JP2014160396A - 商品推薦装置、商品推薦方法、プログラム、および商品推薦システム - Google Patents

商品推薦装置、商品推薦方法、プログラム、および商品推薦システム Download PDF

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Abstract

【課題】顧客の色に関する嗜好情報および商品の色情報を収集し、嗜好に合った商品を顧客に推薦する商品推薦装置等を提供する。
【解決手段】サーバ３の制御部１１は、顧客嗜好情報取得手段３０１において顧客嗜好情報管理ＤＢ２２から購入済商品ＩＤを抽出し（ステップＳ１０１）、商品色情報取得手段３０２において商品色情報管理ＤＢ２１から購入済商品ＩＤの代表色の情報を抽出し（ステップＳ１０２）、嗜好色ランキング算出手段３０３において色領域のランキングと平均Ｌａｂ値を算出し（ステップＳ１０３）、好きな色出力手段３０４において「あなたの好きな色のランキング」を出力し（ステップＳ１０４）、類似度算出手段３０５において商品色情報管理ＤＢ２１から類似度の高い商品ＩＤを抽出し（ステップＳ１０５）、商品情報出力手段３０６において「あなたの好きな色に近い色の商品」を出力する（ステップＳ１０６）。
【選択図】図３

Description

本発明は、顧客の色の嗜好に合う商品を顧客に推薦するための商品推薦装置等に関する。
ＥＣサイトでは、購入履歴や閲覧履歴などの顧客の行動履歴が管理されており、これらの履歴を元に、購入に結びつきそうな商品の提示が顧客に対して行われている。特に商品の色は、顧客が購入を決める際の重要な要因であるから、行動履歴から顧客の色に関する嗜好情報を得て、顧客が気に入りそうな色の商品を提示するための情報処理技術が種々開発されている（特許文献１、２等）。
特許文献１には、商品画像から商品の色、形又は模様の少なくとも１つをキーワードタグ又は特徴量として抽出し、抽出されたキーワードタグ又は特徴量と、販売数又は価格を含む商品情報とを関連付けて自動で商品データベースに保存し、これと購入履歴に基づいて売れ行きやトレンドなどを自動分析する商品分析装置等の発明が開示されている。
特許文献２には、オンラインショッピングの環境において、画像の中に存在する主要な色に基づいて画像のコレクション内で色を特定して抽出し、画像のコレクション内から検索要求の色と合致した色を有する商品を特定し、特定した商品を見込み消費者に提示するシステム等の発明が開示されている。
特開２０１０−５５３９１号公報 特表２０１１−５２０２０３号公報
しかしながら上記従来技術には、以下のような問題がある。
特許文献１では、商品の色の情報が色名で管理されるので、色名が大まかに種類分けされている場合には、商品の色の情報を細やかな顧客の嗜好に対応させるのが難しくなる。特に、商品の色名には、商品提供者によって商品についての印象表現を含んだ独自の色名が付与されている場合が多く、このような商品の色名と顧客の嗜好との対応づけは非常に困難である。
特許文献２では、商品が持つ色のクラスタリングが行われ、クラスタが多い場合には、近いクラスタどうしが統合される処理が行われるために、商品によっては色のクラスタの範囲や区分が異なることがある。この場合、商品を色によってグループ分けしようとしても、クラスタを基準とすることができないので、色のグループごとに商品を顧客に推薦することができない。
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的は、顧客の色に関する嗜好情報および商品の色情報を収集し、これらの情報を利用して、嗜好に合った商品を顧客に提示する商品推薦装置等を提供することである。
前述した目的を達成するために、第１の発明は、商品を代表する色である代表色、および、顧客が嗜好する色である嗜好色に基づいて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦装置であって、顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品の代表色に基づいて、前記顧客の嗜好色を算出する嗜好色算出手段と、前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出手段と、算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力手段と、を備えることを特徴とする商品推薦装置である。
第１の発明によれば、顧客の購入又は閲覧履歴から顧客の嗜好色を得られ、顧客の嗜好色と商品の代表色との類似度を得ることにより、顧客の嗜好色に近い色の商品を顧客に推薦することができる。顧客にとっては、自身の好みにあった色の商品が推薦されるので、商品購入の際に利便性が高い。また、ＥＣサイトの運営者は商品の販売を促進することができる。
また、前記嗜好色算出手段は、色空間を複数の領域に分割した色領域において、前記代表色が最も多く属する色領域を求め、当該色領域に含まれる前記代表色の平均値を、前記顧客の嗜好色として算出することが望ましい。
これにより、顧客が最も好む嗜好色を提示できる。この嗜好色の提示によって、顧客にとっては、自身の最も好みの色の商品が推薦されるので、商品購入の際により利便性が高い。また、ＥＣサイトの運営者は商品の販売をいっそう促進することができる。
また、前記嗜好色算出手段は、一人の顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品に対して、当該一人の顧客に対する前記顧客の嗜好色を算出することが望ましい。これにより、１人の顧客に対して、その顧客が最も好む嗜好色を提示できる。
また、前記嗜好色算出手段は、複数の顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品に対して、当該複数の顧客に対する前記顧客の嗜好色を算出することが望ましい。
これにより、複数の顧客のうち多数のものが好む嗜好色を提示することができる。これは多くの顧客が好む色、いわゆる流行色を提示することである。これによって、顧客にとっては商品購入の際の参考にすることができ、ＥＣサイトにとっては流行色の商品の販売をより促進することができる。
また、前記商品の色情報を入力する商品色情報入力手段をさらに備え、前記嗜好色算出手段は、前記商品色情報入力手段によって入力された前記商品の色情報を、当該商品の代表色とすることが望ましい。
これにより、カメラやｗｅｂサイトなどから取り込まれた画像の色から、その色に近い色の商品を顧客に提示することができる。
