JP6158766B2 - 統計データ生成サーバ装置、統計データ生成システム、及び統計データ生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、統計データ生成サーバ装置、統計データ生成システム、及び統計データ生成方法に関し、特に電子商取引で扱われる商品のデザイン特徴量に関しての統計データ生成サーバ装置、統計データ生成システム、及び統計データ生成方法に関する。

近年、インターネットを使用した電子商取引が盛んに行われている。インターネット上におけるＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトで衣服等の商品が販売される場合、ユーザは、ウェブサイト上で掲載される商品が撮影された画像（以下、「商品画像」と呼ぶ）を見て、気に入ったものを購入する。

一方、衣服等の商品は流行に左右されるので、商品の売れ行き動向に関する情報は、ユーザが商品の購入を検討する際に非常に有効な情報である。また、商品の販売店（提供元）にとっても、商品の売れ行き動向に関する情報は、商品の開発戦略を立てる場合に非常に有効な情報となる。

従来より、商品とその商品の売れ行き動向との相関関係を取得して、その取得した相関関係を様々なことに応用する技術が考えられてきた。

特許文献１には、工業製品の色に関する情報及び工業製品の販売数等の営業情報とを関連させて色空間を生成し、外観色の設計に利用する技術が記載されている。

特許文献２には、衣料品の物理パラメータ、コーディネート情報、販売店情報、及び衣料品購入者の嗜好や購買履歴情報を、コーディネートのマネージメントや販売戦略に利用する技術が開示されている。

特開２０１０−２７７３９１号公報 特開２００８−１７６３６６号公報

しかしながら、特許文献１及び２に記載された技術では、商品のデザインに関する特徴量（以下、「デザイン特徴量」と呼ぶ）を画像解析により自動で取得することが考慮されていない。したがって、特許文献１及び２に記載の技術では、様々な種類がある商品を多数（例えば数千〜数十万）取り扱う場合に、各商品のデザイン特徴量を各商品に紐付けするには膨大な労力が必要になる。さらに、デザイン特徴量を画像解析により測定することにより、客観的なデータを取得することが可能となる。よって、特許文献１及び２に記載された技術では、商品のデザインの特徴量に関する統計データを速く正確に得ることが困難となる。

また、特許文献１及び２に記載された技術では、商品のデザインに関する特徴量によって商品を分類して統計データを生成することが考慮されていない。したがって、特許文献１及び２に記載の技術では、様々な種類の商品を多数（例えば数千〜数十万）取り扱う場合に、取得される統計データは纏まりがなく見にくい（理解しにくい）ものとなる場合がある。

現在、インターネット上では様々な商品が取引されているが、とりわけ、衣類等の服飾品はデザインが多種多様である。例えば、服飾品のデザインは、様々な色、色の組み合わせ、柄、又は模様を有し、他の商品に比べてデザインは複雑である。また、服飾品の商品は、インターネット上で数多く扱われており、例えば数十万点の商品を取り扱っているウェブサイトも存在する。したがって、画像解析によりデザイン特徴量を取得することが考慮されていない特許文献１及び２に記載された技術では、特に衣類等の服飾品に関してのデザイン特徴量に関して統計データは、上手く生成されない場合がある。

さらに、特許文献１及び２に記載された技術では、ユーザのインターネット上の操作履歴を統計データに反映させることが考慮されていない。特に商品の購入以外のユーザの操作履歴は、商品の流行や人気商品を把握する統計データを生成する上で有用な場合がある。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、正確で、見やすい、ユーザの操作履歴を反映させた統計データを生成する統計データ生成サーバ装置、統計データ生成システム、及び統計データ生成方法を提供することである。

本発明の一の態様である統計データ生成サーバ装置は、電子商取引される商品に対するネットワーク上でのユーザ操作を受け付けるサーバ受付部と、サーバ受付部が受け付けたユーザ操作に対応する商品の操作履歴を蓄積する蓄積部と、統計データを生成するための母集団であって、蓄積部に蓄積した操作履歴に基づいて商品からなる母集団を生成する母集団生成部と、母集団生成部により生成された母集団に含まれる商品毎に、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量を取得するデザイン特徴量取得部と、商品毎に取得したデザイン特徴量に基づいて商品を分類した統計データであって、デザイン特徴量により商品を分類した度数分布を示す統計データを生成する統計データ生成部と、を備える。

本態様によれば、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量に基づいて統計データの生成が行われるので、膨大な数の商品に関しての統計データを生成する場合であっても正確な統計データを迅速に生成することができる。また、本態様によれば、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量に基づいて商品を分類して統計データが生成されるので、見やすい（理解しやすい）統計データを生成することができる。さらに、本態様によれば、ユーザの操作履歴に基づいて母集団が生成され、その母集団に基づいて統計データが生成されるので、ユーザの操作と商品のデザイン特徴量との相関関係を把握することが可能な統計データを生成することができる。

望ましくは、統計データ生成サーバ装置は、少なくとも販売中の商品に関する商品情報を登録及び更新する商品データベースを備える。

本態様によれば、商品の商品情報を有する商品データベースを備えるので、より速く統計データを生成することができる。

望ましくは、サーバ受付部は、商品の注文操作、複数の商品の組み合わせを行うコーディネート操作、商品のお気に入りへの登録操作、商品の詳細情報の閲覧操作、商品の高評価を示す操作、他人への推薦操作、及びショッピングカートへの登録操作のうちの少なくとも１つを含む操作を受け付ける。

本態様によれば、商品の注文操作、複数の商品の組み合わせを示すコーディネート情報、商品のお気に入りへの登録操作、商品の詳細情報の閲覧操作、商品の高評価を示す操作、他人への推薦操作、及びショッピングカートへの登録操作のうちの少なくとも１つを含むユーザの操作に応じた統計データが生成される。これにより、本態様は、様々なユーザ操作とデザイン特徴量との相関関係を把握することが可能な統計データを生成することができる。

