JP2022550301A - カスタムソールの設計のためのパーソナライズされたソールパラメータ値を計算するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、カスタムソールの設計のための新しいカスタムソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法（５００）であって、－ユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）をロードするステップ（５３０）と、－靴パラメータ値（２０１）をロードするステップ（５４０）と、－新しいカスタムソール（３０１）の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップ（５５０）とを備えている、方法（５００）に関する。

Description

本発明は、フットウェアアイテム及びそれらの設計の分野に関するものであり、本発明は、カスタムソールの設計のためのパーソナライズされたソールパラメータ値を決定するために、日常又はスポーツアクティビティを監視すること、又は研究対象の生理学的状態を監視することにおける用途を見出すことができる。本発明は、カスタムソールの設計のためにパーソナライズされたソールパラメータ値を計算するための方法に関する。

足は、２６の骨、１０７の靭帯、及びほぼ１９の筋肉を備えているので、その構成のために、人体の特に複雑な部分である。それは、人間の動きを可能にするキーストーンであるので、特に重要な役割も果たす。後者の僅かな不快感又は僅かな劣化は、すぐに機能不全になる可能性がある。これは、陸上スポーツの大部分に見られる、地面との足の接触を伴うスポーツを練習するときに、特に当てはまる。これらのスポーツでは、不適切な練習の結果として、足の怪我が発生する可能性がある。しかしながら、怪我は、フットウェアアイテムの不適切な使用、つまり、その人のスポーツ練習に適合した技術的特性（クッション性、柔軟性、特定のタイプのストライド用のソール等）を有しないフットウェアアイテムの結果としても発生する可能性がある。今日、消費者は、以前は利用できなかった様々な靴のチョイス又はセレクションに直面している。標準的な人間の足の形態は存在するが、それぞれの足は、ユニークであり、既存の標準に対応していない可能性があるという事実は残る。従って、人の足に不十分に適合するか又は適合していないフットウェア（履物）の使用は、中長期的に人の足に損傷を引き起こす傾向にある。歴史的に、足底装具は、姿勢、生体力学的不均衡、脊柱側弯症につながる可能性のある不均等な長さの脚、又は膝の変形性関節症の痛み、を矯正するために開発されてきた。足底装具に加えて、通常は健康の専門家によって、あつらえのフットウェアが作られることもある。この目的のために、フットウェアアイテムを作成するためのよく知られたステップは、足のすべての形態計測パラメータを決定するために、フットウェアアイテムの将来の着用者の足で測定を行うことからなる。足の位置決めが正しくない場合は、足のキャスト又は跡が作成され、それに応じて矯正靴インサート（挿入物）が作成される。足の決定された寸法を用いて、平らな革のブランクがサイズに合わせてカットされる。次に、寸法取りされた足のモデルが作成される。次に、このモデルの上に革のブランクが伸ばされて、通常は縫製及び／又は接着によって、ソールが接着される。この職人による製造プロセスは、特に足のレプリカモデルが作られるとき、実行が特に複雑で時間がかかる。同様に、調整されたフットウェアアイテムの生産には、４～６週間かかり、健康の専門家の介入を必要とする。従って、ユーザーの足に適合したフットウェアアイテムを提供するために、下記の特許文献１に記載されている解決策が開発された。このように説明された解決策は、調整されたフットウェアアイテムを製造するための方法に関し、その方法は、準備されたソール、予め形成されたロッド、及びインサートの使用を備える。予め製造されたソールは、フットウェアアイテムを身に着けることが意図された足の寸法に対応する寸法を有する。次に、予め製造されたソールにインサートが適用され、予め製造されたソールとそれに適用されたインサートとの間の調整が、フットウェアアイテムを着用することが意図された足でチェックされる。予め形成されたロッドは、フットウェアアイテムを着用することが意図された足に配置され、接続を形成するために予め製造されたソールに接合される。しかしながら、この解決策では、着用者の足の形態計測パラメータに加えて、その着用者の歩行に関連するパラメータを考慮に入れることはできない。

下記の特許文献２に記載されている別の解決策は、フットウェアアイテムをパーソナライズするためのサービスプラットフォームを提供することを目的としている。従って、そのようなプラットフォームは、情報収集システム、データ処理システム、及び製造システムを備える。情報収集システムは、ユーザーの歩行データ、三次元足データ及び靴選択情報を収集し、ユーザーの歩行データ、三次元足データ及び靴選択情報をデータ処理システムに送信するように構成されている。情報収集システムは、フットウェアアイテムのソール内に配置された複数のセンサーで主に構成されている。データ処理システムは、ユーザーの歩行データ、三次元の足の形状データ及び靴選択情報を分析及び処理し、分析及び処理結果を製造システムに送信するために使用される。靴選択情報に関して、ユーザーは、自分のニーズに応じてオンラインでブランドを選択し、靴のスタイル及び素材も選択する。しかしながら、この解決策は、フットウェアアイテムの着用者によって及ぼされる圧力のみを考慮に入れており、フットウェアアイテムのソールに完全に統合された解決策を提供しないので、不完全なままである。

従来技術の方法は、フットウェアアイテムのユーザーの歩行の不完全な分析にのみ基づいている。さらに、収集された情報は、一般に断片化されており、その情報をコンテキスト化することはできない。

従って、既存の解決策では、特にユーザーが使用するソールに関して、個人の姿勢及び可動性の経時変化を考慮に入れていない。従って、一方ではユーザーの歩行を、他方ではそのユーザーによって着用されるフットウェアアイテムのパラメータを考慮に入れて、パーソナライズされたフットウェアアイテムをユーザーに提供することを可能にする新たな解決策の必要性がある。

米国特許出願公開第２０１０／１４８７００号明細書 中国特許出願公開第１０５２４３５４７号明細書

従って、本発明の目的は、先行技術の不利な点を克服することである。特に、本発明の目的は、ユーザーの姿勢又は可動性パラメータ及びそのユーザーによって着用されるフットウェアアイテムパラメータを考慮に入れて、カスタムソールの設計のためのパーソナライズされたソールパラメータ値を計算するための方法を提案することである。

［発明の簡単な説明］
本発明は、特に、ユーザーのカスタムソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法であって、その計算方法は、１つ又は複数のコンピューティングデバイスによる、
－そのユーザーによって使用されるフットウェアアイテムに関連付けられた少なくとも１つのコネクテッドソールによって生成された生データから計算されたユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値を取得するステップと、
－ユーザーの足底形態パラメータ値を取得するステップと、
－ユーザーアクティビティパラメータ値を取得するステップと、
－カスタムソールを受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含む、新しい靴パラメータ値を取得するステップと、
－姿勢又は可動性パラメータ値、ユーザーの足底形態パラメータ値、ユーザーアクティビティパラメータ値、並びにカスタムソールを受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値から、ユーザーのカスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップと
の実行を含む、方法に関する。

特に、本発明は、カスタムソールの設計のための新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法であって、その計算方法は、１つ又は複数のコンピューティングデバイスによる、
－そのユーザーによって使用されるフットウェアアイテムに関連付けられた少なくとも１つのコネクテッドソールによって生成された生データから計算されたユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値をロードするステップと、
－コネクテッドソールに関連付けられたユーザーによって使用されるフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含む、靴パラメータ値をロードするステップと、
－姿勢又は可動性のパラメータ値から及び靴パラメータ値から、新しいソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップと、
－サードパーティフットウェアアイテムのサードパーティユーザーから情報を受信して分析するステップであって、そのサードパーティユーザー情報は、サードパーティフットウェアアイテムのサードパーティユーザー毎に、
〇サードパーティフットウェアアイテムに関連付けられた少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソールによって生成された生データから計算されたサードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値、及び
〇少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソールに関連付けられたサードパーティフットウェアアイテムのサードパーティ靴パラメータ値
を含む、ステップと、
－調整されたソールパラメータ値を識別するステップであって、その識別するステップは、予め分析されたサードパーティユーザー情報との、コネクテッドソールによって生成された姿勢又は可動性パラメータ値及びコネクテッドソールに関連付けられたフットウェアアイテムの靴パラメータの比較を含む、ステップと
の実行を含む、方法に関する。

従って、本発明による方法は、ユーザーの移動中に直接生成されたデータだけでなく、他のユーザーからのデータにも応じて、ユーザーに実際に適合されたソールパラメータ値を提案することができるであろう。これにより、同様のアプローチを採り得る他のユーザーから提供された情報から利益を得ながら、パーソナライズ及びパフォーマンスのレベルをさらに改善させることができる。

本発明による方法の他の選択的な特徴によれば、その方法は、以下の特徴のうちの１つ又は複数を単独で又は組み合わせて選択的に含んでいてよい：

－それは、古い靴パラメータ値をロードするステップをさらに含み、その古い靴パラメータ値は、コネクテッドソール（１０）に関連付けられたユーザーによって使用されるフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含み、カスタムソールのそのパーソナライズされたパラメータ値は、古い靴パラメータ値からさらに計算される。従って、ユーザーによって以前に着用されていた靴の特性も、それらの姿勢、可動性及び／又はアクティビティを取得するときに、考慮に入れられる。本願において後に詳しく説明されるように、これは、快適さ、倦怠感、痛み等の態様のユーザーによる評価等の他の定性的データと組み合わされ得る。従って、カスタムソールはユーザーに最適になるであろう。

－それは、
－サードパーティフットウェアアイテムのサードパーティユーザーから情報を受信して分析するステップであって、そのサードパーティユーザー情報は、サードパーティフットウェアアイテムのサードパーティユーザー毎に、
〇サードパーティフットウェアアイテムに関連付けられた少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソールによって生成された生データから計算されたサードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値、及び
〇少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソールに関連付けられたサードパーティフットウェアアイテムの古いサードパーティ靴パラメータ値
を含む、ステップと、
－調整されたソールパラメータ値を識別するステップであって、その識別ステップは、予め分析されたサードパーティユーザーからの情報との、ユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値の比較を含む、ステップと
をさらに含む。

特に、これは、ユーザー集団全体からのフィードバックの使用を通して、値を改善することを可能にする。有利には、そのようなデータは、学習モデルを通してラベル付け及び処理される可能性がある。

－サードパーティユーザー情報は、好ましくはサードパーティコネクテッドソール及び／又はサードパーティコネクテッドソールを含むフットウェアアイテムに関する、サードパーティユーザー満足度指数値をさらに含む。そのような指数の存在と、次にソールパラメータ値を識別するステップの間における選択的なその使用とは、例えば、所定の閾値より大きい指数値に関連付けられた値のみを選択するか、あるいは満足度指数の値に従って重み係数を割り当てることを可能にする。従って、新しいカスタムソールのパラメータ値が改善されるととともに、ユーザー満足度も改善される。例えば、調整されたソールパラメータ値を識別するステップは、所定の閾値よりもそれぞれ大きい満足度指数値及び／又は相関指数を含むサードパーティユーザー情報に対してのみ実施され得る。

－方法は、サードパーティコネクテッドソール毎の、サードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値、サードパーティ靴パラメータ値及びサードパーティユーザー満足度指数の間の相関指数を決定するステップを備える。このようなステップは、新しいソールパラメータ値及びユーザー満足度を改善する。実際に、使用方法がフットウェアアイテムを装備するサードパーティコネクテッドソールに推奨される使用方法と一致するサードパーティユーザーの意見のみを考慮に入れることができる。従って、最も適切と考えられる靴パラメータを有するコネクテッドソール又はフットウェアアイテムを強調でき、適切な使用が可能である。従って、方法は、姿勢又は可動性パラメータと靴パラメータ及び満足度データとの間の相関を含むことができる。本発明のコンテキストにおいて、１．５ｍを超えるストライド長の中央値又は平均値を有するユーザーの好まれるソール柔軟性値が何であるかを決定することが可能である。サードパーティ靴パラメータ値は、（構造的及び幾何学的な）ソールパラメータを含むことができる。

