(57)【要約】本発明のシステムは、音素（または音節・拍）を発声する際に測定される測定値に基づいて複数の項目について数値化された第１の指標からなる物理的・生理的イメージを記憶し、入力された語句を音素（または音節・拍）に分解し、分解した音素（または音節・拍）に対して、前記第１の指標の各数値を分解した音素（または音節・拍）にそれぞれ割り当てたのち、前記各項目の合計の数値を算出することで、入力された語句の有するサブリミナル・インプレッションを算出するシステム。【特許請求の範囲】
【請求項１】
言葉の有する潜在的印象を算出するシステムであって、
少なくとも音節及び音素のいずれかに分割可能な解析対称となる語句を入力するための入力手段と、
所定の音節及び音素のいずれかを発声する際に測定される測定値と、当該測定値を、前記音節及び音素が表象する複数の第１の項目に夫々数値化してなる第１の指標を記憶する第１の記憶手段と、
前記入力された語句を少なくとも音節及び音素のいずれかに分割し、分割された少なくとも音節及び音素のいずれかに対応する前記第１の指標を前記第１の記憶手段から検索し、検索した前記第１の指標を構成する前記各項目の数値を、全ての前記音節及び音素について合算した数値からなる第１の出力を出力手段に出力する制御手段と、から構成されることを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求の範囲第１項記載のシステムであって、
前記第１の指標は、発声を行う際の、口腔内の唾液の量、舌の緊張度、声帯の開閉度、唇の形状の変化、のうち少なくとも一つの測定値によって決定されることを特徴とするもの。
【請求項３】
請求の範囲第１項記載のシステムであってさらに、
前記解析対象となる語句の属する文化様式によって分類される複数の第２の項目に対して、当該第２の項目に対応する前記第１の項目を、前記第１の出力からマッピングするための複数の第２の指標を記憶した第２の記憶手段から構成され、
前記制御手段は、マッピングされた各数値を前記第２の項目ごとに合計して、前記入力された語句に対する第２の出力を前記出力手段に出力することを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求の範囲第３項記載のシステムであってさらに、
前記第２の項目を、前記入力された語句の解析目的に応じて決定される区分に分類するための第３の指標を複数記憶した第３の記憶手段から構成され、
前記制御手段は前記第２の出力に対して、前記第３の指標によって分類される前記各区分に属する前記第２の出力に基づいて算出して、前記入力された語句に対する第３の出力を前記出力手段に出力することを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求の範囲第４項記載のシステムであって、
前記第３の指標は、前記第２の指標を、少なくとも年齢、性別、によって分類するための指標であることを特徴とするもの。
【請求項６】
請求の範囲第１項記載のシステムであってさらに、
前記入力された語句に対して、少なくともアクセント、語尾、語頭に関する補正を行うための補正指標を記憶した補正指標記憶手段から構成され、
前記制御手段は、前記第１の出力を前記補正指標に基づいて補正することを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求の範囲第１項記載のシステムであってさらに、
所定の音節及び／または拍を発声する際に時系列に測定される測定値と、当該測定値を、前記音節及び拍が表象する複数の第４の項目に夫々数値化してなる第４の指標を記憶する第４の記憶手段を有し、
前記制御手段は、前記分割された少なくとも音節及び拍のいずれかに対応する前記第４の指標を前記第４の記憶手段から検索し、検索した前記第４の指標を構成する前記各項目の数値を、全ての前記音節及び拍について合算した数値からなる第４の出力を出力手段に出力することを特徴とするシステム。
【請求項８】
コンピュータにより動作可能であるプログラムであって、
所定の音節及び音素のいずれかを発声する際に測定される測定値と、前記測定値に対して少なくとも前記音節及び音素のいずれかが表象する複数の第１の項目に夫々数値化してなる第１の指標を第１の記憶手段に記憶するステップと、
解析対象となる語句を入力するステップと、
入力された語句を少なくとも音節及び音素のいずれかに分解するステップと、
分解された前記語句の音節及び／または音素毎に対応する前記第１の指標を夫々割り当てるステップと、
前記音節及び／または音素毎に割り当てられた前記第１の指標の合計からなる第１の出力を出力手段に出力するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項１記載のシステムであって、
前記入力手段はさらに、少なくとも子音、音素、音節が複数個配列からなる第１の入力項目と、前記第１の入力項目に対応して複数の母音が配列された第２の入力項目と、前記第１の入力項目と第２の入力項目によって指定される複数の入力部とを有し、
前記入力部に、前記解析対象となる語句を構成する前記音節及び音素に対応した入力値を入力することを特徴とするシステム。
【請求項１０】
入力装置であって、
少なくとも子音、音素、音節、拍が複数個配列からなる第１の入力項目と、
前記第１の入力項目に対応して複数の母音が配列された第２の入力項目と、
前記第１の入力項目と第２の入力項目によって指定される複数の入力部とを有し、
前記入力部に、音節及び音素に対応した入力値を入力することを特徴とする入力装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、人間（発声者）が言葉（語句）を発声する際に、自らの発声器官を動作させ、かかる発声動作を発声者の感覚器官が知覚することによって発声者に想起されるイメージ（印象）を、その言葉の辞書的な意味とは別にその言葉が有する潜在的印象であると定義し、かかる潜在的印象を任意の単語や短文についてコンピュータを用いて効率的に算出するシステム、及びかかるシステムに好適な入力装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  人間がコミュニケーションの道具として用いる言葉には、その構成音の組合せに応じて所謂辞書的な意味が与えられており、これにより種々の意思伝達を行っている。しかし、言葉には言語に依存して決定される辞書的意味だけではなく、抽象的でより感性的なイメージも含まれていると考えられている（例えば、１：幸田露伴、音幻論、洗心書林、１９４７、２：Ｍａｒｇａｒｅｔ  Ｍａｇｎｕｓ，Ｇｏｄｓ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｗｏｒｄ：Ｔｈｏｍａｓ  Ｊｅｆｆｅｒｓｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，１９９９参照）。換言すれば、音声対話における言葉とは、辞書的な意味を伝達する手段であると同時に非言語的イメージ（感性的イメージ、ノンバーバル・イメージ）を自己（発話者）及び相手（受話者）の双方に伝達・想起する手段であるとも解される。こうした言葉の持つ非言語的イメージを、言葉を構成する音そのものから研究する試みがなされている（例えば、特開２００３−５８１７９号公報参照）。【０００３】  ところで、人間は声帯、舌、口腔の形状などを巧みに制御することで、種々の発声を行っている。ここで、発声する音に依存して、声帯の状態、口腔内の唾液の量、舌の特定部位の緊張状態、唇の形状の変化といった客観的に測定可能な物理的・生理的な状態が夫々異なる。人間は言語獲得の過程において、唾液の量や、舌の状態といった物理的・生理的な状態と、発声した音との間の関連、及びどのような状況で当該発声を行ったかという一連の情報を無意識のうちに脳内に獲得・蓄積していると考えられる。そのため、自己が発声した場合だけではなく、第三者が発した音を知覚すると、知覚した音に関係する上記物理的・生理的な状態が想起され、さらにこの物理的・生理的状態に関連するイメージが知覚者（発話者及び受話者の双方）に想起され、自己（発話者）と相手（受話者）との間で、前記知覚した音と関連するイメージを共有していると考えられる。このような機能によって、言語を用いたコミュニケーションがより円滑に行われていると考えられる。【０００４】  換言すれば、言葉に辞書的な意味が与えられる以前においては、人間は感情や状況に応じて自らの発声器官を動作させ、その場の環境、状況に相応しい音を生ぜしめ、それを発声器官の動作に由来する体内での物理的感覚の変化として感知してフィードバックし、その時々の感情や状況そのもののイメージを脳内に知覚し強化しているものと理解される。【０００５】  つまり、自らの発声器官を動作させて発音（発声）する者自身が、発声器官の動作とその結果による体内の物理的感覚を知覚して、そのときの自己の感情や状況そのものの認識が、言葉やこれを構成する発音の有する最も根源的なイメージ（潜在的な印象）であると考えられる。しかしながら、発声単位を発声した際に測定可能な客観的な測定値と物理的・生理的イメージの関係、さらにこの関係から算出される性別、年齢、また文化的要素までを考慮した語句が有する印象算出システム、及びその応用的利用に関する先行事例はほとんど見受けられない。【０００６】  このような背景のもと、本発明は、言語習得過程で形成された知覚音に対する潜在的な印象（サブリミナル・インプレッションと称す）を算出するためのシステム、及びかかるシステムに好適な入力装置を提供することを目的とする。【０００７】  なお、以下では、測定された物理的・生理的状態をもとに選定された物理的・生理的イメージとの関連から算出される解析対象となる語句が有する印象を最広義のサブリミナル・インプレッション（第１のサブリミナル・インプレッションＳＩ１）、最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１に更に文化的要素（文化的イメージ）を加味して算出されるイメージを広義のサブリミナル・インプレッション（第２のサブリミナル・インプレッションＳＩ２）、また広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２に更に年齢・性別といった要素を加味して算出される印象を狭義のサブリミナル・インプレッション（第３のサブリミナル・インプレッションＳＩ３）と称すこととする。【０００８】  なお本発明では、単語数が多い長文の場合には、多様な発声単位が平均的に含まれることに起因して、解析対象となる長文全体の有する印象も平均化してしまい、利用価値のある判定結果を得ることが困難であるから本発明においてはこれを除外する。
