JP5708100B2 - 服購入支援装置、服購入支援方法および服購入支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、服購入支援装置等に関する。

近年、ネット通販は多くの利用者に利用されている。ネット通販を利用すれば、利用者は、自分の好きな時間帯に、店舗に直接赴くことなく、服などの商品を購入することができる。

ここで、利用者がネット通販で服を購入する場合には、服のデザインだけではなく、生地や素材等が自分の好みのものか否かを知りたいという要望がある。この要望に応えるべく、洋服屋の電子広告等では、服の画像と共に、服の特徴の情報を表示している。例えば、表示される服の特徴には、生地のブランド、素材、毛の太さ、織り方等の情報が含まれる。

特開２００６−８９８８３号公報

しかしながら、上述した従来技術では、電子広告の服が実際にどのようなものであるかを把握することが難しいという問題があった。

生地や素材の情報はある程度の専門知識が必要である。このため、素人は、電子広告に記載された服の特徴情報を読んだだけでは、服が具体的にどのようなものであるかをイメージすることができない。

また、生地の手触りや風合いにより、服の着心地も異なるため、これらの情報は服を買う上で、重要な要素となり得る。しかし、服に関してある程度の専門知識があったとしても、広告に記載された生地の情報のみでは、生地の手触りや風合いまでを把握することができない。このような場合には、利用者は実際に店舗に訪れたり、服を一旦取り寄せるなどして、関心のある服の手触りや風合いを確認する他なく、利用者にとって大変手間のかかる作業となっている。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、電子広告の服がどのようなものであるかを利用者が把握することができる服購入支援装置、服購入支援方法および服購入支援プログラムを提供することを目的とする。

開示の服購入支援装置は、特徴取得部、検索部、出力部を有する。特徴取得部は、販売対象となる服の特徴を取得する。検索部は、販売対象となる服の特徴に対応する服の特徴を、記憶部に記憶された服の特徴の中から検索する。出力部は、検索部が検索した服の特徴に対応づけられた服特定情報を出力する。

開示の服購入支援装置の一つの態様によれば、電子広告の服がどのようなものであるかを利用者が把握することができるという効果を奏する。

図１は、本実施例にかかる服購入支援システムの構成を示す図である。 図２は、店舗サーバの構成を示す機能ブロック図である。 図３は、利用者ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、商品ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、クライアントの構成を示す機能ブロック図である。 図６は、所有服ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図７は、広告情報のデータ構造の一例を示す図である。 図８は、表示部が表示する広告情報の一例を示す図である。 図９は、店舗サーバの処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、店舗サーバの認証処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、クライアントの処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、クライアントの認証処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、類似服検索処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、服購入支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。 図１５は、類似含有率テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１６は、類似含有素材テーブルのデータ構造の一例を示す図である。

以下に、本願の開示する服購入支援装置、服購入支援方法および服購入支援プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例にかかる服購入支援システムの構成を示す図である。図１に示すように、この服購入支援システムは、店舗サーバ５０と、クライアント１００ａ、１００ｂを有する。店舗サーバ５０、クライアント１００ａ、１００ｂは、ネットワーク４０に接続される。なお、ここでは、クライアント１００ａ、１００ｂを示すが、その他にクライアントが存在していてもよい。

利用者は、クライアント１００を操作して、店舗サーバ５０から服の広告情報を取得し、広告情報に含まれる商品情報の中から好みの商品情報を選択することで、商品を購入する。この際、クライアント１００は、広告情報に含まれる服の特徴と一致または類似する特徴を有する服を、利用者が購入済みの服の中から検索し、利用者に通知する。このような処理をクライアント１００が実行することで、利用者は、購入対象となる服がどのようなものであるかを把握することができる。例えば、利用者は、生地の手触りや風合い、服の着心地を、自身が過去に購入した商品から予測できる。

次に、図１に示した店舗サーバ５０の構成について説明する。図２は、店舗サーバの構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この店舗サーバ５０は、ネットワークインターフェース部５１、記憶部５２、制御部５３を有する。

