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特許6202831インテリアコーディネート支援システム及びインテリアコーディネート支援方法
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6202831
(24)【登録日】2017年9月8日
(45)【発行日】2017年9月27日
(54)【発明の名称】インテリアコーディネート支援システム及びインテリアコーディネート支援方法
(51)【国際特許分類】
   G06F 17/50 20060101AFI20170914BHJP
   G06Q 50/08 20120101ALI20170914BHJP
   G06Q 30/06 20120101ALI20170914BHJP
【FI】
   G06F17/50 680B
   G06F17/50 610C
   G06Q50/08
   G06Q30/06
   G06F17/50 604G
【請求項の数】8
【全頁数】21
(21)【出願番号】特願2013-37518(P2013-37518)
(22)【出願日】2013年2月27日
(65)【公開番号】特開2014-164687(P2014-164687A)
(43)【公開日】2014年9月8日
【審査請求日】2016年2月2日
(73)【特許権者】
【識別番号】390037154
【氏名又は名称】大和ハウス工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100162031
【弁理士】
【氏名又は名称】長田 豊彦
(74)【代理人】
【識別番号】100175721
【弁理士】
【氏名又は名称】高木 秀文
(72)【発明者】
【氏名】高橋 康夫
(72)【発明者】
【氏名】菅野 泰史
(72)【発明者】
【氏名】松本 裕樹
【審査官】 合田 幸裕
(56)【参考文献】
【文献】 特開2000−048062(JP,A)
【文献】 特開2001−238294(JP,A)
【文献】 特開2003−141180(JP,A)
【文献】 特開2003−006237(JP,A)
【文献】 特開平11−031166(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G06F 17/50
G06Q 30/06
G06Q 50/08
IEEE Xplore
JSTPlus(JDreamIII)
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の要素により構成されるインテリアデザインを表示することが可能な表示手段と、
前記表示手段に表示されたインテリアデザインに対して選択者が感じる好感度を入力する入力手段と、
前記選択者の好感度に応じて前記複数の要素の値を決定し、当該値を反映させたインテリアデザインを前記表示手段に表示させる制御手段と、
を具備し、
前記好感度に応じた前記複数の要素の値の決定を繰り返し行うことによって、前記選択者の好感度が高くなるようなインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援システムであって、
前記制御手段は、
前回表示させたインテリアデザインに対する前記選択者の好感度に基づいて定められるノイズを用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定することを特徴とする、
インテリアコーディネート支援システム。
【請求項2】
前記制御手段は、
前記選択者が過去に好感度を入力したインテリアデザインの複数の要素の値から、当該好感度に基づく重みを用いた各パラメータの重み付き平均を算出し、当該重み付き平均を用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定することを特徴とする、
請求項1に記載のインテリアコーディネート支援システム。
【請求項3】
前記制御手段は、
予め定められた複数のインテリアデザインに対する前記選択者の好感度を事前に取得し、
当該好感度に基づく前記複数の要素の各値の重み付き平均を用いて、ノイズを用いた最初のインテリアデザインの複数の要素の値の決定を行うことを特徴とする、
請求項2に記載のインテリアコーディネート支援システム。
【請求項4】
前記制御手段は、
前記選択者の好感度が所定の閾値以上である場合、当該好感度を取得した際のインテリアデザインを記憶することを特徴とする、
請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載のインテリアコーディネート支援システム。
【請求項5】
複数の要素により構成されるインテリアデザインを表示することが可能な表示手段と、
前記表示手段に表示されたインテリアデザインに対して選択者が感じる好感度を入力する入力手段と、
前記選択者の好感度に応じて前記複数の要素の値を決定し、当該値を反映させたインテリアデザインを前記表示手段に表示させる制御手段と、
を用いて、
前記制御手段が、前記選択者の好感度に応じた前記複数の要素の値の決定、及び当該値を反映させたインテリアデザインの前記表示手段への表示を繰り返し行うことによって、前記選択者の好感度が高くなるようなインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援方法であって、
前記制御手段が、前回表示させたインテリアデザインに対する前記選択者の好感度に基づいて、ノイズを算出する工程と、
前記制御手段が、前記ノイズを用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定する工程と、
を含むことを特徴とする、
インテリアコーディネート支援方法。
【請求項6】
前記制御手段が、前記選択者が過去に好感度を入力したインテリアデザインの複数の要素の値から、当該好感度に基づく重みを用いた各パラメータの重み付き平均を算出する工程と、
前記制御手段が、前記重み付き平均を用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定する工程と、