【発明の開示】
【０００９】  本発明は、上記目的を達成するために成されたものであり、本発明のシステムによれば、音節（拍）及び／または音素に分割可能な解析対称となる語句を入力するための入力手段と、所定の音節（拍）及び／または音素のいずれかを発声する際に測定される測定値と、当該測定値を、前記音節（拍）及び／または音素が表象する複数の第１の項目に夫々数値化してなる第１の指標を記憶する第１の記憶手段と、前記入力された語句を音節（拍）及び／または音素に分割し、分割された音節（拍）及び／または音素に対応する前記第１の指標を前記第１の記憶手段から検索し、検索した前記第１の指標を構成する前記各項目の数値を、全ての前記音節（拍）及び／または音素について合計した数値でなる第１の出力を出力手段に出力する制御手段とから構成されることを要旨とする。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態にかかるシステム構成図である。
【図２】図２は、第１データベースに記憶されている第１の指標の一例である。
【図３】図３は、最広義のサブリミナル・インプレッションの一例である。
【図４】図４は、広義のサブリミナル・インプレッションの一例である。
【図５】図５は、第２データベースに記憶されている第２の指標の一例である。
【図６Ａ】図６Ａは、本発明のシステムを用いた解析作業を説明するためのフローチャートである。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本発明のシステムを用いた解析作業を説明するためのフローチャートである。
【図６Ｃ】図６Ｃは、本発明のシステムを用いた解析作業を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、音節・音素データの追加を行うか否かの判断を促す画面である。
【図８】図８は、後処理データの追加を行うか否かの判断を促す画面である。
【図９Ａ】図９Ａは、物理的・生理的イメージの追加を行うか否かの判断を促す画面である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、マッピング用の関数の追加を行うか否かの判断を促す画面である。
【図１０】図１０は、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という言葉の広義のサブリミナル・インプレッションを示すレーダーチャート図である。
【図１１】図１１は、文化的イメージの属する４つのゾーンを示す図である。
【図１２】図１２は、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という音から算出される狭義のサブリミナル・インプレッションを基に作成した傾向行列の一例である。
【図１３】図１３は、図１２の傾向行列に基づいてターゲット市場の性別、年齢別の区分に対する訴求度の分析結果の一例である。
【図１４】図１４は、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という言葉に関してサブリミナル・インプレッションを利用したターゲット市場の分析結果を示す。
【図１５】図１５は、本発明の第２実施形態に係るシステム構成図である。
【図１６】図１６は、第４データベースに記憶されている第４の指標の一例である。
【図１７】図１７は、第２実施形態に係るフローチャートの一例である。
【図１８】図１８は、第２実施形態にかかる出力結果の一例である。
【図１９】図１９は、第２実施形態に係る別のフローチャートである。
【図２０】図２０は、第２実施形態において、第４の項目の選択を促す画面である。
【図２１】図２１は、第２実施形態において解析を終了するか否かの判断を促す画面である。
【図２２】図２２は、本発明に好適な入力装置の説明図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】第１実施形態
以下、本発明について図面を参照しながら本発明の一実施形態を説明する。【００１２】  図１に示されるように、解析対象たる言葉を構成する「音」を知覚することで想起される潜在的印象算出システム（以下、システムと称す）１は、例えばキーボード、マウス、タッチパネルや、後記する入力装置５０などを含む入力手段１０と、出力結果などを表示するための例えば液晶装置などからなる表示装置及び出力結果を印刷するためのプリンタなどを含む出力手段２０と、これら入力出力手段１０、２０に電気的に接続され、信号の授受を行うことが可能に接続された例えばコンピュータによって実現される計算手段３０とから概略構成される。【００１３】  計算手段３０は更に、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などからなる制御手段３２、及び各種サブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２、ＳＩ３を算出するために使用される各種データベース（記憶手段）３５−３８を適宜動作させるための解析プログラムを含むメインプログラム３１からなる。各種データベース３５−３８については後述する。【００１４】  以下では、まずシステム１を構成する代表的なデータベースについて説明した後に、具体的な単語を例にシステム１を用いた解析（サブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２、ＳＩ３の算出）について説明する。【００１５】１：物理的・生理的データベース（第１データベース）
サブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２、ＳＩ３を算出するために、解析対象となる言葉（単語や短文）を、発声器官の発声動作上の最小単位である発声単位毎に分解する必要がある。【００１６】  ここに、発声単位とは、声帯の開き方や振るわせ方、舌や唇の使い方、空気の通し方などによって区別される単位である。発声単位は、日本語や英語、その他の言語毎に相違点があることは確かであるが、発声単位を使い分け・識別することでバーバル・コミュニケーションが成立していることを鑑みれば、言語にかかわらず言葉を発声単位に分解して把握できると解される。【００１７】  発声単位をどのように分類し、予めどのようにデータベース化を行うかについては種々の方法があるが、音声学的見地から、「子音」、「母音」、「子音＋母音」という分類を基本とする方法がある。本発明でも原則的にかかる分類方法を採用する。なお、日本語の音声学的な特徴を考えると、かかる分類方法が適当であると解される。【００１８】  もちろん、サブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２、ＳＩ３を正確に判定するために、解析対象の発声単位が解析対象である言葉の前半部分にあるのか、後半部分にあるのか、その発声単位にアクセントが付されているのか否か、などといった工程（後処理工程と称す）を考慮することも重要である。なお、後処理工程に使用する補正指標データベース３８については後述する。【００１９】  本発明では、データベース３５〜３８を作成するに先立ち、上述の分類方法に従って分類された各発声単位は、それを実際に発声器官を動作させて発音した際に発声者自身の脳にどのような物理的・生理的イメージが想起されたのかを調査した。ここで物理的・生理的イメージ（第１の項目と称す）とは、「重い」、「軽い」、「大きい」、「小さい」、「温かい」、「冷たい」、「乾いた」「湿った」といったような項目であり、第１の指標は、先の調査によって、各発声単位（音素）を発声した時の測定結果に基づいて、これら各項目にそれぞれ重み付けがなされることで決定される。なお、図２に示す第１の項目は一例であり、種々の態様が適用可能である。また第１実施形態では、解析対象となる語句を、音素に分解した後、後記する解析工程を行うことを特徴とする。このため、図２及び図３に示すように、第１の指標を決定する際に、発声単位が音素の場合を示してある。もちろん本発明は、音節、拍といった発声単位に基づいて解析を行うことも可能である。この場合については、後記する第２実施形態において説明する。【００２０】  図２に、第１データベース３５に記憶されているデータ（第１の指標）の一例を示す。図２から理解されるように、例えば、「Ｈ」という音素に対する、物理的・生理的イメージの各項目については、重い＝０、軽い＝１０、大きい＝０、・・・といった具合に第１の項目の各項目にそれぞれ重み付けがなされている。