JP5919114B2 - 商品購入支援装置及び仮想試着装置並びに商品購入支援プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、衣料品，装飾品等の服飾品の購入を支援する商品購入支援装置及び服飾品の試着を仮想的に行う仮想試着装置並びにコンピュータを商品購入支援装置として機能させるための商品購入支援プログラムに関する。

近年、人物を撮影した画像データに、衣料品，装飾品等の服飾品を撮影した画像データを重ね合わせた合成画像を形成する技術が知られている。この技術を利用することで、服飾品の購入を検討している顧客が、その服飾品を実際に身に着けることなく着用したイメージを捉えることができる。

しかしながら、服飾品を着用したイメージが良かったので購入したが、過去に類似したものを購入していた場合、顧客は、同じような服飾品を２品以上所有することとなる。このため、服飾品を購入する際には、試着のイメージだけでなく、過去に類似したものを購入したことがあるかという情報も重要な判断基準となる。

特開２００２−０３２６４０号公報

本発明が解決しようとする課題は、購入予定商品に類似したものを顧客が過去に購入したことがあるときに知らせることができ、顧客の商品購入を有効に支援できる商品購入支援装置及びこのような商品購入支援機能を備えた仮想試着装置を提供しようとするものである。

一実施形態において、商品購入支援装置は、顧客識別入力手段と、商品識別入力手段と、検出手段と、一致判定手段と、類似度判定手段と、出力手段とを備える。顧客識別入力手段は、顧客を識別可能な顧客識別情報の入力を受け付ける。商品識別入力手段は、顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報の入力を受け付ける。検出手段は、各商品の前記商品識別情報に関連付けて、当該商品の種別情報、柄情報及び色情報を含む商品データレコードを、柄情報及び色情報については類似しているほど近似する値をとるように数値化して記憶する商品データベースから、商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品の商品データレコードと、顧客識別入力手段を介して入力された顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品の商品データレコードとを検出する。一致判定手段は、検出された購入済商品の商品データレコードのなかに購入予定商品の商品データレコードに含まれる種別情報と一致する種別情報を含む商品データレコードが存在するか判定する。類似度判定手段は、種別情報が一致する商品データレコードが存在すると判定された場合、その種別情報が一致する購入予定商品の商品データレコードと購入済商品の商品データレコードとについて、双方の柄情報を表す数値の差分と、双方の色情報を表す数値の差分とをそれぞれ求め、これらの差分の合計値により購入予定商品に対する購入済商品の類似度を判定する。出力手段は、類似度判定手段による判定結果を出力する。

また仮想試着装置は、顧客識別入力手段、商品識別入力手段、検出手段及び一致判定手段に加えて、撮影手段、類似度算出手段、出力手段及び購入予定商品試着手段を備える。撮影手段は、顧客を撮影する。類似度算出手段は、一致判定手段により種別情報が一致する商品データレコードが存在すると判定された場合、その種別情報が一致する購入予定商品の商品データレコードと購入済商品の商品データレコードとについて、双方の柄情報を表す数値の差分と、双方の色情報を表す数値の差分とをそれぞれ求め、これらの差分の合計値が小さいほど類似度が大きくなるように購入予定商品に対する購入済商品の類似度を算出する。出力手段は、類似度算出手段により算出された類似度が所定の第１のしきい値以上の購入済商品を出力する。購入予定商品試着手段は、類似度算出手段により算出された類似度が第１のしきい値以上の購入済商品が存在しないとき、撮影手段で撮影された顧客の画像データに購入予定商品の画像を重ね合わせて表示する。

本実施形態のシステム構成図。 商品データベースに保存される商品データレコードの構成図。 画像データベースに保存される画像データレコードの構成図。 推奨商品データベースに保存される推奨商品データレコードの構成図。 顧客データベースに保存される顧客データレコードの構成図。 試着室端末を備えた試着室を示す斜視図。 試着室端末の要部構成を示すブロック図。 試着室端末のＣＰＵが商品購入支援プログラムに従って実行する情報処理の手順を示す流れ図。 図８におけるお進め商品連作処理の手順を具体的に示す流れ図。

以下、実施形態について、図面を用いて説明する。なお、この実施形態は、商品として衣料品を販売する店の試着室１３に備えられる試着室端末１２に、商品購入支援機能と仮想試着機能とを持たせた場合である。

図１は、試着室端末１２を備えた店舗のシステム構成図である。本システムは、仮想試着システム１０とＰＯＳシステム２０とを含む。
仮想試着システム１０は、試着支援サーバ１１と、試着室１３毎に設置される複数の試着室端末１２と、インターネット等のネットワーク１４とを備える。試着支援サーバ１１は、ネットワーク１４を介して各試着室端末１２と双方向通信自在に接続される。ネットワーク１４には、ＰＯＳシステム２０のＰＯＳサーバ２１も接続される。ＰＯＳシステム２０は、ＰＯＳサーバ２１と、複数のＰＯＳ端末２２と、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク２３とを備える。ＰＯＳサーバ２１は、ネットワーク２３を介して各ＰＯＳ端末２２と双方向通信自在に接続される。ＰＯＳ端末２２は、客が購入した商品の販売データを登録処理する。ＰＯＳサーバ２１は、各ＰＯＳ端末２２で登録処理された各商品の販売データを、ネットワーク２３を介して収集し集計して、店舗全体の売上、在庫等を管理する。

試着支援サーバ１１は、商品データベース１５、画像データベース１６、推奨商品データベース１７及び顧客データベース１８を管理する。商品データベース１５は、店で販売される商品（衣料品）に関するデータを保存する。画像データベース１６は、各商品（衣料品）の画像データを保存する。推奨商品データベース１７は、衣料品のカテゴリ別に推奨商品に関するデータを保存する。顧客データベース１８は、会員となった顧客に関するデータを保存する。

