(57)【要約】【課題】アイテムに関する性質や特性等の各種情報を詳細に分析すること。【解決手段】学習装置通信情報管理部５２は、学習装置１２との通信を制御することで、教師データと、予測モデルの入力データ及び出力データの組とのうち少なくとも一方を分析対象データとして取得する。統計解析装置通信情報管理部５３は、統計解析装置１３との通信を制御することで、分析対象データを統計解析装置１３に提供し、当該分析対象データに対する分析結果を含む分析データを統計解析装置１３から取得する。可視化ツール生成部５１は、教師データと、予測モデルの入力データ及び出力データの組と、分析データとのうち少なくとも１つに基づく情報を、視覚情報の形態でユーザに提示すると共に、分析対象の変更又は加工の指示操作を含むユーザの操作を受け付ける感性分析ソリューションツールを生成する。【選択図】図４
2020135298.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムの画像のデータと当該アイテムの１以上の属性とを対応付けたデータを教師データとして１以上用いて学習することで、新たなアイテムの画像のデータを入力データとして入力することで当該新たなアイテムと対応付けられ得る１以上の属性の各値を出力データとして出力する予測モデルを生成又は更新する学習装置と、
所定の１以上の手法でデータを分析する分析装置と、
の夫々の間で通信をする情報処理装置において、
前記学習装置との通信を制御することで、前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組とのうち少なくとも一方を分析対象データとして取得する学習装置通信制御手段と、
前記分析装置との通信を制御することで、前記分析対象データを前記分析装置に提供し、当該分析対象データに対する分析結果を含む分析データを前記分析装置から取得する分析装置通信制御手段と、
前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組と、前記分析データとのうち少なくとも１つに基づく情報を、視覚情報の形態でユーザに提示すると共に、分析対象の変更又は加工の指示操作を含む前記ユーザの操作を受け付けるツールを生成するツール生成手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記アイテムの属性は、自然人が前記アイテムに対して感じ得る感情を言語化した情緒タグを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ツールは、所定のグループが取り扱うアイテムについて２以上のクラスに分類し、２以上のクラス毎の、アイテムに対応付けられる前記情緒タグの差異についての前記分析装置の分析結果を視覚情報として前記ユーザに提示することにより、前記情緒タグの成分分析の作業をユーザが行うことが可能なツールを含む、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ツールは、所定のグループが取り扱う各アイテムについて、対応付けられる前記情緒タグの共起関係についての前記分析装置の分析結果を視覚情報として前記ユーザに提示することにより、前記情緒タグの共起分析の作業を前記ユーザが行うことが可能なツールを含む、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ツールは、所定のグループが取り扱うアイテムの中から、所定の条件に合致する１以上のアイテムの画像を含む視覚情報をユーザに提示することにより、各アイテムの比較検討をユーザが行うことが可能なツールを含む、
請求項２に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子商取引の発達などにより、商品を分析する様々な技術の開発が活発に行われている。
例えば、特許文献１には、商品の属性情報を整理して顧客の要望に応じた商品を検索する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−４５１８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１を含め従来の技術は、顧客向が簡易的に商品を検索するために利用され得る技術に過ぎず、商品の他アイテムに関する各種情報（性質や特性等）を詳細に分析することには不十分であった。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、アイテムに関する性質や特性等の各種情報を詳細に分析する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
アイテムの画像のデータと当該アイテムの１以上の属性とを対応付けたデータを教師データとして１以上用いて学習することで、新たなアイテムの画像のデータを入力データとして入力することで当該新たなアイテムと対応付けられ得る１以上の属性の各値を出力データとして出力する予測モデルを生成又は更新する学習装置と、
所定の１以上の手法でデータを分析する分析装置と、
の夫々の間で通信をする情報処理装置において、
前記学習装置との通信を制御することで、前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組とのうち少なくとも一方を分析対象データとして取得する学習装置通信制御手段と、
前記分析装置との通信を制御することで、前記分析対象データを前記分析装置に提供し、当該分析対象データに対する分析結果を含む分析データを前記分析装置から取得する分析装置通信制御手段と、