－方法は、調整されたソールパラメータ値を識別するステップを含み、それは、所定の閾値よりそれぞれ大きい満足度指数値及び／又は相関指数を含むサードパーティユーザー情報に対してのみ実施される。これは、有利には、ユーザーにとって潜在的に不適切なフットウェアアイテム又はサードパーティソールに由来するパラメータ値を考慮に入れないことを可能にする。

－方法は、ロードするステップの前に、ユーザーによって使用される少なくとも１つのコネクテッドソールによって生成された生データを処理するステップを含み、その処理するステップは、姿勢又は可動性パラメータ値の生成を可能にする。この処理するステップは、ユニット、モバイルデバイス及び／又はサーバーで実行され得る。

－姿勢又は可動性のパラメータは、地面と接触する衝撃力、回内及び／又は回外及び／又は跛行パラメータから選択される。これらのパラメータは、使用されるとき、特に適合した新しいソールのパラメータ値の生成を可能にする。これは、特にカスタムソールが意図されている主なアクティビティによって補完され得る。

－方法は、第１ソールの第１快適性インジケーターの値を生成するステップを含み、その第１快適性インジケーターは、プレゼンテーションコンピューティングデバイスのマン－マシンインターフェースを介する、ユーザーによるデータの入力に従って生成され、カスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップは、第１快適性インジケーターの生成された値を考慮に入れる。このようなステップは、新しいソールパラメータ値及びユーザー満足度が改善する。さらに、ユーザーによって示される快適性値は、生体力学的パラメータ（衝撃力、回外等）と、より正確にはある時間ウィンドウにわたるこれらのパラメータの変動と相関され得る。従って、本発明によるシステム又は方法は、時系列技術及び／又は管理図を実装して、イベントによって誘発される変動（特別な原因）と対比した自然変動（いわゆる一般的な原因）と呼ばれる変動を追跡することが可能であり、これは、時系列で不快感のパターンを検出することになる。これらの特性は、好ましくは一対のソールに適用され得る。

－この方法は、第２ソールの第２快適性インジケーターの値を生成するステップを含み、その第２快適性インジケーターは、プレゼンテーションコンピューティングデバイスのマン－マシンインターフェースを介する、第２ソールのユーザーによるデータの入力に従って生成され、カスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップは、第２快適性インジケーターの生成された値を考慮に入れる。このようなステップは、新しいソールパラメータ値及びユーザー満足度を改善する。これらの特性は、好ましくは一対のソールに適用され得る。

－新しいソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップは、サードパーティユーザーの情報との、姿勢又は可動性パラメータ値及び予めロードされた靴パラメータ値の比較をさらに備える。このようなステップは、新しいソールパラメータ値及びユーザー満足度を改善する。

－調整されたソールパラメータ値を識別するステップは、生成された姿勢又は可動性パラメータ値及び取得された靴パラメータ値に基づく新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値のターゲット値又はターゲット範囲を指定するリポジトリの使用を含む。このようなステップは、ユーザー満足度を改善する。

－方法は、姿勢又は可動性パラメータ値から少なくとも１つの使用パラメータ値を計算するステップを含み、調整されたソールパラメータ値を識別するステップは、少なくとも１つの計算された使用パラメータ値を考慮に入れる。このようなステップは、新しいソールパラメータ値及びユーザー満足度を改善する。

姿勢又は可動性パラメータ値は、少なくとも１つのコネクテッドソールに統合された１つ又は複数のプロセッサによって計算されている。これは、コネクテッドソールのユーザーの歩行に関連するデータを保護し、フットウェアアイテムの使用を分析するためのシステムのリソース要件を減らすことを可能にする。

本発明はまた、三次元印刷デバイスによって新しいカスタムソールを製造するための方法であって、その方法は、
－本発明による、新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法の実施中に計算された、新しいソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を含む構成ファイルを印刷デバイスによってロードするステップと、
－新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値から、カスタムソールのデジタルモデルを生成するステップと、
－生成されたデジタルモデルからカスタムソールを印刷するステップと
を含む、方法に関する。

第３態様によれば、本発明は、カスタムソールの設計のための新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するためのシステムであって、そのシステムは、少なくとも１つの計算コンピューティングデバイスと、コネクテッドソールを備える１つのフットウェアアイテムとを備え、その計算コンピューティングデバイスは、ユーザーによって使用されるフットウェアアイテムの少なくとも１つのコネクテッドソールによって生成された生データから計算された姿勢又は可動性パラメータ値をロードし、靴パラメータ値をロードし、姿勢又は可動性パラメータ値及び靴パラメータ値から新しいソールの１つ以上のパーソナライズされたパラメータ値を計算するように構成されており、好ましくはサードパーティコネクテッドソールを備えたサードパーティフットウェアアイテムのサードパーティのユーザーから情報を受信して分析し、好ましくは調整されたソールのパラメータ値を識別する、システムに関する。

さらに、本発明によるカスタムソールの設計のためのカスタムソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するためのシステムは、少なくとも１つの計算コンピューティングデバイスを含んでいてよく、その少なくとも１つの計算コンピューティングデバイスは、ユーザーによって使用されるフットウェアアイテムに関連付けられた少なくとも１つのコネクテッドソールによって生成された生データから計算されたユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値を取得し、ユーザーの足底形態パラメータ値を取得し、ユーザーアクティビティパラメータ値を取得し、カスタムソールを受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含む、新しい靴パラメータ値を取得し、姿勢又は可動性パラメータ値、ユーザーの足底形態パラメータ値、ユーザーアクティビティパラメータ値、並びにカスタムソールを受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値から、ユーザーのカスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算する、ように構成されている。

第４態様によれば、本発明は、新しいカスタムソールを製造するための三次元印刷システムであって、
プロセッサであって、
〇姿勢又は可動性パラメータ値、ユーザーの足底形態パラメータ値、ユーザーアクティビティパラメータ値、並びにカスタムソールを受け入れるように設計されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を取得することと、
〇取得されたパラメータ値から、ユーザーのカスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算することと、
〇カスタムソールのデジタルモデルを生成することと
が可能プロセッサと、
生成されたデジタルモデルから新しいカスタムソールを印刷するように構成された印刷デバイスと
を含む、三次元印刷システムに関する。

好ましくは、本発明による三次元印刷システムは、ユーザーの足底形態のパラメータ値を生成することが可能なスキャナを含んでいてよい。

第５態様によれば、本発明は、コンピューティングデバイスの処理ユニットによって実行されたときに、本発明によるカスタムソールの設計のための新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法の実装を引き起こす、プログラム命令を備えるコンピュータプログラム製品に関する。

本発明の他の利点及び特徴は、添付の図を参照して、例示的かつ非限定的な例として与えられた以下の説明を読むと明らかになるであろう。

図１は、本発明によるカスタムソールの設計のためにパーソナライズされたソールパラメータ値を計算するための方法が実施され得るシステムの例示的な図を示している。 図２は、本発明のコンテキストで使用されるフットウェアアイテムの使用を分析するためのシステムを示し、コネクテッドソールの電子ユニットを詳述している。 図３Ａは、本発明によるカスタムソールの設計のためのパーソナライズされたソールパラメータ値を計算するための方法の例示的な図を示している。 図３Ｂは、本発明によるカスタムソールの設計のためのパーソナライズされたソールパラメータ値を計算するための方法の例示的な図を示している。 図４は、三次元印刷デバイスによって本発明によるカスタムソールを製造するための方法の例示的な図を示している。

本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して説明される。

図において、フローチャート及びブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能、及び動作を示している。これに関して、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、システム、デバイス、モジュール、又はコードを表していてよく、これらは、指定された論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む。幾つかの実装では、ブロックに関連付けられた機能が、図に示されている順序とは異なる順序で表示される場合がある。例えば、連続して表示される２つのブロックは、実際には、実質的に同時に実行される場合があり、又は、伴われる機能に応じて、ブロックが逆の順序で実行される場合がある。ブロック図及び／又はフローチャートの各ブロック、並びにブロック図及び／又はフローチャートのブロックの組み合わせは、特定の機能を実行するか、又は特別な機器及びコンピュータ命令の組み合わせを行うか又は実行する特別なハードウェアシステムによって実装されてよい。

［発明の説明］
説明の残りの部分において、本発明の意味の範囲内における「可動性」又は「歩行」は、ユーザーの姿勢、運動、移動、及びバランスに対応する。バランスは、特に、体の安定性、より具体的にはユーザーの重心の安定性に関連する、姿勢のバランスに対応する。それにもかかわらず、それは静的及び動的バランスの両方を統合することができる。

「姿勢又は可動性パラメータ」という表現は、静的又は動的位置で識別される生体力学的パラメータに対応する。

「運動分析」、「可動性分析」又は「歩行分析」という表現は、本発明の意味の範囲内で、１つ又は複数の値、例えば、ユーザーの足の軌道又は変位へのスコア、分類又は評価の帰属に対応する。歩行のこの特性付けは、歩行を表す生体力学的パラメータの１つ又は複数の数値又アルファベットと数字とを組み合わせた値を取得することを可能にする。

「生データ」という表現は、センサーによって生成され、まだ変換されていないデータに対応する。これは、例えば、慣性プラットフォームによって生成されたデータに対応してよい。生データの処理は、生体力学的パラメータ値を取得することを可能にできる。

「生体力学的パラメータ」は、本発明の意味において、ユーザーの姿勢又は可動性の特徴を意味する。生体力学的パラメータは、コネクテッドソールのセンサーによって生成された歩行パラメータの値から、様々な計算操作によって決定され得る。「高度な生体力学的パラメータ」とは、本発明の意味において、歩行及び／又はランニングサイクルの重要な瞬間に決定される、従って決定がより複雑な、ユーザーの姿勢又は可動性の特徴を意味する。サイクルは、例えばウォーキングサイクルになることができる。例えば、ペース、ステップを登る、ステップを降りる、ストライド、ジャンプ、フラット、ドループ、ストンプ、ニール…等、様々な種類のアクティビティがある。従って、サイクルは、ユーザーによって行われる運動の複雑さに応じて、様々なタイプの複数のアクティビティに対応することもできる。

「ソール」とは、ユーザーの足を地面から分離することができるオブジェクトを意味する。靴は、ユーザーの足と直接接触する上部ソール層と、地面又はより一般的には外部環境と直接接触する下部ソール層とを含むことができる。靴は、取り外し可能なインナーソールを含んでいてもよい。

本発明の意味の範囲内における「実質的に同一」とは、比較される値に対して３０％未満、好ましくは２０％未満、さらにより好ましくは１０％未満だけ変動する値を意味する。

「取り外し可能」とは、本発明によれば、取付手段がないため、又は取付手段が容易かつ迅速に外され得るため（例えば、ノッチ、スクリュー、タング、ラグ、クリップ）、取付手段を破壊することなく容易に取り外される、除去される、又は分解される能力を意味する。例えば、取り外し可能とは、溶接によって、又はオブジェクトを取り外すことを可能にすることが意図されていない任意の他の手段によってオブジェクトが固定されていないことと理解されるべきである。

「処理する」、「計算する」、「決定する」、「表示する」、「抽出する」、「比較する」、又はより広義には「実行可能な操作」は、本発明の意味の範囲内で、コンテキストで別段の指示がない限り、デバイス又はプロセッサによって実行される動作を意味する。この点で、操作は、コンピューティングシステムメモリ又は他の情報ストレージ、送信又は表示デバイスにおいて物理量（電子量）として表されるデータを操作及び変換する、コンピューティングシステム又は電子コンピューティングデバイス等のデータ処理システムの動作及び／又は処理を指す。これらの操作は、アプリケーション又はソフトウェアに基づくことができる。

