JP7253011B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来、ユーザに合った被服や履物などの対象物を提案する技術が知られている。例えば、特定商品のサイズに対する他のユーザの評価結果に基づいて、ユーザに合った特定商品のサイズを提案する技術が知られている。

特許第５２５６３６２号公報

しかしながら、従来の技術では、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うことができなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うことを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを評価するための情報を決定する決定部と、前記決定部により決定された情報に基づく評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供部と、を有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うことができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図３Ａは、年齢に応じた男性の足の発育パターンの統計データの一例を示す図である。 図３Ｂは、年齢に応じた女性の足の発育パターンの統計データの一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図６は、実施形態に係る評価結果記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る計測情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る発育パターン記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る管理サーバの構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理システムの構成〕
図１に示す情報処理システム１について説明する。図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とが含まれる。端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図１は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。なお、図１に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００や、複数台の管理サーバ２００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等の装置であってもよい。図２に示す例においては、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。

端末装置１０は、例えば、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付けてもよい。

図２では、端末装置１０はユーザＵ１１によって利用される。以下では、端末装置１０をユーザＵ１１と表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザＵ１１を端末装置１０と読み替えることもできる。

情報処理装置１００は、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１００は、足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報に含まれるユーザの属性（例えば、年齢や性別など）に基づいて、購入された履物のサイズを評価するための情報を決定する機能を有する。

管理サーバ２００は、情報処理装置１００が提案する対象となる履物を提供する所定の電子商店街を管理するための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、管理サーバ２００は、所定の電子商店街で提供される履物の情報を提供する機能を有する。また、管理サーバ２００は、情報処理装置１００が提案する対象となる履物を提供する各実店舗を管理するための情報処理装置であってもよい。例えば、管理サーバ２００は、各実店舗で提供される履物の情報を提供する機能を有してもよい。なお、以下実施形態において、情報処理装置１００が提案する履物はどのようなものであってもよいものとする。例えば、履物は、スニーカー、サンダル、ブーツ、パンプス、ドレスシューズ、ランニングシューズなどであってもよい。

なお、図１では、端末装置１０と情報処理装置１００とが、別装置である場合を示すが、端末装置１０と情報処理装置１００とが一体であってもよい。また、図１では、情報処理装置１００と管理サーバ２００とが、別装置である場合を示すが、情報処理装置１００と管理サーバ２００とが一体であってもよい。

〔２．情報処理の一例〕
図２は、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理の一例を示す図である。図２では、端末装置１０を介してユーザＵ１１に提案を行うものとする。また、以下実施形態では、ユーザＵ１１の足の発育に合った履物を提案する処理について説明するが、ユーザＵ１１の足の発育に合った履物とは、例えば、ゆるい、きつい、痛みがある、特定部分が履物から出る（はみ出る）といった不快感が生じないと想定される履物である。なお、不快感は、ユーザＵ１１の視点からの不快感に限られず、例えばユーザＵ１１の履物を履いた姿を見た第三者の視点からの不快感であってもよいものとする。また、以下実施形態では、ユーザＵ１１のために購入された履物のサイズを評価するための情報を決定する処理について説明するが、評価とは、例えば、アンケートを介した評価である。

情報処理装置１００は、足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザＵ１１の属性情報を取得する（ステップＳ１０１）。ユーザＵ１１の属性情報とは、例えば、ユーザＵ１１が履物を購入した購入時の属性情報である。例えば、購入時の年齢が１５歳である場合には、ユーザＵ１１の属性情報には、１５歳の年齢情報が含まれる。なお、足の発育に応じたサイズの履物は、情報処理装置１００により提案された履物であってもよい。足の発育に応じたサイズの履物を提案する処理についての説明は後述する。

なお、例えばユーザＵ１１が子供であり、端末装置１０を利用して購入を行うユーザが、ユーザＵ１１の親である場合がある。このように、ユーザＵ１１のために履物が購入される場合が想定される。ステップＳ１０１は、適宜、情報処理装置１００が、足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザと所定の関係を有するユーザＵ１１の属性情報を取得すると読み替えることもできるものとする。また、このように、ユーザＵ１１と所定の関係を有するユーザを、以下、適宜、「関係ユーザ」とする。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性に基づいて、購入された履物のサイズを評価するための情報を決定する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価を提案するタイミングを決定する。また、例えば、情報処理装置１００は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価を提案する提案の内容を決定する。また、例えば、情報処理装置１００は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、属性に応じた評価の重み付けを決定する。以下、それぞれについて詳細を説明する。

情報処理装置１００が、評価を提案するタイミングを決定する場合を説明する。ユーザＵ１１が子供の場合、子供の足の発育は止まっていないため、大人と同じタイミングで評価させると、正しい評価が得られない場合があると想定される。このため、例えば、大人の場合では、再計測時の評価でよい場合であっても、子供の場合では、購入後、商品の履物が届いて直ぐのタイミングの評価がよい場合がある。

情報処理装置１００は、例えば、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たす場合、ユーザＵ１１が足を再計測したタイミング（例えば、足の計測情報を算出している間）を、評価を提案するタイミングとして決定する。例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値以上（例えば、２０歳以上）を満たす場合である。これは、大人は子供よりも足の発育が遅くなっているか、発育が止まっているため、購入後直ぐに評価させなくても、履物のサイズの評価は変わらないと想定され、足の計測情報を算出している間（他にやることがない間）であれば、回答が得られやすいと想定されるからである。一方、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合、ユーザＵ１１が足を再計測したタイミングを、評価を提案するタイミングとして決定しないと判定してもよい。例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値未満（例えば、２０歳未満）である場合である。なお、ユーザＵ１１が、購入した履物を提供する所定の電子商店街に、購入後再度アクセスしたタイミングには、購入した履物が既に届いていると想定される。情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合、購入された履物を提供する所定の電子商店街にアクセスしたタイミングを、評価を提案するタイミングとして決定してもよい。なお、再計測したタイミングや所定の電子商店街にアクセスしたタイミングは一例であり、情報処理装置１００は、これらの例に限られず、どのようなタイミングを、評価を提案するタイミングとして決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、配達状況を把握している場合、配達が完了した（購入した履物が届いた）タイミングを、評価を提案するタイミングとして決定してもよい。

情報処理装置１００が、評価を提案する提案の内容を決定する場合を説明する。上述したように、ユーザＵ１１が子供の場合、子供の足の発育は止まっていないため、大人と同じタイミングで評価させると、正しい評価が得られない場合があると想定される。なお、評価を提案するタイミングだけでなく、子供のサイズの履物に対して、大人と同じ提案の内容で評価を提案すると、正しい評価が得られない場合があると想定される。このため、例えば、大人の場合では、「履物のサイズはいかがでしたか？」といった聞き方でよい場合であっても、子供の場合では、「購入時の履物のサイズはいかがでしたか？」といったように評価のタイミングを明確にした聞き方がよい場合がある。

情報処理装置１００は、例えば、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たす場合（例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値以上を満たす場合）、評価のタイミングを明確にしない聞き方で、評価を提案すると決定する。一方、情報処理装置１００は、例えば、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合（例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値未満の場合）、評価のタイミングを明確にした聞き方で、評価を提案すると決定する。なお、評価のタイミングを明確にしない聞き方、及び、評価のタイミングを明確にした聞き方は、予め定められているものとする。

