Integrated QFD and MCGP approaches for product design and selection A Case Study of Taiwan medical aids company Hsiang-Ju Chen1) Chih-Fu Wu2) Chung-Jen Wu3)

1) Tatung University - PhD Program of Design Science 2) Tatung University - The Graduate Institute of Design Science 3) China University of Science and Technology - Department of International Business and Marketing 概 要 : 製品の機能に対する消費者の需要が急速に変化しているため、企業は消費者のニーズを満たす新製品を短期間で

開発する必要があります。 以前の製品設計作業では、消費者の参照行動はほとんど無視されていました。 品質機能展開（QFD）は、製品設計と選択分析の便利な方法です。 新しい製品設計は多標準決定（MCDM）の問題であるため、企業は消費者のニーズと技術的要件に基づいて適切な製品設計要素

を選択する必要があります。 本研究では、製品設計と選択を

開発するために、階層分析（AHP）、品質機能展開（QFD）、および多選択目標計画（MCGP）モデルを統合しました。 本論文は、多目的選択を開発するために意志決定者（DM）を判断するための方法を提案した。 この方法の実用性を証明するために、本論文は台湾における医療付属品設計事例に関する

研究を行った。 この論文はモデルが新製品を選択するための良い意思決定ツールであることを確認した。

Key Word: Product design selection, Quality function development (QFD), Multi-choice goal programming (MCGP)

1 Introduction

For response to speedy growing and fast changing markets, develops new products faster than competitors cannot only assist business in obtaining larger market share but also reducing development lead time, significantly (Wang and Chen, 2012). Many methods for optimizing product design and selection can be found in the literature. In instance, Huang et al. (2011) converted the qualitative customer's requirements to a quantitative metric with fuzzy sets, neural network and evaluated the conceptual design solutions of products. Gupta et al. (2016) proposed the product system quality function with QFD, which is defined as a ratio of the actual to the ideal values to evaluate alternative designs.

Over the past studied, how to select a satisfying diversified consumer needs product design have lacked integration between qualitative and quantitative formal reference model. This research will fill the gap and presents an integrated analytical hierarchy process (AHP), QFD and multi-choice goal programming (MCGP) method to address the product design and selection problem. To show the practicality and usefulness of this model, a case study of a Taiwanese medical aids company is presented. 2 Methodology of Analysis

1) Identification customer requirements (CRs) and technical requirements (TRs), according to the Liao et al.(2014) HOQ model as Fig.1.

2) Generating the weights of CRs and their interdependences and correlations.

3) Deriving the final weight of CRs and TRs. 4) Establishing MCGP model. 5) Select optimizing product design module.

3 Results 3.1 A case study

A case study that was applied to medical aids company (say A company) in Taiwan to select the best medical aids product design by using the proposed QFD methodology. The decision marker (DM) group consisting of CEO and staffs from the manufacturing, quality control, product design, finance and market analysis departments. In addition, nine experts from medical unit and academic institutions were invited to participate and provide their opinions. Through medical personnel and family of patient questionnaire the market analysis departments offer six important CRs, as shown in Table 1, and the DM group translated the six CRs into TPs to be considered in product design. Through discussion and analysis by Delphi method, and literature review the DM group came up with eight TPs as shown in Table 2. In addition, using the Delphi technique, four product design module idea types were considered to fit CRs and TPs in this case. The concept of four modules product design is shown In Fig. 3. 3.2 Evaluated by AHP method According to the medical personnel and family of patient questionnaire the market analysis departments obtained six important CRs and definition as stable function. The decision matrix, constructed to measure the relative degree of importance for each CRs in geometric average method, is obtained from equation. From the results presented in Table 3 that P1 product design module has the highest overall score and be select using AHP method. 3.3 Evaluated by QFD-MCGP method using LINGO

software

62 BULLETIN OF JSSD 2019 日本デザイン学会　デザイン学研究

The QFD-MCGP model was solved using LINGO software (Schrage, 2002), the optimal solutions obtained 𝑥𝑥"=1 and 𝑥𝑥# = 𝑥𝑥% = 𝑥𝑥& = 0. Thus, based on involvement quantitative measures in the best interest of the A company, product design module candidate P2 should be selected. This is a different result due to the QFD-MCGP method considered qualitative and quantitative criteria factors. 4 Conclusion

