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イラストの印象を構成する画風要素の研究
日野 千裕1,a)

鈴木 優1,b)

概要：同じモチーフのイラストでも，表現の仕方の特徴や傾向（画風）の違いにより印象は大きく変わる．
イラストを使用する際は与えたい印象に沿った画風のイラストを使用する必要がある．素材サイトは登録されている範囲でイラストを探す必要があるため，イラストレータは 1 つのモチーフに対して様々な印象の画風を登録することが望ましい．しかしながら，1 つのモチーフに対して複数の画風のイラストを描くのはイラストレータ側に手間がかかる．そこで，本研究ではイラストレータが複数の印象のイラストを手軽に作成できるように，形以外の画風を構成する要素（画風要素）と印象との因果関係を感性工学で用いられるラフ集合理論により調査した．また，得られた印象ごとの画風要素が，形以外の画風要素として正しいかを確かめる検証実験を行い，いくつかの印象について形以外の画風要素を発見できた．

1. はじめにある．したがって，フリー素材サイトにイラストを投稿するイラストレータは，1 つのモチーフに対して「かわいい」同じモチーフのイラストでも，画風（絵の表現の仕方の「エレガント」といった様々な印象の画風のイラストを投特徴や傾向）の違いは見る人の印象を大きく左右する．例

稿する方が，幅広いニーズに対応できるので，ユーザにダえば，同じ「猫」のイラストでも，デフォルメ度が強く明ウンロードしてもらえる可能性が高まる．

るい色の画風は子どもらしい印象を与え，水彩画で淡い色

しかしながら，イラストを投稿する側は同じモチーフにの画風は女性らしい印象を与える．見る人に誤った情報を対して，「かわいい」「エレガント」等の複数の画風のイラ与えないためにも制作者が与えたい印象に沿った画風のイストを作るには時間がかかるうえに，イラストレータの得ラストを使用することが大切である．

意不得意な画風もあるため，負担が大きくなることが考えイラストを用意するには自分で描く，イラストレータにられる．そこで，イラストを投稿する側に「かわいい」「エ依頼する他に，ウェブ上のイラスト素材サイトを利用するレガント」等，印象ごとに画風を制作をする支援が必要で方法がある．現在，PIXTA や Adobe Stock，Shutterstockあると考える．本研究では，イラストレータが同じモチー

等，イラスト素材をダウンロードできるサイトが多数存在フに対して，手軽に印象ごとの画風を作成する支援を目的し，数多くのイラスト素材が登録されている．写真やイラとする．

スト等のビジュアル素材のニーズは古くから存在していたが，インターネットやモバイル端末の普及でそのニーズは増大してきている [1]．

2. 本研究のアプローチ
2.1 アプローチ

素材サイトでイラストを探す場合は，自分でイラストをイラストレータが 1 つのモチーフに対して，「かわいい」用意する場合やイラストレータに依頼する場合と比べて，「エレガント」のような印象ごとの画風のイラストを手軽与えたい印象に沿ったイラストが用意するのは困難になに制作できるようにするために，本研究では，イラストのる．イラストレータに依頼する場合はあらかじめ画風の指形以外の画風を構成する要素（以降，画風要素と記載）と定ができるが，素材サイトでイラストを探す場合は，登録印象の因果関係（どういった画風要素であると，どのようされているイラストという限定的な範囲から適した画風のな印象を与えるのか）を明らかにする．形以外にした理由

イラストを探す必要があるからである．そのため，そもそとして，形を変えないことで，1 枚 1 枚にラフスケッチ，も適した画風のイラストが登録されていないという懸念が

ペン入れ，着色といった工程を行うのではなく，作成した

1a)b)

宮城大学
Miyagi University，1-1 Gakuen，Taiwa-cho，Kurokawa-gun，
Miyagi 981-3298，Japan
p1720174@myu.ac.jp
suzu@myu.ac.jp© 2021 Information Processing Society of Japan

1 つのイラストから色や線，画材等を部分的に修正するので比較的少ない労力・時間で複数の画風のイラストができると考えたからである．また，形は個人の画力に大きく依152

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存するが，色や線，画材の部分的な変更は個人の能力に依

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験者の評価の視点を抽出するものである [4]．

存することはなく，知識があれば比較的簡単に行える．
形以外の画風要素と印象との客観的な因果関係はこれま

3.2 実験環境で明らかになっていない．これが明らかになれば，イラス評価対象として様々な画風で描かれているトマトとみかトの印象ごとの加工が容易になるため，1 つのイラストかんの 2 種類のイラストを 50 枚ずつ用意した．用いたイラら派生させて複数のイラストを制作することが可能となる．

スト画像の例を図 2 に示す．人や動物等のイラストは作者によってデフォルメ具合に大きく違いが出るので，デフォ

2.2 本研究のプロセスルメ具合にあまり差がでないトマトとみかんのイラストを人間の評価構造に関して，認知心理学理論の原形ともい用いる．

えるパーソナルコンストラクト理論によると，人間の行為は各人の認知単位（コンストラクト）が階層構造を持ち，下位から上位に情報が加工されて行動が決定するという考え方がある [2]．井上ら [2] は製品のデザインコンセプト策定する手法として，図 1 のように抽象的で個人差の大きい最上位の「態度」から中位の「イメージ」を経由した具体的な下位の「認知部位」（認知的な形態要素，物理量）へと階
図 2: 実験に用いたみかんの画像の例

層的に関連付けを行い，どのような特徴があると「かっこいい」「買いたい」「インテリアとして適している」といった態度になるのかを分析した．本研究では，井上らの手法を参考にし，イラストの画風要素と印象の関係性を分析することとする．

3.3 実験と分析方法
実験は色覚異状のない 20 歳〜24 歳の 11 名の被験者に協力を得て実施した．被験者を表 1 に示す対象と印象を定ସౕຳྙదɾ͖ͮ͞͏͏ɾ
޹͘ɾຮଏɾඔ͢͏ɾʞ

めた 4 つのグループに分けた．それぞれの対象イラストに対して，2 つの与えられた印象だと思うイラストをそれぞ΢ϟʖζ߶‫״څ‬ɾ໚പ͏ɾ͖Κ͏͏ɾঃ੓దɾΩζϣΠϩɾʞ

れ上位下位 3 枚ずつ選んでもらった．例えば，グループ 1೟எ෨Ғ୉͚͘‫͓ݡ‬Ζɾ‫͏؛‬ɾֱͻͮͪɾʞ

だと思うイラスト上位下位 3 つと，「カジュアル」だと思‫ܙ‬ସགྷો‫ܗ؛‬ɾௗ๏‫ܙ‬ɾ‫ۋ‬౵ഓ྽ɾࠪӊଲসɾʞの場合，トマトの 50 枚のイラストの中から「エレガント」
うイラスト上位下位 3 つを被験者に選択してもらう．その後，選択してもらった各イラストに対して，「どうしてそのイラストが〜だと感じたのか（印象について）」と，順位

図 1: 人間の認知的評価構造 [2]の前後を比較させ「こちらのイラストの方がより上位（下位）に選んだのはなぜか」という質問を行い，被験者から本研究の流れとして，まず，イラストの認知的な画風要素をグリッド評価法（面接実験）により抽出する．次に，感性工学で用いられるラフ集合理論により画風要素と印象イラストの印象評価の際の認知部位を調査した．
分析は，被験者から得られた認知部位を集計し，出現頻度の高い認知部位のみを抽出した．との因果関係を明らかにする実験を行う．そして，実験で得られた画風要素が形以外の画風要素として適切かどうか

表 1: グループ分けを確かめる検証実験を行う．

グループ

対象

3. 認知部位の抽出実験

1トマト

2トマト

3.1 概要

3みかん

4

みかん

シック

イラストの画風要素は無数にある．その中でも人が認知印象エレガント

人数

カジュアル

3名

シック

プリティ

2名

エレガント

カジュアル

3名

プリティ

3名

している画風要素を抽出することを目的に，臨床心理学を応用した面接調査法の１つである評価グリッド法により抽出を行う．評価グリッド法とは，好みや対象の評価とその3.4 実験結果

理由を問う形で個人の評価構造を模索する方法である．具

実験より，線に関する認知部位は「太さ」「線の幅」「画材」

体的には，評価対象物を提示し，それについて好き，嫌い「色」「途切れ」の 5 つが抽出できた（表 2a）．特に輪郭線ののような総合評価を問い，そう判断した理由を聴取し，被「太さ」を印象評価に用いている数が最も多く，線が細いと© 2021 Information Processing Society of Japan153

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上品という印象を持ち，線が太いとカジュアル，キュートみ合わせでその特徴を表現できる．例えば，田辺ら [5] は印象を持つという意見が多くみられた．また，「画材」「線ラフ集合を用いて極めて漠然とした感性語である「かっこの幅」「色」も印象評価に用いられる回数が多かった．

いい」スーツの特徴を見つけた．また，田中ら [6] はラフ塗りに関する認知部位は「画材」「端の表現」「塗りムラ」

集合理論を用いて，イメージ画像の「シンプルさ」の構成「ドットの有無」「彩度」「明度」の 6 つが抽出できた（表要素に関する分析を行った．ラフ集合により，いくつかの2b）．最も多く印象評価に用いられたのは「画材」に関す条件属性（説明変数）とその属性値と決定属性（目的変数）ることで，べた塗はカジュアル，キュートな印象を持つとによる決定表から，決定属性の中の各決定クラスに寄与すいう意見が多くみられた．また，「彩度」「明度」も印象評る属性値の組み合わせが求められる．

価に用いられる回数が多かった．

文献 [2] によると，
「カラー」
「造形」
「ドアタイプ」といっまた，表 2 の記号は属性値を簡略化して表すものであり，次章の決定表で使用する．

た対象物を識別するための形態要素を属性と呼ぶ．属性の全体集合が，説明変数に対応する条件属性の集合 C と，目的変数に対応する決定属性の集合 D に分けられるとき，こ表 2: 抽出した認知部位଒੓଒੓଒੓஍‫ߺى‬଒੓஍‫ߺى‬΄ͪ౅Iਭ࠾I৯ԘජIい）の 2 つに分割できる．この D1 と D2 のことを決定クέϪϦϱIໃ͢Iラスと呼ぶ．また，「選考」の属性値はアンケートを行った·͖͢J୼͹න‫ ݳ‬ͶͣΊJժࡒඉ৙Ͷଢ͏ D
ଢ͠

ଢ͏

D

஦ؔ

D

ࡋ͏

D

ໃ͢

D

‫ۋ‬Ҳ

E

ત͹෱ ‫ک‬ओ͍Εતժࡒ৯౏઀ΗE

έϪϦϱF

ජɻ

F

Ԙජ

F

ϘϱFໃ͢

F

ࠉ

G

ήϪʖ

Gண৯

G

੪

Gໃ͢G༙ΕHໃ͢

H(a) 線の認知部位

ໃ͢JϏνʖϱ̏ K
౅ΕϞϧE

ໃ͢の情報表を決定表と呼ぶ．表 3 では決定属性集合は「好き」

౅Ε χρφ༙ໃ໎ౕ

プルである全体集合 U を D1（好き）と D2（どちらでもな結果であることが多い．
ラフ集合には，条件属性により対象を同値類に分類する
方法に上近似と下近似の 2 つの方法がある．下近似はあるϏνʖϱ̐ K

決定クラスに確実に帰属する対象の集合を指す．例えば，Ϗνʖϱ̑ K

表 3 の「カラー」「造形」と「選好」のみに着目すると，決ໃ͢K

༙ΕɻL

ໃ͢

L

属性値は，決定クラス（D2）と同じものがなく，必ず決定͠ΔͶ߶͏ M

D1 と識別できる．したがって，下近似での D1 の集合は定クラス D1（好き）の中のサンプル s1 やサンプル s4 の߶͏M

஦ؔ

M

ఁ͏

M

性のある対象も含めた集合を指す．例えば，D1 のサンプ͠ΔͶఁ͏ Mル s6 と決定クラスの D2 のサンプル s2 の 2 つの属性に関৯͵͢M͠ΔͶ߶͏ N࠾ౕ

「どちらでもない」の 2 つがあり，この 2 つの値で，サンs1， s4 である．一方，上近似はある決定クラスである可能

する属性値は同じだが，決定クラスが異なる場合，属性値

߶͏N

が同じであるということから s6 と s2 は決定クラス D1 で

஦ؔN

ఁ͏N

ある可能性がある．したがって，上近似での D1（好き）の͠ΔͶఁ͏ N৯͵͢N(b) 塗りの認知部位集合は s1, s4, s6 である．
表 3 からは 6 つの決定ルールが得られる．この決定ルー
ル条件部では情報が多すぎるので，ラフ集合では縮約という考え方を用いて最小の決定ルールを求める．表 3 の例では，決定クラス D1（好き）の決定ルールは次の 3 つになる．

4. 印象と認知部位の因果関係を求める実験
4.1 概要本実験では，前章の実験で得られた画風要素の認知部位を用いて，認知部位と印象の因果関係を明らかにすることを目的とする．50 枚の異なる画風で描かれた評価対象に対If[造形が有機的] Then [選考は好き]
If[カラーが色彩系] and [イメージがパーソナル] Then[選考は好き]

If[ド ア タ イ プ が 2 ド ア] and[イ メ ー ジ が パ ー ソ ナル]Then[選考は好き]

して，印象についてアンケートを行い，ラフ集合理論を用いて解析を行うことで認知部位と印象との対応付けを行う．

このように，ラフ集合理論では，対象を識別するための最小の組み合わせを導き出すことができる．

4.2 ラフ集合理論
ラフ集合は人間の感性のようなあいまいなものを「類別」と「近似」をすることで，ラフな記述の極小の属性値の組© 2021 Information Processing Society of Japan

また，求められた複数の決定ルール条件部のどれがどれだけ決定表の結論に寄与しているのかの重要度を示す指標として C.I.(Covering Index) 値というものがある．

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表 3: 決定表の例 [2]対象集合 U

条件属性集合 Cγϱϕϩ Ωϧʖ

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4.5 解析方法
決定属性集合 Dଆ‫ܙ‬χΠν΢ϕ΢ϟʖζમ޹޹͘

すでに求められた認知部位を条件属性，各イメージを決定属性とする決定表 (表 4) を作成して，井上ら [2] の方法V৯࠾‫ܧ‬༙‫ؽ‬దχΠϏʖλψϩ

V৯࠾‫ܧ‬‫ۄ‬તదχΠηϛʖτΡʖ ʹͬΔͲ΍͵͏にならってラフ集合の下近似を用いて決定ルールの計算をVപࠉ‫ܧ‬‫ۄ‬તదχΠϓΧʖϜϩʹͬΔͲ΍͵͏Vപࠉ‫ܧ‬༙‫ؽ‬దχΠϏʖλψϩ޹͘行った. 決定クラスの求め方は，井上ら [2] が提案する SDVപࠉ‫ܧ‬‫ۄ‬તదχΠϏʖλψϩʹͬΔͲ΍͵͏

法の 5 段階評価の度数パターンによる方法を用いた．まV৯࠾‫ܧ‬‫ۄ‬તదχΠηϛʖτΡʖ޹͘

た，決定ルールの解析には，ホロンクリエイト社のラフ集合の解析ソフトウェアを使用し，下近似からの決定ルール算出を行った．次に，多数の求められた決定ルールを考察

4.3 実験環境するためにコラムスコアという考え方を用いて特徴の検出

イラストの印象についてのアンケートを行うために，前を行った．井上らはラフ集合で求められる数百という多数

章の実験で使用したみかんのイラスト 35 枚と新たに用意の決定ルールをそのままでは考察することが難しいことかした 15 枚の計 50 枚のイラストを用意した．前章の実験のら「コラムスコア」という決定ルール分析法を提案した [2]．

結果より，塗りの色に関する認知部位は彩度・明度のみが求められた決定ルールから単独の属性値とその CI 値を配抽出されたため，色相による影響を排除することとした．

分した累積の値で，数量化理論 1 類のカテゴリスコアに相そこで，みかんのイラストの色相はすべて同じになるよう当する. コラムスコアから，個々の属性値の，決定クラスに加工した．みかんの彩度・明度は「さらに高い」「高い」への寄与の程度が分かる．

「中間」「低い」「さらに低い」に色を分類するためにそれぞれの値を定義し，一番近いものに分類し，その色になる

表 4: 全画像に関する決定表ように加工した．彩度・明度は CIEL*C*h 表色系を使用した．CIEL*C*h 表色系とは，CIEL*a*b*表色系から計算しγϱժ ͹ Εϕχ໎ ࠾ϨτΦ ΩϪ ζΪϭ΢ϩεỿ৯ ઀୼ ౅ỻ͹ժ౏ỿϕ ଢત݀ఈ଒੓౅Εἁ

たもので，L*(明度)，C*(彩度)，h(色相) で表される [7]．

ড়݇଒੓તϱ ΠD E F G H I J K LM N

イラストの明度及び彩度の平均値を，明度及び彩度の「中D E F G H I J K L M N間」とした．また，明度及び彩度の平均の値に+10 をしたD E F G H I J K L













D E F G H I J K L M N













D E F G H I J K L

M N













D E F G H I J K L

M N









D E F G H I J K L

M N











D E F G H I J K L

M N







D E F G H I J K L

M N







D E F G H I J K L

M N













D E F G H I J K L

M N













D E F G H I J K L

M N







これらは知覚的に均一な色空間であるため，本研究ではCIEL*C*h 表色系を用いることとした．50 枚のみかんのものを「高い」，-10 したものを「低い」，+15 したものを「さらに高い」，-15 したものを「さらに低い」として，50枚のみかんの明度，彩度を近い値をいずれかに分類した．

ϩ ͠෱ࡒΗࡒ න Ϟϧφౕ ౕM Nφ ϩχέ

4.4 実験方法
4.4.1 アンケートについて
実験は色覚異状の無い 18 歳〜22 歳の 31 名の被験者に協力を得て実施した．被験者に，計 50 枚のみかんのイラストに対して SD 法の 5 段階表を用いて，印象評価のアン

4.6 解析結果
「プリティ」「エレガント」「カジュアル」「ワイルド」ケートを行った．

「シック」それぞれのコラムスコアを表 5 に示す．スコア

4.4.2 用いた印象語の数値が高いほど，それぞれの印象に強く寄与しているこ

今回，認知部位との因果関係を調べる印象語は「プリとを示している．また，黄色で塗られている属性はそれぞ

ティ」「エレガント」「カジュアル」「シック」「ワイルド」

れコラムスコアの閾値以上のものを指す．コラムスコアの 5 つである．熊本ら [8] によると，印象に基づく検索シの閾値とは「コラムスコアの平均値*3/2」をしたものであステムへの入力をするとき（例えば，「楽しい」「綺麗な」る [3]．表の見方の例として，エレガントの特徴を持つイといった楽曲を検索するとき等）に用いられる印象語の選

ラストは「線は細く，強弱があり，画材は鉛筆またはペン出方法は，想定ユーザが想定タスクにおいて用いる印象語

で，色は茶色，途切れがあり，塗りは水彩で，端はぼかしの中から，検索のための印象語を主観的ではなく手続きにてあるか無し，塗りムラはパターン 3 で，明度が高く，彩選定する必要があると述べている. 今回は佐久田ら [9] の画度が低い」と推測される．また，空欄は得点が低かった属像を印象ごとに分類する際に用いる印象語の中から，実験性値である．実験より，みかんの画像に対して「プリティ」

的に「プリティ」「エレガント」「カジュアル」「ワイルド」「エレガント」「カジュアル」「ワイルド」「シック」の 5 つ「シック」を選択した．の印象と認知部位の対応を導き出すことができた．

© 2021 Information Processing Society of Japan155情報処理学会 インタラクション 2021
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表 5: コラムスコア଒੓ྡྷִત଒੓஍ϕϨτΡඉ৙Ͷଢ͏ଢ͏஦ؔࡋ͏ત͹෱‫ۋ‬Ҳ‫ک‬ओ͍Εερέໃ͢ໃ͢ΦϪΪϱφ ΩζϣΠϩ ϭ΢ϩχ(a) インコέϪϦϱતජɻժࡒ৯Ԙජໃ͢ࠉήϪʖண৯੪౏઀Ηժࡒໃ͢༙Εໃ͢΄ͪ౅ਭ࠾৯ԘජέϪϦϱໃ͢·͖͢୼͹න‫ ݳ‬ͶͣΊ౅ΕϞϧ౅Εχρφ༙ໃ໎ౕໃ͢Ϗνʖϱ̏Ϗνʖϱ̑ໃ͢Ϗνʖϱ̐χρφ༙Εɻ ͠ΔͶ߶͏߶͏஦ؔఁ͏͠ΔͶఁ͏࠾ౕ߶͏஦ؔఁ͏͠ΔͶఁ͏

に協力を得て実施した．被験者に，3 つのモチーフのオリジナル画像と 7 つの加工画像の計 24 枚 (3 つのモチーフ×オリジナル画像と 7 つの加工画像) に対して，「プリティ」「エレガント」「カジュアル」「ワイルド」「シック」の項目
で SD 法の 5 段階評価 (5:非常に当てはまる，4:やや当てはまる，3:どちらでもない，2:やや当てはまらない，1:非常に5.4 結果と考察に示す．また，t 検定の両側検定を行い，オリジナル画像と加工画像の平均に有意差があるかを確かめた．図中のア৯͵͢͠ΔͶ߶͏

実験は色覚異状の無い 19 歳〜24 歳の計 18 名の被験者

オリジナル画像と加工画像の 5 段階評価の平均値を図 4

5.3 実験方法当てはまらない) を行った．

χρφໃ͢(c) ハンバーガ

図 3: 3 つのオリジナル画像

Ϙϱ(b) ひまわり

スタリスクは有意水準を表しており，p 値＜ 0.05 ならばアスタリスクを 1 個，p 値＜ 0.01 ならばアスタリスクを 2 個৯͵͢で示している．
実験の結果，「エレガント」，「ワイルド」について 3 つのモチーフともオリジナル画像と比べ，加工画像の平均に有意差が見られた．したがって，「エレガント」「ワイルド」

5. 得られた画風要素の検証実験
5.1 概要については形以外の画風要素が検出できたといえる．「プリティ」はひまわりの画像のみでオリジナル画像と加工画像の平均に有意差が見られた．
「プリティ」のインコ，ハン

検証実験ではみかんのイラスト画像から得られた印象ご

バーガの加工画像の平均値に注目すると 4 以上と高い値だとの画風要素が，形以外の画風要素として正しいかを確かが，平均に有意差は得られなかった．これは，インコ，ハめることを目的とする．そのため，3 つのモチーフのイランバーガのオリジナル画像の平均値がもともと高いため有スト画像に対して，形を変えずに実験で得られた画風要素意差が見られなかったと予想する．「プリティ」は画風要に加工して，印象評価を行い，形以外の画風要素として適素が検出できたと言い切れないので，さらに調査する必要切かを調査した．

がある．
「カジュアル」についてはひまわり，ハンバーガでオリジナル画像に比べ加工画像が下がっており，今回の方5.2 実験環境法では「カジュアル」の画風要素は見つけられなかった．

図 3 に示す 3 つのモチーフ（インコ，ひまわり，ハンバー「シック」については，ハンバーガのみでオリジナル画像ガ）のイラスト画像を作成した（以降，オリジナル画像とと加工後の画像に有意差が見られたが，加工後の平均の値記載）．表 5 の印象ごとに高いコラムスコアの値を抽出し，は 3.1 と低いので，今回の方法では「シック」の画風要素

印象ごとに属性値の組み合わせの表を作成し（表 6），それは見つけられなかった．今回，「カジュアル」「シック」のを元にオリジナル画像 3 つを印象ごとに加工した（以降，画風要素が見つからなかった原因として，人によって「カ加工画像と記載）．また，「プリティ」と「カジュアル」はジュアル」「シック」の定義が大きく異なることが原因とし線が有る場合と無い場合の 2 種類を用意した．て挙げられる．

© 2021 Information Processing Society of Japan156

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表 6: 加工画像の組み合わせ଒੓ત౅Εࢃ࿑ΝౌΕ͵͗Δ

଒੓஍

ϕϨτΡ

ϕϨτΡΦϪΪϱφ

ΩζϣΠϩΩζϣΠϩερέྡྷִતଢ͏ໃ͢ࡋ͏ଢ͏ໃ͢ࡋ͏ϭ΢ϩχඉ৙Ͷଢ͏ત͹෱‫ۋ‬Ҳໃ͢‫ک‬ओ͍Ε‫ۋ‬Ҳໃ͢‫ک‬ओ͍Ε‫ک‬ओ͍ΕժࡒϘϱໃ͢ϘϱජɼԘජໃ͢Ϙϱජ৯ண৯ໃ͢ண৯ήϪʖໃ͢ࠉࠉ౏઀Ηໃ͢ໃ༙͢Εໃ͢ໃ༙͢Ε༙Εժࡒ΄ͪ౅΄ͪ౅ਭ࠾΄ͪ౅΄ͪ౅ਭ࠾΄ͪ౅ɼਭ࠾୼͹න‫ݳ‬ໃ͢ໃ͢·͖͢ͶͣΊͶͣΊ·͖͢ໃ͢౅ΕϞϧϏνʖϱ̑ໃ͢Ϗνʖϱ̑Ϗνʖϱ̐ໃ͢ໃ͢ໃ͢χρφ༙ໃໃ͢ໃ͢ໃ༙͢Ε༙Εໃ͢ໃ͢໎ౕ߶͏஦ؔ߶͏஦ؔ஦ؔ߶͏͠ΔͶఁ͏࠾ౕ߶͏߶͏ఁ͏߶͏߶͏ఁ͏͠ΔͶ߶͏Յ޽ժ଀͹ྭ

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(c) ハンバーガ

図 4: 3 つのオリジナル画像[2]

6. まとめと今後の課題[3]

本研究ではイラストレータ支援のために手軽に複数の印象のイラストを作るための方法の検討を行った．そこで，イラストの形以外の画風要素と印象の因果関係を明らかにするために，感性工学で用いられるラフ集合理論を用いた．
実験の結果，評価対象（みかんのイラスト）について「プ[4]
[5]
[6]

リティ」
「エレガント」「カジュアル」「ワイルド」「シック」の画風要素が確認できた．次に，4 章で得られた画風要素[7]が，形以外の画風要素として正しいかを検証するための実[8]験を行った．結果，「エレガント」「ワイルド」については得られた画風要素の妥当性を確認することができた．
今後の課題として，「プリティ」「カジュアル」「シック」の形以外の画風要素を見つけることと，今回用いた印象語[9]

井上勝雄, 原田利宣, 稚塚久雄, 工藤康生, 関口彰. ラフ集合理論の感性工学への応用. 海文堂, 2009 年.
森典彦, 田中英夫, 井上勝雄. ラフ集合と感性. 海文堂,2004 年.
小代禎彦. 個人差を考慮した浴室の好みの評価. 日本感性工学会論文誌, 第 8 巻, 1 号, pp. 53–60, 2008 年.
田辺浩史, 椎塚久雄. ラフ集合を用いたスーツの組み合わせに関する研究. 第 22 巻, pp. 164–164, 2006 年.
田中恒也, 李美龍, 成田吉弘. ラフ集合理論を用いたイメージ画像の「シンプルさ」の構成要素に関する分析. 日本感性工学会論文誌, 第 12 巻, 1 号, pp. 97–108, 2013 年.
Hunterlab. Ciel*c*h color scale. Applications Note, Vol.8,No.11, 2008.
熊本忠彦, 太田公子. 印象に基づく検索のための印象語選定法の提案. 情報処理学会論文誌, 第 44 巻, 7 号,pp.
1808–1811, 2003 年.
佐久田祐子, 津野邉純一, 松本和幸, 吉田稔, 北研二. Earthmover’s distance を用いた画像の印象推定. 日本感性工学会論文誌, 第 19 巻, 1 号, pp. 97–104, 2019 年.

以外のイラストの特徴を見つけていきたい．また今後の展
望として本研究で得られた画風要素を自動で変換できるよ
うにして，さらなるイラストレータの支援を行いたい．
参考文献
[1]

FISCO
Ltd.
企 業 調 査 レ ポ ー ト.
https://www.ﬁsco.co.jp/uploads/pixta20160325.pdf,2016 年.

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