なお、ユーザＵ１１の関係ユーザが、ユーザＵ１１のために履物を購入した場合には、評価の主体が、ユーザＵ１１ではなく、関係ユーザである場合があると想定される。例えば、関係ユーザがユーザＵ１１のために評価を行う場合である。このため、例えば、大人の場合では、評価の主体を明確にしない聞き方でよい場合であっても、子供の場合では、「履物のサイズはあなたの子供にとっていかがでしたか？」といったように評価の主体が子供であることを明確にした聞き方がよい場合がある。また、「あなたの子供のために購入した購入時のサイズはあなたの子供にとっていかがでしたか？」といったように評価のタイミングを明確にするとともに、評価の主体が子供であることを明確にした聞き方がよい場合がある。情報処理装置１００は、例えば、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合、評価の主体を明確にした聞き方で、評価を提案すると決定する。なお、評価の主体を明確にしない聞き方、及び、評価の主体を明確にした聞き方は、予め定められているものとする。また、評価の主体が関係ユーザである場合には、ユーザＵ１１の主観的な評価（とても良い、悪くない、悪い）を求めるのではなく、「捨て寸はいかがでしたか？」といった聞き方（関係ユーザの客観的な評価（十分ある、少しある、ない）を求める方）がよい場合がある。これは、ユーザＵ１１があまりにも低い年齢の子供の場合、オウム返しする（「とても良い」という聞き方をすれば「とても良い」と答え、「悪くない」という聞き方をすれば「悪くない」と答える）ことがあるため、正しい評価が得られない場合があると想定されるからである。情報処理装置１００は、例えば、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合、評価の主体が関係ユーザであると推定して、ユーザＵ１１の属性に応じた聞き方で、評価を提案すると決定する。

情報処理装置１００は、属性に応じた評価の重み付けを決定する場合を説明する。ユーザＵ１１が子供の場合、あまりにも低い年齢の子供に評価させると、サイズの適切な判断ができないため、正しい評価が得られない場合があると想定される。このため、例えば、大人の場合では、年齢に応じた評価の重み付けが適切でない場合であっても、子供の場合では、年齢に応じた評価の重み付けが適切である場合がある。

情報処理装置１００は、例えば、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合、ユーザＵ１１の属性が所定の条件とする属性から離れるほど評価の重みが小さくなるように評価の重み付けを決定する。例えば、情報処理装置１００は、所定の条件とする年齢が２０歳である場合、ユーザＵ１１の年齢が、１５歳の場合より５歳の場合のほうが評価の重みが小さくなるように評価の重み付けを決定する。また、情報処理装置１００は、年齢ではなく、小学生及び中学生などの、年齢に基づく属性に基づいて、評価の重み付けを決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の条件とする年齢に基づく属性が大人（２０歳以上）である場合、ユーザＵ１１の年齢に基づく属性が、中学生の場合より小学生の場合のほうが評価の重みが小さくなるように評価の重み付けを決定してもよい。

以上、購入された履物のサイズを評価するための情報の決定について説明した。

情報処理装置１００は、購入された履物のサイズを評価するための情報に基づいて、評価を提案するための情報を提供する（ステップＳ１０３）。例えば、情報処理装置１００は、評価を提案するタイミングとして決定されたタイミングで評価を提案するための情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、再計測したタイミングや所定の電子商店街にアクセスしたタイミングなどで、端末装置１０の画面に、評価を提案するための情報が通知（例えば、プッシュ通知）されるための処理を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、評価を提案する提案の内容として決定された内容で評価を提案するための情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０の画面に、評価を提案する提案の内容として決定された内容の情報が通知されるための処理を行ってもよい。そして、情報処理装置１００は、購入された履物のサイズに対して、ユーザから受け付けられた評価の評価情報を取得する（ステップＳ１０４）。

続いて、購入された履物のサイズを評価するための情報に基づく評価の有効性について説明する。例えば、購入してからあまりにも経って評価を行う場合、大人でも子供でも、購入時のサイズの適切な判断ができない場合があると想定される。このため、購入してから一定期間経った場合、正しい評価が得られない場合があると想定される。情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たす場合（例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値以上を満たす場合）、履物の購入後、所定の期間（以下、適宜、「第１有効期間」とする。）の期間内に評価された評価結果を有効と判定する。例えば、履物の購入後２年間である。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合（例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値未満の場合）、履物の購入後、第１有効期間より短い期間（以下、適宜、「第２有効期間」とする。）の期間内に評価された評価結果を有効と判定する。後者の場合、情報処理装置１００は、例えば、ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かると推定された期間（以下、適宜、「第１期間」とする。）の期間内に評価された評価結果を有効と判定する。なお、第１期間についての説明は後述する。このように、情報処理装置１００は、評価の有効性を判定し、有効と判定された評価に基づく評価結果を、購入された履物のサイズを評価するための情報に基づく評価結果として決定する（ステップＳ１０５）。また、足のサイズを計測してからしばらく経って、計測結果に基づいて提案されていた履物を購入する場合、子供であれば、足の発育が止まっていない（計測から購入までの間にも発育している）ため、足のサイズを計測してから一定期間経った場合、正しい評価が得られない場合があると想定される。情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性が所定の条件を満たさない場合（例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値未満の場合）、足のサイズの計測後、第１有効期間より短い期間（以下、適宜、「第３有効期間」とする。）の期間内に評価された評価結果を有効と判定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かると推定された期間（以下、適宜、「第１期間」とする。）の期間内に評価された評価結果を有効と判定する。

情報処理装置１００は、管理サーバ２００にアクセスする（ステップＳ１０６）。例えば、情報処理装置１００は、購入された履物を提供する所定の電子商店街を管理する管理サーバ２００にアクセスする。

情報処理装置１００は、購入された履物のサイズを評価するための情報に基づく評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する（ステップＳ１０７）。例えば、情報処理装置１００は、評価結果が「良い」などの肯定的な場合には、正のデータとして学習することにより、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する。また、例えば、情報処理装置１００は、評価結果が「悪い」などの否定的な場合には、負のデータとして学習することにより、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する。なお、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の評価結果に基づいて、ユーザＵ１１の足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供してもよいし、ユーザＵ１１とは異なる他のユーザの評価結果に基づいて、ユーザＵ１１の足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供してもよい。

なお、上述したように、例えばユーザＵ１１が子供であり、端末装置１０を利用して購入を行うユーザが、ユーザＵ１１の親である場合がある。このような場合には、情報処理装置１００は、ステップＳ１０７において、ユーザＵ１１に情報を提供する場合に限らず、ユーザＵ１１の関係ユーザに情報を提供してもよい。このため、ユーザＵ１１を関係ユーザと読み替えることもできるものとする。一般的に、子供の足の発育スピードは早いため、親が気付かずに、履物のサイズが合わないままになってしまう場合がある。情報処理装置１００は、履物のサイズが合わないままにならないように防止するといったユーザビリティの向上を促進することができる。

なお、上記実施形態では、情報処理装置１００が、購入された履物のサイズを評価するための情報の一例として、属性に応じた評価の重み付けを決定する場合を説明したが、この例に限られないものとする。例えば、購入してからあまりにも経った評価だと、購入時のサイズの適切な判断ができないため、正しい評価が得られない場合があると想定される。情報処理装置１００は、属性に応じて評価の重みを決定する場合に限られず、評価されるまでに掛かる期間に応じて評価の重みを決定してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、評価を提案するための情報の提供後、評価されるまでに掛かる期間が長くなるほど評価の重みが小さくなるように評価の重み付けを決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、評価されるまでに掛かる期間が１日の場合より１ヶ月の場合のほうが評価の重みが小さくなるように評価の重み付けを決定してもよい。また、情報処理装置１００は、属性に応じた評価の重み付けと、評価されるまでに掛かる期間に基づく評価の重み付けとに基づいて、例えば評価の重み付け同士を掛け合わせることで、評価の重み付けを決定してもよい。

