WO2022054631A1 - 支援システム、分析装置、分析方法、支援装置、支援方法、分析プログラム、及び支援プログラム - Google Patents
支援システム、分析装置、分析方法、支援装置、支援方法、分析プログラム、及び支援プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- WO2022054631A1 WO2022054631A1 PCT/JP2021/031846 JP2021031846W WO2022054631A1 WO 2022054631 A1 WO2022054631 A1 WO 2022054631A1 JP 2021031846 W JP2021031846 W JP 2021031846W WO 2022054631 A1 WO2022054631 A1 WO 2022054631A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- user
- product
- questionnaire
- unit
- space
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
Definitions
- This disclosure relates to technology for assisting product purchasers.
- Patent Document 1 proposes a lifestyle concept that suits a customer based on the results of a questionnaire asking about lifestyle demands.
- Patent Document 1 proposes what is really suitable for the customer and draws out potential needs.
- the present inventors recognized that it was not possible to do so as a problem.
- the present disclosure is made in view of such a problem, and an object thereof is to provide a technique for improving the convenience of a user who wants to purchase a product.
- the support system of a certain aspect of the present disclosure includes an analyzer that collects and analyzes information on the user's sensibilities, and a product that matches the user's sensibilities or tastes based on the analysis results of the analyzer.
- the selection criteria for selecting the product or the space where the product is installed that suits the user's sensibilities or tastes based on the answers to the questionnaire are generated.
- the support device is equipped with a selection standard generation unit, and the support device matches the user's sensibilities or preferences from the answer acquisition unit that acquires the user's answer to the questionnaire and the answer acquired by the answer acquisition unit based on the selection criteria. It includes a selection unit that selects a product or space, and a presentation unit that presents the product or space selected by the selection unit to the user.
- This device is a product or a product that is not directly related to the product to be selected in order to generate a selection criterion for selecting a product or a space in which the product is installed that suits the user's sensibility or taste based on the response to the questionnaire.
- the answer collection unit that collects the answers of multiple users to the questionnaire including the question that asks the user's impression or preference for the expression, and the selection standard generation unit that generates the selection criteria by analyzing the answers collected by the answer collection unit. And.
- Yet another aspect of the present disclosure is an analytical method. This method is directly related to the product to be selected in order to generate a selection criterion for selecting a product or a space in which the product is installed that suits the user's sensibilities or tastes based on the response to the questionnaire on the computer.
- a process of collecting the answers of a plurality of users to a questionnaire including a question asking the user's impression or preference for a product or expression that is not used, and a process of generating a selection criterion by analyzing the collected answers are executed.
- Yet another aspect of the present disclosure is a support device.
- This device has an answer acquisition unit that acquires the user's answer to a questionnaire including a question asking the user's impression or preference for a product or expression that is not directly related to the product that the user intends to purchase, and the user based on the answer to the questionnaire. Based on the selection criteria for selecting a product or space in which a product or product that matches the user's sensibilities or tastes is installed, a product or space that matches the user's sensibilities or tastes is selected from the answers obtained by the response acquisition department. It includes a selection unit and a presentation unit that presents the product or space selected by the selection unit to the user.
- Yet another aspect of this disclosure is a support method. This method is based on the process of obtaining a user's response to a questionnaire, including a question asking the user's impression or preference for a product or expression that is not directly related to the product or expression that the user intends to purchase, and the response to the questionnaire.
- a process of selecting a product or space that matches the user's sensibilities or tastes from the obtained answers based on the selection criteria for selecting a product or space in which the product or product that suits the user's sensibilities or tastes is installed. It comprises a process of presenting the selected product or space to the user.
- FIGS. 4A, 4B, and 4C are diagrams showing an example of a questionnaire conducted by the Kansei information analyzer. It is a figure which shows the functional block of the product purchase support device which concerns on embodiment. It is a figure which shows the example of the display screen presented by the product purchase support device. It is a figure which shows the example of the display screen presented by the product purchase support device. It is a figure which shows the example of the display screen presented by the product purchase support device. It is a figure which shows the example of the display screen presented by the product purchase support device. It is a figure which shows the example of the display screen presented by the product purchase support device. It is a figure which shows the example of the display screen presented by the product purchase support device. It is a figure which shows the example of the display screen presented by the product purchase support device. It is a flowchart which shows the procedure of the analysis method which concerns on embodiment. It is a flowchart which shows the procedure of the support method which concerns on embodiment.
- the support system of this embodiment conducts a questionnaire including questions asking the user's impressions and preferences for objects, spaces, words, etc., and is a product that matches the user's sensibilities quantified based on the user's answers to the questionnaire. Is automatically selected (selected) and presented to the user. As a result, the user can discover a product that suits his / her sensibility and taste from a large number of products simply by answering a simple questionnaire.
- the support system of the present embodiment when the user purchases a house, remodels or renovates the living space, or purchases a plurality of products arranged in the living space at the same time, the user By proposing a plurality of products that match the sensibilities and tastes, it is possible to provide a living space with high sensitivities suitable for the user.
- FIG. 1 shows the configuration of the support system 10 according to the embodiment.
- the support system 10 collects and analyzes information on the user's sensibilities, and purchases products that support the selection of products that match the user's sensibilities or tastes based on the analysis results of the sensitivities information analyzer 100. It includes a support device 200, a user terminal 300 used by a user, a product information providing device 400 that provides information about a product, and an Internet 20 that is an example of communication means for connecting them.
- the sensitivity information analysis device 100 conducts a questionnaire for collecting information on the user's sensitivity, and collects responses to the questionnaire from a plurality of users.
- the sensitivity information analysis device 100 analyzes the collected answers to generate selection criteria for selecting a product that matches the user's sensitivity or taste based on the answers to the questionnaire.
- the Kansei information analysis device 100 provides the generated selection criteria to the product purchase support device 200.
- the product purchase support device 200 conducts a questionnaire for acquiring information on the user's sensibility, and acquires a response to the questionnaire from the user terminal 300.
- the product purchase support device 200 selects a product or a space in which the product that suits the user's sensibility or taste is installed from the obtained answers based on the selection criteria acquired from the sensitivity information analysis device 100, and the user terminal 300. Present to.
- the product information providing device 400 provides the user terminal 300 with information about the product presented from the product purchasing support device 200 to the user terminal 300.
- the product information providing device 400 may be configured as a web server, or may provide information about the product to the user terminal 300 via a web page.
- FIG. 2 shows a functional block of the Kansei information analyzer 100 according to the embodiment.
- Each block can be realized by elements and circuits such as a CPU and a memory in terms of hardware, and can be realized by a computer program or the like in terms of software.
