JP6831676B2 - 価格見積もりシステム、価格見積もり方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、価格見積もりシステム、価格見積もり方法及びプログラムに関する。

下記特許文献１には、３次元ＣＡＤ装置から見積もり対象となる加工物品の３次元データを取得し、取得した３次元データから加工物品の製造に必要な材料及び加工工程を特定する加工物品情報を抽出して取得する装置が開示されている。また、当該装置から加工物品の情報を取得し、取得した加工物品情報に基づいて加工物の製造コストを見積もる価格見積もり装置を開示している。

特開２００８−１５８７４０号公報

しかし、従来の価格見積もり装置では、見積もり精度が高くなかった。即ち、加工物品情報が３次元データであるため冗長性があり、加工物品の特徴部分とは異なる部分のデータ内容を含む。そのため、３次元データを作成する人、ソフト、規格などの相違によって、その加工物品の特徴部分とは異なる部分のデータ内容が異なり、その結果として、見積もり精度が高くなかった。

本開示は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、見積もり精度の高い価格見積もりシステムを実現することである。

（１）本開示に係る価格見積もりシステムは、製品の形状に関する３次元データの入力を受け付ける入力部と、前記３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記製品を所定の視点から見た外観を示す２次元画像を生成し、前記２次元画像から入力画像情報を生成する画像情報生成部と、前記入力画像情報と共通の形式を有する複数の既存製品画像情報を記憶する記憶部と、前記入力画像情報に対する類似度に基づき、前記複数の既存製品画像情報から１以上の既存製品画像情報を選択する選択部と、選択された１以上の前記既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する出力部と、を含む、価格見積もりシステム。

（２）上記（１）の価格見積もりシステムは、前記画像情報生成部が生成する前記入力画像情報が、入力特徴ベクトルを含み、前記記憶部が記憶する前記複数の既存製品画像情報が、既存特徴ベクトルを含み、前記選択部が、前記入力特徴ベクトルと前記既存特徴ベクトルとの類似度を判断して、前記既存製品画像情報を選択してもよい。

（３）上記（２）の価格見積もりシステムにおいて、前記画像情報生成部が、複数の前記２次元画像から、入力特徴ベクトルの和集合を含む入力画像情報を生成してもよい。

（４）上記（１）〜（３）の価格見積もりシステムにおいて、前記入力画像情報が、深度情報を含んでもよい。

（５）上記（１）〜（３）の価格見積もりシステムにおいて、前記入力画像情報が、断面画像情報を含んでもよい。

（６）上記（１）〜（５）の価格見積もりシステムにおいて、前記価格情報に基づくデータは、前記価格情報そのもの、または複数の価格情報の平均値であってもよい。

（７）本開示に係る価格見積もり方法は、製品の形状に関する３次元データの入力を受け付ける入力ステップと、前記３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記製品を所定の視点から見た外観を示す２次元画像を生成し、前記２次元画像から入力画像情報を生成する画像情報生成ステップと、前記入力画像情報と共通の形式を有する複数の既存製品画像情報を記憶する記憶ステップと、前記入力画像情報に対する類似度に基づき、前記複数の既存製品画像情報から１以上の既存製品画像情報を選択する選択ステップと、選択された１以上の前記既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する出力ステップと、を含む。

（８）本開示に係るプログラムは、コンピュータに、製品の形状に関する３次元データの入力を受け付ける入力ステップと、前記３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記製品を所定の視点から見た外観を示す２次元画像を生成し、前記２次元画像から入力画像情報を生成する画像情報生成ステップと、前記入力画像情報と共通の形式を有する複数の既存製品画像情報を記憶する記憶ステップと、前記入力画像情報に対する類似度に基づき、前記複数の既存製品画像情報から１以上の既存製品画像情報を選択する選択ステップと、選択された１以上の前記既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する出力ステップと、を実行させる。

図１は、本実施形態に係る価格見積もりシステムの概略図である。 図２は、本実施形態に係る仮想空間に配置された加工製品の斜視図である。 図３は、本実施形態に係る加工製品を展開した六面図である。 図４は、本実施形態に係る入力画像情報の入力特徴ベクトルの和集合を示す概略図である。 図５は、本実施形態に係る複数の既存製品画像情報の概略図である。 図６は、本実施形態に係る価格見積もり方法の一例を示すフローチャートである。

