JP2023059465A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ファッションに基づくアートをレコメンドする。【解決手段】情報提供装置は、ユーザのファッション情報を収集する収集部と、ユーザのファッション情報に基づき、ユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する算出部と、ユーザのファッションとアート作品との組合せに基づき、ユーザのファッションに応じたアート作品を提案する提供部と、を備える。また、収集部は、ユーザのファッション情報とユーザがファッションアイテムを着用する空間に関する空間情報とを収集する。算出部は、ユーザのファッション情報と空間情報とに基づき、空間に合わせたユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

配置される場所や用途、利用者の気分や好みに適したアート作品を利用者に提供する技術が知られている。

特許第６７９９３４２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、観賞用のアート作品を提供することに主眼が置かれている。すなわち、上記の従来技術は、アート作品自体が主役（中心）となる場合の提供手段である。アート作品は、人物の写真撮影時の背景や小物として用いられる場合もある。また、生活環境等においても、ユーザのファッションと共通のテーマでアート作品が選ばれる場合もある。このように、アート作品自体が主役ではなく、ユーザが着用したファッションアイテムとともにアート作品が利用される場合、ファッションアイテムやコーディネートとの調和、全体としてのバランス等についても考慮する必要がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ファッションに基づくアートをレコメンドすることを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、ユーザのファッション情報を収集する収集部と、前記ユーザのファッション情報に基づき、前記ユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する算出部と、前記ユーザのファッションとアート作品との組合せに基づき、前記ユーザのファッションに応じたアート作品を提案する提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ファッションに基づくアートをレコメンドすることができる。

図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。 図５は、利用者情報データベースの一例を示す図である。 図６は、履歴情報データベースの一例を示す図である。 図７は、レコメンド情報データベースの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。 図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、ユーザのファッション情報に基づき、アート（リアルアート、デジタルアート）をレコメンドする場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、ネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、情報提供装置１００と連携する。

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、ファッションコーディネート（ファッションアイテムを着用した写真（静止画）や動画）が投稿される投稿サイト、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報提供装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）や電子商取引サーバや投稿サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツや商品（ファッションアイテムを含む）の履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバや電子商取引サーバや投稿サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが購入や決済したコンテンツや商品（ファッションアイテム、アート作品を含む）の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得してもよい。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが投稿したファッションコーディネート（ファッションアイテム）の履歴である投稿履歴や閲覧者が支持（いいね）したファッションコーディネート（ファッションアイテム）の履歴である支持履歴を投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。

図１に示すように、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、利用者Ｕの端末装置１０や各種サーバ等から、直接又は間接的に、ファッションアイテムの検索、閲覧、購入（購買）、所有、投稿等に関する情報を取得する（ステップＳ１）。このとき、情報提供装置１００は、ファッションアイテムの検索、閲覧、購入、所有、投稿等に関する情報を、利用者Ｕの属性情報及び／又は履歴情報に基づいて取得してもよい。

続いて、情報提供装置１００は、ファッションアイテムの検索、閲覧、購入、所有、投稿等に関する情報に基づき、利用者Ｕのファッション情報を収集する（ステップＳ２）。このとき、情報提供装置１００は、利用者Ｕの履歴情報の中から、利用者Ｕのファッションに関する情報を抽出してファッション情報として収集してもよい。

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッション情報に基づき、利用者Ｕのファッション（服、装飾品、鞄、靴、帽子）とアート作品（リアルアート、デジタルアート）との組合せ（着合わせ）を算出する（ステップＳ３）。このとき、情報提供装置１００は、不特定多数のユーザのビッグデータに基づく機械学習により、ファッションとアート作品との組合せ（例えば、投稿サイトやＳＮＳにおいて閲覧者が支持したファッションとアート作品との組合せや、雑誌やファッション情報サイトに掲載されたファッションとアート作品との組合せ）を学習し、ファッションとアート作品とのおすすめの組合せを推論する。すなわち、ユーザのファッション情報を入力情報とし、ユーザのファッションに応じたアート作品（例えば、ユーザのファッションに応じたおすすめのアート作品、ユーザのファッションと相性の良いアート作品）を推定する。なお、季節や時間帯といった時期や日時に関する情報も組み合わせて学習してもよい。ファッションもアート作品も流行の影響を受けやすいためである。

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せから、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を特定する（ステップＳ４）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せを算出するとともに、ファッションとアート作品との相性度を示すスコアを算出する場合、スコアが高い組合せに含まれるアート作品を、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品として特定する。あるいは、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッション情報以外の情報（属性、嗜好等）に基づき、利用者Ｕのファッションに応じたアート作品のうち、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を特定する。なお、実際には、情報提供装置１００は、上記ステップＳ３でファッションとアート作品との組合せを算出する際に、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を算出してもよい。

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品に関するレコメンド情報を作成する（ステップＳ５）。

続いて、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、利用者Ｕの端末装置１０に、レコメンド情報に基づき、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品をレコメンドする（ステップＳ６）。すなわち、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッションに応じたおすすめのアート作品を提案する。これにより、ファッションに応じたアート作品の購入を促進することができる。

このように、本実施形態では、情報提供装置１００は、ユーザのファッションに関する嗜好に基づき、ファッション（服、装飾品、鞄、靴、帽子）とアート作品（リアルアート、デジタルアート）との組合せ（着合わせ）をＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）によってレコメンドする。すなわち、本実施形態に係る情報提供装置１００は、ユーザのファッション情報に基づき、アート作品（リアルアート、デジタルアート）をレコメンドする。例えば、情報提供装置１００は、投稿サイトやＳＮＳに投稿するための写真や動画としてファッションアイテムを着用したユーザとともに撮影したときに背景にすると映えるアート作品をレコメンドする。例えば、ファッションアイテムとの色相環的な相性度が高い（例えば、暗い印象にならない、流行の印象（閲覧者が支持する印象）になる）アート作品をレコメンドする。あるいは、投稿サイトやＳＮＳでの閲覧者による支持率（いいね率）が高くなると推定されるアート作品をレコメンドする。あるいは、閲覧者によるファッションアイテムの購入率が高くなると推定されるアート作品をレコメンドする。これにより、ファッションに応じたアート作品の購入を促進することができるとともに、閲覧者によるファッションアイテムの購入を促進することができる。

ファッション情報は、各利用者Ｕの属性情報や履歴情報等から取得可能である。また、ファッション情報は、利用者Ｕが着用するファッションアイテムに関する情報（ファッションアイテム情報）を含む。本実施形態では、ファッション情報は、ファッション通販サイト（例えば「ZOZOTOWN」（登録商標））等の電子商取引サイトやファッションコーディネート投稿サイト（例えば「WEAR」（登録商標））での行動情報（検索、選択、閲覧、購入、投稿）を含む。また、ファッション情報は、利用者Ｕが検索、閲覧、購入、所有、投稿等をしたファッションアイテムに関する情報（ファッションアイテム情報）を含む。

本実施形態では、ユーザのファッションに関する嗜好は、本システムとアカウントを連結している（又は本システムの一部である）ファッション通販サイト等の電子商取引サイトやファッションコーディネート投稿サイト等の様々な履歴情報（ログデータ）を基に算出／推定するロジックにより決定される。例えば、ユーザがファッション通販サイトで購入した服（ユーザ情報とマッチする服を着ている服と定義）や閲覧した服から、「服とアート作品との“映える”組合せ」を算出／推定し、服との組合せに最適なアート作品をレコメンドする。また、ユーザがファッションコーディネート投稿サイトで閲覧した服から、「服とアート作品との“映える”組合せ」を算出／推定し、服との組合せに最適なアート作品をレコメンドする。

また、情報提供装置１００は、ファッション情報に加えて、ユーザの生活行動・習慣や気分等の情報に基づき、アート作品（リアルアート、デジタルアート）をレコメンドしてもよい。

