JP2021189618A - インテリア支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】部屋の雰囲気や居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を支援するインテリア支援システムを提供する。【解決手段】インテリア支援システムにおいて、顧客情報記憶部、建物情報記憶部、コーディネート情報記憶部、製品サーバ及び端末装置と接続するデータ処理装置は、学習部４０と、選択部４８と、を備える。学習部４０は、スタイル情報記憶部に記憶されたコーディネート情報を用いて、建物情報及びインテリア用品の製品情報から部屋の雰囲気情報及びインテリア用品の雰囲気情報を判定するための学習済みモデルを生成し、雰囲気情報に応じて検索可能とされたインテリア用品が記憶部に格納する。選択部４８は、雰囲気情報が部屋の雰囲気情報や指定されたインテリア用品の雰囲気情報に応じたインテリア用品を抽出して顧客に提示する。【選択図】図１

Description

本発明は、インテアリア用品の選択等を支援するインテリア支援システムに関する。

特許文献１には、顧客端末と、不動産会社のＷｅｂサーバと、家具店及び家電店のＷｅｂサーバとを連携させて家具製品や家電製品を販売するシステムが提案されている。この販売システムでは、不動産会社のＷｅｂサーバから顧客の住宅についての三次元間取り図、電源の位置及び配管図等を取得すると共に、家具店及び家電店のＷｅｂサーバから家具製品や家電製品の三次元寸法を取得する。また、顧客は、端末を介してＷｅｂ上において住宅の三次元間取り図の内装に合わせた家具製品や家電製品の配置をシミュレーションできるようにしている。

このシミュレーションにおいては、家具製品や家電製品の寸法のみならず、種類、色、材質価格などを検索キーとして検索でき、希望する家具製品や家電製品が決まると、希望する家具製品や家電製品をＷｅｂ上から注文可能となっている。

特開２００３−３３７９００号公報

ところで、住宅において各部屋の雰囲気は、その部屋における各種のインテリア用品（インテリアエレメント）が少なからず影響する。また、インテリア用品は、多種多様な製品があり、同じ品目でもサイズ、形状、色などが異なる。このため、居住者が自身の嗜好に合わせてインテリア用品を選択しても、選択したインテリア用品が部屋の希望する位置で配置できなかったり、部屋の雰囲気を変えてしまったりすることがある。

本発明は、上記事実を鑑みて成されたものであり、部屋の雰囲気や居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を支援するインテリア支援システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明の第１の態様のインテリア支援システムは、入居時の建物の間取り、各部屋の広さ、前記各部屋に配置されて該部屋の雰囲気に影響するインテリア用品、該インテリア用品の配置された位置に関する情報、及び前記建物内の各部屋の雰囲気を判定するための情報を含む建物情報と、該インテリア用品についての雰囲気を判定するための情報を含む第１用品情報を取得する取得手段と、複数のインテリア用品の各々を特定する情報、及び前記複数のインテリア用品の各々についての雰囲気を判定するための情報を含む第２用品情報が記憶された記憶手段と、前記建物情報及び前記第１用品情報から前記建物の雰囲気を判定するための第１雰囲気情報、及び前記複数のインテリア用品の各々の第２用品情報から該複数のインテリア用品の各々の雰囲気を判定するための第２雰囲気情報を生成する生成手段と、前記記憶手段に記憶された複数のインテリア用品から前記建物の居住者によりインテリア用品の指定を受け付ける受付手段と、前記指定されたインテリア用品と共に、前記第１雰囲気情報及び前記指定されたインテリア用品の前記第２雰囲気情報に基づいて該指定されたインテリア用品とは別のインテリア用品を前記建物の居住者に提示可能に前記記憶手段から抽出する抽出手段と、を含む。

第１の態様のインテリア支援システムでは、取得手段が、入居時の建物の間取り、各部屋の広さ、各部屋に配置されて該部屋の雰囲気に影響するインテリア用品、該インテリア用品の配置された位置に関する情報、及び建物内の各部屋の雰囲気を判定するための情報を含む建物情報と、インテリア用品についての雰囲気を判定するための情報を含む第１用品情報を取得する。

記憶手段には、複数のインテリア用品の各々を特定する情報、及び複数のインテリア用品の各々についての雰囲気を判定するための情報を含む第２用品情報が記憶されている。また、受付手段は、記憶手段に記憶された複数のインテリア用品から建物の居住者によるインテリア用品の指定を受け付ける。

生成手段は、建物情報及び第１用品情報から建物の雰囲気を判定するための第１雰囲気情報を生成すると共に、複数のインテリア用品の各々の第２用品情報から該複数のインテリア用品の各々の雰囲気を判定するための第２雰囲気情報を生成する。なお、第１雰囲気情報は、入居時が初期状態とされて、建物情報及び第１用品情報が変化することで現在の状態が更新される。

ここで、居住者が入居する建物は、新築の建物、又はリフォームした建物であることが多い。このため、入居時の建物の雰囲気は、居住者の嗜好に沿った雰囲気と考えられる。また、居住者がインテリア用品を閲覧する際は、自身の（現在の）嗜好に沿ってインテリア用品を閲覧していると考えられる。

ここから、抽出手段は、受付手段において指定されたインテリア用品を記憶手段から抽出して、居住者に提示可能とする。また、抽出手段は、第１雰囲気情報及び指定されたインテリア用品の第２雰囲気情報に基づいて該指定されたインテリア用品とは別のインテリア用品を建物の居住者に提示可能に記憶手段から抽出する。

これにより、居住者の嗜好に沿う複数のインテリア用品を抽出して、居住者に提示できるので、部屋の雰囲気や居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を支援できる。

第２の態様のインテリア支援システムは、第１の態様において、前記第１用品情報及び前記第２用品情報は、各々インテリア用品の形状及びサイズを含み、前記受付手段は、前記建物内の配置位置が指定されて受け付ける場合、前記第２用品情報及び前記建物情報に基づいて前記配置位置に配置可能なインテリア用品を指定可能とし、前記抽出手段は、前記指定されたインテリア用品と共に、前記配置位置に配置可能なインテリア用品を前記記憶手段から抽出する。

第２の態様のインテリア支援システムでは、第１用品情報及び第２用品情報に、各々インテリア用品の形状及びサイズを示す情報が含まれる。受付手段は、建物内の配置位置が指定されてインテリア用品を受け付ける場合、第２用品情報及び建物情報に基づいて配置位置に配置可能なインテリア用品を指定可能とする。

また、抽出手段は、指定されたインテリア用品と共に、指定された配置位置に配置可能なインテリア用品を記憶手段から抽出する。これにより、居住者は、建物内において配置したい位置に配置できるインテリア用品が選択できるので、部屋の雰囲気や居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を効果的に支援できる。