【００２１】  本発明は、発声単位についての物理的・生理的イメージの確定は、言語や民族、時代を超えて人類共通のものであると解されるという前提に立つ。つまり、例えば、「ａ」という音素（発声単位）が、知覚者（発話者及び受話者）に明るいイメージを想起させるか、暗いイメージを想起させるのかという点に関しては、言語や人種、民族、性別、時代などの相違による差異は生じないと考える。したがって、ある被験者が有する各発声単位についての物理的・生理的イメージは、他の者全てが納得する結果を得られるものと期待される。よって、本実施形態では、日本語を一例に本発明にかかるシステムを説明するが、上述の理由により英語などその他の言語においても適宜対応可能である。この際、第１データベースは、解析対象となる言語に関係なく、一つだけ用意されていればよい。【００２２】  なお解析対象である言葉（単語や短文）のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２、ＳＩ３を算出するために、該解析対象となる言葉を構成する全ての発声単位についてその物理的・生理的イメージを使用しても良いが、一定程度以上の精度が維持できるのであれば、解析対象を構成する発声単位に強く関係すると思われる物理的・生理的イメージのみを用いて続く分析を行ってもよい。【００２３】  上記のようにして言葉を構成する発声単位毎にその所定の物理的・生理的イメージが決定されると、これに基づいて判定対象である言葉（単語や短文）全体の発声動作に起因する潜在的な固有イメージを最広義のサブリミナル・インプレッションとして導き出すことが可能となる。つまり、解析対象である言葉全体についてそれが総合的にどのような所定の物理的・生理的・イメージを潜在的印象として有しているかを、前記第１の項目の各数値を全ての発声単位について合算し、これをその言葉に関する最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１として得る。【００２４】  最広義のサブリミナル・インプレッション（第１の出力）ＳＩ１算出のための演算方式も種々考えうるが、本実施形態では各物理的・生理的イメージ要素の数値を加算することで決定されると定義する。例えば、図３に示すように、「軽い」という物理的・生理的イメージの項目については、各音素の値が、Ａ＝１０、Ｉ＝１０、Ｋ＝５、Ｈ＝４、Ｒ＝１０であるので、語全体の有する物理的・生理的イメージは、１０＋５＋４＋１０＋１０＝３９となる。図３において、「語全体」という項目が、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」に関する最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１を構成する。なお、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という単語は、日本語における辞書的意味としては「明るさを感じさせるもの」といった意味だが、上述のようにサブリミナル・インプレッションＳＩ１で捉えるものは、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という「音」を知覚し、さらに脳内で「Ｈ」、「Ｉ」、「Ｋ」、「Ａ」、「Ｒ」の各音素を分解、知覚した知覚者に想起される物理的・生理的イメージである。つまり、日本語を解さない者が「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という「音」を知覚しても、日本人が「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という「音」を知覚しても、概略同じ物理的・生理的イメージが想起されると解される。【００２５】  こうした、入力された発声単位（第１実施形態では音素）に対して、第１データベース３５内の第１の指標を夫々マッピングし、各項目の数値を合算する作業は、ＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などによって構成される作業領域３９内において実行され、解析が終了するまで記憶されている。作業領域３９上のデータは、適宜後述の広義、狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２、ＳＩ３を算出する際に参照される。【００２６】２：変換データベース（第２データベース）
次に、上記した最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１に対してさらに、文化的要素（文化様式）によって決定される所定の基本的評価イメージ（第２の項目）を加味して広義のサブリミナル・インプレッション（第２の出力）ＳＩ２を算出する場合を考える。この場合、上記分割された発声単位（第１実施形態では音素）が、所定の基本的評価イメージ（文化的イメージとも称す）をどの程度有するかが割り当てられる。【００２７】  ここで文化的所産である所定の基本的評価イメージとは、予め同一の文化的背景を有する者にアンケートなどによって決定され項目化したものであり、図４に示すように、「気品・高級感」、「合理・フェアー」、「新鮮・いきいき」、「母性・慈愛」などという要素（これらを第２の項目と称す）からなる。なお、かかる基本的評価イメージは、判断する者の文化的な価値基準によって変化し得るものと考えられるが、あるイメージを表す単語（例えば「気品」など）について、その単語を聞いた者が同じ文化的背景を持った者同士（例えば、日本人同士）であれば９０％以上が共通のイメージを想起するという前提にたつ。また、価値観の均一化が進んでいる現代社会においては、仮に文化的背景を異にする者同士であったとしても７０〜８０％程度の一致が期待される。そして文化的背景の相違による不一致は容易に算出して適宜に補正処理することが可能である。よって、言語に応じた基本的評価イメージを記憶した第２データベースを予め用意しておけば、上述の理由により種々の言語に対応可能である。【００２８】  第２データベース内には、第２の指標として図５に示すような規則（関数）Ｆが複数記憶されている。例えば、Ｆ１は、図３に示される最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１のうち「重い」という項目が有する数値（図３の例では、数値：３９）を、上記文化的イメージの要素のうち「自由・躍動感」、「キュート・チャーム」、「新鮮・いきいき」という項目に夫々マッピングするという関数である。このように、第２の指標によって、図３に示す計算結果を用いて、図４に示す「物理的・生理的イメージ−基本評価イメージ」空間（ＳＩ２空間）が決定される。なお、このＳＩ２空間も上記作業領域３９内に確保されるものである。【００２９】  こうしたマッピング作業を全ての物理的・生理的イメージに対して行った後、各基本評価イメージの物理的・生理的イメージに対応する数値を加算して、図４に示すＳＩ２の行の各数値（図４の場合、１１２、１１９、９４、・・・）が算出される。例えば、「気品・高級感」という基本評価イメージについては、第２の指標（関数Ｆ）によってマッピングされた対応する物理的・生理的イメージの各項目の数値が、０、１０、１０、２３、０、２２、４７、０、であるので、ＳＩ２（気品・高級感）＝０＋１０＋１０＋２３＋２２＋４７＋０＝１１２と算出される。こうした演算は、メインプログラム３１の命令によって制御手段３２上で実行されている。【００３０】  この数値が、既に算出済みの最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１を構成する発声単位に対して上記基本的評価イメージの有無・程度を算出することで得られた広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２であ���。広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２は、人間が五感で感じる物理的・生理的イメージだけではなく、一定の文化的な価値基準による評価までも加味したものである。【００３１】  ところで、同じ「気品・高級感」といっても、車に対する「気品・高級感」と、化粧品に対する「気品・高級感」のイメージは一般に異なることが知られている。こうした違いをＳＩ２算出において反映させるために、第２の指標は、解析対象に応じて適宜変更することがより望ましい。例えば、図５に示す関数Ｆを、車に関する解析を行う場合は、例えばＳＩ１の各数値を２倍した数値をマッピングするようにさせ、化粧品に関する解析を行う場合はＳＩ１の各数値を５倍した数値をマッピングするといったような構成とすればよい。ここで、ＳＩ１の全ての数値を一律同じ倍率だけ変化させるように関数Ｆを決定してもよいし、第２の項目のうち、特定の項目にマッピングする場合においてのみ所定の倍率だけ変化（例えば２倍する）させるように関数Ｆを決定してもよい。また、図４に示す、文化的イメージはあくまで例示にすぎず、種々の項目を加えることがもちろん可能である。【００３２】  上述の工程で得られた最広義および広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２は、発声単位の物理的・生理的イメージが人類共通の普遍的なものであり、文化的所産である所定の基本的評価イメージも少なくとも同じ文化的背景を持つ者同士の間では殆ど共通するものと捉えられることから、そのサブリミナル・インプレッションとしての判定結果の表現は、解析対象である言語を使用する人々に対しては、相当程度有効だと考えられる。【００３３】３：ターゲットデータベース（第３データベース）