望ましくは、商品は、商品の販売店情報が紐付けられ、母集団生成部は、販売店情報に基づいて母集団を生成する。

本態様によれば、商品が販売店情報に紐付けられているので、販売店が取り扱う商品のデザイン特徴量に関する統計データを生成することができる。これにより、本態様は、販売店とデザイン特徴量との相関関係を把握することが可能な統計データを生成することができる。ここで商品の販売店情報が紐付けられているとは、「商品を特定するための情報（データ）」と「その商品を販売する店の情報（データ）」とが相互に関連付けられて記憶保持されている状態を指し、例えば上述の商品データベースにこれらの情報が記憶されていてもよい。

望ましくは、統計データ生成部は、複数の販売店情報毎に統計データを生成する。

本態様によれば、複数の販売店情報毎に統計データが生成されるので、複数の販売店間で統計データを比較することができる。

望ましくは、商品が紐付けられる販売店情報は、アパレル関係の販売店に関する情報である。

望ましくは、商品は、商品の販売戦略情報が紐付けられ、母集団生成部は、販売戦略情報に基づいて母集団を生成する。

本態様によれば、商品が販売戦略情報に紐付けられているので、販売戦略情報に応じた商品の母集団の統計データが生成される。これにより、本態様は、商品の販売戦略情報とデザイン特徴量との相関関係を把握することが可能な統計データを生成することができる。

望ましくは、統計データ生成サーバ装置は、少なくとも販売中の商品に関する商品情報を登録及び更新する商品データベースを備え、商品データベースに登録される商品情報は、商品の識別情報、商品の画像、及び商品の画像を解析したデザイン特徴量を含み、デザイン特徴量取得部は、母集団生成部により生成された母集団に含まれる商品の識別情報に基づいて商品データベースから商品の識別情報に関連付けられたデザイン特徴量を取得する。

本態様によれば、商品データベースに登録されている、母集団を構成する商品の識別情報に関連付けられたデザイン特徴量が取得されるので、選択された商品のデザイン特徴量を速く取得することができる。これにより、本態様は、正確な統計データの生成を速く行うことができる。

望ましくは、デザイン特徴量は、商品の画像の物理量及び物理量と関連付けられた感性語に関する情報のうち少なくとも１つを含む。

本態様によれば、商品の画像の物理量、又は物理量と関連付けられた感性語に関する情報をデザイン特徴量が含むので、商品の画像の物理量又は感性語に基づいた統計データを生成することができる。

望ましくは、商品の画像の物理量は、商品の色に関する情報、商品の柄に関する情報、商品の質感に関する情報、及び商品の形に関する情報のうち少なくとも１つを含む。

本態様によれば、物理量が商品の色に関する情報、商品の柄に関する情報、商品の質感に関する情報、及び商品の形に関する情報のうち少なくとも１つを含むので、商品の様々なデザインに対応した統計データを生成することができる。

望ましくは、デザイン特徴量取得部は、既に統計データを生成した母集団に関して、再度デザイン特徴量を取得し、統計データ生成部は、デザイン特徴量取得部に取得されたデザイン特徴量に基づいて、既に統計データを生成した母集団に関して、再度統計データを生成する。

本態様によれば、一度統計データが生成された母集団に関して再度統計データが生成されるので、母集団を構成する商品群のデザイン特徴量に関して変更があった場合に更新された統計データを生成することができる。

本発明の他の態様である統計データ生成システムは、上述の統計データ生成サーバ装置とクライアント端末がネットワークを介して接続されている。

本態様の統計データ生成システムは、ネットワークを介してクライアント端末に接続される上述の統計データ生成サーバ装置を含むので、統計データ生成サーバ装置がある場所とクライアント端末がある場所とが離れている場合であっても、上述の統計データをユーザに提供することができる。

望ましくは、クライアント端末は、表示部と、統計データ生成部により生成した統計データとネットワーク上のウェブページとを表示部に同時に表示させる表示制御部と、を備える。

本態様によれば、クライアント端末が表示部及び表示制御部を有するので、統計データ生成サーバ装置がある場所とクライアント端末がある場所とが離れている場合であっても、生成された統計データとネットワーク上のウェブページとを同時に表示部に表示させることができる。

望ましくは、表示制御部は、統計データをヒートマップ表示に表示制御する。

望ましくは、表示制御部が表示制御するヒートマップ表示は、感性語の軸を有する。

本態様によれば、統計データを感性語の軸に基づいてヒートマップ表示により表示させるので、感性語に関してより見やすい統計データを提供する。

本発明の他の態様である統計データ生成方法は、電子商取引される商品に対するネットワーク上でのユーザ操作を受け付けるサーバ受付ステップと、サーバ受付ステップで受け付けたユーザ操作に対応する商品の操作履歴を蓄積する蓄積ステップと、統計データを生成するための母集団であって、蓄積ステップで蓄積した操作履歴に基づいて商品からなる母集団を生成する母集団生成ステップと、母集団生成ステップにより生成された母集団に含まれる商品毎に、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量を取得するデザイン特徴量取得ステップと、商品毎に取得したデザイン特徴量に基づいて商品を分類した統計データであって、デザイン特徴量により商品を分類した度数分布を示す統計データを生成する統計データ生成ステップと、を含む。

本発明によれば、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量に基づいて統計データの生成が行われるので、正確な統計データを迅速に生成することができる。また本発明によれば、デザイン特徴量により商品を分類して統計データが生成されるので、見やすい統計データを生成することができる。また本発明によれば、ユーザの操作履歴に基づいて母集団が生成されるので、操作履歴と商品との相関関係を把握することが可能な統計データを生成することができる。

