JSKE 第16回日本感性工学会春季大会・ISASE2021

一般セッション

[3C] 情報・ソフトウェア 2
2021年3月7日(日) 15:40 〜 17:40 C会場 (Zoom Meeting)[3C-04] 印象の全体部分関係を考慮した自動車レビューに基づく感性評価モ
デルの構築
Construction of a Kansei Evaluation Model Considering the Partwhole Relationship of Impressions Based on Automotive Reviews*小向井 美来1、橋本 翔1、長田 典子1、神行 寿章2、桝上 真由子2 （1. 関西学院大学、2. ダイハツ工業株式会社）*Miku Komukai1, Sho Hashimoto1, Noriko Nagata1, Toshifumi Kangyo2, Mayuko Masugami2 （1. Kwansei
Gakuin University, 2. Daihatsu Motor Co. Ltd）

©日本感性工学会

印象の全体部分関係を考慮した自動車レビューに基づく
感性評価モデルの構築
美来*，橋本

小向井

*

翔*，長田

典子*，神行寿章**，桝上

真由子**

関西学院大学，**ダイハツ工業株式会社

Construction of a Kansei Evaluation Model Considering
the Part-whole Relationship of Impressions Based on Automotive Reviews
Miku KOMUKAI*, Sho HASHIMOTO*, Noriko NAGATA*, Toshifumi KANGYO** and Mayuko MASUGAMI***

Kwansei Gakuin University, 2-1 Gakuen, Sanda-shi, Hyogo 669-1353, Japan
Daihatsu Motor Co. Ltd, 1-1 Daihatsucho, Ikeda-shi, Osaka 563-8651, Japan**

Abstract: In today’s products, not only does quality value attract attention, but sensibility value does as well. Since most products
consist of several components, there are two types of evaluation: comprehensive and partial. Structuring the relationship between themis useful for providing clearer feedback to the consumer’s evaluation. Thus, in this study, we propose a method for automaticallyconstructing a Kansei evaluation model that considers the relationship between the whole and partial evaluations. The proposed method
consists of four steps: (1) extracting the main whole impression in the target product domain; (2) extracting the main impression of eachpart in the target product domain; (3) analyzing the impact of the main impressions of each part on the main whole impressions; and (4)extracting elements related to the main impression of each part. Analysis of automotive reviews has shown that whole impressions of
the product can be estimated from partial impressions.
Keywords: Text Mining, Online Review, Automatic Indexing

1.

はじめに

表現される評価概念の全体部分関係の階層構造としては，製品全体の総合的な印象が，より低次の部分における具体的な

今日，プロダクトの機能的な品質だけでなく，人々の感性

形態要素の特性の評価から統合的に構成される，という因果に働きかけ，感動や共感を得ることで顕在化する感性価値を構造の存在が考えられる．例えば，靴の場合，「色がシンプル高める研究が注目されている［1］．例えば、プロダクトデザ

で衣服と合わせやすく便利」や「靴底が柔らかく足に負担がインの分野では、プロダクトデザインを「消費者が、美しさ、かからず便利」といったように，色のシンプルさや，靴底の機能性、象徴性の 3 つの次元を含む多次元構造として製品を柔らかさから便利という印象が喚起されており，「シンプル・

認識および編成する構成要素のワンセット」を指すものとし柔らかい」と「便利」の間に印象の階層性が存在すると考え[2]，デザイナーはそれらを総合的にデザインすることにより、られる．そのため，全体部分関係の階層構造はユーザの評価

プロダクトの持つ価値を高めることを目指している．しかしをプロダクトデザインにフィードバックする上では無視できながら，感性は主観的で論理的に説明しにくい反応である［3］ない．

ため，プロダクトデザインにユーザの感性を反映させること

そこで，本研究では Web 上のデータを利用したプロダクトは困難である．そのような問題の解決のために，ユーザの主デザインに反映しやすい知識獲得を目指し，印象の全体部分

