(57)【要約】  空間提案システム（１）は、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得するシーン入力部（１０）と、ユーザからの入力を受け付けることで、入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得する感性語入力部（２０）と、予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスター、及び、複数のクラスターの少なくとも１つに関連付けられた複数の提示情報を含むデータベース（６２）を記憶する記憶部（６０）と、入力シーン及び入力評価値に基づいて、複数のクラスターからユーザが属するクラスターを選択するクラスター選択部（４０）と、クラスター選択部（４０）によって選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、入力評価値に基づいて決定された提示情報をユーザに提示する提示部（７０）とを備える。
2020031813.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得するシーン入力部と、
前記ユーザからの入力を受け付けることで、前記入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得する感性語入力部と、
予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスター、及び、前記複数のクラスターの少なくとも１つに関連付けられた複数の提示情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、
前記入力シーン及び前記入力評価値に基づいて、前記複数のクラスターから前記ユーザが属するクラスターを選択するクラスター選択部と、
前記クラスター選択部によって選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、前記入力評価値に基づいて決定された提示情報を前記ユーザに提示する提示部とを備える
空間提案システム。
【請求項２】
さらに、
前記入力シーンと前記入力評価値とに基づいて前記データベースを更新するデータベース制御部を備える
請求項１に記載の空間提案システム。
【請求項３】
さらに、
前記ユーザからの入力を受け付けることで、前記提示部によって提示された提示情報に対する嗜好を取得する嗜好入力部を備え、
前記データベース制御部は、前記嗜好入力部によって取得された嗜好にさらに基づいて、前記データベースを更新する
請求項２に記載の空間提案システム。
【請求項４】
前記データベース制御部は、前記複数のクラスターに含まれる一のクラスターに複数のシーンが存在する場合に、前記複数のシーンのうち第１シーンが占める割合と第２シーンが占める割合とがそれぞれ閾値より大きいとき、当該一のクラスターを、前記第１シーンを含む第１クラスターと、前記第２シーンを含む第２クラスターとに分割する
請求項２又は３に記載の空間提案システム。
【請求項５】
前記データベースは、さらに、前記複数のクラスターの各々の代表値を含み、
前記クラスター選択部は、前記入力シーン及び前記入力評価値のパターンと前記複数のクラスターの各々の代表値との差分に基づいて前記クラスターを選択する
請求項１〜４のいずれか１項に記載の空間提案システム。
【請求項６】
前記シーン入力部は、さらに、前記ユーザからの入力を受け付けることで、前記入力シーンとは異なる使用シーンをサブ入力シーンとして取得し、
前記感性語入力部は、さらに、前記ユーザからの入力を受け付けることで、前記サブ入力シーンに対する感性語の評価値である評価値をサブ入力評価値として取得し、
前記クラスター選択部は、前記サブ入力シーン及び前記サブ入力評価値にさらに基づいて、前記クラスターを選択する
請求項１〜５のいずれか１項に記載の空間提案システム。
【請求項７】
前記提示部は、さらに、前記クラスター選択部によって選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、前記サブ入力評価値に基づいて決定された提示情報を前記ユーザに提示する
請求項６に記載の空間提案システム。
【請求項８】
ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得するステップと、
前記ユーザからの入力を受け付けることで、前記入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得するステップと、
予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスターから、前記入力シーン及び前記入力評価値に基づいて、前記ユーザが属するクラスターを選択するステップと、
選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、前記入力評価値に基づいて決定された提示情報を前記ユーザに提示するステップとを含む
空間提案方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間提案システム及び空間提案方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、予め取得された感性評価に応じて分類された複数のクラスターから、ユーザによって入力された理想環境に対する感性評価が属するクラスターを選択し、選択したクラスターに関連付けられた提示情報の少なくとも一部をユーザに提示する感性評価装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２０３９０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的には、１つの生活空間においても複数のシーンが想定される。例えば、リビングルームを使用する場合において、読書を行うシーン、家族とだんらんするシーン、及び、食事を行うシーンなどの様々なシーンが想定される。ユーザが望む理想環境はシーン毎に異なるので、上記従来の感性評価装置では、ユーザが望む空間を表す提示情報が速やかに提示されない場合がある。【０００５】
そこで、本発明は、ユーザが望む空間を従来よりも速やかに提案することができる空間提案システム及び空間提案方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る空間提案システムは、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得するシーン入力部と、前記ユーザからの入力を受け付けることで、前記入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得する感性語入力部と、予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスター、及び、前記複数のクラスターの少なくとも１つに関連付けられた複数の提示情報を含むデータベースを記憶する記憶部と、前記入力シーン及び前記入力評価値に基づいて、前記複数のクラスターから前記ユーザが属するクラスターを選択するクラスター選択部と、前記クラスター選択部によって選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、前記入力評価値に基づいて決定された提示情報を前記ユーザに提示する提示部とを備える。【０００７】
また、本発明の一態様に係る空間提案方法は、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得するステップと、前記ユーザからの入力を受け付けることで、前記入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得するステップと、予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスターから、前記入力シーン及び前記入力評価値に基づいて、前記ユーザが属するクラスターを選択するステップと、選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、前記入力評価値に基づいて決定された提示情報を前記ユーザに提示するステップとを含む。【０００８】
また、本発明の一態様は、上記空間提案方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザが望む空間を従来よりも速やかに提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態１に係る空間提案システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて、ユーザによる感性語の評価結果の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて分類された複数のクラスターを二次元座標系で模式的に示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る空間提案システムが備えるデータベースの一部であって、複数のクラスターの各々の代表値及び判別式を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態１に係る空間提案システムが備えるデータベースの一部であって、複数の提案画像に対する感性語の評価値の代表値を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１に係る空間提案システムの動作を示すフローチャートである。
【図７Ａ】図７Ａは、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて、ユーザによる使用シーン及び感性語の評価値の入力結果に基づくクラスターの選択処理の一例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて、ユーザによる使用シーン及び感性語の評価値の入力結果に基づくクラスターの選択処理の別の一例を示す図である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて、ユーザによる使用シーン及び感性語の評価値の入力結果に基づくクラスターの選択処理の別の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて、提案画像の決定処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて、提案画像の決定処理の別の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１に係る空間提案システムにおいて、複数のクラスターの整理処理の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１に係る空間提案システムにおける複数のクラスターの整理処理を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施の形態２に係る空間提案システムにおいて分類された複数のクラスターを二次元座標系で模式的に示す図である。
【図１３】図１３は、実施の形態２に係る空間提案システムにおいて、メインシーンが異なる２つのクラスターを二次元座標系で模式的に示す図である。
【図１４】図１４は、実施の形態２に係る空間提案システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下では、本発明の実施の形態に係る空間提案システム及び空間提案方法について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１２】
また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
【００１３】
（実施の形態１）
［概要］
まず、実施の形態１に係る空間提案システムの概要について説明する。
【００１４】
本実施の形態に係る空間提案システムは、ユーザに空間を提案する。具体的には、空間提案システムは、ユーザが望む空間の設計プランを提案する。
【００１５】
空間提案システムが提案の対象とする空間は、例えば、ユーザの居住空間である。居住空間には、一般的な住居の室内空間だけでなく、学校又は病院などの室内空間も含まれる。また、居住空間には、仕事場などの作業空間、又は、自動車などの乗り物内の空間も含まれる。なお、空間は、屋内の空間だけでなく、屋外の空間であってもよい。
【００１６】
空間を形作るものは、壁材及び床材だけでなく、家具、家電製品及び照明器具などの物理的要素である。一方で、その空間を判断するのは、「心地よい」又は「落ち着く」などの人の感性面に拠っている。このため、空間の良し悪し、又は、作りたい空間を人の感性面から評価することが理に適っている。
【００１７】
しかしながら、特に照明器具の場合においては、個人的な嗜好の差が大きいので、あるシーンに対する印象が同じであっても、人によって好きか嫌いかの評価は分かれることがある。また、照明要件は生活行為との関連性が高いので、１つの照明要件を作成すればよい訳ではなく、生活シーンに応じて照明要件を切り替えて用いることが求められる。
【００１８】
例えば、調理又は読書などの所定の作業に必要な照明要件は、人間の視覚特性の影響も受けるので、個人差によるばらつきは小さい。一方で、所定の作業を行わない場合（例えば、家族のだんらんの場合、又は、趣味に取り組む場合）における照明要件は、居住者の嗜好又は生活の仕方などの影響が大きく、個人差によるばらつきが大きくなる。このため、ある人がある作業に対して設定した理想状態と、別の人が別の作業に対して設定した理想状態とは、印象の評価値としては同じになる場合が起こり得る。しかしながら、この二人に対して、理想状態を具体化する照明要件が全く同じになるとは限らない。
【００１９】
例えば、「落ち着く」空間を作りたい場合であっても、食事をするために落ち着く空間を作りたいのか、家族とだんらんするために落ち着く空間を作りたいのか、趣味に没頭するために落ち着く空間を作りたいのか、などの求められる使用シーンに応じて、照明要件は異なる。
【００２０】
また、家電製品及び家具などが空間内に一度設置された後は、簡単には変更することができず、使用期間も長期に亘る。このため、空間の設計段階において、ユーザの要望が満たされていることが肝心である。
【００２１】
一方で、ユーザは、必ずしも自らの要望を設計者に的確に説明することができるとは限らない。また、そもそもユーザは、自らの要望を的確に把握できていないこともある。このため、ユーザの空間に対する要望を的確に引き出し、設計者に伝達することができるシステムが求められる。
【００２２】
以上のことを踏まえて、本実施の形態に係る空間提案システムは、ユーザからの入力を受け付けることで、ユーザが望む空間の使用シーンを取得し、取得した使用シーンに基づいて、ユーザが望む空間を提案することができる。空間が提案されることにより、ユーザは、自らの要望が明らかになり、要望に合ったプランの設計が可能になる。
【００２３】
［構成］
次に、本実施の形態に係る空間提案システムの構成について、図１を用いて説明する。図１は、本実施の形態に係る空間提案システム１の機能構成を示すブロック図である。
【００２４】
図１に示されるように、空間提案システム１は、シーン入力部１０と、感性語入力部２０と、嗜好入力部３０と、クラスター選択部４０と、データベース制御部５０と、記憶部６０と、提示部７０とを備える。記憶部６０には、データベース６２が記憶されている。
【００２５】
シーン入力部１０、感性語入力部２０及び嗜好入力部３０はそれぞれ、ユーザからの入力を受け付けることで情報を取得し、取得した情報をクラスター選択部４０及びデータベース制御部５０に出力する。シーン入力部１０、感性語入力部２０及び嗜好入力部３０は、例えば、マウス、タッチパネルディスプレイなどのポインティングデバイス又はキーボードなどの入力装置で実現される。あるいは、シーン入力部１０、感性語入力部２０及び嗜好入力部３０は、マイクなどの音声入力装置で実現されてもよい。シーン入力部１０、感性語入力部２０及び嗜好入力部３０は、それぞれが単一の入力装置で実現されてもよく、単一の入力装置が兼用されることで実現されてもよい。
【００２６】
シーン入力部１０は、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得する。例えば、ユーザは、提案の対象となる空間に対して希望する使用シーンの名称を入力する。シーン入力部１０は、シーンの名称の代わりに、ユーザが行いたい行動（例えば、休憩、読書、だんらんなど）をユーザに入力させることで、入力シーンを取得してもよい。
【００２７】
シーン入力部１０は、例えば、予め定められた複数のシーンをユーザに提示し、ユーザに１つのシーンを選択させることで、入力シーンを取得してもよい。あるいは、シーン入力部１０は、自由記述形式でユーザに使用シーンを入力させてもよい。自由記述形式の場合、シーン入力部１０は、テキストマイニング処理を行ってもよい。あるいは、シーン入力部１０は、予め作成された辞書（言葉の対応リスト）を参照してもよい。これにより、シーン入力部１０は、例えば、「くつろぎ」、「くつろげる」、「くつろぎたい」などを同じシーンとして取得する。テキストマイニング処理は、クラスター選択部４０で行われてもよい。あるいは、空間提案システム１は、テキストマイニング処理を行う専用のテキスト処理部を備えてもよい。
【００２８】
シーン入力部１０は、例えば、タッチパネルディスプレイ又は付属のディスプレイに、使用シーンの入力を促すためのテキストを含む入力画面を表示させる。上述したように、生活には複数のシーンが含まれるので、シーン入力部１０は、例えば、ユーザが最も重視するシーンの入力を促す。最も重視するシーンは、例えば、使用期間が長いシーン、又は、短期間の使用であってもユーザが重視するシーンなどである。
【００２９】