前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組と、前記分析データとのうち少なくとも１つに基づく情報を、視覚情報の形態でユーザに提示すると共に、前記分析対象の変更又は加工の指示操作を含む前記ユーザの操作を受け付けるツールを生成するツール生成手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、アイテムに関する性質や特性等の各種情報を詳細に分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る感性分析装置を利用したアイテムに関する各種情報を詳細に分析することを支援可能にする基盤の概要を示す概要図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る感性分析装置を含む情報処理システムの一例を示す構成図である。
【図３】図２の情報処理システムのうち、感性分析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】図３の感性分析装置の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図５】図２の情報処理システムのうち学習装置の学習により生成または更新される予測モデルの具体例を示す図である。
【図６】図３の感性分析装置により提示される感性分析ソリューションツールのうち、情緒タグの成分分析を行うツールの画面の一例を示す図である。
【図７】図３の感性分析装置により提示される感性分析ソリューションツールのうち、情緒タグの共起分析を行うツールの画面の一例を示す図である。
【図８】図３の感性分析装置により提示される感性分析ソリューションツールのうち、アイテム毎のタグの出力値を基に、選択した情緒成分の強さを指定して該当するアイテムを抽出するツールの画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の情報処理装置の一実施形態に係る感性分析装置を利用したアイテムに関する各種情報を詳細に分析することを支援可能にする基盤の概要について説明する。
【００１０】
図１に示すように、感性分析装置を利用したアイテムに関する各種情報を詳細に分析することを支援可能にする基盤は、感性分析ソリューション部１と、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２と、統計解析・データマイニングライブラリ部３とが協働することで実現される。
なお、感性分析ソリューション部１と統計解析・データマイニングライブラリ部３とは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ部４と、Ｍｉｎｉｎｇ  Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ部５とを介して相互にデータを送受信する。
即ち、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ部４は、感性分析ソリューション部１と統計解析・データマイニングライブラリ部３との連携を行うためのユーザインタフェースである。
Ｍｉｎｉｎｇ  Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ部５は、感性分析ソリューション部１と統計解析・データマイニングライブラリ部３とを接続する専用コネクタである。
【００１１】
Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２は、深層学習などの技術を利用して、アイテムの画像データと情緒タグとを関連付けてデータ化して感性分析ソリューション部１に送信する。ユーザは、感性分析ソリューション部１を介して、アイテムの画像データと情緒タグとを関連付けたデータを利用して各種の分析を行うことができる。
情緒タグとは、詳しくは後述するが、「アイテムの属性」の一種であって、とあるアイテムをとある自然人が見た時に、当該自然人が当該アイテムに対してどのような情緒を感じるのかを表す種類の「アイテムの属性」である。
Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２において、１つのアイテムの画像に対して、ｎ種類（ｎは１以上の任意の整数値）の情緒タグが関連付けられる。
なお、後述するように、アイテムは各種各様なものを採用することができるが、ここでは、洋服等の商品が採用されているものとして、以下説明をする。即ち、以下においてアイテムの画像データと記載している場合、それは図１等に示す「商品画像」のデータを意味するものとする。
【００１２】
感性分析ソリューション部１は、上記のアイテムの画像データと情緒タグとを関連付けたデータや自身での分析結果を分析対象情報として、統計解析・データマイニングライブラリ部３に送信する。
統計解析・データマイニングライブラリ部３は、例えば全世界で開発されたフリーの統計やデータマイニングパッケージが利用可能なライブラリとして構成される。統計解析・データマイニングライブラリ部３は、感性分析ソリューション部１からの分析対象情報に基づいて、各種分析や解析を行い、その結果（以下、「分析結果」と呼ぶ）を感性分析ソリューション部１に送信する。
感性分析ソリューション部１は、分析結果を統計解析・データマイニングライブラリ部３から取得して、その分析結果を視覚化情報に変換してユーザに提示する。
ユーザは、この提示された視覚情報を用いて、アイテムに関する各種情報を詳細に分析することができる。
【００１３】