本発明の意味の範囲内における「学習」という用語は、ラベル付けされたｎ個の（Ｘ１．．．ｎ，Ｙ１．．．ｎ）又はラベル付けされていない（Ｘ１．．．ｎ）の観測のベースから値Ｙを計算できる関数ｆの形態を採るか又は採らない場合がある１つ又は複数の対応を定義するように設計された方法に対応する。このような対応又は関数は、予測モデルに対応してよい。学習は、ラベル付きの観測に基づいているときは教師ありと言え、ラベル付けされていない観測に基づいているときは教師なしと言える。本発明のコンテキストにおいて、学習は、新しいカスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するために有利に使用される。

「予測モデル」とは、特定の行動に向けた意思決定を導くために、大量のデータを分析し、特定の条件のセットに関連する機会の評価又はリスクの評価を可能にする要因間の関係を確立することを可能にする任意の数学モデルを意味する。

「アプリケーション」、「ソフトウェア」、「プログラムコード」、及び「実行可能コード」という用語又は表現は、データ処理に特定の機能を直接的又は間接的に（例えば別のコードへの変換操作の後に）実行させることが意図された命令のセットの任意の表現、コード、又は表記を意味する。プログラムコードの例は、限定されないが、サブルーチン、関数、実行可能アプリケーション、ソースコード、オブジェクトコード、ライブラリ、及び／又はコンピューティングシステム上での実行のために設計された任意の他の一連の命令を含んでいてよい。

本発明の意味の範囲内で、「プロセッサ」という用語は、プログラムコードに含まれる命令を実行するように構成された少なくとも１つのハードウェア回路を指す。ハードウェア回路は集積回路であってよい。プロセッサの例は、限定されないが、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、ネットワークプロセッサ、ベクトルプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアセンブリ（ＰＬＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジック回路、及びコントローラーを含む。

「結合された」とは、本発明の意味の範囲内で、直接又は間接的に、１つ又は複数の中間要素で接続されていることを意味する。２つの要素は、機械的、電気的に結合されることができ、また通信チャネルによってリンクされることができる。

説明の残りの部分では、同じ要素を指定するために同じ参照が使用される。さらに、提示及び／又は主張される異なる特徴が有利に組み合わせられ得る。説明又は異なる従属クレームにおけるそれらの存在は、この可能性を排除しない。

すでに述べたように、本発明は、ユーザーの歩行生体力学に基づいてソールをパーソナライズ（個人化）することを可能にし、これは、ユーザーに完全に適合された形状を有するだけでなく、ユーザーの動きに適合した密度及び他のリバウンドの材料の組み合わせも有するソールを提供するために、組成物、ユーザーによって使用されるソールを形成する材料と組み合わされることもできるかもしれない。

特にユーザーのニーズに可能な限り近い製品及び／又はサービスを提供することを目的として、ユーザー毎にソールをパーソナライズできるようにするために多くの解決策が開発されているが、その結果、多くの場合、フットウェアアイテムは、必ずしも、パーソナライズされたソールを受け入れるために理想的に配置されていない。実際、パーソナライズされたソールを受け入れることが意図されたフットウェアアイテムに関連するパラメータは、一般に、パーソナライズされたソールの設計のために考慮に入れられていない。しかしながら、一般的に、そしてより具体的にはウォーキング又はランニングを伴うスポーツの分野において、ユーザー又はより一般的にはアスリートは、一般に、ユーザーがスポーツを実践する方法に最も適切なフットウェアアイテムを身につけようとする。これは、不適切な選択が、ユーザーの幸福、より具体的にはそれを装備したアスリートによって提供されるパフォーマンスに影響を与える可能性があるフットウェアアイテムに、特に当てはまる。これは、そのアスリートの足に大きな損傷を引き起こす可能性さえある。実際、それぞれの人は非常に独特の動き方を有しており、主に、異なるストライドの３つの主要なファミリー（ユニバーサルストライド、回内（プロネーター）又はオーバープロネーターストライド、回外（スピネーター）又はアンダースピネーターストライド）があることが認識されている。

多くの場合、回外ストライドであるか又はオーバープロネーターストライドであるかを識別できるようにするには、専門家によるストライドのテスト及び分析が必要である。従って、多くのアスリートは、自分がどのタイプのストライドを練習しているか、及びそれが公言されているかどうかを知らない。これに加えて、歩行の欠陥の出現を修正又は回避するために、アスリート又はそうでない者がそれらのフットウェアに矯正ソールを装備する必要性が高まっている。その結果、彼らは、パーソナライズされたソールに不十分であるか又は適していないフットウェアアイテムを安易に選択する可能性があり、それは長期的に彼らの足に損傷を引き起こす可能性がある。

この問題に対処するために、出願人は、新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための解決策を開発した。従って、それは、特に新しいソールの将来のユーザーの姿勢又は可動性パラメータ及びユーザーの靴パラメータに基づいて、カスタムソールの自動的な設計を可能にする。さらに、この解決策では、新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を最適に調整するために、サードパーティユーザーの姿勢又は可動性パラメータ及び彼らの靴パラメータを考慮に入れることができる。

従って、第１態様によれば、本発明は、カスタムソール３０１の設計のための新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法５００に関し、その方法は適切に構成されたコンピュータシステム内で実施される。

前述のように、カスタムソール３０１は、図１に示されるシステムによって取得されたパラメータから作成されたパーソナライズされた値の計算に基づいて、有利に製造される。システムは、この目的のために１つ又は２つのコネクテッドソールを使用する。

図１に示されるように、カスタムソールの設計のための新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するためのシステム１は、少なくとも１つの計算コンピューティングデバイス３０と、コネクテッドソール１０を備えるフットウェアアイテム１１とを備える。

さらに、カスタムソールの設計のための新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するためのシステム１は、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０（提示コンピューティングデバイス２０）及びサードパーティコンピューティングデバイス４０（第三者コンピューティングデバイス４０）も含むことができる。

従って、本発明のコンテキストにおいて、システム１は、ユーザーによって使用されるフットウェアアイテム１１の少なくとも１つのコネクテッドソール１０によって生成された生データから計算された姿勢又は可動性パラメータ値１０１をロードし、靴パラメータ値をロードし、姿勢又は可動性のパラメータ値１０１から及び靴パラメータ値から、新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するように構成された計算コンピューティングデバイス３０を備える。パラメータ値のロードは、特にこれらのデータのメモリへのロードに対応できる。計算コンピューティングデバイス３０は、これらの値を取得するように構成されてよく、特定の場合には、例えば生データからそれらを計算するように構成されてよい。

新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値のこの計算のコンテキストで使用される靴パラメータ値は、コネクテッドソール１０又は新しい靴パラメータ値２０２に関連付けられたユーザーによって使用される靴パラメータ値２０１に対応してよい。新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値のこの計算は、ユーザーの足底形態パラメータ値及びユーザーアクティビティパラメータ値の使用も含むことができる。

さらに、それは、サードパーティコネクテッドソール１０’を装備したサードパーティフットウェアアイテムのサードパーティユーザーから情報を受信して分析し、調整されたソールパラメータ値を識別するように構成され得る。

計算コンピューティングデバイス３０は、有利には、例えば、データメモリ、場合によってはプログラムメモリと協力するマイクロコントローラーの形態の、処理ユニット又はプロセッサを備えており、それらメモリは場合によっては分離されている。そのようなデータメモリは、処理ユニットによって解釈可能かつ実行可能なプログラム命令が、本発明による計算コンピューティングデバイス３０になるように従来のコンピューティングデバイスを自動的に適合させることを可能にするコンピュータプログラムを格納するように構成され得る。

データメモリは、更新するために部分的又は完全に電気的に消去可能とすることができる。一般に、そのデータメモリの一部は、構造によって消去できないか、又はセキュリティメカニズムによってそのような消去から保護されている。そのようなメモリセクションは、耐久性のある方法で、特に、他のコネクテッドソールに対してコネクテッドソール１０を特徴付けるユニークな識別データの値を記録する。処理ユニットは、内部通信バスを用いてそのメモリと協力する。従って、そのコネクテッドソールに配置されたセンサーからのデータは、そのようなデータメモリに格納され得る。そのデータメモリは、コネクテッドソールのユーザーに関連付けられた個人データをさらに格納することができる。計算コンピューティングデバイス３０は、クラウド内に配置されてもよい。従って、コネクテッドソール１０に配置されたセンサーからのデータは、コネクテッドソール１０のユニークな識別データの値を通じて、ユーザーの個人データに関連され得る。コネクテッドソール１０のユーザーに関連付けられた個人データは、そのような個人データを格納するように構成されたコンピューティングデバイスからの要求に応じてアクセス可能なデータに対応することができる。有利には、個人データは、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０にインストールされた専用アプリケーションを介して、コネクテッドソール１０のユーザーによって入力される。従って、ユーザーは、ユーザーの性別、ユーザーの年齢、ユーザーの体重、ユーザーの身長、ユーザーの靴のサイズ、又はより一般的には、ユーザーの姿勢又は可動性パラメータの値の計算のコンテキストで関心のある、任意の形態計測又は非形態計測データ等の、個人データを入力することができる。従って、ユーザーは、ユーザーの個人情報を入力するコンテキストにおいて、ユーザーの歩行に影響を有する１つ又は複数の病状、又はより一般的には移動の困難を伴う任意の身体的機能不全を示すことができると期待される。このような病状又は身体的機能不全は、専用アプリケーションを通じてリストを介して選択され得るか、又は専用フィールドに入力され得る。そのような病状又はそのような身体的機能不全は、有利には、しかし非限定的な方法で、ユーザーの１つ又は複数の四肢の関節の問題、外反母趾、硬直性外反母趾、爪先立ち（「槌趾」）、小腱膜瘤、モートン症候群、第２小節痛症候群、中足指間滑液包炎、セサモイドパシー、テンディノパシー、又はユーザーの歩行に影響を与える任意の身体的損傷からなる場合がある。

そのような計算コンピューティングデバイス３０は、インターネット、ＬｏＲａ又はＳｉｇｆｏｘタイプの長距離通信ネットワークＲ１又は任意の他の同等の通信ネットワークを通じて通信するように構成された通信手段も備える。有利には、計算コンピューティングデバイス３０は、コンピューティングサーバー又はコネクテッドソール１０の電子ユニットに対応できる。もちろん、計算コンピューティングデバイス３０は、コンピューティングサーバーに限定されることはできず、マン－マシンインターフェース（すなわち、人間が特定のコンピュータとコミュニケーションをとることを可能にする任意の要素、及びこのリストが網羅的でなくても、キーボード及びキーボードに入力されたコマンドに応答して表示を実行することを可能にし、任意選択で、マウス又はタッチパッドを使用して、スクリーンに表示される要素を選択する手段）をさらに備えるコンピュータタイプのコンピューティングマシンに対応してもよい。別の例示的な実施形態は、指又はオブジェクトによって触れられた要素をスクリーン上で直接選択することを可能にし、任意選択で仮想キーボードを表示する可能性を備えたタッチスクリーンである。

計算コンピューティングデバイス３０は、有利には、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０等の他のコンピューティングデバイスと、又はフットウェアアイテム１１を装備するコネクテッドソール１０と通信することができる。

この目的のために、フットウェアアイテム１１は、ユーザーによって着用されることが意図された靴に対応する。一般に、ユーザーはそれぞれの足に１つずつ、２つのフットウェアアイテム１１を着用する。フットウェアアイテム１１は、１つ、好ましくは２つのコネクテッドソール１０（すなわち、フットウェアアイテム毎に１つのコネクテッドソール１０）を備えるであろう。

