質感・触感・快不快による感性の定量化と評価およびデザイン・製品への応用とそのポイント

感性定量化がものづくりに必要な本当の理由

製造業の調達現場で累計200社以上のサプライヤーと向き合ってきた経験から言うと、「素材スペックはそろっているのに市場で選ばれない」という事態は決して珍しくない。硬度・表面粗度・引張強度といった物性値が競合品と同等でも、ユーザーが手に取った瞬間の印象が悪ければ棚の前を素通りされる。この差を生むのが「感性品質」であり、それを再現可能な形で設計・調達に組み込む技術が感性定量化です。

感性工学とは、人間の感性という主観的で論理的に説明しにくい反応を、科学的手法によって価値を発見し活用することで社会に資することを目的とした学問であり、人の心地を知る感性計測技術などを用いて、人の心や体の反応をものづくりに活かす学問とも言える。
^[1]

日本では
日本感性工学会が1998年より組織され、世界各国の大学・研究所でも研究が進んでいる。
^[1] 感性工学が「理論」の域を超え、製品開発・調達判断の実務ツールになりつつある背景には、計測技術の進化と、感性品質が市場競争力に直結するという産業界の認識があります。

経産省は2007年に
「感性価値創造イニシアティブ」を策定し、感性価値という新たな着眼点からの価値軸の提案を行い、2008〜2010年度を「感性価値創造イヤー」と定めて感性価値創造の実現に向けた各種施策を重点的に推進した。
^[2] その後、
「生活者の感性に働きかけ、感動や共感を得る『感性価値』の推進」がデザイン政策の中核に据えられた。
^[2] これは、単なる機能・コストの競争ではなく、感性価値で差別化する産業戦略が政策レベルで明示された瞬間でもある。

「質感」「触感」「快不快」の違いと測定対象の整理

これらの概念は混用されがちだが、計測・評価設計の観点からは明確に区別する必要がある。

質感とは何か

質感は、素材の「らしさ」を視覚と触覚の両方から総合的に知覚する概念です。光沢・粗さ・柔らかさ・重量感などが複合した印象であり、見た目だけでも、触れただけでも完成しない。
触覚は全身に散在する神経から投射されて一次体性感覚野（S1）に伝わり、S2では「粗い」「つるつる」といったテクスチャーを認識するとされ、触れられて心地よいと感じるのは前頭眼窩野であり、そこと頭頂との間にある多感覚野で視覚と触覚の情報が統合される。
^[3] つまり「質感」の知覚は、脳内で視覚情報と触覚情報が統合されて生まれる複合知覚であり、設計段階から視覚・触覚の双方にアプローチしなければ狙った質感は出ない。

触感の構成要素と生理学的基盤

指の4つの機械受容器（マイスナー小体、メルケル触盤、パチニ小体、ルフィニ終末）の特性から触感を数値化する手法が開発されており、これまでの物体の表面粗さや摩擦係数による数値化と異なり、人の触感・知覚のメカニズムに基づいて解析するため、より人間の感覚に近い触感データを取得できる。
^[4] 素材をなでたときに生じる振動情報を、4種類の機械受容器がどう処理するかを工学的にシミュレートすることで、「しっとり」「さらさら」「ざらざら」を客観的スコアに変換できる。

快不快の生体計測

感性の評価で最も計測が難しいのが「快・不快」の定量化です。アンケートの自己申告では意識的バイアスがかかるため、生体反応との照合が必要になる。脳波（EEG）を使ったリアルタイム感性計測では、
脳波はうそをつかないため、被験者が口では「面白いですね」と言いながらも、脳波のデータを見ると「全く興味を示していない」という結果が出ることがある。
^[5] この「表明した好意」と「実際の生体反応」のギャップを埋めるためにこそ、EEGや皮膚電位・心拍変動などの生体指標が製品評価に活用される。

感性定量化の4つの主要アプローチ

当社では調達実務の中で、以下の4アプローチを状況に応じて使い分けている。それぞれに強みと限界があり、組み合わせることで評価精度が格段に上がる。

①官能評価（パネル評価）

最もオーソドックスな手法が、訓練されたパネル（評価者集団）によるSD法（Semantic Differential法）を使った官能評価です。
触り心地の官能評価では、SD法を中心に、一対比較法や順位法によって感覚特性を把握し、評点法によって好ましさや総合印象を評価する。
^[6] SD法では「粗い－滑らか」「硬い－柔らかい」「冷たい－温かい」など対になる形容詞ペアを5〜7段階尺度で評価させ、因子分析によって感性の主要因子を抽出する。