ここで、統計解析・データマイニングライブラリ部３の分析結果を視覚情報としてユーザに提示したり、ユーザの指示操作に基づいて、各種情報を入力したり、感性分析ソリューション部１やＤｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２との間で各種情報を送受信することで、ユーザの分析作業を支援するツールが、感性分析ソリューション部１により生成される。
このようなツールを、以下、「感性分析ソリューションツール」と呼ぶ。
感性分析ソリューションツールの具体例については、図６乃至図８を用いて後述する。
【００１４】
図１についてまとめると、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２は、アイテムの画像データと当該アイテムの１以上の情緒タグとを対応付けたデータ群を教師データとして用いて学習することで、新たなアイテムの画像データを入力データとして入力することで当該新たなアイテムと対応付けられ得る１以上の情緒タグの各値を出力データとして出力する予測モデルを生成又は更新する。
感性分析ソリューション部１は、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２との通信を制御することで、教師データ又は予測モデルの入力データと出力データとの組を分析対象データとして取得する機能を有している。
また、感性分析ソリューション部１は、統計解析・データマイニングライブラリ部３との通信を制御することで、分析対象データを統計解析・データマイニングライブラリ部３に提供し、当該分析データに対する分析結果を含む分析データを統計解析・データマイニングライブラリ部３から取得する機能を有する。
また、感性分析ソリューション部１は、分析データに基づいて、分析結果を視覚情報の形態でユーザに提示すると共に、分析対象の変更又は加工の指示操作を含むユーザの操作を受け付けるツールとして、感性分析ソリューションツールを生成する機能を有する。
【００１５】
ここで、着目すべき点は、これらの機能はリアルタイムに発揮可能である点である。
この点により、ユーザは、感性分析ソリューションツールを用いて、分析作業を行いながら、気になるデータを、分析データを統計解析・データマイニングライブラリ部３に渡すことができる。これは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ部４とＭｉｎｉｎｇ  Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ部５とによる、感性分析ソリューション部１と統計解析・データマイニングライブラリ部３との自動連携により実現可能になる。
また、ユーザは、感性分析ソリューションツールを用いて、統計解析・データマイニングライブラリ部３の分析結果をリアルタイムに直接取り込み、その分析結果に基づいて各種各様な分析を行うことができる。
【００１６】
図２は、図１の基盤を実装した情報処理システム、即ち、本発明の情報処理装置の一実施形態に係る感性分析装置を含む情報処理システムの一例を示す構成図である。
【００１７】
図２に示すように、情報処理システムは、感性分析装置１１と、学習装置１２と、統計解析装置１３とを含むように構成されている。感性分析装置１１と、学習装置１２と、統計解析装置１３とは、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。
感性分析装置１１は、上述の図１に示す基盤のうち、感性分析ソリューション部１と、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２と、統計解析・データマイニングライブラリ部３との夫々の各機能を有する装置である。
学習装置１２は、上述の図１に示す基盤のうち、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部２の機能を有する装置である。
統計解析装置１３は、上述の図１に示す基盤のうち、統計解析・データマイニングライブラリ部３の機能を有する装置である。
なお、感性分析装置１１と、学習装置１２と、統計解析装置１３との夫々は、図２の例では１台とされているが、特にこれに限定されず、任意の台数でよい。
【００１８】
図３は、図２の情報処理システムのうち、本発明の一実施形態である感性分析装置１１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１９】
感性分析装置１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２３と、バス２４と、入出力インターフェース２５と、出力部２６と、入力部２７と、記憶部２８と、通信部２９と、ドライブ３０と、を備えている。
【００２０】
ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記録されているプログラム、又は、記憶部２８からＲＡＭ２３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ２３には、ＣＰＵ２１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００２１】
ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３は、バス２４を介して相互に接続されている。このバス２４にはまた、入出力インターフェース２５も接続されている。入出力インターフェース２５には、出力部２６、入力部２７、記憶部２８、通信部２９及びドライブ３０が接続されている。
【００２２】
