(57)【要約】  【課題】、商品画像から該商品の特徴を自動的に抽出することにより、売れ行きやトレンドなどを自動分析することができる。【解決手段】商品画像から商品の色、形及び模様の少なくとも１つをキーワードタグ又は特徴量として抽出し、抽出されたキーワードタグ又は特徴量と、販売数又は価格を含む商品情報とを関連付けて商品データベースに保存する。ユーザデータベースにはユーザの購入履歴が保存されており、この購入履歴に基づいて趣味嗜好が類似するユーザをユーザ群として抽出する。商品データベースに保存された商品の中からユーザ群が購入した商品を抽出し、抽出した商品に対してキーワードタグ又は特徴量と商品情報とに基づいてトレンド値を算出し、トレンド値に基づいて商品の順位付けを行い、順位が上位の商品を画面に表示することにより、ユーザの購買意欲を惹起するような適切な商品の提案を行う。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の画像と、当該商品の販売情報とを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された商品の画像を解析して、当該商品の特徴量を算出する手段及び／又は当該商品の特徴を示すキーワードタグを作成する手段と、
前記取得手段により取得された販売情報と、当該販売情報に対応する商品の画像から前記特徴量を算出する手段により算出された特徴量及び／又は前記キーワードタグを作成する手段により作成されたキーワードタグとを関連付けて保存する商品データベースと、
前記特徴量及び／又はキーワードタグ毎にトレンド値を算出するトレンド値算出手段であって、同じ特徴量が算出された及び／又は同じキーワードタグが作成された全ての商品の販売情報の合計に基づく値をトレンド値として算出するトレンド値算出手段と、
前記トレンド値算出手段により算出されたトレンド値に基づいて、前記特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行う順位付け手段と、
前記順位付け手段により行われた順位付けの結果を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする商品分析装置。
【請求項２】
トレンド分析を希望する特定の情報に基づいて、前記商品データベースから前記特定の情報に含まれる特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は前記商品データベースから前記特定の情報に含まれるキーワードタグをキーワードタグ群として抽出する第１抽出手段を備え、
前記トレンド値算出手段は、前記第１抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出することを特徴とする請求項１に記載の商品分析装置。
【請求項３】
前記トレンド値算出手段は、前記販売情報に基づいて各商品毎のトレンド値を算出し、
前記順位付け手段は、前記トレンド値算出手段により算出された各商品毎のトレンド値に基づいて、前記順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に前記商品の順位付けを行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の商品分析装置。
【請求項４】
前記特徴量を算出する手段は、前記取得手段により取得された商品の画像に含まれる色を抽出し、該抽出した色のうち最も多く含まれる色を前記特徴量として算出し、
前記キーワードタグを作成する手段は、前記最も多く含まれる色を表すテキストを前記キーワードタグとして作成することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の商品分析装置。
【請求項５】
前記キーワードタグを作成する手段は、前記取得手段により取得された商品の画像からパターン認識により当該商品の形及び模様の少なくとも１つを抽出し、該抽出した商品の形及び模様の少なくとも１つを表すテキストを前記キーワードタグとして作成することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の商品分析装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載の商品分析装置と、
ユーザが購入した商品と、該商品の画像から前記特徴量を算出する手段により算出された特徴量及び／又は前記キーワードタグを作成する手段により作成されたキーワードタグを含む購入履歴とを関連付けて保存するユーザデータベースと、
前記ユーザデータベースに保存された購入履歴に基づいて、趣味嗜好が類似するユーザをユーザ群として抽出するユーザ群抽出手段と、
前記商品データベースから前記ユーザ群抽出手段により抽出されたユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は前記商品データベースから前記ユーザ群抽出手段により抽出されたユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグをキーワードタグ群として抽出し、かつ前記商品データベースから前記ユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量が算出された商品及び／又は前記ユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグが作成された商品を抽出する第２抽出手段と、
を備え、
前記トレンド値算出手段は、前記第２抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出し、かつ前記第２抽出手段により抽出された商品のトレンド値を算出し、
前記順位付け手段は、前記第２抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行い、かつ前記第２抽出手段により抽出された商品の順位付けを当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に行い、
前記出力手段は、前記順位付け手段により順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグのうちの上位所定の順位の特徴量及び／又はキーワードタグについて、前記順位付け手段により順位付けが行われた商品のうちの上位所定の順位の商品を前記商品データベースから取得し、前記取得した商品をユーザに提案する商品として出力することを特徴とする商品提案装置。
【請求項７】
所定のユーザの購入履歴を取得するユーザ購入履歴取得手段と、
前記ユーザ購入履歴取得手段により取得された購入履歴と、前記ユーザデータベースに保存された購入履歴とに基づいて、前記ユーザ群抽出手段により抽出されたユーザ群のなかから前記所定のユーザの属するユーザ群を指定するユーザ群指定手段と、
前記第２抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群の中から前記ユーザ群指定手段により指定されたユーザ群の特徴量群及び／又はキーワードタグ群を抽出し、かつ前記指定されたユーザ群の特徴量群に含まれる特徴量が算出された商品及び／又は前記指定されたユーザ群のキーワードタグ群に含まれるキーワードタグが作成された商品を抽出する第３抽出手段と、を備え、
