特開 2024-39261 分析システムおよび分析方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024039261

(43)【公開日】2024-03-22

(54)【発明の名称】分析システムおよび分析方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0201 20230101AFI20240314BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 300

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022143676

(22)【出願日】2022-09-09

(71)【出願人】

【識別番号】000003193

【氏名又は名称】ＴＯＰＰＡＮホールディングス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】杉山 耕平

(72)【発明者】

【氏名】西野 紗織

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB02

(57)【要約】

【課題】商品等の分析内容もしくはカテゴリに応じて、商品等で使用するデザイン案を様々な観点で分析するための技術を提供する。
【解決手段】分析システム１００は、商品またはサービスのデザイン候補となり得る複数の分析対象１３０と、分析対象の分析に関する選択とを取得するための取得部と、分析に関する選択に基づいて、分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択するための分析項目選択部と、１つ以上の評価項目に基づいて、複数の分析対象を分析するための分析部と、複数の分析対象の分析結果１４０を出力するための出力部とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

商品またはサービスの分析システムであって、
前記商品または前記サービスのデザイン候補となり得る複数の分析対象と、前記分析対象の分析に関する選択とを取得するための取得部と、
前記分析に関する選択に基づいて、前記分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択するための分析項目選択部と、
前記１つ以上の評価項目に基づいて、複数の分析対象を分析するための分析部と、
前記複数の分析対象の分析結果を出力するための出力部とを備える、分析システム。

【請求項2】

前記分析結果と、前記１つ以上の評価項目の組み合わせとを関連付けた第１のテーブルをさらに備え、
前記分析に関する選択は、前記分析結果の選択であり、
前記分析項目選択部は、前記第１のテーブルを参照することで、前記分析に関する選択に基づいて、前記分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択する、請求項１に記載の分析システム。

【請求項3】

前記商品または前記サービスのカテゴリと、前記１つ以上の評価項目の組み合わせとを関連付けた第２のテーブルをさらに備え、
前記分析に関する選択は、前記カテゴリの選択であり、
前記分析項目選択部は、前記第２のテーブルを参照することで、前記分析に関する選択に基づいて、前記分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択する、請求項１に記載の分析システム。

【請求項4】

前記カテゴリに関連付けられた前記１つ以上の評価項目の組み合わせは、
前記カテゴリの属性に基づく評価項目と、
分析方法に基づく評価項目とを含み、
前記分析方法に基づく評価項目は、複数のカテゴリに対して関連付け可能に構成される、請求項３に記載の分析システム。

【請求項5】

前記出力部は、前記分析項目選択部が第１の評価項目と第２の評価項目とを選択したことに基づいて、
前記第１の評価項目を第１の軸とし、前記第２の評価項目を第２の軸とした２次元空間を表示し、
前記２次元空間に、前記複数の分析対象の各々の分析結果をプロットする、請求項１に記載の分析システム。

【請求項6】

前記出力部は、前記分析項目選択部が第１の評価項目と第２の評価項目と第３の評価項目とを選択したことに基づいて、
前記第１の評価項目を第１の軸とし、前記第２の評価項目を第２の軸とした２次元空間を表示し、
前記２次元空間に、前記複数の分析対象の各々の分析結果をプロットし、
前記プロットは、前記複数の分析対象の各々における前記第３の評価項目の値を視覚的に示す、請求項１に記載の分析システム。

【請求項7】

前記出力部は、前記分析項目選択部が第１の評価項目と第２の評価項目と第３の評価項目と第４の評価項目とを選択したことに基づいて、
前記第１の評価項目を第１の軸とし、前記第２の評価項目を第２の軸とし、前記第３の評価項目を第３の軸とした３次元空間を表示し、
前記３次元空間に、前記複数の分析対象の各々の分析結果をプロットし、
前記プロットは、前記複数の分析対象の各々における前記第４の評価項目の値を視覚的に示す、請求項１に記載の分析システム。

【請求項8】

各前記プロットは、前記複数の分析対象の各々のデザインの表示を含む、請求項５～７のいずれかに記載の分析システム。

【請求項9】

前記取得部は、前記複数の分析対象の分析結果の表示の中から選択された分析対象のデザインの注文の入力を取得可能に構成される、請求項１に記載の分析システム。

【請求項10】

商品またはサービスの分析方法であって、
前記商品または前記サービスのデザイン候補となり得る複数の分析対象と、前記分析対象の分析に関する選択とを取得するステップと、
前記分析に関する選択に基づいて、前記分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択するステップと、
前記１つ以上の評価項目に基づいて、複数の分析対象を分析するステップと、
前記複数の分析対象の分析結果を出力するステップとを含む、分析方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、分析システムに関し、より特定的には、デザインについての分析システムに関する。

【背景技術】

【0002】

企業は、自社の商品またはサービス（以下、商品およびサービスを総称して「商品等」と呼ぶこともある）において、様々なデザインのパッケージ、広告、ロゴ等を使用する。企業は、一般的に、複数のデザイン案の中から使用するデザインを決定する。企業は、販売戦略、商品等のカテゴリ等に応じて、商品等に使用するデザインを適切に決定する必要がある。

【0003】

また、近年、機械学習に関する技術が飛躍的に発展している。いくつかの企業は、当該機械学習を各種コンテンツがユーザに与える印象等の分析に使用し始めている。

【0004】

コンテンツがユーザに与える印象等を分析する技術に関し、例えば、特開２０２２－０１３３４６号公報（特許文献１）は、印象評価のための学習装置を開示している。当該学習装置は、「学習装置の訓練データ取得手段は、入力データと、複数の項目を含む正解データと、が対応付けられた訓練データを取得する。共起性データ取得手段は、項目間の共起性に関する共起性データを取得する。学習手段は、訓練データと、共起性データと、に基づいて、推定モデルの学習を行う」というものである（［要約］参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２２－０１３３４６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１に開示された技術によると、商品等の分析内容もしくはカテゴリに応じて、商品等で使用するデザイン案を様々な観点で分析することができない。したがって、商品等の分析内容もしくはカテゴリに応じて、商品等で使用するデザイン案を様々な観点で分析するための技術が必要とされている。