実際、本発明の利点の１つは、フットウェアアイテム１１に調整されたソールパラメータ値を識別できるようにするために、１つ又は複数のコネクテッドソール１０によって生成された生データに頼ることができることである。

コネクテッドソール１０は、姿勢又は可動性パラメータ値１０１を計算することができる生データを生成するように構成されている。そのような生データは、計算コンピューティングデバイス３０に直接送信されることができ、計算コンピューティングデバイス３０は、次に、受信した生データから姿勢又は可動性パラメータ値１０１を計算し、それらをそのデータメモリに保存するように構成されるであろう。コネクテッドソール１０によって生成された生データがサードパーティコンピューティングデバイス４０に送信される準備も行われ、サードパーティコンピューティングデバイス４０は、次に、受信した生データから姿勢又は可動性パラメータ値１０１を計算するように構成されるであろう。従って、姿勢又は可動性パラメータ値１０１は、計算コンピューティングデバイス３０のデータメモリから、又はサードパーティコンピューティングデバイス４０から直接ロードされることができる。特定の実施形態では、コネクテッドソール１０は、姿勢又は可動性のパラメータ値１０１を計算するように構成されたハードウェア及びソフトウェア資源を備えていてよい。

コネクテッドソール１０からの生データから計算された姿勢又は可動性パラメータ値１０１は、一般に、動的位置（すなわち、ユーザーは少なくとも１つの動作を行っている）と呼ばれる位置にあるユーザーの識別された生体力学的パラメータに関連して生成される。さらに、ユーザーの識別された生体力学的パラメータは、静的位置（すなわち、ユーザーはいかなる動作も行っていない）と呼ばれる位置に関連付けられることができる。静的位置に関連付けられたそのような生体力学的パラメータは、特に、ユーザーの足の形態計測データ（形状、寸法、サイズ等）に関連して入力されたユーザーの個人情報に対応してよい。従って、静的位置に関連付けられた姿勢又は可動性パラメータ値が、動的位置に関連付けられた姿勢又は可動性パラメータ値と比較されて、それらの値が一致するかどうかを実証することができるであろう。実際、静的位置に関連付けられた姿勢又は可動性パラメータ値に応じて、特に後者が病状を明らかにするとき、動的位置に関連する姿勢又は可動性パラメータ値がその病状に関連付けられた歩行障害を明らかにすることが期待され得る。

さらに、姿勢又は可動性のパラメータ値は、ユーザーによって行われた特定の運動から決定され得る。このようなエクササイズは、例えば、ウォーキング又は階段を上るステップである。従って、動的タイプの姿勢又は可動性パラメータ値は、例えば、非限定的な例として、「ペース」等のユーザーの動きを表すことができ、静的タイプの姿勢又は可動性パラメータ値は、有利には、しかし非限定的に、ユーザーの「ひざまずく」タイプの姿勢を表すことができる。例えば、ペース、ステップを登る、ステップを降りる、ストライド、ジャンプ、フラット、ドループ、ストンプ、ニール…等、様々な種類のエクササイズがある。従って、そのようなエクササイズ、例えば、特に、フットウェアアイテム内の足の動き、従って、ユーザーの足首の回転、及び特にそのフットウェアアイテムを提供するサポートのレベルの測定から複数の姿勢又は可動性パラメータ値を決定することができる。人は、フットウェアの柔軟性、クッション性等に関するより多くの情報を識別するために他のエクササイズを行うように依頼されるかもしれない。

姿勢又は可動性パラメータ１０１は、生体力学的パラメータに対応することができる。従って、姿勢又は可動性パラメータ１０１は、例えば、回内／回外値、衝撃力値、ペース長値、接触時間値、加速度、角速度値、ソール配向値、推進速度、疲労率、フィック角、推進方向及び減速方向から選択されることができる。このようなパラメータは、ペース長、接触時間、飛行時間、跛行、推進力、バランス及びユーザーに関連するとともにユーザーの歩行、姿勢及びユーザーの動きを説明する幾つかの他のパラメータに対応してもよい。

有利には、本発明のコンテキストにおいて最も関連する姿勢又は可動性パラメータ１０１は、以下である：地面と接触する衝撃力パラメータ（特にそれが高い値を示す場合）等の人の健康に関連するパラメータ、回内及び／又は回外パラメータ（特にそれらが高い値を示す場合）、及び／又は跛行。さらに、特に怪我を作る可能性があるため、靴の摩耗パラメータも非常に関連する。

さらにより好ましくは、姿勢又は可動性パラメータ１０１は、少なくとも以下を含む：衝撃力パラメータ、回内パラメータ及び／又は回外パラメータ。

図２に示されているように、フットウェアアイテム１１は、一対のコネクテッドソールを備えた一対の靴を備えていると想定される。それらの靴のそれぞれにおいて、電子ユニット１００１，１００２は、それらの靴のそれぞれのソール（従って、図２に関連して１０－１，１０－２を参照するコネクテッドソールに対応する）に配置されている。

コネクテッドソールは、例えば、フットウェアのアウターソール又はインナーソールに対応することができる。これらのソールは取り外し可能であるか、フットウェアアイテムのソールアセンブリに恒久的に統合されることができる。

従来、コネクテッドソール１０－１，１０－２は、電子ユニット１００１，１００２をそれぞれ含む。図２に示されているように、電子ユニット１００１，１００２は、好ましくは、ソールの中央部分に配置されている。

電子ユニット１００１，１００２は、有利には、僅か数グラムの重さであり、靴のソールに適合した縮小されたサイズを有し、この電子ユニット１００１，１００２は、任意のインナー及び／又はアウターソールに省スペースの方法で収容されている。この少容量は、ユーザーの快適さへの影響を制限し、工業プロセス中にこのテクノロジーをソールに統合することをより安価で簡単にすることにより、生産コストを最適化するという利点を有する。

電子ユニット１００１，１００２の材料の選択は、その堅牢性並びにそれをソールに挿入する可能性を確実にするような方法で行われる。実際、一方では人の体重に耐えることができ、他方ではソール又は靴に簡単に挿入できる製品を製造できることが必要である。ユニットの小型化と耐性とを組み合わせることは現実のチャレンジである：ソールの快適さを変えることなく、そのようなユニットをソールに挿入できる材料を決定する前に、多くのプロトタイプを作成する必要があった。

そのような電子ユニット１００１，１００２は、少なくとも１つのコネクテッドソール１０を含むフットウェアアイテム１１を着用するユーザーの歩行に関するデータのセット（例えば生データ）を生成するように構成された慣性プラットフォーム１１１１，１１２１を含む。特に、慣性プラットフォーム１１１１，１１２１は、コネクテッドソール１０を装備したユーザーの足の動きに関するデータのセットを生成するように構成されている。

ユーザーが歩いている間、慣性プラットフォーム１１１１，１１２１は、軸Ｘ，Ｙ，Ｚに沿った足の運動パラメータ（加速度及び／又は速度、例えば角速度）を表す信号を取得する。さらに、これらのデータは、次に、少なくとも１つの加速度信号を生成するために処理され得る。

電子ユニット１００１，１００２は、三次元の磁場値に対応する３つの追加の生信号を取得するために、１つ又は複数の磁気計を含むこともできる。

各電子ユニット１００１，１００２は、他のセンサー、特に傾斜計、気圧計、温度センサー、湿度センサー、及び高度計を含むこともでき、精度の向上から利益を得る。さらに、電子ユニットは、例えば圧力センサー又は力センサー等の、例えばソールにおいて分散された、他のセンサーに結合され得る。特に、圧力及び／又は力センサーは、電極を含むことができ、圧電材料で作られることができる。

慣性プラットフォームは、例えば、少なくとも１つの加速度計と１つのジャイロスコープとで構成されている。好ましくは、それは、幾つかの加速度計及びジャイロスコープを含む。より好ましくは、慣性プラットフォーム１１１１，１１２１は、少なくとも１つの加速度計及び少なくとも１つのジャイロスコープを含み、他のセンサー、特に磁気計、気圧計及び高度計によって補足されることができる。

さらに、有利には、電子ユニット１００１，１００２によって生成されたデータは暗号化される。この場合、有利には、その生成されたデータを受信することが意図されたコンピューティングデバイスのみが、それらを復号化するように構成される。

特に、電子ユニット１００１，１００２によって生成されたデータは、電子ユニットの１つにそれぞれ関連付けられた公開鍵を使用して暗号化され、計算コンピューティングデバイス３０は、生成されたデータを復号化するために必要な秘密鍵を有することができる。

さらに、電子ユニット１００１，１００２は、予め定義されたアルゴリズムを使用して生成されたすべてのデータを変換するように構成されたデータ処理モジュール１２１１，１２２１を含んでいてよい。従って、電子ユニット１００１，１００２は、コンピューティングデバイスによるその後の処理を容易にするように、慣性プラットフォームによって生成された信号を処理するように構成され得る。インナー及び／又はアウターソールに配置されたセンサーを介して受信されたデータは、電子ユニットのそれぞれの１つ又は複数のアルゴリズムに従って処理される。処理モジュールは、有利には、生成されたデータの前処理を実行するように構成され、任意選択で、生データを使用してリアルタイム又はオフラインで、ユーザーの姿勢又は歩行に関する情報、電子ユニットがコンピューティングデバイスに送信する情報を生成するのに十分な処理を実行するように構成される。

電子ユニット１００１，１００２は、そのソール／シューに配置されたセンサーによって生成されたデータを受信し、それらをマスターユニット（メインユニットとも呼ばれる）に送信するスレーブユニットとして構成されることもでき、マスターユニットは、スレーブユニットからのデータを受信し、それらを自身のデータと比較することによってそれらを処理し、一般的なユーザーの姿勢、特にユーザーの足の姿勢に関する情報、マスターユニットがリアルタイム又はオフラインでコンピューティングデバイスに送信する情報を生成する。

処理モジュール１２１１，１２２１は、慣性プラットフォーム及びソールに配置された任意の追加センサーによって収集されたデータから、ユーザーの姿勢、動き、移動、バランス、環境、より一般的にはユーザーの歩行と見なされるであろうすべてのものを３Ｄで分析することを可能にする。

処理モジュール１２１１，１２２１は、生体力学的歩行パラメータを生成するために使用され得る。有利には、処理モジュール１２１１，１２２１は、データのセットを、上述のような少なくとも１つの姿勢又は可動性パラメータ１０１に変換するように構成される。

さらに、処理モジュール１２１１，１２２１による変換は、有利には、データを複数のフェーズにセグメント化することを備えることができる。好ましくは、データ処理モジュール１２１１，１２２１は、ペースを少なくとも以下のような４つのフェーズにセグメント化することができる：衝撃フェーズ（足が地面に接触する正にその瞬間に対応する）、支持フェーズ（衝撃フェーズから踵が地面を離れるまで起こる）、推進フェーズ（踵が地面を離れるときに始まるとともに、第１爪先が地面を離れるときに終わる）、及び飛行フェーズ（第１爪先が地面を離れるときに始まるとともに、踵が地面に触れるときに終わる）。

より具体的には、ペースの分割又はセグメント化は、ユーザーの主要な支持領域を識別することを可能にすることができる。従って、ユーザーの足及び姿勢の起こり得る形態異常を決定するために、歩行中又はユーザーの任意の他のアクティビティ中のペースの形状を測定することが可能である。

次に、生成された情報は、信号を放出することによって（これは、限定されない例として、ブルートゥース（登録商標）タイプであり得る）、第２電子ユニット１００２、又はより一般的にはマスターユニット（本体）に送信されるであろう。

電子ユニット１００１，１００２は、有利には、その構成要素をカプセル化することによって形成され得る。例えば、カプセル化は、コンフォーマルコーティング又は樹脂（例えば、シリコーン、エポキシ、ポリウレタン）の形態であり得る。すべての構成要素（例えば慣性プラットフォーム、処理モジュール…等）のカプセル化は、優れた絶縁を提供し、従って優れた電気的特性と優れた機械的保護とを組み合わせる。