官能評価の最大の落とし穴は属人化です。
人の感覚に依存するため、評価者の経験や体調、主観によって結果が左右されやすく、ベテラン評価者の感覚だけで判断する「属人化」という課題に直面しやすく、一定の人に依存してブラックボックス化している状態に陥りやすい。
^[6] これを防ぐには、評価語の統一・評価環境の標準化・複数パネルによる相互確認が必須です。

②機器計測（物理量との相関分析）

表面粗度計・摩擦係数計・KES（風合い試験機）などの機器で物理量を取得し、官能評価スコアとの相関を分析するアプローチです。
布地の触感を指で撫でた際に得られる振動特性から感性指標を定量化する研究では、20名の参加者を対象とした主観評価実験と因子分析を実施し、布地の触感が「粗さ（roughness）」と「硬さ（hardness）」の2因子から構成されることが明らかになった。
^[7] さらに、
振動特徴量を説明変数とした重回帰分析によって触感予測モデルを構築し、leave-one-out交差検証法による検討では決定係数が粗さ0.89、硬さ0.85と高い精度での予測が可能であることが実証されている。
^[7]

決定係数0.89という数値は、物理量の振動データから主観的な「粗さ感」のほぼ9割を説明できることを意味し、感性定量化が「感覚の科学化」として実用段階に達していることの証左です。

③生体計測（EEG・皮膚電位・心拍変動）

脳波相互相関係数を用いた快・不快の数値化は、製品評価に直接応用できる生体計測技術の一つです。素材サンプルを触れさせた際の脳波を周波数帯域別（α波・β波・θ波）に解析し、快感情と不快感情を判別するアルゴリズムが研究されている。
脳波に対してFFT解析をし、得られた各周波数帯域のパワースペクトルの総和からα波・β波・θ波の大きさを求め、探査電極間の相互相関係数から快・覚醒感を数値化するシステムが開発されている。
^[8]

④センサ工学・AIによる自動推定

NEDO若手研究者産学連携プラットフォームでは、触質感のデザインと訴求を加速・客観化するために、ヒトが感じる触質感を評価する触質感センサの開発が進められており、ヒト指と製品の界面で生じる現象をシミュレートするような、ヒト指の特徴を備えたセンサが有効であるとされている。
^[9] 摩擦特性を決定する指紋状突起の剛性まで生態学的に適合させることで、人間の感覚により近い評価が可能になる。AIと組み合わせることで、多数サンプルの高速スクリーニングも実現しつつある。

評価手法の比較と選択マトリックス

製造業の調達・開発担当者が感性定量化手法を選ぶ際の判断軸を、以下の比較表にまとめた。10以上の評価軸で整理することで、目的・予算・フェーズに合った手法選択が可能になる。

触感の科学：皮膚受容器から製品設計へつなぐ道筋

触感定量化の精度を高めるには、人間の皮膚がどう刺激を受け取るかという生理学的理解が不可欠です。指先の皮膚に分布する4種の機械受容器（マイスナー小体・メルケル触盤・パチニ小体・ルフィニ終末）はそれぞれ異なる周波数帯の振動刺激に応答し、その信号の組み合わせが「ざらつき」「なめらかさ」「しっとり感」といった複合的な触感として知覚される。

重要なのは、
人間が感じる触感は触察時の「振動情報」を知覚して触り心地を判断しており、紙のエッジをまたぐように指でなぞると再びエッジを感じることからも、指の機械受容器が形状ではなく触察時の振動情報を知覚していることがわかる。
^[4] つまり、素材の「表面粗さRa値」という静的物性だけを管理しても、動的な触察時の感触は担保できない。ユーザーが実際に手に取る動作を模擬した動的計測が、より本質的な触感評価に近づく。

