以下では、本発明の実施の形態に係る空間プラン提案システム、空間プラン提案方法、その実行プログラム及び空間プラン提案システムに用いられる表示端末について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものであって、数値、構成要素、ステップの順序等についても一例に過ぎず、本発明を限定する趣旨のものではない。
また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成については、同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
(実施の形態1)
以下、図1〜5を用いて、本発明に係る空間プラン提案システムの実施の形態1について説明する。
ここで、図1は、実施の形態1に係る空間プラン提案システムを示すブロック図である。図2は、出力部の出力表示の一例を示す図である。図3は、画像データベースの一例を示す図である。図4は、感性項目抽出のための感性構造の一例を示す図である。また、図5は、実施の形態1に係る空間プラン提案システムの動作を示すフローチャートである。
[構成]
空間プラン提案システム1は、取得したユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を出力することができ、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができるシステムである。空間プラン提案システム1は、端末2と、サーバ装置3とを備える。端末2は、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレットといった携帯端末や、パーソナルコンピュータ(PC)等である。また、サーバ装置3は、例えば、コンピュータ機器等である。
ここで、空間プラン提案システム1によって提案できる空間には、例えば、浴室、リビング、キッチン、寝室等、あらゆる部屋や建物が含まれ、これらの空間についてユーザの嗜好に合った空間プランの提案ができる。
端末2は、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が操作等するものである。端末2は、取得部21と、出力部22とを備える。取得部21は、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間の画像を取得する。また、出力部22は、空間プラン提案システム1によって抽出された感性項目及び目標画像6を出力する。なお、出力部22は、感性項目のみを出力するようにしてもよい。
ここで、感性項目とは、目標画像抽出部32において抽出される目標画像6に対応付けられて、あらかじめ感性項目データベース42に登録されている言葉のことであり、例えば、「明るい」や「開放的な」等といった言葉である。なお、感性項目として用いる言葉については、空間プラン提案システム1の使用者等によって、適宜に設定可能である。
サーバ装置3は、取得部21で取得した空間画像を処理し、ユーザ(顧客)51の理想の空間に関する感性項目を抽出する。サーバ装置3は、物理情報抽出部31と、目標画像抽出部32と、感性項目抽出部33と、記憶部4とを備える。
物理情報抽出部31は、取得部21が取得した空間画像から、床色や壁色等の物理情報を抽出する。目標画像抽出部32は、物理情報抽出部31が抽出した物理情報に類似する物理情報を有する目標画像6を、後述する画像データベース41を参照して、抽出する。また、感性項目抽出部33は、後述する感性項目データベース42を参照して、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性項目を抽出する。
ここで、物理情報とは、空間設計に用いられるような情報であって、例えば、床色、壁色、照明色、照明照度、床部材等であるが、これらは提案内容や設計を行う場所等によって適宜に設定可能である。
また、目標画像6とは、空間プランの提案のために用いられる、あらかじめ画像データベース41に記録されている画像であり、図2に示す、画像1又は画像2のように出力部22に出力させる。目標画像6については、例えばリビングの空間プランを提案する場合には、床や天井や壁や家具や照明等が表示されているリビングの写真やCG画像等の画像である。
記憶部4は、画像データベース41と、感性項目データベース42と、を備える。画像データベース41には、複数の目標画像6と、その目標画像6に対応した物理情報が記録されている。また、感性項目データベース42には、目標画像6に対応付けられた複数の感性項目が記録されている。
ここで、目標画像6に対応した物理情報とは、例えば、その目標画像6に表示されている床や天井等の色や、照明の照度等である。これらの情報がそれぞれの目標画像6と対応付けられて画像データベース41に記録されている。
図示しないが、端末2及びサーバ装置3のそれぞれは、互いに通信を行う通信部を有する。実施の形態1においては、通信部は無線によって通信を行う。なお、通信の方式は、無線に限られず、有線による通信方式を採用してもよい。
以下では、空間プラン提案システム1が備える各構成要素について詳細に説明する。
[取得部]
取得部21は、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像を取得する。具体的には、ユーザ(顧客)51或いはユーザ(設計者)52によって、端末2を介して入力された空間画像を取得する。
ここで、空間プラン提案システム1で用いられる空間画像は、提案する空間と同じ空間についての画像であり、例えば、浴室についての提案を行う場合は浴室の画像である。
また、空間画像については、あらかじめ定められたフォーマットの画像であってもよく、あらかじめ定められたフォーマットとは異なる画像であってもよい。また、フォーマットを定めなくてもよい。
ここで、空間画像のあらかじめ定められたフォーマットとしては、天井や床や壁の位置が固定されたフォーマットを用いるこができる。そして、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52によって天井色や床色や壁色が変更可能となっている。なお、家具や照明の位置等も、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52によって変更可能としてもよい。
あらかじめ空間画像のフォーマットを定めた場合は、ユーザ(顧客)51にフォーマット画像の壁や床や天井の色等を好みのものに設定してもらうことで空間画像を得ることができる。この場合、物理情報抽出部31が自動的に床や壁や天井等を認識できるような構成にすることが好ましい。そのような構成にすることで、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が、都度空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定する必要がなく、簡便な操作で感性項目や目標画像6を抽出することができる。
