JP7268089B2 - 自動ショッピングアシスタントを使用したパーソナライズショッピングのためのシステム、プラットフォームおよび方法 - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１７年１月６日に出願された、「Ａ ＳＹＳＴＥＭ，ＰＬＡＴＦＯＲＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＰＥＲＳＯＮＡＬＩＺＥＤ ＳＨＯＰＰＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＡＮ ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ ＳＨＯＰＰＩＮＧ ＡＳＳＩＳＴＡＮＴ」というタイトルの米国仮特許出願第６２４４３２７５号からの優先権を主張し、それは参照により全体として本明細書に組み込まれる。

本発明は一般に、パーソナライズ製品ショッピングにおいて有用な方法、アプリケーションおよび装置に関する。

今日の靴のショッピングの大多数は依然として昔からの商店で行われている。ほとんどの顧客は、現状の店長および店員のような、従来のショッピングの制限に慣れ親しんでいる。一般に、顧客は、製品の方に案内されて、在庫製品の位置、製品の試し履きなどの手助けを店員に頼る。

さらに、典型的なショッピング経験では、実質的に顧客が同じか、または異なる商店への各訪問を繰り返す必要があり、大変な非効率でユーザーの不満となる。

高度に正確でユーザーフレンドリーな自動化または半自動化フィッティングソリューションを、オンラインおよび店内の両方で可能にできるシステムまたは方法を有することは高度に有利であろう。

本発明の一実施形態によれば、パーソナライズ化されたオンライン製品フィッティングをいくつかの実施形態に従って提供するための装置、システム、および方法が提供される。

パーソナライズショッピングのための方法は、自動ショッピングアシスタントシステムが製品データにアクセスし、マッチメイクシステムがユーザー履歴データにアクセスし、マッチメイクシステムがユーザー嗜好データにアクセスし、マッチメイクシステムが自動ショッピングアシスタント装置から取得したユーザー解剖学的データにアクセスして、自動ショッピングアシスタントシステムがユーザー履歴、嗜好および解剖学的データを製品データとマッチングさせるステップを有して、パーソナライズ化マッチングシステムを生成する。

いくつかの実施形態では、自動ショッピングアシスタントシステムはユーザー履歴および嗜好データを製品データとマッチングさせて、パーソナライズ製品推奨を生成する。

いくつかの実施形態では、自動ショッピングアシスタントシステムは、ユーザーがパーソナライズ製品を注文するのを可能にするために使用され得る。

いくつかの実施形態では、自動ショッピングアシスタントシステムはユーザーの１つ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを提供するために使用され得る。

一実施形態では、ユーザーおよび一人以上の第三者は、製品フィッティングフィードバックを提供し得、ユーザーおよび一人以上の第三者は、ソーシャルフィードバックを提供し得る。自動ショッピングアシスタントシステムは、製品フィードバックに基づいてパーソナライズ製品を調整し得る。本システムは、ユーザーに関する解剖学的データも提供し得、自動ショッピングアシスタントシステムは解剖学的データも考慮して、ユーザーの１つ以上の特性を含むユーザーショッピングアバターを生成する。

自動ショッピングアシスタントシステムは、仮想試着特徴を含み得る。一実施形態では、ユーザーがパーソナライズ製品を注文する前に、製品はアバターに基づいて生成される。ユーザー嗜好は、サイズ、色、素材およびタイプ嗜好から成る群から選択され得る。

いくつかの実施形態によれば、パーソナライズショッピングのためのプラットフォームが提供され、複数のユーザーに対してデジタルアバターを生成するためのプロファイルモジュール、複数の製品に対する製品データを統合するための製品モジュール、および製品推奨を生成するためにデジタルアバターデータと製品データをマッチングさせるコードを実行するように適合されたマッチメイクモジュールを含むクラウドベースのサーバー；クラウドベースのサーバーに通信可能に接続されて、画像補足要素を含む、エンドユーザーコンピューティング装置を含み、マッチメイクモジュールは、ソフトウェアアプリケーションを実行して、ユーザーに対するデジタルアバタープロファイルのための解剖学的データの生成で使用される、ユーザーの解剖学的構造の少なくとも一部の捕捉に基づいて、ユーザーモバイルショッピングアバターを生成する。

いくつかの実施形態では、プラットフォームは、ユーザーの１つ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを生成および／または提示するように適合される。

いくつかの実施形態では、プラットフォームは、製品注文モジュール、製品カスタマイズ化モジュール、ソーシャルショッピングモジュール、および／または製品フィッティングモジュールなどを有し得る。

パーソナライズショッピングのためのハンドヘルドシステムは、ユーザーの入力を受信するように構成された画面、ユーザーの解剖学的構造の標準的な画像を捕捉するための装置カメラ、ならびに解剖学的データ、製品データ、ユーザー履歴データおよびユーザー嗜好データを分析するように適合されたレジスタを有するプロセッサを有し得、プロセッサはレジスタから情報を取得し、情報をレジスタに書き込み、ユーザー履歴および嗜好データを製品データとマッチングさせるように構成されて、パーソナライズ化マッチングシステムを生成し、プロセッサは、ユーザー履歴および嗜好データを製品データとマッチングさせて、パーソナライズ製品を生成するように構成され、ユーザーはユーザー入力を画面に提供することによりパーソナライズ製品を購入し得る。

一実施形態では、本システムは、センサーからの対象の距離を正確に判断するように構成された奥行きセンサーを有し、奥行きセンサー情報は、嗜好データを製品データとマッチングさせるために使用される。いくつかの実施形態では、奥行きセンサーは、ユーザーの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の３Ｄスキャンを提供するのを可能にして、身体のその部分の長さ、幅および奥行きを捕捉するのを可能にする。

いくつかの実施形態では、ハンドヘルドシステムは、ユーザーの解剖学的構造の少なくとも一部の捕捉に基づいてユーザーモバイルショッピングプロファイルのグラフィックシミュレーションを生成および提示するために、ハンドヘルドシステム上で実行するソフトウェアアプリケーションを含む。

ショッピングプロファイルを使用したショッピングのためのショッピングアシスタントシステムが提供され、ユーザーショッピングプロファイルを生成するためのＰＯＳベースの自動ショッピングアシスタント装置；店内でユーザーショッピングプロファイルを適用するためのモバイル装置アプリ；通信クラウドをベースとする、ショッピングアシスタントデータベースに接続されたショッピングアシスタントサーバー；およびユーザーが選択した製品を捕捉するのを可能にするための、タグなどの、複数の製品認識装置を含む。

ショッピングアシスタント装置は、ユーザーの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部を捕捉して、身体のその部分の長さ、幅および奥行きを捕捉するのを可能にするための１つ以上の画像スキャナを含み得る。

ショッピングアシスタントは、複数の製品に対する製品データを統合するための製品モジュール、ならびにショッピングプロファイルおよび製品データを接続するコードを実行して、製品推奨を生成するように適合されたマッチメイクモジュールを含み得る。

ショッピングアシスタントは、ユーザーが注文タグを捕捉することによって注文するための、製品と関連付けられた注文タグを含み得る。

ショッピングアシスタントは、ショッピングアシスタント装置の周辺の選択された地理的領域にユーザーが入った場合にユーザーを識別するために、ショッピングアシスタント装置と関連付けられた近接センサーを含み得る。

ショッピングアシスタントは、ユーザーが近接センサーの近くに適切に位置している場合に認識およびスキャンの自動トリガーを可能にするために、ショッピングアシスタント装置と関連付けられた近接センサーを含み得る。

ショッピングアシスタントは、選択された製品をユーザーショッピングプロファイルにデジタル的に試着させるための、仮想試着モジュールを含み得る。

店内ショッピング強化のための方法が提供され：自動ショッピングアシスタント装置と関連付けられた近接センサーを使用して、ショッピングエリアに入っているユーザーを識別すること；そのユーザーを自動ショッピングアシスタントシステムに接続してユーザープロファイルを開くこと；１つ以上の画像センサーを使用して、自動ショッピングアシスタント装置により１つ以上の身体部分の捕捉を開始すること；そのユーザーのユーザー３Ｄショッピングプロファイルを生成すること；ユーザーのモバイルコンピューティング装置上への自動ショッピングアシスタントアプリケーションのダウンロードを開始すること；自動ショッピングアシスタント装置をユーザーモバイル装置に接続してユーザーショッピングプロファイル ユーザーモバイル装置を終了すること；ユーザーモバイル装置を使用して製品タブを捕捉することにより、ユーザーによって興味のある製品を選択すること；およびその選択された製品に対する製品関連情報をユーザーに提供することを含む。

本方法は、ユーザーモバイル装置を使用して、選択された製品を注文することをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーモバイル装置を使用して、選択された製品をカスタマイズすることをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーモバイル装置を使用して、カスタマイズした製品を注文することをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーに製品在庫情報を提供することをさらに含み得る。

本方法は、ユーザープロファイルアバターを生成することをさらに含み得る。本方法は、選択された製品をユーザーショッピングプロファイルアバターに試着させることをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーが接続された選択された仲間によって見るために、試着させたユーザープロファイルアバターをソーシャルメディアシステムに送信することをさらに含み得る。本方法は、ユーザー挙動に基づいてユーザーショッピングプロファイルを強化することをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーショッピングプロファイルおよび／またはユーザーショッピング挙動に基づいてショッピング推奨を提供することをさらに含み得る。

本方法は、オンラインストアでのショッピングのためにユーザーショッピングプロファイルを使用することをさらに含み得る。

本方法は、追加の撮像装置を使用してユーザーショッピングプロファイルを強化することをさらに含み得る。

本方法は、モバイル装置を使用して追加のユーザーショッピングプロファイルを生成することをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーのプロファイルデータを、ユーザーの承諾を得て、店内装置から、スマートフォンアプリケーションなどの、ユーザー装置に変換することをさらに含み得る。

ショッピングをパーソナライズするための方法が本明細書で提供され：自動ショッピングアシスタントシステムが製品データにアクセスすること；自動ショッピングアシスタントシステムがユーザー履歴データにアクセスすること；自動ショッピングアシスタントシステムがユーザー嗜好データにアクセスすること；自動ショッピングアシスタントシステムがユーザーに関する解剖学的データにアクセスし、マッチメイクシステムが、ユーザーの解剖学的構造の少なくとも一部の捕捉に基づいてユーザーモバイルショッピングアバターを生成するためにソフトウェアアプリケーションを実行すること；ならびに自動ショッ
ピングアシスタントシステムがユーザー履歴データ、嗜好データ、ショッピングアバターおよび製品データをマッチングさせてパーソナライズ化マッチングシステムを生成すること；を行うステップを含む。

本方法は、パーソナライズ製品推奨を生成するステップをさらに含み得る。

本方法は、パーソナライズ製品を注文するステップをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーおよび一人以上の第三者が製品フィードバックを提供するステップをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーおよび一人以上の第三者がソーシャルフィードバックを提供するステップをさらに含み得る。