視覚と触覚の多感覚統合：デザインに潜む落とし穴

質感設計では、視覚情報と触覚情報の整合性を意識しなければならない。人は「見た目にざらざらして見える素材」に実際に触れると、ざらつきを強く感じる傾向がある。逆に「光沢のある滑らかな外観」の素材でわずかな粗さがあると、想定以上に不快と感じることがある。

製造業の設計実務でこれが問題になるのは、視覚向けのデザイン検討と触感評価が別チームで独立して進むケースです。意匠デザイナーが「この木目調テクスチャーがよい」と決定した後で、触感評価を初めて実施してみると「見た目ほど高級感を感じない」という乖離が発覚する。この段階でサプライヤーに仕様変更を求めると、金型修正・工程変更のコストが跳ね上がる。

視触覚の整合性検証は、コンセプト確定フェーズから組み込むべき工程です。
優れた手触りは製品にプレミアム感を演出させるが、触質感のデザインと訴求を加速・客観化するために、ヒトが感じる触質感を評価する触質感センサが必要であり、ヒト指の特徴を備えたセンサがその役割を担う。
^[9] センサ技術の活用によって、デザインモックアップ段階での触感予測が現実的な選択肢になりつつある。

快不快の境界値設定：調達・品質管理への実装

「快・不快」の定量化で最も実務的な問いは、「どこまでが許容範囲か」という閾値（境界値）の設定です。官能評価で得た「嫌い」スコアが3.0/7.0以下なら不合格、といった基準をどう科学的に根拠付けるかが課題です。

生体計測との組み合わせが有効なのはここで、アンケートスコアと脳波・皮膚電位の変化が一致する閾値を特定することで、「申告では及第点だが生体反応は不快を示している」サンプルを除外できる。製造業の調達購買10年以上の経験から言うと、こうした閾値データをサプライヤーとの仕様交渉テーブルに持ち込むことで、「感触が悪い」という主観的なクレームを、「平均摩擦係数の変動係数（MMD）が0.025を超えると不快スコアが有意に上昇する」といった客観的な要求仕様に置き換えられる。

調達・デザイン・品質管理が一体で動くための感性品質プロセス設計

感性品質を製品に確実に組み込むには、調達・デザイン・品質管理の三者が共通言語で動く体制が必要です。以下に、実務で機能するプロセス設計の骨格を示す。

ステップ1：感性要求の言語化と評価語設定

まずターゲットユーザー像と使用シーンを設定し、感性価値を表す評価語（形容詞ペア）を確定する。「高齢者が毎日使う医療機器のグリップ部」であれば「安心感がある－不安定な感じがする」「疲れない－疲れる」「清潔感がある－雑然とした感じ」など、ユーザー特性に合わせた形容詞セットを選ぶ。この段階にデザイナーだけでなく、バイヤーと品質管理担当者も参加することが後工程の手戻りを防ぐ。

ステップ2：素材候補の初期スクリーニング

候補素材のサンプルを対象に、機器計測（物性値取得）と小規模官能評価（社内パネル10名以上）を並行実施。相関分析で「物性値のどのパラメータが感性スコアと強く連動するか」を特定する。この相関が弱い場合は、評価語の選定や計測手法の見直しが必要なシグナルです。

ステップ3：量産仕様への変換とサプライヤー交渉

特定した物性パラメータ（例：平均摩擦係数MIU・表面粗さSMD・圧縮弾性RC値など）を量産仕様値として定め、図面・仕様書に組み込む。サプライヤーには感性評価データと物性値の対応グラフを開示し、「なぜこの数値が必要か」を説明することで、コストダウン提案を受けても感性品質を守る合意形成ができる。

ステップ4：量産ロットの受け入れ検査への組み込み

量産フェーズでは、機器計測値を受け入れ検査の判定基準として適用する。ベテランの手触り検査は「異常値の目視確認」として補助的に活用し、データとの二重確認体制を構築する。ここで重要なのは、初期ロット・量産ロット・ロット変更時の継続的なデータ蓄積であり、トレンド変化を早期に検出できる仕組みを作ることです。

感性価値と調達戦略：サプライヤーを「感性の共同開発者」にする

感性品質の調達で見落とされがちなのが、サプライヤー側の視点です。バイヤーが「感性スペックを満たせ」と一方的に要求するだけでは、サプライヤーにとっては対応コストが増えるだけで、関係は硬直化する。

