JP2010524090A - フィット規則およびファッション規則を考慮する、規則に基づく衣服のマッチングおよびフィルタリングのためのコンピュータシステム - Google Patents

フィット規則およびファッション規則を考慮する、規則に基づく衣服のマッチングおよびフィルタリングのためのコンピュータシステム Download PDF

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Abstract

コンピュータにより実行される方法は、衣類データベース中のレコードによって表される衣類の少なくともいくつかに関する、少なくとも衣類タイプを含むパラメータを含む衣類データベースを読み取ること、複数の衣類タイプそれぞれに関して、その衣類タイプのための許容差範囲のセットを含む、複数の衣類タイプを表すデータを読み取ること、消費者または消費者から導出されたソースから消費者寸法を得ること、前記衣類データベース中の衣類に関する衣類寸法を得ること、顧客寸法を衣類寸法と比較すること、前記衣類データベースからの衣類を、衣類寸法、顧客寸法および衣類ごとのその衣類タイプに基づく許容差範囲のセットに基づいてスコア付けすること、ならびに少なくともおおまかに衣類スコアにしたがって順序付けされた前記衣類データベースからの衣類の、コンピュータにより生成されたフィルタリング済みリストを消費者に提示することにより、コンピュータを使用して消費者に衣類を提示する。

Description

関連出願の相互参照
本開示は、同一出願人による以下の出願／特許に関連し得る。本出願は、2006年4月26日出願の米国特許出願第11/412,321号の一部継続出願であり、その優先権を主張し、同様に、(1) 2005年4月27日出願の「A Method for Specifying the Fit of Garments and Matching the Fit of Individual Garments to Individual Consumers Based on a Recommendation Engine」と題する米国特許仮出願第60/676,678号および(2) 2006年3月6日出願の「Method of Specifying the Fit of Garments and Matching the Fit of Individual Garments to Individual Consumers Based on a Recommendation Engine (combining measurements, preferences and body shape process)」と題する米国特許仮出願第60/779,300号の恩典を主張する。これらの出願／特許それぞれの開示が参照により全体として全ての目的のために本明細書に組み入れられる。
発明の分野
本発明は、衣料品のデータベースへの消費者のアクセスを提供するためのコンピュータシステムに関し、特に、データベース項目をサーチ、ソート、ランク付けおよびフィルタリングすることを含む可能性がある、衣料品を個々の消費者のデータとプログラム的にマッチングさせるコンピュータシステムに関する。
発明の背景
より多くの消費者が、購入したい製品に関する情報への電子的オンラインアクセスに依存するにつれ、より多くの業者が、そのような消費者に利用可能な商品およびサービスに関する情報への電子アクセスを提供することを考慮する必要性が生じると考えられる。典型的な電子商取引状況では、業者は、自社の製品および／またはサービスのデータベースを、おそらくは各製品に関する情報(サイズ、色、タイプ、商品説明、価格等)を含めて編集する。次に、業者は、たとえばウェブサーバを介して当該データベースへの外部電子的インタフェースを消費者に提供し、そのような消費者のコンピュータ、コンピューティングデバイスまたは遠隔通信装置上でのインターネット接続によってその消費者がアクセスできるようにする。次いで、消費者は、その業者から利用可能な売り物を検討し、興味のある品物を選択し、業者のインタフェースと対話することによって(たとえば、品物および数量を選択し、支払いを手配し、配達を手配する等)それらの品物を注文することができる。
コンピュータおよびコンピュータ表示装置は、潜在顧客に提供することができるものが限られるため、オンラインショッピングは現実のショッピングよりも疎遠であり、非実体的である。たとえば、消費者は、注文される実物に触れたり、その匂いを嗅いだり、それを手に取ったり、それを操作したりすることができない。消費者がその製品をよく知り、それが変わらない場合、このような欠点は問題にはならない。たとえば、消費者が、自分が知っているタイトルの特定の本または馴染みのあるペットフードを注文する場合、消費者が本当に必要とするものは、頭の中で決めた他ならぬその品物を注文していることを確認するためのごくわずかな情報、おそらくはその品物の写真である。しかし、他の種類の商品の場合、オンライン注文はいくぶん制限的である。
たとえば、衣料品を注文する場合、オンラインショッピングには重大な欠点がある。一つには、消費者が全く同じ衣料品を何度も買うことはまれであるため、消費者は、多くの場合、ショッピング中、頭の中で特定の衣料品、たとえばパンツの特定のブランド、サイズ、色等を決めてはいない。より典型的には、消費者は、全く同じものを持っていない衣料品を購入しようとするため、その品物をその消費者が着たとき体にフィットし、似合うかどうかの問題が生じるおそれがある。
一部の衣料品の場合、商品説明からフィットを推測することができる。たとえば、長さ38インチ、幅1インチのベルトのフィットは、その商品説明だけから推測することができる。しかし、ドレスなどの他の品物の場合、フィットはそれほど簡単には分からず、場合によっては、最善の手法は、消費者が物理的にその品物を手に取り、試着することであるが、それはオンラインショッピングでは不可能である。もう一つの難題は、衣類、装身具、靴、ベルト等を含むことができる衣料品の多様性である。オンラインショッピングの複雑さは、アウトフィット、すなわち、いっしょに使用または装用されるための二つまたはそれ以上の衣料品の一式を組み合わせようとする消費者にとっては倍増する。
衣料品のオンラインショッピングと、その品物を手に取って試着することとのギャップを埋めるために数多くの手法が試みられている。
一つの手法は、消費者の寸法を計測し、他の寸法を推測したのち、仕立て推測および／または標準モデルにしたがって希望の衣料品をオーダーメイドする手法である。体形および衣類タイプの多様性の理由から、この手法は、一部の人にはうまく働くが、他の人にはうまく働かないことがある。
もう一つの手法は、幾何学モデルによって表現される衣料品を用意し、消費者の画像または(消費者そのもの)をスキャンしたのち、コンピュータグラフィック技術を使用して消費者と衣類の幾何学モデルとの合成画像を生成して、その消費者がその衣類を実際に着た場合どのように見えるのかをシミュレーションで示そうとする手法である。このような手法は時間を要し、消費者が数多くの衣料品を一つ一つ「仮想」試着することを要求する可能性がある。
オンラインアパレルショッピングは、物理的な店舗での購入と比較してより高い返品率を生じさせる。米国で販売される婦人服の返品の大部分はサイズおよびフィットの不具合によるものである。
フィット不具合の一つの原因は規格の欠如である。米国商務省 (U.S. Department of Commerce)は、1983年に女性用アパレルのサイズ決定のための商業規格を撤回し、それ以来、衣服製造業者および小売業者は、幾度となく、従来の規格を変更したり、自社専用のサイズ決定スキームを考案したりしてきた。個人の衣類サイズは、多くの場合、アパレルブランドごと、およびスタイルごとに異なる。これは一般に婦人服で見られる。ある製造業者のある特定のスタイルの「サイズ10」と標識されたドレスは、別の製造業者のサイズ10またはおそらくはその同じ製造業者の異なるスタイルのサイズ10とはフィットが異なる。一方はうまくフィットし、他方は全くフィットしないこともある。一つの製造業者の一つのサイズの中でさえ、消費者の体形の幅広い違いによってフィットの不具合が生じることがある。消費者は典型的には、フィットする1着を見つけ買うまでに、多数の衣類を試着しなければならない。
5,000を超えるデザイナーがあり、それぞれが、異なる身体プロポーションを表す特定の体形フィットモデルを使用し、そのようなモデルをシーズンごと、およびスタイルごとに変える可能性がある。したがって、フィットするものは、デザイナー、衣類のスタイル、シーズンに基づいて変化し、また、様々な生地および織り方ならびに洗濯とともに変化することもある。
サイズ規格の欠如が、あてにならない標識と合わさって、アパレルのフィット不具合を生じさせ、それが他方で非常に高いアパレル返品率、販売損失、ブランド不満足感、試着室での時間の無駄および強烈な消費者欲求不満を生じさせる。消費者が実物の衣料品を従来型店舗の中で試着する代わりにオンラインで衣服を購入しようとするとき、これらの問題は複雑化する一方である。
これらの問題を扱うためのもう一つの試みは、広い範囲の市場人口を分析したのち、その人口に基づいて、ある特定の衣類に関して一定範囲の体形およびデザインを設計することを含む。たとえば、製造業者は、ある特定のパンツの市場の人口の推定を鑑みて、そのようなパンツをいくつかの形状で製造してパンツにおいて異なるフィットの選択肢を提供するよう方向づけられる可能性がある。問題は、この手法がなおも、そのパンツを見つけ、それが正しく適合するかどうかを個々に判定する試行錯誤に依存するということである。
改良された方法および装置が必要である。
発明の簡単な概要
本発明による、個々の消費者と個々の衣類のフィットおよびファッションをマッチングさせるための、コンピュータにより実行される(computer-implemented)方法の態様では、クライアントシステムを使用してユーザがアクセス可能なサーバシステムが、消費者と衣類をマッチングすることによって、改良されたオンライン衣服ショッピングシステムを提供することができ、そのシステムでは、消費者は、自分専用のオンライン衣服ストアが提示され、消費者クライアントシステムを使用して、消費者の寸法、体形、好みおよびファッションの必要性に適合する衣類のリストを閲覧することができ、また、衣類は、示される衣類がフィットおよびファッション規則に適合するようフィルタリングされ、それにより、選択された衣類は、フィットし、見栄えが良くなる確率がより高くなる。