観的な体験を客観的に予測することのできる評価構造のモデ関係を考慮した感性評価モデルの自動構築手法を提案する．

ルが必要とされてきた．

本手法は，図 1 に示すように，感情「人の事物に対する反応

感性工学の分野において，評価構造のモデル構築は従来，や，その結果生じる態度・行動」，印象「事物の性質がどのよ

主観評価実験などに基づいて行うため，人的・時間的な負荷うであるかの評価」，形態要素「対象物そのものや，それを構が高いという問題点があった［4］．その問題を解決するため築する要素」の 3 つの階層から構成される感性の階層構造をに，Web 上に大量に存在する商品レビューや口コミなど，評仮定し，印象層と形態要素層の関係を明らかにするものであ価が記述されているテキストデータを用いた感性評価モデル

る．このような階層を仮定することで，感情の推定結果からの自動構築手法［5,6］が提案されている．

その原因となる印象要因が明らかとなり，印象要因を介してプロダクトの評価において，プロダクトが複数の構成要素

形態要素を特定することでプロダクトデザインに容易にフィから成る場合には，全体部分関係[7]が存在し，総合的な評価

ードバック可能となる．また，中間層の印象層において全体と部分的な評価が存在すると考えられる．感性評価モデルで部分関係の構造化を行うことで，総合的な評価に影響する部

1
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分的な評価が明らかとなり，部分的な評価から，より詳細で

4 つの明示的な全体部分関係がある［11］．しかし，これらの明確なプロダクトへのフィードバックを可能にする．

分野では印象などの評価の全体部分関係を扱っていない．一

レビューサイトから自動車に関するレビューを収集し，方，心理学の分野では印象の全体部分関係に着目した研究が2019 年 6 月 24 日までのデータを用いて印象の全体部分関係行われている．浅川ら［14］は，緑地を対象とした SD 法によを考慮した感性評価モデルの自動構築を行った．

り，印象が異なる複数の部分から構成される緑地では，全体の印象の判断には強い印象を与える部分印象が深く関与する

感情

ことを明らかにした．このように印象が異なる複数の部分が，全体に包含される場合，対象の全体像の評価において各部分の印象が影響する．そのため，全体印象に関わる部分印象を印象抽出することは対象の評価を明らかにする上で重要である・・・・・・

形態要素

3.

・・・・・・

提案手法

・・・・・・

この章では，Web 上のデータから印象の全体部分関係を考
図 1 感性の階層構造における印象の全体部分関係の構造化

慮した感性評価モデルを自動構築する提案手法について説明する．手法の概観を図 2 に示す．

2.

関連研究

2.1 レビュー分析に関する研究
プロダクトに対する有用な情報を抽出するため，レビューを用いた感情分析（Sentiment Analysis）や Aspect Extractionなどが行われている［8-10］．しかし，評価極性の推定や，ト
ピック抽出による評価極性の要因となる対象の抽出などにより得られる情報は，形態要素から直接的に感情につながる要因や評価を推定するものである．そのため，ユーザが対象の形態要素のどのような特徴に基づき評価しているかが明らかではなく，得られた知識をプロダクトデザインに直接反映す
ることは困難である．そこで Hashimoto et.al.［5］は，感情層と形態要素層の間に印象層を仮定することで，プロダク
トデザインに反映させやすい知識の獲得を可能にした．しかし，Hashimoto et.al.は少数の部分から構成されるプロダク
トを対象とした手法であり，複数の部分が全体の印象に影響
図 2 提案手法の概観するため，印象変化に寄与する部分が明解ではないプロダク
トを対象にした，デザインに反映させられる知識の獲得手法は明らかになっていない．

手法は（1）対象プロダクトドメイン全体の主要な印象を抽出し，得点化（2）対象プロダクトドメインにおける各評価部

2.2 全体部分関係に関する研究

分の主要な印象の抽出し，得点化（3）各評価部分の主要な印

概念間やことば間にはさまざまな階層構造が存在する［10］

象が全体の主要な印象に与える影響分析（4）各評価部分の印が，その中でよく取り上げられる関係の 1 つとして全体部分

象に関連する形態要素の抽出，という 4 つのプロセスから構関係がある．全体部分関係は下位概念が上位概念に包含され成されている．

る階層構造で，下位概念が上位概念の部分にあたる構造であ（1）（2）（3）では印象層の構造を分析し，（4）は印象層とる．全体部分関係を明らかにする研究は，オントロジーやタ