また、あらかじめ空間画像のフォーマットを定めた場合であっても、そのフォーマットとは異なる画像を取得部21で取得可能としてもよい。ユーザ(顧客)51の好みがフォーマットに合ってない場合や、フォーマットとは異なる画像の方がユーザ(顧客)51の理想を表現できる場合、等でも適切に空間プランの提案をすることができるようになるためである。
この場合、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が、空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定することで物理情報抽出部31が、壁や床や天井等の範囲を認識し、物理情報を抽出する。ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52は、取得部21において、空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定する。
また、空間画像のフォーマットを定めなくてもよい。この場合も、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が、都度空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定することで物理情報抽出部31が、壁や床や天井等の範囲を把握し、物理情報を抽出する。この場合も、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52は、取得部21において、空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定する。
[出力部]
出力部22は、感性項目抽出部33が抽出した感性項目を出力する。出力部22から、空間イメージについて所定の感性項目として出力されるため、ニュアンスの個人差による影響を排除し、適切に空間プランを提案できる。
また、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6を、さらに抽出するようにしてもよい。さらに、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する物理情報を、さらに出力するようにしてもよい。
この場合、出力する目標画像6を空間プランの1つとして提案することができ、その空間プランが採用されれば、その物理情報を用いて空間設計をすることができる。また、出力部22から出力された目標画像6を見ることで、出力結果がユーザ(顧客)51の嗜好に合致しているか否かを判断することが可能になる。
実施の形態1においては、出力部22は、図2に示すような出力表示よって、感性項目と目標画像6と物理情報を出力する。図2は、目標画像抽出部32が2つの目標画像6を抽出した場合における出力表示の一例である。なお、出力部22に出力される目標画像6の数は2つに限られず、目標画像抽出部32が抽出したすべての目標画像6を出力する。
実施の形態1においては、出力部22には、出力された目標画像6の選択機能があり、出力部22において選択された画像についての感性項目及び物理情報のみが表示される。図2に示す出力表示の例では、出力部22において選択されている画像1が、選択されていない画像2と比べて大きく表示されている。この構成によって、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った目標画像6の感性項目及び物理情報のみが出力されるため、出力部22の出力表示がすっきりと見やすくなる。
なお、出力表示において、出力部22において選択されている画像の表示方法は、他の画像に比べて大きく表示される表示方法に限られない。出力部22において選択されている画像が、他の画像よりも強調されていればよい。例えば、出力部22において選択されている画像のみが赤枠で囲まれてもよいし、或いは、選択されていない画像の色彩が薄く表示されていてもよい。
また、出力部22に出力される物理情報は、出力部22において選択されている画像に対応する感性項目及び物理情報のみでなくてもよい。例えば、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6のすべての感性項目及び物理情報を同時に表示するような構成とすることもできる。
出力部22での画像の選択方法としては、キーボードやマウス等を用いて選択することができる。なお、出力部22がタッチパネルディスプレイである場合は、出力表示上の目標画像6をタップすることで、画像の選択をするような構成とすることもできる。
ここで、さらに、出力部22が、出力する目標画像6において用いられている床材や壁材等の商品番号や商品情報を同時に出力するような構成としてもよい。かかる構成にすれ
ば、空間プランと同時にそれに用いる商品についても提案することができるため、より効率的な提案が可能になる。
また、ユーザ(顧客)51用の出力部22aとユーザ(設計者)52用の出力部22bの2つの出力部22を有する構成とし、ユーザ(顧客)51用の出力部22aには目標画像6を、ユーザ(設計者)52用の出力部22bには物理情報を出力するようにしてもよい。なお、この場合、感性項目は、2つの出力部22a及び22bの双方に出力される。
また、これら2つの出力部22は、異なる端末に設置されている構成とすることもできる。これら2つの出力部22が異なる端末2に設置されていれば、ユーザ(顧客)51とユーザ(設計者)52とが、離れた場所にいる場合でも空間プラン提案システム1を活用することができる。この場合、それぞれの端末には、メールやチャットや電話等の相互にやりとりができる通信手段が備わっていることが好ましい。
出力部22は、例えば、液晶装置や有機EL(Electro Luminescence)表示装置のようなディスプレイ装置等を用いることができる。
[物理情報抽出部]
物理情報抽出部31は、取得部21において取得した空間画像から、物理情報を抽出する。物理情報抽出部31が抽出した物理情報は、目標画像抽出部32が目標画像6を抽出するために用いられる。
物理情報抽出部31が抽出する物理情報としては、例えば、壁色、床色、天井色、照明の照度、照明の色温度等であるが、物理情報として用いられる情報は、提案する空間によって適宜に設定可能である。
