ユーザの服装コーディネート力向上を図る
ロボット対話型服装推薦システム
Robot System Which Recommends System for Clothes
to Improve the Coordination Ability of Users
清水 葵 1

鈴木 優 1

上田 博唯 1

Aoi Shimizu1, Yu Suzuki1, and Hirotada Ueda1
11京都産業大学
Kyoto Sangyo University

Abstract: In this paper, the dress recommendation system using a dialog robot is proposed for thepurpose of raising a user's dress coordination power. Two functions of coordination recommendation ofthe dress at the time of going-out preparation and the recommendation for new purchase were developed.
The database named the decision matrix which describes the wear history of a user's dress, therecommendation history and the propriety of the color of a dress, the form of a head, the length of asleeve, and the combination of the existence of a pattern is used. In order to raise a user's coordination
power, we developed the robot dialog strategy in which the mechanism which consists of three steps,conception, an understanding, and conviction, was applied.

１

はじめに服装のコーディネートが苦手な人は、似たようなコーディネートを何度も着用する傾向がある。そういった人は、自分の持っている服の中で着用することが出来る、自分の考えるコーディネートとは傾向の違った組み合わせがまだ他にたくさんあることに気づかない。また、服装のコーディネートが苦手な人は、同時に同じような服を購入しがちである。同じような服を購入すると、持っている服の種類が増えず、結果毎日似たような組み合わせのコーディネートをしがちになってしまう。服装のコーディネー
トが苦手な人は、どうして自分のコーディネート力が向上しないのかに気づかない限りは服装のコーディネートは苦手なままである。近年、コンピュータやスマートフォンを使った服装コーディネートの研究が活発化しつつある[1]が、それらは試着をシミュレーションするのが主体である。興味深い試みとしては、クローゼットにパソコンを組み込んで、ユーザがその日の気分を伝えると、その気分に対応する服が自分を着ていって欲しいとアピールするという形式をとった推薦システムが提案されている[2]。
本研究は、ユーザのコーディネート力を向上させることを目指し、気づき・理解・納得の３段階メカニズムを取り入れたロボット対話による服装コーディネートの推薦、および服装の購入推薦を行うシステムを開発することを目的とする。

図１ 先行研究で開発したシステムを使用する様子

２

先行研究

これまで、服装のコーディネートが苦手な人や、朝起きるのが苦手な人を対象とした、ロボット対話による服装のコーディネートシステム[3]を開発してきた。システムを使用する様子を図１に示す。図の奥にある大画面には推薦する服を表示し、画面の手前にいるロボットが服を身振り手振りで指しながらユーザに服を推薦する。ロボットはユウビ造形のコミュニケーションロボットである Phyno を使用する。まず、ユーザは、その日に着たい服をロボットに内蔵されているカメラに見せる。服の種類、服の識別を行ったロボットは、その服に合わせられる残りのパーツを、決められたアルゴリズムに従ってユーザに推薦する。ユーザは、画面に映し出された、ロボットに推薦された服を見て、そのロボットと対話をしながらその日着ていく服を決めていく。
服装の推薦には、人が普段服装を考える際に見ている服の組み合わせのポイントを、総当たりで評価値を付けたディシジョンマトリクスを使う。評価項
目は、色、首の形、袖の長さ、模様の有無の４項目に分けたものを用意する。評価値は◯、△、☓の３値である。表１は、色の組み合わせに関するディシジョンマトリクスである。このように主観に基づいて付けられた評価値の中で、全ての組み合わせの評価値が「◯」であるコーディネートの中からランダムに、インナー、アウター、ボトムスの３パーツを、ユーザが着用すると決めるまで１組ずつ表示する仕組みである。推薦された組み合わせに対し、ユーザは着用するという返答か、推薦した服装に関する説明をロボットに求めることができる。推薦した服装に関する説明を求めると、その服装を推薦した理由をロボットが説明してくれる。例えば、「この服は、色の組み合わせが合うと判断した。色の組み合わせは駄目かな？」といった説明である。ロボットの説
明は、ユーザが、納得が出来ないと判断するまで、色、首の形、袖の長さ、模様の有無について順番に説明する。ディシジョンマトリクスに基づいて推薦しているので、ロボットはユーザに簡単に説明することができる。そうした説明を受けてなおユーザにとって納得が出来ない説明であったとしたら、納得ができないと判断された項目の、ディシジョンマト
リクスの評価値は「☓」になり、その項目に当てはまる組み合わせは二度と推薦されない。ユーザが赤色と白色の組み合わせが合わないとロボットに伝えると、色の組み合わせに関するディシジョンマトリクスの、該当の評価値を「☓」にする。そうした、ロボットが説明する機能を付けることで、システムはユーザに合わせやすくなる。それだけでなく、ユーザが、納得ができないとロボットに伝えることによって、ユーザの意見も取り入れてもらえるという印象を受け、ユーザはシステムを信用しやすくなる。
そうすることによって、長期的に使うことで徐々にユーザ好みのシステムになっていくというものである。先行研究の段階では、ロボットが服装を推薦した理由を説明する説明機能の評価実験を行い、将来性のある結果が出た。しかし、同時に服装を決めるのに時間がかかるといった実用面での問題点と、ディシジョンマトリクスの評価値である「△」が生かしきれていないこと、一度評価値を「☓」にした項
目の服装は、変更後に起き得るユーザの意思変更に対応出来ず、評価値を「○」に変えることが出来ないため、ユーザの価値観が変わった際には対応出来ないこと、「☓」だと判断された項目に該当する組み合わせが他に存在した場合、それらも同時に推薦されなくなってしまうことが問題として存在する。
本研究では、この先行研究を一歩進めて、ユーザの服装コーディネート力を向上させる役割を追加しようと試みるものである。
表１ ディシジョンマトリクス例(色の組み合せ)

