JP3365407B2 - データ処理装置及び方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、感覚に対する人間のあ
いまいな反応特性である感性に基づいた分析／判断業務
を支援するデータ処理に係り、特に、高度かつ多様な感
性が要求される分析／判断業務を支援するに好適なデー
タ処理システム及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】感性データ処理システムとは、人間の感
性に関わるデータを処理するシステムである。この種の
システムの従来例については、例えば長町三生著「感性
工学」（海文堂、１９８９）ｐｐ．４３〜８４に記載が
ある。

【０００３】これによれば、従来システム（感性工学エ
キスパートシステム）は、複数の形容詞群をユ−ザが入
力し、形容詞群の表す主たるイメージを抽出し、イメー
ジによく合致する形容詞だけに絞り込み、絞り込んだ形
容詞で表現されるデザイン要素を独立に選択し、合成し
て出力する。出力結果に満足できない場合は、各要素を
独立に変更する。なお、デザイン要素と形容詞の対応関
係は、各々のデザイン要素を含むデザイン全体に対す
る、形容詞対のＳＤ（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｄｉｆｆｅｒ
ｅｎｔｉａｌ）尺度を用いたアンケート結果を数量化理
論Ｉ類で処理して評価点として得る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
システムの利用は、ユーザが自分の好む形容詞を入力す
ることから始まる。ところが、形容詞の使い方（ユーザ
が抱くイメージ）には個人差がある。特に、複雑かつ微
妙で、変化の激しいファッションの好み等は、形容詞だ
けでは正確に表現しきれないと言える。このように従来
システムは、使い方において個人差の顕著な形容詞を唯
一の入力としているため、正しくユーザの感性を分析／
活用できないという問題があった。

【０００５】また、一般に人間の感性に基づく評価は、
ディザイン要素の組み合わせに対して加法性が成立しな
い。組み合わせが評価を上げる場合もあれば、評価を下
げる場合もある。つまり、ディザイン要素を個々に最適
化しても、組み合わせが最適化されるとは限らない。こ
の観点から、従来システムは、単一ディザイン要素に対
する評価をそれぞれ独立に収集し、複数のディザイン要
素の組み合わせを単一ディザイン要素の単純和で構成
し、独立に合成するので、あまり操作性が良くないとい
う問題があった。

【０００６】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、その目的とするところは、従来の技術における上述
の如き問題を解消し、商品の推奨等の高度かつ多様な感
性が要求される分析／判断業務を、均一かつ安定的に遂
行するデ−タ処理システム及び方法を提供することにあ
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、表示された商
品情報に対する任意のユーザの評価の入力を受け、予め
格納された複数のユーザの評価情報と任意のユーザの評
価情報とに基づいて、予め格納された商品情報から、任
意のユーザに応じた商品情報を抽出する。

【０００８】

【作用】本発明は、予め格納された複数のユーザの評価
情報と任意のユーザの評価情報とに基づいて、予め格納
された商品情報から、任意のユーザに応じた商品情報を
抽出するため、任意のユーザの感性に応じた商品を、任
意のユーザに提供することができる。

【０００９】

【実施例】本発明は、評価対象を入力する評価対象入力
装置と、記憶装置と、入力した評価対象を少なくとも一
つの構成要素に分割し、記憶装置に格納する手段と、分
割した少なくとも一つの構成要素を組み合わせて評価対
象を合成する手段と、合成した評価対象を出力する出力
装置と、入力装置と、出力した評価対象と評価情報との
対応を入力装置から入力する手段と、評価対象を構成す
る要素の組み合わせと評価との対応関係を評価基準とし
て分類し、記憶装置に格納する手段と、記憶装置に格納
された評価基準と、新たに入力した構成要素の組み合わ
せと評価との対応関係とを比較する手段と、組み合わせ
を変更したい要素または変更したくない要素の指定情報
を入力装置から入力する手段とを有する。

【００１０】本発明に係るデータ処理システムにおい
て、入力装置からユ−ザが直接入力する評価情報は、例
えば、「好きか嫌いか」「どちらがすきか」「気に入り
ましたか」「今度はいかがですか」等の情報であり、こ
れは評価対象（デザイン等）に対してくだす直接的な判
定に関する感性である。したがって、この評価情報は、
使用法に顕著な個人差が存在する形容詞のような中間表
現の感性と異なり、より正確な感性分析が可能となる。