また、第１の発明は、商品の画像から前記代表色を算出する代表色算出手段と、算出された前記代表色を、前記顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの前記商品の情報に付加して、商品色情報を調整する商品色情報調整手段とをさらに備えることが望ましい。
これにより、調整された商品色情報を用いることで、商品の代表色顧客の嗜好色との類似度の算出が容易となり、顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することができる。
また、商品の提供者が独自に付与した商品の色名を商品色情報中に保存し、さらに、その色名とともに商品を顧客に推薦すれば、商品の色の印象を顧客に伝えることが可能となる。これにより、顧客はその色名を購入の際の参考とすることができ、ＥＣサイトの運営者は商品販売をより促進することができる。
また、第１の発明は、算出された前記嗜好色を、前記顧客が商品を購入または閲覧した記録の情報に付加して、顧客嗜好情報を調整する顧客嗜好情報調整手段をさらに備えることが望ましい。これにより、調整された顧客嗜好情報を用いることで、顧客の嗜好色と商品の代表色との類似度の算出が容易となり、顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することができる。
また、前記代表色および前記嗜好色の特徴量は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間の座標で表されることが望ましい。これにより、商品の提供者が独自に付与した商品の色名にかかわらず、前記代表色と前記嗜好色との類似度の算出が容易となり、顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することができる。したがって、ＥＣサイトごとに商品の色名の管理が異なっていても、そのようなＥＣサイトを横断して、顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することが可能である。
本発明の第２の発明は、商品を代表する色である代表色、および、顧客が嗜好する色である嗜好色に基づいて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦方法であって、顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品の代表色に基づいて、前記顧客の嗜好色を算出する嗜好色算出ステップと、前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出ステップと、算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力ステップと、を含むことを特徴とする商品推薦方法である。
本発明の第３の発明は、コンピュータを、商品を代表する色である代表色、および、顧客が嗜好する色である嗜好色に基づいて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦装置として機能させるためのプログラムであって、コンピュータを、顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品が有する前記商品を代表する色である代表色に基づいて、前記顧客が嗜好する色である嗜好色を算出する嗜好色算出手段、前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出手段、算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力手段、として機能させるためのプログラムである。
本発明の第４の発明は、操作端末とサーバとがネットワークを介して接続されて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦システムであって、前記操作端末は、画像データを前記サーバへ送信する送信手段と、前記サーバの出力を表示する表示手段と、を備え、前記サーバは、顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品が有する前記商品を代表する色である代表色に基づいて、前記顧客が嗜好する色である嗜好色を算出する嗜好色算出手段と、前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出手段と、算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力手段と、を備えることを特徴とする商品推薦システムである。
本発明の商品推薦装置等によって、商品の色情報および顧客の色に関する嗜好情報を収集し、これらの情報を利用して、嗜好に合った商品を顧客に提示することができる。
本発明の実施形態に係る商品推薦システム１の概要を示す図 サーバ３、操作端末４を実現する情報処理装置のハードウエア構成図 サーバ３の機能概要を示すブロック図 サーバ３の制御部１１による「あなたの好きな色サービス」の処理の示すフローチャート 「あなたの好きな色サービス」の表示例 サーバ３の制御部１１による「みんなの好きな色サービス」の処理の示すフローチャート 「みんなの好きな色」の表示例 サーバ３の制御部１１による顧客嗜好情報作成の処理を示すフローチャート 顧客嗜好情報作成の例を示す図 顧客嗜好情報管理ＤＢ２２に格納されている顧客嗜好情報の例を示す図 サーバ３の制御部１１による商品色情報作成の処理を示すフローチャート 商品色情報作成の例を示す図 Ｌａｂ色空間を８つの色領域Ｇに分けた例を示す図 商品色情報管理ＤＢ２１に格納されている商品色情報の例を示す図 サーバ３の制御部１１による「色の取り込みサービス」の処理を示すフローチャート 「色の取り込みサービス」の表示例 商品情報ＤＢ６１に格納されている商品情報の例を示す図
｛１．商品推薦システム１の概要｝
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明および添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
最初に、図１を参照し、本発明の実施形態に係る商品推薦システム１の概要について説明する。商品推薦システム１は、ＥＣサイトなどで扱う商品の色情報および顧客の色に関する嗜好情報を収集し、これらの情報を利用して、嗜好に合った商品を顧客に推薦するシステムである。