感性語入力部２０は、ユーザからの入力を受け付けることで、入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得する。例えば、ユーザは、入力シーンをどんな雰囲気にしたいのかを想起した上で、感性語の評価値を入力する。感性語入力部２０は、予め定められた複数の感性語をユーザに提示し、提示した複数の感性語の各々に対する評価値をユーザに入力させる。感性語の数は、特に限定されない。
【００３０】
評価値の入力は、各感性語に対して、当該感性語が表す雰囲気をユーザが望む程度を判別できればよく、５段階又は７段階などの段階評価が利用される。あるいは、評価値の入力は、スライダーバー形式での無断階入力（一般的には、０％〜１００％に変換される）が利用されてもよく、数値で直接入力されてもよい。
【００３１】
図２は、本実施の形態に係る空間提案システム１において、ユーザによる感性語の評価結果の一例を示す図である。図２に示される例では、ｎ個の感性語の各々に対して、「大変欲しい」、「欲しい」、「どちらかと言えば欲しい」、「どちらでもない」、「どちらかと言えばいらない」、「いらない」、「全くいらない」の７段階の評価がなされている。各評価には、例えば１〜７の数値が割り当てられている。ｎ個の感性語には、例えば、「明るい」などの空間に対する印象を表す言葉が含まれる。
【００３２】
なお、感性語入力部２０は、ユーザの属性（例えば、年齢、性別など）を入力させてもよい。あるいは、空間提案システム１は、ユーザの属性を入力させる専用の処理部を備えてもよい。
【００３３】
嗜好入力部３０は、ユーザからの入力を受け付けることで、提示部７０によって提示された提示情報に対する嗜好を取得する。例えば、ユーザは、提示部７０によって提示された提示情報に対して、好き及び嫌いのいずれかを入力する。嗜好入力部３０は、好き及び嫌いの各々に対応する２つの選択肢をユーザに提示し、ユーザに２つの選択肢の一方を選択させることで、提示情報に対する嗜好を取得する。なお、好き及び嫌いの２つの選択肢に限らず、感性語の評価値と同様に、３段階以上の嗜好に対する段階評価が利用されてもよい。あるいは、嗜好の入力は、スライダーバー形式の無断階入力が利用されてもよく、数値で直接入力されてもよい。
【００３４】
クラスター選択部４０及びデータベース制御部５０は、例えば、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。クラスター選択部４０及びデータベース制御部５０は、例えば、それぞれが単一のマイクロプロセッサで実現されてもよく、単一のマイクロプロセッサが兼用されることで実現されてもよい。
【００３５】
クラスター選択部４０は、入力シーン及び入力評価値に基づいて、複数のクラスターからユーザが属するクラスターを選択する。複数のクラスターは、記憶部６０のデータベース６２に含まれている。具体的には、クラスター選択部４０は、データベース６２に含まれる複数のクラスターのうち、入力シーン及び入力評価値を入力したユーザを分類するのが妥当なクラスターを選択する。つまり、クラスター選択部４０は、複数のクラスターのうち、ユーザの入力シーン及び入力評価値（以下、「新規入力データ」と記載する場合がある）との類似性が最も高いクラスターを選択する。
【００３６】
本実施の形態では、クラスター選択部４０は、入力シーン及び入力評価値のパターンと複数のクラスターの各々の代表値との差分に基づいてクラスターを選択する。具体的には、クラスター選択部４０は、差分が最も小さいクラスターを選択する。入力シーン及び入力評価値のパターンの一例が、新規入力データの値（例えば、主成分分析により得られる主成分得点）である。
【００３７】
例えば、クラスター選択部４０は、複数のクラスターの各々の重心と新規入力データとの距離を求めることで、最も類似性が高いクラスターを選択する。あるいは、クラスター選択部４０は、複数のクラスターの各々の境界に当たるデータを用いて領域分割を行い、分割された複数の領域のうち、新規入力データが含まれる領域を判別することで、ユーザが属するクラスターを選択してもよい。あるいは、クラスター選択部４０は、決定木を用いて複数のクラスターを構築しておくことで、判別式に基づいて新規入力データが属するクラスターを選択してもよい。クラスターの選択手法は、これらに限定されない。クラスター選択部４０は、判別分析、ロジスティック回帰分析などを組み合わせて使用してもよい。
【００３８】
また、クラスター選択部４０は、選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、入力評価値に基づいて提示情報を決定する。詳しくは後で説明するが、データベース６２には、複数の提示情報の一例である複数の提案画像が含まれている。複数の提案画像には、感性語毎の評価値の代表値が対応付けられている。複数の提案画像は、主成分分析が行われることによって得られる主成分得点に基づいて、二次元座標系又は三次元座標系においてマッピングされる。
【００３９】
クラスター選択部４０は、提案画像の主成分得点を求めるための重みベクトルを利用することで、ユーザの入力評価値を、複数の提案画像と同じ二次元座標系又は三次元座標系においてマッピングする。これにより、入力評価値と各提案画像との位置関係（具体的には、距離）が分かる。クラスター選択部４０は、例えば、選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提案画像の中から、入力評価値に最も近い提案画像を決定し、決定した提案画像を提示部７０に出力する。
【００４０】
データベース制御部５０は、入力シーンと入力評価値とに基づいてデータベース６２を更新する。本実施の形態では、データベース制御部５０は、嗜好入力部３０によって入力された嗜好にさらに基づいてデータベース６２を更新する。
【００４１】
例えば、データベース制御部５０は、一週間、一ヶ月、一年などの所定期間が経過する度に、定期的にデータベース６２を更新する。データベース制御部５０は、新規入力データが取得される度にデータベース６２を更新してもよい。あるいは、データベース制御部５０は、新規入力データが一定量蓄積された場合に、データベース６２を更新してもよい。
【００４２】
具体的には、データベース制御部５０は、複数のクラスターを更新する。データベース制御部５０は、例えば、蓄積された新規入力データと、更新前の複数のクラスターを構築するのに用いたデータの少なくとも一部とを用いて、複数のクラスターの更新を行う。なお、更新前の複数のクラスターを構築するのに用いたデータのうち、古いデータはクラスターの更新に用いられなくてもよい。例えば、データベース制御部５０は、古いデータを削除して、常に一定量のデータを用いて複数のクラスターを更新してもよい。なお、古いデータを含む全てのデータが記憶部６０に蓄積され続けてもよい。
【００４３】
また、データベース制御部５０は、複数のクラスターの整理を行ってもよい。具体的には、データベース制御部５０は、複数のクラスターに含まれる一のクラスターの分割を行ってもよい。例えば、データベース制御部５０は、一のクラスターに複数のシーンが存在する場合に、複数のシーンのうち第１シーンが占める割合と第２シーンが占める割合とがそれぞれ閾値より大きいとき、当該一のクラスターを、第１シーンを含む第１クラスターと、第２シーンを含む第２クラスターとに分割する。クラスターの分割処理の詳細については、後で説明する。
【００４４】
記憶部６０は、空間提案システム１が利用する情報、データ及びプログラムなどを記憶する。記憶部６０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記憶装置で実現される。
【００４５】
データベース６２は、予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスターを含んでいる。複数のクラスターは、複数のユーザ（例えば、テストユーザ）に対して事前に、使用シーン及び感性語の評価値、並びに、提示された提示情報に対する嗜好入力値をそれぞれ入力させることで得られた各々の入力データを分類することで構築される。言い換えると、各入力データを入力したユーザ（テストユーザ）は、複数のクラスターのいずれか１つに分類されている。クラスターの構築の際に利用した入力データは、データベース６２に含まれていてもよい。
【００４６】
図３は、本実施の形態に係る空間提案システム１において分類された複数のクラスターを二次元座標系で模式的に示す図である。図３には、５つのクラスターＡ〜Ｅが図示されている。
【００４７】
クラスターＡ〜Ｅの各々には、複数の入力データ６４が含まれている。複数の入力データ６４はそれぞれ、複数のユーザに対応し、対応するユーザが入力した使用シーン及びｎ個の感性語の評価値で表されるｎ＋１次元のベクトルデータに相当する。ｎ＋１次元のベクトルデータは、主成分分析によって二次元空間座標に変換することができる。これにより、図３に示されるように、二次元座標系で各入力データ及び各クラスターを表現することができる。
【００４８】
データベース６２には、例えばクラスター情報が含まれる。クラスター情報には、複数のクラスターの各々の代表値、及び、クラスターの判別方法などが含まれる。クラスターの代表値は、例えば、クラスターに含まれる複数の入力データの平均値である。クラスターの判別方法には、例えば、判別式、又は、クラスターの領域の定義などが含まれる。
【００４９】
図４は、本実施の形態に係る空間提案システム１が備えるデータベース６２の一部であって、複数のクラスターの各々の代表値及び判別式を示す図である。図４に示されるように、例えば、複数のクラスターにはそれぞれ、固有の識別子であるクラスターＩＤが割り当てられている。
【００５０】
クラスターＩＤには、対応するクラスターの代表値が対応付けられている。代表値は、例えば、ｎ＋１個のＸ１１〜Ｘ１ｎ＋１の数値を含むｎ＋１次元のベクトルデータである。ｎ＋１個のＸ１１〜Ｘ１ｎ＋１の数値がそれぞれ、使用シーンと、ｎ個の感性語の評価値とに対応している。
【００５１】
さらに、クラスターＩＤには、対応するクラスターの判別式が含まれる。判別式は、新規入力データが、対応するクラスターに属するために満たす条件式である。新規入力データが判別式を満たす場合に、クラスター選択部４０は、新規入力データ（及び、当該新規入力データを入力したユーザ）が、満たした判別式に対応するクラスターに属すると判定することができる。
【００５２】
データベース６２は、さらに、複数のクラスターの少なくとも１つに関連付けられた複数の提示情報を含んでいる。複数の提示情報はそれぞれ、使用シーン及び雰囲気に応じた空間を表す提案画像である。複数の提案画像はそれぞれ、例えば、二次元の静止画であるが、動画像であってもよい。あるいは、複数の提案画像はそれぞれ、三次元画像であってもよい。複数の提案画像の各々が、ユーザに提示される空間の候補である。
【００５３】
データベース６２には、さらに、複数の提案画像の各々の属性を表す画像属性情報が含まれる。画像属性情報には、提案画像のＩＤ、提案画像が表す空間内で使用される照明器具の種類、明るさ及び色温度を示す照明物理情報が含まれる。なお、画像属性情報には、提案画像が表す空間内で使用される壁材、床材、天井材及び家具などの種類が含まれてもよい。
【００５４】
複数の提案画像の各々には、複数のユーザ（例えば、テストユーザ）によって予め感性評価が行われ、図５に示されるように、感性語毎の評価値が対応付けられている。図５は、本実施の形態に係る空間提案システム１が備えるデータベース６２の一部であって、複数の提案画像の各々に対する感性語の評価値の代表値を示す図である。図５に示されるように、複数の提案画像にはそれぞれ、固有の識別子である画像ＩＤが割り当てられている。
【００５５】
画像ＩＤには、感性語毎の評価値の代表値が対応付けられている。評価値の代表値は、例えば、画像ＩＤに対応する提案画像を複数のユーザに提示し、複数のユーザの各々が提案画像に対する感性語の評価値を入力することで得られる。評価値の代表値は、例えば、複数のユーザの感性語毎の評価値の平均値である。
【００５６】
また、複数の提案画像の各々の感性語毎の評価値をｎ次元のベクトルデータとして、主成分分析が行われ、主成分得点、及び、当該主成分得点を求めるための重みベクトルが算出されている。算出された主成分得点、及び、重みベクトルは、データベース６２に含まれている。これにより、複数の提案画像は、二次元座標系又は三次元座標系においてマッピングすることが可能になる。
【００５７】
データベース６２には、さらに、複数の感性語、複数のシーンの名称（入力が選択式の場合）、及び、テキスト分析用の辞書データ（入力が自由記述形式の場合）が含まれてもよい。データベース６２には、さらに、ユーザに入力させるための入力画面、提示情報を提示するときの提示画面などが含まれてもよい。
【００５８】
データベース６２は、データベース制御部５０によって更新される。データベース６２に含まれるデータ及び情報は、追加、変更又は削除が可能である。
【００５９】
提示部７０は、ユーザに情報を提示する出力装置である。例えば、提示部７０は、画像又は文字などを表示する表示装置、又は、音声を出力するスピーカーなどで実現される。表示装置は、例えば液晶表示装置などのフラットパネルディスプレイであるが、プロジェクタなどの投影式の表示装置であってもよい。表示装置は、スマートフォン又はタブレット端末などの携帯情報端末であってもよい。
【００６０】
本実施の形態では、提示部７０は、クラスター選択部４０によって決定された提示情報をユーザに提示する。また、提示部７０は、使用シーンを入力させるためのシーン入力画面、及び、感性語の評価値を入力させるための評価値入力画面などを表示してもよい。提示部７０は、提示された提示情報に対するユーザの嗜好を入力させるための嗜好入力画面を表示してもよい。つまり、提示部７０、シーン入力部１０、感性語入力部２０及び嗜好入力部３０は、単一のディスプレイが兼用されることで実現されてもよい。
【００６１】
［動作（空間提案方法）］
続いて、本実施の形態に係る空間提案システム１の動作について説明する。空間提案システム１の動作は、ユーザに空間の提案を行う処理（空間提案方法）と、データベース６２の管理処理とを含んでいる。以下では、まず、空間提案方法について説明する。
【００６２】
図６は、本実施の形態に係る空間提案システム１の動作を示すフローチャートである。図６に示されるように、まず、シーン入力部１０が、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得する（Ｓ１０）。例えば、シーン入力部１０は、使用シーンを入力させるためのシーン入力画面をディスプレイに表示することで、ユーザに使用シーンの入力を促す。シーン入力部１０は、取得した入力シーンをクラスター選択部４０に出力する。
【００６３】
次に、感性語入力部２０が、ユーザからの入力を受け付けることで、入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得する（Ｓ１２）。例えば、感性語入力部２０は、感性語の評価値を入力させるための評価値入力画面をディスプレイに表示することで、ユーザに評価値の入力を促す。感性語入力部２０は、取得した入力評価値をクラスター選択部４０に出力する。
【００６４】
次に、クラスター選択部４０が、ユーザが属するクラスターを選択する（Ｓ１４）。例えば、クラスター選択部４０は、決定木又は判別分析を用いる場合、新規入力データの値（又は、新規入力データの値に対して主成分分析などの所定の処理を行うことで算出された値）を判別式に代入することで、新規入力データ（すなわち、ユーザ）が属するクラスターを決定する。複数のクラスターがクラスター分析又は多次元尺度構成法などによって構築された場合には、判別式が存在しない。このため、新規入力データの値と複数のクラスターの各々の代表値とを比較することで、新規入力データが属するクラスターを決定する。
【００６５】
図７Ａ〜図７Ｃは、本実施の形態に係る空間提案システム１において、ユーザによる使用シーン及び感性語の評価値の入力結果に基づくクラスターの選択処理の一例を示す図である。図７Ａ〜図７Ｃでは、図が複雑化することを避けるため、４つのクラスターＡ〜Ｄを模式的に図示しており、クラスターＥについては図示していない。
【００６６】
例えば、クラスター選択部４０は、図７Ａに示されるように、新規入力データが表すｎ＋１次元ベクトルと複数のクラスターの各々の代表値との類似度を算出する。類似度は、例えば、コサイン類似度であり、２つのベクトル間の角度に対応している。類似度が１に近い程、２つのベクトルの類似性が高く、類似度が０に近い程、２つのベクトルの類似性が低い。クラスター選択部４０は、算出した複数の類似度のうち最も１に近い類似度に対応するクラスターを、新規入力データが属するクラスターとして選択する。図７Ａに示される例では、クラスターＡが選択される。
【００６７】
また、例えば、クラスター選択部４０は、図７Ｂに示されるように、新規入力データ及び複数のクラスターの代表値の各々を主成分分析によって二次元座標系に変換し、変換後の新規入力データの座標と各クラスターの代表値の座標との間の距離を比較してもよい。なお、図７Ｂに示される黒丸は、各クラスターの二次元座標系での代表値の座標を表している。図７Ｂに示される星印は、新規入力データの座標（具体的には、主成分得点）を表している。クラスター選択部４０は、算出した距離が最も短いクラスターを、新規入力データが属するクラスターとして選択する。図７Ｂに示される例では、クラスターＡが選択される。
【００６８】
あるいは、クラスター選択部４０は、図７Ｃに示されるように、各クラスターに属するデータの座標分布から、クラスター間の領域境界を求めてもよい。なお、図７Ｃに示される黒丸は、各クラスターに属するデータを表している。また、図７Ｃでは、同一のクラスターに属する領域を同じ種類の網掛けを付して示している。
【００６９】
例えば、クラスター選択部４０は、ボロノイ分割を行うことで、クラスター間の領域境界を求める。これにより、各クラスターが占める領域が判明する。クラスター選択部４０は、新規入力データが属する領域に対応するクラスターを、新規入力データが属するクラスターとして選択する。図７Ｃに示される例では、クラスターＡが選択される。
【００７０】
次に、図６に示されるように、クラスター選択部４０は、ユーザに提案する提案画像を決定し、決定した提案画像を提示部７０が提示する（Ｓ１６）。クラスター選択部４０は、選択されたクラスターに関連付けられた複数の提案画像の中から、入力評価値に基づいて提案画像を決定する。
【００７１】
本実施の形態では図５に示されるように、複数の提案画像の各々には、感性語の評価値が対応付けられている。ｎ個の感性語の評価値に対して主成分分析を行うことで、各提案画像は、主成分得点に基づいて二次元座標系にマッピングされる。
【００７２】
図８は、本実施の形態に係る空間提案システム１において、提案画像の決定処理の一例を示す図である。図８の（ａ）に示される白丸及び黒丸はそれぞれ、複数の提案画像の二次元座標系での座標に相当する。
【００７３】
図８の（ａ）に示される星印は、クラスター選択部４０が選択したクラスターと同じクラスターに属するデータの感性語の評価値に対応している。星印に対応するユーザが高評価を与えた提案画像が、星印から延びる実線の矢印で示される黒丸の提案画像である。実線の矢印は、同じクラスターに属するユーザが高評価を与える傾向、すなわち、ユーザの嗜好方向を表す方向ベクトルである。
【００７４】
複数のクラスターは、入力シーンと感性語の入力評価値とに基づいて分類されているので、各クラスターに属するユーザは、ニーズと嗜好とが類似している集団を構成している。つまり、同一のクラスターに属する各ユーザに対して、入力評価値の近傍の複数の提案画像を提示した場合に、どの提案画像をユーザが嗜好するか、及び、その嗜好の程度を予め取得しておく。これにより、嗜好方向を表す方向ベクトルが得られる。当該方向ベクトルは、クラスターＩＤに対応付けてデータベース６２に含まれる。
【００７５】
具体的には、提案画像に対する嗜好評価の結果に基づいて、ユーザによる感性語の入力評価値から最も嗜好性の高い方向ベクトルを求める。なお、同一の感性語の評価値に対する嗜好性を明確化するためには、膨大なデータ蓄積が必要となる。しかしながら、このクラスター自身が、もともと感性語の評価値とシーン設定との両方が類似したユーザ群である。このため、クラスター内の全データの平均値を求めることで、クラスターの嗜好性を取得することができる。なお、入力シーンが同じでも、感性語の評価値が大きく異なっている場合は、別クラスターに分類され、感性語の評価値が同じであっても、入力シーンが異なれば別クラスターに分類される可能性が高い。詳しくは後で説明する。
【００７６】
図８の（ｂ）は、図８の（ａ）に示される複数の方向ベクトル（すなわち、矢印）を、始点を共通にして集約した図を示している。図８の（ｂ）の白抜きの矢印で表されるように、同一のクラスターに属する人の嗜好方向が得られる。例えば、対象とするクラスターに属する複数の方向ベクトルを平均化することにより、当該クラスターの嗜好方向が得られる。クラスター毎の嗜好方向は、例えば、データベース６２に含まれていてもよい。
【００７７】
なお、クラスター内をさらに細分化し、ある一定範囲内の感性語の評価値に対して、嗜好の方向ベクトルを抽出してもよい。また、大量にデータが存在する場合には、同一の感性語の評価値に対する方向ベクトルを抽出してもよい。
【００７８】
図８の（ｃ）は、比較例として、選択されたクラスターに基づいた嗜好方向を利用せずに、提案画像を決定する例を示している。この場合、クラスター選択部４０は、入力評価値に対して主成分分析を行うことで、提案画像の二次元座標系における入力評価値の座標を決定する。図８の（ｃ）には、入力評価値の座標が星印で表されており、当該座標を中心とする所定の半径の円を破線で表している。クラスター選択部４０は、破線の円内に含まれる提案画像の中から１つ以上の提案画像を選択する。具体的には、クラスター選択部４０は、決定した座標に最も近い座標の提案画像を決定し、提示部７０に出力する。
【００７９】
このように、比較例では、単純に、入力評価値の座標に最も近い提案画像が選択される。しかしながら、上述したように、ユーザのニーズ及び嗜好によって、本当にユーザが望む空間の雰囲気は異なっているため、提案画像の選択手法に補正が必要である。具体的には、クラスター選択部４０は、図８の（ｂ）に示される嗜好方向を利用して、提案画像を決定する。
【００８０】
図８の（ｄ）は、選択されたクラスターに基づいた嗜好方向を利用して、提案画像を決定する例を示している。図８の（ｃ）には、入力評価値の座標が星印で表されており、当該座標から、嗜好方向に延びる楕円を破線で表している。クラスター選択部４０は、破線の楕円内に含まれる提案画像の中から１つ以上の提案画像を選択する。
【００８１】
具体的には、クラスター選択部４０は、図８の（ｂ）に示される方向において、入力評価値に近い提案画像を選択し、提示部７０に出力する。提示部７０は、選択された提案画像をユーザに提示する。これにより、図８の（ｃ）と（ｄ）とを比較して分かるように、入力評価値が同じである場合でも、クラスター毎に嗜好方向が異なっていれば、選択される提案画像が異なる。これにより、クラスター毎に適切な提案を行うことができる。
【００８２】
なお、クラスター選択部４０は、複数の提案画像を選択してもよい。具体的には、クラスター選択部４０は、入力評価値に近い順に、複数の提案画像を選択してもよい。提示部７０は、複数の提案画像をユーザに提示し、ユーザに気に入った１枚の提案画像を選択させてもよい。
【００８３】
なお、クラスターに関連付けられた複数の提案画像から１つの提案画像を決定する手法は、嗜好方向を用いる手法に限らない。例えば、クラスター選択部４０は、図９に示される対応関係を利用して提案画像を決定してもよい。
【００８４】
図９は、本実施の形態に係る空間提案システム１において、提案画像の決定方法の別の一例を説明するための図である。図９に示されるように、クラスターＩＤ毎に、対応するクラスターに属する人が高評価を与えた提案画像（以下、高評価画像と記載する）の画像ＩＤと、低評価を与えた提案画像（以下、低評価画像と記載する）の画像ＩＤとが対応付けられた対応情報がデータベース６２に含まれていてもよい。なお、図９に示される対応情報では、クラスターＩＤ毎に、高評価画像の画像ＩＤのみが対応付けられていてもよい。あるいは、対応情報では、クラスターＩＤ毎に、低評価画像の画像ＩＤのみが対応付けられていてもよい。
【００８５】
例えば、クラスター選択部４０は、図９に示される対応情報を参照して、クラスター毎に対応付けられた高評価画像の中から提案画像を選択してもよい。例えば、クラスター選択部４０は、複数の高評価画像のみを対象候補として、新規入力データに最も近い提案画像を選択してもよい。
【００８６】
あるいは、クラスター選択部４０は、クラスター毎に対応付けられた低評価画像を選択しないように提案画像を選択してもよい。例えば、クラスター選択部４０は、低評価画像を選択の対象候補から外して、新規入力データに最も近い提案画像を選択してもよい。
【００８７】
さらに、高評価画像が示す空間内に使用されている照明器具及び家具などの物理的な特徴が対応付けられていてもよい。この場合、クラスター選択部４０は、高評価画像に含まれる物理的特徴と同じ特徴を含む複数の提案画像を対象候補として、新規入力データに最も近い提案画像を選択してもよい。
【００８８】
同様に、低評価画像が示す空間内に使用されている照明器具及び家具などの物理的な特徴が対応付けられていてもよい。この場合、クラスター選択部４０は、低評価画像に含まれる物理的特徴と同じ特徴を含まない複数の提案画像を対象候補として、新規入力データに最も近い提案画像を選択してもよい。
【００８９】
提案画像が提示された後、図６に示されるように、嗜好入力部３０が、提案画像に対する嗜好評価を取得する（Ｓ１８）。例えば、嗜好入力部３０は、提案画像に対する嗜好評価を入力させるための嗜好入力画面をディスプレイに表示することで、ユーザに嗜好の入力を促す。嗜好入力部３０は、取得した嗜好評価をクラスター選択部４０に出力する。
【００９０】
嗜好評価が低い場合（Ｓ２０でＮｏ）、例えば、ユーザが提案画像に対して“嫌い”を入力した場合、クラスター選択部４０は、ステップＳ１６に戻り、別の提案画像を決定し、決定した提案画像を提示部７０が提示する。例えば、クラスター選択部４０は、“嫌い”と入力された提案画像を除いて、新規入力データに最も近い提案画像を決定する。
【００９１】
嗜好評価が高い場合（Ｓ２０でＹｅｓ）、評価結果を保存する（Ｓ２２）。例えば、データベース制御部５０は、ユーザが入力した入力シーン、感性語の評価値、提案画像、ユーザの嗜好評価結果（複数の画像を提案した場合には他の提案画像の情報なども含んでもよい）を記憶部６０に保存する。
【００９２】
このとき、データベース制御部５０は、ユーザが確認するため、又は、設計者が見るためのデータ出力を行ってもよい。あるいは、データベース制御部５０は、設計者用に、提案画像に使われている照明器具、及び、各照明器具の明るさの設定値などの物理情報の出力も行ってもよい。