コンピュータにより実行される方法は、衣類データベース中のレコードによって表される衣類の少なくともいくつかに関する、少なくとも衣類タイプを含むパラメータを含む衣類データベースを読み取ること、複数の衣類タイプそれぞれに関して、その衣類タイプのための許容差範囲のセットを含む、複数の衣類タイプを表すデータを読み取ること、消費者または消費者から導出されたソースから消費者寸法を得ること、前記衣類データベース中の衣類に関する衣類寸法を得ること、顧客寸法を衣類寸法と比較すること、衣類のデータベースからの衣類を、衣類寸法、顧客寸法および衣類ごとのその衣類タイプに基づく許容差範囲のセットに基づいてスコア付けすること、ならびに少なくともおおまかに衣類スコアにしたがって順序付けされた前記衣類データベースからの衣類の、コンピュータにより生成されたフィルタリング済みリストを消費者に提示することにより、コンピュータを使用して消費者に衣類を提示することができる。
スコアは、顧客による入力に基づいて決定される顧客の好みを考慮に入れることができる。衣類タイプおよび許容差範囲のセットは、ファッション専門家からの入力によって決定されてもよい。フィルタリングは、スコアに対してしきい値を使用して実施されてもよい。
衣服ショッピングシステムは、消費者・衣類マッチング法のコンピュータによる実行であることができる。具体的な態様において、消費者・衣類マッチング法は、四つまでのプロセス、すなわち規定、分類、適合評価および自分専用ショッピングを含む。
規定プロセスは、(a)人体形状、(b)人体の高さ、(c)衣類タイプ、(d)フィット規則および(e)ファッション規則を規定することを含む。一つの具体的な態様では、七つの体形が規定され、六つの体高が規定され、16種の衣類タイプが規定され、複数のフィット規則およびファッション規則が規定される。各規定は、複数のデータ点、式、許容差および／または許容差範囲を含むことができる。得られた規定は、コンピュータデータベーステーブルまたは同様なデータ構造に記憶されることができる。
分類プロセスは、個々の消費者レコードおよび個々の衣類レコードをコンピュータデータベースに収集することを可能にする。消費者レコードは、個々の消費者を、その体の寸法および人物プロフィール、たとえば衣服の好み(たとえば生地の色)、好ましい許容差(たとえばぴったり感)などを含め、詳細に記述する。このプロセスは、消費者を体形および高さによって分類し、対応する体形コードおよび対応する高さコードを消費者のレコードに割り当てることができ、これらのコードは、そのような体形または高さビン(bin)の特定の一つを表す。衣類レコードは、個々の衣類を、その寸法およびプロフィール、たとえばその色、生地、許容差等を含め、詳細に記述する。衣類は、体形によって分類することができ、それが、対応する体形コードの形態で衣類レコードに割り当てられる。さらには、衣類は、衣類タイプによって分類することもでき、衣類タイプコードが衣類の衣類レコードに記憶されることができる。
適合評価プロセスは、消費者のレコードを一つまたは複数の衣類レコードと比較し、スコア付けされ、ソートされ、フィルタリングされた適合する衣類のリストを生成する。一つの具体的な態様では、適合評価プロセスは、消費者・衣類比較を実施するとき、一連の三つのフィルタ、すなわち、寸法フィルタ、プロフィールフィルタおよび体形コードフィルタを適用する。寸法フィルタは、許容差のあるフィット規則を使用して消費者の寸法を衣類の寸法と比較して、デザインの観点からの希望のフィットおよび消費者の希望のフィットを考慮しつつ、その衣類が様々な重要な採寸点で物理的に消費者にフィットするかどうかを判定する。
寸法フィルタはまた、衣類がどれくらい消費者にフィットするのかを示すスコア(「優先順位コード」)を計算する。プロフィールフィルタは、許容差のあるファッション規則を使用して消費者のプロフィールおよび好みを衣類のプロフィールと比較して、その衣類が消費者に似合い、見栄えを良くし、スタイルおよびフィットに関する消費者の好みを反映するかどうかを判定する。プロフィールフィルタはまた、優先順位コードスコアを計算して、その衣類が消費者にとってどれくらい適しているかを示す。体形コードフィルタは、消費者の体形コードを衣類の体形コードと比較して、その衣類の形状が消費者の体形に適合するかどうかを判定する。
最後に、自分専用ショッピングプロセスは、個々にカスタマイズされたオンラインショッピング環境で、フィルタリングされ、ランク付けされた適合する衣類のリストを消費者への推奨として提示する。この、消費者の自分専用ストアを通して、消費者は、フィットし、見栄えを良くする確率が高い、消費者の衣服の好みに合う、推奨される衣類を購入することができる。
以下の詳細な説明が、添付図面とともに、本発明の本質および利点のより良い理解を提供する。
説明される態様の衣服ショッピングシステムの図である。 説明される態様の消費者・衣類マッチング方法の簡略化ブロック図である。 説明される態様の規定プロセスの簡略化ブロック図である。 図4A〜4Dは、説明される態様の高さおよび長さ採寸技術を示す。 図5aおよび5bは、説明される態様の分類プロセスの簡略化ブロック図であり、5aは消費者レコード作成プロセスを示し、5bは衣類レコード作成プロセスを示す。 説明される態様の適合評価プロセスの簡略化ブロック図である。 説明される態様の、フィットドレスに関する適合評価プロセスを示すフローチャートである。 説明される態様の、フィットドレスに関する適合評価プロセスを示すフローチャートである。 説明される態様の、フィットドレスに関する適合評価プロセスを示すフローチャートである。 説明される態様の、フィットドレスに関する適合評価プロセスを示すフローチャートである。 説明される態様の、フィットドレスに関する適合評価プロセスを示すフローチャートである。 説明される態様の、フィットドレスに関する適合評価プロセスを示すフローチャートである。 説明される態様の、フィットドレスに関する適合評価プロセスを示すフローチャートである。 説明される態様の、適合評価プロセスからの例示的出力の図である。 説明される態様の衣類表示インタフェースの図である。
詳細な説明
本発明のこれらの態様および他の態様を以下さらに詳細に説明する。
本明細書では、改良されたオンライン衣服ショッピングシステムであって、消費者に、その特定の消費者にフィットし、見栄えを良くし、スタイルおよびフィットに関する消費者の好みに適合する可能性が非常に高い販売用の衣料品をリストアップする自分専用オンラインストアが提示されるオンライン衣服ショッピングシステムが記載される。提示される品物のリストは、個々の衣料品のフィットおよびファッションを個々の消費者にマッチングさせるコンピュータ化された衣類・消費者マッチング方法によって生成される。
衣料品とは一般に、衣類(ドレス、コート、パンツ、シャツ、トップ、ボトム、ソックス、靴、水着、ケープ等)を含むものと考えられるが、装着または携行される品物、たとえばネックレス、時計、財布、帽子、装身具等も含むことができる。以下の任意の例では、サイズ決定され、フィットされる衣類がショッピングのための品物であるが、断りない限り、本発明は、他の衣料品を求めてショッピングする場合にも使用することができることが理解されよう。本明細書で使用するアウトフィットとは、いっしょに装用または使用されるための二つまたはそれ以上の衣料品の集合である。
本発明の態様を説明する際、女性消費者および女性用アパレルを例として取り上げる。しかし、本発明は、男性および子供用アパレルを含む様々なタイプのアパレルに使用することができるため、女性用アパレルに限定されるものとは解釈されない。この詳細な説明を通じて、示される態様および例は、本発明を限定するものではなく、例示するものとみなされるべきである。
マッチングプロセスにおいて、衣類と消費者とが比較される。衣類の場合には、衣類寸法、衣類スタイル／プロポーションおよび衣類属性(色、織り方、生地内容、価格等)が考慮されてもよく、一方、消費者の場合には、消費者寸法、消費者身体プロポーション(たとえば体形コード)ならびに消費者フィットおよびスタイルおよびファッションの好み(ぴったり目／ルーズ目、色、伝統的／現代的／ロマンチック等)が考慮されてもよい。
ファッション規則は、衣類およびアウトフィットの両方に関して、装身具類を含め、特定の身体プロポーションに合う様々な衣類スタイルに関して規定することができる。ファッション規則(ファッション専門家の意見をプログラム的に規定する)を、適合に「重ね合わせて」、フィットし、見栄えを良くする最善の組み合わせを推奨することができる。このようにして、消費者は、選択対象の多数の衣類を提示されることができるが、それぞれが「良い選択」である可能性が高く、一方、フィットする、または見栄えを良くする可能性が低い衣類は除外される。多様な衣類およびスタイル等があるが、その消費者のための自分専用ストアとして編成されることができる。
衣服ショッピングシステム
図1は、本発明の一つの態様の消費者・衣類マッチング方法のコンピュータによる実行である衣服ショッピングシステム100を示す高レベル図である。衣服ショッピングシステムは、クライアント・サーバシステム、すなわち、当業者が理解するように、ネットワークによるデータ処理および分散のためのハードウェアおよびソフトウェアの集合体である。システムハードウェアは、一つまたは多数のコンピュータまたは、PC、PDA、携帯電話、サーバ、ファイアウォールおよびルータを含むがそれらに限定されない多数のコンピューティング装置、またはこれらの組み合わせであることができる。
本明細書で使用するソフトウェアという語は、任意の種類のコンピュータプロセッサ上で実行されることができる命令を含む。システムソフトウェアは、任意のコンピュータ言語で実行されることができ、コンパイルされたオブジェクトコード、アセンブリもしく機械コードまたはこれらおよび他のものの組み合わせとして実行されることができる。ソフトウェアは、一つまたは複数のモジュール、ファイル、プログラムおよびそれらの組み合わせを含むことができる。ソフトウェアは、一つまたは複数のアプリケーションおよび統合ソフトの形態にあることができ、低レベルドライバ、オブジェクトコードおよび他の低級レベルソフトウェアを含むことができる。
ソフトウェアは、局所または遠隔機械読み取り可能媒体、たとえば、非限定的に、磁気媒体(たとえばハードディスク、テープ、フロッピーディスク、カードメディア)、光学媒体(たとえばCD、DVD)、フラッシュメモリ製品(たとえばメモリスティック、コンパクトフラッシュおよび他)、無線周波数識別タグ(RFID)、SmartCards(商標)ならびに揮発性および不揮発性シリコンメモリ製品(たとえばランダム・アクセス・メモリ (RAM)、プログラム可能型読取専用メモリー (PROM)、電気的消却・プログラム可能型読取専用メモリー (EEPROM)および他)、さらに紙(たとえば、印刷UPCバーコード)に記憶され、そこから実行されることができる。