【００１１】また、記憶装置には評価対象を構成する要
素の組み合わせに対する評価を蓄積しているので、現行
の組み合わせ案が気に入らない場合、別の望ましい組み
合わせとそっくり入れ替えることができる。さらに、現
行の組み合わせ中の特定の要素を指示する手段により、
気に入った要素を残したまま、他の要素だけを入れ替え
た望ましい組み合わせを提示することもできる。これら
により、ユーザが所望の評価対象を早くかつ正確に入手
できる。

【００１２】本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説
明する。

【００１３】図１は本発明の実施例であるデータ処理シ
ステムの基本構成図である。ここでは、感性を評価基
準、感性が評価する対象（例えば、デザイン等）を評価
対象と呼ぶものとする。

【００１４】本システムは、評価対象を人間の感覚で検
知できる形式で入力する評価対象入力装置２０２と、各
種の情報を記憶する記憶装置２０３と、入力した評価対
象を少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２０
３に格納する手段１０１と、分割した少なくとも一つの
構成要素を組み合わせて評価対象を合成する手段１０２
と、合成した評価対象を人間の感覚で検知できる形式で
出力する出力装置２０６と、ユーザが自分の意思を入力
する入力装置２０５と、出力した評価対象と評価情報と
の対応を入力装置２０５から入力する手段１０３と、評
価対象を構成する要素の組み合わせと評価との対応関係
を評価基準として分類し、記憶装置２０３に格納する手
段１０４と、記憶装置２０３に格納された評価基準と、
新たに入力した構成要素の組み合わせと評価との対応関
係とを比較する手段１０５と、組み合わせを変更したい
要素または変更したくない要素の指定情報を入力装置２
０５から入力する手段１０６とを有する。

【００１５】上記システムを実現する装置構成は、図２
に示すように、計算機２０１に評価対象入力装置２０
２、出力装置２０６、記憶装置２０３及び入力装置２０
５を接続したものとなる。

【００１６】人間は、視覚から得る情報量が他の感覚器
から得る情報より圧倒的に多いため、評価対象として視
覚情報を扱うことが望ましい。しかし、当然のことなが
ら、聴覚情報である音声等の他の感覚情報を扱ってもよ
い。

【００１７】評価対象入力装置２０２としては、イメー
ジスキャナまたはイメージリーダと呼ばれるような画像
入力装置がある。これらの画像入力装置は、白黒の２値
画像やハーフトーン画像を読み取るものでもよいが、フ
ルカラーまたは自然色と呼ばれるような豊富な色を扱え
るものがより望ましい。この要件を満たせば、テレビカ
メラのようなものでもよい。また、音声を評価対象とす
る場合には、マイクロフォンのような音声入力装置とす
る。出力装置２０６は、本発明を実施する上ではカラー
の表示装置、特に高精細なカラーグラフィックディスプ
レイが望ましいことは言うまでもない。あるいは、カラ
ープリンターでもよい。記憶装置２０３は、磁気記憶装
置に限らず、光ディスクや半導体メモリであってもよ
い。要は、プログラムの実行や画像のファイルを格納す
るために十分な容量を備えていればよい。入力装置２０
５は、図２ではポインティングデバイス（マウス）を示
してあるが、キーボード等の他の入力装置を用いてもよ
いし、それらを組み合わせて用いてもよい。

【００１８】以上の説明から当業者は直ちに類推できる
ように、本発明を実施する装置構成は、一般に計算機ま
たは計算機システムと呼ばれるものであればよい。具体
的には、大型計算機、ワークステーション、パーソナル
コンピュータであればよい。

【００１９】当然のこととして、本発明を実施するため
に、製作した専用装置であっても、上述のような周辺機
器の機能が充足されればよい。

【００２０】本システムの内部処理は、大別して、感性
データの収集系と活用系とから構成されている。まず、
収集系の処理フローについて、図３を用いて説明する。
収集系では、できるだけ多くのユーザからあまねく感性
データを収集し、分類する。

