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本研究では，顧客の感性にばらつきがあっても，すべての顧客が満足できる製品意匠を生成するために，ファジークラスタリングとタグチメソッドおよび，多目的遺伝的アルゴリズムに基づく，ロバスト最適意匠設計法を構築した．ケーススタディでは，100名の被験者を対象に，自動車のフロントマスクの設計に提案手法を適用し，提案手法を用いることで，顧客間の選好のばらつきを抑えつつ，すべての顧客が高い選好を示す製品意匠を導出することができた．
本研究では，感性工学における深層学習の適用可能性についても研究を行い，深層学習を用いることで，製品意匠と選好の対応関係を学習，推論できることや，選好の理由を分析できることを示した．
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