前記トレンド値算出手段は、前記第３抽出手段より抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出し、かつ前記第３抽出手段により抽出された商品のトレンド値を算出し、
前記順位付け手段は、前記第３抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行い、かつ前記第３抽出手段により抽出された商品の順位付けを当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に行うことを特徴とする請求項６に記載の商品提案装置。
【請求項８】
前記順位付け手段により順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグのうちの上位所定の数の特徴量及び／又はキーワードタグに関連付けられた商品のうちの上位所定の順位の商品を前記商品データベースから取得し、前記ユーザ購入履歴取得手段により取得された所定のユーザの購入履歴に基づいて前記取得した商品の中から前記所定のユーザの購入履歴に含まれない商品を抽出する未購入商品抽出手段を備え、
前記出力手段は、前記未購入商品抽出手段により抽出された商品をユーザに提案する商品として出力することを特徴とする請求項７に記載の商品提案装置。
【請求項９】
商品の画像と、当該商品の販売情報とを取得するステップと、
前記取得された商品の画像を解析して、当該商品の特徴量を算出する及び／又は当該商品の特徴を示すキーワードタグを作成するステップと、
前記取得された販売情報と、当該販売情報に対応する商品の画像から前記特徴量を算出するステップにより算出された特徴量及び／又は前記キーワードタグを作成するステップにより作成されたキーワードタグとを関連付けて商品データベースに保存するステップと、
前記特徴量及び／又はキーワードタグ毎にトレンド値を算出するステップであって、同じ特徴量が算出された及び／又は同じキーワードタグが作成された全ての商品の販売情報の合計に基づく値をトレンド値として算出するステップと、
前記算出されたトレンド値に基づいて、前記特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行うステップと、
前記順位付けの結果を出力するステップと、
を含むことを特徴とする商品分析方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の商品分析方法を演算装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は商品分析装置、商品提案装置、商品分析方法及びプログラムに係り、特に画像の特徴に基づいて分析を行う商品分析装置、商品提案装置、商品分析方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、どの商品がどの位売れているのか等のトレンドを把握したいというニーズは数多くあった。特許文献１は、そのニーズを満たすための手法の一つであり、商品にICタグを付け、店舗内の売れ行きを管理するという内容が開示されている。また、特許文献２には、検索対象からキーワードやパターンを抽出し、抽出したキーワード等に基づいた検索を行うことにより、簡便に情報管理を行うという内容が開示されている。
【０００３】
また、インターネットサイトにおいては、上記のような方法により、売れ行きの高い商品を消費者へ提示し、さらなる購買へつなげるといった手法も数多く見られる。
【特許文献１】特開２００１−１８３０５１号公報
【特許文献２】特開２００４−１４５５８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１，２に記載されたような方法を用いて、単に各商品の売れ行きを検索、管理するだけでは、割引額などのその商品だけに特化した理由で売れ行きが上下してしまうため、ある分野全体における売れ筋の傾向をつかむことはできない。
【０００５】
例えば、各商品の売れ行きに基づいて、売れ行きの高い商品を消費者へ提示する場合を考える。大ヒット商品が売れ切れてしまうということはよくあることだが、売り切れた商品を提案しても意味が無いため、さらなる購買へつなげるためには、別の商品を提案する必要がある。しかしながら、単に大ヒット商品の人気があっただけで、同種の商品全体としては注目されていなかった場合は、いくら別の類似商品を提案したとしても、購買にはつながらない。
【０００６】
そこで、購買につながる商品、すなわち売れている商品群を調べるためには、各商品のカテゴリや特徴ごとに売れ行きを調べる必要がある。しかしながら、各商品のカテゴリや特徴を管理者が決定する場合には、一定のルールを保つことは難しい。以下に具体的な例を示す。
【０００７】
図１３は、商品名称に関する問題点である。図１３（ａ）は「ニットパーカワンピース」という名称が付けられた商品の一例であり、（ｂ）は「ボートネックコクーンチュニック」という名称が付けられた商品の一例であり、（ｃ）は「ロングニット」という名称が付けられた商品の一例である。
【０００８】
図１３（ａ）〜（ｃ）に示した３つの商品は互いに似通った形をしているが、商品名称に共通点は一切ない。特に、商品名の最後は商品のカテゴリを示すことが多いが、この３つの商品を商品名称からカテゴリに分類すると、これだけ似た形をしているにも関わらず、全て異なるカテゴリに属することになってしまう。
【０００９】
図１４は、色に関する問題点である。図１４（ａ）は「ターコイズ」という色がタグとして付けられた商品の一例であり、（ｂ）、（ｃ）は「ブルー」という色がタグとして付けられた商品の一例である。
【００１０】
図１４によれば、（ａ）に示す商品の色と（ｂ）に示す商品の色とが似ていることは明らかであるが、タグとして管理者に手動で付けられた色を見ると、中央の商品は、右側の商品と同じ色だということになってしまう。
【００１１】
図１４は単色の場合を例に示したが、複数色になると更に複雑となる。商品に複数色が含まれる場合の例を図１５に示す。図１５（ａ）は、白、淡いグレー、淡いピンクの三色の格子柄が含まれた白地のセーターであり、（ｂ）は、濃いグレー、黒、濃いピンクの三色の格子柄が含まれた濃いグレー地のセーターである。
【００１２】
図１５は、いずれもピンクが格子柄を含んでいるが、（ａ）に示す商品には、商品全体を占める割合の大きい「ホワイト」というタグが付けられているのに対し、（ｂ）に示す商品には、面積としては小さくても、特徴的な色である「ピンク」というタグが付けられている。すなわち、地色が異なるが格子柄が同じ色のセーターに同じ色のタグがつけられたり、地色が同じセーターに異なる色のタグが付けられたりするということになってしまう。
【００１３】
このような差は、メーカーやブランドの違いから生じるのではない。同じブランドでも、ひどいときは同じ商品でも、名称やタグの付け方に違いが出てしまっている。すなわち、上記のような名称やタグの違いは、手動で名称やタグをつけることにより発生するものであり、したがって手動で名称やタグをつける場合には適切な類似商品の提案を行なうことはできない。これは、見た目が重要視される分野（アパレル、インテリアなど）において、特に問題となる。