図２は、商品データベース１５に保存される商品データレコード１５Ｒの構成図である。図２に示すように、商品データレコード１５Ｒは、商品ＩＤ、分類種別、タイプ種別、商品名、価格、在庫数、柄情報、色情報等の項目を含む。商品ＩＤは、商品を個々に識別するために割当てられる固有のコード（商品識別情報）である。分類種別は、対応する商品ＩＤによって識別される商品の衣料品分類（スーツ、ワンピース、ジャケット、ワイシャツ、ネクタイ等）を特定するコードである。タイプ種別は、対応する商品ＩＤによって識別される商品のタイプ（例えば衣料品分類が「スーツ」であれば、シングル２つボタン、シングル３つボタン、ダブル２つボタン、ダブル３つボタン等）を特定するコードである。

商品名、価格、在庫数、柄情報及び色情報は、対応する商品ＩＤによって識別される商品のデータである。在庫数は、対応する商品ＩＤによって識別される商品の入荷時に入荷数がセットされ、その後、ＰＯＳシステム２０にて当該商品が販売登録される毎に登録点数が減算される。柄情報及び色情報は、対応する商品ＩＤによって識別される商品の柄と色をそれぞれ数値化したもので、類似しているほど近似した値を取る。

本実施形態では、柄情報及び色情報は、それぞれ“１”から“４０”の範囲で数値化される。つまり、柄情報が“１”の商品の場合、柄情報が“２”の他の商品は最も柄情報が類似しており、柄情報が“４０”の他の商品は最も柄情報が類似していないと言える。柄情報が“２０”の商品の場合には、柄情報が“１９”または“２１”の他の商品は最も柄情報が類似しており、柄情報が“４０”の他の商品は最も柄情報が類似していないと言える。この点は、色情報についても同様である。

図３は、画像データベース１６に保存される画像データレコード１６Ｒの構成図である。図３に示すように、画像データレコード１６Ｒは、商品ＩＤと商品画像データとを含む。商品画像データは、対応する商品ＩＤによって識別される商品（衣料品）を撮影した二次元画像のデータである。

図４は、推奨商品データベース１７に保存される推奨商品データレコード１７Ｒの構成図である。図４に示すように、推奨商品データレコード１７Ｒは、分類識別、タイプ識別、推奨商品数及びこの商品数分の商品ＩＤを含む。分類識別及びタイプ識別は、前述したとおりである。推奨商品数は、対応する分類識別及びタイプ識別によって特定される商品（衣料品）のカテゴリと同一カテゴリの商品の中で推奨される品の数である。推奨商品データレコード１７Ｒには、この推奨商品の商品ＩＤが一括してセットされる。

図５は、顧客データベース１８に保存される顧客データレコード１８Ｒの構成図である。図５に示すように、顧客データレコード１８Ｒは、顧客ＩＤと、この顧客ＩＤによって特定される顧客の性別、氏名及び購入済商品情報を含む。購入済商品情報は、対応する顧客が過去に購入した衣料品に関する情報であり、この情報には、分類識別、タイプ識別、商品名、柄情報、色情報、商品画像データ、購入日付等が含まれる。

購入済商品情報は、ＰＯＳシステム２０で登録処理される商品販売データに基づいて追加される。すなわちＰＯＳ端末２２には、顧客ＩＤを読取るためのリーダが設けられている。このリーダで顧客ＩＤが読取られるとともに、客が購入する商品の販売データがＰＯＳ端末２２に入力されると、ＰＯＳサーバ２１は、当該商品の商品ＩＤと顧客ＩＤとを関連付けて、ネットワーク１４を通じて試着支援サーバ１１に送信する。試着支援サーバ１１は、商品データベース１５及び画像データベース１６を検索して、当該商品ＩＤで特定される商品の分類識別、タイプ識別、商品名、柄情報、色情報、商品画像データ等を取得して購入済商品情報を作成する。そして試着支援サーバ１１は、顧客データベース１８を検索して、当該顧客ＩＤを含む顧客データレコード１８Ｒに、前記購入済商品情報を追加登録する。

なお、購入済商品情報は、当該仮想試着システム１０が構築されている店舗のＰＯＳシステム２０から得られる情報に限定されるものではない。例えばネットワーク１４に他の店舗のＰＯＳシステムのＰＯＳサーバも接続することによって、同一顧客が他の店舗で購入した衣料品の情報を顧客データベース１８に追加登録することも可能である。

図６は、前記試着室端末１２を備えた試着室１３を示す斜視図である。試着室１３は、図６に示すように、上面と正面の一部とが開口した直方体形状を有する。試着室１３の正面の開口部分は、顧客が出入するための出入口３１となる。出入口３１には、布製のカーテン３２が図示しないカーテンレールによって開閉自在に取り付けられる。なお、試着室３の出入口３１は、カーテン３２の代わりに、例えばスライド開閉自在な扉を設けてもよい。

図６では、カーテン３２を開いた状態の試着室１３を示しているため、試着室１３の中を視認できる。図６に示すように、試着室１３の中の背面側の壁には、商品である服飾品を試着する顧客の画像を表示する試着室端末１２が取り付けられる。そして、この試着室端末１２の上方位置に、蛍光灯である照明３３が取り付けられる。

試着室端末１２は、厚みのある平板状のハウジング３４を備える。そしてこのハウジング３４に対して、例えば液晶ディスプレイからなる表示部３５と、試着室１３に入って商品を試着する人物を撮影する撮影手段としてのカメラ３６とが取り付けられる。表示部３５の表示面には、操作手段であるタッチパネルセンサ３７が重ねて配置される。また、バーコードを読み取るためのスキャナ３８と、顧客カードを読取るためのカードリーダ３９とが、ハウジング３４の近傍に取り付けられる。