本方法は、自動ショッピングアシスタントシステムが製品フィードバックに基づいてパーソナライズ製品を調整するステップをさらに含み得る。

本方法は、ユーザーの１つ以上の解剖学的特徴を表すシミュレーションを提供するステップをさらに含み得る。

本方法は、仮想試着特徴をさらに含み得る。

本方法は、パーソナライズ製品を注文することをさらに含み得、製品はユーザーショッピングアバターに基づいて生成される。

本方法は、サイズ、色、素材およびタイプ嗜好から成る群から製品タイプを選択することをさらに含み得る。

本発明に従ったシステム、装置、および方法の原理および動作は、図面、および以下の説明を参照してより良く理解され得、これらの図面は例示のみを目的として与えられており、制限することを意図していないことが理解される。

いくつかの実施形態に従い、パーソナライズショッピングを容易にするためのシステムを示す概略システム図である。 いくつかの実施形態に従い、パーソナライズショッピングを容易にするためのプラットフォームを示す概略システム図である。 いくつかの実施形態に従い、パーソナライズショッピングを容易にするためのプロセスを示す流れ図である。 いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされた店内ショッピング経験を容易にするための流れ図である。 いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたオンラインショッピング経験を容易にするための流れ図である。 いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたハイブリッドショッピング経験の例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインでの、パーソナライズされた靴ショッピングの例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインでの、パーソナライズされたアイウェア（ｅｙｅｗｅａｒ）ショッピングおよび製造の例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の分解図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の1組の図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の1組の図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の1組の図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の1組の図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の1組の図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の1組の図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタント装置の例の1組の図を示す。 いくつかの実施形態に従った、ショッピングアシスタントシステムを示す。 いくつかの実施形態に従った、店舗装置内のショッピングアシスタント、およびパーソナライズショッピングサポートアプリケーションを備えたリモートユーザー通信装置の統合利用例を示す流れ図である。 いくつかの実施形態に従って、ショッピングアシスタント利用のプロセスの例を説明する。 いくつかの実施形態に従って、ショッピングアシスタント利用のプロセスの例を説明する。 いくつかの実施形態に従い、印の付いたパッド上に足を置くようにユーザーを導くための、ショッピングアシスタント画面上の対話式画面を示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に従い、印の付いたパッド上に足を置くようにユーザーを導くための、ショッピングアシスタント画面上の対話式画面を示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に従って、ユーザーが自分のプロファイル、および連絡先情報を定義するのを支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上の対話式ガイドを示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に従って、ユーザーが自分のプロファイル、および連絡先情報を定義するのを支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上の対話式ガイドを示すスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に従い、スキャンされた一対の足および下腿のシミュレートされた描画（ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ）を示すための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。 いくつかの実施形態に従い、スキャンされた一対の足および下腿のシミュレートされた描画（ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ）を示すための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。 より良いユーザー関連出力を提供するために使用され得る、ユーザーが挙動関連情報を入力する際に支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。 より良いユーザー関連出力を提供するために使用され得る、ユーザーが挙動関連情報を入力する際に支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である。

以下の説明は、当業者が本発明を特定の用途およびその要件の文脈で提供されるとおりに行って使用できるようにするために提示される。説明される実施形態に対する様々な修正は当業者には明らかであり、本明細書で定義される一般原理は他の実施形態に適用され得る。従って、本発明は、示して説明する特定の実施形態に制限されることは意図せず、本明細書で開示する原理および新規の特徴と一致する最も広い範囲を認めるものとする。他の事例では、周知の方法、手順、および構成要素は、本発明を不明瞭にしないために、詳細には説明されていない。

用語「フィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）」は本明細書では、製品を試着すること、製品を試着したところを見ること、製品を特定の人の身体または他の身体的パラメータに対して修正することを指す。用語「アバター（ａｖａｔａｒ）」は、特に、画面上に人を表すための、特定の人を表す実施形態、擬人化、アイコン、モデルまたは像を指す。

比較的低率の履物購入オンラインショッピングは、各靴モデルに対する正確なサイズ推奨を、任意選択として、顧客の足のシミュレーションまたはアバターモデルに基づいて、顧客に提供することによって高まり、購入におけるより高い顧客信頼となり得る。

本発明の限定されない実施形態は、オンラインおよび／または店内にかかわらず、製品の効果的な試着を含め、高度なパーソナライズショッピングを容易にするためのシステム、プラットフォーム、および方法を含む。いくつかの実施形態では、製品のパーソナライズ製造を可能にするための、システム、プラットフォーム、および方法が提供される。

ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズショッピングを容易にするためのシステム１００を示す概略システム図である、図１Ａを参照する。システム１００は、自動ショッピングアシスタント装置によって生成された、高度に正確なユーザーショッピングプロファイルおよび／またはアバターを使用して、店内および／またはオンラインでのシームレスなショッピングを可能にする。いくつかの場合、データ処理は、クラウド上および／またはローカルの自動ショッピングアシスタント装置上で実行される。

図に示すように、パーソナライズショッピングシステム１００は、パーソナライズショッピングプロファイル管理のためのプラットフォーム１０５を含み、それは、デジタルアバタープロファイルモジュール１１０、デジタル製品ファイルモジュール１１５、製品選択モジュール１２０、製品フィッティングモジュール１２５、ソーシャルショッピングモジュール１３０、製品注文モジュール１３５および製品カスタマイゼーションモジュール１３７を含み得る。

プラットフォーム１０５は、通信クラウド１４０と通信し、通信クラウド１４０は、スタートパッド、自動発売機（ｋｉｏｓｋ）、または自動ショッピングアシスタント装置１８５に通信可能に接続された、身体的プロファイルデータモジュール１４５を含み得、それは、さらにユーザー１８０に通信可能に接続されて、例えば、２Ｄおよび／もしくは３Ｄスキャンまたは他のデジタル測定源から身体的ユーザーデータを提供する。通信クラウド１４０は、自動ショッピングアシスタント装置１８５に、および／または１８０に通信可能に接続された、ユーザー嗜好データモジュール１５０をさらに含み得、ユーザー嗜好データを提供する。通信クラウド１４０は、製品データベース１６５に通信可能に接続された、製品ファイルデータモジュール１６０、および製品データベース１７５に通信可能に接続された、製品マッチングアルゴリズムを含む製品マッチングデータモジュール１７０をさらに含み得る。

一実施形態では、装置１８５は、可動または固定構成要素であり得る、２Ｄおよび／または３Ｄカメラなどの、１つ以上の撮像装置を含む。装置１８５は、１つ以上のセンサー、例えば、近接センサー、スキャナ、カメラ、圧力板および／または他のセンサー、をさらに含み得る。

図に示すように、デジタルアバタープロファイル１１０は、ユーザーから直接的または間接的にかかわらず、かつ身体的特徴および／または精神的、感情的、心理的特徴を表しているかどうかにかかわらず、様々なデータ源から高度にパーソナライズされて構築される。デジタルアバタープロファイル１２０は一般に、１つ以上のデータ源から高解像度ユーザープロファイルまたはアバターの生成を可能にするために命令が実行できるファイルまたはファイルのグループおよびデータ点を含む。さらに、製品選択モジュール１２０は一般に、オンラインまたはオフラインにかかわらず、パーソナライズアバタープロファイル１１０を選択されたデジタル製品とマッチさせる。マッチングアルゴリズムのための計算は、プロセッサにより、データの記憶、取得および処理を通して実行され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のデバイスレジスタが使用され得、レジスタ（複数可）は、コンピュータ命令、記憶アドレス、または任意の種類のデータを保持するための、コンピュータプロセッサの一部であるデータ保持場所の小さいセットの１つを指す。マッチングアルゴリズムは、いくつかの実施形態では、製品データベースによって提供される、製品タイプ、サイズ、スタイルなどと、ユーザーのプロファイルに関連するユーザーの身体の少なくとも一部のスキャンに基づく、ユーザーアバタープロファイルによって定義されているような身体的パラメータおよび／またはユーザー嗜好データとの間の完璧または完璧に近いマッチを提供するためのコードを実行することを含み得る。例えば、ユーザーＡは、サイズ、幅、および奥行きによって定義される足プロファイルを有し得る。さらにそのユーザーのプロファイルは、好ましいスタイル、靴のタイプおよび色、例えば、青または灰色の運動靴など、の嗜好データを含み得る。製品データベースは、例えば、色が青、灰色および青灰色で、ユーザーのサイズ、幅および奥行きにぴったりか、またはほぼ十分な運動靴を含み得る。この場合、マッチングアルゴリズムはプロファイル定義を、ユーザープロファイルにマッチする製品データベースからの１つ以上の製品とマッチングする。

製品選択モジュール１２０は、製品フィッティングモジュール１２５を使用したシステムフィードバックおよび製品フィッティングデータ、ならびにソーシャルショッピングモジュール１３０からのソーシャルショッピングデータを提供することによってさらに改良され得る。製品フィッティングモジュールは、いくつかの実施形態では、買い物客と共にあるショッピングアシスタントまたはサポーターからのフィードバックのための手段を含む。他の実施形態では、製品フィッティングモジュールは、仮想ショッピングアシスタントまたはサポーター、例えば、通信可能に接続されたサポーター、製品と一緒にユーザーを表示する、デジタルもしくは仮想ミラーまたは画面、からのフィードバックのための手段を含む。さらに、製品カスタマイゼーションモジュール１３７は、デジタルアバターならびに製品フィッティングモジュール１２５および／またはソーシャルショッピングモジュール１３０に従い、取得が検討されている製品をさらにパーソナライズするのを支援するために、製品フィッティングモジュール１２５および／またはソーシャルショッピングモジュール１３０からデータを受信し得る。製品カスタマイゼーションモジュール１３７は、試着されているか、または試されている製品を、例えば、製品の色、形状、デザイン、サイズ、素材などを変更することにより、ユーザーが変更またはカスタマイズできるようにし得る。このようにして、注文される製品は、ユーザー固有またはカスタマイズされた要求に従って構築され得る。さらに、製品カスタマイゼーションモジュール１３７は、ユーザーによって選択または生成されたとおりにカスタマイズされた製品を製品選択モジュール１２０に送信し得、その後、製品選択モジュール１２０は、製品注文モジュール１３５を介して、カスタマイズ製品の注文を開始し得る。その上、製品選択モジュール１２０において行われたユーザーの変更で具現化されたユーザー更新が、デジタルアバタープロファイル１１０を更新するために使用され得、それによりユーザーアバタープロファイルを、例えば、ユーザーの身体変化、嗜好の変化などに対して、最新の状態に保つ。

製品選択モジュール１２０は、高解像度ユーザープロファイルまたはアバターを、各システムユーザーによって実行されているショッピングリサーチに高レベルで適合する製品とマッチングするのを可能にするためのコマンドを実行するために命令を実行できる、ファイルまたはファイルのグループおよびデータ点を含む。このモジュールは、それが提供する正確な製品推奨を絶えず改善するために、システムモジュールにおいて生成されるフィードバックをさらに統合し得る。長さ、幅、高さおよび追加の距離だけでなく、容量、断面積および外周も統合するなど、アバター上で実行される様々な技術手順を使用して、システムはアバターの数を表すアレイで表し得る。数のこのアレイは、いくつかの実施形態では、アバターの様々な要素を表して、アバターによって試着される製品の同様の要素との比較を可能にし得る。それに応じて、推奨アルゴリズムおよび機械学習技術などを使用して強化され得る、アバターデータが、製品ファイルからの製品データと比較される場合、これは、システムからの正確で、絶えず改善されている、パーソナライズ製品推奨を可能にし得る。

