Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

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（と学習）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ことを目的としている．
2021年度の研究では，デザインに用いられるキーワードの特徴分析と，それに基づく，アイデア発想支援システムの施策について実施した．
キーワードの分析については，昨年度作成したWord2Vecを用いたキーワードの生成方法を用いた有用性検証実験により，キーワードの語義が複数あることにより，所望のキーワード生成ができていないという課題を得た．例えば，背広という意味での“suit”という単語を入力した場合，同語句は訴訟という語義も有するため，応訴や告訴（“countersuit”や“complaint”）などの単語も抽出され，ユーザが意図する単語を抽出できていない．そこで，この課題を解決するために，アイデア発想支援システムに，WordNetによる構造化された言語知識をWord2Vecに加えたAutoExtendを用いることで，上述した語義曖昧性の課題を解決するシステムを提案した．提案システムの有効性検証の結果，AutoExtendを用いたシステムの方が，ユーザの意図にあった単語を抽出できることが確認され，同システムの適用可能性が示唆された．これらに関する成果は，原著論文1件（査読中），国内会議発表1件（採択済）にて報告予定である．
2022年度は，COVID19の状況もあるが，提案したアイデア発想支援システムに関するワークショップを行い，有用性を検証する予定である．
以上のように本研究は，研究実施計画と同等の進捗で実施されている．今後も，引き続き研究を進めていくとともに，その成果発信を推進していく予定である．

【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)	(Kakenデータベース)
井関大介	東京造形大学	造形学部	准教授	(Kakenデータベース)