【００２１】評価対象を評価対象入力装置２０２から入
力し（ステップ３０１）、出力装置２０６に出力する
（ステップ３０２）。入力した評価対象を少なくとも一
つの構成要素に分割し、記憶装置２０３に格納する（ス
テップ３０３）。出力した評価対象に対する評価情報を
ユーザに入力装置２０５から入力させ、構成要素の組み
合わせと評価とを対応付ける（ステップ３０４）。この
ユーザからの対応付けに基づいて、構成要素の組み合わ
せと評価との対応関係を分類し、評価基準として記憶装
置２０３に格納する（ステップ３０５）。

【００２２】次に、活用系の処理フローについて、図４
を用いて説明する。活用系の主たる機能は、収集した評
価基準をもとに特定ユーザの評価基準を分析し、その分
析結果を用いて特定ユーザから高く評価される評価対象
を作成する。

【００２３】任意の評価基準を選択し、その評価基準に
より高く評価される代表的な構成要素の組み合わせを記
憶装置２０３から抽出し、構成要素を組み合わせて評価
対象を合成して出力装置２０６に出力する（ステップ４
０１）。出力した評価対象に対する評価情報をユーザに
入力装置２０５から入力させ、構成要素の組み合わせと
評価とを対応付ける（ステップ４０２）。この対応関係
と記憶装置２０３に格納された評価基準との比較によ
り、ユーザの評価基準を同定する（ステップ４０３）。
以上を、同定の精度が十分であると判定されるまで繰り
返す（ステップ４０４）。同定したユーザの評価基準に
高く評価される構成要素の組み合わせを作成し、構成要
素を組み合わせて評価対象を合成して出力装置２０６に
出力する（ステップ４０５）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させる
（ステップ４０６）。評価が低い場合には（ステップ４
０７）、組み合わせを変更したい要素または変更したく
ない要素の指定情報をユーザに入力装置２０５から入力
させる（ステップ４０８）。ユーザからの指定に基づい
て要素の組み合わせを変更し、ステップ４０５に戻って
新しく評価対象を合成して、出力装置２０６に出力す
る。以上をユーザが満足するまで繰り返す（ステップ４
０７）。

【００２４】なお、数回程度繰り返してなお満足できな
い場合は、感性の同定をやり直すか、収集系に戻って感
性データベースを作り直す。

【００２５】以下、データ処理システムを婦人服のお薦
めコーディネートの提案システムとして実現する場合に
ついて、すなわち、評価基準としてデザイン画像の「好
き嫌い」を判定する感性を利用して、評価対象として婦
人服コーディネートのデザイン画像を設定するケ−スを
詳細に説明する。

【００２６】本システムは、百貨店やファッション専門
店等の衣料品小売業の店頭において、対面販売時の販売
促進ツールとして利用される。

【００２７】また、本システムの構成は、図１と全く同
じであり、ただ、ここでは、計算機２０１としてワーク
ステーション本体を、評価対象入力装置２０２としてカ
ラーイメージスキャナを、入力装置２０５としてマウス
を、記憶装置２０３として磁気ディスク装置を、出力装
置２０６としてグラフィックディスプレイを、それぞれ
採用して構成する。

【００２８】図５は、同システムにおける感性データ収
集系の詳細処理フロー図であり、図６は感性データ活用
系の詳細処理フロー図である。

【００２９】図５より順次説明する。

【００３０】＜ステップ５０１＞：デザイン画像の入力 カラーイメージスキャナ２０２を用いて、図７に示すよ
うなトップス７０２（例えばブラウス）とボトムス７０
３（例えばスカート）のどちらか一方、または両者のコ
ーディネートのデザイン画像７０１を入力する。このと
き、コーディネート画像７０１の縮尺情報７０５、例え
ば原寸との比率（ここでは２０分の１）も合わせて入力
する。

【００３１】＜ステップ５０２＞：デザイン画像の出力 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、グラ
フィックディスプレイ２０６に出力する。

【００３２】＜ステップ５０３＞：デザイン画像の要素
分割 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、まず
トップス７０２とボトムス７０３とに分割する。ただ
し、最初からトップス７０２またはボトムス７０３のど
ちらか一方だけが入力された場合は、当然のことなが
ら、以下の分割処理は不要となる。

