JP7466585B2 - 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、利用者に適したブラジャーを提供するための技術が知られている。このような技術の一例として、撮像された被写体者の少なくとも正面画像および側面画像から、被写体者のバストトップおよびバストアンダーを推定し、バストトップおよびバストアンダーから被写体者のブラジャーを選定する技術が提供されている。

特開２０１７－１１０３０８号公報

しかしながら、上述した技術では、類似する他の利用者による評価に基づき、利用者に対して適切なブラジャーに関する情報を提供できるとは言えない。

例えば、上述した技術では、バストトップおよびバストアンダーから被写体者のブラジャーを選定しているに過ぎず、類似する他の利用者による評価に基づき、利用者に対して適切なブラジャーに関する情報を提供できるとは言えない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、類似する他の利用者による評価に基づき、利用者に対して適切なブラジャーに関する情報を提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、利用者が着用するブラジャーの性質に関連する関連情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された関連情報に基づいて、着用するブラジャーの性質が前記利用者と類似する類似利用者を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された類似利用者によるブラジャーの評価に基づいて、ブラジャーに関する情報を前記利用者に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、類似する他の利用者による評価に基づき、利用者に対して適切なブラジャーに関する情報を提供する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１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３は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るテスター情報データベース３１の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る利用者情報データベース３２の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、情報処理装置１０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〕
まず、実施形態に係る情報処理システム１について説明する。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。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１０と、利用者端末１００と、テスター端末２００とが含まれる。情報処理装置１０と、利用者端末１００と、テスター端末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。なお、図１に示した情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１０や、複数台の利用者端末１００、複数台のテスター端末２００が含まれてもよい。

情報処理装置１０は、利用者に適したブラジャーに関する情報を提供することにより、利用者の購買行動を支援することを実現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、情報処理装置１０は、ブラジャー等の被服を提供する電子商取引サービスを提供する。また、情報処理装置１０は、ブラジャーのフィッティングテストを行う利用者（テスター）によるブラジャーの評価を取得し、取得した評価に基づき、電子商取引サービスの利用者に対してブラジャーに関する情報を提供する。

なお、情報処理装置１０は、サービスに係るウェブサイトを提供するウェブサーバとしての機能を有していてもよい。また、情報処理装置１０は、利用者端末１００にインストールされた各種サービスに関するアプリケーションに表示する情報を、利用者端末１００に配信する装置であってもよい。また、情報処理装置１０は、アプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。

また、情報処理装置１０は、利用者端末１００に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置１０から配信されるアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。

利用者端末１００は、利用者によって利用される情報処理装置である。利用者端末１００は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。また、利用者端末１００は、情報処理装置１０や、所定のサービスを提供するサーバ装置などによって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。なお、図２に示す例では、利用者端末１００がスマートフォンである場合を示す。

テスター端末２００は、ブラジャーのテスターによって利用される情報処理装置である。テスター端末２００は、例えば、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等により実現される。また、テスター端末２００は、情報処理装置１０や、所定のサービスを提供するサーバ装置などによって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。なお、図２に示す例では、テスター端末２００がスマートフォンである場合を示す。

〔２．情報処理の一例〕
次に、図２を用いて、本実施形態に係る情報処理装置等により実現される情報処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。なお、利用者端末１００－１が、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）により利用されるものとする。また、以下の説明では、利用者端末１００－１を利用者Ｕ１と同一視する場合がある。すなわち、以下では、利用者Ｕ１を利用者端末１００－１と読み替えることもできる。

また、以下の説明では、テスター端末２００を利用するテスターに応じて、テスター端末２００－１～２００－Ｎ（Ｎは任意の自然数）として説明する。例えば、テスター端末２００－１は、テスターＩＤ「ＴＩＤ＃１」により識別されるテスター（テスターＴ１）により使用されるテスター端末２００である。また、以下では、テスター端末２００－１～２００－Ｎについて、特に区別なく説明する場合には、テスター端末２００と記載する。また、以下の説明では、テスター端末２００をテスターと同一視する場合がある。すなわち、以下では、テスターをテスター端末２００と読み替えることもできる。

まず、情報処理装置１０は、テスターによるブラジャーの評価をテスター端末２００から取得する（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１０は、テスターがフィッティングテストを行ったブラジャーに関する情報や、ブラジャーの評価に関する評価情報、テスターが着用するブラジャーの性質に関連する関連情報などを取得する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、ブラジャーに関する情報として、ブラジャーが分類されるブラタイプや、カップサイズなどの情報を取得する。より具体的な例を挙げると、ブラジャーの機能デザイン（言い換えると、ブラジャーを着用後の胸周りがどのように見えるか）に応じたブラタイプ（例えば、プッシュアップブラや、リフトアップブラなど）や、カップの形に応じたブラタイプ（例えば、フルカップや、ハーフカップなど）、製法に応じたブラタイプ（例えば、ノンワイヤーや、モールド成型）、用途に応じたブラタイプ（例えば、スポーツブラや、ナイトブラ）、ブラジャーのホックの種類に応じたブラタイプ（例えば、バックホックや、フロントホック）、ストラップの位置に応じたブラタイプ、ブラジャーの素材（例えば、シルクや、ナイロンなど）に応じたブラタイプなどを取得する。なお、上述したブラタイプは一例であり、任意のブラタイプが設定されてよい。

また、情報処理装置１０は、評価情報として、アンケートＡ１に示す評価項目（１）～（８）（ブラジャーの着心地に関する評価を示す評価項目（１）～（３）、並びに、ブラジャーの機能デザインに関する評価を示す評価項目（４）～（８））ごとに、「ＧＯＯＤ（良い）」、「ＯＫ（許容範囲内）」、「ＢＡＤ（悪い）」の３段階の評価のいずれかを示す情報を取得する。

また、情報処理装置１０は、関連情報として、テスターの属性情報（例えば、デモグラフィック属性や、サイコグラフィック属性）や、バストに関するバスト情報（例えば、トップバストのサイズや、アンダーバストのサイズ、胸の柔らかさ、胸の形など）、身体のサイズを測定した測定情報、ブラジャーの購買履歴、ブラジャーを購入する際の基準の優先度（優先順位）を示す情報（例えば、アンケートＡ１に示す評価項目（１）～（８）の少なくともいずれかを示す情報）、嗜好するブラタイプなどといった情報を取得する。また、情報処理装置１０は、体型情報として、身体サイズ計測用の衣服を用いて測定された測定情報に基づき、テスターの体型情報（例えば、３Ｄモデルである身体モデル）を生成する。

続いて、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が着用するブラジャーの性質に関連する関連情報を利用者端末１００－１から取得する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１０は、関連情報として、利用者Ｕ１の属性情報や、バストに関するバスト情報、身体のサイズを測定した測定情報、ブラジャーの購買履歴、ブラジャーを購入する際の基準の優先順位を示す情報、嗜好するブラタイプを示す情報などといった情報を取得する。

具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、優先順位を示す情報として、アンケートＡ１に示す評価項目（１）～（８）の優先度を示す情報を取得する。また、情報処理装置１０は、嗜好するブラタイプを示す情報として、ブラタイプ＃１～＃６のいずれかを示す情報を取得する。なお、図２の例において、利用者Ｕ１が、評価項目（１）、（５）、（８）の順に優先度を高く設定し、ブラタイプ＃１を選択したものとする。

続いて、情報処理装置１０は、関連情報が利用者Ｕ１と類似するテスター（以下、「類似テスター」と記載する場合がある）を抽出する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１０は、属性情報や、バスト情報、測定情報に基づき生成した体型情報、ブラジャーの購買履歴、ブラジャーを購入する際の基準の優先順位、嗜好するブラタイプなどが利用者Ｕ１と類似する類似テスターを抽出する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１及び各テスターの関連情報を多次元量に変換し、利用者Ｕ１の関連情報に基づく多次元量（ベクトル）と類似する多次元量に対応するテスターを、類似テスターとして抽出する。

なお、情報処理装置１０は、類似する関連情報が入力された場合に、類似する多次元量を出力するよう学習されたモデル＃１を用いて、関連情報を多次元量に変換してもよい。ここで、モデルの学習には、任意の公知技術が適用可能であり、学習データとして用いられる関連情報に応じて適宜選択された学習手法が用いられてもよい。例えば、モデルの学習には、機械学習に関する種々の従来技術（例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術）を用いて行われてもよい。また、モデルの学習には、深層学習（ディープラーニング）の技術が用いられてもよい。例えば、モデルの学習には、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の種々のディープラーニングの技術が用いられてもよい。

なお、情報処理装置１０は、ルールベースで処理を実行するモデル＃１を用いて、類似テスターの抽出を行ってもよい。

続いて、情報処理装置１０は、類似テスターによるブラジャーの評価に基づいて、ブラジャーに関する情報を利用者Ｕ１に提供する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が選択したブラタイプ＃１に分類されるブラジャーのうち、類似テスターによる評価項目（１）の評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報（例えば、ブラジャーの商品名や、類似テスターが着用したカップサイズなど）を優先的に提供する。また、情報処理装置１０は、ブラタイプ＃１に分類されるブラジャーうち、類似テスターによる評価項目（５）の評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報を、評価項目（１）の評価が「ＧＯＯＤ」であるものの次に優先的に提供する。また、情報処理装置１０は、ブラタイプ＃１に分類されるブラジャーうち、類似テスターによる評価項目（８）の評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報を、評価項目（５）の評価が「ＧＯＯＤ」であるものの次に優先的に提供する。

なお、利用者Ｕ１が選択したブラタイプ＃１に分類されるブラジャーのうち、評価項目（１）～（８）の総合的な評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供してもよい。また、情報処理装置１０は、類似テスターによるブラジャーの評価に基づいて、利用者Ｕ１に推奨するブラタイプに分類されるブラジャーに関する情報をさらに提供してもよい。例えば、情報処理装置１０は、類似テスターがフィッティングテストを行ったブラジャーのうち、評価項目（１）～（８）の総合的な評価が所定の閾値以上（例えば、「ＧＯＯＤ」の数が所定の閾値以上）であるブラジャーが分類されるブラタイプと、当該ブラタイプに分類されるブラジャーとに関する情報を提供する。

また、情報処理装置１０は、類似テスターの関連情報が入力された場合に、類似テスターによる評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報（例えば、ブラタイプや、ブラジャーのカップサイズ、ブラジャーの商品名など）を出力するよう学習されたモデル＃２を用いて、利用者Ｕ１に情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１０は、モデル＃２に利用者Ｕ１の関連情報を入力し、出力されたブラジャーに関する情報を利用者Ｕ１に提供する。

なお、情報処理装置１０は、ルールベースで処理を実行するモデル＃２を用いて、ブラジャーに関する情報の提供を行ってもよい。

続いて、情報処理装置１０は、購入後のアンケートに対する回答を利用者Ｕ１から取得する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１０は、ステップＳ４において提供した情報が示すブラジャーのうち、利用者Ｕ１が購入したブラジャーに関する評価項目（１）～（８）の評価を取得する。

続いて、情報処理装置１０は、購入後のアンケートに対する利用者Ｕ１の回答に基づき、上記モデルの学習を行う（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１０は、利用者Ｕ１が購入したブラジャーに関する評価が所定の閾値以上である場合、当該ブラジャーに関する情報（例えば、ブラタイプや、ブラジャーのカップサイズ、ブラジャーの商品名など）と、利用者Ｕ１の関連情報とを正解データとしてモデル＃２の学習を行う。

以上のように、実施形態に係る情報処理装置１０は、属性や、バストサイズ、体型、ブラジャーを選択するときの基準（優先する評価項目や嗜好するブラタイプ）が類似する他の利用者（テスター）による評価に基づき、ブラジャーに関する情報を提供することができるため、利用者に対して適切なブラジャーに関する情報を提供することができる。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０と、記憶部３０と、制御部４０とを有する。

（通信部２０について）
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末１００、テスター端末２００等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部３０について）
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）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３に示すように、記憶部３０は、テスター情報データベース３１と、利用者情報データベース３２と、モデルデータベース３３とを有する。

（テスター情報データベース３１について）
テスター情報データベース３１は、テスターに関する各種の情報を記憶する。ここで、図４を用いて、テスター情報データベース３１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係るテスター情報データベース３１の一例を示す図である。図４の例において、テスター情報データベース３１は、「テスターＩＤ」、「属性情報」、「バスト情報」、「体型情報」、「購買履歴」、「優先順位」、「嗜好ブラタイプ」、「商品ＩＤ」、「ブラタイプ」、「カップサイズ」、「評価情報」といった項目を有する。

「テスターＩＤ」は、テスターを識別するための識別情報を示す。「属性情報」は、テスターの属性情報を示す。「バスト情報」は、テスターのバストに関する情報を示し、例えば、トップバストのサイズや、アンダーバストのサイズ、胸の柔らかさ、胸の形などといった情報が格納される。「体型情報」は、テスターの体型に関する情報を示し、例えば、身体モデルに関する情報が格納される。「購買履歴」は、テスターのブラジャーの購買履歴を示す。「優先順位」は、テスターがブラジャーを購入する際の基準の優先順位を示す。「嗜好ブラタイプ」は、テスターが嗜好するブラタイプを示す。「商品ＩＤ」は、テスターがフィッティングテストを行った商品（ブラジャー）を識別するための識別情報を示す。「ブラタイプ」は、テスターがフィッティングテストを行ったブラジャーのブラタイプを示す。「カップサイズ」は、テスターがフィッティングテストを行ったブラジャーのカップサイズを示す。「評価情報」は、テスターがフィッティングテストを行ったブラジャーの評価に関する情報を示す。

すなわち、図４では、テスターＩＤ「ＴＩＤ＃１」により識別されるテスターの属性情報が「属性情報＃１」、バスト情報が「バスト情報＃１」、体型情報が「体型情報＃１」、ブラジャーの購買履歴が「購買履歴＃１」、ブラジャーを購入する際の基準の優先順位が「優先順位＃１」、嗜好するブラタイプが「嗜好ブラタイプ＃１」であり、当該テスターがフィッティングテストを行ったブラジャーの商品ＩＤが「ＭＩＤ＃１」、ブラタイプが「ブラタイプ＃１」、カップサイズが「カップサイズ＃１」、評価情報が「評価情報＃１」である例を示す。

（利用者情報データベース３２について）
利用者情報データベース３２は、利用者に関する各種の情報を記憶する。ここで、図５を用いて、利用者情報データベース３２が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る利用者情報データベース３２の一例を示す図である。図５の例において、利用者情報データベース３２は、「利用者ＩＤ」、「属性情報」、「バスト情報」、「体型情報」、「購買履歴」、「優先順位」、「嗜好ブラタイプ」、「推奨ブラタイプ」、「商品ＩＤ」、「ブラタイプ」、「カップサイズ」、「評価情報」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「属性情報」は、利用者の属性情報を示す。「バスト情報」は、利用者のバストに関する情報を示し、例えば、トップバストのサイズや、アンダーバストのサイズ、胸の柔らかさ、胸の形などといった情報が格納される。「体型情報」は、利用者の体型に関する情報を示し、例えば、身体モデルに関する情報が格納される。「購買履歴」は、利用者のブラジャーの購買履歴を示す。「優先順位」は、利用者がブラジャーを購入する際の基準の優先順位を示す。「嗜好ブラタイプ」は、利用者が嗜好するブラタイプを示す。「推奨ブラタイプ」は、利用者に推奨されるブラタイプを示す。「商品ＩＤ」は、利用者に対し情報が提供された商品（ブラジャー）を識別するための識別情報を示す。「ブラタイプ」は、「商品ＩＤ」により識別されるブラジャーのブラタイプを示す。「カップサイズ」は、「商品ＩＤ」により識別されるブラジャーのカップサイズを示す。「評価情報」は、「商品ＩＤ」により識別されるブラジャーに対する利用者の評価に関する情報を示す。

すなわち、図５では、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者の属性情報が「属性情報＃１１」、バスト情報が「バスト情報＃１１」、体型情報が「体型情報＃１１」、ブラジャーの購買履歴が「購買履歴＃１１」、ブラジャーを購入する際の基準の優先順位が「優先順位＃１１」、嗜好するブラタイプが「嗜好ブラタイプ＃１」、推奨されるブラタイプが「嗜好ブラタイプ＃２」であり、当該利用者に情報が提供されたブラジャーの商品ＩＤが「ＭＩＤ＃１」、ブラタイプが「ブラタイプ＃１」、カップサイズが「カップサイズ＃１」、評価情報が「評価情報＃１１」である例を示す。

（モデルデータベース３３について）
モデルデータベース３３は、類似する関連情報が入力された場合に、類似する多次元量を出力するよう学習されたモデルを記憶する。また、モデルデータベース３３は、利用者と類似する類似テスターの関連情報が入力された場合に、類似テスターによる評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を出力するよう学習されたモデルを記憶する。

（制御部４０について）
制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置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４０は、コントローラであり、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。実施形態に係る制御部４０は、図６に示すように、取得部４１と、抽出部４２と、提供部４３と、学習部４４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（取得部４１について）
取得部４１は、利用者が着用するブラジャーの性質に関連する関連情報を取得する。例えば、図２の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１が着用するブラジャーの性質に関連する関連情報を利用者端末１００－１から取得し、利用者情報データベース３２に格納する。

また、取得部４１は、関連情報として、利用者のトップバストのサイズと、アンダーバストのサイズとを取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１のトップバストのサイズや、アンダーバストのサイズ、胸の柔らかさ、胸の形などの情報を含むバスト情報を取得する。

また、取得部４１は、関連情報として、利用者の身体を測定した測定情報を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、身体サイズ計測用の衣服を用いて測定された、利用者Ｕ１の身体のサイズを示す測定情報を取得する。

また、取得部４１は、関連情報として、利用者の属性情報を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１のデモグラフィック属性や、サイコグラフィック属性を示す属性情報を取得する。

また、取得部４１は、関連情報として、利用者のブラジャーの購買履歴を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１のブラジャーの購買履歴を取得する。

また、取得部４１は、関連情報として、利用者によるブラジャーの評価基準を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１がブラジャーを購入する際の基準の優先順位を示す情報として、アンケートＡ１に示す評価項目（１）～（８）の少なくともいずれかを示す情報を取得する。また、取得部４１は、利用者Ｕ１が嗜好するブラタイプを示す情報を取得する。

また、取得部４１は、ブラジャーの機能に関する利用者の評価基準を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１がブラジャーを購入する際の基準の優先順位を示す情報として、ブラジャーの機能デザインに関する評価を含む評価項目のうち、少なくともいずれかを示す情報を取得する。

また、取得部４１は、ブラジャーの着心地に関する利用者の評価基準を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、利用者Ｕ１がブラジャーを購入する際の基準の優先順位を示す情報として、ブラジャーの着心地に関する評価を含む評価項目のうち、少なくともいずれかを示す情報を取得する。

また、取得部４１は、ブラジャーの素材に関する利用者の評価基準を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、ブラジャーの素材に応じたブラタイプを含むブラタイプのうち、利用者Ｕ１が嗜好するブラタイプを示す情報を取得する。

また、取得部４１は、ブラジャーの構造に関する利用者の評価基準を取得してもよい。例えば、図２の例において、取得部４１は、例えば、図２の例において、取得部４１は、ブラジャーのホックの種類に応じたブラタイプや、ストラップの位置に応じたブラタイプ、製法に応じたブラタイプなどを含むブラタイプのうち、利用者Ｕ１が嗜好するブラタイプを示す情報を取得する。

ここで、普段使いのブラジャーと、他の用途で着用するブラジャーとでは、利用者のブラジャーの評価基準が変化する場合が考えられる。例えば、運動の際に着用するブラジャーについては、普段使いのブラジャーよりも、動きやすさや、胸の揺れが抑えられるか否かなどを重視する場合が考えられる。また、人に見られる可能性がある旅行の際に着用するブラジャーについては、普段使いのブラジャーよりも、デザインを重視する場合が考えられる。したがって、取得部４１は、所定の用途における利用者の評価基準を取得してもよい。例えば、取得部４１は、用途「運動」の際に着用するブラジャーの評価基準（例えば、動きやすさや、胸の揺れが抑えられるか否かなど）を取得する。この場合、後述する提供部４３は、動きやすさや、胸の揺れが抑えられるか否かといった評価項目に関する類似利用者の評価が、所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する。

また、例えば、取得部４１は、用途「旅行」の際に着用するブラジャーの評価基準（例えば、デザイン（言い換えると、着用者に似合っているか否か））を取得する。この場合、後述する提供部４３は、デザインに関する評価項目ついて、類似利用者の評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する。ここで、デザインに関する評価項目は、類似利用者（テスター）とは異なる第３者（評価者）による評価であってもよい。

なお、後述する抽出部４２は、所定の用途における評価基準が利用者と類似する類似利用者を抽出してもよい。例えば、抽出部４２は、用途「運動」における評価基準が利用者と類似する類似利用者を抽出してもよい。そして、提供部４３は、用途「運動」に関して抽出された類似利用者による評価が、所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供してもよい。

さらに、利用者が現在使用しているブラジャーに不満を持っている場合、不満である点（改善点）を示す情報を取得し、当該改善点に関連する評価項目について、類似利用者による評価が高いブラジャーに関する情報を提供したいといった要望が考えられる。したがって、取得部４１は、さらに、ブラジャーの改善点に関する情報を利用者から取得してもよい。例えば、取得部４１は、「ブラジャーのずれ上りを改善したい」、「背中の段差を無くしたい」などといった改善点に関する情報を利用者から取得する。

（抽出部４２について）
抽出部４２は、取得部４１により取得された関連情報に基づいて、着用するブラジャーの性質が利用者と類似する類似利用者を抽出する。例えば、図２の例において、抽出部４２は、テスター情報データベース３１及び利用者情報データベース３２を参照し、モデル＃１を用いて、関連情報が利用者Ｕ１と類似する類似テスターを抽出する。

また、抽出部４２は、トップバストのサイズと、アンダーバストのサイズとが利用者と類似する類似利用者を抽出してもよい。例えば、図２の例において、抽出部４２は、トップバストのサイズや、アンダーバストのサイズ、胸の柔らかさなどを示すバスト情報が利用者Ｕ１と類似する類似テスターを抽出する。

また、抽出部４２は、測定情報に基づく利用者の身体モデルと類似する身体モデルを有する類似利用者を抽出してもよい。例えば、図２の例において、抽出部４２は、身体のサイズを測定した測定情報に基づく身体モデルが、利用者Ｕ１と類似する類似テスターを抽出する。

また、抽出部４２は、属性情報が利用者と類似する類似利用者を抽出してもよい。例えば、図２の例において、抽出部４２は、属性情報が利用者Ｕ１と類似する類似テスターを抽出する。

また、抽出部４２は、ブラジャーの購買履歴が利用者と類似する類似利用者を抽出してもよい。例えば、図２の例において、抽出部４２は、ブラジャーの購買履歴が利用者Ｕ１と類似する類似テスターを抽出する。

また、抽出部４２は、ブラジャーの評価基準が利用者と類似する類似利用者を抽出してもよい。例えば、図２の例において、抽出部４２は、ブラジャーを購入する際の基準の優先順位を示す情報や、嗜好するブラタイプを示す情報が利用者Ｕ１と類似する類似テスターを抽出する。

（提供部４３について）
提供部４３は、抽出部４２により抽出された類似利用者によるブラジャーの評価に基づいて、ブラジャーに関する情報を利用者に提供する。例えば、図２の例において、提供部４３は、テスター情報データベース３１を参照し、利用者Ｕ１が選択したブラタイプ＃１に分類されるブラジャーのうち、類似テスターによる評価項目（１）の評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報を優先的に提供する。また、提供部４３は、ブラタイプ＃１に分類されるブラジャーうち、類似テスターによる評価項目（５）の評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報を、評価項目（１）の評価が「ＧＯＯＤ」であるものの次に優先的に提供する。また、提供部４３は、ブラタイプ＃１に分類されるブラジャーうち、類似テスターによる評価項目（８）の評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報を、評価項目（５）の評価が「ＧＯＯＤ」であるものの次に優先的に提供する。

なお、提供部４３は、図２の例に示すように、モデル＃２に利用者Ｕ１の関連情報を入力し、出力されたブラジャーに関する情報を利用者Ｕ１に提供してもよい。

また、提供部４３は、類似利用者による評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供してもよい。例えば、図２の例において、提供部４３は、利用者Ｕ１が選択したブラタイプ＃１に分類されるブラジャーのうち、評価項目（１）～（８）の総合的な評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する。また、提供部４３は、類似テスターが着用したブラジャーのうち、評価項目（１）～（８）の総合的な評価が所定の閾値以上であるブラジャーが分類されるブラタイプと、当該ブラタイプに分類されるブラジャーとに関する情報を提供する。

また、提供部４３は、改善点に関する類似利用者による評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供してもよい。例えば、図２を例にして説明すると、「ブラジャーのずれ上りを改善したい」といった改善点が取得された場合、提供部４３は、類似テスターによる評価項目（１）に評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報を提供する。また、「背中の段差を無くしたい」といった改善点が取得された場合、提供部４３は、類似テスターによる評価項目（８）に評価が「ＧＯＯＤ」であるブラジャーに関する情報を提供する。

また、提供部４３は、さらに、ブラジャーを着用した類似利用者を評価する評価者であって、類似利用者とは異なる評価者による評価に基づいて、ブラジャーに関する情報を提供してもよい。例えば、提供部４３は、類似利用者による評価が所定の閾値以上であるブラジャーであって、類似利用者とは異なる評価者による評価（例えば、ブラジャーが類似利用者に似合っているか否か）が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する。

（学習部４４について）
学習部４４は、提供部４３による提供処理に用いるモデルの学習を行う。例えば、図２の例において、学習部４４は、利用者情報データベース３２を参照し、提供部４３により提供された情報が示すブラジャーに関する評価が所定の閾値以上である場合、当該ブラジャーに関する情報と、利用者Ｕ１の関連情報とを正解データとしてモデル＃２の学習を行う。

〔４．情報処理のフロー〕
図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１０の情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、情報処理装置１０は、利用者が着用するブラジャーの性質に関連する関連情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。関連情報を取得していない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、情報処理装置１０は、関連情報を取得するまで待機する。

一方、関連情報を取得した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、関連情報に基づいて、着用するブラジャーの性質が類似する類似利用者を抽出する（ステップＳ１０２）。続いて、情報処理装置１０は、類似利用者によるブラジャーの評価に基づいて、ブラジャーに関する情報を利用者に提供し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。

〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。

〔５－１．処理態様について〕
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、逆に、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、上記文章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、上記してきた各実施形態は、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。

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部４１と、抽出部４２と、提供部４３と、学習部４４とを有する。取得部４１は、利用者が着用するブラジャーの性質に関連する関連情報を取得する。抽出部４２は、取得部４１により取得された関連情報に基づいて、着用するブラジャーの性質が利用者と類似する類似利用者を抽出する。提供部４３は、抽出部４２により抽出された類似利用者によるブラジャーの評価に基づいて、ブラジャーに関する情報を利用者に提供する。また、提供部４３は、類似利用者による評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する。学習部４４は、提供部４３による提供処理に用いるモデルの学習を行う。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、着用するブラジャーの性質が類似する他の利用者による評価に基づき、ブラジャーに関する情報を提供することができるため、利用者に対して適切なブラジャーに関する情報を提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、取得部４１は、関連情報として、利用者のトップバストのサイズと、アンダーバストのサイズとを取得する。そして、抽出部４２は、トップバストのサイズと、アンダーバストのサイズとが利用者と類似する類似利用者を抽出する。また、取得部４１は、関連情報として、利用者の身体を測定した測定情報を取得する。そして、抽出部４２は、測定情報に基づく利用者の身体モデルと類似する身体モデルを有する類似利用者を抽出する。また、取得部４１は、関連情報として、利用者の属性情報を取得する。そして、抽出部４２は、属性情報が利用者と類似する類似利用者を抽出する。また、取得部４１は、関連情報として、利用者のブラジャーの購買履歴を取得する。そして、抽出部４２は、ブラジャーの購買履歴が利用者と類似する類似利用者を抽出する。また、取得部４１は、関連情報として、利用者によるブラジャーの評価基準を取得する。そして、抽出部４２は、ブラジャーの評価基準が利用者と類似する類似利用者を抽出する。また、取得部４１は、ブラジャーの機能に関する利用者の評価基準を取得する。また、取得部４１は、ブラジャーの着心地に関する利用者の評価基準を取得する。また、取得部４１は、ブラジャーの素材に関する利用者の評価基準を取得する。また、取得部４１は、ブラジャーの構造に関する利用者の評価基準を取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、各種の情報に基づき類似利用者を抽出し、利用者にブラジャーに関する情報を提供することができるため、利用者に提供する情報の精度を向上させることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、取得部４１は、所定の用途における利用者の評価基準を取得する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者の用途に応じたブラジャーの情報を提供することができるため、利便性を向上させることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、取得部４１は、さらに、ブラジャーの改善点に関する情報を利用者から取得する。そして、提供部４３は、改善点に関する類似利用者による評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、利用者から取得した改善点に応じたブラジャーの情報を提供することができるため、訴求効果の高い情報を提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、提供部４３は、さらに、ブラジャーを着用した類似利用者を評価する評価者であって、類似利用者とは異なる評価者による評価に基づいて、ブラジャーに関する情報を提供する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、ブラジャーのフィッティングテストを行ったテスターとは異なる第３者による評価に基づき、利用者にブラジャーに関する情報を提供することができるため、利用者に対して適切なブラジャーに関する情報を提供することができる。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、図７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。以下、情報処理装置１０を例に挙げて説明する。図７は、情報処理装置１０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、ＲＯＭ１２００、ＲＡＭ１３００、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、ＲＯＭ１２００又は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。ＲＯＭ１２００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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを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、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを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又はデータを読み取り、ＲＡＭ１３００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ＲＡＭ１３００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が情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１３００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４０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１０の記憶装置内の各データが格納される。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。

〔８．その他〕
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、上述した情報処理装置１０は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

１０ 情報処理装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ テスター情報データベース
３２ 利用者情報データベース
３３ モデルデータベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 抽出部
４３ 提供部
４４ 学習部
１００ 利用者端末
２００ テスター端末

Claims (14)

1. 利用者が着用を所望するブラジャーの形状または機能に対する優先度と、前記利用者の体型とを示す関連情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記関連情報が示す体型及び優先度に基づいて、体型及び優先度が前記利用者と類似する類似利用者を抽出する抽出部と、
   前記抽出部により抽出された類似利用者によるブラジャーの形状または機能が当該類似利用者の体型に適しているか否かに関する評価のうち、前記関連情報が示す優先度が所定の閾値以上となる形状または機能に関する評価に基づいて、前記利用者の体型に対応するブラジャーに関する情報を前記利用者に提供する提供部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   さらに、前記利用者が着用するブラジャーの形状または機能と、前記利用者の体型との適合具合に関する評価を示す前記関連情報を取得し、
   前記抽出部は、
   さらに、前記関連情報が示す適合具合に関する評価に基づいて、適合具合が前記利用者と類似する前記類似利用者を抽出し、
   前記提供部は、
   さらに、前記類似利用者による、ブラジャーの形状または機能と当該類似利用者の体型との適合具合に関する評価が、前記利用者の体型との適合具合に関する評価と類似するブラジャーに関する情報を前記利用者に提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記提供部は、
   前記類似利用者による評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   前記関連情報として、前記利用者のトップバストのサイズと、アンダーバストのサイズとを取得し、
   前記抽出部は、
   トップバストのサイズと、アンダーバストのサイズとが前記利用者と類似する前記類似利用者を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記関連情報として、前記利用者の身体を測定した測定情報を取得し、
   前記抽出部は、
   前記測定情報に基づく前記利用者の身体モデルと類似する身体モデルを有する前記類似利用者を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、
   前記関連情報として、前記利用者の属性情報を取得し、
   前記抽出部は、
   属性情報が前記利用者と類似する前記類似利用者を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記取得部は、
   前記関連情報として、前記利用者のブラジャーの購買履歴を取得し、
   前記抽出部は、
   ブラジャーの購買履歴が前記利用者と類似する前記類似利用者を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、
   ブラジャーの着心地に関する前記利用者の優先度を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記取得部は、
   ブラジャーの素材に関する前記利用者の優先度を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記取得部は、
    所定の用途における前記利用者の優先度を取得する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
11. 前記取得部は、
    さらに、ブラジャーの改善点に関する情報を前記利用者から取得し、
    前記提供部は、
    前記改善点に関する前記類似利用者による評価が所定の閾値以上であるブラジャーに関する情報を提供する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
12. 前記提供部は、
    前記類似利用者によるブラジャーの評価が所定の閾値以上となるブラジャーのうち、ブラジャーを着用した前記類似利用者を評価する評価者であって、前記類似利用者とは異なる評価者による評価が所定の閾値以上となるブラジャーに関する情報を提供する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
13. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    利用者が着用を所望するブラジャーの形状または機能に対する優先度と、前記利用者の体型とを示す関連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前記関連情報が示す体型及び優先度に基づいて、体型及び優先度が前記利用者と類似する類似利用者を抽出する抽出工程と、
    前記抽出工程により抽出された類似利用者によるブラジャーの形状または機能が当該類似利用者の体型に適しているか否かに関する評価のうち、前記関連情報が示す優先度が所定の閾値以上となる形状または機能に関する評価に基づいて、前記利用者の体型に対応するブラジャーに関する情報を前記利用者に提供する提供工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
14. 利用者が着用を所望するブラジャーの形状または機能に対する優先度と、前記利用者の体型とを示す関連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前記関連情報が示す体型及び優先度に基づいて、体型及び優先度が前記利用者と類似する類似利用者を抽出する抽出手順と、
    前記抽出手順により抽出された類似利用者によるブラジャーの形状または機能が当該類似利用者の体型に適しているか否かに関する評価のうち、前記関連情報が示す優先度が所定の閾値以上となる形状または機能に関する評価に基づいて、前記利用者の体型に対応するブラジャーに関する情報を前記利用者に提供する提供手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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