【００９３】
なお、嗜好評価が低い場合に、ステップＳ１２に戻り、ユーザに感性語の評価値の入力を行わせてもよい。例えば、ユーザが望む空間に対する感性語の評価値が正確ではなかった場合、当該評価値に基づいて提示される提案画像は、ユーザが望む空間になる可能性が低い。このため、感性語の評価値を再入力させることにより、ユーザが望む空間を表す提案画像がより速やかに提示されやすくなる。例えば、提案画像の嗜好評価が低いことが所定回数以上、連続した場合に、感性語の評価値の再入力を行わせてもよい。所定回数は、例えば、２回、３回、５回又は１０回などであるが、特に限定されない。
【００９４】
［データベースの管理処理］
続いて、本実施の形態に係る空間提案システム１におけるデータベース６２の管理処理について説明する。以下では、特に、複数のクラスターの整理処理について説明する。
【００９５】
図１０は、本実施の形態に係る空間提案システム１において、複数のクラスターの整理処理の一例を示す図である。図１０の（ａ）は、整理前（クラスターの分割前）の３つのクラスター８０、８２及び８４を示しており、図１０の（ｂ）は、整理後の４つのクラスター８０、８２ａ、８２ｂ及び８４を示している。図１０において、白丸、黒丸、菱形はそれぞれ、複数のクラスターに含まれるデータに対応している。
【００９６】
各データは、上述したように、使用シーンとｎ個の感性語の評価値とを含んでおり、白丸、黒丸、菱形はそれぞれ、同一のシーンに対応するデータである。例えば、白丸は「くつろぎＡ」のシーンを表し、黒丸は「くつろぎＢ」のシーンを表し、菱形は「食事」のシーンを表している。「くつろぎＡ」と「くつろぎＢ」とは、同じ「くつろぎ」のシーンであるものの、感性語の評価値が大きく異なることにより、異なるクラスターに分類されている。
【００９７】
図１０の（ａ）には、各データが３つのクラスター８０、８２及び８４に分類されている。クラスター８０では、含まれるデータのシーンが「くつろぎＡ」の１つのみであるのに対して、クラスター８２及びクラスター８４では、各々に含まれるシーンが「くつろぎＢ」と「食事」との２つである。
【００９８】
このように、入力シーンが異なっている場合であっても、残りのｎ個の感性語の評価値が類似している場合には、同一のクラスターに分類される場合がある。本実施の形態では、空間に対する嗜好に基づいた適切な提案が目的であるので、可能な限り、１つのクラスターには１つのシーンが対応するようにクラスターの整理及び細分化を行う。
【００９９】
図１１は、本実施の形態に係る空間提案システム１における複数のクラスターの整理処理を示すフローチャートである。
【０１００】
図１１に示されるように、データベース制御部５０は、複数のクラスターの構築を行う（Ｓ３０）。具体的には、データベース制御部５０は、複数のユーザ（テストユーザ）の各々に、使用シーンの入力と感性語の評価値の入力とを行わせることによって得られたデータを用いて、各テストユーザの入力データ（すなわち、テストユーザ）を複数のクラスターに分類する。
【０１０１】
複数のクラスターへの分類は、例えば、クラスター分析によって行われるが、決定木又は判別式を利用することで行われてもよい。また、ｎ個の感性語の評価値と使用シーンとを含むｎ＋１次元のベクトルデータに基づいてクラスターの分類を行うが、これに限らない。例えば、ｎ個の感性語の評価値に基づいたｎ次元のベクトルを用いて複数のクラスターの構築を行った後で、使用シーンの入力を用いてもよい。また、感性語の評価値を用いて主成分分析を行い、二次元座標系又は三次元座標系に変換した後に、クラスター分析を行ってもよい。
【０１０２】
次に、分類された全てのクラスターに対して以下の処理（Ｓ３４〜Ｓ４４）を行う（Ｓ３２でＮｏ）。全てのクラスターに対する処理が終了した場合（Ｓ３２でＹｅｓ）、クラスターの整理処理は終了される。
【０１０３】
まず、データベース制御部５０は、未処理のクラスターを選択する（Ｓ３４）。データベース制御部５０は、未選択のクラスターに複数のシーンが含まれるか否かを判定する（Ｓ３６）。例えば、図１０の（ａ）に示されるクラスター８０が選択されている場合、「くつろぎＡ」の１つのみのシーンが含まれるので（Ｓ３６でＮｏ）、ステップＳ３２に戻り、データベース制御部５０は、次の未処理のクラスターを選択する（Ｓ３２でＮｏ、かつ、Ｓ３４）。クラスター８０には、例えばクラスターＩＤとして、“Ｃ１”が割り当てられる。
【０１０４】
例えば、図１０の（ａ）に示されるクラスター８２が選択された場合、「くつろぎＢ」と「食事」との２つのシーンが含まれる（Ｓ３６でＹｅｓ）。このため、全てのシーンに対する以下の処理（Ｓ４０〜Ｓ４４）が終了するまで（Ｓ３８でＹｅｓ）、データベース制御部５０は、未処理のシーンを選択する（Ｓ４０）。ここでは、クラスター８２では、例えば、「くつろぎＢ」を示すシーンの割合が全体の６０％であり、「食事」のシーンの割合が全体の４０％である場合を想定する。例えば、データベース制御部５０は、「くつろぎＢ」のシーンを選択する。
【０１０５】
データベース制御部５０は、選択したシーンの割合と閾値とを比較する（Ｓ４２）。例えば閾値が１０％である場合、「くつろぎＢ」のシーンは閾値を超えているので（Ｓ４２でＮｏ）、データベース制御部５０は、「くつろぎＢ」のシーンを別のクラスターに分離する（Ｓ４４）。さらに、ステップＳ３８に戻り、データベース制御部５０は、未処理のシーンとして「食事」のシーンを選択する（Ｓ３８でＮｏ、かつ、Ｓ４０）。「食事」のシーンの割合も閾値を超えているので（Ｓ４２でＮｏ）、「食事」のシーンも別のクラスターに分離される（Ｓ４４）。これにより、クラスター８２は、図１０の（ｂ）に示されるように、２つのクラスター８２ａ及び８２ｂに分離される。クラスター８２ａ及びクラスター８２ｂにはそれぞれ、クラスターＩＤとして“Ｃ２”及び“Ｃ３”が割り当てられる。
【０１０６】
クラスター８２に含まれる全てのシーンの処理が終了したので（Ｓ３８でＹｅｓ）、ステップＳ３２に戻り、未処理のクラスターとしてクラスター８４が選択される（Ｓ３２でＮｏ、かつ、Ｓ３４）。クラスター８４では、例えば、「くつろぎＢ」のシーンの割合が全体の５％であり、「食事」のシーンの割合が全体の９５％である場合を想定する。例えば、データベース制御部５０は、「くつろぎＢ」のシーンを選択する（Ｓ４０）。
【０１０７】
「くつろぎＢ」のシーンの割合は閾値以下であるので（Ｓ４２でＹｅｓ）、当該シーンは別クラスターとして分離されることなく、次の「食事」のシーンが選択される（Ｓ３８でＮｏ、かつ、Ｓ４０）。「食事」のシーンの割合は閾値を超えているため（Ｓ４２でＮｏ）、当該シーンが分離されるが、結果として「食事」のシーンは分離されない。このため、図１０の（ｂ）に示されるように、クラスター８４は、１つのクラスターのままである。クラスター８４には、クラスターＩＤとして“Ｃ４”が割り当てられる。
【０１０８】
このように、１つのクラスターに複数のシーンが含まれ、かつ、当該複数のシーンの占める割合が大きい場合には、シーン毎にクラスターが分割される。これにより、使用シーンを重視したクラスターが構築されるので、ユーザの要求により合ったクラスターが選択されやすくなり、結果として、ユーザの望む空間が提案されやすくなる。
【０１０９】
なお、クラスター８２が２つのクラスター８２ａ及び８２ｂに分割された場合、２つのクラスター８２ａ及び８２ｂは、入力シーンに基づいて判別することができる。例えば、分割前のクラスター８２の判別条件がＦ（ｘ）である場合、クラスター８２ａへの判別条件は、Ｆ（ｘ）、かつ、入力シーンが「くつろぎＢ」であることになり、クラスター８２ｂへの判別条件は、Ｆ（ｘ）、かつ、入力シーンが「食事」であることになる。
【０１１０】
以上のようにして、複数のクラスターの構築及び整理が行われる。複数のクラスターの構築及び整理が終わった後、データベース制御部５０は、各クラスターの判別条件を求めてデータベース６２に記憶する。
【０１１１】
例えば、データベース制御部５０は、所定のクラスターに属する条件を数式として求める。具体的には、データベース制御部５０は、クラスターをテストデータに付与して決定木を作成してもよく、判別分析又はサポートベクターマシンなどを用いてもよい、上述したように、領域分割などで明確化しておいてもよく、判別式を求める方法は限定されない。例えば、判別分析などの場合は、２つの領域を弁別する仕組みのため、予め２つのクラスターのみを対象とするように範囲を絞り込んだ上で判別式を適用し、複数の判別式を使用するなどの処理を行えばよい。
【０１１２】
［効果など］
以上のように、本実施の形態に係る空間提案システム１は、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得するシーン入力部１０と、ユーザからの入力を受け付けることで、入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得する感性語入力部２０と、予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスター、及び、複数のクラスターの少なくとも１つに関連付けられた複数の提示情報を含むデータベース６２を記憶する記憶部６０と、入力シーン及び入力評価値に基づいて、複数のクラスターからユーザが属するクラスターを選択するクラスター選択部４０と、クラスター選択部４０によって選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、入力評価値に基づいて決定された提示情報をユーザに提示する提示部７０とを備える。
