JP2023071642A - 自動買い物アシスタントを用いて個人の嗜好に合った買い物を行うためのシステム、プラットフォーム、および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】非常に正確かつユーザに優しい自動または半自動の試着方法を実現し得るシステムまたは方法を提供する。【解決手段】本発明の一実施形態によれば、いくつかの実施形態に係る、個人の嗜好に合ったオンライン製品試用を提供するための装置、システム、および方法が提供される。本発明の一実施形態は、自動買い物アシスタントシステムが製品データにアクセスするステップと、一致照合システムがユーザ履歴データにアクセスするステップと、一致照合システムがユーザ嗜好データにアクセスするステップと、一致照合システムが、自動買い物アシスタント装置から取得したユーザ解剖学的データにアクセスするステップと、自動買い物アシスタントシステムが、ユーザ履歴、嗜好、および解剖学的データを、個人嗜好対応型照合システムを生成するためのデータと照合するステップと、を有する、個人の嗜好に合った買い物を行うための方法を含む。【選択図】図１Ａ

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１７年６月２７日に出願された米国仮出願第６２／５２５，４５４号に対する優先権を主張するものであり、同明細書の全体が本明細書に援用される。

（技術分野）
本発明は概して、個人の嗜好に合った買い物に役立つ方法、アプリケーション、およびデバイスに関する。

今日でも、靴の買い物の大半は、依然として実店舗で行われている。ほとんどの顧客が、従来型の買い物の制限に慣れており、店長とアシスタントも同様である。一般に顧客は、買い物アシスタントに頼って、製品、在庫製品の場所、製品の試用に関する支援などを受ける。

さらに、典型的な買い物体験だと、顧客が同じ店や別の店に略毎回足を運ぶ必要があることから、効率が非常に悪く、ユーザのストレスも大きい。

非常に正確かつユーザに優しい自動または半自動の試着方法を実現し得るシステムまたは方法があれば、オンライン店舗と店舗内の両方において非常に大きなメリットがあるであろう。

本発明の一実施形態によれば、いくつかの実施形態に係る、個人の嗜好に合ったオンライン製品試用を提供するための装置、システム、および方法が提供される。

本発明の一実施形態は、自動買い物アシスタントシステムが製品データにアクセスするステップと、一致照合システムがユーザ履歴データにアクセスするステップと、一致照合システムがユーザ嗜好データにアクセスするステップと、一致照合システムが、自動買い物アシスタント装置から取得したユーザ解剖学的データにアクセスするステップと、自動買い物アシスタントシステムが、ユーザ履歴、嗜好、および解剖学的データを、個人嗜好対応型照合システムを生成するためのデータと照合するステップと、を有する、個人の嗜好に合った買い物を行うための方法を含む。

いくつかの実施形態において、自動買い物アシスタントシステムは、ユーザ履歴および嗜好データを製品データと照合して、個人の嗜好に合った製品推奨を生成する。

いくつかの実施形態において、自動買い物アシスタントシステムは、個人の嗜好に合った製品をユーザが注文できるようにする目的で使用され得る。

いくつかの実施形態において、自動買い物アシスタントシステムは、ユーザの１つまたはそれ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを提供する目的で使用され得る。

一実施形態においては、ユーザおよび１人またはそれ以上の第三者が、製品試用フィードバックを提供したり、ユーザおよび１人またはそれ以上の第三者が、ソーシャルフィードバックを提供したりし得る。自動買い物アシスタントシステムは、製品フィードバックに基づいて、個人の嗜好に合った製品を調整し得る。自動買い物アシスタントシステムは、ユーザに関する解剖学的データを提供し得ることに加え、その解剖学的データを考慮して、そのユーザの１つまたはそれ以上の特徴を含むユーザ買い物アバターを生成する。

多くの実施形態において、自動買い物アシスタントシステムは、仮想試用機能を備え得る。一実施形態においては、個人の嗜好に合った製品をユーザが注文する前に、その製品がアバターに基づいて生成される。ユーザ嗜好は、サイズ、色、素材、およびタイプの嗜好からなる群から選択され得る。

いくつかの実施形態によれば、複数のユーザに対してデジタルアバターを生成するためのプロファイルモジュールと、複数の製品に対して製品データを統合するための製品モジュールと、デジタルアバターデータと製品データとを照合するためのコードを実行して製品推奨を生成するように適合させた照合モジュールであって、ソフトウェアアプリケーションを実行して、ユーザの解剖学的データプロファイルを生成する際に使用される、ユーザの解剖学的構造の少なくとも一部のキャプチャに基づいたユーザモバイルアバターを生成する照合モジュールと、を備えるクラウドベースサーバと、そのクラウドベースサーバに通信可能に接続された、画像キャプチャ要素を備えるエンドユーザコンピューティングデバイスと、を備える、個人の嗜好に合った買い物を行うためのプラットフォームが提供される。

いくつかの実施形態において、このプラットフォームは、ユーザの１つまたはそれ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを生成および／または提示するように適合させてある。

いくつかの実施形態において、このプラットフォームは、製品注文モジュール、製品カスタマイズモジュール、ソーシャル買い物モジュール、および／または製品試用モジュールなどを有し得る。

別の実施形態においては、個人の嗜好に合った買い物を行うためのハンドヘルドシステムが、ユーザの入力情報を受け取るように構成された画面と、ユーザの解剖学的構造の標準画像をキャプチャするためのデバイスカメラと、解剖学的データ、製品データ、ユーザ履歴データ、およびユーザ嗜好データを分析するように適合させたレジスタを有するプロセッサと、を有しても良く、プロセッサは、レジスタから情報を取得し、レジスタに情報を書き込み、ユーザ履歴および嗜好データを製品データと照合して、個人嗜好対応型照合システムを生成するように構成され、プロセッサは、ユーザ履歴および嗜好データを製品データと照合して、個人の嗜好に合った製品を生成するように構成され、ユーザは、ユーザ入力情報を画面に提供することにより、個人の嗜好に合った製品を購入し得る。

一実施形態において、このシステムは、センサからの対象物の距離を正確に判断するように構成された奥行きセンサを有し、奥行きセンサ情報は、嗜好データを製品データと照合する目的で使用される。いくつかの実施形態において、奥行きセンサは、ユーザの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の３Ｄスキャンを提供して、身体の一部の長さ、幅、および奥行きをキャプチャできるようにすることができる。

いくつかの実施形態において、ハンドヘルドシステムは、ハンドヘルドシステム上で稼働して、ユーザの解剖学的構造の少なくとも一部のキャプチャに基づいたユーザモバイル買い物プロファイルのグラフィックシミュレーションを生成および提示するソフトウェアアプリケーションを備える。

さらに別の実施形態においては、カメラデバイスによるユーザの身体の少なくとも一部のキャプチャに基づいて３Ｄユーザ買い物プロファイルを生成するための買い物アシスタント台座面と、店舗内でユーザ買い物プロファイルを適用するためのモバイルデバイスアプリと、買い物アシスタントデータベースに接続された通信クラウドベースの買い物アシスタントサーバと、選択された製品をユーザがキャプチャできるようにするための複数の製品タグと、を備える、買い物プロファイルを使用して買い物を行うための買い物アシスタントシステムが提供される。

多くの実施形態において、この買い物アシスタントシステムは、ユーザの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部をキャプチャして、身体の一部の長さ、幅、および奥行きをキャプチャできるようにするための１つまたはそれ以上のイメージスキャナをさらに備える。

多くの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、身体部分の寸法のキャプチャを支援するための１つまたはそれ以上のマーキングを備える。

多くの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、スキャンされる身体部分の位置決めを支援するための１つまたはそれ以上のマーキング３Ｄ要素を備える。

多くの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、ユーザの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の奥行き印象をキャプチャするための１つまたはそれ以上の圧力センサを備える。

多くの実施形態において、買い物アシスタントシステムは、ユーザの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の奥行き印象をキャプチャするための１つまたはそれ以上の光源を支持する装置を備える。

多くの実施形態において、買い物アシスタントシステムは、複数の製品と関連付けられた複数の製品タグをさらに備え、ユーザは、１つまたはそれ以上の製品タグをスキャンすることによって買い物を行う。

多くの実施形態において、買い物アシスタントシステムは、買い物アシスタント装置と関連付けられた近接センサであって、ユーザが買い物アシスタント装置の周囲の選択された地理的領域に入ったときにユーザを識別するための近接センサをさらに備える。

多くの実施形態において、買い物アシスタントシステムは、複数のユーザの各々に対する買い物プロファイルであって、モバイルデバイスユーザが、別のユーザの買い物プロファイルを使用してその別ユーザのために買い物できるようにするための買い物プロファイルをさらに備える。

本発明のさらに別の実施形態は、買い物アシスタント台座面と関連付けられた近接センサを使用して、買い物領域に入ろうとしているユーザを識別することと、ユーザを買い物アシスタント台座面上で位置決めすることと、新規または既知のユーザプロファイルを開くことと、１つまたはそれ以上のセンサを使用して身体の少なくとも一部のキャプチャを開始することと、ユーザのユーザ３Ｄ買い物プロファイルを生成することと、ユーザ買い物プロファイルを、買い物アシスタントアプリケーションで使用可能なユーザモバイルデバイスに送信することと、ユーザが、ユーザモバイルデバイスを使用して製品タブをスキャンすることにより、興味のある製品を選択することと、選択された製品に対する買い物支援をユーザに提供することと、を含む、店舗内の買い物を充実させる方法が提供される。

各種実施形態において、この方法は、ユーザモバイルデバイスを使用して、選択された製品を注文することをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、ユーザモバイルデバイスを使用して、選択された製品をカスタマイズすることをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、ユーザモバイルデバイスを使用して、カスタマイズされた製品を注文することをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、ユーザに製品在庫情報を提供することをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、ユーザ買い物プロファイルアバター上で、選択された製品を試用することをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、ユーザに接続した選択された提携社（selected associate）が参照するためのソーシャルメディアシステムに製品を試用したユーザプロファイルアバターを送信することをさらに含む。

各種実施形態において、請求項１０に記載の方法は、ユーザの行動に基づいてユーザ買い物プロファイルを充実させることをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、ユーザ買い物プロファイルおよび／またはユーザ買い物行動に基づいた買い物推奨を提供することをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、オンライン店舗での買い物にユーザ買い物プロファイルを使用することをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、圧力センサ、イメージセンサ、レーザ、および光センサからなる群から選択される１つまたはそれ以上のキャプチャ要素を使用してユーザ買い物プロファイルを充実させることをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、追加ユーザ買い物プロファイルをモバイルデバイスに追加することをさらに含む。

各種実施形態において、この方法は、ユーザのプロファイルを店舗内装置からユーザモバイルデバイスに移し替えることをさらに含む。

本発明に係るシステム、装置、および方法の原理および動作については、図面および以下の説明を参照することによってさらに良好に理解され得る。これらの図面は、例示目的でのみ提供されており、限定を意図するものではないものと理解される。
いくつかの実施形態に係る個人の嗜好に合った買い物をしやすくするためのシステムを表す概略システム図である。 いくつかの実施形態に係る自分なりの買い物をしやすくするためのプラットフォームを表す概略システム図である。 いくつかの実施形態に係る個人の嗜好に合った買い物をしやすくするプロセスを示す流れ図である。 いくつかの実施形態に係る個人の嗜好に合った店舗内ショッピング体験をしやすくするための流れ図である。 いくつかの実施形態に係る個人の嗜好に合ったオンラインショッピング体験をしやすくするための流れ図である。 いくつかの実施形態に係る個人の嗜好に合ったハイブリッドショッピング体験の例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に係る個人の嗜好に合ったオンラインまたはオフラインでの靴の買い物の例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に係るオンラインまたはオフラインでの個人の嗜好に合ったアイウェアの買い物および製造の一例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の分解図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタントシステムを示す。 いくつかの実施形態に係る、店舗装置内の買い物アシスタントと、個人の嗜好に合った買い物サポートアプリケーションを有するリモートユーザ通信デバイスとの統合使用例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタントの使用プロセスの例を記載している。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタントの使用プロセスの例を記載している。 いくつかの実施形態に係る、マークされたパッドに足を置くようユーザを案内するための、買い物アシスタント画面上の対話型画面を示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に係る、マークされたパッドに足を置くようユーザを案内するための、買い物アシスタント画面上の対話型画面を示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に係る、ユーザが自身のプロファイルおよび連絡先情報を定義するのを支援するための対話型ガイドを買い物アシスタント画面またはモバイル画面上に示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に係る、ユーザが自身のプロファイルおよび連絡先情報を定義するのを支援するための対話型ガイドを買い物アシスタント画面またはモバイル画面上に示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に係る、１対のスキャンされた足および下肢のシミュレーション描画を示すための、買い物アシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に係る、１対のスキャンされた足および下肢のシミュレーション描画を示すための、買い物アシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。 より良好なユーザ関連出力を提供する目的で使用され得る、ユーザによる行動関連情報の入力を支援するための買い物アシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。 より良好なユーザ関連出力を提供する目的で使用され得る、ユーザによる行動関連情報の入力を支援するための買い物アシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント台座面の例の図を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント台座面の追加バージョンを示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント台座面のさらなるバージョンを示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の使用状況を示す仮想グラフィック例が提供されている第１のユーザ事例を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置の使用状況を示す仮想グラフィック例が提供されている第２のユーザ事例を示す。 いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント装置上に位置決めされたユーザの例を示す写真である。