上述したように、ステップＳ１０１において、足の発育に応じたサイズの履物は、情報処理装置１００により提案された履物であってもよい。以下、足の発育に応じたサイズの履物を提案する処理の一例を説明する。なお、以下実施形態では、情報処理装置１００が、第１期間に基づいて履物を提案する場合を例に挙げて説明するが、この例に限られないものとする。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の足のサイズを計測した計測情報を取得する。なお、以下実施形態では、説明の便宜上、任意の時期に計測された計測情報を取得するものとして説明するが、情報処理装置１００は、複数の時期に計測された複数の計測情報を含む計測履歴情報を取得して、計測履歴情報の中から、任意の時期に計測された計測情報を取得してもよい。以下実施形態では、情報処理装置１００が、一の時期（以下、適宜、「第１時期」とする。）に計測された計測情報を取得するものとして説明する。なお、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の足のサイズを計測した計測情報をどのように取得してもよい。換言すると、以下実施形態では、ユーザＵ１１の足のサイズは、どのように計測されてもよいものとする。例えば、ユーザＵ１１の足のサイズは、マット上に置いた足の周囲を端末装置１０で撮像（撮影）することにより、マットに付いたドット（マーカ）を基に足の３Ｄサイズを計測可能な計測手段を介して計測されてもよい。また、例えばユーザＵ１１が子供である場合、ユーザＵ１１の親が利用する端末装置１０で撮像する場合がある。このような場合には、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の親からユーザＵ１１の計測情報を取得してもよい。

情報処理装置１００は、第１時期のユーザＵ１１の属性に基づいて、足の発育パターンを決定する。なお、第１時期のユーザＵ１１の属性は、ユーザＵ１１のユーザ情報に基づいて特定されたものであってもよいし、第１時期の計測情報に基づいて推定されたものであってもよい。後者の場合、例えば、第１時期の計測情報と、後述する統計データＴＤ１１やＴＤ２１との比較に基づいて推定されたものであってもよい。ここで、図３Ａ及び３Ｂを用いて、年齢及び性別に応じた足の発育パターンを説明する。具体的には、図３Ａは、年齢に応じた男性の足の発育パターンを説明するための図であり、図３Ｂは、年齢に応じた女性の足の発育パターンを説明するための図である。

図３Ａは、年齢に応じて男性の足長（一番長い指先からかかとまでの長さ）が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の統計データＴＤ１１の一例を示す図である。例えば、図３Ａでは、年齢区分ＮＫ１１によって識別される年齢が３歳であり、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均が４．５ヶ月である例を示す。また、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均に「平均＃１１１」や「平均＃１１２」といった概念的な情報が格納される例が含まれているが、実際には、３歳の場合の「４．５」のような数値が格納される。なお、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる最大期間や最小期間が含まれていてもよい。

図３Ｂは、年齢に応じて女性の足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の統計データＴＤ２１の一例を示す図である。例えば、図３Ｂでは、年齢区分ＮＫ２１によって識別される年齢が３歳であり、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均が４．３ヶ月である例を示す。また、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均に「平均＃２１１」や「平均＃２１２」といった概念的な情報が格納される例が含まれているが、実際には、３歳の場合の「４．３」のような数値が格納される。なお、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる最大期間や最小期間が含まれていてもよい。

情報処理装置１００は、第１時期のユーザＵ１１の属性を、予め定められた統計データと比較することにより、第１時期のユーザＵ１１に適用する足の発育パターンを決定する。例えば、第１時期のユーザＵ１１の属性が、「年齢：３歳、性別：男性」である場合には、情報処理装置１００は、統計データＴＤ１１及びＴＤ２１のうち、統計データＴＤ１１を選択し、統計データＴＤ１１の中から、年齢区分ＮＫ１１を選択する。そして、情報処理装置１００は、「足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均が４．５ヶ月」である情報を、第１時期のユーザＵ１１に適用する足の発育パターンとして決定する。

情報処理装置１００は、決定された足の発育パターンに基づいて、第１時期のユーザＵ１１の足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間が平均４．５ヶ月であると推定することができる。以下実施形態では、説明の便宜上、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均を用いる場合を一例として説明する。

情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かる第１期間を推定する。具体的には、情報処理装置１００は、第１時期の計測情報と、第１時期のユーザＵ１１に適用する足の発育パターンとに基づいて、第１期間を推定する。例えば、第１時期の計測情報が、足長１４ｃｍであり、足の発育パターンが、「５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均：４．５ヶ月」であるものとする。また、例えば、第１期間の推定に係る所定の条件が、足長１５ｃｍであるものとする。この場合、情報処理装置１００は、第１時期の計測情報と、第１期間の推定に係る所定の条件との差分が１ｃｍであり、５ｍｍの倍であることから、第１期間を、５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の倍の９ヶ月と推定する。なお、第１期間から４．５ヶ月後のユーザＵ１１の属性が「年齢：４歳、性別：男性」である場合には、情報処理装置１００は、１ｃｍ伸びるのに掛かる期間を１０ヶ月（３歳の平均期間である４．５ヶ月＋４歳の平均期間である５．５ヶ月）と推定してもよい。

情報処理装置１００は、管理サーバ２００にアクセスする。例えば、情報処理装置１００は、第１時期に提案又は購入された履物を提供する所定の電子商店街を管理する管理サーバ２００にアクセスする。

情報処理装置１００は、推定結果に基づいて、第１期間の経過後のユーザＵ１１の足のサイズに対応した履物（又は履物の購入）を提案するための情報を提供する。このように、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、９ヶ月と推定された推定結果に基づいて、９ヶ月が経過する直前のタイミング、９ヶ月が経過する前後を含むタイミング、又は、９ヶ月の経過後のタイミングで、情報を提供する。この際、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１に情報を提供する場合に限らず、ユーザＵ１１の関係ユーザに情報を提供してもよい。また、情報処理装置１００は、情報の提供後、提案が適切であったか否かを確認するための情報（例えば、アンケートなど）を提供してもよい。そして、情報処理装置１００は、提案が適切であったか否かの回答結果に応じて、それ以降にユーザＵ１１に適用する足の発育パターンを変更してもよい。また、情報処理装置１００は、提案が適切であったか否かの回答結果に応じて、統計データ（各年齢の平均期間等）を修正してもよい。なお、提案は、どのような旨の理由に基づく提案であってもよく、例えば、第１時期に提案された履物のサイズでは、サイズが合わない旨を理由とした提案であってもよい。また、提案は、サイズが合わない、新しい履物を購入したほうがよいといった漠然と理由を記載した提案に限られず、足の特定部分を明示した、例えば、かかと部分がきつい、足長が伸びたといった具体的に理由を記載した提案であってもよい。

以下、情報処理装置１００が提案する履物のサイズについて説明する。第１期間の経過後のユーザＵ１１の足のサイズは、第１時期に比べて大きいと想定される。このため、情報処理装置１００は、第１期間が経過する直前のタイミング、第１期間が経過する前後を含むタイミング、又は、第１期間の経過後のタイミングで、第１時期の計測情報に基づく足のサイズに対応した履物より大きいサイズの履物を提案するための情報を提供する。例えば、第１時期の計測情報が、足長１４ｃｍである場合には、情報処理装置１００は、足長１４ｃｍより大きい足のサイズに対応した履物を提案するための情報を提供する。例えば、情報処理装置１００は、履物のサイズの規定に基づいて、足長１４ｃｍに対応したサイズより、ワンサイズ大きいサイズの履物を提案するための情報を提供する。

情報処理装置１００は、第１時期の計測情報に基づいて第１時期に提案又は購入された履物とサイズ違いの同一の履物、又は、同一のブランドに属する履物を提案するための情報を提供してもよい。例えば、ユーザＵ１１が、「ブランドＡ１の履物ＡＡ１：サイズ１４ｃｍ」を購入していた場合には、情報処理装置１００は、履物ＡＡ１とサイズ違いの同一の履物である「履物ＡＡ１：サイズ１５ｃｍ」、又は、履物ＡＡ１とサイズ違いで同一のブランドに属する履物である「ブランドＡ１の履物ＡＡ２：サイズ１５ｃｍ」を提案するための情報を提供してもよい。