【００１４】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、商品画像から該商品の特徴を自動的に抽出することにより、売れ行きやトレンドなどを自動分析することができる商品分析装置、商品提案装置、商品分析方法及びプログラム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】
【００１５】
請求項１に記載の商品分析装置は、商品の画像と、当該商品の販売情報とを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された商品の画像を解析して、当該商品の特徴量を算出する手段及び／又は当該商品の特徴を示すキーワードタグを作成する手段と、前記取得手段により取得された販売情報と、当該販売情報に対応する商品の画像から前記特徴量を算出する手段により算出された特徴量及び／又は前記キーワードタグを作成する手段により作成されたキーワードタグとを関連付けて保存する商品データベースと、前記特徴量及び／又はキーワードタグ毎にトレンド値を算出するトレンド値算出手段であって、同じ特徴量が算出された及び／又は同じキーワードタグが作成された全ての商品の販売情報の合計に基づく値をトレンド値として算出するトレンド値算出手段と、前記トレンド値算出手段により算出されたトレンド値に基づいて、前記特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行う順位付け手段と、前記順位付け手段により行われた順位付けの結果を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１６】
請求項１に記載の商品分析装置によれば、取得した商品の画像を解析して、当該商品の特徴量を算出する手段及び／又は当該商品の特徴を示すキーワードタグを作成し、商品の販売情報と、当該商品の画像から算出された特徴量及び／又は作成されたキーワードタグとを関連付けて商品データベースに保存する。同じ特徴量が算出された及び／又は同じキーワードタグが作成された全ての商品の販売情報の合計に基づく値をトレンド値として特徴量及び／又はキーワードタグ毎に算出し、特徴量及び／又はキーワードタグ毎に算出されたトレンド値に基づいて特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行い、その結果を出力する。これにより、ばらつきのない所定の基準に基づいて、特徴量を算出し、及び／又はキーワードタグを作成することができる。また、特徴量の算出及び／又はキーワードタグの作成の基準にばらつきがないため、類似する特徴を持つ商品（類似商品）を的確に抽出することができる。また、特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行うことで、類似する特徴を持つ商品（類似商品）毎に順位付けを行うことができ、トレンドの把握が可能となる。
【００１７】
請求項２に記載の商品分析装置は、請求項１に記載の商品分析装置において、トレンド分析を希望する特定の情報に基づいて、前記商品データベースから前記特定の情報に含まれる特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は前記商品データベースから前記特定の情報に含まれるキーワードタグをキーワードタグ群として抽出する第１抽出手段を備え、前記トレンド値算出手段は、前記第１抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出することを特徴とする。
【００１８】
請求項２に記載の商品分析装置によれば、トレンド分析を希望する特定の情報（例えば、色、形、模様など）に基づいて、商品データベースから特定の情報に含まれる特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は商品データベースから特定の情報に含まれるキーワードタグをキーワードタグ群として抽出する。例えば、色でトレンド分析をしたい場合には、商品データベースから色の情報を含む特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は色の情報を含むキーワードタグをキーワードタグ群として抽出する。そして、抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出し、算出されたトレンド値に基づいて特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行う。これにより、真のトレンド把握が可能となる。
【００１９】
請求項３に記載の商品分析装置は、請求項１又は２に記載の商品分析装置において、前記トレンド値算出手段は、前記販売情報に基づいて各商品毎のトレンド値を算出し、前記順位付け手段は、前記トレンド値算出手段により算出された各商品毎のトレンド値に基づいて、前記順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に前記商品の順位付けを行うことを特徴とする。
【００２０】
請求項３に記載の商品分析装置によれば、販売情報に基づいて各商品毎にトレンド値を算出し、算出されたトレンド値に基づいて、特徴量及び／又はキーワードタグ毎に商品の順位付けを行う。これにより、自動的に商品の順位付けを行うことができる。また、商品の順位付けを特徴量及び／又はキーワードタグ毎に行うため、更に細かいトレンドの把握が可能となる。
【００２１】
請求項４に記載の商品分析装置は、請求項１から３のいずれかに記載の商品分析装置において、前記特徴量を算出する手段は、前記取得手段により取得された商品の画像に含まれる色を抽出し、該抽出した色のうち最も多く含まれる色を前記特徴量として算出し、前記キーワードタグを作成する手段は、前記最も多く含まれる色を表すテキストを前記キーワードタグとして作成することを特徴とする。
【００２２】
請求項４に記載の商品分析装置によれば、商品の画像に含まれる色のうち最も多く含まれる色を特徴量として算出し、商品の画像に含まれる色のうち最も多く含まれる色を表すテキストをキーワードタグとして作成する。これにより、商品の色を特徴量及び／又はキーワードタグとして用いることができる。
【００２３】
請求項５に記載の商品分析装置は、請求項１から３のいずれかに記載の商品分析装置において、前記キーワードタグを作成する手段は、前記取得手段により取得された商品の画像からパターン認識により当該商品の形及び模様の少なくとも１つを抽出し、該抽出した商品の形及び模様の少なくとも１つを表すテキストを前記キーワードタグとして作成することを特徴とする。
【００２４】
請求項５に記載の商品分析装置によれば、商品の画像からパターン認識により商品の形及び模様の少なくとも１つを抽出し、抽出した形及び模様の少なくとも１つを表すテキストをキーワードタグとして作成する。これにより、商品の形や模様をキーワードタグとして用いることができる。
【００２５】