ネットワークインターフェース部５１は、クライアント１００ａ、１００ｂとの間でデータ通信を行う装置である。例えば、ネットワークインターフェース部５１は、通信カードや、通信装置に対応する。後述の制御部５３は、ネットワークインターフェース部５１を介して、クライアント１００ａ、１００ｂとデータ通信を行う。

記憶部５２は、利用者ＤＢ（Data Base）５２ａ、商品ＤＢ５２ｂを記憶する記憶装置である。この記憶部５２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。

利用者ＤＢ５２ａは、利用者に関する情報を記憶する。図３は、利用者ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この利用者ＤＢ５２ａは、利用者ＩＤ（Identification）、利用者アドレス、利用者名を対応づけて記憶する。

商品ＤＢ５２ｂは、販売対象となる服の情報を記憶する。図４は、商品ＤＢ５２のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、この商品ＤＢ５２ｂは、商品ＩＤ、カテゴリ、価格、素材、色、生地、イメージを対応づけて記憶する。このうち、素材は、素材の他に、素材の含有率を含む。イメージは、服の画像データに対応する。また、素材、素材の含有率、色、生地は、商品の特徴を示すものである。

制御部５３は、認証部５３ａ、広告配信部５３ｂを有する。例えば、制御部５３は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、制御部５３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。

認証部５３ａは、クライアント１００から、広告情報の送信の要求を受け付けた場合に、クライアント１００を認証する処理部である。例えば、認証部５３ａは、記憶部５２の利用者ＤＢ５２ａから利用者ＩＤとパスワードとを保持し、クライアント１００から送られてくる利用者ＩＤとパスワードとを比較して、認証を行う。認証に成功すれば、認証部５３ａは、クライアント１００からのアクセスを許可する。

広告配信部５３ｂは、クライアント１００の認証が完了した後に、クライアント１００に広告情報を配信する処理部である。例えば、広告配信部５３ｂは、商品ＤＢ５２ｂから、商品ＩＤ、カテゴリ、価格、素材、色、生地、イメージを取り出し、広告情報に設定する。また、広告情報の宛先には、利用者ＩＤに対応する利用者アドレスを設定する。広告配信部５３ｂは、利用者ＩＤに対応する利用者アドレスを利用者ＤＢ５２ａから取得する。

また、広告配信部５３ｂは、クライアント１００から注文指示を受け付けた場合には、受注処理を実行する。クライアント１００から取得する注文指示には、利用者ＩＤ、購入対象の商品ＩＤが含まれる。広告配信部５３ｂは、商品ＩＤに対応する商品情報を、商品ＤＢ５２ｂから取得し、取得した商品情報を商品販売サーバに通知する。商品販売サーバは、商品販売にかかる各種の処理を実行するサーバである。

次に、図１に示したクライアント１００の構成について説明する。図５は、クライアントの構成を示す機能ブロック図である。図５に示すように、このクライアント１００は、ネットワークインターフェース部１１０、入力部１２０、表示部１３０、記憶部１４０、制御部１５０を有する。

ネットワークインターフェース部１１０は、店舗サーバ５０との間でデータ通信を行う処理部である。例えば、ネットワークインターフェース部１１０は、通信カードや通信装置に対応する。後述の制御部１５０は、ネットワークインターフェース部１１０を介して、店舗サーバ５０とデータ通信を行う。

入力部１２０は、利用者がクライアント１００に各種の情報を入力する場合に利用する入力装置である。例えば、入力部１２０は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルに対応する。表示部１３０は、広告情報等を表示する表示装置である。例えば、表示装置は、ディスプレイやタッチパネルに対応する。利用者は、表示部１３０に表示される広告情報を参照し、入力部１２０を操作して、購入対象となる商品を選択する。また、店舗サーバ５０にログインする場合には、利用者は、入力部１２０を操作して、利用者ＩＤ、パスワードを入力する。