３

本研究のアプローチ

図２(a)は、ユーザである執筆者が2012年6月15日からの48日間着用した服の履歴を、シャツなどのインナーと、ジーンズなどのボトムスの色の組み合わせに関する情報をヒストグラム化したもので、持っていない服の色を黒くマーキングしている。横軸はインナーとボトムスの色、高さ軸は着用回数を表している。図の中では、白色のインナーと、黒色のボトムスの組み合わせが一番突出していることが一目でわかるが、このヒストグラムを使うことで、ユーザの服装コーディネートに対する偏りがわかりやすく出来ることがわかる。

図２(a) ユーザの着用履歴のヒストグラム(インナーとボトムスの色の組み合わせ頻度)
図２(b)は、(a)同様に、雑誌[4]から採取した服装のインナーとボトムスの色の組み合わせに関する情報をヒストグラム化したものである。雑誌の時期は執筆者が記録した期間に発売されたものである。
(a)と条件を揃えるために、ワンピースなどの上下が１枚で表現出来るような服装、つまりインナーにもボトムスにも当てはまり得る、パーツの分割が出来ない服装の情報は排除している。この２つのグラフを見比べると、(b)で一番突出している白色のインナーと水色のボトムスの組み合わせの服装は一番流行していると判断できるが、ユーザはあまり着用しておらず、次に出現頻度の高い白色のインナーと青色のボトムスの組み合わせは、ユーザが青色のボトムスを持っていないため、(a)には数値として現れていない。こうした流行とのズレから、ユーザは流行に乗れていないことがわかる。この「流行とのズレ」を、ユーザの服装の着用履歴と、流行を発信する雑誌の服装データを照らし合わせて見比べることで見つけ出し、流行をサジェストすることが出来る。

図２(b) 雑誌の服装のヒストグラム(インナーとボトムスの色の組み合わせ頻度)
次に、ユーザに気づいてもらうためのメカニズムについて説明する。本研究で対象とするユーザは、自分が似たようなコーディネートを多くしたり、同じような服を購入したりしていることに気づかない、もしくは、気づいていても、どうしたらその問題が解決出来るのか分からない人であることが多い。それを解決するには、ユーザの見ていない情報、つまりユーザが考えたことが無いコーディネートや服を探し、それを上手く提示することが必要である。ユーザが考えたことがない情報の抽出ついては、４章で述べる。ここでは、ユーザの見ていない情報を上手く提示するメカニズムについて説明する。イノベーションやチャンス発見にとっては、気づき・理解・納得の3つのステップが重要な要素であると言われている[5][6]。ここではこの考え方を応用する。
これら３つのステップは以下のように定義される。
気づき：ユーザのゴールを満たす内容、ユーザの視点が変化し、それによって意思決定を促進させること。
理解：ユーザが欲しいと思っている情報が正確であること。