を含むことを特徴とする、
請求項5に記載のインテリアコーディネート支援方法。
【請求項7】
前記制御手段が、予め定められた複数のインテリアデザインに対する前記選択者の好感度を事前に取得する工程と、
前記制御手段が、前記事前に取得した好感度に基づく前記複数の要素の各値の重み付き平均を用いて、ノイズを用いた最初のインテリアデザインの複数の要素の値の決定を行う工程と、
を含むことを特徴とする、
請求項6に記載のインテリアコーディネート支援方法。
【請求項8】
前記制御手段が、前記利用者の好感度が所定の閾値以上である場合、当該好感度を取得した際のインテリアデザインを記憶する工程を含むことを特徴とする、
請求項5から請求項7までのいずれか一項に記載のインテリアコーディネート支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、選択者によるインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援システム及びインテリアコーディネート支援方法の技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、選択者によるインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援システムの技術は公知となっている。例えば、特許文献1に記載の如くである。
【0003】
特許文献1に記載のインテリアコーディネート支援システム(インテリアシミュレーションシステム)においては、ディスプレー上に複数種類のインテリアデザインのスタイル(例えば、トラディッショナル調、ナチュラル調、モダン調など)に対応するボタンが表示されている。インテリアデザインのコーディネートを行う選択者が、これらのボタンの中から所望のスタイルに対応するボタンを選択してクリックすると、当該スタイルに統一されたインテリアデザインの3次元画像がディスプレーに表示される。当該3次元画像の視点の位置や観察方向は移動させることができ、選択者は実際の室内を見ているような感覚で、インテリアデザインを確認することができる。
【0004】
しかしながら、特許文献1に記載の技術では、インテリアデザインを構成する複数の要素(例えば、壁、天井、床、カーテン、家具等)ごとに選択者の好みのものを選択することができないため、上述の如くインテリアデザインの全体的なスタイルを選択したとしても、本当に当該選択者の好みのインテリアデザイン(複数の要素の組み合わせ)を見つけられるとは限らない点で不利であった。
【0005】
また、選択者が好むインテリアデザインの要素の組み合わせを見つけるべく、当該要素を1つずつ確認しながら個別に選択しようとすると、全ての要素を選択するのに長い時間を要する。さらに、全ての要素を個別に選択した後で、インテリアデザイン全体として本当に選択者の好みのインテリアデザインとなっているかを確認する必要がある。ここで選択者の好みでない場合、再度インテリアデザインの要素を選択する作業が必要となる。このように、要素を1つずつ確認しながら選択者が好むインテリアデザインの要素の組み合わせを見つけるのは長い時間を要することとなり、困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開2009−259283号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
本発明は以上の如き状況に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、インテリアデザインの複数の要素の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度が高い)組み合わせを短時間で見つけることが可能なインテリアコーディネート支援システム及びインテリアコーディネート支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
【0009】
即ち、請求項1においては、複数の要素により構成されるインテリアデザインを表示することが可能な表示手段と、前記表示手段に表示されたインテリアデザインに対して選択者が感じる好感度を入力する入力手段と、前記選択者の好感度に応じて前記複数の要素の値を決定し、当該値を反映させたインテリアデザインを前記表示手段に表示させる制御手段と、を具備し、前記好感度に応じた前記複数の要素の値の決定を繰り返し行うことによって、前記選択者の好感度が高くなるようなインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援システムであって、前記制御手段は、前回表示させたインテリアデザインに対する前記選択者の好感度に基づいて定められるノイズを用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定するものである。
【0010】
請求項2においては、前記制御手段は、前記選択者が過去に好感度を入力したインテリアデザインの複数の要素の値から、当該好感度に基づく重みを用いた各パラメータの重み付き平均を算出し、当該重み付き平均を用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定するものである。
【0011】
請求項3においては、前記制御手段は、予め定められた複数のインテリアデザインに対する前記選択者の好感度を事前に取得し、当該好感度に基づく前記複数の要素の各値の重み付き平均を用いて、ノイズを用いた最初のインテリアデザインの複数の要素の値の決定を行うものである。
【0012】
請求項4においては、前記制御手段は、前記選択者の好感度が所定の閾値以上である場合、当該好感度を取得した際のインテリアデザインを記憶するものである。
【0013】
請求項5においては、複数の要素により構成されるインテリアデザインを表示することが可能な表示手段と、前記表示手段に表示されたインテリアデザインに対して選択者が感じる好感度を入力する入力手段と、前記選択者の好感度に応じて前記複数の要素の値を決定し、当該値を反映させたインテリアデザインを前記表示手段に表示させる制御手段と、を用いて、前記制御手段が、前記選択者の好感度に応じた前記複数の要素の値の決定、及び当該値を反映させたインテリアデザインの前記表示手段への表示を繰り返し行うことによって、前記選択者の好感度が高くなるようなインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援方法であって、前記制御手段が、前回表示させたインテリアデザインに対する前記選択者の好感度に基づいて、ノイズを算出する工程と、前記制御手段が、前記ノイズを用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定する工程と、を含むものである。
【0014】
請求項6においては、前記制御手段が、前記選択者が過去に好感度を入力したインテリアデザインの複数の要素の値から、当該好感度に基づく重みを用いた各パラメータの重み付き平均を算出する工程と、前記制御手段が、前記重み付き平均を用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値を決定する工程と、を含むものである。
【0015】
請求項7においては、前記制御手段が、予め定められた複数のインテリアデザインに対する前記選択者の好感度を事前に取得する工程と、前記制御手段が、前記事前に取得した好感度に基づく前記複数の要素の各値の重み付き平均を用いて、ノイズを用いた最初のインテリアデザインの複数の要素の値の決定を行う工程と、を含むものである。
【0016】
請求項8においては、前記制御手段が、前記利用者の好感度が所定の閾値以上である場合、当該好感度を取得した際のインテリアデザインを記憶する工程を含むものである。
【発明の効果】
【0017】
本発明の効果として、インテリアデザインの複数の要素の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度が高い)組み合わせを短時間で見つけることが可能となる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0018】
図1】第一実施形態に係るインテリアコーディネート支援システムの構成を示した概略図。
図2】(a)インテリアデザインの一例を示した図。(b)インテリアデザインの他の例を示した図。
図3】第一実施形態に係るインテリアデザインの標準パターンを示した図。
図4】第一実施形態に係る制御フローを示した図。
図5】好感度の順位と重みの値との関係を示した図。
図6】第二実施形態に係るインテリアデザインの標準パターンを示した図。
図7】第三実施形態に係る制御フローを示した図。
図8】第三実施形態に係るインテリアデザインの標準パターンを示した図。
図9】第四実施形態に係るインテリアコーディネート支援システムの構成を示した概略図。
【発明を実施するための形態】
【0019】
以下ではまず、図1及び図2を用いて、本発明の実施の一形態(第一実施形態)に係るインテリアコーディネート支援システム1の構成について説明する。
【0020】
インテリアコーディネート支援システム1は、選択者がインテリアデザインをコーディネートする際に、当該選択者の好みに合ったコーディネートが行い易くなるように支援するものである。
【0021】
ここで、「インテリアデザイン」とは、住宅を含む建築物の室内装飾を意味する。より詳細には、「インテリアデザイン」は、建築物の室内の間取り計画、仕上げ計画、照明計画及び装飾計画、並びに当該室内の照明器具及び家具を含む、建築物の室内空間を装飾し得る全てのものを指すものとする。
【0022】
また、「選択者」とは、建築物の室内のインテリアデザインを選択する(コーディネートする)者である。例えば、家具付きの賃貸マンションを借りようとする一般消費者や、住宅を購入しようとする一般消費者、又は一般消費者にインテリアデザインを提案するインテリアコーディネータ等である。
【0023】
インテリアコーディネート支援システム1は、主としてパソコン10、ディスプレイ20及び操作ダイヤル30を具備する。
【0024】
パソコン10は、本発明に係る制御手段の実施の一形態であり、種々のデータやプログラムに基づいて、各種の演算や記憶等を行うものである。パソコン10は、RAMやROM、並びにCPU等により構成される。パソコン10は、機能的にはデータベース記憶部11、制御プログラム記憶部12、好感度取得部13、好感度・インテリア記憶部14及び標準パターン記憶部15等を具備する。
【0025】
データベース記憶部11は、インテリアデザインを構成する複数の要素を数値化したもの(値)を記憶するものである。
【0026】
ここで、図2を用いて、本実施形態に係るインテリアデザインの具体例について説明する。
【0027】
本実施形態においては、選択者は住宅内の一室の装飾をコーディネートするものとする。すなわち、本実施形態に係るインテリアデザインとは、図2(a)及び(b)に示すような1つの略直方体状の部屋の装飾であるものとする。当該インテリアデザインを構成する要素としては、メイン壁41、アクセント壁42、天井43、床44、カーテン45及び家具46等がある。
【0028】
なお、本実施形態において、メイン壁41は、部屋の4面の壁のうち3面の壁(そのうち1面は不図示)であり、アクセント壁42は、部屋の4面の壁のうちメイン壁41を除く1面の壁である。
また、本実施形態においては、家具46としてソファを例示している。
【0029】
データベース記憶部11には、上記複数の要素をそれぞれ数値化したもの(値)が予め記憶される。
【0030】
具体例として、本実施形態においては、上記複数の要素をそれぞれ0から100までの数値で数値化するものとする。例えば、メイン壁41に使用される可能性がある色を、0から100までの数値に対応させてデータベース記憶部11に記憶させる。この際、0から100までの数値に対応した色には、0から100に向かうにつれて徐々に色の明度が高くなっていく等の、一定の法則性を持たせる。上記複数の要素の値をそれぞれ変更することで、図2(a)及び(b)に示すように、インテリアデザインを異なる印象(色の組み合わせ)に変更することができる。
【0031】
図1に示す制御プログラム記憶部12は、パソコン10が行う各種の制御に関するプログラム(制御プログラム)が予め記憶されたものである。
【0032】
好感度取得部13は、後述する操作ダイヤル30からの情報(操作量に関する情報)に基づいて、選択者の好感度を算出するものである。
【0033】
好感度・インテリア記憶部14は、選択者の好感度、及び当該好感度が得られたときのインテリアデザイン(より詳細には、当該インテリアデザインを構成する要素の値)を記憶するものである。
【0034】
標準パターン記憶部15は、予め定められた複数のパターン(標準パターン)のインテリアデザインが記憶されたものである。具体的には、図3の表に示すように、標準パターン記憶部15には、1番から10番までの10パターンのインテリアデザインが記憶される。各パターンのインテリアデザインにおいては、予め各要素の値が定められている。さらに、各パターンにおける各要素の値から算出される、平均(各要素の値の平均値)、標準偏差(各要素の値の標準偏差)、壁床の色差(メイン壁41と床44の値の差の絶対値)、壁天井の色差(メイン壁41と天井43の値の差の絶対値)、壁壁の色差(メイン壁41とアクセント壁42の値の差の絶対値)、壁カーテンの色差(メイン壁41とカーテン45の値の差の絶対値)及び壁家具の色差(メイン壁41と家具46の値の差の絶対値)も併せて記憶される。
【0035】
なお、以下では、図3に示した平均、標準偏差、壁床の色差、壁天井の色差、壁壁の色差、壁カーテンの色差及び壁家具の色差を総称して、単に「パラメータ」と記す。上記の如く、パラメータとは、各要素間の関係性を数値で表現したものである。
【0036】
図1に示すディスプレイ20は、本発明に係る表示手段の実施の一形態であり、パソコン10からの情報に基づいて、複数の要素により構成されるインテリアデザインを表示することが可能なものである。ディスプレイ20はパソコン10に接続され、当該パソコン10からの情報を受信することができる。
【0037】
操作ダイヤル30は、本発明に係る入力手段の実施の一形態であり、選択者がディスプレイ20に表示されたインテリアデザインに対して感じる好感度をパソコン10に入力するためのものである。操作ダイヤル30はパソコン10に接続され、当該操作ダイヤル30の操作量に関する情報を当該パソコン10へと送信することができる。
【0038】
ここで、「好感度」とは、選択者がインテリアデザインを好ましいと感じる度合いである。選択者は、後述するようにディスプレイ20に表示されたインテリアデザイン全体の画像を見て操作ダイヤル30を操作するため、ここでいう「好感度」は、インテリアデザインを構成する個別の要素それぞれに対する好感度ではなく、要素を組み合わせたインテリアデザイン全体の好感度を意味する。
【0039】
次に、図3から図5までを用いて、上述の如く構成されたインテリアコーディネート支援システム1を用いて、選択者によるインテリアデザインのコーディネートを支援する方法について説明する。
【0040】
図4のステップS101において、パソコン10は、標準パターンのインテリアデザインを用いて、選択者の好みを学習する。以下、当該ステップS101について詳細に説明する。
【0041】
パソコン10は、標準パターン記憶部15に記憶された標準パターンのうちの1つ(例えば、図3に示す1番のパターン)のインテリアデザインを、ディスプレイ20に表示させる。
【0042】
選択者は、当該ディスプレイ20に表示されたインテリアデザインを確認し、当該インテリアデザインに対して感じる好感度を、操作ダイヤル30を用いてパソコン10に入力する。
【0043】
パソコン10は、1番の標準パターンについての選択者の好感度が入力されると、当該好感度を記憶し、他の標準パターン(例えば、図3に示す2番のパターン)のインテリアデザインを、ディスプレイ20に表示させる。
【0044】
このように、パソコン10は、標準パターンのインテリアデザイン(10パターン)を順番にディスプレイ20に表示させて、それぞれについての選択者の好感度を取得し、記憶する。例えば図3に示すように、各パターンについての好感度が得られる。これによって、パソコン10は、インテリアデザインについての選択者の好みの傾向をまず学習することができる。
【0045】
パソコン10は、図4に示す上記ステップS101の処理を行った後、ステップS102に移行する。
【0046】
ステップS102において、パソコン10は、いわゆる「生体ゆらぎ理論」を用いて、次にディスプレイ20に表示させる(選択者に提示する)べきインテリアデザインの各パラメータの値(目標値)を決定する。以下、当該ステップS102について詳細に説明する。
【0047】
パソコン10は、以下の数1を用いて、次に選択者に提示すべきインテリアデザインの各パラメータの目標値を決定する。
【0048】
【数1】
【0049】
ここで、「ランキングの順位」kとは、過去(当該ステップS102以前)に選択者が好感度Kを入力したインテリアデザインの中で、好感度Kが高いものから順に順位付けをしたものである。
【0050】
例えば、パソコン10が初めてステップS102の処理を行う場合、過去に選択者が好感度Kを入力したインテリアデザインは、ステップS101において好感度Kを入力したインテリアデザインの標準パターン(10パターン)のみである。よって、この10パターンの標準パターンの中でランキングの順位付けが行われる。図3に示す具体例で言うと、好感度Kが80である2番のパターンが1位、好感度Kが70である5番のパターンが2位、好感度Kが60である9番のパターンが3位、というように順位付けが行われる。
【0051】
また、「ランキングk位の重み」w(k)とは、好感度Kのランキングの順位に応じて定められた値(重み)である。具体的には、図5に示すように、好感度Kのランキングの順位に応じて予め所定の値が定められる。当該重みw(k)は、ランキングの順位が上位であるほど大きい値となるように設定される。
【0052】
また、「ノイズ」ηjは、数1に示したような正規分布で設定され、当該ノイズηjの範囲は、好感度Kによって決定される。すなわち、好感度Kが高い場合は当該ノイズηjの範囲は狭く、好感度Kが低い場合は当該ノイズηjの範囲は広くなる。