図１に示すように、商品推薦システム１は、ネットワーク７を介して接続されているサーバ３（商品推薦装置）、操作端末４、ｗｅｂサーバ５、ｗｅｂサーバ５に接続されている記憶装置６０、サーバ３に接続されている記憶装置２０等から構成される。操作端末４は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等のネットワーク７を介してサーバ３にアクセス可能な端末機器である。ｗｅｂサーバ５はインターネット上でＥＣサイトを提供するサーバである。記憶装置６０は、ＥＣサイトが管理する商品情報ＤＢ６１を格納しており、サーバ３からｗｅｂサーバ５を介してアクセス可能な記憶装置である。記憶装置２０はサーバ３が利用する商品色情報管理ＤＢ２１および顧客嗜好情報管理ＤＢ２２を格納している。操作端末４にはカメラ８などの画像を取り込むための機器を接続してもよい。
商品推薦システム１において、サーバ３は、操作端末４から顧客の操作および指示の情報を受信し、顧客から操作、指示を受け取るための画面の情報、および、推薦する商品を表示するための画面の情報を、操作端末４に送信する。
操作端末４は、画面の情報をサーバ３から受信して表示し、表示された画面で利用者が入力した情報を、ネットワーク７を介してサーバ３に送信する。なお、操作端末４のネットワーク７への接続方法は、無線、有線を問わない。
図２は、サーバ３、操作端末４を実現する情報処理装置のハードウエア構成図である。なお、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。図２に示すように、情報処理装置は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４、通信部１５等が、バス１６を介して接続される。
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１６を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ３や操作端末４が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、プログラムやデータ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
記憶部１２は、フラッシュメモリやハードディスク等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ等が格納される。これらの各プログラムコードは、制御部１１のＣＰＵにより必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。記憶部１２には、サーバ３の制御部１１を機能させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、商品推薦プログラム、商品色情報を調整するプログラム、および顧客嗜好情報を調整するプログラムが格納されている。
入力部１３は、データの入力を行うもので、例えば、タッチパネル、キーボード等の入力装置のほか、画像データを入力するカメラを有する。入力部１３を介して、操作指示、動作指示、画像データ入力等を行うことができる。なお、カメラは入力部１３に接続したものでもよい。
表示部１４は、液晶パネル等のディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。なお、入力部１３および表示部１４は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。
通信部１５は、ネットワークを用いた通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他の情報処理装置等と通信を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
バス１６は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
｛１−１．サーバ３の機能の概要｝
図３は、サーバ３の機能概要を示すブロック図である。サーバ３は、顧客嗜好情報取得手段３０１、商品色情報取得手段３０２、嗜好色ランキング算出手段３０３、好きな色出力手段３０４、類似度算出手段３０５、商品情報出力手段３０６、嗜好色算出手段３０７、顧客嗜好情報調整手段３０８、商品情報取得手段３１１、画像処理手段３１２、Ｌａｂ色空間マッピング手段３１３、代表色算出手段３１４、商品色情報調整手段３１５などを備える。
これらの手段は、サーバ３の制御部１１が、記憶部１２に記憶されたプログラム（図示せず）をＲＡＭに読み出して実行することによって実現される。
ここで、以下の説明で用いられる用語を説明しておく。
商品色情報：商品の情報に、商品の色の情報を付加した情報。
顧客嗜好情報：顧客の情報に、顧客が嗜好する色の情報を付加した情報。購入済商品ＩＤまたは閲覧済商品ＩＤも情報として含まれている。
購入済商品：顧客が購入した商品。
閲覧済商品：顧客が閲覧した商品。
Ｌａｂ色空間：Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間の略。Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間とは国際照明委員会で規定された色空間で、Ｌ＊は明度を表す色成分であり、ａ＊、ｂ＊は色相と彩度を表す色成分である。以下では、「＊」を省略して記載する。
Ｌａｂ値：Ｌａｂ色空間におけるＬ座標、ａ座標およびｂ座標のそれぞれの値。
平均Ｌａｂ値：複数のＬａｂ値の平均値。
色領域Ｇ：Ｌａｂ色空間を複数の領域に分けたときの、いずれかの領域。
代表色（商品の代表色）：商品を代表する色で、代表色が属する色領域Ｇと色自体を表す平均Ｌａｂ値とで構成される。
嗜好色（顧客の嗜好色）：顧客が嗜好する色で、嗜好色が属する色領域Ｇと色自体を表す平均Ｌａｂ値とで構成される。
参照色：カメラ８などから取得した色で、色領域Ｇと平均Ｌａｂ値とで構成される。
なお、本発明では、各色の特徴量をＬａｂ値を用いて表している。こうすることで、色名の有無、商品提供者が商品に独自につけた色名、顧客自身が認識している色の名まえなどにかかわりなく、商品の代表色、顧客の嗜好色、参照色について、比較や計算が容易となっている。
｛１−２．サーバ３の機能の詳細｝
顧客嗜好情報取得手段３０１は、記憶装置２０に格納された顧客嗜好情報管理ＤＢ２２から顧客嗜好情報を取得する。取得された顧客嗜好情報のうち購入済商品ＩＤまたは閲覧済商品ＩＤが商品色情報取得手段３０２に送られる。商品色情報取得手段３０２は、購入済商品ＩＤまたは閲覧済商品ＩＤに該当する商品について、商品色情報を商品色情報管理ＤＢ２１から取得する。取得された商品色情報のうち、代表色の情報は嗜好色算出手段３０７または嗜好色ランキング算出手段３０３に送られ、その他の情報は、顧客嗜好情報調整手段３０８に送られる。
嗜好色ランキング算出手段３０３は、嗜好色のランキングを算出して、好きな色出力手段３０４または類似度算出手段３０５へ送る。
好きな色出力手段３０４は、嗜好色のランキングを、それらの色と共に操作端末４の表示部１４に表示するか、または他の表示機器に表示するために通信部１５へ送信する。また、好きな色出力手段３０４は表示または送信の際に、嗜好色のＬａｂ値をＲＧＢ値に変換する。
類似度算出手段３０５は、商品色情報管理ＤＢ２１から商品色情報を取得して、商品の代表色とランキングされた嗜好色との類似度を算出し、ランキングされた嗜好色と類似度の高い商品を抽出する。類似度算出手段３０５は、抽出した商品のＩＤを商品情報出力手段３０６に送る。
商品情報出力手段３０６は、ランキングされた嗜好色と類似度の高い商品のＩＤに該当する商品の商品情報を、ｗｅｂサーバ５を介して商品情報ＤＢ６１から取得して、表示部１４に表示するか、または他の表示機器に表示するために通信部１５へ送信する。
嗜好色算出手段３０７は、購入済商品群または閲覧済商品群の代表色を元に、顧客の嗜好色を算出する。嗜好色の情報は顧客嗜好情報調整手段３０８に送られる。顧客嗜好情報調整手段３０８は、商品色情報および嗜好色情報を用いて顧客嗜好情報を調整し、顧客嗜好情報管理ＤＢ２２に格納する。
商品情報取得手段３１１は、記憶装置６０に格納された商品情報ＤＢ６１からｗｅｂサーバ５を介して商品情報を取得する。取得された商品情報のうち、商品の画像データは画像処理手段３１２に送られ、その他の情報は商品色情報調整手段３１５に送られる。
画像処理手段３１２は、商品またはカメラ８の画像データを画像処理によって、商品部分と背景部分に分ける。商品部分の画像データはＬａｂ色空間マッピング手段３１３に送られる。Ｌａｂ色空間マッピング手段３１３は、商品部分の画像データをＲＧＢ値からＬａｂ値に変換した上で、Ｌａｂ色空間にマッピングする。マッピングデータは代表色算出手段３１４に送られる。
代表色算出手段３１４は、マッピングデータから商品の代表色または物品の参照色を算出する。代表色の情報は商品色情報調整手段３１５に送られる。参照色の情報は類似度算出手段３０５に送られる。
商品色情報調整手段３１５は、商品情報および代表色の情報を用いて商品色情報を調整し、商品色情報管理ＤＢ２１に格納する。
｛２．商品推薦システム１によるサービス｝
本発明の本実施形態である商品推薦システム１による商品推薦サービスについて説明する。
｛２−１．あなたの好きな色サービス｝
「あなたの好きな色サービス」は、特定の顧客の嗜好色の順位を、購入履歴または閲覧履歴から算出し、さらに算出された嗜好色に近い色の商品を、その顧客に提示するサービスである。以下に、顧客ＩＤの顧客についてこのサービスを行う場合におけるサーバ３の制御部１１の処理を説明する。図４は、このサービスを行うためのサーバ３の制御部１１が実行する処理を示すフローチャートである。
はじめに、サーバ３の制御部１１は、顧客嗜好情報取得手段３０１において、記憶装置２０に格納された顧客嗜好情報管理ＤＢ２２から、特定の顧客について顧客嗜好情報を取得し、取得された顧客嗜好情報のうち、購入済商品ＩＤまたは閲覧済商品ＩＤを抽出する（ステップＳ１０１）。
例えば、顧客ＩＤ０１０３０の顧客の場合、購入履歴中の商品ＩＤ「ＨＣ８２３５」、「ＪＢ５７７６」、「ＫＷ１６８１」、「ＮＰ３８２８」および「ＤＲ００３３」が抽出される（図１０を参照。顧客嗜好情報の詳細については３．で説明する）。
次に、サーバ３の制御部１１は、商品色情報取得手段３０２において、記憶装置２０に格納された商品色情報管理ＤＢ２１から、購入済商品ＩＤまたは閲覧済商品ＩＤに該当する商品について、商品色情報を取得し、各商品の代表色の情報を抽出する（ステップＳ１０２）。
例えば、顧客ＩＤ０１０３０の顧客の場合、ステップＳ１０１で抽出された商品ＩＤ「ＨＣ８２３５」、「ＪＢ５７７６」、「ＫＷ１６８１」、「ＮＰ３８２８」および「ＤＲ００３３」の各商品についてはそれぞれ、代表色の情報として、商品の代表色が属する色領域Ｇおよび代表色の平均Ｌａｂ値が抽出される。（図１４を参照。商品色情報の詳細については４．で説明する）。
次に、サーバ３の制御部１１は、嗜好色ランキング算出手段３０３において、各商品について抽出された色領域Ｇおよび平均Ｌａｂ値の情報から、色領域のランキングと各色領域Ｇに属する商品の色の平均Ｌａｂ値を算出する（ステップＳ１０３、ステップＳ１０４）。色領域Ｇのランキングは、色領域Ｇに属する商品の代表色の数が多い順に、色領域Ｇを順位付けしたものである。色領域Ｇに複数の商品の代表色が属している場合、同じ色領域Ｇに属する代表色群について平均Ｌａｂ値を算出する。この平均Ｌａｂ値は、その色領域Ｇでの顧客の嗜好色とされる。色領域Ｇに１つしか商品の代表色が属していない場合は、その商品の代表色が、その領域Ｇにおける顧客の嗜好色とされる。
例えば、顧客ＩＤ０１０３０の顧客の場合、購入済商品のうち購入済商品ＩＤ「ＨＣ８２３５」、「ＪＢ５７７６」および「ＫＷ１６８１」の代表色３つが、色領域Ｇ１に属しており、属する購入済商品の代表色の数は、色領域Ｇ中でＧ１が最も多い（図１４を参照）。したがって、1位の色領域ＧはＧ１となる。購入済商品ＩＤ「ＮＰ３８２８」はＧ６に属し、および購入済商品ＩＤ「ＤＲ００３３」はＧ７に属し、他に購入済商品はないので（図１０を参照）、１位から３位までがステップＳ１０３で算出される。なお、Ｇ６とＧ７に属する購入済商品の代表色のともに１品ずつであるが、順位の決定は後述するような、あらかじめ決められた規則に従って行う。
また、色領域Ｇ１に属する購入済商品は商品ＩＤ「ＨＣ８２３５」、「ＪＢ５７７６」および「ＫＷ１６８１」の複数の商品であり、ステップＳ１０３では、これらの購入済商品の代表色の平均Ｌａｂ値（６１．７，８．１，４０．７）、（９９．８，８０．４，３０．０）および（８５．３，２．１，２８．１）が平均化されて平均Ｌａｂ値（８２．３，３０．２，３２．９）となり、これが色領域Ｇ１における顧客の嗜好色として算出される（図１０を参照）。他の色領域Ｇについても同様に、購入済商品の代表色が平均化され、嗜好色が算出される。
次に、サーバ３の制御部１１は、好きな色出力手段３０４において、色領域Ｇのランキングをその色領域Ｇにおける嗜好色を使って、「あなたの好きな色のランキング」として操作端末４の表示部１４に出力する（ステップＳ１０５）。
例えば、顧客ＩＤ０１０３０の顧客の場合、「あなたの好きな色ランキング」は、１位に色領域Ｇ１の平均Ｌａｂ値（８２．３，３０．２，３２．９）、２位に色領域Ｇ６の平均Ｌａｂ値（４９．６，−５０．２，６０．３）、以下、順位ごとに平均Ｌａｂ値の色が表示される（図５（ａ）を参照）。なお、嗜好色を表示する際には、平均Ｌａｂ値はＲＧＢ値に変換される。
また、サーバ３の制御部１１は、類似度算出手段３０５において、商品色情報管理ＤＢ２１から商品色情報を取得して、各商品の代表色と各色領域Ｇの嗜好色との類似度を算出し、類似度の高い順に商品のＩＤを抽出する（ステップＳ１０６）。代表色と嗜好色との類似度は、Ｌａｂ色空間での代表色の平均Ｌａｂ値と嗜好色の平均Ｌａｂ値との距離を算出して求める。両平均Ｌａｂ値間の距離が近いほど色が似ている、すなわち類似度が高いといえる。
例えば、顧客ＩＤ０１０３０の顧客の場合、１位の色領域Ｇ１の嗜好色と類似度の高い代表色を持つ商品の商品ＩＤ「ＣＴ２１１０」、「ＹＢ３３１０」、「ＵＴ１０１９」、「ＭＺ０２２８」および「ＢＦ０２３１」が商品色情報管理ＤＢ２１から抽出される。２位以下の色領域についても同様に、各色領域Ｇの嗜好色と類似度の高い代表色を持つ商品の商品ＩＤが抽出される。
最後に、サーバ３の制御部１１は、商品情報出力手段３０６において、色領域Ｇごとに類似度の高い商品の商品ＩＤに該当する商品について、商品情報ＤＢから商品情報を取得し、色領域Ｇごとに類似度が高い順に商品情報を「あなたの好きな色に近い色の商品」として操作端末４の表示部１４に出力する（ステップＳ１０７）。
例えば、顧客ＩＤ０１０３０の顧客の場合、抽出された商品ＩＤ「ＣＴ２１１０」、「ＹＢ３３１０」、「ＵＴ１０１９」、「ＭＺ０２２８」および「ＢＦ０２３１」に該当する商品について、商品情報ＤＢ６１から商品情報が抽出され、「あなたの好きな色に近い色の商品」として操作端末４の表示部１４に出力される（ステップＳ１０７、表示例は図５（ｂ）を参照）。
以上のステップＳ１０１〜Ｓ１０７の処理により、特定の顧客に対して「あなたの好きな色のランキング」を顧客の嗜好色で提示することができ、さらに、「あなたの好きな色に近い色の商品」を提示することができる。色の好みは人によって異なるものであるが、商品推薦システム１による嗜好色の提示は、その顧客独特の嗜好色を明らかにするものである。この嗜好色の提示によって、顧客にとっては、自身の好みの色の商品が推薦されるので、商品購入の際に利便性が高い。また、ＥＣサイトの運営者は商品の販売を促進することができる。
なお、ステップＳ１０３で、代表色の色領域Ｇのランキングを算出する際に、色領域Ｇに属する商品の代表色の数が多い順に、色領域Ｇを順位付けしたが、同順位の色領域Ｇがあった場合は、最近に購入された商品の代表色が含まれる色領域Ｇを上の順位にするなど、順位決めの規則をあらかじめ決めておくとよい。
｛２−２．みんなの好きな色サービス｝
「みんなの好きな色サービス」は、すべての顧客の嗜好色の順位を、購入履歴または閲覧履歴から算出し、さらに算出された嗜好色に近い色の商品を、顧客に提示するサービスである。以下に、このサービスを行う場合におけるサーバ３の制御部１１の処理を説明する。
図６は、このサービスを行うためのサーバ３の制御部１１が実行する処理を示すフローチャートである。
はじめに、サーバ３の制御部１１は、顧客嗜好情報取得手段３０１において、記憶装置２０に格納された顧客嗜好情報管理ＤＢ２２から、顧客全員について顧客嗜好情報を取得する（ステップＳ２０１）。
次に、サーバ３の制御部１１は、嗜好色ランキング算出手段３０３において、顧客全員の顧客嗜好情報から、色領域Ｇのランキングと各色領域Ｇに属する各商品の代表色の平均Ｌａｂ値を算出する（ステップＳ２０２）。色領域Ｇのランキングは、顧客の嗜好色の情報のうち、色領域Ｇの数が多い順に、色領域Ｇを順位付けしたものである。さらに、サーバ３の制御部１１は、同じ色領域Ｇに属する嗜好色群について平均Ｌａｂ値を算出する（ステップＳ２０３）。この平均Ｌａｂ値は、その色領域Ｇでの顧客の嗜好色とされる。
次に、サーバ３の制御部１１は、好きな色出力手段３０４において、色領域Ｇのランキングをその色領域Ｇにおける嗜好色を使って、「みんなの好きな色のランキング」として操作端末４の表示部１４に出力する（ステップＳ２０４、表示例は図７（ａ）を参照）。
また、サーバ３の制御部１１は、類似度算出手段３０５において、商品色情報管理ＤＢ２１から商品色情報を取得して、各商品の代表色と各色領域Ｇの嗜好色との類似度を算出し、類似度の高い順に商品のＩＤを抽出する（ステップＳ２０５）。
最後に、サーバ３の制御部１１は、商品情報出力手段３０６において、色領域Ｇごとに類似度の高い商品の商品ＩＤに該当する商品について、ｗｅｂサーバ５を介して商品情報ＤＢ６１から商品情報を取得し、色領域Ｇごとに類似度が高い順に商品情報を「みんなの好きな色に近い色の商品」として操作端末４の表示部１４に出力する（ステップＳ２０６、表示例は図７（ｂ）を参照）。
以上のステップＳ２０１〜Ｓ２０６の処理により、顧客に対して「みんなの好きな色のランキング」を顧客の嗜好する色で提示することができ、さらに、「みんなの好きな色に近い色の商品」を提示することができる。これは多くの顧客が好む色、いわゆる流行色を提示することである。これによって、顧客にとっては商品購入の際の参考にすることができ、ＥＣサイトにとっては流行色の商品の販売を促進することができる。
なお、ステップＳ２０２で、嗜好色の色領域Ｇのランキングを算出する際に、顧客の嗜好色の情報のうち、色領域Ｇの数が多い順に、色領域Ｇを順位付けけしたが、同順位の色領域Ｇがあった場合は、最近に商品を購入した顧客の嗜好色が含まれる色領域Ｇを上の順位にするなど、順位決めの規則をあらかじめ決めておくとよい。
｛３．商品推薦装置による顧客嗜好情報の調整｝
本発明の実施形態の１つである商品推薦装置（サーバ３）は、顧客の購入履歴または閲覧履歴から、商品推薦システム１で用いる顧客嗜好情報を作成する。顧客嗜好情報は、顧客の好きな色（嗜好色）の情報である色領域Ｇおよび平均Ｌａｂ値の情報を購入履歴または閲覧履歴に付加したもので、顧客嗜好情報管理ＤＢ２２に格納されている。以下に、顧客嗜好情報の作成方法を説明する。
図８は、顧客嗜好情報を作成するためにサーバ３の制御部１１が実行する処理を示すフローチャートである。
はじめに、サーバ３の制御部１１は、顧客嗜好情報取得手段３０１において、記憶装置２０に格納された顧客嗜好情報管理ＤＢ２２から、特定の顧客について顧客嗜好情報を取得し、取得された顧客嗜好情報のうち、購入済商品ＩＤまたは閲覧済商品ＩＤを抽出する（ステップＳ４０１）。
顧客ＩＤ０００１０の顧客が商品ＩＤ「ＡＡ００２４」、「ＢＦ０２３１」および「ＣＱ１３２４」の商品を新たに購入した場合、顧客嗜好情報中のこれらの購入済商品ＩＤが抽出される（図９（ａ）を参照）。
次に、サーバ３の制御部１１は、商品色情報取得手段３０２において、商品色情報管理ＤＢ２１から、購入済商品ＩＤまたは閲覧済商品ＩＤに該当する商品について、商品色情報を取得し、各商品について代表色の情報を抽出する（ステップＳ４０２）。
例えば、顧客ＩＤ０００１０の顧客の場合、購入済商品ＩＤ「ＡＡ００２４」、「ＢＦ０２３１」および「ＣＱ１３２４」の各商品についてそれぞれ、代表色の情報として色領域Ｇおよび平均Ｌａｂ値が抽出される。（図９（ｂ）を参照）。
次に、サーバ３の制御部１１は、嗜好色算出手段３０７において、各商品について抽出された色領域Ｇおよび平均Ｌａｂ値の情報から、嗜好色の色領域Ｇを算出する（ステップＳ４０３）。嗜好色の色領域Ｇは、色領域Ｇに属する購入済商品または閲覧済商品の代表色の数が最も多い色領域Ｇである。
次に、サーバ３の制御部１１は、その色領域Ｇに属する各商品の代表色の平均Ｌａｂ値を算出する。（ステップＳ４０４）平均Ｌａｂ値は、嗜好色の色領域Ｇに属する商品群の代表色を、Ｌ値、ａ値、ｂ値ごとに平均化したものである。この平均Ｌａｂ値は、その色領域Ｇでの顧客の嗜好色を示すものである。色領域Ｇに１つしか商品の代表色が属していない場合は、その商品の代表色が、その領域Ｇにおける顧客の嗜好色とされる。
例えば、顧客ＩＤ０００１０の顧客の場合、購入済商品の各代表色が属する色領域Ｇは、Ｇ１が最も多い。したがって、顧客ＩＤ０００１０の顧客の嗜好色の色領域Ｇは、Ｇ１として算出される（図９（ｂ）を参照）。
色領域Ｇ１に属する購入済商品は商品ＩＤ「ＢＦ０２３１」および「ＣＱ１３２４」の商品であり、ステップＳ４０３では、これらの購入済商品の代表色の平均Ｌａｂ値（９８．９、１０．２，９．７）および（８０．０，３０．３，１９．５）が平均化されて平均Ｌａｂ値（８９．５，２０．３，１４．６）となり、これが顧客ＩＤ０００１０の嗜好色の平均Ｌａｂ値として算出される（図９（ｃ）を参照）。
最後に、サーバ３の制御部１１は、顧客嗜好情報調整手段３０８において、ステップＳ４０２で取得された商品色情報に、ステップＳ４０３で算出された嗜好色の色領域ＧおよびステップＳ４０４で算出された平均Ｌａｂ値を組み合わせて、顧客嗜好情報として調整し（図９（ｄ）を参照）、顧客嗜好情報管理ＤＢ２２に格納する（ステップＳ４０５）。
以上のステップＳ４０１〜Ｓ４０５の処理により、顧客の購入履歴または閲覧履歴から顧客嗜好情報が作成されて顧客嗜好情報管理ＤＢ２２に格納される。顧客嗜好情報管理ＤＢ２２に格納されている顧客嗜好情報の例を図１０に示す。このような顧客嗜好情報を用いることで、平均Ｌａｂ値で与えられた商品の代表色との類似度の算出が容易となる。したがって、商品の提供者が独自に付与した商品の色名にかかわらず、商品推薦システム１は顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することができる。
なお、ステップＳ４０３で、嗜好色の色領域Ｇを算出する際に、色領域Ｇに属する購入済商品または閲覧済商品の代表色の数が最も多い色領域Ｇを、嗜好色の色領域Ｇとしたが、代表色の数が最も多い色領域Ｇが複数ある場合には、最近に購入または閲覧された商品の代表色が含まれる色領域Ｇを優先するなど、算出の規則をあらかじめ決めておくとよい
また、ＥＣサイトの顧客の購入履歴ＤＢ等（図示せず）が更新されたら自動的に、商品推薦システム１が購入記録を取得して、ステップＳ４０１〜Ｓ４０５の処理を行い、顧客嗜好情報管理ＤＢ２２の顧客嗜好情報を更新するようにしてもよい。これにより、顧客嗜好情報が常に最新に保たれるので、商品推薦システム１は色の好みに応じた商品を顧客に迅速に推薦できる。顧客にとっては、常に自身の好みの色の商品が推薦されるので、商品購入の際に利便性が高い。また、ＥＣサイトの運営者は商品の販売をいっそう促進することができる。
｛４．商品推薦装置による商品色情報の調整｝
本発明の実施形態の１つである商品推薦装置（サーバ３）は、ＥＣサイトが扱う商品の商品情報から、商品推薦システム１で用いる商品色情報を作成する。商品色情報は、商品の代表色の情報である色領域Ｇおよび平均Ｌａｂ値の情報を商品情報に付加したもので、商品色情報管理ＤＢ２１に格納されている。以下に、商品色情報の作成方法を説明する。
図１１は、商品色情報を作成するためにサーバ３の制御部１１が実行する処理を示すフローチャートである。
はじめに、サーバ３の制御部１１は、商品情報取得手段３１１において、記憶装置６０に格納された商品情報ＤＢ６１からｗｅｂサーバ５を介して、各商品について商品情報を取得する（ステップＳ５０１）。商品情報には、商品ＩＤ、商品名、素材、商品提供者が独自につけた色名、商品の画像データなどが含まれている（図１７を参照）。
次に、サーバ３の制御部１１は、画像処理手段３１２において、商品情報のうち商品の画像データを処理し、商品部分の画像データを抽出する（ステップＳ５０２）。
例えば、商品ＩＤ「ＨＣ８２３５」の商品（図１２（ａ）を参照）の場合、画像ファイル「ＨＣ８２３５０４．ｊｐｇ」から画像データが抽出される。
次に、サーバ３の制御部１１は、Ｌａｂ色空間マッピング手段３１３において、商品部分の画像データの全画素を、ＲＧＢ値からＬａｂ値に変換した上で、Ｌａｂ色空間にマッピングする（ステップＳ５０３）（図１２（ｂ）を参照）。
マッピングの際に、Ｌａｂ色空間は、予め複数の色領域Ｇに領域分けしておく。例えば、Ｌ座標、ａ座標およびｂ座標の値によって、Ｇ１からＧ８までの８つの色領域Ｇに分けるなどする（図１３を参照）。色領域Ｇの数と範囲は、ＥＣサイト運営者および顧客にサービスを提供しやすいように、適宜決めるのが良い。
次に、サーバ３の制御部１１は、代表色算出手段３１４において、マッピングされた画素の数の割合が一番大きい色領域Ｇを、その商品の代表色の色領域Ｇとして算出する（ステップＳ５０４）。さらにサーバ３の制御部１１は、代表色の色領域Ｇにマッピングされた画素群の平均Ｌａｂ値を算出する（ステップＳ５０５）。平均Ｌａｂ値は画素群のＬ値、ａ値、ｂ値をそれぞれに平均したものである。
例えば、商品ＩＤ「ＨＣ８２３５」の商品の場合、色領域Ｇ１に最も多く画素がマッピングされたので、代表色の色領域ＧはＧ１となる。色領域Ｇ１にマッピングされた画素群の平均Ｌａｂ値は（６１．７，８．１，４０．７）となった（図１２（ｃ）を参照）。
最後に、サーバ３の制御部１１は、商品色情報調整手段３１５において、商品の代表色の平均Ｌａｂ値および色領域Ｇを、商品情報に付加し（図１２（ｄ）を参照）、商品色情報として商品色情報管理ＤＢ２１に格納する。
最後に、サーバ３の制御部１１は、商品色情報調整手段３１５において、ステップＳ５０１で取得された商品情報に、ステップＳ５０４で算出された代表色の色領域ＧおよびステップＳ５０５で算出された平均Ｌａｂ値を組み合わせて、商品色情報として調整し（図１２（ｄ）を参照）商品色情報管理ＤＢ２１に格納する（ステップＳ５０６）。
以上のステップＳ５０１〜Ｓ５０６の処理により、商品情報から商品色情報が作成されて商品色情報管理ＤＢ２１に格納される。商品色情報管理ＤＢ２１に格納されている商品色情報の例を図１４に示す。商品の代表色が平均Ｌａｂ値で与えられているから、このような商品色情報を用いることで、商品の提供者が独自に付与した商品の色名にかかわらず、顧客の嗜好色との類似度の算出が容易となる。これにより、商品推薦システム１は顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することができる。
また、商品の提供者が独自に付与した商品の色名を商品色情報中に保存し、さらに、その色名とともに商品を顧客に推薦できるので、商品推薦システム１は、商品の色の印象を顧客に伝えることできる。これにより、顧客はその色名を購入の際の参考とすることができ、ＥＣサイトの運営者は商品販売を促進することができる。
また、Ｌａｂ色空間を予め複数の色領域Ｇに領域分けしておくことにより、代表色および嗜好色は、いずれかの色領域Ｇに属することになるので、色領域Ｇごとに類似度の算出や商品の推薦が可能となり、代表色および嗜好色の管理がしやすくなる。
なお、ステップＳ５０４で、代表色の色領域Ｇを算出する際に、マッピングされた画素の数の割合が一番大きい色領域Ｇを代表色の色領域Ｇとしたが、割合が一番大きい色領域Ｇが複数ある場合には、画像の正面中央付近の画素が最も含まれる色領域Ｇを優先するなど、算出の規則をあらかじめ決めておくとよい。
また、ステップＳ５０２で商品部分の画像データを抽出する画像処理の際に、商品画像の背景色のＬａｂ値を予め設定しておき、その値に該当する画素を画像データから除いて、ステップＳ５０３を行うようにしてもよい。
また、商品情報ＤＢ６１が更新されたら自動的に、商品推薦システム１が商品情報を取得して、ステップＳ５０１〜Ｓ５０６の処理を行い、商品色情報管理ＤＢ２１の商品色情報を更新するようにしてもよい。これにより、商品色情報が常に最新に保たれるので、商品推薦システム１は、新しい商品を色の好みに応じて顧客に迅速に推薦できる。顧客にとっては、常に自身の好みにあった色の新しい商品が推薦されるので、商品購入の際に利便性が高い。また、ＥＣサイトの運営者は商品の販売をいっそう促進することができる。
｛５．色の取り込みサービス｝
「色の取り込みサービス」は、顧客がカメラ８などで撮影した物品の画像から、その物品の色を参照色として近い色の商品を検索し、顧客に提示するサービスである。以下に、このサービスを行う場合におけるサーバ３の制御部１１の処理を説明する。
図１５は、このサービスを行うためのサーバ３の制御部１１が実行する処理を示すフローチャートである。
はじめに、サーバ３の制御部１１は、画像処理手段３１２において、カメラ８から送られた物品の画像データから、物品部分の画像データを抽出する画像処理を行う（ステップＳ６０１）。
次に、サーバ３の制御部１１は、Ｌａｂ色空間マッピング手段３１３において、物品部分の画像データの全画素を、ＲＧＢ値からＬａｂ値に変換した上で、Ｌａｂ色空間にマッピングする（ステップＳ６０２）。
次に、サーバ３の制御部１１は、代表色算出手段３１４において、マッピングされた画素の数の割合が一番大きい色領域Ｇを、参照色の色領域Ｇとして算出する（ステップＳ６０３）。さらにサーバ３の制御部１１は、参照色の色領域Ｇにマッピングされた画素群の平均Ｌａｂ値を算出する（ステップＳ６０４）。
また、サーバ３の制御部１１は、類似度算出手段３０５において、商品色情報管理ＤＢ２１から商品色情報を取得して、各商品の代表色と参照色との類似度を算出し、類似度の高い順に商品のＩＤを抽出する（ステップＳ６０５）。
最後に、サーバ３の制御部１１は、商品情報出力手段３０６において、類似度の高い商品の商品ＩＤに該当する商品について、商品情報ＤＢ６１からｗｅｂサーバ５を介して商品情報を取得し、類似度が高い順に商品情報を操作端末４の表示部１４に出力する（ステップＳ６０６）。表示の際には、Ｌａｂ値はＲＧＢ値に変換される。
以上のステップＳ６０１〜Ｓ６０６の処理により、カメラ８から取り込まれた物品の色から、その色に近い色の商品を顧客に提示することができる。
また、ステップＳ６０１〜Ｓ６０４の処理は、操作端末４の制御部１１が行うようにしてもよい。この場合、商品推薦装置（サーバ３）は画像データを、操作端末４から通信部１５を経由して取得し、ステップＳ６０５を行う。
また、顧客がＲＧＢ値を調整するスライダーを動かすことによって、カメラ画像の物品の色を好みの色に変えて（図１６を参照）、その画像データを取り込むようにしてもよい。これにより、顧客自身により直接に好みの色が作られるので、商品推薦システム１は、顧客の好みにより近い色の商品を提示することができる。なお、カメラ８は操作端末４に接続されたものでも、操作端末４に内蔵されたものでもよい。
また、カメラ画像を取り込む代わりに、ｗｅｂサイトから物品の画像または色を取り込んで、同様の処理を行うようにしてもよい。
以上説明したように、本実施形態の商品推薦システム１では、顧客の嗜好色に近い色の商品を顧客に推薦することができる。顧客にとっては、自身の好みにあった色の商品が推薦されるので、商品購入の際に利便性が高い。また、ＥＣサイトの運営者は商品の販売を促進することができる。
また、商品の提供者が独自に付与した商品の色名にかかわらず、商品推薦システム１は顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することができる。これにより、ＥＣサイトごとに商品の色名の管理が異なっていても、そのようなＥＣサイトを横断して、本商品推薦システム１によって、顧客の嗜好色にあった商品を顧客に推薦することが可能である。
また、商品推薦システム１は、商品の提供者が独自に付与した商品の色名をその色名とともに商品を顧客に推薦できるので、商品の色の印象を顧客に伝えることできる。これにより、顧客はその色名を購入の際の参考とすることができ、ＥＣサイトの運営者は商品販売を促進することができる。
また、以上の実施形態の具体例では、購入済商品扱う場合を中心に説明したが、閲覧済商品についても顧客の嗜好が表れるので、閲覧済商品に関しても本実施形態を適用することが可能である。
また、以上の実施形態では、商品が衣服である場合を説明したが、衣服以外の色が購入の要因となる商品またはサービスに本実施形態を適用することができる。例えば、アクセサリー、鞄や靴などの服飾小物、化粧品、家電品、文房具、玩具、花、絵画、インテリア、室内装飾サービスなどである。
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る商品推薦システム１等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
１・・・・・・商品推薦システム
３・・・・・・サーバ
４・・・・・・操作端末
８・・・・・・カメラ
１１・・・・・・制御部
１２・・・・・・記憶部
１３・・・・・・入力部
１４・・・・・・表示部
２１・・・・・・商品色情報管理ＤＢ
２２・・・・・・顧客嗜好情報管理ＤＢ
６１・・・・・・商品情報ＤＢ
３０１・・・・・・顧客嗜好情報取得手段
３０２・・・・・・商品色情報取得手段
３０３・・・・・・嗜好色ランキング算出手段
３０４・・・・・・好きな色出力手段
３０５・・・・・・類似度算出手段
３０６・・・・・・商品提示手段
３０７・・・・・・嗜好色算出手段
３０８・・・・・・顧客嗜好情報調整手段
３１１・・・・・・商品情報取得手段
３１２・・・・・・画像処理手段
３１３・・・・・・Ｌａｂ色空間マッピング手段
３１４・・・・・・代表色算出手段
３１５・・・・・・商品色情報調整手段

Claims (11)

  1. 商品を代表する色である代表色、および、顧客が嗜好する色である嗜好色に基づいて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦装置であって、
    顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品の代表色に基づいて、前記顧客の嗜好色を算出する嗜好色算出手段と、
    前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出手段と、
    算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力手段と、
    を備えることを特徴とする商品推薦装置。
  2. 前記嗜好色算出手段は、色空間を複数の領域に分割した色領域において、前記代表色が最も多く属する色領域を求め、当該色領域に含まれる前記代表色の平均値を、前記顧客の嗜好色として算出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の商品推薦装置。
  3. 前記嗜好色算出手段は、一人の顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品に対して、当該一人の顧客に対する前記顧客の嗜好色を算出する
    ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の商品推薦装置。
  4. 前記嗜好色算出手段は、複数の顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品に対して、当該複数の顧客に対する前記顧客の嗜好色を算出する
    ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の商品推薦装置。
  5. 前記商品の色情報を入力する商品色情報入力手段をさらに備え、
    前記嗜好色算出手段は、前記商品色情報入力手段によって入力された前記商品の色情報を、当該商品の代表色とする
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の商品推薦装置。
  6. 商品の画像から前記代表色を算出する代表色算出手段と、算出された前記代表色を、前記顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの前記商品の情報に付加して、商品色情報を調整する商品色情報調整手段とをさらに備える
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の商品推薦装置。
  7. 算出された前記嗜好色を、前記顧客が商品を購入または閲覧した記録の情報に付加して、顧客嗜好情報を調整する顧客嗜好情報調整手段をさらに備える
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の商品推薦装置。
  8. 前記代表色および前記嗜好色は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間の座標で表される
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の商品推薦装置。
  9. 商品を代表する色である代表色、および、顧客が嗜好する色である嗜好色に基づいて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦方法であって、
    顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品の代表色に基づいて、前記顧客の嗜好色を算出する嗜好色算出ステップと、
    前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出ステップと、
    算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力ステップと、
    を含むことを特徴とする商品推薦方法。
  10. コンピュータを、商品を代表する色である代表色、および、顧客が嗜好する色である嗜好色に基づいて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦装置として機能させるためのプログラムであって、
    コンピュータを、
    顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品が有する前記商品を代表する色である代表色に基づいて、前記顧客が嗜好する色である嗜好色を算出する嗜好色算出手段、
    前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出手段、
    算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力手段、
    として機能させるためのプログラム。
  11. 操作端末とサーバとがネットワークを介して接続されて、商品群に含まれる商品を顧客に推薦する商品推薦システムであって、
    前記操作端末は、
    画像データを前記サーバへ送信する送信手段と、
    前記サーバの出力を表示する表示手段と、
    を備え、
    前記サーバは、
    顧客によって購入または閲覧された少なくとも１つの商品が有する前記商品を代表する色である代表色に基づいて、前記顧客が嗜好する色である嗜好色を算出する嗜好色算出手段と、
    前記商品群に含まれる商品ごとに、前記商品の代表色と、算出された前記嗜好色との類似度を算出する類似度算出手段と、
    算出された前記類似度に基づいて、前記商品群のうちから少なくとも１つの商品の情報を出力する商品情報出力手段と、
    を備える
    ことを特徴とする商品推薦システム。
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