スキャナ３８とカードリーダ３９とは、試着室端末１２との間でデータ通信可能に有線接続される。バーコードは、衣料品に付された商品タグに印刷されており、当該商品タグが付された衣料品の商品ＩＤを表わす。顧客カードには、当該カードを所有する顧客の顧客ＩＤが記録されている。ここに、スキャナ３８は、顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報（商品ＩＤ）の入力手段を構成する。カードリーダ３９は、顧客を識別可能な顧客識別情報（顧客ＩＤ）の入力手段を構成する。

試着室１３の上面には、細長い円柱状のポール４１が立設される。ポール４１の先端部には、例えば赤色を発光可能な発光部４２が設けられる。発光部４２は、ポール４１を通る図示しない通信線によって試着室端末１２と接続されており、試着室端末１２のＣＰＵ（Central Processing Unit）５１（図７参照）によって動作制御を受ける。なお、ＣＰＵ５１による動作制御を受けていない状態では、発光部４２は発光動作をしていない。

図７は、試着室端末１２の要部構成を示すブロック図である。試着室端末１２は、制御部本体としてＣＰＵ５１を備える。また、主記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）５２及びＲＡＭ（Random Access Memory）５３と、不揮発性メモリであるフラッシュメモリ５４とを備える。ＲＯＭ５２，ＲＡＭ５３及びフラッシュメモリ５４は、アドレスバス，データバス等のバスライン５５を介してＣＰＵ５１に接続される。

また試着室端末１２は、ＣＰＵ５１に、バスライン５５を介して、通信インターフェース５６、スキャナインターフェース５７、カメラコントローラ５８、表示コントローラ５９、タッチパネルコントローラ６０、カードリーダコントローラ６１及び出力ポート６２を接続する。

通信インターフェース５６は、前記ネットワーク１４に接続され、このネットワーク１４を介して前記試着支援サーバ１１との間で行われるデータ通信を司る。スキャナインターフェース５７は、前記スキャナ３８で読み取られたバーコードデータを取り込む。カメラコントローラ５８は、前記カメラ３６の撮影動作を制御する。表示コントローラ５９は、前記表示部３５の画面表示を制御する。タッチパネルコントローラ６０は、前記タッチパネルセンサ３７からの出力信号によりタッチ位置の座標データを検出する。カードリーダコントローラ６１は、前記カードリーダ３９を制御して、顧客カードから読取ったデータ（顧客ＩＤ）を取り込む。出力ポート６２は、前記発光部４２に対して発光オン、オフの信号を出力する。

ＲＯＭ５２には、商品購入支援プログラムや試着支援プログラム等の固定的データが格納される。ＲＡＭ５３には、カメラ３６で撮影された画像データや、スキャナ３８によって読取られたバーコードで特定される商品のデータ等の可変的データが格納される。

かかる構成の試着室端末１２のＣＰＵ５１は、初期状態として、表示部３５にスタートボタンを表示させる。そして、タッチパネルセンサ３７からの信号によりスタートボタンがタッチされたことを検出すると、商品購入支援プログラムを起動する。このプログラムの起動により、ＣＰＵ５１は、図８の流れ図に示す手順の処理を開始する。

先ず、ＣＰＵ５１は、試着システムを利用する顧客の顧客ＩＤの入力を受け付ける（ＳＴ１：顧客識別入力手段）。このときＣＰＵ５１は、表示部３５に、顧客カードのデータをカードリーダ３９で読取らせる旨のメッセージを表示させて、顧客に顧客ＩＤの入力を促す。カードリーダ３９によって顧客カードに記録されている顧客ＩＤが読み取られると（ＳＴ１にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、その顧客ＩＤを含む顧客データベース１８の検索コマンドを試着支援サーバ１１に送信する。

このコマンドを受信した試着支援サーバ１１は、顧客データベース１８を検索して、当該コマンド中の顧客ＩＤを含む顧客データレコード１８Ｒを読出し、コマンド送信元の試着室端末１２に送信する。この顧客データレコード１８Ｒを受信した試着室端末１２のＣＰＵ５１は、顧客データレコード１８Ｒから購入済商品情報を全て取得し、ＲＡＭ５３の購入済商品情報エリアに格納する（ＳＴ２）。

次に、ＣＰＵ５１は、購入予定商品（衣料品）の商品ＩＤの入力を受け付ける（ＳＴ３：商品識別入力手段）。このときＣＰＵ５１は、表示部３５に、購入予定商品の商品タグに印刷されているバーコードをスキャナ３８で読取らせる旨のメッセージを表示させて、顧客に商品ＩＤの入力を促す。スキャナ３８によって購入予定商品に付されている商品タグのバーコードが読み取られると（ＳＴ３にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、その商品ＩＤを含む商品データベース１５の検索コマンドを試着支援サーバ１１に送信する。

このコマンドを受信した試着支援サーバ１１は、商品データベース１５を検索して、当該コマンド中の商品ＩＤを含む商品データレコード１５Ｒを読出し、コマンド送信元の試着室端末１２に送信する。この商品データレコード１５Ｒを受信した試着室端末１２のＣＰＵ５１は、商品データレコード１５Ｒから分類識別、タイプ識別、商品名、価格、在庫数、柄情報、色情報等の商品情報を取得し、ＲＡＭ５３の購入予定商品エリアに格納する（ＳＴ４）。