一方、サプライヤーが独自の触感測定ノウハウや加工技術の知見を持ち込んで「この仕上げ条件なら御社の求める触感スコアを安定して出せる」と提案できる関係になると、単なる価格競争から脱した共同開発型取引が生まれる。当社の調達実務でも、感性品質の数値基準を共有した上で加工パラメータを共同で最適化したサプライヤーとは、長期取引・優先発注という形で互いに利益が出る関係になっている。

経産省のデザイン政策でも「生活者の感性に働きかけ、感動や共感を得る感性価値の推進」がブランド確立と競争力強化の中核に位置づけられており、
^[2] この流れは大企業から中小製造業のサプライチェーンにまで広がりつつある。感性品質を語れるサプライヤーは、これからの調達市場で明確に差別化できる存在になる。

現場が直面する導入障壁と現実的な突破口

感性定量化の導入でよく聞く抵抗は、「うちの規模には大げさ」「測定コストが高すぎる」「ベテランの感覚で十分」という三点です。これらは完全に間違いではないが、見落としているコストがある。

「ベテランの感覚」で運用し続けた場合に発生する隠れたコストを考えると：(1) 担当者退職による技術の断絶リスク、(2) 量産ロット間の品質ばらつきによるクレーム対応コスト、(3) 感性品質の説明ができないことによる価格のみでの競争余儀なくされる機会損失──がある。これらを定量化して経営層に示すことが、導入予算の根拠になる。

中小製造業の現実的な突破口は、既存の官能評価を標準化するだけで始めることです。KES摩擦感テスターは1台数十万円台から導入でき、社内で訓練したパネル10名を固定して評価語と手順を統一するだけでも、「なんとなく感触が違う」という曖昧な判断を数値化できる。そこから段階的に機器計測・生体計測へ拡張していくロードマップが現実的です。

感性定量化が切り拓く製造業の付加価値と今後の展望

感性定量化技術は、製品開発の上流から変える可能性を持っています。「物理スペック→感性価値」の変換モデルが確立されれば、3Dデータの段階でユーザーが感じる触感をシミュレートし、試作コストを大幅に削減できる。さらに、製品の感性プロファイルをデジタルツインとして管理することで、ECサイトでの触感情報提供や、遠隔でのサプライヤー品質確認にも応用が広がる。

感性工学・センサ技術・AIの融合は、
五感のうち工学的な理解が進み広く利用されているのは視覚と聴覚に限られているという現状を変え、触感が測定できるようになって知覚メカニズムへの理解が深まれば、製品開発への応用だけでなくインターネットを介して触感情報がやり取りされる時代が近づいてくる
^[4] という研究者の展望を、製造現場の現実として受け取る段階になっている。

その先駆けとして、今この瞬間に自社の感性品質評価基準を一段引き上げることが、5年後の競争力の差になる。そのためのファーストステップが、本記事で示した「官能評価の標準化→物性値との相関分析→サプライヤー仕様への変換」という三段階のアプローチです。

出典

1. 感性工学（Wikipedia）
2. これからのデザイン政策を考える研究会 参考資料（経済産業省デザイン政策室・2023年）
3. 触覚は視覚や聴覚に影響し「情動」を刺激する（Healthist）
4. 触った時の「つるつる」「ざらざら」を指の神経情報から数値化（カトーテック株式会社・PRtimes）
5. 「人の気持ちが分からな過ぎた」技術者が世界初の感情可視化ツールを開発できた理由（エンジニアtype）
6. 触り心地の官能評価とは？種類や属人化対策まで解説（カトーテック株式会社）
7. 感性工学的手法に基づく触感予測モデルの構築と評価（電気学会論文誌C・J-STAGE）
8. 脳波の相互相関係数による快・不快推定マトリックスの作製（電気学会論文誌C・J-STAGE）
9. 生態学的妥当性の高い手法を統合した触り心地推定のための触質感センサの開発（NEDO若手研究者産学連携プラットフォーム）
10. 脳波によるリアルタイム感性計測とその応用（電子情報通信学会 Fundamentals Review・J-STAGE）
11. 感性工学（日本感性工学会・J-STAGE学会誌トップ）

※ 出典リンクは2025年5月15日時点でリンク到達性を確認しています。