物理情報抽出部31は、取得部21が、あらかじめ定められたフォーマットの空間画像を取得した場合であっても、あらかじめ定められたフォーマットではない空間画像を取得した場合であっても、取得部21が取得した空間画像から適切に物理情報を抽出することができる。また、空間画像のフォーマットが定められていない場合でも、取得部21が取得した空間画像から適切に物理情報を抽出することができる。
あらかじめ定められたフォーマットの空間画像とは、壁や床や天井や照明等の位置が決まっており、その壁色、床色、天井色、照明の照度、照明の色温度等をユーザ(顧客)51の理想に近いものに設定した画像のことである。
この場合、壁や床や天井等の位置があらかじめ定まっているため、物理情報抽出部31が床や壁等の範囲を自動で認識し、床色や壁色等の物理情報を抽出することができる。つまり、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁等の範囲を指定する必要なく、物理情報抽出部31が物理情報を抽出することができる。
また、あらかじめ定められたフォーマットでない空間画像の場合は、物理情報抽出部31は、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定することで壁や床や天井等の範囲を認識し、物理情報を抽出する。
フォーマットとは異なる空間画像でも物理情報が抽出できるため、ユーザ(顧客)51の好みがフォーマットに合ってない場合や、フォーマットとは異なる画像の方がユーザ(顧客)51の理想を表現できる場合等でも適切に空間プランの提案をすることができる。
また、あらかじめフォーマットを定めない場合でも、物理情報抽出部31は、取得部2
1が取得した空間画像内の床や壁や天井等の範囲をユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が指定することで壁や床や天井等の範囲を認識し、物理情報を抽出する。
この場合、フォーマットを定めない方がユーザ(顧客)51の理想を表現できる場合等でも適切に空間プランの提案をすることができる。
物理情報抽出部31は、取得部21が取得した空間画像を画像解析することで、物理情報を抽出する。例えば、壁色の物理情報を抽出する際、物理情報抽出部31は、空間画像内の壁と認識している範囲のピクセルの色を用いて壁色の物理情報を抽出する。
この際、壁と認識している範囲の全てのピクセルの色の平均値を壁色の物理情報として抽出してもよいし、また、壁と認識している範囲の全てのピクセルの色の中間値を壁色の物理情報として抽出してもよい。
床色や天井色についても同様に、物理情報抽出部31が空間画像内で床や天井と認識している範囲のピクセルの色を用いて、床色や天井色の物理情報を抽出する。また、照明の色温度等については、物理情報抽出部31が空間画像内で照明があると認識している範囲の周辺のピクセルの色等を用いて、照明の色温度の物理情報を抽出する。
[目標画像抽出部]
目標画像抽出部32は、画像データベース41を参照して、物理情報抽出部31が抽出した物理情報を用いて、取得部21が取得した空間画像に近い目標画像6を抽出する。より具体的には、目標画像抽出部32は、物理情報抽出部31が抽出した物理情報との誤差が小さい物理情報を有する目標画像6を抽出する。
目標画像6とは、空間プランの提案に用いられる画像のことである。複数の目標画像6が、それぞれの目標画像6に対応する物理情報とともに、後述する画像データベース41に図3に示す一例のように記録されている。
なお、壁色や、天井色や、床色については、図3中では、C12やC13等の表記となっているが、実際には数値データとして記録されている。色の数値化については、例えば、RGB表記等を用いることができる。
以下においては、物理情報抽出部31が抽出した物理情報と、それぞれの目標画像6の有する物理情報との誤差の算出方法について説明する。なお、物理情報抽出部31が抽出した物理情報の項目と、目標画像6の有する物理情報の項目とは一致する。
誤差の算出に当たって、まず、物理情報の項目ごとに空間画像の物理情報と目標画像6の物理情報との差の絶対値を算出する。ここで、物理情報の項目とは、色温度や壁色や天井色等の項目のことである。例えば、空間画像における床面照度が130である場合、図3中の画像1の床面照度は250であるため、物理情報の項目「床面照度」についての空間画像と目標画像6である図3中の画像1との差の絶対値は120である。
続いて、上述の手順で算出した差の絶対値に重視度を乗じた値について全ての物理情報の項目で算出し、その和を空間画像とその目標画像6(この場合は図3中の画像1)との誤差値として算出する。
ここで、重視度とは、物理情報の項目のそれぞれの誤差値に対する寄与度の差を小さくし、且つ、空間プランを適切に提案するという観点において重視すべき物理情報の項目の誤差値に対する寄与度を大きくするための数値である。物理情報の数値は、その項目によ
って大きくオーダーが異なるものであるため、適切な空間プランの提案のためには、各項目間の誤差値に対する寄与度の差を小さくしなければならない。重視度は、物理情報の各項目に対し、一定値があらかじめ設定されている。
実施の形態1において、目標画像抽出部32は、この誤差値が最も小さい目標画像6を抽出する。なお、目標画像抽出部32が抽出する目標画像6は1つでなくてもよい。例えば、誤差値の小さい順に所定数(例えば3つや4つ)の目標画像6を抽出してもよい。また、誤差値が一定値以下の目標画像6の全てを抽出するような構成としてもよい。
[感性項目抽出部]
感性項目抽出部33は、感性項目データベース42を参照して、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応した感性項目を抽出する。感性項目とは、対応付けられた目標画像6を現す言葉のことであり、例えば、「明るい」や「開放的な」といった言葉である。なお、上述の通り、感性項目として用いる言葉については、空間プラン提案システム1の使用者等によって、適宜に設定可能である。
目標画像6と感性項目とは、感性構造を用いて対応付けられている。より具体的には、目標画像6についての感性構造パスによって繋がっている感性項目が、その目標画像6に対応付けられている感性項目である。
ここで、感性構造とは、図4に示すような、共分散構造分析を用いて作成された構造のことである。なお、共分散構造分析を用いなくても、重回帰分析と数量化1類の2つの分析手法を組み合わせる等すれば、同様の分析が可能であるが、実施の形態1においては、共分散構造分析を採用している。
図4に示した感性構造中のそれぞれの感性項目は、感性項目Aを除き、感性項目データベース42に感性項目として記録されている言葉である。また、感性項目Aは、価値判断を示すものであり、例えば、「理想的な」や「好きな」等の言葉である。