出力部２６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部２７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。
【００２３】
記憶部２８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部２９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図２の例では学習装置１２及び統計解析装置１３）との間で通信を行う。
【００２４】
ドライブ３０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ３０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部２８にインストールされてもよい。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部２８に記憶されている各種データも、記憶部２８と同様に記憶することができる。
【００２５】
なお、図示はしないが、図２の情報処理システムのうち、学習装置１２と統計解析装置１３のハードウェア構成は、感性分析装置１１のハードウェア構成と、基本的に同様とすることができるため、ここでは説明を省略する。
【００２６】
図４は、図３の感性分析装置１１の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００２７】
感性分析装置１１のＣＰＵ２１（図３）においては、分析部４１と、インターフェース部４２と、コネクタ部４３と、通信制御部４４と、提示部４５とが機能する。
分析部４１は、可視化ツール生成部５１と、学習装置通信情報管理部５２と、統計解析装置通信情報管理部５３とを含む。
【００２８】
可視化ツール生成部５１は、図５乃至図８の夫々で後述するような感性分析ソリューションツールを生成する。
【００２９】
学習装置通信情報管理部５２は、通信制御部４４を介して学習装置１２との間の通信を制御する。
ここで、学習装置１２は、アイテムの画像のデータと当該アイテムの１以上の属性とを対応付けたデータを教師データとして用いて学習することで、新たなアイテムの画像のデータを入力データとして入力することで当該新たなアイテムと対応付けられ得る１以上の属性の各値を出力データとして出力する予測モデルを生成又は更新する。
学習装置通信情報管理部５２は、教師データ、又は予測モデルの入力データと出力データとの組を分析対象データとして取得する。
【００３０】
統計解析装置通信情報管理部５３は、インターフェース部４２、コネクタ部４３、及び通信制御部４４を介して、統計解析装置１３との通信を制御する。統計解析装置通信情報管理部５３は、分析対象データを統計解析装置１３に提供する。また、統計解析装置通信情報管理部５３は、その分析データに対する分析結果を含む分析データを統計解析装置１３から取得する。
なお、インターフェース部４２は、上述の図１の基盤のうち、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ部４の機能を有する。コネクタ部４３は、Ｍｉｎｉｎｇ  Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ部５を有する。
【００３１】
通信制御部４４は、学習装置１２と統計解析装置１３との夫々との間の通信を行う通信部２９（図３）に対する制御を実行する。
提示部４５は、可視化ツール生成部３３により生成された感性分析ソリューションツールを、出力部２６（図３）を介してユーザに提示する。
【００３２】
次に、図５を参照して、学習装置１２の学習の具体例について説明する。
図５は、図２の情報処理システムのうち学習装置の学習により生成または更新される予測モデルの具体例を示す図である。
【００３３】
図５に示すように、画像ＫＧ１は、１つのアイテム（洋服等の商品）を被写体に含む画像である。情緒タグ群ＫＴ１は、画像ＫＧ１に写るアイテムに対して、とある１人以上の自然人が感じた１つの感性を示す情報を情緒タグとして、１以上の情緒タグがリスト化されたものである。具体的には例えば、情緒タグ群ＫＴ１は、「かわいい」、「ガーリー」、「涼しげ」、「デート」といった情緒タグがリスト化されたものである。
画像ＫＧ２は、画像ＫＧ２に写るものとは別の１つのアイテム（洋服等の商品）を被写体に含む画像である。情緒タグ群ＫＴ２は、画像ＫＧ２に写るアイテムに対して、とある１人以上の自然人が感じた１つの感性を示す情報を情緒タグとして、１以上の情緒タグがリスト化されたものである。具体的には例えば、情緒タグ群ＫＴ２は、「こなれ感」、「着回しやすい」、「ナチュラル」、「休日」といった情緒タグがリスト化されたものである。
このように、所定の１つのアイテムについて、それを被写体に含む画像のデータと、その情緒タグ群とが対応付けられたデータが、教師データとして、学習装置１２に入力される。
【００３４】
学習装置１２は、このような教師データを多数個用いて機械学習の各種手法を適用することで、新たなアイテムの画像のデータが入力された際に、１以上の情緒タグの値を出力データとして出力する予測モデルを生成又は更新する。
例えば、予測モデルは、図５に示す新たなアイテムの画像Ｇのデータが入力されると、表Ｔに表されるような１以上の情緒タグの値を出力データとして出力する。
表Ｔによれば、例えば、タグの大項目として「素材感」が存在し、それに属するタグ名として「夏らしい、夏に着たい」が存在している。これは、「夏らしい、夏に着たい」は、大項目「素材感」に属する情緒タグであることを意味する。画像Ｇに示されるアイテム
に対しては、「夏らしい、夏に着たい」という情緒タグのタグ値は「０．８５９」であることを示している。