しかし、ある言葉が特定の購入者層をターゲットとした商品のネーミングとして相応しいか、想定する購入者層により構成される市場に受け入れられるか、などを個別・具体的に判断したい場合には、上述の普遍的・抽象的な、すなわち物理的・生理的、及び文化的要素に基づいて算出された最広義及び広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２では不十分な場合も有り得る。つまり、例えば、ある特定の購入者層をターゲットとした商品の名称が、かかるターゲットに的確に訴求するか否かを判断する場合、上記物理的・生理的、または文化的要素に基づく解析に加えて、性別、年齢、といった要素を加味した結果のサブリミナル・インプレッションを求めることが要求される。【００３４】  換言すれば、解析対象である言葉についての最広義または広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２がある特定の条件を満たす者（例えば、「２０代の未婚女性」、「３０代の独身男性」など）にとって肯定的（快）に捉えられるか否定的（不快）に捉えられるかといったことを合わせて考慮しその結果を狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３として示すことができるようにシステムを構成しておけば、特定の購入者層をターゲットにした商品のネーミングや市場のマーケティング調査を目的とする場合に非常に便利である。【００３５】  つまり、例えばある解析対象の言葉が、文化的な基本的評価イメージのうち「気品・高級感」という項目の数値が大きいと判定されたとする。最広義・広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２では、この言葉がどのような年齢層、性別により肯定的に受け入れられるのかといったことまでは判断できないが、狭義のサブリミナル・インプレッション（第３の出力）ＳＩ３まで解析することによって、「２０代の女性」には肯定的に捉えられるが、「１０代の男性」にはそれほど重視されない、といったことを判断することができる。【００３６】  言い換えれば、狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３を算出することによって、ある言葉の有する最広義又は広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２では捉えきれなかった、商品のネーミングや市場マーケティング調査のターゲットである特定の購入者層の嗜好性まで明示できる。【００３７】  ここで、「２０代の女性」や「１０代の男性」といった特定の購入者層の嗜好性を確定する手法としては、その層に属する者を多数対象にした調査を予め行い、その平均値を求める統計的処理を採用しても良いし、その層に属する者の代表者をサンプルとして選びその調査結果をそのまま採用しても十分に信頼することができるものとなる。こうした手法によって得られた第３の指標を、図１にターゲットデータベース（第３データベース）３７に記憶してある。なお、ターゲットデータベース（第３データベース）については後述する。【００３８】  ところで、購入者層の嗜好性は、具体的には年齢や性別といった対象者の生理的状況の相違に着目して判断することができると理解される。【００３９】  このように、ある言葉の有する普遍的・抽象的な最広義および広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２に対して、判定目的に沿って想定される商品購入者層の嗜好性といった要素の判断を加えて表現し直したイメージが狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３であり、ある条件を満たす対象者がある言葉に関して快・不快の何れを感じるかを具体的に示すことができるようになるので、商品ネーミングや市場調査において価値が高いものとなる。【００４０】  さらに、ある言葉について得られたこのような狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３を、例えば、ネーミングの対象である商品の具体的な属性を加味して、より一層判定目的に適合した表現に修正することが可能である。【００４１】  すなわち、ある言葉について（狭義の）サブリミナル・インプレッションＳＩ３を判定するより具体的な目的を反映するように適切な修正を加えて最終的な判定結果の表現とすることができる。【００４２】  例えば、若い男性を主な購入層としたスポーツドリンクの新製品の商品名の適否を判断するために、サブリミナル・インプレッションを算出したとする。解析の結果、この商品名の持つ文化的な基本的評価イメージ（広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２）として「母性・慈愛」という文化的イメージの数値が高いと評価されたとする。この結果だけでは、当該商品名が、本当に「若い男性」に訴求するか否かが判断できない。そこで、後記する狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３を算出する。この結果、もし所望の購入層に訴求しないと評価された場合は、再度名称を変更して、最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１→広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２と算出した後、再度狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３を算出する。【００４３】  このような作業を繰り返すことで、より具体的で、合目的的に商品名等を決定することができる。【００４４】  このような修正・変更は多様に考えられるが、少なくとも一般的な商品名の適否や市場マーケティング調査といった判定目的の場合には、このような修正・変更の方向性は相当な定型性を持っているものと考えられるので、あらかじめ想定される修正・変更の法則を準備しておけば、その範囲においてはコンピュータを利用した自動的修正・変更が可能である。【００４５】４：解析例
以上説明してきた本発明のシステム１を用いた具体的な解析例を、図面を参照しながら説明する。【００４６】  ここでは、解析対象の一例として、日本語における単語「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」を例としそのサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２、ＳＩ３を順次判定する場合を示す。なお、上述のごとく「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という「音」が重要なのであって、辞書的な意味はここでは重要ではない。【００４７】  まず、入力手段１０を用いて解析する文字列（ここでは「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」）を入力する（ＳＴ１：ステップ１）。なお、入力手段１０としては、例えばキーボードから直接解析対称たる語句を入力してもよいし、マウスやタッチパネルなどを用いて画面上の文字を選択するような構成としてもよい。【００４８】  次いで、入力された文字列を発声単位の一態様である音節毎に分解する（ステップ２）。ここでは、「Ｈ＋ｉ」、「Ｋ＋ａ」と「Ｒ＋ｉ」である。なお、音節とは言葉を音声として認識する際の最小単位である。【００４９】  次に、音節に分解された解析対象の単語をさらに、最小の発声単位である音素に分解する（ステップ３）。すなわち、各音節を「子音」と「母音」に分解する。「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」の場合には「Ｈ」、「Ｉ」、「Ｋ」、「Ａ」、「Ｒ」に分解されることになる。上記したように、本発明システム１の第１データベース３５には複数の発声単位（音素）に応じた第１の指標が記憶されている。【００５０】  なお、第１データベース３５に、解析に必要な第１の指標が記憶されていない場合、ステップ２、ステップ３が一端終了し、制御手段３２はメインプログラム３１の指示に従って、図７に示すような質問画面を表示する（ステップ４１）。ここで、新規登録をする場合、図示しない登録画面が表示されデータ（第１の指標）を追加することができる。データの追加が終了するとステップ５に進む。【００５１】  また、上述のように不足している第１の指標が当該解析対象の語句を解析するに際して明らかに支配的な影響を与えない場合などは、新規のデータ追加を行うことなくステップ５に進むことも可能である。この場合、ユーザによって図７に示す画面において「追加せずに解析」のボタンが選択される。【００５２】  解析対象の言葉（語句）を音素（発声単位）にまで分解することで、それぞれの音素毎の物理的・生理的イメージを総合して暫定的な最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１が決定される。しかし、一般には、実際に言葉を発音する場合には、音素の位置や順序、アクセントなどによってそれぞれの有するイメージに強弱や優劣が生じる。