以下においては、感性構造の作成法について簡単に説明する。まず、複数(例えば20人や50人等)のアンケート受験者に、複数の目標画像6についてアンケートを実施する。このアンケートにおいて提示する複数の目標画像6とは、画像データベース41に登録されている目標画像6である。
アンケート項目については、それぞれの目標画像6を見て、アンケート受験者が感じる所定の感性項目の価値判断の度合いについて、例えば10段階で、たずねるものである。アンケート項目でたずねる感性項目については、感性項目データベース42に登録されている感性項目である。
例えば、アンケート項目の感性項目が「明るい」である場合、目標画像6を見て、感性項目「明るい」に対して感じる評価の度合いが6であれば、アンケート受験者はそのアンケート項目に6と回答する。
なお、アンケート対象の人数や価値判断の度合いは上記のものに限定されない。例えば、100人にアンケートをとり、価値判断を5段階で評価してもよい。
次に、それぞれの感性項目で、影響があると思われる感性項目間に推定のパスを引き、上記アンケート結果を用いて、各パスのそれぞれにおける影響度を算出する。そして、所定の指標によって、そのパスの適合度を検証する。所定の指標とは、例えば、GFI(Goodness of Fit Index)、AGFI(Adjusted GFI)
、CFI(Comparative Fit Index)、RMSEA(Root mean Squre Error Apporoximation)等がある。
これらの指標が、所定の基準値を満たしていれば、そのパスは適合度が高く、そのパスは有意なパスであると評価できる。所定の基準値としては、GFI、AGFI及びCFIの各々ついては、0.9以上の数値であれば適合度が高いと評価できる。また、RMSEAについては、0.1未満の数値であれば適合度が高いと評価できる。
適合度の検証の結果、有意でないパスが含まれる場合は、推定パスを引きなおし、影響度の算出及び適合度の検証を行う、という作業を有意なパスのみが存在する状態になるまで繰り返す。このようにして得られた有意なパスのみを有する構造を、感性構造として採用する。上述の手順で得られた感性構造は、分析に用いた目標画像6によってそのパスやパスの影響度が異なる。
感性構造のパスの中で、特に影響度の大きなパスを複数選び、選ばれた複数のパスとそのパスに直接繋がる複数の感性語とから成る全体を、その感性構造の導出のために分析した目標画像6の感性構造パスとして採用する。特に影響度の大きなパスの選び方としては、例えば、影響度の大きい順に所定数(例えば3つや5つ等)のパスを選んでもよい。或いは、影響度が所定値以上であるパスの全てを選んでもよい。
そして、感性項目抽出部33は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性構造パスにつながっている全ての感性項目を抽出する。ここで、感性構造パスは、その感性構造を作成するために分析に用いた目標画像6と対応付けられている。
実施の形態1においては、感性項目データベース42には、目標画像6とそれに対応した感性構造とが対応づけられて記録されている。感性項目抽出部33は、感性項目データベース42を参照して、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性構造内の感性構造パスにつながった感性項目を抽出する。
例えば、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性構造パスが図4中に太線で示す感性構造パスである場合は、感性項目抽出部33は、感性項目A、B1、C1、C2及びD1を抽出する。
なお、感性項目データベース42には、感性構造を介さず、目標画像6と感性項目とが直接対応付けられていてもよい。
[画像データベース]
画像データベース41には、図3に示すように、複数の目標画像6と、その目標画像6に対応した物理情報とが記録されている。画像データベース41に記録されている物理情報は、物理情報抽出部31が抽出する物理情報と一致する。物理情報は、例えば、壁色や床色や照明の色温度等であるが、提案する空間に応じて適宜設定可能である。
目標画像抽出部32は、画像データベース41を参照して、物理情報抽出部31が抽出した物理情報との誤差が小さい物理情報を有する目標画像6を抽出する。目標画像抽出部32は、目標画像6を、1つだけ抽出してもよいし、複数抽出してもよい。
[感性項目データベース]
感性項目データベース42には、目標画像6に対応付けられた感性構造が記録されている。感性項目抽出部33は、感性項目データベース42を参照して、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性構造パスにつながっている全ての感性項目を抽出す
る。ここで、感性構造パスは、その感性構造を作成するために分析に用いた目標画像6と対応付けられている。
なお、実施の形態1において、感性項目データベース42には、目標画像6に複数の感性項目が直接対応付けられて記録されていてもよい。
[動作]
以下においては、図5のフローチャートを用いて、実施の形態1に係る空間プラン提案システム1の動作について説明する。
まず、取得部21が、ユーザ(顧客)51の理想の空間に近い空間画像を取得する(ステップS10)。取得部21が取得する空間画像については、あらかじめ定められたフォーマットの画像であってもよく、あらかじめ定められたフォーマットとは異なる画像であってもよい。また、フォーマットを定めなくてもよい。
フォーマットでない空間画像の場合は、物理情報抽出部31は、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定しなければならない。また、フォーマットを定めない場合も、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定しなければならない。
続いて、物理情報抽出部31が、取得部21が取得した空間画像から物理情報を抽出する(ステップS20)。物理情報抽出部31は、取得部21が取得した空間画像を画像解析することで、物理情報を抽出する。例えば、壁色の物理情報を抽出する際、物理情報抽出部31は、空間画像内の壁と認識している範囲のピクセルの色を用いて壁色の物理情報を抽出する。また、照明の色温度等については、物理情報抽出部31が空間画像内で照明があると認識している範囲の周辺のピクセルの色等を用いて、照明の色温度の物理情報を抽出する。
次に、目標画像抽出部32が、画像データベース41を参照して、物理情報抽出部31が抽出した物理情報との誤差が小さい物理情報を有する目標画像6を抽出する(ステップS30)。誤差の検証のために、目標画像抽出部32は、物理情報抽出部31が抽出した物理情報と、画像データベース41内の目標画像6の物理情報とを用いて、誤差値を算出する。