次に、ＣＰＵ５１は、当該顧客が過去に購入した購入済商品毎に、購入予定商品との類似度Ｘを算出する（ＳＴ５）。具体的には、購入予定商品と各購入済商品とについて、分類種別、タイプ種別、柄情報及び色情報をそれぞれ比較して類似度を算出する。先ず、双方の分類種別を比較する。そして分類種別が異なる場合には、類似度Ｘを“０”とする。分類種別が一致する場合には、双方のタイプ種別を比較する。そしてタイプ種別が異なる場合には、類似度Ｘを“１０”とする。タイプ種別も一致する場合には、双方の柄情報を示す数値の差分ΔＡを取る。また、双方の色情報を示す数値の差分ΔＢも取る。そして、下記（１）式により類似度Ｘを算出する。

Ｘ＝１００−（ΔＡ＋ΔＢ） …（１）
前述したように、本実施形態では、柄情報及び色情報をそれぞれ“１”から“４０”の範囲で数値化しているので、分類種別及びタイプ種別の両方が一致する場合の類似度Ｘは、“２０”から“１００”の範囲で変化する。そして、類似度Ｘが大きいほど、購入予定商品と購入済商品とは類似していると言える。

こうして、購入済商品毎に購入予定商品との類似度Ｘが算出されたならば、ＣＰＵ５１は、類似度Ｘが、“１０”以上の任意の値である第１のしきい値Ｓ１以上の購入済商品が存在するか否かを判定する（ＳＴ６：類似度判定手段）。

第１のしきい値Ｓ１を、例えば“１０”と設定した場合、購入予定商品と分類種別が同一の購入済商品が１品でも存在すると、ステップＳＴ６にて“ＹＥＳ”と判定される。また、第１のしきい値Ｓ２を、例えば“６０”と設定した場合には、購入予定商品と分類種別及びタイプ種別が同一の購入済商品であって、柄情報の差分ΔＡと色情報の差分ΔＢとの合計が“４０”以下の購入済商品が存在したならば、ステップＳＴ６にて“ＹＥＳ”と判定される。

類似度Ｘが第１のしきい値Ｓ１以上の購入済商品が存在しない場合（ＳＴ６にてＮＯ）、ＣＰＵ５１は、ステップＳＴ９の処理に進む。これに対し、類似度Ｘが第１のしきい値Ｓ１以上の購入済商品が存在する場合には（ＳＴ６にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、類似度Ｘが第１のしきい値Ｓ１以上の購入済商品の情報を購入済商品情報エリアから読出し、類似商品エリアに格納する。そしてＣＰＵ５１は、この類似商品エリアに情報が格納された購入済商品のリストを作成し、表示部３５に表示させる（ＳＴ７：出力手段）。

リストは、購入済商品の画像を類似度Ｘが高い順または低い順に並べたものとする。あるいは、購入済商品の画像を購入日付の古い順または新しい順に並べたものとする。リストには、「お勧め検索」をするか否かを宣言するためのボタン画像と、顧客に宣言を促すメッセージとが併せて表示される。

ＣＰＵ５１は、「お勧め検索」をするか否かの宣言入力を待機する（ＳＴ８）。タッチパネルセンサ３７からの信号により、「お勧め検索」をしない旨が宣言された場合には（ＳＴ８にてＮＯ）、ＣＰＵ５１は、ステップＳＴ９の処理に進む。これに対し、「お勧め検索」をする旨が宣言された場合には（ＳＴ８にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、ステップＳＴ１０の処理に進む。

ステップＳＴ９では、ＣＰＵ５１は、購入予定商品での試着処理を実行する（購入予定商品試着手段）。この処理は、試着支援プログラムに従う。すなわちＣＰＵ５１は、表示部３５に「撮影」ボタンを表示させ、タッチされるのを待機する。「撮影」ボタンがタッチされると、ＣＰＵ５１は、カメラ３６を作動させる。これにより、試着室１３内が撮影されるので、ＣＰＵ５１は、カメラ３６によって撮影された画像から人物の画像データを切り出し、ＲＡＭ５３の客画像エリアに格納する。またＣＰＵ５１は、客画像エリアに格納した画像データから、人物画像を表示部３５に表示させる。さらにＣＰＵ５１は、ＲＡＭ５３の購入予定商品エリアに格納されている商品情報の商品ＩＤを含む画像データベース１６の検索コマンドを試着支援サーバ１１に送信する。

このコマンドを受信した試着支援サーバ１１は、画像データベース１６を検索して、当該コマンド中の商品ＩＤを含む画像データレコード１６Ｒを読出し、コマンド送信元の試着室端末１２に送信する。この画像データレコード１６Ｒを受信した試着室端末１２のＣＰＵ５１は、画像データレコード１６Ｒから商品画像データを読出し、この商品画像データの画像を、表示部３５の人物画像に重ね合わせて表示する。以上で、試着支援プログラム及び商品購入支援プログラムに従った処理が終了する。

ステップＳＴ１０では、ＣＰＵ５１は、図９に具体的に示す手順のお勧め商品検索処理を実行する。先ず、ＣＰＵ５１は、購入予定商品エリアに格納されている購入予定商品の情報から分類種別とタイプ種別とを検出する。そしてＣＰＵ５１は、この分類種別とタイプ種別とを含む推奨商品データベース１７の検索コマンドを試着支援サーバ１１に送信する（ＳＴ２１）。

このコマンドを受信した試着支援サーバ１１は、推奨商品データベース１７を検索して、当該コマンド中の分類種別とタイプ種別とを含む推奨商品データレコード１７Ｒを読出し、コマンド送信元の試着室端末１２に送信する。なお、当該分類種別とタイプ種別とを含む推奨商品データレコード１７Ｒが推奨商品データベース１７に登録されていない場合には、試着支援サーバ１１は、登録無しを示す回答データをコマンド送信元の試着室端末１２に送信する。

