論文

協調設計作業を実現するための設計者支援環境
鷹合 基行y武田 英明y西田

豊明yDesigners Supporting Environment for Cooperative Design

Motoyuki TAKAAIy, Hideaki TAKEDAy, and Toyoaki NISHIDAy

あらまし 設計者は設計対象に関する知識を収集し組み合わせることによって適合しその過程で設計者自身の持つ設計知識を構造化して拡張する。複数人による協調設計はこの組織化された知識を他の設計者と共有することによって可能になる．我々は設計対象の専門領域に関する概念体系 (オントロジー) を用いて組織化を設計情報を扱うことによって，設計者を支援する環境 Designers Ampli er を提案する．Designers Ampli er は個人情報空間を場として、情報組織化の働きをその空間内あるいは空間間で活動するエージェントとして実現し、設計知識の収集、組織化、加工および協調設計を支援する。また我々は試作した Desigenrs Ampli er システムの構成と、その試作システムを用いて自転車荷台の設計を例題に行った実験について述べる。
キーワード

1.

協調設計、設計知識の構造化、オントロジー、ソフトウェアエージェント

Engineer

はじめに

Intention

設計行為は技術者による高度な知的生産行為であり
その設計行為は設計を達成するための知識に支えられMedia Levelている．設計者は新しい要求が与えられたとき、経験Formalization Level

や本やネットワークなどありとあらゆる手段で設計方
Model Level

法や設計対象に対する知識を収集する．そして現在の設計に役立ちそ うな物を組み合わせそれらを うまく

Product

適合させる．その過程で設計者の知識は組織化され拡図 1 情報表現の 3 レベル
Fig. 1 Levels of Information Representation

張されてゆく．複数人による協調設計はこの組織化された知識を他の設計者と共有することによって可能になる．
本論文では設計対象に関する概念体系（ オントロジー）を用いて設計知識を扱い、設計者を支援していく

Designers Ampli er を提案する．Designers Ampli er において各設計者は自分のオントロジーと設計情報をおくための場が与えられる．Designers
Ampli er はソフトウェアエージェントによって場に計算機環境置かれた設計情報を洗練しより使いやすい形にする．

Designers Ampli er は以下のような支援を目指す．1) 複数設計者間のコミュニケーションを支

具体的には援する．特に複数の設計者でオントロジーを共有する
y 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科，奈良県

Graduate School of Information Science, Nara Institute of
Science and Technology, 8916{5 Takayama, Ikoma, Nara,
630{01 Japan
電子情報通信学会論文誌

2)3) 設計メ

ことによって設計対象の知識の深い共有をめざす．
対象に関する知識を様々な方法で収集する．

モや議事録など設計に関する断片的な情報をオントロ
ジーを用いて組織化し再利用可能にする．

2 章で設計知識の組織化について述べる．
3 章で設計者の支援環境 Designers Ampli er の構成について述べる．第 4 章で Designers Ampli er を
以下，第第用いた実行例を取り上げる．

2.

設計知識の組織化

本章では設計知識の組織化を情報の表現形態から考察し，オントロジーに基づく組織化の方法について述
べる．

B{I Vol. J78{B{I No. xx pp. 1{7 1995 年 xx 月

1

電子情報通信学会論文誌 '95/xx Vol. J78{B{I No. xx

2. 1

設計知識の表現形態

設計とは与えられた要求から人工物の製造に必要な仕様を生成することである．設計の過程においては，
抽象的に表現された要求が具体的な仕様に変化してゆくが，その様子を情報表現のレベルとして捕えると図1 のようになる．この図における上のレベルは人間による理解を目指した表現 ( メディアレベル) である．中央は形式表現レベルであり，計算機が処理可能な文法が与えられている．下のレベルはモデルレベルの表現であり，ある特定のモデルにしたがって記述され計算機が解釈するための意味論が与えられている．設計過図 2 Designers Ampli er の場とエージェント
Fig. 2 Place and agents of Designers Ampli er

