JP5759594B1

JP5759594B1 - アイテム評価装置及びアイテム評価プログラム

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Publication number: JP5759594B1
Application number: JP2014112109A
Authority: JP
Inventors: 定壮薩摩
Original assignee: DeNA Co Ltd
Current assignee: DeNA Co Ltd
Priority date: 2014-05-30
Filing date: 2014-05-30
Publication date: 2015-08-05
Anticipated expiration: 2034-05-30
Also published as: JP2015223469A

Abstract

【課題】時間的に変化する要素を考慮してアイテムをダイナミックに評価する。【解決手段】ユーザからキャラクタを装飾するアイテムの選択を受け付け、選択されたアイテム又はその組み合わせに関して時間的に変動する関連情報を自動的に取得し、記アイテム関連情報取得手段において取得された関連情報に基づいて選択されたアイテム又はその組み合わせについて時間的に変動する評価値を自動的に決定する。【選択図】図６

Description

本発明は、アイテムを評価するアイテム評価装置及びアイテム評価プログラムに関する。

近年、コンピュータで実行されるアプリケーションにおいて特有の特性を持たせたアイテムをキャラクタに装備させ、アイテムの特性に応じた処理を行う技術が用いられている。

例えば、インターネット等の情報通信網におけるコミュニティにおいて自分自身の化身となるキャラクタ（アバター）に好みの衣服、帽子、アクセサリー等の装飾品を表すアイテムを身につけさせ、それらのアイテムに応じて処理を行う技術がある。

また、電子ゲームにおいてキャラクタに武器や防具を装備させ、それらの武器や防具に割り当てられた特性に応じて当該キャラクタによる攻撃や敵からの防御の特性値を補正する技術がある。

ところで、キャラクタを装飾するアイテムに割り当てられる特性は予め一定に定められていたり、あるいはアプリケーションで特性を変更する手順や条件が定められていたりする。しかしながら、このような方法では、アイテムの特性に季節、天候、流行等の時間的に変動するような要素が反映されないので、アイテムを用いた処理を時間的にダイナミックに行うことができない。

本発明の１つの態様は、キャラクタを装飾するためのアイテムを評価するためのアイテム評価装置であって、前記アイテムと、前記アイテムの特徴を示す情報である評価用情報と、を関連付けたアイテムデータベースを記憶するアイテムデータベース記憶手段と、ユーザから前記キャラクタを装飾するアイテムの選択を受け付けるアイテム選択手段と、時間的に変動する情報に関係する特定の情報をキーとして情報通信網をスクリーニングして時間的に変動する関連情報を取得し、取得された関連情報をアイテム関連データベースとしてアイテム関連データベース記憶手段に記憶させるアイテム関連情報取得手段と、前記アイテム関連データベースに記憶されている関連情報のうち、前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する関連情報に基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定するアイテム評価値決定手段と、を備えることを特徴とするアイテム評価装置である。

本発明の別の態様は、キャラクタを装飾するためのアイテムを評価するためのアイテム評価プログラムであって、前記アイテムと、前記アイテムの特徴を示す情報である評価用情報と、を関連付けたアイテムデータベースを記憶するアイテムデータベース記憶手段を備えるコンピュータを、前記アイテムと、前記アイテムの特徴を示す情報である評価用情報と、を関連付けたアイテムデータベースを記憶するアイテムデータベース記憶手段と、ユーザから前記キャラクタを装飾するアイテムの選択を受け付けるアイテム選択手段と、時間的に変動する情報に関係する特定の情報をキーとして情報通信網をスクリーニングして時間的に変動する関連情報を取得し、取得された関連情報をアイテム関連データベースとしてアイテム関連データベース記憶手段に記憶させるアイテム関連情報取得手段と、前記アイテム関連データベースに記憶されている関連情報のうち、前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する関連情報に基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定するアイテム評価値決定手段と、して機能させることを特徴とするアイテム評価プログラムである。

ここで、前記特定の情報は、季節、天候、流行の少なくとも１つに関する情報であることが好適である。

また、前記アイテム関連情報取得手段は、前記特定の情報に加えて、前記アイテムデータベースに前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて記憶されている評価用情報をキーとして情報通信網をスクリーニングして前記関連情報を取得することが好適である。