【0007】

本開示は、上記のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、商品等の分析内容もしくはカテゴリに応じて、商品等で使用するデザイン案を様々な観点で分析するための技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

ある実施の形態に従うと商品またはサービスの分析システムが提供される。分析システムは、商品またはサービスのデザイン候補となり得る複数の分析対象と、分析対象の分析に関する選択とを取得するための取得部と、分析に関する選択に基づいて、分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択するための分析項目選択部と、１つ以上の評価項目に基づいて、複数の分析対象を分析するための分析部と、複数の分析対象の分析結果を出力するための出力部とを備える。

【0009】

ある局面において、分析システムは、分析結果と、１つ以上の評価項目の組み合わせとを関連付けた第１のテーブルをさらに備える。分析に関する選択は、分析結果の選択である。分析項目選択部は、第１のテーブルを参照することで、分析に関する選択に基づいて、分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択する。

【0010】

ある局面において、分析システムは、商品またはサービスのカテゴリと、１つ以上の評価項目の組み合わせとを関連付けた第２のテーブルをさらに備える。分析に関する選択は、カテゴリの選択である。分析項目選択部は、第２のテーブルを参照することで、分析に関する選択に基づいて、分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択する。

【0011】

ある局面において、カテゴリに関連付けられた１つ以上の評価項目の組み合わせは、カテゴリの属性に基づく評価項目と、分析方法に基づく評価項目とを含む。分析方法に基づく評価項目は、複数のカテゴリに対して関連付け可能に構成される。

【0012】

ある局面において、出力部は、分析項目選択部が第１の評価項目と第２の評価項目とを選択したことに基づいて、第１の評価項目を第１の軸とし、第２の評価項目を第２の軸とした２次元空間を表示し、２次元空間に、複数の分析対象の各々の分析結果をプロットする。

【0013】

ある局面において、出力部は、分析項目選択部が第１の評価項目と第２の評価項目と第３の評価項目とを選択したことに基づいて、第１の評価項目を第１の軸とし、第２の評価項目を第２の軸とした２次元空間を表示し、２次元空間に、複数の分析対象の各々の分析結果をプロットする。プロットは、複数の分析対象の各々における第３の評価項目の値を視覚的に示す。

【0014】

ある局面において、出力部は、分析項目選択部が第１の評価項目と第２の評価項目と第３の評価項目と第４の評価項目とを選択したことに基づいて、第１の評価項目を第１の軸とし、第２の評価項目を第２の軸とし、第３の評価項目を第３の軸とした３次元空間を表示し、３次元空間に、複数の分析対象の各々の分析結果をプロットする。プロットは、複数の分析対象の各々における第４の評価項目の値を視覚的に示す。

【0015】

ある局面において、各プロットは、複数の分析対象の各々のデザインの表示を含む。

【0016】

ある局面において、取得部は、複数の分析対象の分析結果の表示の中から選択された分析対象のデザインの注文の入力を取得可能に構成される。

【0017】

他の実施の形態に従うと商品またはサービスの分析方法が提供される。分析方法は、商品またはサービスのデザイン候補となり得る複数の分析対象と、分析対象の分析に関する選択とを取得するステップと、分析に関する選択に基づいて、分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択するステップと、１つ以上の評価項目に基づいて、複数の分析対象を分析するステップと、複数の分析対象の分析結果を出力するステップとを含む。

【発明の効果】

【0018】

ある実施の形態に従うと、商品等の分析内容もしくはカテゴリに応じて、商品等で使用するデザイン案を様々な観点で分析することが可能である。

【0019】

この開示内容の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解される本開示に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本実施の形態に従う分析システム１００の動作概要の一例を示す図である。

【図2】本実施の形態に従う分析システム１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】本実施の形態に従う分析システム１００の機能ブロックの一例を示す図である。

【図4】共通評価テーブル３１１の構成の一例を示す図である。

【図5】カテゴリ別評価テーブル３１２の構成の一例を示す図である。

【図6】カスタム評価テーブル３１３の構成の一例を示す図である。

【図7】第１の分析結果７００の一例を示す図である。

【図8】第２の分析結果８００の一例を示す図である。

【図9】第３の分析結果９００の一例を示す図である。

【図10】分析システム１００の内部処理の手順の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

【0022】

＜Ａ．システム構成＞
まず、図１～図３を参照して、本実施の形態に従う分析システムの動作概要、ハードウェア構成、機能構成の一例について説明する。

【0023】

図１は、本実施の形態に従う分析システム１００の動作概要の一例を示す図である。図１を参照して、分析システム１００の全体像および動作概要について説明する。また、本明細書における各種用語についても併せて説明する。

【0024】

分析システム１００は、商品等において使用される１つ以上のデザイン候補を分析し、分析結果をユーザに提供する。

【0025】

本明細書において、「システム」は、１または複数の装置からなる構成、サーバ、クラウド環境に構築された仮想マシンもしくはコンテナ、または、これらの少なくとも一部からなる構成を包含する。また、装置は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ装置、タブレット、スマートフォン等の情報処理装置を含んでいてもよく、また、これらの組合せであってもよい。ある局面において、システムは、ディスプレイおよびキーボード等の入出力機器と接続されて、ユーザに使用されてもよい。他の局面において、システムは、ネットワークを介して、クラウドサービスまたはウェブアプリケーションとして、ユーザに各種機能を提供してもよい。この場合、ユーザは、自身の端末にインストールされたブラウザまたはクライアントソフトウェアを介して、システムの機能を使用し得る。

【0026】

本明細書において、「デザイン」は、画像、立体形状、映像、音声、ＵＩ（User Interface）またはこれらの組み合わせを包含する。また、「デザイン候補」は、商品等に使用されるデザインの候補である。また、デザイン候補は、複数の画像等の同一フォーマットのデザインのみを含んでいてもよい。さらに、デザイン候補は、画像、立体形状、映像等の異なるフォーマットのデザインを含んでいてもよい。これ以降、デザイン候補に含まれる任意のフォーマットのデータ（個別のデザイン）を「分析対象」と呼ぶ。