New product design and selection is a key success factor of business’s operation and management strategy. A successful product design can be adopted by firm for its TRs via CRs. Therefore, it involves many factors; therefore, selection right product design for customers is a very important and complex decision-making problem. The link between CRs and TRs is a used QFD is a useful analyzing approach for product design and selection. However, to select a satisfying diversified customer needs product design have lacked integration between qualitative and quantitative formal reference model in past research. To the author’s knowledge, no one has applied QFD-MCGP approach in product design and selection problem. This paper provided an integrated QFD-MCGP approach, which considers CRs and TRs to select the best product design for firm. The proposed QFD-MCGP method facilitates efficient communication between the customers need and technical requirements consideration between qualitative and quantitative criteria. The advantage of this proposed method is that allows DMs to set multi-choice goal levels for the decision criteria. The contribution of this study is proposed a practical application case and it will provide a reference formwork for organization or company in new product design and selection.

Although this case study has demonstrated the usefulness of the proposed approach in developing a business new product development, it may be valuable for a business to use other methods, such as t he analytic network process (ANP) or fuzzy techniques for order

preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), matter-element analysis (MEA) and multi-segment goal programming to integrate with QFD and to enhance CRs and TRs effectiveness of product design in our future research. References 1. Wang, C. H. & Chen, J. N. (2012). Using quality

function deployment for collaborative product design and optimal selection of module mix. Computers & Industrial Engineering, 63, 1030-1037.

2. Huang, H. Z., Li, Y., Liu, W., Liu, Y. &Wang, Z. (2011). Evaluation and decision of products conceptual design schemes based on customer requirements. Journal of Advanced Manufacturing Technology, 25 (9), 2413-2425.

3. Gupta, S., Kota, S. & Mishra, R. P. (2016). Modeling and evaluation of product quality at conceptual design stage. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 7 (1), 163-177.

4. Liao, C. N. & Kao, H. P. (2014). An evaluation approach to logistics service using fuzzy theory, quality function development and goal programming. Computers & Industrial Engineering, 68(2), 54-64.

5. Chang, C. T. (2007). Multi-choice goal programming. Omega, 35(4), 389-396.

6. Chowdhury, M. M. H. & Quaddus, M.A. ( 2016). A multi-phased QFD based optimization approach to sustainable service design. International Journal of Production Economics, 171, 165-178.

7. Lam, J. S. L. & Lai, K.H. (2015). Developing environmental sustainability by ANP-QFD approach: the case of shipping operations. Journal of Cleaner Production, 105, 275-284.

8. Schrage, L. (2002). LINGO Release 8.0. LINDO System Inc.

63日本デザイン学会　デザイン学研究 BULLETIN OF JSSD 2019

Abstract : In this research, we aim to compare the effectiveness of text information and image information in the idea. At first, as a research method, we developed an idea support system using AI that presents text information and an idea support system that presents image information and carries out verification experiments using them. Next, we developed a system

that presents both text information and image information and conducted a comparison experiment with a system that presents text information and image information alone. As a result, we confirmed that it is the most effective to present both text information and image information.