また、前記アイテム関連情報取得手段は、前記関連情報として検索情報の投稿数、検索ランキング、検索頻度の上昇率及び投稿数の上昇率の少なくとも１つを取得し、前記アイテム関連データベースとしてアイテム関連データベース記憶手段に記憶させ、前記アイテム評価値決定手段は、前記アイテム関連データベースに記憶されている関連情報のうち、前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する検索情報の投稿数、検索ランキング、検索頻度の上昇率及び投稿数の上昇率の少なくとも１つに基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定することが好適である。

また、前記アイテム選択手段において過去に選択されたアイテム又はその組み合わせの履歴情報を記憶する履歴記憶手段をさらに備え、前記アイテム評価値決定手段は、前記アイテム関連情報取得手段において現在取得された前記関連情報のうち、前記履歴記憶手段に記憶されているアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する関連情報に基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定することが好適である。

また、前記キャラクタは、人を表わしたキャラクタであり、前記アイテムは、人を装飾する装飾品を表わしたアイテムであることが好適である。

本発明によれば、時間的に変化する要素を考慮してアイテムをダイナミックに評価することができるアイテム評価装置及びアイテム評価プログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態におけるアイテム評価システムの構成を示す図である。本発明の実施の形態におけるアイテム評価装置の構成を示す図である。本発明の実施の形態におけるアイテムの例を示す図である。本発明の実施の形態におけるアイテムデータベースの例を示す図である。本発明の実施の形態におけるユーザデータベースの例を示す図である。本発明の実施の形態におけるアイテム評価方法を示すフローチャートである。本発明の実施の形態における選択データベースの例を示す図である。本発明の実施の形態におけるアイテム関連情報データベースの例を示す図である。本発明の実施の形態における履歴データベースの例を示す図である。

本実施の形態におけるアイテム評価装置１００は、図１に示すように、情報通信網１０２を介して外部からアイテムを評価する処理を行うための情報を取得可能である。情報通信網１０２は、公衆通信回線、インターネット、イントラネット等とすることができるが、これらに限定されるものではない。また、情報通信網１０２は、有線又は無線のいずれでもよい。

アイテム評価装置１００は、図２に示すように、処理部１０、記憶部１２、入力部１４、出力部１６及び通信部１８を含んで構成される。アイテム評価装置１００は、通信機能を備えた一般的なコンピュータの機能を備えていればよく、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等としてもよい。

処理部１０は、ＣＰＵ等の演算処理を行う手段を含む。処理部１０は、記憶部１２に記憶されているプログラムを実行することによって電子ゲーム等の処理を実現する情報処理装置として機能する。本実施の形態では、特に、アイテム評価プログラムを含むアプリケーションプログラムを実行することによって、アプリケーション上で使用されるキャラクタを装飾するアイテムを自動的に評価する処理を行う。なお、アイテム評価装置１００において実行されるプログラムは電子ゲームに関するものに限定されず、アイテム評価プログラムを含んでいればよい。記憶部１２は、半導体メモリやメモリカード等の記憶手段を含む。記憶部１２は、処理部１０とアクセス可能に接続され、アイテム評価プログラム、処理に必要なデータ等の情報を記憶する。入力部１４は、アイテム評価装置１００に情報を入力する手段を含む。入力部１４は、例えば、ユーザからの入力を受けるタッチパネルやボタン等を備える。出力部１６は、ユーザから入力情報を受け付けるためのユーザインターフェース画面（ＵＩ）等やアイテム評価装置１００での処理結果を出力する手段を含む。出力部１６は、例えば、ユーザに対して画像を呈示するディスプレイを備える。通信部１８は、情報通信網１０２を介して、他の情報通信機器と情報をやり取りするためのインターフェースを含んで構成される。通信部１８による通信は有線及び無線を問わない。

なお、本実施の形態では、アイテム評価装置１００で処理されるアプリケーションにおいてキャラクタを装飾するアイテムが用いられるものとする。例えば、図３に示すように、インターネット等の情報通信網におけるコミュニティにおいて自分自身の化身となるキャラクタ（アバター）Ｃ０１に身に付けさせる衣服、帽子、アクセサリー等の装飾品がアイテムＡ０１〜Ａ０５となる。また、例えば、電子ゲームにおいてプレイヤが操作するキャラクタに装備させる武器、防具、道具、魔法等がアイテムとしてもよい。