【0027】

学習済エンジン１２０は、デザイン候補に含まれる各分析対象を分析して、分析結果を出力する。分析システム１００は、学習済エンジン１２０の分析結果をまとめて視覚的な分析結果をユーザに提供する。これ以降、区別のために、学習済エンジン１２０の出力を「評価項目」と呼ぶ。また、分析システム１００がユーザに提示する最終データを「分析結果」と呼ぶ。より具体的には、学習済エンジン１２０は、評価項目における各分析対象の値（評価値）を出力する。また、分析システム１００が提供する分析結果は、各分析対象における各評価項目の値を視覚的に表したものである。

【0028】

ある局面において、分析システム１００は、１つ以上の学習済エンジン１２０と連携してもよい。例えば、各学習済エンジン１２０は、入力が共通であり、出力が異なる。より具体的には、各学習済エンジンは、各分析対象を共通の入力として取得する。ただし、各学習済エンジンは、各分析対象についての異なる観点（評価項目）での分析結果を出力する。例えば、第１の学習済エンジンは、各分析対象が顧客に与える中長期的好意について評価項目を出力し、また、第２の学習済エンジンは、各分析対象が顧客に与える記憶定着について評価項目を出力する。さらに、第３の学習済エンジンは、商品等のカテゴリに特有の評価項目を出力する。分析システム１００は、ユーザから入力された要望（分析対象の分析に関する選択）に基づいて、最適な１つ以上の学習済エンジン１２０を選択し得る。そして、分析システム１００は、複数の評価項目を合せた分析結果を視覚的にユーザに提示し得る。「分析対象の分析に関する選択」は、分析の観点の選択である。分析対象の分析に関する選択は、一例として、分析内容の選択、商品等のカテゴリの選択を含む。

【0029】

他の局面において、学習済エンジン１２０は、入力に応じて、異なる評価項目（中長期的好意、記憶定着、商品等のカテゴリごとの分析結果）またはこれらの組み合わせを出力してもよい。この場合、分析システム１００は、ユーザから入力された要望（分析対象の分析に関する選択）に基づいて、学習済エンジン１２０に入力するパラメータを変更するだけでよい。

【0030】

さらに、他の局面において、１つ以上の学習済エンジン１２０は、分析システム１００と同一のハードウェア上に配置されてもよい。また、１つ以上の学習済エンジン１２０は、分析システム１００とは異なるハードウェア上に配置されてもよい。さらに、一部の学習済エンジン１２０は分析システム１００と同一のハードウェア上に配置され、残りの学習済エンジン１２０は分析システム１００とは異なるハードウェア上に配置されてもよい。

【0031】

「分析内容の選択」は、商品等に使用されるデザインが顧客に与える影響または印象についての分析の選択である。一例として、分析内容は、商品愛着力、顧客コミットメント、顧客エンゲージメント、トライアル誘因力、購入引上げ力、購入訴求力等の分析方法を含む。ユーザ１１０は、顧客との結びつきが重要となる長期利用を視野に入れた商品等のデザインを検討する場合、商品愛着力、顧客コミットメント、顧客エンゲージメント等を、分析内容として選択し得る。また、ユーザ１１０は、季節限定の商品等の短期的な売上成果を前提とした商品等のデザインを検討する場合、トライアル誘因力、購入引上げ力、購入訴求力等を分析内容として選択し得る。分析システム１００は、分析内容の選択を入力された場合、選択された分析に必要とされる評価項目を得るように、１つ以上の学習済エンジン１２０を選択、または、学習済エンジン１２０に入力するパラメータを選択し得る。

【0032】

「商品等のカテゴリの選択」は、商品等の種類の選択である。商品等の種類は、一例として、食品、家電、携帯電話、流通等を含む。分析システム１００は、商品等のカテゴリの選択を入力された場合、商品等のカテゴリに必要とされる評価項目を得るように、１つ以上の学習済エンジン１２０を選択、または、学習済エンジン１２０に入力するパラメータを選択し得る。

【0033】

次に、分析システム１００の典型的な動作例について説明する。ステップＳ１において、ユーザ１１０は、デザイン候補１３０（１つ以上の分析対象を含む）を分析システム１００に入力する。さらに、ユーザ１１０は、分析対象の分析に関する選択を分析システム１００に入力する。

【0034】

例えば、ユーザ１１０は、既存のスープ商品について、顧客に長期にわたって購入してもらいたいとする。この場合、ユーザ１１０は、スープ商品のパッケージ画像等（分析対象）と、商品愛着力等の分析内容（分析対象の分析に関する選択）とを分析システム１００に入力し得る。

【0035】

デザイン候補１３０は、１つまたは複数の分析対象（デザイン案）を含む。分析対象は、画像、映像、音声、ＵＩ、インタラクティブコンテンツ等の任意のデータを含み得る。また、デザイン候補１３０に含まれる各デザイン案のフォーマットは異なっていてもよい（画像および映像等が混在してもよい）。

【0036】

分析システム１００がウェブアプリケーションまたはクラウドサービスとして提供される場合、ユーザ１１０は、自身の端末のブラウザ機能等を介して、分析システム１００が提供する機能にアクセスする。また、分析システム１００がスタンドアロンのアプリケーションとして提供される場合、ユーザ１１０は、分析システム１００がインストールされた端末を操作して、分析システム１００が提供する機能にアクセスする。

【0037】

ステップＳ２において、分析システム１００は、分析対象の分析に関する選択に基づいて、必要な評価項目を選択する。評価項目の選択の詳細については、図４～図６を参照して後述する。

【0038】

次に、分析システム１００は、複数の学習済エンジン１２０が存在する場合、必要な評価項目に基づいて、使用する学習済エンジン１２０を選択する。または、分析システム１００は、複数の分析機能を持つ学習済エンジン１２０を使用する場合、必要な評価項目に基づいて、学習済エンジン１２０に入力するパラメータ（分析方法の選択等）を変更する。

【0039】

分析システム１００は、１つ以上の学習済エンジン１２０から、分析結果の表示に必要となる、各分析対象についての各評価項目の値を取得する。例えば、分析システム１００は、各パッケージ画像（各分析対象）の記憶定着の値（第１の評価項目の値）および中長期的好意の値（第２の評価項目の値）を取得する。