第３の態様のインテリア支援システムは、第１又は第２の態様において、雰囲気が異なることで位置が異なり、雰囲気の変化に応じて位置が変化するように設定された座標上において、前記第１雰囲気情報及び前記第２雰囲気情報が前記座標上の座標位置で表される。

第３の態様のインテリア支援システムでは、雰囲気が異なることで位置が異なり、雰囲気の変化に応じて位置が変化する座標を設定している。第１雰囲気情報及び第２雰囲気情報は、各々この座標上の座標位置で表される。このため、第１雰囲気情報及び第２雰囲気情報の各々の相対的な相違を容易に把握できる。

第４の態様のインテリア支援システムは、第３の態様において、前記抽出手段は、前記第２雰囲気情報における座標位置が、前記座標上において前記第１雰囲気情報の座標位置から前記指定されたインテリア用品の前記第２雰囲気情報の座標位置に向かう方向に沿う所定範囲内のインテリア用品を抽出する。

第４の態様のインテリア支援システムでは、抽出手段が、第２雰囲気情報における座標位置が、座標上において第１雰囲気情報の座標位置から指定されたインテリア用品の第２雰囲気情報の座標位置に向かう方向に沿う所定範囲内のインテリア用品を抽出する。これにより、居住者の嗜好の変化に合わせたインテリア用品を提示できるので、居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を一層効果的に支援できる。

第１の態様のインテリア支援システムによれば、居住者の嗜好に沿う複数のインテリア用品を抽出して、居住者に提示できるので、部屋の雰囲気や居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を支援できる、という効果を有する。

第２の態様のインテリア支援システムによれば、建物内において配置したい位置に配置できるインテリア用品が選択できるので、部屋の雰囲気や居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を効果的に支援できる、という効果を有する。

第３の態様のインテリア支援システムによれば、第１雰囲気情報及び第２雰囲気情報の各々が座標上の座標位置で表されるので第１雰囲気情報及び第２雰囲気情報の各々の相対的な相違を容易に把握できる、という効果を有する。

第４の態様のインテリア支援システムによれば、居住者の嗜好の変化に合わせたインテリア用品を提示できるので、居住者の嗜好に沿うインテリア用品の選択を一層効果的に支援できる、という効果を有する。

本実施形態に係る支援システムの主要部を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る支援システムの概略構成図である。 データ処理の一例を示す流れ図である。 本実施形態におけるスタイル及びティストの相関関係の一例を示す図表である。 インテリア用品の閲覧処理の一例を示す流れ図である。 （Ａ）〜（Ｅ）の各々は、閲覧処理において端末装置の表示画像の一例を示す概略図である。 顧客データ処理の一例を示す流れ図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
本実施形態に係るインテリア支援システムとしての支援システム１０は、対象とする顧客についてインテリア要素（インテリアエレメント）としてのインテリア用品の選択を支援する。また、本実施形態に係る支援システム１０は、顧客の建物としての住宅の各部屋について顧客の嗜好に沿う雰囲気となるようにインテリア用品の選択等を支援する。

本実施形態においてインテリア用品（インテリア要素）には、材質（素材）や色等の仕様が部屋の雰囲気に影響を及ぼす床、壁、巾木、天井などの内装材が含まれる。また、インテリア用品には、所謂インテリアを構成して部屋の雰囲気に影響を及ぼす各種の家具製品、各種の家電製品、ラグ（カーペット）、カーテン、照明器具、及び絵画などの装飾品等が含まれる。例えば、照明器具には、スタンド、ペンダント、ブラケット、ダウンライトなどの副照明器具が含まれ、シーリングライトなどの主照明器具が含まれてもよい。

住宅及び住宅内の各部屋は、インテリア要素（インテリア用品）の組み合わせにより、雰囲気が和風（和様式）、北欧風（北欧様式）等の各種の様式（スタイル：Style）及び人の感じるティスト（嗜好）が得られる。本実施形態では、顧客の嗜好（ティスト：taste）に沿う雰囲気が得られるようにインテリア用品の選択を支援することを含む。以下の説明において、スタイルには、部屋の雰囲気及びインテリア用品の雰囲気から得られる様式が含まれ、ティストには、人（居住者）が感じる部屋の雰囲気及びインテリア用品の雰囲気が含まれ、部屋及びインテリア用品の雰囲気には、スタイル及びティストが含まれる。

図２には、本実施形態に係る支援システム１０の概略構成がブロック図にて示されており、図１には、支援システム１０の主要部が機能ブロック図にて示されている。

図２に示すように、本実施形態に係る支援システム１０は、データ処理装置１２を備えている。データ処理装置１２は、ＣＰＵ１４Ａ、ＲＯＭ１４Ｂ、ＲＡＭ１４Ｃ及び不揮発性記憶媒体としてのストレージ１４Ｄを備え、これらがアドレスバス、データバス及び制御バス等のバス１４Ｅによって接続されている。また、データ処理装置１２には、取得手段及び提示手段としての通信インターフェイス等を含む入出力インターフェイス（入出力Ｉ／Ｆ）１６が設けられ、入出力Ｉ／Ｆ１６がバス１４Ｅに接続されている。

入出力Ｉ／Ｆ１６には、入力デバイスとしてのキーボード１８Ａやマウス１８Ｂ、及び表示デバイスとしてのモニタ２０の各々が接続されている。データ処理装置１２は、モニタ２０に表示したユーザインターフェイス（ＵＩ）に応じてキーボード１８Ａやマウス１８Ｂにより入力操作されることで、各種の情報の入力が可能となっている。なお、データ処理装置１２は、入出力Ｉ／Ｆ１６にメモリカードやＵＳＢメモリ等の半導体記憶媒体、ＣＤ、ＤＶＤ等の光記憶媒体などの記憶デバイスに対してデータの書き込み及び読み出しが可能な入出力機器が接続されてもよい（図示省略）。

データ処理装置１２は、ＣＰＵ１４ＡがＲＯＭ１４Ｂ及びストレージ１４Ｄに記憶されたプログラムを読出しＲＡＭ１４Ｃに展開しながら実行することで所定の機能が実現される。また、データ処理装置１２には、記憶手段としての記憶部２２が設けられており、記憶部２２が入出力Ｉ／Ｆ１６に接続されている。記憶部２２には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの大容量の記憶媒体が用いられており、記憶部２２が設けられることで、データ処理装置１２がデータサーバとして機能する。

支援システム１０では、データ処理装置１２（入出力Ｉ／Ｆ１６）がＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）や公衆通信回線網などのネットワーク（図示省略）に接続されている。

データ処理装置１２には、データ処理装置１２と共に、住宅の建築や改装（リフォーム）等の建築業務を担う住宅メーカに設けられた顧客情報記憶部２４及び設計情報記憶部２６が接続されている。

顧客情報記憶部２４には、顧客情報が蓄積されており、顧客情報には、住宅メーカの顧客（住宅メーカにおいて建築した住宅やリフォームした住宅に居住している顧客）に関する各種の情報が含まれる。顧客情報には、顧客の年齢、性別、職業、同居する家族構成、趣味、嗜好などの各種の情報が含まれる。また、顧客情報には、同居する家族の各々についての年齢、性別、職業、趣味、嗜好などの各種の情報が含まれる。また、顧客情報記憶部２４に記憶される顧客情報は、例えば、住宅メーカの営業担当が顧客サーバ（図示省略）に入力した情報が用いられ、住宅の新築や改修（リフォーム）などの各種の打ち合わせのタイミングにおいて営業担当が顧客シート（アンケートシート）やアフターサービスシート等によって収集して蓄積される。データ処理装置１２は、顧客情報記憶部２４から顧客ごとの顧客情報を取得する。

設計情報記憶部２６には、顧客の住宅についての建物情報を構成する建築情報（建築データ）が記憶されており、建築情報（建物情報）は、顧客の入居時（新築時又はリフォーム時等）の住宅についての各種の情報が含まれる。建築情報には、住宅の間取り図、各部屋の寸法データなどが含まれると共に、建築情報には、各部屋の床、壁、巾木、天井などの仕上り（材質や色など）を示す仕様データ、電気配線図を示すデータ及び照明器具を示す器具データなどが含まれる。このような建築情報は、例えば、ＣＡＤシステムによって作製されたデータを用いることができ、３次元のＣＡＤシステムのデータであることがより好ましい。

また、設計情報記憶部２６に記憶される建築情報（建物情報）には、各部屋について、家具製品、家電製品、照明器具（ペンダント、ブラケット、スタンド、ダウンライト等）、ラグ（絨毯）、カーテン等のインテリア用品の配置、各インテリア用品の形状、寸法、色調等の部屋の雰囲気に影響する情報が含まれる。

データ処理装置１２は、各顧客の住宅について入居時の建築情報を設計情報記憶部２６から取得する。なお、建築情報は、記憶デバイスに記録され、記憶デバイスを介してデータ処理装置１２に入力されてもよい。また、住宅についてリフォーム等が行われることで、住宅についての建築情報が更新される。

データ処理装置１２には、スタイル情報記憶部２８が接続されている。スタイル情報記憶部２８には、インテリアコーディネータによって作製されたコーディネート情報が記憶されている。データ処理装置１２は、スタイル情報記憶部２８からコーディネート情報を取得する。

コーディネート情報には、インテリアコーディネータがスタイル（又はスタイルとティスト）に応じてコーディネートした部屋の内装及びインテリア用品に関する情報（データ）が含まれ、コーディネート情報には、床仕上り、壁（巾木を含む）仕上り、天井の仕上り、インテリア用品の配置、及び配置するインテリア用品を特定する情報が含まれる。

また、コーディネート情報には、床、壁、天井等の内装材、及び各種のインテリア用品の各々について、インテリアコーディネータが判定したスタイル（又はスタイルとティスト）についての情報が含まれる。また、コーディネート情報には、スタイル（又はスタイルとティスト）を判定するための写真画像（カラー画像データ）が含まれる。

データ処理装置１２では、住宅の建築情報を取得することで、各部屋について床、壁、天井の仕上り、インテリア用品の配置等が把握可能になると共に、部屋の雰囲気（スタイル及びティスト）の把握が可能となっている。また、データ処理装置１２は、コーディネート情報を取得することで、建物情報（建築情報と同様）に含まれる各部屋についての雰囲気に対応するスタイル及びティストの把握が可能となる。さらに、データ処理装置１２は、コーディネート情報を取得することで、インテリア用品の各々についての雰囲気に対応するスタイル及びティストの把握が可能になっている。

なお、データ処理装置１２は、建物情報やコーディネート情報が記録された記録媒体から読み出して取得してもよい。また、コーディネート情報は、新たなインテリアプランがコーディネートされることで更新（追加）される。

データ処理装置１２には、ネットワークを介して複数の製品サーバ３０に接続可能とされており、製品サーバ３０は、インテリア用品を製造する製造メーカやインテリア用品を販売する販売店に設置されている。製品サーバ３０は、家具製造メーカ（家具販売店でもよい）、家電メーカ（家電販売店でもよい）、照明器具メーカ（販売店でもよい）等に設けられる。また、製品サーバ３０は、建築資材、ラグ、カーテン等のインテリア用品の製造メーカ（販売店でもよい）に設けられる。

製品サーバ３０の各々には、製品としてのインテリア用品に関する用品情報としての製品情報が格納されている。データ処理装置１２は、製品サーバ３０の各々から提供されるインテリア用品に関する製品情報を取得する。インテリア用品に関する製品情報には、形状、寸法（サイズ）等に加え、色（柄）等の製品の雰囲気や製品を部屋に配置した際の部屋の雰囲気が把握可能な情報が含まれており、製品情報には、製品の図面データや当該製品の写真画像などの画像情報が含まれる。

また、支援システム１０では、データ処理装置１２を介して製品サーバ３０に格納されているインテリア用品の購入が可能とされており、製品情報には、価格、納期、納入可能な販売店などの情報が含まれてもよい。データ処理装置１２は、各製品サーバ３０からインテリア用品についての製品情報を受け付け、受け付けた製品情報を閲覧可能とすることで、インテリア用品の販売を支援する。データ処理装置１２は、受け付けた製品情報について各種のフィルタ処理を行うことで仕分けして記憶部２２に閲覧可能に格納する。これにより、データ処理装置１２は、記憶部２２に格納したインテリア用品について閲覧可能とするデータサーバとして機能する。

一方、データ処理装置１２には、複数の端末装置３２がネットワークを介して接続可能とされている。端末装置３２には、ノートパソコン（ノートＰＣ）やタブレット端末等が適用され、デスクトップパソコンやスマートフォンなどが適用されてもよい。

支援システム１０では、端末装置３２において顧客を特定する顧客ＩＤ及びパスワードが設定されることで、顧客が顧客ＩＤ及びパスワードを用いてデータ処理装置１２に接続し、記憶部２２に格納されたインテリア用品の閲覧が可能となる。

図１に示すように、データ処理装置１２には、受付手段としての受付部３４、及び提示手段としての出力部３６が形成されている。受付部３４及び出力部３６は、入出力Ｉ／Ｆ１６によって実現される。また、受付部３４は、キーボード１８Ａ及びマウス１８Ｂによって実現されてもよい。受付部３４は、ネットワークを介して入力される製品情報、コーディネート情報、建築情報（建物情報）、顧客情報、及び端末装置３２等から入力される閲覧要求などを受け付ける。また、出力部３６は、閲覧要求に応じた閲覧情報などを端末装置３２等に出力する。これにより、端末装置３２等では、閲覧要求等の各種の情報の入力、及び閲覧要求に応じた情報の閲覧が可能になっている。

また、データ処理装置１２には、学習部４０、フィルタ部４２、スタイル／嗜好判定部４４、嗜好／スタイル抽出部４６及び選択部４８が形成されている。データ処理装置１２では、ＣＰＵ１４ＡがＲＯＭ１４Ｂ及びストレージ１４Ｄに記憶された所定のプログラムを実行することにより、学習部４０、フィルタ部４２、スタイル／嗜好判定部４４、嗜好／スタイル抽出部４６及び選択部４８の機能が実現される。

受付部３４は、スタイル情報記憶部２８からコーディネート情報が入力されることで、入力されたコーディネート情報を学習部４０に出力する。学習部４０は、コーディネート情報に基づいて機械学習を行うことで、建築情報及び建物に配置されたインテリア用品の各々の製品情報から各部屋のスタイル及びティストとしての雰囲気情報（第１雰囲気情報）を判定するための学習済みモデル（第１学習済みモデル）を作成する。また、学習部４０は、コーディネート情報に基づいて機械学習を行うことで、各インテリア用品の製品情報から製品（インテリア用品）ごとのスタイル及びティストとしての雰囲気情報（第２雰囲気情報）を判定するための学習済みモデル（第２学習済みモデル）を作成する。学習部４０において作成された第１及び第２学習済みモデルは、各々ストレージ１４Ｄ（記憶部２２でもよい）に格納される。なお、以下では、部屋及びインテリア用品の雰囲気を形成するスタイル及びティストに関する情報を各々第１及び第２雰囲気情報として説明する。

受付部３４は、製品サーバ３０の各々から入力されるインテリア用品の製品情報を受け付け、受け付けた製品情報をフィルタ部４２に出力する。フィルタ部４２は、製品情報に基づいてインテリア用品ごとに品目、サイズ、形状、色などに応じて仕分けるフィルタ処理を実行する。また、フィルタ部４２は、生成手段として機能し、フィルタ部４２は、ストレージ１４Ｄに格納された第２学習済みモデルを読み出し、学習済みモデルを用いてインテリア用品ごとに第２雰囲気情報（スタイル及びティストに関する情報）を判定する。

フィルタ部４２では、フィルタ処理を行うことでインテリア用品の各々について定まる品目、サイズ、形状、色及び第２雰囲気情報等を属性情報として付加し、記憶部２２に格納する。これにより、記憶部２２には、各インテリア用品について製品情報に属性情報が付加されて格納され、記憶部２２には、属性情報に基づいてインテリア用品が抽出可能とされたデータベースが形成される。

また、受付部３４では、顧客情報記憶部２４から入力される顧客情報、及び設計情報記憶部２６から入力される建築情報（建物情報）を受け付けて、顧客情報及び建築情報をスタイル／嗜好判定部４４に出力する。スタイル／嗜好判定部４４では、顧客情報と建築情報とを関連付ける。また、スタイル／嗜好判定部４４は、生成手段として機能し、スタイル／嗜好判定部４４は、第１学習済みモデルを読み出し、住宅の建築情報及び住宅内のインテリア用品の製品情報から各部屋のスタイル及びティストとしての第１雰囲気情報を判定する。

スタイル／嗜好判定部４４は、顧客情報、建築情報、顧客の嗜好、各部屋の第１雰囲気情報を関連付けてストレージ１４Ｄ（記憶部２２でもよい）に格納する。これにより、ストレージ１４Ｄには、顧客ごとに、顧客情報（顧客ＩＤやパスワードを含む）、建築情報、インテリア用品の製品情報及び各部屋についての第１雰囲気情報などの顧客データが格納される。

さらに、受付部３４は、顧客が端末装置３２からインテリア用品についての閲覧要求等を受け付けると、閲覧要求等を嗜好／スタイル抽出部４６に出力する。嗜好／スタイル抽出部４６では、閲覧要求を入力した顧客が居住する住宅の建物情報及び第１雰囲気情報等を読み出して、閲覧要求等に共に選択部４８に出力する。

選択部４８は、記憶部２２（インテリアデータベース）から閲覧要求等により指定されたインテリア用品の製品情報を選択して読み出し、出力部３６に出力する。また、選択部４８は、出力したインテリア用品等を特定可能とするログ情報を作成し、作成したログ情報を顧客に関連付けて顧客データに格納する（図示省略）。嗜好／スタイル抽出部４６は、ログ情報に基づいて顧客の嗜好の変化（第１雰囲気情報の変化）等を判定し、選択部４８は、その判定結果に基づいた製品の抽出が可能となっており、嗜好／スタイル抽出部４６及び選択部４８は、抽出手段として機能する。

次に、本実施形態の作用を説明する。
支援システム１０では、データ処理装置１２に各種の情報を入力することで、データ処理装置１２が顧客のインテリア用品の選択支援が可能となる。図３には、データ処理装置１２において顧客のインテリア用品の選択支援のためのデータ処理の概略が流れ図にてしめされている。

図３に示すように、データ処理装置１２は、ステップ１００においてコーディネート情報を受け付けた否かを確認し、コーディネート情報を受け付けると、ステップ１００において肯定判定してステップ１０２に移行する。ステップ１０２では、受け付けたコーディネート情報を取得し、ステップ１０４では、コーディネート情報を用いて機械学習を行うことで、学習済みモデル（第１及び第２学習済みモデル）を生成する。

支援システム１０では、インテリアコーディネータがコーディネートした各種のスタイルやティストのインテリアプランが用いられてコーディネート情報が作成されてスタイル情報記憶部２８に格納される。コーディネート情報には、インテリアプランを示す写真画像等の画像情報や各部材（インテリア用品）の仕様（仕上り）などが含まれる。すなわち、コーディネートされたインテリアプランには、設定したスタイル及びティストに合わせた床材、壁材（壁材及び巾木材）、天井材などが用いられる。また、インテリアプランには、設定したスタイル及びティストに合わせたサイズ、形状、色や嗜好のインテリア用品が配置される。

データ処理装置１２には、雰囲気情報（スタイル及びティスト）について二次元の座標が設定されている。図４には、本実施形態に係る座標としてのマップＭｐが図表にて示されている。

マップＭｐは、雰囲気情報としてのスタイル及びティストの相関関係の一例が図表（マトリックスチャート）にて示されている。図４に示すように、マップＭｐは、横軸の一方が「シンプル」、横軸の他方が「高級」（シンプル−高級）とされ、縦軸の一方が「リラックス」、縦軸の他方が「フォーマル」（リラックス−フォーマル）とされている。マップＭｐでは、複数のスタイル及ティストについて、各々が数値化されることで相対的な位置関係が座標上に示される。なお、マップＭｐにおける横軸及び縦軸は、一例を示すものであり、異なる雰囲気情報及び近似している雰囲気情報を把握可能であれば、任意のパラメータを用いることができる。

マップＭｐにおいては、相関関係を有するスタイル及びティストごとに凡その区分けがなされており、マップＭｐでは、一例としてムードＡ〜Ｆとして表している。マップＭｐでは、例えば「シンプル」よりも「高級」側において、「フォーマル」側から「リラックス」側に向けて、ムードＡ、Ｂ、Ｃが設定されている。また、マップＭｐでは、「フォーマル」と「リラックス」との中間位置において、「高級」よりも「シンプル」側においてムードＤが設定され、ムードＤよりも「シンプル」側にムードＥが設定され、ムードＥの「フォーマル」側にムードＦが設定されている。

また、ムードＡ〜Ｆの各々では、スタイル及びティストについて、さらに強い相関関係をフィーリングが設定されている。例えば、ムードＡでは、「フォーマル」側にフィーリングａが設定され、「高級」側にフィーリングｂが設定されており、ムードＢでは、中央部にフィーリングｃが設定されている。また、ムードＣでは、「フォーマル」側にフィーリングｄが設定されていると共に、フィーリングｄの「シンプル」側にフィーリングｅが設定され、フィーリングｄの「リラックス」側にフィーリングｆが設定されている。さらに、ムードＤでは、「高級」側にフィーリングｇが設定され、フィーリングｇの「シンプル」側かつ「リラックス」側、及び「シンプル」側かつ「フォーマル」側に、各々フィーリングｈ、ｉが設定されている。また、ムードＥでは、「リラックス」側及び「フォーマル」側に各々フィーリングｊ、ｋが設定され、ムードＦでは、「リラックス」側及び「シンプル」側に、各々フィーリングｌ、ｍが設定されている。

コーディネート情報は、コーディネートされた複数のインテリアプランが用いられており、インテリアプランの各々は、複数のインテリア用品が組み合わせられることで、所定のスタイル及びティスト（雰囲気情報）が得られている。

データ処理装置１２では、学習部４０がコーディネート情報に含まれる複数のインテリアプラン（インテリア用品の組み合わせ）を教師データとして機器学習を行って学習済みモデル（第１学習済みモデル）を生成する。第１学習済みモデルは、建物情報（例えば、間取り図などを含む建築情報）における各部屋の仕様及びインテリア用品の配置等から得られる雰囲気に基づいて部屋の第１雰囲気情報（スタイル及びティスト）を判定する。第１学習済みモデルは、部屋の仕様（床材、壁材、巾木材、天井材、窓、部屋の広さ及び天井高さなど）及びインテリア用品の配置等からその部屋の第１雰囲気情報を判定可能となっている。

また、学習部４０では、複数のインテリアプランに含まれるインテリア用品、及び複数のインテリアプランの各々のスタイルとティスト（雰囲気情報）を教師データとして機械学習を行うことで、学習済みモデル（第２学習済みモデル）を生成する。この第２学習済みモデルは、インテリア用品について製品情報（形状、サイズ、色や雰囲気）から第２雰囲気情報（スタイル及びティスト）を判定可能とする。

これにより、データ処理装置１２では、建築情報（建物情報）及びインテリア用品の製品情報から各部屋の第１雰囲気情報を判定するための第１学習済みモデル、及びインテリア用品の製品情報から各インテリア用品の第２雰囲気情報を判定するための第２学習済みモデルが生成される。

第１及び第２学習済みモデルにより判定される第１及び第２雰囲気情報は、数値化されることで、マップＭｐ上における座標位置で表すことができる。すなわち、コーディネート情報における各インテリアプランのスタイル及びティスト（雰囲気情報）をマップＭｐ上の座標位置で表すことで、学習済みモデル（第１及び第２学習済みモデル）は、雰囲気情報の判定結果をマップＭｐ上の座標位置として得ることが可能となる。これにより、部屋の雰囲気やインテリア用品の雰囲気の対比が容易になり、同様の雰囲気又は雰囲気情報の部屋やインテリア用品の選択が容易になる。

図３では、コーディネート情報に基づいて学習済みモデルを生成すると、ステップ１０６に移行して、学習済みモデルをストレージ１４Ｄに格納する。

次のステップ１０８では、インテリア用品の製品情報を受け付けたか否かを確認し、製品情報を受け付けるとステップ１０８において肯定判定して、ステップ１１０に移行する。なお、ステップ１００において否定判定されると、ステップ１０８に移行する。

ステップ１１０では、受け付けたインテリア用品の製品情報を取得し、ステップ１１２では、取得した製品情報により特定されるインテリア用品に対してフィルタ処理を行う。

インテリア用品に対するフィルタ処理においては、製品情報に基づいて品目、サイズ、形状、色などに応じて仕分けて、仕分けした各々の要素に基づいて検索可能とする属性情報を付加する。また、フィルタ処理においては、ストレージ１４Ｄに格納している学習済みモデルを読み出し、第２学習済みモデルを用い、インテリア用品についての第２雰囲気情報を判定する。この第２雰囲気情報は、そのインテリア用品がどのようなスタイル及びティストのインテリアに合うかなどのその製品の適性を判定可能にする。これにより、例えば、インテリア用品について、雰囲気情報がマップＭｐ（図４参照）上でどの位置（スタイル及びティスト：例えば、ムードＡ〜Ｆ又はムードＡ〜Ｆにおけるフィーリングａ〜ｍ）に対応するかを示すこと（マッピング）ができる。

第２学習済みモデルを用いた判定結果は、属性情報として当該インテリア用品の製品情報に付加される。これにより、製品情報により特定されるインテリア用品は、品目、サイズ、形状、色などに加え、雰囲気情報（第２雰囲気情報）によって検索可能となる。また、インテリア用品は、雰囲気情報に応じてマップＭｐ上にマッピングできるので、雰囲気情報が近似するインテリア用品の抽出が容易になる。

フィルタ処理されたインテリア用品の製品情報は、ステップ１１４において記憶部２２に格納され、これにより、記憶部２２には、複数のインテリア用品についてのデータベースが形成される。

ステップ１１６では、顧客情報を受け付けたか否かを確認する。なお、ステップ１０８において否定判定されるとステップ１１６に移行する。また、本実施形態においては、一例として、既存の住宅に居住している顧客を対象としており、顧客情報を受け付ける場合、その顧客が居住している住宅の建築情報が合わせて入力される。

ステップ１１８では、顧客情報及び建物情報（建築情報）を取得し、ステップ１２０では、顧客情報及び建物情報に基づいて顧客データを生成する。顧客データには、顧客ＩＤ及びパスワードが含まれ、顧客データには、顧客が居住する建物（住宅）における各部屋の雰囲気情報（第１雰囲気情報）が含まれる。

なお、顧客データには、顧客の嗜好情報（例えば、どのようなスタイル及びティストの部屋が好みかを示す情報）が含まれてもよい。顧客の嗜好情報は、インタビューやアンケート等によって取得し、これに居住する部屋のスタイルやティスト等を付加することで得られる。これにより、顧客データには、顧客情報、建物情報、顧客ＩＤ、パスワード、顧客の嗜好情報、各部屋の雰囲気情報などが含まれる。

ステップ１２０では、建築情報に基づいて部屋の雰囲気情報を判定可能とする学習済みモデル（第１学習済みモデル）をストレージ１４Ｄから読み出し、この第１学習済みモデルを用いて各部屋についての床、壁、巾木、天井の各仕様及び部屋に配置されたインテリア用品等に基づき雰囲気情報（第１雰囲気情報）を判定する。

これにより、雰囲気情報は、建物の部屋の各々の雰囲気が、マップＭｐ上でどの位置（スタイル及びティスト）に対応するかを示すことが可能となる。なお、部屋の雰囲気情報を判定する際、その部屋に配置されているインテリア用品についての雰囲気情報が必要となる場合、インテリア用品についての雰囲気情報を判定するための学習済みモデル（第２学習済みモデル）を読み出して判定するようにしてもよい。

ステップ１２２では、各部屋について判定された雰囲気情報が付加された顧客データをストレージ１４Ｄに格納する。これにより、データ処理装置１２には、学習済みモデル（第１及び第２学習済みモデル）、複数の顧客の各々についての顧客データが格納されると共に、記憶部２２にインテリア用品のデータベースが形成される。なお、最初の顧客データは、顧客の嗜好情報及び部屋の雰囲気情報の初期値に用いられる。

一方、支援システム１０では、データ処理装置１２は、所謂ウエブサーバとして機能でき、顧客が端末装置３２を用いてデータ処理装置１２にアクセスすることで、記憶部２２のデータベースに格納されているインテリア用品の閲覧が可能となる。図５には、端末装置３２から入力に応じたデータ処理装置１２での処理（閲覧処理）の一例が流れ図にて示されている。また、図６（Ａ）〜図６（Ｅ）には、端末装置３２の表示画像が概略図にて示されている。

図５のフローチャートは、端末装置３２がデータ処理装置１２に接続されることにより実行され、最初のステップ１３０において認証処理を行う。顧客には、予め顧客ＩＤ（ＩＤ）及びパスワードが設定されており、認証処理においては、図６（Ａ）に示す如きログイン画面が端末装置３２に表示され、顧客ＩＤ及びパスワードの入力が要求される。

端末装置３２の表示画像上において顧客ＩＤ及びパスワードが入力され、顧客データの顧客ＩＤ及びパスワードと一致することで、顧客が認証される。これにより、端末装置３２では、図６（Ｂ）に示す如き選択画像が表示される。端末装置３２では、選択画像上において、「インテリア用品」が選択されることで、インテリア用品としての「収納」、「ラグ」、「ソファー」等の選択が可能になる。また、端末装置３２では、インテリア用品として「ラグ」が選択されることで、例えば、「円形状」、「四角形状」などのラグの形状が選択可能となる。

一方、データ処理装置１２には、顧客が居住している建物の建物情報が格納されており、インテリア用品を選択する際、選択するインテリア用品を配置する部屋等を指定することで、データ処理装置１２は、選択した部屋に合うサイズ、形状のみならず、選択した部屋の雰囲気に合うインテリア用品を提示する。

ここで、図５のフローチャートでは、認証処理が終了すると、ステップ１３２に移行する。このステップ１３２では、認証した顧客の顧客データから建物情報を読み出し、建物情報に含まれる間取り図データ（間取り図の画像データ）を端末装置３２に送信する。これにより、端末装置３２では、図６（Ｃ）に示す如き間取り図が表示され、間取り図上においてインテリア用品の配置位置（配置する部屋及びその部屋の中の具体的な位置を指定可能となる。

図５のステップ１３４では、表示する画像（間取り図）の変更される（部屋が指定される）と、指定された部屋等の画像を表示させるための画像データを送信する。これにより、例えば、端末装置３２において、建物５０の１階のビューテールーム（洗面室）５２が選択されると、図６（Ｄ）に示すように、端末装置３２の表示がビューテールーム５２の拡大表示に切り替わり、ラグの配置位置の指定が可能となる。また、端末装置３２では、ラグの配置位置を指定することで、ビューテールーム５２の画像に円形状のマーク５４が表示される。

これにより、例えば、収納家具（収納）が選択された状態で、建物５０の２階の部屋（娘の部屋）５６が選択されることで、図６（Ｅ）に示すように、部屋５６の拡大画像が表示される。また、端末装置３２では、収納家具の配置位置として部屋５６の奥のコーナー部分が指定されることで、部屋５６の画像に収納家具を示すマーク５８が表示される。マーク５８は、その位置に配置可能な複数の形状が重ねられたものとなってもよい。

図５のフローチャートでは、インテリア用品の品目が選択されて配置位置が指定されることで、対象製品（インテリア用品）を検索する。インテリア用品の検索においては、指定された部屋の位置において、指定されたインテリア用品が適切に配置されるために必要なインテリア用品のサイズ等を設定する。例えば、ラグを配置する場合、ラグの周縁と壁或いは周囲の家具との間隔が数ｃｍ〜１０ｃｍ程度設けられることで美観を向上できることから、部屋の広さ及び周囲の家具等の配置位置に基づいて、ラグの大きさ（サイズ及び形状）が設定される。

また、インテリア用品の検索においては、顧客データから配置する部屋の雰囲気情報（第１雰囲気情報）を読み出し、図４上において部屋の雰囲気情報に近似する複数のインテリア用品を抽出する。雰囲気情報の近似する複数のインテリア用品としては、例えば、インテリア用品のマップＭｐ上における雰囲気情報（第２雰囲気情報）が部屋の雰囲気情報（第１雰囲気情報）との距離が近い順に抽出される。なお、インテリア用品の検索においては、顧客データに含まれる顧客の嗜好情報が適用されてもよい。

このようにして抽出したインテリア用品を示す情報（例えば、画像データなど）は、端末装置３２に送信される。これにより、端末装置３２では、部屋の雰囲気に近い（又は顧客の嗜好に近似する）複数のインテリア用品が表示される（図示省略）。また、端末装置３２では、何れかのインテリア用品が選択されることで、選択されたインテリア用品の情報（例えば、拡大した画像、サイズ等）を表示する。

図５のフローチャートのステップ１３８では、顧客の選択に応じたインテリア用品の検索を行い、検索したインテリア用品の情報を送信する。これにより、顧客は、端末装置３２を操作して、複数のインテリア用品について閲覧が可能になる。

次のステップ１４０では、端末装置３２に表示したインテリア用品から新たなインテリア用品の選択がなされたか否かを確認する。

データ処理装置１２では、端末装置３２に表示した複数のインテリア用品から一つのインテリア用品を選択されると、選択されたインテリア用品の製品情報から雰囲気情報（第２雰囲気情報）を読み出す。また、データ処理装置１２では、読み出した雰囲気情報に近似する複数のインテリア用品を抽出し、抽出したインテリア用品の情報を送信する。これにより、端末装置３２には、選択したインテリア用品が表示されると共に、そのインテリア用品と雰囲気情報の近似する複数のインテリア用品が表示される。このインテリア用品の抽出は、新たなインテリア用品が選択されるごとに繰り替えされる。

ここで、データ処理装置１２では、端末装置３２において一つのインテリア用品が選択されると、選択されたインテリア用品の雰囲気情報に近似する雰囲気情報の複数のインテリア用品を抽出する。

例えば、図４において、例えば、部屋の雰囲気情報（第１雰囲気情報）に対応するインテリア用品の雰囲気情報（第２雰囲気情報）がムードＡ内の点Ｐ１に対応する場合、雰囲気情報（第２雰囲気情報）が最も点Ｐ１に近いインテリア用品を選択すると共に、雰囲気情報が点Ｐ１の周囲の領域６０内の複数のインテリア用品を抽出する。

また、新たに選択されたインテリア用品の雰囲気情報が点Ｐ２に対応する場合、顧客の嗜好の変化が矢印（ベクトル）Ｐｖによって表される。ここから、新たに選択されたインテリア用品に近似するインテリア用品の雰囲気情報の範囲は、点Ｐ２から矢印Ｐｖの方向に広がる領域６２の範囲とする。領域６２は、点Ｐ２を含む矢印Ｐｖの長さに応じた範囲とされ、矢印Ｐｖの長さが長くなるほど（変化が大きくなるほど）、矢印Ｐｖの方向に広い範囲とされる。これにより、顧客の嗜好が大きく変化した場合、例えば、雰囲気情報の領域６２は、ムードＡからムードＢにかかる範囲とされるので、データ処理装置１２は、顧客の嗜好の変化に応じたインテリア用品を提案できる。なお、点Ｐ２を含む領域は、点Ｐ２を中心とした領域６４であってもよい。

図５のステップ１４０において否定判定されると、ステップ１４２に移行する。ステップ１４２では、選択されたインテリア用品が購入されたかを確認する。

ここで、顧客が、端末装置３２に表示されたインテリア用品の購入手続きを実行することで、ステップ１４２で肯定判定されてステップ１４４に移行する。このステップ１４４では、購入されたインテリア用品を指定された部屋に配置するように顧客の建物情報を更新する。また、更新された建物情報に応じて、対応する部屋の雰囲気情報（第１雰囲気情報）を更新する。

また、インテリア用品を購入せずに閲覧が終了されると、ステップ１４２において否定判定されてステップ１４６に移行する。このステップ１４６では、インテリア用品についての閲覧情報を示すログ情報として記録する。ログ情報には、閲覧したインテリア用品の各々を特定する情報（例えば、インテリア用品ごとに設定した商品コード等）、そのインテリア用品の雰囲気情報（第２雰囲気情報）、及びインテリア用品ごとの閲覧時間等が含められる。これにより顧客データには、ログ情報が付加されると共に、インテリア用品を閲覧するごとにログ情報が更新される（閲覧情報が追加される）。

一方、データ処理装置１２では、予め設定されたタイミング（例えば、数カ月ごと）で顧客データ処理が行われる。顧客データ処理は、顧客ごとに行われる。図７には、顧客データ処理の概略が流れ図にて示されている。

図７のフローチャートでは、最初のステップ１５０において、ストレージ１４Ｄから対象の顧客の顧客データを読み込む。次のステップ１５２では、部屋ごとの雰囲気情報（第１雰囲気情報）の変化を比較する。雰囲気情報の変化の比較においては、部屋の雰囲気情報の初期値（顧客が住宅に入居した当初雰囲気情報）と、インテリア用品を購入することにより変化した雰囲気情報（現在の雰囲気情報）とを比較することで、雰囲気情報の変化を検証する。この雰囲気情報の変化は、図４上における初期値の雰囲気情報の座標位置から現在の雰囲気情報の座標位置に向けた矢印（図示省略）によって表すことができ、矢印の方向が雰囲気情報の変化の方向とされ、矢印の長さが雰囲気情報の変化の大きさに対応される。

次のステップ１５４では、雰囲気情報（第１雰囲気情報）の変化が予め設定された以上の変化か否かを確認し、変化が少ないと判断される場合には、ステップ１５４において否定判定してステップ１５６に移行する。

ステップ１５６では、顧客の嗜好の変化を比較する。顧客の嗜好の変化は、初期値（顧客が住宅に入居した当初の嗜好）と、現在の嗜好とを比較することで検証する。住宅における顧客の嗜好は、部屋の雰囲気（スタイル及びティスト）に現れ、好みの雰囲気の部屋で生活したいと考えることから、本実施形態では、顧客の嗜好の初期値を入居当初の住宅の雰囲気情報に置き換える。この際の雰囲気情報としては、顧客の主たる居室（例えば、リビングルーム、ダイニングルーム）の雰囲気情報や寝室、又は、各部屋の雰囲気情報の平均値（図４上の座標位置の平均）等を適用できる。

また、顧客は、住宅の雰囲気を好みの雰囲気としたいと考え、新たなインテリア用品を購入したり、購入を検討するためにインテリア用品を閲覧したりすることが考えられる。このため、現在の顧客の嗜好には、顧客の購入したインテリア用品の雰囲気情報や顧客が閲覧したインテリア用品の雰囲気情報を適用できる。

ここから、嗜好の変化の比較において、現在の顧客の嗜好は、顧客が購入したインテリア用品の雰囲気情報（第２雰囲気情報）又は購入したインテリア用品を配置した部屋の雰囲気情報（第１雰囲気情報）、或いは閲覧したインテリア用品の雰囲気情報の各々の座標位置（例えば、図４上の位置）の平均値などを用いることができる。なお、平均値を用いる場合、購入したインテリア用品については、閲覧のみのインテリア用品よりも重きが置かれるようにし、閲覧したインテリア用品の雰囲気情報については、インテリア用品ごとの閲覧回数及び閲覧時間の積算値に応じて加重平均を用いることがするようにすることが好ましい。すなわち、閲覧回数の多いインテリア用品や閲覧時間が長いインテリア用品については、そのインテリア用品の雰囲気情報（第２雰囲気情報）に重きが置かれるように雰囲気情報の平均値が算出されることが好ましい。

また、嗜好の変化は、図４上における初期値の雰囲気情報の座標位置（例えば、ムードＢにおける点Ｐａ）から現在の雰囲気情報の座標位置（例えば、点Ｐｂ、点Ｐｂは異なるムードでもよい）に向けた矢印Ｔｖにより表すことができる。嗜好の変化の方向は、矢印Ｔｖの方向（例えば、点Ｐａから「シンプル」側かつ「リラックス」側に向く方向）とされ、嗜好の変化の大きさは、矢印Ｔｖの長さに対応させることができ、顧客の嗜好の変化の把握が容易になる。

図７において、次のステップ１５８では、顧客の嗜好（住宅の雰囲気情報）の変化が予め設定された以上に大きく変化しているか否かを確認し、変化が少ないと判断される場合には、ステップ１５８で否定判定してステップ１６０に移行する。ステップ１６０では、現在の部屋の雰囲気情報及び顧客の嗜好を変化履歴（雰囲気情報の変化履歴）として顧客データに付加することで、顧客データを更新する。

一方、ステップ１５４又はステップ１５８において肯定判定されると、ステップ１６２に移行する。例えば、図４上において矢印Ｔｖが、横軸方向及び縦軸方向の何れか少なくとも一方向において大きく変化しており、雰囲気情報が予め設定した値よりも大きく変化していた場合、ステップ１５４又はステップ１５８において肯定判定される。

ステップ１６２では、顧客の住宅についてリフォームを提案すべきタイミング（リフォームの提案タイミング）か否かを確認する。リフォームを提案すべきタイミングとしては、例えば、住宅の築年数が所定年数（例えば１０年）以上経過しているか否かを適用できる。リフォームすべきタイミングに達していない場合、ステップ１６２において否定判定してステップ１６０に移行する。

また、リフォームすべきタイミングに達していると、ステップ１６２において肯定判定してステップ１６４に移行する。このステップ１６４では、顧客の現在の嗜好に沿うリフォーム案を提案する。このリフォーム案の提案は、例えば、コーディネート情報における複数のインテリアプランにおいて、現在の顧客の嗜好に対応する雰囲気情報のインテリアプランを適用又は参照することができる。

このようにデータ処理装置１２では、顧客が端末装置３２において指定したインテリア用品を記憶部２２から抽出して、顧客に提示する。この際、データ処理装置１２では、部屋の雰囲気情報（第１雰囲気情報）又は新たに指定されたインテリア用品の雰囲気情報（第２雰囲気情報）に基づいてインテリア用品を記憶手段から抽出する。これにより、データ処理装置１２は、居住者の嗜好に沿うインテリア用品を抽出して提示できるので、顧客に対して、部屋の雰囲気や顧客の嗜好に沿うインテリア用品の選択を支援できる。

また、データ処理装置１２は、顧客により指定されたインテリア用品と共に、指定された部屋に配置可能なインテリア用品を記憶部２２から抽出する。これにより、顧客は、建物内において配置したい位置に配置できるインテリア用品を選択できるので、部屋の雰囲気や顧客の嗜好に沿うインテリア用品の選択を効果的に支援できる。

さらに、データ処理装置１２では、雰囲気が異なることで位置が異なり、雰囲気の変化に応じて位置が変化する座標が設定されたマップＭｐを用いている。このため、データ処理装置１２では、顧客の嗜好の変化や、顧客が閲覧するインテリア用品の雰囲気の変化、すなわち嗜好や雰囲気の相対的な相違の把握を極めて容易にできる。

また、データ処理装置１２では、指定されたインテリア用品の雰囲気情報、又は新たに指定されてインテリア用品の雰囲気情報との変化に応じた所定範囲の雰囲気情報のインテリア用品を複数抽出して、顧客に提示する。これにより、顧客の嗜好及び嗜好の変化に合わせたインテリア用品を顧客に提示できるので、顧客の嗜好に沿うインテリア用品の選択を一層効果的に支援できる。

なお、以上説明した本実施形態は、本発明の一例を示すものであり、本発明の構成を限定するものではない。例えば、雰囲気情報（第１及び第２雰囲気情報）を示す座標（マップ）は、雰囲気を変化させるための異なる条件の各々を座標軸に設定したものであればよく、座標は、二次元に限らず三次元であってもよい。

なお、本実施形態では、住宅のインテリアに適用して説明したが、本発明の技術的思想は、建物のエクステリアにおいても適用できる。

１０ 支援システム（インテリア支援システム）
１２ データ処理装置
２４ 顧客情報記憶部
２６ 建物情報記憶部
２８ コーディネート情報記憶部
３０ 製品サーバ
３２ 端末装置
３４ 受付部（取得手段、受付手段）
３６ 出力部
４０ 学習部
４２ フィルタ部（生成手段）
４４ スタイル／嗜好判定部（生成手段）
４６ 嗜好／スタイル抽出部（抽出手段）
４８ 選択部（抽出手段）
Ｍｐ マップ（座標）

Claims (4)

1. 入居時の建物の間取り、各部屋の広さ、前記各部屋に配置されて該部屋の雰囲気に影響するインテリア用品、該インテリア用品の配置された位置に関する情報、及び前記建物内の各部屋の雰囲気を判定するための情報を含む建物情報と、該インテリア用品についての雰囲気を判定するための情報を含む第１用品情報を取得する取得手段と、
   複数のインテリア用品の各々を特定する情報、及び前記複数のインテリア用品の各々についての雰囲気を判定するための情報を含む第２用品情報が記憶された記憶手段と、
   前記建物情報及び前記第１用品情報から前記建物の雰囲気を判定するための第１雰囲気情報、及び前記複数のインテリア用品の各々の第２用品情報から該複数のインテリア用品の各々の雰囲気を判定するための第２雰囲気情報を生成する生成手段と、
   前記記憶手段に記憶された複数のインテリア用品から前記建物の居住者によりインテリア用品の指定を受け付ける受付手段と、
   前記指定されたインテリア用品と共に、前記第１雰囲気情報及び前記指定されたインテリア用品の前記第２雰囲気情報に基づいて該指定されたインテリア用品とは別のインテリア用品を前記建物の居住者に提示可能に前記記憶手段から抽出する抽出手段と、
   を含むインテリア支援システム。
2. 前記第１用品情報及び前記第２用品情報は、各々インテリア用品の形状及びサイズを含み、
   前記受付手段は、前記建物内の配置位置が指定されて受け付ける場合、前記第２用品情報及び前記建物情報に基づいて前記配置位置に配置可能なインテリア用品を指定可能とし、
   前記抽出手段は、前記指定されたインテリア用品と共に、前記配置位置に配置可能なインテリア用品を前記記憶手段から抽出する請求項１に記載のインテリア支援システム。
3. 雰囲気が異なることで位置が異なり、雰囲気の変化に応じて位置が変化するように設定された座標上において、前記第１雰囲気情報及び前記第２雰囲気情報が前記座標上の座標位置で表される請求項１又は請求項２に記載のインテリア支援システム。
4. 前記抽出手段は、前記第２雰囲気情報における座標位置が、前記座標上において前記第１雰囲気情報の座標位置から前記指定されたインテリア用品の前記第２雰囲気情報の座標位置に向かう方向に沿う所定範囲内のインテリア用品を抽出する請求項３に記載のインテリア支援システム。
   

Images