【０１１３】
これにより、入力シーンと感性語の評価値とを組み合わせて用いることで、複数のクラスターがニーズ及び嗜好に応じて分類される。このため、ユーザが属するクラスターを選択し、選択されたクラスターに基づいて提案画像を決定することで、ユーザのニーズ及び嗜好に合った提案を行うことができる。
【０１１４】
仮に、使用シーンの入力を受け付けない場合には、感性語の評価値の類似性のみでユーザがクラスター分けされるので、同じ感性語の評価値に対しては、同じ提案が行われる。また、ユーザがあるシーンを内心で想定して感性語の評価値を入力した場合に、その評価値がメジャーなものであれば齟齬は起きない。しかしながら、少数派でやや特殊な評価値を入力していれば、異なるシーンに対応する画像が提案される。
【０１１５】
これに対して、本実施の形態に係る空間提案システム１では、使用シーンの入力を受け付けるので、感性語の評価値が同じであっても、シーンが違えば別クラスターに分類される可能性が高い。このため、クラスターに合わせた提案ができ、使用シーンに合い、かつ、感性語の評価値の雰囲気を実現する提示情報を提示することができる。同様に、シーンが同じでも感性語の評価値が全く異なる人に対しては、それぞれの評価値に合わせて、かつ、シーンにも合う提示情報を提示できる。
【０１１６】
このように、本実施の形態に係る空間提案システム１によれば、ユーザが望まない空間が提案される可能性が低くなるので、ユーザが望む空間を従来よりも速やかに提案することができる。
【０１１７】
また、例えば、空間提案システム１は、さらに、入力シーンと入力評価値とに基づいてデータベース６２を更新するデータベース制御部５０を備える。
【０１１８】
生活上のニーズ及び照明空間の好みは、時代とともに、又は、技術の発展とともに変化する。本実施の形態によれば、データベース制御部５０が、入力シーン及び入力変化値に基づいてデータベース６２を更新するので、ニーズなどの変化に対応することができる。
【０１１９】
また、例えば、空間提案システム１は、さらに、ユーザからの入力を受け付けることで、提示部７０によって提示された提示情報に対する嗜好を取得する嗜好入力部３０を備える。データベース制御部５０は、嗜好入力部３０によって取得された嗜好にさらに基づいて、データベース６２を更新する。
【０１２０】
これにより、提案画像に対するユーザの嗜好評価の結果に基づいてデータベース６２が更新されるので、提案画像とクラスターとをより確からしく関連付けることが可能になる。このため、ユーザに提示される提案画像がユーザの気に入る空間を表す可能性が高くなり、より速やかにユーザが望む空間を提案することができる。
【０１２１】
また、例えば、データベース制御部５０は、複数のクラスターに含まれる一のクラスターに複数のシーンが存在する場合に、複数のシーンのうち第１シーンが占める割合と第２シーンが占める割合とがそれぞれ閾値より大きいとき、当該一のクラスターを、第１シーンを含む第１クラスターと、第２シーンを含む第２クラスターとに分割する。
【０１２２】
これにより、１つのクラスターに複数のシーンの各々が多く含まれる場合に、シーンに応じたクラスターに分類し直すことができる。このため、各クラスターがユーザのニーズ及び嗜好をより確からしく表すことができるので、ユーザに提示される提案画像がユーザの気に入る空間を表す可能性が高くなり、より速やかにユーザが望む空間を提案することができる。
【０１２３】
また、例えば、データベース６２は、さらに、複数のクラスターの各々の代表値を含む。クラスター選択部４０は、入力シーン及び入力評価値のパターンと複数のクラスターの各々の代表値との差分に基づいてクラスターを選択する。
【０１２４】
これにより、ユーザが属するクラスターを容易に選択することができる。
【０１２５】
また、例えば、本実施の形態に係る空間提案方法は、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンを入力シーンとして取得するステップと、ユーザからの入力を受け付けることで、入力シーンに対する感性語の評価値を入力評価値として取得するステップと、予め設定された使用シーン及び感性語の評価値に応じて分類された複数のクラスターから、入力シーン及び入力評価値に基づいて、ユーザが属するクラスターを選択するステップと、選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、入力評価値に基づいて決定された提示情報をユーザに提示するステップとを含む。
【０１２６】
これにより、上述した空間提案システム１と同様に、ユーザが望む空間を従来よりも速やかに提案することができる。
【０１２７】
（実施の形態２）
続いて、実施の形態２について説明する。
【０１２８】
実施の形態２に係る空間提案システムでは、ユーザから複数の使用シーンの入力を受け付け、複数の使用シーンの各々に対する感性語の評価値の入力を受け付ける。
【０１２９】
本実施の形態に係る空間提案システムの構成は、実施の形態１と同様である。以下では、実施の形態１との相違点を中心に説明し、共通点の説明を省略又は簡略化する。
【０１３０】
本実施の形態では、シーン入力部１０は、さらに、ユーザからの入力を受け付けることで、１回目の入力シーンとは異なる使用シーンをサブシーンとして取得する。つまり、シーン入力部１０は、複数の使用シーンを１つのメインシーンと１つ以上のサブシーンとして取得する。
【０１３１】
ユーザは、例えば、最も重視したいシーンをメインシーンとして入力し、他にも「こうしたい」という希望のある１つ以上のシーンをサブシーンとして入力する。なお、サブシーンの入力は、ユーザが自由に行ってもよく、あるいは、予め定められた複数のシーンの候補の中からユーザに選択させてもよい。例えば、メインシーンと複数のサブシーンの候補とが予め対応付けられており、メインシーンが入力された場合に、対応する複数のサブシーンの候補（例えば、３つの候補）がユーザに提示されてもよい。ユーザは、提示された複数の候補の中から１つ以上の候補（例えば、２つ）をサブシーンとして選択してもよい。シーン入力部１０は、メインシーンとサブシーンとが区別された状態で、入力されたシーンをクラスター選択部４０及びデータベース制御部５０に出力する。
【０１３２】
以下では、一例として、シーン入力部１０が１つのメインシーンと、２つのサブシーンとの合計３つのシーンを取得する場合を説明する。
【０１３３】
本実施の形態では、データベース制御部５０は、入力されたシーン毎に、当該シーンとｎ個の感性語の評価値とを含むｎ＋１次元のベクトルデータに対して主成分分析を行うことで、二次元座標系（又は三次元座標系）の座標を決定する。
【０１３４】
図１２は、本実施の形態に係る空間提案システムにおいて分類された複数のクラスターを二次元座標系で模式的に示す図である。図１２には、４つのクラスターＡ〜Ｄが図示されている。
【０１３５】
本実施の形態では、各クラスターに含まれる複数のデータ（すなわち、ユーザの入力データ）は、設定したシーンの数を頂点の数とする多角形で表される。例えば、１つのメインシーンと２つのサブシーンとを入力した場合、各データは、図１２に示されるように、三角形を描く。なお、図１２では、三角形の頂点のうち、メインシーンに相当する頂点を白丸で表している。ここでは、３つのシーンを入力した場合を示したが、２つのシーンの場合は、各データは線分を描き、４つのシーンの場合は、各データは四角形を描く。
【０１３６】
クラスター分析によって、この三角形のパターンが類似しているものが、同じクラスターに分類される。具体的には、１つのメインシーンと２つのサブシーンとを含む３つのシーンに対する嗜好及びニーズが同じ（つまり、それだけ嗜好が似通った）ユーザが同じクラスターに分類される。
【０１３７】
本実施の形態では、２つの入力データ（２人のユーザ）が、３つの頂点の座標が類似する三角形を描いた場合であっても、メインシーンが異なる場合には、異なるクラスターに分類される。例えば、図１３に示される実線の三角形が表す入力データ９０と破線の三角形が表す入力データ９２とは、異なるクラスターに分類される。なお、図１３は、本実施の形態に係る空間提案システムにおいて、メインシーンが異なる２つのクラスターを二次元座標系で模式的に示す図である。
【０１３８】
クラスターの分類は、ｍ個のシーンと、当該ｍ個のシーンの各々に対してｎ個の感性語の評価値とが入力されるので、（ｎ＋１）×ｍ次元のベクトルデータを用いて行われる。具体的な処理は、実施の形態１と同様である。
【０１３９】