【0040】

ステップＳ３において、分析システム１００は、複数の評価項目の分析結果を視覚的に表した表示１４０をユーザ１１０に提示する。表示１４０は、選択された評価項目の数に応じて、フォーマットが変化し得る。図１の例では、分析システム１００は、第１の評価項目を第１の軸とし、第２の評価項目を第２の軸とした２次元空間を表示し、さらに、２次元空間に、複数の分析対象の各々の分析結果をプロットしている。ある局面において、各プロットは、複数の分析対象の各々のデザイン（パッケージ等）の表示を含んでいてもよい。表示１４０のバリエーションについては、図７～図９を参照して後述する。

【0041】

ステップＳ４において、ユーザ１１０は、複数の分析対象の分析結果の表示１４０を参照して、デザイン候補１３０の中から最終デザイン１５０を選択し得る。すなわち、分析システム１００は、表示１４０（複数の分析対象の分析結果の表示）の中から選択された分析対象のデザインの注文の入力を取得可能に構成される。分析システム１００は、ユーザ１１０から最終デザイン１５０の選択入力を取得する。

【0042】

ある局面において、分析システム１００は、選択された最終デザイン１５０を用いてパッケージ等の量産を受け付ける機能を備えていてもよい。他の局面において、分析システム１００は、入力された最終デザイン１５０を量産に使用できるフォーマットに変換またはデザインし直す処理を受け付ける機能を備えていてもよい。さらに、他の局面において、分析システム１００は、これらの両方の機能を備えていてもよい。いずれの場合も、分析システム１００は、分析システム１００を運営する企業または外部の企業に、パッケージ等の量産依頼、または、入力されたデザインを量産に使用できるフォーマットに変換またはデザインし直す処理の依頼を出力し得る。

【0043】

ステップＳ５において、分析システム１００は、ユーザ１１０に最終商品を納品する。最終商品は、量産されたパッケージ等、フォーマットに変換もしくはデザインし直された画像等、または、それらの両方を含み得る。

【0044】

上記の通り、本実施の形態に従う分析システム１００は、ユーザから入力された要望（分析対象の分析に関する選択）に基づいて、必要となる評価項目を選択する。また、分析システム１００は、選択された各評価項目からなる分析結果を視覚的にユーザ１１０に提示し得る。これにより、ユーザは、分析に関する専門知識（マーケティングまたはデータ分析等の知識）を有することなく、所望の結果（商品愛着力等の分析結果）を取得することができる。また、ユーザは、視覚的に示される分析結果を参照することで、デザイン候補の中から本番で使用するデザインを容易に選択し得る。

【0045】

図２は、本実施の形態に従う分析システム１００のハードウェア構成の一例を示す図である。分析システム１００は、プロセッサ１と、メモリ２と、ストレージ３と、外部機器ＩＦ（Interface）４と、入力ＩＦ５と、出力ＩＦ６と、通信ＩＦ７とを含む。

【0046】

プロセッサ１は、分析システム１００の各種機能を実現するためのプログラムを実行し得る。プロセッサ１は、例えば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、例えば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central Processing Unit）、少なくとも１つのＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはこれらの組み合わせ等によって構成されてもよい。

【0047】

メモリ２は、プロセッサ１によって実行されるプログラムと、プロセッサ１によって参照されるデータとを格納する。ある局面において、メモリ２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）またはＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等によって実現されてもよい。

【0048】

ストレージ３は、不揮発性メモリであり、プロセッサ１によって実行されるプログラムおよびプロセッサ１によって参照されるデータを格納してもよい。その場合、プロセッサ１は、ストレージ３からメモリ２に読み出されたプログラムを実行し、ストレージ３からメモリ２に読み出されたデータを参照する。ある局面において、ストレージ３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）またはフラッシュメモリー等によって実現されてもよい。

【0049】

外部機器ＩＦ４は、プリンター、スキャナーおよび外付けＨＤＤ等の任意の外部機器に接続され得る。ある局面において、外部機器ＩＦ４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子等によって実現されてもよい。

【0050】

入力ＩＦ５は、キーボード、マウス、タッチパッドまたはゲームパッド等の任意の入力装置に接続され得る。ある局面において、入力ＩＦ５は、ＵＳＢ端子、ＰＳ／２端子およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール等によって実現されてもよい。

【0051】

出力ＩＦ６は、ブラウン管ディスプレイ、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の任意の出力装置に接続され得る。ある局面において、出力ＩＦ６は、ＵＳＢ端子、Ｄ－ｓｕｂ端子、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）端子およびディスプレイポート端子等によって実現されてもよい。

【0052】

通信ＩＦ７は、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介して他の機器と接続される。ある局面において、通信ＩＦ７は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）ポートおよびＷｉ-Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）モジュール等によって実現されてもよい。他の局面において、通信ＩＦ７は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）等の通信プロトコルを用いてデータを送受信してもよい。

【0053】

図３は、本実施の形態に従う分析システム１００の機能ブロックの一例を示す図である。ある局面において、分析システム１００は、図２に示されるハードウェア上プログラムを実行することで、図３に示される各機ブロックを実現してもよい。他の局面において、図３に示される各機能ブロックの一部は、ハードウェアとして実現されもよい。この場合、分析システム１００は、図２の構成に加えて、一部の機能ブロックを実現するためのハードウェア構成をさらに含む。

【0054】

分析システム１００は、主な機能ブロックとして、取得部３０１と、分析項目選択部３０２と、分析部３０３と、出力部３０４と、記憶領域３０５とを備える。また、記憶領域３０５は、共通評価テーブル３１１と、カテゴリ別評価テーブル３１２と、カスタム評価テーブル３１３と、１つ以上の学習済エンジン３１４とを含む。また、分析システム１００は、外部サーバ３５０と連携可能に構成される。外部サーバ３５０は、学習済エンジン３５１Ａ，３５１Ｂ，３５１Ｃ（総称する場合は「学習済エンジン３５１」と呼ぶ）を備える。なお、学習済エンジン３５１Ａ，３５１Ｂ，３５１Ｃは一例であり、外部サーバ３５０は、任意の数の学習済エンジンを備えていてもよい。