このため、語句全体が想起する最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１を得るためには、単に加算的に各音素の有する物理的・生理的イメージを加算するだけでは十分ではない。【００５３】  そこで、本発明では、単語の位置、順序、アクセントに依存する効果を斟酌するために、発声の強弱や優劣を発声器官の動作に伴う物理効果の余韻と定義し、その代表的なものを後処理用データ（補正用指標）として予め後処理用のデータベース（補正指標データベース３８に登録してある（図１参照）。【００５４】  ステップ５では、補正指標データベース３８内の、解析対象の語句の発声単位（第１実施形態では音素）に対応した補正指標に基づいて後処理工程が行われる。具体的には、補正指標に基づいて、ある言葉の語頭や語尾にある子音や母音の有するイメージが強調され、アクセントが付いている部分の有するイメージが強調される。つまり、音節・音素の各項目の数値が大きくなるように修正される。補正指標にはこのよう、強調の程度、アクセントの位置などが関数として記憶されている。「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」の場合には語頭処理、語尾処理が施され語頭の子音「Ｈ」と語尾の母音「ｉ」の有する物理的・生理的イメージが強調されるように調整される。【００５５】  続くステップ６では、解析対象の単語を構成する発声単位（音素）全てに対して後処理が行われたか否かが判断される。全ての発声単位（音素）に対して後処理が終了していれば、ステップ７に進む。【００５６】  全ての後処理が終了しないということは、解析中の発声単位（音素）に対応した補正指標（後処理データ）が、予め補正指標データベース３８内に記憶されていなかったことを意味する。この場合、制御手段３２は、メインプログラム３１の指示に従って、図８に示すようなデータ追加を促す画面を表示する（ステップ６１）。【００５７】  データ追加ボタンが選択されると、制御手段３２は、メインプログラム３１の指示に従って、データ追加用の画面（図示せず）を表示する。この画面にしたがって補正指標（後処理データ）を追加することが可能である。補正指標（後処理データ）追加後、ステップ５に戻り、再度後処理工程が再開される。また、解析中の語句によっては、後処理を行う必要がない場合もあるので、その場合はステップ７に進む。【００５８】  ステップ７において、ここまでの工程で、発声単位毎に付与されている物理的・生理的イメージを総合すると共に上記のような物理効果の余韻による調整（後処理）をも施した、解析対象の単語（ここでは、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」）についての最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１を得ることができる（マッピング工程）。この最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１は、言葉を実際に発音する者の発声器官の動作に起因して脳内に潜在的印象として生じる最も根源的なものであると理解される。【００５９】  なお、解析途中で、物理的・生理的イメージの追加を行えるように構成してもよい。この場合、制御手段３２はメインプログラム３１の命令に従ってステップ８を経由してステップ８１に進み、新規に物理的・生理的イメージの登録を行うか否かの判断をユーザに促す画面（図９Ａ）を出力手段２０に出力するように制御する。適宜、図示しない入力画面が表示された後、再度ステップ７に戻る。【００６０】  図３は、ここまでの工程で制御手段（ＣＰＵ）３２がメインプログラム３１の命令に基づいて算出した最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１を、各発声単位及び単語全体としてどのような物理的・生理的イメージを有するのかを示している。なお制御手段３２は、上述のステップ８終了時に、かかる図３を表示するか否かをユーザに質問するための画面（図示略）を表示するように構成されていてもよい。【００６１】  なお、図３は適切な物理的効果の余韻調整を施した上で発声単位（ここでは���素）毎にその存否および程度を数値によって示している。上述のように、図３における「語全体」の項目に示される数値全体が「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」についての最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１である。【００６２】  最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１は、物理的・生理的指標によって決定されるので、人間の価値評価の判断が入らない、即ち言語依存しない指標と理解することができる。しかしながら、上記したように、最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１の結果を、当該解析対象の単語が例えば商品やサービスのネーミングとして相応しいかどうかといった評価判断を下すための資料として使用するには物足りないと考えられる。そこで、一定の文化的所産である所定の基本的評価イメージ（第２の指標）を解析対象の単語が備えているか否かを判断し、広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２として示すことが求められる。【００６３】  そこで、文化的な要素を加味した広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２を得る場合、以下のような処理を制御手段３２及びメインプログラム３１が行う。【００６４】  続くステップ９において、制御手段３２は第２データベース２６に記憶された関数（第２の指標）を用いて、最広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１から、広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２を算出する。ステップ９において、図４に示されるような算出結果が出力手段２０に適宜出力される。なお、出力の仕方は、図４に示されるようなマトリックス表示に限定されるものではない。【００６５】  図４から理解されるように、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という単語は、「スマート、洗練」（ＳＩ２＝２７２）、「自由、躍動感」（ＳＩ２＝２６３）、「キュート、チャーム」（ＳＩ２＝２４５）、「新鮮、いきいき」（ＳＩ２＝２２６）などの数値が高いことが理解される。【００６６】  このように広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２は文化的所産である所定の価値評価基準（第２の項目）を共通にする者（例えば、日本人全般）が、解析対象単語（ここでは、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」）についてどのような評価判断を行うのかを客観的に数値化して示すことができるものである。従って、解析対象単語が商品やサービスのネーミングとして相応しいかどうかといった判断を行う際に有力な資料として利用することができる。【００６７】  なお、解析途中でマッピング用の関数（第２の指標）を追加する工程を含んでいてもよい（ステップ１０）。例えば、制御手段３２はメインプログラム３１の指示に基づいてマッピング用の関数（第２の指標）の追加を促す画面（図９Ｂ）を出力手段２０に出力するようにしてもよい（ステップ１０１）。ステップ８１と同様に、データ追加ボタンが選択されると、図示しないデータ追加画面が表示され、適宜変換データが追加されると再度ステップ９に戻り、マッピング作業が再度実行された後、ステップ１１に進むように構成されていてもよい。【００６８】  ここまでの工程で、広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２が得られ、制御手段３２は、ユーザに算出された広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２を、例えばレーダーチャート（図１０）などの形式で図示する（��テップ１１）。なお、図示しないが、例えばどのような形式の図示化を行うかを選択する工程を含んでいてももちろんよい。【００６９】  広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２をレーダーチャート（図１０）で示すことで、解析結果をより判り易く利用し易い形式に整えて適宜に提示することが可能である。このような資料を利用してある言葉が商品やサービスのネーミングとして有効かどうかを誰の目にも明らかになるように表現することができるものである。【００７０】  上記してきたように、広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２は一般的な市場におけるある言葉のイメージを判断する資料としては有効であるが、特定の年齢層別、性別、生活環境別にターゲット市場を捉えてある言葉のイメージを判断しようとする場合には十分なものとは言えない。