(57)【要約】【課題】複数の項目を考慮して、関節用サポーター部を備える衣類の推奨サイズを提示することができる。【解決手段】衣類選定システムは、関節部を覆う関節用サポーター部を備える衣類を選定する衣類選定システムであって、コンピュータを備えており、前記コンピュータは記憶部と、ＣＰＵによって実行される選定部とを備えており、前記記憶部には、前記衣類の前記関節用サポーター部により覆われる、関節部または前記関節部の周辺部の所定の位置における周径および寸法により表される身体部位の情報と皮下脂肪の厚さとを含む身体情報から、前記衣類の推奨サイズを決定することのできるデータが予め記憶され、前記選定部は、入力された着用者の前記身体部位の情報と、前記記憶部に記憶されている前記データとに基づいて、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
関節部を覆う関節用サポーター部を備える衣類を選定する衣類選定システムであって、
コンピュータを備えており、
前記コンピュータは記憶部と、ＣＰＵによって実行される選定部とを備えており、
前記記憶部には、前記衣類の前記関節用サポーター部により覆われる、関節部または前記関節部の周辺部の所定の位置における周径および寸法により表される身体部位の情報と皮下脂肪の厚さとを含む身体情報から、前記衣類の推奨サイズを決定することのできるデータが予め記憶され、
前記選定部は、入力された着用者の前記身体情報と、前記記憶部に記憶されている前記データとに基づいて、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定する、衣類選定システム。
【請求項２】
前記記憶部に記憶された前記データは、着用者の属性と、着用者の用途と、前記身体情報、前記属性、および用途に対応する前記衣類の複数のサイズの各々のサイズ情報とをさらに含み、
前記選定部は、入力された、着用者の前記身体情報、前記属性、および用途と、前記記憶部に記憶された前記データにおける前記サイズ情報とを照合することにより、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定する請求項１に記載の衣類選定システム。
【請求項３】
前記データは、前記身体情報、前記属性、および前記用途から前記衣類の推奨サイズを出力するように予め学習した学習済みモデルであって、前記身体情報、前記属性、および前記用途の各々の重みと、前記衣類の推奨サイズの正解データとを学習データとして用いて、ニューラルネットワークモデルの重みパラメータを深層学習の手法により学習した学習済みモデルとし、
前記選定部は、着用者の前記身体情報、前記属性、および前記用途を前記データへの入力として、前記データから出力された前記衣類の推奨サイズを、着用者の前記衣類の推奨サイズとして決定する請求項２に記載の衣類選定システム。
【請求項４】
前記コンピュータは収集部をさらに含み、
前記収集部は、端末において入力された、着用者の前記身体情報をネットワークを介して収集し、前記記憶部に記録し、
前記選定部は、前記記憶部に記録された着用者の前記身体情報と、前記記憶部に記録された前記データとを照合して、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定する請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の衣類選定システム。
【請求項５】
前記コンピュータは取得部をさらに含み、
取得部は、前記身体情報、前記属性、および前記用途の各々を所定の順序で取得する請求項２に記載の衣類選定システム。
【請求項６】
コンピュータを、
関節部を覆う関節用サポーター部を備える衣類を選定する衣類選定システムであって、記憶部と選定部とを含む衣類選定システムにおいて、
前記コンピュータの記憶部に記憶された、前記衣類の前記関節用サポーター部により覆われる、関節部または前記関節部の周辺部の所定の位置における周径および寸法により表される身体部位の情報と皮下脂肪の厚さとを含む身体部位の情報を含む身体情報から、前記衣類の推奨サイズを決定することのできるデータと、入力された、着用者の前記身体情報とに基づいて、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定する選定部、として機能させるためのプログラム。
【請求項７】
関節を覆う関節用サポーター部を備える衣類の衣類選定システムであって、記憶部と選定部と表示部とを有する前記衣類選定システムが、前記衣類の推奨サイズを選定する処理を行う際に用いられる、所定の身体情報を含むデータ構造であって、
当該データ構造は、前記衣類の前記関節用サポーター部により覆われる、関節部または前記関節部の周辺部の所定の位置における周径および寸法により表される身体部位の情報と皮下脂肪の厚さとを含む身体情報と、前記身体情報に対応する前記衣類の複数のサイズの各々のサイズ情報とを有し、
前記記憶部には、前記身体情報から、前記衣類の推奨サイズを決定することのできるデータが予め記憶され、
前記選定部に、着用者の前記身体情報が入力されると、前記記憶部に記憶されている前記データに基づいて、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定させ、