【0055】

取得部３０１は、ユーザ１１０の端末から、デザイン候補１３０（１つ以上の分析対象を含む）と、分析対象の分析に関する選択とを取得する。取得部３０１は、取得したデザイン候補１３０および分析対象の分析に関する選択を分析項目選択部３０２に出力する。分析システム１００がウェブアプリケーションまたはクラウドサービスの場合、取得部３０１は、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）等で作成されたＵＩを介して、ユーザ１１０の入力を受け付ける。分析システム１００がスタンドアロンのアプリケーションの場合、取得部３０１は、ユーザ１１０が使用する端末にインストールされたアプリケーションのＵＩを介して、ユーザ１１０の入力を受け付ける。また、取得部３０１は、図７～図９に示されるような複数の分析対象の分析結果の表示の中から選択された分析対象のデザインの注文の入力を取得可能に構成される。

【0056】

分析項目選択部３０２は、分析に関する選択に基づいて、分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択する。より具体的には、分析項目選択部３０２は、記憶領域３０５内の１つ以上のテーブルを参照し、分析対象の分析に必要となる１つ以上の評価項目を選択する。分析項目選択部３０２は、分析に関する選択と、選択した１つ以上の評価項目とを分析部３０３に出力する。ある局面において、分析に関する選択と、１つ以上の評価項目の組み合わせとが１対１に対応付けされている場合（対応付け情報がストレージ３等に格納されている場合）、分析項目選択部３０２は、選択した１つ以上の評価項目のみを分析部３０３に出力してもよい。この場合、分析部３０３は、入力された１つ以上の評価項目の組み合わせに基づいて、当該組み合わせに対応する分析内容（分析に関する選択）を判別し得る。

【0057】

ある局面において、分析システム１００は、分析対象の分析に関する選択の内容（商品等のカテゴリの選択、分析内容の選択、または、これらの組み合わせ）に応じて、参照するテーブルを変更し得る。例えば、分析に関する選択が「商品愛着力」である場合、分析項目選択部３０２は、共通評価テーブル３１１を参照し、「商品愛着力」の分析に必要となる評価項目を取得する。ある局面において、分析システム１００は、商品等のカテゴリに関係なく、分析対象（デザイン）が顧客に与える「商品愛着力、顧客コミットメント、顧客エンゲージメント」等の影響を分析する場合は、共通評価テーブル３１１を参照し得る。他の局面において、分析システム１００は、商品等のカテゴリ「食品、家電、携帯電話、流通等」ごとに重要となる評価項目について取得する場合は、カテゴリ別評価テーブル３１２を参照し得る。さらに他の局面において、分析システム１００は、商品等のカテゴリおよび分析内容の組み合わせに応じて、カスタム評価テーブル３１３を参照し得る。商品等のカテゴリおよび分析内容の組み合わせは、例えば、商品等のカテゴリ「食品」と、分析内容「商品愛着力」との組み合わせ等である。

【0058】

分析部３０３は、選択された１つ以上の評価項目に基づいて、複数の分析対象を分析する。より具体的には、分析部３０３は、学習済エンジン３１４および／または学習済エンジン３５１にパラメータを入力する。分析項目選択部３０２は、各学習済エンジン３１４，３５１から、複数の分析対象の各々の１つ以上の評価項目の値を取得する。例えば、複数の分析対象が、分析対象Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ（デザイン案Ａ～Ｅ）の５つの分析対象を含み、１つ以上の評価項目が、第１の評価項目（記憶定着等）と、第２の評価項目（中長期的好意等）とを含むとする。この場合、分析部３０３は、分析対象Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ（デザイン案Ａ～Ｅ）ごとに、第１の評価項目（記憶定着等）の値および第２の評価項目（中長期的好意等）の値を取得する。分析部３０３は、取得した複数の分析対象の各々の１つ以上の評価項目の値を、分析結果として表示可能なフォーマットに整えたデータとして、出力部３０４に出力する。

【0059】

出力部３０４は、取得したデータを読み込んで、視覚的に表現された分析結果をユーザ１１０に提示する。ある局面において、出力部３０４は、ユーザ１１０の端末のブラウザに、分析結果を表示してもよい。他の局面において、出力部３０４は、視覚的に表現された分析結果をダウンロードするためのリンクをユーザ１１０の端末に提供してもよい。

【0060】

記憶領域３０５は、各種テーブル、学習済エンジン３１４を格納するための記憶領域である。ある局面において、記憶領域３０５は、データベース管理システム（ＤＢＭＳ：Database Management System）の管理領域を含んでいてもよい。この場合、共通評価テーブル３１１、カテゴリ別評価テーブル３１２、カスタム評価テーブル３１３は、リレーショナルデータベースとして実現される。他の局面において、記憶領域３０５は、ＮｏＳＱＬ型の任意のフォーマットのデータベースシステムの管理領域であってもよいし、単なる記憶領域であってもよい。

【0061】

共通評価テーブル３１１は、商品等のカテゴリに依存しない共通の評価項目を含む。商品等のカテゴリに依存しない共通の評価項目は、例えば、商品愛着力、顧客コミットメント、顧客エンゲージメント、トライアル誘因力、購入引上げ力、購入訴求力等である。分析項目選択部３０２は、商品等のカテゴリに依存しない分析手法が、分析対象の分析に関する選択として選択された場合に、共通評価テーブル３１１を参照する。

【0062】

カテゴリ別評価テーブル３１２は、商品等のカテゴリに特有の評価項目を含む。商品等のカテゴリに特有の評価項目は、例えば、食品であれば、原材料、カロリー、栄養バランス等である。分析項目選択部３０２は、商品等のカテゴリが、分析対象の分析に関する選択として選択された場合に、カテゴリ別評価テーブル３１２を参照する。