なお、上記実施形態では、説明の便宜上、足のサイズを示す指標として足長を例に挙げて説明したが、この例に限られないものとする。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の足囲や足幅の計測情報に基づいて、第１期間を推定してもよい。なお、足囲や足幅には様々な定義があり、例えば、足囲は、足の第一趾（親指）の付け根部分から第五趾（小指）の付け根部分を囲った長さや、第一趾と第五趾の付け根の骨の張り出した部分の周囲の長さであり、足幅は、一番幅の広い部分の横幅の長さであるといった定義があるが、この例に限られないものとする。ここで、足の部分ごとに発育スピードが異なるため、足の部分ごとに第１期間が異なる。例えば、足幅は、足長の伸びが終わったあとも大きくなる。情報処理装置１００は、足の部分ごとに発育スピードが異なるため、足囲や足幅それぞれに対応した発育パターンに基づいて、足囲や足幅それぞれに対応した所定の条件を満たすまでに掛かる第１期間を推定してもよい。

なお、上記実施形態では、説明の便宜上、年齢及び性別に基づいて、足の発育パターンを決定する場合を例に挙げて説明したが、この例に限られないものとする。例えば、身長が高いユーザは、身長が低いユーザと比べて、足の発育パターンが早いと想定される。また、体重が重いユーザは、体重が軽いユーザと比べて、足の特定部分の伸びが大きいと想定される。このため、体重が重いユーザは、体重が軽いユーザと比べて、足囲や足幅が大きい（足の発育パターンが早い）と想定される。また、人種（又は国籍）に応じて、足の発育パターンが異なると想定される。また、足の部分ごとの発育パターンも異なると想定される。情報処理装置１００は、身長や体重や人種などを属性として、足の発育パターンを決定してもよい。また、足のサイズの計測を複数回行ったほうが、一回の計測よりも足の発育パターンを決定する精度が高いと想定される。情報処理装置１００は、足のサイズの計測回数を属性として、足の発育パターンを決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、計測回数が所定の閾値以上を満たしたか否かを判定し、計測回数が所定の閾値以上を満たしたと判定された場合に、足の発育パターンを決定してもよい。

〔情報処理のバリエーション〕
以下、足の発育に応じたサイズの履物を提案する処理のバリエーションについて説明する。

（購入傾向の加味）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、ユーザＵ１１の購入傾向を加味して提案を行う場合を説明する。例えば、ユーザＵ１１に対して、第１時期の計測情報に基づいて第１時期にサイズ１４ｃｍの履物が提案された場合であっても、ユーザＵ１１が購入した履物が、サイズ１４．５ｃｍの履物である場合がある。このような場合が一回又は複数回繰り返された場合には、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１が、自身に合うサイズより大きいサイズを購入する傾向にあると推定してもよい。そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１が大きいサイズを購入する傾向にあるとする購入傾向に基づいて、例えば、購入傾向を加味しない場合と比べて、購入傾向を加味する分短い期間を第１期間として推定してもよい。例えば、提案された履物のサイズが１４ｃｍであり、購入された履物のサイズが１４．５ｃｍである場合には、差分が５ｍｍであることから、情報処理装置１００は、購入傾向を加味しない場合と比べて、５ｍｍ分短い期間を第１期間として推定してもよい。

情報処理装置１００は、例えば、購入傾向を加味しない場合と比べて、購入傾向を加味する分大きいサイズの履物を提案するための情報を提供してもよい。例えば、第１時期に提案された履物のサイズが１４ｃｍであり、購入された履物のサイズが１４．５ｃｍである場合には、情報処理装置１００は、第１期間の経過後のユーザＵ１１の足のサイズに対応した履物のサイズとして、購入傾向を加味しない場合に提案される履物のサイズが１５ｃｍである場合には、１５．５ｃｍのサイズの履物を提案するための情報を提供してもよい。この場合、情報処理装置１００は、１５ｃｍを所定の条件として第１期間を推定したとしても、１５．５ｃｍのサイズの履物を提案するための情報を提供してもよい。

（在庫数の加味）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、履物の在庫数を加味して提案を行う場合を説明する。例えば、ユーザＵ１１が、「ブランドＡ１の履物ＡＡ１：サイズ１４ｃｍ」を購入していた場合には、情報処理装置１００は、履物の在庫数を加味しない場合には、例えば、履物ＡＡ１とサイズ違いの同一の履物である「履物ＡＡ１：サイズ１５ｃｍ」を提案するための情報を提供する。しかしながら、「履物ＡＡ１：サイズ１５ｃｍ」の在庫数が極端に少ない（又はない）場合がある。例えば、履物ＡＡ１とサイズ違いの同一の履物のうち、サイズ１５ｃｍの履物ＡＡ１の在庫数だけが、他のサイズの履物ＡＡ１の在庫数と比較して極端に少ない場合には、情報処理装置１００は、サイズ１５ｃｍに近いサイズ１５．５ｃｍの履物を提案するための情報を提供してもよいし、履物ＡＡ１と同一のブランドに属する履物である「ブランドＡ１の履物ＡＡ２：サイズ１５ｃｍ」を提案するための情報を提供してもよい。

（属性を加味した提案ブランドの変更）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、ユーザＵ１１の属性を加味して履物を提案するブランドを変更する場合を説明する。例えば、ユーザＵ１１が、「ブランドＡ１の履物ＡＡ１：サイズ１４ｃｍ」を購入していた場合には、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性を加味しない場合には、例えば、履物ＡＡ１と同一のブランドに属する履物である「ブランドＡ１の履物ＡＡ２：サイズ１５ｃｍ」を提案するための情報を提供する。しかしながら、ブランドＡ１よりユーザＵ１１の属性（第１時期のユーザＵ１１の属性又は第１期間の経過後のユーザＵ１１の属性）に適したブランドＡ２がある場合がある。例えば、ブランドＡ１よりブランドＡ２のほうが、ユーザＵ１１の属性のユーザをターゲットユーザとする場合である。この場合には、情報処理装置１００は、ブランドＡ１よりユーザＵ１１の属性に適したブランドＡ２に属する履物の中から、第１期間の経過後のユーザＵ１１の足のサイズに対応した履物を選択し、選択された履物を提案するための情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、「ブランドＡ２の履物ＢＢ１：サイズ１５ｃｍ」を提案するための情報を提供してもよい。また、情報処理装置１００は、ブランドＡ１よりユーザＵ１１の属性に適したブランドが複数ある場合には、ブランドＡ１とデザインやコンセプトが近いブランドに属する履物を提案するための情報を提供してもよい。

（インセンティブの提供）
上記実施形態において、履物を提案するための情報に、提案された履物を購入した場合に付与されるインセンティブに関する情報を含む場合を説明する。情報処理装置１００は、履物を提案するための情報とともに、提案された履物を購入したユーザに付与されるインセンティブに関する情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、インセンティブに関する情報として、提案された履物を、提案後所定の期間内に購入したユーザに優遇する情報を提供してもよい。なお、インセンティブはどのようなものであってもよいものとする。例えば、インセンティブは、履物の購入時の送料を無料とする特典や、所定の電子商店街で購入時に利用可能なポイントを付与する特典であってもよい。後者の場合の一例として、インセンティブは、履物を購入すると、履物の代金の１０％分のポイントを付与する特典であってもよい。また、後者の場合の一例として、インセンティブは、第１時期に購入した履物と同一の履物、又は、同一のブランドに属する履物を購入すると、履物の代金の２０％分のポイントを付与する特典であってもよい。また、後者の場合の一例として、インセンティブは、早く購入するほど多くポイントを付与する特典であってもよい。