クラスターの整理は、例えばメインシーンのみを対象として、実施の形態１と同様にして行われる。なお、サブシーンの違いに基づくクラスターの整理は、データ数が多く、分割しても嗜好の方向ベクトルが精度良く抽出できる場合には、行われてもよい。
【０１４０】
［動作］
続いて、本実施の形態に係る空間提案システム１の動作について説明する。本実施の形態においても実施の形態１と同様に、空間提案システム１の動作は、ユーザに空間の提案を行う処理（空間提案方法）と、データベース６２の管理処理とを含んでいる。データベース６２の管理処理は、実施の形態１と同様である。以下では、空間提案方法について、図１４を用いて説明する。
【０１４１】
図１４は、本実施の形態に係る空間提案システムの動作を示すフローチャートである。図１４に示されるように、まず、シーン入力部１０が、ユーザからの入力を受け付けることで、空間の使用シーンをメインシーンとして取得する（Ｓ５０）。例えば、シーン入力部１０は、メインシーンを入力させるためのメインシーン入力画面をディスプレイに表示することで、ユーザにメインシーンの入力を促す。シーン入力部１０は、取得したメインシーンをクラスター選択部４０に出力する。
【０１４２】
次に、感性語入力部２０が、ユーザからの入力を受け付けることで、メインシーンに対する感性語の評価値をメイン入力評価値として取得する（Ｓ５２）。例えば、感性語入力部２０は、メインシーンの感性語の評価値を入力させるための評価値入力画面をディスプレイに表示することで、ユーザにメインシーンに対する評価値の入力を促す。感性語入力部２０は、取得したメイン入力評価値をクラスター選択部４０に出力する。
【０１４３】
次に、シーン入力部１０が、ユーザからの入力を受け付けることで、メインシーンとは異なる使用シーンをサブシーンとして取得する（Ｓ５４）。例えば、シーン入力部１０は、１つ以上のサブシーンを入力させるためのサブシーン入力画面をディスプレイに表示することで、ユーザに１つ以上のサブシーンの入力を促す。シーン入力部１０は、取得したサブシーンをクラスター選択部４０に出力する。
【０１４４】
次に、感性語入力部２０が、ユーザからの入力を受け付けることで、１つ以上のサブシーンの各々に対する感性語の評価値をサブ入力評価値として取得する（Ｓ５６）。例えば、感性語入力部２０は、１つ以上のサブシーンの各々の感性語の評価値を入力させるための評価値入力画面をディスプレイに表示することで、ユーザにサブシーンに対する評価値の入力を促す。感性語入力部２０は、取得したサブシーン毎のサブ入力評価値をクラスター選択部４０に出力する。
【０１４５】
なお、メインシーンの入力（Ｓ５０）と１つ以上のサブシーンの入力（Ｓ５４）とが連続して行われた後、各シーンの評価値の入力（Ｓ５２及びＳ５６）が行われてもよい。
【０１４６】
以降の処理は、実施の形態１と同様である。
【０１４７】
なお、提案画像の決定及び提示（Ｓ１６）は、メインシーンのみに対して行われてもよい。具体的には、クラスター選択部４０は、メインシーンに対する入力評価値のみを用いて提案画像を決定し、決定された提案画像を提示部７０が提示してもよい。あるいは、クラスター選択部４０は、メインシーンとサブシーンとの各々に対する提案画像を決定してもよい。
【０１４８】
各シーンに対する提案画像の提示を行う場合、照明器具の種類及び配置などが異なる複数の提案画像が提示され、ユーザにとって気に入られる場合が起こり得る。１つの空間に対して異なる照明器具の配置は通常行えないので、例えば、メインシーンに対してユーザが気に入った提案画像と同じ照明器具の種類及び配置を有する１以上の提案画像のみを候補として、サブシーンに対する提案画像を提示してもよい。あるいは、サブシーンに対する提案画像は、雰囲気の確認に利用することを目的としており、実際の空間に設置する照明器具などは異なる場合があることを予めユーザに同意させておいてもよい。
【０１４９】
また、提案画像の嗜好評価（Ｓ１８）も同様に、メインシーンに対する提案画像のみを対象として行われてもよく、サブシーンも含めた全てのシーンに対する提案画像を対象として行われてもよい。嗜好評価の保存（Ｓ２２）についても同様に、メインシーンに対する提案画像の嗜好評価のみを記憶部６０に記憶してもよく、サブシーンを含めた全てのシーンに対する嗜好評価を記憶部６０に記憶してもよい。
【０１５０】
［効果など］
以上のように、本実施の形態に係る空間提案システムでは、例えば、シーン入力部１０は、さらに、ユーザからの入力を受け付けることで、入力シーンとは異なる使用シーンをサブ入力シーンとして取得する。感性語入力部２０は、さらに、ユーザからの入力を受け付けることで、サブ入力シーンに対する感性語の評価値である評価値をサブ入力評価値として取得する。クラスター選択部４０は、サブ入力シーン及びサブ入力評価値にさらに基づいて、クラスターを選択する。
【０１５１】
これにより、複数のシーンの入力を受け付けることができるので、より精密なクラスターの分類が可能になる。このため、ユーザが望む空間がより速やかに提案されやすくなる。
【０１５２】
また、例えば、提示部７０は、さらに、クラスター選択部４０によって選択されたクラスターに関連付けられた少なくとも１つの提示情報から、サブ入力評価値に基づいて決定された提示情報をユーザに提示する。
【０１５３】
これにより、メインシーンに対する提案画像だけでなく、サブシーンに対する提案画像も提示されるので、ユーザの細かな要望に合った空間を提案することができる。
【０１５４】
（その他）
以上、本発明に係る空間提案システム及び空間提案方法について、上記の実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではない。
【０１５５】
例えば、空間提案システム１は、嗜好入力部３０及びデータベース制御部５０の少なくとも一方を備えなくてもよい。例えば、ユーザは、提示された提案画像に対する嗜好の評価を入力しなくてもよく、空間提案システム１は、ユーザによる嗜好の評価を取得しなくてもよい。また、例えば、データベース６２は、入力シーン又は入力評価値に基づいて更新されなくてもよい。
【０１５６】
また、例えば、提案画像の選択は、入力シーンをさらに用いて行われてもよい。具体的には、複数の提案画像の各々には、ｎ個の感性語の評価値の代表値に基づくｎ次元のベクトルデータが対応付けられているのに対して、さらに、使用シーンを加えたｎ＋１次元のベクトルデータが対応付けられていてもよい。ｎ＋１次元のベクトルデータに対して主成分分析を行うことで、複数の提案画像の各々の二次元座標系又は三次元座標系における座標が決定されてもよい。
【０１５７】
また、例えば、提案画像が提示された後、当該提案画像に基づいて空間の設計を行うことの確認をユーザに入力させてもよい。また、空間の設計に必要なその他のデータ（例えば、空間の大きさなど）の入力をユーザに促してもよい。
【０１５８】
また、例えば、上記の実施の形態では、ｎ＋１次元のベクトルデータを主成分分析によって次元圧縮することで、二次元座標系又は三次元座標系で表す例を示したが、これに限らない。例えば、データベース６２の作成時のテストデータが多く、高次元であっても精度良く分類できる場合などにおいて、次元圧縮を行わなくてもよい。この場合、ｎ＋１次元のベクトルデータをそのままクラスタリングしてもよい。
【０１５９】
また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
【０１６０】
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、空間提案システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。また、空間提案システムは、単一の装置として実現されてもよい。
【０１６１】
例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
【０１６２】
また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１６３】
また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
【０１６４】
１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。
【０１６５】
また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０１６６】
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【０１６７】
１  空間提案システム
１０  シーン入力部
２０  感性語入力部
３０  嗜好入力部
４０  クラスター選択部
５０  データベース制御部
６０  記憶部
６２  データベース
６４、９０、９２  入力データ
７０  提示部
８０、８２、８２ａ、８２ｂ、８４  クラスター
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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