程は図中の曲線のようにメディアレベルで表現された設計要求からモデルレベルで表現される生産に必要な手順を得ることであると見ることができる．
特にメディアレベルから形式表現言語レベルへの変換は設計知識の組織化と捉えることができる．そこで我々はメディアレベルで表現された情報をその専門領域に関するオントロジーを用いて組織化した情報を扱うことによって，設計者を支援する環境

Ampli er を提案する．
2. 2

Designers

オント ロジー

本論文ではオントロジーを以下のような目的で用いる．

図 3 設計者とオントロジーと設計情報の関係
Fig. 3 Relations among designer, ontology and design informations

1) メデ ィアレベルで表現された情報を組織化

する．

2) 設計者の持つ概念を明確に定義し整理する．
3) 設計者間でオントロジーを共有し複数設計者間での概念の理解を促進する．

4) オントロジー上の概念間の関係を用いた検索文書などのメディアレベルの情報はオントロジー上のClass における Expression と結びつけられ組織化

される．

などの知的な処理．
現在

Designers Ampli er ではこれらの機能を最低限実現可能なオントロジーとしてフレームに基づくオントロジー[1] を準備している．オントロジーの構成要素は以下のようになっている．

3.

設計者支援環境 Designers Ampli er

2 章で述べたように設計においてオントロジーは重要である．しかし設計においてオントロジーは固定的Class：一般の概念を記述する．Class は名前と(Expression) と属性 (Slot) をもつ．属性はその概念における属性名、その属性が属する Class 、属性値の３つからなる．
 Super-Sub Class 関係：Class 間の継承関係をトロジー構築作業を支援することを目的としている．

表す．

このようなオントロジー構築を実現するために、以下



その概念が メデ ィア中で現れる表現

 接続関係：Class 間で何らかの関係があること

を示す．

2

なものではなく必要に応じて構築されて行くものである．設計者支援環境

DesignersAmpli er はこのオン

オントロジー構築は個々の設計者による概念抽出と構造化によるその概念体系の共有化によって行われる．
に述べるように個人情報空間を場として、情報組織化の働きをその空間内あるいは空間間で活動するエー論文／協調設計作業を実現するための設計者支援環境

3. 2

Designers Ampli er システムにおける場の上での設計知識の組織化と設計知識の発見

図

3 は設計者の場の上での設計者、オントロジー、

設計情報の関係を表している．設計者はオントロジー
上の概念を直接編集する．設計情報構造化エージェン
トはオントロジーを用いて設計情報を構造化する．一般にオントロジーを構築するのは容易ではない．しかし設計者は設計情報を参照するうちにこの概念体系を豊富にしている．そこで、我々は設計情報から設計者に情報の検索や、単語の類似性の発見を行うエージェ
図 4 設計文書の組織化エージェント群

Fig. 4 A set of document organization agentsントを通じて設計者によるオントロジーの構築を支援
する．
図

ジェント

3. 1

[4] としてモデル化する．

4 は試作システムにおいて場に置かれた文書をエージェントが扱う様子を示している．場に置かれたDesigenrs Ampli er におけ る場とエー
ジェント

文書集合に対し構造化エージェントは文書を構造化し、共起計算エージェントや単語の重要度計算エージェン
トによって共起情報と単語の重要度が付加される．そDesigners Ampli er は図 2 のように設計者ごとにれらの重要度を基に検索エージェントは文書の検索を場を配置しそこに設計情報やオントロジーやエージェ

行う．単語の類似性計算エージェントは主に共起デーントを保持することによって設計者に作業空間を提供

タから単語の類似度を計算する．
設計者は検索結果や共起データ、単語の類似度からする．
エージェントは設計者や他のエージェントによる指示によって動作する．エージェントは場の上に存在す
し，場の間を移動することができる．また，同じ場にある情報を獲得し，配置することができる．これは設得た情報を設計やオントロジー構築に役立てる．

3. 2. 1

設計情報の構造化エージェント

設計情報の構造化エージェントはオントロジー上の(Expression) も持計者に代わって設計知識を様々な情報源から入手した概念が持つ メディアにおける表現

り他の設計者と情報を共有したり場にある情報を加工

つ．試作システムではオントロジーにおける概念の単するための基盤となる．

語表現を文書中に見つけ出し、概念へのリンク付けをDesigners Ampli er が設計者に配置する場には必行う．現在は単語の変化形などをほとんど考慮せずにずオントロジーが配置される．場に置かれた情報は場