電子ユニットは、他のユニット及び／又はコンピューティングデバイスとリアルタイムで通信できないとき、収集された情報を格納し、交換が再び可能になったときにオフラインで送信する。収集されたデータのこのオフライン送信は、電子ユニットのそれぞれに装備されているストレージ容量のおかげで可能とされる。

従って、電子ユニットは、変換されたデータ及び／又は処理モジュールによって生成されたデータの少なくとも一部を記憶するように構成されたデータ格納モジュール１３１１，１３２１を含む。そのようなデータ格納モジュール１３１１，１３２１は、有利には、５１２ｋＢ未満、好ましくは１２８ｋＢ未満、より好ましくは３２ｋＢ未満、さらにより好ましくは１６ｋＢ未満のメモリ容量を有することができる。特に、格納モジュールはＣＰＵで使用可能なメモリに対応できる。

さらに、電子ユニット１００１，１００２は、第１通信手段を含む。従って、特に、電子ユニットのそれぞれは、このように装備された靴のインナー及び／又はアウターソールの様々なセンサーを介してデータを受信したその足の姿勢／動き／アクティビティに関するその自身の情報を交換できるようにするために、他と独立して、及び／又はコンピューティングデバイス又は通信電子デバイスと直的に、通信できるように設計されている。

好ましくは、電子ユニット１００１，１００２は、少なくとも１つのソールの電子ユニット１００１，１００２が、生データの少なくとも一部を、リアルタイム又はオフラインで、計算コンピューティングデバイス３０又はサードパーティコンピューティングデバイス４０又はプレゼンテーションコンピューティングデバイス２０に送信できるように構成された第１通信手段１４１１，１４２１を含む。提示されているように、これらのデータは、好ましくは、生データと呼ばれるデータ、すなわち、慣性プラットフォーム（好ましくは９軸でかつ少なくとも２００Ｈｚ）によって生成されたデータであるが、前処理されたデータ又は姿勢又は可動性パラメータ値１０１である可能性もある。

有利には、各電子ユニット１００１，１００２は、コネクテッドソールの電子ユニット１００１が第２コネクテッドソールの電子ユニット１００２と通信できるように構成された第２通信手段を含む。従って、電子ユニット１００１，１００２は、リアルタイムで情報を交換することができるであろう。実際、慣性プラットフォームによるデータの生成は、好ましくは同期されなければならず、これは、有利には、２つの電子ユニット１００１，１００２の間の通信を伴う。より好ましくは、電子ユニット１００１，１００２は、それらの同期を時間通りにチェックできるように構成されている。

特に、２つの電子ユニット１００１，１００２は、互いに通信し、他の電子ユニットからメッセージを受信した後にのみ、ユーザーの足の動きに関するデータの生成を開始するように構成されている。

第１及び第２通信手段は、少なくとも１つの通信ネットワークＲ１を介してデータを受信及び送信することができる。好ましくは、通信は、ｗｉｆｉ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ及び／又はブルートゥース（登録商標）等の無線プロトコルを介して操作される。好ましくは、通信プロトコルは、ＢＬＥ又はＡＮＴ＋プロトコルである。これらの通信プロトコルは、低エネルギー消費を可能にする。

有利には、ユニット１００１，１００２のそれぞれは、例えばブルートゥース（登録商標）低エネルギー又はＡＮＴ＋タイプの短波又は高周波信号等によって、第２ユニットと通信することができるように設計されている。

従って、特に、ユニットのそれぞれは、スレーブユニットであろうとマスターユニットであろうと、フットウェアアイテムの彼のインナー及び／又はアウターソールの様々なセンサーを介してデータを受信したその足の姿勢／動き／アクティビティに関するその自身の情報を交換できるようにするために、他と独立して及び／又はコンピューティングデバイスと直接的に通信できるように設計されている。

有利には、人の体の下に配置されたユニット内に閉じ込められるため、アンテナ１５１１，１５２１は、好ましくはソールの外側に面する側でユニット内に配置されるべきである。ソール又は靴から放出される信号が人体によって７０％吸収されることが実験室でのテストにより確認されている限り、このアンテナの配置が好ましい。従って、このアンテナは、足の周囲に配置され、第２ソールのユニットに信号を常に送信できるように方向づけられる必要がある。好ましくは、アンテナは、電子カードに印刷されたアンテナであり得る。代替的に、アンテナは、ユニットの内面に印刷され、配線で電子カードに接続されることもできる。アンテナは、好ましくは、電子カードに対して低い部分に配置されることができる。従って、電子カードはアンテナと接触する。

さらに、電子ユニット１００１，１００２は、エネルギー源１６１１，１６２１を含む。エネルギー源は、好ましくは、充電可能であるか否かにかかわらず、バッテリータイプのものである。好ましくは、電源は再充電可能なバッテリーである。さらに、それは、ムーブメントによるか又は外部エネルギーによって充電するためのシステムと関連付けられることができる。外部エネルギーによる充電するためのシステムは、特に、有線接続によって充電するためのシステム、誘導によって充電するためのシステム、又は太陽光発電システムであり得る。

電子ユニット１００１，１００２は、再充電可能なバッテリータイプの電源１６１１，１６２１を含むことができ、その再充電は、
－ソールと同じ高さのコネクタを有する、充電器によるか、
－例えば歩行から電気エネルギーを供給することができる圧電デバイス等のような、ソールに統合された機械的再充電装置を使用するか、
－例えば誘導による、非接触デバイスを使用するか、又は
－光起電デバイスを使用する、
異なるテクノロジーを使用して行われ得る。

さらに、本発明による電子ユニットは、好ましくは取り外し可能なタブによって保護された、有線接続手段を含んでいてよい。このようなタブは、好ましくは、エラストマー又はポリウレタンタイプのポリマーで作られることができる。この有線接続手段は、例えばＵＳＢ又はファイアワイヤポートであり得る。有利には、ＵＳＢポートは水又は湿気に耐性もある。この有線接続手段は、上述のように、バッテリーを再充電するだけでなく、データを交換し、例えば電子ユニットの様々な構成要素を搭載した電子カードのファームウェアを更新するためにも使用され得る。

電子ユニットのこれらの様々な構成要素は、好ましくは、電子カード（又はプリント回路）上に配置される。さらに、電子ユニット１００１，１００２の様々な手段及びモジュールは、図２において別個に表されているが、本発明は、例えばここで説明するすべての機能を組み合わせた単一のモジュール等の様々なタイプの配置を提供してよい。同様に、これらの手段は、幾つかの電子カードに分割されることも、単一の電子カードに組み合わされることもできる。

さらに、本発明のコンテキストで使用されるシステム１は、コネクテッドソール１０、より具体的には電子ユニット１００１，１００２によって生成された生データ又は前処理されたデータを受信するように構成され得るプレゼンテーションコンピューティングデバイス２０を備える。プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０は、一般的にタブレット、スマートフォンである。それは、これらのデータをリモート計算コンピューティングデバイスに転送するように構成され得る。従って、例えば、Ｗｅｂインターフェイスを介してこのリモートコンピューティングデバイスにアクセスすることが可能である。

有利には、ユニットによって送信された情報を処理し、コネクテッドソール１０によって生成された生データの処理を担当するコンピューティングデバイスとユーザーが対話することを可能にするために、専用アプリケーションがプレゼンテーションコンピューティングデバイス２０にインストールされる。特に、ユーザーは、コネクテッドソール又は計算コンピューティングデバイス３０によって生成されたすべてのパラメータ値を調べることができるであろう。従って、コネクテッドソール１０は、好ましくは直接又は間接的に結合されて、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０に関連付けられることができる。

従って、本発明による方法は、１つ又は複数のコンピューティングデバイス２０，３０，４０による、以下に説明する１つ又は複数のステップ等の複数のステップの実行を含む。

説明の残りの部分では、特に図３Ａ及び３Ｂに関連して説明される本発明による方法のステップは、好ましくは計算コンピューティングデバイス３０によって実施される。

より具体的には、本発明による方法は、そのユーザーによって使用されるフットウェアアイテム１１に関連付けられた少なくとも１つのコネクテッドソール１０によって生成された生データから計算されたユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値１０１を取得又はロードするステップ５３０を備える。

有利には、そのような姿勢又は可動性パラメータ値は、計算コンピューティングデバイス３０のデータメモリ内のメモリに格納される。

しかしながら、特定の実施形態では、コネクテッドソール１０によって生成され送信された生データから姿勢又は可動性パラメータ値１０１を生成することを主な機能とするサードパーティコンピューティングデバイス４０から、姿勢又は可動性パラメータ値１０１が直接的にロードされるように準備が行われる。

幾つかのケースでは、例えば、歩行に影響を与える病状を有するユーザーのコンテキスト、又は特定のアクティビティを練習しているアスリートのコンテキストにおいて、特定の姿勢又は可動性パラメータを使用し、他を使用しないことが望ましいかもしれない。本発明による方法は、ロードするステップ５３０の前に、ユーザーによって使用される少なくとも１つのコネクテッドソール１０によって生成された生データを処理するステップ５２０を含んでいてよい。この処理するステップ５２０は、有利には、姿勢又は可動性パラメータ値１０１の生成を可能にする。生データがサードパーティコンピューティングデバイス４０から来るか否か、又はそれが計算コンピューティングデバイス３０のデータメモリにあるか否か、計算コンピューティングデバイス３０は、ユーザーにとって望まれるとともに最も適切な姿勢又は可動性パラメータ値１０１を生データから生成するように構成されることができる。

さらに、図３Ｂに示されるように、本発明による方法は、ユーザーの足底形態パラメータ値を取得又はロードするステップ５３１を含んでいてよい。ユーザーの足底形態パラメータ値は、専用サーバーから、又はコネクテッドソールに結合された情報プレゼンテーションデバイスから取得され得る。足底形態パラメータは、好ましくは、足の１つ又は複数の写真、又は足の三次元モデルに対応してよい。これらの足底形態パラメータは、足の寸法（アーチの長さ／高さ、足の長さ／幅）、爪先のサイズ及び位置、及び／又は足のアーチの形状（例えばそれぞれ扁平足又は中空足のために沈んだ又は誇張された等）を含んでいてよい。ユーザーの足底形態パラメータ値を使用することで、カスタムソールを使用するときのユーザーの快適性が改善するであろう。

さらに、図３Ｂに示されているように、本発明による方法は、ユーザーアクティビティパラメータ値を取得又はロードするステップ５３２を含んでいてよい。アクティビティパラメータは、特にカスタムソールの意図された使用に対応してよい。例えば、アクティビティの種類、アクティビティの頻度、アクティビティの強度等である。例えば、カスタムソールは、歩行アクティビティが意図された靴、週毎の頻度が高い、並びに衝撃力及び／又は推進力の特定の値等に関連付けられることが意図されていることが考えられるであろう。さらに、ユーザーアクティビティパラメータは、このタイプの靴を使用するユーザーのスポーツアクティビティ（ウォーキング、ランニング、バスケットボール…等）に対応してよい。

新しいパーソナライズされたソールの製造のためにどのパラメータを考慮に入れなければならないかを決定できるようにするために、その新しいソールの使用が意図されている姿勢又は可動性パラメータ１０１から直接的に決定できることが有利である場合がある。この目的のために、本発明による方法は、生成された姿勢又は可動性パラメータ値１０１から少なくとも１つの使用パラメータ値４０１を計算するステップ５３５を含んでいてよい。

