接影響度行列算出手段２２、総合影響度行列算出手段２４）は、直接影響度行列Ｘからその直接影響度行列Ｘの各要素を第１アンケートの参加者全員の平均値とした単純平均直接影響度行列Ａ’を算出し、その単純平均直接影響度行列Ａ’に基づいて所定の一対の感性語間で他の感性語を介した影響要素を加味した前記総合影響度行列Ｆを算出する。このため、第１アンケート結果に基づいて、参加者についての総合的な、且つ感性語間の直接的および間接的な影響度を加味した前記複数の感性語相互間における方向性を伴う因果関係の強さを反映させた総合影響度行列Ｆが得られる。
【００４７】
また、本実施例の階層構造自動作成方法によれば、階層構造算出工程（階層構造算出手段３０）は、所定の一対の感性語間で影響度に関して、直接的な影響を示す枝の他に、他の感性語を迂回して影響することを示す枝が存在する場合にはその直接的な影響を示す枝を削除する処理を行なうことから、冗長な枝が削除されるので、階層構造が整理されて単純化されるので、利用が容易となる。
【００４８】
また、本実施例の階層構造自動作成方法によれば、前記心理学的調査は、複数個の前記物品をそれに対して感じる感性語を基準にそれぞれ定量的に評価する第２アンケートによっても行ない、前記関係性算出工程（枝太さ算出手段３２）は、その第２アンケートの結果から前記複数の感性語間の相関行列を求め、該相関行列から前記複数の感性語の関係性の定量化を構造方程式モデリングにより行なうことで、前記各枝についての感性語間の関係性の定量化を行なう。このため、第１アンケートの結果により前記各枝についての感性語間の関係性の定量化を行なう場合に比較して、感性語間の関係性を示す定量値の精度が高められる。
【００４９】
また、本実施例の階層構造自動作成装置（コンピュータ１０）によれば、前記複数の感性語間の双方向の因果関係の強さを尋ねる予め実行された心理学的調査の結果を記憶する第１アンケート結果記憶手段１６と、第１アンケート結果記憶手段１６で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、その第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列Ｘをそれぞれ算出し、該直接影響度行列Ｘから前記参加者の平均である平均直接影響度行列Ａを算出し、該平均直接影響度行列Ａに基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列Ｆを算出する影響度行列算出手段（直接影響度行列算出手段２２、総合影響度行列算出手段２４）と、その影響度行列算出手段により算出された総合影響度行列Ｆを予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出手段３０と、前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出手段（枝太さ算出手段３２）とを、これにより、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す枝の太さが付加された階層構造を、その物品の開発および評価に熟練した者でなくても生成できる。また、階層構造においてその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定されているため、製品の物理特性と感性語により表される質感との間の関係を定量的に予想することが可能となり、製品の試作と評価との繰り替えし作業が効率化される。また、閾値Ｔを設定することで階層構造の複雑性を変更できるため、開発者用、販売者用、消費者用などの目的に応じた適切な階層構造を生成できる。
【００５０】
また、本実施例の外部メモリ１９に記憶されたプログラムによれば、コンピュータ１０を、第１アンケート結果記憶手段と、その第１アンケート結果記憶手段で記憶された第１アンケートの結果に基づいて、該第１アンケートの参加者毎に前記複数の感性語間の直接影響度行列Ｘをそれぞれ算出し、該直接影響度行列Ｘから前記参加者の平均である平均直接影響度行列Ａを算出し、該平均直接影響度行列Ａに基づいて前記感性語間の間接的影響度を含む総合影響度行列Ｆを算出する影響度行列算出手段（直接影響度行列算出手段２２、総合影響度行列算出手段２４）と、その総合影響度行列Ｆを予め設定された閾値を用いた２値化処理を行なうことにより、複数の階層を構成する感性語間がそれらの関係性を示す枝で結ばれた階層構造を生成する階層構造算出手段３０と、前記心理学的調査の結果に基づいて前記階層構造の各枝について該感性語間の関係性を定量的に表す関係性算出手段（枝太さ算出手段３２）として機能させることができる。このため、物品の物理的性質を表す複数の感性語間の関係性を示す階層構造を、その物品の開発および評価に熟練した者でなくても自動的に生成できる。また、階層構造においてその階層構造を構成する感性語間の関係性の度合いを定量的に決定されているため、製品の物理特性と感性語により表される質感との間の関係を定量的に予想することが可能となり、製品の試作と評価との繰り替えし作業が効率化される。また、閾値Ｔを設定することで階層構造の複雑性を変更できるため、開発者用、販売者用、消費者用などの目的に応じた適切な階層構造を生成できる。
【００５１】
また、本実施例によれば、前記階層構造自動作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な外部メモリ（記録媒体）１９が提供されるので、階層構造自動作成の自動作成を容易に実施することが可能となる。
【００５２】
以上、本発明の一実施例を図面に基づいて説明したが、本発明はその他の態様においても適用される。
【００５３】
たとえば、前述の実施例の階層構造には、感性語間の関係性を示す枝に、その関係性の度合いを定量的に示す太さと、その関係性の度合いを定量的に示す数値とが付与されていたが、必ずしも両方が付与される必要はなく、一方が付与されていればよい。
【００５４】
また、前述の実施例のコンピュータ１０は、感性語記憶装置１４、第１アンケート結果記憶装置１６、第２アンケート結果記憶装置１８を内蔵しているものであっが、有線式或いは無線式の通信回線を介して外部接続されたものであってもよい。
【００５５】
また、前述の実施例のコンピュータ１０は、第２アンケート結果記憶装置１８を用いるものであったが、第１アンケート結果だけで枝太さを算出する場合には、必ずしも第２アンケート結果記憶装置１８に接続されていなくてもよい。この場合の関係性算出工程（枝太さ算出手段３２）は、各枝Ｂについて感性語間の関係性の定量化を、総合影響度行列Ｆの要素に基づいて決定する。たとえば、総合影響度行列Ｆが式（９）に示されるものであれば、感性語「温／乾」から感性語「硬／軟」への影響度を定量的に示す値として、該当する総合影響度行列Ｆの要素の値「０．５」が採用される。反対に、感性語「硬／軟」から感性語「温／乾」への影響度を定量的に示す値として、該当する総合影響度行列Ｆの要素の値「０．４」が採用される。このようにすれば、第２アンケートを用いないで、前記各枝について感性語間の関係性の定量化が得られるので、階層構造の自動作成が簡便となる。
【００５６】
その他、一々例示はしないが、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更を加え得るものである。
【符号の説明】
【００５７】
１０：コンピュータ（階層構造自動生成装置）
１４：感性語記憶装置
１６：第１アンケート結果記憶装置（第１アンケート結果記憶手段）
１８：第２アンケート結果記憶装置（第２アンケート結果記憶手段）
１９：外部メモリ（プログラム記憶媒体）
２２：直接影響度行列算出手段
２４：相関行列算出手段
２６：総合影響度行列算出手段
３０：階層構造算出手段
３２：枝太さ算出手段（関係性算出手段）
３４：出力制御手段
ステップＳ３：直接影響度行列算出工程、相関行列算出工程、総合影響度行列算出工程
ステップＳ４：階層構造算出工程、枝太さ算出工程、表示制御工程
【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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【図１１】
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