［第１の実施形態］
本開示の実施形態について、図面を用いて以下に説明する。

図１は、本実施形態に係る価格見積もりシステムの概略図である。

図１に示すように、価格見積もりシステム１００はサーバー装置であり、依頼者のコンピュータ等とデータの送受信を行う通信部７０と、価格見積もりシステム１００全体を制御する制御部４０と、当該制御に用いられるプログラムや、過去の加工製品情報である複数の既存製品画像情報３００等を記憶する記憶部５０と、を含む。本開示において、３次元データとは、例えば３次元ＣＡＤ（computer-aided design）データ、３次元ＣＧ（computer graphics）データ等を含む。

（通信部７０）
通信部７０は、有線又は無線により、依頼者のコンピュータとデータの送受信を行う。通信部７０は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ、登録商標）、電話回線、ブロードバンドネットワーク等を用いて、外部機器と直接又は間接的に通信する。

（制御部４０）
制御部４０は、記憶部５０に保存された各種プログラムに従って、価格見積もりシステム１００の動作全般を制御する。制御部４０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。なお、制御部４０は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含んでいてもよい。

制御部４０は、見積対象製品２００の形状に関する３次元データの入力を受け付ける入力部１０と、３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記製品を所定の視点から見た外観を示す２次元画像を生成し、この２次元画像から入力画像情報を生成する画像情報生成部２０と、記憶部５０に保存された複数の既存製品画像情報３００の中から、入力画像情報と類似度に基づき、１以上の既存製品画像情報を選択する選択部３０と、選択された既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する出力部６０と、を含む。

（入力部１０）
入力部１０は、見積対象製品２００の見積もり依頼する依頼者から、見積対象製品２００の形状に関する３次元データの入力を受け付ける。３次元データの入力は、例えば、依頼者が、サーバー装置である価格見積もりシステム１００にアクセスし、上述した通信部７０を経由して３次元データを入力部１０に入力することにより行われる。なお、価格見積もりシステム１００のユーザが、依頼者からメール、記録媒体などを介して入手した３次元データを、通信部７０を経由することなく、入力部１０に直接入力することも可能である。

（画像情報生成部２０）
画像情報生成部２０は、入力部１０に入力された３次元データに基づき、仮想空間に配置された見積対象製品２００を所定の視点から見た外観を示す、２次元画像を生成し、この２次元画像から入力画像情報を生成する。

本実施形態においては、図２、図３に示すような見積対象製品２００の３次元データが入力部１０に入力された場合について説明する。図２は、仮想空間に配置された見積対象製品２００の斜視図であり、図３は、見積対象製品２００を展開した六面図である。本実施形態において、見積対象製品２００は立方体であり、第１の面２００ＡにはＡ文字形状の凹部が、第２の面２００ＢにはＢ文字形状の凹部が、第３の面２００ＣにはＣ文字形状の凹部が、第４の面２００ＤにはＤ文字形状の凹部が、第５の面２００ＥにはＥ文字形状の凹部が、第６の面２００ＦにはＦ文字形状の凹部が、形成されている。

本実施形態においては、画像情報生成部２０が、３次元データに基づき、仮想空間に配置された見積対象製品２００について、隣り合う方向が互いに直角である６方向から見た外観を示す、２次元画像を生成する。更にこの２次元画像から、第１の面２００Ａから第６の面２００Ｆまでの入力特徴ベクトルを抽出し、それらの和集合を算出する。

具体的には、まず、画像情報生成部２０が、仮想空間における投影中心と見積対象製品２００との間に配置された投影面において投影される見積対象製品２００の第１の面２００Ａ、第２の面２００Ｂ、第３の面２００Ｃ、第４の面２００Ｄ、第５の面２００Ｅ、第６の面２００Ｆの投影画像を２次元画像として生成する。次に、この６つの画像から、各画像に含まれる所定の局所特徴を検出し、その検出量を示す局所特徴量を抽出する。この所定の局所特徴は、記憶部５０に保存されている。

そして、画像情報生成部２０は、第１の面２００Ａ、第２の面２００Ｂ、第３の面２００Ｃ、第４の面２００Ｄ、第５の面２００Ｅ、第６の面２００Ｆの外観を示す６つの２次元画像において検出された局所特徴量を足し合わせ、図４に示す入力特徴ベクトルの和集合５００を得る。図４における横軸は、各局所特徴を示し、縦軸は、第１の面２００Ａから第６の面２００Ｆまでにおいて検出された各局所特徴量の合計を示している。この図４に示す入力特徴ベクトルの和集合５００が、６面の外観を示す２次元画像から生成した入力画像情報に含まれる。