すなわち、ある言葉が「新鮮・いきいき」という広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２を有しているとしても、それが３０才台の富裕な独身男性が購入しようと検討する自動車のネーミングとして相応しいかどうかの判断を、広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２だけから行うのは難い。【００７１】  そこで、本発明システム１においては、ターゲット市場を構成する特定の年齢層別、性別、生活環境別といった区分（ゾーン）をも踏まえて、これらのターゲット市場を構成する者が商品やサービスのネーミングとしてある言葉を肯定的に捉えるか否定的に捉えるかといったことまで判断した上での言葉の有する潜在的な印象を狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３として示すことができるように構成されている。【００７２】  つまり、上述の通り解析対象である言葉を構成する発声単位毎に存在する物理的・生理的イメージやそれらからマッピングされる基本評価イメージ（文化的イメージ）の属性値（各項目の重み付け）を、後処理工程などによって適宜に修正しながら算出することで最広義および広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２が得られるのであるが、このような物理的・生理的イメージや基本評価イメージ（文化的イメージ）の属性を判断してそれが年齢別や性別、生活環境別といった区分に従い肯定的に捉えられるか、否定的に捉えられるかをある程度客観化して示すことはサンプリングや統計処理等を利用して行うことが可能である。【００７３】  そこでこのような事前調査に基づいて、第３のサブリミナル・インプレッション（狭義のサブリミナル・インプレッション）ＳＩ３を計算するためのデータ（第３の指標）を、図１に示す第３のデータベース３７に記憶してある。【００７４】  具体的には、第３のデータベース３７の第２の項目は、例えば、図４に示した文化的イメージの項目（例えば、「気品・高級感」）を、図１１に示すように「トラディショナル：Ｔ」、「クール：Ｃ」、「アクティブ：Ａｃ」、「スウィート：Ｓ」といった４個のゾーンに分けるとともに、各ゾーンの割合を求める関数を、目的毎（年齢、性別、商品区分など）に複数記憶している。図１１では、この関数に従って作成された結果を示している。なお、図１１のような出力態様はあくまでも一例であり、種々の出力を行い得る。図１１では、図４におけるＳＩ２の各数値を図１１のゾーン毎に算��してその割合を算出したものが図１１に示すパーセンテージである。なお、割合を算出する上では適宜丸め処理等を行い、便宜上全ての数値の合計が１００％になるように調整してある。【００７５】  各ゾーンに示されるＴ、Ｃ、Ａｃ、Ｓといった性質が重視される度合いが、年齢や性別、生活環境などの相違によってどのくらい異なるかについては、適切なサンプリング調査や統計調査によって客観性を持ったものとして示すことが可能である。このような結果を考慮して、ある言葉が特定の年齢層、性別、生活環境に属する者を市場ターゲットとした場合にどの程度訴求するかを狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３として計算する。【００７６】  例えば、図１１に示すように、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という単語は、４個の各ゾーンＴ、Ｃ、Ａｃ、Ｓに対してそれぞれ１０％以上の数値を示すので、年齢、性別、生活環境などの違いを超えて受入れられるネーミングであると理解できる。さらに詳細には、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という単語が、特に３０％を超えたクール：Ｃやアクティブ：Ａｃといった性質を重視する層を市場ターゲットによりいっそう肯定的に受け入れられる、などといった内容が、狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３の判定結果に含まれることになる。こうした評価を、自動的、また反復して複数行うために、第３の指標の関数にはシールド（閾値）が更に含まれている。つまり、シールドの値を解析目的に応じて適宜調整し、各ゾーンの割合がかかるシールドを上回るか否かを算出する。この処理を行うのが、ステップ１２である。なお、本実施形態では省略したが、解析途中でシールドの値を変更する工程を更に含んでいてももちろんよい。【００７７】  詳細にはステップ１２において、制御手段３２は、解析対象の語句について、図１１に示す分類に従って求められた内容から読み取れる傾向を図１２に示すような傾向行列として出力することも可能である。すなわち、図１０に示すようなレーダーチャートにおいて、図１２に示す所定のシールド（閾値）の値を超える場合は「１」、超えない場合は「０」と算出する。このように解析結果を「１」、「０」で表現することで、各種の処理を行い易いデータとして扱うことができ、その結果内容も理解し易いものとして提示できる。なお、図１２の１０％の欄において、１、１、１、１とは、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という単語を構成する「発声単位（音素）」が、シールド＝１０％とした場合において、Ｔ＝１（トラディショナルの要素を有する）、Ｃ＝１（クールの要素を有する）、Ａｃ＝１（アクティブの要素を有する）、Ｓ＝１（スウィートの要素を有する）ということを夫々意味する。また、シールドを２５％に設定した場合は、「クール」及び「アクティブ」の要素のみを有することが理解される。さらに、シールドを３５％に設定した場合は、「アクティブ」のみが「１」となり、解析対象が「アクティブ」の要素を一番強く有することが理解される。もちろん、シールドの設定は、図１２に示した場合に限定されるわけではない。【００７８】  さらにステップ１２において、制御手段３２はメインプログラム３１の指示に基づいて、傾向行列によるデータを利用して図１３に示すようなターゲット市場の性別、年齢別の区分を行った上での狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３の判定結果を出力手段２０に出力することが可能である。こうした出力結果は、各種マーケティング調査用資料として有用なものと期待される。なお、図１３において、「レベル」の値が大きいほど、強く訴求することを意味する。【００７９】  さらにステップ１２において、制御手段３２はメインプログラム３１の指示に基づいて、図１４に示すような「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という言葉についてのターゲット市場を分析した結果を出力手段２０に出力するように構成されていてもよい。図１４では、“★”のマークが多いほど、解析対象の単語が、その年齢層、性別に肯定的に受け入れられる蓋然性が高いことを意味する。【００８０】  上記したような狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３はその判定結果を多様に表現できるものであるが、ターゲット市場の各種区分に応じた調整を行うだけでなく更に判定対象である商品やサービスの属性に応じて判定結果の表現手法に適切な修正を加えるようなことも当然に可能である。【００８１】  なお、ある単語を解析し、サブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２、ＳＩ３を得ること自体が目的の場合は、ステップ１２が終了すると一連の作業が終了する。また、特定のターゲットに肯定的に受け入れられる単語を作成する場合（ステップ１３、ステップ１３１）は、ステップ１２の解析結果を得た後、再度ステップ１の入力工程に戻り、適宜単語（例えば、商品の名称）を変更し、ステップ２からステップ１２を繰り返す。予め特定のターゲットに肯定的に受け入れられる商品名称を模索している場合は、このような作業を繰り返すことで、物理的・生理的要素、文化的要素、並びに性別といった要素を加味した単語を決定することができる。【００８２】第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。【００８３】  なお上記第１実施形態では、解析対象を音素に分解して解析することを特徴としたが、第２実施形態では解析対象を音節・拍に分解して解析することを特徴とする。【００８４】  図１５のシステム構成を参照するに、本発明の第２実施形態におけるシステム１Ａは、図１に示す第１実施形態におけるデータベース３５〜３７の代わりに、後記する第４の指標を記憶する第４データベース４０を有することを特徴とする。その他の構成は、第１実施形態と同様であるので、同一の部材には同一の参照番号を付し、ここでは重複する説明は省略する。【００８５】  上記のように、第１実施形態のステップ１３（ＳＴ１３）以下の工程を行うことでも、所望の要件（例えば、特定の年齢に強く訴求する名称を決定する場合など）を満たすような音素を探し出すこと（名称作成）も可能であるが、一般に「所望の要件」を満たす名称を音素まで遡って探し出すことは比較的作業が煩雑である。【００８６】  また、第１の実施形態にかかるシステム１では、解析対象となる語句を音素レベルまで分解し、各音素に対応する数値化された物理的・生理的イメージからサブリミナル・インプレッションを算出したが、音素まで分解したことで網羅されていない要素がある。