感性・官能評価の基礎から最新計測技術・製品評価への応用

第1部 官能評価の基礎と実践

(2026年11月18日 10:30〜12:00)

　商品開発においては、商品を使用するユーザーの感覚を正しく捉え、それを商品企画や商品設計に活かすことが重要です。ユーザーが商品を使用した際に感じる感覚は、測定機器だけで完全に代替できるものではありません。そのため、ユーザーの使用感を評価者が的確に捉え、分析し、商品設計に反映していく必要があります。一方で、官能評価を消費者調査の一部として捉えていたり、官能評価についてよく分からないと感じていたりする声も聞かれます。 　本セミナーでは、官能評価の基礎を中心に解説いたします。また、生成AIを業務に活用する機会が増えていることを踏まえ、生成AIを活用した官能評価項目作成のミニ演習も行います。生成AIを効果的に活用しながら、官能評価アンケートの作成方法や分析方法、さらに結果を商品企画や商品設計に活かすためのポイントを実感し、実務に活用していただくことを目的としています。

1. 官能評価とは
   1. 官能評価の定義
   2. 官能評価と機器評価及び消費者調査との違い
   3. 官能評価で評価できること・評価できないこと
   4. 閾値とは
   5. 2種類の官能評価:分析型 (製品の特徴を評価) と嗜好型 (消費者の好みを評価)
2. 官能評価を実施するための基礎知識
   1. 官能評価を行う環境
   2. 評価項目を選定するポイント
   3. 官能評価で主に用いられるスケール
3. 官能評価手法の種類
   1. 分析型官能評価
      1. 比較評価
         • 識別法
           • 一対2点比較法
           • 3点比較法
         • 一対比較法
      2. 絶対評価
         • 定量的分析法
   2. 嗜好型官能評価
      • 比較評価と絶対評価の違いと注意点
4. 官能評価パネルの選び方
   1. 消費者型官能評価の参加者選定の流れ
   2. 訓練された評価者 (エキスパート) 選定の流れ
5. 官能評価データの主な分析方法
6. 生成AIの官能評価への活用
   1. 生成AIを官能評価に活用する際の前提知識
   2. 生成AIを官能評価に活用できる場面
   3. 効果的なプロンプト作成のポイント
      • 【ミニ演習】生成AIを用いた官能評価項目リストの作成
7. 質疑応答

第2部 デザインプロセスにおける感性評価

- UXと心理評価、表情・視線計測に関する研究事例 -

(2026年11月18日 13:00〜14:00)

　感性は、視覚・聴覚・味覚・嗅覚・触覚といった五感からの刺激を伴う体験と密接な関係にあり、感性価値は体験や経験から獲得できるといわれています。使いたくなる新しい経験や価値を提供するユーザーエクスペリエンス (UX) では、製品開発のプロセスにおいてユーザーの感性を評価することによって、より魅力的な体験をユーザーに提供し、また、ユーザーは提供された魅力的な体験によって、より感性価値を高めることができると考えられます。ユーザーにとって魅力的な製品や仕組み (サービス) を提供するために、UXデザインのプロセスではユーザーの体験や経験で生じる感性について、さまざまなアプローチで評価しています。 　本セミナーでは、利用できる、使いやすいといった機能的側面だけではなく、使いたくなる新しい経験や価値を提供するための感性評価について、研究事例を踏まえてご紹介します。

1. UXデザイン
2. UXデザインのプロセス
3. 感性評価に関する研究事例の紹介 – 基礎研究から実践研究まで -
   1. 心理評価
   2. 行動観察
   3. 視線計測
   4. 表情計測
4. まとめ
5. 質疑応答

第3部 脳波を活用した製品評価の基礎と応用

- デザイン・操作感・香りの事例から学ぶ,脳波の見方と活かし方 -

(2026年11月18日 14:15〜16:15)

　製品の「好ましさ」「違和感」「心地よさ」には、アンケートだけでは捉えにくい、言語化しにくい瞬間的な反応が含まれます。 　脳波は、こうした反応に伴う脳の情報処理をミリ秒単位で捉え、感性・官能評価を補完できる手法です。一方、脳波だけで考えていることをそのまま読み取れるわけではなく、評価目的に応じた計測と主観・行動指標も踏まえた解釈が重要です。 　本講演では、自動車の視覚デザイン、カメラ操作時の音・振動,香りなどの研究事例を入口として、脳波で何がわかり、何に注意すべきかを初学者向けに解説します。背景脳波と事象関連電位の基本、計測に必要な機材・環境、ノイズ対策を整理し、実データの波形や解析結果を見ながら、脳波の読み方を学びます。また、ウェアラブル脳波計や機械学習を用いたユーザ状態の推定にも触れます。専門用語は図や具体例とともに説明し、自社の製品評価に脳波を取り入れる際の検討ポイントを理解することを目指します。

1. 脳波を活用した製品評価でわかること
   1. 脳波を活用した製品評価の事例
      1. 視覚デザインの「かっこよさ」を評価する – 自動車の事例
      2. 操作時の音・振動に対する「違和感」を評価する – カメラの事例
      3. 香りが脳活動と記憶機能に及ぼす影響を調べる
   2. 脳波とは何か、何がわかるのか
      1. 脳波の仕組みと、主観・行動指標との役割の違い
      2. 背景脳波と事象関連電位 – 持続する状態と刺激への反応
      3. 脳波計測のメリットと限界
2. 製品評価に必要な脳波計測・解析の基本
   1. 評価目的に合わせた脳波計測
      1. 知りたい心理プロセスと計測方法の選び方
      2. 脳波計測に必要なもの
         • 脳波計
         • 電極
         • 計測環境
      3. 計測の流れと注意点
   2. 実データで理解する脳波解析
      1. 脳波波形の見方とノイズ処理の基本
      2. 脳活動の大きさを調べる – 開眼・閉眼・暗算時の比較
      3. 脳活動の時間的変化を調べる – 製品画像に対する反応
         • ※実際の脳波データと解析結果を用いて解説します。受講者によるソフトウェアの操作実習は行いません。
3. 脳波を活用した製品評価の今後
   1. ウェアラブル脳波計による低負担な計測
   2. 脳波と機械学習によるユーザ状態の推定
4. 質疑応答