ここで、情緒タグの値とは、情緒タグが対応付けられるか否かの２択（２値）ではなくて、とあるアイテムに対応付けられる確率の値であって、０〜１．００範囲の数値をとるものである。とあるアイテムに対して、当該情緒タグが示す情緒（上述の例では夏らしいとか夏に着たい）が対応付けられる確率が（学習の結果として）高いと判断される場合には、当該アイテムに対する情緒タグの値が１．００に近い値となる。これに対して、当該アイテムに対して当該情緒タグが対応付けられる確率が少ない場合には、当該アイテムに対する情緒タグの値が０に近い値となるも。
【００３５】
なお、学習装置１２における学習の手法は、特に制限されないが、例えば、深層ニューラルネットワークを利用した深層学習を用いることができる。また、学習装置１２は、上述の教師データ（正解データ）に対してＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いることで、アイテムの画像Ｇのデータに対して、１以上の情緒タグの夫々を０〜１．００範囲の数値として付与する予測モデルを生成又は更新することができる。
【００３６】
次に、図６乃至図８を用いて、感性分析ソリューションツールの３つの具体例の夫々について説明する。
【００３７】
例えば、感性分析装置１１の出力部２６には、感性分析ソリューションツールのうち情緒タグの成分分析を行うツールが表示される。
情緒タグの成分分析を行うツールとは、所定のグループ（複数の企業、複数の部署、複数のブランド）が取り扱うアイテムについて２以上のクラスに分類し、２以上のクラス毎の、アイテムに対応付けられる情緒成分（情緒タグ）の差異についての統計解析装置１３の分析結果を視覚情報としてユーザに提示することにより、情緒タグの成分分析の作業をユーザが行うことが可能な感性分析ソリューションツールである。なお、以下、このような感性分析ソリューションツールを、「成分分析ツール」と呼ぶ。
【００３８】
ここで、成分分析ツールの前提として、統計解析装置１３は、予測モデルに対する入出力データ、即ちアイテムの画像のデータ（入力データ）とその情緒タグの値（出力データ）とを対応付けたデータを、２つのクラスに分類し、その２つのクラス間での情緒タグの値の差異を分析し（例えば２つのクラス分類の重要度を抽出し）、その分析結果を示す情報（以下、「情緒成分情報」と呼ぶ）を感性分析装置１１に送信するものとする。
２つのクラスは、特に制限されず、ユーザが希望する任意の手法により分類されるクラスを採用することができる。ここでは、所定のグループ（複数の企業、複数の部署、複数のブランド）が取り扱うアイテムのうち、所定条を満たす顧客が購入したアイテムを示すクラス（以下、「第１クラス」と呼ぶ）と、アイテム全体を示すクラス（以下、「第２クラス」と呼ぶ）とが採用されている。
成分分析ツールは、情緒成分情報に基づいて、購入されたアイテムについての２つのクラスの間の差異をユーザが分析することが可能な感性分析ソリューションツールである。
即ち、ユーザは、成分分析ツールを用いて、２つに分類されたクラスの差異に対して、影響を与える重要度の高い指標を発見することができる。
【００３９】
感性分析装置１１の出力部２６には、図示しない結果欄Ｒが表示される。図示しない結果欄Ｒには、１以上の結果欄が配置される。具体的には例えば図６に示す結果欄Ｒ２が図示しない結果欄Ｒの右方に配置される。
結果欄Ｒ２は、第１クラスのアイテムに対応付けられる情緒タグの値と、第２クラスのアイテムに対応付けられる情緒タグの値との差異を表現すべく、コンボチャートが表示されている。
具体的には例えば、コンボチャートでは、第２クラスと比較すると、第１クラスのアイテムに多く含まれている情緒タグ（例えば、図７の例では「リボンが使われている」、「無地」、「子どもの送り迎えに行ける」など）の値は右に振れている。これに対して、第１クラスのアイテムと比較して、第２クラスのアイテム全体に多く含まれている情緒タグ（例えば、図６の例では「花柄」、「ドロップショルダー」）の値は左に振れている。
換言すると、結果欄Ｒ２に表示されるコンボチャートは、第１クラスと第２クラスとの非共通部分の情緒成分（情緒タグ）の内訳を示している。このコンボチャートは、統計解析装置１３により演算された２クラス分類（第１クラスと第２クラス）の寄与度が大きい情緒成分（情緒タグ）が抽出されたもの、即ち、第１クラスと第２クラスとを決定付ける情緒成分（情緒タグ）が抽出されたものである。なお、寄与度は、結果欄Ｒ２の各情緒成分（情緒タグ）において丸印でしめされている。
このコンボチャートにおいて、所定のグループのアイテムについてみると、右側に振られている情緒成分（情緒タグ）は不足していることを示し、左側に振れている情緒成分（情緒タグ）は出すぎていることを意味している。
なお、このようなコンボチャートは、成分分析ツールのみならず、感性分析ソリューションツールに属する任意のツール、例えば図７で後述する共起分析ツールや、図８で後述するアイテム抽出ツール等に表示させることが可能である。
【００４０】
図７は、図３の感性分析装置により提示される感性分析ソリューションツールのうち、情緒タグの共起分析を行うツールの画面の一例を示す図である。
情緒タグの共起分析を行うツールとは、所定のグループ（複数の企業、複数の部署、複数のブランド）が取り扱う各アイテムについて、対応付けられる情緒タグの共起関係（同一のアイテムに対して共に対応付けられているか否かの関係）についての統計解析装置１３の分析結果を視覚情報としてユーザに提示することにより、情緒タグの共起分析の作業をユーザが行うことが可能な感性分析ソリューションツールである。なお、以下、このような感性分析ソリューションツールを、「共起分析ツール」と呼ぶ。