前記表示部に、前記選定部で決定させた前記衣類の推奨サイズを出力させる、データ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、関節サポーター部を備える衣類を選定する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、関節を覆って補助するための関節サポーター部を備える衣類についての技術がある（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特願２０１７−５１４２２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
衣類は、着用者にとって適切なサイズを選定するのが望ましい。衣類のサイズ選定は、一般的には、着用者が衣類を着用する関節部位および当該関節部位の周囲の部位を含む身体部位の周径および寸法により表される身体部位の情報を元に行われている。関節部位および当該関節部位を含む身体部位の周囲の部位は、以下、着目部位とも表記する。周径とは、着目部位の外周の長さである。寸法とは、着目部位の縦および横の長さである。身体部位の情報は、周径および寸法によって表され、例えば、膝中心径（周径のみ）、膝上１５ｃｍ径（周径および寸法）といった項目で表される。
【０００５】
例えば、衣類が膝用の関節用サポーター部を備えるのであれば、大腿と膝とでそれぞれついてサイズの基準となる周径の基準を設ける。着用者の測定した大腿と膝とのそれぞれの周径が、大腿と膝とで異なるサイズとなる場合には、一般的には、大きいサイズに合わせてサイズを選定する。また、さらに他の項目を考慮したサイズの提案を行おうとする場合には、サイズの選定の判断は複雑になる。そのため、サイズ選定をサポートまたは提案するシステムが求められる。
【０００６】
本開示の課題は、複数の項目を考慮して、関節用サポーター部を備える衣類の推奨サイズを提示することができる衣類選定システム、プログラム、およびデータ構造を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の衣類選定システムは、関節部を覆う関節用サポーター部を備える衣類を選定する衣類選定システムであって、コンピュータを備えており、前記コンピュータは記憶部と、ＣＰＵによって実行される選定部とを備えており、前記記憶部には、前記衣類の前記関節用サポーター部により覆われる、関節部または前記関節部の周辺部の所定の位置における周径および寸法により表される身体部位の情報と皮下脂肪の厚さとを含む身体情報から、前記衣類の推奨サイズを決定することのできるデータが予め記憶され、前記選定部は、入力された着用者の前記身体情報と、前記記憶部に記憶されている前記データとに基づいて、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定する、衣類選定システムである。
【０００８】
また、本開示の衣類選定システムにおいて、前記記憶部に記憶された前記データは、着用者の属性と、着用者の用途と、前記身体情報、前記属性、および用途に対応する前記衣類の複数のサイズの各々のサイズ情報とをさらに含み、前記選定部は、入力された、着用者の前記身体情報、前記属性、および用途と、前記記憶部に記憶された前記データにおける前記サイズ情報とを照合することにより、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定することができる。
【０００９】
また、本開示の衣類選定システムにおいて、前記データは、前記身体情報、前記属性、および前記用途から前記衣類の推奨サイズを出力するように予め学習した学習済みモデルであって、前記身体情報、前記属性、および前記用途の各々の重みと、前記衣類の推奨サイズの正解データとを学習データとして用いて、ニューラルネットワークモデルの重みパラメータを深層学習の手法により学習した学習済みモデルとし、前記選定部は、着用者の前記身体情報、前記属性、および前記用途を前記データへの入力として、前記データから出力された前記衣類の推奨サイズを、着用者の前記衣類の推奨サイズとして決定することができる。
【００１０】
また、本開示の衣類選定システムにおいて、前記コンピュータは収集部をさらに含み、
前記収集部は、端末において入力された、着用者の前記身体部位の情報をネットワークを介して収集し、前記記憶部に記録し、前記選定部は、前記記憶部に記録された着用者の前記身体部位の情報と、前記記憶部に記録された前記データとを照合して、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定することができる。
【００１１】
また、本開示の衣類選定システムにおいて、前記コンピュータは取得部をさらに含み、取得部は、前記身体情報、前記属性、および前記用途の各々を所定の順序で取得することができる。
【００１２】
