感性の指標化とプロダクトデザインへの応用
Kansei Indexing and Its Application to Product Design

長田典子

ユーザのニーズ・ウォンツの多様化が進み，プロダクトやサービスのカスタマイズ化あるいはパーソナル化が求められる中，人の嗜好や満足といった感性的な価値をモデル化し，具体的なデザインに展開する方法論が注目されている．多様な人の感覚・感性を指標化し，新たな社会的価値を創出するため，感性工学をはじめ，AI，心理学，脳科学等の学際的融合により研究を進めるとともに，成果の社会実装を進めている．本稿では感性の指標化技術とそのプロダクトデザインへの応用事例について紹介する．
キーワード：感性工学，機械学習，感性的質感，スタイル特徴，アプレイザル辞書

1．はじめ

クトデザインによって新たな感性価値を創出する研究にを，工学，AI，心理学，脳科学，芸術学等多様な分野

ユーザのニーズやウォンツが多様化し，プロダクトやの学際的融合により進めている．本稿では感性の指標化

サービスのカスタマイズ化（適合化）やパーソナル化

技術とそのプロダクトデザインへの応用事例について紹（個別化）がますます求められている．そのためには一介する．

人一人の嗜好や満足を的確に把握し，それに合わせて具体的なデザインに展開する方法論が必要になる．そこで

2．感性指標化技術

プロダクトやサービスを通して得られる感動や共感を感性価値 (1)と位置付け，感性価値を創造する取組みなどが21推進されている．

感性研究において中心的なトピックの一つが印象（イ

感性の階層構造と印象の定量化

感性工学や感性情報学をはじめとする感性研究は，日メージ）の定量化である．プロダクトデザイン分野にお本発の学問分野として 1980 年代にスタートし，多方面いても，人がプロダクトに対して「好き」や「欲しい」で発展を続けている．感性の定義に関しては立場によっなどの感性価値（感情を含む）を抱くのは，「かわいい」て様々であるが「無自覚的・直感的・情報統合的に下すや「美しい」などの印象によるものであり，またそうし「感情を伴う認知プロセス」と印象評価判断能力」(2)，

た印象は色や表面性状などの物理要因によって形成されいった定義がなされている．また感性は主観的，非言語ると捉えられている．そこで感性研究ではしばしば，感的，無意識的，直感的で曖昧であり，状況依存性や多義性のモデルを図 1 のように「感情─印象─物理量」の 3(1)性があり，因果律が希薄であるとされている ．一方で層から成る階層構造として表現する (3)．印象層を介する個人差を超えた共通性あるいは共通理解性が見られるこことでとから，それらを利用して客観的なモデルを構築する方係における感性的な価値形成の根拠（因果関係）が明ら法が模索されてきた．

かになり，プロダクトデザインへのフィードバックが容こうした感覚・感性を指標化し，指標に基づくプロダ

ひと （価値）ともの （物理要因）の対応関易になる．また印象層で個人差の補正を行えるので，モデル全体の精度が上がるというメリットもある．

長田典子 正員 関西学院大学理工学部人間システム工学科
E‑mail nagata@kwansei ac jp
Noriko NAGATA Member (School of Science and Technology Kwansei Gakuin
University Sanda‑shi 669‑1337 Japan)

電子情報通信学会誌

Vol 102 No 9 pp 873‑880 2019 年 9 月©電子情報通信学会 2019

解説

感性の指標化とプロダクトデザインへの応用

感性の構造化・定量化には，主観評価実験で得られたデータに対して多変量解析などの統計的手法やニューラルネットなどの機械学習手法が用いられる．従来手法の代表的なものとして Osgood による SD（Semantic Dif873図1

感性の階層構造ferential）法が挙げられる．複数の形容詞対を尺度として対象を評価し，因子分析により印象構造を少数の因子で表現する．ここで因子として評価性・活動性・力量性と解釈される三つの基本的な因子（Osgood の 3 因子）が抽出されることが多いが，これら 3 因子は視覚，聴覚などの感覚モダリティや刺激の種類を越えて見いだされており，更には 3 因子に関連した神経活動も確認されている．このことから本手法が印象の構造を概括するのに有用であると言える．応用事例では，自動車のフロントグリルのデザイン（形態要素）を対象にして，タイ人と日本人の印象や価値観（視覚的嗜好）の比較を行った例があり (4)，日本人は，先進性・高級感・上質さ・めりはりなどを軸に捉えるのに対して，タイ人は派手・格好よさ・つや感を軸に捉える傾向があることを示した．
ほかにも多次元尺度構成法（MDS），クラスタ分析，評価グリッド法，Dematel 法，共分散構造分析や各種回帰・機械学習手法などを目的や対象に応じて選択し組み合わせて，階層構造を作る．そのとき評価語（形容詞）や刺激の取捨選択において，代表性（選ばれた評価語や刺激による結果が，空間全体の結果を反映するか）と網羅性（対象とする空間を十分に満たしているか）を