Key Words :Design methodology, Design Thinking Model, AI

緒言

研究背景

近年，情報化社会の進展や社会構造の変化の影響を受け，消費

者における価値観の多様化が進んでいる．こうした傾向の変化か

ら，製品開発におけるアイデアの発想段階において，アイデアの

量や質，多様性の向上が求められている．一方，コンピュータ性

能やセンシング技術，ネットワーク技術の向上により，インダス

トリー や に代表される，産業界の開発手法におけるデ

ジタル化が進んでいる．特に，人工知能（ ）やディープラーニ

ングが実業務に用いられ，製品開発の企画やユーザの動向調査，

サービスビジネスの開拓などに用いられ始めている ．

アイデアの発想段階においてデザイナは，紙媒体を用いた発想

手法や，コンピュータを用いた発想支援システムなどを使用して

デザインを行うことが多い．このような発想手法や発想支援シス

テムの例として，刺激語法（テキスト情報）やムードボード（画

像情報）がある．しかし，テキスト情報および画像情報が発想段

階に与える影響は定量的に明らかになっておらず，解明の余地が

ある．これらを明確にし，感性および価値観の多様性を考慮した

製品開発やサービスの創出に寄与できると考える．また 技術

を組み合わせる事により，アイデアの量・質の向上において重要

な知見を得られる事が期待される．

研究目的

本研究では，アイデアの発想段階におけるテキスト情報と画像

情報の影響を定量的に評価し，各情報の有効性を明らかにする．

また，アイデア発想段階における の活用方法を検討し，発想

支援システムにおける の活用方法を導出する．

研究方法

発想におけるテキスト情報および画像情報の有効性を比較す

るため，各情報を提示する発想支援システムを開発し，実際にデ

ザインを行なう実験を実施することで，新規アイデア数増減に関

する検証を行なう．また， を活用した発想支援システム構築

に向け，創造的な思考プロセスを表現したモデルである 思

考モデル を用い考察を行う． 思考モデルではデザイナの創

造的思考を，帰納による分析，仮説形成による発想，演繹による

評価の３つに大別し，デザイナが３つの思考プロセスを繰り返し，

デザイン行為を行なっていることを表している．本研究では，

思考モデル内における発想プロセスに， 技術を組み合わせた

テキスト情報および画像情報を提示するシステムを開発する．

発想におけるテキスト情報と画像情報

デザイン手法の分類

これまで開発されている発想支援システムについて，文献調査

を行なった．本調査では， ， において

「発想支援システム」を検索キーワードとして 件，論文を収

集し，概要，システム名，入力においてどのような情報を用いて

いるか，出力においてどのような情報を用いているか調査した．

まず，発想支援システムにおける大きな傾向として，テキスト情

報を使用した発想支援システムが多数であり，画像情報を使用し

た発想支援システムは少数である．また，画像情報を出力として

扱うシステムは，視覚的注意を集めることや直感的な判断を促進

すること，独自性のある発想を促すなど，画像を扱う目的として

は様々である．また，テキスト情報と画像情報を発想の支援を目

的に両方を提示するシステムは少ない．

デザイン思考モデルにおける 活用方法の検討

の技術を組み合わせた，テキスト情報と画像情報によるア

イデア発想支援システムを構築するにあたり，生成する情報は多

量かつ多様なものを提示できる事を目指す． 思考モデル内，

発想プロセスにおいて，少量で一様な情報であると，新たな発想

が促されにくい．そのため，多量の情報を生成し，組み合わせ処

理を行い，多量かつ多様な情報を提示することを得意とする

の技術を，発想プロセスで用いる．ここで，本研究における

の定義は，人工知能学会の定める「大量の知識データに対して，

高度な推論を的確に行うことを目指したもの」 とする．また，

の技術は，デザイン思考モデルへの適用により，生産効率向

上やユーザ個人に対応したカスタマイズ生産の実現が期待され

ている． の技術は多量かつ多様な情報を短時間で提示するこ

とが得意であると考えられ，こうした 技術の発想支援システ

ムへの活用は，生産効率の向上やカスタマイズ生産の実現に合致

すると考えられる．テキスト情報および画像情報の双方を提示す

64 BULLETIN OF JSSD 2019 日本デザイン学会　デザイン学研究

るシステムを図 に示す．本システムでは， 思考モデルを構

成する分析，発想，評価プロセスの中で，発想プロセスに AI を導入している．図中の A，G，E はそれぞれ分析（Analysis），発

想（Generation），評価（Evaluation）を表している．

テキスト情報と画像情報を組み合わせた発想支援システム

を用いた，テキスト情報と画像情報を組み合わせた双方の

情報を提示する発想支援システムの開発を行なった．開発した発

想支援システムでは，画像分類，形態素解析，共起語抽出，画像

抽出，ウェブアプリケーション化の要素技術を用いる．本システ

ム の概観を図 に示す．また， を用いたテキストおよび画

像情報の生成手法を図 に示す．

ここでは例として，自動車内装開発をデザインテーマとし，

発想支援を行う場合の情報生成手法を説明する．ユーザが，“内

装”というテキスト情報と“自動車の画像”情報の２つを入力し

