融合型AIに基づくインテリアの推薦のためのユーザー嗜好感性モデルの構築

• Project/Area Number: 21K12097
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Doshisha University
• Principal Investigator: 小野 景子 同志社大学, 理工学部, 准教授 (80550235)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 花田 良子 関西大学, システム理工学部, 准教授 (30511711) ; 大木 健太郎 京都大学, 情報学研究科, 助教 (40639233)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: インテリア推薦 / 感性 / 人工知能 / 重要ルール抽出

Outline of Research at the Start

インテリア推薦システムは，購入したい家具に形状や色合いの似た家具を列挙する手法や，画像に埋め込まれたテキスト情報を使って購入したい家具に合う別の家具を提案する手法などが提案されている．しかしこれらの手法は購入者の家具を使う場面が考慮されていない．使用する場面を考慮したインテリア推薦システムが未だ存在しない理由の一つは，感性という曖昧な情報のモデル化が非常に困難なためである．より利便性の高い高度な推薦システムの開発のために，本研究では，(1)感性特徴量を解明し，(2)(1)の特徴量を融合し，(3)重要ルールを考慮した感性に基づくインテリア推薦法の確立を目指す．