ここで、本実施形態においては、入力特徴ベクトルを抽出する際に、各面内における局所特徴を抽出するため、例えば、第１の面２００ＡにおけるＡ文字形状の凹部が第１の面２００Ａ内において異なる位置に配置されていたとしても、また回転して配置されていたとしても、同じ入力特徴ベクトルが抽出される。更に、本実施形態においては入力画像情報が特徴ベクトルの和集合５００を含むため、画像情報生成部２０が生成する第１の面２００Ａ、第２の面２００Ｂ、第３の面２００Ｃ、第４の面２００Ｄ、第５の面２００Ｅ、第６の面２００Ｆの２次元画像の生成順が異なったとしても、同じ特徴ベクトルの和集合５００を得ることができる。そのため、後述する選択部３０において、複数の面に関する既存製品画像情報と複数の面に関する入力画像情報とを比較する際に有益である。

なお、本実施形態においては、６つの画像に含まれた局所特徴量を一度に足し合わせ、図４に示す入力特徴ベクトルの和集合５００を得たが、第１ステップとして、各画像における局所特徴量を算出し、各画像における入力特徴ベクトルを得た後に、第２ステップとして６つの入力特徴ベクトルを足し合わせ、図４に示す入力特徴ベクトルの和集合５００を得てもよい。

なお、本実施形態においては、画像情報生成部２０が生成する画像情報が、６方向からの画像情報の和集合５００である例を示したが、１方向や、２方向、４方向その他の複数方向からの画像情報の和集合であってもよく、深度情報が含まれたデプスマップであってもよく、又は、見積対象製品２００の複数位置における断面画像情報であってもよい。また、画像情報生成部２０が生成する画像情報は、複数種類の情報（例えば、画像情報と断面画像情報）を含む情報であってもよい。

このように、画像情報生成部２０において、冗長性のある３次元データを、一旦２次元画像に変換することにより、３次元データが持つ冗長性を排除することができる。また、３次元データから２次元画像情報に変換する際に冗長性を排除しているため、この２次元画像情報からベクトル形式の入力特徴ベクトルを抽出しても冗長性が排除されたデータとなっている。

更に、本実施形態においては、画像情報生成部２０は、６つの２次元画像から、各面の面積情報を抽出する。具体的には、第１の面２００Ａ、第２の面２００Ｂ、第３の面２００Ｃ、第４の面２００Ｄ、第５の面２００Ｅ、第６の面２００Ｆについてのそれぞれの面積情報を抽出する。

（記憶部５０）
記憶部５０は、所定の記録媒体に対してデータの記録再生を行う。記憶部５０は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）として実現される。記録媒体としては、揮発性メモリであっても、不揮発性メモリであってもよく、フラッシュメモリ等の固体メモリ、固体メモリを内蔵したメモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、ホログラムメモリ、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）など各種考えられ、記憶部５０としては採用する記録媒体に応じて記録再生を実行できる構成とされればよい。記憶部５０には、制御部４０が使用するプログラムが保存されている。

また、記憶部５０には、画像情報生成部２０が３次元データから生成した入力画像情報と共通の形式を有する、図５に示すような複数の既存製品画像情報３００が記憶されており、この複数の既存製品画像情報３００には、例えば、以前の加工に関する価格情報が関連付けられている。

本実施形態においては、図５に示すように、複数の既存製品画像情報３００内に第１の既存製品画像情報３０１、第２の既存製品画像情報３０２、第３の既存製品画像情報３０３等が含まれている。

第１の既存製品画像情報３０１は、第１の過去の加工製品について隣り合う方向が互いに直角である６方向から見た外観を示す２次元画像から生成された既存特徴ベクトルの和集合を含む。この第１の過去の加工製品は立方体であり、第１の面にはＡ文字形状の凹部が、第２の面にはＢ文字形状の凹部が、第３の面にはＣ文字形状の凹部が、第４の面にはＤ文字形状の凹部が、第５の面にはＥ文字形状の凹部が、そして、第６の面にもＥ文字形状の凹部が、形成されていたとする。即ち、第１の過去の加工製品は、見積対象製品２００に対して、第６の面が有する凹部の形状のみが異なり、それ以外の面が有する凹部の形状が同一である。また、第１の過去の加工製品についての以前の見積価格が１１００円であったことを示す価格情報が関連付けられている。

