JP2021072080A - 演算装置及び演算方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の服飾品の組み合わせのパターンのユーザとの相性を提示することができる演算装置を提供する。【解決手段】演算装置１は、複数の服飾品の組み合わせのパターンに対するユーザ特性のマッチング度合を算出し、算出されたマッチング度合に基づいて１以上のパターンを提示させる。【選択図】図１

Description

本開示は、演算装置及び演算方法に関する。

衣服等の服飾物を選ぶ際、他の服飾品との組み合わせが考慮されることが多い。例えば特開２０１５−０７９３６２号公報（特許文献１）など、画像を用いて試着した状態を表示する技術が知られている。この技術を利用すると、表示画面で装着状態を確認することができる。

特開２０１５−０７９３６２号公報

しかしながら、服飾品は、服飾品間の相性のみならず、それを装着するユーザとの相性も重要である。そのため、専門家のアドバイスが欲しいという要望がある一方で、店舗などで実際にスタッフのアドバイスを求めるのは面倒であったり、心理的な負担であったりする場合もある。そこで、複数の服飾品の組み合わせのパターンのユーザとの相性に基づいてパターンを提示することができる演算装置を提供する。

ある実施の形態に従うと、演算装置は、複数の服飾品の組み合わせのパターンに対するユーザ特性のマッチング度合を算出し、算出されたマッチング度合に基づいて１以上のパターンを提示させる。

他の実施の形態に従うと、演算方法は、複数の服飾品の組み合わせのパターンを指定し、パターンに対するユーザ特性のマッチング度合を求めるための演算モデルを用いて、指定されたパターンに対するユーザのマッチング度合を算出する。

更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。

図１は、実施の形態に係るスタイル提案システム（以下、単にシステムと略する）の概略図である。 図２は、システムに含まれる演算装置の構成を表した概略図である。 図３は、演算装置の用いるパターンテーブルの具体例を示した図である。 図４は、演算装置での演算方法の一例を表したフローチャートである。 図５は、演算装置での演算の際に表示装置に表示される画面例である。 図６は、演算装置での演算の際に表示装置に表示される画面例である。 図７は、演算装置での演算の際に表示装置に表示される画面例である。 図８は、第２の実施の形態に係る演算装置の構成を表した概略図である。 図９は、第２の実施の形態に係る演算装置での演算方法の一例を表したフローチャートである。 図１０は、演算装置での演算の際に表示装置に表示される画面例である。 図１１は、第３の実施の形態に係る演算装置の構成を表した概略図である。 図１２は、演算装置での演算の際に表示装置に表示される他の画面例である。

＜１．演算装置及び演算方法の概要＞

（１）本実施の形態に従う演算装置は、複数の服飾品の組み合わせのパターンに対するユーザ特性のマッチング度合を算出し、算出されたマッチング度合に基づいて１以上のパターンを提示させる。マッチング度合は、パターンがユーザに似合うパターンであるか否かを指標化したものであって、例えば、ポイントである。パターンに対するユーザのマッチング度合が算出されることで、ユーザにマッチング度合に基づいてパターンを提示することができる。

（２）好ましくは、マッチング度合を算出することは、演算モデルを用いて、パターンごとにユーザ特性のマッチング度合を算出することを含む。パターンごとのマッチング度合が算出されることで、ユーザに特定のパターンと当該ユーザとのマッチング度合に基づいてパターンを提示することができる。

（３）好ましくは、演算モデルは、複数パターンそれぞれについてマッチング度合を求めることができる。これにより、複数パターンについて算出されたユーザとのマッチング度合に基づいてパターンを提示することができる。

（４）好ましくは、マッチング度合を算出することは、複数パターンのうちのユーザが選択したパターンについてのマッチング度合を算出することを含む。これにより、ユーザの選択したパターンについて、そのユーザとのマッチング度合を提示することができる。

（５）好ましくは、マッチング度合を算出することは、複数パターンそれぞれについてのマッチング度合を算出することを含み、複数パターンそれぞれのマッチング度合に基づいて、複数パターンの中からユーザに提案するパターンを少なくとも１つ選択する。これにより、マッチング度合に基づいて選択されたパターンをユーザに提示することができる。

（６）好ましくは、演算装置は、複数の演算モデルの中から、１つの演算モデルを選択し、選択した演算モデルをマッチング度合の算出に用いる。これにより、選択された演算モデルで算出されたマッチング度合をユーザに提供することができる。

（７）好ましくは、演算モデルを選択することは、ユーザの選択操作に従って１つの演算モデルを選択することを含む。これにより、ユーザの選択した演算モデルで算出されたマッチング度合をユーザに提供することができる。

（８）好ましくは、ユーザの選択操作に従って１つの演算モデルを選択することは、複数の演算モデルそれぞれの特徴を、ユーザが選択可能なように提示し、提示に対する選択操作を受け付けることを含む。複数の演算モデルそれぞれの特徴が提示されることで、ユーザは、演算モデルを選択しやすくなる。

（９）好ましくは、演算モデルを選択することは、ユーザのユーザ特性に基づいて１つの演算モデルを選択することを含む。これにより、ユーザに適した演算モデルで算出されたマッチング度合をユーザに提供することができる。

（１０）好ましくは、演算モデルは、パターンについてユーザ特性ごとのマッチング度合を規定する情報を含む。これにより、対象のユーザについて、演算モデルからユーザ属性に応じたマッチング度合を規定する情報を読み出すことでマッチング度合を提供することができる。

（１１）好ましくは、演算モデルは、複数ユーザそれぞれについてユーザ属性ごとにパターンについて付与されたマッチング度合を機械学習することで、ユーザ属性を入力するとマッチング度合を出力する学習モデルである。これにより、対象のユーザについてのユーザ属性を入力することでそのユーザについてのマッチング度合をユーザに提供することができる。