アイテムはアイテムデータベースによって管理される。アイテムデータベースは、図４に示すように、アイテムＩＤ、画像データ、対象キャラクタ及び評価用情報を対応付けて登録したデータベースである。アイテムデータベースは、記憶部１２に記憶される。

アイテムＩＤは、アイテムを特定するための識別子であり、各アイテムに固有の番号等が割り当てられる。画像データは、アイテムを表わす画像のデータある。ここでは、画像データのファイル名が関連付けて登録され、そのファイルを参照することにより画像データを取得することができる。対象キャラクタは、アイテムによって装飾されるキャラクタを特定する識別子が登録される。例えば、アイテムがキャラクタＣ０１を装飾するものである場合、キャラクタＣ０１を特定する識別子「Ｃ０１」が登録される。評価用情報は、アイテムを評価するための情報を検索及び取得するための情報である。評価用情報は、アイテムの特徴を示すキーワード、アイテムを説明する文章、アイテムを表わす画像等の様々なタイプの情報とすることができる。

例えば、人を表わしたキャラクタ（アバター）を衣服、帽子、アクセサリー等の装飾品で装飾する場合、アイテムの種類（上着、ズボン、スカート、帽子、靴等）、型（長袖、半袖、丈の長さ等）、サイズ（各部のサイズ、その比率等）、色（赤、青、白、黒等）、柄（ストライプ、チェック等）、素材（綿、絹、レザー等）が評価用情報として登録される。また、電子ゲームのキャラクタに武器、防具等を装備させる場合、アイテムの種類（武器、防具、道具等）、特徴（火の攻撃・防御、水の攻撃・防御等）が評価用情報として登録される。ただし、評価用情報はこれらの例に限定されるものではない。

また、アイテムを説明する文章を評価用情報として登録しておいてもよい。この場合、形態素解析法等を適用して当該文章からアイテムの特徴を表すキーワードを抽出して用いるようにすればよい。

なお、アイテムは、アイテム評価装置１００で実行されるアプリケーションにおいて所定の処理が行われた際にユーザ（プレイヤ）に与えられるようにすればよい。例えば、アイテム評価装置１００においてアバターを用いたアプリケーションが実行されている際にユーザにアイテムが付与されようにすればよい。また、アイテム評価装置１００において実行される電子ゲームにおいて何らかのイベントが発生した際にプレイヤにアイテムが付与されるようにすればよい。ユーザが取得したアイテムは、ユーザデータベースに登録される。ユーザデータベースは、記憶部１２に記憶される。

ユーザデータベースは、図５に示すように、ユーザが取得したアイテムを特定するアイテムＩＤ及び取得した個数を関連付けて登録したデータベースである。ユーザデータベースは、アイテム評価装置１００で処理されるアプリケーションにおいてユーザに対して新たなアイテムが付与される度に更新される。

以下、図６のフローチャートを参照しつつ、アイテムデータベースに登録された情報を用いてアイテムを自動的に評価するアイテム評価処理について説明する。アイテム評価処理は、処理部１０においてアイテム評価プログラムを実行することによって実現される。

ステップＳ１０では、ユーザからキャラクタを装飾するアイテムの選択を受け付けるアイテム選択処理が行われる。このステップでの処理によってアイテム評価装置１００はアイテム選択手段として機能する。

処理部１０は、記憶部１２に登録されているユーザデータベースを参照して、出力部１６にユーザに与えられたアイテムの一覧を表示させる。ユーザは、表示された一覧を確認しながら、キャラクタを装飾するアイテムを選択する。このとき、アイテムデータベースを参照して、図２に示すように、ユーザに与えられたアイテムを表わす画像データを読み出して表示させ、ユーザにアイテムを選択させることが好適である。処理部１０は、ユーザによって選択されたアイテムのアイテムＩＤを選択アイテムデータベースとして記憶部１２に記憶させる。アイテムは複数選択してもよい。

アイテム評価装置１００においてアバターが用いられている場合、アバターを修飾する衣服、帽子、アクセサリー等のアイテムをプレイヤに選択させる。例えば、図２の左下のようにアイテムＡ０１，Ａ０２が選択された場合、図７に示すように選択アイテムデータベースが登録される。また、アイテム評価装置１００において電子ゲームが実行されている場合、電子ゲームに登場するキャラクタを修飾する武器、防具、道具等のアイテムをプレイヤに選択させればよい。