記憶部１４０は、所有服ＤＢ１４０ａ、広告情報１４０ｂ、類似含有率テーブル１４０ｃ、類似含有素材テーブル１４０ｄを記憶する。この記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。

所有服ＤＢ１４０ａは、利用者が購入済みの服の情報を記憶する。図６は、所有服ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、この所有服ＤＢ１４０ａは、カテゴリ、素材、色、生地、購入年月日、購入店舗を対応づけて記憶する。

広告情報１４０ｂは、店舗サーバ５０から取得する情報である。図７は、広告情報のデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、この広告情報１４０ｂは、商品ＩＤ、カテゴリ、価格、素材、色、生地、イメージを対応づけて記憶する。

類似含有率テーブル１４０ｃおよび類似含有素材テーブル１４０ｄは、広告情報１４０ｂの服と類似する服を、所有服ＤＢ１４０ａから検索する場合に、検索部１５０ｂによって利用される情報である。図１５は、類似含有率テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１５に示す例では、類似含有率が５％となっている。図１６は、類似含有素材テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１６に示す例では、類似含有素材率が１０％となっている。

制御部１５０は、広告情報要求部１５０ａ、検索部１５０ｂ、出力部１５０ｃ、更新部１５０ｄを有する。例えば、制御部１５０は、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。

広告情報要求部１５０ａは、店舗サーバ５０にアクセスし、広告情報を要求する処理部である。広告情報要求部１５０ａは、店舗サーバ５０から広告情報を受信した場合には、広告情報を記憶部１４０に記憶する。なお、広告情報要求部１５０ａは、入力部１２０から入力される利用者ＩＤ、パスワードを店舗サーバ５０に通知してログインする。広告情報要求部１５０ａは、特徴取得部の一例である。

検索部１５０ｂは、広告情報１４０ｂに含まれる服の特徴と一致または類似する特徴を有する服の情報を、所有服ＤＢ１４０ａから検索する処理部である。ここでは一例として、服の特徴を、服の素材、素材の含有率、生地から判断する。検索部１５０ｂは、広告情報１４０ｂの商品ＩＤと、検索した服の情報とを対応づけて、出力部１５０ｃに出力する。検索部１５０ｂが検索した服の情報は、利用者が該当する服を特定することができる服特定情報といえる。以下において、検索部１５０ｂの処理を詳細に説明する。

まず、検索部１５０ｂは、広告情報１４０ｂのレコードを選択し、カテゴリを判定する。そして、検索部１５０ｂは、判定したカテゴリと同一のカテゴリのレコードを、所有服ＤＢ１４０ａから選択し、検索対象とする。

例えば、図７において、検索部１５０ｂが１段目の商品ＩＤ「Ｙ７３４」のレコードを選択した場合には、カテゴリは「Ｙシャツ」となる。この場合には、検索部１５０ｂは、図６において、１〜５段目までのレコードを検索対象とする。

検索対象を絞り込んだ後に、検索部１５０ｂは、広告情報１４０ｂのレコードの服の特徴と一致する服の特徴を有するレコードを、検索対象のレコードから検索する。検索部１５０ｂは、該当するレコードが、検索対象のレコードに存在する場合には、かかるレコードを、類似服情報として抽出し、類似度を「大」と判定する。検索部１５０ｂは、類似服情報、類似度、商品ＩＤを対応づけて、出力部１５０ｃに出力する。

続いて、検索部１５０ｂは、広告情報１４０ｂのレコードの服の特徴に類似する服の特徴を有するレコードを、検索対象のレコードから検索する。例えば、検索部１５０ｂは、下記の条件１、２に該当するレコードを抽出する。

条件１は、服の素材および生地が同一で、素材の含有率の差が所定の割合以内であるという条件である。所定の割合は、類似含有率テーブル１４０ｃに登録された割合に対応する。この割合を類似含有率と表記する。例えば、類似含有率を「５％」とする。

