JP2020140398A - ユニフォーム・サイズ決定システム - Google Patents
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Abstract
Description
もちろん、最適なサイズのユニフォームを得るには、実際にユニフォーム着用者自身を採寸すればよいことは言うまでもない。しかし、採寸器具の準備を要するとともに計測者による正確な採寸が求められる。またユニフォームのサイズ表は、素材や型等のユニフォーム仕様毎に異なるため、例えば同じ9号というサイズであっても、ユニフォーム仕様によっては、9号サイズが合わない場合もある。よって、たとえ採寸器具を使って正確な採寸ができたとしても、ユニフォーム仕様に対応していない簡易なサイズ表からサイズを認定してもそれが最適サイズとは言えない。またユニフォーム仕様にあわせたサイズ表を取り寄せて確認するにしても、手間が生じてしまう。
本実施形態におけるユニフォーム・サイズ決定システム1(以下、サイズ決定システム1と略す)は、ユニフォーム着用者やユニフォーム管理者に、最適サイズを提案可能としたシステムである。本実施形態では、素材、型(デザイン)等のユニフォーム仕様がすでにオーダーメイドされ、ユニフォーム仕様が確定しているユニフォームをレンタルするケースについて説明する。
図2(a)はサイズ決定サーバ10の構成例を示すブロック図である。サイズ決定サーバ10は、コンピュータ等の情報処理装置により構成されるクライアントサーバであり、サーバコンピュータであってもよいし、クラウドサーバであってもよい。またサイズ決定サーバ10は、単一であってもよいし、複数台で構成されるものであってもよく、専用、汎用は問わない。サイズ決定サーバ10は、制御部10aと、判定部10bと、通知部10cと、送受信部10dと、表示画面生成部10eと、記憶部10fとを備える。制御部10aはCPUとメモリを備え、CPUがメモリに格納された所定のプログラムを実行することで、各種処理が実行される。判定部10bは、後記する自動採寸サーバ30で算出された採寸データに基づいて、ユニフォーム着用者の最適サイズを判定するマッチング処理を実行する。通知部10cは、判定部10bが判定した最適サイズを所定の通知先を判別して通知する。ここではユーザ端末20に通知する例を説明するが自動採寸サーバ30等、所定のサーバに通知し、機械学習のためのデータとして蓄積させてもよい。送受信部10dはユーザ端末20や自動採寸サーバ30等とのデータの送受信を実行する。表示画面生成部10eは、判定部10bで判定された最適サイズ等を提示する表示データを生成する。記憶部10fは、ROM、RAM等のメモリやHDDで構成される。記憶部10fには、ユニフォーム着用者にとっての最適サイズを判定する判定処理実行に必要な各種プログラムが記憶される。記憶部10fは、ユーザデータベース11とサイズデータベース12とを少なくとも備える。ユーザデータベース11には、ユーザ情報が記憶されている。サイズデータベース12には、ユニフォーム仕様毎にジャケット、スカート等のアイテム(ユニフォーム種別)に対応した各種サイズのサイズ表データ等が記憶されている。ユーザデータベース11には、マタニティのサイズデータが記憶されてもよく、サイズデータベース12に記憶されているサイズ表データは、判定部10bによる最適サイズ判定処理の際に参照される。
図2(b)はユーザ端末20の構成例を示すブロック図である。ユーザ端末20としては、図1に示すようなスマートフォンやノートパソコンの他、タブレット端末、携帯電話機等、インターネット3を介してサイズ決定サーバ10や自動採寸サーバ30とデータの授受が可能なあらゆる端末装置が利用できる。すなわち、ユーザ端末20は、ユーザ側の情報処理装置のことであり、本実施形態ではユニフォーム着用者が所有するスマートフォンやユニフォームの管理や発注を行う部署等に設置されるパーソナルコンピュータが想定される。ユーザ端末20は、制御部20aと、送受信部20bと、記憶部20cと、表示部20dと、カメラ20eと、操作部20fとを備える。制御部20aはCPUとメモリを備え、CPUがメモリに格納された所定のプログラムを実行することで、各種処理が実行される。送受信部20bはサイズ決定サーバ10や自動採寸サーバ30等とのデータの送受信を実行する。記憶部20cは、ROM、RAM等のメモリやHDDで構成される。表示部20dは、ユーザ端末20、サイズ決定サーバ10や自動採寸サーバ30等による処理結果を表示するためのユーザインターフェースである。カメラ20eは、静止画や動画を撮影できる装置である。操作部20fはユーザによる操作を受け付けるユーザインターフェースである。ここではカメラ20eを備えたユーザ端末20で撮影したユニフォーム着用者の撮像データを採寸データの算出に利用する例を説明するが、別途カメラ等で撮影された撮像データを利用する例を除外するものではない。
図3は自動採寸サーバ30の構成例を示すブロック図である。自動採寸サーバ30は、精度の高い最適データを提示するための制御部の一例といえ、ここではサイズ決定サーバ10とは別に設けられた例を説明するが、サイズ決定サーバに組み込まれて構成してもよい。機械学習が可能なプロセッサ(CPU、GPUやGPGPU等)が搭載されたサーバが望ましく、サーバコンピュータであってもよいし、クラウドサーバであってもよい。また自動採寸サーバ30は、単一であってもよいし、複数台で構成されるものであってもよい。さらにここでは自動採寸サーバ30にアクセストークンを発行する認可サーバを備えた例を説明するが、認可サーバを別途設けてもよい。
次に図4〜図6を参照しながら、サイズ決定システム1の基本動作の一例を説明する。
ここではユニフォーム着用者自身が所有するユーザ端末20(スマートフォンを想定)に専用のアプリケーションソフトウエアがインストールされており、そこからサイズ決定サーバ10にアクセスし、最適サイズを得るまでを説明するが、これにもちろん限定されない。ユニフォームを管理する管理者がユーザ端末20(パソコンを想定)からインターネット3を通じてサイズ決定サーバ10が提供するポータルサイト等からサイズ決定サーバ10にアクセスしてもよい。またここでは、会社コード、ユーザIDがすでに発行されパスワード設定も完了している例について説明するが、ユーザIDを発行・登録する処理は別途行われることは言うまでもない。
なお、アクセストークンのフローは、初回のみに発生し、初回から一定期間内にアクセスがあれば、S103のフローは省略される。
図5及び図6には、ユーザ端末20の表示部20dの一例を種々示している。なお、図5(a)〜(c)、図6(a)〜(d)に示す表示部20dの表示例は説明のために示す一例であって、これに限定されるものではない。
図5(a)には、ログイン画面の表示例を示している。ここでは、ユニフォーム仕様の素材、型(デザイン)がすでにオーダーメイドされ、ユニフォーム仕様が確定しているユニフォームをレンタルするケースを想定しているため、ユニフォーム仕様と、会社コードとユーザIDとが紐付けされている。よって、会社コードを入力すれば、ユニフォーム仕様を特定することができる。
またここには、「申込画面」へ遷移する操作部20fが表示される態様になっている。このように、最適サイズが通知された後、レンタルの申込みができる構成としてもよい。もしくは、企業等の場合、このあと、ユニフォーム管理を行う部署へ通知する画面へ遷移する構成としてもよい。この場合、サイズ集計のフォーム等と連動させれば、サイズ集計の手間も削減することができる。
この画面では、会社コードに基づいて、展開されるユニフォームの例えば、ジャケットの色、スカーフのデザイン(ネクタイか、リボンか等)、スカートの枚数をプルダウンメニューから選べる態様となっている。
次に図7(a)、図7(b)を参照しながら、最適サイズの判定処理のユニフォーム仕様の特定について、さらに説明する。
図7(a)は、上述してきたユニフォーム仕様の素材、型(デザイン)がすでにオーダーメイドされ、ユニフォーム仕様が確定しているユニフォームに関し、最適サイズを判定するフローチャートの一例である。
会社コードからユニフォーム仕様を特定し(S201)、サイズデータベース12に記憶されている特定されたユニフォーム仕様に対応するサイズ表を抽出し、さらに対応するアイテムのサイズデータを抽出する(S202)。そして変換ルールに従って採寸データに基づき、最適サイズを判定する(S203)。
なお、ここでいう変換ルールは、採寸データを最適サイズデータに変換するためのルールをいい、図8を参照しながら、後述する。
品番等、選択したコードからユニフォーム仕様を特定し(S301)、サイズデータベース12に記憶されている特定されたユニフォーム仕様に対応するサイズ表を抽出し、さらに対応するアイテムのサイズデータを抽出する(S302)。そして変換ルールに従って採寸データに基づき、最適サイズを判定する(S303)。
また複数のメーカで製造された既製のユニフォームの中から選択するため、ユニフォーム仕様の情報は、例えばメーカごとに区別されたカタログからユニフォームを選択できる構成であってもよいし、職種ごとに区別されたカタログからユニフォームを選択できる構成であってもよい。
以上によれば、ユニフォーム着用者や企業等にとって好みのアパレルメーカの商品の中から好みのユニフォームを選ぶことができる。
次に図8(a)及び図8(b)を参照しながら、最適サイズの判定処理:採寸データから最適サイズへの変換ルールについて、さらに説明する。
自動採寸サーバ30で算出された採寸データから最適サイズを判定する際の変換ルールは、ユニフォーム仕様に基づきアイテムごとに設けられ、採寸データを個別に重みづけして数値データ化し、その数値データから最適サイズを判定する。
具体的には、ユニフォーム仕様に対応したアイテムより抽出され、アイテムに対応するサイズデータは、たとえばジャケットの場合、バスト、肩幅、袖丈、着丈といった寸法種別の採寸データから判定できる構成としてもよいし、より詳細な採寸データから、より細かい判定基準で判定をしてもよい。
バスト、肩幅、袖丈、着丈といった寸法種別ごとに、その寸法(採寸データの値)によって、複数に区分化されている。具体的には、寸法閾値に応じて、つぎのような区分が規定されている。
バスト・・・3区分(1〜3)
肩幅・・・3区分(1〜3)
袖丈・・・3区分(1〜3)
着丈・・・4区分(1〜4)
首回り・・・3区分(1〜3)
胴回り・・・3区分(1〜3)
裾回り・・・4区分(1〜4)
上記( )内の数値は、寸法におうじた区分値であり、採寸データと寸法閾値との比較により得られる。
例えばより具体的には、袖丈、胴回りの区分値は2倍(図8(a)の○印)し、着丈、首回りの区分値は0.5倍(図8(a)の△印)し、他の区分値はそのまま利用し、それらを合算し、数値データを算出する。既定サイズの例えばS、M、L、LL、3Lはあらかじめ閾値化されており、算出された数値データと既定サイズ閾値を比較し、サイズデータを決定する。
首回り:2、肩幅:3、胸回り:2、胴回り:4、裾回り:3、着丈:4、裄丈:3であれば、数値データは、2×0.5+3+2+4×2+3+4×0.5+3×2=25となる。
S<16
16≦M<20
20≦L<24
24≦LL<26
26≦3L
とするならば、上記数値データは25であるから、最適サイズはLLであると決定される。
3 通信ネットワーク(インターネット)
10 サイズ決定装置(サイズ決定サーバ)
10b 判定部
10c 通知部
12 サイズデータベース
20 ユーザ端末
20e カメラ
30 自動採寸サーバ
30d 採寸データ算出部
Claims (9)
- 機械学習による学習結果を用いて算出されたユニフォーム着用者の採寸データに基づいて、前記ユニフォーム着用者の最適サイズを判定する判定部と、前記判定部で判定された前記最適サイズを所定の通知先へ通知する通知部とを有したサイズ決定装置を備えることを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。
- 請求項1において、
前記サイズ決定装置に加え、
前記採寸データを算出する自動採寸サーバと、
前記最適サイズが通知されるユーザ端末とを備えることを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。 - 請求項1又は請求項2において、
前記採寸データは、前記ユニフォーム着用者の身長、体重、性別、年齢等の属性情報に基いて前記ユニフォーム着用者のヌード寸法が推定されることを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。 - 請求項1〜請求項3のいずれか1項において、
前記採寸データは、前記属性情報に加えて前記ユニフォーム着用者が任意の服を着用した状態の撮像データに基づいて推定されることを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。 - 請求項1〜請求項4のいずれか1項において、
前記判定部は、ユニフォーム仕様毎にジャケット、スカート等のアイテムに対応した各種サイズのサイズ表データが記憶されたサイズデータベースからユニフォーム仕様に対応した情報を抽出し前記最適サイズを判定することを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。 - 請求項1〜請求項5のいずれか1項において、
前記判定部は、前記ユニフォーム着用者の着心地の好み情報に基づいて、前記最適サイズを判定することを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。 - 請求項5又は請求項6において、
前記ユニフォーム仕様は、オリジナルに作成されたオーダーメイドユニフォームであることを特徴とすることを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。 - 請求項5又は請求項6において、
前記ユニフォーム仕様は、複数のメーカによって製造された既製のユニフォームであることを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。 - 請求項1〜請求項8のいずれか1項において、
前記ユニフォーム着用者が着用するユニフォームは、レンタルユニフォームであって、
前記最適サイズに基づいてレンタル申込みを受け付けることを特徴とするユニフォーム・サイズ決定システム。
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