即ち、共起分析ツールが用いられる場合、図示しない結果欄Ｒには、図７に示す画面が表示される。
【００４１】
ここで、統計解析装置１３は、成分分析ツールの前提として、所定のグループ（複数の企業、複数の部署、複数のブランド）が取り扱うアイテムについての学習装置１２における教師データ、即ち、アイテムの画像のデータと当該アイテムの１以上の情緒タグとを対応付けたデータを取得すると、出現確率の高い情緒タグを抽出し、同時に出現しやすい情緒成分（同一のアイテムに対して共に対応付けられやすい情緒タグ）を関連付ける等の分析をして、その分析結果を示す情報（以下、「共起関係情報」と呼ぶ）を感性分析装置１１に送信するものとする。
共起分析ツールは、このような共起関係情報を視覚情報として、即ち、とあるアイテムやアイテム群に対して同時に対応付けられる情緒タグ同士の依存関係を図式化した視覚情報としてユーザに提示することにより、情緒タグの共起分析の作業をユーザが行うことが可能な感性分析ソリューションツールである。
【００４２】
図７に示す共起分析ツールの画面において、条件欄Ｊ５では、所定のグループ、必要に応じて商品カテゴリを選択する。２つのグループを比較する場合は、グループを２つ選択する。
【００４３】
図７に示す共起分析ツールの画面において、条件欄Ｊ６は、選択したタグに関連するタグのみを抽出してタグ同士の関係を表示するものである。
【００４４】
結果欄Ｒ３には、第１のグループ（図７の例ではグループＡ）のアイテムについて、同時に出現しやすい情緒タグ同士の関係が、視覚情報して表示されている。結果欄Ｒ４には、第２のグループ（図７の例ではグループＢ）のアイテムについて、同時に出現しやすい情緒タグ同士の関係が、視覚情報して表示されている。
結果欄Ｒ３，Ｒ４において、各円は１つの情緒タグを示し、各円の大きさは、情緒タグ同士が同時に出現する確率が高い組み合わせほど大きく表示される。また、情緒タグ同士の依存関係が強い組み合わせほど、円の色が濃くなっている。
例えば、結果欄Ｒ３に示される例（グループＡの例）では、きれい、ジャストサイズ、着回しやすい、無地等の自身の着こなしを中心とした情緒成分（情緒タグ）が出現しやすいアイテムが取り扱われていることがわかる。
一方、例えば、結果欄Ｒ４に示される例（グループＢの例）では、デートに対する指向性が強く、女子会、合コン、デート等他者に見せる情緒成分（情緒タグ）が出現しやすいアイテムが取り扱われていることがわかる。
このように、ユーザは、結果欄Ｒ３と結果欄Ｒ４とを見比べて、各グループ（図７の例ではグループＡとグループＢ）のアイテム毎の情緒成分（情緒タグ）同士の関係を比較することで、各グループが取り扱うアイテムの特徴の違い等を分析することが容易にできる。
【００４５】
図８は、図３の感性分析装置により提示される感性分析ソリューションツールのうち、アイテム毎のタグの出力値を基に、選択した情緒成分の強さを指定して該当するアイテムを抽出するツールの画面の一例を示す図である。
アイテムの抽出ツールとは、所定のグループ（複数の企業、複数の部署、複数のブランド）が取り扱うアイテムの中から、所定の条件に合致する１以上のアイテムの画像を含む資格情報をユーザに提示する。比較検討を行う場合はグループを複数選択する。なお、以下、このような感性分析ソリューションツールを、「アイテム抽出ツール」と呼ぶ。
ここで、アイテム抽出ツールでは、予測モデルに対する入出力データ、即ちアイテムの画像のデータ（入力データ）とその情緒タグの値（出力データ）とを対応付けたデータが用いられる。
即ち、アイテム抽出ツールが用いられる場合、図示しない結果欄Ｒには、図８に示す画面が表示される。
【００４６】
図８に示すアイテム抽出ツールの画面において、条件欄Ｊ９は、例えば、アイテムに対応付けられている情緒タグのうち所望の条件を満たすものを選択（限定）することが可能な欄である。
【００４７】
条件欄Ｊ９により選択された条件に合致する１以上のアイテムの画像が、結果欄Ｒ５，Ｒ６に表示される。図８の例では、第１グループ（図８の例ではグループＣ）が扱うアイテムのうちカテゴリＢについての複数の画像が結果欄Ｒ５に表示されると共に、第２グループ（図８の例ではグループＤ）が扱うアイテムのうちカテゴリＢについての複数の画像が結果欄Ｒ６に表示される。
また、結果欄Ｒ５に表示された１以上のアイテムの画像の夫々の情緒タグの値の平均値が条件欄Ｊ９に表示される。比較を行う場合は、結果欄Ｒ６に表示された１以上のアイテムの画像の夫々の情緒タグの値の平均値が条件欄Ｊ１０に表示される。
【００４８】
ユーザは、結果欄Ｒ５と条件欄Ｊ１０の表示内容と、結果欄Ｒ６と条件欄Ｊ１１の表示内容とを見比べることによって、第１のグループ（図８の例ではグループＣ）と第２のグループ（図８の例ではグループＤ）との違いを一目瞭然で視認することができる。
【００４９】
ここで、図８に示すアイテム抽出ツールの画面において、ユーザは、条件欄Ｊ９を用いることで、アイテムがカテゴリＢで第１グループ（図８の例ではグループＣ）の場合において、例えば、かわいい、ガーリー、デート、フェミニン、女子会等の各情緒タグの値（平均値）を変更する操作をすることができる。
すると、結果欄Ｒ５には、変更後の各情緒タグの値に近いアイテムの画像が表示される（表示が更新される）。ここで、各情緒タグの値に近いアイテムとは、各情緒タグの値として高値（１により近い値）を有するアイテムを意味する。
このように、ユーザは、条件欄Ｊ１０の所望の情緒タグの値を変更する操作（強弱を変更する操作）をすることで、第１グループ（図８の例ではグループＣ）が取り扱うアイテムの中から、ユーザの要望に合致するアイテムを探索することもできる。