以降の記述は、当業者が本発明を製作および使用できるようにする目的で提示されるものであり、特定の出願およびその要件という文脈で提供される。記載された実施形態に対する種々の改変は当業者にとって明らかであろうし、本明細書で定義されている一般原理は他の実施形態に適用され得る。そのため、本発明は、図示および記載された特定の実施形態に限定されることを意図するものではなく、本明細書に開示された原理および新規の特徴と矛盾しない最も広い範囲に一致するものとする。他の事例においては、本発明の不明瞭化を避けるために、周知の方法、手順、および構成要素が詳細に説明されていない。

本明細書で使用される「試用」という用語は、製品を試用すること、試用された製品を見ること、製品を特定の人の身体および／または他の物理的パラメータに合わせて改変することを言及する。「アバター」という用語は、特に画面上に人を表すことを目的とした、特定の人を表す一実施形態、擬人化、アイコン、モデル、または人物を表す。

顧客の足のシミュレーションまたはアバターモデルに任意選択的に基づき、靴モデルごとに正確なサイズ推奨を顧客に提供することにより、比較的低いオンラインショッピングでの履物購入率を高まり、購入に対する顧客の信頼度向上につながり得る。

本発明の非限定的実施形態は、オンラインおよび／または店舗内に関係なく、製品の効果的な試用など、個人の嗜好に高度に応じた買い物をしやすくするためのシステム、プラットフォーム、および方法を含む。いくつかの実施形態においては、個人の嗜好に合った製品製造を可能にするためのシステム、プラットフォーム、および方法が提供される。

ここで図１Ａを参照する。図１Ａは、いくつかの実施形態に係る、個人の嗜好に合った買い物をしやすくするためのシステム１００を表す概略システム図である。システム１００は、自動買い物アシスタント装置によって生成された非常に正確なユーザ買い物プロファイルおよび／またはアバターを使用して、店舗内および／またはオンラインでのシームレスな買い物を可能にする。場合によっては、クラウド上および／またはローカル自動買い物アシスタント装置上でデータ処理が実行される。

記載のとおり、個人嗜好対応型買い物システム１００は、個人の嗜好に合った買い物プロファイル管理のためのプラットフォーム１０５を備える。このプラットフォームは、デジタルアバタープロファイルモジュール１１０と、デジタル製品ファイルモジュール１１５と、製品選択モジュール１２０と、製品試用モジュール１２５と、ソーシャル買い物モジュール１３０と、製品注文モジュール１３５と、製品カスタマイズモジュール１３７と、を備え得る。

プラットフォーム１０５は、通信クラウド１４０と通信する。通信クラウド１４０は、ローンチパッド、キオスク、または自動買い物アシスタント装置１８５に通信可能に接続された身体プロファイルデータモジュール１４５を備え、自動買い物アシスタント装置１８５は、さらにユーザ１８０に通信可能に接続されており、例えば、２Ｄおよび／もしくは３Ｄスキャンまたは他のデジタル測定ソースから取得された物理ユーザデータを提供する。通信クラウド１４０は、自動買い物アシスタント装置１８５および／または１８０に通信可能に接続された、ユーザ嗜好データを提供するユーザ嗜好データモジュール１５０をさらに備え得る。通信クラウド１４０は、製品データベース１６５に通信可能に接続された製品ファイルデータモジュール１６０と、製品データベース１７５に通信可能に接続された製品照合アルゴリズムを格納する製品照合データモジュール１７０と、をさらに備え得る。

一実施形態において、装置１８５は、２Ｄおよび／または３Ｄカメラなど、移動または静止構成要素であり得る１つまたはそれ以上の撮像デバイスを備える。装置１８５は、近接センサ、スキャナ、カメラ、圧力板、および／または他のセンサなど、１つまたはそれ以上のセンサをさらに備え得る。

記載のとおり、デジタルアバタープロファイル１１０は、個人の嗜好に高度に対応しており、ユーザから直接的か間接的か、そして身体的特徴および／または精神的、情緒的、心理的特徴を表すかどうかに関係なく、各種データソースから構成されている。デジタルアバタープロファイル１２０は一般に、１つまたはそれ以上のデータソースからの高解像度ユーザプロファイルまたはアバターの生成を可能にする目的で実行可能な命令の実行元ファイルまたはファイル群およびデータポイントを含む。さらに、製品選択モジュール１２０は一般に、オンラインかオフラインに関係なく、個人の嗜好に合ったアバタープロファイル１１０を、選択されたデジタル製品と照合する。いくつかの実施形態においては、１つまたはそれ以上のデバイスレジスタを使用されることがある。レジスタとは、コンピュータプロセッサの一部である小さな１組のデータ保持場所のことで、コンピュータ命令、記憶装置アドレス、または任意の種類のデータを保持する。照合アルゴリズムは、いくつかの実施形態において、製品データベースによって提供される製品タイプ、サイズ、スタイル、モデルなどと、ユーザアバタープロファイルによって定義される物理パラメータおよび／またはユーザ嗜好データと、の間で、ユーザのプロファイルに関連するユーザの身体の少なくとも一部のスキャンに少なくとも基づく完全な一致または略完全な一致を提供するコードを実行することを含み得る。例えば、ユーザＡは、サイズ、幅、および奥行きによって定義される足形状を有し得る。さらに、ユーザのプロファイルは、青色や灰色の運動靴など、嗜好のスタイル、靴のタイプ、モデル、色など嗜好のデータを含み得る。製品データベースは、例えば、ユーザのサイズ、幅、および奥行きに正確または十分に近い青、灰色、および青灰色である運動靴を含み得る。この場合、照合アルゴリズムは、プロファイル定義を、ユーザプロファイルと一致する製品データベースから取得した１つまたはそれ以上の製品と照合する。

製品選択モジュール１２０は、製品試用モジュール１２５を使用してシステムフィードバックおよび製品試用データを提供し、さらにソーシャル買い物モジュール１３０から取得したソーシャル買い物データも提供することによってさらに改良され得る。製品試用モジュール１２５は、いくつかの実施形態において、買い物客が持っている買い物アシスタントまたはアシスタントからフィードバックを受けるための手段を備える。他の実施形態においては、製品試用モジュールが、例えば、通信可能に接続されたアシスタント、デジタルもしくは仮想ミラー、または製品を身に付けているユーザを示す画面など、仮想買い物アシスタントまたはアシスタントからのフィードバックを受けるための手段を備える。さらに、製品カスタマイズモジュール１３７は、製品試用モジュール１２５および／またはソーシャル買い物モジュール１３０からデータを受信して、デジタルアバターならびに製品試用モジュール１２５および／またはソーシャル買い物モジュール１３０に従って、取得を検討中の製品をさらにカスタマイズするのを支援し得る。製品カスタマイズモジュール１３７は、ユーザが、製品の色、形状、デザイン、サイズ、素材などを変更するなどして、試着またはテスト中の製品を変更またはカスタマイズできるようにし得る。このようにして、注文される製品は、ユーザ固有の要件またはカスタマイズされた要件に従って構成され得る。さらに、製品カスタマイズモジュール１３７は、ユーザによって選択または生成されたカスタマイズ製品を製品選択モジュール１２０に送信し、その後、製品選択モジュール１２０が、製品注文モジュール１３５を介してカスタマイズ製品の注文を開始し得る。さらに、製品選択モジュール１２０で行われたユーザの変更内容において具体化されたユーザ更新を使用して、デジタルアバタープロファイル１１０を更新し、それによってユーザアバタープロファイルを、ユーザの身体の変更や嗜好の変更などへと更新し続け得る。

製品選択モジュール１２０は、各システムユーザによって実行されている買い物調査に対する高水準の適合性を有する製品に高解像度ユーザプロファイルまたはアバターを合わせることのできるコマンドを実行するための命令の実行元となるファイルまたはファイルのグループおよびデータポイントを含む。このモジュールはさらに、システムモジュールで生成されたフィードバックを統合して、そのモジュールが提供する正確な製品推奨を絶えず改善し得る。システムは、長さ、幅、高さ、追加距離に加え、体積、断面積、および外周も統合するなど、アバターに対して実行される種々の技術的手順を用いて、数を表す配列でアバターを表し得る。この数配列は、いくつかの実施形態において、アバターの種々の要素を表して、アバターが試着する製品の類似要素と比較できるようにし得る。そのため、推奨アルゴリズムや機械学習技法などを用い改善され得るアバターデータを、製品ファイルから取得した製品データと比較すると、これにより、システムから提供される、個人の嗜好に合った絶えず改善されている正確な製品推奨が可能となり得る。

いくつかの実施形態によれば、デジタルアバタープロファイルは、比較的低水準の３Ｄスキャナ統合で生成することができる。いくつかの実施例においては、使用され得るセンサまたはスキャナが、構造化光、光時間、写真測量、またはその他任意の種類の３Ｄおよび／または２Ｄスキャン技術を備え得る。種々のセンサおよびスキャナとして、ＰｒｉｍｅＳｅｎｓｅベースのスキャナ、Ｏｃｃｉｐｉｔａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ、３Ｄ－Ｓｙｓｔｅｍｓ ＳｅｎｓｅおよびｉＳｅｎｓｅセンサ、Ｉｎｔｅｌ ＲｅａｌＳｅｎｓｅセンサ（スタンドアロンまたはマシン統合）、携帯電話やタブレットデバイスなどのモバイルデバイス上に提供されるスキャンプラットフォームやパーソナルコンピュータなどが挙げられるが、これらに限定されない。

ここで図１Ｂを参照する。図１Ａは、いくつかの実施形態に係る、自身の嗜好に合った買い物をしやすくするためのプラットフォーム１８０を表す概略システム図である。記載のとおり、個人の嗜好に合った買い物プラットフォーム１８０は、カメラ、アプリケーション、およびデータ接続性を非限定的に含むスマートフォンやタブレットなど１つまたはそれ以上のユーザモバイルデバイス１８２と、１つまたはそれ以上のカメラ、センサ、またはスキャンデバイス、アプリケーション、およびデータ接続性を有する電子デバイスなど、典型的には店舗または店舗付近にある販売コンピューティングデバイス、キオスク、または自動買い物アシスタント装置１８４と、を備え、モバイルデバイス１８２および／または自動買い物アシスタント装置１８５は、通信クラウド１８６に接続する。通信クラウド１８６は、複数の製品を対象とするデータを保持、統合、および他の方法で管理するためのデジタル製品モジュール１９０と、複数のユーザを対象とするプロファイルデータを保持、統合、処理、および他の方法で管理するためのデジタルアバタープロファイルモジュール１８８と、製品とアバタープロファイルデータとを照合して、製品推奨および他の照合機能を可能にするのを支援するための照合モジュール１９２と、を備える。プラットフォーム１８０は、照合モジュール出力および／またはユーザ選択に基づいてカスタマイズ製品を注文できるようにするための製品カスタマイズモジュール１９４と、照合モジュール出力および／またはユーザ選択に基づいて製品を注文できるようにするための製品注文モジュール１９６と、をさらに備える。