納得：ユーザが、変化した視点を受け入れること。
図３は今回提案しようとするアプローチの基本的な考え方を示す図である。ユーザの考えていなかったコーディネートを見つけるために、本システムは、ユーザの着用履歴と、流行を発信してくれる雑誌やwebの最新情報を、ロボット対話を通してユーザに伝える。そうすることによって気づきと理解、納得の過程を経て、ユーザは今まで気づかなかった組み合わせを着用し、同時にその日着用する組み合わせの情報を自分で覚えると、翌日からその価値観を自分の中に追加した状態でユーザは服装を考えることが出来る。気づき・理解・納得の３ステップをロボット対話に生かし、服装のコーディネート推薦や、流行に沿った購入推薦をすることで、ユーザは自分の視点を変えることができ、服のレパートリーを増やすことができる。これらはユーザ自身の服装コーディネート力向上に繋げることができる。
先に述べた３つのステップを服装推薦システムに置き換えると次のようになる。
(a)気づきユーザが、推薦してくれたコーディネートは今まで着用したことがなく、気づかなかったと思うこと。
ユーザの視点を変化させるため、ユーザがこれまで着用したことがない組み合わせを探して教示すればよい。
(b)理解
ユーザが気づくことが出来るような発話をロボットにさせること。
その組み合わせを、ロボットが推薦した理由として一言付けて推薦する。例えば、「一度も着用していない組み合わせだよ、どうかな？」等の、そのユーザは一度も見ていないことを示唆した言い回しを使う。また、購入推薦においては、「最近この服が流行っているが、あなたは持ってないね。買ってみたらどうかな？」といった一言で、ユーザの持っていない服であることを強調する。
(c)納得ロボットからの推薦を、ユーザが受け入れること。
つまり、ユーザが「この組み合わせは考えたことが無かった、今日はそれを着用してみよう」や「この服が流行っているのは知らなかった、今度買いに行こう」とロボットとの対話によって納得して、意思を決めることである。
ユーザに納得してもらえるような組み合わせをロボットが適切で簡潔な一言だけ説明を付けて推薦することによって、ユーザはシステムに対する信用は変わらず、一つ一つ丁寧な説明をする時間も省くことが出来るので、コーディネート決定までの時間は短縮できる。

ユーザ着用履歴

Web情報

雑誌情報

ロボット対話
気づき/理解/納得

イノベーション
チャンス発見コーディネート力の向上

図３ ロボット対話戦略のアウトライン

４システムの流れ

ここでシステム全体の流れを説明する。服装をインナー、アウター、ボトムスの３つのパーツに分ける。システム内部にはユーザの持っている服のデータベース、２章で述べた４つの項目についてのディシジョンマトリクスによる判断を用意し、ディシジョンマトリクスの評価値が全て「◯」である組み合わせを抽出する。抽出したものの中から、4.1 で述
べるコーディネート推薦のアルゴリズムを使用して、コーディネート推薦を行う組み合わせを絞り込む。
システム外部の流れは以下の通りである。システ
ムを起動すると、ロボットは「今日のコーディネートを見せるね」とユーザに確認を取る。先行研究ではユーザが着用したい服を１着指定し、それに合わせた残りの組み合わせをロボットが推薦する形だったが、ユーザに違う組み合わせに気づいてもらうために、今回はロボットが全てのパーツについて推薦する。そして、先行研究で使用したディシジョンマトリクスに従って抽出された組み合わせを、ユーザが着用すると決めるまでロボットは推薦を続ける。
ユーザが気に入った組み合わせを見つける、つまりその日はその服装を着用しようと決断すると、その服装を履歴として記録し終了する。もし数分経ってもユーザが決断出来ないようであれば、ロボットはその日推薦した服装の中から数着をランダムで選び、その中から選ぶようユーザに決定を促す。
３章で説明したメカニズムを使って、本システムの推薦に至るまでのシステムの流れを、コーディネート推薦と購入推薦の２つについて説明する。