（１２）好ましくは、マッチング度合を算出することは、１以上のパターンからなるパターングループの特性に対するユーザ特性のマッチング度合を算出することを含み、パターンを提示させることは、マッチング度合に基づいて選択された１以上のパターングループを選択し、選択されたパターングループに属する１以上のパターンを提示させることを含む。パターンに対するユーザのマッチング度合が算出されることで、ユーザにマッチング度合に基づいてパターンを提示することができる。
（１３）
好ましくは、服飾品及び／又はパターンを装着したモデルの画像を記憶する画像データベースと、モデルの画像を外部の表示装置に出力させる処理を実行するプロセッサと、を有し、モデルの画像は、服飾品単体ごと又はパターンごとに対応付けられた姿勢又は動作を行うものである。ユーザは、例えば、服飾品単体又はパターンに似合う姿勢又は動作を知ることができる。
（１４）
好ましくは、服飾品単体ごと又はパターンごとに対応付けられたアドバイス情報を記憶するアドバイスデータベースと、アドバイス情報を外部の表示装置に出力させる処理を実行するプロセッサと、を有し、アドバイス情報は、服飾品単体ごと又は前記パターンごとに対応付けられたユーザの姿勢、動作、ヘアスタイル、及び、当該服飾品単体又は当該パターンとともに身に付ける他の服飾品の情報のうち少なくともいずれかの情報を含み、テキスト及び／又は音声である。ユーザは、例えば、服飾品単体又はパターンに似合う姿勢、動作、ヘアスタイル、又はともに身に付けることが好ましい他の服飾品を知ることができる。

（１５）他の実施の形態に従う演算方法は、複数の服飾品の組み合わせのパターンを指定し、パターンに対するユーザ特性のマッチング度合を求めるための演算モデルを用いて、指定されたパターンに対するユーザのマッチング度合を算出する。この方法によると、パターンと当該ユーザとのマッチング度合に基づいてパターンを提示することができる。

＜２．演算装置及び演算方法の例＞

［第１の実施の形態］

図１を参照して、本実施の形態に従うスタイル提案システム（以下、単にシステムと略する）１００は、演算装置１を含む。演算装置１は、パターンテーブル１２１を有する。パターンテーブル１２１は、複数の服飾品の組み合わせのパターンに対するユーザ特性のマッチング度合を求めるための演算モデルを１つ以上含む。服飾品は、例えば、衣服、靴、バッグ、アクセサリーなどである。パターンは、複数種類の服飾品の組み合わせを指す。服飾品が衣服である場合、パターンはいわゆるコーディネートとも呼ばれ、例えば、ジャケット、トップス、及び、ボトムの組み合わせ、などである。パターンテーブル１２１については後述する。

システム１００は、さらに、表示装置５を含む。表示装置５は、ユーザが使用することが想定された表示装置であって、例えば、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、大型のディスプレイ、などである。大型のディスプレイは、例えば、等身大のディスプレイであって、家庭内や店舗などに設置されて姿見（ミラー）のように用いられるディスプレイが想定される。

演算装置１及び表示装置５は、インターネット等の通信網２に接続可能である。表示装置５は、ユーザ操作を受け付けて、ユーザ操作に従う信号を演算装置１に送信する。演算装置１は、受信した信号に従って後述する算出処理を実行し、算出結果に基づくデータを表示装置５に送信する。

図２を参照して、演算装置１は、プロセッサ１１とメモリ１２とを有するコンピュータで構成される。メモリ１２は、一次記憶装置であってもよいし、二次記憶装置であってもよい。演算装置１は、通信網２にアクセスするための通信装置１３をさらに有する。

メモリ１２は、パターンテーブル１２１と、ユーザデータベース（以下、ＤＢ）１２２とを有する。好ましくは、メモリ１２は、さらに、画像ＤＢ１２３を有する。また、メモリ１２は、プロセッサ１１によって実行されるプログラム１２４を記憶している。

ユーザＤＢ１２２は、ユーザ情報を登録しているデータベースである。ユーザ情報は、パターンに対するマッチング度合を算出するために用いるユーザの属性を含む。ユーザの属性は、例えば、性別、年齢帯、体形、顔の形（顔型）、肌色、などである。ユーザ情報は、ユーザごとに、ユーザ名などのユーザの識別情報に関連付けてユーザＤＢ１２２に登録される。

また、ユーザ情報は、ユーザに関連付けられた表示装置５の識別情報を含む。ユーザに関連付けられた表示装置５は、例えば、そのユーザの所有する表示装置５である。これにより、表示装置５からの信号に基づいて、その表示装置５のユーザを特定することができる。

パターンテーブル１２１は、パターンのユーザに対するマッチング度合を規定するテーブルである。マッチング度合は、そのパターンがユーザに似合うパターンであるか否かを指標化したものであって、例えば、ポイントである。ポイントは、例えば、１００点が似合う状態を表し、０点が似合わない状態を表すとした点数である。

具体的には、図３を参照して、パターンテーブル１２１は、パターンに対して、ユーザ属性ごとにポイントを規定する、演算モデルを含む。すなわち、図３の例の第１列目では、パターンＰ１について、性別「Ｆ」、年齢帯「２０〜３０」、体形「Ｓ」、顔型「丸」、及び、肌色「色白」のユーザ属性についてポイント「９５」を規定し、第２列目では、性別「Ｆ」、年齢帯「２０〜３０」、体形「Ｓ」、顔型「丸」、及び、肌色「褐色」のユーザ属性についてポイント「６０」を規定している。つまり、パターンテーブル１２１は、同一のパターンＰ１について、ユーザ属性ごとにポイントを規定する演算モデルを含む。この演算モデルを用いることにより、パターンＰ１について、ユーザ属性ごとにマッチング度合が得られる。

ユーザ属性ごとのポイントは、例えば、スタイリストなどのマッチング度合を判定できる人によって決定された値であってよい。その場合、演算モデルはそのスタイリストのスタイリングのポリシーを表したものになる。つまり、１つの演算モデルはその一人のスタイリストに対応したものとなっている。以降の説明において、演算モデルとスタイリストとが対応付けられていることは、演算モデルがスタイリストによって決定されたポイントをマッチング度合として規定するものであることを意味している。

好ましくは、パターンテーブル１２１に含まれる１つの演算モデルは、図３に示されるように、複数のパターンＰ１，Ｐ２，…について、それぞれ、ユーザ属性ごとにポイントを規定している。この演算モデルを用いることにより、複数パターンＰ１，Ｐ２，…それぞれについて、ユーザ属性ごとにマッチング度合が得られる。演算モデルがスタイリストと対応したものである場合、複数のパターンＰ１，Ｐ２，…それぞれのユーザ属性ごとにポイントは、同一のスタイリストによって複数のパターンＰ１，Ｐ２，…それぞれに対して決定された値である。

好ましくは、パターンテーブル１２１は、図３に示されるように、演算モデルを複数含む。すなわち、パターンテーブル１２１は、パターンＰ１，Ｐ２，…についてのユーザ属性ごとにマッチング度合を規定する演算モデルを、複数含む。

演算モデルとスタイリストとが対応している場合、複数の演算モデルは、それぞれ異なるスタイリストによって決定された値をマッチング度合として規定したものである。そのような場合を想定して、図３の例では、複数の演算モデルそれぞれに「スタイリストＡ」、「スタイリストＢ」、「スタイリストＣ」…のタイトルが付されている。これは、複数の演算モデルがそれぞれ、「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」…で識別されるスタイリストに対応していることを意味している。つまり、パターンテーブル１２１は、複数スタイリストそれぞれに対応した複数の演算モデルを含んでいるものとされている。

従って、演算モデルは、１又は複数のパターンのグループについて、適したユーザ属性の傾向を規定したものであって、各スタイリストの特性、つまり、各スタイリストの設定した１以上のパターンからなるパターングループの特性を表しているとも言える。

画像ＤＢ１２３は、マッチング度合の算出に用いることが可能なパターンを構成する複数の服飾品の画像を登録しているデータベースである。画像ＤＢ１２３には、例えば、ジャケットの画像、トップスの画像、ボトムの画像、靴の画像、などが登録されている。これにより、パターンやパターンを構成する各服飾品を画像でユーザに提示することができる。そのため、ユーザは実物をイメージしやすくなる。

なお、画像は、服飾品単体の画像であってもよいし、服飾品を装着したモデルの画像であってもよい。また、モデルの画像は、後述するように、ユーザの顔画像と併せて表示して試着状態とするために、モデルの首から下、つまり、顔領域を除く画像であってもよい。また、画像は静止画であっても動画であってもよい。

好ましくは、画像ＤＢ１２３には、同一の服飾品についてサイズに応じて異なる画像が登録されている。これにより、パターンやパターンを構成する各服飾品をサイズに応じた画像でユーザに提示することができる。そのため、ユーザは、例えば自身のサイズに応じた服飾品をイメージしやすくなる。

好ましくは、画像ＤＢ１２３には、ユーザの画像が登録されている。ユーザの画像は、ユーザの全身画像のうちの少なくとも一部の画像であってもよい。一部の画像は、例えば顔画像である。これにより、パターンとユーザの画像とを合成したり同時に表示したりする提示を表示装置５に行わせることが可能になる。その結果、ユーザは、例えば自身が服飾品を装着した、つまり、試着状態を画像で確認することができ、試着状態をイメージしやすくなる。

プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラム１２４を実行することによって属性抽出処理１１１を実行する。属性抽出処理１１１は、通信装置１３が受信した表示装置５からのデータに含まれるユーザの識別情報に基づいて、ユーザＤＢ１２２からそのユーザのユーザ属性を抽出する処理である。ユーザ属性が抽出されることで、後述の算出処理１１３での演算にユーザ属性を用いることができる。

プロセッサ１１は、プログラム１２４を実行することによって第１提示処理１１２を実行する。第１提示処理１１２は、パターンテーブル１２１に含まれる複数の演算モデルを、ユーザが選択可能な選択肢として表示装置５に表示させる処理である。

第１提示処理１１２は、演算モデルごとに、その演算モデルの選択肢として提示するための提示情報を予め記憶しておく。提示情報は、例えば、演算モデルに対応したスタイリストの名前などの演算モデルの識別情報である。好ましくは、提示情報は、スタイリスト名に加えて、演算モデルの特徴を表す情報である。演算モデルの特徴は、例えば、対象とするユーザの属性である。また、演算モデルに対応したスタイリストの特徴であってもよい。スタイリストの特徴は、例えば、スタイリングの対象となるユーザの属性、スタイリングのポリシー、得意とするスタイリング、活躍する雑誌などの媒体、スタイリングを手掛けた有名人、などである。

第１提示処理１１２は、パターンテーブル１２１に含まれる複数の演算モデルそれぞれの提示情報を通信装置１３に渡し、演算モデルの選択肢として表示させる制御信号とともに表示装置５に送信させることを含む。これにより、表示装置５に複数の演算モデルの選択肢が表示される。その際に、上記のような演算モデルの特徴が表示されることによって、ユーザは、演算モデルを選択しやすくなる。

好ましくは、第１提示処理１１２は、スタイリスト選択処理１１７を含む。スタイリスト選択処理１１７は、パターンテーブル１２１に含まれる複数の演算モデルのうちから１以上の演算モデルを表示装置５で提示する候補として選択する処理である。スタイリスト選択処理１１７では、一例として、演算モデルの登録日時や、季節などの、表示装置５のユーザに関わらない情報に基づいて演算モデルが選択されてもよい。また、他の例として、表示装置５のユーザの性別や年齢帯などのユーザの属性に応じて演算モデルが選択されてもよい。

このように演算モデルが選択されることで、表示装置５では、パターンテーブル１２１に含まれる複数の演算モデルのすべてではなく、選択された演算モデルが選択肢として表示されることになる。すなわち、表示装置５に選択肢として表示される演算モデルの数を抑えることができる。それにより、ユーザは、処理に用いる演算モデルを選択しやすくなる。

また、ユーザの性別や年齢帯などの属性に応じて演算モデルが選択されることで、ユーザは、自分の属性に適した演算モデルの中から処理に用いる演算モデルを選択することができる。その結果、効率的にマッチング度合を得ることができる。

なお、スタイリスト選択処理１１７は、パターンテーブル１２１に含まれる複数の演算モデルのうちから１つの演算モデルを選択してもよい。この場合、表示装置５には推奨する演算モデルが提示されることになり、その演算モデルを用いて演算を行うか否かの選択となる。これにより、ユーザは、演算モデルの選択を行う手間なく効率的にマッチング度合を得ることができる。

プロセッサ１１は、プログラム１２４を実行することによって算出処理１１３を実行する。算出処理１１３は、特定のパターンに対する、表示装置５のユーザのマッチング度合を算出する処理である。特定のパターンは、例えば、通信装置１３が受信した表示装置５からのデータによって指定されるパターンである。また、特定のパターンは、予め規定されているパターンであってもよい。

算出処理１１３は、テーブル選択処理１１４を含む。テーブル選択処理１１４は、通信装置１３が表示装置５から受信した、第１提示処理１１２によって表示装置５に表示された選択肢のうちの選択結果を示すデータに基づいて、算出処理１１３に用いる演算モデルをパターンテーブル１２１から選択する処理である。図３の例において、「スタイリストＡ」が選択された場合、テーブル選択処理１１４では、パターンテーブル１２１から「スタイリストＡ」が付された演算モデルが選択される。これにより、算出処理１１３で選択された演算モデルを用いることができる。

算出処理１１３は、選択された演算モデルにおいて、特定のパターンについて各属性に対して規定されているポイントのうち、属性抽出処理１１１で抽出された属性に応じたポイントを読み出すことを含む。これにより、表示装置５のユーザについて特定のパターンに対するマッチング度合を示すポイントが得られる。

プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラム１２４を実行することによって第２提示処理１１５Ａを実行する。第２提示処理１１５Ａは、特定のパターンのマッチング度合を表示装置５に表示させる処理である。

マッチング度合の表示は、マッチング度合そのものの表示であってもよいし、マッチング度合そのものに替えて、又は、加えて、マッチング度合に基づく表示であってもよい。マッチング度合に基づく表示は、マッチング度合に応じて予め規定されているテキストや画像などである。

第２提示処理１１５Ａは、算出処理１１３で算出されたマッチング度合を示すポイントを通信装置１３に渡し、表示を指示する制御信号とともに表示装置５に送信させることを含む。これにより、表示装置５に特定のパターンについてのマッチング度合が表示される。その結果、表示装置５のユーザは、特定のパターンが自身に似合うか否かを知ることができる。

好ましくは、第２提示処理１１５Ａは、特定のパターンを構成する各服飾品を表す画像データ、又は、特定のパターンそのものを表す画像データを画像ＤＢ１２３から抽出して通信装置１３に渡し、表示を指示する制御信号とともに表示装置５に送信させることを含む。これにより、表示装置５に特定のパターンの画像が表示される。その結果、表示装置５のユーザは、特定のパターンを画像で確認することができる。

より好ましくは、第２提示処理１１５Ａは、さらに、表示装置５のユーザの画像データを画像ＤＢ１２３から抽出して、ユーザの画像データと特定のパターンを表す画像データとを合わせた試着画像を表示装置５に表示させてもよい。試着画像は、ユーザの画像の少なくとも一部、例えば、ユーザの顔画像と特定のパターンを表す画像とを合成した画像であってもよいし、並べて、又は、重ねて表示する画像であってもよい。また、少なくとも特定のパターンを表す画像が動画である場合、試着画像は動画であってもよい。これにより、表示装置５に試着画像が表示される。その結果、表示装置５のユーザは、特定のパターンを装着した状態、つまり、試着状態を画像で確認することができる。

プロセッサ１１は、プログラム１２４を実行することによって、さらに、購入処理１１６を実行してもよい。購入処理１１６は、指定された物品を購入するために必要な処理を指す。一例として、購入処理１１６は、表示装置５から特定のパターンを構成する各服飾品について購入の指示を受け付けると、服飾品ごとに販売用のサイトを表示装置５に表示させる処理であってもよい。又は、購入処理１１６は、服飾品ごとに販売する処理であってもよい。又は、購入処理１１６は、特定のパターンを構成するすべての服飾品について、一括して購入する処理であってもよい。

図１を参照して、表示装置５は、ディスプレイ５４とプロセッサ５１とメモリ５２とを有する。メモリ５２は、一次記憶装置であってもよいし、二次記憶装置であってもよい。メモリ５２は、プロセッサ５１によって実行されるプログラムを記憶している。表示装置５は、通信網２にアクセスするための通信装置５３をさらに有する。

プロセッサ５１は、メモリ５２に記憶されているプログラムを実行することによって、演算装置１から送信される制御信号に従う処理を実行する。具体的には、演算装置１から送信される制御信号に従って、送信されたデータに基づく画面をディスプレイ５４に表示する。画面は、特定のパターンを指定するための画面や、演算に用いる演算モデルを選択するための画面や、算出されたマッチング度合を表示する画面、などである。各画面については後述する。

プロセッサ５１は、上記プログラムを実行することで、これら画面において受け付けたユーザ操作に従う操作信号に基づいた信号を、通信網２を介して演算装置１に送信する。これにより、演算装置１のプロセッサ１１は上記の処理を実行する。

演算装置１のプロセッサ１１では、図４に示された演算方法にてユーザのマッチング度合を算出する。また、その演算の際に、図５〜図７に示される画面を表示装置５に表示させる。なお、図４に示された演算方法に従う処理は、表示装置５のディスプレイ５４に表示された図５の選択画面５４１においてユーザ操作を受け付けて、ユーザ操作に従う操作信号が表示装置５から入力されることによって開始される。

図５を参照して、表示装置５のディスプレイ５４に表示される選択画面５４１は、パターンを構成する服飾品の種類ごとに選択する領域５４２〜領域５４４と、パターンを特定して演算の開始を指示するボタン５４５と、を含む。領域５４２〜領域５４４は、具体的に、ジャケットの選択肢を表示して、その中から１つのジャケットを選択するための領域５４２、トップスの選択肢を表示して、その中から１つのトップスを選択するための領域５４３、及び、ボトムの選択肢を表示して、その中から１つのボトムを選択するための領域５４４、である。

表示装置５のプロセッサ５１は、選択画面５４１においてボタン５４５がタッチされると、その時点で領域５４２〜領域５４４での選択によって特定されるパターンを特定するとともに、演算処理の開始を指示する信号を演算装置１に送信する。これにより、図４の処理が開始される。

図４を参照して、演算装置１のプロセッサ１１は、ユーザＤＢ１２２を参照して表示装置５から受信した上記の信号から表示装置５のユーザを特定し、ユーザＤＢ１２２からそのユーザの属性を抽出する（ステップＳ１０１）。また、プロセッサ１１は、表示装置５から受信した上記の信号から、マッチング度合を算出する対象となる特定のパターンを特定する（ステップＳ１０３）。

次に、プロセッサ１１は、表示装置５に演算モデルの選択肢を提示する処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１は、表示装置５に演算モデルの選択肢として表示させる演算モデルを選択し（ステップＳ１０５）、通信装置１３に、選択した演算モデルを選択肢として表示させるためのデータを表示装置５に送信させる（ステップＳ１０７）。なお、図３の例では演算モデルはスタイリストに対応付けられたものとしており、図４では一例として、スタイリストを選択してそのスタイリストを特定するデータを表示装置５に送信させるものとしている。

ステップＳ１０７で通信装置１３によって送信されたデータを受信した表示装置５では、ディスプレイ５４に図６のような選択画面５５１が表示される。すなわち、図６を参照して、選択画面５５１は、複数の演算モデルそれぞれの選択肢であるスタイリストを選択するためのボタン５５２と、選択の決定を指示するボタン５５４と、を含む。このボタン５５２をタッチすることで、ユーザは、用いる演算モデルとして希望するスタイリストを選択することができる。

好ましくは、選択画面５５１は、図６に示されるように、演算モデルごとにその特徴を表示する領域５５３を有する。領域５５３の情報は、ステップＳ１０７で送信されたデータに基づいて表示される。図６の例では、スタイリストごとに、スタイリング対象となるユーザの属性、スタイリングを手掛けた有名人、及び、活躍する雑誌などの媒体が特徴として示されている。これにより、ユーザは演算モデルを選択しやすくなる。

表示装置５のプロセッサ５１は、選択画面５５１においてボタン５５４がタッチされると、その時点でボタン５５２によって選択された演算モデルを特定する信号を演算装置１に送信する。これにより、図４のステップＳ１０９以降の処理が行われる。

すなわち、図４を参照して、演算装置１のプロセッサ１１は、表示装置５から上記の信号を受信すると（ステップＳ１０９でＹＥＳ）、演算処理に用いる演算モデルをパターンテーブル１２１から選択する（ステップＳ１１３）。なお、上記の信号が表示装置５から所定時間入力されない場合、プロセッサ１１は、予めデフォルト設定されている演算モデルを選択してもよい（ステップＳ１１１）。又は、以降の処理を行わずに一連の処理を終了してもよい。

プロセッサ１１は、選択された演算モデルとステップＳ１０１で抽出したユーザの属性とを用いて、そのユーザに対するステップＳ１０３で特定されたパターンのマッチング度合を算出する（ステップＳ１１５）。そして、プロセッサ１１は、通信装置１３に、算出結果を表示装置５に送信させる（ステップＳ１１７）。好ましくは、プロセッサ１１は、さらに、試着画像を生成し（ステップＳ１１９）、通信装置１３に表示装置５に送信させる（ステップＳ１２１）。

ステップＳ１１７及びステップＳ１２１で通信装置１３によって送信されたデータを受信した表示装置５では、ディスプレイ５４に図７のような提示画面５６１が表示される。すなわち、図７を参照して、提示画面５６１は、マッチング度合を表示する領域５６２を含み、ステップＳ１１７で送信されたマッチング度合を表示する。なお、上記したように、マッチング度合そのものに替えて、又は、加えて、マッチング度合に応じて予め規定されているテキストや画像などが表示されてもよい。すなわち、マッチング度合を表すポイントの表示は必須ではない。これは、以降の例でも同様である。

これにより、表示装置５のユーザは、特定のパターンについて、自身へのマッチング度合、つまり、自分に似合うか否かを知ることができる。さらに、その際に、好みのスタイリストによる自分に似合うかどうかの判断結果を知ることができる。

好ましくは、提示画面５６１は、試着画像を表示する領域５６３を含み、ステップＳ１２１で送信された試着画像を表示する。これにより、表示装置５のユーザは、特定のパターンを視覚的に確認することができる。また、実際に試着しなくても試着状態を視覚的に確認することができる。また、試着画像がマッチング度合とともに表示されることで、自分に似合うパターン、又は、似合わないパターンを視覚的に確認することもできる。

好ましくは、提示画面５６１は、マッチング度合が算出された特定のパターンを構成する各服飾品についての購入指示を受け付けるためのボタン５６４をさらに含む。ボタン５６４は、特定のパターンを構成する服飾品ごとにあってもよい。この場合、表示装置５のプロセッサ５１は、ボタン５６４によって指示された服飾品ごとに、演算装置１に対して購入処理を指示する。演算装置１のプロセッサ１１は、表示装置５から上記の指示を受け付けると（ステップＳ１２３でＹＥＳ）、購入処理を実行する（ステップＳ１２５）。

これにより、表示装置５のユーザは、特定のパターンを構成する服飾品を容易に購入できる。たとえば、特定のパターンを構成する服飾品が同一の販売元の商品でない場合、通常は、各販売元の販売用サイトを調べて購入手続きを行う必要がある。これに対して、提示画面５６１にボタン５６４が設けられることによって、ユーザは提示画面５６１から各服飾品の購入処理を行うことができ、利便性が格段に高まる。

好ましくは、提示画面５６１は、個別のボタン５６４に替えて、又は、加えて、図７に示されたように特定のパターンを構成する複数の服飾品すべてを一括して購入する指示を受け付けるためのボタン５６５をさらに含んでもよい。この場合、表示装置５のプロセッサ５１は、演算装置１に対して複数の服飾品すべてについての購入処理を指示する。これにより、ユーザは服飾品ごとに購入処理を指示する必要がなくなり、利便性が格段に高まる。

通常の通信販売で服飾品を購入する場合、ユーザは表示画面を見て自分で似合うか否かを判断した上で購入する。そのため、購入後に実際に装着してから似合わないと感じる場合もあり得る。この場合、購入した服飾品が使用されなかったり、購入元に返品されたりする場合もあり得る。この点、本システム１００では、算出されたマッチング度合に基づいて、特に、所望するスタイリストによるマッチング度合に基づいて購入を判断することができるため、購入後にユーザが似合わないと感じる可能性を低減できる。これにより、販売元に対する顧客の満足度の向上にも貢献し得る。

［第２の実施の形態］

第２の実施の形態に係るシステム１００は、マッチング度合の算出に用いる演算モデルを選択せず、複数パターンそれぞれについて、各演算モデルを用いて算出されたマッチング度合に基づいて、複数パターンの中から少なくとも１つのパターンをユーザに提示する。そのため、第２の実施の形態に係る演算装置１のプロセッサ１１は、図２に示された第１提示処理１１２を実行しない。図８に示されるように、プログラム１２４を実行することによってパターン選択処理１１８をさらに実行する。その他、図２に示された各処理と同じ参照符号が付された処理については、第１の実施の形態に係る演算装置１のプロセッサ１１での処理と同じである。

第２の実施の形態では、算出処理１１３において、特定のパターンとして複数パターンそれぞれについてのマッチング度合が算出される。同一のパターンについて複数の演算モデルにて演算方法が規定されている場合には、それら複数の演算モデルを用いて複数のマッチング度合が算出されてもよい。複数パターンは予め設定されたものであってもよいし、記憶しているすべてのパターンのうちの、ユーザ属性に応じたパターンであってもよい。ユーザ属性に応じたパターンは、例えば、ユーザの年齢に応じたパターン、ユーザの年齢帯に応じたパターン、などである。

パターン選択処理１１８は、複数パターンそれぞれのマッチング度合に基づいて、予め規定された選択基準に従って、複数パターンの中から少なくとも１つのパターンを選択する処理である。同一のパターンについて複数のマッチング度合が算出されている場合には、最も高いマッチング度合、最も低いマッチング度合、など、いずれかのマッチング度合を用いてもよい。選択基準は、一例として、ユーザに似合うとされるマッチング度合である。例えば、マッチング度合が最も高いものや、マッチング度合が予め規定された閾値以上のもの、などである。

この場合の第２提示処理１１５Ｂは、パターン選択処理１１８によって選択された１以上のパターンのマッチング度合を表示装置５に表示させる処理である。第２提示処理１１５Ｂは、選択された１以上のパターンのマッチング度合を示すポイントを通信装置１３に渡し、表示を指示する制御信号とともに表示装置５に送信させることを含む。これにより、表示装置５には、パターン選択処理１１８によって選択されたパターン、つまり、ユーザに似合うと判定された１以上のパターンが表示される。その結果、ユーザは、自分に似合うパターンを知ることができる。

なお、パターン選択処理１１８での選択基準は、他の例として、ユーザに似合わないとされるマッチング度合であってもよい。例えば、マッチング度合が最も低いものや、マッチング度合が予め規定された閾値以下のもの、などであってもよい。この場合、表示装置５には、ユーザに似合わないと判定された１以上のパターンが表示される。その結果、ユーザは、自分に似合わないパターンを知ることができる。

第２の実施の形態に係る演算装置１のプロセッサ１１では、図９に示された演算方法にてユーザのマッチング度合を算出し、ユーザに提示するパターンを決定する。なお、図９のステップＳ２０１は、図４のステップＳ１０１と同じである。図９の演算方法では、図４のステップＳ１０３で行われたマッチング度合を算出するパターンを特定する処理が行われず、予め規定された複数のパターンがマッチング度合を算出するパターンとされる。また、図４のステップＳ１０５〜Ｓ１１３で行われた演算テーブルを特定するための処理が行われず、マッチング度合の算出には、登録されているすべての演算テーブル、又は、そのうちの規定された演算テーブルが用いられる。

第２の実施の形態における演算方法では、ステップＳ２１５で複数パターンについてマッチング度合を算出すると、プロセッサ１１は、算出したマッチング度合を用いてユーザに提示する１以上のパターンを選択し（ステップＳ２１６）、選択したパターンをマッチング度合の算出結果とともに表示装置５に送信させる（ステップＳ２１７）。なお、以降、ステップＳ２１９〜Ｓ２２５では、図４のステップＳ１１９〜Ｓ１２５と同じ処理が行われる。

ステップＳ２１７で通信装置１３によって送信されたデータを受信した表示装置５では、ディスプレイ５４に図１０のような提示画面５７１が表示される。図１０は、ユーザに似合うと判定されるマッチング度合のパターンを１つのみ提示する画面であり、似合う１つのパターンをユーザに推薦する画面と言える。すなわち、提示画面５７１は、ユーザに推薦するパターンであることを表示する領域５７６を含む。図１０の例では、領域５７６に「あなたに似合うコーディネート」と表記されて、推薦するパターンであることが示されている。以降、領域５７２，５７３は図７の領域５６２，５６３、ボタン５７４，５７５は図７のボタン５６４，５６５と同じである。

これにより、表示装置５のユーザは、複数パターンの中から、自身へのマッチング度合が高いもの、つまり、自分に似合うパターンを知ることができる。さらに、その際に、好みのスタイリストによる自分に似合うかどうかの判断に基づいた似合うパターンを知ることができる。

なお、上記のように、ユーザに似合わないパターンが選択される場合、提示画面５７１では、表示装置５のユーザに似合わないパターンが表示される。これにより、ユーザは、複数パターンの中から、自分には似合わないパターンを知ることができる。

他の例として、図１２に示された提示画面５８１のように、表示装置５に複数のパターンが表示されてもよい。図１２の画面例では、領域５８２に、算出されたマッチング度合が所定の条件を満たす複数のパターンが表示される。所定の条件は、例えば、マッチング度合が予め設定された閾値以上、などである。これにより、所定の程度以上、似合うと判定される複数のパターンが提示されることになる。

服飾品の画像が上記のように、当該服飾品を装着したモデルの首から下の画像である場合、領域５８２でのパターンの表示は、一例として、ユーザの顔画像とモデルの首から下の画像との組み合せであってもよい。また、他の例として、ユーザの顔画像との組み合せを行うことなく、モデルの首から下の画像のみであってもよい。この場合、領域５８２の表示の中から選択された画像について、さらに、ユーザの顔画像と組み合せて表示されてもよい。なお、これら画像は、静止画であっても動画であってもよい。

この場合、ユーザは、領域５８２に表示された複数のパターンの中から１以上のパターンを選択してもよい。図１２の画面例では、領域５８３に、例えば、選択されたパターンについてマッチング度合の算出に用いた演算モデルや演算モデルに該当するスタイリストに関する情報などが表示される。その他、各服飾品の情報や試着画像などが表示されるようにしてもよい。また、図１２の画面例には、選択されたパターンについて購入用のサイトの表示を指示するボタン５８４が表示されてもよい。

他の例として、上記されたパターンごとのマッチング度合を算出する方法と同様にして、演算モデルごとにユーザ属性についてのマッチング度合が算出されてもよい。演算モデルは、上記したように、パターングループの特性を表したものとも言える。従って、演算モデルに対するユーザ属性についてのマッチング度合を算出することは、パターングループの特性に対するユーザ属性のマッチング度合を算出することに相当する。

この場合、演算装置１のメモリ１２は、パターンテーブル１２１に替えて、各算出モデルについての、ユーザ属性ごとにポイントを規定するテーブルを有する。プロセッサ１１は、上記のパターンごとのユーザ属性のマッチング度合を算出する処理と同様にして、演算モデルごとのマッチング度合を算出する。

プロセッサ１１は、算出されたマッチング度合が所定の条件を満たす演算モデルを選択する。演算モデルがスタイリストに対応している場合、これにより、ユーザに適したスタイリストが選択されることになる。

この場合、図１２に示された提示画面５８１と同様に、選択された演算モデルによってポイントが規定されている１以上のパターンが表示されてもよい。演算モデルがスタイリストに対応している場合、ユーザに適したスタイリストが組み合わせを決定してユーザ属性ごとにポイントを規定した、複数のパターンが提示されることになる。さらに、このとき、複数のパターンについてユーザ属性のマッチング度合が算出され、マッチング度合とともに、又は、そのスタイリストによる複数のパターンのうちの、マッチング度合が閾値以上のパターンが提示されてもよい。

［第３の実施の形態］

ユーザ属性からマッチング度合を求める演算モデルはパターンテーブル１２１で例示されたテーブル状のデータに限定されない。他の例として、学習モデルであってもよい。そこで、演算装置１の他の例として、第３の実施の形態に係る演算装置１は、メモリ１２には、図２のパターンテーブル１２１に替えて、図１１に示されるようにモデル１２５が記憶されている。

モデル１２５は、各パターンについて、ユーザの属性が入力されたことに応答してそのパターンに対するマッチング度合を示すポイントを出力するよう予め機械学習により学習されている。モデル１２５は、例えば、複数ユーザそれぞれの属性を表す値、及び、パターンごとにスタイリストによって決定されたマッチング度合を示すポイントの組み合わせを教師データとして機械学習されたものである。これにより、モデル１２５にユーザ属性を入力すると、そのスタイリストによって決定されたマッチング度合を示すポイントが出力されるようになる。

この場合、プロセッサ１１は、算出処理１１３において、ユーザＤＢ１２２から読み出した表示装置５のユーザの属性をモデル１２５の特定のパターンに該当するモデルに入力することで、モデル１２５からの出力値としてマッチング度合を得る。

モデル１２５を複数スタイリストそれぞれについて用意しておくことで、第１の実施の形態や第２の実施の形態に係るシステム１００と同様に、複数スタイリストの中から表示装置５のユーザが選択したスタイリストに対応したマッチング度合を得ることができる。

［第４の実施の形態］

画像ＤＢ１２３に登録された、服飾品単体又はパターンを構成する複数の服飾品を装着したモデルの画像は、当該服飾品単体ごと又は当該パターンごとに対応付けられた姿勢（ポージング）又は動作（仕草又は立居振舞い）を行うものであることが好ましい。ここで言う対応付けられた姿勢又は動作とは、当該服飾品単体又は当該パターンに似合うとされる姿勢又は動作を意味することが好ましい。画像ＤＢ１２３に登録されたモデル画像は、例えば、プロセッサ１１が第２提示処理１１５Ａを実行することにより、表示装置５のディスプレイ５４に静止画又は動画として表示させることができる。静止画又は動画は、撮像されたモデルの実画像、及びＣＧなどによるモデルのバーチャル画像を含む。

モデルの画像が静止画の場合は、ユーザは、当該服飾品単体又は当該パターンに似合う姿勢を知ることができ、モデルの画像が動画の場合は、ユーザは、当該服飾品単体又は当該パターンに似合う姿勢及び動作を知ることができる。なお、前述した例では、対応付けられた姿勢又は動作を、似合うとされる姿勢又は動作を意味するものとしたが、似合わないとされる姿勢又は動作を意味するものとしてもよい。この場合、ユーザは、当該服飾品単体又は当該パターンに似合わない姿勢又は動作を知ることができる。

演算装置１のメモリ１２は、図示しないアドバイスデータベース（以下、アドバイスＤＢ）を有していることが好ましい。アドバイスＤＢには、服飾品単体ごと又はパターンごとに対応付けられたアドバイス情報が記憶されている。アドバイス情報は、当該服飾品単体ごと又は当該パターンごとに対応付けられたテキスト及び／又は音声とすることができる。ここで言う対応付けられたアドバイス情報とは、当該服飾品単体又は当該パターンに似合うとされるユーザの姿勢（ポージング）、ユーザの動作（仕草又は立居振舞い）、ユーザのヘアスタイル（髪型や髪の色）、及び、当該服飾品単体又は当該パターンとともに身に付けることが好ましい他の服飾品などの情報であることが好ましく、これらのうちの少なくともいずれかの情報を含む。