図2

素肌とメイク肌の透明感指標高めることが有効である．図 2 では素肌とメイク肌における透明感の指標化を行った例を示す (5)．二つの透明感指標には高い類似性があった一方で，素肌とメイク肌のの感性傾向と呼ぶ）として表現する．本方法を実データ

透明感に固有な要素として，素肌では「きめの整い」，であるテレビ番組の評価データの分析に適用したとこ

メイク肌では「シルキー感」が抽出された．この比較結ろ，一貫した個人差を探索可能であることが示された．

果を基に「触感の透明感」という新しいコンセプトが創

このような主観評価実験に基づいた感性指標化手法

出され，滑らかな触感（スキンケアタッチ）を特徴とす

は，開発者の予断や先入観を極力排除し， ひとるファンデーションとして製品化され高い評価を得ものた (6)．

がから喚起される反応を正しく取り出し，これを真値（grandtruth）としてモデルを構築するものであ

なお感性価値の指標化においては，個人差の課題がある．実際にこうした手法は上に挙げた自動車，化粧品以

る．感性は美や善などの評価判断にも関わる知覚であ

外にも電気機器，化学，素材，建築，日用品などあらゆり，個性差が反映されやすい．そこで個人差を定量的にる業種のプロダクトデザインに寄与している．しかし指表現し，推測できるモデル iPCA の提案を行い，有効性標化の各段階において複数の実験・分析が必要となり，(7)を検証した ．iPCA は PCA（主成分分析）を拡張した

人的及び時間的な負荷が高いということが課題となってもので，従来は誤差として処理していたデータを個人のいる．

バイアスと感度（平均からの差とスケール，これを個人874

電子情報通信学会誌 Vol 102 No 9 201922

機械学習による感性指標の自動構築と得点化

造化では，アプレイザル理論に基づく評価表現辞書を用

そこで主観評価実験を行わなくても，感性の階層構造いる．アプレイザル理論では評価表現を外評価／内評価(8)〜(11)．人の 2 種類のカテゴリーに分類している．外評価は「きれ工知能分野ではユーザの評価極性（肯定的／否定的）をい」，「柔らかい」など対象の印象を表し，内評価は「うにのっとった指標を構築する手法が望まれる

Web 上のテキストデータから推定する感情／評判分析

れしい」，「楽しい」など評価者の感情を表す．Web 上（Sentiment Analysis）(12)が行われている．しかしこれらから収集する評価語には印象語と感情語が混在しておは物理量から直接的に感情につながる要因や評価（e gり，これらを区別できないという問題があった．そこでシルエットが好き）を推定するものであり，印象要因をアプレイザル評価表現辞書における内評価／外評価のカ介して（e g シルエットが上品だから好き）いるわけでテゴリーに基づき印象層／感情層に分類することによはない．そのため，得られた知見をプロダクトの設計情り，階層化を実現した．次に印象層において，印象語の報に直接反映するのは困難である．

みを用いた HDP‑LDA（階層ディリクレ過程潜在ディ筆者らは感性の階層モデルを Web 上のテキストデーリクレ配分法）による印象トピック（従来手法におけるタから機械学習により自動構築する手法を提案し，プロ主要因子に相当する）の抽出を行い，プロダクトごとに(9)〜(11)．本手印象トピックの得点を算出する．更に感情層において，

法は評価表現の階層構造化，印象トピックの抽出，感情感情表現辞典を用いて 10 種類の感情カテゴリー（喜怒の得点化の 3 ステップから成る．まず評価表現の階層構

哀怖恥好厭昂安驚）と係り受け解析から，印象トピックダクトのレビューデータを用いて検証した

図3

解説

機械学習による感性指標の自動構築と得点化

感性の指標化とプロダクトデザインへの応用

875

表1

印象トピックに対して算出された感情カテゴリーの得点それぞれの 10 種類の感情得点を算出する．最終的に，各プロダクトが印象を介して喚起される感情の得点を算出したり，逆にある感情を喚起するデザイン要素がどのようなものかを，印象を介して求めたりすることができる．