請求項６に記載の商品提案装置は、請求項１から５のいずれかに記載の商品分析装置と、ユーザが購入した商品と、該商品の画像から前記特徴量を算出する手段により算出された特徴量及び／又は前記キーワードタグを作成する手段により作成されたキーワードタグを含む購入履歴とを関連付けて保存するユーザデータベースと、前記ユーザデータベースに保存された購入履歴に基づいて、趣味嗜好が類似するユーザをユーザ群として抽出するユーザ群抽出手段と、前記商品データベースから前記ユーザ群抽出手段により抽出されたユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は前記商品データベースから前記ユーザ群抽出手段により抽出されたユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグをキーワードタグ群として抽出し、かつ前記商品データベースから前記ユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量が算出された商品及び／又は前記ユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグが作成された商品を抽出する第２抽出手段と、を備え、前記トレンド値算出手段は、前記第２抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出し、かつ前記第２抽出手段により抽出された商品のトレンド値を算出し、前記順位付け手段は、前記第２抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行い、かつ前記第２抽出手段により抽出された商品の順位付けを当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に行い、前記出力手段は、前記順位付け手段により順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグのうちの上位所定の順位の特徴量及び／又はキーワードタグについて、前記順位付け手段により順位付けが行われた商品のうちの上位所定の順位の商品を前記商品データベースから取得し、前記取得した商品をユーザに提案する商品として出力することを特徴とする。
【００２６】
請求項６に記載の商品提案装置によれば、ユーザデータベースに保存された購入履歴に基づいて趣味嗜好が類似するユーザをユーザ群として抽出し、商品データベースからユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は商品データベースからユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグをキーワードタグ群として抽出し、抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出する。また、ユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量が算出された商品及び／又はユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグが作成された商品を抽出し、抽出された商品の順位付けを当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に行う。そして、当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグのうちの上位所定の順位の特徴量及び／又はキーワードタグについて、当該順位付けが行われた商品のうちの上位所定の順位の商品を商品データベースから取得し、取得した商品をユーザに提案する商品として出力する。これにより、ユーザ群毎に指標及び商品の順位付けを行うことができる。また、ユーザ群毎に出力商品を決定するため、現在のトレンドに合致し、ユーザの購買意欲を惹起するような適切な商品の提案をすることができる。
【００２７】
請求項７に記載の商品提案装置は、請求項６に記載の商品提案装置において、所定のユーザの購入履歴を取得するユーザ購入履歴取得手段と、前記ユーザ購入履歴取得手段により取得された購入履歴と、前記ユーザデータベースに保存された購入履歴とに基づいて、前記ユーザ群抽出手段により抽出されたユーザ群のなかから前記所定のユーザの属するユーザ群を指定するユーザ群指定手段と、前記第２抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群の中から前記ユーザ群指定手段により指定されたユーザ群の特徴量群及び／又はキーワードタグ群を抽出し、かつ前記指定されたユーザ群の特徴量群に含まれる特徴量が算出された商品及び／又は前記指定されたユーザ群のキーワードタグ群に含まれるキーワードタグが作成された商品を抽出する第３抽出手段と、を備え、前記トレンド値算出手段は、前記第３抽出手段より抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出し、かつ前記第３抽出手段により抽出された商品のトレンド値を算出し、前記順位付け手段は、前記第３抽出手段により抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行い、かつ前記第３抽出手段により抽出された商品の順位付けを当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に行うことを特徴とする。
【００２８】
請求項７に記載の商品提案装置によれば、所定のユーザの購入履歴と、ユーザデータベースに保存された購入履歴とに基づいて、ユーザ群のなかから所定のユーザの属するユーザ群を指定する。商品データベースから所定のユーザの属すユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量を特徴量群として抽出し、及び／又は商品データベースから所定のユーザの属すユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグをキーワードタグ群として抽出し、抽出された特徴量群及び／又はキーワードタグ群に含まれる特徴量及び／又はキーワードタグのトレンド値を算出する。また、所定のユーザの属すユーザ群の購入履歴に含まれる特徴量が算出された商品及び／又はユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグが作成された商品を抽出し、抽出された商品の順位付けを当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグ毎に行う。そして、当該順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグのうちの上位所定の順位の特徴量及び／又はキーワードタグについて、当該順位付けが行われた商品のうちの上位所定の順位の商品を商品データベースから取得し、取得した商品をユーザに提案する商品として出力する。これにより、特定のユーザの趣味嗜好に合致し、かつトレンドに沿った商品の提案をすることができる。そのため、ユーザの購買意欲を惹起する商品を提案することができる。
【００２９】
請求項８に記載の商品提案装置は、請求項７に記載の商品提案装置において、前記順位付け手段により順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグのうちの上位所定の数の特徴量及び／又はキーワードタグに関連付けられた商品のうちの上位所定の順位の商品を前記商品データベースから取得し、前記ユーザ購入履歴取得手段により取得された所定のユーザの購入履歴に基づいて前記取得した商品の中から前記所定のユーザの購入履歴に含まれない商品を抽出する未購入商品抽出手段を備え、前記出力手段は、前記未購入商品抽出手段により抽出された商品をユーザに提案する商品として出力することを特徴とする。
【００３０】