つまり、人間が発声を行う場合、舌を例えば奥側から前方に向けて連続的に動かす場合、かかる時系列的な動作（発声の時間依存性と称す）に起因したイメージを発声者及び受話者が想起すると考えられるが、音素を用いた解析ではこのような時系列的な影響に起因する解析・評価を行うことが難しい。【００８７】  こうした事実に照らし、第２実施形態の目的とするところは、音素の代わりに各音節・拍を用いた解析を行うことを特徴とし、詳細には、発声する際の時間的要素に起因して発話者（受話者）に想起されるイメージ（第４の項目）に対応する、各音節・拍の重み付けからなる第４の指標を格納した第４データベース４０を含むシステム１Ａ、及びかかるシステム１Ａを用いた解析手法を提供することを目的とする。なお、事前の調査・実験により、時間的要素を含む音節・拍は、第１実施形態における第１の項目とは、異なるイメージを表象することが得られている。例えば、音節・拍から想起されるイメージとしては、「グラマラス（重く熟れた感じ）」、「グラマラス（華やかさ）」、「すべる」、「湿度」といった第１項目とは若干異なったイメージや、またさらに年齢、性別の違いに対して音節・拍がどの程度訴求するかが得られている。以下では、こうした音節・拍と関連するイメージのうち、特に年齢、性別について説明する。【００８８】  図１６は、第４データベース４０に格納されているデータの一例を示すものであり、図１６では、上記解析対象「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」を構成する音節の表示している。図１６に示すように、男性、女性の各年齢層に対して、各音節（ここでは、「Ｈｉ」、「Ｋａ」、「Ｒｉ」の３つ）がどの程度各性別・年齢層に訴求するかが数値で表してある。数値が大きいほど、より肯定的に影響することを示している。図１６から例えば、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という語句が、男性の２６〜４０歳に強く訴求するといった事が理解される。各項目において、全ての音節・拍の各数値を合算したものが、本発明における第４のサブリミナル・インプレッションＳＩ４である。なお、音節・拍、および第４の項目は、図１６の態様に限られるものではない。【００８９】  次に、図１７Ａ、１７Ｂを参照しながら、システム１Ａによる解析方法について説明する。以下の解析例では、入力した語句（「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」と入力した場合を説明する）がどの年齢層に強く訴求するかを知ることを目的とした解析例である。【００９０】  まずステップ２１（ＳＴ２１）において、基礎となる文字列を入力する。続く音節・拍への分解工程（ＳＴ２２）、後処理工程（ＳＴ２３）については、上述した第１実施形態のステップ１乃至５に等しいので、ここでは重複する説明は省略する。従って、適宜後処理を追加する工程や、音節を追加する工程があってもよい。【００９１】  音節（拍）への分解が終了すると、制御手段３２は、メインプログラム３１の命令に従って、第４の出力（ＳＩ４）を算出する。すなわち、第４サーバ４０内の各音節に対応する各項目の数値を夫々合算する。本解析例では、年齢層、性別ごとにＳＩ４を算出する（ＳＴ２４）。例えば、出力の一態様として、図１８に示すようなレーダーチャートを出力するように構成してもよい。ただし、出力の態様としてはレーダーチャートに限定されるものではない。【００９２】  このように、音節・拍といった要素に注目して解析を行うと、第１実施形態に比べて少ない工程で所望の解析を行うことができる。なお、図１８のレーダーチャートと、図１４（音素から算出した場合の各年齢、性別への訴求レベル）に示す解析結果を比較するに、概ね同一の傾向を示していることが理解される。すなわち、「Ｈｉ−Ｋａ−Ｒｉ」という「音」は、男性の比較的若い層に強く訴求することが理解される。【００９３】  しかし二つの解析結果の細部を比較すると、若干の差異が生じるため、そこから得られる解釈も若干の差異がある。一般に、音素と音節では、知覚者の脳内に想起するイメージに若干の差異があり、夫々に長短ある。このため、第１のシステム１、及び第２のシステム１Ａは夫々目的、解析対象に応じて適宜使い分けても効果的である。換言すれば、第１の項目と、第４の項目はそれぞれ解析対処を若干異なる視座から評価したものであり、互いに補完する関係にあるといえる。【００９４】  上記したように、音節・拍が想起するイメージは、音素を知覚した際に想起されるイメージよりも、より柔軟に我々が日常使用する言葉に近いともいえる。これは、音節・拍が発声動作における時間的要素を含み、さらに日常我々が使用する頻度が高いイメージには時間的要素と関連するイメージを内在しているためと考えられる。こうした音節・拍と、そこから想起されるイメージの特徴から、システム１Ａでは、以下のような使用方法も考えられる。例えば、システム１を使用して最広義、広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２を算出した結果が、商品にもたせたいイメージと異なる場合に、特定のイメージに合致するような「音」を探したい場合、または特定の性別、年齢層に訴求する「音」を探したい場合に、システム１Ａは好適である。【００９５】  以下、所望の性別、年齢層に訴求���るのに好適な「音節・拍」を導出する解析工程を、図１９を参照しながら説明する。【００９６】  図１９において、解析対象となる文字列の入力（ＳＴ３１）、音節への分解（ＳＴ３２）、後処理（ＳＴ３３）については、上記ＳＴ２１〜ＳＴ２３と同様であるから、重複する説明は省略する。【００９７】  ＳＴ３４において、システム１Ａの制御手段３２は、メインプログラム３１の命令に従って、訴求させたい年齢層、性別（第４の項目）の選択をシステム１Ａのユーザに促す画面を出力手段２０に出力する。例えば、この画面としては、図２０に示すような画面を用いればよい。図２０に示すプルダウンメニューの項目は、図１６に示した第４の項目を夫々現している。また、複数の第４の項目を予めいくつかの群（第４の項目群）に分けておき、この第４の項目群を選択するように構成されていてもよい。なお、所望の第４の項目（第４の項目群）がない場合は、新規登録をする画面（図示せず）に進むような構成であってもよい（ＳＴ３５、ＳＴ３５１）。なお、新規に第４の項目及び当該項目に対応する音節・拍の数値化を行うための作業についての詳細な説明は行わないが、図１６に示すような形式に従ってデータを作成すればよい。作成されたデータは、第４データベース４０に記憶される。【００９８】  第４の項目（被訴求対象）が決定されると、制御手段３２は、ＲＡＭ３９上にて、第４データベース４０に記憶されている全ての音節・拍に対応する数値を合計して、第４の指標ＳＩ４を算出する。図１６では、一部しか記載していないが、実際にはサーバ４０には、各第４の項目に対応して複数の音節・拍に対する数値化がなされている。ステップ３６では、例えばＳＴ３１で入力された語句の語尾を変化させた場合のＳＩ４を複数算出して、ユーザに提示する。単純に語尾変化させただけでは、言葉として適当でない場合もあるので、こうした変更候補は適宜ユーザにおいて取捨選択されればよい。【００９９】  ＳＴ３６における出力態様は様々考えられるが、例えばＳＩ４の数値が高い変更候補から順に列挙する等の出力が考えられる。どのような出力を行うかの選択を促す画面をＳＴ３１において表示するように構成されていてもよい。また、ＳＴ３１で入力された解析対象を構成する音節・拍のうち、どの部位を変更するか選択をユーザに促す画面をＳＴ３４などにおいて表示するような構成としてももちろんよいものである。また、ここでは第４の項目として年齢、性別の場合を例示したが、例えば第４の項目として「すべる」というイメージを加えたい場合に好適な音節・拍を算出させるといった態様をもちろん可能である。【０１００】  次に、制御手段３２は、別の第４の項目をもって再度解析を行うか否かの判断をユーザに問う（ＳＴ３７）。ここでは、図２１に示すような表示を出力手段２０に対して制御するように構成されていてもよい。【０１０１】  なお上記説明では、システム１、１Ａを実機として構成した場合を説明したが、上述した第１、第２実施手形態にかかるシステム１、１Ａの計算手段３０における処理手順を記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなど）に記憶したものは本発明の範疇である。【０１０２】  また、第１実施形態、第２実施形態において、��化的イメージに対して香りに関する項目や、色に関する項目を追加してもよい。具体的には、「赤」というイメージに対する物理的・生理的イメージの各項目に、重い＝０、軽＝５、といった数値が第１の項目の全てに対して適宜マッピングされるように構成すればよい。【０１０３】  色や、香りといったイメージに基づく解析を行うことで、例えば「新商品の広告に使用するための色をどのようにすればよいか」といった要求や、「既に決定されている商品名称に適合する香りは何か」といった要求に応えることができる。もちろん、こうした要求に応える際には、図１０に示したレーダーチャートを使用することも効果的である。例えば色に関する解析を行う場合は、図１０における、「パワー・権威」、「クラシック・シック」といった項目の代わりに例えばＲＧＢの数値に対応させて出力するようにしてもよい。【０１０４】  以上述べたように、本発明によれば、従来の研究では意識されることの無かった発声器官の動作に起因して発声者の脳に想起される根源的且つ潜在的な固有のイメージを研究対象とし、かかる前提に基づく解析結果を、例えば商品の名称を決定するといった場面において活用することが可能となる。