3．感性指標に基づくデザインのシミュレーション
31

シミュレーションを利用したデザイン支援

感性指標化技術とシミュレーション技術を組み合わせ
ると， ものから感性，感性からものへの双方向

例として EC サイトにおける特定の製品分野（腕時の変換が可能となる．これによりユーザが所望するデザ計，図 3）を対象に，商品レビューデータ約 20 万件にインを生成・推薦したり，感性語でデザインを検索でき対して本指標化手法を適用した．表 1 に示すような印象たりというデザイン支援が行える．また様々な模擬サントピックが抽出され，またそれぞれの印象得点と，それプルを生成し印象との対応を調べることで感性指標の高らから喚起される感情得点が得られた．検証実験とし精度化を図ることもできる．プロダクトデザインにおけて，算出された印象得点及び感情得点を，人の評価に基る もの の要因としては色，質感，形，動き，触感，づく得点と比較すると高い相関（ =0 4〜0 7 程度）を変形などが挙げられる．このうち色についてはカラーイ示した．更にレビューデータに加えて，レビューの対象メージスケール（色の印象の指標）が広く知られておであるプロダクトの画像約 2 000 枚も加え，指標化にり，これをベースとした色の推薦システムなどが各方面

よって求められた印象得点を教師データとして CNNで開発されている．しかし色以外の物理要因に関する感（畳込みニューラルネット）により学習を行うと結果は性指標は確立されていない．以下，視覚的・触覚的質感

レビューデータのみのときより更に相関値が上昇するのシミュレーションによるデザイン支援について述べ（ =0 8 程度）ことが確認され，本指標化手法が主観評る．

価に代わる可能性が示された．
またアプレイザル評価表現辞書は現在日本語版しか存

32

視覚的質感のシミュレーション在していないが，クラウドソーシングを用いて他言語版質感は「高級感のある」とか「触りたくなる」といっの辞書を作る方法を開発し (11)，実際に英語の商品レた感性的な価値につながるものとして，産業界で大きなビューから感性指標を作り，EU 圏における商品の感性注目が集まっている．学術的にも一般の「質感」の概念価値を適切に定量化できることを検証した．また分析対とは区別して，感性的な価値を持つ質感のことを「感性象を特定の商品レビューから twitter など SNS に広げる的質感」と定義し，工学，心理学，脳科学など学際的融ことで，EU や US といった地域ごとに持つ文化や価値合により重点的に取り組んでいる (14)．

観などの指標化を行い，人々の潜在的なニーズやウォン

従来の質感研究では素材のテクスチャ（細かい模様やツを発掘し，それらを未来のプロダクトデザインにつな粗さなどの視覚的な表面性状であり，質感とほぼ同意げる試みも行っている (13)．

語）の生成手法について多くの研究事例があり，心理物理学に基づく画像解析アルゴリズムや，近年の深層学習

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図4

CNN のスタイル特徴をベースとしたディジタル質感生成システムによるテクスチャ生成アルゴリズムが提案されてきた．
(15)の視覚神経系に基づいスチャ解析・生成問題において高い親和性を持つことがた自然なテクスチャを生成する特徴量として広く用いら示された．そこでこの枠組みをテクスチャのイメージ検れてきたが，幾何学的テクスチャでは生成の際に構造が索問題に適用した（図 5）(19)．衣服用生地の柄画像約崩れるという弱点があった．それに対し Sendik らは深1 200 枚を対象とし，うち網羅性と代表性を担保した 75

層学習における画像の構造的な特徴を含む Deep corre-枚を選び出し教師データとする．教師データについて

lation feature を導入し (16)，また Gatys らは CNN の浅

CNN のスタイル特徴と感性指標（主観評価により構築い層から抽出される「スタイル特徴」に画風の情報が含した約 50 の印象語）の関係をモデル化した．モデルにま れ る と し て，ス タ イ ル 特 徴 を 用 い た Neural Style

基づいた柄検索システムを実装し，検証実験としてテスTransfer（画風変換）アルゴリズム (17)を提案した．

ト画像約 1 100 枚で検索を行った結果，感性的に違和感中でも PS 統計量

は， ひと以上により，CNN のスタイル特徴と感性指標がテク

そこでこれらテクスチャの数理表現と感性指標とを関のないイメージ検索結果が示された．（現在は更に少数連付け，所望の感性的質感を有するテクスチャ生成手法（全数の 0 5%）の学習データで同性能を確認．
）このイを提案した（図 4）(18)．テクスチャ特徴量としてスタイメージ検索機能はファッションデザインアプリへ実装さル特徴を利用し，あらかじめ主観評価実験により構築しれている．

た感性指標と相関させる．
（すなわち所望の感性的質感を実現するテクスチャ特徴量を推定する問題を，目標と33

触覚的質感のシミュレーションする感性指標の因子得点を達成する代表特徴量を推定す

最近，視覚的質感とともに触覚的質感に関する産業界る最適化問題として扱う．
）得られた特徴量を用いてからのニーズが急増している．筆者らは所望の触覚的質Sendik らの手法により，白色雑音画像から所望の画像感を実現する枠組みとして，触感計測，シミュレーショの生成を行った．本手法を自動車内装用のしぼ加工したン，ディスプレイ技術に関する基盤技術と応用研究を進

樹脂板のテクスチャ生成に適用し検証実験（e g 「はつめている（図 6）(20)．触感を構成する低次の要因としてらつ感」が＋2 高いテクスチャ生成）を行うと，生成画は指先が触れる表面性状（ハイトマップ）と接触時に生像が設計意図どおり（「はつらつ感」が＋2）の質感を持じる相互作用力の周波数空間における特徴量の違い（指つことが主観評価実験により確認された．

がどのように変形するか）が挙げられ，高次の要因とし解説

感性の指標化とプロダクトデザインへの応用

877

図5

スタイル特徴を用いた柄のイメージ検索システムとファッションデザインアプリては，それら特徴量から脳内でどのような触覚的質感がを操作した樹脂板を実際に作成して効果検証実験を行っ構成されるかの個人差や時間的・空間的変化を含む触覚た．作成した樹脂板が設計意図（e g 「スマートさ」が的質感予測モデルの違いが挙げられる．本技術を視覚的＋2）どおりの印象変化を持つことが主観（触感）評価

質感と同じく自動車内装の樹脂板に応用し，触覚的質感実験により確かめられた．また本技術は化粧品開発にも878

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図6

触感制御技術の高度化生成手法採用され，化粧水の「ふき取り感触」の定量化と処方開データサイエンス的に精度向上を図る必要がある．

発にも寄与している．

5．ま4．感性センシングとめ

感性研究を発展させるためには指標化技術，AI／機カスタマイズ化やパーソナル化といったデザイン支援

械学習／データマイニング技術，神経科学的検証等，多を意味のあるものにするためには，支援の結果が引き起方面の研究領域による協働が必要である．一人一人の感こす個人の満足度などを計測し，適切なフィードバック性が尊重されつつ地球規模でつながることで，個人の満を行いシステム全体の最適化を図ることが必須である．

足が高まるとともに，全体として大きな価値が創出されそれには感性の真値の定義が必要であり，まず指標の構るような社会の実現に向けて，研究にまい進していきた成を行い，次に指標を仮説として脳活動から神経科学的い．

な検証を行い，それらを代替する非接触，非侵襲のセンシング方法を決定するという手順で研究を進める．
指標の構成において，一般的な感情についてはコアア

文
()

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()ている．指標が適切に構成されるようになれば，いずれ()

脳活動計測も可能になると考えられる．

()

()

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フェクトモデル (21) が有用である．快─不快，覚醒─眠
気の二次元で構成されており，多くの研究でその妥当性が検証されている．ものづくり場面における感情の指標化に本モデルを適用し，喚起される感情が熟達の過程で変化していくことなどを明らかにした (22)．
指標に基づく脳活動計測については，期待効果 (23)，(24)わくわく感，フロー（集中，動機付け） のような複雑な感情についても神経科学的な検証が進みつつある．また満足度の脳活動計測についても幾つかの試みがなされ

非接触センシング方法では，個別の生理心理指標（表情，視線，心電，筋電，行動，発汗ほか）の一部については非接触非侵襲でリアルタイム計測可能になっている．しかし最終的な感情推定には統合的処理が必要であり，それにはまだ多くの技術的課題が残っている．今後，システムを運用しながらデータを蓄積し，ビッグ解説

感性の指標化とプロダクトデザインへの応用

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(20)（2019 年 3 月 25 日受付

2019 年 4 月 16 日最終受付）

長田 典子（正員）昭 58 京大・理・数学卒．同年三菱電機株式会社入社．以来，マシンビジョン，感性情報学の研究に従事．平 8 阪大大学院基礎工学研究科
博士課程了．平 15 関西学院大・理工・情報科
学 科・助 教 授，平 19 同 教 授．平 21 米 国 パ
デュー大客員研究員．平 25 感性価値創造研究センター長．工博．

㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇㍇880

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