例えば、広告情報１４０ｂのレコードの服の特徴が、素材「綿１００％」、生地「シャンブレー」の場合には、素材「綿９５％」、生地「シャンブレー」の特徴を有する服は、条件１に該当する。なお、素材が複数の場合には、各素材の含有率の差をそれぞれ算出し、差の平均が類似含有率以内であれば、条件１に該当する。

検索部１５０ｂは、条件１に該当するレコードを、類似服情報として抽出し、類似度を「中」と判定する。検索部１５０ｂは、類似服情報、類似度、商品ＩＤを対応づけて、出力部１５０ｃに出力する。

条件２は、生地が同一で、異なる素材の割合が所定の割合以内であるという条件である。所定の割合は、類似含有素材テーブル１４０ｄに登録された割合に対応する。この割合を、類似含有素材率と表記する。例えば、類似含有素材率を「１０％」とする。なお、条件３では、素材の含有率を対象外とする。

例えば、広告情報１４０ｂのレコードの服の特徴を、素材「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｊ」、生地「ドビー」とする。これに対し、素材「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｋ」、生地「トビー」の特徴を有する服は、素材Ａ〜Ｊの１０種のうち、Ｊの１種が異なっているので、条件２に該当する。

検索部１５０ｂは、条件２に該当するレコードを、類似服情報として抽出し、類似度を「小」と判定する。検索部１５０ｂは、類似服情報、類似度、商品ＩＤを対応づけて、出力部１５０ｃに出力する。

検索部１５０ｂは、広告情報１４０ｂのレコードを順次選択し、上記処理を繰り返し実行する。なお、検索部１５０は、広告情報１４０ｂに含まれる服の特徴と一致する特徴を有する服の情報が存在しない場合に、類似する特徴の服を検索するように動作してもよい。

出力部１５０ｃは、広告情報１４０ｂに類似服情報と、類似度を埋め込み、広告情報を表示部１３０に表示させる処理部である。図８は、表示部が表示する広告情報の一例を示す図である。図８に示すように、この広告情報６０は、服の画像６１、服の特徴６２、類似服情報および類似度６３、購入ボタン６４を含む。なお、図８に示す例では、利用者の読みやすさに鑑みて、類似服情報および類似度の内容を加工しているが、出力部１５０ｃは、類似服情報および類似度をそのまま表示させてもよい。

利用者は、広告情報６０を参照し、例えば、１段目の商品ＩＤ「Ｙ９８２」の「Ｙシャツ」が気になったとする。利用者は、生地や素材に関する専門知識を有していない場合でも、類似服情報および類似度６３ａの内容を参照すれば、過去に自分が購入した服と、素材、生地が同じであると判断することができる。このため、利用者は、商品ＩＤ「Ｙ９８２」の「Ｙシャツ」が具体的にどのようなものであるかを把握しやすくなる。

利用者は、気に入った服が存在する場合には、入力部１２０を操作して、購入ボタン６４を押下する。出力部１５０ｃは、購入ボタン６４の押下を受け付けた場合には、該当する商品ＩＤ、利用者ＩＤを含む注文指示を店舗サーバ５０に送信する。

更新部１５０ｄは、利用者が商品を購入したことを受け付けた場合に、購入した商品ＩＤ、服の特徴、購入日、購入店を、所有服ＤＢ１４０ａに登録することで、所有者ＤＢ１４０ａを更新する処理部である。

次に、本実施例にかかる店舗サーバ５０の処理手順について説明する。図９は、店舗サーバの処理手順を示すフローチャートである。図９に示す処理は、店舗サーバ５０が、クライアントからアクセスを受け付けたことを契機に実行される。

図９に示すように、店舗サーバ５０は、クライアント１００から広告情報送信の要求を受けていない場合には（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、再度ステップＳ１０１に移行する。店舗サーバ５０は、クライアント１００から広告情報装置の要求を受けた場合には（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、認証処理を実施する（ステップＳ１０２）。