請求項８に記載の商品提案装置によれば、順位付けが行われた特徴量及び／又はキーワードタグのうちの上位所定の数の特徴量及び／又はキーワードタグに関連付けられた商品のうちの上位所定の順位の商品の中から、所定のユーザの購入履歴に基づいて所定のユーザの購入履歴に含まれない商品を抽出し、この商品をユーザに提案する商品として出力する。これにより、ユーザの購買意欲を惹起する商品を提案することができる。
【００３１】
請求項９に記載の商品分析方法は、商品の画像と、当該商品の販売情報とを取得するステップと、前記取得された商品の画像を解析して、当該商品の特徴量を算出する及び／又は当該商品の特徴を示すキーワードタグを作成するステップと、前記取得された販売情報と、当該販売情報に対応する商品の画像から前記特徴量を算出するステップにより算出された特徴量及び／又は前記キーワードタグを作成するステップにより作成されたキーワードタグとを関連付けて商品データベースに保存するステップと、前記特徴量及び／又はキーワードタグ毎にトレンド値を算出するステップであって、同じ特徴量が算出された及び／又は同じキーワードタグが作成された全ての商品の販売情報の合計に基づく値をトレンド値として算出するステップと、前記算出されたトレンド値に基づいて、前記特徴量及び／又はキーワードタグの順位付けを行うステップと、前記順位付けの結果を出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【００３２】
請求項１０に記載のプログラムは、請求項９に記載の商品分析方法を演算装置に実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、商品画像から該商品の特徴を自動的に抽出することにより、売れ行きやトレンドなどを自動分析することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
＜第１の実施の形態＞
図１は、第１の実施の形態に係るトレンド分析装置１の全体構造の概略図である。トレンド分析装置１は、主として、制御部１０と、入出力部１１と、メモリ制御部１２と、商品ＤＢ（データベース）１３と、ＤＢ（データベース）管理部１４と、画像管理部１５と、デコーダ・エンコーダ１６と、特徴量抽出部１７と、トレンド値算出部１８と、出力商品決定部１９とで構成される。
【００３５】
制御部１０は、トレンド分析装置１の全体の動作を統括制御する制御手段として機能するとともに、各種の演算処理を行う演算手段として機能する。また、制御部１０はメモリ空間を有し、メモリ空間は、制御部１０が実行する制御プログラムであるファームウェア、制御に必要な各種データ等を記憶し、かつ制御部１０の作業用領域として利用される。
【００３６】
メモリ制御部１２は、図示しないメモリの読み書きを制御する。
【００３７】
商品ＤＢ１３は、商品の画像（以下、商品画像という）と、商品の入庫数、在庫数、販売数、商品の価格などの販売情報、商品の説明、販売時期、商品名、ブランドなどを含む商品情報と、特徴量抽出部１７（後に詳述）において該商品画像から抽出された特徴量やキーワードタグとを関連付けて保存する。商品画像及び商品情報は、図示しないネットワーク等を介して商品ＤＢ１３に入力される。商品ＤＢ１３に保存された各種データは、ＤＢ管理部１４により読み書き等が管理される。
【００３８】
画像管理部１５は、ＤＢ１３から取得した画像データなどの一時記憶領域として利用される。画像管理部１５に一時的に記憶された画像データは、デコーダ・エンコーダ１６によりデコードされ、特徴量抽出部１７に入力される。
【００３９】
特徴量抽出部１７は、画像管理部１５から入力された画像データからキーワードタグや特徴量を抽出する。キーワードタグ、特徴量としては、商品の色、形、模様などを用いることができる。特徴量抽出部１７で算出されたキーワードタグや特徴量は、制御部１０及びＤＢ管理部１４を介して商品ＤＢ１３に保存される。特徴量抽出部１７で特徴量やキーワードタグを抽出する方法については後に詳述する。
【００４０】
トレンド値算出部１８は、特徴量抽出部１７において抽出された特徴量やキーワードタグと、商品ＤＢ１３に保存された商品情報とに基づいて、商品の総合的な評価を表すトレンド値を商品毎に算出する。トレンド値算出部１８でトレンド値を算出する方法については後に詳述する。
【００４１】
出力商品決定部１９は、トレンド値算出部１８により算出されたトレンド値などに基づいて、入出力部１１から出力する商品を決定する。出力商品決定部２４が出力する商品を決定する方法については、後に詳述する。出力商品決定部１９において決定された出力商品は、入出力部１１から出力される。
【００４２】
以上のように構成されたトレンド分析装置１の作用について説明する。まず、図２を用いて、商品ＤＢ１３に商品を登録する処理の流れについて説明する。
【００４３】
まず制御部１０は、ＤＢ管理部１４を介して商品ＤＢ１３から商品画像を取得し、画像管理部１５に出力する。画像管理部１５はデコーダ・エンコーダ１６によりデコードされた画像データを特徴量抽出部１７に出力し、特徴量抽出部１７は入力された画像データを読み込む（ステップＳ１０）。
【００４４】
特徴量抽出部１７は、入力された画像データからキーワードタグや特徴量を抽出する（ステップＳ１１）。特徴量抽出部１７は、キーワードタグまたは特徴量として、商品画像から以下のようにして商品の代表色・形・模様を抽出する。
【００４５】
特徴量抽出部１７は、商品画像から背景を除去し、背景が除去された画像データに最も多く含まれる色を代表色として抽出する。色は、通常、３次元のＲＧＢ空間で表現されるが、図３に示すように、本実施の形態においては色を１次元で表現する。特徴量抽出部１７は、以下のようにして１次元のヒストグラムを作成する。
【００４６】
まず、背景が除去された画像データ、すなわち衣服領域に含まれる各ピクセルのＲＧＢ値を各ピクセル毎に取得し、取得された各ピクセル毎のＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換する。ＨＳＶとは、色をＨ(Ｈｕｅ：色相)、Ｓ(Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ：彩度)、Ｖ(Ｖａｌｕｅ：明度)で表す色空間である。
【００４７】
次に、ＨＳＶ空間を所定の色領域に分けて、各色領域のピクセル数を数え、その結果をヒストグラム化する。
【００４８】
そして、以下に示す関数を用いて重み付きヒストグラムを生成する。数式１において、Ａ，Ｂ，Ｃは定数であり、f(h,s,v)は重み付け前のヒストグラムであり、f’(h,s,v)は重み付け後のヒストグラムである。
【００４９】
【数１】
2010055391.tif 000003
【００５０】
これにより、図３に示すようなヒストグラムが作成され、このヒストグラムから代表色を抽出する。代表色の抽出方法としては以下の２つの方法が考えられるが、いずれの方法を用いて代表色の抽出を行ってもよい。
【００５１】
方法１：f’(h,s,v)の極大値のうち、値の大きいＮ個の色を代表色とする。
【００５２】
方法２：f(h,s,v)の極大値のうちの最大値の色を第１の代表色と定める。代表色を複数定める場合には、代表色として選出した色の近似色を除いた中で最大値を取る色を次の代表色に定める、という作業を所望の数の代表色が抽出されるまで繰り返す。
【００５３】