【００３３】まず、入力したデザイン画像の中に、既に
磁気ディスク装置２０３に格納している要素画像がある
か否かを調べる。これには、当業者によく知られている
特定画像のパターンマッチング処理を用いる。この際、
要素の種類７０６（トップスまたはボトムス）や、それ
が対象画像上のどこにあるか等のおおまかな情報をマウ
ス２０５で指示すれば、パターンマッチングの精度と速
度を格段に高めることができる。

【００３４】要素画像が既に構造モデルとして格納され
ている場合には、該当する要素画像を切り出し、その領
域だけ他とは異なる態様、例えばブリンク等で表示すれ
ばわかりやすい。また、未格納の要素画像については、
ユーザがマウス２０５で輪郭線をなぞることにより、ま
たは、基準とするいくつかの点だけ入力し、システムが
その間を直線または曲線でなめらかに補間して切り出
す。

【００３５】ここでは、デザイン画像７０１から、トッ
プスの要素画像７０２、ボトムスの要素画像７０３がそ
れぞれ切り出され、縮尺情報７０５を用いて標準スケー
ルとなるよう大きさを調整した後、磁気ディスク装置２
０３に格納する。また、要素画像７０２、７０３は、画
像処理によってさらにその特徴量、例えば属性シ−ト
（トップス）７０６に示す色や部分要素である首エリの
形（Ｖ形・・）、ボトムスの型（タイト・・）等まで細
かく分解し数値化する。色の場合はＲＧＢ３原色の光強
度を抽出してそのまま用いる。またエリの形等の場合
は、予め磁気ディスク装置２０３に登録してあるエリの
基本形状７０４を特定パターンとしたマッチング処理に
より抽出し、合致した場合にその記号を付与する。

【００３６】なお、図８に示すように、予め婦人体型の
モデルイメージ８０１をＳ、Ｍ、Ｌ、ＬＬの４サイズ分
を標準スケールで用意し、磁気ディスク装置２０３に格
納しておく。要素画像の合成は、このモデルイメージ８
０１の上に、要素画像を切り貼りして実現する。要素画
像を切り貼りする基準位置は、モデルイメージ８０１の
上に貼られた２次元座標系ｉ−ｊ軸のメッシュ座標を用
いて表現する。

【００３７】＜ステップ５０４＞：デザイン画像の評価
入力 出力したデザイン画像７０１に対する評価は、婦人服の
コーディネートをイメージする複数の形容詞対のＳＤ尺
度を用いて行う。図９に示すように、例えば、形容詞対
「かわいらしい─かわいらしくない」等をプラスイメ−
ジとマイナスイメ−ジとして５段階に区切り、この５段
階に区切った評価点をデザイン画像と同時に出力し、ユ
−ザにそのいずれかをマウス２０５で選択入力させる。

【００３８】なお、形容詞は予め因子分析により、基本
因子別に分類し、分類内の形容詞間の相関値を算出して
おく。以下、便宜上、基本因子で表わせる感性のことを
基本感性と呼び、形容詞対で表わせる感性のことを詳細
感性と呼ぶものとする。

【００３９】＜ステップ５０５＞：デザイン画像の評価
基準の生成 デザイン画像に対する形容詞対のＳＤ尺度による評価結
果は、数量化理論Ｉ類によって統計処理し、デザイン画
像の要素の組み合わせと評価点とが形容詞対別に得られ
る。図１０には、例えば、形容詞対「かわいらしい─か
わいらしくない」について、デザイン画像の要素の組み
合わせ、首エリの形と色・・に対する評価点を示した。

【００４０】なお、上述したごとく、ステップ５０４お
よびステップ５０５のここまでの処理に、従来システム
の技術をそのまま用いてもよい。

【００４１】前述の対応関係を図１１に示す多層型のニ
ューラルネットワーク（入力層：１１０１、中間層：１
１０２、出力層：１１０３）で学習する。学習方法とし
ては、一般に良く知られているバックプロパゲーション
法を用いる。ネットワークの入力信号は記号化されたデ
ザイン画像の要素であるトップス、ボトムス及び要素特
徴量（属性シ−ト）７０６の組み合わせパターンであ
り、一方、出力信号（教師信号も同じ）は形容詞別の評
価点列を示す評価学習シ−ト１１０４である。この評価
学習シ−ト１１０４は、基本感性毎に例えばＩ類に相当
する形容詞対「知的な−知的でない」、「上品な−上品
でない」に対する評価点を示す。学習したニューラルネ
ットワークに、未知の組み合わせを含む可能な限りのデ
ザイン画像の要素の組み合わせを入力し、各々の形容詞
別評価点をシミュレ−トする。