第２の既存製品画像情報３０２は、第２の過去の加工製品について隣り合う方向が互いに直角である６方向から見た外観を示す２次元画像から生成された既存特徴ベクトルの和集合を含む。この第２の過去の加工製品は立方体であり、第１の面にはＡ文字形状の凹部が、第２の面にはＢ文字形状の凹部が、第３の面にはＣ文字形状の凹部が、第４の面にはＤ文字形状の凹部が、第５の面にはＦ文字形状の凹部が、そして、第６の面にもＦ文字形状の凹部が、形成されていたとする。即ち、第２の過去の加工製品は、見積対象製品２００に対して、第５の面が有する凹部の形状のみが異なり、それ以外の面が有する凹部の形状が同一である。また、第２の加工製品についての以前の見積価格が９００円であったことを示す価格情報が関連付けられている。

第３の既存製品画像情報３０３は、第３の過去の加工製品について隣り合う方向が互いに直角である６方向から見た外観を示す２次元画像から生成された既存特徴ベクトルの和集合を含む。この第３の過去の加工製品は立方体であり、第１の面から第６の面に、Ｚ文字形状の凹部が、形成されていたとする。また、この加工製品についての以前の見積価格が８００円であったことを示す価格情報が関連付けられている。

なお、記憶部５０が記憶する複数の既存製品画像情報３００の中に、深度情報を含むデプスマップや、複数位置における製品の断面画像情報を含ませておいてもよい。複数の既存製品画像情報３００の中に深度情報が含まれている場合には、後述する選択部３０において、深度情報を含む入力画像情報に対する類似度判断精度を向上させることができる。また、複数の既存製品画像情報３００の中に複数位置における製品の断面画像情報が含まれている場合には、後述する選択部３０において、断面画像情報を含む入力画像情報に対する類似度判断精度を向上させることができる。

（選択部３０）
制御部４０に含まれる選択部３０は、画像情報生成部２０が生成した入力画像情報に対する類似度に基づき、記憶部５０に保存された複数の既存製品画像情報３００の中から１以上の既存製品画像情報を選択する。

本実施形態においては、画像情報生成部２０が、複数の２次元画像から、入力特徴ベクトルの和集合を生成するため、選択部３０は、記憶部５０に保存された複数の既存製品画像情報３００の中から、画像情報生成部２０が生成した入力特徴ベクトルの和集合と類似する既存特徴ベクトルを含む既存製品画像情報を、記憶部５０における複数の既存製品画像情報３００から検索し、選択する。

具体的には、図４に示した、画像情報生成部２０が生成した入力特徴ベクトルの和集合５００から、各既存製品画像情報に含まれる既存特徴ベクトルを、局所特徴ごとに減算する。そして画像情報生成部２０は、その減算値の絶対値を全局所特徴について積分した値が最も小さい既存製品画像情報を、入力画像情報に対して最も類似度の高い既存製品画像情報として選択する。あるいは、画像情報生成部２０は、絶対値の積分値が所定の値よりも小さい既存製品画像情報を複数選択する。

本実施形態においては、上記演算結果より、第１の過去の加工製品から生成された第１の既存製品画像情報３０１と、第２の過去の加工製品から生成された、第２の既存製品画像情報３０２とが、入力画像情報に対して類似度の高いデータであると、上記演算結果より判断され選択される。

このように、冗長性を排除された２次元画像情報と、同じく冗長性を排除された画像情報データとの類似度を判断するため、選択部３０による類似度判断の精度を高めることができ、より精度の高い見積もりを行うことが可能となる。

なお、類似度の判断基準に用いた上記所定の値を低い値に設定すれば、類似する画像情報データを多数選択することができ、上記所定の値を高い値に設定すれば、より絞られた数の画像情報データを選択することができる。

更に、記憶部５０における複数の既存製品画像情報３００が、各面の面積情報を含んでいることが望ましい。そうすることにより、上述した特徴ベクトルの比較から類似度が高いと判断され、選択された既存製品画像情報の更なる絞込みを可能とすることができる。