【0063】

カスタム評価テーブル３１３は、商品等のカテゴリに依存しない共通の評価項目と、商品等のカテゴリに特有の評価項目とを含む。分析項目選択部３０２は、品等のカテゴリに依存しない分析手法および商品等のカテゴリの組み合わせが、分析対象の分析に関する選択として選択された場合に、カスタム評価テーブル３１３を参照する。ある局面において、カスタム評価テーブル３１３が、カテゴリ別評価テーブル３１２の代わりに使用されてもよい。この場合、分析項目選択部３０２は、商品等のカテゴリが、分析対象の分析に関する選択として選択された場合に、カスタム評価テーブル３１３を参照する。カスタム評価テーブル３１３が、カテゴリ別評価テーブル３１２の代わりに使用される場合、分析システム１００は、カテゴリ別評価テーブル３１２を備えなくてもよい。

【0064】

学習済エンジン３１４は、学習済エンジン１２０に含まれる。すなわち、学習済エンジン１２０は、分析システム１００内に配置された１つ以上の学習済エンジン３１４として実現され得る。ある局面において、学習済エンジン３１４は、複数の学習済エンジンであってもよい。この場合、一例として、第１の学習済エンジンが商品愛着力の分析用であり、第２の学習済エンジンが顧客コミットメントの分析用である等であってもよい。分析システム１００は、用途（分析内容）に基づいて、複数の学習済エンジンを適宜使い分け得る。

【0065】

学習済エンジン３５１は、学習済エンジン１２０に含まれる。すなわち、学習済エンジン１２０の全てまたは一部は、外部サーバ３５０内に配置された学習済エンジン３５１として実現され得る。

【0066】

ある局面において、分析システム１００は、外部サーバ３５０内の１つ以上の学習済エンジン３５１を使用してもよい。さらに、他の局面において、分析システム１００は、分析システム１００内に配置された学習済エンジン３１４と、外部サーバ３５０内の１つ以上の学習済エンジン３５１とを必要に応じて組み合わせて使用してもよい。なお、分析システム１００は、複数の学習済エンジンを使用する場合、各学習済エンジンから、別々の評価項目の値を取得し得る。当該構成を取ることにより、分析システム１００は、学習済エンジンの高い拡張性を備える。

【0067】

＜Ｂ．テーブル構成＞
次に、図４～６を参照して、共通評価テーブル３１１、カテゴリ別評価テーブル３１２、カスタム評価テーブル３１３の各々の構成の一例について説明する。ある局面において、共通評価テーブル３１１、カテゴリ別評価テーブル３１２、カスタム評価テーブル３１３の各々は、リレーショナルデータベースのテーブルとして実現されてもよい。他の局面において、共通評価テーブル３１１、カテゴリ別評価テーブル３１２、カスタム評価テーブル３１３の各々は、その他の任意のフォーマットで表現されてもよい。

【0068】

図４は、共通評価テーブル３１１の構成の一例を示す図である。共通評価テーブル３１１は、一例として、分析内容のカラム４０１と、項目１のカラム４０２と、項目２のカラム４０３と、項目３のカラム４０４と、項目４のカラム４０５とを含む。なお、図４の共通評価テーブル３１１の項目数は一例に過ぎない。共通評価テーブル３１１は、任意の数の項目のカラムを含んでいてもよい。

【0069】

分析内容のカラム４０１は、「分析対象の分析に関する選択」に含まれる分析内容の選択に対応する。また、分析内容のカラム４０１は、出力部３０４が出力する分析結果に対応する。

【0070】

分析システム１００は、「分析対象の分析に関する選択」として選択された分析内容のレコードに対応付けられた各項目の内容を評価項目として選択する。例えば、分析システム１００は、「分析対象の分析に関する選択」として「商品愛着力」を取得したとする。この場合、分析システム１００は、「商品愛着力」のレコードにおける項目１のカラム４０２（記憶定着）、項目２のカラム４０３（中長期的好意）、項目３のカラム４０４（空）、項目４のカラム４０５（空）の内容を評価項目として選択する。項目３のカラム４０４、項目４のカラム４０５は、空であるため、分析内容「商品愛着力」の評価項目として、「記憶定着、中長期的好意」が選択される。

【0071】

ある局面において、複数のレコードは、同一の項目を含んでいてもよい。図４の例では、「商品愛着力」（レコード１）の項目１のカラム４０２の内容は、「顧客コミットメント」（レコード２）の項目１のカラム４０２の内容と等しい。他の局面において、各項目の内容は、レコード（分析内容）に応じて、異なっていてもよい。図４の例では、「商品愛着力」（レコード１）の項目１のカラム４０２の内容は、「トライアル誘因力」（レコード４）の項目１のカラム４０２の内容と異なっている。

【0072】

図５は、カテゴリ別評価テーブル３１２の構成の一例を示す図である。カテゴリ別評価テーブル３１２は、一例として、カテゴリのカラム５０１と、項目１のカラム５０２と、項目２のカラム５０３と、項目３のカラム５０４とを含む。なお、図５のカテゴリ別評価テーブル３１２の項目数は一例に過ぎない。カテゴリ別評価テーブル３１２は、任意の数の項目のカラムを含んでいてもよい。

【0073】

カテゴリのカラム５０１は、「分析対象の分析に関する選択」に含まれるカテゴリの選択に対応する。また、カテゴリのカラム５０１は、出力部３０４が出力する分析結果に対応する。

【0074】

分析システム１００は、「分析対象の分析に関する選択」として選択されたカテゴリのレコードに対応付けられた各項目の内容を評価項目として選択する。例えば、分析システム１００は、「分析対象の分析に関する選択」として「食品」を取得したとする。この場合、分析システム１００は、「食品」のレコードにおける項目１のカラム５０２（原材料）、項目２のカラム５０３（カロリー）、項目３のカラム５０４（栄養バランス）の内容を評価項目として選択する。

【0075】

ある局面において、複数のレコードは、同一の項目を含んでいてもよい。例えば、「家電」のレコードと「携帯電話」のレコードは、共通の項目として「商品スペック」等を備えていてもよい。他の局面において、各項目の内容は、レコード（カテゴリ）ごとに特有の項目のみであってもよい。

