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感性工学商品開発プロセスへのAI応用

感性工学商品開発プロセスへのAI応用

～高度な感性分析と生成AIの活用～
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    • 概要

    本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、感性工学データの最先端の分析手法、さらにAIによるデザインプロセスの変革方法について詳解いたします。

    開催日

    • 2026年7月31日(金) 13時00分 ～ 17時00分

    修得知識

    • 感性工学の基礎
    • 古典的AIとしてエキスパートシステム
    • 統計的学習理論の感性工学データへの応用
    • 生成AIを用いた文章意味解析、画像生成

    プログラム

    　感性工学は、広島大学工学部の長町三生教授により1970年代初頭に始められました。以来、心理学測定法と多変量解析、80年代半ばからはAIの手法も多数取り入れてきました。1980年代からのAIの使用については2通りあり、一つは多変量解析の結果の、膨大な数値データをデザイン・設計実務でわかりやすく使用するための、グラフィックも兼ね備えたエキスパートシステムとして、もう一つは、多変量解析の限界を超えた分析を行うために、今で言う統計的学習理論、機械学習の中でも統計数理を重視する手法でした。その結果、少ないサンプル数や、説明変数間の強い相関などの問題を解消、形を統計量として扱うなどが可能になりました。
    　2020年代からの生成AIをはじめとした手法の応用により、意味の世界まで踏み込んだ文章解析が可能になり、SNSを解析して観光振興の戦略を立てられます。また、感性工学評価実験の分析結果にもとづいて、生成AIを活用したデザインプロセスのスピード化などが可能になりました。
    　この講座では、感性工学の手法の初歩を終えられた方むけに、感性工学の応用実践編として、上記のようなAI応用を中心に解説します。

    1. 感性工学の測定分析 基礎手法概観
      1. SD法と尺度論、統計分布
      2. 主成分分析
        • 多次元の感性構造を抽出
      3. クラスター分析
        • 代表的なサンプルのグループを形成、共通要素を発見する
      4. 回帰分析系
        • 細かい設計要因と感性との間の関係を推定する
    2. 古典的AIの応用:感性工学エキスパートシステムとデザインプロセスの変革
      1. エキスパートシステムとは
      2. 感性工学エキスパートシステムの実例
      3. 簡単な感性工学エキスパートシステムの作り方
      4. 感性工学エキスパートシステムによるデザインプロセス
    3. 統計的学習理論の応用
      1. 少数サンプル問題への対応
        • Partial Least Squares
        • PLS回帰分析
      2. 自己組織化ニューラルネットワークによる階層化クラスター分析の安定化
        • arboART
      3. 形を統計量として扱う – 洗練された形状には、アールは何ミリにすれば?
        • Morphometricsと感性工学への応用
      4. お互いに高度に相関がある説明変数の場合
        • Random Forestによる回帰木
    4. 生成AIによる分析
      1. 意味の世界まで踏み込んだ文章解析
        • BERT、LLMによるSNSの意味解析
      2. 感性工学分析結果から、生成AIによるデザインバリエーションの自動生成方法
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    講師

    • 石原 茂和 氏
      広島国際大学 健康科学部 心理学科
      教授
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    主催

    株式会社 R&D支援センター
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    お問い合わせ

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    受講料

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    : 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
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    : 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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