【０１０５】  また、本発明では、人間が発声器官により言葉を発する場合に識別される発声単位を言語の発音法則に従って網羅的又は所定の法則に従って選択的に算出し、各発声単位についての所定の物理的・生理的イメージが、実際に発声器官を使ってそれぞれの発声単位を発音することで発音者の脳に想起されるか否か、及び必要に応じてその程度をそれぞれの発声単位について確定してデータ化しコンピュータの記憶装置に登録している。このため、その言語（例えば、日本語）において言葉を発音する際の発声器官の使い分けに基づいて発声単位（母音、子音、子音＋母音、音節、拍などを含む発音動作上の識別単位）を抜出し、その発声単位を実際に発音する発声器官の動作に基づいて発声者自身の脳に生起する所定のイメージ（「重い」「軽い」といった物理的状態に関するイメージや「温かい」「冷たい」といった感覚器官によって生理的に捉えられるイメージ）の有無や程度を網羅的又は目的に応じて選択的にコンピュータに登録して利用可能なデータベースを得ることができる。【０１０６】  また本発明によれば、１つ又は複数の発声単位の順列・組合せによって構成される単語及び数語程度の単語を並べて構成される短文について、これを構成する各発声単位毎に、上記確定し登録された物理的・生理的イメージに基づいて、コンピュータを用いた所定の演算処理を実行して単語及び短文の全体についての発声器官の動作に基づく固有のイメージの有無、及び程度を総合的に判定できる。このため、原則として複数の発声単位により構成される単語や短文の全体について、上記各データベースを利用して所定のイメージおよびそれと関連付けられた基本的評価イメージを総合的に演算処理して、判定対象である単語や短文の全体についてその潜在的な固有イメージを示すことができる。【０１０７】  また、各作業段階におけるサブリミナル・インプレッションを出力手段により出力させることで、発声器官の動作に基づく潜在的イメージの特質を明確に視覚化等して示し、���品のネーミングや市場のマーケティング調査に用いる便利なツールを得ることが可能となる。【０１０８】  さらに本発明では、言葉を発声する人間が属する文化的条件に基づいてどのような基本的評価イメージを有しているかを広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ２として更に算出できるので、判定対象である言葉の潜在的イメージを適切に算出・判定するために利用することができる。【０１０９】  さらに本発明では、最広義または広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２が対象者にとって肯定的に捉えられるか、否定的に捉えられるかについての確定を、調査対象者の平均値を求める統計的処理や判定目的にしたがって行う調査対象者の年齢や性別などによる生理的状況に着目したサンプリング処理に基づいて行って算出し、この結果を狭義のサブリミナル・インプレッションＳＩ３として出力手段により出力させることで、ある言葉（単語や短文）に関する最広義又は広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２の判定結果について、それが肯定的・否定的何れに捉えられるかを平均的人間を規準としたり特定の条件に当てはまる人間を規準としたり、適宜に判定目的に合わせて確定して得ることができるようになる。【０１１０】  つまり、例えば、ある言葉が特定の年齢層の女性にとって肯定的に受け止められるか、否定的に受け止められるかなどといったことがデータに基づいて客観的に確定され判断資料を作成しうる。【０１１１】  ここで、ある言葉についての最広義および広義のサブリミナル・インプレッションＳＩ１、ＳＩ２は上記したように略固定的なものとして捉えられるが、それらが特定の対象者（若い女性、大人の男性、子供、老人など特定の条件に合致する者）にとって快（肯定的）であるか不快（否定的）であるかは大きく異なり得るものと考えられるので、商品のネーミングや市場調査のように特定の層にターゲットを絞った判定結果が望まれる場合には、このような資料を得られることの効果は大きい。【０１１２】入力装置
以下、本発明に好適な入力装置について説明する。【０１１３】  上記第１、２実施形態では、システム１、１Ａにおいて音節・音素を入力する方法として、入力した語句を音節・音素に自動的に分割される構成を例示した。しかしながら、このような方法では、単純に音節・音素に分解するだけであり、上記したような後処理は別途行う必要がある（このために、補正指標データベース３８をシステム１、１Ａは有している）。そこで、以下に説明する入力装置５０は、音節・音素の入力を行うと同時に解析対象のアクセントの位置や、語頭、語尾の処理を行うことを特徴とする。【０１１４】  図２２に示すように、以下説明する入力装置５０は、本発明においてシステム１、１Ａに接続される入力手段２０を成すものである。【０１１５】  入力装置５０は、紙面横方向に子音、音素、音節が複数個配列され（第１の入力項目５１）、縦方向に複数の母音が配列されている（第２の入力項目５２）。なお、図２２にない音を表現するためには、適宜入力項目を増やせばよい。このように、入力装置５０は、第１の入力項目５１と第２の入力項目５２とによって座標が決定されるマトリックス状の入力部５３から概略構成される。例えば図２２においては、第１の入力項目５１を構成する入力項目「Ｓ」と、第２の入力項目５２「ｕ」とで指定される入力部５３に「１」という入力がなされている。また、拗音（日本語の音節のうち、一音節が仮名二文字で表されるもの）といった言語に特化した特殊な入力を行うための部位（図２２では部位「５３」で示した部位）については、第１、２の入力項目５１、５２とは別に設ける構成にしてもよい。【０１１６】  このような構成を有する入力装置５０を使用すると、以下のような入力を行うことができる。【０１１７】１）イントネーションの違いを表す場合
このような場合、母音の利かせ方を変える。たとえば、「ネクタイ」に対応する「音」を入力する場合を考える。ある地方（第１の地域と称す）における「ネクタイ」の発声は、一拍目の「Ｎｅ」にアクセントがあるため、二拍目「Ｋｕ」の母音「ｕ」がほとんど無声化するが、別の地方（第２の地域と称す）の「ネクタイ」は、二拍目の「Ｋｕ」にアクセントがあり、この母音「ｕ」が第１の地域に比べてかなり強調されて発声される。入力装置５０を使うと、第１の地域においての解析を行う場合には、Ｎ［１］Ｅ［１］Ｋ［１］Ｕ［０．２］Ｔ［１］Ａ［１］Ｉ［１］のように入力する。他方、第２の地域のおいて解析を行う場合には、Ｎ［１］Ｅ［１］Ｋ［１］Ｕ［１．２］Ｔ［１］Ａ［１］Ｉ［１］のように入力することで、地域におけるイントネーションの違いによる語感効果の違いを簡便に表現できる。【０１１８】２）音節の切れ目の子音を強調する場合
たとえば、「インターネット・カフェ」のように一つの名称であっても複数ブロック（第１ブロック：インターネット、第２のブロック：カフェ）で認識される単語の場合、音節の変わり目の子音がより印象に残るので、効力を強めて入力することによって、その効果を明確に表現することができる。そこで例えば「インターネット・カフェ」では、カフェの発声における「Ｋ」に１．２〜１．５の重み付けをする。【０１１９】  このように、入力装置５０を使用すると、別途補正指標データベース３８や、解析途中における後処理（ステップ５、６）が不要となり、簡易にアクセント、イントネーションといった入力を行える。この結果、より多面的、また正確に解析対象のサブリミナル・インプレッションを算出することができる。【０１２０】  なお、入力装置５０は、システム１、１Ａに電気的に接続可能な、例えばキーボードのような態様であってもよいし、例えば出力手段１０を構成する液晶表示装置に表示される画面であってもよい。後者の場合、例えばマウスなどのポインティングデバイスによって入力部５３に入力するような構成としてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１２１】  以上のような本発明によれば、単語や数語程度の短文として表現される言葉について、それを実際に発音する自らの発声器官の物理的動作や現象に起因して脳内に生起する潜在的印象を人類に共通するイメージとして算出し、適宜な総合化によって客観的且つ信頼性の高いサブリミナル・インプレッションとして入手することができ、客観的に把握することが困難な言葉の持つ根源的なイメージを得ることができる。【０１２２】  したがって、本発明のシステムによれば、ある言語表現がどのようなイメージを有するものであるかを言葉の辞書的な意味を捨象して提示することができるものであり、商品名やサービスの名称、キャッチフレーズやスローガンなどといった言語表現が実際に発音されることによってどのような潜在的イメージを喚起するものであるかを判定して目的に相応しい表現形態を探求することが可能となる。【０１２３】  また、例えば商品の名称を決定するための作業において、従来の方法（例えば、判断者の主観などによって決定される）に代わり、客観的且つ説得力のある判断資料を提示することができるようになるので、ターゲット市場に訴求する商品名やサービス名称を利用してマーケティング調査や市場戦略の構築等を行う際に有用である。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【国際調査報告】
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