「感性価値メトリック」－AIをベースにしたプロダクトデザインの感性指標の自動構築
プロダクトデザインの設計では, プロダクトの感性的評価の抽出が重要です. 本技術はWeb上に存在するビッグデータ（商品レビューなど）からAIを用い自動的に感性指標を構築します.
プロダクトの感性的特徴を抽出するためにWebのレビューから評価表現辞書（アプレイザル辞書）を用いて評価語を抽出し, アプレイザル理論（内評価/外評価）により感情表現と印象表現に階層化, 機械学習(HDP-LDA)を用いて印象メトリックを自動構築しました.
これを感情層と物理層にも拡張し, 感情表現辞書の感情カテゴリと印象語の対応付け, 物理要素を表す単語と印象語との関連付けを行い, 感性の階層構造（感情層―印象層―物理層）を双方向に繋げた感性メトリックを自動構築しました. さらにグローバル化に向けて, 多言語の評価表現辞書の作成手法を確立し, 英文SNSからの感性自動指標化に適用しました.
Publications
鈴木秀通・飛谷謙介・橋本翔・山田篤拓・長田典子 (2019). レビューテキストと画像を用いた機械学習によるプロダクトの感性指標構築, 精密工学会誌, 85(12), 1143-1150. [PDF]
Hashimoto, S., Yamada, A., & Nagata, N. (2019). A quantification method of composite impression of products by externalized evaluation words of the appraisal dictionary with review text data, International Journal of Affective Engineering, 18(2), 59-65. [PDF]
山田篤拓・橋本翔・長田典子 (2018). レビューデータを用いた評価表現辞書に基づく印象の自動指標化, 日本感性工学会論文誌, 17(5), 567-576. [PDF]