感性検索エージェントの実システム第1弾は，キャラクターコーディネートシステムです． このシステムでは，キャラクターデータベースに様々なコーディネートのキャラクターが保管されており，その中からユーザが好みそうなコーディネートを感性検索エージェントが探してきます． 感性検索エージェントはファジィ推論で構成されており，ファジィルールによってユーザの潜在的嗜好を発見できる可能性があります． また，キャラクターは目の色，髪色，ワンピースの色と模様，靴の色を様々に組み合わされてできています．


基礎実験の結果から，ユーザの感性評価に適合したルールが一定数抽出できることが確認されています．


今後は，ファジィ推論におけるメンバシップ関数やファジィルールがより正確に抽出できるよう，提案システムを改良予定です．

代表的な研究業績
【学術論文】Yuka Nishimura, Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, "Extracting Preference Rules Using Kansei Retrieval Agents with Fuzzy Inference", International Journal of Affective Engineering, Vol.21, No.3, pp.181-190, 2022-07.
【国際会議】Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, "Applying Direct Manipulation of Prefered Clothes to Kansei Retrieval Agent System with Fuzzy Reasoning", Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022), F-2-F-1, 2022-11 (Ise, Japan).
*Bold: 本研究室の学生