【0076】

図６は、カスタム評価テーブル３１３の構成の一例を示す図である。カスタム評価テーブル３１３は、一例として、カテゴリのカラム６０１と、項目１のカラム６０２と、項目２のカラム６０３と、項目３のカラム６０４と、項目４のカラム６０５と、項目５のカラム６０６とを含む。なお、図６のカスタム評価テーブル３１３の項目数は一例に過ぎない。カスタム評価テーブル３１３は、任意の数の項目のカラムを含んでいてもよい。

【0077】

カテゴリのカラム６０１は、「分析対象の分析に関する選択」に含まれるカテゴリの選択に対応する。または、カテゴリのカラム６０１は、「分析対象の分析に関する選択」に含まれるカテゴリおよび分析方法の組み合わせの選択に対応する。また、カテゴリのカラム６０１は、出力部３０４が出力する分析結果に対応する。

【0078】

分析システム１００は、「分析対象の分析に関する選択」として選択されたカテゴリ（またはカテゴリおよび分析内容の組み合わせ）のレコードに対応付けられた各項目の内容を評価項目として選択する。例えば、分析システム１００は、「分析対象の分析に関する選択」として「食品」を取得したとする。この場合、分析システム１００は、「食品」のレコードにおける項目１のカラム６０２（記憶定着）、項目２のカラム６０３（中長期的好意）、項目３のカラム６０４（原材料）、項目４のカラム６０５（カロリー）、項目５のカラム６０６（栄養バランス）の内容を評価項目として選択する。

【0079】

ある局面において、複数のレコードは、同一の項目を含んでいてもよい。図６の例では、「食品」（レコード１）の項目１のカラム６０２の内容は、「家電」（レコード２）の項目１のカラム６０２の内容と等しい。他の局面において、各項目の内容は、レコードに応じて、異なっていてもよい。図６の例では、「食品」（レコード１）の項目３のカラム６０４の内容は、「家電」（レコード２）の項目３のカラム６０４の内容と異なっている。

【0080】

分析システム１００は、共通評価テーブル３１１、カテゴリ別評価テーブル３１２、カスタム評価テーブル３１３を使い分けることにより、「分析対象の分析に関する選択」として選択された「分析内容および／またはカテゴリ」に基づいて、必要となる評価項目を選択し得る。

【0081】

＜Ｃ．分析結果の表示＞
次に、図７～図９を参照して、分析システム１００がユーザ１１０に提示し得る分析結果の一例について説明する。図７～図９に示される分析結果は、出力部３０４により、ユーザ１１０の端末に出力される。ある局面において、出力部３０４は、図７～図９に示される分析結果を、ユーザ１１０の端末のブラウザ上に表示可能なフォーマットで出力してもよい。他の局面において、出力部３０４は、図７～図９に示される分析結果を、画像、文書またはこれらの組み合わせデータとして、ダウンロード可能なフォーマットで出力してもよい。

【0082】

図７は、第１の分析結果７００の一例を示す図である。分析システム１００は、評価結果に含まれる評価項目が２つの場合、２次元空間上に、各分析対象の分析結果をプロットする。

【0083】

より具体的には、分析項目選択部３０２が２つの評価項目（第１の評価項目、第２の評価項目）を選択したと得る。この場合、分析システム１００（出力部３０４）は、第１の評価項目を第１の軸７０１とし、第２の評価項目を第２の軸７０２とした２次元空間を表示する。図７の例では、第１の評価項目「記憶定着」を第１の軸７０１とし、第２の評価項目「中長期的好意」を第２の軸７０２としている。

【0084】

次に、分析システム１００（出力部３０４）は、複数の分析対象の各々の分析結果を２次元空間にプロットする。複数の分析対象の各々のプロット位置（座標）は、１の評価項目の値と第２の評価項目の値とに基づいて決まる。

【0085】

ある局面において、分析システム１００（出力部３０４）は、プロットに各分析対象のデザイン７０４を含めてもよい。または、分析システム１００（出力部３０４）は、プロット７０３の近傍に各分析対象のデザイン７０４を表示してもよい。こうすることで、ユーザ１１０は、プロット７０３およびデザイン７０４を参照することで、各デザインを容易に比較し得る。

【0086】

図８は、第２の分析結果８００の一例を示す図である。分析システム１００は、評価結果に含まれる評価項目が３つの場合、２次元空間上に、各分析対象の分析結果をプロットする。図７の例と異なり、各プロット８０３は、プロットされる円の大きさ等により、３つ目の評価項目の値を視覚的に表現する。

【0087】

より具体的には、分析項目選択部３０２が３つの評価項目（第１の評価項目、第２の評価項目、第３の評価項目）を選択したと得る。この場合、分析システム１００（出力部３０４）は、第１の評価項目を第１の軸８０１とし、第２の評価項目を第２の軸８０２とした２次元空間を表示する。図８の例では、第１の評価項目「記憶定着」を第１の軸８０１とし、第２の評価項目「中長期的好意」を第２の軸８０２としている。次に、分析システム１００（出力部３０４）は、複数の分析対象の各々の分析結果を２次元空間にプロットする。プロットされる分析結果の円の大きさは、第３の評価項目の値に応じて変化する。図８の例では、各分析対象は、第３の評価項目（長期使用意向）の値に応じて異なるサイズでプロットされている。複数の分析対象の各々のプロット位置（座標）は、１の評価項目の値と第２の評価項目の値とに基づいて決まる。なお、プロット８０３の形状は、円だけに限られず、四角、三角、その他任意の形状であってもよい。

【0088】

ある局面において、分析システム１００（出力部３０４）は、プロット８０３に各分析対象のデザイン８０４を含めてもよい。または、分析システム１００（出力部３０４）は、プロット８０３の近傍に各分析対象のデザイン８０４を表示してもよい。こうすることで、ユーザ１１０は、プロット８０３およびデザイン８０４を参照することで、各デザインを容易に比較し得る。

【0089】

図９は、第３の分析結果９００の一例を示す図である。分析システム１００は、評価結果に含まれる評価項目が４つの場合、３次元空間上に、各分析対象の分析結果をプロットする。さらに、各プロット９０４は、プロットされる円の大きさ等により、４つ目の評価項目の値を視覚的に表現する。

