テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成について

テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成について
会員

川上
要成年

約

デザインの発想法として多空間デザインモデルに基づく多空間発想法が提案されている。多空間発想法では，デザイン要素の抽出にブレインストーミングが用いられる。しかし，ブレインストーミングの参加者が気づいていないデザイン要素がある場合には，抽出に漏れが生じる。また，多空間発想法では，デザイン要素の構造化に連関図法が用いられる。しかし，連関図法により構造化を図るためには，当該分野の専門的な知識が必要となる。本稿では，テキストマイニングを使用して多空間デザインモデルの作成を試みる。さらに，多空間デザインモデルを使用してデザインの具現化を試みる。

目次活用することで，的確なデザイン思考，及び，新規な1.はじめにデザイン解の導出を行うことが可能となる。

（1） 多空間デザインモデルについて

図 1 に示すように，多空間デザインモデルでは，デ（2） 多空間発想法について

ザイン思考を心理要素群から物理要素群への変換とと2.本稿の目的（1） 多空間発想法の課題

らえ，心理的なデザイン要素が表現される心理空間（2） 本稿の目的と，物理的なデザイン要素が表現される物理空間と，3.デザイン要素の抽出，分類，構造化に空間を大きく分割する。

（1） 考え方と作成手順

心理空間は価値空間と意味空間から構成され，物理（2） デザイン要素の抽出空間は状態空間と属性空間から構成される。

（3） デザイン要素の分類

価値空間では，文化的価値や機能的価値などの様々（4） デザイン要素の構造化
4.デザイン要素の追加な視点からの価値を表現する要素とそれらの関係が表（1） 考え方と作成手順現される。意味空間では，デザイン対象のもつ機能性（2） デザイン要素の収集やイメージなどを表現する要素とそれらの関係が表現（3） デザイン要素の抽出される。

（4） デザイン要素の追加

状態空間では，デザイン対象が置かれる時空間に関5.デザインの具現化（1） 考え方する環境や条件を表現する要素とそれらの関係が表現（2） 因果関係の抽出される。属性空間では，状態を実現するための人工物（3） 因果関係の適用の形，色，素材などを表現する要素とそれらの関係が（4） デザインの具現化表現される。

6.まとめ（2） 多空間発想法について

1.はじめに多空間デザインモデルに基づく発想法に，多空間発（1） 多空間デザインモデルについて想法がある。図 2 は，多空間発想法のステップを示す。

多空間デザインモデルとは，使用される知識や手法

多空間発想法では，ブレインストーミング法によるも異なる様々な領域におけるデザイン行為を包括的視

デザイン要素の抽出（Step1），親和図法によるデザイ（1）ン要素の分類（Step2），連関図法によるデザイン要素点により表現するモデルである 。
多空間デザインモデルを使用した発想法と分析法をVol. 74

No. 3の構造化（Step3），及び，デザイン要素の分解と追加－ 73 －

パテント 2021

テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成について

図1

多空間デザインモデル

図2

多空間発想法のステップ

また，デザイン要素の分解・追加（Step4）におい（Step4）のステップを繰り返して，デザイン解の分析（2）て，新規のデザイン要素を探しだす必要がある。しかと発想を行い，デザインを具現化する（Step5） 。

し，専門家にとっても，新規のデザイン要素を探し出

２.本稿の目的すのは難しい。

（1） 多空間発想法の課題（2） 本稿の目的

多空間発想法では，デザイン要素の抽出（Step1）にブレインストーミング法が用いられる。しかし，ブ本稿では，テキストマイニングにより，デザイン要レインストーミングの参加者が気づいていないデザイ

素の抽出，分類，構造化（Step1～3）を実行し，多空ン要素がある場合には，抽出されるデザイン要素に漏間デザインモデルの作成を試みる。
さらに，テキストマイニングにより，デザイン要素れが生じる。
また，デザイン要素の構造化（Step3）に連関図法が用いられる。しかし，連関図法により構造化を図るの追加（Step4）を実行し，新規デザイン解の発想を試みる。
さらに，発想した新規デザイン解の具現化（Step5）ためには，該当分野の専門的な知識がある程度必要となる。そのため，特に専門外の者には多空間デザインを試みる。