文字列のマッチングによって文書中に単語表現を見つに置かれたエージェントによってオントロジーを基にけている．単純な方法であるが、日本語や英語など言組織化される．また場を移動できるエージェントは他語の種類に応じて特別なプログラムを用意することなの場のオントロジーを獲得してきたり、他の場へオン

くシステムが動作できるメリットがある．

トロジーを伝搬させることができる．
設計者は場に置かれた設計情報やオントロジーをブ

3. 2. 2

単語の共起情報計算エージェント

ラウザを用いて全体または部分的に見ることができる．

文章中近くに出現した単語間に意味上の関係がある

また設計者のエージェントへの指示はブラウザを通しと仮定すると， つの単語語間の共起情報を調べるこて行われる．

とは意味がある．共起情報計算エージェントは構造化

2以上に述べた枠組のうち、本稿では場の上での設計された文書からオントロジー上の概念と結び付いた単情報を組織化、発見を行う方法に焦点をあてて説明す語に対して以下の計算に従って共起情報を計算する．

る．なおオントロジー統合については文献かの方法で試みている．

[5] で幾つD 内の文書 d 2 D において単語 w; w0 がそれぞれ出現する位置の集合を loc(d; w); loc(d; w 0 ) として，d における単語 w;w0 間の共起
文書集合

3

Mww =
0X

X

d l2loc(d;w);l0 2loc(d;w0 )m(w; l;w0; l0 )M を 共 起 行 列 と する ．た だ しm(w; l;w ;l ) は単語 w; w0 が位置 l;l0 で出現し た
場合の共起の重みである．試作システムでは m の計
算は位置 loc を文単位 (第 l 文に単語 w が出現する)を成分に持つ行列
0

0

(0

w

を

w1

w は共起行列 M の第 w列ベクトル)w

Q に加えたベクトルを新たな検索語のベクトルとする．さらに単語の重みをこの検索語のベクトルの各要素に掛けることによって重要でない単語に惑わされない検索を行う．文書d) から得られる() V (d) と検索ベクトルとの余弦が大きーワード ベクトル 文書中に出現する単語の頻度かに用いて以下の式を用いている．

m(w;l;w0 ;l0 ) =X Q M (M

電子情報通信学会論文誌 '95/xx Vol. J78{B{I No. xx(jl 0 l0 j > 10) い文書を検索結果とする．
(10 0 jl 0 l j)=10 (jl 0 l0 j <= 10)
2. オントロジーを用いた検索ら求められる0

共起情報計算エージェントはこのように計算された共起行列を場の上に保存する．

3. 2. 3

単語の重要度計算エージェント

単語の重要度計算エージェントは構造化された文書からベクトル空間モデル[2] による単語の重み付けを計算する．単語の重み付けは，出現する文書におけ

tf (term frequency) と文書の集合におけるその単語の逆文献頻度 idf (inverse

るその単語の相対出現頻度

term frequency) の積によって与えられる．すなわち

tfdw 1 idfd
ここで，tfdw は文書 d における単語 w の出現頻度，
idfd は文書集合 D において単語 w が出現した文書の逆数である．idfd は一般的に次式で与えられる．
idfd = log(N=nw )ここで，N は文書集合 D の大きさであり, nw は単語
w を含む文書数である．
3. 2. 4

設計文書の検索エージェント

設計文書の検索エージェントは場の上にある複数の文書から目的の文書を捜し出すエージェントである．
試作システムでは次の2 種類の検索方式に基づく検索
1) 単語の共起情報を用

エージェントを用意している．

,2) オントロジーを用いた検索．これらは共いた検索

検索語の概念とオントロジー上関係を持つ概念を利用して検索を行 う．試作システムでは検索語の概
念の下位概念(Sub Class) を全て検索語の概念と同様に扱い検索を行う．つまり，検索語の集合