システムへの、およびそのコンポーネントの間でのデータ転送は、ハイパーテキスト転送プロトコル (HTTP)およびファイル転送プロトコル (FTP)をはじめとするTCP/IPプロトコルの標準プログラムを用いる従来のやり方で達成することができる。データ交換およびプロセス間通信を容易にするために、インターネット上での、ならびに異なる売り手のデータベースおよび異なるオペレーティングシステム間でのデータ交換のための互換フォーマットである拡張マークアップ言語 (XML)を用いることもできる。追加的およびより少ないコンポーネント、ユニット、モジュールまたはソフトウェア、ハードウェアおよびデータ構造の他の構成を使用して、本明細書に記載する発明を達成することもできる。例示的なネットワークはインターネットであるが、本発明はそのように限定されない。
一つの態様で、衣服ショッピングシステム100は、ローカルおよび／またはワイドエリアネットワークネットワーク(LAN/WAN)150およびインターネット140を含むことができるネットワーク化環境でそれぞれ作動する三つの相互接続区域、すなわち消費者モジュール110、製造者モジュール120および管理用バックエンド130で構成されている。
管理バックエンド130は、管理者ワークステーション132、ウェブサーバ134、ファイルおよびアプリケーションサーバ136ならびにデータベースサーバ138を使用する。バックエンドは、消費者・衣類マッチングソフトウェア、消費者および衣類レコードデータベース139a〜139b、規定＆規則データベース139cならびにオンラインストアウェブサイトを、その必要な電子商取引コンポーネント、たとえばウェブページジェネレータ、注文処理、追跡、出荷、請求書発行、eメールおよびセキュリティの全てとともに収容する。管理者ワークステーションは、データの入力および編集を含め、システム全体およびその部品全ての管理を可能にする。
製造者モジュール120は、製造者が、製造者が作る衣類を表す衣類レコードにデータを入力することを可能にするソフトウェア／ハードウェアを使用する。たとえば、製造者は、特定のサイズまたはSKUの衣類ごとに、衣類の寸法計測値およびプロフィールデータを製造者モジュールに入力する。このデータは、ワークステーション122を介して手作業で入力することもできるし、製造者自身の内部システム、たとえばCADシステム124およびPLM (製品寿命管理)システムおよび／またはパターン作成システムと対話することによって自動的に入力されることもできる。そして、この入力された衣類データは、本明細書に記載するように、衣類分類プロセス220に付されることができる。さらには、モジュールは、システムからの計算された出力、たとえば様々な衣類の体形コードを製造者に提供することができる。すると、製造者は、システムの出力をその製造プロセスで利用して、たとえば、衣類のラベルまたは販売タグに体形コードをプリントしたり、衣類のレコードの一部または全部をそのRFIDタグに電子的に埋め込んだりすることができる。
消費者モジュール110は、典型的には、家、学校またはオフィス112にあるパーソナルコンピュータを介して消費者によってアクセスされる。消費者モジュール110もまた、携帯電話116、PDA 114および他のネットワーク化装置、たとえばモール、ショッピングセンタ等で小売店にあるキオスク118を介してアクセスすることができる。消費者モジュール110を介してこそ、消費者は自らの寸法、好みおよびプロフィールデータを自分の消費者レコードに入力することができる。そして、この入力された消費者データは、本明細書に記載されるように、消費者分類プロセス220に付されることができる。そして、重要なことに、消費者モジュールは、消費者が自分の自分専用オンライン衣服ストアでショッピングし、購入することを可能にする。
普通は消費者および製造者モジュールを介して入力される、消費者および衣類レコードのようなデータは、管理用バックエンド130を介して入力され、編集されることもできる。
消費者・衣類マッチング方法
図2は、本明細書に記載される、消費者・衣類マッチング方法200ならびにその構成プロセス、すなわち規定プロセス210、分類プロセス220、適合評価プロセス230および自分専用ショッピングプロセス240のデータ入力、出力および相互依存性を示す簡略化ブロック図である。
規定プロセス
図3は規定プロセス210を示す。規定プロセスは、(a)体形のセット(この態様では体形コード1〜7によって表される)としての人体形状、(b)高さのセット(この態様では高さコード1〜6によって表される)としての人体の高さ、(c)衣類タイプ(この態様では16種)、(d)フィット規則、および(e)ファッション規則を規定する。
人体形状または人体の高さのいずれかを規定する前に、まず、人体の重要な寸法のリストを決定することが必要である。表1は、本発明の一つの態様で使用される21のそのような寸法をリストアップする。他の態様は、より多数、より少数または異なる人体寸法を使用することができる。任意の個々の消費者から消費者モジュール110を介して体寸法データを収集する場合、同様なまたは同一のセットの寸法を分類プロセス220によって使用することもできる。注記：以後、式を正確に書くために、表1に見られる寸法参照番号を本明細書で使用する。小文字の「c」(消費者を表す)は、これらの寸法が、消費者により、自らの手作業による採寸から得られるようにして提供されたものであることを示す。
（表１）体寸法
Figure 2010524090
図4A〜4Dは、例として、表1に示すデータを得るために体寸法を得るための位置および技術を示す。
規定プロセスを示す図3を再び参照すると、人体形状は人体形状規定プロセス212によって規定される。人体形状規定プロセスは、体の外形を生成するために様々な体寸法の間で算術的および／または幾何学的関係を確立する一連の計算である。形状規定プロセスは、寸法ごとに前面および側面の外形を二次元および三次元で考慮し、胴上の特定の点の相対的割合、たとえば、ヒップに対する肩の割合、バストに対する肩の割合、ウエストに対するバストの割合、ヒップに対するウエストの割合、体の前半分にある体重の割合等を評価するが、これらに限定されない。
たとえば、形状規定プロセスの計算の一つは、肩まわり−(マイナス)ヒップまわりの値を決定することができる。表1の寸法参照番号を参照して、この計算は、式1Cc−5Ccと表すことができる。もう一つの計算は、バストまわり−バスト前面÷バストまわり、すなわち(2Cc−7Fc)／2Ccである。表2は、一つの態様で形状規定プロセスによって使用される13のそのような計算のための式および結果名をリストアップする。注記：前記二つの計算例は、表2中、それぞれ値1および6として見ることができる。
（表２）形状規定プロセスの計算
Figure 2010524090
もう一つの態様では、体寸法の三次元(3D)ラインならびに肩、バスト、ウエスト、ハイヒップ、ヒップおよび膝の高さと周囲との相対的割合を使用して体形コードを決定することができる。このような3D寸法を使用して体の形状の曲線を3Dで決定することができる。二つの3D寸法の比較を使用して体形状を幾何学的に決定することができる。
図3を参照すると、人集団および亜集団の代表的サンプル(たとえば米国女性、40〜65歳)から採られた人体寸法データが形状規定プロセス212の入力を形成している。サンプル体寸法データを統計的に分析して、その集団内で、それぞれが共通のデータ値を共有するクラスター化サブセットを認識する。各体形は、寸法値のコアセットおよび値ごとの平均からの許容可能な偏差範囲によって規定される。一つの態様では、「体形1」〜「体形7」と指定され、コード化された7個のそのようなサブセットがある。他の態様では、より多数またはより少数の体形コードがあってもよい。
同様に、同じサンプル体寸法データが体の高さ規定プロセス214の入力を形成する。高さ規定プロセスは、体の全体の高さ(表1の11Hc)とヒップまわり(5Cc)との間の算術的および／または幾何学的関係を確立する一連の計算である。サンプルデータを統計的に分析して、その集団内で、それぞれが値ごとの平均からの許容可能な偏差範囲の共通のデータ値を共有するクラスター化サブセットを認識する。一つの態様では、「高さ1」〜「高さ6」として指定され、コード化された6個のそのようなサブセットがある。他の態様は、6個よりも多いまたは少ない高さコードを有することができることに留意されたい。
7個の体形コードおよび6個の高さコードの規定が、データベースサーバ138によって維持される規定＆規則データベース139cに記憶される。そして、このように規定されると、これらの7個の体形コードは、分類プロセス220により、任意の特定の体形コードに対応する値の範囲に入る寸法を有する個々の消費者に割り当てられることができる。同様に、これらの6個の高さコードは、分類プロセスにより、任意の特定の高さコードに対応する値の範囲に入る寸法を有する個々の消費者に割り当てられることができる。同様に、体形コードは、個々の衣類およびアウトフィットにも割り当てることができる。
本明細書で規定したように衣類タイプまたはフィットおよびファッション規則を規定する前に、まず、重要な衣類寸法のリストを決定することが必要である。表3は、本発明の一つの態様で使用される27のそのような寸法をリストアップする。他の態様は、より多数、より少数または異なる衣類寸法を使用することができる。製造者モジュール120を介して任意の個々の衣類のための衣類寸法データを収集する場合、類似したまたは同一の寸法セットを分類プロセス220によって使用することができる。注記：以後、式を正確に書くために、表3に見られる寸法参照番号を本明細書で使用する。小文字の「g」は、これらが衣類寸法であることを示す。
（表３）衣類寸法
Figure 2010524090
図3を参照する際、衣類タイプ、フィット規則およびファッション規則を規定するために使用される入力は人ファッションの専門家の意見である。アパレル製造の技術およびビジネスを熟知した衣服デザイナーおよびファッション専門家がおり、様々な衣類タイプを規定するためには、そのような専門家の経験に頼る。表4は、一つの態様で使用される16種のそのような衣類タイプの例をリストアップする。
（表４）衣類タイプ
Figure 2010524090
本明細書で規定するように、適合評価230中、特定の衣類の寸法が特定の消費者の寸法と比較される。しかし、衣類のタイプは、必然的に、どの寸法が考慮されるのかに影響する。たとえば、ジャケットには肩まわり(1Cg)があるが、パンツにはない。同様に、寸法許容差もまた、衣類タイプによって異なる。カットが異なるため、ストレートドレス(D2)はフィットドレス(D1)とでバストの許容差が異なる可能性がある。寸法および許容差は衣類タイプによって異なるため、各衣類タイプは、その衣類タイプのための汎用化フィット規則を定める対応する衣類タイプ規定表を有する。
表5は、一つの態様で使用されるフィットジャケットのための衣類タイプ規定表である。この態様では、大部分の寸法に関して三つの許容差、すなわち「ぴったり」、「レギュラー」および「ルーズ」がある。当然、他のセットの許容差を代わりに使用してもよい。