次に図２を参照する。図２は、いくつかの実施形態に係る、オンラインかオフラインかに関係なく、個人の嗜好に合った買い物をしやすくするプロセスを示す流れ図である。記載のとおり、製品データベース２００から取得した製品情報が、製品を発見、購入、または製造する目的で使用され得る。ステップ２０５で、ユーザの履歴データが、ユーザの過去の購入および調査に基づくなどして検索され得る。ステップ２１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などのユーザ嗜好データが取得され得る。ステップ２１５で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャンから、またはＰＯＳキオスクもしくは自動買い物アシスタント装置などを使用したキャプチャおよび処理から、ユーザのスキャンデータまたはグラフィックデータが取得され得る。このグラフィックデータは、個人嗜好対応型買い物システムによって使用され、ユーザの身体的性質に基づいたユーザの身体プロファイルを生成する。ステップ２２０で、ステップ２０５、２１０、および２１５からで取得した種々の入力データを処理することによって多次元ユーザ買い物プロファイル（以降、ユーザ買い物アバターと称する）が開発され、それにより、ユーザの身体的性質ならびにユーザ行動およびユーザ嗜好データを含むユーザ買い物アバターまたはプロファイルが生成され得る。このプロファイルまたはアバターは、ステップ２０５、２１０、および／または２１５で取得したフィードバックおよび追加入力を任意選択的に使用して、ユーザを動かしたり、反映したり、描画したりするように絶えず改善し得る動的構造である。一実装形態においては、単一の店舗内および／または複数の店舗内、例えば、チェーン店舗内の任意の小売店舗内またはオンラインで、オンラインおよび／またはオフラインの店舗またはプラットフォームのネットワークまたは系列内で潜在的な製品にユーザを合わせるのに、ユーザアバターが使用され得る。

ステップ２２５で、調査または要求されている製品に対するユーザ買い物プロファイルの一致照合が実行される。このステップでは、製品データベース２００から取得した製品データが、特定のユーザ買い物プロファイルに従って、ユーザによって調査されている製品と照合され、それにより、特定のユーザにとって不適切な製品を高度に除外し、その特定ユーザの個人的な買い物プロファイルおよび嗜好に従って適切な製品を高度に一致させることが可能となる。照合のステップは、一致照合プロセスに対するユーザプロファイルに基づいたユーザへの推奨の提供によって補完され得る。

ステップ２３０では、物理的に存在するスタッフまたは遠隔者のフィードバックから取得した製品試用データが、製品データに対するユーザデータの一致照合を改変するのを支援する目的で使用され得る。例えば、店舗内の販売員からのフィードバックや、スマートフォンまたはコンピュータを介して接続された遠隔者からのフィードバックなどが、ユーザプロファイルを更新するのに使用され得る。場合によっては、ある人には何色が似合うか、どのサイズが最も似合うかなど、販売員や友人のフィードバックをユーザが使用して、ユーザの買い物プロファイルを更新し得る。場合によっては、ユーザが調査中の製品を仮想的に試着するのに、高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され、ユーザは、製品をユーザ買い物アバター上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を着用した様子を自ら確認し得る。各種実施形態において、製品試用データおよび／またはユーザプロファイルに基づいてモデルが動的に生成され、生成されたモデルを改変して試着中の製品のモデルを組み込むことによって拡張される。このモデルはその後、本明細書に記載されている種々のデバイスのいずれかを使用して表示され、それにより、顧客が製品をプレビューできるようになる。場合によっては、システムが、アニメーション化されたアバターまたはキャラクター、レンダリングされた推奨品の写真および／または視覚的表現など、静的または動的な高解像度の視覚的出力を、任意選択的にアバターに着用させた状態で提供し得る。例えば、かかる演出により、ユーザは、アバター上での描写のために製品が試着されている様子を見ることができ、それにより、カラーヒートマップなどに従ってフィット感、締め付け、色、スタイル、素材、モデルなどの詳細をユーザが視覚化するに役立ち得る。カラーヒートマップは、製品が身体と接触したときの締め付け、張り具合、摩擦などの領域を示すのに使用され得る。本明細書に記載のとおり、ユーザは、買い物アバターを使用してさらなるフィードバックを提供し、自身の買い物プロファイルを改変し得る。ステップ２３５で、ユーザの接続先であるソーシャルネットワークからフィードバックが取得されるか、直接的な第三者フィードバックが取得され、ユーザ買い物プロファイルの改変に役立てられ得る。

ステップ２３７で、製品カスタマイズが、ステップ２３０で取得した製品試用フィードバックおよび／またはステップ２３５で取得したソーシャルフィードバックからのデータを統合して、デジタルアバターおよび製品試用モジュール１２５ならびに／またはソーシャル買い物モジュール１３０に従って、取得検討中の製品を個人の嗜好にさらに合わせるのを支援し得る。

ステップ２４０で、個人の嗜好に合った製品が、実店舗内かオンライン店舗内かに関係なく、ユーザによって注文され得る。さらには、個人の嗜好に合った製品が、ユーザの依頼に基づいて製品を製造し得るメーカから注文され、その製品が、ユーザのための１回限りのカスタマイズ製品となる。カスタム製品は、例えば、素材の種類、印刷サンプル、色、サイズ、数量、角度、モデルのバリエーション、スタイル、個人の嗜好に合った仕立てなど、各種のカスタマイズを含み得る。

次に図３を参照する。図３は、いくつかの実施形態に係る、個人の嗜好に合った（店舗での）オフラインショッピング体験をしやすくするための流れ図である。記載のとおり、実店舗をサポートするバックエンドまたはコンピューティングシステムでは、製品データベース３００から取得した製品情報が、オンラインユーザが製品を発見、購入、または製造する目的で使用され得る。いくつかの実施形態においては、製品データベースが、製品データ処理モジュールと関連付けられている。このモジュールは、実施形態のタイプおよび要件により、ローカルＰＯＳデバイスおよび／またはクラウド上で高度な計算を実行するようになっている。ステップ３０５で、ユーザの履歴データが、例えば、単独店舗またはチェーン店舗におけるユーザの過去の購入および調査に基づいて検索され得る。ステップ３１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などのユーザ嗜好データが取得され得る。ステップ３１５で、フロントエンドまたはユーザ側で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャン、またはＰＯＳキオスクもしくは装置などを使用したキャプチャおよび処理から、ユーザのためのスキャンデータまたはグラフィックデータが取得され得る。いくつかの実施形態においては、スマートフォン、タブレット、または他のコンピューティングデバイス上の専用または汎用アプリケーションが、ユーザを効果的に撮影またはスキャンできるようにする目的で使用され得る。さらなる実施形態においては、専用または汎用のカメラまたはスキャンデバイス、キオスクまたは台座ステーション（移動型または静止型）が、買い物アシスタント、ヘルパー、および／または販売員によって使用され得る。ステップ３２０で、この幾何学的データが、個人嗜好対応型買い物システムにより、ステップ３０５および３１０からの種々の入力データと併せて使用され、ユーザの身体的性質ならびにユーザ行動およびユーザ嗜好データを含む多次元ユーザ買い物アバターまたはプロファイルを生成する。

ステップ３２５で、調査または要求されている製品に対するユーザ買い物プロファイルの一致照合が実行される。このステップでは、製品データベース３００から取得した製品データが、特定のユーザ買い物プロファイルに従って、ユーザによってリクエストされている製品と照合される。照合のステップは、ユーザプロファイルに基づいたそのユーザ向けの推奨を製品一致照合プロセスに提供することによって補完され、それにより、その特定ユーザの個人的な買い物プロファイルおよび嗜好に従って、その特定ユーザにとって不適切な製品を高度に除外し、適切な製品を高度に一致させることが可能となり得る。この高度なフィルタリングにより、不適切なアイテムをユーザに選択してもらうのではなく、略適切な製品、任意選択的に、現在提供されている製品を、店員など、またはユーザ自身に提示することができ、それにより、買い物アシスタントおよび買い物客自身の時間と資源を浪費することができる。これにより、ユーザは、よく似た特徴を共有し得る他のアバターまたはユーザ向けに生成された照合および推奨データの恩恵を、任意選択的に匿名で受けることも可能になるため、よりスマートで正確な照合および／または推奨が可能となる。

ステップ３３０では、物理的に存在するスタッフまたは遠隔者のフィードバックからの製品試用データを使用して、製品データに対するユーザデータの一致照合を改変するのを支援し得る。例えば、店舗内の販売員からのフィードバックや、スマートフォンまたはコンピュータを介して接続された遠隔者からのフィードバックなどを使用して、ユーザプロファイルを更新し得る。場合によっては、ある人には何色が似合うか、どのモデルの靴がその人に最も似合うか、どのサイズが最も似合うかなど、販売員や友人のフィードバックをユーザが使用して、ユーザの買い物プロファイルを更新し得る。ステップ３３５では、能動的および／または受動的な手法を用いて、ユーザからフィードバックが取得され得る。例えば、能動的なフィードバック入力は、現場にいる１人または複数人からのフィードバックか、遠隔地にいる１人または複数人からのフィードバックかに関係なく、フィット感（例えば、良好度／不良度／オフ度）または他の面に関する実際のフィードバックをシステムが受信したときに生じ得る。かかるフィードバックにより、ユーザは、選択されたサイズ、モデル、タイプ、および／または他の嗜好をユーザが入力し得るボックスまたはテキスト入力要素を介するなどして、選択した内容をシステムに入力することなどができ得る。受動的なフィードバックは、売上情報や返品などから得られたフィット感などの面に関する実際のフィードバックをシステムが受信したとき、または特定のタイプ、色、モデル、サイズなどを試着することによって生じ、システムが、ユーザの過去の選択内容および行動から学習して、個人アバターおよび製品情報ならびに他のユーザにとってのフィット感をさらに改善できるようにし得る。場合によっては、ユーザが調査中の製品を試着するのに、高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され、ユーザは、製品をユーザ買い物アバター上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を仮想的に試着した様子を自ら確認し得る。ユーザは、買い物アバターを使用してさらなるフィードバックを提供し、自身の買い物プロファイルを改変し得る。

ステップ３４０では、例えば、原則として提供されてはいるが現在店舗にない製品などで個人の嗜好に合った製品が、ユーザによって実店舗から注文され得るか、ユーザの買い物アバターに基づいた特別仕様製品を製造できるようになり、その製品がユーザ向けのカスタマイズ製品となる。

ステップ３４５では、ユーザが、自ら店舗で見た、気に入った、かつ／または選択した製品に任意選択的に基づき、個人の嗜好に合った製品を選択および／または改変もしくは設計して、自分用に作成および／または製造されるカスタム製品を購入することができる。これらの改変は、靴の踵の高さやメガネ類のフレームの厚さの制御といった物理的特性に加え、名入れ、色、素材、印刷といった視覚的変更も含み得る。ステップ３４０および３４５では、これらの特徴により、電子商取引およびオンラインショッピングに限定されるのが典型的である特徴を店舗内の顧客が享受することができ得る。

次に図４を参照する。図４は、いくつかの実施形態に係る、個人の嗜好に合ったオンラインショッピング体験をしやすくするための流れ図である。記載のとおり、オンライン店舗が、オンラインユーザに提供される製品の品揃えとして、製品データベース４００から製品情報を取得し得る。ステップ４０５で、オンラインユーザの履歴データが、例えば、ユーザの過去の購入および調査に基づいて検索され得る。ステップ４１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などのユーザ嗜好データが取得され得る。ステップ４１５で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／または３Ｄ画像スキャンや、ＰＯＳキオスクまたは装置などを使用したキャプチャおよび処理から、ユーザのスキャンデータまたはグラフィックデータが取得され得る。いくつかの実施形態においては、スマートフォン、タブレット、または他のコンピューティングデバイス上の専用または汎用アプリケーションが、ユーザを効果的に撮影またはスキャンできるようにする目的で使用され得る。他の実施形態においては、ウェブカメラ、３Ｄカメラ、ビデオレコーダなどが、スキャンデータまたはグラフィックデータを取得する目的で使用され得る。ステップ４２０で、このグラフィックデータは、個人の嗜好に合ったショッピングシステムにより、ステップ４０５、４１０、および４１５からの種々の入力データと併せて使用され、ユーザの身体的性質ならびにユーザ行動およびユーザ嗜好データを含む多次元ユーザ買い物アバターまたはプロファイルを生成する。