また、本開示のプログラムは、コンピュータを、関節部を覆う関節用サポーター部を備える衣類を選定する衣類選定システムであって、記憶部と選定部とを含む衣類選定システムにおいて、前記コンピュータの記憶部に記憶された、前記衣類の前記関節用サポーター部により覆われる、関節部または前記関節部の周辺部の所定の位置における周径および寸法により表される身体部位の情報と皮下脂肪の厚さとを含む身体部位の情報を含む身体情報から、前記衣類の推奨サイズを決定することのできるデータと、入力された、着用者の前記身体情報とに基づいて、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定する選定部、として機能させる、プログラムである。
【００１３】
また、本開示のデータ構造は、関節を覆う関節用サポーター部を備える衣類の衣類選定システムであって、記憶部と選定部と表示部とを有する前記衣類選定システムが、前記衣類の推奨サイズを選定する処理を行う際に用いられる、所定の身体情報を含むデータ構造であって、当該データ構造は、前記衣類の前記関節用サポーター部により覆われる、関節部または前記関節部の周辺部の所定の位置における周径および寸法により表される身体部位の情報と皮下脂肪の厚さとを含む身体情報と、前記身体情報に対応する前記衣類の複数のサイズの各々のサイズ情報とを有し、前記記憶部には、前記身体情報から、前記衣類の推奨サイズを決定することのできるデータが予め記憶され、前記選定部に、着用者の前記身体情報が入力されると、前記記憶部に記憶されている前記データに基づいて、着用者の前記衣類の推奨サイズを決定させ、前記表示部に、前記選定部で決定させた前記衣類の推奨サイズを出力させる、データ構造である。
【発明の効果】
【００１４】
本開示の衣類選定システム、プログラム、およびデータ構造によれば、複数の項目を考慮して、関節用サポーター部を備える衣類の推奨サイズを提示することができる、という効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第一の実施形態の衣類選定装置のシステム構成の一例を示すブロック図である。
【図２】衣類選定装置として機能するコンピュータの概略ブロック図である。
【図３】膝用の関節サポーター部を備える衣類についての身体部位の情報とサイズとの対応関係の一例を示す図である。
【図４】膝周りの膝中心径および膝上１５ｃｍ径の一例を示す図である。
【図５】身体情報、属性、および用途の各項目について定める重みの優先順位の一例を示す図である。
【図６】取得部の入力のインターフェイスの一例である。
【図７】取得部の入力のインターフェイスの一例である。
【図８】衣類の推奨サイズを出力した表示画面の一例を示す図である。
【図９】第一の実施形態に係る衣類選定装置によって実行される処理ルーチンの一例を示す図である。
【図１０】第二の実施形態の衣類選定システムのシステム構成を示すブロック図である。
【図１１】第二の実施形態に係る衣類選定装置によって実行される処理ルーチンの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本実施形態について詳細に説明する。本実施の形態の衣類選定システムは、関節を覆って補助するための関節サポーター部を備える衣類の推奨サイズを出力する。以下、「関節サポーター部を備える衣類」について、単に「衣類」と表記する。関節としては、膝用、ひじ用、および足首用等、様々な関節サポーター部を備える衣類があるが、単に衣類と総称する。
【００１７】
＜第一の実施形態に係るシステム構成＞
【００１８】
図１は、第一の実施形態の衣類選定装置１０のシステム構成の一例を示すブロック図である。図１に示す構成の衣類選定装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラムおよび各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。衣類選定装置１０が、衣類選定システムの一例である。
【００１９】
図２は、衣類選定装置１０として機能するコンピュータの概略ブロック図である。例えば、衣類選定装置１０は、図２に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、入出力装置等（図示省略）が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００２０】
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、solid state drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０を機能させるためのプログラムが記憶されている。記憶部５３には、ＣＰＵ５１によるプログラムを実行するために必要なデータ記憶部２２が記憶されている。ＣＰＵ５１は、プログラムを記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、プログラムが有するプロセスを順次実行する。
【００２１】
以上が図２におけるコンピュータの電気的な構成の一例の説明である。
【００２２】
以下、図１の衣類選定装置１０における各処理部について説明する。衣類選定装置１０は、機能的には、図１に示されるように、データ記憶部２２と、選定部３０と、表示部３２とを備えている。
【００２３】