（買い替えの提案）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、履物の購入の提案とともに、又は、履物の購入の提案に代えて、履物を手放すよう提案する買い替えの提案を行う場合を説明する。情報処理装置１００は、履物の購入を提案する基となった、第１時期に購入された履物を手放すよう提案するための情報を提供してもよい。なお、情報処理装置１００は、提案に対して、買い替えを行ったユーザに付与されるインセンティブに関する情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、インセンティブに関する情報として、買い替えが提案された購入及び手放す対象の履物を、買い替えの提案後所定の期間内に購入及び手放したユーザに優遇する情報を提供してもよい。例えば、インセンティブは、買い替えのための送料（例えば、購入する履物の送料と、手放す履物の送料）を無料とする特典であってもよい。また、例えば、インセンティブは、購入する履物の代金の１０％分のポイントを付与する特典であってもよい。また、例えば、インセンティブは、第１時期に購入した履物と同一の履物、又は、同一のブランドに属する履物を購入すると、履物の代金の２０％分のポイントを付与する特典であってもよい。また、例えば、インセンティブは、早く買い替えるほど多くポイントを付与する特典であってもよい。また、例えば、インセンティブは、手放す対象の履物の買取価格を通常価格よりも高く設定する特典であってもよい。また、例えば、インセンティブは、第１時期に購入した履物と同一の履物、又は、同一のブランドに属する履物を購入すると、手放す対象の履物の買取価格を通常価格よりも高く設定する特典であってもよい。また、例えば、インセンティブは、早く買い替えるほど手放す対象の履物の買取価格を通常価格よりも高く設定する特典であってもよい。また、手放すよう提案する対象となる履物が、修理やメンテナンスなどによって、第１期間よりも長い期間使える場合がある。例えば、履物が革の素材であれば、革がゆるんだ部分を補強することで、革のゆるみが適切になるため、ユーザの足に再度合う場合がある。情報処理装置１００は、手放すよう提案する対象となる履物が、修理やメンテナンスによって補強可能である場合には、第１期間として、第１期間より補強可能な分長い期間を推定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、買い替えの提案ではなく、修理やメンテナンスの提案を行ってもよい。

（再計測の提案１）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、足のサイズの再計測を提案する場合を説明する。ユーザの個々の成長スピードは異なるため、情報処理装置１００による第１期間の推定が適切でない場合がある。このため、足のサイズの再計測を行ったほうが、精度高く、ユーザの足の発育に合った履物を提案することができると想定される。情報処理装置１００は、第１時期が経過する直前のタイミング、第１期間が経過する前後を含むタイミング、又は、第１期間の経過後のタイミングで、ユーザＵ１１に足のサイズの再計測を提案するための情報を提供してもよい。なお、情報処理装置１００は、再計測を行ったユーザに付与されるインセンティブに関する情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、インセンティブに関する情報として、再計測の提案後所定の期間内に再計測を行ったユーザに優遇する情報を提供してもよい。例えば、インセンティブは、再計測を行うと、所定の電子商店街で購入時に利用可能なポイントを付与する特典であってもよい。また、例えば、インセンティブは、早く再計測を行うほど多くポイントを付与する特典であってもよい。

（再計測の提案２）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、再計測された第２時期の計測情報に基づいて、第２時期のユーザＵ１１の足に合う履物を提案するための情報を提供するとともに、足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かる第２期間を推定する場合を説明する。情報処理装置１００は、再計測の提案後所定の期間内に計測された、第２時期のユーザＵ１１の足のサイズの計測情報を取得してもよい。そして、情報処理装置１００は、第２時期の計測情報と、第２時期のユーザＵ１１の属性に基づく足の発育パターンとに基づいて、第２期間を推定してもよい。そして、情報処理装置１００は、第２時期の計測情報に基づく足のサイズに対応した履物より大きいサイズの履物を提案するための情報を提供してもよい。

情報処理装置１００は、第２時期の計測情報に基づいて第２時期に提案又は購入された履物とサイズ違いの同一の履物、又は、同一のブランドに属する履物を提案するための情報を提供してもよい。例えば、ユーザＵ１１が、第２時期の計測情報に基づいて第２時期に提案された「ブランドＡ１の履物ＡＡ１：サイズ１５ｃｍ」を購入していた場合には、情報処理装置１００は、第２期間が経過する直前のタイミング、第２期間が経過する前後を含むタイミング、又は、第２期間の経過後のタイミングで、履物ＡＡ１とサイズ違いの同一の履物である「履物ＡＡ１：サイズ１６ｃｍ」、又は、履物ＡＡ１とサイズ違いで同一のブランドに属する履物である「ブランドＡ１の履物ＡＡ２：サイズ１６ｃｍ」を提案するための情報を提供してもよい。

（提案の終了）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、第１時期の計測情報に基づく履物の提案を終了する場合を説明する。情報処理装置１００は、第１期間が経過する直前のタイミング、第１期間が経過する前後を含むタイミング、又は、第１期間の経過後のタイミングで、第１時期のユーザＵ１１の足のサイズの計測情報に基づく履物を提案するための情報を提供しない処理を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、第１期間が経過したか否かを判定し、第１期間が経過したと判定された場合には、第１時期の計測情報に基づく履物の提案を終了する処理を行ってもよい。なお、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性に応じて、提案を終了する処理を行うか否かを判定してもよい。例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値以上である場合（換言すると、ユーザＵＩ１１が大人の場合）、情報処理装置１００は、提案を終了する処理を行わないと判定してもよい。これは、年齢が経ってもユーザＵ１１の足のサイズは変化しないと想定されるからである。この場合、情報処理装置１００は、第１時期の経過後も、第１時期に提案された履物と同一の履物の提案を行ってもよい。一方、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値未満である場合（換言すると、ユーザＵ１１が子供の場合）、情報処理装置１００は、提案を終了する処理を行うと判定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、第１時期に提案された履物が「履物ＡＡ１：サイズ１４ｃｍ」である場合、第１期間の経過後は、「履物ＡＡ１：サイズ１４ｃｍ」の提案を終了し、「履物ＡＡ１：サイズ１４ｃｍ」よりサイズが大きい「履物ＡＡ１：サイズ１５ｃｍ」を提案する処理を行ってもよい。

（不適切である旨の通知）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、購入のために指定された履物が不適切である旨を通知する場合を説明する。情報処理装置１００は、第１期間が経過する直前のタイミング、第１期間が経過する前後を含むタイミング、又は、第１期間の経過後のタイミングで、第１時期のユーザＵ１１の足のサイズの計測情報に基づく履物のサイズと同一のサイズが指定された場合、サイズが合わない旨を通知するための情報を提供してもよい。例えば、第１時期のユーザＵ１１の足のサイズの計測情報に基づいて提案された履物が「履物ＡＡ１：サイズ１４ｃｍ」であり、ユーザＵ１１は、提案された第１時期には購入しなかったが、第１期間の経過後、購入しようとする場合がある。情報処理装置１００は、第１期間の経過後、第１時期に提案された履物を購入するために指定した場合であって、指定された履物のサイズが、第１時期に提案されたサイズと同一のサイズである場合には、サイズが合わない旨を通知するための情報を提供してもよい。なお、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１の属性に応じて、不適切である旨を通知する処理を行うか否かを判定してもよい。例えば、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値以上である場合、情報処理装置１００は、不適切である旨を通知する処理を行わないと判定してもよい。一方、ユーザＵ１１の年齢が所定の閾値未満である場合、情報処理装置１００は、不適切である旨を通知する処理を行うと判定してもよい。