ステップ４２５で、調査または要求されている製品に対するユーザ買い物プロファイルの一致照合が実行される。このステップでは、製品データベース４００から取得した製品データが、特定のユーザ買い物プロファイルに従って、ユーザによって調査されている製品と照合され、それにより、特定のユーザにとって不適切な製品を高度に除外し、その特定ユーザの個人的な買い物プロファイルおよび嗜好に従って適切な製品を高度に一致させるなど、高度な製品照合の推奨が可能となる。

ステップ４３０では、スマートフォンやコンピュータなどを介して接続された、家族、友人、または買い物アシスタントといった遠隔の人々のフィードバックから取得した製品試用データが、製品データに対するユーザデータの照合を改変し、どの色が人の上で良好に見えるか、またはどのサイズが最良に見えるかなどに関連するデータを含めたりするのを支援する目的で使用され、ユーザはこの製品試用データを、自分の買い物プロファイルを更新する目的で使用し得る。さらなる実施例においては、製品カラーの推奨やサイズまたはフィット感の推奨などを提供するのに、コードが使用され得る。このフィードバックは、購入情報や出荷データなどに基づいて、ユーザから能動的に、または静的に収集され得る。ステップ４３５で、ユーザの接続先ソーシャルネットワークからフィードバックが取得され、ユーザ買い物プロファイルの改変に役立てられ得る。加えて、オンライン購入プロセスにおいて買い物客に提供される案内およびサポートを改善するために、人間および／または機械ベースのデジタル代理店、スタイルエキスパート、および／または追加案内情報が入力され得る。場合によっては、高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングを使用して、ユーザが調査中の製品を仮想的に試着できるようにし、そのユーザが、製品をユーザ買い物アバター上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を試着した様子を自ら確認し得る。これは、リアルタイムシミュレーションを使用して行われ得るものであり、アニメーション化された動画のライブストリームや、シミュレーションの高解像度画像などを想定している。「デジタル試着」は、いくつかの実施形態において、移動中または静止位置にあるアバター上に要素を正確に位置付けるための物理シミュレーションを含み得る。本明細書に記載のとおり、ユーザは、買い物アバターを使用してさらなるフィードバックを提供し、自身の買い物プロファイルを改変し得る。

ステップ４４０では、ユーザがオンライン店舗から製品を注文し得る。任意選択的に、ステップ４４５で、ユーザがオンライン店舗から個人の嗜好に合った製品を生成し、ユーザの買い物アバターに基づいて具体的に要求された製品を、ユーザのための１回限りのカスタマイズ製品として製造できるようにしても良い。カスタム製造出力の場合、買い物システムは、必要に応じて、企業生産ハードウェアおよびＥＲＰシステムに直接接続して、かかる個人の嗜好に合った製品を製造しやすくし得る。一実施例において、個人の嗜好に合った製品は、ＳＴＬモデルなどの３Ｄプリンタファイルや、ＤＸＦまたはＤＷＧファイルなどのデジタル切断デバイスに表され得る。他の実施形態においては、これが、カスタムルーティングカードまたは生産指示およびＢＯＭファイルであるかもしれない。追加入力は、製品メーカまたはプリンタがカスタム製品を視覚的に設計するのを支援する視覚レンダを含み得る。

いくつかの実施形態においては、製品データベース４００からのデータを、ステップ４２０で導出された身体またはアバタープロファイルと併せて使用して、ステップ４４５でカスタマイズ製品を開発してもよく、任意選択的に、ステップ４２５で製品一致照合を行わなくてもよい。

次に図５を参照する。図５は、いくつかの実施形態に係る、個人の嗜好に合ったハイブリッドショッピング体験の一例を示す流れ図である。記載のとおり、実店舗および／又はオンライン店舗をサポートするバックエンドまたはコンピューティングシステムでは、製品データベース５００からの製品情報が、オンラインまたは店舗内ユーザが製品を発見、購入、または製造する目的で使用され得る。ステップ５０５で、ユーザの履歴データが、オンライン体験か店舗内体験かに関係なく、例えば、単独店舗またはチェーン店舗におけるユーザの過去の購入および調査に基づいて検索され得る。ステップ５１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などのユーザ嗜好データが取得され得る。ステップ５１５で、フロントエンドまたはユーザ側で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄスキャンから、またはＰＯＳキオスクもしくは装置などを使用したキャプチャおよび処理から、ユーザによって実行されるか、買い物アシスタントによって実行されるかに関係なく、ユーザのスキャンデータまたはグラフィックデータが取得され得る。いくつかの実施形態においては、スマートフォン、タブレット、または他のコンピューティングデバイス上の専用または汎用アプリケーションが、ユーザを効果的に撮影またはスキャンできるようにする目的で使用され得る。さらなる実施形態においては、専用または汎用のカメラまたはスキャンデバイスが、携帯型または非携帯型デバイス、キオスクタイプまたはスタンドアロンのデバイスを含み得る買い物アシスタントによって使用され得る。ステップ５２０で、このグラフィックデータは、個人の嗜好に合ったショッピングシステムにより、ステップ５０５、５１０、および５１５からの種々の入力データと併せて使用され、ユーザの身体的性質ならびにユーザ行動およびユーザ嗜好データを含む多次元ユーザ買い物アバターまたはプロファイルを生成する。このシステムの１つの利点は、ユーザが、オンライン店舗および／または実店舗内の場面で、絶えず更新される個人プロファイルを使用して、個人嗜好への対応が有する便益を享受しながら、オンラインショッピングとオフラインショッピングとの間で実行できるシームレスな移行である。

いくつかの実施形態においては、ステップ５２５で、任意選択的に実店舗に所在するオンラインショッピングを対象に、調査または要求されている製品に対するユーザ買い物プロファイルの一致照合が実行される。このステップでは、製品データベース５００から取得した製品データが、特定のユーザ買い物プロファイルに従って、ユーザによって依頼されている製品と照合され、それにより、特定のユーザにとって不適切な製品を高度に除外し、その特定ユーザの個人的な買い物プロファイルおよび嗜好に従って適切な製品を高度に一致させることが可能となる。この高度なフィルタリングにより、不適切なアイテムをユーザに選択してもらうのではなく、略適切な製品、任意選択的に、現在提供されている製品を、店員等やユーザ自身に提示することができ、それにより、買い物アシスタントおよび／または買い物客自身の時間と資源を浪費し得る。

ステップ５３０では、物理的に存在するスタッフまたは遠隔者のフィードバックからの製品試用データを使用して、製品データに対するユーザデータの一致照合を改変するのを支援し得る。例えば、店舗内の販売員からのフィードバックや、スマートフォンまたはコンピュータを介して接続された遠隔者からのフィードバックなどを使用して、ユーザプロファイルを更新し得る。場合によっては、ある人には何色が似合うか、どのサイズが最も似合うかなど、販売員や友人のフィードバックをユーザが使用して、ユーザの買い物プロファイルを更新し得る。ステップ５３５で、ユーザの接続先ソーシャルネットワークからフィードバックが取得され、ユーザ買い物プロファイルの改変に役立てられ得る。場合によっては、ユーザが調査中の製品を仮想的に試着するのに、高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され、ユーザは、製品をユーザ買い物アバター上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を試着した様子を自ら確認し得る。本明細書に記載のとおり、ユーザは、買い物アバターを使用してさらなるフィードバックを提供し、自身の買い物プロファイルを改変し得る。

ステップ５４０では、オンラインユーザが実店舗で製品を注文し得る。ステップ５５０では、例えば、原則として提供されてはいるが現在店舗にない製品などで個人の嗜好に合った製品が、オンラインユーザによって実店舗から注文され得るか、ユーザの買い物アバターに基づいた特別仕様製品を製造できるようになり、その製品がユーザ向けのカスタマイズ製品となる。

いくつかの実施形態においては、ステップ５４５で、実店舗に所在するユーザを対象に、調査または要求されている製品に対するユーザ買い物プロファイルの一致照合が実行される。このステップでは、製品データベース５００から取得した製品データが、特定のユーザ買い物プロファイルに従って、ユーザによって依頼されている製品と照合され、それにより、特定のユーザにとって不適切な製品を高度に除外し、特定のユーザの自分なりの買い物プロファイルおよび嗜好に従って適切な製品を高度に一致させることが可能となる。この高度なフィルタリングにより、不適切なアイテムをユーザに選択してもらうのではなく、略適切な製品、任意選択的に、現在提供されている製品を、店員等やユーザ自身に提示することができ、それにより、買い物アシスタントおよび／または買い物客自身の時間と資源を浪費し得る。

次に図６を参照する。図６は、いくつかの実施形態に係る、オンラインまたはオフラインで個人の嗜好に合った靴を買う一例を示す流れ図である。記載のとおり、中底製品データベースからの中底情報が６００で取得され得る。さらに、靴型製品データベースからの靴型情報が６０５で取得され得る。場合によっては、中底データ、靴型データ、および／または靴モデルデータが、各製品の形状、体積、靴の素材、クロージャタイプ、靴タイプ、幅、長さ、高さ、厚さ、素材の弾性、快適なフィット感などに関するデータを含み得る。いくつかの実施例においては、靴型データベース６０５に追加される２Ｄ ＤＸＦデータと組み合わされた各３Ｄ靴型のメッシュ分析を実行するなどの目的で、メッシュ分析およびデジタル化が提供され得る。加えて、発見、購入、または製造する靴の靴モデルデータが靴モデルデータベース６１０から取得され得る。場合によっては、例えば、３Ｄ ＳＴＬファイルが靴型用にインポートされ、２Ｄ ＤＸＦファイルが靴底用にインポートされ得る。

ステップ６１５で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャンから、または自動買い物アシスタント装置などを使用したキャプチャおよび処理から、ユーザのスキャンデータまたは幾何学データが取得され得る。このグラフィックデータは、ユーザの身体的性質に基づいたユーザの身体プロファイルを生成するために、６２０で個人嗜好対応型買い物システムによってクラウド経由または本体内で処理され得る。プロファイルは、プロファイルの正確な幾何学形状を含む３Ｄメッシュ、ユーザの身体の１つまたはそれ以上の部分の正確な幾何学形状を含む３Ｄメッシュ、２Ｄ画像、特定の体積、断面測定値、特定の距離、ならびに長さを含む１つまたはそれ以上の入力方法から計算された特性、および嗜好などの非数値属性のうちのすべてまたは一部を含み得る。例えば、ユーザの片足または両足が、床などの面上や基準対象物の上または付近などに立ったまま画像化またはスキャンされ得る。さらに、ユーザの片足または両足は、カメラが異なる足角度の周りをスキャンすることによって、または人がカメラの周りを移動することによってスキャンされてもよく、それにより、３Ｄモデル、映像、または１組の画像を基準として生成することができる。スキャンデータは、任意選択的に補間および／またはクリーニングなどの処理が施されるのが典型的で、オブジェクトの識別、メッシュの生成、または他の適切な処理手段を想定している。場合によっては、メッシュの生成により、各々の足を分離、識別、準備したり、素材のスキャンから床やズボンなど余分な素材を除去したりなど、余分な幾何学形状を除去し、かつ／またはメッシュの誤差を修復することがさらに可能となり得る。スキャンデータの処理により、場合によっては、足を揃えることが可能となり、これが２本の足の分離または個別化を支援して、全般的および領域別の長さ、幅、および高さを決定するための寸法分析や、特定の断面における面積、周囲、および他の寸法を決定するための断面分析など、両足の正確な測定を提供することにつながり得る。スキャンデータの処理により、スキャンされた足の縁の平滑化、欠損体積の作成、足裏の構成などが可能となり得る。場合によっては、足の全体積および／または領域別体積がモデルから追加情報として抽出され得る。ステップ６２５で、処理されたユーザスキャンデータが、例えば、正確な長さ、幅、高さ、足底弓、母指球、断面、周囲、体積寸法などを抽出するためにパラメータ化され得る。これらのパラメータは、特定のアルゴリズムを使用して、クリーンな３Ｄメッシュから計算され得る。例えば、立位でスキャンされたモデルから足底弓の高さを求める計算は複雑であり、足の中心の様々な断面全体で実施する種々の解剖的部位のＸＹＺパラメータの比較に基づき得る。足の幅は、３Ｄメッシュおよび／または２Ｄ断面レベルで計算された先芯の体積に基づき、本発明の実施形態の特定用途の要件に応じて適宜計算され得る。足の長さは、全長と、足の踵と第１中足骨との間の距離を表す「母指球長」との組み合わせから計算され得る。加えて、痛み、感染、損傷といったユーザ固有の状態を識別し、ユーザの靴買い物プロファイルに組み込むこともできる。このステップでは、足の回内または回外の状態も分析され得る。加えて、足の足底弓は、支持中底などの補装具をフィットさせる目的でも識別および測定され得る。