店舗サーバ５０は、認証ＮＧの場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、店舗サーバ５０は、認証ＯＫの場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、クライアント１００に広告情報を送信する（ステップＳ１０４）。

店舗サーバ５０は、クライアント１００から利用者ＩＤと商品ＩＤと注文指示を受信しない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、再度ステップＳ１０５に移行する。一方、店舗サーバ５０は、利用者ＩＤと商品ＩＤと注文指示を受信した場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、受注処理を実施する（ステップＳ１０６）。

店舗サーバ５０は、受注終了の通知をクライアント１００に送信し（ステップＳ１０７）、商品ＤＢ５２ｂから受注した商品の情報を取得し、商品販売サーバに送信する（ステップＳ１０８）。

次に、図９のステップＳ１０２に示した認証処理について説明する。図１０は、店舗サーバの認証処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、店舗サーバ５０は、利用者ＩＤ、パスワード入力画面をクライアント１００に送信する（ステップＳ１１０）。店舗サーバ５０は、クライアント１００から利用者ＩＤ、パスワードを受信しない場合には（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、再度ステップ１１１に移行する。

店舗サーバ５０は、利用者ＩＤ、パスワードを受信した場合には（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、認証を実行する（ステップＳ１１２）。店舗サーバ５０は、認証ＯＫの場合には（ステップＳ１１３，Ｙｅｓ）、認証ＯＫ情報をクライアント１００に送信する（ステップＳ１１４）。一方、店舗サーバ５０は、認証ＮＧの場合には（ステップＳ１１３，Ｎｏ）、認証ＮＧ情報をクライアント１００に送信する（ステップＳ１１５）。

次に、クライアント１００の処理手順について説明する。図１１は、クライアントの処理手順を示すフローチャートである。図１１に示す処理は、例えば、クライアント１００が、利用者からの広告情報要求を受け付けたことを契機に実行される。図１１に示すように、クライアント１００は、広告情報を店舗サーバ５０に要求し（ステップＳ２０１）、認証処理を実施する（ステップＳ２０２）。

クライアント１００は、認証がＮＧの場合には（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、クライアント１００は、認証がＯＫの場合には（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、広告情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。クライアント１００は、広告情報を受信していない場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、再度ステップＳ２０４に移行する。

クライアント１００は、広告情報を受信した場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、広告情報のレコードを取得し（ステップＳ２０５）、所有服ＤＢ１４０ａのレコードを取得する（ステップＳ２０６）。そして、クライアント１００は、類似服検索処理を実施する（ステップＳ２０７）。

クライアント１００は、類似する服が所有服ＤＢ１４０ａに含まれていない場合には（ステップＳ２０８，Ｎｏ）、広告情報に、所有していない旨の記載を埋め込む（ステップＳ２０９）。一方、クライアント１００は、類似する服が所有服ＤＢ１４０ａに埋め込まれている場合には（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）、所有服ＤＢ１４０ａから類似の服のレコードを取得する（ステップＳ２１０）。

クライアント１００は、広告情報に所有している類似服情報と類似度を埋め込み（ステップＳ２１１）、広告情報を表示する（ステップＳ２１２）。クライアント１００は、服の選択および注文指示を受け付けていない場合には（ステップＳ２１３，Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、クライアント１００は、服の選択および注目指示を受け付けた場合には（ステップＳ２１３，Ｙｅｓ）、利用者ＩＤと商品ＩＤと注文指示を店舗サーバ５０に送信する（ステップＳ２１４）。

クライアント１００は、受注終了の通知を受信していない場合には（ステップＳ２１５，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、クライアント１００は、受注終了の通知を受信した場合に（ステップＳ２１５，Ｙｅｓ）、受注終了の通知を表示する（ステップＳ２１６）。