モデルを作成し難い。
パテント 2021－ 74 －Vol. 74No. 3

テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成について

3.デザイン要素の抽出，分類，構造化（Step1～3）④作成手順（1） 考え方と作成手順

図 4 にデザイン要素の抽出，分類，構造化（Step1①レビュー情報と特許情報からのデザイン要素の抽出～3）の手順を示す。

図 3 に示すように，心理空間内の価値空間と意味空デザイン要素の抽出（Step1）では，特許情報を間のデザイン要素は，顧客の声として，EC サイトのJ-PlatPat から取得し，レビュー情報を EC サイトかレビュー情報から抽出可能である。また，物理空間内ら取得する。
デザイン要素の分類（Step2）では，KH Coder（5）をの状態空間と属性空間のデザイン要素は，発明として，特許情報から抽出可能である。

使用して，形態素解析及びコーディングを行う。

そこで，レビュー情報から，価値空間と意味空間のデザイン要素の構造化（Step3）では，KH Coder

デザイン要素及びその関係性を抽出し，特許情報からを使用して共起ネットワークを出力し，表計算ソフト

状態空間と属性空間のデザイン要素及びその関係性を等を使用して多空間デザインモデル作成する。

抽出し，これらを組み合わせることにより，多空間デザインモデルを作成することが可能である。

図3

デザイン要素の抽出②テキストマイニングを用いたモデル化
テキストマイニングとは，文書形式のデータを定量的な方法で分析することをいう。テキストマイニング

図4

デザイン要素の抽出，分類，構造化の手順

では，コンピュータの処理によってデータの中から自動的に言葉を取り出し，様々な統計手法を用いた探索（2） デザイン要素の抽出（Step1）的な分析を行う。

①特許情報収集

レビュー情報や特許情報から多空間デザインモデ特許情報を J-PlatPat から取得する。本稿では，検ルを作成する場合には，キーワード抽出やコーディ

索対象製品をおむつとし，特許検索し，取得した 100ングの処理を人間が行うため，その作成には多大な件の特許出願を分析の対象とした。

労力が必要となるが，これらキーワード抽出やコー特許情報としては，課題及び解決手段の内容が短くディングの処理をテキストマイニングにより処理すまとめられている要約書の情報を J-PlatPat から csv

る方法がある（3），（4）ファイルでダウンロードした。

。

本稿では，テキストマイニングを使用して多空間デ②レビュー情報収集
レビュー情報を EC サイトのカスタマーレビューかザインモデルの作成を行う。

ら取得する。本稿では，検索対象をおむつとして取得③本稿の多空間デザインモデルについて
多空間デザインモデルは，価値空間，意味空間，状した 100 件のレビュー情報を分析の対象とした。

態空間，属性空間の 4 つの空間から構成されるが，本稿では，多空間デザインモデルの空間の数を価値空（3） デザイン要素の分類（Step2）間，意味空間，属性空間の 3 つとする。そして，価値①形態素解析

空間は心理空間に属し，属性空間は物理空間に属し，特許情報 100 件とレビュー情報 100 件を合わせた

意味空間は心理空間及び物理空間の両方にまたがって200 件のデータを作成し，このデータに対して形態素属するものとする。

解析を行った。

これは，空間数が多いと，後述するコーディング

これにより，特許情報とレビュー情報を合わせたルールの設定に手間がかかるため，作業性の関係から200 件を母集団とするデータから，分析対象となるデ数を減らしたものである。

ザイン要素を抽出した。

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パテント 2021

テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成について②コーディング
図 5 は，コードとコーディングルールを示す。コーディングとは，仮説やテーマに基づいて，抽出語を組み合わせる処理のことをいう。
コーディング処理を行う前には，コードを設定し，特定の記述がデータ中にあればそのデータを特定のコードに分類すること，といった基準を設定する。この基準のことをコーディングルールという。
本稿では，レビュー情報及び特許情報から，価値空間コード，意味空間コード，属性空間コードを抽出した。このコードが，デザイン要素の分類となる。
形態素解析により抽出された多数の抽出語をコードに割り当てて，コーディングルールを設定した。コーディングルール内の用語が，デザイン要素となる。