具体的には、上述したとおり、画像情報生成部２０が、２次元画像から、第１の面２００Ａ、第２の面２００Ｂ、第３の面２００Ｃ、第４の面２００Ｄ、第５の面２００Ｅ、第６の面２００Ｆについて、それぞれの面積情報を抽出しておく。そして、画像情報生成部２０が抽出した面積情報から、各既存製品画像情報に含まれる面積情報を減算し、その絶対値が最も小さい既存製品画像情報を選択することにより、入力画像情報に対して面積情報が類似する既存製品画像情報を選択することができる。

即ち、図４に示した入力特徴ベクトルの和集合５００と図５に示した既存製品画像情報に含まれる既存特徴ベクトルとの類似度が高かったとしても、サイズが異なる加工製品であれば、加工価格もそれに応じて異なる。従って、既存製品画像情報に面積情報を含ませておき、面積情報及び特徴ベクトルの双方が類似する既存製品画像情報を選択することにより、より精度の高い見積もりが可能となる。

更に、記憶部５０に保存された複数の既存製品画像情報３００が深度情報を含み、画像情報生成部２０が生成した入力画像情報も深度情報を含む場合には、双方の深度情報を減算し、その絶対値が小さい既存製品画像情報を、入力画像情報に対して類似度が高い既存製品画像情報として選択することも可能である。

例えば、本実施形態においては、第１の面２００ＡはＡ文字形状の凹部を有しているが、２次元画像から抽出された入力特徴ベクトルと既存製品画像情報に含まれる既存特徴ベクトルのみで類似度を判断する場合は、既存特徴ベクトルに含まれるＡ文字形状が凹部であっても、凸部であっても、あるいは凹凸を持たない単なる模様であっても同じ類似度を示してしまう可能性がある。従って、入力画像情報と既存製品画像情報の双方に深度情報を含ませておき、上述した面積情報、既存特徴ベクトルが類似する既存製品画像情報の中から、更に深度情報が類似する既存製品画像情報を選択することにより、より精度の高い見積もりが可能となる。

また、加工製品がその内部の形状に特徴を有するような場合には、入力画像情報と既存製品画像情報の双方に、加工製品の複数位置における断面画像情報を含ませておき、双方の断面画像情報の類似度を算出することにより、既存製品画像情報の選択を行うことが可能である。双方の断面画像情報の類似度を算出する例としては、各断面画像における局所特徴量を算出し、入力画像情報の局所特徴量から既存製品画像情報の局所特徴量を減算した値を算出し、その減算値の絶対値を、全局所特徴について積分することにより求めることができる。

なお、本実施形態においては、６つの面の２次元画像から抽出された入力特徴ベクトルと、同じく６つの面の２次元画像から抽出された既存特徴ベクトルとの類似度を算出する例を説明したが、用途に応じて適宜変更しても構わない。例えば、立体構造における２つの面のみに特徴がある加工製品の場合、当該２つの面の２次元画像から抽出された入力特徴ベクトルと、同じく当該２つの面の２次元画像から抽出された既存特徴ベクトルとの類似度を算出すればよい。更には、最も特徴的な所定の面の２次元画像から抽出された既存特徴ベクトルと、６面の２次元画像から抽出された既存特徴ベクトル等、既存製品画像情報が複数の既存特徴ベクトルを含む構成とすることで、入力画像情報が持つ入力特徴ベクトルの形式に合わせて、類似度の算出をすることが可能となる。

なお、所定の面のみが局所特徴を有し、他の面の２次元画像から抽出される特徴ベクトルを加算しても局所特徴量に変化がない場合においては、入力特徴ベクトルと既存特徴ベクトルの双方に、所定の面の局所特徴が含まれていることを前提として、入力特徴ベクトルの抽出元である２次元画像の枚数と、既存特徴ベクトルの抽出元である２次元画像の枚数とが異なっていても構わない。例えば、所定の面のみが局所特徴を有し、他の面の２次元画像から抽出される特徴ベクトルを加算しても局所特徴量に変化がない場合において、入力画像情報が、６つの面の２次元画像情報から抽出された入力特徴ベクトルを含み、既存入力画像情報が、局所特徴を有する所定の面のみの２次元画像情報から抽出された既存特徴ベクトルを含み、当該入力特徴ベクトルと既存特徴ベクトルとの類似度を算出する構成としても構わない。

（出力部６０）
出力部６０は、選択部３０が、依頼者が入力部１０に入力した３次元データとの類似度の高いと判断した既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する。依頼者は、通信部７０を経由して当該価格情報に基づくデータを見ることができ、この価格情報を参考にし、実際の見積額を決定することができる。価格情報に基づくデータとは、価格情報そのものでもよく、複数の価格情報の平均値であってもよい。

本実施形態においては、選択部３０において選択された、第１の既存製品画像情報３０１と第２の既存製品画像情報３０２とに関連付けられた価格情報に基づくデータが出力される。出力部６０は、選択部３０により選択された既存製品画像情報と価格情報に基づくデータの双方を出力してもよく、選択された既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータのみを出力してもよい。本実施形態において出力部６０は、例えば、第１の既存製品画像情報３０１に関連付けられた価格情報である１１００円と、第２の既存製品画像情報３０２に関連付けられた価格情報である９００円との平均値である１０００円を、価格情報に基づくデータとして出力する。（価格見積もり方法）

以下、図６を用いて、価格見積もり方法について説明する。

図６は、本実施形態に係る価格見積もり方法の一例を示すフローチャートである。

（入力ステップＳ４０１）
入力ステップＳ４０１において、入力部１０は、見積もり依頼する依頼者から通信部７０を経由して送信された、見積対象製品２００の形状に関する３次元データの入力を受け付ける。入力部１０に受け付けられた３次元データは、制御部４０内において、入力部１０から画像情報生成部２０に送られる。

（画像情報生成ステップＳ４０２）
画像情報生成ステップＳ４０２において、画像情報生成部２０は、入力部１０に入力された３次元データに基づき、仮想空間に配置された加工製品を所定の視点から見た外観を示す２次元画像を生成し、この２次元画像から入力画像情報を生成する。なお、上述した通り、画像情報生成部２０が生成する入力画像情報が入力特徴ベクトル、入力特徴ベクトルの和集合を含んでいてもよい。また、入力画像情報が、深度情報を含んでいてもよく、又は、見積対象製品２００の複数位置における断面画像情報を含んでいてもよい。

画像情報生成部２０により生成された入力画像情報は、選択部３０、及び記憶部５０に送られる。

（選択ステップＳ４０３）
選択ステップＳ４０３において、制御部４０に含まれる選択部３０は、画像情報生成部２０から送られた入力画像情報と類似する既存製品画像情報を、記憶部５０に保存された複数の既存製品画像情報３００の中から検索し、選択する。

ある一定レベルの類似度を有する既存製品画像情報が複数存在する場合は、選択部３０は、当該類似度の高い既存製品画像情報を出力部６０に送信する。その際、選択部３０は、既存製品画像情報と価格情報の双方を出力部６０に送信してもよく、選択された既存製品画像情報に関連付けられた価格情報のみを送信してもよい。又は、選択部３０は、選択された複数の既存製品画像情報に関連付けられた複数の価格情報の平均値を送信してもよい。

ある一定レベルの類似度を有する既存製品画像情報が記憶部５０に存在していない場合は、選択部３０は、類似度の高い既存製品画像情報がない旨を出力部６０に送信してもよく、又は、所望のレベルには達していなくても、既存製品画像情報３００の中で最も類似度の高い既存製品画像情報を抽出し、当該既存製品画像情報に含まれた、若しくは関連付けられた価格情報を出力部６０に送信してもよい。

（出力ステップＳ４０４）
出力ステップＳ４０４において、出力部６０は、選択部３０において選択された既存製品画像情報を出力する。この出力部６０における出力形式は選択部３０に依存させてもよい。例えば、選択部３０が既存製品画像情報と価格情報に基づくデータの双方を送信する場合は、出力部６０は、当該既存製品画像情報と価格情報に基づくデータの双方を出力する。選択部３０が価格情報、若しくは複数の価格情報の平均値など、価格情報に基づくデータを送信する場合は、出力部６０は、当該価格情報に基づくデータを出力する。なお、選択部３０が、既存画像情報と価格情報に基づくデータの双方を送信した場合においても、出力部６０が、価格情報に基づくデータのみを出力する構成としても構わない。

依頼者は、この出力部６０に出力された価格情報に基づくデータから、見積対象製品２００の価格を決定する。

（記憶ステップＳ４０５）
記憶ステップＳ４０５において、記憶部５０は、画像情報生成ステップＳ４０２において画像情報生成部２０より送付された入力画像情報を既存画像情報として、複数の既存製品画像情報３００の中に保存する。また、記憶部５０は、この新たな既存画像情報に関連付けて、出力ステップＳ４０４において出力された価格情報に基づくデータ、あるいは価格情報に基づくデータに基づき依頼者が判断した見積価格を保存する。

この記憶ステップＳ４０５を含むことにより、次回以降の見積もり時において、選択部３０が、複数の既存製品画像情報３００の中から、今回保存された既存製品画像情報を選択することが可能となる。

１０ 入力部、２０ 画像情報生成部、３０ 選択部、４０ 制御部、５０ 記憶部、６０ 出力部、７０ 通信部、１００ 価格見積もりシステム、２００ 見積対象製品、２００Ａ 第１の面、２００Ｂ 第２の面、２００Ｃ 第３の面、２００Ｄ 第４の面、２００Ｅ 第５の面、２００Ｆ 第６の面、３００ 既存製品画像情報、３０１ 第１の既存製品画像情報、３０２ 第２の既存製品画像情報、３０３ 第３の既存製品画像情報、Ｓ４０１ 入力ステップ、Ｓ４０２ 画像情報生成ステップ、Ｓ４０３ 選択ステップ、Ｓ４０４ 出力ステップ、Ｓ４０５ 記憶ステップ、５００ 入力特徴ベクトルの和集合。

Claims (6)

1. 製品の形状に関する３次元データの入力を受け付ける入力部と、
   前記３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記製品を所定の視点から見た外観を示す複数の２次元画像を生成し、前記複数の２次元画像から、入力特徴ベクトルの和集合を含む入力画像情報を生成する画像情報生成部と、
   前記入力画像情報と共通の形式を有し、且つ既存特徴ベクトルを含む複数の既存製品画像情報を記憶する記憶部と、
   前記入力画像情報に含まれる前記入力特徴ベクトルの和集合と、前記既存特徴ベクトルとの類似度に基づき、前記複数の既存製品画像情報から１以上の既存製品画像情報を選択する選択部と、
   選択された１以上の前記既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する出力部と、
   を含む、価格見積もりシステム。
2. 前記入力画像情報が、深度情報を含む、
   請求項１に記載の価格見積もりシステム。
3. 前記入力画像情報が、断面画像情報を含む、
   請求項１に記載の価格見積もりシステム。
4. 前記価格情報に基づくデータは、前記価格情報そのもの、または複数の価格情報の平均値である、
   請求項１乃至３のいずれかに記載の価格見積もりシステム。
5. 製品の形状に関する３次元データの入力を受け付ける入力ステップと、
   前記３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記製品を所定の視点から見た外観を示す複数の２次元画像を生成し、前記複数の２次元画像から、入力特徴ベクトルの和集合を含む入力画像情報を生成する画像情報生成ステップと、
   前記入力画像情報と共通の形式を有し、且つ既存特徴ベクトルを含む複数の既存製品画像情報を記憶する記憶ステップと、
   前記入力画像情報に含まれる前記入力特徴ベクトルの和集合と、前記既存特徴ベクトルとの類似度に基づき、前記複数の既存製品画像情報から１以上の既存製品画像情報を選択する選択ステップと、
   選択された１以上の前記既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する出力ステップと、
   を含む、価格見積もり方法。
6. コンピュータに、
   製品の形状に関する３次元データの入力を受け付ける入力ステップと、
   前記３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記製品を所定の視点から見た外観を示す複数の２次元画像を生成し、前記複数の２次元画像から、入力特徴ベクトルの和集合を含む入力画像情報を生成する画像情報生成ステップと、
   前記入力画像情報と共通の形式を有し、且つ既存特徴ベクトルを含む複数の既存製品画像情報を記憶する記憶ステップと、
   前記入力画像情報に含まれる前記入力特徴ベクトルの和集合と、前記既存特徴ベクトルとの類似度に基づき、前記複数の既存製品画像情報から１以上の既存製品画像情報を選択する選択ステップと、
   選択された１以上の前記既存製品画像情報に関連付けられた価格情報に基づくデータを出力する出力ステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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