形態要素層との関係性を明らかにする．

ーミノロジー，シソーラスなどの分野で行われている．オン
トロジーの分野では，全体部分関係は部分概念，部分概念の3.1 全体印象の得点化

クラス制約，部分概念の役割を表すロール概念の 3 つから構

対象プロダクトドメイン全体の主要な印象を抽出し，各プ

成されている［11,12］．またターミノロジーの分野では，部

ロダクトにおけるそれらの印象の度合いを得点化する．全体

分概念が包括概念との対比で明確にとりあげられており，本

印象の得点化には Hashimoto et.al.［5］の印象の定量化手

質的部分概念，非本質的部分概念，区別特性を持つ部分概念法を用いる．Hashimoto et.al.は，レビュー内の評価語には，の 3 つの特徴をあげている［13］．シソーラスの分野では，身評価者の感情を表現する語と対象の持つ印象を表現する語が体の組織と器官，地理的場所，学問分野，階層的社会構造の2
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混在しているが，アプレイザル理論［15］における，内評価/

る．まず，名詞には同じ意味や似た意味の単語が多くあるた外評価という評価語のカテゴリ情報に基づいて内評価語を感め，それらを統合する必要がある．そのため，初めに Word2Vec

情語，外評価語を印象語として分類することで，対象の印象を用いてレビュー内の各単語を分散表現にする．その後，各表現のみを用いた定量化を可能としている．定量化の具体的

名詞間のコサイン類似度を距離に変換したデータを入力としな方法としては，初めに複数の評価表現辞書を用いて評価語たクラスタリングを行う．なお，-1 から 1 までの値で表現さの収集・分類を行う．次に，得られた印象語のみを入力としれるコサイン類似度を 1 から減じることで 2 から 0 の距離にたトピック抽出により，対象プロダクトドメインにおける主変換する．また，クラスタリングはウォード法によって階層要な印象を抽出する．最後に，各プロダクトに対して単語の型クラスタリングし，クラスタ数はクラスタの集中度と孤立出現頻度と term-score，単語の分散表現によって得られる印度に関する指標によって決定する．このように単語クラスタ

象語間の類似度に基づき，印象トピックごとの得点（以下，を作成することで，名詞の統合を行う．次に，各単語クラス

印象得点）を算出するというものである．

タと印象語との係り受け解析を行う．本研究では，係り受け提案手法では，対象プロダクトドメインの全てのレビュー

解析は，日本語構文・格・照応解析システム KNP Ver4.19 をに対し Hashimoto et.al.の手法を適用することで，対象プロ用いる．具体的には，各部分印象トピックの term-score 上位

ダクトドメイン全体の主要な印象の抽出と，各プロダクトにの印象語に係っている名詞と係られている名詞を抽出する．

おける主要な印象の得点化が達成される．

抽出された名詞が各部分印象に関連する形態要素である．また，これらの形態要素を単語クラスタに従って分類し，統合

3.2 部分印象の得点化したものが各部分印象に関連する形態要素クラスタである．

対象プロダクトドメインにおける各評価部分の主要な印象

これによって得られた形態要素クラスタをプロダクトデザイの抽出し，各プロダクトにおけるそれらの印象の度合いを得ンにフィードバックする際の指標とする．

点化する．提案手法では，対象プロダクトドメインの評価部
分ごとにレビューを分割し，各評価部分において Hashimoto4.

実データの分析

et.al.［5］の手法を適用する．これにより，対象プロダクト
ドメインの各評価部分における主要な印象の抽出と，各プロ

本章では，提案手法を実データに適用する実験を行う．本

ダクトにおける各評価部分の主要な印象の得点化が達成され実験では，対象プロダクトドメインを自動車とした．自動車

る．

は構成要素が多く，デザイン面や機能面など評価される部分が多いためである．

3.3 全体印象と部分印象の構造化
対象プロダクトドメインにおいて各部分印象が全体印象に

4.1 自動車レビュー

与える影響を分析する．本手法では重回帰分析を用いて，全レビューは価格.com［18］にて 2019 年 6 月 24 日までに書体印象と部分印象を構造化する．目的変数は対象プロダクト