【００４２】この結果の中から、形容詞別に一定値（例
えば、０．５）以上の評価点を示したデザイン画像の要
素の組み合わせを抽出し、評価点の大きい順に整列す
る。後の検索の便を考慮して、各要素をキーとするファ
イルもそれぞれ作成し、磁気ディスク装置２０３に格納
する。以下、このファイル群を総称して、感性データベ
ース１２０１（図１２）と呼ぶ。図１２には、ブラウス
（首エリ、白・・）をキ−アイテムとするファイルに、
形容詞対「かわいらしい−かわいらしくない」に対して
スカ−トの型とスカ−トの色を組み合わせたときの評価
点を示す。

【００４３】図５の各ステップは、一般かつ多数のユー
ザ（評価者）を対象とした。一方、図６の各ステップで
は、一人もしくは特定のグループに属するユーザのみを
対象とする。

【００４４】＜ステップ６０１＞：ユーザ感性と基本感
性との比較 ある基本感性を仮定し、感性データベース１２０１を検
索して、その代表的な形容詞対イメージを最も強く表現
するコーディネート（デザイン画像を構成している要素
の組み合わせ方法）を抽出する。次に、抽出した組み合
わせ方法に基づき、要素画像を標準の婦人体型のモデル
イメージ上に貼り付けてコーディネートのデザイン画像
を合成し、図１３に示すように、グラフィックディスプ
レイ２０６に出力する。出力したデザイン画像に対する
評価は、評価者が「好きか嫌いか」の感性で入力する。
例えば、ボタン１３０１のうち、該当する方をマウス２
０５でピックする。基本的には、「好き」が選択された
コーディネート画像の元となった評価基準が、特定ユー
ザの感性であると判断する。以上の処理を、全ての基本
感性について繰り返す。

【００４５】＜ステップ６０２＞：ユーザ感性と詳細感
性との比較 ここでは、ユーザ感性をより正確に分析する。上記ステ
ップで「好き」と判定された基本感性中の詳細感性毎
に、デザイン画像を合成し、図１４に示すように、複数
同時にグラフィックディスプレイ２０６に出力する。同
時に出力したデザイン画像の「どちらが好きか」をボタ
ン１４０１のピックにより入力する。このようにして、
多数ある詳細感性を素早く絞り込む。

【００４６】＜ステップ６０３＞：分析したユーザ感性
に基づくデザイン画像の出力 まず、感性データベース１２０１中に、分析したユーザ
感性を見つける。指定されている（最初はデフォルト
値）要素の組み合わせ、例えばトップスはブラウス、ボ
トムスはズボンという指定に従い、かつ、ユーザ感性の
評価点の最も大きいコーディネートを望ましいコーディ
ネートとして抽出する。要素画像をモデルイメージ上に
貼り付けてデザイン画像を作成し、グラフィックディス
プレイ２０６に出力する。

【００４７】＜ステップ６０４＞：デザイン画像の部分
変更 基本的には、上記でユ−ザに満足するコーディネートが
提示できる。しかし、時には満足できない場合もあり得
る。図１５には、ボトムスを満足できる要素１５０１と
し、トップスを満足できない要素１５０２である場合を
示し、その場合は、満足できた要素１５０１を指定する
情報として入力し、残りを満足できない要素１５０２と
判定する。ユ−ザは「気に入りましたか」の問に対して
満足要素を指定した上でＯＫまたはＮＯを入力装置に入
力する。満足している要素１５０１を含み、かつ要素１
５０１との組み合わせた場合に、分析したユーザ感性に
より高い評価が得られる要素１５０３を、要素１５０２
と入れ替えたコーディネートの代替案として感性データ
ベース１２０１から抽出し、デザイン画像を合成してグ
ラフィックディスプレイ２０６に出力する。このとき、
ユ−ザは「今度はいかがですか」の問に回答する。

【００４８】もちろん、組み合わせ変更に関する要素の
指定手段１０６として、一般的に用いられている自然語
インターフェイスを採用してもよい。この場合は、要素
の変更を「どのように変更したいのか」について、具体
的に指定できる。例えば、「色を全体的に赤っぽくした
い」という要求がユーザから入力されれば、その要求を
最も満たすものから、例えば真紅、オレンジ等の順番に
変更／提示する。

【００４９】なお、満足できない要素１５０２を指定す
る情報として入力し、残りを満足できた要素１５０１と
判定することとしても、上述と同様の機能を発揮するこ
とは云うまでもない。

【００５０】上記実施例においては、前述の如く、本発
明を婦人服のお薦めコーディネートの提案システムとし
て実現する場合を例に説明したが、もちろん、これに限
定されるべきものではない。本実施例に述べた感性デー
タ処理システムは、組合せの決定に高度な感性が必要と
なるような他の種類の商品、例えば家具やオーディオ等
の組合せにも、広く適用可能なものである。また、要素
として人間の容姿の特徴（顔の形や色、髪型、ヒゲの有
無、体形等）や商品を陳列する什器の特徴（色、形、大
きさ）等を考慮すれば、個々人にあったよりきめの細か
いコーディネート情報サービスや店舗レイアウト設計時
に重要な意味を持つ什器内商品陳列方法の決定にも、広
く適用可能となる。

【００５１】以上、詳細に述べた如く、本発明によれ
ば、複雑かつ微妙で、変化の激しいファッションの好み
を、システムが正確に分析できるので、ターゲット顧客
の感性に対して感度の低い担当者でも、このシステムを
使えば、対面販売、店舗レイアウト設計、商品企画等の
非常に高度な感性が要求される業務を、十分な精度レベ
ルで、均一かつ安定的に遂行するよう支援できる、とい
う顕著な効果を奏するものである。

【００５２】

【発明の効果】本発明によれば、商品の推奨等の高度か
つ多様な感性が要求される分析／判断業務を、均一かつ
安定的に遂行するという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】感性データ処理システムの基本構成図である。

【図２】感性データ処理システムを実現する一般的装置
構成図である。

【図３】感性データ処理システムにおける感性データ収
集処理フロー図である。

【図４】感性データ処理システムにおける感性データ活
用処理フロー図である。

【図５】感性データ処理システムを適用した婦人服のお
薦めコーディネート提案システムの感性データ収集処理
フロー図である。

【図６】感性データ処理システムを適用した婦人服のお
薦めコーディネート提案システムの感性データ応用処理
フロー図である。

【図７】コーディネートのデザイン画像と、その分割方
法の一例を示した図である。

【図８】標準的な婦人体型のモデルイメージを示した図
である。

【図９】形容詞対のＳＤ尺度によるデザイン画像の評価
方法を説明する図である。

【図１０】デザイン画像の評価結果を数量化理論Ｉ類に
より処理した結果を示した図である。

【図１１】多層型ニューラルネットによる感性の学習方
法を示した図である。

【図１２】感性データベースのファイルレイアウトの一
例を示した図である。

【図１３】基本感性に基づくコーディネートのデザイン
画像の評価方法を説明する図である。

【図１４】複数の詳細感性に基づくコーディネートのデ
ザイン画像の評価方法を説明する図である。

【図１５】コーディネートのデザイン画像の部分変更の
一例を示した図である。

【符号の説明】

２０１…計算機 ２０２…評価対象入力装置 ２０３…記憶装置 ２０５…入力装置 ２０６…出力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小山 洋明 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地株式 会社日立製作所 ビジネスシステム開発 センタ内 (56)参考文献 長町三生ほか，知識工学に基づいた服 飾デザインコンサルテーションシステム の研究，人間工学，日本，ｖｏｌ．24 ｎｏ．５，ｐ281−289 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/50 G06F 17/60