従って、計算コンピューティングデバイス３０は、専用のデータメモリ内に、使用リポジトリを含むことができる。使用リポジトリは、所定のタイプの使用が関連付けられている基準姿勢又は可動性値を含む。非限定的な例として、少なくとも１つの使用パラメータ値４０１を計算するステップ５３５による使用の決定は、特定の基準の姿勢又は可動性値１０１のパターンに関連付けられ得る。このような使用の決定は、所定の閾値を超えているか否かを条件とする場合もある。当業者は、姿勢又は可動性パラメータ１０１に従って使用を決定する可能性が非常に多く、計算するステップ５３５の実施中に、所与の使用に関連するとみなされる姿勢又は可動性パラメータ１０１に応じて、１つ又は複数の使用パラメータ値１０１が決定されるように、計算コンピューティングデバイス３０を構成することが可能であるだろうことを理解するであろう。非限定的な例として、使用パラメータ値は、フットウェアアイテム１１のスポーツ的な、都会的な、娯楽的な使用を示してよい。この目的のために、コンピュータ計算デバイス３０は、予めロードされた姿勢又は可動性パラメータ値１０１において、衝撃力、ペース長、加速度、推進速度及び飛行時間を表す値を識別するように構成され得る。特に、計算コンピューティングデバイス３０は、計算するステップ５３５の実施中に、衝撃力、ペース長、加速度、推進速度及び飛行時間を表す値を比較するように構成され得る。特に、計算コンピューティングデバイス３０は、衝撃力、ペース長、加速度、推進速度、及び飛行時間を表す値を、単独又は組み合わせて取られたこれらの姿勢及び可動性パラメータの複数の基準値パターンと比較するように構成されてよい。当業者は、スポーツの練習のコンテキストにおいて、フットウェアアイテムの使用を識別するために１つ又は複数のパラメータが考慮に入れられてよいことを理解するであろう。特に、ランニングタイプのスポーツ練習は、例えば、加速度、特定の飛行時間、ペース長、ランニング速度、又はこれらのパラメータの組み合わせを表す値によって、特徴付けられるかもしれない。例えばユーザーの歩行に影響を与える、健康の分野により関連する問題のコンテキストにおいて、他の姿勢又は可動性パラメータを考慮に入れて、所与の使用を識別してよい。特に、分析され得る、ユーザーの歩行に影響を与える、歩行又は可動性パラメータは、跛行の存在、疲労率、ソール配向値、バランスである。従って、例えばスポーツの練習のコンテキストでフットウェアアイテムの特定の使用を決定することが可能になるであろう。

新しいソールをユーザーのフットウェアアイテム１１に適合させるために、本発明による方法５００は、靴パラメータ値をロードするステップ５４０を備えていてよい。靴パラメータ値は、フットウェアアイテム１１の構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含んでいてよい。さらに、これらの靴パラメータ値は、コネクテッドソール１０に関連付けられたユーザーによって使用される靴パラメータ値２０１、又はカスタムソールを受け入れるが意図されている新しい靴パラメータ値２０２に対応していてよい。ユーザーによって使用される第１靴パラメータ値２０１は、姿勢又は可動性パラメータ値１０１を解釈することに有用であり得る。次に、それらは、コネクテッドソールの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値も含んでいてよい。次に、新しい靴パラメータ値２０２が使用されて、特定の靴のペアを使用するときにユーザーに完全に適合されるであろうカスタムソールを設計することができる。

靴パラメータ値２０１，２０２は、有利には、計算コンピューティングデバイス３０のデータベースに、又はサードパーティコンピューティングデバイス４０に格納され得る。実際、各コネクテッドソール１０が特定のフットウェアアイテム１１に関連付けることができることが提供される。非限定的な例として、サードパーティコンピューティングデバイス４０は、コネクテッドソール１０毎に、そのコネクテッドソールがどのモデルのフットウェアアイテムに関連付けられているかを示すデータベースを備えることができる。従って、靴パラメータ値をコネクテッドソール１０に関連付けることが可能であり、ひいては、そのコネクテッドソールによって生成されたデータを、特定のモデルのフットウェアアイテムを装備したユーザーに関連付けることが可能である。前に示されているように、靴パラメータ値２０１，２０２は、所定のフットウェアアイテム１１のモデルを構成する異なる要素を示す構造パラメータ値を含むことができる。従って、靴パラメータ値２０１は、補強材、硬い爪先、ソール、土踏まず、マウンティングインソール、ソックスライナー、ステムの存在を示すことができる。より具体的には、靴パラメータ値２０１，２０２は、フットウェアアイテムを構成する要素のそれぞれの形状、それらの配置を表すことができる。さらに、それらは、非限定的な例として、例えばミッドソールの厚さ、アウターソールの耐摩耗性、剛性、断熱性、又はミッドソールの減衰特性等の、フットウェアアイテムを構成する要素毎の機械的特性も表す。フットウェアアイテム２０１，２０２のパラメータ値は、幾何学的パラメータ値をさらに含んでいてよい。その幾何学的パラメータ値は、フットウェアアイテム１１の構造要素のそれぞれに関連する寸法を示すことができる。最後に、靴パラメータ値２０１は、例えば、構造的要素毎の色、材料のタイプ、特定の美的パターン等を示す美的パラメータ値も含むことができる。

ユーザーに、及びその新しいソールが意図されるフットウェアアイテム１１に適合された新しいソールを提供するために、本発明による方法５００は、新しいカスタムソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップ５５０をさらに備える。新しいカスタムソール３０１のこれらのパーソナライズされたパラメータ値は、ソールの構造的及び幾何学的データを含んでいてよい。それらは、有利には、例えば可能性のある減衰、耐衝撃性、密度…等の、ソールの特性及び／又は機能性に関連する値も含んでいてよい。

この計算するステップ５５０は、有利には、学習モデルの使用を含んでいてよい。さらに、そのような学習モデルは、補強によって高められることができる。

特に、それは、パーソナライズされたソールパラメータ値の選択につながる値、及びユーザーによるリターンにおいて定式化された快適性評価に従って結果を洗練するように構成された学習モデルを実装してよい。学習は、教師あり又は教師なし学習であり得る。本発明による方法又はシステムは、教師なし又は教師なし学習方法に基づくアルゴリズムを実装することができる。従って、有利には、本発明によるカスタムソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するためのシステム又は方法は、１つ又は複数のアルゴリズムを訓練及び実施するように構成される。これらのアルゴリズムは、様々な学習モデルから、特に教師あり又は教師なしの分割から構築されていてよい。アルゴリズムは、例えば、例えばBurges、１９９８（Data Mining and Knowledge Discovery. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition）において説明されているカーネル法（例えばSupport Vector Machines SVM, Kernel Ridge Regression）、例えばBrieman、２００１（Machine Learning. Random Forests）において説明されているアンサンブル法（例えば、決定ツリー）、ｋ－ｍｅａｎｓ分割、決定ツリー、論理回帰、又は例えばRosenblatt、１９５８（The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain）において説明されているニューラルネットワーク又はディープラーニング（Kernel Methods for Pattern Analysis Hardcover - Illustrated、Cambridge University Press, ２００４；Machine learning techniques on ultra-low energy microcontrollers: TinyML, Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers, O’Reilly, ２０２０；Dimensionality reduction techniques for hyper-dimensional data, Topological Methods in Data Analysis and Visualization V: Theory, Algorithms, and Applications Mathematics and Visualization, Springer Verlag, ２０２０）の中から選択される教師あり統計学習モデルの使用から導き出されることができる。

代替的には、本発明は、そろばんタイプのより複雑でないモデル又はエキスパートシステムタイプの決定ルールを実施してよい。

新しいソールのそのパーソナライズされたパラメータ値は、特に姿勢又は可動性パラメータ値１０１及び靴パラメータ値２０１から計算され得る。実際、本発明の利点の１つは、その新しいソールがユーザーのフットウェアアイテム１１に適合できることを確実にしながら、姿勢又は可動性パラメータ１０１の値に従って新しいソールをパーソナライズできることである。非限定的な例として、姿勢又は可動性パラメータ値１０１は、地面と接触する衝撃力、及び回外を表すことができる。計算するステップ５５０は、有利には、クッション機能を有するフットウェアアイテムの要素を表す靴パラメータ値との、衝撃力に関連付けられた値の比較を備えることができる。従って、前述のように、靴パラメータ値２０１は、ミッドソールの厚さ、又はより一般的には最大衝撃力に適合された減衰特性を表す値を含んでいてよい。この場合、計算するステップ５５０は、従って、ユーザーの衝撃力を表す姿勢又は可動性パラメータ値１０１が、例えばフットウェアアイテム１１のミッドソール等に関連する最大衝撃力を表すフットウェアアイテム１１の靴パラメータ値２０１よりも大きいことを決定することを可能にする。従って、計算するステップ５５０は、ミッドソールに関連して新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値を計算することを可能にする。このパーソナライズされた値は、例えば、フットウェアアイテム１１に存在するミッドソールの厚さの増加に対応することができる。回外のユーザーの場合、衝撃力に関連するそのようなパーソナライズされた値は、足と地面との接触が検出されるミッドソールの部分、特に足の外側部分、すなわち足の小指（すなわちクインタス）に近い領域のみに適用されてよい。

詳細に説明したように、新しいカスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップでは、ユーザーの足底形態パラメータ値とユーザーのアクティビティパラメータ値とを取ってよい。

さらに、新しいカスタムソールの１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップでは、堅牢性、安全性又は環境等の他のタイプのパラメータ（例えば減衰及び衝撃等の態様）を考慮に入れてよい。例えば、カスタムソールの使用のために提供される環境（地理的位置データ又は気象データ）を考慮に入れることは、ユーザーの歩行、その足底形態、このソールで予想されるアクティビティ、及びこのソールを受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの特性に適合することに加えて、ソールの使用環境も考慮に入れられるように、ソールのパーソナライズされたパラメータを適合することを可能にするであろう。

新しいパーソナライズされたソールをユーザーに提供するために、本発明による方法５００は、第１ソールの第１快適性インジケーターＤｘ１の値を生成するステップ５１０を含んでいてよく、その第１快適性インジケーターは、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０のマン－マシンインターフェースを介する、ユーザーによるデータの入力に従って生成される。実際、コネクテッドソール１０で調整されるとともにユーザーによって着用されたフットウェアアイテム１１に関するユーザーの意見に関連するデータを有することは興味深いかもしれない。特に、専用のアプリケーションを通して、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０上で、コネクテッドソールを備えたものに対応するフットウェアアイテムのモデルをユーザーが選択できるように準備が行われる。非限定的な例として、ユーザーは、上記のサードパーティコンピューティングデバイス４０のデータベースにアクセスすることができる。フットウェアアイテム１１が選択されると、ユーザーは、フットウェアアイテム１１の靴パラメータ値２０１毎に、評価、すなわち、例えば０から５までの間の又は端数としてのデシマル値等の数値を割り当てることができる。ユーザーによって入力された値から、第１快適性インジケーターの値が生成され５１０、そのようなインジケーターは、特に、そのユーザーによって入力された値から計算された、靴パラメータ値２０１毎に重み付けされるか又はされない、平均に対応することができる。

快適性の評価に関して、数値スケールだけでなく、言語スケールと呼ばれる特定のスケール（例えば非常に低い、低い、平均…等）を使用することが有利であろう。これらの言語スケールは、数値スケールにすることができ、学習のコンテキストでラベルとして使用され得る。

新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップ５５０の間に、その計算するステップは、次に、第１快適性インジケーターの生成された値を考慮に入れることを可能にすることができる。好ましくは、計算するステップ５５０は、ユーザーによって割り当てられた値が所定の閾値未満である靴パラメータ値について、新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算し、ユーザーによって割り当てられた値が所定の閾値より大きな靴パラメータを維持することにあることができる。従って、ユーザーに新しい高度にパーソナライズされたソールをユーザーに提供するために、ユーザーに不適切であると考えられる靴パラメータ値２０１のみが変更され得る。