そして、目標画像抽出部32は、この誤差値が最も小さい目標画像6を抽出する。なお、目標画像抽出部32が抽出する目標画像6は1つでなくてもよい。例えば、誤差値の小さい順に所定数(例えば3つや4つ)の目標画像6を抽出してもよい。また、誤差値が一定値以下の目標画像6の全てを抽出するような構成としてもよい。
次に、感性項目抽出部33が、感性項目データベース42を参照して、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性項目を抽出する(ステップS40)。感性項目抽出部33は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性構造パスにつながっている全ての感性項目を抽出する。
そして、出力部22が、ステップS30で抽出された目標画像6と、ステップS40で抽出された感性項目とを出力する(ステップS50)。なお、ステップS50において、出力部22は、さらに、出力する目標画像6に対応する物理情報を出力してもよい。
上述の動作をする空間プラン提案システム1によれば、空間イメージを所定の感性項目に変換することで、ニュアンスの個人差による影響を排除し、適切に空間プランを提案で
きる。
(実施の形態2)
以下では、図6及び図7を用いて、本発明の実施の形態2について説明する。図6は、実施の形態2に係る空間プラン提案システムを示すブロック図である。また、図7は、実施の形態2に係る空間プラン提案システムの動作を示すフローチャートである。
実施の形態2は、画像探索部34を有する点で、実施の形態1と異なる。以下の説明では、実施の形態1での説明との重複部分については、説明を省略或いは簡略化する。また、実施の形態1と同様の構成については、同じ符号を付して説明する。
[構成]
実施の形態2に係る空間プラン提案システム1は、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を出力することができ、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができる。空間プラン提案システム1は、端末2と、サーバ装置3とを備える。端末2は、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレットといった携帯端末や、パーソナルコンピュータ(PC)等である。また、サーバ装置3は、例えば、コンピュータ機器等である。
端末2は、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が操作等するものである。端末2は、取得部21と、出力部22とを備える。取得部21と出力部22とは、実施の形態1のものとほぼ同様の構成であり、実施の形態1と同様の端末2を用いることができる。
サーバ装置3は、取得部21で取得した空間画像を処理し、ユーザ(顧客)51の理想の空間に関する感性項目を抽出する。サーバ装置3は、物理情報抽出部31と、目標画像抽出部32と、感性項目抽出部33と、画像探索部34と、記憶部4とを備える。物理情報抽出部31と、目標画像抽出部32と、感性項目抽出部33とは、実施の形態1のものと同様の構成である。
画像探索部34は、感性項目データベース42を参照し、感性項目抽出部33が抽出した感性項目の全てを有する感性構造パスを探索し、その感性構造パスに対応する目標画像6を空間プラン画像7として抽出する。出力部22は、感性項目抽出部33が抽出した感性項目と目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に加え、画像探索部34が抽出した空間プラン画像7を出力する。
目標画像6に加え、空間プラン画像7をも出力することで、複数の空間プランを提案することができ、ユーザ(顧客)51は、その中からより自分の嗜好に合った空間プランを選択することができる。なお、画像探索部34が抽出した空間プラン画像7の中に、既に目標画像抽出部32が抽出した目標画像6が含まれる場合は、その重複した空間プラン画像7については、画像探索部34は抽出しないことが好ましい。
記憶部4は、画像データベース41と、感性項目データベース42と、を備える。画像データベース41と、感性項目データベース42とは、実施の形態1のものと同様の構成である。
[画像探索部]
画像探索部34は、感性項目データベース42を参照し、感性項目抽出部33が抽出した感性項目の全てを有する感性構造パスを探索し、その感性構造パスに対応する目標画像6を空間プラン画像7として抽出する。そして、出力部22は、感性項目抽出部33が抽出した感性項目と目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に加え、画像探索部34が抽
出した空間プラン画像7を出力する。
なお、目標画像6と空間プラン画像7とは、出力部22において、別の項目として、目標画像6と空間プラン画像7とが区別されるように出力表示されてもよく、或いは、同じ項目として、目標画像6と空間プラン画像7とが区別されないように出力表示されてもよい。
なお、画像探索部34は、感性項目抽出部33が抽出した感性項目の全ての感性項目を有する感性構造を探索する構成に限られない。例えば、画像探索部34は、感性項目抽出部33が抽出した感性項目の内、所定割合(例えば7割や8割)の感性項目を有する感性構造パスを探索し、その感性構造パスに対応する目標画像6を空間プラン画像7として抽出してもよい。
この場合、出力部22は、さらに、画像探索部34が抽出した空間プラン画像7に対応する感性構造パスにつながった感性項目を出力するのが好ましい。空間プランに対するニュアンスの個人差による影響を排除した感性項目の選択肢をさらに出力することができ、より適切にユーザ(顧客)51の嗜好に合う空間プランの提案を行うことができる。
[動作]
以下においては、図7のフローチャートを用いて、実施の形態2に係る空間プラン提案システム1の動作について説明する。
まず、取得部21が、ユーザ(顧客)51の理想の空間に近い空間画像を取得する(ステップS10)。取得部21が取得する空間画像については、あらかじめ定められたフォーマットの画像であってもよく、あらかじめ定められたフォーマットとは異なる画像であってもよい。また、フォーマットを定めなくてもよい。
フォーマットでない空間画像の場合は、物理情報抽出部31は、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定しなければならない。また、フォーマットを定めない場合も、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定しなければならない。