さらに、情報提供装置１００は、ファッション情報と空間情報との両方に基づき、アート作品（リアルアート、デジタルアート）をレコメンドしてもよい。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッション情報と空間情報とに基づき、空間に合わせた利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せを提案してもよい。すなわち、空間に合わせた利用者Ｕのファッションに最適なアート作品をレコメンドしてもよい。なお、ファッション情報は、ファッションアイテムを着用中の利用者Ｕを撮影した画像であってもよい。また、画像は、写真（静止画）であってもよいし、映像（動画）であってもよい。この場合、情報提供装置１００は、ファッション情報とともに、背景や画像に含まれる物品に関する空間情報を取得することができる。

空間情報は、ユーザがファッションアイテムを着用する空間に関する情報である。空間情報は、空間の内部を示す３次元データ（３Ｄデータ）であってもよい。また、空間情報は、空間内に存在する物品（インテリア・家具、雑貨、観葉植物、照明等）に関する情報も含む。空間は、例えば建物内の部屋や、倉庫、通路等である。なお、玄関、エントランス、ロビー、廊下、風呂、トイレ、車庫等を含めてもよい。建物は、例えば壁、間仕切り（パーテーション）、床、天井等で仕切られた空間を有する。すなわち、空間は、人が滞在、出入り又は通過する場所である。空間は、人が居住又は勤務する場所であってもよく、人に利用される物品が保管される場所であってもよい。また、建物において、空間は、１つであってもよく、複数であってもよい。

建物は、例えばマンション・アパート等の集合住宅や、戸建住宅等である。なお、実際には、建物は、企業等のオフィスビル、店舗等の商業施設、ホテル等の宿泊施設、学校等の教育機関、病院等の医療機関、研究所等の研究機関、工場等の産業プラント、配送センター等の物流拠点等であってもよい。また、大型商業施設（ショッピングセンター／アウトレットモール／地下街）、娯楽施設（テーマパーク／遊園地／遊戯場／動物園／水族館／プール／入浴施設）、文化施設（ホール／劇場／図書館／美術館／博物館）、複合施設、スポーツ施設、寺社仏閣、サービスエリア（ＳＡ）やパーキングエリア（ＰＡ）、又は鉄道駅や道の駅、空港、港湾（乗船場）等であってもよい。

また、空間は、例えば建物内の部屋等に限らず、車両や船舶、航空機等の客室（キャビン）等であってもよい。すなわち、空間は、住宅等の屋内で人が生活する空間に限らず、自動車や高速バス、鉄道、大型客船、飛行機等で乗員・乗客が過ごす空間であってもよい。言い換えれば、空間は、建物や移動体の内部の居住空間であってもよい。また、空間は、建物内に限らず、屋外であってもよい。例えば、庭や広場等、所定の広さの敷地であってもよい。屋外であっても、置物・オブジェやＡＲ（Augmented Reality：拡張現実）、プロジェクションマッピング等のアート作品を組み合わせることができる。

例えば、情報提供装置１００は、ファッション情報と空間情報とに基づき、ＡＲを用いたアート作品の壁面、床面、空中への提示をレコメンドする。

また、情報提供装置１００は、服等のファッション（着用物品、所有物品）から空間装飾物（空間装飾品、非着用物品）をレコメンドしてもよい。また、情報提供装置１００は、服等のファッション（着用物品、所有物品）と空間特徴（部屋、家具、インテリア等）とから空間装飾物（空間装飾品、非着用物品）をレコメンドしたりしてもよい。

また、アート作品のレコメンドには、アート作品を作成するアーティスト（芸術家）のレコメンドを含んでいてもよい。また、デジタルアートには、ＮＦＴ（Non-Fungible Token：非代替トークン）を利用したデジタルアートコンテンツ（ＮＦＴアート）を含んでいてもよい。

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機やＡＶ機器、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

情報提供装置１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

（記憶部４０）
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

〔４．情報提供装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、レコメンド情報データベース１２３とを有する。