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】任意のユーザに商品を推奨するための、計
   算機によるデータ処理方法において、前記計算機に接続された記憶手段が、 複数の商品情報
   と、前記商品に対する予め収集された複数のユーザの評
   価情報とを格納し、前記計算機の表示制御手段が、前記記憶手段に 格納され
   た前記商品情報を表示装置に表示させ、 前記計算機の入力制御手段が、前記表示装置に 表示され
   た前記商品情報に対する任意のユーザの評価情報の入力
   を受け、前記計算機の抽出手段が、前記記憶手段に 格納された前
   記複数のユーザの評価情報と前記入力制御手段が入力を
   受けた前記任意のユーザの評価情報とに基づいて、前記
   記憶手段に格納された前記複数の商品情報から、前記任
   意のユーザに応じた商品情報を抽出し、前記表示制御手段が、前記抽出手段によって 抽出された
   前記任意のユーザに応じた商品情報を、前記表示装置に
   表示させるデータ処理方法。
2. 【請求項２】前記任意のユーザの評価情報は、前記表示
   装置に表示された前記商品情報に対する前記任意のユー
   ザの好き又は嫌いを含む請求項１に記載のデータ処理方
   法。
3. 【請求項３】前記表示装置に表示された前記商品情報に
   対する前記任意のユーザの評価情報の入力を受ける場合
   に、前記表示制御手段が、 前記任意のユーザによって好き又
   は嫌いが選択されるためのボタンを前記表示装置に表示
   させる請求項２に記載のデータ処理方法。
4. 【請求項４】前記商品は、複数の構成要素を含む請求項
   １に記載のデータ処理方法。
5. 【請求項５】前記入力制御手段が、前記表示装置に表示
   された前記任意のユーザに応じた商品情報の構成要素に
   対する前記任意のユーザの指定を受け、前記計算機の変更手段が、前記表示装置に表示された 前
   記任意のユーザに応じた商品情報の構成要素のうち、前
   記任意のユーザの指定を受けた構成要素を変更し、前記表示制御手段が、 前記任意のユーザの指定を受けた
   構成要素が変更された商品情報を、前記表示装置に表示
   させる請求項４に記載のデータ処理方法。
6. 【請求項６】前記記憶手段に格納された前記複数のユー
   ザの評価情報と前記入力制御手段が入力を受けた前記任
   意のユーザの評価情報とに基づいて、前記記憶手段に格
   納された前記複数の商品情報から、前記任意のユーザに
   応じた商品情報を抽出する場合に、前記抽出手段が、前記記憶手段に 格納された前記複数の
   ユーザの評価情報と前記入力制御手段が入力を受けた前
   記任意のユーザの評価情報とを比較し、前記任意のユー
   ザの評価情報を同定し、同定された前記任意のユーザの
   評価情報に基づいて、前記記憶手段に格納された前記複
   数の商品情報から、前記任意のユーザに応じた商品情報
   を抽出する請求項１に記載のデータ処理方法。
7. 【請求項７】前記記憶手段に格納された前記複数のユー
   ザの評価情報と前記入力制御手段が入力を受けた前記任
   意のユーザの評価情報とに基づいて、前記記憶手段に格
   納された前記複数の商品情報から、前記任意のユーザに
   応じた商品情報を抽出する場合に、前記表示制御手段が、前記記憶手段に 格納された前記複
   数の商品情報のうち複数の商品情報を前記表示装置に表
   示させ、前記入力制御手段が、前記表示装置に 表示された前記複
   数の商品情報に対する前記任意のユーザの指定を受け、前記抽出手段が、前記任意のユーザの指定を受けた商品
   情報に基づいて。 前記任意のユーザの評価情報を同定
   し、同定された前記任意のユーザの評価情報に基づい
   て、前記記憶手段に格納された前記複数の商品情報か
   ら、前記任意のユーザに応じた商品情報を抽出する請求
   項１に記載のデータ処理方法。
8. 【請求項８】任意のユーザに商品情報を表示するデータ
   処理装置において、 複数の商品情報と、前記商品に対する予め収集された複
   数のユーザの評価情報とを格納する記憶手段と、 格納された前記商品情報を表示装置に表示させる表示制
   御手段と、 表示された前記商品情報に対する任意のユーザの評価の
   入力を受ける入力制御手段と、 格納された前記複数のユーザの評価情報と入力された前
   記任意のユーザの評価情報とに基づいて、格納された前
   記商品情報から、前記任意のユーザに応じた商品情報を
   抽出する処理手段を備え、 前記表示制御手段は、抽出された前記商品情報に係る商
   品を前記表示装置に表示させるデータ処理装置。