4.1 コーディネート推薦
ユーザが今まで考えたことがなかった組み合わせであると気づくようなコーディネートを推薦するシステムの流れを図４に示す。まず、今までのユーザの服装履歴を、インナーとアウター、アウターとボトムス、インナーとボトムスの３パターンに分けて、それぞれの服の色、首の形、袖の長さといった情報をヒストグラム化する。例えば、図４の表(a)を見ると、色で分けるとしたら、白いインナーと白いアウターの組み合わせは今までに３回着用し、白いインナーと青いアウターは１回も着用していないことがわかる。ヒストグラムの中で、ユーザが持っていてかつ、ユーザが着用していない、つまり着用回数が０である組み合わせを抽出する。抽出した組み合わせを、表(b)にある、服の合わせ方に関する評価値を記載したディシジョンマトリクスと、その組み合わせに関する着用回数を記載した履歴と照らし合わせる。そこで、先ほど抽出した組み合わせに関するディシジョンマトリクスの評価値が「◯」であり、かつ表(d)の、ユーザに推薦した回数を記録した表の中から、該当する組み合わせの推薦回数が０回である組み合わせを、「ユーザが考えたことがなかったと気づく組み合わせ」として推薦する。推薦回数を使うことは、着用回数が０回でも、一度でもユーザに推薦したことがあれば、ユーザはその組み合わせは一度見ていることになり、意外な発見にはならない状況を避けるためである。そうして抽出された、意外な組み合わせの中からランダムで１組選び、ロボットが「◯色のインナーと◯色のアウターは一度も着用していないから薦めてみたよ、どうかな？」とユーザに問いかけることで、ユーザは「考えたことが無かった」と新しい組み合わせに気づくことが出来る。そうした組み合わせを納得し受け入れて、考えたことがなかった組み合わせを着用することで、コーディネートの幅を広げることができる。
もし、条件に当てはまる組み合わせがなかった場合、つまりユーザが今まで着用したことがなく、また推薦もされなかった組み合わせがない場合、ディシジョンマトリクスのみを使い、その中からランダムで１組を選び、推薦した理由は付け加えずに推薦する。また、推薦回数が全て１回以上を超えてしまった場合、ユーザは全ての組み合わせに関して少なくとも１回は着用するか考えたことがあることになり、ユーザが気づかなかった組み合わせを推薦することは出来ない。その場合、推薦回数が最小の組み合わせから、ロボットが「一度だけ推薦した組み合わせだよ」などの一言に変えて推薦する。推薦回数が一定の回数を超えているのに、履歴から見た着用回数が 0 もしくは 1 回の場合、ユーザはその組み合わせが好みではないと判断し、該当のディシジョンマトリクスの評価値を「☓」に変える。変更後は、ディシジョンマトリクスで抽出されることはないので、ユーザの前には気に入らない服装は推薦されなくなる。しかし、推薦回数が一定値以上で着用回数が 0 回だったとしても、ユーザが偶然その日に着用しなかっただけで実際にはユーザは気に入っていたかもしれないなど、確実にユーザが気に入らない組み合わせであると判断するには不十分なので、ユーザが気に入らないと判断し得る、推薦回数と着用回数のバランスについては、今後検証を行う。
ヒストグラム化をすることが出来る服装の組み合わせに使う要素は、ディシジョンマトリクスの４項目が当てはまるが、模様の有無については、模様の有り/無しの組み合わせの４パターンしか出せず、模様の有無だけでユーザの意外性を突くことができないので使用しない。首の形、袖の長さについても、色ほど顕著にユーザに気づいてもらえることはないと判断したので、今回は色のみを使用するが、首の形、袖の長さでもユーザの考えていない組み合わせを見つけることが不可能ではないので、これについても今後検証する予定である。
アウター

ユーザの服の履歴情報

白赤青黄黒
白 3 2 0 2 4
イ 赤 0 0 0 0 0ン
ナ 青 2 0 0 4 0｜
黄 1 3 1 0 2
黒 4 0 3 2 2(a)ユーザの服装履歴のヒストグラム

ヒストグラム化(b)予め用意しておいた
ディシジョンマトリクス

ユーザの持っている服の中で、ユーザが着用していない組み合わせを抽出
アウター

アウター

白赤青黄黒
白◯◯◯◯◯イ 赤 ◯ ◯  ◯ ◯ン
ナ青◯   ◯◯｜黄◯◯◯  ◯黒◯◯◯◯△

白 赤 青 黄 黒 (c)抽出した組み合わせ
白 3 2 0 2 4
イ 赤 0 0 0 0 0ン
ナ 青 2 0 0 4 0｜
黄 1 3 1 0 2(d)推薦履歴
黒 4 0 3 2 2
アウター