かれたものを用いた．自動車は同一車名のプロダクトであっドメインに属する各プロダクトの全体印象の得点であり，説ても発売年式による違いが存在しているため，それらのすべ

明変数は対象プロダクトドメインに属する各プロダクトの部てが同一の印象を与えているとみなすことは難しい．本研究

分印象の得点である．なお各得点は 3.1，3.2 で付与されたもにおいては，モデルチェンジによって自動車の印象が大きくのを用いる．また，印象得点は印象ごとにスケールが大きく変化すると仮定し，レビューを自動車のモデルチェンジ単位異なるため標準化する．

で分類し，車名とモデルチェンジの組を 1 プロダクトとした．

プロダクトによってはレビューで評価されていない部分印

また，評価者の価値観が現在のオーソドックスなものと大き象がある場合があるため，データの部分印象の得点には欠損

く異ならない評価者の母集団に限定するため，発売年と販売値が存在する．本研究では，欠損値補完の方法として，連鎖台数で対象車を制限した．具体的には，2010 年以降にモデル

方程式に基づく多重代入法（multiple imputation bychained

チェンジし販売された自動車であるか，2010 年以降に新規販

equation; MICE）［16,17］を用いる．連鎖方程式に基づく多売された自動車を対象とした．また，その中でも，輸入車な

重代入法は，対象となる解析データセットにおいて，複数のど日本国内において販売台数が非常に少ない自動車を除去す

変数にまたがって非単調な欠損が生じたときに，全ての利用るため，
1 万台以上の販売実績があるもののみを対象とした．

可能なデータを用いて多重代入法を実行できる方法である．

以上のような選定をした上でも，分析対象のみで全累計販売

多重代入法における補完値の生成方法は予測平均マッチング

台数の 98％を補っており過剰な選定は行われていないと考え（predictive mean matching; pmm)を用いる．本研究では，られる．選定を行った結果，対象となったプロダクト数は 288

分析ツールは R の mice パッケージを用いた．

種で，レビュー数は 17,596 件となった．形態素解析の結果，総単語数は 3,227,586 語，総語彙数は 121,145 語となった．

3.4 形態要素の指標化

また，評価部分は価格.com のレビュー文の定型項目として事

前節で構造化した印象の評価対象（形態要素）を明らかに前に用意されている「エクステリア」，「インテリア」，「エン

し，プロダクトデザインにフィードバックする際の指標とす

ジン性能」，「走行性能」，「乗り心地」，「燃費」，「価格」の 73
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項目を用いた．

採用した 5 つの全体印象の得点を算出した．トピック 1（上質）では，販売価格が 500 万円前後の自動車が上位であった．

4.2 全体印象の得点化

トピック 2（加速）では，スポーツカーなど走りを重視した収集された評価語は 4910 語で，そのうち印象語は 3911 語

自動車が上位であった．トピック 3（安心）では，先進安全であった．これらの印象語から，ほとんどのプロダクトに対機能を搭載した自動車が上位であった．トピック 4（おしゃするレビューで用いられている印象語は各プロダクトを特徴れ）では，形が特徴的であったり，丸みがあったりする自動

づけるのに適さないと考えられるため，70％以上のプロダク車が上位であった．トピック 5（軽快）では，車体サイズがトに対するレビューに含まれている印象語を除外した．また小型のコンパクトカーや軽自動車が上位であった．これらのレビューでの出現頻度が過度に少ない印象語についても，対結果は、トピック解釈の妥当性を示唆している．

象を特徴づける共通の印象語として適さないと考えられるた
め，15％以下のプロダクトに対するレビューにしか含まれて4.3 部分印象の得点化

いない印象語を入力の対象から除外した．これらの条件を満

7 つの評価部分（エクステリア，インテリア，エンジン性

たす印象語は 675 語であった．また，レビューの件数とこれ

能，走行性能，乗り心地，燃費，価格）について書かれたレらの印象語の平均出現頻度の関係から必要なレビュー件数にビューのみを抜粋し，評価部分ごとに評価語の収集・選定をついて探索すると、レビュー件数が 2 件あるときにレビュー行ったところ，印象語数はエクステリアが 1707 語，インテリを統合した際の印象語が平均 47 語含まれており、先行研究でアが 1944 語，エンジン性能が 1570 語，走行性能が 1703 語，

想定されていた１プロダクト当たりの語数と整合性が取れる

乗り心地が 1519 語，
燃費が 1050 語，
価格が 1218 語であった．

ことから、レビュー数が 2 件以上あれば分析対象として十分

前節の全体印象の得点化と同様の基準で各プロダクトを特徴なレビュー数が存在していると判断した．したがって，レビ

づけるのに適さない印象語を除外した結果，エクステリアは

ューが 1 件以下であるプロダクトを分析対象から除外した結382 語，インテリアは 493 語，エンジン性能は 369 語，走行果，288 プロダクト中 11 プロダクトが除外され，277 プロダ

性能は 399 語，乗り心地は 332 語，燃費は 208 語，価格は 213

クトが分析対象となった．プロダクトごとにレビューを統合語が採用された．また，レビューの件数とこれらの印象語のし，それらの印象語を入力としたトピック抽出を HDP-LDA［19］

平均出現頻度の関係から必要なレビュー件数について探索しにより行った．HDP-LDA における各ハイパーパラメータは，た．評価部分別に分析する際には，1 レビューあたりの印象

α=2.0，β=0.01，γ=0.02 とした．モデル構築を 50 回行い，語が少ないため，10 件以上印象語を含むレビューがあるプロモデルの評価指標である Perplexity からモデルを決定した．

ダクトを対象とした．その結果，分析対象となったプロダク

採用したモデルの Perplexity は 462.24，トピック数は 9 でトは，エクステリアが 192 種，インテリアが 201 種，エンジあった．これらの 9 つの印象トピックについて，単語の出現

ン性能が 185 種，走行性能が 191 種，乗り心地が 192 種，燃頻度や term-score 上位の語に基づき選定を行い，5 つのトピ

費が 175 種，価格が 165 種であった．各評価部分において，ックを採用した．採用した 5 つの印象トピックの term-score

プロダクトごとにレビューを統合し，それらの印象語を入力

上位 3 語と，term-score 上位の語から解釈したトピック名をとしたトピック抽出を前節と同様のパラメータで HDP-LDA

表 1 に示す．

［19］により行った．モデル構築を 10 回行い Perplexity からモデルを決定した．採用したモデルのトピック数は，エク
表 1 全体印象のトピック抽出結果

ステリアが 9，インテリアが 6，エンジン性能・乗り心地・価
格が 4，走行性能・燃費が 5 であった．各印象トピックは
term-score 上位の語から解釈した．例えば，エクステリアでは「シンプルだ，シャープだ，地味だ，オーソドックスだ」
といった印象語からシンプルと解釈した．また，インテリア
では，「スポーティーだ，素晴らしい，上質だ，恰好良い」といった印象語から上質と解釈した．全てのトピックのトピッ
ク名は次節の図 3 に示す．以降，ここで得られた 37 の印象ト
ピックを自動車における部分印象とする．また，分析対象となったプロダクトに対して，これらの部分印象の印象得点を算出した．

ここで，(-)は各評価語の否定的表現であることを示す．例
えば「大きい(-)」は，「大きい」という単語について「大き4.4 全体印象と部分印象の構造化

くない」や「大きくはない」などのような使われ方をしている場合に，(-)を付与している．本研究においては、以降，こ4.2 と 4.3 で算出した印象得点を用いて，全体印象と部分こで採用した 5 つの印象トピックを自動車における全体印象

印象の構造化を行った．全体印象のトピック 5 つそれぞれにとして扱う．

対し，37 の部分印象を説明変数とした重回帰分析を行った．
自由度調整済み決定係数はトピック 1（上質）が 0.711，トピ

また，本実験で対象となった 277 種のプロダクトに対して，

4
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ック 2（加速）が 0.569，トピック 3（安心）が 0.372，トピ

安定に関連する形態要素クラスタはコーナリングや走行場所，

ック 4（おしゃれ）が 0.362，トピック 5（軽快）が 0.271 でハンドリングなどであり，乗り心地のスポーティーに関連すあった．決定係数が最も高いトピック 1（上質）の分析結果

る形態要素クラスタはサスペンションや揺れ，凹凸などであを図 3 に示す．

った．また，これらの形態要素クラスタは全体印象の「上質」に影響することが示唆された．このように，提案手法は部分印象に関連する形態要素クラスタを示唆することで，プロダ
クトデザインにフィードバックする際の指標となる．

図 3 自動車の全体印象と部分印象の構造化の例
図 4 自動車の感性評価モデルの例

ここで，赤線は正の有意な影響を与える説明変数である．
また，線の太さは影響の強さを表す．図 3 において，自動車の全体印象の「上質」は，乗り心地の「スポーティー」が最

5.

おわりに

も強く影響することが示唆された．また，インテリアの「上質」や走行性能の「安定」，エクステリアの「シンプル」，エ

本研究では，Web 上のデータを利用して，印象の全体部分

ンジン性能の「加速」，価格の「納得」も全体印象の「上質」関係を考慮した感性評価モデルの自動構築手法を提案した．

に影響を与えることが示唆された．

手法は 4 つのプロセスからなっており，まず，対象プロダク
トドメイン全体の主要な印象を抽出し，得点化を行う．次に，各評価部分の主要な印象の抽出し，得点化を行う．その後，

4.5 形態要素の指標化
まず，名詞のクラスタリングを評価部分ごとに行った．た各プロダクトに付与された印象得点を用いた重回帰分析によだし，クラスタリングにおいて，20%以下のプロダクトに対すり抽出された全体印象と部分印象を構造化することで，全体るレビューにしか含まれていない名詞と，固有名詞は除去し印象に影響力のある部分印象を示す．最後に各部分印象に関た．その結果，エクステリアは 17 クラスタ，インテリアは係する形態要素を示す．これら 4 つのプロセスによりレビュ

22 クラスタ，エンジン性能は 18 クラスタ，走行性能は 16 ク

ーから自動的に印象の全体部分関係を考慮した感性評価モデ

ラスタ，乗り心地は 16 クラスタ，燃費は 14 クラスタ，価格ルの構築が達成され，その結果を解釈することで，プロダク

は 13 クラスタとなった．

トデザインに反映しやすい知識を獲得できる．実証実験とし次に，4.3 の全 37 の部分印象トピックに関連する形態要素て提案手法を用いて自動車のレビューを対象として分析を行を印象語と名詞の係り受け関係に基づき抽出した．本研究でった結果， 5 つの解釈可能な全体印象を抽出できた．また，は，各部分印象トピックの term-score 上位 5 語の印象語に係

各評価部分において印象を抽出し，自動車の全体部分関係をっている名詞と係られている名詞を抽出した．前節のトピッ

考慮した感性評価モデルを構築した．このモデルから全体印

ク 1（上質）において影響力の高い部分印象に関連する形態

象が部分印象から推定可能となり，より詳細で明確なプロダ

要素クラスタを図 4 に示す．

クトへのフィードバックが可能になると考えらえる．以上の

図 4 において，インテリアの上質に関連する形態要素クラ

ように，本研究ではレビューデータをもとに対象ドメインのスタはインパネのイメージやシート，色と質感などであり，印象における全体部分構造について要約する 1 つの手法が得

エクステリアのシンプルに関連する形態要素クラスタはシルられた．

エットや顔のイメージ，カラーなどであった．価格の納得に本研究では，レビュー文書上で全体に対する部分が分類さ関連する形態要素クラスタはコストパフォーマンスや価格設れていたため，部分印象の抽出が容易であった．しかしなが定などであり，エンジン性能の加速に関連する形態要素クラら，レビュー文書によってはそういった分類がないものも多スタはパワーや走り出し，回転域などであった．走行性能のい．したがって，今後の課題はレビュー文書上で全体に対す

5
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る部分の分類がない場合において，対象プロダクトドメイン［15］ 佐野大樹：日本語アプレイザル評価表現辞書（JAppraisal 辞の全体に対する部分を自動で抽出することである．

書） ～能動評価編～version 1，言語資源協会，2011．
［16］ Buuren, S van., Groothuis-Oudshoorn, Karin: mice:

謝 辞

Multivariate imputation by chained equations in R, Journal of

本研究の一部は国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）

statistical software, p.1-68, 2010.

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46，no. 2，p.67-86，2017．
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