どのような製品がユーザに好まれるのかを分析し、新たな製品開発に活用するための実践的な感性データマイニング手法について、事例を交えて紹介します。ユーザの感性を探るためのアンケート調査から、ユーザの印象を階層化して分析する手法を概説するとともに、ファジィ理論、進化計算、機械学習などソフトコンピューティング技術を活用した感性分析と、商品開発への活用についてお話しします。

1. 感性評価とソフトコンピューティング基礎
   1. アンケートによりユーザの感性を探る
   2. 印象の階層化と感性ルールの抽出
   3. ユーザの曖昧な感性を取り扱う手法:ファジィ理論の基礎
   4. 感性ルールを最適化する手法:進化計算による最適化
   5. ユーザの感性を推測する手法:機械学習 (ニューラルネットワーク)
2. 感性データマイニング
   1. ユーザは何に着目しているのかを探る
   2. 部分的な評価属性と総合的な印象の関わり
   3. ファジィ決定木による感性分析
   4. 進化計算によるファジィルールの最適化
   5. 分析結果の活用方法
3. 新たな製品開発へ 〜機械学習活用法〜
   1. 既存の製品の分析から,ユーザの潜在ニーズを探る
   2. ニューラルネットワークによる感性解析
   3. 製品の特徴を自動抽出する手法:深層学習 (ディープラーニング)
   4. 多彩な商品を提供するために
      ～ユーザが商品をカスタマイズできるサービスの必要性と実現への鍵～ : 対話型進化計算
• 質疑応答