このような操作は、条件欄Ｊ１１に対しても同様に行うことができる。したがって、ユーザは、条件欄Ｊ１１の所望の情緒タグの値を変更する操作（強弱を変更する操作）をすることで、第２グループ（図８の例ではグループＤ）が取り扱うアイテムの中から、ユーザの要望に合致するアイテムを探索することもできる。
【００５０】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【００５１】
例えば、上述の実施形態では、洋服等の商品に対する分析がなされたが、分析の対象は、特にこれに限定されず、１以上の属性と対応付けが可能な任意のアイテムでよい。
換言すると、例えば、上述の実施形態では、アイテムには１以上の情緒タグが対応付けられたが、特に情緒タグに限定されず、アイテムに対して１以上の任意の属性を対応付けてもよい。
【００５２】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであっても良い。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
【００５３】
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布されるリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディアは、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されているＲＯＭや、記憶部に含まれるハードディスク等で構成される。
【００５４】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップ及びセールスステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【００５５】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【００５６】
また、図３に示す各ハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
【００５７】
また、図４に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行出来る機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図４の例に限定されない。
【００５８】
以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば、図４の感性分析装置１１）は、
アイテムの画像（例えば図５の画像ＫＧ１，ＫＧ２）のデータと当該アイテムの１以上の属性（例えば図５の情緒タグ群ＫＴ１，ＫＴ２）とを対応付けたデータを教師データとして１以上用いて学習することで、新たなアイテムの画像（例えば図５の画像Ｇ）のデータを入力データとして入力することで当該新たなアイテムと対応付けられ得る１以上の属性の各値（例えば図５の表Ｔに表される１以上の情緒タグの値）を出力データとして出力する予測モデル（例えば図５の予測モデル）を生成又は更新する学習装置（例えば、図４の学習装置１２）と、
所定の１以上の手法（例えば統計解析やデータマイニング）でデータを分析する分析装置（例えば、図４の統計解析装置１３）と、
夫々の間で通信をする情報処理装置であって、
前記学習装置との通信を制御することで、前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組とのうち少なくとも一方を分析対象データとして取得する学習装置通信制御手段（例えば、図４の学習装置通信）と、
前記分析装置との通信を制御することで、前記分析対象データを前記分析装置に提供し、当該分析対象データに対する分析結果を含む分析データを前記分析装置から取得する分析装置通信制御手段（例えば、図４の統計解析装置通信情報管理部５３）と、
前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組と、前記分析データとのうち少なくとも１つに基づく情報を、視覚情報の形態でユーザに提示すると共に、前記分析対象の変更又は加工の指示操作を含む前記ユーザの操作を受け付けるツール（例えば上述の実施形態でいう「感性分析ソリューションツール」）を生成するツール生成手段（例えば、図４の可視化ツール生成部５１）と、
を備える。
これにより、アイテムに関する性質や特性等の各種情報を詳細に分析することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１・・・感性分析ソリューション部、２・・・Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ部、３・・・統計解析・データマイニングライブラリ部、４・・・Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ部、５・・・Ｍｉｎｉｎｇ  Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ部、１１・・・感性分析装置、１２・・・学習装置、１３・・・統計解析装置、２１・・・ＣＰＵ、２２・・・ＲＯＭ、２３・・・ＲＡＭ、２４・・・バス、２５・・・入出力インターフェース、２６・・・出力部、２７・・・入力部、２８・・・記憶部、２９・・・通信部、３０・・・ドライブ、３１・・・リムーバブルメディア、４１・・・分析部、４２・・・インターフェース部、４３・・・コネクタ部、４４・・・通信制御部、４５・・・提示部、５１・・・可視化ツール生成部、５２・・・学習装置通信情報管理部、５３・・・統計解析装置通信情報管理部Ｇ・・・アイテムの画像、Ｊ１〜Ｊ１０・・・条件欄、ＫＧ１、ＫＧ２・・・教師画像、ＫＴ１、ＫＴ２・・・教師タグ、Ｎ・・・ネットワーク、Ｒ１〜Ｒ６・・・結果欄、Ｔ・・・表