本実施の形態では、f(h,s,v)の極大値のうちの最大値の色を代表色と定める。図３に示す例においては、色１（黒塗り部）の度数より色２（網かけ部）の度数が多いため、色２が代表色として抽出される。
【００５４】
特徴量抽出部１７は、このようにして抽出された代表色の絶対値（図３に示すヒストグラムの横軸の値）を特徴量とする。また、特徴量抽出部１７は、このようにして抽出された代表色の色名（例えば色２）をキーワードタグとして作成する。
【００５５】
特徴量抽出部１７は、商品画像をパターンマッチングすることにより、商品の形、模様を抽出する。パターンマッチングは様々な公知の技術を用いることができるため、詳細な説明は省略する。特徴量抽出部１７は、このようにして抽出された形（例えば台形スカート）や模様（例えば無地）をキーワードタグとして作成する。キーワードタグとなる言葉は、管理者などにより、複数の階層別に予め特徴量抽出部１７にパターンと関連付けて保存されている。特徴量抽出部１７は、抽出されたパターンに基づいて、予め設定された言葉の中から各階層毎に最適な言葉を選択して、その言葉をキーワードタグとして作成する。例えば、図３に示す商品画像の場合には、形に基づいたキーワードタグとして、最上位の階層のキーワードタグ「婦人服」、２番目の階層のキーワードタグ「スカート」、３番目のキーワードタグ「台形スカート」が作成される。
【００５６】
特徴量抽出部１７は、このようにして抽出された特徴量やキーワードタグを制御部１０へ出力する。制御部１０は、ＤＢ管理部１４を介して特徴量やキーワードタグを商品ＤＢ１３に出力する。商品ＤＢ１３は、入力された特徴量やキーワードタグを、当該特徴量やキーワードタグが抽出された商品画像に対応する商品の商品情報と関連付けて記憶する（ステップＳ１２）。これにより、商品ＤＢ１３に商品が登録される。
【００５７】
制御部１０は、全ての商品の登録が完了したか、すなわち商品ＤＢ１３に商品画像及び商品情報が入力された全ての商品について、特徴量やキーワードタグの抽出処理（ステップＳ１１）及び商品ＤＢ１３への登録処理（ステップＳ１２）が終了したかどうかを判断する（ステップＳ１３）。
【００５８】
商品ＤＢ１３に商品画像及び商品情報が入力された全ての商品について特徴量やキーワードタグの抽出処理（ステップＳ１１）及び商品ＤＢ１３への登録処理（ステップＳ１２）が終了していない場合には、商品画像を読み込むステップ（ステップＳ１０）へ戻り、再度ステップＳ１０〜Ｓ１２の処理を行う。
【００５９】
商品ＤＢ１３に商品画像及び商品情報が入力された全ての商品について特徴量やキーワードタグの抽出処理（ステップＳ１１）及び商品ＤＢ１３への登録処理（ステップＳ１２）が終了した場合には、処理を終了する。
【００６０】
これにより、商品ＤＢ１３に商品を登録する処理を終了する。次に、図４を用いて、商品ＤＢ１３に登録された商品の中から出力商品を決定する処理について決定する処理について説明する。
【００６１】
制御部１０は、商品ＤＢ１３に登録された商品の中からトレンド値を算出したい商品群を指定する（ステップＳ１４）。商品群の指定は、入出力部１１を介して特徴量やキーワードタグが制御部１０に入力されることにより行われる。ステップＳ１４において、特徴量である代表色の絶対値が制御部１０に入力された場合には、制御部１０は特徴量抽出部１７に特徴量を出力し、特徴量抽出部１７は入力された特徴量に対応するキーワードタグ（例えば色２）を制御部１０に出力する。特徴量抽出部１７において、特徴量に対応するキーワードタグを作成する時に、特徴量に所定の範囲を設けるようにすれば、類似する特徴を持つ商品（類似商品）を的確に抽出することができる。
【００６２】
特徴量抽出部１７や入出力部１１からキーワードタグが制御部１０に入力されると、商品ＤＢ１３に登録された商品の中から入力されたキーワードタグが付けられた商品を商品群として指定する。例えば、「婦人服」というキーワードが制御部１０に入力された場合には、制御部１０は、商品ＤＢ１３に登録された商品の中から「婦人服」というキーワードタグが付けられた商品群を指定する。
【００６３】
なお、ステップＳ１４において、特徴量やキーワードタグが入力されない場合、すなわち商品群を指定しない場合には、商品ＤＢ１３に登録された全ての商品が選択されたものとする。
【００６４】
トレンド値算出部１８は、ステップＳ１４において指定された商品群に属する全ての商品に対して、商品ＤＢ１３に登録された商品の商品情報に基づいて、キーワードタグ毎にトレンド値を算出する（ステップＳ１５）。トレンド値としては、例えば、（１）一定期間内に売れた商品の絶対数、（２）一定期間内に売れた商品の合計金額、（３）一定期間内に売れた商品の数と入荷数との比、（４）上記（１）〜（３）の組み合わせ（（１）〜（３）の重み付け加算）などを用いることができる。
【００６５】
例えば、ステップＳ１４で「婦人服」というキーワードタグが付けられた商品群が指定された場合には、トレンド値算出部１８は、キーワードタグ「婦人服」より１つ下の階層（以下、２番目の階層という）のキーワードタグ、例えば「エナメル」「ブーティ」、「レース」、「バイカラー」、「幾何学模様」「チェック」毎にトレンド値の総和を算出する。トレンド値として（１）一定期間内に売れた商品の絶対数を用いる場合には、トレンド値算出部１８は、２番目の階層のキーワードタグが作成された全ての商品の一定期間内に売れた商品の絶対数の合計をトレンド値として算出する。
【００６６】
また、商品群のすべての商品についてもトレンド値を算出する。トレンド値として（１）一定期間内に売れた商品の絶対数を用いる場合には、一定期間内に売れた商品の絶対数をその商品のトレンド値とする。
【００６７】
出力商品決定部１９は、ステップＳ１５で算出されたトレンド値に基づいて、出力する商品、商品数、出力順位等を決定する（ステップＳ１６）。すなわち、出力商品決定部１９は、トレンド値が上位所定の順位以内のキーワードタグを出力するキーワードタグとして決定し、決定したキーワードタグをトレンド値が高い順に出力する。また、出力すると決定されたキーワードタグが作成された商品のうち、トレンド値が上位所定の順位以内の商品を出力する商品として決定し、決定した商品をキーワードタグ毎にトレンド値が高い順に出力する。
【００６８】
例えば、ステップＳ１６の具体的な方法について、ステップＳ１４において「婦人服」のキーワードタグが入力され、ステップＳ１５で一定期間内に売れた商品の絶対数に基づいたトレンド値が算出された場合には、出力商品決定部１９は、２番目の階層のキーワードタグが付けられた商品群のうち、トレンド値が１番〜３番となるキーワードタグを、トレンド値が１番〜３番の順に出力する。そして、出力商品決定部１９は、トレンド値が１番〜３番となるキーワードタグが付けられた商品群のそれぞれについて、トレンド値が１番〜３番の商品を出力する商品とし、トレンド値１番〜３番の順番で出力する。
【００６９】
これにより、商品ＤＢ１３に登録された商品の中から出力商品を決定する処理を終了する。制御部１０は、出力する商品として決定された商品画像や商品情報を出力商品決定部１９から取得し、入出力部１１に入力する。入出力部１１は、この結果を外部の表示手段などに出力する。
【００７０】
この出力した結果は図５に示すように表示される。これは、店舗端末などに表示される業務用管理ツールの表示例である。
【００７１】