続いて、物理情報抽出部31が、取得部21が取得した空間画像から物理情報を抽出する(ステップS20)。物理情報抽出部31は、取得部21が取得した空間画像を画像解析することで、物理情報を抽出する。例えば、壁色の物理情報を抽出する際、物理情報抽出部31は、空間画像内の壁と認識している範囲のピクセルの色を用いて壁色の物理情報を抽出する。また、照明の色温度等については、物理情報抽出部31が空間画像内で照明があると認識している範囲の周辺のピクセルの色等を用いて、照明の色温度の物理情報を抽出する。
次に、目標画像抽出部32が、画像データベース41を参照して、物理情報抽出部31が抽出した物理情報との誤差が小さい物理情報を有する目標画像6を抽出する(ステップS30)。誤差の検証のために、目標画像抽出部32は、物理情報抽出部31が抽出した物理情報と、画像データベース41内の目標画像6の物理情報とを用いて、誤差値を算出する。
そして、目標画像抽出部32は、この誤差値が最も小さい目標画像6を抽出する。なお、目標画像抽出部32が抽出する目標画像6は1つでなくてもよい。例えば、誤差値の小さい順に所定数(例えば3つや4つ)の目標画像6を抽出してもよい。また、誤差値が一定値以下の目標画像6の全てを抽出するような構成としてもよい。
次に、感性項目抽出部33が、感性項目データベース42を参照して、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性項目を抽出する(ステップS40)。感性項目抽出部33は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性構造パスにつながっている全ての感性項目を抽出する。
次に、画像探索部34が、感性項目データベース42を参照して、感性項目抽出部33が抽出した感性項目を用いて空間プラン画像7を抽出する(ステップS45)。画像探索部34は、感性項目抽出部33が抽出した感性項目の全てを有する感性構造パスを探索し、その感性構造パスに対応する目標画像6を空間プラン画像7として抽出する。
そして、出力部22が、ステップS30で抽出された目標画像6と、ステップS40で抽出された感性項目と、ステップS45で抽出された空間プラン画像7とを出力する(ステップS50)。なお、ステップS50において、出力部22は、さらに、出力する目標画像6や空間プラン画像7に対応する物理情報を出力してもよい。
上述の動作をする空間プラン提案システム1によれば、空間イメージを所定の感性項目に変換することで、ニュアンスの個人差による影響を排除し、適切に空間プランを提案できる。
(実施の形態3)
本発明は、空間プラン提案方法としても有用である。以下では、実施の形態3に係る空間プラン提案方法について説明する。以下の説明では、実施の形態1及び2での説明との重複部分については、説明を省略或いは簡略化する。また、実施の形態1及び2と同様の構成については、同じ符号を付して説明する。
実施の形態3に係る空間プラン提案方法は、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を導出でき、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができる方法である。空間プラン提案方法は、取得ステップと、物理情報抽出ステップと、目標画像抽出ステップと、感性項目抽出ステップと、出力ステップと、が含まれる。
取得ステップにおいては、ユーザ(顧客)51の理想の空間に近い空間画像が取得される。取得される空間画像については、あらかじめ定められたフォーマットの画像であってもよく、あらかじめ定められたフォーマットとは異なる画像であってもよい。また、フォーマットを定められていなくてもよい。
なお、フォーマットでない空間画像の場合は、物理情報抽出部31は、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定しなければならない。また、フォーマットを定めない場合も、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が空間画像内の床や壁や天井等の範囲を指定しなければならない。
続いて、物理情報抽出ステップにおいて、取得ステップにおいて取得した空間画像から物理情報が抽出される。物理情報抽出ステップでは、取得ステップで取得した空間画像を画像解析することで、物理情報を抽出する。例えば、壁色の物理情報を抽出する場合は、空間画像内の壁と認識している範囲のピクセルの色を用いて壁色の物理情報を抽出する。また、照明の色温度等については、空間画像内で照明があると認識している範囲の周辺のピクセルの色等を用いて、照明の色温度の物理情報を抽出する。
次に、目標画像抽出ステップにおいて、画像データベース41が参照され、物理情報抽
出ステップで抽出した物理情報との誤差が小さい物理情報を有する目標画像6が抽出される。誤差の検証のために、目標画像抽出ステップでは、物理情報抽出ステップで抽出した物理情報と、画像データベース41内の目標画像6の物理情報とを用いて、誤差値を算出する。
そして、目標画像抽出ステップでは、この誤差値が最も小さい目標画像6を抽出する。なお、目標画像抽出ステップで抽出される目標画像6は1つでなくてもよい。例えば、誤差値の小さい順に所定数(例えば3つや4つ)の目標画像6を抽出してもよい。また、誤差値が一定値以下の目標画像6の全てを抽出するような構成としてもよい。
次に、感性項目抽出ステップにおいて、感性項目データベース42が参照され、目標画像抽出ステップで抽出された目標画像6に対応する感性項目が抽出される。感性項目抽出ステップは、目標画像抽出ステップで抽出した目標画像6に対応する感性構造パスにつながっている全ての感性項目を抽出する。
そして、出力ステップにおいて、目標画像抽出ステップで抽出された目標画像6と、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目と、が出力される。なお、出力ステップにおいては、さらに、出力する目標画像6に対応する物理情報を出力してもよい。
上述の動作をする空間プラン提案方法を用いれば、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を導出でき、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができる。
また、空間プラン提案方法は、画像探索ステップを含んでいてもよい。画像探索ステップにおいては、感性項目データベース42が参照され、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目を用いて空間プラン画像7が抽出される。画像探索ステップでは、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目の全てを有する感性構造パスを探索し、その感性構造パスに対応する目標画像6を空間プラン画像7として抽出する。