【図１】
2020135298.tif 000003
【図２】
2020135298.tif 000004
【図３】
2020135298.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2020135298.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月5日(2019.11.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムの画像のデータと当該アイテムの１以上の属性とを対応付けたデータを教師データとして１以上用いて学習することで、新たなアイテムの画像のデータを入力データとして入力することで当該新たなアイテムと対応付けられ得る１以上の属性の各値を出力データとして出力する予測モデルを生成又は更新する学習装置と、
所定の１以上の手法でデータを分析する分析装置と、
にネットワークを介して接続された情報処理装置において、
前記学習装置との通信を制御することで、前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組とのうち少なくとも一方を分析対象データとして取得する学習装置通信制御手段と、
前記分析装置との通信を制御することで、前記分析対象データを前記分析装置に提供し、当該分析対象データに対する分析結果を含む分析データを前記分析装置から取得する分析装置通信制御手段と、
前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組と、前記分析データとのうち少なくとも１つに基づく情報を、視覚情報の形態でユーザに提示すると共に、分析対象の変更又は加工の指示操作を含む前記ユーザの操作を受け付けるツールを生成するツール生成手段と、
を備え、
前記ツールは、所定のグループが取り扱うアイテムの中から、所定の条件に合致する１以上のアイテムの画像を含む前記視覚情報をユーザに提示し、前記条件に含まれる前記アイテムの属性の値が変更操作されることで、変更された前記値に応じて前記アイテムの画像を更新する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記アイテムの属性は、自然人が前記アイテムに対して感じ得る感情を言語化した情緒タグを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情緒タグの値は、確立の値である、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記確立の値は、０乃至１.００の範囲の数値をとるものである、
請求項３に記載の情報処理装置。
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月9日(2020.4.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムの画像のデータと当該アイテムの１以上の属性とを対応付けたデータを教師データとして１以上用いて学習することで、新たなアイテムの画像のデータを入力データとして入力することで当該新たなアイテムと対応付けられ得る１以上の属性の各値を出力データとして出力する予測モデルを生成又は更新する学習装置と、
所定の１以上の手法でデータを分析する分析装置と、
にネットワークを介して接続された情報処理装置において、
前記学習装置との通信を制御することで、前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組とのうち少なくとも一方を分析対象データとして取得する学習装置通信制御手段と、
前記分析装置との通信を制御することで、前記分析対象データを前記分析装置に提供し、当該分析対象データに対する分析結果を含む分析データを前記分析装置から取得する分析装置通信制御手段と、
前記教師データと、前記予測モデルの前記入力データ及び前記出力データの組と、前記分析データとのうち少なくとも１つに基づく情報を、視覚情報の形態でユーザに提示すると共に、分析対象の変更又は加工の指示操作を含む前記ユーザの操作を受け付けるツールを生成するツール生成手段と、
を備え、
前記ツールは、第１グループが取り扱うアイテムの中から、指定された条件に合致する１以上のアイテムの画像を含む前記視覚情報をユーザに提示する第１欄と、第２グループが取り扱うアイテムの中から、指定された前記条件に合致する１以上のアイテムの画像を含む前記視覚情報をユーザに提示する第２欄とを表示し、前記第１欄及び前記第２欄の夫々において、前記条件に含まれる前記アイテムの属性の値が変更操作されることで、変更された前記値に応じて前記アイテムの画像を更新する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記アイテムの属性は、自然人が前記アイテムに対して感じ得る感情の複数の情緒成分を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記複数の情緒成分の夫々の値は、各グループにおける１以上のアイテムの情緒成分の値の平均値である、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の情緒成分の夫々の値は、０乃至１．００の範囲のうち前記１．００からの幅で示されるものである、
請求項２又は３に記載の情報処理装置。