（個々の成長スピードに基づく提案）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、ユーザの個々の発育スピードに基づいて提案を行う場合を説明する。ユーザの個々の成長スピードは異なるため、勿論、足の発育スピードも異なる。また、ユーザの成長スピードが早い場合、ユーザの足の発育スピードも早いと想定される。情報処理装置１００は、ユーザの個々の成長スピードに応じて、ユーザに適用する足の発育パターンに対して重み付けを行ってもよい。そして、情報処理装置１００は、重み付けされた足の発育パターンに基づいて、第１期間を推定してもよい。また、情報処理装置１００は、ユーザの個々の成長スピードに応じて、足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間として、平均、最大、最小のいずれを用いるかを決定してもよい。

（履物の種別に基づく提案）
上記実施形態において、情報処理装置１００が、履物の種別を加味して提案を行う場合を説明する。例えば、履物がスニーカーである場合と、サンダルである場合とでは、提供可能なサイズのきざみが異なる場合がある。例えば、スニーカーの場合には、提供可能なサイズが、１４ｃｍ、１４．５ｃｍ、１５ｃｍ、１５．５ｃｍ、１６ｃｍと５ｍｍきざみであるのに対して、サンダルの場合には、提供可能なサイズが、１４ｃｍ、１５ｃｍ、１６ｃｍと１ｃｍきざみである場合がある。上記実施形態では、情報処理装置１００が、第１時期の計測情報に基づく足のサイズに対応した履物より大きいサイズの履物を提案するための情報を提供する処理について説明した。この際、情報処理装置１００は、履物の種別を特定し、特定された履物の種別に基づいて、提供可能なサイズのきざみを推定し、第１時期の計測情報に基づく足のサイズに対応した履物より、例えばワンサイズ大きいサイズの履物を提案するための情報を提供してもよい。この際、情報処理装置１００は、第１時期に履物が購入された時期、又は、第１時期の計測情報に基づく足のサイズに対応した履物より大きいサイズの履物を提案する時期（第１期間の経過後など）に基づいて、履物の種別を特定してもよい。例えば、履物の種別に応じて、履物が購入され易い時期が異なると想定される。例えば、サンダルは、スニーカーと比べて、夏限定で購入され易いと想定される。情報処理装置１００は、第１時期に履物が購入された時期、又は、第１時期の計測情報に基づく足のサイズに対応した履物より大きいサイズの履物を提案する時期（第１期間の経過後などに基づいて、履物の種別を特定し、特定された履物の種別に基づいて、提供可能なサイズのきざみを推定し、提案の処理を行ってもよい。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図４は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。

（入力部１２）
入力部１２は、ユーザからの各種操作を受け付ける。図２に示す例では、ユーザＵ１１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１３は、情報処理装置１００から送信された情報を表示する。

（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、情報処理装置１００から送信された情報を表示させるアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部１４は、受信部１４１と、送信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。

（受信部１４１）
受信部１４１は、各種情報を受信する。受信部１４１は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４１は、評価を提案するための情報を受信する。また、例えば、受信部１４１は、ユーザの足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を受信する。また、例えば、受信部１４１は、優遇されるインセンティブに関する情報、買い替えの提案に関する情報、再計測の提案に関する情報、サイズが不適切である旨の情報を受信する。

（送信部１４２）
送信部１４２は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４２は、ユーザから受け付けられた評価の評価情報を評価結果として送信する。また、例えば、送信部１４２は、ユーザの足のサイズの計測情報を送信する。例えば、送信部１４２は、足の周囲を端末装置１０で撮像することにより、マットに付いたドットを基に足の３Ｄサイズを計測可能な計測手段を介して計測された計測情報を送信する。

〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図５に示すように、記憶部１２０は、評価結果記憶部１２１と、計測情報記憶部１２２と、発育パターン記憶部１２３とを有する。

評価結果記憶部１２１は、履物のサイズを評価したユーザの評価結果を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る評価結果記憶部１２１の一例を示す。図６に示すように、評価結果記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「履物」、「購入時期」、「評価時期」、「評価結果」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「履物」は、購入された履物及び履物のサイズを示す。「購入時期」は、履物が購入された購入時期を示す。「評価時期」は、履物が評価された評価時期を示す。「評価結果」は、ユーザの評価結果を示す。

すなわち、図６では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザが購入した履物及び履物のサイズが「履物：ＡＡ１、サイズ：１４ｃｍ」であり、購入時期が「２０１９年１月１０日」であり、評価時期が「２０１９年１月１４日」であり、評価結果が４段階中で最も良い「とても良い」である例を示す。

計測情報記憶部１２２は、ユーザの足のサイズの計測情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る計測情報記憶部１２２の一例を示す。図７に示すように、計測情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「属性」、「時期１」、「時期２」、「時期３」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「属性」は、ユーザの属性を示す。「時期１」乃至「時期３」は、それぞれ任意の時期に計測された計測情報を示す。

すなわち、図７では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザの時期１の属性が「年齢（時期１）：３歳、性別：男性」であり、時期１が「時期：２０１９年１月、足長：１４ｃｍ」であり、時期２が「時期：２０１９年１０月、足長：１５ｃｍ」であり、時期３が「時期：２０２０年８月、足長：１６ｃｍ」である例を示す。

発育パターン記憶部１２３は、足の発育パターンの統計データを記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る発育パターン記憶部１２３の一例を示す。図８に示すように、発育パターン記憶部１２３は、「統計データＩＤ」、「統計データ」といった項目を有する。

「統計データＩＤ」は、足の発育パターンの統計データを識別するための識別情報を示す。「統計データ」は、足の発育パターンの統計データを示す。図８に示す例では、「統計データ」に「統計データ＃１１」や「統計データ＃２１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、例えば、「「年齢：３歳、性別：男性」、「足長が５ｍｍ伸びるのに掛かる期間の平均：４．５ヶ月」」などの情報が格納される。

すなわち、図８では、統計データＩＤ「ＴＤ１１」によって識別される統計データが「統計データ＃１１」である例を示す。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図５に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、決定部１３２と、推定部１３３と、判定部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。

取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、評価結果記憶部１２１や計測情報記憶部１２２や発育パターン記憶部１２３から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した各種情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、評価結果記憶部１２１や計測情報記憶部１２２や発育パターン記憶部１２３に各種情報を格納する。

取得部１３１は、足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する。

取得部１３１は、履物のサイズを評価したユーザの評価情報を評価結果として取得する。例えば、取得部１３１は、後述する判定部１３４により有効と判定された評価情報を評価結果として取得する。

取得部１３１は、ユーザの足のサイズの計測情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの足のサイズを計測した第１時期の計測情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、第１期間が経過する直前のタイミング、第１期間が経過する前後を含むタイミング、又は、第１期間の経過後のタイミングで、ユーザの足のサイズを再計測した第２時期の計測情報を取得する。

取得部１３１は、足の発育パターンの統計データを取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの属性に基づいて決定されたユーザの属性に応じた足の発育パターンの統計データを取得する。例えば、取得部１３１は、後述する決定部１３２により決定された足の発育パターンの統計データを取得する。

（決定部１３２）
決定部１３２は、取得部１３１により取得された属性情報に含まれるユーザの属性に基づいて、購入された履物のサイズを評価するための情報を決定する。例えば、決定部１３２は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価を提案するタイミングを決定する。また、例えば、決定部１３２は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価を提案する提案の内容を決定する。また、例えば、決定部１３２は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価の重み付けを決定する。

決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、履物の購入後、第１有効期間の期間内に評価された評価情報を評価結果として決定する。また、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、履物の購入後、第２有効期間の期間内に評価された評価情報を評価結果として決定する。例えば、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、第１期間の期間内に評価された評価情報を評価結果として決定する。

決定部１３２は、ユーザに適用する足の発育パターンを決定する。例えば、決定部１３２は、第１時期のユーザの属性を、予め定められた足の発育パターンの統計データと比較することにより、第１時期のユーザに適用する足の発育パターンを決定する。例えば、決定部１３２は、第１時期のユーザの属性を、取得部１３１により取得された足の発育パターンの統計データと比較することにより、第１時期のユーザに適用する足の発育パターンを決定する。

（推定部１３３）
推定部１３３は、取得部１３１により取得された計測情報と、決定部１３２により決定された足の発育パターンとに基づいて、ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かる期間を推定する。例えば、推定部１３３は、第１時期の計測情報と、第１時期のユーザの属性に基づく足の発育パターンとに基づいて、第１期間を推定する。

推定部１３３は、決定部１３２により決定された足の発育パターンに対して、ユーザの個々の成長スピードに応じて重み付けされた足の発育パターンに基づいて、ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かる期間を推定する。

（判定部１３４）
判定部１３４は、ユーザの属性が所定の条件を満たすか否かを判定する。例えば、判定部１３４は、ユーザの年齢が２０歳以上を満たすか否かを判定する。

判定部１３４は、ユーザの属性が所定の条件を満たすと判定された場合、第１有効期間の期間内に評価されたか否かを判定する。また、判定部１３４は、第１有効期間の期間内に評価されたと判定された場合、第１有効期間の期間内に評価された評価情報を評価結果として決定すると判定する。一方、判定部１３４は、第１有効期間の期間内に評価されたと判定されなかった場合、評価情報を評価結果として決定しないと判定する。

判定部１３４は、ユーザの属性が所定の条件を満たさないと判定された場合、第２有効期間の期間内に評価されたか否かを判定する。また、判定部１３４は、第２有効期間の期間内に評価されたと判定された場合、第２有効期間の期間内に評価された評価情報を評価結果として決定すると判定する。一方、判定部１３４は、第２有効期間の期間内に評価されたと判定されなかった場合、評価情報を評価結果として決定しないと判定する。

判定部１３４は、ユーザが足を再計測したか否かを判定する。例えば、判定部１３４は、新たな計測情報が取得されたか否かに基づいて、ユーザが足を再計測したか否かを判定する。また、判定部１３４は、ユーザが足を再計測したと判定された場合、ユーザが足を再計測したタイミングを、評価を提案するタイミングとして決定すると判定する。

判定部１３４は、ユーザが購入した履物を提供する所定の電子商店街に再度アクセスしたか否かを判定する。例えば、判定部１３４は、所定の電子商店街へのログイン履歴に基づいて、ユーザが購入した履物を提供する所定の電子商店街に再度アクセスしたか否かを判定する。また、判定部１３４は、ユーザが購入した履物を提供する所定の電子商店街に再度アクセスしたと判定された場合、所定の電子商店街に再度アクセスしたタイミングを、評価を提案するタイミングとして決定すると判定する。

判定部１３４は、ユーザの属性と所定の条件とする属性との乖離の度合いを判定する。また、判定部１３４は、ユーザの属性と所定の条件とする属性との乖離の度合いが大きいと判定されるほど、評価の重みが小さいと判定する。換言すると、判定部１３４は、ユーザの属性が所定の条件とする属性から離れるほど評価の重みが小さいと判定する。

判定部１３４は、評価が提案された又は履物が購入されたタイミングと、評価されたタイミングとの乖離の度合いを判定する。また、判定部１３４は、評価が提案された又は履物が購入されたタイミングと、評価されたタイミングとの乖離の度合いが大きいと判定されるほど、評価の重みが小さいと判定する。換言すると、判定部１３４は、評価されるまでに掛かる期間が長くなるほど評価の重みが小さいと判定する。

判定部１３４は、ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かる期間が経過したか否かを判定する。例えば、判定部１３４は、第１期間が経過したか否かを判定し、第１期間が経過したと判定された場合には、第１時期の計測情報に基づく履物の提案を終了すると判定する。

判定部１３４は、ユーザの属性に応じて、提案を終了する処理を行うか否かを判定する。例えば、判定部１３４は、ユーザの属性が所定の条件を満たすと判定された場合、提案を終了する処理を行わないと判定する。一方、判定部１３４は、ユーザの年齢が所定の条件を満たさないと判定された場合、提案を終了する処理を行うと判定する。

判定部１３４は、ユーザの足のサイズを計測した計測回数が所定の条件を満たしたか否かを判定する。また、判定部１３４は、計測回数が所定の条件を満たしたと判定された場合に、足の発育パターンを決定すると判定する。

（提供部１３５）
提供部１３５は、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供（送信）する。例えば、提供部１３５は、決定部１３２により決定された情報に基づく評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する。

提供部１３５は、評価を提案するための情報を提供する。例えば、提供部１３５は、決定部１３２により決定されたタイミングで、評価を提案するための情報を提供する。また、例えば、提供部１３５は、決定部１３２により決定された内容で、評価を提案するための情報を提供する。

提供部１３５は、推定部１３３による推定結果に基づいて、ユーザの足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する。提供部１３５は、任意の時期の計測情報に基づく足のサイズに対応した履物より大きいサイズの履物を提案するための情報を提供する。

提供部１３５は、任意の時期に提案又は購入された履物とサイズ違いの同一の履物、又は、同一のブランドに属する履物を提案するための情報を提供する。

提供部１３５は、提案された履物を購入したユーザに付与されるインセンティブに関する情報を提供する。例えば、提供部１３５は、提案された履物を、提案後所定の期間内に購入したユーザに優遇する情報を提供する。

提供部１３５は、任意の時期に購入された履物を手放し、提案された履物を購入する買い替えを提案するための情報を提供する。また、提供部１３５は、買い替えが提案された履物を、買い替えの提案後、所定の期間内に買い替えを行ったユーザに優遇する情報を提供する。

提供部１３５は、任意の時期のユーザの足のサイズの計測情報に基づく履物を提案するための情報を提供しないための処理を行う。例えば、提供部１３５は、任意の時期のユーザの足のサイズの計測情報に基づく履物の提案を終了するための情報を提供する。

提供部１３５は、購入のために指定された履物が不適切である旨を通知する。例えば、提供部１３５は、任意の時期のユーザの足のサイズの計測情報に基づく履物のサイズと同一のサイズが指定された場合、サイズが合わない旨を通知する。

〔５．管理サーバの構成〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る管理サーバ２００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る管理サーバ２００の構成例を示す図である。図９に示すように、管理サーバ２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。なお、管理サーバ２００は、管理サーバ２００の管理者から各種操作を受け付ける入力部や、各種情報を表示するための表示部を有してもよい。

（通信部２１０）
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部２２０）
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

記憶部２２０は、所定の電子商店街で提供される商品の商品情報を記憶する。ここで、図１０に、実施形態に係る記憶部２２０の一例を示す。図１０に示すように、記憶部２２０は、「商品ＩＤ」、「商品情報」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、所定の電子商店街で提供される商品を識別するための識別情報を示す。「商品情報」は、所定の電子商店街で提供される商品の商品情報を示す。図１０に示す例では、「商品情報」に「商品情報＃１１」や「商品情報＃２１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、例えば、「ブランド：Ａ１、サイズ：１３ｃｍ、１３．５ｃｍ、１４ｃｍ、１４．５ｃｍ・・・」などの情報が格納される。

すなわち、図１０では、商品ＩＤ「ＩＴ１１」によって識別される商品の商品情報が「商品情報＃１１」である例を示す。

（制御部２３０）
制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、管理サーバ２００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図９に示すように、制御部２３０は、取得部２３１と、提供部２３２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部２３０の内部構成は、図９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部２３１）
取得部２３１は、各種情報を取得する。取得部２３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部２３１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。

取得部２３１は、記憶部２２０から各種情報を取得する。また、取得部２３１は、取得した各種情報を記憶部２２０に格納する。

取得部２３１は、所定の電子商店街で提供される商品の商品情報を取得する。

（提供部２３２）
提供部２３２は、取得部２３１により取得された情報を提供（送信）する。例えば、提供部２３２は、情報処理装置１００から送信された商品情報の提供要求に応じて、対応する商品の商品情報を情報処理装置１００に送信する。

〔６．情報処理のフロー〕
次に、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、情報処理装置１００は、足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する（ステップＳ２０１）。

情報処理装置１００は、取得された属性情報に含まれるユーザの属性が所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

情報処理装置１００は、判定結果に基づいて、購入された履物のサイズを評価するための情報を決定する（ステップＳ２０３）。

情報処理装置１００は、判定結果に応じた有効期間の期間内に評価された評価情報を評価結果として決定する（ステップＳ２０４）。

情報処理装置１００は、評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する（ステップＳ２０５）。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、決定部１３２と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する。決定部１３２は、取得部１３１により取得された属性情報に含まれるユーザの属性に基づいて、購入された履物のサイズを評価するための情報を決定する。提供部１３５は、決定部１３２により決定された情報に基づく評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うことができる。

また、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、履物の購入後所定の期間内に評価された評価結果を、評価結果として決定し、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、履物の購入後所定の期間内より短い期間内に評価された評価結果を、評価結果として決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの属性と所定の条件とする属性との比較に基づいて、例えばユーザが子供の場合でも、より適切に、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を行うことができる。

また、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かると推定された第１期間の期間内に評価された評価結果を、評価結果として決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、例えばユーザが子供の場合でも、第１期間の推定結果に応じて、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うことができる。

また、決定部１３２は、ユーザの個々の成長スピードに応じて重み付けされた足の発育パターンに基づいて推定された第１期間の期間内に評価された評価結果を、評価結果として決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、例えばユーザが子供の場合でも、ユーザの個々の成長スピードに応じて、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うことができる。

また、決定部１３２は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価を提案するタイミングを決定する。また、提供部１３５は、タイミングで、評価を提案するための情報を提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うための、評価を提案するタイミングを適切に決定することができる。

また、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、ユーザが足を再計測したタイミングを、タイミングとして決定し、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、タイミングとして決定しない。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが足を再計測したタイミングを、評価を提案するタイミングとして適切に決定することができる。

また、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、購入された履物を提供する所定の電子商店街にアクセスしたタイミングを、タイミングとして決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが購入した履物を提供する所定の電子商店街にアクセスしたタイミングを、評価を提案するタイミングとして適切に決定することができる。

また、決定部１３２は、購入された履物の配達状況が取得可能であり、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、配達が完了したタイミングを、タイミングとして決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが購入した履物が届いたタイミングを、評価を提案するタイミングとして適切に決定することができる。

また、決定部１３２は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価を提案する提案の内容を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うための、評価を提案する提案の内容を適切に決定することができる。

また、決定部１３２は、購入された履物のサイズを評価するための情報として、評価の重み付けを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、足の発育を加味した履物のサイズに対する評価を適切に行うための、評価の重み付けを適切に決定することができる。

また、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、属性が所定の条件とする属性から離れるほど評価の重みが小さくなるように、重み付けを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、評価が適切に行われるように、ユーザの属性と所定の条件とする属性との比較に基づいて、評価の重み付けを適切に決定することができる。

また、決定部１３２は、ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、評価を提案するための情報の提供後、評価されるまでに掛かる期間が長くなるほど評価の重みが小さくなるように、重み付けを決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、評価が適切に行われるように、評価されるまでに掛かる期間に応じて、評価の重み付けを適切に決定することができる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００は、例えば、図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４、１３０及び２３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔９．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置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、各装置の分散・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。

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 評価結果記憶部
１２２ 計測情報記憶部
１２３ 発育パターン記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 決定部
１３３ 推定部
１３４ 判定部
１３５ 提供部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
２００ 管理サーバ
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２３０ 制御部
２３１ 取得部
２３２ 提供部
Ｎ ネットワーク

Claims (17)

1. 足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを前記ユーザに評価させるために、アンケートを提案するタイミングを決定する決定部と、
   前記決定部により決定されたタイミングで提案されたアンケートに対する評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供部と、
   を有し、
   前記決定部は、
   前記ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、前記履物の購入後所定の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定し、前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記履物の購入後当該所定の期間内より短い期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決定部は、
   前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かると推定された第１期間の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを前記ユーザに評価させるために、アンケートを提案するタイミングを決定する決定部と、
   前記決定部により決定されたタイミングで提案されたアンケートに対する評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供部と、
   を有し、
   前記決定部は、
   前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かると推定された第１期間の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
4. 前記決定部は、
   前記ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、前記履物の購入後所定の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定し、前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記履物の購入後当該所定の期間内より短い期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記決定部は、
   前記ユーザの個々の成長スピードに応じて重み付けされた足の発育パターンに基づいて推定された前記第１期間の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
6. 前記提供部は、
   前記タイミングで、前記アンケートを提供する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記決定部は、
   前記ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、前記ユーザが足を再計測したタイミングを、前記タイミングとして決定し、前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記タイミングとして決定しない
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記決定部は、
   前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記購入された履物を提供する所定の電子商店街にアクセスしたタイミングを、前記タイミングとして決定する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記決定部は、
   前記購入された履物の配達状況が取得可能であり、前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、配達が完了したタイミングを、前記タイミングとして決定する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記決定部は、
    提案する前記アンケートの内容を決定する
    ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記決定部は、
    評価の重み付けを決定する
    ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記決定部は、
    前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、当該属性が当該所定の条件とする属性から離れるほど前記評価の重みが小さくなるように、前記重み付けを決定する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得部と、
    前記取得部により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを評価するための評価の重み付けを決定する決定部と、
    前記決定部により決定された評価の重み付けに基づく評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供部と、
    を有し、
    前記決定部は、
    前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記評価を提案するための情報の提供後、評価されるまでに掛かる期間が長くなるほど前記評価の重みが小さくなるように、前記重み付けを決定する
    ことを特徴とする情報処理装置。
14. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを前記ユーザに評価させるために、アンケートを提案するタイミングを決定する決定工程と、
    前記決定工程により決定されたタイミングで提案されたアンケートに対する評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供工程と、
    を含み、
    前記決定工程は、
    前記ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、前記履物の購入後所定の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定し、前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記履物の購入後当該所定の期間内より短い期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
15. 足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを前記ユーザに評価させるために、アンケートを提案するタイミングを決定する決定手順と、
    前記決定手順により決定されたタイミングで提案されたアンケートに対する評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記決定手順は、
    前記ユーザの属性が所定の条件を満たす場合、前記履物の購入後所定の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定し、前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記履物の購入後当該所定の期間内より短い期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
16. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを前記ユーザに評価させるために、アンケートを提案するタイミングを決定する決定工程と、
    前記決定工程により決定されたタイミングで提案されたアンケートに対する評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供工程と、
    を含み、
    前記決定工程は、
    前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かると推定された第１期間の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
17. 足の発育に応じたサイズの履物を購入したユーザの属性情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された属性情報に含まれる前記ユーザの属性に基づいて、前記購入された履物のサイズを前記ユーザに評価させるために、アンケートを提案するタイミングを決定する決定手順と、
    前記決定手順により決定されたタイミングで提案されたアンケートに対する評価結果に基づいて、足の発育に応じたサイズの履物を提案するための情報を提供する提供手順と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記決定手順は、
    前記ユーザの属性が所定の条件を満たさない場合、前記ユーザの足のサイズが所定の条件を満たすまでに掛かると推定された第１期間の期間内に評価された評価結果を、前記評価結果として決定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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