2022 Fiscal Year Annual Research Report
ＡＩとデザイナによる協調デザインに向けたアイデア発想支援システム
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20K12514
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
加藤 健郎 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70580091)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村松 慶一 早稲田大学, グローバルエデュケーションセンター, 准教授(任期付) (30634274)
井関 大介 東京造形大学, 造形学部, 准教授 (20880652)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | デザイン思考モデル / AI / 発想支援 / Word2Vec / AutoExtend |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，デザイナとAIによる協調デザインの実現に向けて，デザイン科学分野におけるデザイナの思考モデルに基づき，AIがキーワードの発想（と学習）を，デザイナがその評価・分析を行うアイデア発想支援システムを構築することを目的としている．
2022年度の研究では，提案したアイデア発想支援システムを改良するとともに，それを用いた有効性検証を行いその研究成果の発信を実施した．
昨年度に開発したAutoExtendを用いる効果として，語義曖昧性の課題を解決するだけでなく，アナロジーにおいて必要なターゲット（デザイン対象）のベース（デザイン対象に対する新たな発想を得るための比較対象）を見つけるために有用であることが明らかとなった．具体的には，AutoExtendにより，ターゲットに関する形容詞や動詞を抽出（例えば，「へび」という名詞に対して，「狡猾な」や「くねらす」などの形容詞や動詞を抽出）し，それらの語義ベクトルと類似する名詞を検索することでベースを効率的に見つけられることを示した．これにより，提案システムにおけるアイデアの創造性評価が高くなることが確認され，デザインにおけるアイデア発想支援における適用可能性を示唆した．
さらに，本研究で得られた語義に関する知見をヒントに実施した，システマティックレビューに関する研究についても別途実施した．これらに関する成果は，原著論文2件，国際会議発表2件，国内会議発表3件にて報告した．
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