第１ソールの第１快適性インジケーターＤｘ１の値が生成されると５１０、本発明による方法５００は、第２ソールの第２快適性インジケーターＤｘ２の値を生成するステップ５１５を含んでいてよく、その第２快適性インジケーターＤｘ２は、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０のマン－マシンインターフェースを介する、その第２ソールのユーザーによるデータの入力に従って生成される。実際、好ましくはユーザーによって着用された、第２ットウェアアイテムに関するユーザーの意見に関連するデータを有することは有利かもしれない。特に、専用のアプリケーションを通して、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０上で、フットウェアアイテムの別のモデルをユーザーが選択できるように準備が行われる。第１快適性インジケーターＤｘ１に関連して前述したように、ユーザーは、サードパーティのコンピューティングデバイス４０のデータベースにアクセスすることができる。第２フットウェアアイテムが選択されると、ユーザーは、第２フットウェアアイテムの靴パラメータ値毎に、評価、すなわち、例えば０から５までの間の又は端数としてのデシマル値等の数値を割り当てることができる。ユーザーによって入力された値から、第２快適性インジケーターＤｘ２の値が生成され５１５、そのようなインジケーターは、特に、そのユーザーによって入力された値から計算された、靴パラメータ値毎に重みづけされるか又はされない、平均に対応することができる。

新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップ５５０の間に、その計算ステップは、次に、第２快適性インジケーターの生成された値を考慮に入れることを可能にすることができる。好ましくは、計算するステップ５５０は、第１快適性インジケーターＤｘ１に関連してユーザーによって割り当てられた値が所定の閾値を下回る靴パラメータ値２０１について、新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算することからなることができる。従って、計算するステップ５５０は、ユーザーによって割り当てられた値が所定の閾値よりも大きい第２フットウェアアイテムの靴パラメータ値を使用して、新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算することを可能にすることができる。

従って、ユーザーとって及びユーザーによって適切であると考えられる第２フットウェアアイテムの靴パラメータ値が、ユーザーに新しい高度にパーソナライズされたソールを提供するために使用され得る。

本発明の目的の１つは、ユーザーのフットウェアアイテム１１に直接的に適合されたパーソナライズされたソールを提供することである。この目的のために、本発明による方法５００は、サードパーティフットウェアアイテム１１’のサードパーティユーザーから情報を受信して分析するステップ５６０を備えていてよく、そのサードパーティユーザー情報は、サードパーティフットウェアアイテムのサードパーティユーザー毎に、
〇サードパーティフットウェアアイテム１１’に関連付けられた少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソール１０’によって生成された生データから計算されたサードパーティ姿勢又は可動性パラメータ１０１’の値、及び
〇少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソール１０’に関連付けられたサードパーティフットウェアアイテム１１’のサードパーティ靴パラメータ値２０１’
を含む。

コネクテッドソール１０に関連付けられた姿勢又は可動性パラメータ値１０１、靴パラメータ２０１と同様に、コンピューティングデバイス２０，３０，４０の１つが、サードパーティユーザーに関連付けられた複数の情報を参照するデータベースをメモリに格納できるように準備が行われる。図１に関連して説明される実施形態において、計算コンピューティングデバイス３０は、サードパーティコンピューティングデバイス４０によってホストされる通信ネットワークＲ１を通して、データベースに直接的にアクセスすることができる。

サードパーティユーザー情報が検索されると、本発明による方法５００は、調整されたソールパラメータ値を識別するステップ５８０を備えていてよく、その識別するステップは、予め分析されたサードパーティユーザー情報との、コネクテッドソール１０によって生成された姿勢又は可動性パラメータ値１０１及びそのコネクテッドソールに関連付けられたフットウェアアイテム１１の靴パラメータ２０１の比較を含む。そのようなステップ５８０は、有利には、サードパーティ姿勢又は可動性パラメータ１０１’の値に関連付けられた靴パラメータ値２０１と実質的に同一のサードパーティ靴パラメータ値２０１’を有する複数のフットウェアアイテムを識別することを可能にする。従って、新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値に最も適している可能性が高いサードパーティ靴パラメータ値２０１’を識別することが可能である。実際、新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値を、その新しいソールが意図されたフットウェアアイテム１１にそれらをより良く調整するために、変更することが有利である場合がある。前に示されているように、新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値は、例えばフットウェアアイテム１１に存在するミッドソールの厚さの増加に対応することができる。しかしながら、ミッドソールの厚さの増加は、フットウェアアイテム１１には不適切であるか、又は少なくともフットウェアアイテム１１を使用するときにユーザーに不快感を生じさせ、それらの使用中に怪我を引き起こす場合がある。

各サードパーティフットウェアアイテム１１’に関連するユーザー体験データを含めるために、そのサードパーティユーザー情報は、好ましくはサードパーティコネクテッドソール１０’及び／又はそのサードパーティコネクテッドソールを含むフットウェアアイテム１１’に関するサードパーティユーザーの満足度指数値をさらに含むことができる。このような満足度指数値は、サードパーティユーザーによって割り当てられた評価、すなわち、例えば０から５までに含まれるか又は端数の形式のデシマル値等の数値で構成されてよい。

この場合、本発明による方法５００は、サードパーティコネクテッドソール１０’毎の、サードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値１０１’、サードパーティ靴パラメータ値２０１’及びサードパーティユーザー満足度指数の間の相関指数を決定するステップ５７０を含むことができる。この目的のために、そのような決定するステップ５７０は、サードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値１０１’を基準姿勢又は可動性パラメータ値と比較することにあってよい。基準姿勢又は可動性パラメータ値は、特に、所与のフットウェアアイテムに関連する基準靴パラメータ値の所定の値に対応する。従って、サードパーティ靴パラメータ値２０１’から、基準姿勢又は可動性パラメータ値を決定し、次にそれらをサードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値１０１’と比較することが可能である。基準姿勢又は可動性パラメータ値が第３姿勢又は可動性パラメータ値１０１’と実質的に同一である場合、次に、決定するステップ５７０の間に、サードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値１０１’、サードパーティ靴パラメータ値２０１’及びサードパーティユーザー満足度指数の間の相関が確立される。

代替的に、相関指数を決定するステップ５７０は、前述のように、計算するステップ５３５の間に計算された使用パラメータ値４０１を、フットウェアアイテム１１に関連付けられた基準使用パラメータ値と比較することにあってよい。使用パラメータ値４０１が基準使用パラメータ値と実質的に同一である場合、次に相関が確立される。

従って、相関の確立は、適切なサードパーティユーザー（すなわち、関連するフットウェアアイテムの使用方法がメーカーによって推奨される使用方法と一致している）の満足度指数のみを考慮に入れることを可能にすることができる。

ユーザーのフットウェアアイテム１１に最も適した新しいソール３０１を提供するために、ステップ５８０は、上述の厚さの増加に代えて、ユーザーの衝撃力に適合された減衰特性を有する材料の変更の識別を有利に導くことができる。

そのような識別が行われる場合、本発明による方法５００は、有利には、新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップ５５０を実施するように構成され、その計算するステップ５５０は、予め分析されたユーザー情報との、生成された姿勢又は可動性パラメータ値１０１及び予めロードされた靴パラメータ値２０１の比較をさらに備える。ユーザー情報は、例えば、人相学又は生理学的データ、又は嗜好若しくは習慣（例えば、練習されたスポーツ、アクティビティのレベル、クッションの好み…等）に対応してよい。

最も関連性のあるサードパーティユーザー情報（すなわち、コネクテッドソール１０を備えたフットウェアアイテム１１のユーザーの使用方法と実質的に同一の使用方法を有するサードパーティユーザーのもの）のみを使用するために、本発明による方法５００の調整されたソールパラメータ値を識別するステップ５８０は、ステップ５３５の間に計算された少なくとも１つの使用パラメータ値を考慮に入れることができる。この場合、サードパーティフットウェアアイテム１１’のサードパーティユーザーからの情報を受信して分析する５６０とき、本発明による方法５００の少なくとも１つの使用パラメータ値を計算するステップ５３５は、有利には、サードパーティフットウェアアイテム１１’に関連付けられた少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソール１０’によって生成された生データから計算されたサードパーティ姿勢又は可動性パラメータ１０１’の値から実施され得る。使用パラメータ値と同様に、サードパーティ使用パラメータ値は、各ユーザー情報に関連して決定される。

ユーザーによるフットウェアの使用に可能な限り近づけるために、調整されたソールパラメータ値を識別するステップ５８０は、生成された姿勢又は可動性パラメータ値１０１及び取得された靴パラメータ値２０１に基づく新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値のターゲット値又はターゲット範囲を指定するリポジトリの使用を含むことができる。これは、有利には、新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値を制限し、そのリポジトリの使用により、異常な又は少なくとも不適切なパーソナライズされた値を選択することを回避することを可能にする。この目的のために、そのようなリポジトリは、基準姿勢又は可動性パラメータ値、及び基準靴パラメータ値、及びそれらの値ごとの最小及び最大基準偏差を備えることができる。実際、及び特にサードパーティユーザーの情報との比較のコンテキストにおいて、サードパーティユーザーの情報は、サードパーティ姿勢又は可動性パラメータ１０１’の１つ又は複数の値、及び使用可能と考えられるか又は考えられない場合があるサードパーティフットウェアアイテムの１つ又は複数のサードパーティ靴パラメータ値２０１’を備えていてよい。このような基準の使用は、新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値が使用され得る値又は値の範囲を定義することを可能にする。従って、本発明による方法５００の計算するステップ５５０は、有利には、生成された姿勢又は可動性パラメータ値１０１と基準姿勢又は可動性パラメータ値との間の偏差に基づいて、及び／又は取得されたパーソナライズされた靴パラメータ値２０１と新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値との間の偏差に基づいて、新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を有利に最適化することを可能にするかもしれない。例えば、姿勢又は可動性パラメータ値１０１又は新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値が、基準姿勢又は可動性パラメータ値又は基準靴パラメータ値と実質的に同一ではないが、その値が、対応する最小又は最大基準偏差内に含まれる場合、次に、新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値が維持される。その値が、対応する最小又は最大の基準偏差内に含まれない場合、計算された新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値の代わりに使用されるのは、対応する基準値である。

最も関連性のあるサードパーティユーザー情報のみを考慮に入れるために、本発明による方法の調整されたソールパラメータ値を識別するステップ５８０は、所定の閾値よりそれぞれ大きい満足度指数値及び／又は相関指数を含むサードパーティユーザーからの情報に対してのみ実施され得る。この目的のために、識別するステップ５８０は、有利には、所定の満足度指数閾値に従ってサードパーティユーザーからの情報をフィルタリングする操作を備えることができる。このようにフィルタリングされたサードパーティユーザー情報は、次に、相関指数に応じて、識別するステップ５８０の間に、第２フィルタリング操作の対象とされ得る。

特に３Ｄ印刷技術によって、新しいソールの製造を容易にするために、本発明による方法は、新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値から、新しいソールのデジタルモデルを生成するステップを含む。本発明によるデジタルモデルは、機能記述を含む新しいソールの三次元モデルであり得る。機能記述は、使用される材料等の情報を含むことができ、その材料は新しいソールに配置される。

デジタルモデルは、例えばコンピュータ支援設計システムのデジタルモデル等、新しいソールを含むフットウェアアイテムの三次元モデルであり得る。デジタルモデルは、使用される材料、それらの形状、及びそれらの寸法に関する情報を備えることができる。

新しいソールのデジタルモデルは、ユーザーによって入力されたデータに応じてパーソナライズされることもできる。例えば、ユーザーは、新しいパーソナライズされたソールがどのセンサーを備えるべきかを尋ねられる場合がある。