ステップ６３０で、ユーザの履歴データが、オンライン体験か店舗内体験かに関係なく、例えば、単独店舗またはチェーン店舗におけるユーザの過去の購入および調査に基づいて検索され得る。ステップ６３５で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などのユーザ嗜好データが取得され得る。ステップ６４０で、ステップ６１５、６２０、６２５、６３０、および６３５からの種々の入力データを処理することによって多次元ユーザ買い物プロファイル（以降、ユーザ買い物アバターと称する）が作成され、それにより、ユーザの身体的性質ならびにユーザ行動およびユーザ嗜好データを含むユーザ買い物アバターまたはプロファイルが生成され得る。いくつかの実施形態において、ユーザの靴買い物プロファイルは、ユーザの両足を含む。これらは異なるのが典型的で、パラメータが個々に決定されることにより、左右の足の個々のプロファイルの便益を受けることができる。

ステップ６４５で、検査、調査、または要求されている靴製品に対するユーザ買い物プロファイルの一致照合が実行される。このステップでは、製品データベース６００、６０５、および６１０から取得した寸法を含む製品データが、特定のユーザ買い物プロファイルに従って、ユーザによって調査されている製品と照合され、それにより、特定のユーザにとって不適切な製品を高度に除外し、特定のユーザの自分なりの買い物プロファイルおよび嗜好に従って適切な製品を高度に一致させることが可能となる。照合のステップは、ユーザの一致照合プロセスに対するプロファイルに基づくユーザへの推奨の提供によって補完され得る。このステップでは、足ならびに靴のデジタルプロファイルのモデルおよび／またはパラメータ化された数値モデルを直接使用し得る。

ステップ６５０では、物理的に存在するスタッフまたは遠隔者のフィードバックからの製品試用データを使用して、製品データに対するユーザデータの一致照合を改変するのを支援し得る。例えば、店舗内の販売員からのフィードバックや、スマートフォンまたはコンピュータを介して接続された遠隔者からのフィードバックなどを使用して、ユーザプロファイルを更新し得る。場合によっては、ある人には何色が似合うか、どのサイズが最も似合うかなど、販売員や友人のフィードバックをユーザが使用して、ユーザの買い物プロファイルを更新し得る。場合によっては、ユーザが調査中の製品を試着するのに、高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され、ユーザは、製品をユーザ買い物アバター上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を仮想的に試着した様子を自ら確認し得る。各種実施形態において、製品試用データおよび／またはユーザプロファイルに基づいてモデルが動的に生成され、生成されたモデルを改変して試着中の製品のモデルを組み込むことによって拡張される。このモデルはその後、本明細書に記載されている種々のデバイスのいずれかを使用して表示され、それによって、顧客が製品をプレビューできるようにし得る。本明細書に記載のとおり、ユーザは、買い物アバターを使用してさらなるフィードバックを提供し、自身の買い物プロファイルを改変し得る。ステップ６５５で、ユーザの接続先ソーシャルネットワークからフィードバックが取得され、ユーザ買い物プロファイルの改変に役立てられ得る。

ステップ６６０で、個人の嗜好に合った１足の靴が、実店舗内かオンライン店舗内かに関係なく、ユーザによって注文され得る。さらには、個人の嗜好に合った製品が、ユーザの依頼に基づいて製品を製造し得るメーカから注文され、その製品が、ユーザのための１回限りのカスタマイズ製品となる。本発明に基づくカスタマイズ履物は、例えば、形状（例えば、サイズ、長さ、幾何学形状、および／または体積）、デザイン（例えば、色、パターン、印刷、および／または素材）、もしくは上記のその他任意の仕様または組み合わせのうちの１つまたはそれ以上の様式でカスタマイズおよび／または個人の嗜好に合わせられ得る。

次に図７を参照する。図７は、いくつかの実施形態に係る、オンラインまたはオフラインでの個人の嗜好に合ったアイウェアの買い物および製造の一例を示す流れ図である。この実施形態は、サングラスおよび任意のタイプの光学的眼鏡の両方に言及している。記載のとおり、７００で、種々のファイルタイプまたはデータ構造の眼鏡モデルまたは製品データベースから、眼鏡製品データベースからの眼鏡モデル情報が取得され得る。いくつかの実施形態によれば、眼鏡フレームの取得は、複数の入力タイプに対してモデルパラメータを生成する、解像度調整を扱う、自動リギングおよび／またはスキニングを可能にする、モーションアニメーションおよび補正シェイプキーの範囲を統合するなどしてパラメトリックモデルを用意することによって可能にされ得る。

ステップ７０５で、顔の解剖学的ランドマーク、瞳孔距離などの測定距離、各々の目、頬、こめかみの位置、耳および鼻の種々の点といったユーザの履歴データが使用され得る。体積、割合、および標準形状を任意選択的に含む各々の顔の一般的なパラメータもロードされ、オンライン体験か店舗内体験かに関係なく、単独店舗またはチェーン店舗でユーザが以前に行った検査および／または購入に基づくなどして検索され得る。ステップ７１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好、試用ニーズなどのユーザ嗜好データが取得され得る。このデータは、購入情報、アンケート、フォーム、および／またはその他任意のデータ取得方法を使用するなどして直接的または間接的に取得され得る。

ステップ７１５で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャンから、または自動買い物アシスタントを使用したキャプチャおよび処理から、ユーザのスキャンデータまたはグラフィックデータが取得され得る。これは、例えば、本明細書に記載されているような任意のタイプの３Ｄスキャン技術、またはサイズ決定のために参照オブジェクトを使用するか、または使用しない代替の２Ｄ方法を含む。ユーザの頭および顔のスキャンデータは、この段階で取得され得るのが典型的である。いくつかの実施形態において、頭および顔のモデルの作成および分析は、平滑化ならびにクリーニング、リアルタイムでの最適表示のための強化されたトポロジならびに／または最適化された詳細／重量比圧縮を伴うメッシュの再構築、および／または配向ならびに位置合わせといったモデル作成を含み得る。さらに、複数の角度（例えば、法線、奥行き、色、または他のパラメータの決定を支援する場合には３～１５個の角度）からレンダリングされた顔モデルを生成するなどの目的で、顔特徴認識が使用され得る。その上、目、鼻、鼻梁、こめかみ、耳などを識別するなどの目的で、コンピュータビジョンおよび／または機械学習アルゴリズムが適用され得る。スキャンデータの処理は、２Ｄモデルへの３Ｄランドマークの投影と解剖学的ランドマークの妥当性検証とをさらに含み得る。ランドマークが存在しない場合には、統計的または経験的結果に基づく評価が、これらのランドマークに代わって適用され得る。

ステップ７２０で、処理されたユーザスキャンデータが、正確な顔の長さ、幅、高さ、割合、鼻の幅および体積、耳のサイズ、耳の高さ、耳の位置、皮膚の色、および／または他の関連する顔の特徴および寸法などを抽出するなどの目的でパラメータ化され得る。このデータは、７０５で取得したユーザ履歴データおよび７１５で取得したユーザ嗜好データと共に７２５で個人嗜好対応型買い物システムによって処理され、ユーザの顔プロファイルならびに他の身体的性質、およびユーザ行動ならびにユーザ嗜好データに基づいてユーザ眼鏡買い物プロファイルを生成し得る。いくつかの実施形態において、ユーザ眼鏡買い物プロファイルは、異なるのが典型的であるユーザの両目を含み、それにより、左目用および右目用の個々のプロファイルの便益を受けることができる。いくつかの実施形態において、光学的処方は、アプリケーション内の写真、電子フォーム、または埋め込みテスト方法を使用して、または場合により、外部処方ファイルから収集される。いくつかの実施形態によれば、システムは、顔の形状、以前の購入ならびに履歴に基づいて、および任意選択的に類似アバターとの比較（任意選択的に匿名）に基づいて、特定のモデルを推奨し得る。

ステップ７３０で、調査または要求されている眼鏡製品に対するユーザ眼鏡買い物プロファイルの一致照合が実行される。このステップでは、製品データベース７００から取得した製品データが、特定のユーザ買い物プロファイルに従って、ユーザによって調査されている製品と照合され、それにより、特定のユーザにとって不適切な製品を高度に除外し、特定のユーザの自分なりの買い物プロファイルおよび嗜好に従って適切な製品を高度に一致させることが可能となる。

ステップ７４５で、各フレームが、フレームカスタマイズを使用してユーザの顔にフィットするように調整される。このフレームカスタマイズは、対象物またはユーザの顔でキー測定を行うこと、反復比較アルゴリズムを適用してフレームを顔に合わせること、対象物の顔の上でフレームをデジタル的に位置決めすること、フレームを顔に対して適切に方向付けること、鼻梁のサイズ、幅、および位置を拡大縮小すること、用意されたユーザの眼鏡買い物プロファイルまたはアバターのとおり、対象物の顔に従って、腕の折り畳み、腕の長さ、および装用時前傾角を調整すること、などを含み得る。

ステップ７３５では、物理的に存在するスタッフまたは遠隔者のフィードバックからの製品試用データを使用して、製品データに対するユーザデータの一致照合を改変するのを支援し得る。例えば、店舗内の販売員または検眼士からのフィードバックや、スマートフォンまたはコンピュータを介して接続された遠隔者からのフィードバックなどを使用して、ユーザプロファイルを更新し得る。場合によっては、ある人には何色が似合うか、どのサイズ、スタイル、モデル、タイプが最も似合うかなど、販売員や友人のフィードバックをユーザが使用して、ユーザの買い物プロファイルを更新し得る。

いくつかの実施形態においては、ステップ７４５で、ユーザが調査中の製品を仮想的に試用するのに、高度なグラフィック処理が用いられ、ユーザは、眼鏡をユーザ買い物アバターの顔に配置するデジタルシミュレーションに従って、その眼鏡を身に付けた様子を自ら確認し得る。この仮想試用は、いくつかの実施形態において、眼鏡を正しい位置または最適な位置に配置し、これらを鼻に沿ってスライドできる物理シミュレーションなどの特徴を含み得る。さらに、この試用は、顔モデルおよび／または一連の画像または上記の任意の組み合わせの上に画像または３Ｄモデルを重ね合わせることを含み得る。カスタムフレームの場合のカスタマイズアニメーションや、眼鏡切り替え用フライイン／フライアウトアニメーションといった他のアニメーションを含むアニメーション化されたエフェクトが、眼鏡の様々な属性を強調する目的で含まれ得る。本明細書に記載のとおり、ユーザは、買い物アバターを使用してさらなるフィードバックを提供し、自身の買い物プロファイルを改変し得る。いくつかの実施形態において、ユーザは、自分の顔のデジタル版に映るカスタマイズフレームを参照して、深い視覚フィードバックを提供し得る。例えば、ユーザの顔を３Ｄビューアに示しても良く、外観を充実させて、１つまたはそれ以上の３Ｄビュー操作（例えば、ズーム、回転）や、呼吸顔、笑顔、瞬き、または他のアニメーション視覚効果もしくは静的視覚効果など、ユーザエクスペリエンスを補完するためのアニメーション効果を提供するようにしてもよい。さらには、このようにして、コレクションから任意のフレームを選択すること、フレームおよびレンズの色をカスタマイズすること、自動推奨フィットをカスタマイズすること、ファイル（テキストや処方箋など）を個人の嗜好に合わせること、および異なるフレーム間の並列比較を可能にすることを含むカスタマイズオプションがユーザに提供され得る。各種実施形態において、製品試用データおよび／またはユーザプロファイルに基づいてモデルが動的に生成され、生成されたモデルを改変して試着中の製品のモデルを組み込むことによって拡張される。このモデルはその後、本明細書に記載されている種々のデバイスのいずれかを使用して表示され、それによって、顧客が製品をプレビューできるようにし得る。ステップ７４０で、ユーザの接続先ソーシャルネットワークからフィードバックが取得され、ユーザ買い物プロファイルの改変に役立ち得る。当然のことながら、他のステップまたはステップの組み合わせを用いて入力データを処理しても良い。