この場合、出力ステップにおいて、目標画像抽出ステップで抽出された目標画像6と、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目に加え、画像探索ステップで抽出された空間プラン画像7が出力される。
(実施の形態4)
本発明は、空間プラン提案方法を実行させるプログラムとしても有用である。以下では、実施の形態4に係る空間プラン提案方法を実行させるプログラムについて説明する。以下の説明では、実施の形態1〜3での説明との重複部分については、説明を省略或いは簡略化する。また、実施の形態1〜3と同様の構成については、同じ符号を付して説明する。
空間プラン提案方法を実行させるプログラムは、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を導出でき、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができるプログラムである。空間プラン提案方法を実行させるプログラムは、コンピュータに、取得ステップと、物理情報抽出ステップと、目標画像抽出ステップと、感性項目抽出ステップと、出力ステップとを含む空間プラン提案システムを実行させる。
なお、取得ステップと、物理情報抽出ステップと、目標画像抽出ステップと、感性項目抽出ステップと、出力ステップと、は実施の形態3で説明したものと同様のものである。
空間プラン提案方法を実行させるプログラムを用いれば、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を導出でき、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができる。
空間プラン提案方法を実行させるプログラムは、画像探索ステップを含んでいてもよい。画像探索ステップにおいては、感性項目データベース42が参照され、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目を用いて空間プラン画像7が抽出される。画像探索ステップでは、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目の全てを有する感性構造パスを探索し、その感性構造パスに対応する目標画像6を空間プラン画像7として抽出する。
この場合、出力ステップにおいて、目標画像抽出ステップで抽出された目標画像6と、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目に加え、画像探索ステップで抽出された空間プラン画像7が出力される。
(実施の形態5)
本発明は、表示端末としても有用である。以下では、実施の形態5に係る表示端末について説明する。以下の説明では、実施の形態1〜4での説明との重複部分については、説明を省略或いは簡略化する。また、実施の形態1〜4と同様の構成については、同じ符号を付して説明する。
実施の形態5に係る表示端末は、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を出力することができ、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができる。実施の形態5に係る表示端末は、実施の形態1や実施の形態2の空間プラン提案システム1において、端末2として用いることができる。
実施の形態5に係る表示端末は、空間プラン提案システム1の取得部21と、出力部22とを有する。そして、取得部21で取得する空間画像と、出力部22から出力される目標画像6及び感性項目と、を表示する。
実施の形態5に係る表示端末を用いれば、空間イメージを所定の感性項目に変換することで、ニュアンスの個人差による影響を排除し、適切に空間プランを提案できる。
(実施の形態に係る空間プラン提案システム、空間プラン提案方法、空間プラン提案方法を実行するためのプログラム及び表示端末の効果等)
ここで、上述した空間プラン提案システム1、空間プラン提案方法、空間プラン提案方法を実行するためのプログラム及び表示端末の要点について、あらためて説明する。
空間プラン提案システム1は、取得部21と、出力部22と、物理情報抽出部31と、目標画像抽出部32と、感性項目抽出部33と、を備える。取得部21は、空間に関する空間画像を取得する。物理情報抽出部31は、取得部21が取得した空間画像から物理情報を抽出する。目標画像抽出部32は、物理情報抽出部31が抽出した物理情報に近い物理的特長を有する目標画像6を抽出する。感性項目抽出部33は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性項目を抽出する。出力部22は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6と、感性項目抽出部33が抽出した感性項目と、を出力する。
上記構成を有する空間プラン提案システム1を用いれば、空間イメージを所定の感性項目に変換することで、ニュアンスの個人差による影響を排除し、適切に空間プランを提案できる。
また、画像探索部34を、さらに備え、画像探索部34は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に類似する空間プラン画像7を抽出することが好ましい。また、出力部22は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性項目に加え、画像探索部34が抽出した空間プラン画像7に対応する感性項目をも出力することが好ましい。
上記構成によって、目標画像6に加え、空間プラン画像7をも出力することで、複数の空間プランを提案することができ、ユーザ(顧客)51は、その中からより自分の嗜好に合った空間プランを選択することができる。また、空間プランに対するニュアンスの個人差による影響を排除した感性項目の選択肢をさらに出力することができ、より適切にユーザ(顧客)51の嗜好に合う空間プランの提案を行うことができる。
また、画像探索部34は、感性構造に基づいて、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に類似する空間プラン画像7を抽出することが好ましい。
また、出力部22は、さらに、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する物理情報を出力することが好ましい。
上記構成によって、出力部22が出力する目標画像6を空間プランの1つとして提案し、その目標画像6に対応する物理情報を用いて空間設計をすることができる。