推奨商品データベース１７の検索コマンドを送信した試着室端末１２のＣＰＵ５１は、推奨商品データレコード１７Ｒの受信を待機する（ＳＴ２２）。ここで、登録無しを示す回答データを受信した場合には（ＳＴ２２のＮＯ）、ＣＰＵ５１は、ステップＳＴ３７の処理に進む。ステップＳＴ３７では、ＣＰＵ５１は、購入予定商品での試着処理を実行する。この試着処理の手順は、前記ステップＳＴ９の処理手順と同様なので、ここでの説明は省略する。

推奨商品データレコード１７Ｒを受信すると（ＳＴ２２のＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、この推奨商品データレコード１７Ｒから推奨商品数とこの推奨商品数分の商品ＩＤとを取得し、ＲＡＭ５３の推奨商品エリアに格納する。そしてＣＰＵ５１は、レジスタＮに推奨商品数をセットする（ＳＴ２３）。またＣＰＵ５１は、第１カウンタｍと第２カウンタｎとをそれぞれ“０”にリセットする（ＳＴ２４）。

次に、ＣＰＵ５１は、第２カウンタｎを“１”だけカウントアップする（ＳＴ２５）。そしてＣＰＵ５１は、第２カウンタｎのカウント値がレジスタＮの値を超えたか否かを確認する（ＳＴ２６）。第２カウンタｎのカウント値がレジスタＮの値を超えていない場合（ＳＴ２６にてＮＯ）、ＣＰＵ５１は、ＲＡＭ５３の推奨商品エリアからｎ番目（ｎは第２カウンタｎのカウント値）の商品ＩＤｎを読出し、この商品ＩＤｎを含む商品データベース１５の検索コマンドを試着支援サーバ１１に送信する。

このコマンドを受信した試着支援サーバ１１は、商品データベース１５を検索して、当該コマンド中の商品ＩＤｎを含む商品データレコード１５Ｒを読出し、コマンド送信元の試着室端末１２に送信する。この商品データレコード１５Ｒを受信した試着室端末１２のＣＰＵ５１は、商品データレコード１５Ｒから分類識別、タイプ識別、柄情報、色情報等の商品情報を取得し、ＲＡＭ５３の類似度判定エリアに格納する（ＳＴ２７）。

次に、ＣＰＵ５１は、当該顧客が過去に購入した購入済商品毎に、類似度判定エリアに格納された商品情報を有する推奨商品との類似度Ｘを算出する（ＳＴ２８）。この類似度算出処理の手順は、前記ステップＳＴ５の処理手順と同様であるので、ここでの説明は省略する。

購入済商品毎に商品ＩＤｎの推奨商品との類似度Ｘが算出されると、ＣＰＵ５１は、類似度Ｘが、“２０”より大きい任意の値である第２のしきい値Ｓ２以上の購入済商品が１品も存在しないか否かを判定する（ＳＴ２９：推奨候補選出手段）。

第２のしきい値Ｓ２を、例えば“６０”と設定した場合、商品ＩＤｎの推奨商品と分類種別及びタイプ種別が同一の購入済商品であって、柄情報の差分ΔＡと色情報の差分ΔＢとの合計が“４０”以下の購入済商品が１品でも存在したならば、ステップＳＴ２９にて“ＮＯ”と判定される。同様に、第２のしきい値Ｓ２を、例えば“８０”と設定した場合、商品ＩＤｎの推奨商品と分類種別及びタイプ種別が同一の購入済商品であって、柄情報の差分ΔＡと色情報の差分ΔＢとの合計が“２０”以下の購入済商品が１品でも存在したならば、ステップＳＴ２９にて“ＮＯ”と判定される。

類似度Ｘが第２のしきい値Ｓ２以上の購入済商品が１品でも存在する場合（ＳＴ２９にてＮＯ）、ＣＰＵ５１は、ステップＳＴ２５の処理に戻る。これに対し、類似度Ｘが第２のしきい値Ｓ２以上の購入済商品が１品も存在しない場合には（ＳＴ２９にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、ステップＳＴ３０及びＳＴ３１の処理を実行した後、ステップＳＴ２５の処理に戻る。

ステップＳＴ３０では、ＣＰＵ５１は、ステップＳＴ２８の類似度算出処理で算出された類似度Ｘの中の最大値Ｘｍａｘを取得する。そしてＣＰＵ５１は、商品ＩＤｎの推奨商品の商品情報と類似度最大値Ｘｍａｘとを対にして、ＲＡＭ５３の推奨商品バッファへ格納する。ステップＳＴ３１では、ＣＰＵ５１は、第１カウンタｍを“１”だけカウントアップする。

ＣＰＵ５１は、第２カウンタｎを“１”ずつカウントアップする毎に、ステップＳＴ２６〜ＳＴ３１の処理を繰り返し実行する。そして、第２カウンタｎのカウント値がレジスタＮの値を超えたならば（ＳＴ２６にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、第１カウンタｍが“０”より大きいか否かを確認する（ＳＴ３２）。第１カウンタｍが“０”の場合（ＳＴ３２にてＮＯ）、類似度Ｘが第２のしきい値Ｓ２以上の購入済商品が１品も存在しない推奨商品が推奨商品データベース１７に設定されていない。この場合、ＣＰＵ５１は、前述したステップＳＴ３７の処理に進む。

これに対し、第１カウンタｍが“０”より大きい場合には（ＳＴ３２にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、推奨商品バッファに格納されている商品情報を基に推奨商品リストを作成して、表示部３５に表示させる（ＳＴ３３：推奨商品案内手段）。

リストは、推奨商品の画像を類似度最大値Ｘｍａｘが小さい順または大きい順に並べたものとする。推奨商品の画像データは、推奨商品バッファに格納されている商品情報の商品ＩＤで試着支援サーバ１１に問合せを行って取得する。リストの推奨商品は、画像をタッチすることによって選択可能である。また、リストには、推奨商品を選択するか否かを宣言するためのボタン画像と、顧客に宣言を促すメッセージとがあわせて表示される。

ＣＰＵ５１は、推奨商品を選択するか否かの宣言入力を待機する（ＳＴ３４）。タッチパネルセンサ３７からの信号により、推奨商品を選択しない旨が宣言された場合には（ＳＴ３４にてＮＯ）、ＣＰＵ５１は、前述したステップＳＴ３７の処理に進む。

これに対し、リスト上のいずれかの推奨商品が選択された場合には（ＳＴ３４にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、この選択された推奨商品での試着処理を実行する（ＳＴ３５：推奨商品試着手段）。この処理は、試着支援プログラムに従う。すなわちＣＰＵ５１は、表示部３５に「撮影」ボタンを表示させ、タッチされるのを待機する。「撮影」ボタンがタッチされると、ＣＰＵ５１は、カメラ３６を作動させる。これにより、試着室１３内が撮影されるので、ＣＰＵ５１は、カメラ３６によって撮影された画像から人物の画像データを切り出し、ＲＡＭ５３の客画像エリアに格納する。またＣＰＵ５１は、客画像エリアに格納した画像データから、人物画像を表示部３５に表示させる。さらにＣＰＵ５１は、選択された推奨商品の画像を、表示部３５の人物画像に重ね合わせて表示する。

ＣＰＵ５１は、試着処理を終了する旨の宣言入力を待機する（ＳＴ３６）。試着処理を終了する旨の宣言がなく（ＳＴ３６にてＮＯ）、推奨商品リストの中から別の１商品が選択されると（ＳＴ３４にてＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、この選択された推奨商品での試着処理を実行する（ＳＴ３５）。また、試着処理を終了する旨の宣言がなく（ＳＴ３６にてＮＯ）、推奨商品を選択しない旨が宣言された場合には（ＳＴ３４にてＮＯ）、ＣＰＵ５１は、前述したステップＳＴ３７の処理に進む。

タッチパネルセンサ３７からの信号により、試着処理を終了する旨の宣言がなされた場合には（ＳＴ３６にてＹＥＳ）、試着支援プログラム及び商品購入支援プログラムに従った処理が終了する。

このような構成の試着室端末１２を備えた試着室１３を利用する顧客は、先ず、自身の顧客カードのデータをカードリーダ３９に読み取らせる。次いで、購入を予定している衣料品のバーコードをスキャナ３８で読み取らせる。そうすると、試着室端末１２では、当該顧客が過去に購入した衣料品と今回購入を予定している衣料品との類似度Ｘが算出される。そして試着室端末１２では、類似度Ｘが予め設定された第１のしきい値Ｓ１以上の購入済商品が存在するか否かが判定される。

ここで、類似度Ｘが第１のしきい値Ｓ１以上の購入済衣料品が存在しない場合、試着室端末１２では、購入予定の衣料品での試着処理が実行される。すなわち、当該顧客の人物画像に購入予定の衣料品の画像が重ね合わされて、当該衣料品を試着したイメージが表示部３５に表示される。

これに対し、類似度Ｘが第１のしきい値Ｓ１以上の購入済衣料品が１点でも存在する場合には、試着室端末１２では、その類似度Ｘが第１のしきい値Ｓ１以上の購入済衣料品のリストが表示部３５に表示される。

したがって顧客は、今回購入を予定している衣料品と比較的類似している衣料品を過去に購入したことがあることを知ることができる。また、その類似している衣料品の画像が表示されるので、顧客は、類似している衣料品の柄や色までも正確に確認することができる。

さて、購入済衣料品のリストを確認した顧客は、購入を予定している衣料品を購入するか、「お勧め検索」を利用するかを決める。そして、購入する場合には、表示部３５にタッチして、「お勧め検索」を利用しない旨を宣言する。そうすると、試着室端末１２では、購入予定の衣料品での試着処理が実行される。

これに対し、「お勧め検索」を利用する場合には、顧客は表示部３５にタッチして、「お勧め検索」を利用する旨を宣言する。そうすると、推奨商品データベース１７に登録されている推奨商品の中から、購入を予定していた衣料品と同一分類かつ同一タイプの衣料品で、当該顧客が過去に購入した衣料品との類似度Ｘが全て第２のしきい値Ｓ２未満の衣料品が選択される。つまり、購入を予定していた衣料品と同一分類及び同一タイプであるものの、これまで当該顧客が購入してきた衣料品とは類似していない推奨商品が選択される。そして、この推奨商品のリスト画像が表示部３５に表示される。

そこで顧客は、リストの中から所望の衣料品画像にタッチして、試着する衣料品を選択する。そうすると、当該顧客の人物画像に購入予定の衣料品の画像が重ね合わされて、当該衣料品を試着したイメージが表示部３５に表示される。リストの中の別の衣料品画像にタッチした場合も同様である。また、推奨商品を選択しない旨の宣言をした場合には、購入を予定していた当初の衣料品で試着処理が実行される。

このように本実施形態によれば、顧客が過去に購入したことのある衣料品と類似した衣料品を誤って購入してしまう不具合を未然に防ぐことができる。また、過去に購入したことのある衣料品とは類似していない同一タイプの衣料品を顧客に推奨できるので、販売の促進効果が期待できる。

なお、本発明は、前記実施形態に限定されるものではない。
例えば、前記実施形態では、類似度判定手段による判定結果を出力する出力手段を、購入予定商品に対する類似度Ｘが所定の第１のしきい値Ｓ１以上の購入済商品の画像を表示出力する手段としたが、出力手段はこれに限定されるものではない。例えば、単に、過去に類似した商品を購入していることを表示または音声出力によって顧客に知らせるだけでもよい。また、推奨商品案内手段についても、推奨商品の画像を選択可能に表示するのでなく、推奨商品の商品名を選択可能に表示してもよい。

また、類似度Ｘの算出方法は、前記実施形態の方法に限定されるものではなく、種々変形実施可能であるのは言うまでもない。また、この類似度Ｘと比較される第１または第２のしきい値Ｓ１，Ｓ２も特に限定されるものではなく、ユーザが所望の値を設定できるようすればよい。

また、前記実施形態は、顧客識別情報である顧客ＩＤをカードリーダ３９によって入力したが、顧客ＩＤの入力手段はカードリーダ３９に限定されるものではない。同様に、商品識別情報である商品ＩＤの入力手段もスキャナ３８に限定されるものではよい。要は、顧客を識別可能な顧客識別情報及び商品を識別可能な商品識別情報をコンピュータに入力できればよい。

また、一実施形態は、仮想試着機能を持たない情報処理装置、いわゆる商品購入支援装置であってもよい。また、クラウドコンピューティングシステムを利用して、一実施形態を構築することも可能である。この場合、試着支援サーバ１１をクラウド内に配置し、各試着室端末１２がインターネットを介して試着支援サーバ１１にアクセスできるようにすればよい。

また、前記実施形態は、装置内部のプログラム記憶部であるＲＯＭに発明の機能を実現させる商品購入支援プログラムが予め記録されているものとした。しかしこれに限らず、同様のプログラムがネットワークから装置にダウンロードされてもよい。あるいは、記録媒体に記録された同様のプログラムが、装置にインストールされてもよい。記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ，メモリカード等のようにプログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能であれば、その形態は問わない。また、プログラムのインストールやダウンロードにより得る機能は、装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と協働してその機能を実現させるものであってもよい。

この他、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］顧客を識別可能な顧客識別情報の入力を受け付ける顧客識別入力手段と、前記顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報の入力を受け付ける商品識別入力手段と、前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品の、前記顧客識別入力手段を介して入力された前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品に対する類似度を前記購入済商品毎に判定する類似度判定手段と、この類似度判定手段による判定結果を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする商品購入支援装置。
［２］前記出力手段は、前記購入予定商品に対する類似度が所定の第１のしきい値以上の購入済商品を表示出力することを特徴とする付記［１］記載の商品購入支援装置。
［３］前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品に対する複数の推奨商品のなかから、前記顧客識別入力手段を介して入力された前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品との類似度が全て所定の第２のしきい値未満の推奨商品を選出する推奨候補選出手段と、この推奨候補選出手段により選出された推奨商品を選択可能に案内する推奨商品案内手段と、をさらに具備したことを特徴とする付記［１］または［２］記載の商品購入支援装置。
［４］顧客を撮影する撮影手段と、前記顧客を識別可能な顧客識別情報の入力を受け付ける顧客識別入力手段と、前記顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報の入力を受け付ける商品識別入力手段と、前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品の、前記顧客識別入力手段を介して入力された前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品に対する類似度を前記購入済商品毎に判定する類似度判定手段と、この類似度判定手段により前記類似度が所定の第１のしきい値以上の購入済商品が存在すると判定されると、当該類似度が所定の第１のしきい値以上の購入済商品を出力する出力手段と、前記類似度判定手段により前記類似度が前記第１のしきい値以上の購入済商品が存在しないと判定されると、前記撮影手段で撮影された顧客の画像データに前記購入予定商品の画像を重ね合わせて表示する購入予定商品試着手段と、を具備したことを特徴とする仮想試着装置。
［５］前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品に対する複数の推奨商品のなかから、前記顧客識別入力手段を介して入力された前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品との類似度が全て所定の第２のしきい値未満の推奨商品を選出する推奨候補選出手段と、この推奨候補選出手段により選出された推奨商品を選択可能に案内する推奨商品案内手段と、この推奨商品案内手段により案内される推奨商品の中からいずれか１商品が選択されると、前記撮影手段で撮影された顧客の画像データに前記選択された推奨商品の画像を重ね合わせて表示する推奨商品試着手段と、をさらに具備したことを特徴とする付記［４］記載の仮想試着装置。
［６］コンピュータに、顧客を識別可能な顧客識別情報の入力を受け付けさせ顧客識別入力機能、前記顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報の入力を受け付けさせる商品識別入力機能、前記商品識別入力機能を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品の、前記顧客識別入力機能を介して入力された前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品に対する類似度を前記購入済商品毎に判定させる類似度判定機能、及び、この類似度判定機能による判定結果を出力させる出力機能、を実現させるための商品購入支援プログラム。

１０…仮想試着システム、１１…試着支援サーバ、１２…試着室端末、１３…試着室、１４…ネットワーク、１５…商品データベース、１６…画像データベース、１７…推奨商品データベース、１８…顧客データベース、２０…ＰＯＳシステム、３５…表示部、３６…カメラ、３７…タッチパネルセンサ、３８…スキャナ、３９…カードリーダ、５１…ＣＰＵ。

Claims (6)

1. 顧客を識別可能な顧客識別情報の入力を受け付ける顧客識別入力手段と、
   前記顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報の入力を受け付ける商品識別入力手段と、
   各商品の前記商品識別情報に関連付けて、当該商品の種別情報、柄情報及び色情報を含む商品データレコードを、前記柄情報及び前記色情報については類似しているほど近似する値をとるように数値化して記憶する商品データベースから、前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品の商品データレコードと、前記顧客識別入力手段を介して入力された前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品の前記商品データレコードとを検出する検出手段と、
   この検出手段により検出された前記購入済商品の前記商品データレコードのなかに前記購入予定商品の前記商品データレコードに含まれる前記種別情報と一致する種別情報を含む商品データレコードが存在するか判定する一致判定手段と、
   この一致判定手段により前記種別情報が一致する商品データレコードが存在すると判定された場合、その種別情報が一致する前記購入予定商品の前記商品データレコードと前記購入済商品の前記商品データレコードとについて、双方の前記柄情報を表す数値の差分と、双方の前記色情報を表す数値の差分とをそれぞれ求め、これらの差分の合計値により前記購入予定商品に対する前記購入済商品の類似度を判定する類似度判定手段と、
   この類似度判定手段による判定結果を出力する出力手段と、
   を具備したことを特徴とする商品購入支援装置。
2. 前記類似度判定手段は、前記差分の合計値が小さいほど前記類似度が大きくなるように前記購入予定商品に対する前記購入済商品の類似度を算出する手段を含み、
   前記出力手段は、前記類似度が所定の第１のしきい値以上の前記購入済商品を表示出力することを特徴とする請求項１記載の商品購入支援装置。
3. 前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品に対する複数の推奨商品のなかから、前記購入済商品との間で算出される前記類似度が所定の第２のしきい値未満の推奨商品を選出する推奨候補選出手段と、
   この推奨候補選出手段により選出された推奨商品を選択可能に案内する推奨商品案内手段と、
   をさらに具備したことを特徴とする請求項２記載の商品購入支援装置。
4. 顧客を撮影する撮影手段と、
   前記顧客を識別可能な顧客識別情報の入力を受け付ける顧客識別入力手段と、
   前記顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報の入力を受け付ける商品識別入力手段と、
   各商品の前記商品識別情報に関連付けて、当該商品の種別情報、柄情報及び色情報を含む商品データレコードを、前記柄情報及び前記色情報については類似しているほど近似する値をとるように数値化して記憶する商品データベースから、前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品の商品データレコードと、前記顧客識別入力手段を介して入力された前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品の前記商品データレコードとを検出する検出手段と、
   この検出手段により検出された前記購入済商品の前記商品データレコードのなかに前記購入予定商品の前記商品データレコードに含まれる前記種別情報と一致する種別情報を含む商品データレコードが存在するか判定する一致判定手段と、
   この一致判定手段により前記種別情報が一致する商品データレコードが存在すると判定された場合、その種別情報が一致する前記購入予定商品の前記商品データレコードと前記購入済商品の前記商品データレコードとについて、双方の前記柄情報を表す数値の差分と、双方の前記色情報を表す数値の差分とをそれぞれ求め、これらの差分の合計値が小さいほど類似度が大きくなるように前記購入予定商品に対する前記購入済商品の類似度を算出する類似度算出手段と、
   この類似度算出手段により算出された前記類似度が所定の第１のしきい値以上の購入済商品を出力する出力手段と、
   前記類似度算出手段により算出された前記類似度が前記第１のしきい値以上の購入済商品が存在しないとき、前記撮影手段で撮影された顧客の画像データに前記購入予定商品の画像を重ね合わせて表示する購入予定商品試着手段と、
   を具備したことを特徴とする仮想試着装置。
5. 前記商品識別入力手段を介して入力された商品識別情報で識別される購入予定商品に対する複数の推奨商品のなかから、前記購入済商品との間で算出される前記類似度が所定の第２のしきい値未満の推奨商品を選出する推奨候補選出手段と、
   この推奨候補選出手段により選出された推奨商品を選択可能に案内する推奨商品案内手段と、
   この推奨商品案内手段により案内される推奨商品の中からいずれか１商品が選択されると、前記撮影手段で撮影された顧客の画像データに前記選択された推奨商品の画像を重ね合わせて表示する推奨商品試着手段と、
   をさらに具備したことを特徴とする請求項４記載の仮想試着装置。
6. コンピュータに、
   顧客を識別可能な顧客識別情報の入力を受け付けさせる顧客識別入力機能、
   前記顧客が購入を予定する商品を識別可能な商品識別情報の入力を受け付けさせる商品識別入力機能、
   各商品の前記商品識別情報に関連付けて、当該商品の種別情報、柄情報及び色情報を含む商品データレコードを、前記柄情報及び前記色情報については類似しているほど近似する値をとるように数値化して記憶する商品データベースから、前記商品識別入力機能により入力を受け付けた商品識別情報で識別される購入予定商品の商品データレコードと、前記顧客識別入力機能により入力を受け付けた前記顧客識別情報で識別される顧客が過去に購入した購入済商品の前記商品データレコードとを検出する検出機能、
   検出された前記購入済商品の前記商品データレコードのなかに前記購入予定商品の前記商品データレコードに含まれる前記種別情報と一致する種別情報を含む商品データレコードが存在するか判定する一致判定機能、
   前記種別情報が一致する商品データレコードが存在すると判定された場合、その種別情報が一致する前記購入予定商品の前記商品データレコードと前記購入済商品の前記商品データレコードとについて、双方の前記柄情報を表す数値の差分と、双方の前記色情報を表す数値の差分とをそれぞれ求め、これらの差分の合計値により前記購入予定商品に対する前記購入済商品の類似度を判定する類似度判定機能、及び、
   この類似度判定機能による判定結果を出力させる出力機能、
   を実現させるための商品購入支援プログラム。

Images