ステップ７５０は、システムが、自動化または半自動フレームパラメータ設計に基づく、ユーザにフィットするカスタムアイウェアの製造を可能にする実施形態に言及している。ステップ７５０で、必要であれば、関連する眼鏡製造印刷および切断ファイルがシステムによって用意され得る。いくつかの実施形態においては、ＳＴＬやＯＢＪといった標準形式の３Ｄ印刷ファイル、およびＤＸＦなどの２Ｄレンズ切断ファイルが用意され得る。いくつかの実施形態において、システムは、フレーム設計ごとに２対またはそれ以上のモデルを作成する。これにより、例えば、丁番、溝、アングル、つるなど、高解像度の特徴および詳細を含み得る印刷ファイル作成のための高解像度モデルを維持しながら、例えば、アプリケーションのフロントエンドにおける視覚化目的で軽量モデルを使用することができる。本明細書に記載されている印刷モデルのアイウェアカスタマイズは自動および／または手動であり得る。さらに、３Ｄ印刷のためのファイル準備は、印刷可能性に関する問題の自動修復、法線、複製、穴、および非多様体ジオメトリなどの生成を含み得る。いくつかの実施形態において、システムは、製造および流通プロセス全体にわたるトレーサビリティを可能にするテキスト、ＱＲコード、および／またはバーコードなどを含むカスタムタグを眼鏡またはアイウェア上に作成し得る。

ステップ７５５で、個人の嗜好に合った１対の眼鏡が、実店舗内かオンライン店舗内かに関係なく、ユーザによって注文され得る。さらには、個人の嗜好に合った製品が、店舗から依頼され得るか、ユーザの依頼に基づいて製品を製造し得るメーカから注文され、その製品が、ユーザのための１回限りのカスタマイズ製品となる。

ある実施形態によれば、デジタルミラーまたは個人の嗜好に合った参照プロトコルを使用して個人の嗜好に合った製品を自動で注文するためのシステムおよびプロセスが記載されている。この実施形態は、既存の眼鏡や設計された眼鏡などの指定用具を画面上、テーブル上、スマートフォン上、通信デバイス上などで操作、表示、および／または試用して、カスタムまたは非カスタムフレームを顧客の顔に視覚的に表現できるようにするために、仮想現実および／または拡張現実を組み込み得る。

特定の実施形態によれば、個人の嗜好に合った製品を注文できるようにしたファイル形式が提供される。このファイル形式は、身体的性質および個人的嗜好を含む関連情報のすべてを統合しており、ユーザを表すとともに、ユーザが、衣類、アイウェア、履物、または他の身体関連製品について個人の嗜好に応じたカスタムまたは非カスタムショッピングを実行するのを支援する。このアバター標準形式は、略任意のショッピングプラットフォームにオンライン店舗または実店舗で物理的にプラグインして、その店舗が顧客の身体的および審美的ニーズおよび嗜好に合うようにカスタマイズするのに使用され得る。

次に、いくつかの実施形態に係る、ＰＯＳ装置、ローンチパッド、またはキオスクの様々な図を示す図８Ａ～図８Ｇを参照する。いくつかの実施形態において、買い物アシスタント装置は、３Ｄスキャン、１つまたはそれ以上のカメラを使用した画像取得、圧力板を用いたユーザプロファイルの測定などのうちの１つまたはそれ以上に基づいてユーザアバターを生成する。いくつかの実施形態においては、台座パッドが、ユーザが立って身体スキャンを実行するための位置決め用パッドまたは基準として機能するように使用され得る。いくつかの場合において、台座プラットフォームは、影を最小化または無視すること、および黒／白周辺効果を生むことによって装置においてカメラまたはスキャナから任意の色の正確な測定値を取得するのを支援するために、台座パッドの底部に照明を備え得る。いくつかの実施形態においては、足が所定の位置またはその付近にあるかどうかを測定し、必要に応じて移動するようにユーザに伝えるための近接センサが足ごとに存在し得る。さらに、この装置は、接近するユーザを認識してユーザを装置に引き寄せる距離または近接センサ／ロボットを備え得る。この場合、装置は、選択された地理領域にユーザが進入すると自動的に起動され得る。さらなる実施形態においては、例えば、ユーザの足甲の高さを測定し、甲の体積を確定するのに、センサが使用され得る。さらに別の実施形態においては、糖尿病性潰瘍などを測定するためのセンサなど、専門センサが使用され得る。カメラ、３Ｄセンサ、全方位カメラ、および／または複数のカメラなどのセンサが使用され得る。

図８Ａは、本発明の一実施形態に係るＰＯＳ装置またはキオスクデバイスの構成要素の一例の分解図である。記載のとおり、キオスクデバイス８００は、台座ベース８０５と、台座ベースを任意選択的に照明するための光源と、キオスクデバイス８００によってスキャンされる足の位置を識別するための近接センサ８１６と、両足で立てる空間を有する台座パッド８１５と、足を載せるパッド層８２０と、を備え得る。いくつかの実施形態において、パッド層８２０は、足底弓の寸法を求めるために、フラットベッドスキャナ、ピンのプレート、圧力板、タッチスクリーン式面などの圧力感知機構をコンデンサおよび／または圧力センサ要素などを統合し得る。いくつかの実施形態においては、ユーザにとっての中底の必要性および／または寸法を求めるのに、足底弓寸法測定要素が使用され得る。

いくつかの実施形態においては、ユーザの足甲プロファイルの必要性および／または寸法を求めるのに、足底弓寸法測定要素が使用され得る。

いくつかの実施形態においては、ユーザの（足の）母指球プロファイルの必要性および／または寸法を求めるのに、足底弓寸法測定要素が使用され得る。

他の実施形態においては、足底弓、母指球、または足甲の寸法を求めるのに、１つまたはそれ以上のレーザまたは他の照明機構が使用され得る。一実施例においては、レーザで見えない「隠れた」領域のサイズを特定すること、および「隠れた」空間を使用して足の様々な地点における高さなどのパラメータを求めることによって土踏まずの高さまたは湾曲度および／もしくはサイズを示すのに、足の上および／または下からレーザが使用され得る。さらなる実施例においては、回折格子、プリズム、または他のフィルタが、複数の線を用いて足の高い地点および／または輪郭を特定することができる。

さらに別の実施形態においては、任意選択的に様々な色の１つまたはそれ以上のライトが、別々に、および／または組み合わせて画像処理と併用され、靴下および／または足の色を無色にし、足以外の空間を特定するのを支援し得る。他の実施形態においては、背景除去技法を使用するなどして、１つまたはそれ以上が足底弓と合わせて特定され得る。

さらに、キオスクデバイス８００は、コンピュータ保持スタンド８２５を含む本体８２２と、１つまたはそれ以上のカメラ素子８３５を保持するためのカメラ保持素子８２６と、パネル素子８３０と、好ましくはタッチ画面ＰＣまたはタブレット８４０であり、例えばコンピューティングデバイスに対するユーザの近接度を特定するための近接センサ８５０をセットアップするための場所を任意選択的に有するさらなるパネルまたはカバー素子８４５と、を備え得る。

図８Ｂは、ＰＯＳ装置またはキオスクデバイスの一例の正面図である。図８Ｃは、ＰＯＳ装置またはキオスクデバイスの一例の等角図である。図８Ｄは、ＰＯＳ装置またはキオスクデバイスの一例の等角前面図である。図８Ｅは、ＰＯＳ装置またはキオスクデバイスの一例の等角背面図である。図８Ｆは、ＰＯＳ装置またはキオスクデバイスの一例の側面図である。図８Ｇは、ＰＯＳ装置またはキオスクデバイスの一例の上面図である。図８Ｈは、ＰＯＳ装置またはキオスクデバイスにおける１つまたはそれ以上のセンサの一例の図である。記載のとおり、キオスクデバイスにおいては、複数のセンサが、例えば、１つまたはそれ以上の近接センサで構成され得るとともに、ＬＥＤフラットベッドが、台座領域の下から光源を提供するように構成され得る。

次に図９を参照する。図９は、自動買い物アシスタント装置９０６を備える買い物アシスタントシステム９００の概略図を示す。自動買い物アシスタント装置９０６は、買い物アシスタントアプリケーションまたはソフトウェアプログラム９１５を実行するようにしたコンピューティングコンポーネントを統合する。自動買い物アシスタント装置９０６は、通信クラウド９２０などの通信ネットワークに接続し、クラウド上にあればユーザ買い物プロファイル９２５にアクセスし、かつ／またはユーザ買い物プロファイルをクラウドに送信するようになっている。さらに、いくつかの実施形態によれば、スマートフォン、タブレット、または他のカメラ対応モバイル通信デバイス９０５、９１０をなどのリモートユーザモバイルデバイスが、買い物アシスタントアプリケーションまたはソフトウェアプログラム９１６を実行するようになっている。デバイス９０５および９１０は、標準的な写真／スキャン、動画、一連の写真、もしくは、赤外線／近赤外線または可視光条件下で構造化光や飛行時間型などの高度な感知構成要素を任意選択的に同時に使用して、人の片足または両足に関する情報をキャプチャできるようにすることなどを目的とした１つまたはそれ以上のカメラ９１０を備えるのが典型的である。デバイス９０５、９１０は、カメラが略平坦であるときに限って写真を撮影できるようにするなどの目的で、カメラ方位データをデバイスカメラに提供するためのジャイロスコープおよび／または加速度計を備えるのが典型的である。いくつかの実施形態においては、システムに補足データを供給するために、内蔵感知構成要素および／または追加センサが通信デバイス９０５、９１０に取り付けられ得る。例えば、かかるセンサは、測定精度の向上、リアルタイムフィードバックを用いたデータキャプチャ中のユーザ支援、および／または計算エンジンへの入力の提供を支援し得る。リモートデバイス９０５および９１０は、場合によっては通信クラウド９２０と通信し、特に、デバイスユーザのデジタル買い物アバターまたはプロファイル９２５に接続され得る。いくつかの実施形態においては、ユーザが、自動買い物アシスタント装置９０６に加えて、または代わりに、モバイルデバイス９０５、９１０を使用して、１人またはそれ以上のユーザのための買い物プロファイルを生成し得る。各種実施形態において、買い物アシスタントアプリケーションまたはソフトウェアプログラム９１６は、本明細書に記載された特徴の一部または全部を組み込むために（モバイル通信デバイスおよび／またはリモートシステム上で実行される）サードパーティソフトウェアアプリケーションによって利用可能なアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）および／またはソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）を備える。

次に図１０を参照する。図１０は、買い物アシスタントシステム１０００の概略図とコンポーネント間のワークフローとを示す記載のとおり、ローンチパッドまたは買い物アシスタント装置１００５は、ユーザの買い物プロファイルを生成するためにユーザをスキャンすることができる。生成されたプロファイルは、ユーザのモバイルデバイス１０１０に送信された後、選択された製品を表すＱＲコード１０２０などの製品タグを任意選択的に介して、靴１０１５などの製品のスキャンに使用することができる。さらに、いくつかの実施形態において、ユーザは、モバイルアプリケーション１０２５を使用して買い物プロファイルを構築し得る。いくつかの実施形態においては、１０３０で、ユーザ買い物プロファイルを使用して店舗内の買い物を拡張することができる。いくつかの実施形態においては、１０４０で、ユーザ買い物プロファイルを使用してオンラインショピングを拡張することができる。