図５に示すように、婦人服について、２番目の階層のキーワードタグのトレンド値の総和が１番〜３番となるキーワードタグ毎に分類が行われる。そして、それぞれのキーワードタグについて、トレンド値が１番〜３番となる商品名が表示される。このように、ただ売れ筋商品を提示するのではなく、キーワードタグと、そのキーワードタグが付けられた商品の商品情報とを合わせて表示することにより、商品の売れ行きやトレンド、人気商品などを適切に把握することができる。なお、図５に示す例においては、業務用であるため商品名を表示したが、商品画像を表示してもよい。
【００７２】
本実施の形態によれば、商品画像から該商品の特徴を自動的に抽出するため、商品の特徴の判断にばらつきがなく、類似する特徴を持つ商品（類似商品）を的確に抽出することができる。
【００７３】
また、本実施の形態によれば、類似商品を的確に抽出できるため、現在のトレンドに合致した適切な類似商品の提案をすることができる。
【００７４】
なお、本実施の形態では、商品画像から抽出した特徴量やキーワードタグを用いて商品群の指定（ステップＳ１４）などの処理を行ったが、客観的な判断が容易なものであれば、自動的に抽出した特徴量やキーワードタグに加えて、手動で入力したキーワードタグをつけるようにしてもよい。例えば、服の場合には、素材（綿、麻など）は個人の主観によらず、客観的な判断が可能であるが、商品画像からキーワードタグとして抽出するのは難しい。そのため、素材に関しては手動で入力したキーワードタグをつけることにより、類似商品をより的確に抽出することができる。
【００７５】
また、本実施の形態では、特徴量抽出部１７において、予め設定された言葉の中から各階層毎に最適な言葉を選択してその言葉をキーワードタグとして設定したが、キーワードタグの設定はこれに限らない。
【００７６】
例えば、形に基づいたキーワードタグに加えて、模様に基づいたキーワードタグ「無地」や、色に基づいたキーワードタグ「ベージュ」を付けるようにしてもよいし、形に基づいたキーワードタグに加えて特徴量を付けるようにしてもよい。また、模様に基づいたキーワードタグや色に基づいたキーワードタグについても複数の階層毎のキーワードタグを付けるようにしてもよい。
【００７７】
また、同一の商品画像から「台形スカート」、「プリーツスカート」のように、２以上の特徴が抽出された場合には、同じ階層のキーワードタグを複数つけるようにしてもよい。
【００７８】
また、本実施の形態では、出力商品決定部１９において、一定期間内に売れた商品の絶対数に基づいたトレンド値と、キーワードタグとを用いて出力商品を決定した場合を例に説明したが、トレンド値と商品情報（例えば、商品の価格、ブランドなど）とに基づいて出力商品を決定するようにしてもよい。トレンド値と商品の価格（例えば、価格の安い順）とに基づいて出力商品を決定した場合には、トレンドに合致し、かつ価格の安い商品を出力することができる。また、トレンド値とブランドとに基づいて出力商品を決定した場合には、トレンドに合致するのみでなく、ブランドに特有に条件を加味して商品を出力することができる。
【００７９】
＜第２の実施の形態＞
第２の実施の形態は、ユーザの購入履歴を取得し、購入履歴に応じてユーザの趣味嗜好に合致した商品を提案するものである。以下、第２の実施の形態の商品リコメンド装置２について説明する。なお、第１の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００８０】
図６は、第２の実施の形態に係る商品リコメンド装置２の全体構造の概略図である。商品リコメンド装置２は、主として、制御部１０と、入出力部１１と、メモリ制御部１２と、商品ＤＢ（データベース）１３と、画像管理部１５と、デコーダ・エンコーダ１６と、特徴量抽出部１７と、トレンド値算出部１８と、出力商品決定部１９と、ユーザＤＢ（データベース）２０と、ＤＢ（データベース）管理部２１と、ユーザ群抽出部２２とで構成される。
【００８１】
ユーザＤＢ２０は、ユーザ名、ユーザＩＤ、生年月日、性別などのユーザに関する情報と、当該ユーザが購入した商品の商品情報（以下、購入履歴という）とを関連付けて保存する。ユーザに関する情報及び購入履歴は、図示しないネットワーク等を介してユーザＤＢ２０に入力される。
【００８２】
ＤＢ（データベース）管理部２１は、商品ＤＢ１３及びユーザＤＢ２０に保存された各種データの読み書き等を管理する。
【００８３】
ユーザ群抽出部２２は、ユーザＤＢ２０に保存されたユーザから趣味嗜好が類似するユーザをユーザ群として抽出する。ユーザ群としては、例えば、購入履歴に含まれる所定のキーワードタグの割合が所定の閾値以上であるユーザ群（ワンピースの購入が多いユーザ群など）、特徴量が所定の範囲内にあるユーザ群（所定の色を好んで購入するユーザ群など）、購入平均金額が所定の範囲内又は所定の閾値以上にあるユーザ群（高級品の購入が多いユーザ群など）、所定の範囲内の年齢のユーザ群（ギャル系ブランドの購入が多いユーザ群など）などが挙げられる。ユーザ群抽出部２２がユーザ群を抽出する方法については、後に詳述する。
【００８４】
以上のように構成された商品リコメンド装置２の作用について説明する。商品ＤＢ１３に商品を登録する処理の流れについては、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略し、商品ＤＢ１３に登録された商品の中からユーザの趣味嗜好に合致した商品を提案する商品として決定する処理について、図７を用いて説明する。
【００８５】
ユーザ群抽出部２２は、ユーザＤＢ２０に保存された購入履歴、例えば、特徴量、キーワードタグ、ブランド、購入金額等に基づいて、ユーザＤＢ２０にユーザに関する情報及び購入履歴が保存されたユーザから、趣味嗜好が類似するユーザをユーザ群として抽出する（ステップＳ２１）。ユーザ群を抽出するために必要な情報は、入出力部１１を介してキーワードタグや特徴量が制御部１０に入力されることにより行われる。
【００８６】
女性服をターゲットにトレンド分析を行う場合を例に、ユーザ群抽出部２２がユーザ群を抽出する方法（ステップＳ２１）の詳細について説明する。入出力部１１を介して「女性」というキーワードが制御部１０に入力されると、制御部１０は、ユーザＤＢに登録された女性のユーザを女性のユーザ群として抽出する。
【００８７】
更に、女性のユーザ群の下の階層のユーザ群として、高校生、大学生、フェミニン系ＯＬ及びクール系ＯＬを抽出する。入出力部１１を介して「高校生」というキーワードが制御部１０に入力されると、制御部１０は、ユーザＤＢに登録された生年月日より、女性のユーザ群の中から高校生を抽出し、これを高校生のユーザ群とする。
【００８８】
しかしながら、大学生、ＯＬは年齢層が同じであるため、生年月日を用いて抽出を行うことはできない。そのため、購入履歴を用いて大学生、ＯＬの抽出を行う。例えば、購入履歴に大学生向けのブランドが所定の割合以上含まれている場合には、大学生と推定されるため、制御部１０は、このユーザを大学生のユーザ群として抽出する。
【００８９】
大学生と推定されなかったユーザに対しては、購入履歴に「クール系」又は「フェミニン系」のどちらのキーワードタグがより多く含まれるかを調べ、「クール系」のキーワードタグがより多く含まれるユーザをクール系ＯＬのユーザ群として抽出し、「フェミニン系」のキーワードタグがより多く含まれるユーザをフェミニン系ＯＬのユーザ群として抽出する。クール系ＯＬ、フェミニン系ＯＬの抽出は、キーワードタグを用いて行うこともできるし、特徴量を用いて行うこともできる。例えば、ユーザ群抽出部２２は、購入履歴に含まれる特徴量の平均値が、クール系のユーザが好む色を含む所定の範囲内にあるユーザをクール系ＯＬのユーザ群として抽出する。フェミニン系ＯＬのユーザ群についても同様に抽出する。これにより、趣味嗜好が類似するユーザ群を自動的にかつ正確に抽出することができる。なお、特徴量を用いてユーザ群の抽出をした場合には、入力された特徴量に対応するキーワードタグを用いて今後の処理を行う。