- the functional blocks realized by their cooperation are drawn. These functional blocks can be realized in various forms by combining hardware and software. The same applies to the subsequent block diagrams.
- the Kansei information analysis device 100 includes a communication unit 102, a control unit 110, and a storage device 150.
- the communication unit 102 controls communication with other devices via the Internet 20.
- the communication unit 102 may communicate with other devices by using any wired or wireless communication technique.
- the storage device 150 includes a questionnaire holding unit 151, an answer holding unit 152, and a user database 153.
- the questionnaire holding unit 151 holds the questionnaire data.
- the questionnaire contains multiple questions, each of which contains multiple answer options. Each of the options is assigned a score of a physical adjective that describes the state or impression of an object, or a sensibility word that expresses human sensibility.
- the answer holding unit 152 holds the user's answer to the questionnaire.
- the user database 153 stores information about users who have responded to the questionnaire. The user database 153 may store attribute information such as the user's age, gender, occupation, hobbies, family structure, and place of residence.
- FIG. 3 shows examples of physical adjectives and emotional words.
- Physical adjectives are adjectives, adjective verbs, and the like that describe the state and impression of an object, such as "bright,” “glossy,” and “warm.”
- Kansei words are adjectives and adjective verbs that human beings recall in response to emotions caused by external events. Kansei words are classified into multiple layers. Low-order sensibilities represent human sensations, perceptions, and features and tendencies in their perception and interpretation, such as “intimacy,” “peaceful,” and “urban.” Higher-order sensibilities are sensibilities that function as a result of integrating a plurality of lower-order sensibilities, such as "special sensibilities”.
- Low-order sensibilities are sensibilities that many people can recall in common, to varying degrees, with respect to a certain subject, and are relatively easy to quantify by questionnaires and the like.
- higher-order sensibilities are difficult to quantify because they are strongly influenced by background knowledge and recognition of various peripheral situations, and can vary greatly depending on the person and timing. For example, many people recall the sensibilities of "urban”, “sophisticated”, and “elegant” for the bathrooms of luxury hotels, and “friendliness” for the bathrooms of lonely inns.
- a questionnaire including answer options to which scores of a plurality of lower-order sensibilities constituting the higher-order sensibilities are assigned.
- the user's higher sensibilities can be quantified and grasped, so that it is possible to accurately select products and spaces that match the user's sensibilities and tastes.
- the user can improve the convenience of the user because the product or space that suits his / her sensibility and taste is presented only by answering the easy-to-answer questionnaire.
- FIGS. 4A, 4B, and 4C show an example of a questionnaire conducted by the Kansei information analyzer 100.
- FIG. 4A presents an image of a living space and shows a question asking the impression. Five levels from “I don't think at all” to "I think very much” about low-sensitivity words such as “intimate” and “peaceful” and physical acronyms such as “bright” and “warm”. You will be given the choice of answer. The answer to this question reflects different user impressions of images of the same living space. The answer options may be given at any stage such as 2 stages and 7 stages.
- FIG. 4 (b) presents a plurality of words and shows a question asking the image of the desired product.
- Low-sensitivity words such as “intimate” and “peaceful” and physical adjectives such as “bright” and “warm” are given as answer options, and the top three can be selected.
- the answer to this question reflects the sensibilities and impressions that users place importance on when choosing products.
- FIG. 4 (c) presents a plurality of watches and shows a question asking which watch suits the taste. Scores for low-sensitivity words and physical adjectives are assigned to each of the multiple clocks. For example, luxury brand watches are assigned high scores for "sophisticated”, “elegant”, etc., and low scores for "intimate”, "uneven”, etc.
- the product to be selected may be a product that is often used by the user in daily life.
- the options may be clothing, accessories, daily necessities, and the like.
- the option may be a product arranged in the living space.
- the options may be curtains, carpets, ornaments, and the like.
- the options may be images of living spaces, building materials such as interior materials, and the like.
- the choice may not be the product itself, but may be an abstract expression such as a color or a pattern that is not directly related to the target product.
- control unit 110 includes a questionnaire presentation unit 111, an answer collection unit 112, an answer analysis unit 113, a selection standard generation unit 114, and a selection standard providing unit 115.
- the questionnaire presentation unit 111 presents the questionnaire read from the questionnaire holding unit 151 to the user terminal 300.
- the answer collecting unit 112 collects the answers to the questionnaire transmitted from the user terminal 300 and stores them in the answer holding unit 152.
- the answer analysis unit 113 analyzes the answers held by the answer holding unit 152.
- the answer analysis unit 113 extracts common factors by factor analysis of the answers quantified by the score, and calculates the factor score of the extracted common factors for each user's cluster, thereby sensitizing each cluster. And the tendency of taste may be grasped. For example, as "special feeling", users may be classified into cluster A that emphasizes “unusual”, cluster B that emphasizes “elegance”, and cluster C that emphasizes "peace”.
- the response analysis unit 113 may analyze the response by statistical processing such as regression analysis, multiple regression analysis, principal component analysis, classification, clustering, dimension reduction, or machine learning.
- the selection criteria generation unit 114 generates selection criteria for selecting a product or space that suits the user's sensibility or taste from the user's response to the questionnaire based on the analysis result by the response analysis unit 113.
- the selection criteria may include calculation criteria for quantifying the user's sensibility from the answers to the questionnaire. This calculation standard may be a mathematical formula for quantifying the user's sensibility based on the score assigned to the option answered by the user.
- the selection criteria may include criteria for determining which of the plurality of categories the user belongs to according to the tendency of preference and selecting products according to the determined category.
- the selection criteria may include a criterion for calculating the similarity between the quantified user's sensibility and the score assigned to the product or space, and selecting the calculated product with a high degree of similarity.
- the selection standard providing unit 115 provides the selection criteria generated by the selection standard generation unit 114 to the product purchase support device 200 via the Internet 20.
- FIG. 5 shows a functional block of the product purchase support device 200 according to the embodiment. These functional blocks can be realized in various forms by combining hardware and software.
- the product purchase support device 200 includes a communication unit 202, a control unit 210, and a storage device 250.
- the communication unit 202 controls communication with other devices via the Internet 20.
- the communication unit 202 may communicate with other devices by using any wired or wireless communication technology.
- the storage device 250 includes a questionnaire holding unit 251, a selection standard holding unit 252, and a product information database 253.
- the questionnaire holding unit 251 holds the questionnaire data provided by the Kansei information analyzer 100.
- the selection standard holding unit 252 holds the selection criteria provided by the Kansei information analyzer 100.
- the product information database 253 holds information about the product provided by the product information providing device 400.
- the product information database 253 further holds information, images, and the like regarding the space in which the product is arranged.
- the space may be, for example, a living room, a bedroom, a bathroom, a toilet, a kitchen, a living room, or the like.
- the control unit 210 includes a questionnaire presentation unit 211, an answer acquisition unit 212, a space selection unit 213, a product selection unit 214, a presentation unit 215, a selection reception unit 216, a product information acquisition unit 217, a score giving unit 218, and a product classification unit 219. It includes an answer transmission unit 220, a selection result transmission unit 221 and a selection standard update unit 222.
- the questionnaire presentation unit 211 presents to the user terminal 300 the questions and answer options of the questionnaire held in the questionnaire holding unit 251.
- the response acquisition unit 212 acquires the user's response to the questionnaire from the user terminal 300.
- the space selection unit 213 selects a space that suits the user's sensibility or taste from the answers obtained by the response acquisition unit 212 based on the selection criteria held by the selection standard holding unit 252.
- the presentation unit 215 reads the image of the space selected by the space selection unit 213 from the product information database 253 and presents it to the user terminal 300.
- the product selection unit 214 selects a product that suits the user's sensibility or taste from the answers obtained by the response acquisition unit 212 based on the selection criteria held by the selection standard holding unit 252.
- the presentation unit 215 reads the information of the product selected by the product selection unit 214 from the product information database 253 and presents it to the user terminal 300.
- the selection reception unit 216 accepts the space or product selected by the user from the space or product selection candidates presented to the user terminal 300 by the presentation unit 215.
- the product information acquisition unit 217 acquires information about the product from the product information providing device 400 and stores it in the product information database 253.
- the score giving unit 218 assigns scores of low-order sensitivity words and physical adjectives to the products whose information is stored in the product information database 253 and stores them in the product information database 253.
- the score giving unit 218 may receive the input of the score from the person in charge or the like and give it to the product, or give the product a score generated by artificial intelligence for automatically generating the score from the information about the product. May be good. Artificial intelligence may be learned by supervised learning using information about a product and a score given by a person in charge or the like as learning data.
- the score giving unit 218 may give a score generated by conducting a questionnaire about the product and analyzing the response to the questionnaire to the product. The given score is used to calculate the similarity between the user's sensibility quantified from the answers to the questionnaire and the score assigned to the product or space, and to select the calculated product with high similarity. You may.
- the product classification unit 219 classifies the products whose information is stored in the product information database 253.
- the product classification unit 219 determines which of the plurality of categories classified according to the tendency of preference the user belongs to, and selects the product when the selection criteria for selecting the product according to the determined category is applied. It may be classified by category.
- the product classification unit 219 may receive input of the category to which the product belongs from the person in charge or the like and classify the product, or classify the product into the category determined by artificial intelligence for automatically determining the category from the information about the product. It may be classified. Artificial intelligence may be learned by supervised learning using information about products and categories classified by a person in charge or the like as learning data.
- the response transmission unit 220 transmits the user's response to the questionnaire acquired by the response acquisition unit 212 to the Kansei information analysis device 100.
- the selection result transmission unit 221 transmits the selection result of the user accepted by the selection reception unit 216 to the Kansei information analysis device 100.
- the transmitted information may be used in the Kansei information analysis device 100 for further analysis by the response analysis unit 113, or may be used for generation or update of the selection criteria by the selection criteria generation unit 114. Further, in the Kansei information analysis device 100, it may be used to update the score given to the answer options of the questionnaire.
- the selection standard updating unit 222 acquires the selection criteria updated by the sensitivity information analysis device 100 from the sensitivity information analysis device 100, and updates the selection standard holding unit 252.
- FIG. 6 shows an example of a display screen presented by the product purchase support device 200.
- the space selection unit 213 presents the color, pattern, and shape of the bathroom space that suits the user's sensibilities and tastes based on the user's response to the questionnaire.
- the presentation unit 215 presents a high-scoring physical adjective word and a low-order sensitivity word calculated from the answer as the evaluation result of the user's answer to the questionnaire.
- FIG. 7 shows an example of a display screen presented by the product purchase support device 200.
- the space selection unit 213 presents the space selected based on the user's response to the questionnaire (see FIG. 4).
- FIG. 6 functions to present to the user the selection process leading to the selection of the candidates illustrated in FIG. 7. With this function, the proposal finally presented according to FIG. 7 can be persuasive.
- the space selection unit 213 confirms the selection of the space.
- FIG. 8 shows an example of a display screen presented by the product purchase support device 200.
- the product selection unit 214 selects products to be arranged in a space whose selection is confirmed by the user.
- the product selection unit 214 selects products from the product information database 253 that match the user's sensibilities and tastes and are suitable for the space where the selection is confirmed. For example, the product selection unit 214 selects products such as wall panels, floors, and bathtubs arranged in the bathroom space.
- the product selection unit 214 confirms the selection of the product.
- the product selection unit 214 may reselect candidates for other types of products.
- the product selection unit 214 may preferentially select a product having the same or similar color, pattern, shape, design, physical adjective, sensibility word, impression, etc. as the product whose selection has already been confirmed.
- FIG. 9 shows an example of a display screen presented by the product purchase support device 200.
- the presentation unit 215 presents the image of the space in which the determined products are arranged to the user.
- the product purchase support device 200 may acquire the confirmed product information from the product information database 253 or the product information providing device 400, transmit it to a system for creating an estimate, and have the user present the estimate.
- FIG. 10 is a flowchart showing the procedure of the analysis method according to the embodiment.
- the questionnaire presentation unit 111 of the Kansei information analysis device 100 presents the questionnaire to the user terminal 300, and the response collection unit 112 collects the responses to the questionnaire from the user terminal 300 (S10).
- the response analysis unit 113 analyzes the collected responses (S12).
- the selection criteria generation unit 114 generates selection criteria for selecting a product or space that suits the user's sensibility or taste from the user's response to the questionnaire based on the analysis result by the response analysis unit 113 (S14).
- the selection standard providing unit 115 provides the product purchase support device 200 with the selection criteria generated by the selection standard generation unit 114 (S16).
- FIG. 11 is a flowchart showing the procedure of the support method according to the embodiment.
- the questionnaire presentation unit 211 of the product purchase support device 200 presents the questionnaire to the user terminal 300, and the response acquisition unit 212 acquires the user's response to the questionnaire (S30).
- the space selection unit 213 selects a space suitable for the user's sensibility or preference from the answers obtained by the response acquisition unit 212 based on the selection criteria (S32).
- the presentation unit 215 presents an image of the space selected by the space selection unit 213 to the user (S34).
- the selection reception unit 216 accepts the selection by the user from the selection candidates of the space presented to the user by the presentation unit 215 and confirms the selection (S36).
- the product selection unit 214 selects products that match the user's sensibilities or tastes and the space selected by the user based on the selection criteria (S38).
- the presentation unit 215 presents the information of the product selected by the product selection unit 214 to the user (S40).
- the selection reception unit 216 accepts the selection by the user from the selection candidates of the product presented to the user by the presentation unit 215 and confirms the selection (S42). If there are still unselected products (N in S44), the product selection unit 214 reselects other products according to the already selected products (S46), returns to S40, and the presentation unit 215 returns.
- Information on the product selected by the product selection unit 214 is presented to the user (S40). When the selection of all the products is completed (Y in S44), the presentation unit 215 presents the image of the space in which the selected products are arranged to the user (S48).
- the sensitivity information analysis device 100 and the product purchase support device 200 are realized as separate devices, but these devices may be realized by one device. Further, the product information providing device 400 and the product purchase support device 200 may be realized by one device. Further, the sensitivity information analysis device 100, the product purchase support device 200, and the product information providing device 400 may be realized by one device. A part or all of the functions of the Kansei information analysis device 100, the product purchase support device 200, or the product information providing device 400 may be realized by an application executed on the user terminal 300 or the like. Some or all of the functions of these devices may be realized in any manner such as cloud computing, distributed processing, server-client model, and the like.
- This disclosure can be used as a support system to support the purchaser of the product.
- 10 support system 20 internet, 100 sensitivity information analyzer, 111 questionnaire presentation unit, 112 answer collection unit, 113 response analysis unit, 114 selection standard generation unit, 115 selection standard provision unit, 151 questionnaire holding unit, 152 response holding unit, 153 User database, 200 Product purchase support device, 211 Questionnaire presentation unit, 212 Answer acquisition unit, 213 Space selection unit, 214 Product selection unit, 215 Presentation unit, 216 Selection reception unit, 217 Product information acquisition unit, 218 Score assignment unit, 219 product classification unit, 220 response transmission unit, 221 selection result transmission unit, 222 selection standard update unit, 251 questionnaire holding unit, 252 selection standard holding unit, 253 product information database, 300 user terminal, 400 product information providing device.
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
支援システム10は、感性情報分析装置100と、商品購入支援装置200とを備える。感性情報分析装置100は、選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する回答収集部と、収集された回答を分析することにより、アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成する選出基準生成部とを備える。商品購入支援装置200は、アンケートに対するユーザの回答を取得する回答取得部と、取得された回答から選出基準に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する選出部と、選出された商品又は空間をユーザに提示する提示部とを備える。
Description
本開示は、商品の購入者を支援するための技術に関する。
顧客の趣味嗜好に適した生活空間をつくるために、顧客の趣味嗜好を把握するための様々な方法が用いられている。例えば、特許文献1には、ライフスタイルへの要望を問うアンケート結果から、顧客に合った暮らしのコンセプトを提案している。
しかし、顧客自身が自分の感性やライフスタイルを把握していない場合が多いため、特許文献1に記載された方法では、顧客に本当に適しているものを提案したり、潜在的なニーズを引き出したりすることができないことを、本発明者らは課題として認識した。
本開示は、このような課題に鑑みてなされ、その目的は、商品を購入しようとするユーザの利便性を向上させる技術を提供することにある。
上記課題を解決するために、本開示のある態様の支援システムは、ユーザの感性に関する情報を収集して分析する分析装置と、分析装置による分析結果に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品の選択を支援する支援装置と、を備え、分析装置は、選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する回答収集部と、回答収集部により収集された回答を分析することにより、アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成する選出基準生成部と、を備え、支援装置は、アンケートに対するユーザの回答を取得する回答取得部と、選出基準に基づいて、回答取得部により取得された回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する選出部と、選出部により選出された商品又は空間をユーザに提示する提示部と、を備える。
本開示の別の態様は、分析装置である。この装置は、アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成するために、選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する回答収集部と、回答収集部により収集された回答を分析することにより、選出基準を生成する選出基準生成部と、を備える。
本開示のさらに別の態様は、分析方法である。この方法は、コンピュータに、アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成するために、選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する工程と、収集された回答を分析することにより、選出基準を生成する工程と、を実行させる。
本開示のさらに別の態様は、支援装置である。この装置は、ユーザが購入しようとする商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対するユーザの回答を取得する回答取得部と、アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準に基づいて、回答取得部により取得された回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する選出部と、選出部により選出された商品又は空間をユーザに提示する提示部と、を備える。
本開示のさらに別の態様は、支援方法である。この方法は、コンピュータに、ユーザが購入しようとする商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対するユーザの回答を取得する工程と、アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準に基づいて、取得された回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する工程と、選出された商品又は空間をユーザに提示する工程と、を備える。
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
本開示の実施の形態として、ユーザの感性や嗜好に合った商品の選択を支援する技術について説明する。本実施の形態の支援システムは、物、空間、言葉などに対するユーザの印象や嗜好を問う質問を含むアンケートを実施し、アンケートに対するユーザの回答に基づいて数値化されたユーザの感性に合った商品を自動選択(選出)してユーザに提示する。これにより、ユーザは、簡単なアンケートに回答するだけで、多数の商品の中から自分の感性や嗜好に合った商品を発見することができる。また、本実施の形態の支援システムによれば、ユーザが住宅を購入したり、生活空間をリフォーム又はリノベーションしたり、生活空間に配置される複数の商品を同時に購入したりする場合に、ユーザの感性や嗜好に合った複数の商品を提案することにより、ユーザに適した感性価値の高い生活空間を提供することができる。
図1は、実施の形態に係る支援システム10の構成を示す。支援システム10は、ユーザの感性に関する情報を収集して分析する感性情報分析装置100と、感性情報分析装置100による分析結果に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品の選択を支援する商品購入支援装置200と、ユーザが使用するユーザ端末300と、商品に関する情報を提供する商品情報提供装置400と、それらを接続する通信手段の一例であるインターネット20とを含む。
感性情報分析装置100は、ユーザの感性に関する情報を収集するためのアンケートを実施し、複数のユーザからアンケートに対する回答を収集する。感性情報分析装置100は、収集した回答を分析することにより、アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品を選出するための選出基準を生成する。感性情報分析装置100は、生成した選出基準を商品購入支援装置200に提供する。
商品購入支援装置200は、ユーザの感性に関する情報を取得するためのアンケートを実施し、ユーザ端末300からアンケートに対する回答を取得する。商品購入支援装置200は、感性情報分析装置100から取得した選出基準に基づいて、取得された回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出してユーザ端末300に提示する。
商品情報提供装置400は、商品購入支援装置200からユーザ端末300に提示される商品に関する情報をユーザ端末300に提供する。商品情報提供装置400は、ウェブサーバとして構成されてもよく、ウェブページを介して商品に関する情報をユーザ端末300に提供してもよい。
図2は、実施の形態に係る感性情報分析装置100の機能ブロックを示す。各ブロックは、ハードウェア的には、CPUやメモリをはじめとする素子や回路で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等により実現される。ここでは、それらの連携により実現される機能ブロックを描いている。これらの機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェアの組合せにより様々な態様で実現できる。以降のブロック図も同様である。
感性情報分析装置100は、通信部102、制御部110、及び記憶装置150を備える。通信部102は、インターネット20を介した、他の装置との間の通信を制御する。通信部102は、有線又は無線の任意の通信技術を用いて、他の装置との間で通信を行ってもよい。
記憶装置150は、アンケート保持部151、回答保持部152、及びユーザデータベース153を備える。
アンケート保持部151は、アンケートのデータを保持する。アンケートは、複数の質問を含み、複数の質問のそれぞれは、回答の選択肢を複数含む。選択肢のそれぞれには、物の状態又は印象を形容する物理形容語、又は人間の感性を表す感性語のスコアが割り当てられている。回答保持部152は、アンケートに対するユーザの回答を保持する。ユーザデータベース153は、アンケートに回答したユーザに関する情報を格納する。ユーザデータベース153は、ユーザの年齢、性別、職業、趣味、家族構成、居住地などの属性情報を格納してもよい。
図3は、物理形容語及び感性語の例を示す。物理形容語は、物の状態や印象などを形容する形容詞、形容動詞などであり、例えば、「明るい」、「つやのある」、「温かみのある」などである。感性語は、人間が外界の事象などから引き起こされる感情に対応して想起される形容詞、形容動詞などである。感性語は、複数の階層に分類される。低次感性は、人間の感覚、知覚や、その認識と解釈における特徴や傾向を表し、例えば、「親近感」、「安らぎのある」、「都会的な」などである。高次感性は、複数の低次感性を統合した結果として機能する感性であり、例えば、「特別感」などである。
低次感性は、ある対象に対して、多くの人が、程度の差こそあれ、共通して想起しうる感性であり、アンケートなどによって比較的定量化しやすい。それに対して、高次感性は、背景的知識や様々な周辺的な状況の認識の影響が強く現れるため、人によってもタイミングによっても大きく異なりうる感性であり、定量化が困難である。例えば、多くの人が、高級ホテルの浴室に対して、「都会的な」、「洗練された」、「上品な」などの感性を想起し、鄙びた旅館の浴室に対して、「親近感」、「安らぎのある」、「自然な」などの感性を想起すると考えられるが、前者の低次感性語で表される価値観と後者の低次感性語で表される価値観のいずれをどの程度重視するのかは人それぞれであるから、「特別感」について直接問う質問をしてユーザ自身に定量化させるのは困難である。また、いずれに「特別感」を感じるのかをユーザ自身が把握できていない場合もある。
本実施の形態では、図3に示すように、高次感性を定量化するために、高次感性を構成する複数の低次感性を表す感性語のスコアが割り当てられた回答の選択肢を含むアンケートを実施する。これにより、ユーザの高次感性を定量化して把握することができるので、ユーザの感性や嗜好に合った商品や空間を的確に選出することができる。また、ユーザは、回答が容易なアンケートに回答するだけで自分の感性や嗜好に合った商品や空間が提示されるので、ユーザの利便性を向上させることができる。
図4(a)(b)(c)は、感性情報分析装置100が実施するアンケートの例を示す。図4(a)は、生活空間の画像を提示し、その印象を問う質問を示す。「親近感のある」、「安らぎのある」などの低次感性語や、「明るい」、「温かみのある」などの物理形容語について、「全く思わない」から「非常に思う」まで5段階の回答の選択肢が与えられる。この質問に対する回答には、同じ生活空間の画像に対するユーザごとの印象の違いが反映される。なお、回答の選択肢は、2段階、7段階など、任意の段階で与えられてもよい。
図4(b)は、複数の言葉を提示し、希望する商品のイメージを問う質問を示す。「親近感のある」、「安らぎのある」などの低次感性語や、「明るい」、「温かみのある」などの物理形容語が回答の選択肢として与えられ、上位3つまで選択可能とされる。この質問に対する回答には、ユーザが商品の選択において重視する感性や印象が反映される。
図4(c)は、複数の時計を提示し、好みに合う時計を問う質問を示す。複数の時計のそれぞれに、低次感性語や物理形容語のスコアが割り当てられている。例えば、高級ブランドの腕時計には、「洗練された」、「上品な」などについて高く、「親近感のある」、「凸凹した」などについて低いスコアが割り当てられる。ユーザが購入しようとしている対象商品とは直接関係しないが、ユーザの感性や嗜好が現れやすいカテゴリの商品を選択肢とすることにより、ユーザが回答しやすくすることができ、ユーザの感性や嗜好がより強く反映された回答を得ることができる。選択肢とする商品は、日常生活においてユーザによりよく使用される商品であってもよい。例えば、選択肢は、衣類、アクセサリー、日用品などであってもよい。また、選択肢は、生活空間に配置される商品であってもよい。例えば、選択肢は、カーテン、カーペット、装飾品などであってもよい。また、選択肢は、生活空間の画像や、内装材などの建材などであってもよい。また、選択肢は、商品そのものではなく、色やパターン模様など、対象商品とは直接関係しない抽象的な表現などであってもよい。
図2に戻り、制御部110は、アンケート提示部111、回答収集部112、回答分析部113、選出基準生成部114、及び選出基準提供部115を備える。
アンケート提示部111は、アンケート保持部151から読み出したアンケートをユーザ端末300に提示する。回答収集部112は、ユーザ端末300から送信されたアンケートに対する回答を収集して回答保持部152に格納する。
回答分析部113は、回答保持部152に保持された回答を分析する。回答分析部113は、例えば、スコアによって数値化された回答を因子分析することにより共通因子を抽出し、抽出された共通因子の因子得点をユーザのクラスタごとに算出することにより、クラスタごとの感性や嗜好の傾向を把握してもよい。例えば、「特別感」として、「非日常」を重視するクラスタAと、「上品さ」を重視するクラスタBと、「安らぎ」を重視するクラスタCなどにユーザを分類してもよい。回答分析部113は、回帰分析、重回帰分析、主成分分析、分類、クラスタリング、次元削減などの統計処理又は機械学習により回答を分析してもよい。
選出基準生成部114は、回答分析部113による分析結果に基づいて、アンケートに対するユーザの回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出するための選出基準を生成する。選出基準は、アンケートに対する回答からユーザの感性を数値化するための算出基準を含んでもよい。この算出基準は、ユーザが回答した選択肢に割り当てられたスコアに基づいてユーザの感性を数値化するための数式などであってもよい。選出基準は、嗜好の傾向ごとに分類された複数のカテゴリのいずれにユーザが属するかを判定し、判定されたカテゴリに応じた商品を選出するための基準を含んでもよい。選出基準は、数値化されたユーザの感性と、商品又は空間に割り当てられたスコアとの類似度を算出し、算出された類似度の高い商品を選出するための基準を含んでもよい。
選出基準提供部115は、選出基準生成部114により生成された選出基準を、インターネット20を介して商品購入支援装置200に提供する。
図5は、実施の形態に係る商品購入支援装置200の機能ブロックを示す。これらの機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェアの組合せにより様々な態様で実現できる。
商品購入支援装置200は、通信部202、制御部210、及び記憶装置250を備える。通信部202は、インターネット20を介した、他の装置との間の通信を制御する。通信部202は、有線又は無線の任意の通信技術を用いて、他の装置との間で通信を行ってもよい。
記憶装置250は、アンケート保持部251、選出基準保持部252、及び商品情報データベース253を備える。
アンケート保持部251は、感性情報分析装置100から提供されたアンケートのデータを保持する。選出基準保持部252は、感性情報分析装置100から提供された選出基準を保持する。商品情報データベース253は、商品情報提供装置400から提供された商品に関する情報を保持する。商品情報データベース253は、商品が配置される空間に関する情報や画像などを更に保持する。空間は、例えば、リビングルーム、寝室、浴室、トイレ、キッチン、居室などであってもよい。
制御部210は、アンケート提示部211、回答取得部212、空間選出部213、商品選出部214、提示部215、選択受付部216、商品情報取得部217、スコア付与部218、商品分類部219、回答送信部220、選択結果送信部221、及び選出基準更新部222を備える。
アンケート提示部211は、アンケート保持部251に保持されたアンケートの質問と回答の選択肢をユーザ端末300に提示する。回答取得部212は、ユーザ端末300からアンケートに対するユーザの回答を取得する。
空間選出部213は、選出基準保持部252に保持された選出基準に基づいて、回答取得部212により取得された回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った空間を選出する。提示部215は、空間選出部213により選出された空間の画像を商品情報データベース253から読み出してユーザ端末300に提示する。
商品選出部214は、選出基準保持部252に保持された選出基準に基づいて、回答取得部212により取得された回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った商品を選出する。提示部215は、商品選出部214により選出された商品の情報を商品情報データベース253から読み出してユーザ端末300に提示する。
選択受付部216は、提示部215によりユーザ端末300に提示された空間又は商品の選択候補の中からユーザにより選択された空間又は商品を受け付ける。
商品情報取得部217は、商品情報提供装置400から商品に関する情報を取得して商品情報データベース253に格納する。
スコア付与部218は、商品情報データベース253に情報が格納された商品に、低次感性語及び物理形容語のスコアを付与して商品情報データベース253に格納する。スコア付与部218は、担当者などからスコアの入力を受け付けて商品に付与してもよいし、商品に関する情報からスコアを自動生成するための人工知能などにより生成されたスコアを商品に付与してもよい。人工知能は、商品に関する情報と、担当者などにより付与されたスコアとを学習データとする教師あり学習により学習されてもよい。スコア付与部218は、商品に関するアンケートを実施し、アンケートに対する回答を分析することにより生成されたスコアを商品に付与してもよい。付与されたスコアは、アンケートの回答から数値化されたユーザの感性と、商品又は空間に割り当てられたスコアとの類似度を算出し、算出された類似度の高い商品を選出するために使用されてもよい。
商品分類部219は、商品情報データベース253に情報が格納された商品を分類する。商品分類部219は、嗜好の傾向ごとに分類された複数のカテゴリのいずれにユーザが属するかを判定し、判定されたカテゴリに応じた商品を選出する選出基準が適用される場合に、商品をカテゴリごとに分類してもよい。商品分類部219は、担当者などから商品の属するカテゴリの入力を受け付けて商品を分類してもよいし、商品に関する情報からカテゴリを自動判定するための人工知能などにより判定されたカテゴリに商品を分類してもよい。人工知能は、商品に関する情報と、担当者などにより分類されたカテゴリとを学習データとする教師あり学習により学習されてもよい。
回答送信部220は、回答取得部212により取得されたアンケートに対するユーザの回答を感性情報分析装置100に送信する。選択結果送信部221は、選択受付部216により受け付けられたユーザの選択結果を感性情報分析装置100に送信する。送信された情報は、感性情報分析装置100において、回答分析部113による更なる分析に利用されてもよいし、選出基準生成部114による選出基準の生成又は更新に利用されてもよい。また、感性情報分析装置100において、アンケートの回答の選択肢に付与されたスコアを更新するために利用されてもよい。
選出基準更新部222は、感性情報分析装置100により更新された選出基準を感性情報分析装置100から取得し、選出基準保持部252を更新する。
図6は、商品購入支援装置200により提示された表示画面の例を示す。空間選出部213は、アンケートに対するユーザの回答に基づいて、ユーザの感性や嗜好に合った浴室空間の色、柄、及び形状を提示する。提示部215は、アンケートに対するユーザの回答の評価結果として、回答から算出されたスコアの高い物理形容語、低次感性語を提示する。
図7は、商品購入支援装置200により提示された表示画面の例を示す。空間選出部213は、アンケート(図4参照)に対するユーザの回答に基づいて選出した空間を提示する。図6は、図7に例示する候補を選出するに至った選出過程をユーザーに提示する機能を果たす。この機能により、最終的に提示される図7に係る提案に説得力を持たせることができる。空間選出部213は、図7に示した表示画面において、ユーザがいずれかの選択候補の画像を選択すると、空間の選択を確定する。
図8は、商品購入支援装置200により提示された表示画面の例を示す。商品選出部214は、ユーザにより選択が確定された空間に配置される商品を選出する。商品選出部214は、ユーザの感性や嗜好に合致し、かつ、選択が確定された空間に適した商品を商品情報データベース253から選出する。例えば、商品選出部214は、浴室空間に配置される壁パネル、床、浴槽などの商品を選出する。商品選出部214は、図8に示した表示画面において、ユーザがいずれかの選択候補を選択すると、商品の選択を確定する。商品選出部214は、いずれかの種類の商品がユーザにより選択されると、それ以外の種類の商品の候補を選出し直してもよい。例えば、商品選出部214は、既に選択が確定された商品と同一又は類似する色、柄、形状、デザイン、物理形容語、感性語、印象などを有する商品を優先的に選出してもよい。
図9は、商品購入支援装置200により提示された表示画面の例を示す。空間に配置される全ての商品の選択が確定されると、提示部215は、確定された商品が配置された空間の画像をユーザに提示する。商品購入支援装置200は、確定された商品の情報を商品情報データベース253又は商品情報提供装置400から取得し、見積もりを作成するためのシステムに伝達して見積もりをユーザに提示させてもよい。
図10は、実施の形態に係る分析方法の手順を示すフローチャートである。感性情報分析装置100のアンケート提示部111は、アンケートをユーザ端末300に提示し、回答収集部112は、ユーザ端末300からアンケートに対する回答を収集する(S10)。回答分析部113は、収集した回答を分析する(S12)。選出基準生成部114は、回答分析部113による分析結果に基づいて、アンケートに対するユーザの回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出するための選出基準を生成する(S14)。選出基準提供部115は、選出基準生成部114により生成された選出基準を商品購入支援装置200に提供する(S16)。
図11は、実施の形態に係る支援方法の手順を示すフローチャートである。商品購入支援装置200のアンケート提示部211は、アンケートをユーザ端末300に提示し、回答取得部212は、アンケートに対するユーザの回答を取得する(S30)。空間選出部213は、選出基準に基づいて、回答取得部212により取得された回答から、ユーザの感性又は嗜好に合った空間を選出する(S32)。提示部215は、空間選出部213により選出された空間の画像をユーザに提示する(S34)。選択受付部216は、提示部215によりユーザに提示された空間の選択候補の中からユーザによる選択を受け付けて選択を確定する(S36)。
商品選出部214は、ユーザの感性又は嗜好と、ユーザにより選択された空間に合った商品を、選出基準に基づいて選出する(S38)。提示部215は、商品選出部214により選出された商品の情報をユーザに提示する(S40)。選択受付部216は、提示部215によりユーザに提示された商品の選択候補の中からユーザによる選択を受け付けて選択を確定する(S42)。選択されていない商品が残っている場合は(S44のN)、商品選出部214は、既に選択されている商品に合わせて他の商品を再選出し(S46)、S40に戻り、提示部215は、商品選出部214により選出された商品の情報をユーザに提示する(S40)。全ての商品の選択が終了すると(S44のY)、提示部215は、選択された商品が配置された空間の画像をユーザに提示する(S48)。
以上、実施の形態に基づき本発明を説明したが、実施の形態は、本発明の原理、応用を示すにすぎない。また、実施の形態には、請求の範囲に規定された本発明の思想を逸脱しない範囲において、多くの変形例や配置の変更が可能である。
実施の形態では、感性情報分析装置100と商品購入支援装置200が別の装置として実現される例について説明したが、これらの装置は1つの装置によって実現されてもよい。また、商品情報提供装置400と商品購入支援装置200が1つの装置によって実現されてもよい。また、感性情報分析装置100、商品購入支援装置200、及び商品情報提供装置400が1つの装置によって実現されてもよい。感性情報分析装置100、商品購入支援装置200、又は商品情報提供装置400の機能の一部又は全部が、ユーザ端末300において実行されるアプリケーションなどによって実現されてもよい。これらの装置の機能の一部又は全部が、クラウドコンピューティング、分散処理、サーバクライアントモデルなど、任意の態様で実現されてもよい。
本開示は、商品の購入者を支援するための支援システムに利用可能である。
10 支援システム、20 インターネット、100 感性情報分析装置、111 アンケート提示部、112 回答収集部、113 回答分析部、114 選出基準生成部、115 選出基準提供部、151 アンケート保持部、152 回答保持部、153 ユーザデータベース、200 商品購入支援装置、211 アンケート提示部、212 回答取得部、213 空間選出部、214 商品選出部、215 提示部、216 選択受付部、217 商品情報取得部、218 スコア付与部、219 商品分類部、220 回答送信部、221 選択結果送信部、222 選出基準更新部、251 アンケート保持部、252 選出基準保持部、253 商品情報データベース、300 ユーザ端末、400 商品情報提供装置。
Claims (16)
- ユーザの感性に関する情報を収集して分析する分析装置と、
前記分析装置による分析結果に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品の選択を支援する支援装置と、
を備え、
前記分析装置は、
選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する回答収集部と、
前記回答収集部により収集された回答を分析することにより、前記アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成する選出基準生成部と、
を備え、
前記支援装置は、
前記アンケートに対するユーザの回答を取得する回答取得部と、
前記選出基準に基づいて、前記回答取得部により取得された回答から、前記ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する選出部と、
前記選出部により選出された商品又は空間を前記ユーザに提示する提示部と、
を備える支援システム。 - 前記選出基準は、前記アンケートに対する回答からユーザの感性を数値化するための算出基準を含む請求項1に記載の支援システム。
- 前記アンケートに含まれる質問に対する複数の回答の選択肢のそれぞれに対して、物の状態又は印象を形容する物理形容語又は人間の感性を表す感性語のスコアが割り当てられており、前記算出基準は、ユーザが回答した選択肢に割り当てられたスコアに基づいてユーザの感性を数値化する請求項2に記載の支援システム。
- 前記算出基準は、ユーザが回答した選択肢に割り当てられた物理形容語又は人間の低次感性を表す感性語のスコアに基づいてユーザの高次感性を数値化する請求項3に記載の支援システム。
- 前記アンケートは、物或いは空間の画像又は言葉に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を更に含む請求項1から4のいずれかに記載の支援システム。
- 前記選出基準は、嗜好の傾向ごとに分類された複数のカテゴリのいずれにユーザが属するかを判定し、判定されたカテゴリに応じた商品を選出するための基準を含む請求項1から5のいずれかに記載の支援システム。
- 前記選出基準は、数値化されたユーザの感性と、商品又は空間に割り当てられたスコアとの類似度を算出し、算出された類似度の高い商品を選出するための基準を含む請求項1から6のいずれかに記載の支援システム。
- 前記選出部は、前記ユーザの感性又は嗜好に合った複数の空間の候補を選出し、
前記提示部は、前記選出部により選出された複数の空間の画像を前記ユーザに提示し、
前記選出部は、前記複数の空間のうち前記ユーザにより選択された空間に合った複数の商品の候補を選出し、
前記提示部は、前記選出部により選出された複数の商品の候補に関する情報を前記ユーザに提示する
請求項1から7のいずれかに記載の支援システム。 - 前記選出部は、前記空間に設置される複数の種類の商品の複数の候補をそれぞれ選出し、いずれかの種類の商品が前記ユーザにより選択されると、それ以外の種類の商品の候補を選出し直す請求項1から8のいずれかに記載の支援システム。
- 前記提示部は、前記アンケートに対する前記ユーザの回答に基づいて分析された前記ユーザの感性又は嗜好に関する情報を前記ユーザに提示する
請求項1から9のいずれかに記載の支援システム。 - アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成するために、選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する回答収集部と、
前記回答収集部により収集された回答を分析することにより、前記選出基準を生成する選出基準生成部と、
を備える分析装置。 - コンピュータに、
アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成するために、選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する工程と、
収集された回答を分析することにより、前記選出基準を生成する工程と、
を実行させる分析方法。 - ユーザが購入しようとする商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対するユーザの回答を取得する回答取得部と、
前記アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準に基づいて、前記回答取得部により取得された回答から、前記ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する選出部と、
前記選出部により選出された商品又は空間を前記ユーザに提示する提示部と、
を備える支援装置。 - コンピュータに、
ユーザが購入しようとする商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対するユーザの回答を取得する工程と、
前記アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準に基づいて、取得された回答から、前記ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する工程と、
選出された商品又は空間を前記ユーザに提示する工程と、
を実行させる支援方法。 - コンピュータに、
アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準を生成するために、選択対象の商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対する複数のユーザの回答を収集する工程と、
収集された回答を分析することにより、前記選出基準を生成する工程と、
を実行させる分析プログラム。 - コンピュータに、
ユーザが購入しようとする商品とは直接関係しない商品又は表現に対するユーザの印象又は嗜好を問う質問を含むアンケートに対するユーザの回答を取得する工程と、
前記アンケートに対する回答に基づいてユーザの感性又は嗜好に合った商品又は商品が設置される空間を選出するための選出基準に基づいて、取得された回答から、前記ユーザの感性又は嗜好に合った商品又は空間を選出する工程と、
選出された商品又は空間を前記ユーザに提示する工程と、
を実行させる支援プログラム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020-152287 | 2020-09-10 | ||
JP2020152287A JP2022046314A (ja) | 2020-09-10 | 2020-09-10 | 支援システム、分析装置、分析方法、支援装置、支援方法、分析プログラム、及び支援プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2022054631A1 true WO2022054631A1 (ja) | 2022-03-17 |
Family
ID=80631727
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/JP2021/031846 WO2022054631A1 (ja) | 2020-09-10 | 2021-08-31 | 支援システム、分析装置、分析方法、支援装置、支援方法、分析プログラム、及び支援プログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2022046314A (ja) |
WO (1) | WO2022054631A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230409671A1 (en) * | 2022-06-16 | 2023-12-21 | Sichuan University | Method for extracting kansei adjective of product based on principal component analysis and explanation (PCA-E) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002288216A (ja) * | 2001-03-27 | 2002-10-04 | Densan:Kk | 感性商品検索システム及び方法 |
JP2020095395A (ja) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | アセンブローグ株式会社 | 情報処理装置及びプログラム。 |
JP2021077269A (ja) * | 2019-11-13 | 2021-05-20 | 凸版印刷株式会社 | レコメンド装置及びレコメンド方法 |
-
2020
- 2020-09-10 JP JP2020152287A patent/JP2022046314A/ja active Pending
-
2021
- 2021-08-31 WO PCT/JP2021/031846 patent/WO2022054631A1/ja active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002288216A (ja) * | 2001-03-27 | 2002-10-04 | Densan:Kk | 感性商品検索システム及び方法 |
JP2020095395A (ja) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | アセンブローグ株式会社 | 情報処理装置及びプログラム。 |
JP2021077269A (ja) * | 2019-11-13 | 2021-05-20 | 凸版印刷株式会社 | レコメンド装置及びレコメンド方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230409671A1 (en) * | 2022-06-16 | 2023-12-21 | Sichuan University | Method for extracting kansei adjective of product based on principal component analysis and explanation (PCA-E) |
US11868432B1 (en) * | 2022-06-16 | 2024-01-09 | Sichuan University | Method for extracting kansei adjective of product based on principal component analysis and explanation (PCA-E) |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2022046314A (ja) | 2022-03-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Horng et al. | A holistic aesthetic experience model: Creating a harmonious dining environment to increase customers' perceived pleasure | |
Meacci et al. | A senses-based model for experiential tourism | |
Maes et al. | The coupling of action and perception in musical meaning formation | |
Guerreiro et al. | I am attracted to my cool smart assistant! Analyzing attachment-aversion in AI-human relationships | |
WO2022054631A1 (ja) | 支援システム、分析装置、分析方法、支援装置、支援方法、分析プログラム、及び支援プログラム | |
Sahoo et al. | Can healthcare servicescape affect customer’s attitude? A study of the mediating role of image congruence and moderating role of customer’s prior experience | |
Lokman | KE as affective design methodology | |
Henshaw et al. | Sensing designed space: an exploratory methodology for investigating human response to sensory environments | |
JP7423994B2 (ja) | レコメンド装置及びレコメンド方法 | |
Marcus | Design, User Experience, and Usability: Users and Interactions: 4th International Conference, DUXU 2015, Held as Part of HCI International 2015, Los Angeles, CA, USA, August 2-7, 2015, Proceedings, Part II | |
Nanu et al. | The biophilic hotel lobby: Consumer emotions, peace of mind, willingness to pay, and health-consciousness | |
Suhaimi et al. | Probing the extremes of aesthetics: The role of typicality and novelty in the aesthetic preference of industrial boilers | |
JP2003141180A (ja) | ライフスタイルイメージシミュレーションシステムおよび方法ならびにプログラム | |
Dal Palù et al. | Frontiers of sound in design: A guide for the development of product identity through sounds | |
Lim | The Effect of Destination Personality and Self-Destination Congruity on Visitors' Intentions | |
Kirsh | Atmosphere, mood, and scientific explanation | |
Yahaya | Investigating typicality and novelty through visual and tactile stimuli | |
JP2019049953A (ja) | 顧客分類システム | |
Suhaimi | Investigating the Significance of Typicality and Novelty in the Aesthetic Preference of Industrial Products | |
WO2023100436A1 (ja) | 支援装置、支援方法、及び支援プログラム | |
WO2023187952A1 (ja) | 料理情報提供システム、料理情報提供方法、料理情報提供装置、料理情報提供プログラム、及びそのプログラムを記録した記憶媒体 | |
Ellitan | The influence of perceived authenticity towards purchase intention from the restaurant image and positive emotion in zangrandi cafe in surabaya | |
WO2024158032A1 (ja) | 評価値推定システム、評価値推定方法、評価値推定装置、評価値推定プログラム、及びそのプログラムを記録した記憶媒体 | |
Ferrari | Experiential tourist products: The role of servicescape | |
Mamaghani et al. | Kansei Engineering and environmental design |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 21866590 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 21866590 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |