JP2022077463A - 情報処理装置、オフィス用品レコメンド方法およびオフィス用品レコメンドプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】部屋に最適なオフィス用品をレコメンドすること。【解決手段】情報処理装置１０では、室内の画像情報を取得し、取得した画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する。そして、情報処理装置１０は、画像情報に基づいて、特定したオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択し、選択したオフィス用品に関する情報を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、オフィス用品レコメンド方法およびオフィス用品レコメンドプログラムに関する。

新型コロナウイルスによる感染防止対策として各企業では、自宅での在宅勤務が奨励されている。これにより、オフィス環境のような快適に仕事のできる空間を自宅でも体験したいという需要がある。具体的には、ユーザの負担を減らす椅子をはじめとしたオフィス用品を自宅でも使用することが挙げられる。

特開２００２－２４５２９４号公報

しかしながら、従来では、オフィス用品をユーザ自ら選ばなくてはならず、自宅の部屋に最適なオフィス用品を選ぶことができない場合があるという課題があった。つまり、各家庭の物件としての環境特徴は様々であるため、適切なオフィス用品を選択するのは難しいという課題があった。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、室内の画像情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する特定部と、前記画像情報に基づいて、前記特定部によって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する選択部と、前記選択部によって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する出力部とを有することを特徴とする。

また、本発明のオフィス用品レコメンド方法は、情報処理装置が実行するオフィス用品レコメンド方法であって、室内の画像情報を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する特定工程と、前記画像情報に基づいて、前記特定部によって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する選択工程と、前記選択工程によって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する出力工程とを含むことを特徴とする。

また、本発明のオフィス用品レコメンドプログラムは、室内の画像情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する特定ステップと、前記画像情報に基づいて、前記特定ステップによって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する選択ステップと、前記選択ステップによって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、部屋に最適なオフィス用品をレコメンドできるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、オフィス用品を買い揃えようとしているユーザに商品をレコメンドする場合の処理例を説明する図である。 図３は、オフィス用品を買い足そうとしているユーザに商品をレコメンドする場合の処理例を説明する図である。 図４は、第１の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図５は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、オフィス用品レコメンド方法およびオフィス用品レコメンドプログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、オフィス用品レコメンド方法およびオフィス用品レコメンドプログラムが限定されるものではない。

［第１の実施形態］
以下の実施形態では、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成、情報処理装置における処理の流れを順に説明し、最後に第１の実施形態による効果を説明する。

［情報処理装置の構成］
まず、図１を用いて、情報処理装置１０の構成を説明する。図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理装置１０は、ユーザ端末２０とネットワーク３０を介して接続されている。情報処理装置１０は、スマートフォンを所持するユーザに対してオフィス用品をレコメンドするサーバ等の装置である。

また、ユーザ端末２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット端末、携帯電話、ノート型ＰＣ等の端末装置である。ユーザ端末２０には、例えば、オフィス用品をレコメンドするための専用のアプリケーションがダウンロードされているものとする。なお、以下で説明する情報処理装置１０の各機能部の一部または全てをユーザ端末２０側がもっていてもよく、情報処理装置１０の処理の一部または全てをユーザ端末２０側で実行してもよい。

図１に示すように、この情報処理装置１０は、通信処理部１１、制御部１２および記憶部１３を有する。以下に情報処理装置１０が有する各部の処理を説明する。

通信処理部１１は、各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信処理部１１は、ユーザ端末２０から室内画像のデータまたは室内画像の特徴量のデータを受信する。また、通信処理部１１は、例えば、ユーザ端末２０に対してレコメンドするオフィス用品のリストを送信する。

また、記憶部１３は、制御部１２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本実施形態に関連するものとして、商品データ記憶部１３ａを有する。例えば、記憶部１３は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。

商品データ記憶部１３ａは、ユーザにレコメンドする可能性のあるオフィス用品に関する商品データを記憶する。例えば、商品データ記憶部１３ａは、オフィス用品に関する情報として、各オフィス用品について、オフィス用品の画像、商品名、サイズ、色、材質、メーカー等を記憶する。なお、商品データ記憶部１３ａが商品データを記憶している場合に限定されるものではなく、外部の装置に記憶されていてもよい。

制御部１２は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部１２は、取得部１２ａ、特定部１２ｂ、選択部１２ｃおよび出力部１２ｄを有する。ここで、制御部１２は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵなどの電子回路やＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの集積回路である。

取得部１２ａは、室内の画像情報を取得する。例えば、取得部１２ａは、ユーザによって撮影された自宅のオフィス用品を配置する室内の画像データをユーザ端末２０から取得する。なお、取得部１２ａは、画像情報として、室内画像の画像データそのものではなく、室内画像の特徴量のデータをユーザ端末２０から取得するようにしてもよい。つまり、取得部１２ａが室内の画像データそのものを取得しないようにすることでユーザのプライバシーを配慮することが可能である。

また、取得部１２ａは、ユーザに関する情報を取得しても良く、例えば、ユーザの身長や体重、購入履歴、検索履歴、ユーザの好みの色等をユーザ端末２０等から取得するようにしてもよい。また、取得部１２ａは、オフィス用品を配置する部屋だけでなく、他の部屋の画像情報も取得してもよい。

特定部１２ｂは、取得部１２ａによって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する。例えば、特定部１２ｂは、取得部１２ａによって取得された画像情報を解析し、室内画像に含まれるオフィス用品の種別を特定する。そして、特定部１２ｂは、室内画像に含まれるオフィス用品の種別を用いて、予め設定されたオフィス用品リストのうち室内画像に含まれていないオフィス用品の種別を判定し、室内画像に含まれていないオフィス用品の種別を、レコメンド対象のオフィス用品の種別として特定する。

ここで、特定部１２ｂは、室内画像に含まれていないオフィス用品を特定する場合に、デスクや椅子等の大きい家具に関するオフィス用品ほど優先的に特定するようにしてもよい。これにより、特定部１２ｂは、デスクや椅子等も購入していないユーザであって、これからオフィス用品を買い揃えたいユーザには、まずは、デスクや椅子等の大きい家具に関するオフィス用品の種別を、レコメンド対象のオフィス用品の種別として特定することができる。また、特定部１２ｂは、特定するレコメンド対象のオフィス用品の種別の数は、１つであってもよいし、複数であってもよい。

なお、特定部１２ｂは、画像情報を入力として学習済みモデルを用いて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する処理の一部または全部を行ってもよい。例えば、特定部１２ｂは、画像情報に含まれる物体を検出可能な学習モデルに画像情報を入力し、画像情報に含まれる物体の検出結果を出力結果として取得し、取得した物体を、室内画像に含まれるオフィス用品の種別として特定する。そして、特定部１２ｂは、予め設定されたオフィス用品リストのうち室内画像に含まれていないオフィス用品の種別を検索し、室内画像に含まれていないオフィス用品の種別を、レコメンド対象のオフィス用品の種別として特定する。

また、特定部１２ｂは、室内画像に含まれていないオフィス用品を特定する場合に限定されるものではなく、例えば、室内画像に含まれているが、部屋や他のオフィス用品と色調が合っていないオフィス用品を特定してもよい。

選択部１２ｃは、画像情報に基づいて、特定部１２ｂによって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する。例えば、選択部１２ｃは、特定部１２ｂによって特定されたオフィス用品の種別がデスクや椅子等の家具に関する物であった場合には、画像情報から室内の空間情報を推測し、該空間情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品を選択する。

つまり、選択部１２ｃは、デスクや椅子等の家具に関する物をレコメンドする場合には、部屋の大きさや色調に応じて、レコメンド対象のオフィス用品を選択する。例えば、選択部１２ｃは、デスクをレコメンドする場合に、既存の深層推定する技術等を用いて（参考：深層学習を用いた深度推定 https://arxiv.org/abs/1901.09402）、部屋の大きさを推定し、部屋の大きさに合うサイズであって、部屋の色調と同じ色調のデスクを商品データ記憶部１３ａから検索し、検索した商品をレコメンド対象のオフィス用品として選択する。また、選択部１２ｃは、他の部屋の画像情報も参考にし、他の部屋も含めて色調のオフィス用品を選択してもよい。また、選択部１２ｃは、購入履歴や検索履歴等を考慮して、ユーザの好みの色を推定し、推定した色のオフィス用品を選択してもよいし、ユーザの身長・体重を考慮して、ユーザの体格に合うサイズのオフィス用品を選択してもよい。なお、部屋の大きさやユーザの好みの色等の各種情報はユーザによって入力されたものであってもよい。また、例えば、室内画像に含まれていないオフィス用品の種別が複数ある場合に、選択部１２ｃは、選択したレコメンド対象のオフィス用品を考慮して、別の種別のオフィス用品もレコメンド対象として選択するようにしてもよい。例えば、室内画像にデスクと、椅子が含まれていない場合に、選択部１２ｃは、上記の処理によりレコメンド対象のデスクを選択した後、選択したデスクに色調等が合う椅子や、選択したレコメンド対象のデスクを部屋に配置した場合のスペースに合うサイズの椅子を、レコメンド対象として選択するようにしてもよい。

また、選択部１２ｃは、特定部１２ｂによって特定されたオフィス用品の種別が家具に関する物以外である場合には、画像情報に含まれる他のオフィス用品の属性情報（例えば、色、性能、メーカー、シリーズ等）に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品を選択する。つまり、選択部１２ｃは、ＰＣやキーボード、マウス、マウスパッド等のオフィス用品をレコメンドする場合には、他のオフィス用品の色や性能、メーカー、シリーズ等に応じて、レコメンド対象のオフィス用品を選択する。

例えば、選択部１２ｃは、マウスをレコメンドする場合には、既にユーザが持っているキーボードと同じシリーズのマウスの商品がある商品データ記憶部１３ａに記憶されている場合には、優先的に同じシリーズのマウスをレコメンド対象のオフィス用品として選択し、記憶されていない場合には、既にユーザが持っているキーボードと同じ色であって、かつ、同じメーカーの商品を商品データ記憶部１３ａから検索し、検索した商品をレコメンド対象のオフィス用品として選択する。

また、例えば、選択部１２ｃは、画像情報を入力として、レコメンド対象のオフィス用品を出力する学習済みモデルを用いて、レコメンド対象のオフィス用品を選択するようにしてもよい。つまり、選択部１２ｃは、画像から深層学習を用いた機械学習技術を使用して室内の深度等の空間情報を測定し、その室内に適したオフィス用品を選択する。

学習済みモデルは、例えば、ユーザの室内の画像情報と、そのユーザが実際購入、リースまたはレンタルしたオフィス用品との組を教師データとして用いて学習させることで構築されたものとする。また、選択部１２ｃは、後述する出力部１２ｄがレコメンド対象のオフィス用品に関する情報を出力した後、ユーザが購入、リースまたはレンタルしたかどうかの結果を学習済みモデルにフィードバックして、学習済みモデルのパラメータを更新するようにしてもよい。

出力部１２ｄは、選択部１２ｃによって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する。例えば、出力部１２ｄは、選択部１２ｃによって選択されたオフィス用品を含むリストを生成し、該リストを、オフィス用品に関する情報としてユーザ端末２０に出力する。例えば、出力部１２ｄは、オフィス用品に関する情報として、商品名、色、性能、メーカー、値段等の情報を商品データ記憶部１３ａから取得し、取得した情報を基にリストを生成してユーザ端末２０に送信する。そして、例えば、ユーザ端末２０は、リストに含まれるレコメンド対象のオフィス用品の一覧を表示し、ユーザから表示されたオフィス用品のうち、特定のオフィス用品の指定を受け付けた場合には、指定商品の詳細情報を確認できたり、指定商品の購入、リースまたはレンタルが可能なＷｅｂページに遷移できたりするようにしてもよい。

ここで、図２を用いて、オフィス用品を買い揃えようとしているユーザに商品をレコメンドする場合の処理例について説明する。図２は、オフィス用品を買い揃えようとしているユーザに商品をレコメンドする場合の処理例を説明する図である。図２の例では、自宅に在宅勤務の環境が整っておらず、これからオフィス用品を買い揃えようとしているユーザが、商品をレコメンドしてもらうためにオフィス用品一式を配置しようと考えている部屋の室内画像をユーザ端末２０で撮影しているものとする。

図２に例示するように、情報処理装置１０は、オフィス用品一式を配置しようと考えている部屋の室内画像をユーザ端末２０から取得する（図２の（１）参照）。そして、情報処理装置１０は、取得した画像情報を解析し、室内画像に含まれるオフィス用品の種別を特定する。図２の例では、ユーザがオフィス用品を買い揃える前なので、情報処理装置１０は、室内画像に含まれるオフィス用品が何もないものと判定する。

この場合に、情報処理装置１０は、予め設定されたオフィス用品リストのうち最も優先順位が高い「デスク」を、レコメンド対象のオフィス用品の種別として特定する（図２の（２）参照）。図２の例では、「デスク」、「椅子」、「ＰＣ」、「キーボード」、「マウス」、「マウスパッド」の順でレコメンドする優先順位が設定されたリストが予め設定されているものとする。なお、情報処理装置１０は、「デスク」だけでなく「椅子」も、レコメンド対象のオフィス用品の種別として特定としてもよいし、「デスクと椅子のセット」という種別で特定してもよい。また、上述した優先順位は、ユーザが適宜設定変更できるものとする。また、例えば、情報処理装置１０は、ユーザの欲しい物が設定された欲しい物リストを有していてもよく、欲しい物リストに挙げられた物については、室内画像に含まれる場合であっても優先してレコメンドするようにしてもよい。なお、情報処理装置１０は、室内画像に含まれる場合であってもレコメンドするか、室内画像に含まれない場合のみレコメンドするかは設定できるようにしてもよい。

続いて、情報処理装置１０は、商品データ記憶部１３ａのなかからレコメンド対象のデスクを選択する（図２の（３）参照）。例えば、情報処理装置１０は、デスクをレコメンドする場合に、部屋の大きさを推定し、部屋の大きさに合うサイズであって、部屋の色調と同じ色調のデスクを商品データ記憶部１３ａから検索し、検索した商品をレコメンド対象のデスクとして選択する。その後、情報処理装置１０は、レコメンド対象のデスクの情報をユーザ端末２０に送信する（図２の（４）参照）。例えば、情報処理装置１０は、レコメンドするデスクの画像が列挙されたリストを生成し、該リストをユーザ端末２０に送信する。その後、ユーザは、ユーザ端末２０に表示されたレコメンド対象のデスクの情報を閲覧する。これにより、情報処理装置１０は、オフィス用品を買い揃えようとしているユーザに、自宅の部屋に適したオフィス用品をレコメンドすることが可能である。

続いて、図３を用いて、オフィス用品を買い足そうとしているユーザに商品をレコメンドする場合の処理例について説明する。図３は、オフィス用品を買い足そうとしているユーザに商品をレコメンドする場合の処理例を説明する図である。図３の例では、自宅に在宅勤務の環境がある程度整っており、オフィス用品を買い足そうとしているユーザが、自宅で仕事用に使用している部屋の室内画像をユーザ端末２０で撮影しているものとする。

図２に例示するように、情報処理装置１０は、自宅で仕事用に使用している部屋の室内画像をユーザ端末２０から取得する（図３の（１）参照）。そして、情報処理装置１０は、取得した画像情報を解析し、室内画像に含まれるオフィス用品の種別を特定する。図３の例では、室内にオフィス用品として「デスク」、「椅子」、「ＰＣ」、「キーボード」、「マウス」が既にあるので、情報処理装置１０は、室内画像に含まれるオフィス用品として、「デスク」、「椅子」、「ＰＣ」、「キーボード」、「マウス」を特定する。続いて、情報処理装置１０は、予め設定されたオフィス用品リストの優先順位が高いものから順に、室内画像に含まれていないオフィス用品の種別があるか検索していき、「マウスパッド」がないものと判定する。

この場合に、情報処理装置１０は、予め設定されたオフィス用品リストのうち最も優先順位が高い「マウスパッド」を、レコメンド対象のオフィス用品の種別として特定する（図３の（２）参照）。図３の例では、「デスク」、「椅子」、「ＰＣ」、「キーボード」、「マウス」、「マウスパッド」の順でレコメンドする優先順位が設定されたリストが予め設定されているものとする。

続いて、情報処理装置１０は、商品データ記憶部１３ａのなかからレコメンド対象のマウスパッドを選択する（図３の（３）参照）。例えば、情報処理装置１０は、マウスパッドをレコメンドする場合には、既にユーザが持っているマウスと同じシリーズのマウスパッドの商品がある商品データ記憶部１３ａに記憶されている場合には、優先的に同じシリーズのマウスをレコメンド対象のオフィス用品として選択し、記憶されていない場合には、既にユーザが持っているキーボードと同じ色であって、かつ、同じメーカーの商品を商品データ記憶部１３ａから検索し、検索した商品をレコメンド対象のオフィス用品として選択する。

その後、情報処理装置１０は、レコメンド対象のマウスパッドの情報をユーザ端末２０に送信する（図３の（４）参照）。例えば、情報処理装置１０は、レコメンドするマウスパッドの画像が列挙されたリストを生成し、該リストをユーザ端末２０に送信する。その後、ユーザは、ユーザ端末２０に表示されたレコメンド対象のマウスパッドの情報を閲覧する。これにより、情報処理装置１０は、オフィス用品を買い足そうとしているユーザに、自宅の部屋に不足しているオフィス用品をレコメンドすることが可能である。

［情報処理装置の処理手順］
次に、図４を用いて、第１の実施形態に係る情報処理装置１０における処理の手順の例を説明する。図４は、第１の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図４に例示するように、情報処理装置１０の取得部１２ａが、室内の画像情報を取得すると（ステップＳ１０１肯定）、特定部１２ｂは、取得部１２ａによって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する（ステップＳ１０２）。例えば、特定部１２ｂは、取得部１２ａによって取得された画像情報を解析し、室内画像に含まれるオフィス用品の種別を特定する。そして、特定部１２ｂは、室内画像に含まれるオフィス用品の種別を用いて、予め設定されたオフィス用品リストのうち室内画像に含まれていないオフィス用品の種別を判定し、室内画像に含まれていないオフィス用品の種別を、レコメンド対象のオフィス用品の種別として特定する。

そして、選択部１２ｃは、画像情報に基づいて、特定部１２ｂによって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する（ステップＳ１０３）。例えば、選択部１２ｃは、特定部１２ｂによって特定されたオフィス用品の種別がデスクや椅子等の家具に関する物であった場合には、画像情報から室内の空間情報を推測し、該空間情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品を選択する。

続いて、出力部１２ｄは、選択部１２ｃによって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する（ステップＳ１０４）。例えば、出力部１２ｄは、選択部１２ｃによって選択されたオフィス用品を含むリストを生成し、該リストを、オフィス用品に関する情報としてユーザ端末２０に出力する。

［第１の実施形態の効果］
第１の実施形態に係る情報処理装置１０では、室内の画像情報を取得し、取得した画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する。そして、情報処理装置１０は、画像情報に基づいて、特定したオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択し、選択したオフィス用品に関する情報を出力する。このため、情報処理装置１０は、部屋に最適なオフィス用品をレコメンドすることが可能である。

つまり、情報処理装置１０では、例えば、部屋の間取り等の環境に応じて、空間を圧迫しないようなオフィス用品や、部屋の色調と統一されたオフィス用品等をレコメンドすることが可能である。また、情報処理装置１０は、ユーザが撮影した室内画像を用いるので、専用のセンサ等を必要とせず、ユーザが手軽にオフィス用品のレコメンドを受けることが可能である。このように、情報処理装置１０では、自宅の部屋に適したオフィス用品をレコメンドできる結果、誰でも気軽に自宅でもオフィスと同じような環境で仕事することができるので生産性が向上する。

（システム構成等）
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

（プログラム）
また、上記実施形態において説明した情報処理装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。

図５は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図５に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、図５に例示するように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図５に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図５に例示するように、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図５に例示するように、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図５に例示するように、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ここで、図５に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記のプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。

また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。

なお、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network））、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０ 情報処理装置
１１ 通信処理部
１２ 制御部
１２ａ 取得部
１２ｂ 特定部
１２ｃ 選択部
１２ｄ 出力部
１３ 記憶部
１３ａ 商品データ記憶部
２０ ユーザ端末
３０ ネットワーク

Claims (7)

1. 室内の画像情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する特定部と、
   前記画像情報に基づいて、前記特定部によって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する選択部と、
   前記選択部によって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する出力部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記選択部は、前記特定部によって特定されたオフィス用品の種別が家具に関する物であった場合には、前記画像情報から前記室内の空間情報を推測し、該空間情報に基づいて、前記レコメンド対象のオフィス用品を選択することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記選択部は、前記特定部によって特定されたオフィス用品の種別が家具に関する物以外である場合には、前記画像情報に含まれる他のオフィス用品の属性情報に基づいて、前記レコメンド対象のオフィス用品を選択することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記選択部は、前記画像情報を入力として、前記レコメンド対象のオフィス用品を出力する学習済みモデルを用いて、前記レコメンド対象のオフィス用品を選択することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記出力部は、前記選択部によって選択されたオフィス用品を含むリストを生成し、該リストを、前記オフィス用品に関する情報として出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 情報処理装置が実行するオフィス用品レコメンド方法であって、
   室内の画像情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する特定工程と、
   前記画像情報に基づいて、前記特定工程によって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する選択工程と、
   前記選択工程によって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する出力工程と
   を含むことを特徴とするオフィス用品レコメンド方法。
7. 室内の画像情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップによって取得された画像情報に基づいて、レコメンド対象のオフィス用品の種別を特定する特定ステップと、
   前記画像情報に基づいて、前記特定ステップによって特定されたオフィス用品の種別に対応するオフィス用品群のなかからレコメンド対象のオフィス用品を選択する選択ステップと、
   前記選択ステップによって選択されたオフィス用品に関する情報を出力する出力ステップと
   をコンピュータに実行させることを特徴とするオフィス用品レコメンドプログラム。

Images