【００９０】
制御部１０は、ステップＳ２１で抽出されたユーザ群の中からトレンド値を算出したいユーザ群を指定する（ステップＳ２２）。
【００９１】
トレンド値算出部１８は、ステップＳ２２において指定されたユーザ群に含まれる全ての商品に対して、商品ＤＢ１３に登録された商品の商品情報に基づいてトレンド値を算出する（ステップＳ２３）。トレンド値としては、例えば、（１）一定期間内に売れた商品の絶対数、（２）一定期間内に売れた商品の合計金額、（３）一定期間内に売れた商品の数と入荷数との比、（４）上記（１）〜（３）の組み合わせ（（１）〜（３）の重み付け加算）などを用いることができる。
【００９２】
例えば、ステップＳ２２で「高校生」のユーザ群が指定された場合には、出力商品決定部１９は、「高校生」のユーザ群に含まれるユーザの購入履歴をユーザＤＢ２０から取得し、この購入履歴に含まれるキーワードタグが作成された商品群を商品ＤＢ１３から取得する。例えば「エナメル」というキーワードタグが購入履歴に含まれる場合であって、トレンド値として（１）一定期間内に売れた商品の絶対数を用いる場合には、トレンド値算出部１８は、「エナメル」のキーワードタグが作成された全ての商品の一定期間内に売れた商品の絶対数の合計をトレンド値として算出する。
【００９３】
また、商品群のすべての商品についてもトレンド値を算出する。トレンド値として（１）一定期間内に売れた商品の絶対数を用いる場合には、一定期間内に売れた商品の絶対数をその商品のトレンド値とする。
【００９４】
制御部１０は、ステップＳ２１で抽出された全てのユーザ群に対してトレンド値の算出が行われたかどうかを判断する（ステップＳ２４）。
【００９５】
ステップＳ２１で抽出された全てのユーザ群に対してトレンド値の算出が行われていない場合（ステップＳ２４でＮＯ）には、再度ユーザ群選出処理（ステップＳ２２）、トレンド値算出処理（ステップＳ２３）、判断処理（ステップＳ２４）を行う。
【００９６】
ステップＳ２１で抽出された全てのユーザ群に対してトレンド値の算出が行われた場合（ステップＳ２４でＹＥＳ）には、出力商品決定部１９は、ステップＳ２３で算出されたトレンド値に基づいて、ステップＳ２１で抽出された各ユーザ群毎に出力する商品、商品数、出力順位等を決定する（ステップＳ２５）。すなわち、出力商品決定部１９は、ステップＳ２１で抽出された各ユーザ群毎に、トレンド値が上位所定の順位以内のキーワードタグを出力するキーワードタグとして決定し、決定したキーワードタグをトレンド値が高い順に出力する。また、出力すると決定されたキーワードタグが作成された商品のうち、トレンド値が上位所定の順位以内の商品を出力する商品として決定し、決定した商品をキーワードタグ毎にトレンド値が高い順に出力する。
【００９７】
例えば、ステップＳ２１で高校生、大学生、フェミニン系ＯＬ及びクール系ＯＬのユーザ群が抽出され、ステップＳ２３で一定期間内に売れた商品の絶対数に基づいたトレンド値が算出された場合には、出力商品決定部１９は、ユーザ群毎に、トレンド値が１番〜３番となるキーワードタグを、トレンド値が１番〜３番の順に出力する。そして、出力商品決定部１９は、トレンド値が１番のキーワードタグが付けられた商品群、すなわち最も多く売れた商品群についてはトレンド値が１番〜３番の商品を出力する商品とし、トレンド値１番〜３番の順番で出力する。また、トレンド値が２番、３番のキーワードタグが付けられた商品群のそれぞれについては、トレンド値が最も高い商品、すなわち最も多く売れた商品を出力する商品、すなわち提案する商品とする。
【００９８】
これにより、ユーザの趣味嗜好に合致した商品を提案する商品として決定する処理を終了する。制御部１０は、出力する商品として決定された商品画像や商品情報を出力商品決定部１９から取得し、入出力部１１に入力する。入出力部１１は、この結果を外部の表示手段などに出力する。
【００９９】
この出力した結果は図８に示すように表示される。これは、ＥＣ（エレクトロニックコマース）サイトのトップページなどに表示される一般ユーザ向けの表示例である。
【０１００】
図８に示すように、２番目の階層のユーザ群「高校生」「大学生」「フェミニン系ＯＬ」「クール系ＯＬ」毎に分類が行われ、そのユーザ群毎にトレンド値の総和が１番〜３番となるキーワードタグ毎に分類が行われる。そして、トレンド値の総和が最も高いキーワードタグについてはトレンド値が１番〜３番となる商品画像が表示され、その他のキーワードタグについてはトレンド値が最も高い商品画像が表示される。
【０１０１】
このように、ただ売れ筋商品を提示するのではなく、図８に示すように、トレンド値の高い特徴量やキーワードタグと、その商品画像とを合わせて表示することにより、トレンドをよりつかみやすくすることができる。また、商品画像を表示するため、イメージをつかみやすいという利点もある。
【０１０２】
本実施の形態によれば、ユーザ群毎に出力商品の決定、表示を行うため、トレンドの判断を容易にすることができる。また、現在のトレンドに合致し、かつユーザの購買意欲を惹起するような適切な商品の提案をすることができる。
【０１０３】
＜第３の実施の形態＞
第３の実施の形態は、特定のユーザに対して、そのユーザの趣味嗜好に合致した商品を提案するものである。以下、第３の実施の形態の商品リコメンド装置３について説明する。なお、第１の実施の形態又は第２の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１０４】
図９は、第３の実施の形態に係る商品リコメンド装置３の全体構造の概略図である。商品リコメンド装置３は、主として、制御部１０と、入出力部１１と、メモリ制御部１２と、商品ＤＢ（データベース）１３と、画像管理部１５と、デコーダ・エンコーダ１６と、特徴量抽出部１７と、トレンド値算出部１８と、出力商品決定部１９と、ユーザＤＢ（データベース）２０と、ＤＢ（データベース）管理部２１と、ユーザ群抽出部２２と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）３１とで構成される。
【０１０５】
通信Ｉ／Ｆ３１は、図示しないユーザ端末から出力されたユーザに関する情報及び購入履歴を取得し、制御部１０に出力する。
【０１０６】
以上のように構成された商品リコメンド装置３の作用について説明する。商品ＤＢ１３に商品を登録する処理の流れについては、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略し、商品ＤＢ１３に登録された商品の中からユーザの趣味嗜好に合致した商品を提案する商品として決定する処理について、図１０を用いて説明する。
【０１０７】
ユーザ群抽出部２２は、ユーザＤＢ２０に保存された購入履歴、例えば、特徴量、キーワードタグ、ブランド、購入金額等に基づいて、ユーザＤＢ２０にユーザに関する情報及び購入履歴が保存されたユーザから、趣味嗜好が類似するユーザをユーザ群として抽出する（ステップＳ２１）。ユーザ群の下の階層のユーザ群として、高校生、大学生、フェミニン系ＯