JP2021068063A - クエリ修正支援システム、検索システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】クエリとして使用する画像に対するユーザの修正をそのまま受け入れる場合とは異なり、修正の対象に関連する条件に応じた情報をユーザに提示できるようにする、クエリ修正支援システム、検索システム及びプログラムを提供する。【解決手段】画像検索システムにおいて、クエリ修正支援システムとしての検索サーバ１０は、クエリとして使用する画像の少なくとも一部が修正の対象として指定された場合、指定された対象に関連する条件に応じて、修正を支援する情報をユーザに提示する、クエリ画像修正支援部１０９を有する。【選択図】図６

Description

本発明は、クエリ修正支援システム、検索システム及びプログラムに関する。

クエリとして画像を入力する場合、検索の結果をユーザの希望に近づけるため、前回の検索により得られた画像の一部又は全部に修正を加えて再度の検索を実行することがある。例えば検索により得られた部屋の画像に含まれる窓の配置やサイズを変更し、新たなクエリとして用いることも可能である。

特開２００７−１２２６９４号公報

修正後の画像をクエリに用いることで、ユーザは、修正前の画像を用いる場合よりも自身のイメージに近い検索の結果を得られるようになる。
しかし、ユーザが加える修正には、現実には許されない修正も含まれる可能性がある。例えば修正の対象が部屋の場合、ユーザの希望する窓等に対する修正は、法令等により現実には許されない可能性がある。このような修正を加えた画像でもクエリとしての使用は可能であるが、結局は、初めから検索をやり直す必要が発生する。

本発明は、クエリとして使用する画像に対するユーザの修正をそのまま受け入れる場合とは異なり、修正の対象に関連する条件に応じた情報をユーザに提示できるようにすることを目的とする。

請求項１に記載の発明は、クエリとして使用する画像の少なくとも一部が修正の対象として指定された場合、指定された対象に関連する条件に応じて、修正を支援する情報をユーザに提示するプロセッサを有するクエリ修正支援システムである。
請求項２に記載の発明は、前記条件は、指定された前記対象との関係により定まる、請求項１に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項３に記載の発明は、前記プロセッサは、前記対象の配置が可能な範囲を提示する、請求項２に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項４に記載の発明は、前記プロセッサは、前記対象について推奨される位置を提示する、請求項３に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項５に記載の発明は、前記プロセッサは、前記対象の大きさを変更可能な範囲を提示する、請求項２に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項６に記載の発明は、前記プロセッサは、前記対象について推奨される大きさを提示する、請求項５に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項７に記載の発明は、前記条件は、指定された前記対象と他の物品との関係を含む、請求項３に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項８に記載の発明は、前記プロセッサは、前記他の物品との関係で修正を支援する情報を提示する、請求項７に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項９に記載の発明は、前記条件は、指定された前記対象毎に定まる、請求項１に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項１０に記載の発明は、前記プロセッサは、前記対象について推奨される修正の内容を提示する、請求項９に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項１１に記載の発明は、前記条件は、検索サービスの提供者により指定される、請求項１に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項１２に記載の発明は、前記条件は、ユーザが入力したクエリに基づいて設定される、請求項１に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項１３に記載の発明は、前記プロセッサは、前記修正を支援する情報として前記条件の内容を提示する、請求項１に記載のクエリ修正支援システムである。
請求項１４に記載の発明は、クエリとして使用する画像の少なくとも一部が修正の対象として指定された場合、指定された対象に関連する条件に応じて、修正を支援する情報をユーザに提示し、修正を受け付けた場合、修正後の画像をクエリに用いてデータベースを検索するプロセッサを有する検索システムである。
請求項１５に記載の発明は、コンピュータに、クエリとして使用する画像の少なくとも一部が修正の対象として指定された場合、指定された対象に関連する条件に応じて、修正を支援する情報をユーザに提示する機能とを実行させるプログラムである。

請求項１記載の発明によれば、クエリとして使用する画像に対するユーザの修正をそのまま受け入れる場合とは異なり、修正の対象に関連する条件に応じた情報をユーザに提示できる。
請求項２記載の発明によれば、指定された対象だけでなく、指定された対象との関係で条件を満たす修正を行うことができる。
請求項３記載の発明によれば、指定された対象の移動が可能な範囲を事前に知ることができる。
請求項４記載の発明によれば、指定された対象の推奨位置を事前に知ることができる。
請求項５記載の発明によれば、指定された対象のサイズの変更が可能な範囲を事前に知ることができる。
請求項６記載の発明によれば、指定された対象について推奨される大きさを事前に知ることができる。
請求項７記載の発明によれば、指定された対象の構造に関する条件だけでなく他の物品との関係でも条件を満たす修正を行うことができる。
請求項８記載の発明によれば、修正の影響を受ける他の物品を事前に知ることができる。
請求項９記載の発明によれば、指定された対象に関連する条件を満たす修正を行うことができる。
請求項１０記載の発明によれば、条件を満たす修正を事前に知ることができる。
請求項１１記載の発明によれば、サービスの提供者の実績や都合を条件として設定できる。
請求項１２記載の発明によれば、ユーザの希望に沿った修正となるように支援できる。
請求項１３記載の発明によれば、修正に対する納得感を高めることができる。
請求項１４記載の発明によれば、クエリとして使用する画像に対するユーザの修正をそのまま受け入れる場合とは異なり、修正の対象に関連する条件に応じた情報をユーザに提示できる。
請求項１５記載の発明によれば、クエリとして使用する画像に対するユーザの修正をそのまま受け入れる場合とは異なり、修正の対象に関連する条件に応じた情報をユーザに提示できる。

実施の形態で使用する画像検索システムの構成例を示す図である。 データベースに記録されるデータセットを生成するコンピュータの機能上の構成を説明する図である。 クエリとして入力される画像に類似する、又は、関連する画像をデータベースから検索する検索サーバの機能上の構成を説明する図である。 ユーザが操作する端末からクエリとして入力される情報を説明する図表である。 特徴抽出部による特徴の抽出例を説明する図である。 実施の形態で使用する検索サーバに設けられる他の機能を説明する図である。 クエリ画像修正支援部が実行する処理の一部を説明するフローチャートである。 クエリ画像修正支援部が実行する残りの処理を説明するフローチャートである。 対象と属性の指定に用いるインタフェース画面の一例を示す図である。（Ａ）は修正の対象を指定する例を示し、（Ｂ）は修正する属性を指定する例を示す。 修正の受け付けに用いられるインタフェース画面の例を示す図である。（Ａ）は修正の対象を指定した状態を示し、（Ｂ）は修正の対象のサイズを画面上の操作で拡大する例を示し、（Ｃ）は修正の対象のサイズを画面上の操作で縮小する例を示し、（Ｄ）は修正の対象の位置を画面上の操作で移動する例を示す。 指定された対象と属性に関する修正の選択肢の提示に用いられるインタフェース画面の一例を示す図表である。 指定された対象と属性に関する選択肢の提示に用いられるインタフェース画面の他の例を示す図表である。（Ａ）は選択肢が提示される前の画面を示し、（Ｂ）は修正が可能な最小サイズを提示する画面を示し、（Ｃ）は推奨される枠の種別と窓のサイズを提示する画面を示す。 修正の対象の指定に用いられるインタフェース画面の他の例を示す図表である。 個別制約に基づいた修正の対象に対応する選択肢の提示例を示す図である。 一般制約に基づいた修正の対象に対応する選択肢の提示例を示す図である。（Ａ）はクエリ画像において薪ストーブが指定された状態を示し、（Ｂ）は薪ストーブが同じ空間に存在する他の物品に与える影響の提示例を示す。 一般制約の一例であるローカル規則に基づいた選択肢の提示例を示す図である。 一般制約の一例である火災予防法上の制約をユーザに提示する画面の例を示す図である。 一般制約の一例である火災予防法上の制約をユーザに提示する画面の他の例を示す図である。 指定された対象と属性に関する修正の選択肢の提示に用いられるインタフェース画面の一例を示す図表である。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
＜実施の形態＞
以下では、設計事務所やデザイン事務所での使用を想定する画像検索システムについて説明する。
設計事務所等には、過去に扱った案件の記録が蓄積されている。ここでの情報には、デザイン案、設計図等の画像の他、顧客からのクレーム、事故の事例、社内レビューの記録等の文書も含まれる。本実施の形態で説明する画像検索システムは、これらの情報の活用を通じ、設計業務の効率化を支援する。

＜システム構成＞
図１は、実施の形態で使用する画像検索システム１の構成例を示す図である。
図１に示す画像検索システム１は、入力されたクエリに類似する、又は、関連する画像を検索する検索サーバ１０と、検索の対象である画像のデータ（以下「画像データ」という）が蓄積されるデータベース（＝Data Base）２０と、クエリを入力するユーザが操作する端末３０と、これらを通信可能に接続するネットワーク４０とで構成されている。なお、ネットワークは、ローカルエリアネットワークでもよいし、インターネットでもよい。画像検索システム１は、検索システムの一例である。

図１に示す検索サーバ１０は、プログラムの実行を通じて検索その他の処理を実行するプロセッサ１１と、プログラムや各種のデータを記憶する記憶装置１２と、外部との通信を実現するネットワークＩＦ（＝InterFace）１３と、これらを接続するバスその他の信号線１４とを有している。
プロセッサ１１は、例えばＣＰＵで構成される。記憶装置１２は、例えばＢＩＯＳ（＝Basic Input Output System）等が記憶されたＲＯＭ（＝Read Only Memory）と、ワークエリアとして用いられるＲＡＭ（＝Random Access Memory）と、基本プログラムやアプリケーションプログラム等が記憶されたハードディスク装置とで構成される。もっとも、ＲＯＭやＲＡＭがプロセッサ１１の一部に含まれることを妨げない。プロセッサ１１と記憶装置１２は、コンピュータを構成する。

図１に示すデータベース２０には、デザイン案、設計図等の画像の他、顧客からのクレーム、事故の事例、社内レビューの記録等の文書が記録されている。これらの情報を総称して「過去の事例」という。
過去の事例を構成する個々の情報には、検索用のタグが紐付けられている。タグは、個々の情報に含まれる特徴量（以下「特徴」という）の集合で与えられる。本実施の形態では、特徴の集合をデータセットともいう。
図１に示す端末３０は、いわゆるコンピュータである。端末３０は、デスクトップ型のコンピュータでも、ノート型のコンピュータでも、スマートフォンやウェアラブル端末等の携帯型のコンピュータでもよい。図１では、端末３０を１台のみ表しているが、台数は任意である。
なお、検索サーバ１０は、１台である必要はなく、協働する複数台のコンピュータでもよい。本実施の形態では、検索サーバ１０を検索システムの一例ともいう。なお、検索サーバ１０は、クエリ修正支援システムの一例でもある。

＜機能構成＞
図２は、データベース２０に記録されるデータセットを生成するコンピュータ５０の機能上の構成を説明する図である。
コンピュータ５０のハードウェア上の構成は、図１に示す検索サーバ１０と同様である。すなわち、コンピュータ５０には、プロセッサと、記憶装置と、データベース２０との通信に用いるインタフェースが設けられている。
コンピュータ５０は、データベース２０から過去の事例を読み出すと、構造的な表現に分類される特徴（以下「構造情報」という）の抽出用に用意された前処理部５１で前処理し、前処理済みの結果を構造情報抽出部５２に与える。図２の場合、構造情報抽出部５２は、個々の特徴を学習した推論モデルを用いた推論により、過去の事例に含まれる１つ又は複数の特徴を推論し、推論された特徴の集合を過去の事例に紐付けるデータセットとしてデータベース２０に出力する。
本実施の形態の場合、推論モデルは特徴毎に用意されている。推論モデルは、機械学習等により事前に生成されている。図２においては、推論モデルを用いる推論をＡＩ（＝Artificial Intelligence）推論という。

コンピュータ５０は、データベース２０から過去の事例を読み出すと、感性的な表現に分類される特徴（以下「感性情報」という）の抽出用に用意された前処理部５３で前処理し、前処理済みの結果を感性情報抽出部５４に与える。本実施の形態の場合、感性情報は、構造的な表現又は定量的な表現を含まない特徴をいう。換言すると、感性情報は、定性的又は主観的な表現を含む特徴をいう。
図２の場合、感性情報抽出部５４は、感性情報を学習した推論モデルを用いた推論により、過去の事例に含まれる１つ又は複数の感性情報を推論し、推論された感性情報の集合を過去の事例に紐付けるデータセットとしてデータベース２０に出力する。本実施の形態の場合、推論モデルは感性情報毎に用意される。推論モデルは、機械学習等により事前に生成されている。
このように、データベース２０に蓄積される過去の事例には、構造情報と感性情報の両方又は一方に属する１又は複数の特徴が紐付けられている。

図３は、クエリとして入力される画像（以下「クエリ画像」という）に類似する、又は、関連する画像をデータベース２０から検索する検索サーバ１０の機能上の構成を説明する図である。
検索サーバ１０は、クエリ画像を対象別に分類する分類部１０１、クエリ画像に予め定めた処理を加える前処理部１０２、クエリ画像に含まれる特徴量（以下「特徴」という）を抽出する特徴抽出部１０３、構造的な表現を含むテキスト（以下「構造情報テキスト」という）の表現上のゆらぎを補正する正規化部１０４、感性的な表現を含むテキスト（以下「感性情報テキスト」という）の表現上のゆらぎを補正する正規化部１０５、構造情報テキストや感性情報テキストを構成する文字列を対応付ける特徴を分類する対応特徴分類部１０６、検索エンジン１０８に与える特徴を補正する特徴補正部１０７、補正後の特徴との関連性が高い事例をデータベース２０から検索する検索エンジン１０８として機能する。
これらの機能は、プロセッサ１１（図１参照）によるプログラムの実行を通じて実現される。なお、検索サーバ１０のうち検索エンジン１０８を除く構成は、検索条件特定システムの一例である。

本実施の形態における検索サーバ１０は、端末３０（図１参照）から、前提情報と、画像情報と、構造情報テキストと、感性情報テキストをクエリ（以下「検索クエリ」ともいう）として入力する。
ただし、これら４種類の情報の全てがクエリとして入力される必要はない。また、本実施の形態の場合、構造情報テキストと感性情報テキストは、明確に区別されている必要はない。実際には、テキストの入力に用いる表現上の種類についての制約はない。従って、ユーザは、両者を区別することなく、検索したい過去の事例に求める要望を文字列で入力することが可能である。
図４は、ユーザが操作する端末３０からクエリとして入力される情報を説明する図表である。
前提情報は、ユーザが入力するクエリの中でも他のクエリに比して優先の度合いが高い、構造的な又は定量的な情報である。なお、前提情報には、法令等も含まれる。前提情報は、検索の対象に関連する条件の一例である。もっとも、法令等は、ユーザが入力する必要はない。

本実施の形態の場合、建物に関する画像を検索の対象とする。
このため、前提情報は、例えば住所、土地の広さ、敷地の条件、周辺環境、物件の種別、予算、庭の有無、車の有無、車庫の有無、家族の構成、世帯数で与えられる。物件の種別には、例えばビル、マンション、一戸建てがある。
画像情報は、いわゆるクエリ画像である。画像情報は、例えば手書きの絵、写真、チラシ、ＣＧ（＝Computer Graphics）で与えられる。本実施の形態の場合、画像情報は、他の種類のクエリに比して優先の度合いが低い。
構造情報テキストは、構造的な表現を含むテキストである。構造情報テキストには、例えば二世帯住宅、徒歩１０分、３ＬＤＫ、木の家がある。
感性情報テキストは、感性的な表現を含むテキストである。感性情報テキストには、例えば開放感、家族団らん、和のスペース、木のぬくもりがある。
なお、構造情報テキストと感性情報テキストは、明確に区別することなく入力される場合もある。構造的な表現と感性的な表現が混在するテキストには、例えば「開放感のある明るいリビング」がある。「リビング」は、明確に特定が可能な名詞であるので構造的な表現であり、「開放感」や「明るい」は、感覚的な状態を表す形容詞であるので感性的な表現である。

図３の説明に戻る。
分類部１０１は、ユーザが入力したクエリ画像を対象別に分類する。本実施の形態の場合、クエリ画像がリビングの画像、キッチンの画像、外観の画像のいずれかに分類される。勿論、分類先の候補は３種類に限らない。他の候補には、例えば子供部屋、寝室、浴室、トイレ、玄関、庭等がある。分類部１０１は、分類の結果を、個々のクエリ画像の属性として付加する。

前処理部１０２は、入力されたクエリ画像に対し、予め定めた処理を加える。予め定めた処理には、例えばサイズの調整、コントラストの調整、エッジの強調、ノイズの除去等がある。
この他、図３に示す前処理部１０２には、他の条件と矛盾する部分をクエリ画像から取り除く機能が前処理の１つとして用意されている。例えば前提情報では車庫が不要と指定されているのにクエリ画像には車庫が含まれる場合、前処理部１０２は、クエリ画像から車庫の部分を除去する補正を行う。ここでの「矛盾」は、同時には成立しない又は併存しないという意味で使用する。なお、本実施の形態では、矛盾する部分を、整合しない部分ともいう。
もっとも、他の条件と矛盾する部分の補正は必須でない。

特徴抽出部１０３は、機械学習等により特徴毎に用意された推論モデルとの照合により、クエリ画像に含まれる１つ又は複数の特徴を抽出する。
図５は、特徴抽出部１０３による特徴の抽出例を説明する図である。図５の場合、クエリ画像として入力されたリビングの写真から、「高い天井」、「高所の窓」、「はしご」、「フローリング」、「木のぬくもり」、「開放的」、「シーリングファン」、「スポットライト」等が特徴として抽出されている。

図３の説明に戻る。
正規化部１０４は、ユーザがクエリとして入力した構造情報テキストの表現上のゆらぎを補正する。例えば文字種の統一、つづりや表記の揺れが吸収される。
正規化部１０５は、ユーザがクエリとして入力した感性情報テキストの表現上のゆらぎを補正する。また、正規化部１０４により、個人毎の表現のばらつきも補正される。
対応特徴分類部１０６は、構造情報テキストや感性情報テキストを構成する文字列が構造的な特徴に対応するか、感性的な特徴に対応するか、それとも両方に対応するかを分類する。

特徴補正部１０７は、ユーザの意図する検索結果が得られやすくなるように、検索エンジン１０８に与える特徴を補正する処理を実行する。本実施の形態における特徴補正部１０７は、抽出された特徴間の矛盾を除去する。例えば特徴補正部１０７は、クエリ画像から抽出された特徴のうち前提情報と矛盾する特徴を除去する補正を実行する。また例えば特徴補正部１０７は、複数のクエリ画像間で矛盾する特徴を除去する補正を実行する。

図６は、実施の形態で使用する検索サーバ１０に設けられる他の機能を説明する図である。
本実施の形態における検索サーバ１０には、分類部１０１に入力されるクエリ画像、又は、検索の結果物である画像に対するユーザの修正を支援する機能が用意されている。
本実施の形態の場合、この機能を、クエリ画像修正支援部１０９という。クエリ画像修正支援部１０９は、クエリ修正支援システムの一例である。
ここでの支援は、修正されたクエリ画像を用いた検索の結果に対する手戻りの回数を減らす観点で実行される。なお、手戻りが増える原因には、検索の結果とユーザの意図との齟齬がいつまでも解消されない場合、法律や条例等の外因により検索の結果をそのままでは活用できない場合等がある。

このため、本実施の形態におけるクエリ画像修正支援部１０９は、ユーザが指定した対象に対する修正の内容が、関連する制約に矛盾したり違反したりしないようにユーザによる修正を支援する。ここでの制約は、ユーザが指定した対象に関連する条件の一例である。本実施の形態の場合、ユーザが指定した対象に関連する条件は、修正の内容や範囲等の限界を与える。
本実施の形態の場合、クエリ画像修正支援部１０９が修正するクエリ画像には、新規に入力されるクエリ画像に限らず、データベース２０（図１参照）から検索の結果として出力された画像も含まれる。

また、クエリ画像修正支援部１０９が支援に使用する制約には、ユーザ個人の希望が反映された制約（以下「個別制約」という）と、一般的な制約（以下「一般制約」という）が含まれる。個別制約及び一般制約のいずれも、ユーザが指定した対象に関連する条件の一例である。
個別制約の具体例には、前提情報、構造情報テキスト、感性情報テキスト等が含まれる。また、一般制約の具体例には、法律、政令、規則、条例その他の法上の規制、画像検索システム１（図１参照）を利用する事業者や検索サービスを提供する事業者が定めるローカル規則、成文化されていない慣習や常識等が含まれる。因みに、法上の規則には、例えば建築基準法、火災予防条例がある。

＜クエリ画像の修正を支援する処理の例＞
以下では、クエリ画像修正支援部１０９（図６参照）として機能するプロセッサ１１（図１参照）が実行する処理動作の一例を、図７及び図８を用いて説明する。
図７は、クエリ画像修正支援部１０９が実行する処理の一部を説明するフローチャートである。図８は、クエリ画像修正支援部１０９が実行する残りの処理を説明するフローチャートである。なお、図７及び図８に示す記号のＳはステップを意味する。
まず、クエリ画像修正支援部１０９は、クエリ画像を受け付ける（ステップ１）。ここでのクエリ画像は、ユーザが新たに入力するクエリ画像、検索の結果の中からユーザが選択した画像を含む。本実施の形態の場合、クエリ画像は１つである。もっとも、複数のクエリ画像が入力されてもよい。

次に、クエリ画像修正支援部１０９は、ユーザからクエリ画像に対する修正の指示があったか否かを判定する（ステップ２）。
修正の指示が無い場合、クエリ画像修正支援部１０９は、ステップ２で否定結果を得る。ステップ２で否定結果が得られた場合、クエリ画像修正支援部１０９は、処理を終了し、クエリ画像を確定する。確定したクエリ画像は、分類部１０１（図３参照）に与えられ、検索が開始される。
一方、修正の指示があった場合、クエリ画像修正支援部１０９は、ステップ２で肯定結果を得る。ステップ２で肯定結果が得られた場合、クエリ画像修正支援部１０９は、修正の対象と修正する属性の指定を受け付ける（ステップ３）。
ユーザによる修正の対象は、例えばマウスポインタによるクエリ画像上の領域の指定により行われる。例えばクエリ画像修正支援部１０９は、マウスポインタの座標を取得すると、対応する位置に存在する領域の画像を処理し、マウスポインタで指定された物体を特定する。修正の対象を指定する他の方法には、テキストにより指定する方法もある。例えば修正の対象の欄に「窓」と入力する、又は、選択肢から「窓」を選択する。

修正する属性の指定や属性の修正の内容は、例えば対象上でのマウスの右クリックやドラッグ移動等により行われる。属性には、例えば「位置」、「サイズ」、「デザイン」、「色」等がある。修正する属性の指定は１つに限らない。すなわち、複数の指定が可能である。
なお、「位置」の修正は、例えば画面上でのドラッグアンドドロップにより可能である。また、「サイズ」の修正は、例えば指定された領域を示す矩形の範囲の角を外側に広げる、又は、内側に狭めることにより可能である。また、マウスポインタが対象の上にある状態で右クリックすることで画面上に表示されるメニューの中から修正したい属性を指定することも可能である。なお、修正が可能な属性は、対象毎に異なる。例えば窓の属性とストーブの属性は異なる。
対象の指定の場合と同様に、テキストによる入力や画面上に表示される選択肢からの選択も可能である。もっとも、対象の指定とは異なり、属性の指定は必須ではない。

修正の対象が特定されると、クエリ画像修正支援部１０９は、ステップ４及び５の処理とステップ６及び７の処理を並列に実行する。ステップ４及び５は、個別制約に関する処理であり、ステップ６及び７は、一般制約に関する処理である。
もっとも、図７の例とは異なり、ステップ４〜７の処理を時系列に実行しても良い。
まず、個別制約に関する処理について説明する。
ステップ４において、クエリ画像修正支援部１０９は、修正の対象に関連する個別制約を検出する。前述したように、個別制約は、検索の実行者であるユーザが入力する制約であり、例えば前提情報、構造情報テキスト、感性情報テキストである。本実施の形態におけるクエリ画像修正支援部１０９は、個別制約で規定される意味の解析等を通じ、修正の対象に関連がある制約を検出する。

個別制約には、例えば「落ち着いた雰囲気」、「プライバシー重視」、「陽射しをあまり入れたくない」、「大きな窓」、「明るい部屋」がある。この例の場合、制約は、窓の位置や色、サイズ、枠の種別等に関係する。
また例えば個別制約には、処理の対象となっているクエリ画像の被写体の分類の情報も含まれる。例えばクエリ画像が、建物の外観なのか、居室なのか、トイレなのか、浴室なのか、洗面室なのか、玄関なのか、納戸やサービスルームなのかの分類の情報も活用される。クエリ画像の分類は、分類部１０１（図３参照）の機能を利用してもよい。

もっとも、クエリ画像の被写体の分類は、構造情報テキストで指定することも可能である。例えば「居室として使用する」等のテキストで、クエリ画像の被写体の分類を与えることも可能である。クエリ画像の分類は、関連する制約を絞り込む上で重要な情報である。例えば居室を被写体とするクエリ画像が与えられた場合の窓の制約と、浴室を被写体とするクエリ画像が与えられた場合の窓の制約とは、制約の内容が異なる可能性がある。なお、クエリ画像の被写体が納戸の場合、窓についての制約はない。
ユーザが指定した対象に関連する個別制約が検出されると、クエリ画像修正支援部１０９は、検出された個別制約を満たす選択肢を推定又は抽出する（ステップ５）。
ステップ５において、クエリ画像修正支援部１０９は、選択肢として、例えば過去の事例から類似の事例を抽出する、又は、蓄積されている修正の履歴の傾向等からユーザが望む可能性が高い選択肢を推定する。

次に、一般制約に関する処理について説明する。
ステップ６において、クエリ画像修正支援部１０９は、修正の対象に関連する一般制約を検出する。
前述したように、一般制約は、検索の実行者であるユーザとは無関係に定まる制約であり、例えば法上の規制、ローカル規則、慣習や常識である。これらの情報は、例えば記憶装置１２（図１参照）や不図示のデータベースに記憶されている。
クエリ画像修正支援部１０９は、一般制約で規定される意味の解析等を通じ、修正の対象に指定された物体に関連する制約を検出する。

建築基準法上の制約には、例えば窓のサイズに関する制約がある。また、防火地域や準防火地域を想定する建物で使用する窓には、防火戸や防火設備の設置が義務付けられる。なお、検索の前提が防火地域や準防火地域の建物であることは、前提情報から特定が可能である。このため、一般制約の検索では、前提情報等の情報も使用される。
また、ローカル規則の制約には、例えば事業者が推奨又は調達が可能な窓ガラスの色、窓枠の材質、塗料の種別、ブランド名がある。
また、慣習や常識の制約には、例えば強度上の制約、利便性、セキュリティ、配線、換気、家具の配置、近隣への配慮がある。
ユーザが指定した対象に関連する一般制約が検出されると、クエリ画像修正支援部１０９は、検出された一般制約を満たす選択肢を抽出する（ステップ７）。
ステップ７において、クエリ画像修正支援部１０９は、選択肢として、例えば過去の事例から類似の事例を抽出する。

ステップ５及びステップ７において選択肢が推定又は抽出されると、クエリ画像修正支援部１０９は、ユーザが操作する端末３０（図１参照）に、指定された対象に関する修正の選択肢を提示する（ステップ８）。
選択肢を提示する方法には、例えばクエリ画像と重ねて提示する方法、クエリ画像とは別に提示する方法、図表等の形式で提示する方法がある。
この後、クエリ画像修正支援部１０９は、ユーザが提示された選択肢に基づく修正を希望するか否かを判定する（ステップ９）。この判定は、例えば特定の選択肢がユーザにより選択されたか否かにより行う。
ステップ９で肯定結果が得られた場合、クエリ画像修正支援部１０９は、選択された選択肢に基づいてクエリ画像を修正する（ステップ１０）。一方、ステップ９で否定結果が得られた場合、クエリ画像修正支援部１０９は、ユーザ自身によるクエリ画像への修正を受け付ける（ステップ１１）。

この後、クエリ画像修正支援部１０９は、修正後の内容を、修正の対象に対する修正の傾向又は制約と比較する（ステップ１２）。具体的には、クエリ画像修正支援部１０９は、修正後の内容が修正の対象に対する修正の傾向や制約に矛盾していないか又は違反していないかを確認する。
続いて、クエリ画像修正支援部１０９は、矛盾又は違反があるか否かを判定する（ステップ１３）。
矛盾も違反もない場合、クエリ画像修正支援部１０９は、ステップ１３で否定結果を得、ステップ１に戻る。すなわち、修正後のクエリ画像を新たなクエリ画像に設定する。

一方、矛盾又は違反がある場合、クエリ画像修正支援部１０９は、ステップ１３で肯定結果を得る。
この場合、クエリ画像修正支援部１０９は、ユーザに、矛盾又は違反の内容を提示する（ステップ１４）。
この場合、クエリ画像修正支援部１０９は、修正の見直し又は個別制約の見直しを受け付け（ステップ１５）、ステップ１２に戻る。このループ処理は、ステップ１３で否定結果が得られるまで継続される。

＜ユーザインタフェースの例＞
以下では、端末３０（図１参照）に表示されるインタフェース画面の具体例を説明する。

・例１
図９は、対象と属性の指定に用いるインタフェース画面の一例を示す図である。（Ａ）は修正の対象を指定する例を示し、（Ｂ）は修正する属性を指定する例を示す。
図９に示すインタフェース画面２００は、ステップ３（図７参照）で用いられる。
図９に示すインタフェース画面２００には、クエリ画像の表示欄２００Ａと、構造情報テキストの入力に用いられるテキスト欄２００Ｂと、感性情報テキストの入力に用いられるテキスト欄２００Ｃとが配置されている。

（Ａ）に示すインタフェース画面２００では、マウスポインタ２０２により窓２０１が修正の対象に指定されている。また、テキスト欄２００Ｂには、修正の対象である窓を居室で用いることが指定されている。また、テキスト欄２００Ｃには、修正の対象である窓を、温かみがある家で用いたいこと、落ち着いた雰囲気にしたいこと、プライバシーを重視したいこと、陽射しをあまり入れたくないこと等が指定されている。
（Ｂ）に示すインタフェース画面２００は、マウスの右クリック等の操作により、プルダウンメニューが開かれた状態を示している。プルダウンメニューには、指定された対象について属性の候補が羅列されている。図９の場合、移動、サイズ、デザイン、色が示されている。また、図９では、修正する属性としてサイズが指定された状態を表している。このため、サイズの行が、ハイライト表示されている。

図１０は、修正の受け付けに用いられるインタフェース画面の例を示す図である。（Ａ）は修正の対象を指定した状態を示し、（Ｂ）は修正の対象のサイズを画面上の操作で拡大する例を示し、（Ｃ）は修正の対象のサイズを画面上の操作で縮小する例を示し、（Ｄ）は修正の対象の位置を画面上の操作で移動する例を示す。
図１０には、クエリ画像の表示欄２００Ａだけを示している。なお、図１０に示すインタフェース画面は、例えばステップ１１（図８参照）で用いられる。
図１０の場合も、窓２０１が修正の対象に指定されている。ただし、図１０の場合には、マウスポインタ２０２の指定により、クエリ画像内の窓２０１がオブジェクトとして認識され、修正が可能な状態になる。このため、図１０の例では、オブジェクトの隅に位置合わせしたマウスポインタ２０２をそのまま対角線方向に移動させることで、オブジェクトのサイズが変更されている。また、窓２０１を指定した状態でマウスポインタ２０２をドラッグすることで、オブジェクトの位置が移動されている。
図１０に示す表示は、修正を支援する情報の一例である。

・例２
図１１は、指定された対象と属性に関する修正の選択肢の提示に用いられるインタフェース画面２１０の一例を示す図表である。
図１１に示す図表は、図９（Ａ）に示す指定を前提としている。すなわち、修正の対象は、「居室の窓」の場合である。
図１１の場合、修正の対象は、「選択されたｐａｒｔｓ」の欄２１１に示されている。修正の属性については、「消去」の欄２１２と「修正が可能な属性」の欄２１３が設けられている。

このうち、「消去」の欄２１２には、「可否」と「理由」の欄が設けられる。図１１の場合、窓の消去は「不可」である。その理由は、修正の対象である窓が居室で用いられるためである。
因みに、理由の欄には「「居室」として使われる予定。「居室」の窓に関する規制に建築基準法２条４号がある。」と表示されている。

「修正が可能な属性」の欄２１３には、「属性名」、「範囲（上限値、下限値）」、「理由」、「推奨」、「理由」の欄が設けられる。
図１１の場合、「属性名」には、「壁面上の位置」、「窓のサイズ」、「窓の色」、「枠の色」、「枠の形」、「枠の種別」が例示されている。
以下では、「属性名」に示されている項目別に記載の内容を説明する。

（壁面上の位置）
図１１の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「床からの高度ａ１ｃｍ」、「天井までの高度ｂ１ｃｍ」、「左壁までの距離ｃ１ｃｍ」、「右壁までの距離ｄ１ｃｍ」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として「強度上の考慮、工事の難易度、開閉の利便性、セキュリティ上の考慮（子供向け）、電気配線、換気、家具配置、近隣への配慮など」等の情報が示されている。
「推奨」の欄には、「床からの高度ａ２ｃｍ」、「天井までの高度ｂ２ｃｍ」、「左壁までの距離ｃ２ｃｍ」、「右壁までの距離ｄ２ｃｍ」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、「強度、コスト、利便性、セキュリティ、その他への影響を総合的に考慮。社内に多くの採用実績がある。」等の推奨の理由が示されている。

（窓のサイズ）
図１１の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「採光：採光に有効な面積がその居室の床面積の７分の１以上必要」、「換気：換気に有効な面積がその居室の床面積の２０分の１以上必要」、「防火：防火地域や準防火地域では延焼の恐れのある部分に法令で定める構造の防火戸、その他の防火設備が必要」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「建築基準法２条４号」が示されている。
「推奨」の欄には、「ｅ平米」が示されている。
「理由」の欄には、この例の場合、「「落ち着いた雰囲気、プライバシー重視、陽射しをあまり入れたくない」という希望と建築基準法２条４号を満たすため、窓のサイズを縮小する。」等の推奨の理由が示されている。

（窓の色）
図１１の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「透明、茶色」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「調達が可能な色」が示されている。
「推奨」の欄には、「淡色」が示されている。
「理由」の欄には、「「温かみがある家」という希望を満たすため、「淡色」を推奨。壁の色との整合性も考慮する。」等の推奨の理由が示されている。なお、推奨の理由では、社内の基準や建築業界におけるデザインに関する基準も参照される。これらは、慣習や常識の類である。

（枠の色）
図１１の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「任意」が示されている。すなわち、枠の色については制約が無い。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「塗料（混合）による。」等の情報が示されている。
「推奨」の欄には、「淡色」が示されている。
「理由」の欄には、「「温かみがある家」との希望を満たすため、「淡色」を推奨。壁の色との整合性も考慮する。」等の推奨の理由が示されている。なお、推奨の理由では、社内の基準や建築業界におけるデザインに関する基準も参照される。

（枠の形）
図１１の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「四角、円型、三角など」が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「調達又は作成が可能な形」等の情報が示されている。
「推奨」の欄には、「四角」が示されている。
「理由」の欄には、「コスト。社内の事例集でも多くの採用実績がある。」等の推奨の理由が示されている。

（枠の種別）
図１１の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「引き違い窓、ルーバー窓、上げ下げ窓、すべり出し窓」が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「調達又は作成が可能な形」等の情報が示されている。
「推奨」の欄には、「ルーバー窓」が示されている。
「理由」の欄には、「「落ち着いた雰囲気、プライバシー重視、陽射しをあまり入れたくない」との希望を満たすため。」等の推奨の理由が示されている。
図１１に示す表示は、修正を支援する情報の一例である。

・例３
図１２は、指定された対象と属性に関する選択肢の提示に用いられるインタフェース画面の他の例を示す図表である。（Ａ）は選択肢が提示される前の画面を示し、（Ｂ）は修正が可能な最小サイズを提示する画面を示し、（Ｃ）は推奨される枠の種別と窓のサイズを提示する画面を示す。
図１２の場合も、インタフェース画面を構成するクエリ画像の表示欄２００Ａの欄だけを示している。
なお、図１２に示す提示の例は、インタフェース画面２１０（図１１参照）が提示された状態で予め定めた操作があった場合に実行されてもよい。もっとも、インタフェース画面２１０の提示は必須ではない。
図１２の場合、修正可能な窓の最小サイズは、元のサイズよりも小さい。また、推奨される枠の種別は、ルーバー窓である。
図１２に示す表示は、修正を支援する情報の一例である。

・例４
図１３は、修正の対象の指定に用いられるインタフェース画面の他の例を示す図表である。
図１３に示すインタフェース画面２２０の場合、クエリ画像の表示欄２００Ａとしてロッジ風のリビングの写真が表示されている。クエリ画像２００には、薪ストーブ２０４があり、複数のソファーが配置されている。
図１３に示すインタフェース画面２２０にも、構造情報テキストの入力に用いられるテキスト欄２００Ｂと、感性情報テキストの入力に用いられるテキスト欄２００Ｃとが配置されている。図１３の場合、テキスト欄２００Ｂには「リビング」と入力され、テキスト欄２００Ｃには「温かみがある家」が入力されている。
また、図１３では、黒色の薪ストーブ２０４がマウスポインタ２０２で指定されている。

・例５
図１４は、個別制約に基づいた修正の対象に対応する選択肢の提示例を示す図である。図１４の場合、修正の対象は薪ストーブ２０４である。ここでの薪ストーブ２０４の色は黒色である。
ところで、前述したように、テキスト欄２００Ｃ（図１３参照）には「温かみがある家」が入力されている。このため、インタフェース画面２３０には、淡色系の薪ストーブが選択肢として表示されている。
図１４の場合、インタフェース画面２３０には、説明文２３１、選択肢の選択に用いるラジオボタン２３２、２３４、選択肢の画像２３３、２３５、選択の確定に用いる「確定」ボタン２３６、選択のキャンセルに用いる「戻る」ボタン２３７が配置されている。
なお、説明文２３１には、「「温かみがある家」との条件から、以下の色への修正を提案します。気に入った色があれば、選択して確定ボタンを押してください。」等の情報が表示される。
また、本実施の形態の場合、推奨される薪ストーブは、調達の観点やコストの観点その他の一般成約も考慮して提示される。
図１４に示す表示は、修正を支援する情報の一例である。

・例６
図１５は、一般制約に基づいた修正の対象に対応する選択肢の提示例を示す図である。（Ａ）はクエリ画像の表示欄２００Ａにおいて薪ストーブ２０４が指定された状態を示し、（Ｂ）は薪ストーブ２０４が同じ空間に存在する他の物品に与える影響の提示例を示す。
クエリ画像の表示欄２００Ａの内容は、図１３に示すインタフェース画面２２０で用いたクエリ画像の表示欄２００Ａの内容と同じある。すなわち、図１５のクエリ画像の表示欄２００Ａは、リビングの写真である。
（Ｂ）に示すインタフェース画面２４０は、薪ストーブ２０４が設置されているリビングの平面図を表している。また、薪ストーブ２０４を中心とする同心円は、薪ストーブ２０４から周囲に伝わる熱の強さを表している。同心円の中心ほど、伝わる温度が高く、周辺ほど伝わる温度が低いことを色の濃淡で示している。
図１５の場合、薪ストーブ２０４の周囲には、ソファー、キッチン、テーブルが配置されている。なお、薪ストーブ２０４からの熱の影響は、テーブルが一番大きく、次にキッチン、次にソファーである。この表示は、薪ストーブの周囲に配置されている他の物品の配置に関する修正の必要性に対する気づきをユーザに与える。また、この表示は、ソファーやキッチン等の配置に関する修正に用いられる。
図１５に示す表示は、修正を支援する情報の一例である。

図１６は、一般制約の一例であるローカル規則に基づいた選択肢の提示例を示す図である。
図１６に示すインタフェース画面２５０は、社内に蓄積されている事例の中から薪ストーブ２０４の設置場所の候補が３つ見つかった場合における選択肢の表示例である。
なお、３つの候補のうちの１つは、薪ストーブ２０４をリビングの中央に配置するレイアウトである。ただし、このレイアウトは、ユーザがクエリ画像で選択している。
このため、インタフェース画面２５０では、他の２つの設置場所が選択肢として表示されている。

選択肢の１つは、薪ストーブ２０４をリビングの隅に配置するレイアウト２４３である。レイアウト２４３の近くには、選択用のラジオボタン２４２が表示されている。
選択肢の残る１つは、薪ストーブ２０４を壁際の中央付近に配置するレイアウト２４５である。レイアウト２４５の近くにも、選択用のラジオボタン２４４が表示されている。
その他、インタフェース画面２５０には、説明文２４１、選択の確定に用いる「確定」ボタン２４６、選択のキャンセルに用いる「戻る」ボタン２４７が配置されている。
図１６に示す表示は、修正を支援する情報の一例である。

ところで、薪ストーブ２０４の配置には、建築基準法や火災予防法等の制約が関係する。
図１７は、一般制約の一例である火災予防法上の制約をユーザに提示する画面の例を示す図である。
図１７に示すインタフェース画面２６０には、ストーブ本体と周囲にある可燃物に要求される離隔距離が模式図により表されている。このインタフェース画面２６０も、修正を支援する情報の一例である。
図１７の場合、ストーブ本体と可燃物等との離隔距離は、前方について１．５ｍ以上、後方について１．０ｍ以上、側方について１．０ｍ以上、上方について１．５ｍ以上と定められている。
インタフェース画面２６０の表示により、図表等のテキストベースでの提示に比して、薪ストーブ２０４と周囲の物品との間に要求される関係の把握が容易になる。

図１８は、一般制約の一例である火災予防法上の制約をユーザに提示する画面の他の例を示す図である。
図１８に示す例は、薪ストーブ２０４をリビングの隅や壁際に設置する場合に火災予防条例等から求められる仕様を表している。
図１８の例では、壁と遮熱壁の間に３０ｍｍ以上の隙間を設ける必要があること、薪ストーブ２０４と遮熱壁との間に５００ｍｍ以上の隙間が必要であることが示されている。因みに、遮熱壁には、不燃材である耐火レンガ等が用いられる。
なお、薪ストーブ２０４の下には、耐熱レンガ炉台等の耐火処理が必要であることも示されている。
図１８に示す表示も、ユーザが対象に指定した薪ストーブ２０４と周囲の物品との関係が図的に表現されるため、図表等のテキストベースだけで提示される場合に比して、要求される仕様の把握が容易になる。図１８に示す表示は、修正を支援する情報の一例である。

・例７
図１９は、指定された対象と属性に関する修正の選択肢の提示に用いられるインタフェース画面２７０の一例を示す図表である。
図１９に図表は、修正の対象が「リビングにあるストーブ」の場合である。
図１９の場合、修正の対象は、「選択されたｐａｒｔｓ」の欄２７１に示されている。修正の属性については、「消去」の欄２７２と「修正が可能な属性」の欄２７３が設けられている。

このうち、「消去」の欄２７２には、「可否」と「理由」の欄が設けられる。図１９の場合、ストーブの消去は「可」である。
因みに、理由の欄には、「必須ではない。床暖房、エアコン等の代用の暖房手段がある。」と表示されている。
「修正が可能な属性」の欄２７３には、「属性名」、「範囲（上限値、下限値）」、「理由」、「推奨」、「理由」の欄が設けられる。
図１９の場合、「属性名」には、「位置」、「ブランド」、「サイズ」、「色」が例示されている。
以下では、「属性名」に示されている項目別に記載の内容を説明する。

（位置）
図１９の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「前方１．５ｍ以上」、「後方１．０ｍ以上」、「側方１．０ｍ以上」、「上方１．５ｍ以上」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「火災予防条例」が示されている。
「推奨」の欄には、「壁際や隅に設置する。前方ａ３ｍ、後方ｂ３ｍ、側方ｃ３ｍ、上方ｄ３ｍ」が示されている。
「理由」の欄には、「部屋の中央にストーブを設置する例に修正の希望あり。社内の他の事例を抽出。」等の推奨の理由が示されている。
ここでの推奨の例が、インタフェース画面２５０（図１６参照）である。

（ブランド）
図１９の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「任意」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「特になし」が示されている。
「推奨」の欄には、「ブランドＸ、ブランドＹ、ブランドＺ」が示されている。
「理由」の欄には、この例の場合、「調達が可能なブランド。「温かみがある家」との希望との関係でブランドＸ、Ｙ、Ｚがおすすめ。」等の推奨の理由が示されている。

（サイズ）
図１９の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「任意」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「特になし」が示されている。
「推奨」の欄には、「Ｍサイズ」が示されている。
「理由」の欄には、「採用実績が最も多いサイズ。」等の推奨の理由が示されている。

（色）
図１９の場合、「範囲（上限値、下限値）」の欄には、「任意」等の情報が示されている。
「理由」の欄には、修正の範囲が制限される理由として、「特になし」が示されている。
「推奨」の欄には、「淡色」が示されている。
「理由」の欄には、「「温かみがある家」との希望を満たすため、「淡色」を推奨。」等の推奨の理由が示されている。
図１９に示す表示も、修正を支援する情報の一例である。

＜他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は前述した実施の形態に記載の範囲に限定されない。前述した実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。

前述の実施の形態では、設計事務所やデザイン事務所での使用を想定する画像検索システムを例示したが、クエリ画像とテキスト情報を入力する画像検索システムであれば、使用分野は建築関係に限らない。例えばウェブ検索や文書の検索にも活用が可能である。
前述の実施の形態では、修正の対象として窓が指定された場合に、窓が設けられる居室との関係で窓の修正に関する制約が定められているが、窓が設けられる壁面との関係で窓の修正に関する制約が定められてもよい。すなわち、修正の条件は、修正の対象と当該対象が設けられる空間との関係により定まる場合に限らず、修正の対象と修正の対象が設置される部材や場所との関係によって定まる場合もある。また、薪ストーブ２０４と床との関係や薪ストーブ２０４と壁との関係も修正の対象と修正の対象が設置される部材や場所との関係の一例である。
なお、窓と壁面の関係等は、修正の対象と他の物品との関係の一例でもある。

なお、前述した各実施の形態におけるプロセッサは、広義的な意味でのプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばＣＰＵ（＝Central Processing Unit）等）の他、専用的なプロセッサ（例えばＧＰＵ（＝Graphical Processing Unit）、ＡＳＩＣ（＝Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（＝Field Programmable Gate Array）、プログラム論理デバイス等）を含む。
また、前述した各実施の形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサが単独で実行してもよいが、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して実行してもよい。また、プロセッサにおける各動作の実行の順序は、前述した各実施の形態に記載した順序のみに限定されるものでなく、個別に変更してもよい。

１…画像検索システム、１０…検索サーバ、１１…プロセッサ、１２…記憶装置、２０…データベース、３０…端末、５０…コンピュータ、５１…前処理部、５２…構造情報抽出部、５３…前処理部、５４…感性情報抽出部、１０１…分類部、１０２…前処理部、１０３…特徴抽出部、１０４、１０５…正規化部、１０６…対応特徴分類部、１０７…特徴補正部、１０８…検索エンジン、１０９…クエリ画像修正支援部

Claims (15)

1. クエリとして使用する画像の少なくとも一部が修正の対象として指定された場合、指定された対象に関連する条件に応じて、修正を支援する情報をユーザに提示する
   プロセッサを有するクエリ修正支援システム。
2. 前記条件は、指定された前記対象との関係により定まる、請求項１に記載のクエリ修正支援システム。
3. 前記プロセッサは、
   前記対象の配置が可能な範囲を提示する、請求項２に記載のクエリ修正支援システム。
4. 前記プロセッサは、
   前記対象について推奨される位置を提示する、請求項３に記載のクエリ修正支援システム。
5. 前記プロセッサは、
   前記対象の大きさを変更可能な範囲を提示する、請求項２に記載のクエリ修正支援システム。
6. 前記プロセッサは、
   前記対象について推奨される大きさを提示する、請求項５に記載のクエリ修正支援システム。
7. 前記条件は、指定された前記対象と他の物品との関係を含む、請求項３に記載のクエリ修正支援システム。
8. 前記プロセッサは、
   前記他の物品との関係で修正を支援する情報を提示する、請求項７に記載のクエリ修正支援システム。
9. 前記条件は、指定された前記対象毎に定まる、請求項１に記載のクエリ修正支援システム。
10. 前記プロセッサは、
    前記対象について推奨される修正の内容を提示する、請求項９に記載のクエリ修正支援システム。
11. 前記条件は、検索サービスの提供者により指定される、請求項１に記載のクエリ修正支援システム。
12. 前記条件は、ユーザが入力したクエリに基づいて設定される、請求項１に記載のクエリ修正支援システム。
13. 前記プロセッサは、
    前記修正を支援する情報として前記条件の内容を提示する、請求項１に記載のクエリ修正支援システム。
14. クエリとして使用する画像の少なくとも一部が修正の対象として指定された場合、指定された対象に関連する条件に応じて、修正を支援する情報をユーザに提示し、
    修正を受け付けた場合、修正後の画像をクエリに用いてデータベースを検索する
    プロセッサを有する検索システム。
15. コンピュータに、
    クエリとして使用する画像の少なくとも一部が修正の対象として指定された場合、指定された対象に関連する条件に応じて、修正を支援する情報をユーザに提示する機能と
    を実行させるプログラム。

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