クライアント１００は、商品情報を受信していない場合には（ステップＳ２１７，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、クライアント１００は、商品情報を受信した場合には（ステップＳ２１７，Ｙｅｓ）、所有服ＤＢ１４０ａを更新し（ステップＳ２１８）、処理を終了する。

次に、図１１のステップＳ２０２に示した認証処理の処理手順について説明する。図１２は、クライアントの認証処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、クライアント１００は、店舗サーバ５０から、利用者ＩＤ、パスワード入力画面を受信していない場合には（ステップＳ２５１，Ｎｏ）、再度ステップＳ２５１に移行する。

一方、クライアント１００は、利用者ＩＤ、パスワード入力画面を受信した場合には（ステップＳ２５１，Ｙｅｓ）、利用者ＩＤ、パスワード入力画面を表示する（ステップＳ２５２）。クライアント１００は、利用者ＩＤ、パスワードの入力を受け付けていない場合には（ステップＳ２５３，Ｎｏ）、再度ステップＳ２５３に移行する。

一方、クライアント１００は、利用者ＩＤ、パスワードの入力を受け付けた場合には（ステップＳ２５３，Ｙｅｓ）、利用者ＩＤ、パスワードを店舗サーバ５０に送信する（ステップＳ２５４）。クライアント１００は、認証ＯＫとの情報を店舗サーバ５０から受信した場合には（ステップＳ２５５，Ｙｅｓ）、認証ＯＫとする（ステップＳ２５６）。一方、クライアント１００は、店舗サーバ５０から受信した情報が、認証ＯＫとの情報ではない場合には（ステップＳ２５５，Ｎｏ）、認証ＮＧとする（ステップＳ２５７）。

次に、図１１のステップＳ２０７に示した類似服検索処理の処理手順について説明する。図１３は、類似服検索処理の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、クライアント１００は、広告情報１４０ｂの服のカテゴリと、同様のカテゴリをもつ服を所有服ＤＢ１４０ａから検索する（ステップＳ３０１）。クライアント１００は、同カテゴリがない場合には（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、類似服なしと判定する（ステップＳ３０３）。

一方、クライアント１００は、同カテゴリの服があった場合には（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、同カテゴリの服と、広告情報１４０ｂに含まれる広告掲載服とで、含有素材、素材別含有率、生地を比較する（ステップＳ３０４）。クライアント１００は、同含有素材、同含有率、同生地の服が存在する場合には（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、類似度大と判定する（ステップＳ３０６）。

一方、同含有素材、同含有率、同生地の服が存在しない場合には（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、同含有素材、異なる含有率、同生地の服が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０７）。クライアント１００は、同含有素材、異なる含有率、同生地の服が存在する場合には（ステップＳ３０７，Ｙｅｓ）、素材含有率の差が、全ての素材において類似含有率テーブルの割合以内か否かを判定する（ステップＳ３０８）。

クライアント１００は、素材含有率の差が、全ての素材において類似含有率テーブルの割合以内の場合には（ステップＳ３０８，Ｙｅｓ）、類似度中と判定する（ステップＳ３０９）。クライアント１００は、素材含有率の差が、全ての素材において類似含有率テーブルの割合以内ではない場合には（ステップＳ３０８，Ｎｏ）、類似服なしと判定する（ステップＳ３１０）。

ところで、クライアント１００は、同含有素材、異なる含有率、同生地の服が存在しない場合には（ステップＳ３０７，Ｎｏ）、異なる素材、同生地の服が存在するか否かを判定する（ステップＳ３１１）。クライアント１００は、異なる素材、同生地の服が存在しない場合には（ステップＳ３１１，Ｎｏ）、ステップＳ３１０に移行する。

一方、クライアント１００は、異なる素材、同生地の服が存在する場合には（ステップＳ３１１，Ｙｅｓ）、異なる素材の全体における割合が、類似含有素材テーブルの割合以内かを判定する（ステップＳ３１２）。クライアント１００は、異なる素材の全体における割合が、類似含有素材テーブルの割合以内ではない場合には（ステップＳ３１２，Ｎｏ）、ステップＳ３１０に移行する。

一方、クライアント１００は、異なる素材の全体における割合が、類似含有素材テーブルの割合以内の場合には（ステップＳ３１２，Ｙｅｓ）、類似度小と判定（ステップＳ３１３）。

次に、本実施例にかかる服購入支援システムの効果について説明する。利用者は、クライアント１００を操作して、店舗サーバ５０から服の広告情報を取得し、広告情報に含まれる商品情報の中から好みの商品情報を選択することで、商品を購入する。この際、クライアント１００は、広告情報に含まれる服の特徴に対応する生地の特徴を有する服を、所有服ＤＢ１４０ａの中から検索し、広告情報に埋め込んで利用者に通知する。このような処理をクライアント１００が実行することで、利用者は、購入対象となる服の生地がどのようなものであるかを、所有している服の生地に基づいて把握することができる。

また、クライアント１００は、広告情報に含まれる服の生地の特徴に類似する特徴を有する服を、所有服ＤＢ１４０ａの中から検索し、広告情報に埋め込んで利用者に通知する。このため、利用者は、広告情報に含まれる服の特徴と全く同一の特徴を有する服を有していなくても、ある程度広告情報の服がどのようなものであるかを把握できる。

ところで、店舗サーバ５０、クライアント１００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、店舗サーバ５０、クライアント１００の分散、統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、クライアント１００が、WEBブラウザの機能を有し、店舗サーバ５０側が、クライアント１００の制御部１５０の機能を有し、記憶部１４０の情報を保持していても同様の処理が実現可能である。

ここで、図５に示したクライアント１００と同様の機能を実現する服購入支援プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１４は、服購入支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１４に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３を有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７を有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。

ハードディスク装置２０７には、広告情報要求プログラム２０７ａ、検索プログラム２０７ｂ、出力プログラム２０７ｃ、更新プログラム２０７ｄを有する。ＣＰＵ２０１は、各プログラム２０７ａ〜２０７ｄを読み出して、ＲＡＭ２０６に展開する。広告情報要求部２０７ａは、広告情報要求プロセス２０６ａとして機能する。検索プログラム２０７ｂは、検索プロセス２０６ｂとして機能する。出力プログラム２０７ｃは、出力プロセス２０６ｃとして機能する。更新プログラム２０７ｄは、更新プロセス２０６ｄとして機能する。

例えば、広告情報要求プロセス２０６ａは、広告情報要求部１５０ａに対応する。検索プロセス２０６ｂは、検索部１５０ｂに対応する。出力プログラム２０７ｃは、出力プロセス２０６ｃに対応する。更新プログラム２０７ｄは、更新プロセス２０６ｄに対応する。

なお、各プログラム２０７ａ〜２０７ｄについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）利用者の所有する服を特定する服特定情報と前記服の特徴とを対応づけて記憶する記憶部と、
販売対象となる服を特定する情報と該服の特徴を示す情報とを対応づけて記憶する商品データ記憶部と、
販売対象となる服を特定する情報を受け付け、前記商品データ記憶部を参照して、受け付けた販売対象となる服に対応づけて記憶されている、服の特徴を取得する特徴取得部と、
前記販売対象となる服の特徴に対応する服の特徴を、前記記憶部に記憶された服の特徴の中から検索する検索部と、
前記検索部が検索した服の特徴に対応づけられた服特定情報を出力する出力部と
を有することを特徴とする服購入支援装置。

（付記２）前記検索部は、前記販売対象となる服の特徴と一致する服の特徴または、前記販売対象となる服の特徴に類似する服の特徴を、前記記憶部に記憶された服の特徴の中から検索することを特徴とする付記１に記載の服購入支援装置。

（付記３）コンピュータが実行する服販売支援方法であって、
販売対象となる服を特定する情報を受け付け、販売対象となる服を特定する情報と該服の特徴を示す情報とを対応づけて記憶する商品データ記憶部を参照して、受け付けた販売対象となる服に対応づけて記憶されている、服の特徴を取得し、
前記販売対象となる服の特徴に対応する服の特徴を、利用者の所有する服を特定する服特定情報と前記服の特徴とを対応づけて記憶する記憶部から検索し、
検索した服の特徴に対応づけられた服特定情報を出力することを特徴とする服購入支援方法。

（付記４）販売対象となる服の特徴と一致する服の特徴または、前記販売対象となる服の特徴に類似する服の特徴を、前記記憶装置に記憶された服の特徴の中から検索することを特徴とする付記３に記載の服購入支援方法。

（付記５）コンピュータに、
販売対象となる服を特定する情報を受け付け、販売対象となる服を特定する情報と該服の特徴を示す情報とを対応づけて記憶する商品データ記憶部を参照して、受け付けた販売対象となる服に対応づけて記憶されている、服の特徴を取得し、
前記販売対象となる服の特徴に対応する服の特徴を、利用者の所有する服を特定する服特定情報と前記服の特徴とを対応づけて記憶する記憶部から検索し、
検索した服の特徴に対応づけられた服特定情報を出力させることを特徴とする服購入支援プログラム。

（付記６）販売対象となる服の特徴と一致する服の特徴または、前記販売対象となる服の特徴に類似する服の特徴を、前記記憶装置に記憶された服の特徴の中から検索することを特徴とする付記５に記載の服購入支援プログラム。

４０ ネットワーク
５０ 店舗サーバ
１００ａ，１００ｂ クライアント

Claims (4)

1. 利用者の所有する服を特定する服特定情報と、前記服の素材、前記素材の含有率、前記服の生地の内の少なくとも何れかで特定される前記服の特徴とを対応づけて記憶する記憶部と、
   販売対象となる服を特定する情報と該服の特徴を示す情報とを対応づけて記憶する商品データ記憶部と、
   販売対象となる服を特定する情報を受け付け、前記商品データ記憶部を参照して、受け付けた販売対象となる服に対応づけて記憶されている、服の特徴を取得する特徴取得部と、
   前記販売対象となる服の特徴を、前記記憶部に記憶された服の特徴の中から検索する検索部と、
   前記検索部が検索した服の特徴に対応づけられた服特定情報を出力する出力部と
   を有することを特徴とする服購入支援装置。
2. 前記検索部は、前記販売対象となる服の特徴と一致する服の特徴または、前記販売対象となる服の特徴に類似する服の特徴を、前記記憶部に記憶された服の特徴の中から検索することを特徴とする請求項１に記載の服購入支援装置。
3. コンピュータが実行する服販売支援方法であって、
   販売対象となる服を特定する情報を受け付け、販売対象となる服を特定する情報と、前記服の素材、前記素材の含有率、前記服の生地の内の少なくとも何れかで特定される前記服の特徴を示す情報とを対応づけて記憶する商品データ記憶部を参照して、受け付けた販売対象となる服に対応づけて記憶されている、服の特徴を取得し、
   前記販売対象となる服の特徴を、利用者の所有する服を特定する服特定情報と前記服の特徴とを対応づけて記憶する記憶部から検索し、
   検索した服の特徴に対応づけられた服特定情報を出力することを特徴とする服購入支援方法。
4. コンピュータに、
   販売対象となる服を特定する情報を受け付け、販売対象となる服を特定する情報と、前記服の素材、前記素材の含有率、前記服の生地の内の少なくとも何れかで特定される前記服の特徴を示す情報とを対応づけて記憶する商品データ記憶部を参照して、受け付けた販売対象となる服に対応づけて記憶されている、服の特徴を取得し、
   前記販売対象となる服の特徴を、利用者の所有する服を特定する服特定情報と前記服の特徴とを対応づけて記憶する記憶部から検索し、
   検索した服の特徴に対応づけられた服特定情報を出力させることを特徴とする服購入支援プログラム。

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