抽出した組み合わせをディシジョンマト
リクスと推薦回数の２つと照らし合わせ、ディシジョンマトリクスの評価値が「◯」、推薦回数が0である組み合わせを推薦

Phyno

黒のインナーと赤のアウターは着ていないから、着てみたらどうかな？

気づかなかった！
今日はそれを着よう。

白赤青黄黒
白 4 2 1 2 4
イ 赤 0 0 0 0 0ン
ナ 青 2 0 0 4 0｜
黄 1 5 1 0 2
黒 5 0 3 2 2ユーザ

図４コーディネート推薦のシステムの流れ

4.2 購入推薦
ユーザが流行とのズレに気づくことが出来る購入推薦のシステムの流れは図５の通りである。表(a)である、4.1 節のコーディネート推薦で使用したユーザの服装履歴の情報をヒストグラム化したものと、流行を発信する雑誌から抽出した服装の情報をヒストグラム化した表(b)を用意する。今回は、ユーザの嗜好にある程度沿ったジャンルの雑誌を使用した。
その２つを照らし合わせ、ユーザが持っていない服の情報でかつ、雑誌に載っている服の中で出現回数の一番多いものをそれぞれ表(c)、(d)として抽出する。もし、一番出現回数の多い組み合わせの色の服をユーザが持っていれば、次に多い服の情報を抽出する。図５の表(d)に付いている○は、赤いインナーと黒いアウターの組み合わせの出現回数が突出して多く、かつ赤いインナーはユーザが持っていないものを示す。これを、コーディネート推薦と同じようにロボットがユーザに「赤いインナーが流行っているみたいだけど、持っていないなら買ってみたらどうかな？」と流行を薦めることで、ユーザは自分に足りていないものや、流行とのズレに気づき、買ってみようと考える。もし実際に、ロボットが購入推薦した購入すれば、持っている服のレパートリーを増やすことが出来る。もし、ユーザの服装の傾向が流行とのズレを持たなければ、別の雑誌や Web上のデータで同じように試してみると、違う結果が生まれるかもしれない。ファッション雑誌は１ヶ月ごとに流行を発信するのがほとんどなので、購入推薦を月単位で続けてユーザに行い、もしユーザが実際に流行の服の購入を続けるとしたら、ユーザの服のレパートリーは増え続ける。服のレパートリーが増えると、自ずとコーディネート推薦の幅も広がる。
ただし、雑誌は月刊であることとからくる情報の更新頻度と、朝の時間の短さからして、購入推薦は毎日出来るものではなく、１週間に一度、休日に行うのが望ましいと考える。

4.3 問題点
現状のシステムで問題点として挙げられる、長期的に使うことによって起こりうる、①先行研究で解決されていない、一度「☓」になった評価値を元に戻す機能がついておらず、ユーザの考えが変わった際の対応が出来ないこと、②長期的に使うことで推薦回数がどれも一定値を超え、推薦出来る服装が限りなく減ってきた際に新しく服を購入した際、新しく購入した服を中心とした推薦が日々行われてしまうことなどの対処を考える。
①ユーザの考えが変わった際の対応が出来ないことに関しては、主観的に決めたディシジョンマトリ
クスの評価値が「☓」である組み合わせの中に、ユーザが考えたことが無く、着用したいと思える組み合わせが存在するかもしれないことに気づけないことが起きると、ユーザのコーディネート力向上の妨げにもなりうるので、履歴含めた全ての値を削除してからやり直すか、ディシジョンマトリクスの評価値をユーザ側から視覚化することが出来るようにすることで解決を図る。ユーザがディシジョンマトリ
クスの中で見たい評価値を選択すると、それに該当する組み合わせを閲覧するか、評価値を変更するかを選ぶことが出来る。該当する組み合わせを閲覧すると選択すると、該当する組み合わせをあるだけ画面に順次表示する。評価値を変更すると、それ以降は、更新された評価値に合ったコーディネートを行う。こうしたディシジョンマトリクスのカスタマイズ機能は、朝の忙しい時間帯にじっくり行うことは難しいので、ユーザの時間があるときに行える機能として提案する。
②長期的に使うことで推薦回数がどれも一定値を超え、推薦出来る服装が限りなく減ってきた際には、ユーザは推薦される服装のレパートリーの少なさを感じ、システムを使わなくなってしまう可能性がある。しかし、ほとんどの服の推薦回数が一定値を超えるまでに長期的に使ってもらえた時には、ユーザは持っている服の数のレパートリーを見てもらっているはずなので、「本システムを使い続けることで、ユーザの服装のコーディネート力が向上する」という仮説は成立することになる。新しく購入した服のコーディネートを毎日行われてしまうことに対する解決策としては、その服の最終着用日から最低でも３日が経っていない服は、コーディネートを抽出する際には除外するなどの対策で解決する。
本研究の最終目標としては、服装のコーディネートが苦手なユーザが本システムを使用し続けた後、システムに頼らなくても自分で様々なコーディネートを楽しむことが出来るようにすることである。

