| 研究課題/領域番号 |
20K12514
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90010:デザイン学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
加藤 健郎 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70580091)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | デザイン思考モデル / AI / 発想支援 / Word2Vec / AutoExtend / デザイン思考 / 創造性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
IoT技術の発展と，それにより得られるビッグデータ解析のために，デザインにおけるAIの利用，すなわち，デザイナとAIの連携は不可欠といえる．
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．
まず，両者の協調によるアイデア発想のための思考モデルを構築する．次に，言語AIの学習効果向上のために，デザインに用いられるキーワードの特徴を分析する．最後に，得られた思考モデルとキーワードの特徴に基づいてキーワードを選定するアルゴリズムを開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，代表的なデザイン行為の1つであるキーワードによるアイデア発想に着目し，デザイナの思考モデルとそれに基づくキーワードの生成・学習を行うアイデア発想支援システムを構築した．具体的に同システムは，キーワード生成のために，WordNetとWord2Vecから構成されるAutoExtendを用いて，アナロジーに基づくキーワード生成を行うものである．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年のIoT技術の発展と，それにより得られるビッグデータ解析のために，人工知能（以下，AI）の応用分野が広がり続けている．本研究では，デザイナの思考モデルとそれに基づくキーワードの生成・学習を行うアイデア発想支援システムを構築した．同システムが，AIとデザイナの協調デザイン実現の一助となり，デザイン分野ひいてはものづくり産業の活性化につながることが期待される．
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