図6

共起ネットワーク②多空間デザインモデル作成
図 7 は，作成された多空間デザインモデルを示す。
共起ネットワーク中のコード（すなわち，デザイン要素の分類）を，価値空間，意味空間，及び，属性空間に配置して，多空間デザインモデルを作成する。
各分類内には，必要なデザイン要素を記載する。

図5

コードとコーディングルール
図7（4） デザイン要素の構造化（Step3）

多空間デザインモデル①共起ネットワーク出力
図 6 は，価値空間コード，意味空間コード，属性空4.デザイン要素の追加（Step4）間コードの共起ネットワークを示す。共起ネットワー（1） 考え方と作成手順

クの共起度は，コード間の Jaccard 係数を計算して生①デザイン要素の追加の考え方成される。共起度は 0～1 の数値となる。共起度が大図 2 に示すように，多空間発想法では，デザイン要きいほど高い共起関係ある，すなわち，同じ文書中に素の分解や追加（Step4）を行うことより，新規デザ共に出現することが多い，といえる。

イン解を発想する。

コード間の共起度が所定値以上（例えば，0.2 以上）

デザイン要素の分解や追加には，アイデアを詳細の場合に，デザイン要素間に関連性があるとみなす。

化・再検討し，新たなデザイン要素を発見する必要がこれにより，デザイン要素を構造化する。

ある。
本稿では，テキストマイニングを使用して，デザイ

パテント 2021－ 76 －

Vol. 74

No. 3テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成についてン要素の追加を行い，新規デザイン解を発想すること②作成手順を試みる。以下，本稿における新規デザイン解の発想

図 10 にデザイン要素の追加（Step4）の手順を示す。の考え方について述べる。

デザイン要素の収集（Step4-1）では，特許情報を

図 8 は，ノード・アークのネットワークを説明する

特許データベースを使用して収集し，レビュー情報を図である。発明とは，世の中の有効なネットワークをEC サイトから取得する（なお，レビュー情報の収集見つけること，あるいは，新しい要素（ノード）や使については今回は省略した）。

（6）

い方（アーク）を定義することである 。

デザイン要素の抽出（Step4-2）では，形態素解析，人類の創造の成果により，ノード数は少しずつ増えているが，創造的な設計といっても，新しいノードをコーディング，共起ネットワーク出力に KH Coderを使用する。

発見することはほとんどなく，新しいアーク，すなわ
ち誰も気がつかなかったノード間のつながりを発見しているといってよい。
従来は，このノードとアークの発見はブレインストーミングにより行われていた。
本稿では，テキストマイニングによる共起ネットワークから，ノードとアークの発見（すなわち，新規デザイン解の発見）を試みる。
図 10

デザイン要素の追加の手順（2） デザイン要素の収集（Step4-1）①特許情報取得
特許情報を商用の特許データベースから取得する。
本稿では，検索対象を技術で限定しない条件式で検索
図8

ノードとアークのネットワークし，母集団を構成した。これにより，特許情報を約

図 9 は，本稿におけるデザイン要素の追加の考え方を示す。本稿では，大量の特許情報を収集し，図 9 に4000 件取得した。特許情報としては，要約書の情報を取得した。

示すように，おむつについて作成した多空間モデルと共起するノード（デザイン要素）を特許情報から抽出（3） デザイン要素の抽出（Step4-2）

し，新規デザイン解の発想を試みる。

①形態素解析

また，本稿では，デザイン要素の収集は，おむつ以

特許情報 4000 件の情報に対して形態素解析を行う。

外の技術分野の特許情報も収集することとする。異なこれにより，特許情報 4000 件から，分析対象となるる技術分野からデザイン要素を収集することにより，デザイン要素を抽出する。

意外性のあるデザイン要素を発見できる可能性がある。

②コーディング
図 5 に示す，Step2 で設定したおむつ用のコードとコーディングルールにより形態素解析で得られたデザイン要素のコーディングを実施する。
③共起ネットワーク出力
図 11 は，意味空間分類［蒸れない］と属性空間分類［通気構造］との共起ネットワークを示す。
なお，本稿では，試験的に多空間デザインモデルの一部である意味空間分類［蒸れない］と属性空間分類

図9Vol. 74

多空間デザインモデルとの共起No. 3［通気構造］との共起ネットワークを生成している。
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パテント 2021

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図 11

共起ネットワーク

図に示すように，意味空間分類［蒸れない］と，属性空間分類［通気構造］と共起するデザイン要素は大分類［通気構造］の候補として選択した。
②新規デザイン解の導出量に存在する。これら多数のデザイン要素は，意味空

図 7 の多空間デザインモデルに，上記選択されたデ間分類［蒸れない］と属性空間分類［通気構造］と何ザイン要素を追加して，新規デザイン解を導出する。
図 12 は，導出された新規デザイン解である。図にらかの共起関係を有するデザイン要素といえる。
収集した特許情報は［おむつ］以外の対象を含むこ

示すように，意味空間分類［蒸れない］に，デザインとから，［おむつ］に限定されることなく幅広い用語要素［消臭］が追加され，属性空間分類［通気構造］が抽出されていることがわかる。に，デザイン要素［仕切り］と［吸着材］が追加され

ただし，［おむつ］に適用できない用語も多数抽出ている（［消臭］を追加した理由は後述する）。
なお，［消臭］については，意味空間分類［臭わなされており，不要な用語の処理が今後の課題となる。

い］として新たに追加してもよいし，［仕切り］と（4） デザイン要素の追加（Step4-3）［吸着材］については，属性空間分類［吸着構造］と①デザイン要素の選択して新たに追加することでもよい。

図 11 に示すように，意味空間分類［蒸れない］と，加えて，意味空間分類［蒸れない］にデザイン要素属性空間分類［通気構造］に関連するデザイン要素と［消臭］を追加することにより，価値空間分類［着心して，［吸着］と［仕切り］というデザイン要素があ地がよい］との関係性が強くなると推測される。
このようにして，新たなデザイン要素を追加して構ることがわかる。
この［吸着］と［仕切り］というデザイン要素を，意味空間分類［蒸れない］を実現するための属性空間
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造化することにより，新規デザイン解を発想することができる。

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No. 3

テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成について

図 12

新規デザイン解5.デザインの具現化（Step5）（1） 考え方
デザイン要素の追加（Step4）で得られた，新規デザイン解に基づいて，おむつの新規デザインを具現化する。
本稿の多空間デザインモデルは，テキストマイニン
グによるデザイン要素間の相関関係を示すのみである。デザインの具現化に際しては，相関関係のみでは足りず，デザイン要素間の因果関係を確立する必要がある。この作業は，現状，人間が行わざるを得ない。
ここで，本稿の多空間デザインモデルは特許情報を基礎として生成されており，特許明細書には，デザイ

図 13

特開 2009-168092 号公報の図 2る可能性がある。

ン要素間の因果関係が記載されている。したがって，また，特開 2009-168092 号公報は，建築部材の発明選択したデザイン要素が開示された特許明細書を分析であり，おむつとは技術分野が異なるため，特許審査し，その因果関係を抽出して，おむつに適用することにおいて進歩性を否定するための引用文献とはされなによりデザインの具現化を図れると考えられる。

い。したがって，この新規デザイン解は，進歩性を有する可能性が高いと推測される。（もちろん，他の文（2） 因果関係の抽出献の存在により，特許性が否定される可能性はある。）［吸着］と［仕切り］というデザイン要素が存在する出願には，例えば，特開 2009-168092 号公報がある。

（4） デザインの具現化

図 13 に示すように，特開 2009-168092 号公報には，そこで，上記推測に基づいて，図 14 に示す吸収性気体吸着材と水分吸着材とを，通気性を制御可能な仕物品（おむつ）にデザインを具現化した。図 14 に示切りにより 2 つ以上の空間に仕切ることにより，気体す吸収性物品の構成は，以下のとおりである。

吸着材の失活を防止する建築部材が開示されている。

【デザイン案】
表面材 4 と防漏材 5 との間に配置された吸収体部 3（3） 因果関係の適用と，吸収体部 3 と防漏材 5 との間に配置された吸着部

おむつにおいて，気体吸着が必要な場面には，臭2 と，を有する吸収性物品 1 であって，気の吸着がある。おむつ装着時には，おむつ内部の吸着部 2 は，湿度が高い状態となり，消臭機能が湿気により失活

気体中の水分を吸着するための水分吸着材と，吸着すると推測される。したがって，特開 2009-168092

部 2 の外部に通じた第 1 通気部 21a と，第 2 通気部

号公報に開示の関係を，おむつに適用することによ

21b と，を有する水分吸着部 21（吸着材）と，り，消臭機能を維持するための通気構造を考案できVol. 74

No. 3－ 79 －気体中の臭気物質を吸着するための臭気吸着材
パテント 2021

テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成についてと，第 3 通気部 23a と，を有する臭気吸着部 23（吸インモデルを作成した。多空間デザインモデルの作成着材）と，にテキストマイニングを使用した。これにより，多空通気に抵抗を与えるための抵抗部材を有し，第 2 通間デザインモデルの作成作業を省力化できた。

気部 21b と第 3 通気部 23a とに接続した抵抗部 22（仕（2） デザイン要素の追加（Step4）について切り）と，を有し，吸着部 2 の外部の空気は，第 1 通気部 21a から水分デザイン要素の追加は，多空間デザインモデルと共吸着部 21 内に流入し，水分吸着材により水分の除去起するデザイン要素を抽出することにより行い，新規が行われ，第 2 通気部 21b から抵抗部 22 内に流入し，デザイン解の発想の一助とできることが確認できた。

抵抗部材により抵抗を受けて移動し，第 3 通気部 23a

ただし，共起する用語は，デザイン解に採用できなから臭気吸着部 23 に流入した水分の除去が行われた

い用語も多いため，今後，デザイン要素抽出方法の改空気は，臭気吸着材により消臭される。

善を図る必要がある。
（3） デザインの具現化（Step5）についてデザイン要素が開示された特許明細書の内容を参考とすることにより，特許性のあるデザインを具現化することができた。
（参考文献）

図 14（1）松岡由幸 監修，デザイン科学概論，慶應義塾大学出版，吸収性物品の具現化案

このように具現化したデザイン案で特許出願を行ったところ，特許第 6773306 号として特許権が成立しp.46-53，（2018）（2）高野修治，佐藤浩一郎，松岡由幸，多様なユーザへの対応に向けた多空間デザイン法の事例適用と思考分析，日本デザた。よって，特許審査において，このデザインに新規性・進歩性があることが確認できた。

イン学会，デザイン学研究（2013）（3）川上成年，テキストマイニングを使用したブランド QFD

なお，この発明については，市場性や実用性は検証されていない。したがって，実際の製品に適用する場合には，プロトタイプを作成しての検証がさらに必要となることはいうまでもない。の作成，パテント，Vol.73，2020.3，pp.77-86（2020）（4）川上成年，テキストマイニングを使用した特許マップ作成
手法の開発，パテント，Vol.72，2019.5，pp.78-85（2019）（5）樋口耕一，社会調査のための計量テキスト分析

内容分析の継承と発展を目指して，株式会社ナカニシヤ出版（2014）（6）飯野謙次，設計の科学

創造設計思考法－失敗知識のウェブ脳モデル－，株式会社養賢堂（2016）

6.まとめ
（1）
 デザイン要素の抽出，分類，構造化（Step1（原稿受領 2020.11.30）～3）について
本稿では，特許情報とレビュー情報から多空間デザ

パテント 2021－ 80 －

Vol. 74

No. 3