た場合，まず，入力された画像情報から画像分類が行われ，“車”，

“スポーツカー”，“レーサー”，“コンバーチブル”，“グリル”と

いう５つのテキスト情報が自動生成される．次に，画像情報から

生成されたテキスト情報と，初期入力されたテキスト情報の“内

装”を組み合わせ，同じ文脈で使われやすい共起語を 個出力

する．最後に，共起語をリファレンスとし画像が出力される．同

様の処理を繰り返す事により，最終的にテキスト情報が 個，

画像情報が 個出力される．入力した１つの言葉と１枚の画像

から，デザイン要素となる 個の言葉と 枚の画像が自動提

示される．

発想支援システム検証実験

実験条件

本実験では，開発した発想支援システムを使用し，それぞれ

分間で製品デザインを行う実験を実施した．システムを使用しな

い（条件 ），テキスト情報と画像情報を提示する発想支援シス

テムを使用する（条件 ）の 条件で実験を行った．なお，被験

者は本塾理工学部の学生 名である．また，デザインの対象を

一定の基準を設け，自動車の内装デザインおよび手術システムと

した．これらの対象を用いて，発想量に関する評価とアンケート

調査による２つの情報の評価を行った．発想量に関する評価は，

被験者が発想したデザイン案の個数の比較で行う．アンケート調

査による評価は，５段階 法に基づく数値評価と自由記述回答

で実施する．本実験における有効性の定義を，生産効率の向上，

カスタマイズ生産への対応を背景とし，（１）同じ時間で発想の

量が向上したか，（２）これまでにない多様なアイデアが生まれ

たか，の２点とする．

実験結果と考察

デザイン案の発想量に関する調査およびアンケート調査の結

果を集計し，各条件において平均値を求めた．平均値の差の検定

では，ウィルコクスンの符号順位検定を用いた．検定において有

意差が見られた箇所を，実験結果とし表１に示す．今回の実験で

は，全ての項目において，システム有りの条件の方が評価値が高

い結果となった．この事より， を用いたテキスト情報と画像

情報による発想支援システムを用いた方が、システム無しの場合

と比べ，発想において有効であるということが示唆された．

．結言

本研究では， を用いたテキスト情報と画像情報の双方を提

示する発想支援システムを構築した．そして，システムを用いた

場合，アイデア発想において効果がある事を明らかにした．本実

験では，発想支援に用いるテキスト情報および画像情報の出力数

を同数としたが，テキストおよび画像に関する，情報量の違いが

考察できていない．そのため，情報量の違いを考慮し，検証を行

う必要がある．また，画像情報においては，ゲシュタルト的な認

識による影響や暗黙知的な要素の影響も考えられる．こうした情

報の質においても，影響度を考慮し，発想における有効性の比較

を行なうことで，新たな知見が得られると考える．

参考文献

，

× ， ，

松岡由幸：デザイン科学概論，慶應義塾大学出版会株式会社，

一般社団法人人工知能学会「一般社団法人 人工知能学会設立

趣意書」一般社団法人 人工知能学会 定款

（参照日 年 月 日）

図 を用いたテキストおよび画像情報生成手法図 を組み合わせた 思考モデル

表 実験結果

図 アイデア発想支援システム概観

65日本デザイン学会　デザイン学研究 BULLETIN OF JSSD 2019

感動モデルに基づくデザイン手法の提案下関毘沙ノ鼻を事例として

柳井悠 松岡由幸 水津功

１）慶應義塾大学大学院 ２）慶應義塾大学 ３）愛知県立芸術大学

Abstract : The necessity of deep emotion research has been growing for embodiment design of deep emotion experience. From previous study, the model of deep emotion has been proposed and pointed out that the factors of deep emotion are amazement and empathy. Whereas researches have been conducted on mechanism of deep emotion, it has not been considered about the ways of design it. Hence, in this study, a new

design method (Deep Emotion Design Method) is proposed to create impressive experience using the model of deep emotion. Also, idea proposal and evaluation experiment indicated the effectiveness of the method. In addition, applying this method to the example of branding design in Bisyanohana confirmed the practicality of Deep Emotion Design Method through using it under co-creation environment and proposal to residents.

Key Word : Deep emotion, Design method

１ 緒言

消費者の欲求が物質的充足から精神的充足に移行しているの

に伴い、感動体験のデザインに向けた感動研究の必要性が高まっ

ている 1)。こうした背景を受けて、過去に感動モデル（図１）が

提案され、感動の生起要因が驚きと共感の論理積で示されている。

このように、感動のメカニズムに関する知見が存在する一方で、

感動体験をデザインする手法の提案には至っていない。そこで、

本研究では感動体験のデザインに向けて、感動モデルを用いたデ

ザイン手法（以降感動デザイン手法と称する）を提案し、その有

効性を検証する。 ２ 感動デザイン手法に用いた知見

感動に関する知見

． ． 感動モデル 感動モデルは、対象Fに対して、価値空間、

意味空間、物理空間と、知識K、コンテクストCoにより構成され

る（図１）。驚きAmの要因は新奇性であるため、意味空間で日常

領域Kmの外に存在する要素が驚きを生起する。また、共感Emの要因は有利性の認識であるため、価値空間で有利領域Kvに存在

する要素が共感を生起する。感動Deは驚きと共感の論理積で記

述されるため、感動の生起要因は以下の式で表される。

(∃F)(F ⊄ Km) ⇒ (∃F)Am(F) （１）

(F)(F ⊆ Km) ⇒ (F)Em(F) （２）

(F)[Am(F) ∧ Em(F)] ⇒ (F)De(F) （３）

． ． 感動の３タイプ 感動の種類として、対象そのものに対

して生起する感動であるオブジェクト型、対象の背景にある技量、

努力などを感じることで生起する感動であるバックグラウンド

型、時間経過に伴い、対象を通じて感じる人やモノとの関係や、

その変化から生起する感動であるコンテクスト型の３つに分け

られることが指摘されている 2)。 ． 思考モデル AGE 思考モデルとは、分析、発想、評価の

３つの思考で構成され、人間の創造的思考を表したモデルである。

このモデルを感動デザイン手法に取り入れることで、デザインに

おける各思考で感動生起について考慮できると考えられる。 ． メソッド 感動生起は個人に大きく依存すると考えられる

ため、ヒトの物理的要素、心理的要素に対応できる M メソッド

を感動デザイン手法に取り入れた。M メソッドとは、価値、意

味、状態、属性の４空間、および、使用環境を表す場で構成され

た要素間関係図を用いたデザイン方法である 3)。要素間関係図を

用いてデザイン対象を構成している要素の抽出、ならびにその関

係性を整理することで、分析と発想を同時に行うことができる

３ 感動デザイン手法の提案

感動デザイン手法は、分析・発想手法である感動モデルを導入

した要素間関係図と、評価手法である感動要因のマトリクスから

構成される（図２）。感動モデルを導入した要素間関係図とは、

従来の M メソッドで用いられる要素間関係図に、感動モデルに

基づき、場の空間にユーザのコンテクストや知識といった情報を

追加し、さらに、価値空間に有利領域、意味空間に非日常領域を

配置することで、感動要因について分析しながら発想することを

可能としたものである。また、感動要因のマトリクスとは、感動

の要因である驚き、共感と、感動の種類をマトリクスに表すこと

で、感動の要因となる要素が網羅的に配置されているかを評価す

るものである。なお、提案するデザイン手法は、分析、発想、評

価のどの順番からでも使用することができる。 ４ 感動デザイン手法の有効性検証実験

感動デザイン手法の使用によって、感動を生起させる案を発想

できるか検証するため、感動デザイン手法を使用した場合とそう

でない場合でそれぞれデザイン案の発想を行い、発想者とは別の図 感動モデルの構造

66 BULLETIN OF JSSD 2019 日本デザイン学会　デザイン学研究

人がデザイン案を評価した。そして、感動デザイン手法を用いて

発想した案と、用いずに発想した案の間で評価値を比較した。デ

ザイン対象は評価者に近い若者向けの製品とし、「若者ユーザの

感動を生起させるようなスマートフォンアプリの機能」と「自動

運転車の車内空間において、若年層ユーザの感動を生起させるよ

うな機能」の２つとした。各デザイン対象における評価値の差の

検定には、 Mann-Whitney の U 検定を用いた。結果、どちらのデ

ザイン対象についても、感動デザイン手法を用いることでデザイ

ン案に対する感動の評価値が上昇し、デザイン手法を用いなかっ

た場合と比べて有意な差が見られた（図３）。このことから、感

動デザイン手法を用いることで、ユーザの感動を生起させるデザ

イン案を発想しやすくなることが示唆された。 ５ 感動デザイン手法の事例適用：下関市毘沙ノ鼻におけるブ

ランディングプロジェクト

山口県下関市毘沙ノ鼻におけるブランディングプロジェクト

において、感動デザイン手法を用いてデザイン案を発想し、関係

者に提案することで、感動デザイン手法の事例適用を行った。事

例適用を通して、感動デザイン手法がデザインの現場において使

用できるか確認した。 感動要因のマトリクスの試用 毘沙ノ鼻公園の展望台のデザ

インにあたり、日頃からデザイン活動を行っているデザイナに①

毘沙ノ鼻の現状分析、および、現状分析から導出した②再整備デ

ザインの指標、の２点について感動要因のマトリクスを使用して

もらった。使用を通して、感動要因のマトリクスの使いやすさに

ついて、デザイナ視点で意見をいただいた。また、再整備デザイ

ンの指標をもとに、展望台のデザイン案を発想した。

サービスデザイン案発想実験 展望台のデザインに加えて、

毘沙ノ鼻公園で行うサービスデザイン案について、感動デザイン

手法を用いて発想した。この際、感動デザイン手法が複数人、遠

隔地での共創の場面に使用可能か確かめるため、遠隔地（東京－

愛知）でビデオ通話を用い、感動デザイン手法の使用画面を共有

しながら、デザイナ２名、学生２名の計４名で発想実験を行った。

全体にかかった時間はおよそ４時間で、12 案が発想された。 関係者への提案 前節で発想した展望台デザイン案、およ

び、サービスデザイン案を実際に下関市や地域住民に対して提案

した。また、デザイン案発想後に、デザイン案発想実験において

共創したデザイナに対して、感動デザイン手法の使いやすさにつ

いて自由回答のヒアリングを行った。結果、感動要因のマトリク

スに要素を当てはめるという行為を通して、マトリクスの空欄を

埋めるための改善点を考えるため、網羅的に要素を挙げられると

いう部分が評価された。また、今回のデザイン案発想実験におい

て、複数人、遠隔地でのデザイン案発想を実行できたことから、

感動デザイン手法が共創の場面で使用可能であることが示唆さ

れた。

６ 結言

本研究では、感動体験のデザインに向けた新しいデザイン手法

（感動デザイン手法）を提案した。提案手法では、創造的思考を

表した AGE 思考モデルの枠組みの中で、M メソッドに感動モデ

ルを導入することで、感動要因について分析しながらデザイン案

を発想することを可能にした。また、実験を通し、感動デザイン

手法の感動生起への有効性を検証した、さらに、感動デザイン手

法を毘沙ノ鼻におけるブランディングプロジェクトの事例に適

用し、関係者に対して発想した案を提案するとともに、共創した

デザイナへのヒアリングを行い、使いやすさについて問題が無い

ことを確認した。

参考文献

1) Schmitt, B. H., Experiential Marketing, Free Press, 2000 2) 松岡由幸、モノづくり×モノづかいのデザインサイエンス、

近代科学社、2017 3) Matsuoka, Y., et al., M method Design Thinking on Multispace,

Kindai-Kagaku-Sha Japan, 2013

図２ 感動デザイン手法

図３ Mann-Whitney の U 検定の結果

（ ）スマートフォン

アプリの機能

（ ） 自動運転車の

車内機能

67日本デザイン学会　デザイン学研究 BULLETIN OF JSSD 2019