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。

また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

なお、利用者情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購入履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツや商品（ファッションアイテムを含む）の履歴である閲覧履歴を示す。また、「購入履歴」は、利用者Ｕが購入したコンテンツや商品（ファッションアイテム、アート作品を含む）の履歴である購入履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕが投稿したファッションコーディネート（ファッションアイテム）の履歴である投稿履歴を示す。なお、他にも、利用者Ｕが所有する商品（ファッションアイテム、アート作品を含む）の履歴である所有履歴を有していてもよい。

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツや商品を閲覧し、「購入履歴＃１」の通りに電子商取引や実店舗でコンテンツや商品を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購入履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購入履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、履歴情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。

（レコメンド情報データベース１２３）
レコメンド情報データベース１２３は、アート作品のレコメンドに関するレコメンド情報を記憶する。図７は、レコメンド情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、レコメンド情報データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「ファッション」、「空間」、「アート作品」、「おすすめ」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「ファッション」は、利用者Ｕのファッション情報を示す。ファッション情報は、利用者Ｕが着用するファッションアイテムに関する情報（ファッションアイテム情報）を含む。また、ファッション情報は、利用者Ｕが着用するために検索、閲覧、購入、所有、投稿等をしたファッションアイテムに関する情報（ファッションアイテム情報）を含む。

また、「空間」は、利用者Ｕがファッションアイテムを着用する空間に関する情報（空間情報）を示す。すなわち、空間情報は、ファッションアイテムを着用した利用者Ｕの周囲の空間に関する情報を含む。さらに、空間情報は、空間内に存在する物品（インテリア・家具、雑貨、観葉植物、照明等）に関する情報も含む。

また、「アート作品」は、利用者Ｕのファッションと組合せ可能なアート作品（利用者Ｕのファッションに応じたおすすめのアート作品、利用者Ｕのファッションアイテムと相性の良いアート作品）（リアルアート、デジタルアート）を示す。なお、利用者Ｕのファッションと組合せ可能なアート作品は、複数であってもよい。また、「おすすめ」は、利用者Ｕのファッションと組合せ可能なアート作品のうち、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を示す。

例えば、図７に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「ファッション＃１」を着用し、「空間＃１」に存在し、「ファッション＃１」及び「空間＃１」に応じた「アート作品＃１」のうち、「おすすめ＃１」が最適であることを示す。

ここで、図７に示す例では、「Ｕ１」、「ファッション＃１」、「空間＃１」、「アート作品＃１」及び「おすすめ＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ファッション＃１」、「空間＃１」、「アート作品＃１」及び「おすすめ＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

なお、レコメンド情報データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、レコメンド情報データベース１２３は、ファッションアイテムを入手した日時や、空間に滞在する日時や、写真等を撮影する日時等を記憶してもよい。季節や時間帯によっても組み合わせは異なる場合があるためである。また、レコメンド情報データベース１２３は、ファッションアイテムやアート作品の流行や人気に関する情報等を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、収集部１３１と、算出部１３２と、特定部１３３と、作成部１３４と、提供部１３５とを有する。

（収集部１３１）
収集部１３１は、利用者Ｕにより入力された検索クエリを収集する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを収集する。すなわち、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンや各種サイト（ファッション通販サイト、投稿サイトを含む）又は各種アプリの検索窓に入力されたキーワードを収集する。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を収集する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を収集する。また、収集部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を収集してもよい。そして、収集部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を収集する。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を収集する。そして、収集部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。

本実施形態では、収集部１３１は、利用者Ｕに関する利用者情報や履歴情報から、利用者Ｕのファッション（服、装飾品、鞄、靴、帽子）に関するファッション情報を収集する。ファッション情報は、撮影時に利用者Ｕが着用するファッションアイテムに関するファッションアイテム情報を含んでいてもよい。本実施形態では、ファッション情報は、ファッション通販サイト（例えば「ZOZOTOWN」（登録商標））等の電子商取引サイトやファッションコーディネート投稿サイト（例えば「WEAR」（登録商標））での行動情報（検索、選択、閲覧、購入、投稿）を含む。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕのファッション情報を、利用者Ｕのアカウントを連携しているファッション通販サイト又はファッションコーディネート投稿サイトでの行動情報から収集する。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、アート作品（リアルアート、デジタルアート）に関する各種情報を収集する。例えば、収集部１３１は、通信部１１０を介して、ネットワークＮ（図２参照）上に存在するアート作品に関する各種情報を収集し、データベース等に登録してもよい。また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、ファッション通販サイト等の電子商取引サイトで購入可能なアート作品に関する各種情報を収集し、データベース等に登録してもよい。あるいは、収集部１３１は、アート作品に関する情報が必要になった際に、その都度、通信部１１０を介して、ネットワークＮ（図２参照）上からアート作品に関する各種情報を収集してもよい。また、収集部１３１は、アート作品に関する情報が必要になった際に、その都度、通信部１１０を介して、ファッション通販サイト等の電子商取引サイトで購入可能なアート作品に関する各種情報を収集し、データベース等に登録してもよい。

また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、ユーザがファッションアイテムを着用する空間に関する情報（空間情報）を収集する。空間情報は、空間内に存在する物品（インテリア・家具、雑貨、観葉植物、照明等）に関する情報も含む。例えば、収集部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕがファッションアイテムを着用する空間に関する情報を収集し、データベース等に登録してもよい。また、収集部１３１は、通信部１１０を介して、ネットワークＮ（図２参照）上に存在する空間に関する各種情報を収集し、データベース等に登録してもよい。あるいは、収集部１３１は、空間に関する情報が必要になった際に、その都度、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕがファッションアイテムを着用する空間に関する情報を収集し、データベース等に登録してもよい。また、収集部１３１は、空間に関する情報が必要になった際に、その都度、通信部１１０を介して、ネットワークＮ（図２参照）上から空間に関する各種情報を収集してもよい。

例えば、収集部１３１は、利用者Ｕのファッション情報と利用者Ｕがファッションアイテムを着用する空間に関する空間情報とを収集する。

（算出部１３２）
算出部１３２は、利用者Ｕのファッション情報に基づき、利用者Ｕのファッション（服、装飾品、鞄、靴、帽子）とアート作品（リアルアート、デジタルアート）との組合せ（着合わせ）を算出する。例えば、算出部１３２は、利用者Ｕのファッション情報と空間情報とに基づき、空間に合わせた利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せを算出する。

例えば、算出部１３２は、不特定多数のユーザのビッグデータに基づく機械学習により、ファッションとアート作品との組合せを学習し、ファッションとアート作品とのおすすめの組合せを推論する。すなわち、算出部１３２は、ユーザのファッション情報を入力情報とし、ユーザのファッションに応じたアート作品を推定する。

（特定部１３３）
特定部１３３は、利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せから、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を特定する。例えば、情報提供装置１００の算出部１３２が、利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せを算出するとともに、ファッションとアート作品との相性度を示すスコアを算出する場合、スコアが高い組合せに含まれるアート作品を、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品として特定する。あるいは、情報提供装置１００は、利用者Ｕのファッション情報以外の情報（属性、嗜好等）に基づき、利用者Ｕのファッションに応じたアート作品のうち、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を特定する。なお、実際には、算出部１３２が、ファッションとアート作品との組合せを算出する際に、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を算出してもよい。すなわち、特定部１３３は、算出部１３２と同一であってもよい。

（作成部１３４）
作成部１３４は、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品に関するレコメンド情報を作成する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、レコメンド情報に基づき、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に対して、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を提案する。すなわち、提供部１３５は、利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せに基づき、利用者Ｕのファッションに応じたアート作品を提案する。

例えば、提供部１３５は、利用者Ｕのファッションに応じたアート作品として空間装飾物を提案する。あるいは、提供部１３５は、利用者Ｕのファッションに応じたアート作品としてデジタルアートを提案する。

また、提供部１３５は、ファッションアイテムを着用した利用者Ｕとともに撮影したときに背景にすると映えるアート作品を提案する。また、ファッションアイテムを着用した利用者Ｕとともに撮影したときに、ファッションアイテムと色相環的に相性の良い（例えば、暗い印象にならない、流行の印象（閲覧者が支持する印象）になる）アート作品を提案する。また、提供部１３５は、ファッションアイテムを着用した利用者Ｕとともに撮影したときに、投稿サイトやＳＮＳでの閲覧者による支持率が高くなると推定されるアート作品を提案する。また、提供部１３５は、ファッションアイテムを着用した利用者Ｕとともに撮影したときに、閲覧者によるファッションアイテムの購入率が高くなると推定されるアート作品を提案する。