（表５）フィットジャケット(J1)の場合の衣類タイプ規定表
Figure 2010524090
Figure 2010524090
衣類タイプ規定表は、本明細書で定義されるように、適合評価230中に寸法フィルタ232によって使用される寸法、許容差および計算順序を指定する。許容差は、計数値、計数％値、数値もしくは％値の範囲および／または数値もしくは％値の配列として指定することができる。許容差規格は、絶対的または「ファジー」な値または範囲を有することができ、比較のオペランド、たとえば「〜に等しい」、「〜より大」等を使用することもできる。また、許容差規格は体形コードによっても変化する。
ときには、個々の衣類が、その衣類に固有の特異性を有することがある。たとえば、特定のフィットドレスは、非常にストレッチ性のある生地でできており、その肩、バストおよびウエストの許容差に対し、フィットドレス規定表(図示せず)によって指定される標準許容差よりも大きな範囲を与えることがある。そのような場合、本明細書で規定されるような個々の衣類の衣類レコードで指定されている特異規則および許容差によって衣類タイプ規定表の汎用化フィット規則および許容差を無効化することができる。
衣類タイプ規定は、それらのフィット規則および許容差とともに、データベースサーバ138によって維持される規定＆規則データベース139cに記憶される。
衣類が着る人を良く見せるかどうかは考え方の問題である。ファッション、スタイルおよびテーストの判断は、場所、時代および文化によって非常に異なる。それにもかかわらず、衣類が着る人を良く見せるかどうかを判断する際に役立つ一般的規則およびガイドラインを公式化するテーストおよびファッション専門家である権威者がいる。たとえば、ある規則は、太い横縞のある衣類は背が低く丸みのある体には不向きであると述べる場合がある。再び図3を参照すると、ファッションの専門家の意見は、本明細書で規定される消費者・衣類マッチング方法によって使用される複数のそのようなファッション規則を規定するための入力を形成する。ファッション適性表の集合で規定されたファッション規則は、体形および高さコード、衣類タイプ、生地色および模様、髪の毛および肌の色、ネックライン、袖およびポケットのスタイル等をはじめとし、これらに限定されないデータの多変量的比較を含む。たとえば、一つのファッション規則は、体の高さごとに、より見栄えを良くする特定のスカートのスタイルがあると断定する。表6aは、一つの態様で使用される、高さコードごとに適したスカートスタイルをリストアップする高さコード／スカートコード表である。表6bは、表6aで参照されるスカートコード番号に対応するスカートスタイル名をリストアップする。
（表６ａ）高さコード／スカートコード適性表
Figure 2010524090
（表６ｂ）スカートスタイルコード／スカートスタイル名表
Figure 2010524090
もう一つのファッション規則は、体形ごとに、より見栄えを良くする特定のネックラインスタイルがあると述べる。表7aは、一つの態様で使用される、体形コードごとに適したネックラインスタイルをリストアップする体形コード／ネックラインスタイル表である。表7aでは、体形コードが文字M-Y-S-H-A-P-Eによって表されている。いくつかのネックラインスタイルは推奨されていないが(「推奨されていない」が後ろに付くもの)、残りは推奨されている。表7bは、一例で、表7aで参照されるネックラインコード番号に対応するネックラインスタイル名をリストアップする。
（表７ａ）体形コード／スカートスタイル適性表
Figure 2010524090
（表７ｂ）ネックラインスタイルコード／ネックラインスタイル名表
Figure 2010524090
フィット規則と同様、特定のファッション規則は、計数値、計数％値、数値もしくは％値の範囲および／または数値もしくは％値の配列として指定することができる許容差を用いることができる。許容差規格は、絶対的または「ファジー」な値または範囲を有することができ、比較のオペランド、たとえば「〜に等しい」、「〜より大」等を使用することもできる。また、許容差規格は体形コードによっても変化する。
ファッション規則、許容差およびファッション適性表は、規定プロセス210により、データベースサーバ138によって維持される規定＆規則データベース139cに記憶される。
分類プロセス
分類プロセス220は、個々の消費者および個々の衣類を詳細に説明するデータを集めるため、そのような消費者および衣類を体形および／または高さによって分類するため、ならびに得られた消費者および衣類レコードをコンピュータデータベースに記憶するための手段を提供する。消費者レコード229aは、個々の消費者を、その体寸法および個人プロフィールデータをはじめとし、たとえば衣服の好み(たとえば生地の色)および好ましい許容差(たとえばバストまわりのフィットのぴったり感)と共に、詳細に説明するデータである。消費者を体形および高さによって分類し、対応する体形コードおよび高さコードをその人のレコードに記憶するための手段が提供される。消費者はまた、固有の識別番号を割り当てられてもよい。
衣類レコード229bは、個々の衣類を、その寸法およびプロフィール、たとえばその色、生地、許容差等をはじめとして、詳細に説明するデータである。衣類を体形によって分類し、かつ対応する体形コードをそのレコードに割り当てるための手段が提供される。さらには、衣類は、衣類タイプによって分類され、かつ対応する衣類タイプコードがそのカテゴリーのレコードに割り当てられる。衣類はまた、固有の識別番号を割り当てられてもよい。
消費者レコード229aは、分類プロセス220によって消費者データベース139a中に記憶されるが、衣類レコード229bは衣類データベース139bに記憶される。消費者および衣類データベースはデータベースサーバ138によって維持される。
本明細書で具体化され、図5に示されるように、分類プロセス220は、二つのサブプロセス、すなわち消費者レコード作成221(図5a)および衣類レコード作成222 (図5b)を有する。
消費者レコード作成
本明細書に記載される消費者モジュール110が、消費者レコード作成プロセスの入力を形成する消費者寸法およびプロフィールデータを供給する(実際に、そのデータはまた、管理用バックエンド130を介して入力または編集することもできる)。表1にリストアップされ、図4A〜4Dに示されるような個々の消費者の体寸法が消費者体形分類プロセス223に入力される。消費者体形分類プロセスは、様々な体寸法の間で算術的および／または幾何学的関係を確立する一連の計算を使用して実行することができる。これらの計算は、上記規定プロセス210で使用される体形規定プロセス212の変換に忠実にしたがうが、この計算には、個々の消費者がどの体形にもっとも近く適合するのかを判定するための最良適合分析が同じく含まれる。得られる体形コードは、消費者に割り当てられ、その消費者のレコード229aに記憶される。体形はまた、寸法と他のプロフィール質問、たとえば消費者によって回答されるプロフィール質問(たとえば、「お腹まわりがお尻まわりよりも太いですか」)との組み合わせまたは寸法なしのプロフィール質問の組み合わせによって生成されることもできる。
ある消費者、ジェーンの場合を考えてみる。ジェーンは、自宅のPC112を使用して、衣服ショッピングシステム100の消費者モジュール140にアクセスし、ショッピングし、自分の体形コードを知る機会を利用する。ジェーンは、スクリーン上の指示にしたがって、テープメジャーを使用して自分の体の寸法を採り、自分の寸法をオンラインフォームに入力する。また、他のプロフィール情報をも入力する。このデータは消費者レコード作成のためにバックエンド130に送られる。ジェーンが戻した体形コードは、彼女に対して表示されることができる。ジェーンはまた、彼女の体形コードを、バーコードのような印刷可能な機械読み取り可能フォーマットで含むEメールを受信することもできる。得られる体形コードは、多様な形態、たとえば印刷されたレシートとして物理的にジェーンに送ることもできるし、彼女の消費者レコードの全てまたは一部とともに磁気カードまたはSmartCard(商標)等に埋め込むこともできる。また、たとえばデータファイルまたは実行可能なプログラムとして彼女の携帯電話に転送することもできる。消費者の体寸法はまた、自動的に、たとえば小売店舗での全身スキャナによって採ることもできる。
同様にして、消費者の高さ分類プロセス224が消費者の高さコードを計算する。高さ分類プロセスは、消費者の身長とヒップまわりとの関係を計算する(それぞれ、表1の寸法参照番号11Hcおよび5Cc)。表8は、高さコードを消費者に割り当てるために一つの態様で使用される計算をリストアップする。割り当てられた高さコードは、消費者のレコード229aに記憶されることができる。
（表８）消費者の高さ分類プロセス計算例
Figure 2010524090
消費者モジュール110を介して収集される個々の消費者プロフィールデータもまた、消費者レコード229aに入力され、記憶される。消費者のプロフィールは、個々の消費者、その消費者の衣服の好みおよびその消費者の好みの許容差を詳細に説明するデータである。表9は、一つの態様で使用される32個のプロフィールデータ点をリストアップする。注記：記載される値は例であり、実際には、コード番号、配列、範囲等によって表されることができる。たとえば、バスト許容差(1002D)は数値(1＝ぴったり、2＝レギュラー、3＝ルーズなフィット)であることもでき、自宅所有者(1029D)はブール値(0または1)であることもでき、「普段買うブランド」(1008D)は、人気ブランドのルックアップ表から導出される英数字値の配列(たとえばEF234、C656)であることもできる。
（表９）消費者プロフィールデータ例
Figure 2010524090
衣類レコード作成
本明細書に記載される製造者モジュール120は、衣類レコード作成プロセス232の入力を形成する衣類寸法およびプロフィールデータを供給する(実際に、そのデータはまた、管理用バックエンド130を介して入力または編集することもできる)。任意の特定の衣類の寸法は、先に表3でリストアップした衣類寸法の全てまたはサブセットに関する値を含むことができる。衣類タイプごとに異なる重要な寸法がある。たとえば、ドレスは、ジャケットまたはパンツとは異なる採寸点を有する。これらの寸法は、パターンガイドから採ることもできるし、または製造者の裁断システム中のCAD表現から、または手作業で衣類そのものからインポートすることもできる。
再び図5を参照すると、衣類の寸法は、衣類形状分類プロセス225への入力である。一つの態様では、衣類形状分類プロセスは、様々な衣類寸法の間での算術的および／または幾何学的関係(曲線として表現)を確立する一連の計算を含むことができる。寸法から導出される衣類曲線を、7種の体形それぞれによって表される曲線と比較して、衣類が一つまたは複数の体形に適しているかどうかを判定する。曲線は、前面、側面および背面のプロフィールで比較される。曲線はまた、衣類の前半分の体積と比較される体形の前半分の体積により三次元(すなわち3D)的に比較することもできる。衣類が一つより多い体形に適することもあり得るため、最良適合分析が、衣類がどの体形にもっとも近く適合するのかを判定する。得られた体形コードは、衣類に割り当てられ、その衣類レコード229bに記憶される。
また、製造者モジュール120を介して収集された個々の衣類のプロフィールデータが衣類のレコード229bに入力され、記憶される。衣類のプロフィールは、個々の衣類を詳細に説明するデータである。表10は、一つの態様で使用される23個のそのようなデータ点の例をリストアップする。注記：記載される値は例であり、実際には、コード番号、配列、範囲等によって表される可能性がある。
（表１０）衣類プロフィールデータ例
Figure 2010524090
消費者レコード229aは消費者データベース139aに記憶されることができ、衣類レコード229bは衣類データベース139bに記憶されることができる。消費者および衣類データベースはデータサーバ138によって維持されることができる。
適合評価プロセス
図6は適合評価プロセス230を示す。適合評価プロセスは、アプリケーション136、ウェブ134、データベース138および他のサーバを使用する管理用バックエンド130で実施することができる。一つの態様で、適合評価プロセスは、個人の消費者のレコード229aを一つまたは複数の衣類レコード229bと比較するために使用することができる。一つより多い衣類が考慮される場合、適合評価プロセスは、反復的に、すなわち、全ての衣類レコードが比較されるまで消費者レコードを各衣類レコードと順に比較することによって実施される。この結果、その消費者に適合する衣類のスコア付けされ、ソートされ、フィルタリングされたリストが得られる。適合評価プロセスはまた、人物をその体形、寸法等に基づいてN次元の人物空間(P)中で位置決めし、衣類をN次元衣類空間(G)中で位置決めし、全ての衣類に関してこれを繰り返して、衣類に対する人物のマッピングf：P--＞Gを生成するようにして、式的に記述することもできる。
適合評価プロセスの入力は、データベースサーバ138によって維持される消費者データベース139aから得られた消費者レコード229aおよび同じくデータベースサーバ138によって維持される衣類データベース139bから得られた一つまたは複数の衣類レコード229bである。
適合評価プロセス230は、三つのフィルタ、すなわち、寸法フィルタ232、プロフィールフィルタ234および体形コードフィルタ236で構成される。これらのフィルタの出力は、適合する衣類のランク付けされソートされたリストである。一つの態様において、ソートは、7個の「保持ビン」238 (体形コードごとに1個)およびビンD239「表示禁止」(すなわち、消費者に適合しない、捨てられた衣類)で構成される。各評価中、衣類は、一時的に、優先順位コード(プロフィール参照番号123Dg)を割り当てられる。優先順位コードはその保持ビン238内の衣類のランクを決定する。これは、本明細書に記載するような、適合する衣類が消費者に表示される順序を優先順位コードが決定する自分専用ショッピングプロセス240に非常に有用である。
適合評価を実施するために必要な規則およびステップの例として、消費者ジェーンおよびデザイナー「Smart Fashions」(この例のための架空の名称)からのフィットドレスを考えてみる。表11は、消費者ID、体寸法、高さコード、体形コードおよびプロフィールデータを含むジェーンの消費者レコードを含むデータをリストアップする。
（表１１）ジェーンのデータ
Figure 2010524090
Figure 2010524090
表12は、衣類ID、寸法、体形コードおよびプロフィールデータを含むドレスの衣類レコードを含むデータをリストアップする。バスト、ウエストおよび他の許容差値(28Dg〜35Dg)が、フィットドレスのための衣類タイプ規定表(図示せず)で指定された許容差範囲を参照することによって計算されるということに注目すること。これらの衣類許容差は、衣類に関するデザイナーの好みのフィットを示す。消費者の好みの許容差(1001Dc〜1004Dc)と混同されてはならない。
（表１２）ドレスの場合の衣類レコードの例示的フィールド
Figure 2010524090
Figure 2010524090
適合評価の第一のステップは、衣類のタイプを決定することである。この例では、衣類はフィットドレスである。そのタイプコード(表12、項目103Dg)は「D1」である。次に、データベースサーバ138によって維持される規定＆規則データベース139cからフィットドレスの衣類タイプ規定表を検索する。フィットドレスの衣類タイプ規定(図示しないが、フォーマットは表5に似ている)は、どの寸法、許容差および計算順序が寸法フィルタによって使用されるのかを指定する。
表12に示すような衣類データを含むデータ構造を構成するためのデータは、衣類の売り手によって全てまたは部分的に提供されることができる。たとえば、衣類の売り手は、衣類レコードを構成するためにアップロードされるアップロード可能なファイルの中でサイズ、高さコード、体形等を提供することができる。そのようなデータを提供するためのインタフェースを売り手に提供するために売り手モジュールを含めることもできる。
いくつかの変形態様では、衣類レコードは、全てまたは部分的に、衣類の詳細な説明から生成される。これは、たとえば、おそらくは、売り手の衣類およびアウトフィットを詳細に説明する売り手のウェブリソースからの衣類のテキストおよび他の詳細な説明の自動化処理を可能にする。例は、ウェブショッピングシステムを駆動するために使用されるウェブページの集合またはデータベースであることができる。いくつかの態様では、形状コードは、詳細な説明から、たとえば、衣類を説明するテキストを発見的方法にしたがって処理して一時的なプレースホルダ「推定」形状コード(ファッション評論家が割り当てを検討するまで)または最終的な形状コードに到達して、例えば自分専用ストアアプリケーションにおいて使用を駆動することによって決定することもできる。
寸法フィルタ
図6に示すように、寸法フィルタ232は、衣類の寸法を消費者の寸法と比較する。寸法フィルタは、4つのセットの比較：周寸法比較、前面比較、高さ比較および長さまたは他のデザインパラメータ比較で構成されることができる。衣類のタイプに依存して、より少数の比較を実施することもできる。たとえば、パンツは袖の比較を要しない。
周寸法比較
比較される周寸法ごとに、寸法フィルタ232は、消費者の体の部分が衣類の部分の中に物理的にフィットするかどうかを判定する。周寸法比較は、以下の肩まわりに関する式：
x＝1Cg−1Cc
で例示するように、衣類の周寸法#Cg − 対応する消費者の周寸法#Cc を計算する。
結果xが、0と衣類の対応する許容差との間であるならば、寸法フィルタは次の比較に進む。たとえば、表12からの28Dgは肩比較を表し、(0≦x≦28Dg)ならば、寸法フィルタは次のデータ点に進み、そうでなければ、寸法フィルタは当該衣類をビンD239の中に捨て、次の衣類があるならばそれの評価に進む。
この例では、ジェーンの周寸法データ点とドレスの周寸法データ点1C〜5Cが、バストまわり(2C)、ウエストまわり(3C)、ヒップまわり(5C)、肩まわり(1C)および最後にハイヒップまわり(4C)の順序で比較される。これらの計算のフローチャート700を図7に示す。
図7ならびに表11および12のデータを参照すると、ドレスは34のバストまわり(2Cg)を有し、ジェーンのバストは32 (2Cc)である。ステップ702で、周寸法式の結果は34−32＝2であり、次いでステップ704で、結果2は0よりも大きく、かつドレスのバスト許容差(29Dg)未満または等しい、この場合、2であるため、適合が見いだされると考えられる。寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわちウエストまわり(3C)を処理する。ステップ706および708で、周寸法式を使用すると、30−29＝1かつ0≦1≦1.25であるため、ステップ708で適合が見いだされる。
寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわちヒップまわり(5C)を処理する。ステップ710および712で、周寸法式を使用すると、39−35＝4かつ0≦4≦4であるため、ステップ712で適合が見いだされる。
寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわち肩まわり(1C)を処理する。ステップ714および716で、37−36.5＝0.5かつ0≦0.5≦2であるため、ステップ716でもまた、適合が見いだされる。
寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわちハイヒップまわり(4C)を処理する。ステップ718および720で、34−32＝2かつ0≦2≦2であるため、ステップ720で適合が見いだされる。
上記比較のいずれかが適合しないならば、その衣類は捨てられ(ステップ722)、次の衣類があるならばそれに対して適合評価が開始される。このドレスは全ての重要な周寸法でジェーンにフィットするため、寸法フィルタ232は前面比較の計算に進む。
前面比較
一つの態様では、寸法フィルタ232は、衣類および消費者に関して前面データ点6F〜10Fを比較する。前面比較は、衣類の前面(#Fg)−消費者の前面(#Fc)を計算する。この式は、肩前面を比較するための式である。
x＝6Fg−6Fc
xが上記結果である(0≦x≦28Dg* (6Fc/1Cc))であり、28Dgが対応する許容差(同じく28D〜32D)であり、6Fcが消費者の前面#Fgであり、1Ccが対応する消費者の周寸法#Cc (1Cc〜5Cc)であるならば、その衣類は合格し、寸法フィルタ232は次のデータ点に進む。そうでなければ、寸法フィルタ232は当該衣類をビンDの中に捨て、次の衣類があるならばそれの評価に進む。これらの計算のフローチャート800を図8に示す。
図8ならびに表11および12のデータを参照すると、ドレスは19の肩前面(6Fg)を有し、ジェーンの肩前面(6Fc)は18である。ステップ802で、衣類の肩前面と消費者の肩前面との差を計算する。
19−18＝1
ステップ804で、1は、0よりも大きく、かつドレスの肩許容差(28Dg)×ジェーンの肩前面(6Fc)÷ジェーンの肩まわり(1Cc)未満または等しい。
0≦1≦2*(19/36.5)
したがって、ステップ804で適合が見いだされる。
寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわちバスト前面(7F)の処理に進む。ステップ806および808で、衣類のバスト前面と消費者のバスト前面との差を計算し、許容差を評価する。式を当てはめると、17−17＝0かつ0≦0≦2*(17/32)であるため、ステップ808で適合が見いだされる。
寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわちウエスト前面(8F)の処理に進む。ステップ810および812で、衣類のウェスト前面と消費者ウエスト前面との差を計算し、許容差を評価する。式を当てはめると、15.5−15＝0.5かつ0≦0.5≦1.25* (16/29)であるため、ステップ812で適合が見いだされる。
寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわちハイヒップ点(9F)の処理に進む。ステップ814および816で、衣類のハイヒップ前面と消費者ハイヒップ前面との差を計算し、許容差を評価する。たとえば、上記式を当てはめると、17.75−17＝0.75かつ0≦0.75≦2* (17/32)であるため、ステップ816で適合が見いだされる。
寸法フィルタ232は、次のデータ点、すなわち「ヒップ前面(10F)」の処理に進む。ステップ818および820で、衣類のヒップ前面と消費者のヒップ前面との差を計算し、許容差を評価する。たとえば、上記式を当てはめると、20.5−19＝0.5かつ0≦0.5≦4* (19/35)であるため、ステップ820で適合が見いだされる。
上記比較のいずれもが適合しないならば、衣類は捨てられ(ステップ822)、次の衣類があるならばそれに対して適合評価が開始される。このドレスは全ての重要な前面寸法でジェーンにフィットするため、寸法フィルタ232は高さ比較の計算に進む。
高さ比較
一つの態様において、寸法フィルタ232は、高さを計算し、差が0よりも大きいことを保証する。寸法フィルタ232は、以下の式で表すことができる、消費者の肩の高さ(12Hc)−衣類の肩から裾までの高さ(15Hc)を計算する。
x＝12Hc−15Hg
xが上記結果である(0≦x≦17Hc＋33Dg)であり、17Hcが消費者の膝の高さであり、33Dgが希望の衣類長さであるならば、寸法フィルタ232は次のデータ点を処理する。そうでなければ、寸法フィルタ232は、当該衣類をビンDの中に捨て、次の衣類があるならばそれの評価に進む。これらの計算のフローチャート900を図9に示す。
図9ならびに表11および12のデータを参照すると、ジェーンの肩の高さ(12Hc)は53であり、ドレスの肩から裾まで(15Hg)は38.75である。ステップ902で、ジェーンの肩の高さとドレスの肩から裾までとの差を計算する。
53−38.75＝14.5
ステップ904で、差を高さ式によって評価する。たとえば、ジェーンの膝の高さが17であり、ドレスの希望の長さが0であるとき、
0≦14.5≦17＋0
である。
ステップ904で適合が見いだされ、寸法フィルタ232は、肩とウエストの高さとの比較(12H)に進むことができる。
一つの態様では、ステップ906で、寸法フィルタ232は、式：
x＝12Hc−14Hc
を使用して、消費者の肩の高さ(12Hc)と消費者のウエストの高さ(14Hc)との差を計算する。
ステップ908で、12Hgが、衣類の肩からウエストの高さ(12Hg)である(0≦x≦12Hg)であるならば、寸法フィルタ232は次のデータ点を処理する。そうでなければ、寸法フィルタ232は、当該衣類を捨て(ステップ922)、次の衣類があるならばそれの評価に進む。ジェーンの肩からウエストまでの高さとドレスの肩からウエストまでの高さとを比較すると、53-39＝14かつ0≦14≦16.5であるため、ステップ908で適合が見いだされる。寸法フィルタ232は、ステップ910での袖比較の処理に進むことができる。
袖比較
ステップ910で、寸法フィルタ232が、消費者のアームホールまわり(19Dc)が衣類のアームホールまわり(21Dg)未満または等しいと決定するならば、寸法フィルタ232は、次のデータ点の処理に進む。そうでなければ、寸法フィルタ232は当該衣類を捨て(ステップ922)、次の衣類があるならばそれの処理に進む。
表11および12のデータを参照すると、ジェーンのアームホールまわりは18であり、ドレスのそれは20である。ステップ910で、18≦20であるため、適合が見いだされる。
次に、寸法フィルタ232は袖長さ(23Dg)に進む。ステップ912で、衣類の袖長さ(23Dg)−衣類の袖許容差(34Dg)−消費者の腕長さ(21Dc)が0未満または等しいならば、適合評価230は、以下に記載するように、プロフィールフィルタ234に進む。そうでなければ、寸法フィルタ232は、当該衣類を捨て(ステップ922)、次の衣類があるならばそれの評価に進む。この例では、(22.75−3−20)≦0であるため、ジェーンの腕とドレスの袖長さとの間に適合が見いだされる。適合評価プロセス230はプロフィールフィルタ234に進むことができる。
プロフィールフィルタ
衣類の優先順位コード(123Dg)は0に等しい。しかし、適合評価プロセス230中、優先順位コードは、ランキング目的のための数値を一時的に与えられることができる。衣類が任意のプロフィールフィルタ比較に不合格になるならば、その衣類は、その優先順位コードに数字を加えられることによって「ペナルティ」を課される。優先順位コードは、衣類が消費者の自分専用オンラインストア中で消費者に推奨され、表示される順序を決定する(他の順序決定、たとえば、その消費者に適した全ての衣類を分類することによる順序決定が優先しない限り)。衣類の優先順位コードが高ければ高いほど、その衣類は消費者にとってより不適であり、消費者に表示される順序は後になる。衣類の優先順位コードが低ければ低いほど、その衣類が表示される可能性は高くなる。優先順位コード「1」の衣類は優先順位コード「5」の衣類よりも先に推奨され、表示される。本例では、簡素化のために、いずれかのプロフィール比較が不合格である場合、優先順位コードに「1」が加算される。このペナルティの値は可変性であり、特定の比較に対して重み付けされてもよいことを理解すること。たとえば、消費者の色の好みへの適合の不合格は3のペナルティを衣類に課すが、消費者の生地の好みへの適合の不合格は2のペナルティしか課さなくてもよい。
一つの態様で、各消費者プロフィールデータ点は、消費者にとってのその相対的重要度を示すための「重要度値」と呼ばれる第二の値を割り当てられることができる。重要度値は、対応するペナルティ値を修正して、衣類のその特定の局面が消費者にとってどれほど重要であるのかに依存してペナルティ値をより高く、または低くするために使用することができる。たとえば、ジェーンは、衣類の生地がその色よりも重要であると感じている可能性がある。そうであるならば、ジェーンは、生地に対し、重要度値2を与え、色に対し、重要度値1を与えることができる。これらの重要度値を使用して先の例を修正すると、衣類の色ペナルティは3 (3*1＝3)のままであるが、その生地ペナルティは2から4 (2*2＝4)に跳ね上がるということが明白である。以下の例では、簡素化および明確化のために、全ての消費者プロフィールデータが等しく重要であり、重要度値は割り当てられず、ペナルティ値の修正は計算されないものとみなす。
希望のフィット比較
プロフィールフィルタ234は、特定の周寸法に関して消費者の希望のフィットを比較する。すなわち、衣類の許容差の代わりに消費者の希望の許容差を使用して寸法フィルタの以前の周寸法比較を再実行することができる。たとえば、セーターは、バストにかけてルーズにフィットするようにデザインされていることがあるが、消費者は、バストのあたりでぴったりのフィットを好む。その場合、プロフィールフィルタは、ぴったりの許容差値を使用してバストまわりの比較を再実行するであろう。そして、セーターが消費者のバストのあたりでぴったりフィットしないならば、その優先順位コードは増し、したがって、そのセーターはペナルティを課されるが、好みよりもルーズなフィットではあるものの、なおも消費者にフィットするため、完全には捨てられない。したがって、特定の採寸点における消費者の希望の許容差が衣類の許容差未満であるならば、プロフィールフィルタ234は、衣類の許容差に代えて消費者の許容差を用いることにより、その周寸法計算の修正バーションを実行する。これらの希望のフィット比較のフローチャート1000を図10に示す。
ステップ1002で、消費者の肩許容差(1001Dc)が衣類の肩許容差(28Dg)未満であるならば、ステップ1004で、衣類の肩許容差に代えて消費者の肩許容差を用いることによって肩まわり計算を再実行する。ステップ1006で、衣類が再計算に不合格であるならば、優先順位コードを1だけ増し(ステップ1008)、次の比較を実行する。したがって、先に求められた寸法フィルタの肩まわり比較は
x＝1Cg−1Cc
である。
(0≦x≦28Dg)ならば、次の比較に進み、そうでなければ、衣類を捨て、その時点で
x＝1Cg−1Cc
になる。
(0≦x≦1001Dc)ではないならば、優先順位コードに1を加算する。次の比較に進む。
図10ならびに表11および12のデータを参照すると、当該例では、ジェーンの肩、バスト、ウエストおよびヒップ許容差(1001Dc〜1004Dc)が使用されている。ジェーンは肩のあたりでぴったりのフィットを好む。希望の肩許容差はわずか1である。これは、先の肩まわり比較で使用された衣類の肩許容差2に満たない。したがって、プロフィールフィルタ234は、ジェーンの値を代用し、肩まわりを再計算する。
37−36.5＝0.5
0≦0.5≦1
この結果は真である。再計算に合格したことで、ドレスはペナルティを課されず、その優先順位コードは完璧な0のままである。
ステップ1010〜1022で、ジェーンのバスト、ウエストおよびヒップ許容差(1002Dc〜1004Dc)は、対応する衣類許容差(29Dg、30Dgおよび32Dg)以上であり、したがって、これらの周寸法を再計算する必要はない。しかし、再計算されるのならば、再計算の不合格ごとに「1」が優先順位コードに加算されることになる。
この例では、ドレスは肩まわり再計算に合格し、さらなる希望のフィット比較を再計算する必要はない。したがって、適合評価プロセス230は、なおも0に等しいドレスの優先順位コードとの他のプロフィール比較に進む。
プロフィール比較
プロフィール比較計算のフローチャート1100が図11に示されている。適合評価プロセス230は、これらの4個の消費者および衣類データ点を以下のように比較する。ステップ1102で、第一のデータ点は、衣類の色(115Dg)が消費者のカラーパレット(1005Dc)の数値の配列に含まれるかどうかである。ステップ1106で、次のデータ点は、衣類スタイル(118Dg)が消費者の希望のスタイル(1006Dc)の数値の配列に含まれるかどうかである。ステップ1108で、次のデータ点は、衣類生地(119Dg)が消費者の希望の生地(1007Dc)の数値の配列に含まれるかどうかである。ステップ1110で、次のデータ点は、衣類の小売価格(107Dg)が消費者の「通常使う額」(1013Dg)未満または等しいかどうかである。これら全てが適合するならば、この衣類は適合であり、その優先順位コードは変化しない。そうでなければ、適合評価プロセス230はステップ1104に進み、比較が不合格になるたびに衣類の優先順位コードに1を加算する。他の変形態様では、各比較に割り当てられる重みは、1とは異なる可能性があり、および／または比較ごとに異なる可能性がある。
表11および12のデータを参照すると、ドレスは、ジェーンの色、スタイル、生地および価格の好み全てに適合する。適合評価プロセス230は、なおも優先順位コード0を有するサイズ比較1112に進む。
ステップ1112で、適合評価プロセス230は、衣類の製造者サイズ(121Dg)を消費者の普段のサイズ(1012Dc)と比較する。これは、衣類タイプに依存するサイズ値の配列である。上記のように、製造者のサイズは、製造者間で異なり、同じ製造者内でも一貫していないことがよく知られている。製造者は、自社専用のサイズ決定スキーム、たとえば「10」に対して「A」を有することが多い。したがって、サイズ比較で使用するために衣類の製造者サイズ(121D)を正規化するために別個のサイズルックアップ表(図示せず)が用いられる。表11および12における本発明者らの例示的データを参照すると、衣類の製造者サイズ(121Dg)は1である。サイズルックアップ表は、「Smart Fashions」サイズ1のドレスがサイズ8に対応することを示す。ステップ1112で、適合評価プロセス230は、衣類の正規化製造者サイズを消費者の普段のサイズから引く。ステップ1114で、その差が±4のサイズ許容差範囲よりも大きいならば、適合評価プロセス230は優先順位コードに1を加算する。ステップ1112および1114は、式((1012Dc−121Dg)＞±4)によって表すことができる。この例では、ジェーンの普段のドレスサイズは10であり、ドレスの正規化製造者サイズは8である。換言するならば、((10−8)＞±4)は偽である。したがって、このドレスはなおも完璧な適合であり、その優先順位コードは0のまま変わらない。
ファッション適性比較
先に記載したように、ファッション規則および許容差は、データベースサーバ138によって維持される規定および規則データベース139c中に記憶されたファッション適性表に規定されている。一つの態様では、ファッション適性比較中に複数のそのような表が用いられる。他のプロフィールフィルタ比較と同様、衣類が任意のファッション適性比較に不合格になるならば、その優先順位コードが増大する。
ファッション適性比較計算のフローチャート1200が図12に示されている。実際には、多くのファッション規則を適用することができる。しかし、当該例の場合、二つのファッション適性比較、すなわち、高さコード対シャツスタイルおよび体形コード対ネックラインスタイルを実施する。適合評価プロセス230は、二つの消費者および衣類データ点を以下のように比較する。ステップ1202で、衣類のスカートスタイル(114Dg)が、消費者の高さコード(たとえば表6aにリストアップされている)に適した値の配列に含まれる場合。そして、ステップ1206で、衣類ネックラインスタイル(110Dg)が、消費者の体形コード(たとえば表7aにリストアップされている)に適した値の配列に含まれる場合、3)この衣類は適合であり、その優先順位コードは変わらない。そうでなければ、適合評価プロセス230はステップ1204に進み、ファッション適性比較が不合格になるたび衣類の優先順位コードに1を加算する。
表11および12のデータを参照すると、ジェーンの高さコード(101Hc)は2である。衣類のスカートスタイル(114Dg)は「Aライン」またはスカートスタイルコード1である。高さコード／スカートコード適性表(表6a)を用いると、高さコード2の消費者にはAラインスカートが適している。さらに、ジェーンの体形コード(100Sc)は5である。衣類のネックラインスタイル(110Dg)は「クルー／ジュエル」である。体形コード／ネックラインスタイル適性表(表7a)を用いると、体形コード5の消費者にはクルーネックラインスタイルが適している。
したがって、ドレスはこれらのファッション適性比較に合格し、その優先順位コードはなおも0に等しい。
体形コードフィルタ
図14は、適合評価プロセス230の最終的な出力を形成する保持ビン238を示す。図示するように、この態様における体形ごとに1個ずつ、1〜7で標識された7個の保持ビンがある。他の態様では、より多数またはより少数のビンがあってもよい。特定の態様では、体形および高さの組み合わせに対して42個のビンがある。
図13は体形コードフィルタ236を示す。衣類の体形コード(100Sg)に基づいて、体形コードフィルタは、衣類(そのIDによって表す)およびその優先順位コードを、図14に示すような、その体形コードに対応するビンに挿入する。たとえば、衣類の体形コードは、数字、たとえば3、5、7の配列であることもできる。この場合、衣類はビン3、5および7に入れられる。衣類は、その優先順位コードの昇順にしたがってビンに挿入される。したがって、衣類は、体形コードによって隔離され、最高適性から最低適性までの順序を与えられる。消費者の体形コードを共有し、優先順位コード0を有する衣類が「最良適合」とみなされる。そして、適合評価プロセス230は、次の衣服があるならばその適合評価に進む。そうでなければ、適合評価プロセスは終了し、その出力は、異なる程度に消費者に適合する衣類のスコア付けされ、ランク付けされ、ソートされ、フィルタリングされたリストである。このリストは、適合する衣類を消費者に表示する目的で、自分専用ショッピングプロセス240によって使用されることができる。さらには、そのリストは、データベースサーバ138によって維持される、消費者データベース139a中の消費者のレコードに合わせられた表として記憶されることもできる。
図13ならびに表11および12のデータを参照すると、当該例では、ドレスの体形コードは「1、5」である。したがって、保持ビン1および5の両方に挿入される。しかも、その優先順位コードが0に等しいため、各ビンの一番上に挿入される。ジェーンの自分専用ストアでは、このドレスは、ジェーンの体形コード5を共有し、優先順位コード0を有するため、最良適合としてジェーンに推奨されることができる。
アウトフィット
いくつかの態様で、複数の衣類を一つのアウトフィットに組み合わせることもできる。たとえば、一つのアウトフィットは、三つの衣類、すなわち、フィットジャケット、ストレートトップおよびフィットパンツを含むことができる。衣服ショッピングシステム100に関して、アウトフィットを衣類として取り扱うことができる。そのため、アウトフィットは、それ自体のレコードを衣類データベース139b中に有する。当業者は、アウトフィットのレコードがその構成要素衣類のポインタレコードを含むことができることを理解するであろう。アウトフィットはまた、アウトフィット分類プロセスにしたがって構成要素衣類の体形コードを組み合わせることにより、それ自体の体形コードを割り当てられる。したがって、アウトフィットもまた、上記のような適合評価に含めることができる。消費者は、自分専用ショッピングプロセス中に個々の衣類およびアウトフィットの両方を提示されることができる。
自分専用ショッピングプロセス
自分専用ショッピングプロセス240は、消費者の自分専用オンライン衣服ストアを消費者に提示し、その中で、消費者は、体にフィットし、見栄えを良くし、自分の衣服の好みに合うと信じることができる、推奨される衣類を見て回り、購入することができる。
自分専用ストア
一つの態様で、消費者は、ファッション適性規則によって決定された、顧客の寸法、体形、高さコード、個人的好みおよびファッションスタイルに適合し、顧客にフィットし、見栄えを良くする顧客の衣類、アウトフィットおよび補足的な装身具を示す自分専用ストアを提示される。消費者にフィットし、見栄えを良くする衣類、アウトフィットおよび補足的装身具だけがその消費者の自分専用ストアで表示される。これらの品物は、複数のモードで、たとえば、個人的なファッションの好みまたは価格または色またはシーズンの傾向などによってランク付けされた状態で表示されることができる。しかも、適合評価結果が許すいかなる組み合わせででも表示されることができる。もう一つの態様では、消費者は、そのフロア上その時点で在庫にあるものを選択が表す小売店の中のキオスクを使用し、消費者は、推奨／自分専用セレクションを使用してプリントアウトし、買うことができる。
消費者の個人専用オンラインストアは、衣服ショッピングシステム100の消費者モジュール110を介してアクセスされる。たとえば、ジェーンは、家のPC上でウェブブラウザを使用することによって彼女のオンラインストアでショッピングすることができる。当業者が理解することができるように、オンラインストアは、一般的で必要な電子商取引コンポーネント、たとえばウェブページジェネレータ、注文処理、追跡、発送、請求、電子メール、セキュリティ等(図示せず)を利用する。さらには、自分専用ストアは、サーバシステムによってサービスされる独立したウェブサイトとして、または別のウェブサイト内のサブセクションとして、またはウェブサービスとして、またはブラウザ環境の外の独立型アプリケーション(たとえば「ウィジェット」または「ガジェット」)内で、または上記の組み合わせで実行されることができる。
一つの態様で、多数の衣類およびアウトフィットの適合評価230の結果は、図15に示すようなグラフィカルユーザインタフェース(GUI)1500を使用して消費者に表示されることができる。インタフェース1500は、消費者が、適合評価問い合わせの結果を速やかに閲覧し、フィルタリングすることを可能にする。先に記載した適合評価保持ビン238の内容物に基づいて、衣類を衣類区域1520で表示することができる。一つの態様では、各衣類に割り当てられた優先順位コードを使用して衣類の表示順序を決定することができる。たとえば、最良適合衣類、すなわち優先順位コード0を有する衣類を最初に表示することができる。
消費者は、ページコントロール1560を使用することにより、衣類に「ざっと目を通す」ことができる。衣類は、写真、説明文、注文情報、ショッピングカートボタン等とともに表示することができる。適合評価の結果はまた、消費者に電子メールで送信する、携帯電話、PDAで送達する、個人宛の印刷カタログの形態で物理的に郵送する、または他の送達方法で送ることができる。
消費者は、自分にとって完璧未満の適合である衣類を考慮することを望む可能性がある。そうならば、その場合、0よりも大きい優先順位コードを有する衣類を、優先順位コードによるそれらの適性の順序で表示することもできる。いくつかの態様では、衣類の優先順位コードは、その衣類が消費者にとってどれくらい適しているのかを消費者に示すために、インタフェースによってコードまたはアイコンとして表示されることができる。消費者はまた、様々な体形の衣類を見て回ることができる。体形コントロール1510は、この態様の7種の体形を示すアイコン／テキストの列である。体形アイコンをクリックすると、その体形が選択され、ページ1512の残りが、その体形に適合する衣類で更新される。インタフェース1500が最初に表示されるとき、消費者の体形が自動的に選択され、適合する衣類が区域1512に表示されることができる。
GUIは、その衣類がどれほどフィットするのか、また、衣類の許容差に関して消費者の寸法がどこに該当するのかを消費者に示すゲージのアイコン、スケール、数値ラインまたは他のグラフィカル表現を消費者に提供して、それにより、消費者が、どの程度がぴったりであるのか等を判断することを可能にする。当然、GUIは、消費者が、規定の好みの範囲に入らない衣類を購入することを許すオプションを提供するべきである。
さらなるフィルタコントロール1570を表示することもできる。たとえば、衣類タイプ(102Dg)フィルタは、様々なタイプの適合する衣類、たとえば「ドレス」をリストアップする。ブランド(106Dg)フィルタは、ブランドおよびデザイナー、たとえば「Smart Fashions」をリストアップする。スタイル(118Dg)フィルタは、衣服のスタイル、たとえば「ロマンチック」をリストアップする。このように、いずれかまたは全ての衣類プロフィールデータ点、たとえば色(115Dg)、生地(119Dg)、袖スタイル(112Dg)等に関してフィルタを表示することができる。たとえば、ユーザがあるフィルタオプション、たとえば「ジャケット」を選択すると、インタフェース1500は、ジャケットである、全ての適合する衣類を示す。
他の態様では、当業者が理解するような「チェックボックス」選択インタフェースを使用して多数の不連続な選択を行うこともできる。たとえば、ジェーンは、スカート、パンツ、ブランドA、ロマンチックおよび芸術家風をクリックすることができる。すると、これら選択されたフィルタオプション全てを満足させる衣類で衣類区域1520を更新することができる。したがって、自分専用オンラインストアは、多くの有用な方法で、適合する衣類を取り出し、ソートし、表示することができる。このようにして、消費者は、一つまたは複数の衣類を、その衣類が自分に適合し、見栄えを良くするという自信を持って購入することができる。事実、消費者は、一つまたは複数のクリックで、多数の構成要素を含むアウトフィット全体を購入することができる。
自分専用ストアは、友人および家族とで共有することができ、フィット情報、サイズ情報、好み等を他者に提供する必要なく、フィットし、見栄えを良くするフィルタリングされた衣類を友人および家族に示すことができる。
自分専用モール
消費者に自分専用ストアを提供することに加え、上記システムの要素は、フィルタリングが上記のように実施はされるが、多数のオンライン小売り店に対して実施される自分専用モールを包含するように拡張することができる。システムの一部である具体的な小売り店は多数の基準に依存し、適合するシステムの運用者は、アップセリングし、クロスマーケティングし、消費者のための他の有用な機能を提供するだけでなく、手数料と引き換えにそのアクセスを提供してもよい。自分専用モールに参加し、仮想店舗を提供する小売業者にとっての利点は返品率の低下である。自分専用モールの正しい構成により、各小売店は、それ自体のブランドを提示することができ、製品を直接消費者に発送する発送人になることができる。
例示的な態様に関して本発明を説明したが、当業者は、多数の変形が可能であることを認識するであろう。たとえば、本明細書に記載したプロセスは、ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアコンポーネントおよび／またはそれらの任意の組み合わせを使用して実行することができる。したがって、例示的な態様に関して本発明を説明したが、本発明が、以下の請求の範囲に入る全ての改変および等価物を包含するということが理解されよう。

Claims (22)

  1. コンピュータを使用して衣類を消費者に提示する、コンピュータにより実行される(computer-implemented)方法であって、以下の工程を含む方法：
    衣類データベース中のレコードによって表される衣類の少なくともいくつかに関する、少なくとも衣類タイプを含むパラメータを含む衣類データベースを読み取る工程；
    複数の衣類タイプそれぞれに関して、その衣類タイプのための許容差範囲のセットを含む、該複数の衣類タイプを表すデータを読み取る工程；
    消費者または消費者から導出されたソースから消費者寸法を得る工程；
    前記衣類データベース中の衣類に関する衣類寸法を得る工程；
    顧客寸法を衣類寸法と比較する工程；
    前記衣類のデータベースからの衣類を、衣類寸法と、顧客寸法と、衣類ごとのその衣類タイプに基づく許容差範囲のセットとに基づいてスコア付けする工程；ならびに
    少なくともおおまかに衣類スコアにしたがって順序付けされた前記衣類データベースからの衣類の、コンピュータにより生成されたフィルタリング済みリストを、消費者に提示する工程。
  2. スコア付けが、顧客による入力に基づいて決定される顧客の好みを考慮に入れる、請求項1記載の方法。
  3. 衣類タイプがファッション専門家からの入力によって決定される、請求項1記載の方法。
  4. 許容差範囲のセットがファッション専門家からの入力によって決定される、請求項1記載の方法。
  5. 許容差範囲のセットが全ての衣類タイプで同じである、請求項1記載の方法。
  6. 所定のしきいスコア未満のスコアを有する少なくともいくつかの衣類を除外するために、表示された衣類のリストをフィルタリングする工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
  7. 所定のしきいスコアが顧客の好みの入力に基づいて決定される、請求項6記載の方法。
  8. 衣類レコードが、複数の衣服および／または装身具要素を含むアウトフィットを表してもよい、請求項1記載の方法。
  9. フィルタリングされた衣類リストをコンピュータを使用して個々の消費者に提示する、コンピュータにより実行される方法であって、以下の工程を含む方法：
    衣類データベース中のレコードによって表される衣類の少なくともいくつかに関する、少なくとも衣類タイプを含むパラメータを含む衣類データベースを読み取る工程；
    複数の衣類タイプそれぞれに関して、その衣類タイプのための許容差範囲のセットを含む、該複数の衣類タイプを表すデータを読み取る工程；
    消費者または消費者から導出されたソースから消費者寸法を得る工程；
    前記衣類データベース中の衣類に関する衣類寸法を得る工程；
    顧客寸法と、衣類寸法と、衣類のうちのその衣類の衣類タイプの許容差とをマッチングすることによって決定される、何がフィットするかの決定、ならびに、少なくとも一つのファッション規則がファッション専門家の意見を具現化しかつ衣類に割り当てられた記憶された属性を考慮に入れる、既定のファッション規則を適用することによって決定される、何が見栄えを良くするかの決定に基づいて、個々の消費者に関して衣類をフィルタリングする工程；ならびに
    衣類データベースからの衣類の、コンピュータにより生成されたフィルタリング済みリストを、消費者に提示する工程。
  10. 注文情報の消費者による入力を受諾する工程；および
    消費者が注文の衣類を購入する購入処理を電子的に開始する工程
    をさらに含む、請求項9記載の方法。
  11. 何が見栄えを良くするかの決定がユーザにより提供された寸法および体形も考慮に入れる、請求項9記載の方法。
  12. 何が見栄えを良くするかの決定がユーザにより提供された顧客の好みも考慮に入れる、請求項9記載の方法。
  13. 既定のファッション規則が、ユーザにより提供された寸法、体形、ユーザにより提供された顧客の好み、衣類タイプ、衣類スタイル、利用可能な衣類オプションおよび／または利用可能な衣類サイズの一つまたは複数の間の関係を表すコンピュータ読み取り可能な表現を表す、請求項9記載の方法。
  14. フィルタリングされた衣類リストをコンピュータを使用して個々の消費者に提示する、コンピュータにより実行される方法であって、以下の工程を含む方法：
    消費者から寸法を得る工程；
    前記寸法に基づいて前記消費者を体カテゴリーと関連づける工程；
    衣類の少なくともいくつかに関する体分類を含む衣類データベースを読み取る工程；および
    前記消費者の該体カテゴリーと合致しない体カテゴリーに分類される衣類の少なくともいくつかを除外するためにデータベースフィルタからフィルタリングされた衣類リストを、消費者に提示する工程。
  15. 注文情報の消費者による入力を受諾する工程；および
    消費者が注文の衣類を購入する購入処理を電子的に開始する工程
    をさらに含む、請求項14記載の方法。
  16. フィルタリングされたリストが、消費者寸法によるフィルタリングを含み、それにより、該消費者寸法に適合するサイズで売られる衣類を提供する、請求項14記載の方法。
  17. 衣類が衣服および装身具を含む、請求項14記載の方法。
  18. フィルタリングされたリストがさらに、消費者によって選択された属性によってフィルタリングされる、請求項14記載の方法。
  19. 属性が、消費者によって選択されるスタイル選択および消費者によって選択される個人的好みを含む、請求項18記載の方法。
  20. 属性が、少なくとも一つの衣服フィット許容差、または衣服デザイナー許容差、または色許容差、または衣服スタイル許容差、または衣服材料許容差、または使用許容差、または衣類原産国、または衣類取り扱い注意、または衣類ブランドを含む、請求項18記載の方法。
  21. 少なくとも一つの許容差値、衣類寸法と消費者寸法との間の許容可能な差の範囲を規定する許容差値を含む消費者プロフィールの詳細を得る工程をさらに含む、請求項14記載の方法。
  22. 消費者プロフィールの詳細が複数の許容差値を含み、異なる衣類スタイルが異なる許容差値に基づいてフィルタリングされるように、該許容差値の少なくとも二つが異なる衣類スタイルに特異的である、請求項21記載の方法。
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