前述のように、生データは、通常、所与の期間、ユーザーの歩行に応じて生成される。歩行分析は、靴又はユーザーの寿命にわたるかもしれない。この場合、そのサイクル中のユーザーの歩行サイクルにおける長期的な傾向、逸脱及び変化が決定され得る。

従って、コネクテッドソール１０は、日常的に、ユーザーの歩行を監視するコンテキストでも使用され得る。この目的のために、コネクテッドソール１０は、既に述べたものの１つ等のコンピューティングデバイスに、センサーからの生データを送信することができる。生データが処理されると、姿勢又は可動性パラメータ値１０１は、次に、プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０上でユーザーの日々のアクティビティの記録としてユーザーに提示され得る。例えば、１日の間に取られたペースの数が、センサーデータから抽出されて人に提示されるかもしれない。さらに、適切な生データからエネルギー消費量を計算し、その人に日々のエネルギー消費量を提示することが可能である。日々のアクティビティトラッカーの一部として人に提示される可能性のある他の情報は、歩行及び／又は走行距離、歩行及び／又は走行時間、その日の最速速度等を含む。

日常のアクティビティ監視サービスの一部として、コネクテッドソール１０の適切なセンサーからの生データに基づいて体重監視を実装することもできる。例えば、センサーからの生データは、圧力センサーからの圧力情報を含むかもしれず、それはユーザーの体重を決定するために使用されるかもしれない。従って、ユーザーに日々の体重を提示することが可能である。

決定された重量に基づいて、特定の特性又は材料を備えた特定のミッドソール及び／又はアウターソールが変更又は選択されるかもしれない。例えば、ミッドソールの厚さがユーザーの体重に適合されるかもしれず、人が重いほどミッドソールを厚くして、十分なクッションを提供するかもしれない。人がやや重い場合、経時的摩耗に対抗するために、アウターソールがより耐摩耗性に作られるかもしれない。

別の態様によれば、本発明は、三次元印刷デバイスによって新しいカスタムソールを製造するための方法６００に関し、その方法は、本発明による新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法５００に従って計算された新しいソール３０１の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を含む構成ファイルＸ１を印刷デバイスによってダウンロードするステップ６１０を含む。そのような構成ファイルは、計算コンピューティングデバイス３０によって送信され、ＳＴＬ（ステレオリソグラフィー用）フォーマットファイルの形式にされ得る。新しいソールのパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法５００が、構成ファイルＸ１を三次元印刷デバイスに直接送信するステップを含むようにする準備も行われ、その構成ファイルＸ１が三次元印刷によって受信されると、新しいソールを製造するための方法６００が実施される。

本発明による方法６００は、新しいソール３０１のパーソナライズされたパラメータ値から、新しいソールのデジタルモデルを生成するステップ６２０をさらに備える。従って、新しいソールがユーザー又はメーカーに提示され得る。例えば、新しいソールのモデルの３Ｄビューは、ディスプレイスクリーン上（非限定的な例として、ウェブブラウザ又は他の任意の適切なプログラムのウィンドウ内）に提示され得る。プレゼンテーションコンピューティングデバイス２０からアクセス可能な専用アプリケーションを介して、そのようなデジタルモデルを提示することも可能である。

デジタルモデルが生成されると、本発明による方法６００は、生成されたデジタルモデルから新しいソールを印刷するステップ６３０を備える。印刷するステップ６３０は、有利には、選択的レーザー焼結によって、又は紫外線による感光性樹脂の光重合によって、又はより一般的には任意の適切な三次元プリンターを介して、実行される。

このように製造されたソールは、コネクテッドソールであってもよいし、コネクテッドソールでなくてもよい。従って、カスタムソールを装備するために、ユニット１００１又は１００２等の電子ユニットが提供され得る。

Claims (16)

1. ユーザーのカスタムソール（３０１）のパーソナライズされたパラメータ値を計算するための方法（５００）であって、前記計算方法は、１つ又は複数のコンピューティングデバイス（２０，３０，４０）による、
   －前記ユーザーによって使用されるフットウェアアイテム（１１）に関連付けられた少なくとも１つのコネクテッドソール（１０）によって生成された生データから計算された前記ユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）を取得するステップ（５３０）と、
   －前記ユーザーの足底形態パラメータ値を取得するステップ（５３１）と、
   －ユーザーアクティビティパラメータ値を取得するステップ（５３２）と、
   －前記カスタムソール（３０１）を受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含む、新しい靴パラメータ値（２０２）を取得するステップ（５４５）と、
   －前記姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）、前記ユーザーの前記足底形態パラメータ値、ユーザーアクティビティパラメータ値、並びに前記カスタムソール（３０１）を受け入れることが意図された前記フットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値から、前記ユーザーの前記カスタムソール（３０１）の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算するステップ（５５０）と
   の実行を含む、方法（５００）。
2. 前記方法は、古い靴パラメータ値（２０１）をロードするステップ（５４０）をさらに含み、前記古い靴パラメータ値（２０１）は、前記コネクテッドソール（１０）に関連付けられた前記ユーザーによって使用される前記フットウェアアイテム（１１）の構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含み、前記カスタムソール（３０１）の前記パーソナライズされたパラメータ値は、前記古い靴パラメータ値（２０１）からさらに計算される、
   請求項１に記載の計算方法（５００）。
3. 前記方法は、
   －サードパーティフットウェアアイテム（１１’）のサードパーティユーザーから情報を受信して分析するステップ（５６０）であって、前記サードパーティユーザー情報は、サードパーティフットウェアアイテムのサードパーティユーザー毎に、
   〇サードパーティフットウェアアイテム（１１’）に関連付けられた少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソール（１０’）によって生成された生データから計算されたサードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値（１０１’）、及び
   〇少なくとも１つのサードパーティコネクテッドソール（１０’）に関連付けられた前記サードパーティフットウェアアイテム（１１’）の古いサードパーティ靴パラメータ値（２０１’）
   を含む、ステップ（５６０）と、
   －調整されたソールパラメータ値を識別するステップ（５８０）であって、前記識別するステップは、予め分析されたサードパーティユーザーからの情報との、前記ユーザーの前記姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）の比較を含む、ステップ（５８０）と
   をさらに含む、請求項１又は２に記載の計算方法（５００）。
4. 前記サードパーティユーザー情報は、好ましくは前記サードパーティコネクテッドソール（１０’）及び／又は前記サードパーティコネクテッドソールを含むフットウェアアイテム（１１’）に関する、サードパーティユーザー満足度指数値をさらに含む、
   請求項３に記載の計算方法（５００）。
5. 前記方法は、サードパーティコネクテッドソール（１０’）毎の、前記サードパーティ姿勢又は可動性パラメータ値（１０１’）、前記サードパーティ靴パラメータ値（２０１’）及び前記サードパーティユーザー満足度指数の間の相関指数を決定するステップ（５７０）を備える、
   請求項４に記載の計算方法（５００）。
6. 調整されたソールパラメータ値を識別する前記ステップ（５８０）は、所定の閾値よりそれぞれ大きい満足度指数値及び／又は相関指数を含むサードパーティユーザー情報に対してのみ実施される、
   請求項４又は５に記載の計算方法（５００）。
7. 調整されたソールパラメータ値を識別する前記ステップ（５８０）は、前記姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）及び前記靴パラメータ値（２０１）に基づく前記カスタムソール（３０１）の前記パーソナライズされたパラメータ値のターゲット値又はターゲット範囲を指定するリポジトリの使用を含む、
   請求項３から６までのいずれか１項に記載の計算方法（５００）。
8. 前記方法は、前記ロードするステップ（５３０）の前に、前記ユーザーによって使用される前記少なくとも１つのコネクテッドソール（１０）によって生成された生データを処理するステップ（５２０）を含み、前記処理するステップは、姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）の生成を可能にする、
   請求項１から７までのいずれか１項に記載の計算方法（５００）。
9. 前記姿勢又は可動性パラメータ（１０１）は、地面と接触する衝撃力、回内及び／又は回外及び／又は跛行パラメータから選択される、
   請求項１から８までのいずれか１項に記載の計算方法（５００）。
10. 前記方法は、第１ソールの第１快適性インジケーター（Ｄｘ１）の値を生成するステップ（５１０）を備え、前記第１快適性インジケーターは、プレゼンテーションコンピューティングデバイス（２０）のマン－マシンインターフェースを介する、前記ユーザーによるデータの入力に従って生成され、前記カスタムソール（３０１）の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算する前記ステップ（５５０）は、前記第１快適性インジケーターの前記生成された値を考慮に入れる、
    請求項１から９までのいずれか１項に記載の計算方法（５００）。
11. 前記方法は、第２ソールの第２快適性インジケーター（Ｄｘ２）の値を生成するステップ（５１５）を備え、前記第２快適性インジケーターは、前記プレゼンテーションコンピューティングデバイス（２０）の前記マン－マシンインターフェースを介する、前記第２ソールの前記ユーザーによるデータの入力に従って生成され、前記カスタムソール（３０１）の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算する前記ステップ（５５０）は、前記第２快適性インジケーターの前記生成された値を考慮に入れる、
    請求項１０に記載の計算方法（５００）。
12. 前記姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）は、前記少なくとも１つのコネクテッドソール（１０）に統合された１つ又は複数のプロセッサによって計算される、
    請求項１から１１までのいずれか１項に記載の計算方法（５００）。
13. 三次元印刷デバイスによってカスタムソールを製造するための方法（６００）であって、前記方法は、
    －請求項１から１２のいずれか１つに従って計算された前記カスタムソール（３０１）の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を含む構成ファイル（Ｘ１）を前記印刷デバイスによってロードするステップ（６１０）と、
    －前記カスタムソール（３０１）の前記パーソナライズされたパラメータ値から、前記カスタムソールのデジタルモデルを生成するステップ（６２０）と、
    －前記生成されたデジタルモデルからカスタムソールを印刷するステップ（６３０）と
    を含む、方法。
14. カスタムソールの設計のためのカスタムソール（３０１）のパーソナライズされたパラメータ値を計算するためのシステムであって、前記システムは、
    前記ユーザーによって使用されるフットウェアアイテム（１１）に関連付けられた少なくとも１つのコネクテッドソール（１０）によって生成された生データから計算されたユーザーの姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）を取得し、
    前記ユーザーの足底形態パラメータ値を取得し、
    ユーザーアクティビティパラメータ値を取得し、
    前記カスタムソール（３０１）を受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を含む、新しい靴パラメータ値（２０２）を取得し、
    前記姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）、前記ユーザーの前記足底形態パラメータ値、ユーザーアクティビティパラメータ値、並びに前記カスタムソール（３０１）を受け入れることが意図された前記フットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値から、前記ユーザーの前記カスタムソール（３０１）の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算する、
    ように構成されている少なくとも１つの計算コンピューティングデバイス（３０）を備えている、システム。
15. 新しいカスタムソールを製造するための三次元印刷システムであって、
    －プロセッサであって、
    〇姿勢又は可動性パラメータ値（１０１）、ユーザーの足底形態パラメータ値、ユーザーアクティビティパラメータ値、並びに前記カスタムソールを受け入れることが意図されたフットウェアアイテムの構造的及び／又は幾何学的パラメータ値を取得することと、
    〇前記取得されたパラメータ値から、前記ユーザーの前記カスタムソール（３０１）の１つ又は複数のパーソナライズされたパラメータ値を計算することと、
    〇前記カスタムソールのデジタルモデルを生成することと
    が可能なプロセッサと、
    －前記生成されたデジタルモデルから前記カスタムソールを印刷するように構成された印刷デバイスと
    を含む、三次元印刷システム。
16. 前記三次元印刷システムは、前記ユーザーの前記足底形態のパラメータ値を生成することが可能なスキャナを含む、
    請求項１５に記載の三次元印刷システム。

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