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

図８に示すように、情報提供装置１００の収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕのファッション情報を収集する（ステップＳ１０１）。

続いて、情報提供装置１００の収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの空間情報を収集する（ステップＳ１０２）。

続いて、情報提供装置１００の算出部１３２は、利用者Ｕのファッション情報及び空間情報に基づいて、利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せと算出する（ステップＳ１０３）。

続いて、情報提供装置１００の特定部１３３は、利用者Ｕのファッションとアート作品との組合せから、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品を特定する（ステップＳ１０４）。

続いて、情報提供装置１００の作成部１３４は、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品に関するレコメンド情報を作成する（ステップＳ１０５）。

続いて、情報提供装置１００の収集部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に、レコメンド情報に基づき、利用者Ｕのファッションに最適なアート作品をレコメンドする（ステップＳ６）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０に、利用者Ｕが興味を持った（又は購入予定の）ファッションアイテムとともに、そのファッションアイテムに応じたおすすめのアート作品を提案する。あるいは、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０に、利用者Ｕが購入した（又は所有中の）ファッションアイテムとともに、そのファッションアイテムに応じたおすすめのアート作品を提案する。あるいは、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０に、撮影時に利用者Ｕが着用しようと思っているファッションアイテムとともに、そのファッションアイテムに応じたおすすめのアート作品を提案する。

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

上記の実施形態において、情報提供装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報提供装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０は情報提供装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、情報提供装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、情報提供装置１００を備えているともいえる。

また、上記の実施形態において、ファッション情報は、ファッションアイテム情報に限らず、着用者であるユーザの化粧や雰囲気、身長や体型、ユーザのイメージ等に関する情報を含んでいてもよい。これらの要素によっても、ファッションとアート作品との組合せが変わると推測される。

また、上記の実施形態において、ファッション情報は、ファッションアイテムのコード、ブランドやカテゴリ、商品名、価格、サイズ・寸法、重量、規格、商品のターゲット（対象／購買層として期待されるユーザの属性）等に関する情報を含んでいてもよい。

また、上記の実施形態において、ファッション情報は、季節や曜日、時間帯に関する情報を含んでいてもよい。なお、季節には、春夏秋冬等の四季に限らず、ゴールデンウィーク、梅雨、山／海開き、お盆や正月、入学／卒業シーズン等を含む。また、曜日は、七曜に限らず、平日／土日祝日（休日）等の区分であってもよい。また、時間帯は、ある時刻とある時刻との間（例えば、８時台、8:00～9:00等）に限らず、午前中／午後／夜間（又は朝／昼／夕方／夜）等の区分であってもよい。

また、上記の実施形態において、アート作品は、ハンドメイド・クラフト作品を含んでいてもよい。また、情報提供装置１００は、アート作品として、アンティーク（Antique：骨董品）やヴィンテージ（Vintage：年代物）等をレコメンドしてもよいし、それら以外の見映え／見栄えのする物品や価値ある物品等をレコメンドしてもよい。

また、上記の実施形態において、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置履歴や決済履歴等から、ファッション情報を取得してもよい。例えば、情報提供装置１００は、ＧＰＳやＰＤＲ等による位置履歴から、利用者Ｕが特定のブランドショップに入店し、特定の商品の商品棚の前で停止し、特定の商品を手に取ったと推定し、その特定の商品に関する情報をファッション情報として取得してもよい。また、情報提供装置１００は、商品棚やカートに搭載されたタグ読取機等により、利用者Ｕが特定の商品を手に取りカートに入れたことを推定し、その特定の商品に関する情報をファッション情報として取得してもよい。また、情報提供装置１００は、電子マネー等による決済履歴から、利用者Ｕが購入したファッションアイテムを抽出し、そのファッションアイテムに関する情報をファッション情報として取得してもよい。

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及び情報提供装置１００）は、ユーザのファッション情報を収集する収集部と、ユーザのファッション情報に基づき、ユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する算出部と、ユーザのファッションとアート作品との組合せに基づき、ユーザのファッションに応じたアート作品を提案する提供部と、を備える。

例えば、収集部は、ユーザのファッション情報とユーザがファッションアイテムを着用する空間に関する空間情報とを収集する。算出部は、ユーザのファッション情報と空間情報とに基づき、空間に合わせたユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する。

このとき、提供部は、ユーザのファッションに応じたアート作品として空間装飾物を提案する。

あるいは、提供部は、ユーザのファッションに応じたアート作品としてデジタルアートを提案する。

また、提供部は、ファッションアイテムを着用したユーザとともに撮影したときに背景にすると映えるアート作品を提案する。

また、提供部は、ファッションアイテムを着用したユーザとともに撮影したときに、前記ファッションアイテムとの色相環的な相性度が高いアート作品を提案する。

また、提供部は、ファッションアイテムを着用したユーザとともに撮影したときに、ファッションコーディネート投稿サイト又はＳＮＳでの閲覧ユーザによる支持率が高くなると推定されるアート作品を提案する。

また、提供部は、ファッションアイテムを着用したユーザとともに撮影したときに、閲覧ユーザによるファッションアイテムの購入率が高くなると推定されるアート作品を提案する。

また、収集部は、ユーザのファッション情報を、電子商取引サイト又はファッションコーディネート投稿サイトでのユーザの行動情報から収集する。

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、ファッションに基づくアートをレコメンドすることができる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、収集部は、収集手段や収集回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ レコメンド情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 収集部
１３２ 算出部
１３３ 特定部
１３４ 作成部
１３５ 提供部

Claims (11)

1. ユーザのファッション情報を収集する収集部と、
   前記ユーザのファッション情報に基づき、前記ユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する算出部と、
   前記ユーザのファッションとアート作品との組合せに基づき、前記ユーザのファッションに応じたアート作品を提案する提供部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記収集部は、前記ユーザのファッション情報と前記ユーザがファッションアイテムを着用する空間に関する空間情報とを収集し、
   前記算出部は、前記ユーザのファッション情報と前記空間情報とに基づき、前記空間に合わせた前記ユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記提供部は、前記ユーザのファッションに応じたアート作品として空間装飾物を提案する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記提供部は、前記ユーザのファッションに応じたアート作品としてデジタルアートを提案する
   ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記提供部は、ファッションアイテムを着用した前記ユーザとともに撮影したときに背景にすると映えるアート作品を提案する
   ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記提供部は、ファッションアイテムを着用した前記ユーザとともに撮影したときに、前記ファッションアイテムとの色相環的な相性度が高いアート作品を提案する
   ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記提供部は、ファッションアイテムを着用した前記ユーザとともに撮影したときに、ファッションコーディネート投稿サイト又はＳＮＳでの閲覧ユーザによる支持率が高くなると推定されるアート作品を提案する
   ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記提供部は、ファッションアイテムを着用した前記ユーザとともに撮影したときに、閲覧ユーザによるファッションアイテムの購入率が高くなると推定されるアート作品を提案する
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記収集部は、前記ユーザのファッション情報を、電子商取引サイト又はファッションコーディネート投稿サイトでの前記ユーザの行動情報から収集する
   ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザのファッション情報を収集する収集工程と、
    前記ユーザのファッション情報に基づき、前記ユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する算出工程と、
    前記ユーザのファッションとアート作品との組合せに基づき、前記ユーザのファッションに応じたアート作品を提案する提供工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
11. ユーザのファッション情報を収集する収集手順と、
    前記ユーザのファッション情報に基づき、前記ユーザのファッションとアート作品との組合せを算出する算出手順と、
    前記ユーザのファッションとアート作品との組合せに基づき、前記ユーザのファッションに応じたアート作品を提案する提供手順と、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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