【0053】
数1に示したように、パラメータごとの次の目標値は、当該パラメータの重み付き平均を基準とするノイズηjの範囲内から決定される。すなわち、好感度Kに基づく重みw(k)を用いることによって、好感度Kの高かったパラメータの値が、ノイズηjの基準の決定に大きく影響することになる。また、ノイズηjの範囲の広さは好感度Kに応じて定められる。これによって、より適切な(選択者が好むと推定される)パラメータの目標値を決定することができる。
【0054】
パソコン10は、上記ステップS102の処理を行った後、ステップS103に移行する。
【0055】
ステップS103において、パソコン10は、ステップS102において決定したインテリアデザインの各パラメータの値(目標値)に基づいて、次にディスプレイ20に表示させる(選択者に提示する)べきインテリアデザインの各要素の値(パターン)を決定する。以下、当該ステップS103について詳細に説明する。
【0056】
パソコン10は、以下の数2を用いて、次に選択者に提示すべきインテリアデザインの各要素の目標値を決定する。
【0057】
【数2】
【0058】
パソコン10は、上記数2を最急降下法等の数値解析手法により計算し、最適なインテリアデザインの各要素の値(パターン)を決定する。具体的には、パソコン10は、ステップS102において決定したインテリアデザインの各パラメータの値(目標値)と、実際に次に選択者に提示するインテリアデザインの各パラメータの値と、の差が最小となるような、インテリアデザインの各要素の値を決定する。このように、パソコン10は、次に選択者に提示するインテリアデザインの各パラメータの値が、可能な限りステップS102において決定した目標値に近い値になるようにする。
【0059】
パソコン10は、上記ステップS103の処理を行った後、ステップS104に移行する。
【0060】
ステップS104において、パソコン10は、ステップS103において決定された各要素の値を反映したインテリアデザインを、ディスプレイ20に表示(選択者に提示)させる。
パソコン10は、当該処理を行った後、ステップS105に移行する。
【0061】
ステップS105において、パソコン10は、ステップS104においてディスプレイ20に表示させたインテリアデザインを確認した選択者が操作ダイヤル30を用いて入力する好感度Kを取得する。
パソコン10は、当該処理を行った後、ステップS106に移行する。
【0062】
ステップS106において、パソコン10は、ステップS105において取得した好感度Kが予め定められた閾値(本実施形態においては、90とする)以上であるか否かを判定する。
【0063】
パソコン10は、ステップS106において好感度Kが閾値未満(好感度K<90)であると判定した場合、ステップS102に移行する。すなわちこの場合、ステップS103において決定されたインテリアデザインは選択者の好みのものではないと判断し、ステップS102に戻って再び生体ゆらぎ理論を用いたインテリアデザインの決定(探索)を行う。
【0064】
パソコン10は、ステップS106において好感度Kが閾値以上(好感度K≧90)であると判定した場合、ステップS107に移行する。
【0065】
ステップS107において、パソコン10は、ステップS104において選択者に提示したインテリアデザインの各要素の値、及び当該インテリアデザインから得られた選択者の好感度Kの値を、好感度・インテリア記憶部14に記憶させる。
パソコン10は、当該処理を行った後、ステップS108に移行する。
【0066】
ステップS108において、パソコン10は、過去に選択者に提示したインテリアデザインのうち、好感度Kが閾値以上となったインテリアデザイン(すなわち、ステップS107において記憶されたインテリアデザイン)が10パターン以上あるか否かを判定する。
【0067】
パソコン10は、ステップS108において好感度Kが閾値以上となったインテリアデザインが10パターン以上あると判定した場合、ステップS109に移行する。
【0068】
パソコン10は、ステップS108において好感度Kが閾値以上となったインテリアデザインが10パターン以上無いと判定した場合、ステップS102に移行する。すなわちこの場合、ステップS102に戻って再び生体ゆらぎ理論を用いたインテリアデザインの決定(探索)を行う。
【0069】
ステップS109において、パソコン10は、これまでステップS107において記憶してきた10パターンのインテリアデザインを、ディスプレイ20に表示させる。
パソコン10は、当該処理を行った後、この一連の制御を終了する。
【0070】
以上説明したように、パソコン10は、標準パターンのインテリアデザインを用いて選択者の好みを学習した上で(ステップS101)、生体ゆらぎ理論を用いたインテリアデザインの各要素の値の探索(ステップS102からステップS108まで)を繰り返し行う。
【0071】
またパソコン10は、繰り返し行う探索の中で好感度Kが閾値以上となったインテリアデザインを記憶していく(ステップS107)。そして10パターンのインテリアデザインが記憶された時点で(ステップS108)、当該10パターンのインテリアデザインをディスプレイ20に表示させる(ステップS109)。これによって、選択者は自分の好みに合うと考えられる(好感度Kが90以上である)インテリアデザインを最後にまとめて比較しながら確認することができる。
【0072】
また上述の如く繰り返し行われる探索の中で、ステップS106又はステップS108から移行したステップS102においては、最初にステップS101において学習した標準パターンのインテリアデザインに加えて、前回のステップS102及びステップS103において決定したインテリアデザインも考慮した上で、生体ゆらぎ理論を用いたインテリアデザインの決定(探索)が行われる。このため、選択者の好みに合うインテリアデザインがより探索し易くなる。
【0073】
以上の如く、本実施形態に係るインテリアコーディネート支援システム1は、
複数の要素により構成されるインテリアデザインを表示することが可能なディスプレイ20(表示手段)と、
ディスプレイ20に表示されたインテリアデザインに対して選択者が感じる好感度Kを入力する操作ダイヤル30(入力手段)と、
前記選択者の好感度Kに応じて前記複数の要素の値Cn(t)を決定し、当該値Cn(t)を反映させたインテリアデザインを前記表示手段に表示させるパソコン10(制御手段)と、
を具備し、
前記好感度Kに応じた前記複数の要素の値Cn(t)の決定を繰り返し行うことによって、前記選択者の好感度Kが高くなるようなインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援システム1であって、
パソコン10は、
前回表示させたインテリアデザインに対する前記選択者の好感度Kに基づいて定められるノイズηjを用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)を決定するものである。
【0074】
このように構成することにより、選択者の好感度Kに基づいて定められるノイズηjを用いて、当該選択者の好感度Kが高くなるようなインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)を推定し、探索することができる。これによって、インテリアデザインの複数の要素(の値Cn(t))の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度Kが高い)組み合わせを短時間で見つけることが可能となる。
【0075】
また、パソコン10は、
前記選択者が過去に好感度Kを入力したインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)から、当該好感度Kに基づく重みw(k)を用いた各パラメータの重み付き平均を算出し、当該重み付き平均を用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)を決定するものである。
【0076】
このように構成することにより、インテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度Kが高い)組み合わせをより短時間で見つけることが可能となる。
【0077】
また、パソコン10は、
予め定められた複数のインテリアデザインに対する前記選択者の好感度Kを事前に取得し、
当該好感度Kに基づく前記複数の要素の各値Cn(t)の重み付き平均を用いて、ノイズηjを用いた最初のインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)の決定を行うものである。
【0078】
このように構成することにより、インテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度Kが高い)組み合わせをより短時間で見つけることが可能となる。すなわち、事前に選択者の好みを学習することで、ノイズηjの基準となる前記重み付き平均や、ノイズηjの範囲を、より適切な(選択者が好むと推定される)値に設定することができる。
【0079】
また、パソコン10は、
前記選択者の好感度Kが所定の閾値以上である場合、当該好感度Kを取得した際のインテリアデザインを記憶するものである。
【0080】
このように構成することにより、好感度Kが高いインテリアデザインを記憶することで、後ほど当該インテリアデザインを再度表示することができる。これによって、好感度Kが高いインテリアデザインだけを比較する等して、より選択者が好むインテリアデザインを見つけ易くすることができる。
【0081】
また、本実施形態に係るインテリアコーディネート支援方法は、
複数の要素により構成されるインテリアデザインを表示することが可能なディスプレイ20と、
ディスプレイ20に表示されたインテリアデザインに対して選択者が感じる好感度Kを入力する操作ダイヤル30と、
を用いて、
前記選択者の好感度Kに応じた前記複数の要素の値Cn(t)の決定、及び当該値Cn(t)を反映させたインテリアデザインのディスプレイ20への表示を繰り返し行うことによって、前記選択者の好感度Kが高くなるようなインテリアデザインのコーディネートを支援するインテリアコーディネート支援方法であって、
前回表示させたインテリアデザインに対する前記選択者の好感度Kに基づいて、ノイズηjを算出する工程(ステップS102)と、
ノイズηjを用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)を決定する工程(ステップS102及びステップS103)と、
を含むものである。
【0082】
このように構成することにより、選択者の好感度Kに基づいて定められるノイズηjを用いて、当該選択者の好感度Kが高くなるようなインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)を推定し、探索することができる。これによって、インテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度Kが高い)組み合わせを短時間で見つけることが可能となる。
【0083】
また、本実施形態に係るインテリアコーディネート支援方法は、
前記選択者が過去に好感度Kを入力したインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)から、当該好感度Kに基づく重みw(k)を用いた各パラメータの重み付き平均を算出する工程(ステップS102)と、
前記重み付き平均を用いて、次のインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)を決定する工程(ステップS102及びステップS103)と、
を含むものである。
【0084】
このように構成することにより、インテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度Kが高い)組み合わせをより短時間で見つけることが可能となる。
【0085】
また、本実施形態に係るインテリアコーディネート支援方法は、
予め定められた複数のインテリアデザインに対する前記選択者の好感度Kを事前に取得する工程(ステップS101)と、
前記事前に取得した好感度Kに基づく前記複数の要素の各値Cn(t)の重み付き平均を用いて、ノイズηjを用いた最初のインテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)の決定を行う工程(ステップS102及びステップS103)と、
を含むものである。
【0086】
このように構成することにより、インテリアデザインの複数の要素の値Cn(t)の組み合わせの中から、選択者が好む(好感度Kが高い)組み合わせをより短時間で見つけることが可能となる。すなわち、事前に選択者の好みを学習することで、ノイズηjの基準となる前記重み付き平均や、ノイズηjの範囲を、より適切な(選択者が好むと推定される)値に設定することができる。
【0087】
また、本実施形態に係るインテリアコーディネート支援方法は、
前記利用者の好感度Kが所定の閾値以上である場合、当該好感度Kを取得した際のインテリアデザインを記憶する工程(ステップS107)を含むものである。
【0088】
このように構成することにより、好感度Kが高いインテリアデザインを記憶することで、後ほど当該インテリアデザインを再度表示することができる。これによって、好感度Kが高いインテリアデザインだけを比較する等して、より選択者が好むインテリアデザインを見つけ易くすることができる。
【0089】
また、本実施形態の如く、インテリアデザインの各要素を直接用いるのではなく、当該インテリアデザインの各要素間の関係性を示すパラメータを用いて次のインテリアデザインの各要素の値を決定することで、インテリアデザイン全体に対する選択者の好み(好感度)をより的確に反映させたインテリアデザインの探索が可能となる。
【0090】
なお、本実施形態においては、制御手段の一実施形態としてパソコン10を用いるものとしたが、本発明はこれに限るものではない。すなわち、制御手段は、本発明に係る制御を行うことが可能なものであれば良く、例えば種々のコンピュータ等を用いることが可能である。
【0091】
また、本実施形態においては、表示手段の一実施形態としてディスプレイ20を用いるものとしたが、本発明はこれに限るものではない。すなわち、表示手段は、インテリアデザインを表示することが可能なものであれば良く、例えばテレビやプロジェクタ等を用いることが可能である。なお、後述する第四実施形態においては、表示手段としてプロジェクタを用いた場合について説明する。
【0092】
また、本実施形態においては、入力手段の一実施形態として操作ダイヤル30を用いるものとしたが、本発明はこれに限るものではない。すなわち、入力手段は、選択者の好感度を入力することが可能なものであれば良く、例えばキーボードやマウス等を用いることも可能である。また、表示手段と入力手段とを一体としたタッチパネル等を用いることも可能である。
【0093】
また、本実施形態においては、コーディネートするインテリアデザインの一例として、図2に示すような住宅内の一室の装飾を例示したが、本発明はこれに限るものではない。すなわち本発明は、あらゆるインテリアデザインのコーディネートに適用することが可能である。
【0094】
また、本実施形態においては、インテリアデザインを構成する要素として、メイン壁41、アクセント壁42、天井43等を例示したが、本発明はこれに限るものではなく、室内空間を装飾し得る全てのものを要素とすることができる。
【0095】
また、本実施形態に係る制御を開始する前の初期設定として、アクセント壁42を使用するか否(アクセント壁42を使用せず、部屋の壁4面を全てメイン壁41とする)か、壁面の一部にアクセントクロスを利用するか否か等の、要素の選択ができる構成とすることも可能である。
【0096】
また、予め選択者にある程度の好みがある場合は、制御を開始する前に当該好み(インテリアデザインの要素の値)を入力し、当該値の近傍のみを探索する(又は、当該値を固定する)構成とすることも可能である。
【0097】
また、制御の途中で表示されたインテリアデザイン(ステップS104)の中に、選択者の好みに合致する要素(又は要素の組み合わせ)があった場合は、当該要素の値をパソコン10に記憶させて当該値の近傍のみを探索する(又は、当該値を固定する)構成とすることも可能である。
【0098】
また、本実施形態においては、インテリアデザインの要素をそれぞれ0から100までの数値で数値化するものとしたが、本発明はこれに限るものではなく、100未満、又は100より大きい数値で数値化しても良い。また、0から100までの1次元の数値化に限らず、2次元以上の数値化を行っても良い。これによって、より細かい情報(色や形状、模様等)のデータベースを構築することが可能となる。なお、後述する第二実施形態においては、インテリアデザインの要素等を3次元で表現した場合について説明する。
【0099】
また、本実施形態においては、ステップS101において選択者の好みを学習するための標準パターンとして10パターンのインテリアデザイン(図3参照)を用いるものとしたが、本発明はこれに限るものではなく、標準パターンの個数は10パターン未満でも10パターンより多くても良い。
【0100】
また、本実施形態においては、ステップS101において標準パターンを用いて選択者の好みを学習するものとしたが、本発明はこれに限るものではない。すなわち、当該学習を行わずに、ステップS102以降の生体ゆらぎ理論を用いた制御を開始する構成とすることも可能である。
【0101】
また、本実施形態においては、好感度Kの閾値を90とした(ステップS108参照)が、本発明はこれに限るものではなく、当該閾値は任意に設定することが可能である。
【0102】
また、本実施形態においては、好感度Kの高いインテリアデザインが10パターン記憶された時点で(ステップS108)当該インテリアデザインを表示するものとした(ステップS109)が、本発明はこれに限るものではなく、当該パターンの数は任意に設定することが可能である。
【0103】
次に、図6を用いて、本発明の第二実施形態について説明する。
【0104】
第二実施形態が第一実施形態と主に異なる点は、図6に示すように、インテリアデザインの要素、並びにパラメータの平均及び標準偏差を3次元で表現している点である。