いくつかの実施形態によれば、デジタルアバタープロファイルは、３Ｄスキャナの比較的低レベル統合で生成できる。いくつかの例では、使用され得るセンサーまたはスキャナは、立体照明、ｔｉｍｅ－ｏｆ－ｌｉｇｈｔ、写真測量、または任意の他のタイプの３Ｄおよび／もしくは２Ｄスキャニング技術を含み得る。かかる技術のサプライヤには、ＰｒｉｍｅＳｅｎｓｅ（商標）ベースのスキャナ、Ｏｃｃｉｐｉｔａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ、３Ｄ－Ｓｙｓｔｅｍｓ ＳｅｎｓｅおよびｉＳｅｎｓｅ（商標）センサー、Ｉｎｔｅｌ（商標）ＲｅａｌＳｅｎｓｅセンサー（スタンドアロンまたはマシンに統合された）、ｉＰａｄ（登録商標）またはタブレットベースのＳｃａｎｎｉｎｇ Ｐｌａｔｆｏｒｍ、ＰＣ（統合されている、および外部）、Ａｎｄｒｏｉｄ＋ＲｅａｌＳｅｎｓｅ（次世代）装置、およびにＧｏｏｇｌｅプロジェクトＴａｎｇｏ装置などを含むが、それらに制限されない。

ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズショッピングを容易にするためのプラットフォーム１８０を示す概略システム図である、図１Ｂを参照する。図に示すように、パーソナライズショッピングプラットフォーム１８０は、１つ以上のユーザーモバイル装置１８２、例えば、無制限に、カメラ、アプリケーションおよびデータ接続を含む、スマートフォンまたはタブレットなど；店舗または販売時点管理装置、自動発売機または自動ショッピングアシスタント装置１８４、典型的には店舗または店舗近くの、例えば、１つ以上のカメラ、センサーもしくはスキャニング装置、アプリケーション、およびデータ接続を備えた電子装置；を含み、モバイル装置（複数可）１８２およびまたは自動ショッピングアシスタント装置１８５は通信クラウド１８６に接続する。通信クラウド１８６は、複数の製品に対するデータを保持、統合および別の方法で管理するためのデジタル製品モジュール１９０；複数のユーザーに対するプロファイルデータを保持、統合、処理および別の方法で管理するためのデジタルアバタープロファイルモジュール１８８；ならびに製品推奨および他のマッチング機能を可能にする際に援助するための、製品およびアバタープロファイルデータをマッチングさせるための、マッチングモジュール１９２を含む。プラットフォーム１８０は、マッチングモジュール出力およびまたはユーザー選択に基づいてカスタマイズ製品の注文を可能にするための、製品カスタマイゼーションモジュール１９４；ならびにマッチングモジュール出力およびまたはユーザー選択に基づいて製品の注文を可能にするための、製品注文モジュール１９６をさらに含む。

ここで、いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインにかかわらず、パーソナライズショッピングを容易にするためのプロセスを示す流れ図である、図２を参照する。図に示すように、製品データベース２００からの製品情報が、製品を発見、購入または製造するために使用され得る。ステップ２０５で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、以前のユーザー購入およびリサーチに基づいて、取得され得る。ステップ２１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ２１５で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャニングから、またはＰＯＳ自動発売機もしくは自動ショッピングアシスタント装置などを使用した捕捉および処理から、スキャンしたデータまたはグラフィックデータがユーザーに対して取得され得る。このグラフィックデータは、ユーザーの身体的特性に基づいてユーザーの身体的プロファイルを生成するために、パーソナライズショッピングシステムによって使用される。ステップ２２０で、多次元ユーザーショッピングプロファイル（以後、ユーザーショッピングアバターと呼ぶ）がステップ２０５、２１０および２１５からの様々な入力データを処理することによって開発され得、それによりユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含むユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。プロファイルまたはアバターは、ユーザーをアニメ化、反映または表すような方法で、任意選択として、ステップ２０５、２１０、および／もしくは２１５からのフィードバックならびに追加の入力を使用して、絶えず改善し得る動的な構造である。一実施態様では、ユーザーアバターは、例えば、オンラインおよび／もしくはオフラインストアもしくはプラットフォームのネットワークまたは提携において、チェーン店内の任意の小売店内、またはオンラインで、単一店舗内、および／または複数の店舗内の潜在的な製品をユーザーとマッチングさせるために使用され得る。

ステップ２２５で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース２００からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。マッチングのステップは、前述のユーザープロファイルの製品に対するマッチメイクプロセスに基づいて、ユーザーに対する推奨の提供によって補完され得る。いくつかの実施形態では、生成されたユーザープロファイルと、生成されたプロファイルの１つ以上の要素と適合する複数の製品との間のマッチの生成が提供され、それにより、例えば、フィットおよびサイズ推奨ならびにプロファイルと製品（複数可）を接続する追加のデータを可能にする。

ステップ２３０で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するために高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を着ている自身を見得る。いくつかの場合、本システムは、アニメ化アバターまたはキャラクタなどの静的または動的な高解像度視覚出力、任意選択としてアバターに試着させた、推奨のレンダリングされた画像および／または仮想表現を提供し得る。例えば、かかる描画は、試着している製品がアバター上に描写されるのをユーザーが見るのを可能にし得、それにより、カラーヒートマップ（ｃｏｌｏｒ ｈｅａｔ ｍａｐ）などに従い、フィット、窮屈さ、色、スタイル、素材などの詳細をユーザーが可視化するのを支援する。例えば、カラーヒートマップは、製品を身体と整合させた場合に、窮屈さ、引っ張り、擦れなどの領域を示すために使用され得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。ステップ２３５で、フィードバックが、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークまたは直接第三者フィードバックから取得されて、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するのを支援し得る。

ステップ２３７で、製品カスタマイゼーションは、ステップ２３０での製品フィッティングフィードバックおよび／またはステップ２３５でのソーシャルフィードバックからのデータを統合して、デジタルアバターならびに製品フィッティングモジュール１２５および／またはソーシャルショッピングモジュール１３０に従い、取得を検討している製品をさらにパーソナライズするのを支援し得る。

ステップ２４０で、パーソナライズ製品が、実店舗内またはオンラインストアにかかわらず、ユーザーによって注文され得る。さらに、パーソナライズ製品は、製品がユーザーに対する１回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーの要求に基づいて製品を製造し得る製造業者から注文され得る。カスタム製品は、例えば、素材タイプ、印刷サンプル、色、サイズ、量、アングル、モデルバリエーション、スタイル、個人仕立てを含む、様々なタイプのカスタマイゼーションを含み得る。

ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたオフライン（店内）ショッピング経験を容易にするための流れ図である、図３を参照する。図に示すように、バックエンドまたは実店舗をサポートするコンピューティングシステムにおいて、オンラインユーザーによって製品を発見、購入または製造するために、製品データベース３００からの製品情報が使用され得る。いくつかの実施形態では、製品データベースは製品データ処理モジュールと関連付けられ、製品データ処理モジュールは、実施形態タイプおよび要件に応じて、ローカルのＰＯＳ装置上および／またはクラウド上で高負荷計算（ｈｉｇｈ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）を実行するように適合される。ステップ３０５で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、店舗またはチェーン店での以前のユーザー購入に基づいて、取得され得る。ステップ３１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ３１５で、フロントエンドまたはユーザー側で、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャニングから、またはＰＯＳ自動発売機もしくは装置などを使用した捕捉および処理から、スキャンしたデータまたはグラフィックデータがユーザーに対して取得され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーの効果的な撮影またはスキャンを可能にするために、スマートフォン、タブレットまたは他のコンピューティング装置上の専用もしくは汎用アプリケーションが使用され得る。さらなる実施形態では、専用もしくは汎用カメラまたはスキャニング装置、自動発売機もしくはスタンディングステーション（可動または固定）がショッピングアシスタント、ヘルパー、販売員および／または仲間によって使用され得る。ステップ３２０で、この幾何学的データは、ステップ３０５および３１０からの様々な入力データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって使用されて、ユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含む多次元ユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。いくつかの場合、プロファイルは、例えば、エンドユーザー装置、ウェブサーバーなどによって起動され得る。

ステップ３２５で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース３００からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによって要求されている製品とマッチングされる。マッチングのステップは、前述のユーザープロファイルの製品に対するマッチメイクプロセスに基づいて、ユーザーに対する推奨の提供によって補完され得、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。この高度な選別は、例えば、店舗の販売員、またはユーザー自身に、十分に適切な製品、任意選択として、適切ではなく、従ってショッピングアシスタントおよび買い物客自身の時間およびソースを無駄にする、ユーザー選択品目ではなく、現在入手可能な製品、が提示されるのを可能にする。これは、同様の特徴を共有し得る他のアバターまたはユーザーに対して生成されたマッチングおよび推奨データから、任意選択として非特定化された方法で、ユーザーが恩恵を受けるのも可能にし、従って、より高性能で、より正確なマッチングおよび／または推奨を可能にする。

ステップ３３０で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。ステップ３３５で、フィードバックが、積極的および／または消極的なアプローチを使用して、ユーザーから取得され得る。例えば、システムがフィット（例えば、程度により良い／悪い／不満足）または他の側面に関する実際のフィードバックを、存在する人もしくは人々および／または遠く離れた人もしくは人々からにかかわらず、受信する場合フィードバックの積極的な入力が生じ得る。かかるフィードバックは、ユーザーが、例えば、選んだ選択肢を、例えば、選択したサイズ、タイプもしくは他の嗜好をユーザーが入力し得るボックスまたはテキスト入力要素によって、システムに入力できるようにし得る。システムが、販売情報、返品などから生じるか、またはあるタイプ、色、サイズなどを試着することによる、フィットまたは他の側面に関する実際のフィードバックを受信する場合、受動的なフィードバックが生じ得、システムがユーザーの過去の選択および挙動から学習するのを可能にして、パーソナルアバターならびに製品情報および他のユーザーに対するフィットをさらに改善する。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが試着するために高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を仮想的に着ている自身を見得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。

ステップ３４０で、パーソナライズ製品は、ユーザーにより実店舗から、例えば、原則として入手可能であるが現在は店内にない製品に対して、またはその製品がユーザーに対する１回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーのショッピングアバターに基づき特別に要求された製品の製造を可能にするために、注文され得る。

ステップ３４５で、ユーザーは、彼女／彼のために作製および／もしくは製造されるカスタム製品を購入するために、パーソナライズ製品を選択し、かつ／または、任意選択として彼女／彼が店内で見て、好んで選択した製品に基づいて、製品を変更もしくは設計できる。これらの変更は、名前入れ、色、素材、印刷などの視覚的変更、および靴のヒールの高さ、アイウェアのフレームの厚さなどの制御などの物理的特性を含み得る。ステップ３４０および３４５で、これらの特徴は店内の顧客が、典型的には電子商取引およびオンラインショッピングに限定されている特徴を享受するのを可能にし得る。

ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたオンラインショッピング経験を容易にするための流れ図である、図４を参照する。図に示すように、オンラインストアは、オンラインユーザーに提供すべき製品の選択のために、製品データベース４００から製品情報を取得し得る。ステップ４０５で、オンラインユーザーに対する履歴データが、例えば、以前のユーザー購入およびリサーチに基づいて、取得され得る。ステップ４１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ４１５で、スキャンしたデータまたはグラフィックデータが、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャニングから、またはＰＯＳ自動発売機もしくは装置などを使用した捕捉および処理から、ユーザーに対して取得され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーの効果的な撮影またはスキャンを可能にするために、スマートフォン、タブレットまたは他のコンピューティング装置上の専用もしくは汎用アプリケーションが使用され得る。他の実施形態では、ウェブカメラ、３Ｄカメラ、ビデオレコーダーなどが、スキャンしたデータまたはグラフィックデータを取得するために使用され得る。ステップ４２０で、このグラフィックデータは、ステップ４０５、４１０および４１５からの様々な入力データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって使用されて、ユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含む多次元ユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。

ステップ４２５で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース４００からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより、例えば、特定のユーザーに対して適切でない製品を除去するのを支援するための、製品マッチの高度な推奨、ならびに特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従った、適切な製品の高度なマッチを可能にする。

ステップ４３０で、例えば、スマートフォンまたはコンピュータを経由して接続された家族、友人またはショッピングアシスタントなどの、遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどに関連したデータを含むために、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。さらなる例では、製品カラー推奨、サイズまたはフィット推奨などを提供するためにコードが使用され得る。このフィードバックは、ユーザーから積極的に、または、例えば、購入情報、出荷および返品データなどに基づいて、静的に、収集され得る。ステップ４３５で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、フィードバックが、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークから取得され得る。加えて、人間および／もしくはマシンベースのデジタル表現のスタイル専門家ならびに／または追加のガイド情報が、オンライン購入プロセスで買い物客に提供されるガイダンスおよびサポートを改善するために入力され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するのを可能にするために高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を着ている自身を見得る。これはリアルタイムシミュレーションを使用して行われ得、シミュレーションのアニメ化ビデオのライブストリームまたは高解像度画像などを可能にする。「デジタル試着」は、いくつかの実施形態では、動いているか、静止位置でのアバター上の要素の正確な位置調整を含むための物理的シミュレーションを含み得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。

ステップ４４０で、製品がオンラインストアからユーザーによって注文され得る。任意選択として、ステップ４４５で、パーソナライズ製品が、その製品がユーザーに対する１回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーのショッピングアバターに基づき特別に要求された製品の製造を可能にするために、オンラインストアからユーザーによって生成され得る。ショッピングシステムは、カスタム製造出力の場合、必要に応じて、かかるパーソナライズ製品の製造を容易にするために、会社の製造ハードウェアおよびＥＲＰシステムに直接接続し得る。一例では、パーソナライズ製品は、ＳＴＬモデルなどの３ＤプリンタファイルまたはＤＸＦもしくはＤＷＧファイルなどのデジタル切断装置で表現され得る。他の実施形態では、これは、カスタムルーティングカードまたは製造指図およびＢＯＭファイルであり得る。追加の入力は、製品製造業者またはプリンタがカスタム製品を視覚的に設計するのを支援する視覚レンダー（ｖｉｓｕａｌ ｒｅｎｄｅｒ）を含み得る。

いくつかの実施形態では、製品データベース４００からのデータが、ステップ４２０で導出された身体またはアバタープロファイルと一緒に、ステップ４４５でカスタマイズ製品を開発するために、任意選択としてステップ４２５での製品マッチメイクなしで、使用され得る。

ここで、いくつかの実施形態に従い、パーソナライズされたハイブリッドショッピング経験の例を示す流れ図である、図５を参照する。図で見られるように、バックエンドまたは実店舗および／もしくはオンラインストアをサポートするコンピューティングシステムにおいて、オンラインまたは店内のユーザーによって製品を発見、購入または製造するために、製品データベース５００からの製品情報が使用され得る。ステップ５０５で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、店舗またはチェーン店での以前のユーザー購入に基づいて、オンラインおよび／または店内経験にかかわらず、取得され得る。ステップ５１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ５１５で、フロントエンドまたはユーザー側で、ユーザーによってまたはショッピングアシスタントによって実行されるかどうかにかかわらず、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄスキャニングから、またはＰＯＳ自動発売機などを使用した捕捉および処理から、スキャンしたデータまたはグラフィックデータがユーザーに対して取得され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーの効果的な撮影またはスキャンを可能にするために、スマートフォン、タブレットまたは他のコンピューティング装置上の専用もしくは汎用アプリケーションが使用され得る。さらなる実施形態では、専用もしくは汎用カメラまたはスキャニング装置がショッピングアシスタントによって使用され得、それには、可搬式または据置き型装置、自動発売機タイプまたはスタンドアロン装置を含み得る。ステップ５２０で、このグラフィックデータは、ステップ５０５、５１０および５１５からの様々な入力データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって使用されて、ユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含む多次元ユーザーショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。このシステムの１つの利点は、オンラインおよび／または店内シナリオにおいて絶えず更新されているパーソナルプロファイルを使用した、パーソナライズ化の恩恵を享受しながら、ユーザーがオンラインとオフラインショッピングとの間を移行できるシームレスな移行である。

いくつかの実施形態では、ステップ５２５で、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが、任意選択として実店舗内に置かれたオンラインショッピングに対して、実行される。このステップで、製品データベース５００からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによって要求されている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。この高度な選別は、例えば、店舗の販売員、またはユーザー自身に、十分に適切な製品、任意選択として、適切ではなく、従ってショッピングアシスタントおよび／または買い物客自身の時間およびソースを無駄にする、ユーザー選択品目ではなく、現在入手可能な製品、が提示されるのを可能にする。

ステップ５３０で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。ステップ５３５で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、フィードバックが、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークから取得され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するために高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を着ている自身を見得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。

ステップ５４０で、製品が実店舗内でオンラインユーザーによって注文され得る。ステップ５５０で、パーソナライズ製品が、実店舗内でオンラインユーザーにより、例えば、原則として入手可能であるが現在は店内にない製品に対して、またはその製品がユーザーに対する１回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーのショッピングアバターに基づき特別に要求された製品の製造を可能にするために、注文され得る。

いくつかの実施形態では、ステップ５４５で、実店舗内にいるユーザーに対して、ユーザーショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース５００からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによって要求されている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチさせるのを可能にする。この高度な選別は、例えば、店舗の販売員、またはユーザー自身に、十分に適切な製品、任意選択として、適切ではなく、従ってショッピングアシスタントおよび／または買い物客自身の時間およびソースを無駄にする、ユーザー選択品目ではなく、現在入手可能な製品、が提示されるのを可能にする。

ここで、いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインでの、パーソナライズされた靴ショッピングの例を示す流れ図である、図６を参照する。図に示すように、中敷き製品データベースからの中敷き情報が６００で取得され得る。追加として、靴型製品データベースからの靴型情報が６０５で取得され得る。いくつかの実施形態では、中底データ、靴型データおよび／または靴モデルデータは、各製品の形状、容積、靴の素材、クロージャ（ｃｌｏｓｕｒｅ）タイプ、幅、長さ、高さ、厚さ、素材の弾力性、履き心地（ｃｏｍｆｏｒｔ ｆｉｔ）などに関するデータを含み得る。いくつかの例では、メッシュ解析およびデジタル化が、例えば、各３Ｄ靴型のメッシュ解析を、２Ｄ ＤＸＦデータと組み合わせて実行して、靴型データベース６０５に追加されるために、提供され得る。加えて、靴を発見、購入または製造するための靴モデルデータが、靴モデルデータベース６１０から取得され得る。いくつかの場合、例えば、３Ｄ ＳＴＬファイルが靴型のためにインポートされ得、２Ｄ ＤＸＦファイルが靴型底のためにインポートされ得る。

ステップ６１５で、スキャンしたデータまたは幾何学的データが、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャニングから、または自動ショッピングアシスタント装置などを使用した捕捉および処理から、ユーザーに対して取得され得る。このグラフィックデータは、ユーザーの身体的特性に基づいてユーザーの身体的プロファイルを生成するために、クラウドにわたって、または装置自体内で、パーソナライズショッピングシステムにより、６２０で処理され得る。プロファイルは、次の属性の全部または一部を含み得る：プロファイルの正確な幾何形状を含む３Ｄメッシュ、ユーザーの身体の１つ以上の部分の正確な幾何形状を含む３Ｄメッシュ、２Ｄ画像、特定の容積、断面測定、特定の距離および長さを含む、入力方法の１以上から計算された特性、ならびに嗜好などの非数値属性。例えば、床または別の他の表面上、基準物体上またはその近くなど、に立っている間に、ユーザーの片足または両足が一緒に、撮影またはスキャンされ得る。さらに、ユーザーの片足または両足は、足の異なるアングルをぐるりとスキャンしているカメラによって、または人がカメラの周りを動くことによって、スキャンされ得、それにより３Ｄモデル、動画、または一連の画像を基準として生成する。スキャンしたデータは典型的には、物体識別およびメッシュ生成、または他の適切な処理手段を可能にするために、任意選択として、補間および／もしくはクリーニングを含み、処理され得る。いくつかの場合、メッシュ化は、例えば、両足の各々の分離、識別および準備、床、ズボンもしくは他の余分な材料のスキャンからの除去など、を含め、余分な幾何形状の除去および／またはメッシュ誤りの修正をさらに可能にし得る。スキャンしたデータの処理は、いくつかの場合、両足の調整（ｆｅｅｔ ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）を可能にし得、それは、全体的および領域固有の長さ、幅および高さを判断するための寸法解析、ならびに特定の断面における面積、外周、および他の寸法を判断するための断面解析を含め、両足の正確な測定を提供するために、両足の分離または個別化も支援する。スキャンしたデータの処理は、スキャンした足のエッジの平滑化、失われている容積の形成、足の裏の構築などを可能にし得る。いくつかの場合、完全な足の容積および／または領域固有の容積が、追加の情報としてモデルから抽出され得る。ステップ６２５で、処理されたユーザースキャンデータが、例えば、正確な長さ、幅、高さ、アーチ、ボール（ｂａｌｌ）、断面、外周および容積寸法などを抽出するために、パラメータ化され得る。これらのパラメータは、特定のアルゴリズムを使用してクリーン３Ｄメッシュから計算され得る。例えば、立った状態でスキャンされたモデルの足のアーチ高の計算は複雑であり、足の中心での異なる断面にわたる様々な解剖的部位のＸＹＺパラメータの比較に基づき得る。足の幅は、３Ｄメッシュおよび２Ｄ断面レベルの両方において計算された先芯の容積に基づいて計算され得る。足の長さは、全長および足の踵と第１中足骨との間の距離を表す「ボール長（ｂａｌｌ ｌｅｎｇｔｈ）」の組合せから計算され得る。加えて、痛み、感染症、損傷などの、ユーザー特有の状態も識別されて、ユーザーの靴ショッピングプロファイルに統合できる。このステップで、足の回内または回外状態も解析され得る。追加として、サポート中敷きまたは他の人工装具のフィッティングのために、足のアーチが識別されて測定され得る。

ステップ６３０で、ユーザーに対する履歴データが、例えば、店舗またはチェーン店での以前のユーザー購入に基づいて、オンラインおよび／または店内経験にかかわらず、取得され得る。ステップ６３５で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。ステップ６４０で、多次元ユーザー靴ショッピングプロファイル（以後、ユーザーショッピングアバターと呼ぶ）が、ステップ６１５、６２０、６２５、６３０および６３５からの様々な入力データを処理することによって、作成され得、それによりユーザーの身体的特性ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データを含むユーザー靴ショッピングアバターまたはプロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、ユーザー靴ショッピングプロファイルは、ユーザーの両足を含み、それらは典型的には異なり、それらに対してパラメータが個別に判断され、それにより左および右足に対する個々のプロファイルから恩恵を受ける。

ステップ６４５で、ユーザー靴ショッピングプロファイルの、検討、リサーチまたは要求されている靴製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース６００、６０５および６１０からの寸法を含む製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより、特定のユーザーに対して適切でない製品の高度な除去、ならびに特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従った、適切な製品の高度なマッチングを可能にする。マッチングのステップは、前述のプロファイルの靴に対するマッチメイクプロセスに基づいて、ユーザーに対する推奨の提供によって補完され得る。このステップは、足のモデルおよび靴のデジタルプロファイルを直接、ならびに／またはパラメータ化された数値モデルを使用し得る。

ステップ６５０で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、リサーチされている製品をユーザーが試着するために高度なグラフィック処理および３Ｄレンダリングが使用され得、それによりユーザーは、製品をユーザーショッピングアバターの上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その製品を仮想的に着ている自身を見得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。ステップ６５５で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークからフィードバックが取得され得る。

ステップ６６０で、パーソナライズ靴が、実店舗またはオンラインストア内で、ユーザーによって注文され得る。さらに、パーソナライズ製品は、製品がユーザーに対する１回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーの要求に基づいて製品を製造し得る製造業者から注文され得る。本発明に基づくカスタマイズ履物は、例えば、次の方法の１つ以上で、カスタマイズおよび／またはパーソナライズされ得る：形（例えば、サイズ、長さ、幾何形状、容積）、デザイン（例えば、色、パターン、印刷、素材）もしくは任意の他の仕様または前述の組み合わせ。

ここで、いくつかの実施形態に従い、オンラインまたはオフラインでの、パーソナライズされたアイウェアショッピングおよび製造の例を示す流れ図である、図７を参照する。この実施形態は、サングラスおよび任意のタイプの光学眼鏡の両方を指す。図に示すように、眼鏡製品データベースからの眼鏡モデル情報が７００で、様々なファイルタイプまたはデータ構造の眼鏡モデルまたは製品データベースから取得され得る。いくつかの実施形態によれば、例えば、入力する複数のタイプに対するモデルパラメータを生成することによって、パラメータモデルを準備し、解像度調整を処理して、自動着脱（ｒｉｇｇｉｎｇ ａｎｄ ｓｋｉｎｎｉｎｇ）を可能にし、モーションアニメーションの範囲および補正用形状キー（ｓｈａｐｅ－ｋｅｙ）などを統合することにより、眼鏡フレーム取得が可能にされ得る。

ステップ７０５で、例えば、顔面解剖学的ランドマークならびに、例えば、中間の一般的な距離、各眼の位置、頬、こめかみ、ならびに耳および鼻上の様々な点などの測定された距離を含む、ユーザーに対する履歴データが、使用され得る。各顔の一般的なパラメータも、任意選択として、容積、比率および標準的な形状を含み、ロードされ、例えば、店舗もしくはチェーン店での以前のユーザー検査および／または購入に基づいて、オンラインおよび／または店内経験にかかわらず、取得され得る。ステップ７１０で、サイズ、色、素材、タイプ嗜好、使用必要性などの、ユーザー嗜好データが取得され得る。このデータは、例えば、購入情報、アンケート、フォームおよび／または任意の他のデータ取得方法を使用して、直接または間接的に取得され得る。

ステップ７１５で、スキャンしたデータまたはグラフィックデータが、例えば、標準的な写真、２Ｄおよび／もしくは３Ｄ画像スキャニングから、または自動ショッピングアシスタントを使用した捕捉および処理から、ユーザーに対して取得され得る。これは、前節で説明したような任意のタイプの３Ｄスキャン技術またはサイジング用の基準物体を使用することもあれば使用しないこともある代替２Ｄ方法を含む。典型的には、ユーザーの頭部および顔のスキャンデータがこの段階で取得され得る。いくつかの実施形態では、頭部および顔モデルの準備および解析は、平滑化およびクリーニングなどのモデル準備、リアルタイムでの最適な表示のための改善されたトポロジーおよび／もしくは最適化された詳細／重量比圧縮でのメッシュの再構築、ならびに／または配向および配置を含み得る。さらに、例えば、複数のアングル（例えば、３～１５のアングル、標準、奥行き、色を判断するのを支援するため）からレンダリングされた顔面モデルを生成するために顔面特徴認識が使用され得る。その上、目、鼻、鼻梁、こめかみ、耳などを識別するために、コンピュータビジョンおよび／または機械学習アルゴリズムが適用され得る。スキャンしたデータの処理は、２Ｄランドマークの３Ｄモデルへの投影、および解剖学的ランドマークの検証をさらに含み得る。ランドマークがない場合、統計的または経験的結果に基づく評価がこれらのランドマークの置換に対して適用され得る。

ステップ７２０で、処理されたユーザースキャンデータは、例えば、正確な顔の長さ、幅、高さ、比率、鼻の幅および容積、耳のサイズ、耳の高さ、耳の位置、皮膚の色、ならびに／または他の関連する顔面特徴および寸法などを抽出するために、パラメータ化され得る。このデータは、７２５で、７０５からのユーザー履歴データおよび７１５でのユーザー嗜好データと一緒に、パーソナライズショッピングシステムによって処理されて、ユーザーの顔プロファイルおよび他の身体的特性、ならびにユーザー挙動およびユーザー嗜好データに基づいてユーザーの眼鏡ショッピングプロファイルを生成する。いくつかの実施形態では、ユーザー眼鏡ショッピングプロファイルは、ユーザーの両目を含み、それらは典型的には異なり、それにより左および右目に対する個々のプロファイルから恩恵を受ける。いくつかの実施形態では、光学処方箋は、写真、電子フォーム、もしくはアプリケーション内部に埋め込まれた検査方法を使用して、またはいくつかの場合には外部の処方箋ファイルから収集されるであろう。いくつかの実施形態によれば、本システムは、顔の形、以前の購入および履歴に基づいて、ならびに任意選択として、類似のアバターとの比較（任意選択として、匿名）に基づいて、特定のモデルを推奨し得る。

ステップ７３０で、ユーザー眼鏡ショッピングプロファイルの、リサーチまたは要求されている製品に対するマッチメイクが実行される。このステップで、製品データベース７００からの製品データが、特定のユーザーショッピングプロファイルに従い、ユーザーによってリサーチされている製品とマッチングされ、それにより特定のユーザーに対して適切でない製品を高度に除去し、かつ適切な製品を、特定のユーザーのパーソナルショッピングプロファイルおよび嗜好に従って、高度にマッチングさせるのを可能にする。

ステップ７４５で、各フレームが、フレームカスタマイゼーションを使用してユーザーの顔に試着され、フレームカスタマイゼーションは、例えば：対象者またはユーザーの顔に関して主要な測定を行うこと；フレームを顔に合わせるために反復比較アルゴリズムを適用すること；準備されたユーザー眼鏡ショッピングプロファイルまたはアバターのとおりに、対象者の顔に従って、フレームを対象者の顔の上にデジタル的に位置づけ、フレームを顔に対して適切に配向させて、鼻梁サイズ、幅および位置を拡大縮小し、アームの折り畳み、アーム長および広角的（ｐｅｎｔｏｓｃｏｐｉｃ）傾斜または角度を調整することなど、を含み得る。

ステップ７３５で、物理的に存在する担当者または遠く離れた人々のフィードバックからの製品フィッティングデータが、ユーザーデータの製品データに対するマッチメイクを修正するのを支援するために使用され得、例えば、店内の販売員もしくは検眼士からのフィードバック、または、例えば、スマートフォンもしくはコンピュータを経由して接続された遠く離れた人々からのフィードバックが、ユーザープロファイルを更新するために使用され得る。いくつかの場合、例えば、どの色が似合うか、またはどのサイズ、スタイル、タイプが最も映えるかなどの、販売員または友人のフィードバックが、ユーザーによって自身のショッピングプロファイルを更新するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、リサーチされている製品をユーザーが仮想的に試着するために高度なグラフィック処理が使用され得、それによりユーザーは、眼鏡をユーザーショッピングアバターの顔の上に配置するデジタルシミュレーションに従って、その眼鏡をかけている自身を見得る。仮想的試着は、いくつかの実施形態では、眼鏡を正しいか、または適切な位置に配置し、これらを鼻に沿ってスライドできる物理的シミュレーションなどの特徴を含み得る。加えて、試着は、写真または３Ｄモデルを顔モデル／もしくは一連の写真または前述の任意の組合せの上に重ね合わせることを含み得る。カスタムフレームの場合にはカスタマイズ化アニメーション、または眼鏡間で交換するためのフライイン／フライアウトアニメーションなどの他のアニメーションを含む、眼鏡の異なる属性を強調するためにアニメ化効果が含まれ得る。前述のように、ユーザーはショッピングアバターを使用して、ユーザーのショッピングプロファイルを修正するためにさらなるフィードバックを提供し得る。いくつかの実施形態では、ユーザーは、意味深い視覚的フィードバックを提供するために、デジタル版の自分の顔の上でカスタマイズフレームを見得る。例えば、ユーザーの顔が３Ｄビューアに表示され得、１つ以上の３Ｄビュー操作（例えば、ズーム、回転）、および、例えば、呼吸をしている顔、笑顔、点滅もしくは他のアニメ化または静的視覚効果などの、ユーザー経験を補完するアニメ化効果を提供するように、外観が強化され得る。さらに、ユーザーはそれ故、コレクションから任意のフレームを選択すること、フレームおよびレンズの色をカスタマイズすること、自動推奨フィットをカスタマイズすること、ファイル（例えば、テキスト、処方箋など）のパーソナライズ化、ならびに異なるフレームの対照比較を可能にすることを含む、カスタマイズ選択肢が提供され得る。ステップ７４０で、ユーザーショッピングプロファイルを修正するのを支援するために、ユーザーが接続しているソーシャルネットワークからフィードバックが取得され得る。言うまでもなく、入力データを処理するためにステップの組合せの他のステップが使用され得る。

ステップ７５０は、フレームをユーザーに適合させる自動化または半自動化パラメータ設計に基づいてシステムがカスタムアイウェアを製造できる実施形態を指す。ステップ７５０で、関連する眼鏡製造印刷および切断ファイルが、必要ならば、システムによって準備され得る。いくつかの実施形態では、標準フォームの３Ｄ印刷ファイル、例えば、ＳＴＬまたはＯＢＪ、およびＤＸＦなどの２Ｄレンズ切断ファイルが準備され得る。いくつかの実施形態では、本システムは、フレーム設計の各々に対して２つ以上の対のモデルを作製する。これは、例えば、高解像度の特徴および、例えば、蝶番、溝、角度、つるなどの、詳細を含み得る、印刷ファイル準備のための高解像度モデルを維持しながら、例えば、アプリケーションのフロントエンドでの視覚化目的のために軽量モデルが使用されるのを可能にする。本明細書で説明する印刷モデルのアイウェアカスタム化は、自動および／または手動であり得る。さらに、３Ｄ印刷のためのファイル準備には、印刷適性問題を自動的に修復すること、標準、複写、穴および非多様体幾何形状などの生成を含み得る。いくつかの実施形態では、本システムは、例えば、製造および販売プロセス全体にわたってトレーサビリティを可能にするテキスト、ＱＲまたはバーコードを含む、眼鏡またはアイウェア上の、カスタムタグ、ラベル、または他の製品識別もしくは認識技術もしくは装置を作製し得る。

ステップ７５５で、パーソナライズ眼鏡が、実店舗内またはオンラインストアにかかわらず、ユーザーによって注文され得る。さらに、パーソナライズ製品は、店舗から要求されるか、または製品がユーザーに対する１回だけのカスタマイズ製品になるようにユーザーの要求に基づいて製品を製造し得る製造業者から注文され得る。

ある実施形態によれば、システムおよびプロセスは、デジタルミラーまたはパーソナライズ表示プロトコルを使用した自動パーソナライズ製品注文に対して説明される。この実施形態は、既存または設計した眼鏡などの、指定された装具を、画面、テーブル、スマートフォン、通信装置など上で操作、表示および／または試着するための仮想現実および／または拡張現実を統合して、カスタムまたは非カスタムのフレームをクライアントの顔の上に視覚表示するのを可能にする。

ある実施形態によれば、パーソナライズ製品の注文を可能にするように適合されたファイルフォーマットが提供される。このファイルフォーマットは、ユーザーを表して、ユーザーが、衣類、アイウェア、または他の身体関連製品に対してパーソナライズされたカスタムまたは非カスタムショッピングを実行するのを支援するために、身体的特性およびパーソナル嗜好を含む、関連情報の全てを組み込む。このアバター標準フォーマットは、オンラインまたは物理的な、実質的に任意のショッピングプラットフォームにプラグインして、顧客の身体的および美的ニーズおよび嗜好に適合するように店舗のカスタマイゼーションを可能にするために使用され得る。

ここで、いくつかの実施形態に従った、ＰＯＳ装置、スタートパッドまたは自動発売機の異なる表示を示す、図８Ａ～図８Ｇを参照する。いくつかの実施形態では、ショッピングアシスタント装置は、３Ｄスキャン、１つ以上のカメラを使用した画像取得、圧力板を用いたユーザープロファイルの測定などの１つ以上に基づいて、ユーザーアバターを生成する。いくつかの実施形態では、身体スキャンを実行するためにユーザーが立つ位置決めパッドまたは基準として機能するスタンディングパッド（ｓｔａｎｄｉｎｇ ｐａｄ）が使用され得る。いくつかの場合、スタンディングプラットフォームは、スタンディングパッドの底部に照明を含み、影を最小限にするか、または除外して、黒／白周辺効果を引き起こすことにより、装置上のカメラまたはスキャナからの任意の色の正確な測定の取得をサポートし得る。いくつかの実施形態では、各足用の近接センサーがあり得－足が適所またはその近くにある場合に測定し、必要であればユーザーに動くように告げる。さらに、本装置は、ユーザーを装置に引き付けるために接近しているユーザーを認識する距離または近接センサー／ロボットを含み得、その場合、装置は、ユーザーが選択された地理的ゾーンに入ると、自動的に開始され得る。さらなる実施形態では、ユーザーの足の甲の高さを測定するために、センサーが使用され得－例えば、足の甲の容積を確立する。なおさらなる実施形態では、専門的なセンサー、例えば、糖尿病潰瘍などを測定するためのセンサーが使用され得る。カメラ、３Ｄセンサー、全周囲カメラ、およびまたは多眼カメラなどの、かかるセンサーが使用され得る。

図８Ａは、いくつかの実施形態における、ＰＯＳ装置または自動発売装置の構成要素例の分解図である。図に示すように、自動発売装置８００は、スタンディングベース８０５、任意選択としてスタンディングベースを照らすための光源、自動発売装置８００によってスキャンすべき足の位置決めを識別するための、近接センサー（複数可）８１６、両足で立つためのスペースを備えた、スタンディングパッド８１５、およびその上に足が乗せられる、パッド層８２０を含み得る。いくつかの実施形態では、パッド層８２０は、足のアーチ寸法を判断するために、フラットベッドスキャナなどの圧力検出機構；ピンのプレート；圧力板；コンデンサおよび／または圧力センサー素子を備えたタッチスクリーンタイプの表面などを統合し得る。いくつかの実施形態では、アーチ寸法測定要素（複数可）は、ユーザーに対して中底の必要性および／またはその寸法を判断するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、アーチ寸法測定要素（複数可）はユーザーの足の甲プロファイルの必要性および／またはその寸法を判断するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、アーチ寸法測定要素（複数可）はユーザーの（足の）ボールプロファイルの必要性および／またはその寸法を判断するために使用され得る。

他の実施形態では、足のアーチ、ボール、または甲の寸法を判断するために、１つ以上のレーザーまたは他の照明機構が使用され得る。一例では、足の上からのレーザーが使用されて、例えば、レーザーによって見られない「隠れた」領域のサイズを識別し、その「隠れた」スペースを使用して、足上の異なる点において、高さなどのパラメータを判断することにより、高さまたはアーチおよび足のブリッジのサイズも示し得る。さらなる例では、回折格子、プリズム、または複数の線を使用する他のフィルタで、足の最も高い点を識別するのを可能にする。

なおさらなる実施形態では、１つ以上の、任意選択として異なる色の、光が、別々におよび／または組み合わせて、靴下および／または足の色を無効にする（ｎｅｕｔｒａｌｉｚｅ）ための画像処理と共に使用されて、足でないスペースを識別するのを支援し得る。他の実施形態では、例えば、背景除去技術を使用して、足のアーチと共に１つ以上が識別され得る。

さらに、自動発売装置８００は、コンピュータ保持スタンド８２５、および１つ以上のカメラ要素８３５を保持するための、カメラ保持要素８２６、を含む本体８２２、パネル要素８３０、さらなるパネルまたはカバー要素８４５、コンピューティング画面、好ましくはタッチスクリーンＰＣまたはタブレット８４０を含み得、任意選択として、例えば、コンピューティング装置に近接しているユーザーを識別するための、近接センサー８５０をセットアップするための場所を有する。

図８Ｂは、ＰＯＳ装置または自動発売装置例の正面図である。

図８Ｃは、ＰＯＳ装置または自動発売装置例の等角図である。

図８Ｄは、ＰＯＳ装置または自動発売装置例の等角正面図である。

図８Ｅは、ＰＯＳ装置または自動発売装置例の等角背面図である。

図８Ｆは、ＰＯＳ装置または自動発売装置例の側面図である。

図８Ｇは、ＰＯＳ装置または自動発売装置例の上面図である。

図８Ｈは、ＰＯＳ装置または自動発売装置における１つ以上のセンサー例の図である。図に示すように、自動発売装置、複数のセンサーは、例えば１つ以上の近接センサーを構成し得、ＬＥＤフラットベッドは、スタンディング領域の下から光源を提供するために構成され得る。

ここで、図９を参照すると、自動ショッピングアシスタント装置９０６を含む、ショッピングアシスタントシステム９００の概略図が示されており、自動ショッピングアシスタント装置９０６は、ショッピングアシスタントアプリケーションまたはソフトウェアプログラム９１５を実行するように適合されたコンピューティング構成要素を統合する。自動ショッピングアシスタント装置９０６は、クラウド上にある場合、ユーザーショッピングプロファイル９２５にアクセスするため、かつ／またはユーザーショッピングプロファイルをクラウドに送信するために、通信クラウド９２０などの、通信ネットワークに接続するように適合される。さらに、スマートフォン、タブレットまたは他のカメラをサポートするモバイル通信装置９０５、９１０などのリモートユーザーモバイル装置は、いくつかの実施形態に従って、ショッピングアシスタントアプリケーションまたはソフトウェアプログラム９１６を実行するように適合される。装置９０５および９１０は典型的には、１つ以上のカメラ９１０を含み、例えば、人の片足または両足に関する情報を、標準的な画像／スキャン、ビデオ、一連の画像またはＩＲ／ＮＩＲもしくは可視光条件における立体照明、ｔｉｍｅ－ｏｆ－ｆｌｉｇｈｔもしくはその他などの高度な検出構成要素を、任意選択として同時に使用して、捕捉するのを可能にする。装置９０５／９１０は典型的には、例えば、カメラが実質的に平らな場合にだけ画像が取得されるのを可能にするために、カメラ配向データを装置カメラに提供するためにジャイロメーターを含む。いくつかの実施形態では、補足データをシステムに供給するために、内部検出構成要素および／または追加のセンサーが通信装置９０５、９１０に取り付けられ得る。例えば、かかるセンサーは、測定の精度を改善するのを支援し、リアルタイムフィードバックと共にデータを捕捉し、かつ／または計算エンジンに入力を提供している間にユーザーを支援し得る。リモート装置９０５および９１０は、通信クラウド９２０と通信し得、具体的には、装置ユーザーのデジタルショッピングアバターまたはプロファイル９２５に接続され得る。いくつかの実施形態では、ユーザーは、自動ショッピングアシスタント装置９０６に加えて、またはその代わりに、一人以上のユーザーに対して、モバイル装置９０５、９１０を使用して、ショッピングプロファイルを生成し得る。

ここで、ショッピングアシスタントシステム１０００、および構成要素間のワークフローの概略図を示す、図１０を参照する。図に示すように、スタートパッドまたはショッピングアシスタント装置１００５が、ユーザーに対するショッピングプロファイルを生成するために、ユーザーをスキャンできる。生成されたプロファイルは、ユーザーのモバイル装置１０１０に送信され、その後、靴１０１５などの製品を、任意選択として、選択された製品を表している、ＱＲコード１０２０などの、製品タグを用いて、スキャンするために使用できる。さらに、いくつかの実施形態では、ユーザーは、モバイルアプリケーション１０２５を使用してショッピングプロファイルを構築し得る。いくつかの実施形態では、ユーザーショッピングプロファイルは、１０３０において、店内ショッピングを増強するために使用できる。いくつかの実施形態では、ユーザーショッピングプロファイルは、１０４０において、オンラインショッピングを増強するために使用できる。

ここで、店内またはＰＯＳ自動ショッピングアシスタント装置を、モバイルコンピューティング装置アプリケーションと組み合わせて使用した、商店内でのパーソナライズ履物ショッピングの例を示す流れ図である、図１１Ａを参照する。図に示すように、ステップ１１００で、ユーザーは、ショッピングアシスタント装置の近接センサーによって識別され得、ステップ１１０５で、ユーザーは、印の付いたパッド上に立つように要求され得、任意選択として対話式のガイダンスを提供して、正確なスキャンを可能にするためにユーザーが正しい位置に立つことを確実にする。ステップ１１１０で、装置は身体または身体部分／要素をスキャンし、ステップ１１１５で、そのスキャンに基づいてショッピングプロファイルを生成する。ステップ１１２０で、装置は、ショッピングアバターをグラフィックフォーマットでユーザーに提示し得る。ステップ１１２５で、装置は、ショッピングアバターをユーザーのモバイル装置に送信し得る。ステップ１１３０で、ユーザーは、ショッピングおよび／またはリサーチを手助けするためにアプリケーションを使用し得る、ショッピングアプリケーションをオープンし得る。ステップ１１３５で、ユーザーは、買い物またはリサーチをするために、例えば、製品識別子または認識装置もしくは技術を使用した、例えば、コード化タグ、ＱＲコード（登録商標）またはバーコードを使用して、選択された製品をスキャンすることにより、自分のモバイル装置上でアバターを使用し得る。一般に、スキャンした製品は、例えば、製品がアバターに合うか、ユーザーのプロファイルまたは嗜好などに適合するかどうかを判断するために、ユーザーアバターに関連する方法で処理され得る。いくつかの場合、アプリケーションは、選択された製品のグラフィックシミュレーションをアバター上に提供し得る。ステップ１１４０で、アプリケーションは通信クラウドまたは他のデータベースに接続して、例えば、購入オプション、在庫状況、製品品質、製品特徴、レビュー、サイズなどを判断するのを支援するために、選択された製品（複数可）を製品データと照合し得る。いくつかの場合、ステップ１１４５で、アプリケーションはユーザーに推奨、購入データなどを提示し得る。さらなるステップで、アプリケーションは、例えば、ショッピングアドバイス、オプション、ショートカット、追加のデータベースへのアクセスなどを提供することにより、店内ショッピング経験を増強し得る。

ここで、店内またはＰＯＳ自動ショッピングアシスタント装置を、モバイルコンピューティング装置アプリケーションと組み合わせて使用した、商店内でのパーソナライズ履物ショッピングの例を示す流れ図である、図１１Ｂを参照する。図に示すように、ステップ１１００で、新規または既知のユーザーは、例えば、生体識別子、エントリー画面などで、ショッピングアシスタント装置上に入ることができる。ステップ１１０５で、ユーザーは、印の付いたパッド上に立つように要求され得、任意選択として対話式のガイダンスを提供して、正確なスキャンを可能にするためにユーザーが正しい位置に立つことを確実にする。ステップ１１１０で、装置は身体または身体部分／要素をスキャンし、ステップ１１１５で、スキャンデータを処理し、そのスキャンに基づいてショッピングプロファイルを生成する。ステップ１１２０で、装置は、ショッピングプロファイルを、シミュレーション、ショッピングアバターまたは他の仮想アシスタントとして、グラフィックまたは他のフォーマットでユーザーに提示し得る。ステップ１１２５で、装置は、ショッピングアバターをユーザーのモバイル装置に、その装置のソフトウェア、コードまたはアプリケーション（複数可）によって使用可能なフォーマットまたは構成で、送信し得る。ステップ１１３０で、ユーザーは、ショッピングアバターをショッピングアシスタントアプリケーションで操作し得るショッピングアプリケーションまたは他のプログラムをオープンし得る。ステップ１１３５で、ユーザーは、買い物またはリサーチをするために、例えば、製品識別子、例えば、コード化タグ、ＱＲコードまたはバーコードなど、を使用して、選択された製品をスキャンすることにより、自分のモバイル装置上でアバターを使用し得る。一般に、スキャンした製品は、例えば、製品がアバターに合うか、ユーザーのプロファイルまたは嗜好などに適合するかどうかを判断するために、生成されたショッピングアバターを組み込む方法で処理され得る。いくつかの場合、アプリケーションは、選択された製品のグラフィックシミュレーションをアバター上に提供し得る。ステップ１１４０で、アプリケーションは通信クラウドまたは他のデータベースに接続して、例えば、購入オプション、在庫状況、製品品質、製品特徴、レビュー、サイズなどを判断するのを支援するために、選択された製品（複数可）を高度な製品データと照合し得る。いくつかの場合、ステップ１１４５で、アプリケーションは、オンラインストアショッピング経験を増強するのを支援するために、ユーザーに推奨、購入データ、購入選択、レビュー、ニュースなどを提示し得る。いくつかの場合、ステップ１１５０で、アプリケーションは、例えば、ショッピングアドバイス、オプション、ショートカット、追加のデータベースへのアクセスなどを提供することにより、店内ショッピング経験を増強するのを支援するために、ユーザーに推奨、購入データ、購入選択、レビュー、ニュースなどを提示し得る。

いくつかの実施形態では、ユーザーショッピング経験は、ショッピングアシスタントのユーザーと接続された追加のユーザーに対して実行され得る。かかる場合、ユーザーアプリケーションは複数のユーザーのショッピングプロファイルを含み、それによりモバイル装置のユーザーが、そのユーザーのショッピングプロファイルに従って複数のユーザーに対する買い物を実行するのを可能にし得る。

いくつかの実施形態によれば、モバイルおよび／またはユーザーアバターは、他のユーザーと共有され得る。例えば、ユーザーは、例えば、アバターまたはプロファイルのウォレットまたはホルダー内の、複数のユーザープロファイルに、ユーザーの承認を得て、アクセスするか、または複数のユーザープロファイルを管理し得る。かかる場合、管理するユーザーは、他のユーザーの代わりに買い物をし得る。例えば、親が自分の家族全員のプロファイルを保持して、親が、関連付けられた家族全員に対してオンラインおよび／またはオフラインで容易に買い物をするのを可能にし得る。

いくつかの実施形態によれば、アイコンまたは写真などの、追加のパーソナライズ化が、各ユーザーモバイルショッピングアバターまたはユーザーショッピングアバターに対して提供できる。かかるパーソナライズ化は、管理するユーザーが複数のユーザーまたはモバイルショッピングアバターを扱うために特に有用であり得る。任意の識別子と関連付けられたこの情報は、クラウドアバターデータベース上に保存されて、彼女／彼が使用する任意のプラットフォーム内のユーザーと関連付けられ得る。例えば、家族の１メンバーが、自分の家族のメンバーのプロファイルの１つ以上をスキャンして保存する場合、これらは、使用されている店内システムまたは電子商取引ウェブサイトに現在、それらをロードできる家族の別のメンバー（複数可）と共有され得、後にこのパーソナライズ化情報を使用し得る。ウェブサイトの場合、出力は、このパーソナライズ化データに従ってパーソナライズ化され得、他のユーザーの写真またはアバターまたは３Ｄモデルでさえ、提供される情報のすぐ隣に含み得、推奨は個人的なものであり、彼もしくは彼女のプロファイル、またはユーザーによって合法的に使用されている他のプロファイルに基づくというユーザーの信頼を再確認し得る。

いくつかの実施形態によれば、オンラインストアは、プロファイルプラグインまたは他のデジタルオブジェクトを使用して、適切な場合に、ユーザーに推奨、ガイドラインまたは他の援助を提供するために、実質的に任意のウェブページ上に（携帯電話、デスクトップ、ノートブック、タブレット、ウェアラブルなどに対して最適化されているかにかかわらず）出現し得る、ユーザーショッピング仮想アシスタントを含み得る。例えば、仮想ショッピングアシスタントは、使用されているユーザープロファイルに対して異なるフィットに関する情報を示すか、または別の方法でユーザーを援助し得る。例えば、足のサイズがヨーロッパ４１のユーザーは、Ｎｉｋｅオンラインストア内で買い物またはブラウジングしている間、Ｎｉｋｅ靴においてユーザーの足プロファイルに相当するサイズはヨーロッパ４２またはＵＳサイズ１０．５であることが通知され得る。追加として、ユーザープロファイルが、好ましい色およびフィット感などの、嗜好データを含む場合、ショッピング仮想アシスタントは、ユーザー嗜好に基づいた提案またはガイドラインも提供し得る。例えば、Ｎｉｋｅ靴店では、ショッピングアシスタントは、１０．５アメリカサイズの、青色または緑色のいずれかの、運動靴などの選択肢を探すようにユーザーに提案し得る。

いくつかの実施形態では、仮想アシスタントは、ユーザーショッピングプロファイルデータおよび嗜好に合うページまたは複数のページに直接、ユーザーを誘導し得る。一実施形態では、プロファイルは、ウェブサイトを、無関係のページを避けながら、特定のユーザーにとって興味があるか、または適切なセクションに移動させ得る。別の実施形態では、システムは、パーソナライズ情報を、単独で、または追加のユーザーと統合して使用して、ウェブサイトを再編成し、彼／彼女が最も興味があり得、彼または彼女に最も合うようなものを表し得るウェブサイトのパーソナライズ化バージョンを作成し得る。

いくつかの実施形態によれば、仮想ショッピングアシスタントは、表示されている製品の、および任意選択として、パーソナライズ製品の、３Ｄビューのレンダリングを可能にし得る。例えば、ユーザーのショッピングプロファイルに従って表示されているカスタム靴は、全ての側面および角度から３Ｄでレンダリングされて、ユーザーがその製品を多次元から見るのを支援し得る。

いくつかの実施形態によれば、仮想フィッティングモジュールは、ショッピングアバターが表示されている製品（複数可）を着るのを可能にするために、提供され得る。

いくつかの実施形態によれば、ユーザーショッピングアバターは、店舗用の１回だけのアバターであり得る。別の実施形態では、ユーザーショッピングアバターは、チェーン店に適用可能であり得る。他の実施形態では、ユーザーショッピングアバターは、例えば、全て親企業実体によって所有された、様々なブランドまたは店舗に適用可能であり得る。他の実施形態では、ユーザーショッピングアバターは、クラウド内のユニバーサルユーザープロファイルへの接続により、任意または全ての店舗に適用可能であり得る。

ここで、いくつかの実施形態に従い、印の付いたパッド上に足を置くようにユーザーを導くための、ショッピングアシスタント画面の対話式画面を示すスクリーンショットの例である、図１２Ａ～図１２Ｂを参照する。

ここで、いくつかの実施形態に従って、ユーザーが自分のプロファイル、および連絡先情報を定義するのを支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上の対話式ガイドを示すスクリーンショットの例である、図１３Ａ～図１３Ｂを参照する。

ここで、いくつかの実施形態に従い、スキャンされた一対の足および下腿のシミュレートされた描画を示す、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面上のスクリーンショットの例である、図１４Ａ～図１４Ｂを参照する。

ここで、より良いユーザー関連出力を提供するために使用され得る、ユーザーが挙動関連情報を入力する際に支援するための、ショッピングアシスタント画面またはモバイル画面のスクリーンショットの例である、図１５Ａ～図１５Ｂを参照する。

いくつかの実施形態では、ショッピングアシスタント装置は、自動ショッピングアシスタントが複数の店舗内で積極的なアップ販売（ｕｐ ｓａｌｅｓ）およびクロス販売（ｃｒｏｓｓ ｓａｌｅｓ）などを行うのを可能にすることにより、チェーン店がロイヤルティ（ｌｏｙａｌｔｙ）オンラインおよび／またはオフラインを生成するのを支援し得る。

本発明の一実施形態では、履物に対するユーザーショッピング経験は、次のステップを適用することにより、実質的に強化され得る：装置１８５上でユーザーの身体的プロファイルを測定して、ユーザーの標準サイズおよび異なる靴／ブランドに対する修正を提供すること；顧客のモバイルコンピューティングまたは通信装置に対する顧客のＩＤまたはショッピングプロファイルを得ること；装置１８５から通信クラウドへの顧客のＩＤまたはショッピングプロファイルを得ること。

本発明の第１のユーザー事例では、ユーザーは以前のユーザープロファイルを有しておらず、ショッピング支援プロセスが次のように実装され得る：ユーザーは通常、店舗の入り口またはショッピングエリアで、靴を脱いでスタートパッドまたはショッピングアシスタント装置の上に立つ。現在の例では、履物アプリケーションが説明される。装置は続いて、両足など、ユーザーの身体領域を測定／スキャンし、その後、装置またはクラウドネットワークは、ユーザーデータを処理して、ユーザーショッピングアバターを生成し得る。一旦、生成されると、アバターは、ショッピングアシスタントアプリケーションを実行している、ユーザーのモバイル装置に、例えば、メール、ビーコン、ＳＭＳ、ＱＲコード、ＩＲビームなどを使用して、送信される。ユーザーは次いで、欲しい靴をスキャンし得、それにより装置は、欲しい靴をアバターに対してマッチングさせ、次いで試し履きさせて、最良適合を提供するように構成される。装置は、例えば、入手の可能性、色、サイズ、関連する靴、ランキングなどの、ユーザー関連製品情報も提供し得る。

本発明の第２のユーザー事例では、ユーザーは複数の装置を有し、ショッピング支援プロセスは、次のように実行され得る：ユーザーは通常、店舗の入り口またはショッピングエリアで、靴を脱いでスタートパッドまたはショッピングアシスタント装置の上に立つ。現在の例では、履物アプリケーションが説明される。装置は続いて、両足など、ユーザーの身体領域を測定／スキャンし、その後、装置またはクラウドネットワークは、ユーザーデータを処理して、ユーザーショッピングアバターを生成し得る。一旦、生成されると、アバターは、ショッピングアシスタントアプリケーションを実行している、ユーザーのモバイル装置に、例えば、メール、ビーコン、ＳＭＳ、ＱＲコード、ＩＲビームなどを使用して、送信される。ユーザーは次いで、欲しい靴をスキャンし得、それにより装置は、欲しい靴をアバターに対してマッチングさせ、次いで試し履きさせて、最良適合を提供するように構成される。装置は、現在の実施形態では、ユーザーに専門家またはコンサルティング情報を提供し得、それにより少なくとも部分的に販売担当者として機能する。装置は、例えば、入手の可能性、色、サイズ、関連する靴、ランキングなどの、関連製品情報、および運動／スタイル／体重などを測定するオプションもユーザーに提供し得る。

本発明の第３のユーザー事例では、増強されたショッピング経験が届けられ、それにより自動ショッピング支援プロセスはローカルの靴スキャンを組み込み得る。いくつかの場合、ユーザーデータまたはアバターは、オンライン世界＋ソーシャルフィードバック＋ランキング、販売情報／履歴、推奨、アップ販売、クロス販売などから適切なレビュー／コメントを選別するために使用され得る。

本発明の実施形態の前述の説明は、例示および説明目的のために提示されている。包括的であることも、本発明を開示する正確な形に制限することも意図していない。多くの修正、変形、置換、変更、および同等物が、前述の教示に照らして可能であることが当業者によって理解されるはずである。従って、添付のクレームは、かかる修正の全てを包含し、変更は本発明の真の精神の範囲内に含まれることを意図することが理解される。

Claims (20)

1. ユーザーの身体の少なくとも一部を捕捉して、前記身体の前記少なくとも一部を捕捉することに基づいてユーザーショッピングプロファイルを生成するように構成される、販売時点ベースのショッピングアシスタント装置であって、前記身体の前記少なくとも一部を捕捉することは、
   前記ユーザーの身体の一部の正確なスキャンを可能にするよう適切に立つようにユーザーを誘導するマーキングを含むスキャンマットを提供することと、
   前記ユーザーの身体部分が前記マーキング内にあるときに、前記ユーザーの身体の前記一部の少なくとも１つの画像を取得することと、
   前記画像に基づいて、前記ユーザーの身体の前記一部のユーザー身体測定データを計算することと、
   前記ユーザー身体測定データに基づいて、前記ユーザーの身体の前記一部の３Ｄモデルを生成することであって、前記３Ｄモデルは、前記ユーザー身体測定データを含む、生成することとを含む、
   販売時点ベースのショッピングアシスタント装置と、
   モバイル装置を用いて、店内でユーザーショッピングプロファイルを適用するように構成されるモバイル装置アプリケーションと、
   前記ユーザーが、前記モバイル装置アプリケーションを用いて、選択される製品を捕捉することを可能にするように構成される、複数の製品識別装置であって、ショッピングアシスタントデータベースに格納されるスキャン可能な製品データを含む、複数の製品識別装置とを含み、
   前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置は、前記ユーザーショッピングプロファイルを前記ユーザーの前記モバイル装置に送信し、前記選択される製品をスキャンすることによって前記ユーザーショッピングプロファイル上での少なくとも１つの製品のフィットを提供する、ように構成される、
   パーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
2. 前記ユーザーショッピングプロファイルを生成することは、前記身体の前記少なくとも一部を捕捉することに基づいてユーザーショッピングアバターを生成することを含む、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
3. 前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置は、前記ユーザーショッピングアバター上での前記少なくとも１つの選択される製品のフィットを表示するように構成される、請求項２に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
4. 通信クラウド内に置かれる、前記ショッピングアシスタントデータベースに接続されるショッピングアシスタントサーバーを更に含み、前記ユーザーショッピングプロファイルは、前記ショッピングアシスタントデータベースにアップロードされる、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
5. 前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置は、ユーザーの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部を捕捉して、前記身体の前記一部の長さ、幅及び奥行きのキャプチャを可能にするように構成される、１つ以上の画像スキャナを含む、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
6. 前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置は、ユーザーの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の奥行きを捕捉するように構成される１つ以上のセンサーを含む、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
7. 前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置は、ユーザーの解剖学的プロファイルに関連する身体の少なくとも一部の奥行きを捕捉するように構成される１つ以上の光源を含む、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
8. 前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置と関連付けられる近接センサーを更に含み、該近接センサーは、ユーザーが前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置の周りの選択された地理的領域に入るときに、前記ユーザーを識別するように構成される、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
9. 前記販売時点ベースのショッピングアシスタント装置と関連付けられる近接センサーを更に含み、該近接センサーは、ユーザーが前記近接センサーの近傍に適切に位置付けられるときに、スキャンの認識及び自動的なトリガーを可能にするように構成される、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
10. 承認されたユーザーが別のユーザーのショッピングプロファイルを用いて前記別のユーザーのために買い物することを可能にするように構成されるショッピングプロファイル共有モジュールを更に含む、請求項１に記載のパーソナライズ化されたショッピングアシスタントシステム。
11. 買い物客と製品とをマッチングさせる方法であって、
    ショッピングアシスタント装置が、１つ以上の統合された撮像センサーを用いて、身体の少なくとも一部の捕捉を開始することと、
    身体の少なくとも一部の正確な捕捉を可能にするよう適切に立つようにユーザーを誘導するマーキングを含むスキャンマットを提供することと、
    前記ショッピングアシスタント装置が、前記１つ以上の統合された撮像センサーを用いて、身体部分が前記マーキング内にあるときに、前記身体の前記少なくとも一部の少なくとも１つの画像を取得することと、
    前記ショッピングアシスタント装置が、前記画像に基づいて、前記身体部分のユーザー身体測定データを計算することと、
    前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザー身体測定データに基づいて、前記身体部分の３Ｄモデルを生成することであって、前記３Ｄモデルは、前記ユーザー身体測定データを含む、生成することと、
    前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーのユーザーショッピングプロファイルを生成することであって、該ユーザーショッピングプロファイルは、前記身体部分の前記３Ｄモデルを含む、生成することと、
    前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーショッピングプロファイルをユーザーモバイル装置に送信することと、
    前記ユーザーモバイル装置を用いて関心の製品と関連付けられる製品タグをスキャンすることと、
    前記ショッピングアシスタント装置が、店内の１つ以上の選択される製品について自動化された製品マッチングを前記ユーザーに提供することと、
    前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーショッピングプロファイル上での前記関心の製品のフィットを提供することとを含む、
    方法。
12. 前記ユーザーショッピングプロファイルを生成することは、前記身体の前記少なくとも一部の捕捉に基づいてユーザーショッピングアバターを生成することを含み、前記関心の製品の前記フィットを提供することは、前記関心の製品を前記ユーザーショッピングアバターに試着させることを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーショッピングプロファイルと前記ユーザーショッピングプロファイルの１つ以上の要素にフィットする複数の製品のうちの少なくとも１つとの間のマッチを生成することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
14. 前記ショッピングアシスタント装置が、前記関心の製品を注文することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
15. 前記ショッピングアシスタント装置が、前記関心の製品をカスタマイズすることを更に含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記ショッピングアシスタント装置が、前記カスタマイズされた関心の製品を注文することを更に含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記ショッピングアシスタント装置が、ユーザーの挙動に基づいて前記ユーザーショッピングプロファイルを強化することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
18. 前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーショッピングプロファイル及びユーザーショッピング挙動から選択される基準に基づいてショッピング推奨を提供することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
19. 前記ショッピングアシスタント装置が、前記ユーザーショッピングプロファイルを店内装置から前記ユーザーモバイル装置に変換することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
20. 前記ユーザーショッピングプロファイルを生成することは、履物マッチングを提供するように構成される足プロファイルを生成することを含む、請求項１１に記載の方法。

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