ステップＳ１２では、選択されたアイテム又はその組み合わせに関して時間的に変動する関連情報を取得するアイテム関連情報取得処理が行われる。このステップでの処理によってアイテム評価装置１００はアイテム関連情報取得手段として機能する。

処理部１０は、情報通信網１０２を介して選択されたアイテム又はその組み合わせについて評価するためのアイテム関連情報を取得する。ここで、アイテム関連情報は、時間的に変動する要素に関する情報とする。例えば、アイテム関連情報は、季節、天候、流行に関する情報とすることが好適である。

このとき、処理部１０は、アイテム関連情報を自動的に取得することが好適である。具体的には、情報通信網１０２にアップされているウェブサイトやブログ等をスクリーニングして特定の情報に関連付けられている情報をアイテム関連情報として抽出して取得する。

ここで、スクリーニングに用いられる「特定の情報」は、時間的に変動する情報に関係する情報とすることが好適である。例えば、「季節」、「天候」、「流行」に関するキーワードを「特定の情報」として、情報通信網１０２にアップされているウェブサイトやブログをスクリーニングし、これらのキーワードに関連付けてアップされている情報をアイテム関連情報として検出する。

このようなキーワードを用いてインターネット等の情報通信網１０２を検索することによって、これらのキーワードに関連付けられている単語、文章、画像等の情報を情報網から抽出することができる。さらに、情報通信網１０２への情報の投稿日時を参照することによって、過去の時点に遡ってこれらのキーワードに関連付けられていた単語、文章、画像等の情報を情報網から抽出することもできる。

例えば、「季節」に関して検索を行った場合、「春」「夏」「秋」「冬」「春咲」「桜」「海」等の単語が情報網から抽出される。そして、これらの単語を含む文章、記事、投稿、ウェブサイト等の情報の数の時間的変化、これらの単語の検索頻度のランキング、これらの単語の検索頻度の上昇率等の情報を得ることができる。また、抽出された「春」「夏」「秋」「冬」「春咲」「桜」「海」等の単語に関連付けられている別の単語をさらに抽出し、それらの単語を含む文章、記事、投稿、ウェブサイト等の情報の数の時間的変化、それらの単語の検索頻度のランキング、それらの単語の検索頻度の上昇率等の情報を得ることができる。同様に、「天候」に関して検索を行うことによって、「晴れ」「曇」「雨」「雪」「雷雨」「台風」「猛暑」等の単語を抽出することができ、これらの単語を含む文章、記事、投稿、ウェブサイト等の情報の数の時間的変化、これらの単語の検索頻度のランキング、これらの単語の検索頻度の上昇率等の情報を得ることができる。さらに、抽出された「晴れ」「曇」「雨」「雪」「雷雨」「台風」「猛暑」等の単語に関連付けられている別の単語をさらに抽出し、それらの単語を含む文章、記事、投稿、ウェブサイト等の情報の数の時間的変化、それらの単語の検索頻度のランキング、それらの単語の検索頻度の上昇率等の情報を得ることができる。また、「流行に関して検索を行うことによって、「ファッション」「トレンド」「流行り」「アイテム」「おしゃれ」等の単語を抽出することができ、これらの単語を含む文章、記事、投稿、ウェブサイト等の情報の数の時間的変化、これらの単語の検索頻度のランキング、これらの単語の検索頻度の上昇率等の情報を得ることができる。さらに、抽出された「ファッション」「トレンド」「流行り」「アイテム」「おしゃれ」等の単語に関連付けられている別の単語をさらに抽出し、それらの単語を含む文章、記事、投稿、ウェブサイト等の情報の数の時間的変化、それらの単語の検索頻度のランキング、それらの単語の検索頻度の上昇率等の情報を得ることができる。

このように、インターネット等の情報網をスクリーニングすることによって、情報網にアップされている単語、文章、記事、投稿、ウェブサイト等の情報の数の時間的変化、検索頻度のランキング、検索頻度の上昇率等の情報をアイテム関連情報として得ることができる。

スクリーニングで得られた情報は、図８に示すように、アイテム関連情報データベースに登録される。図８では、過去３ヶ月（２ヶ月前、１ヶ月前、今月）における関連情報に対する投稿数、検索ランキング、検索頻度の上昇率の情報を抽出した結果を登録した例を示している。