次に図１１Ａを参照する。図１１Ａは、店舗内またはＰＯＳ自動買い物アシスタント装置をモバイルコンピューティングデバイスアプリケーションと組み合わせ使用して、買い物店舗における個人の嗜好に合った履物を買う一例を示す流れ図である。記載のとおり、ステップ１１００で、買い物アシスタント装置の近接センサを介してユーザが特定され得る。ステップ１１０５で、このユーザは、マークされたパッド上に立つように要請され得る。そして、正確なスキャンができるようにユーザを正しい位置に確実に立たせるための対話型ガイダンスを任意選択的に提供する。ステップ１１１０で、この装置が身体または身体部分／要素をスキャンし、ステップ１１１５で、スキャンに基づいて買い物プロファイルを生成する。ステップ１１２０で、この装置は、買い物アバターをグラフィック形式でユーザに提示し得る。ステップ１１２５で、この装置は、ユーザのモバイルデバイスに買い物アバターを送信し得る。ステップ１１３０で、ユーザは、買い物および／またはリサーチを支援する目的でアプリケーションを使用し得る買い物アプリケーションを開き得る。ステップ１１３５で、ユーザは、自分のモバイルデバイス上のアバターを使用し、選択された製品を、ＱＲコードやバーコードなど、符号化されたタグを使用してスキャンするなどして買い物や調査を実行し得る。一般に、スキャンされた製品は、製品がアバターにフィットするか、ユーザのプロファイルまたは嗜好に合うか、などを判断するといった目的で、ユーザアバターに関連する方法で処理される。場合によっては、アプリケーションは、アバター上での選択製品のグラフィックシミュレーションを提供し得る。ステップ１１４０で、アプリケーションは、通信クラウドまたは他のデータベースに接続して、選択された製品を製品データと照合し、購入オプション、在庫状況、製品品質、製品特徴、レビュー、サイズなどの決定の支援などを行い得る。場合によっては、ステップ１１４５で、アプリケーションは、推奨品や購入データなどをユーザに提示し得る。さらに別のステップで、アプリケーションは、買い物助言、オプション、ショートカット、追加データベースへのアクセスなどを提供するなどして、店舗内の買い物体験を拡張し得る。

次に図１１Ｂを参照する。図１１Ａは、店舗内またはＰＯＳ自動買い物アシスタント装置をモバイルコンピューティングデバイスアプリケーションと組み合わせ使用して、買い物店舗における個人の嗜好に合った履物を買う一例を示す流れ図である。記載のとおり、ステップ１１００で、バイオメトリック識別子や入力画面などを介するなどして、新規または既知のユーザを買い物アシスタント装置に入力することができる。ステップ１１０５で、このユーザは、マークされたパッド上に立つように要請され得る。そして、正確なスキャンができるようにユーザを正しい位置に確実に立たせるための対話型ガイダンスを任意選択的に提供する。ステップ１１１０で、この装置は、身体または身体部分／要素をスキャンし、ステップ１１１５でスキャンデータを処理し、スキャンに基づいて買い物プロファイルを生成する。ステップ１１２０で、装置は、買い物プロファイルを、シミュレーション、買い物アバター、または他の仮想アシスタントとして、グラフィックまたは他の形式でユーザに提示し得る。ステップ１１２５で、装置は、デバイスのソフトウェア、コード、またはアプリケーションによって使用可能な形式または構成で買い物アバターをユーザのモバイルデバイスに送信し得る。ステップ１１３０で、ユーザは、買い物アバターを買い物アシスタントアプリケーションで操作し得る買い物アプリケーションまたは他のプログラムを開き得る。ステップ１１３５で、ユーザは、自分のモバイルデバイス上のアバターを使用し、選択された製品を、ＱＲコードやバーコードなど、符号化されたタグを使用してスキャンするなどして買い物や調査を実行し得る。一般に、スキャンされた製品は、製品がアバターにフィットするか、ユーザのプロファイルまたは嗜好に合うか、などを判断するといった目的で、生成された買い物アバターを考慮する形で処理され得る。場合によっては、アプリケーションは、アバター上での選択製品のグラフィックシミュレーションを提供し得る。ステップ１１４０で、アプリケーションは、通信クラウドまたは他のデータベースに接続して、選択された製品を高度な製品データと照合し、購入オプション、在庫状況、製品品質、製品特徴、レビュー、サイズなどの決定の支援などを行い得る。他の事例においては、ステップ１１４０で、アプリケーションが、通信クラウドまたは他のデータベースに接続して、選択された製品を高度な製品データと照合し、ユーザ嗜好、ユーザ履歴、ユーザプロファイル更新などの決定の支援などを行い得る。いくつかの事例においては、ステップ１１４５で、アプリケーションがユーザに、推奨品、購入データ、購入選択、レビュー、ニュースなどを提示して、オンライン店舗での買い物体験の拡張を支援し得る。場合によっては、ステップ１１５０で、アプリケーションが、例えば、買い物アドバイス、オプション、ショートカット、追加データベースへのアクセスなどを提供するなどして、推奨品、購入データ、購入選択、レビュー、ニュースなどをユーザに提示して、店舗内の買い物体験の拡張を支援し得る。

いくつかの実施形態において、ユーザ買い物体験は、買い物アシスタントのユーザに接続された追加ユーザに対して実行され得る。このような場合に、ユーザアプリケーションは、複数のユーザの買い物プロファイルを含むことがあり、それにより、モバイルデバイスのユーザが、複数のユーザの買い物プロファイルに従ってそれらのユーザのための買い物を実行できるようになる。

いくつかの実施形態によれば、モバイルアバターおよび／またはユーザアバターが他のユーザと共有され得る。例えば、ユーザが、アバターまたはプロファイルのウォレットまたはホルダ内で、ユーザの権限で複数のユーザプロファイルにアクセスし得るか、複数のユーザプロファイルを制御し得る。このような場合、制御ユーザは、他のユーザの代わりに買い物をし得る。例えば、親が家族全員のプロファイルを維持し、関連付けられた家族全員の買い物を、オンラインおよび／またはオフラインで容易に行うことができ得る。

いくつかの実施形態によれば、ユーザモバイル買い物アバターまたはユーザ買い物アバターごとに、アイコンまたは画像など、個人をさらに区別することができる。かかる個人区別は、複数のユーザまたはモバイル買い物アバターを管理する制御ユーザにとって特に有用であり得る。任意の識別子と関連付けられたこの情報は、クラウドアバターデータベースに保存され、ユーザが使用する任意のプラットフォーム内のユーザと関連付けら得る。例えば、家族のメンバーが自分の家族のプロファイルのうちの１つまたはそれ以上をスキャンして保存する場合、これらは、使用中の店舗内システムまたは電子商取引ウェブサイトにロードできるようになり、その後、この個人嗜好反映情報を使用できるようになった別の家族のメンバーと共有され得る。ウェブサイトの場合、出力は、この個人嗜好反映データに従って個人の嗜好が反映され、場合によっては、提供された情報のすぐ隣に他のユーザの画像またはアバターまたは３Ｄモデルを含み得ることで、推奨品が個人的なものであり、そのユーザのプロファイルまたはそのユーザによって正当に使用されている他のプロファイルに基づいているというユーザの信頼を保証する。

いくつかの実施形態によれば、オンライン店舗が、該当すれば（携帯電話、デスクトップ、ノートブック、タブレット、ウェアラブルなどに関係なく）略どのウェブページにも現れ、推奨品、ガイドライン、または他のアシスタンスをユーザに提供し得るプロファイルプラグインまたは他のデジタルオブジェクトを使用したユーザ買い物仮想アシスタントを含み得る。例えば、仮想買い物アシスタントは、使用中のユーザプロファイルに対する各種フィットについての情報を示し得るか、他の方法でユーザを支援し得る。例えば、足が４１欧州サイズであるユーザが、ナイキのオンライン店舗で買い物または閲覧している間に、ナイキの靴で本人の足プロファイルと同等のサイズが、４２欧州サイズまたは１０．５米国サイズであると通知され得る。加えて、ユーザプロファイルが、好みの色およびフィット感などの嗜好データを含む場合、買い物仮想アシスタントは、そのユーザ嗜好に基づいて提案またはガイドラインも提供し得る。例えば、ナイキの靴店舗で、買い物アシスタントは、青色または緑色の運動靴などで１０．５アメリカンサイズである選択肢を探すようユーザに提案し得る。

いくつかの実施形態において、仮想アシスタントは、ユーザ買い物プロファイルデータおよび嗜好に一致するページへとユーザに直接遷移させ得る。一実施形態において、このプロファイルは、無関係なページを回避しながら、そのウェブサイトを、特定のユーザにとって関心があるか、特定のユーザに該当する関連するセクションへと遷移させ得る。各種実施形態において、システムは、この個人嗜好反映情報を単独で、または追加ユーザと一緒にまとめて使用して、そのユーザが最も関心を持っている可能性があり、そのユーザに最も適合するであろうものを表し得るウェブサイトを整理し直し、そのウェブサイトの個人嗜好反映バージョンを作成し得る。

いくつかの実施形態によれば、仮想買い物アシスタントは、参照されている製品３Ｄビュー、および任意選択的に、個人の嗜好に合った製品の３Ｄビューのレンダリングを可能にし得る。例えば、ユーザの買い物プロファイルに従って閲覧されているカスタムシューズが全側面および／または全角度から３Ｄでレンダリングされ、ユーザが複数の次元からその製品を参照するのを支援し得る。

いくつかの実施形態によれば、仮想試用モジュールが提供され、参照中の商品を買い物アバターが身に付けることを可能にし得る。

いくつかの実施形態によれば、ユーザ買い物アバターは、店にとって一度限りのアバターであり得る。他の実施形態において、ユーザ買い物アバターは、チェーン店舗に適用可能であり得る。他の実施形態において、ユーザ買い物アバターは、例えば、すべてが親エンティティによって所有される種々のブランドまたは店舗に適用可能であり得る。他の実施形態において、ユーザ買い物アバターは、クラウド内の汎用ユーザプロファイルに接続することを介して、任意またはすべての店舗に適用可能であり得る。

次に図１２Ａ～図１２Ｂを参照する。これらの図は、いくつかの実施形態に係る、マークされたパッドに足を置くようユーザを案内するための、買い物アシスタント画面上の対話型画面を示すスクリーンショットの例である。

次に図１３Ａ～図１３Ｂを参照する。これらの図は、いくつかの実施形態に係る、ユーザが自身のプロファイルおよび連絡先情報を定義するのを支援するための対話型ガイドを買い物アシスタント画面またはモバイル画面上に示すスクリーンショットの例である。

次に図１４Ａ～図１４Ｂを参照する。これらの図は、いくつかの実施形態に係る、１対のスキャンされた足および下肢のシミュレーション描画を示すための、買い物アシスタント画面またはモバイル画面のスクリーンショットの例である。

次に図１５Ａ～図１５Ｂを参照する。これらの図は、より良好なユーザ関連出力を提供する目的で使用され得る行動関連情報をユーザが入力するのを支援するための買い物アシスタント画面またはモバイル画面のスクリーンショットの例である。

次に図１６のＡ～Ｄを参照する。これらの図は、いくつかの実施形態に係る、買い物アシスタント台座面の例の斜視図を示す。記載のとおり、台座面１６００は概して、ＰＶＣ、ゴム、ポリウレタン、紙、ボール紙、またはその他任意の好適な材料から任意選択的に構成されるマットまたはカーペットなどの可撓性面である。台座面１６００は、壁に取って代わると共に、スキャンのために足を正しく位置付けることを可能にする３Ｄ部分または要素１６０５を備えるのが典型的である。この３Ｄ要素は、足の背部が当たる足障壁として機能する。台座面１６００は、スキャン画像の精度を高めるためのマーキング１６１０、ドット、または指示グラフィックスを含むのが典型的である。いくつかの実施形態において、マーキング１６１０は、種々のサイズ、寸法、機能などを有し得るマーカとして機能し得る。マーカはすべて同じであっても良く、一部が他と異なっていても良い。

図１７は、いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント台座面の別バージョンを示す。記載のとおり、各足用の３Ｄ足配置要素１７０５がある。

図１８は、いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント台座面のさらなるバージョンを示す。記載のとおり、形状の異なる３Ｄ足配置要素１８０５がある。

図１９は、いくつかの実施形態に係る、買い物アシスタント装置の使用状況を示す仮想グラフィック例が提供されている第１のユーザ事例を示す。記載のとおり、アシスタント１９００は、標準的なカメラ１９１０（例えば、電話機またはタブレット）および／または深度カメラを使用して、システムユーザ１９０５を撮影またはスキャンし得る。

図２０は、いくつかの実施形態に係る買い物アシスタント台座面の使用状況を示す仮想グラフィック例が提供されている第２のユーザ事例を示す。記載のとおり、システムユーザ２０００は、標準的なカメラ２００５（例えば、電話機またはタブレット）および／または深度カメラを使用して、自己撮影またはスキャンを実行し得る。

図２１は、いくつかの実施形態に係る、買い物アシスタント台座面上に位置付けられたユーザの例を示す写真である。記載のとおり、台座面２１００は、壁に取って代わると共に、スキャンのために足を正しく位置付けること可能にする３Ｄ部分または要素２１０５を備えるのが典型的である。この３Ｄ要素は、足の背部が当たる足障壁として機能する。台座面２１００は、マーキングまたは指示グラフィックス１６１０を含むのが典型的である。

いくつかの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、光、検出器、音などの能動部品を備え得る。かかる場合に、買い物アシスタント台座面は、任意選択的に電池駆動型の電源と、１つまたはそれ以上の適切なセンサと、を備え得る。

いくつかの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、ユーザの足底弓の形状に関する追加データの受信を支援するための圧力板（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈまたは他の無線通信機能を任意選択的に有する）を備え得る。

いくつかの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、例えば、保管上、輸送上、または展示上の理由で折り畳み可能であり得る。

さらなる構成において、買い物アシスタント台座面は、図２２に記載のとおり、試用のための椅子に組み込まれ得る。

いくつかの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、（例えば、画像認識用の）異なる２色を有する２つの台座側面を備え得る。

いくつかの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、試用のための椅子または足台に配置、装着、一体化され得る。かかる場合に、台座面は、座位姿勢にあるときにユーザの足を受容するように配置され得る。

いくつかの実施形態において、買い物アシスタント台座面は、拡張現実（ＡＲ）機能を備えても良く、それにより、台座面上に立っているユーザが、自分の足に履いた靴を閲覧し、生成されたモデル上でその靴を見られるようになる。例えば、これにより、顧客が、裸足または靴下を履いた足を見られると共に、自分の足に基づく拡張現実トラッキングで閲覧できる種々の靴を、ＡＲ眼鏡または電話機／タブレットを通して見ることができる。

いくつかの実施形態において、買い物アシスタント装置は、複数の店舗での自動買い物支援、先を見越したアップ販売やクロス販売などを可能にすることにより、チェーン店がオンラインおよび／またはオフラインでロイヤリティを生み出すのを支援し得る。

本発明の一実施形態において、ユーザの履物買い物体験は、装置１８５上でユーザの身体プロファイルを測定し、ユーザの標準サイズならびに種々の靴／ブランドに対する改変案を提供するステップと、顧客のＩＤまたは買い物プロファイルを顧客のモバイルコンピューティングデバイスまたはモバイル通信デバイスに取り込むステップと、顧客のＩＤまたは買い物プロファイルを装置１８５から通信クラウドに取り込むステップと、を適用することによって実質的に充実させられ得る。

本発明の第１のユーザ事例において、ユーザが過去のユーザプロファイルを持っていない場合、ユーザは一般に、靴を脱ぎ、店舗または買い物領域に入るところでローンチパッドまたは買い物アシスタント装置の上に立つという買い物支援プロセスが実施され得る。本実施例においては、履物用途について説明する。続いて装置が、足など、ユーザの体面積を測定／スキャンし、その後、装置またはクラウドネットワークが、ユーザデータを処理し、ユーザ買い物アバターを生成し得る。生成されたアバターは、例えば、Ｅメール、ビーコン、ＳＭＳ、ＱＲコード、赤外線ビームなどを使用して、買い物アシスタントアプリケーションを実行しているユーザのモバイルデバイスに送信される。次にユーザは、所望の靴をスキャンし得る。それにより、装置は、所望の靴を照合してアバターに試用させ、アバターに所望の靴を試着させて最良のフィット感を提供するように構成される。装置はまた、入手性、色、サイズ、関連する靴、ランキングなどの関連製品情報もユーザに提供し得る。

本発明の第２のユーザ事例において、ユーザが複数のデバイスを有する場合、ユーザは一般に、靴を脱ぎ、店舗または買い物領域に入るところでローンチパッドまたは買い物アシスタント装置の上に立つという買い物支援プロセスが実施され得る。本実施例においては、履物用途について説明する。続いて装置が、足など、ユーザの体面積を測定／スキャンし、その後、装置またはクラウドネットワークが、ユーザデータを処理し、ユーザ買い物アバターを生成し得る。生成されたアバターは、例えば、Ｅメール、ビーコン、ＳＭＳ、ＱＲコード、赤外線ビームなどを使用して、買い物アシスタントアプリケーションを実行しているユーザのモバイルデバイスに送信される。次にユーザは、所望の靴をスキャンし得る。それにより、装置は、所望の靴を照合してアバターに試用させ、アバターに所望の靴を試着させて最良のフィット感を提供するように構成される。本実施形態において、装置は、エキスパートまたはコンサルティング情報をユーザに提供し得る。それにより、少なくとも部分的に販売代理店として機能することができる。装置はまた、入手性、色、サイズ、関連する靴、およびランキングなどの関連製品情報、ならびに動き／スタイル／重量などを測定するオプションも提供し得る。

本発明の第３のユーザ事例においては、拡張買い物体験が提供され得る。それにより、自動買い物支援プロセスは、局所的な靴スキャンを組み込み得る。場合によっては、ユーザデータまたはアバターを使用して、オンライン世界＋ソーシャルフィードバック＋ランキング、販売情報／履歴、推奨、アップ販売、クロス販売などから適切なレビュー／コメントを抽出し得る。

本発明を特定の態様で説明してきたが、当業者には他にも多数の改変および変更が明らかであろう。特に、本明細書に記載されている種々のプロセスのいずれも、特定用途の要件に対してより適切な形で同様の結果を達成するために、（同じコンピューティングデバイスまたは異なるコンピューティングデバイス上で）代替の順序で、かつ／または並行して実行することができる。そのため、本発明は、本発明の範囲および精神から逸脱しない限り、具体的に記載された方法以外の方法で実施できるということを理解されたい。したがって、本発明の実施形態は、すべての点において、例示的かつ非制限的であるとみなすべきである。本明細書で説明した実施形態の一部または全部を、本発明の特定用途に適していると考えられる方法で自由に組み合わせることが、当業者には明らかであろう。本開示全体を通して、「有利な」、「例示的な」、または「好ましい」などの用語は、本発明またはその実施形態に特に適している（が必須ではない）要素または寸法を表すものであり、明示的に必要とされる場合を除き、当業者によって適切であるとみなされる場合はいつでも改変され得る。したがって、本発明の範囲は、図示された実施形態によってではなく、添付の特許請求の範囲およびそれらの均等物によって決定されるべきである。

Claims (20)

1. 買い物プロファイルを使用する買い物のための買い物アシスタントシステムであって、
   カメラデバイスによるユーザの身体の少なくとも一部のキャプチャに基づいてユーザの３Ｄユーザ買い物プロファイルを生成するように構成される、買い物アシスタントデバイスであって、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルは、ユーザ身体性質、ユーザ行動データ、及びユーザ嗜好データのうちの少なくとも１つを含む、買い物アシスタントデバイスと、
   前記３Ｄユーザ買い物プロファイルを適用するように構成されるモバイルデバイスアプリケーションを含むモバイルデバイスと、
   通信クラウドに拠点を置く、買い物アシスタントデータベースに接続される、買い物アシスタントサーバであって、仮想買い物アシスタントデータベース中の複数の製品に対する前記３Ｄユーザ買い物プロファイルの一致照合を行うように構成される、買い物アシスタントサーバと、を含み、
   前記モバイルデバイスアプリケーションは、前記仮想買い物アシスタントデータベース中の前記複数の製品からの１つ以上の製品のユーザ選択を受信し、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルに基づいて前記１つ以上の製品上での前記３Ｄユーザ買い物プロファイルのフィットを決定する、ように構成される、
   買い物アシスタントシステム。
2. 前記モバイルデバイスアプリケーションは、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルに基づいてアバターを生成し、該アバター上で前記１つ以上の製品のグラフィックシミュレーションを提供する、ように更に構成される、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
3. 前記買い物アシスタントサーバは、高度な製品データ及び高度なユーザデータのうちの１つ以上に基づいて１つ以上の製品を前記３Ｄユーザ買い物プロファイルと照合するように更に構成され、前記高度な製品データは、購入オプション、在庫状況、製品品質、製品特徴、レビュー、及び入手可能なサイズのうちの１つ以上を含み、前記高度なユーザデータは、ユーザ嗜好、ユーザ履歴、及びユーザプロファイル更新のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
4. 前記モバイルデバイスは、製品と関連付けられる製品タグをスキャンするように構成され、前記モバイルデバイスアプリケーションは、前記ユーザによってスキャンされるように構成される前記製品タグと関連付けられる製品を表示するように構成される、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
5. 前記買い物アシスタントデバイスは、前記ユーザの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部をキャプチャして、前記身体の前記一部の長さ、幅、及び奥行きのキャプチャを可能にするように構成される、１つ以上のイメージスキャナを含む、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
6. 前記買い物アシスタントデバイスは、身体部分寸法をキャプチャするのを支援するように構成される１つ以上のマーキングを備える買い物アシスタント台座面を含む、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
7. 前記買い物アシスタントデバイスは、スキャンされるべき身体部分の位置決めを支援するように構成される１つ以上のマーキング３Ｄ要素を備える買い物アシスタント台座面を含む、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
8. 前記買い物アシスタントデバイスは、前記ユーザの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の奥行きをキャプチャするように構成される１つ以上の圧力センサを備える買い物アシスタント台座面を含む、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
9. 前記ユーザの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の奥行きをキャプチャするように構成される１つ以上の光源を支持する装置を更に含む、請求項１に記載の買い物アシスタントシステム。
10. 仮想買い物を充実させるための方法であって、
    買い物アシスタントデバイスが、１つ以上のセンサを使用してユーザの身体の少なくとも一部をキャプチャすることと、
    前記買い物アシスタントデバイスが、前記身体の前記少なくとも一部をキャプチャすることに基づいて前記ユーザの３Ｄユーザ買い物プロファイルを生成することであって、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルは、ユーザ身体性質、ユーザ行動データ、及びユーザ嗜好データのうちの少なくとも１つを含む、生成することと、
    前記買い物アシスタントデバイスが、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルをモバイルデバイスに送信することであって、前記モバイルデバイスは、買い物アシスタントアプリケーションにおいて前記３Ｄユーザ買い物プロファイルを適用するように構成されるモバイルデバイスアプリケーションを含む、送信することと、
    ユーザが仮想買い物アシスタントデータベース中の１つ以上の製品から製品を選択することに基づいて、前記モバイルデバイスが、選択される製品を受信することであって、前記１つ以上の製品は、前記仮想買い物アシスタントデータベースにおける複数の製品に対して前記３Ｄユーザ買い物プロファイルを一致照合することに基づいて識別される、受信することと、
    前記モバイルデバイスが、前記選択される製品上で前記３Ｄユーザ買い物プロファイルのフィットを決定することによって、前記選択される製品についての買い物支援を前記ユーザに提供することと、を含む、
    方法。
11. 前記モバイルデバイスが、前記選択される製品を注文することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記モバイルデバイスが、前記選択される製品をカスタマイズすることを更に含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記モバイルデバイスが、カスタマイズされる製品を注文することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記買い物アシスタントデバイスが、前記選択される製品についての在庫情報を提供することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
15. 前記モバイルデバイスが、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルと関連付けられるユーザ買い物プロファイルアバター上に前記選択される製品を試着させることを更に含む、請求項１０に記載の方法。
16. 前記買い物アシスタントデバイスが、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルと関連付けられる試着されたユーザプロファイルアバターを、前記ユーザが接続されるソーシャルメディアシステムに送信することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
17. 前記モバイルデバイスが、前記３Ｄユーザ買い物プロファイル又はユーザ買い物行動のうちの少なくとも１つに基づいて買い物推奨を提供することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
18. 前記買い物アシスタントデバイスが、１つ以上のキャプチャ要素を使用して前記３Ｄユーザ買い物プロファイルを充実させることを更に含み、前記１つ以上のキャプチャ要素は、圧力センサ、イメージセンサ、レーザ、及び光センサのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の方法。
19. 前記買い物アシスタントデバイスが、追加的な３Ｄユーザ買い物プロファイルをモバイルデバイスに追加することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
20. 前記買い物アシスタントデバイスが、前記３Ｄユーザ買い物プロファイルを店舗内装置から前記モバイルデバイスに移し替えることを更に含む、請求項１０に記載の方法。
    

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