統計データ生成システムの概念図である。 統計データ生成サーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 操作履歴データベースに蓄積される操作履歴に関するデータのデータ構造概念図である。 、商品データベースに保存される商品に関するデータのデータ構造概念図である。 感性空間及び物理計測空間の関係を示す概念図である。 クライアント端末の外観を示す概念図である。 クライアント端末の機能構成例を示すブロック図である。 統計データの表示形態の一例を示す概念図である。 統計データ生成システムの動作の一例を示すフロー図である。 統計データの表示形態の一例を示す概念図である。 統計データの表示形態の一例を示す概念図である。 統計データの表示形態の一例を示す概念図である。 統計データの表示形態の一例を示す概念図である。 統計データの表示形態の一例を示す概念図である。 統計データの表示形態の一例を示す概念図である。

以下、添付図面に従って本発明に係る統計データ生成サーバ装置、統計データ生成システム、及び統計データ生成方法の具体的な実施の形態について説明する。以下の実施形態では「服飾品、特に衣服」を商品とする例について説明するが、これに限定されず、他の任意の商品の統計データを生成する場合も本発明は適用される。

図１は、統計データ生成システム１を示す概念図である。統計データ生成システム１は主に統計データ生成サーバ装置１０とクライアント端末１１と備え、統計データ生成サーバ装置１０とクライアント端末１１とはネットワーク１２を介して接続される。また、クライアント端末１１は、ネットワーク１２を介して複数備えられることが可能である。

統計データ生成サーバ装置１０とクライアント端末１１とを接続するネットワーク１２としては、公知のネットワーク環境が想定される。ネットワーク１２の具体例としてインターネットが挙げられる。

次に、統計データ生成サーバ装置１０の機能構成について説明する。

図２は、統計データ生成システム１の統計データ生成サーバ装置１０の機能構成例を示すブロック図である。

統計データ生成サーバ装置１０は、主にサーバ外部入出力部２３（サーバ送信部２１及びサーバ受信部２２）、サーバ受付部２４、蓄積部２５、母集団生成部２７、デザイン特徴量取得部２９、統計データ生成部３１、商品データベース（「商品ＤＢ」とも表記する）３３、及び操作履歴データベース（「操作履歴ＤＢ」とも表記する）３７から構成されている。

サーバ受付部２４は、クライアント端末１１から送信されるユーザ操作に関するデータ（信号）を受け付ける。ここで、ユーザ操作とは、電子商取引される商品に対するネットワーク上でのユーザ操作のことをいう。ユーザ操作は、クライアント端末１１の端末受付部６０（図７を参照）により直接受け付けられ、ネットワーク１２を介して、サーバ受付部２４でユーザ操作に関するデータとして受け付けられる。

蓄積部２５は、クライアント端末１１の端末受付部６０（図７を参照）により受け付けられたユーザ操作に関する操作履歴を蓄積する。例えば、蓄積部２５は、操作履歴データベース３７にユーザ操作に関する操作履歴を蓄積する。

図３は、操作履歴データベース３７に蓄積される操作履歴に関するデータ（操作履歴リスト）のデータ構造例を示す図である。

図３に示すように、操作履歴に関するデータ（操作履歴リスト）は、商品を特定することができる商品ＩＤ（商品識別番号）、蓄積部２５が操作履歴を受け付けた日時、及び操作履歴の内容を有する。例えば、図３に示された操作履歴リストの一番古い履歴は、最下部に示された操作履歴である。この操作履歴では、クライアント端末１１の表示部６７（図７を参照）に商品画像（商品ＩＤが「ＤＤ６５」）が表示され、ユーザは、商品画像を選択してお気に入りの操作を２０１１年１０月１１日１５時３６分に行っていることが示されている。この操作履歴リストでは、新しい操作履歴が入力されると順次積み上げられていく。そして、最新の操作履歴では、ユーザは、商品（商品ＩＤが「ＡＡ３１」）と他の商品（商品ＩＤが「ＸＸ２０９」）とのコーディネートを２０１２年７月１６日０９時３６分に行っている。ここで、商品画像とは、商品が撮影された画像であれば特に限定されるものではない。例えば、商品画像は、電子商取引を行う場合にユーザ（消費者）に商品を提示する為に使用される画像のことをいう。

なお、操作履歴に関するデータの構造は、図３に示す例に限定されるものでなく、他の構造も当然に採用され得る。例えば、操作履歴に関するデータは、１又は複数の特定のユーザ（例えばクライアント端末１１を操作するユーザ）に関する情報を含んでもよい。すなわち、操作履歴に関するデータは、ユーザの属性に関する情報を含んでいてもよい。ユーザの属性に関する情報とは、例えば、ユーザの性別、ユーザの年齢、及びユーザの住んでいる地域である。このように、操作履歴に関するデータがユーザの属性に関する情報を有していると、ユーザ操作をユーザの属性により限定した操作履歴に関するデータが取得される。

図２に戻って、母集団生成部２７は、蓄積部２５に蓄積した操作履歴に基づいて母集団を生成する。具体的には、母集団生成部２７は、図３で示した操作履歴を参照して母集団を構成する商品群を生成する。例えば、母集団生成部２７は、操作履歴リストに掲載される商品を全て含む母集団を生成してもよいし、ある特定の操作が行われた商品の商品群により母集団を生成してもよい。

ここで、「母集団」とは、統計データを生成する為の統計処理が行われる対象の集合体を意味する。具体的には、母集団は操作履歴を有する商品群である。例えば、操作履歴を有する全ての商品を統計処理の対象とする場合には、母集団は、操作履歴を有する全ての商品の集合となる。また、例えば、「お気に入りの登録」という操作履歴を有する商品を統計処理の対象とする場合には、母集団は、「お気に入りの登録」という操作履歴を有する全ての商品の集合となる。なお、ここで「統計データ」とは、母集団生成部２７により生成された母集団を構成する商品のデザイン特徴量の度数分布を示すデータのことである。

なお、母集団生成部２７が生成する母集団の形態は、ユーザからの指示により決められてもよいし、予め設定されていてもよい。すなわち、ユーザがクライアント端末１１の端末受付部６０により操作履歴を有する商品に関する統計データを要求した場合には、母集団生成部２７は、操作履歴を有する全ての商品を母集団とする。また、予め「お気に入りの登録」の操作があった商品の統計データを生成すると設定されている場合には、母集団生成部２７は、「お気に入りの登録」の操作履歴を有する商品を母集団とする。さらに、母集団生成部２７は、操作履歴に関するデータがユーザの属性に関する情報も含んでいる場合には、例えば、特定の地域に住む２０代の女性のユーザの操作履歴を有する商品を母集団とすることができる。また、母集団生成部２７は、操作履歴に関するデータが商品を特定することが可能な商品ＩＤを有するので、例えば、操作履歴を有するトップスを母集団とすることができる。

デザイン特徴量取得部２９は、母集団生成部２７により生成された母集団に含まれる商品の商品画像を解析して得られるデザイン特徴量を取得する。デザイン特徴量取得部２９が取得するデザイン特徴量は、公知の方法により商品画像が解析されて得られるものである。デザイン特徴量取得部２９は、母集団を構成する商品群のデザイン特徴量を商品データベース３３から取得してもよいし、母集団を構成する商品群の商品画像を画像解析することによりデザイン特徴量を取得してもよい。なお、デザイン特徴量に関しては後で説明を行う。

統計データ生成部３１は、商品毎に取得したデザイン特徴量に基づいて商品を分類して、デザイン特徴量により商品を分類することで得られる度数分布を示す統計データを生成する。ここで、デザイン特徴量に基づいて商品を分類するとは、デザイン特徴量に基づいて商品をグループに分けることをいう。例えば、色のデザイン特徴量により商品を分類する場合、商品画像の画像解析からは母集団の商品の色が１０００種類とされても、その１０００種類の色を１００種類のグループに分けることを分類という。このように、デザイン特徴量により分類して統計データを生成することにより、見やすく、理解しやすい統計データを生成することができる。なお、上述したデザイン特徴量取得部２９及び統計データ生成部３１は、既に統計データを生成した母集団に対して、再度処理を行うことができる。すなわち、既に統計データを生成した母集団に対して、デザイン特徴量が更新された場合には、デザイン特徴量取得部２９はデザイン特徴量を再度取得し、統計データ生成部３１は再度取得されたデザイン特徴量に基づいて統計データを生成する。これにより、母集団を構成する商品のデザイン特徴量に変更があった場合でも、更新された統計データを生成することができる。

商品データベース３３は、少なくとも販売中の商品に関する商品情報が登録されている。また、商品データベース３３に登録されている商品情報は、商品データベース３３の管理者や商品データベース３３にアクセス権を有する者によって更新可能である。なお、図２に示した例では、商品データベース３３は統計データ生成サーバ装置１０内に設置されているがこれに限定されるものではない。例えば、商品データベース３３は、統計データ生成サーバ装置１０の外部に設置されており、統計データ生成サーバ装置３３に外部より接続される。さらに、統計データ生成サーバ装置１０は、商品データベース３３としてＥＣサイトの商品データベースを使用してもよい。

図４は、商品データベース３３に保存される商品に関するデータのデータ構造概念図である。図４に示すように、商品データベース３３には商品情報として、「商品ＩＤ」、「カテゴリ」、「商品画像」、「デザイン特徴量」、「ＥＣサイト」、「ブランド」、「在庫」、「サイズ」、及び「価格」に関する情報が登録されている。ここで、「商品ＩＤ」は図３と同様の各商品に対して固有の識別情報であり、同じ商品であっても提供元（サプライヤ、ＥＣサイト、販売店）が異なれば異なる商品ＩＤが付与される。「カテゴリ」とは商品のカテゴリであり、カテゴリの例として、トップス、パンツ、帽子、靴等があり、他の商品と組み合わせる（コーディネートする）際に有用な情報となる。「商品画像」は、商品が撮影された画像である。

「デザイン特徴量」は、例えば、商品画像の物理量（商品の色に関する情報、商品の柄に関する情報、商品の形に関する情報、及び商品の質感に関する情報）及び物理量と関連付けられた感性語を有する。商品画像を画像解析して得られる「色」に関する情報はＨ（色相）、Ｓ（彩度）、及びＶ（明度）やＲＧＢ（赤、緑、青）によって表される。

「柄」に関するデザイン特徴量は、例えば柄サイズや柄密度によって表される。柄サイズは商品に付される柄のサイズであり、例えば面積で表される。また、柄密度は、ある一定の範囲にどれだけ柄が密集して配置されているかが示されており、例えば「密度が高い」「密度が低い」等で表される。

「形」に関する情報とは、商品の特徴的な形又は商品を識別することが可能となる形に関する情報のことである。例えば、形に関する情報は、襟の形状や、細身、又はゆったり等の情報である。「質感」に関する情報は、例えば光沢度や透け度等であり、商品画像を画像解析することによって得られる情報である。

このように、商品データベース３３に商品のデザイン特徴量が商品と関連付けられて登録されている場合には、デザイン特徴量取得部２９は商品データベース３３から母集団を構成する商品のデザイン特徴量を取得することができる。

次に物理量と関連付けられた感性語に関する情報に関して説明する。先ず、物理量と感性語との関係に関して説明する。

図５は、感性空間４０及び物理計測空間４２の関係を示す概念図である。物理計測空間４２から感性空間４０への変換は変換テーブルＴによって行われる。すなわち、変換テーブルＴは、感性空間４０における領域（以下「感性領域４４」と表記する）に対応する物理計測空間４２における領域（以下「物理量領域４６」と表記する）を規定する。図５に示すように、感性空間４０において感性語毎に割り当てられる感性領域４４があり、各感性領域４４に関し、物理計測空間４２において対応する物理量領域４６がある。図５に示す例では、ある感性語が感性領域４４ａを占める場合、色のデザイン特徴量、柄のデザイン特徴量及び質感のデザイン特徴量に関する物理計測空間４２における特定の物理量領域４６がその感性領域４４ａに対応付けられている（図５の斜線部参照）。

変換テーブルＴは、この感性空間４０において表される感性領域４４と、物理計測空間４２において表される物理量領域４６との関連付けを規定するものであり、感性空間４０上のデータを物理計測空間４２上のデータに変換するために使用される。

尚、図５に示す例では、「ＲＧＢ（赤緑青）データによって規定される色特徴量」、「柄密度及び柄サイズによって規定される柄特徴量」及び「光沢度及び透け度によって規定される質感特徴量」が物理計測空間４２における物理量領域４６を定める基準として用いられているが、これらに限定されない。

上述したように商品画像の物理量に関連付けられた感性語に関する情報が商品データベース３３には登録されている。すなわち、商品データベース３３には、商品画像から画像解析によって得られる物理量から、変換テーブルＴを使用して求められる感性語が商品毎に登録されている。

図４に戻って、商品データベース３３には、さらに商品についての「ＥＣサイト（店舗）」、「ブランド」、「在庫」、「サイズ」、及び「価格」が登録されている。なお、商品情報としては、図４に示したものに限定されるものではなく、他にも様々商品に関する情報を登録してもよい。例えば、商品の販売戦略情報を商品データベース３３に登録してもよい。ここで、商品の販売戦略情報とは、商品の売り方に関する情報である。例えば、「夏祭りに着ていく服特集」や「キャンプに着ていく服特集」等で取り扱われている商品であることを示す情報が販売戦略情報である。

次に、クライアント端末１１に関して説明する。

図６は、クライアント端末１１の外観を示す概念図である。クライアント端末１１は、主に、表示部６７、タッチパネル、及びキーボード部５２を備える。表示部６７は、クライアント端末１１の前面に設置され、タッチパネルは表示部６７に合わせて設置されている。タッチパネル及びキーボード部５２は、端末受付部６０（図７を参照）として機能する。なお、クライアント端末１１は、ユーザが衣服等の商品を検索及び注文する際に操作する端末であり、例えばスマートフォン、タブレットデバイス等のポータブル端末やパソコンなどの形態をとりうる。

図７は、クライアント端末１１の機能構成例を示すブロック図である。

本例のクライアント端末１１は、主に端末受付部６０、端末外部入出力部６３（端末送信部６１及び端末受信部６２）、表示制御部６５、表示部６７及び端末システムコントローラ６８から構成されている。

端末受付部６０は、クライアント端末１１におけるユーザ操作に関するデータを受け付ける。ここで、ユーザ操作とは、クライアント端末上で行う操作の全てを意味する。例えば、ユーザ操作は、商品の注文操作、複数の商品の組み合わせを行うコーディネート操作、商品のお気に入りへの登録操作、商品の詳細情報の閲覧操作、商品の高評価を示す操作、他人への推薦操作、又はショッピングカートへの登録操作である。

クライアント端末１１がスマートフォン等のポータブル端末の場合、クライアント端末１１に設けられたボタン類やタッチパネルを端末受付部６０として利用することが可能である。ユーザは、端末受付部６０を介して任意の手法でデータ類を入力可能であり、データ類を直接的に入力してもよいし、表示部６７に表示される複数の候補の中から１以上の所望のデータ類を選択することで入力してもよい。

端末外部入出力部６３は、ネットワーク１２を介して、統計データ生成サーバ装置１０へのデータの出力（端末送信部６１）と統計データ生成サーバ装置１０からのデータの入力（端末受信部６２）との機能を有する。

表示制御部６５は、表示部６７の表示全般をコントロールする。例えば、表示制御部６５は、端末受信部６２が受信した商品画像データを表示部６７に表示させる。この場合、表示制御部６５は統計データ生成サーバ装置１０から送信される商品画像を表示部６７に表示する。

また、表示制御部６５は、統計データ生成サーバ装置１０から送信された統計データを表示部６７に表示させる。統計データ生成サーバ装置１０からは、統計データと共に、統計データの表示形態に関する情報も送信され、表示制御部６５は、統計データの表示形態に関する情報に応じて、統計データを表示部６７に表示させる。ここで、統計データの表示形態に関する情報とは、統計データ生成部３１が生成した統計データの表示に関しての情報であり、例えば、統計データをヒートマップ表示するための情報である。なお、統計データの表示に関しての情報は、例えば統計データ生成部３１により生成される。また、表示制御部６５は表示部６７にインターネット上のウェブページを表示させることが可能であり、そして、表示制御部６５はウェブページと統計データとを同時に表示部６７に表示させることができる。なお、表示制御部６５は、ウェブページの表示上に統計データを重畳的に表示させてもよいし、ウェブページの表示中に統計データを組み込ませて表示させてもよい。なお、ウェブページのデータは統計データ生成サーバ装置１０、ＥＣサイト、又は他のサーバから取得される。

端末システムコントローラ６８は、端末外部入出力部６３（端末送信部６１及び端末受信部６２）、端末受付部６０及び表示制御部６５を制御して上述の処理又は他の処理を各部に実行させる。なお、端末システムコントローラ６８は、クライアント端末１１の図示しない各部も制御する。

次に、統計データの表示形態に関して説明する。

図８は、表示制御部６５が表示部６７に行わせる統計データの表示の一形態に関して示す概念図である。

図８には、商品の柄サイズ、商品の柄密度、及び商品が注文された頻度の関係をヒートマップで表した一例が示されている。横軸には商品の柄サイズが示されており、柄サイズは５ｃｍ^２刻みで分類されている。縦軸には商品の柄密度が示されており、柄密度は「低」、「中低」、「中高」、及び「高」に分類されている。そして、ユーザが注文した商品が有する柄のサイズと柄密度の度数分布が図８に表されている。

図８の「Ｉ」の領域に示される柄サイズ及び柄密度を有する商品は最も注文されている。次に、「ＩＩ」の領域に示される柄サイズ及び柄密度を有する商品の注文回数（注文頻度）が多く、その次に、「ＩＩＩ」の領域に示される柄サイズ及び柄密度を有する商品の注文回数が多く、「ＩＶ」の領域に示される柄サイズ及び柄密度を有する商品の注文回数が多く、「Ｖ」の領域に示される柄サイズ及び柄密度を有する商品の注文回数が最も少ない。なお、「Ｉ」〜「Ｖ」の領域が示す頻度は任意に設定可能であり、「Ｉ」〜「Ｖ」の領域はある任意の数値に対応してもよいし、一定の幅を有する値に対応してもよい。

図８に示されたヒートマップによれば、柄のサイズが「２０〜２５ｃｍ^２」及び「２５〜３０ｃｍ^２」であり、柄の密度が「中低」の柄を有する商品は、多く注文を受けていることが分かる。一方、柄のサイズが「１５〜２０ｃｍ^２」、「２０〜２５ｃｍ^２」、「２５〜３０ｃｍ^２」、「３５〜４０ｃｍ^２」、「４０〜４５ｃｍ^２」、及び「４５〜５０ｃｍ^２」で柄密度が「高」の柄を有する商品は、注文が少ないことがわかる。

このように、母集団生成部２７がユーザの注文履歴に基づいて母集団を生成し、統計データ生成部３１がその母集団を構成する商品が有するデザイン特徴量（柄の柄サイズ及び柄密度）の度数分布及びヒートマップを生成し、ヒートマップが表示されることにより、商品のデザイン特徴量と注文履歴との関係を視覚的に分かりやすく表示することができる。

図９は、統計データ生成システム１の動作のフロー図である。先ず、クライアント端末１１の端末受付部６０によりユーザ操作に関するデータを受け付ける（ステップＳ２０：受付ステップ）。その後、端末外部入出力部６３の端末送信部６１により、端末受付部６０が受け付けたユーザ操作に関するデータが示す情報を統計データ生成サーバ装置１０に送信する（ステップＳ２２）。統計データ生成サーバ装置１０は、サーバ外部入出力部２３のサーバ受信部２２により、ユーザ操作に関する情報を受信し、サーバ受付部２４によりユーザ操作に関するデータを受け付ける（ステップＳ２４：サーバ受付ステップ）。その後、蓄積部２５により、操作履歴データベース３７にユーザ操作が登録される（ステップＳ２６：蓄積ステップ）。なお、上述したステップＳ２０からステップＳ２６までの操作フロー（操作履歴蓄積フロー）はクライアント端末１１が端末受付部６０でユーザ操作に関するデータを受け付ける度に逐次行われる。

その後、母集団生成部２７は操作履歴データベース３７に基づいて母集団を生成する（ステップＳ２８：母集団生成ステップ）。そして、デザイン特徴量取得部２９は、母集団を構成する商品のデザイン特徴量を取得する（ステップＳ３１：デザイン特徴量取得ステップ）。次に、統計データ生成部３１は、生成された母集団の統計データを生成する（ステップＳ３０：統計データ生成ステップ）。その後、サーバ送信部２１は、生成された統計データを送信する（ステップＳ３２）。それから、クライアント端末１１の端末受信部６２は、統計データを受信し（ステップＳ３４）、その後、統計データを表示制御部６５に送信する。表示制御部６５は、受信した統計データを表示部６７に表示する（ステップＳ３６）。

以上で説明したように、本実施形態の統計データ生成システム１及び統計データ生成サーバ装置１０によれば、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量に基づいて統計データの生成が行われるので、膨大な数の商品に関しての統計データを生成する場合であっても正確な統計データを速く生成することができる。また、本実施形態の統計データ生成システム１及び統計データ生成サーバ装置１０によれば、商品をデザイン特徴量に基づいて分類して度数分布を示す統計データを生成するので、見やすくて理解しやすい統計データを生成することができる。さらに、本実施形態の統計データ生成システム１及び統計データ生成サーバ装置１０によれば、ユーザの操作履歴に基づいて母集団が生成され、その母集団に基づいて統計データが生成されるので、ユーザの操作とデザイン特徴量との相関関係を把握することができる統計データを生成することができる。

（その他の実施形態）
次に、統計データ生成システム１及び統計データ生成サーバ装置１０のその他の実施形態に関して説明する。本発明の統計データ生成システム１及び統計データ生成サーバ装置１０は、様々な実施形態を採用することができる。

母集団生成部２７は、商品を取り扱う販売店に関する情報である販売店情報に基づいて母集団を生成してもよい。すなわち、母集団生成部２７は、商品に紐付けられている販売点情報に基づいて、母集団となる商品群を生成してもよい。この場合、母集団生成部２７は、操作履歴及び販売店情報に基づいて母集団を生成する。ここで、販売店情報は、商品に紐付けられていれば、どこに記憶されていてもよい。例えば、販売店情報は、図４で説明したように商品データベース３３に記憶されていてもよい。なお、ここで商品の販売店とは商品を取り扱う提供元のことであり、様々な業種及び業態の店が想定される。例えば、商品の販売店としてアパレル関係の店が想定される。

このように、母集団生成部２７が販売店情報に基づいて母集団を生成し、その母集団に応じて生成された統計データによれば、販売店、販売店の商品のユーザ操作、及び販売店の商品のデザイン特徴量の相関関係が理解できる。

また、母集団生成部２７は、販売戦略情報に基づいて母集団を生成してもよい。すなわち、母集団生成部２７は、商品に紐付けられている販売戦略情報に基づいて、母集団となる商品群を生成してもよい。この場合、母集団生成部２７は、操作履歴及び販売戦略情報に基づいて母集団を生成する。また、母集団生成部２７は、操作履歴、販売店情報、及び販売戦略情報に基づいて母集団を生成してもよい。

このように、母集団生成部２７は販売戦略情報に基づいて母集団を生成し、その母集団に応じて生成された統計データによれば、販売戦略情報に係る商品のデザイン特徴量及び操作履歴に関する統計データを把握することができる。

（統計データの表示態様の変形例）
次に、統計データの表示形態の変形例に関して説明する。統計データは、母集団、用途、又は表示部６７のサイズ等を考慮して様々な表示形態により表示される。以下に表示形態の例を示す。

図１０は、ユーザのコーディネート操作で使用された商品（ボトムス及びトップス）の色の組み合わせを度数分布で示したヒートマップである。横軸には、コーディネート操作で使用されたボトムスの色がカラーパレットにより表示されている。縦軸には、コーディネート操作で使用されたトップスの色がカラーパレットにより表示されている。そして、ユーザがコーディネートで使用した商品（ボトムス及びトップス）の色の度数分布がヒートマップで表されている。なお、図１０に示すようにボトムス及びトップスの色をある特定の数のカラーパレットにより分類して表示することにより、見やすい統計データを生成することができる。

「Ｉ」の領域に示されるボトムスとトップスとの色の組み合わせは最も頻度が高い。次に、「ＩＩ」の領域に示されるボトムスとトップスとの色の組み合わせの頻度が高く、次に、「ＩＩＩ」の領域に示されるボトムスとトップスとの色の組み合わせの頻度が高く、次に、「ＩＶ」の領域に示されるボトムスとトップスとの色の組み合わせの頻度が高く、次に、「Ｖ」の領域に示されるボトムスとトップスとの色の組み合わせの頻度が最も低い。

このように、母集団生成部２７がユーザのコーディネート操作に基づいて母集団を生成し、統計データ生成部３１がその母集団を構成する商品が有するデザイン特徴量（商品の色）の度数分布を生成し、その統計データがヒートマップ表示されることにより、商品の色とコーディネート操作との関係を視覚的に分かりやすく表示することができる。

図１１は、ユーザのお気に入りの登録操作が行われた商品の色に関して、度数分布で表したグラフである。横軸には、お気に入りの登録操作が行われた商品の色がカラーパレットにより表示されている。縦軸には、お気に入りの登録操作の頻度が表されている。このように、お気に入りの登録操作がされた商品の色をある特定の数のカラーパレットにより分類して表示することにより、お気に入りの登録操作が頻繁に行われている商品の色を把握することができる。

図１２は、図５で説明を行った感性語により商品を分類して、ユーザがショッピングカートに商品を入れた頻度の度数分布をヒートマップにより表示している。図５で説明したように、商品画像の物理量と感性語とは関連付けることが可能であり、その一例として図１２に示すような感性語の軸を有する空間で表すことが可能である。そして、ユーザがショッピングカートに入れた頻度を感性語の空間上に領域を色付けすることによりヒートマップで表している。

「Ｉ」の領域に示される感性語を有する商品は最もショッピングカートに入れられている。次に、「ＩＩ」の領域に示される感性語を有する商品のショッピングカートに入れられる頻度が多く、その次に「ＩＩＩ」の領域に示される感性語を有する商品のショッピングカートに入れられる頻度が多く、「ＩＶ」の領域に示される感性語を有する商品のショッピングカートに入れられる頻度が最も少ない。

このように、ショッピングカートに入れられた商品に関しての感性語を感性語空間に表示し、又そのショッピングカートに入れられた頻度をヒートマップで表示することにより、ショッピングカートに入れられた商品と感性語の相関関係を把握することができる。

図１３〜図１５は、図１２で説明したショッピングカートに入れられた頻度と商品の感性語との相関関係を示したヒートマップを提供元毎に作成されたものである。すなわち、図１２は、提供元であるＡ社においてショッピングカートに入れられた頻度と商品の感性語との相関関係を示し、図１３は、提供元であるＢ社においてショッピングカートに入れられた頻度と商品の感性語との相関関係を示し、図１４は、提供元であるＣ社においてショッピングカートに入れられた頻度と商品の感性語との相関関係を示し、図１５は、提供元であるＤ社においてショッピングカートに入れられた頻度と商品の感性語との相関関係を示している。

このように、提供元毎にショッピングカートに入れられた頻度と商品の感性語との関係を示すヒートマップを生成することにより、提供元毎にショッピングカートに入れられる商品の傾向を感性語により把握することができる。さらに、図１２〜図１５は、同時に表示されてもよい。図１２〜図１５が同時に表示されることにより、より提供元毎の比較を行い易くなる。

本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。

１…統計データ生成システム、１０…統計データ生成サーバ装置、１１…クライアント端末、１２…ネットワーク、２１…サーバ送信部、２２…サーバ受信部、２３…サーバ外部入出力部、２４…サーバ受付部、２５…蓄積部、２７…母集団生成部、２９…デザイン特徴量取得部、３１…統計データ生成部、３３…商品データベース、３７…操作履歴データベース、４０…感性空間、４２…物理計測空間、４４…感性領域、４４ａ…感性領域、４６…物理量領域、５２…キーボード部、６０…端末受付部、６１…端末送信部、６２…端末受信部、６３…端末外部入出力部、６５…表示制御部、６７…表示部、６８…端末システムコントローラ

Claims (16)

1. 電子商取引される商品に対するネットワーク上でのユーザ操作を受け付けるサーバ受付部と、
   前記サーバ受付部が受け付けた前記ユーザ操作に対応する前記商品の操作履歴を蓄積する蓄積部と、
   統計データを生成するための母集団であって、前記蓄積部に蓄積した前記操作履歴に基づいて前記商品からなる母集団を生成する母集団生成部と、
   前記母集団生成部により生成された母集団に含まれる商品毎に、該商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量を取得するデザイン特徴量取得部と、
   前記商品毎に取得した前記デザイン特徴量に基づいて前記商品を分類した統計データであって、前記デザイン特徴量により前記商品を分類した度数分布を示す統計データを生成する統計データ生成部と、
   を備えた統計データ生成サーバ装置。
2. 少なくとも販売中の前記商品に関する商品情報を登録及び更新する商品データベース、を備える請求項１に記載の統計データ生成サーバ装置。
3. 前記サーバ受付部は、商品の注文操作、複数の商品の組み合わせを行うコーディネート操作、商品のお気に入りへの登録操作、商品の詳細情報の閲覧操作、商品の高評価を示す操作、他人への推薦操作、及びショッピングカートへの登録操作のうちの少なくとも１つを含む操作を受け付ける請求項１又は２に記載の統計データ生成サーバ装置。
4. 前記商品は、前記商品の販売店情報が紐付けられ、
   前記母集団生成部は、前記販売店情報に基づいて前記母集団を生成する請求項１から３のいずれか１項に記載の統計データ生成サーバ装置。
5. 前記統計データ生成部は、前記販売店情報毎に複数の前記統計データを生成する請求項４に記載の統計データ生成サーバ装置。
6. 前記商品が紐付けられる前記販売店情報は、アパレル関係の販売店に関する情報である請求項４又は５に記載の統計データ生成サーバ装置。
7. 前記商品は、前記商品の販売戦略情報が紐付けられ、
   前記母集団生成部は、前記販売戦略情報に基づいて前記母集団を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の統計データ生成サーバ装置。
8. 少なくとも販売中の前記商品に関する商品情報を登録及び更新する商品データベースを備え、
   前記商品データベースに登録される前記商品情報は、前記商品の識別情報、前記商品の画像、及び前記商品の画像を解析した前記デザイン特徴量を含み、
   前記デザイン特徴量取得部は、前記母集団生成部により生成された母集団に含まれる前記商品の識別情報に基づいて前記商品データベースから前記商品の識別情報に関連付けられた前記デザイン特徴量を取得する請求項１から７のいずれか１項に記載の統計データ生成サーバ装置。
9. 前記デザイン特徴量は、前記商品の画像の物理量及び前記物理量と関連付けられた感性語に関する情報のうち少なくとも１つを含む請求項１から８のいずれか１項に記載の統計データ生成サーバ装置。
10. 前記商品の画像の前記物理量は、前記商品の色に関する情報、前記商品の柄に関する情報、前記商品の質感に関する情報、及び前記商品の形に関する情報のうち少なくとも１つを含む請求項９に記載の統計データ生成サーバ装置。
11. 前記デザイン特徴量取得部は、既に前記統計データを生成した前記母集団に関して、再度デザイン特徴量を取得し、
    前記統計データ生成部は、前記デザイン特徴量取得部に取得された前記デザイン特徴量に基づいて、既に前記統計データを生成した前記母集団に関して、再度統計データを生成する請求項１から１０のいずれか１項に記載の統計データ生成サーバ装置。
12. 請求項１から１１のいずれか１項に記載の統計データ生成サーバ装置とクライアント端末がネットワークを介して接続されている統計データ生成システム。
13. 前記クライアント端末は、表示部と、前記統計データ生成部により生成した前記統計データとネットワーク上のウェブページとを前記表示部に同時に表示させる表示制御部と、を備える請求項１２に記載の統計データ生成システム。
14. 前記表示制御部は、前記統計データをヒートマップ表示に表示制御する請求項１３に記載の統計データ生成システム。
15. 前記表示制御部が表示制御する前記ヒートマップ表示は、感性語の軸を有する請求項１４に記載の統計データ生成システム。
16. 電子商取引される商品に対するネットワーク上でのユーザ操作を受け付けるサーバ受付ステップと、
    前記サーバ受付ステップで受け付けた前記ユーザ操作に対応する前記商品の操作履歴を蓄積する蓄積ステップと、
    統計データを生成するための母集団であって、前記蓄積ステップで蓄積した前記操作履歴に基づいて前記商品からなる母集団を生成する母集団生成ステップと、
    前記母集団生成ステップにより生成された母集団に含まれる商品毎に、該商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量を取得するデザイン特徴量取得ステップと、
    前記商品毎に取得したデザイン特徴量に基づいて前記商品を分類した統計データであって、前記デザイン特徴量により前記商品を分類した度数分布を示す統計データを生成する統計データ生成ステップと、
    を含む統計データ生成方法。