アドバイス情報は、例えば、プロセッサ１１が第２提示処理１１５Ａを実行することにより、表示装置５から出力される。アドバイス情報がテキストの場合、表示装置５のディスプレイ５４に文字として表示され、アドバイス情報が音声である場合、表示装置５の図示しないスピーカから音声として出力される。このように構成することにより、ユーザは、当該服飾品単体又は当該パターンに似合う各種情報を知ることができる。なお、前述した例では、対応付けられたアドバイス情報を、似合うとされる各種情報を意味するものとしたが、似合わないとされる各種情報を意味するものとしてもよい。この場合、ユーザは、当該服飾品単体又は当該パターンに似合わない各種情報を知ることができる。

＜３．付記＞
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

１ ：演算装置
２ ：通信網
５ ：表示装置
１１ ：プロセッサ
１２ ：メモリ
１３ ：通信装置
５１ ：プロセッサ
５２ ：メモリ
５３ ：通信装置
５４ ：ディスプレイ
１００ ：システム
１１１ ：属性抽出処理
１１２ ：第１提示処理
１１３ ：算出処理
１１４ ：テーブル選択処理
１１５Ａ ：第２提示処理
１１５Ｂ ：第２提示処理
１１６ ：購入処理
１１７ ：スタイリスト選択処理
１１８ ：パターン選択処理
１２１ ：パターンテーブル
１２２ ：ユーザＤＢ
１２３ ：画像ＤＢ
１２４ ：プログラム
１２５ ：モデル
５４１ ：選択画面
５４２ ：領域
５４３ ：領域
５４４ ：領域
５４５ ：ボタン
５５１ ：選択画面
５５２ ：ボタン
５５３ ：領域
５５４ ：ボタン
５６１ ：提示画面
５６２ ：領域
５６３ ：領域
５６４ ：ボタン
５６５ ：ボタン
５７１ ：提示画面
５７２ ：領域
５７３ ：領域
５７４ ：ボタン
５７５ ：ボタン
５７６ ：領域
５８１ ：提示画面
５８２ ：領域
５８３ ：領域
５８４ ：ボタン

Claims (15)

1. 複数の服飾品の組み合わせのパターンに対するユーザ特性のマッチング度合を、算出し、
   算出された前記マッチング度合に基づいて１以上のパターンを提示させる
   演算装置。
2. 前記マッチング度合を算出することは、演算モデルを用いて、パターンごとに前記ユーザ特性のマッチング度合を算出することを含む
   請求項１に記載の演算装置。
3. 前記演算モデルは、複数パターンそれぞれについて前記マッチング度合を求めることができる
   請求項２に記載の演算装置。
4. 前記マッチング度合を算出することは、前記複数パターンのうちの前記ユーザが選択したパターンについての前記マッチング度合を算出することを含む
   請求項３に記載の演算装置。
5. 前記マッチング度合を算出することは、前記複数パターンそれぞれについての前記マッチング度合を算出することを含み、
   前記複数パターンそれぞれの前記マッチング度合に基づいて、前記複数パターンの中から前記ユーザに提案するパターンを少なくとも１つ選択する
   請求項３に記載の演算装置。
6. 複数の前記演算モデルの中から、１つの演算モデルを選択し、
   選択した前記演算モデルを前記マッチング度合の算出に用いる
   請求項２〜５のいずれか一項に記載の演算装置。
7. 前記演算モデルを選択することは、前記ユーザの選択操作に従って前記１つの演算モデルを選択することを含む
   請求項６に記載の演算装置。
8. 前記ユーザの選択操作に従って前記１つの演算モデルを選択することは、前記複数の演算モデルそれぞれの特徴を、前記ユーザが選択可能なように提示し、前記提示に対する前記選択操作を受け付けることを含む
   請求項７に記載の演算装置。
9. 前記演算モデルを選択することは、前記ユーザのユーザ特性に基づいて前記１つの演算モデルを選択することを含む
   請求項６に記載の演算装置。
10. 前記演算モデルは、前記パターンについて前記ユーザ特性ごとの前記マッチング度合を規定する情報を含む
    請求項２〜９のいずれか一項に記載の演算装置。
11. 前記演算モデルは、複数ユーザそれぞれについてユーザ属性ごとに前記パターンについて付与された前記マッチング度合を機械学習することで、前記ユーザ属性を入力すると前記マッチング度合を出力する学習モデルである
    請求項２〜９のいずれか一項に記載の演算装置。
12. 前記マッチング度合を算出することは、１以上のパターンからなるパターングループの特性に対する前記ユーザ特性のマッチング度合を算出することを含み、
    前記パターンを提示させることは、前記マッチング度合に基づいて選択された１以上の前記パターングループを選択し、選択された前記パターングループに属する１以上のパターンを提示させることを含む
    請求項１に記載の演算装置。
13. 前記服飾品及び／又は前記パターンを装着したモデルの画像を記憶する画像データベースと、
    前記モデルの画像を外部の表示装置に出力させる処理を実行するプロセッサと、
    を有し、
    前記モデルの画像は、前記服飾品単体ごと又は前記パターンごとに対応付けられた姿勢又は動作を行うものである
    請求項１〜１２のいずれか一項に記載の演算装置。
14. 前記服飾品単体ごと又は前記パターンごとに対応付けられたアドバイス情報を記憶するアドバイスデータベースと、
    前記アドバイス情報を外部の表示装置に出力させる処理を実行するプロセッサと、
    を有し、
    前記アドバイス情報は、
    前記服飾品単体ごと又は前記パターンごとに対応付けられた前記ユーザの姿勢、動作、ヘアスタイル、及び、当該服飾品単体又は当該パターンとともに身に付ける他の服飾品の情報のうち少なくともいずれかの情報を含み、
    テキスト及び／又は音声である
    請求項１〜１３のいずれか一項に記載の演算装置。
15. 複数の服飾品の組み合わせのパターンを指定し、
    前記パターンに対するユーザ特性のマッチング度合を求めるための演算モデルを用いて、前記指定されたパターンに対するユーザの前記マッチング度合を算出する
    演算方法。

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