【0090】

より具体的には、分析項目選択部３０２が４つの評価項目（第１の評価項目、第２の評価項目、第３の評価項目、第４の評価項目）を選択したと得る。この場合、分析システム１００（出力部３０４）は、第１の評価項目を第１の軸９０１とし、第２の評価項目を第２の軸９０２とし、第３の評価項目を第３の軸９０３とした３次元空間を表示する。図９の例では、第１の評価項目「記憶定着」を第１の軸９０１とし、第２の評価項目「中長期的好意」を第２の軸９０２とし、第３の評価項目「商品特徴伝達度」を第３の軸９０３としている。

【0091】

次に、分析システム１００（出力部３０４）は、複数の分析対象の各々の分析結果を３次元空間にプロットする。プロットされる分析結果の円の大きさは、第４の評価項目の値に応じて変化する。図９の例では、各分析対象は、第４の評価項目（長期使用意向）の値に応じて異なるサイズでプロットされている。複数の分析対象の各々のプロット位置（座標）は、１の評価項目の値と第２の評価項目の値と第３の評価項目の値とに基づいて決まる。なお、プロット９０４の形状は、円だけに限られず、四角、三角、その他任意の形状であってもよい。

【0092】

ある局面において、分析システム１００（出力部３０４）は、プロット９０４に各分析対象のデザインを含めてもよい。または、分析システム１００（出力部３０４）は、プロット９０４の近傍に各分析対象のデザインを表示してもよい。こうすることで、ユーザ１１０は、プロット９０４およびデザインを参照することで、各デザインを容易に比較し得る。

【0093】

上記のように、分析システム１００は、ユーザ１１０によって選択された分析内容またはカテゴリに基づいて、評価項目を選択する。そして、分析システム１００は、各分析対象における各評価項目の値を視覚的に表示する。これにより、ユーザ１１０は、各分析対象（デザイン案）が、顧客にどのような影響を与えるのかを視覚的に確認し、自身のビジネスに適したデザイン案を選択し得る。

【0094】

＜Ｄ．フローチャート＞
図１０は、分析システム１００の内部処理の手順の一例を示す図である。ある局面において、プロセッサ１は、図１０の処理を行うためのプログラムをストレージ３からメモリ２に読み込んで、当該プログラムを実行してもよい。他の局面において、当該処理の一部または全部は、当該処理を実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現され得る。

【0095】

ステップＳ１０１０において、分析システム１００は、データを取得する。より具体的には、分析システム１００は、ユーザ１１０の端末から、デザイン候補（複数の分析対象）と、分析対象の分析に関する選択とを取得する。

【0096】

ステップＳ１０２０において、分析システム１００は、評価項目を選択する。より具体的には、分析システム１００は、分析対象の分析に関する選択に応じて、共通評価テーブル３１１、カテゴリ別評価テーブル３１２、カスタム評価テーブル３１３のいずれか１つ、または、複数のテーブルを参照し、必要な評価項目を選択する。

【0097】

ステップＳ１０３０において、分析システム１００は、各分析対象の分析を学習済エンジン１２０に要求する。ある局面において、分析システム１００は、自装置内の学習済エンジン３１４に分析処理を要求してもよい。他の局面において、分析システム１００は、外部サーバ３５０内の学習済エンジン３５１に分析処理を要求してもよい。さらに他の局面において、分析システム１００は、自装置内の学習済エンジン３１４と外部サーバ３５０内の学習済エンジン３５１とに分析処理を要求してもよい。

【0098】

ステップＳ１０４０において、分析システム１００は、学習済エンジン１２０から各分析対象の分析結果を取得する。各分析対象の分析結果は、各分析対象における評価項目ごとの値を含む。

【0099】

ステップＳ１０５０において、分析システム１００は、分析結果画面を生成する。分析結果画面は、例えば、第１の分析結果７００，第２の分析結果８００，第３の分析結果９００のような分析結果の視覚的表現を含む。

【0100】

ステップＳ１０６０において、分析システム１００は、分析結果画面を出力する。ある局面において、分析システム１００は、ユーザ１１０の端末のブラウザに表示可能なフォーマットで分析結果画面を出力してもよい。他の局面において、分析システム１００は、ユーザ１１０の端末がダウンロード可能なフォーマット（任意の文書データ、画像データ等）で分析結果画面を出力してもよい。

【0101】

以上説明したように、本実施の形態に従う分析システム１００は、ユーザから入力された要望（分析対象の分析に関する選択）に基づいて、必要となる評価項目を選択する。また、分析システム１００は、選択された各評価項目からなる分析結果を視覚的にユーザ１１０に提示し得る。これにより、ユーザは、分析に関する専門知識（マーケティングまたはデータ分析等の知識）を有することなく、所望の結果（商品愛着力等の分析結果）を取得することができる。また、ユーザは、視覚的に示される分析結果を参照することで、デザイン候補の中から本番で使用するデザインを容易に選択し得る。

【0102】

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内で全ての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態および各変形例において説明された開示内容は、可能な限り、単独でも、組合わせても、実施することが意図される。

【符号の説明】

【0103】

１ プロセッサ、２ メモリ、３ ストレージ、４ 外部機器ＩＦ、５ 入力ＩＦ、６ 出力ＩＦ、７ 通信ＩＦ、１００ 分析システム、１１０ ユーザ、１２０，３１４，３５１ 学習済エンジン、１３０ デザイン候補、１４０ 表示、１５０ 最終デザイン、３０１ 取得部、３０２ 分析項目選択部、３０３ 分析部、３０４ 出力部、３０５ 記憶領域、３１１ 共通評価テーブル、３１２ カテゴリ別評価テーブル、３１３ カスタム評価テーブル、３５０ 外部サーバ、４０１，４０２，４０３，４０４，４０５，５０１，５０２，５０３，５０４，６０１，６０２，６０３，６０４，６０５，６０６ カラム、７００ 第１の分析結果、７０１，８０１，９０１ 第１の軸、７０２，８０２，９０２ 第２の軸、７０３，８０３，９０４ プロット、７０４，８０４ デザイン、８００ 第２の分析結果、９００ 第３の分析結果、９０３ 第３の軸。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】