５で服のレパートリーが広がり、必然的にコーディネートの幅も広げることができる。またロボットの理由説明機能によって、ユーザの気づき・理解・納得が促進されるので、効果的にユーザの服装コーディネート力を向上させることができる。今後は本システムを長期的に使い続けることで、服装のコーディネート力が実際に向上するかどうかを検証する実験を行う予定である。
(a)ユーザの服の履歴情報
アウター

白赤青黄黒
白 3 2 0 2 4
イ 赤 0 0 0 0 0ン
ナ 青 2 0 0 4 0｜
黄 1 3 1 0 2
黒 4 0 3 2 2(c)抽出されたユーザの服の履歴情報
アウター

本稿では、ユーザの服装コーディネート力を向上させることを目的として対話ロボットを用いた服装推薦システムを提案した。このシステムの中では、お出掛け時の服装のコーディネート推薦と、新規購入のための推薦という二つの機能を開発した。ユー
ザのコーディネート力を向上させるためには、コンセプト精緻化やイノベーション分野で着目されている気づき・理解・納得の３段階のメカニズムを使うことが有効であると考え、これを応用したロボット対話戦略を考案した。また、ユーザの持っている服のレパートリーを広げるためには、ユーザが着用したことがない服装を発見して推薦するメカニズムが必要であると考え、ユーザの服装の着用履歴、推薦履歴に加えて、服装の色、首の形、袖の長さ、模様の有無などの組み合わせの適否を記述するディシジョンマトリクスと名付けたデータベースを考案し、これを用いることで、ユーザの持っている服で一度もユーザに推薦したことがない服の組み合わせを、ロボットが何故その組み合わせを選んだかを説明しながら推薦できるようにした。また、ユーザの服装の着用履歴と雑誌やWebページの情報を照らし合わせることで、ユーザの流行とのズレを発見し、購入を促すことで、ユーザの持つ服のレパートリーを広げることも可能とした。これにより同じような服を購入しがちなユーザが、違った服を購入すること

Phyno

アウター

白赤青黄黒
白 3 1 1 0 5
イ 赤 0 1 2 0 9ン
ナ 青 0 0 0 0 0｜
黄 0 0 0 0 0
黒 8 3 2 0 0

ユーザの持っていない服でかつ、雑誌に載っている服の中で、一番出現回数が多い組み合わせを抽出

白赤青黄黒
白 3 2 0 2 4
イ 赤 0 0 0 0 0ン
ナ 青 2 0 0 4 0｜
黄 1 3 1 0 2
黒 4 0 3 2 2まとめ(b)雑誌の服の情報

ヒストグラム化(d)抽出された雑誌の服の情報

アウター

白赤青黄黒
白 3 1 1 0 5
イ 赤 0 1 2 0 9ン
ナ 青 0 0 0 0 0｜
黄 0 0 0 0 0
黒 8 3 2 0 0

最近赤のインナーが流行っているみたいだよ。買ってみたらどうかな？
ユーザ

へぇー。今度出かけたら買ってみよう。

図５ 購入推薦のシステムの流れ

参考文献[1] 益子宗，シルメンバータル ミャグマルスレン，酒[2]

[3]
[4]
[5]
[6]

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宝島社:リアルファッション誌「mini」,7 月号(2012)
庄司裕子:気づきからコンセプト精緻化へ,そしてチャンス発見へ,人工知能学会誌 18 巻 3 号(2003)
紺野登:ソーシャルイノベーションデザイン-日立デザインの挑戦-,日本経済新聞出版社(2007)