なお、アイテム関連情報の取得方法は、特に限定されるものではなく、評価対象となるアイテムについて時間的に変動する情報を抽出できるものであればよい。例えば、ビッグデータから情報を抽出するためのデータマイニング方法等が適用できる。

また、スクリーニングを行う際に、ステップＳ１０において選択されたアイテムに関連付けて登録されている評価用情報を用いてもよい。すなわち、評価用情報を含む記事、投稿、ウェブサイト等の数の時間的変化、検索頻度のランキング、検索頻度の上昇率等の情報を得ることができる。また、評価用情報と「特定の情報」とを組み合わせてスクリーニングを行ってもよい。

ステップＳ１４では、取得されたアイテム関連情報に基づいて、選択されたアイテム又はその組み合わせについて評価値を決定するアイテム評価値決定処理が行われる。このステップでの処理によってアイテム評価装置１００はアイテム評価値決定手段として機能する。

処理部１０は、ステップＳ１０において選択されたアイテムのアイテムＩＤを記憶部１２から読み出し、アイテムデータベースを参照して読み出されたアイテムＩＤに関連付けられている評価用情報を読み出す。複数のアイテムが選択されている場合、それぞれのアイテムについて評価用情報を読み出す。そして、処理部１０は、読み出された評価用情報とステップＳ１２において取得されたアイテム関連情報との関係に基づいて選択されたアイテム又はその組み合わせに対する評価値を決定する。

例えば、アイテム関連情報として抽出された関連情報の投稿数に基づいて、選択されているアイテムの評価値を決定することができる。処理部１０は、選択データベースを参照して、選択されているアイテムの１つを着目アイテムとしてそのアイテムのアイテムＩＤを読み出す。また、アイテムデータベースを参照して、読み出されたアイテムＩＤに関連付けられている評価用情報を読み出す。そして、アイテム関連情報データベースを参照して、読み出された評価用情報に対応する関連情報を抽出し、その関連情報の投稿数に基づいて着目アイテムの評価値を決定する。なお、評価用情報と関連情報とが対応するとは、評価用情報が関連情報を含む場合や関連情報が評価用情報を含む場合等、評価用情報と関連情報とが予め定められた関係を満たすことを意味する。

このとき、読み出された評価用情報に対応する関連情報を抽出し、その関連情報の投稿数が多いほど、アイテムの評価値を高くすることが好適である。これによって、世間での注目度が高い関連情報に対応する評価用情報に関連付けられているアイテムの評価を高くすることができる。

例えば、図８のアイテム関連情報データベースでは、「春」という関連情報の今月の投稿数は１５００であり、「冬」という関連情報の今月の投稿数は３０であるので、「春物」という評価用情報と関連付けられているアイテムＩＤ「Ａ０１」のアイテムの評価値は、「冬物」という評価用情報と関連付けられているアイテムＩＤ「Ａ０３」のアイテムの評価値より高くする。

同様に、アイテム関連情報として抽出された検索ランキングに基づいて、選択されたアイテムの評価値を決定することもできる。処理部１０は、選択データベースを参照して、選択されているアイテムの１つを着目アイテムとしてそのアイテムのアイテムＩＤを読み出す。また、アイテムデータベースを参照して、読み出されたアイテムＩＤに関連付けられている評価用情報を読み出す。そして、アイテム関連情報データベースを参照して、読み出された評価用情報に対応する関連情報を抽出し、その関連情報の検索ランキングに基づいて着目アイテムの評価値を決定する。

このとき、読み出された評価用情報に対応する関連情報を抽出し、その関連情報の検索ランキングが高いほど、アイテムの評価値を高くすることが好適である。これによって、世間での注目度が高い関連情報に対応する評価用情報に関連付けられているアイテムの評価を高くすることができる。

例えば、図８のアイテム関連情報データベースでは、「春」という関連情報の今月の検索ランキングは３０位であり、「冬」という関連情報の今月の検索ランキングは圏外であるので、「春物」という評価用情報と関連付けられているアイテムＩＤ「Ａ０１」のアイテムの評価値は、「冬物」という評価用情報と関連付けられているアイテムＩＤ「Ａ０３」の評価値より高くする。

このように、関連情報の投稿数や検索ランキングを用いることによって、世間での注目度に基づいてアイテムを評価することができる。

また、例えば、アイテム関連情報として抽出された関連情報の検索頻度の上昇率に基づいて、選択されているアイテムの評価値を決定することができる。処理部１０は、選択データベースを参照して、選択されているアイテムの１つを着目アイテムとしてそのアイテムのアイテムＩＤを読み出す。また、アイテムデータベースを参照して、読み出されたアイテムＩＤに関連付けられている評価用情報を読み出す。そして、アイテム関連情報データベースを参照して、読み出された評価用情報に対応する関連情報を抽出し、その関連情報の検索頻度の上昇率に基づいて着目アイテムの評価値を決定する。

このとき、読み出された評価用情報に対応する関連情報を抽出し、その関連情報の検索頻度の上昇率が高いほど、アイテムの評価値を高くすることが好適である。これによって、世間での注目度が高まってきた関連情報に対応する評価用情報に関連付けられているアイテムの評価を高くすることができる。すなわち、現在の注目度ではなく、過去からの注目度の高まりに応じてアイテムを評価することができる。

例えば、図８のアイテム関連情報データベースでは、「春」という関連情報の今月の検索頻度の上昇率は８０であり、「冬」という関連情報の今月の検索頻度の上昇率は圏外であるので、「春物」という評価用情報と関連付けられているアイテムＩＤ「Ａ０１」のアイテムの評価値は、「冬物」という評価用情報と関連付けられているアイテムＩＤ「Ａ０３」のアイテムの評価値よりも高くする。

同様に、関連情報の投稿数から投稿数の上昇率を求めて、関連情報の投稿数の上昇率に基づいて、選択されているアイテムの評価値を決定してもよい。また、検索ランキングの上昇率を求めて、検索ランキングの上昇率に基づいて、選択されているアイテムの評価値を決定してもよい。

また、１つのアイテムに複数の評価用情報が登録されている場合、それぞれの評価用情報に対する評価値を求めてもよい。この場合、複数の評価用情報に対して求められた評価値に基づいてアイテムの評価値を決定すればよい。例えば、複数の評価用情報に対して求められた評価値の和をアイテムの評価値とすればよい。

なお、アイテム関連情報に基づいてアイテムの評価値を決定する方法は、これらに限定されるものではなく、時間的に変動する関連情報に基づいてアイテムの評価値を決定するものであればよい。

また、アイテムの評価は、１種類のアイテム関連情報に基づいて行う必要はなく、複数種類のアイテム関連情報を用いて行ってもよい。例えば、関連情報の投稿数、検索ランキング及び検索頻度の上昇率を引数とする評価関数を用いてアイテムの評価値を算出するようにしてもよい。

ステップＳ１６では、決定されたアイテムの評価値を用いた処理が行われる。処理部１０は、ステップＳ１４において決定されたアイテムの評価値を用いてアプリケーション上の処理を行う。

例えば、キャラクタ（アバター）に身に付けさせる衣服、帽子、アクセサリー等のアイテムの評価値に応じて、ユーザがキャラクタに流行に沿ったアイテムを身につけてさせているか否かの判断に用いることができる。アイテムの評価値が高いほど、ユーザにポイントを付与したり、キャラクタ（アバター）のランキングを高くしたりする等の処理を行うことができる。また、例えば、電子ゲームにおいてプレイヤが操作するキャラクタに装備させる武器、防具、道具、魔法等のアイテムの評価値は、武器の攻撃力、防具の守備力、魔法の効果等の補正値として用いることができる。なお、アプリケーションにおいてアイテムの評価値をどのように処理に供するかは限定されるものではない。

＜変形例＞
上記実施の形態では、キャラクタを装飾するために現在選択されているアイテムに基づいて評価値を決定したが、過去に選択されていたアイテムに対して評価値を決定するようにしてもよい。

図９に示すように、過去に選択されていたアイテムを選択した日時に関連付けて履歴データベースに登録しておき、ステップＳ１２において現在取得されたアイテム関連情報に基づいて履歴データベースに登録されているアイテム又はその組み合わせについて評価値を決定する。履歴データベースに登録されているアイテムに対する評価値の決定は、上記実施例と同様に行えばよい。

このようにして決定された過去に選択されたアイテムに対する評価値は、アプリケーションでの処理に利用することができる。例えば、キャラクタ（アバター）に身に付けさせる衣服、帽子、アクセサリー等のアイテムの評価値は、将来の流行を先読みしてアイテムを身に付けさせている否かのランキング評価等に用いることができる。なお、アプリケーションにおいてアイテムの評価値をどのように処理に供するかは限定されるものではない。

１０処理部、１２記憶部、１４入力部、１６出力部、１８通信部、１００アイテム評価装置、１０２情報通信網。

Claims

キャラクタを装飾するためのアイテムを評価するためのアイテム評価装置であって、
前記アイテムと、前記アイテムの特徴を示す情報である評価用情報と、を関連付けたアイテムデータベースを記憶するアイテムデータベース記憶手段と、
ユーザから前記キャラクタを装飾するアイテムの選択を受け付けるアイテム選択手段と、
時間的に変動する情報に関係する特定の情報をキーとして情報通信網をスクリーニングして時間的に変動する関連情報を取得し、取得された関連情報をアイテム関連データベースとしてアイテム関連データベース記憶手段に記憶させるアイテム関連情報取得手段と、
前記アイテム関連データベースに記憶されている関連情報のうち、前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する関連情報に基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定するアイテム評価値決定手段と、
を備えることを特徴とするアイテム評価装置。
請求項１に記載のアイテム評価装置であって、
前記特定の情報は、季節、天候、流行の少なくとも１つに関する情報であることを特徴とするアイテム評価装置。
請求項１又は２に記載のアイテム評価装置であって、
前記アイテム関連情報取得手段は、前記特定の情報に加えて、前記アイテムデータベースに前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて記憶されている評価用情報をキーとして情報通信網をスクリーニングして前記関連情報を取得することを特徴とするアイテム評価装置。
請求項１〜３のいずれか１項に記載のアイテム評価装置であって、
前記アイテム関連情報取得手段は、前記関連情報として検索情報の投稿数、検索ランキング、検索頻度の上昇率及び投稿数の上昇率の少なくとも１つを取得し、前記アイテム関連データベースとしてアイテム関連データベース記憶手段に記憶させ、
前記アイテム評価値決定手段は、前記アイテム関連データベースに記憶されている関連情報のうち、前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する検索情報の投稿数、検索ランキング、検索頻度の上昇率及び投稿数の上昇率の少なくとも１つに基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定することを特徴とするアイテム評価装置。
請求項１〜４のいずれか１項に記載のアイテム評価装置であって、
前記アイテム選択手段において過去に選択されたアイテム又はその組み合わせの履歴情報を記憶する履歴記憶手段をさらに備え、
前記アイテム評価値決定手段は、前記アイテム関連情報取得手段において現在取得された前記関連情報のうち、前記履歴記憶手段に記憶されているアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する関連情報に基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定することを特徴とするアイテム評価装置。
請求項１〜５のいずれか１項に記載のアイテム評価装置であって、
前記キャラクタは、人を表わしたキャラクタであり、前記アイテムは、人を装飾する装飾品を表わしたアイテムであることを特徴とするアイテム評価装置。
キャラクタを装飾するためのアイテムを評価するためのアイテム評価プログラムであって、
前記アイテムと、前記アイテムの特徴を示す情報である評価用情報と、を関連付けたアイテムデータベースを記憶するアイテムデータベース記憶手段を備えるコンピュータを、
前記アイテムと、前記アイテムの特徴を示す情報である評価用情報と、を関連付けたアイテムデータベースを記憶するアイテムデータベース記憶手段と、
ユーザから前記キャラクタを装飾するアイテムの選択を受け付けるアイテム選択手段と、
時間的に変動する情報に関係する特定の情報をキーとして情報通信網をスクリーニングして時間的に変動する関連情報を取得し、取得された関連情報をアイテム関連データベースとしてアイテム関連データベース記憶手段に記憶させるアイテム関連情報取得手段と、
前記アイテム関連データベースに記憶されている関連情報のうち、前記アイテム選択手段において選択されたアイテムに関連付けて前記アイテムデータベースに記憶されている評価用情報に対応する関連情報に基づいて当該アイテム自体に対する評価値を決定するアイテム評価値決定手段と、
して機能させることを特徴とするアイテム評価プログラム。