また、出力部22は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する物理情報に加え、画像探索部34が抽出した空間プラン画像7に対応する物理情報を出力することが好ましい。
上記構成によって、出力部22が出力する目標画像6だけでなく空間プラン画像7をも空間プランの選択肢の1つとして提案し、その目標画像6及び空間プラン画像7に対応する物理情報を用いて空間設計をすることができる。
また、実施の形態1に係る空間プラン提案システム1は、画像データベース41と、感性項目データベース42と、をさらに備えることが好ましい。画像データベース41には、物理情報と対応付けられた目標画像6が記憶されている。感性項目データベース42には、目標画像6に対応付けられた感性項目が記憶されている。そして、目標画像抽出部32は、画像データベース41を参照することで、空間画像から抽出された物理情報に近い物理的特徴を有する目標画像6を抽出する。感性項目抽出部33は、感性項目データベース42を参照することで、目標画像6に対応する感性項目を抽出する。
また、実施の形態2に係る空間プラン提案システム1は、画像データベース41と、感性項目データベース42と、をさらに備えることが好ましい。目標画像抽出部32は、画像データベース41を参照することで、空間画像から抽出された物理情報に近い物理的特徴を有する目標画像6を抽出する。感性項目抽出部33は、感性項目データベース42を参照することで、目標画像6に対応する感性項目を抽出する。画像探索部34は、感性項目データベース42を参照することで、空間プラン画像7に対応する感性項目を抽出する。
空間プラン提案方法は、取得ステップと、出力ステップと、目標画像抽出ステップと、物理情報抽出ステップと、感性項目抽出ステップと、を含む。取得ステップでは、空間に関する空間画像が取得される。物理情報抽出ステップでは、取得ステップで取得された空間画像から物理情報が抽出される。目標画像抽出ステップでは、物理情報抽出ステップが抽出した物理情報に近い物理的特長を有する目標画像6が抽出される。感性項目抽出ステップでは、目標画像抽出ステップが抽出した目標画像6に対応する感性項目を抽出する。
出力ステップでは、目標画像抽出ステップで抽出された目標画像6と、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目と、が出力される。
上記構成を有する空間プラン提案方法を用いれば、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を導出でき、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案に用いることができる。
空間プラン提案方法を実行させるプログラムは、取得ステップと、出力ステップと、目標画像抽出ステップと、物理情報抽出ステップと、感性項目抽出ステップと、を含む空間プラン提案方法を実行させる。取得ステップでは、空間に関する空間画像が取得される。物理情報抽出ステップでは、取得ステップで取得された空間画像から物理情報が抽出される。目標画像抽出ステップでは、物理情報抽出ステップが抽出した物理情報に近い物理的特長を有する目標画像6が抽出される。感性項目抽出ステップでは、目標画像抽出ステップが抽出した目標画像6に対応する感性項目を抽出する。出力ステップでは、目標画像抽出ステップで抽出された目標画像6と、感性項目抽出ステップで抽出された感性項目と、が出力される。
上記構成を有する空間プラン提案方法を実行させるプログラムを用いれば、ユーザ(顧客)51の理想に近い空間画像から、ニュアンスの個人差による影響を排除した所定の感性項目を導出でき、ユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間プランの提案ができる。
表示端末は、取得部21と、出力部22と、物理情報抽出部31と、目標画像抽出部32と、感性項目抽出部33とを備える空間プラン提案システム1の出力部22から出力される感性項目と目標画像6とを表示する。取得部21は、空間に関する空間画像を取得する。物理情報抽出部31は、取得部21が取得した空間画像から物理情報を抽出する。目標画像抽出部32は、物理情報抽出部31が抽出した物理情報に近い物理的特長を有する目標画像6を抽出する。感性項目抽出部33は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6に対応する感性項目を抽出する。出力部22は、目標画像抽出部32が抽出した目標画像6と、感性項目抽出部33が抽出した感性項目と、を出力する。
上記構成を有する表示端末によれば、空間イメージを所定の感性項目に変換することで、ニュアンスの個人差による影響を排除し、適切に空間プランを提案できる。
(その他の実施の形態)
以上、実施の形態1〜5を用いて、本発明に係る空間プラン提案システム1、空間プラン提案方法、空間プラン提案方法を実行させるプログラム及び表示端末について説明してきた。しかしながら、空間プラン提案システム1、空間プラン提案方法、空間プラン提案方法を実行させるプログラム及び表示端末の実施態様は、実施の形態1〜5に限定されるものではない。
例えば、出力部22は、ディスプレイ等の画面に表示することを想定しているが、出力部22の出力方法は画面表示に限定されるものではない。出力部22は、VR(Virtual Reality)映像等を用いて、目標画像6や空間プラン画像7をユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が3次元的に認識できる方式で出力するようにしてもよい。VR映像を用いた場合、ユーザ(顧客)51やユーザ(設計者)52が、より感覚的に提案される空間について理解することができるため、よりユーザ(顧客)51の嗜好に合った空間の提案を行うことができる。
また、ユーザ(顧客)51がスマートフォンやタブレット等の個人端末にソフトウェアをインストールして、個人端末に入力した言語情報から、自動で空間プランを提案するよ
うなサービスとして、空間プラン提案システム1を活用することもできる。この場合、特定のユーザ(設計者)52がいる必要はないが、空間プラン提案システム1が出力した情報が、メール等の手段によって1又は複数の設計業者や建設業者等に送信されることが好ましい。
なお、上述の実施の形態1〜5については、本発明の実施態様の例示に過ぎず、数値や形状等についても好ましいものの例示に過ぎず、本発明はこれらの実施の形態にのみ限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲を逸脱しない範囲で、構成に適宜変更を加えることは可能である。