【0105】
具体的には、第二実施形態においては、各要素をRGBで表現している。RGBの値は、それぞれ0から255までの数値で表現される。また、パラメータのうち、平均及び標準偏差についても、RGBごとに算出される。その他のパラメータ(壁床の色差等)については、2点間(例えば、壁床の色差の場合、メイン壁と床の2点)の3次元空間上の距離で表現される。
【0106】
また、第二実施形態においては、第一実施形態で用いた数1及び数2に代えて、以下の数3及び数4が用いられる。
【0107】
【数3】
【0108】
【数4】
【0109】
なお、本実施形態においては、インテリアデザインの各要素、平均及び標準偏差をRGB表記(3次元)で表現したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、各要素の色と柄を含めて、全て1次元(1直線の線形データ)で表現することも可能である。またこの場合、例えばクロス等の見本帳に記載されている順に1直線上に並べた線形データを構築することも可能である。
【0110】
また、本実施形態においては、インテリアデザインの各要素等をRGB表記を用いて3次元で表現するものとしたが、その他の表記(例えば、3次元のマンセル色立体や2次元のイメージスケール等)を用いることも可能である。
【0111】
また、インテリアデザインの各要素を表現する際に、複数の表記方法を組み合わせることも可能である。例えば、種類の多い要素(壁(クロス)やカーテン等)については3次元で表現し、種類がある程度限られる要素(床や家具等)については1次元(線形データ)で表現することも可能である。また、要素の色を3次元で表現すると共に、当該要素の柄を1次元で表現することも可能である。
【0112】
また、本実施形態におけるRGB表記(図6参照)において、壁やカーテン等は奇抜な色(RGB表記において125未満の色)は使用しないと仮定し、RGB表記の値を125以上に限定する構成とすることも可能である。また、床や家具の組み合わせは、予め定められたものの中から選択される構成とすることも可能である。このように選択の幅を限定することにより、より短時間で選択者の好みのインテリアデザインを見つけることが可能となる。
【0113】
次に、図7及び図8を用いて、本発明の第三実施形態について説明する。
【0114】
第三実施形態が第一実施形態と主に異なる点は、第一実施形態においてはインテリアデザインの要素から算出されるパラメータを用いて次にディスプレイ20に表示させる(選択者に提示する)べきインテリアデザインの各要素の値を決定するのに対し、第三実施形態においてはインテリアデザインの要素を直接用いて次にディスプレイ20に表示させる(選択者に提示する)べきインテリアデザインの各要素の値を決定する点である。以下、当該相違点について具体的に説明する(共通点については、適宜説明を省略する)。
【0115】
図7のステップS101において、パソコン10は、第一実施形態と同様に標準パターンのインテリアデザインを用いて、選択者の好みを学習する。この際用いられる標準パターンは、第一実施形態と異なり、図8に示すようにインテリアデザインの各要素の値のみからなる(パラメータは含まれない)ものである。また、第三実施形態においては、第二実施形態と同様に各要素を3次元で表現している。
パソコン10は、当該処理を行った後、ステップS203に移行する。
【0116】
ステップS203において、パソコン10は、いわゆる「生体ゆらぎ理論」を用いて、次にディスプレイ20に表示させる(選択者に提示する)べきインテリアデザインの各要素の値を決定する。以下、当該ステップS203について詳細に説明する。
【0117】
パソコン10は、以下の数5を用いて、次に選択者に提示すべきインテリアデザインの各要素の値を決定する。
【0118】
【数5】
【0119】
すなわち、パソコン10は、前回の各要素の値と重み付き平均との内分点を、ノイズηjの基準とし、当該ノイズηjの範囲内から次の要素の値を決定する。
【0120】
但し、初めて当該ステップS203の処理を行う場合(ステップS101の学習を行った直後)は、前回の要素の値が得られない(無い)ため、下記の数6で示すように、重み付き平均の値を、そのまま次に選択者に提示すべきインテリアデザインの各要素の値として用いる。
【0121】
【数6】
【0122】
パソコン10は、上記ステップS203の処理を行った後、ステップS104に移行する。
【0123】
パソコン10は、ステップS104以降は第一実施形態と同様に、ステップS104からステップS108までの処理を行い、好感度Kが閾値以上となるインテリアデザインが10パターン得られるまで、ステップS203の処理、並びにステップS104からステップS108までの処理を繰り返す。そして、好感度Kが閾値以上となるインテリアデザインが10パターン得られた時点で当該10パターンのインテリアデザインを表示し(ステップS109)、この一連の制御を終了する。
【0124】
次に、図9を用いて、本発明の第四実施形態について説明する。
【0125】
第四実施形態が第一実施形態と主に異なる点は、図9に示すように、本発明に係る表示手段の実施の一形態として、ディスプレイ20に代えてプロジェクタ50(画像投影機)を用いる点である。
【0126】
第四実施形態においては、インテリアデザインをディスプレイ20に表示するのではなく、実際の部屋51に投影する。例えば、パソコン10によって天井の色が決定された場合、当該色を部屋51の天井に投影する。その他の壁、床、家具等についても同様に、決定された色を投影する。これによって、選択者は実物大の部屋51でインテリアデザインを体験することができ、より自分の好みに合ったインテリアデザインの選択(好感度Kの評価)が可能となる。
【符号の説明】
【0127】
1 インテリアコーディネート支援システム
10 パソコン(制御手段)
20 ディスプレイ(表示手段)
30 操作ダイヤル(入力手段)
50 プロジェクタ(表示手段)
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9