データ記憶部２２には、衣類の着用者の身体情報、着用者の属性、および着用者の用途を入力として、衣類の推奨サイズを出力する学習済みモデルが格納されている。モデルは衣類の種類ごとに学習して記憶しておく。
【００２４】
モデルの学習は、身体情報、属性、および用途の各々の重みと、身体の部位の情報に対応する衣類の推奨サイズの正解データとを学習データとして用いて、深層学習の手法により、ニューラルネットワークモデルの重みパラメータを学習しておけばよい。深層学習の手法は、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、またはＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等どのような手法を用いてもよい。
【００２５】
図３は、膝用の関節サポーター部を備える衣類についての身体部位の情報とサイズとの対応関係の一例を示す図である。図４は、膝周りの膝中心径および膝上１５ｃｍ径の一例を示す図である。図５は、身体情報、属性、および用途の各項目について定める重みの優先順位の一例を示す図である。
【００２６】
身体情報とは、主に身体部位の情報、皮下脂肪の厚さ、身長、体重、体脂肪率、筋肉量、肌質、体型、および体毛量等を含む。身体部位の情報は、着目部位の所定の位置における周径および寸法である。皮下脂肪の厚さは、例えば、測定専用の皮下脂肪厚測定器を用いて測定された値である。
【００２７】
着用者の属性とは、性別、年齢、国籍、および体質等である。着用者の用途とは、例えば、リハビリ用、スポーツ用、および日常用等である。
【００２８】
衣類の推奨サイズとは、身体情報に対応する衣類の複数のサイズの各々のサイズ情報である。例えば０〜７等の数値で表されるサイズである。図３の例では、周径について、（１）膝中心径、および（２）膝上１５ｃｍ径のｉｎｃｈ、およびｃｍの尺度のそれぞれの基準を示している。ｉｎｃｈおよびｃｍの尺度については、測定した尺度に応じていずれのかの尺度を用いるようにすればよい。図４の例に示すように、（１）膝中心径から１５ｃｍ上で（２）膝上１５ｃｍ径が測定されるような位置関係となる。
【００２９】
なお、モデルは、着用者の身体情報のうち身体部位の情報のみを用いて学習するようにしてもよい。この場合には、身体部位の情報のみを学習済みモデルの入力とする。
【００３０】
次に、身体情報、属性、および用途について定める重みの考え方の一例について説明する。図５に示すように、例えば、Ａ、Ｂ、およびＣのカテゴリの各々に、身体情報、属性、および用途の各項目を振り分けて重みの優先順位を定める。重みは、Ａ＞Ｂ＞Ｃの順で優先順位が高くなるように設定する。例えば、Ａのカテゴリには、身体情報のうち、身体部位の情報、身長、体重を含め、属性のうち、性別、年齢を含める。なお、身体部位の情報は衣類の推奨サイズを定める上で最も重要な情報であるため、例えば、Ａよりも高いＳのカテゴリを設けてＳのカテゴリに身体部位の情報を含めるようにしてもよい。
【００３１】
なお、データ記憶部２２には、学習済みモデルの代わりに、身体部位の情報と、衣類のサイズ情報との組み合わせの各々を記録したテーブル形式のデータを記憶しておくようにしてもよい。この場合には、組み合わせに対する調整を与える項目として、属性、および用途等に応じたルールを記憶しておくようにしてもよい。例えば、用途がスポーツ用であれば締め付けるタイプの衣類のほうが望ましい。そのため、用途がスポーツ用の場合には、着用者について測定した周径が一段階小さいサイズの基準と比べて５ｃｍ以内の周径であれば、一段階小さいサイズを推奨サイズとする、といったルールを作成してデータ記憶部２２に記憶しておくようにすればよい。また、ルールの設定内容は図５に示した重みの優先順位に準拠して定めておくようにすればよい。
【００３２】
取得部２８は、着用者の身体情報、属性、および用途の各々を所定の順序で取得する。図６および図７は、取得部２８の入力のインターフェイスの一例である。図６および図７に示すように、取得部２８のインターフェイスは、ユーザが各項目の入力が可能なタッチパネル等のインターフェイスである。図６および図７に示すように、取得部２８のデータの受け付けの順序は、例えば、必須項目の入力を受け付け、次に任意項目の入力を受け付けるようにする。なお、必須項目および任意項目は、上記の重みなどを考慮して、適宜設計すればよい。
【００３３】
選定部３０は、着用者の身体情報、属性、および用途の各々をデータ記憶部２２に記憶された学習済みモデルへの入力として、学習済みモデルから出力された衣類の推奨サイズを、着用者の衣類の推奨サイズとして決定する。学習済みモデルに、着用者の身体情報、属性、および用途の各々を入力すると、学習済みモデルのニューラルネットワークの重みパラメータに応じて、衣類の推奨サイズが出力される。
【００３４】
表示部３２は、選定部３０で決定された衣類の推奨サイズを出力する。図８は、衣類の推奨サイズを出力した表示画面の一例を示す図である。図８に示すように、推奨サイズが何号であるかを表示する。また、図８に示すように、推奨サイズの表示画面に「やり直す」ボタンを設け、再度、取得部２８による入力を可能にする。再度の入力を可能にすることで、推奨サイズの装用感に問題がある場合に、改めてサイズを調整することができる。なお、やり直す場合には、前回の入力項目を保持した状態とする。
【００３５】
＜第一の実施形態に係る作用＞
【００３６】
図９は、衣類選定装置１０によって実行される処理ルーチンの一例を示す図である。図９を参照して、衣類選定装置１０の作用を説明する。
【００３７】
ステップＳ１００において、取得部２８は、着用者の身体情報、属性、および用途の各々を所定の順序で取得する。
【００３８】
ステップＳ１０２において、選定部３０は、着用者の身体情報、属性、および用途の各々をデータ記憶部２２に記憶された学習済みモデルへの入力として、学習済みモデルから出力された衣類の推奨サイズを、着用者の衣類の推奨サイズとして決定する。
【００３９】
ステップＳ１０４において、表示部３２は、選定部３０で決定された衣類の推奨サイズを出力する。
【００４０】
ステップＳ１０６において、表示部３２は、取得部２８による取得をやり直すか否かを判定し、やり直す場合にはステップＳ１００に戻って処理を繰り返し、やり直さない場合には処理を終了する。
【００４１】
以上説明したように、第一の実施形態に係る衣類選定装置１０によれば、複数の項目を考慮して、関節用サポーター部を備える衣類の推奨サイズを提示することができる。
【００４２】
＜第二の実施形態に係るシステム構成＞
【００４３】
第二の実施形態について説明する。図１０は、第二の実施形態の衣類選定システムのシステム構成を示すブロック図である。図１０に示すように、衣類選定システム２００は、複数の端末２１０と衣類選定装置２２０とが、ネットワークＮを介して接続されている。第二の実施形態は、上記第一の実施形態の衣類選定装置１０と比較して、収集部２２８によってユーザごとに身体情報、属性、および用途の各々を収集し、衣類の推奨サイズを端末２１０に提示する点が異なっている。
【００４４】
端末２１０は、ユーザが所有するスマートフォン端末、および衣類の販売店舗に割り当てられたタブレット端末等である。端末２１０は、第一の実施形態の取得部２８および表示部３２と同様のインターフェイスを有する。当該インターフェイスにより、ユーザの身体情報、属性、および用途の各々を取得する。また当該インターフェイスにより、衣類選定装置２２０から受信した推奨サイズを表示する。端末２１０は、当該端末２１０に取得ごとに割り当てられた識別情報と共に身体情報、属性、および用途の各々を、衣類選定装置２２０に送信する。識別情報は、当該端末２１０の識別情報、および情報を取得したユーザの識別情報である。
【００４５】
衣類選定装置２２０の収集部２２８は、端末２１０の各々から、当該端末２１０の識別情報と、身体情報、属性、および用途の各々とを収集し、識別情報ごとに、身体情報、属性、および用途の各々をデータ記憶部２２に記憶する。選定部３０は、データ記憶部２２に記憶された識別情報ごとに、第一の実施形態と同様の処理により、ユーザの衣類の推奨サイズを決定する。送信部２３２は、識別情報が割り当てられている端末２１０に、当該識別情報について決定した衣類の推奨サイズを送信する。
【００４６】
＜第二の実施形態に係る作用＞
【００４７】
図１１は、第二の実施形態に係る衣類選定装置によって実行される処理ルーチンの一例を示す図である。図１１を参照して、衣類選定装置２２０の作用を説明する。
【００４８】
ステップＳ２００において、収集部２２８は、端末２１０の各々から、当該端末２１０の識別情報と、身体情報、属性、および用途の各々とを収集する。
【００４９】
ステップＳ２０２において、収集部２２８は、識別情報ごとに、身体情報、属性、および用途の各々をデータ記憶部２２に記憶する。
【００５０】
ステップＳ２０４において、選定部３０は、データ記憶部２２に記憶された識別情報ごとに、ユーザの身体情報、属性、および用途の各々をデータ記憶部２２に記憶された学習済みモデルへの入力として、学習済みモデルから出力された衣類の推奨サイズを、識別情報のユーザの衣類の推奨サイズとして決定する。なお、ステップＳ２０４の処理は、予め定めた所定の間隔（５分、１０分、または２０分等）で行えばよい。
【００５１】
ステップＳ２０６において、送信部２３２は、識別情報が割り当てられている端末２１０に、当該識別情報のユーザについて決定した衣類の推奨サイズを送信する。
【００５２】
以上説明したように、第一の実施形態に係る衣類選定装置１０によれば、複数の項目を考慮して、ユーザごとに関節用サポーター部を備える衣類の推奨サイズを提示することができる。
【００５３】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５４】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１０   衣類選定装置
２２   データ記憶部
２８   取得部
３０   選定部
３２   表示部
２００ 衣類選定システム
２１０ 端末
２２０ 衣類選定装置
２２８ 収集部
２３２ 送信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020149454.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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