W に対応する概念集合を C ，概念から下位概念への関数をsub(c)(c 2 C ) としたとき C の全ての下位概念の集合
fsub(C );sub  sub(C ); . . .g
を C に加えて新しい検索語として用いる．さらに共起による検索と同様にベクトル空間モデルによる単語の重み付けを行ない文書の検索を行う．

3. 2. 5単語の類似度計算エージェント

同じような単語が周辺に出現する単語は似た概念で2あると仮定し、 つの単語の共起の類似度を単語の類

w1 ;w2 間の類似度を共Mw1 ;Mw2 の余弦とする．重要な単語の似度としている．つまり単語
起ベクトル

共起関係を用いることによって精度が上がると仮定できるので、実際の試作システムでは共起ベクトルのそれぞれの成分に対応する単語の重要度を掛けたものを用いている．

4.

Designers Ampli er 実行例

ここでは，例題として自転車荷台の設計に関するプ[3] 用いた Designers Ampli er 試作システにユーザから入力された検索語に関係あると思われる

ロトコル

語を含めて検索語とし、与えられた検索語のみによるムの実験について述べる．自転車荷台の設計に関する検索より知的で幅のある検索を目的としている

プロトコルは設計会議の会話をテキストデータとした

1. 共起情報を用いた検索
文書の検索を与えられた検索語集合に共起される語を加えて行うため与えられた検索語集合にとらわれない幅のある検索が可能である．つまり検索語集合のベクトル

Q (第 w 成分は w が検索語なら 1 , w が検索

語でないなら40 ) から計算される次のベクトルものであり構造化されていない．この実験の目的は，Designers Ampli er 試作システムによる，
1) プロトコルデータの構造化
2) プロトコルデータからの設計知識の抽出
3) プロトコルデータの検索による再利用性を調べることである．

論文／協調設計作業を実現するための設計者支援環境

3(8)661 G because you have .. your backpack frame now
を 人で分担
has the fitting on it for the seat tubing so you
don ’t have everything in this bracket part of the
まとめ・確認backpack frame has like a a metal clip y’know wire
この実験では約行あるプロトコルを行づつ
em .. that type of thing
662 H ahha ahha
分けそれぞれを つの文書とした．そして，このプロ
663 G y’know just thin gauge metal that snaps .. abroomhandle holder
トコルを基に手作業で約の概念を抜きだし664 H yeah ahha
関係を付加してオントロジーを作成
665 F ohh
666 G any justice here
した．
667 H and that will live permanently with yourbackpack
4. 2 Designers Ampli er 試作システムによる
668 G yeah .. and you can make that wide enough
オント ロジーの編集
669 F and that to be just a holder while you’re ( ?)or part of the integral fastening system
図 は試作システムのブラウ
670 G it keeps it attached to your seat tube
671 F at all times .. structural (inaudible) OK
ザを用いてオントロジーを編集しているところである．
(inaudible)
672 G maybe there’s a little hook here that you
右のウインド ウはオントロジーウインド ウであり，
fasten after you snap it on just to make sure it
ユーザーはこの画面を通して場にあるオントロジーの
doesn ’t come off
673 F ahha yeah yeah that sounds
一部または全体を参照しながら編集する．アイコンは674 G then you ..these wires come down here right
概念を表し，青の矢印は関係，clip on .. clip on
675 X sorry could I interrupt could I ask you to put
緑の線 ここでは用いていない は接続関係を表していthe bike on the table when you’re talking specifically
about the bike
る．右下のポップアップウインド ウは概念編集ウイン
676 G sure yeah
ド ウであり概念の詳細な定義が表示されている．ここ677 X OK sorry to interrupt
678 G so .. clip on those tubes and that pivoting
では概念
が文書中に
と表現され，
スロッover here
ト クラスはを持つと定義されている．
679 H mm mm
680 H and they actually don’t have to pivot there ..
4. 3 Designers Ampli er 試作システムによるand it rocks up .. and clicks in

1

1500

20

240 ClassSuper-Sub Class

6 Designers Ampli er

Class

Super-sub Class
)

(

clip

(

money)

clip

cost

構造化された文書のブラウズ・検索
図 5 自転車荷台の設計に関するプロトコルの一部
Fig. 5 Protocols of the bicycle rack design experiment

図

6 は Designers Ampli er 試作システムを用いた検索の結果も示している．設計者は右のオントロジー
編集ウインド ウで検索したい概念

4. 1

自転車荷台の設計に関するプロト コル

3(

このプロトコルは， 人の設計者 あまり自転車設)計に詳しくない にテーマと時間と資料を与えて議論してもらい，そこで行われた設計に関する会話をテキ( 1500 行) としたものである．テーマはリュック (backpack) をマウンテンバ イクに取り付け

ストデータ 約ることが可能な荷台または金具の設計であった．
図(clip) を選択し，検索エージェントに検索を依頼することによって検索結

5 はそのプロトコルの一部である．議論のあらすじは以下のようであった．

(1) おおまかな設計方針(2) 問題点の洗い出し(3) 固定方法の議論(4) さまざまな使い方の検討(5) おおまかなプロトタイプ完成(6) 問題点の洗い出しと対策(7) バッグ・フレーム・取り付け部の詳細な設計

果を左のウインド ウ得ることができる．左上のウイン
ド ウには検索結果の文書のリストがその評価値とともに表示されている．左下のフレームは検索結果の文書の一つを表示している．この文書は組織化されている．
つまり文書中に出現する概念がオントロジーと結び付いている．設計者は表示された文書中の概念に付けられたボタンを押すことによってすぐに右側のウインドウでその概念を確認することができる．この図の例では、文書中の単語

clip はオントロジー上の概念 clip によって構造化され結び付いている．この検索では共起情報に基づく検索エージェントを用いている．次のセクションでは今回の検索で用いた

clip に関する共起情報を説明する．

4. 4
図

共起情報計算7 は自転車プロトコルの文書から計算された共起clip に共起する概念を取り出したもので情報から概念5電子情報通信学会論文誌 '95/xx Vol. J78{B{I No. xx

図6ある．左の単語はDesigners Ampli er のブラウザの実行画面
Fig. 6 Browser of Designers Ampli erclip に共起される概念名を表し右の3.2.2 節で述べた方法で計算された共起の値を表
clip に対して何らかの関係を持つことがわかる．特に wire,strap,little hook

数はしている．上位の多くの単語はなど他の取り付け方法に関する単語が数多く存在し、設計者のオントロジー構築の支援に有効であることを示している．

4. 5

試作システムにおけるプロト コル利用の実験

我々は試作システムが設計プロトコルの構造化および共起情報によって設計者に有効な情報を提供できるか実験した．

unix の less コマンドで見てもらう

方法と試作システムを用いた方法で比較した．
実験方法を以下に述べる．

1. 制限時間は 1 時間
2. 被験者は荷台の自転車への取り付け方法について議論している部分を探しその部分を 6〜7 つ答える
3. こちらが用意した解答は 3 箇所
実験結果は、less による方法では 1 箇所のみ正解したのに対し、試作システムを用いた場合 3 箇所全ての正解を答えていた．被験者が試作システムを用いて検

1) 取
strap の共起関係を調べ、同様に取り付けに関する単語 (clip,screw,bracket) を発見する．2) オントロジー上関係する単語のうち検索に適したものを発見する．3) 発見したこれらの単語で検索した結果の上位 3 、4 までの文書を読み、取り付索を行った代表的な手法は以下のようであった．
り付けに関する単語たとえば実験のためのシナリオとして荷台の自転車への取り付け方法について議論している部分を探し，取り挙げられている取り付け方法について調べることにした．

()

被験者として同じ設計題目 自転車荷台の設計 における別のプロトコルを熟知している者を準備し、プロト

6コルの生データを

論文／協調設計作業を実現するための設計者支援環境
frame 10.9
bag 10.0
pack 5.6
thing 5.0
bike 5.0
wire 2.6
outside 2.4
strap 2.4
back 2.4
slip 2.3
tube 2.2
snap 2.0
come off 2.0
little hook 2.0
connectors 2.0

rigidity 1.9
rotate 1.8
belt 1.7
structural 1.7
narrow 1.6
bracket 1.6
pivot 1.6
click 1.6
rock up 1.6
cover 1.5
seat tube 1.4
rack 1.4
wide 1.2
original 1.1
integral fastening system 1.1

Ontology Development Environment for Multi-agent
Systems. Working Notes for AAAI-97 Spring Symposium Series on Ontological Engineering,pp. 149{
153,1997.
（平成年月日受付，月日再受付 ）鷹合 基行
平 5 大阪府立大学工学部数理工学科卒
業．平 7 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．現在 同博士後期課程在学中

図 7 単語 clip の共起情報（上位 30 ）Fig. 7 The colocation of a word 'clip'

け方法について議論しているか調べる．

Designers Ampli er による設計情報

この実験は 、の構造化が設計情報の再利用において有効であることを示している．

5.

おわりに

本論文では、場とソフトウェアエージェントの技術を枠組に協調設計と個人の設計行為を統合的に支援する設計者支援環境

Designers Ampli er システムについて述べた．

武田 英明
昭 61 東大・工・精密機械卒. 昭 63 同大学院修士課程修了. 平 3 同大学院博士課
程修了. 平 3 財団法人日本システム開発研
究所嘱託研究員. 平 4 ノルウエー工科大学
doctoral fellow. 平 5 年奈良先端科学技術
大学院大学 情報科学研究科 助手. 平 7 年
同助教授, 現在に至る. 平 4{5 ノルウエー王立科学技術研究会
議 research fellow. 東京大学工学博士. 知識の共有と再利用,
設計学, 知的 CAD などの研究に従事. 平 7 人工知能学会全国大会優秀論文賞. 人工知能学会, 精密工学会, AAAI 各会員.

我々は場にオントロジーを導入しソフトウェアエー
ジェントを用いることによって個人的な情報源である

西田 豊明 （正員）

設計知識やオントロジーを設計者間で交換・共有する方法を示した．またオントロジーを用いて設計知識の構造化を図ることが、設計情報の柔軟な検索と設計知識の抽出を可能にし設計情報の再利用およびオントロ
ジーの構築の点で設計者を支援することを示した．
文

献[1] T. R. Gruber. Ontolingua: A mechanism to support
portable ontologies. Technical Report KSL 91-66,
Stanford University, Knowledge Systems Laboratory,
1992.
[2] G.Salton. Intoroduction to Modern Information Retrieval. MacGraw-Hill, 1983.
[3] H. Takeda, M. Yoshioka, T. Tomiyama, and Y. Simomura. Analysis of design processes by functional
evaluation process. In Nigel Cross,Henri Chris-

昭 52 京大・工・情報卒. 昭 54 同大学院修士課程修了. 昭 55 同大学院博士課程退学, 同年より, 京大・工助手. 昭 63 助教授.
平 5 奈良先端科学技術大学院大学教授, 現在に至る. 京大工学博士. 昭 59 から 1 年
間 Yale 大学客員研究員. 知識の共有と再利用, 知識 メディア, 定性推論などの研究に従事. 昭 63, 平 1,
平 7 人工知能学会全国大会優秀論文賞. 昭 63 人工知能学会論文賞. 平 2 情報処理学会創立 30 周年記念論文賞. 著書「自然言語処理入門」（オーム社 ）, 「定性推論の諸相」（朝倉書店 ）な
ど. 人工知能学会, 情報処理学会, 認知科学会, 日本ソフトウェ
ア科学会, 電子情報通信学会, 日本言語処理学会, AAAI, ACL,IEEE 各会員. 人工知能学会担当編集委員. 電子情報通信学会
英文誌編集委員. Journal of Arti cial Intelligence Research

Associate Editor, QR '94 Co-Chair.

taans,and Kees Dorst,editors,Analysing Design Activity, pp.

187{209. Chichester, 1995. John Wiley &Sons.
[4] J.White.
Mobile Agents White Paper.
http://www.genmagic.com/agents/Whitepaper/whitepaper.html[5] M. Takaai,H. Takeda, and T. Nishida. Distributed

7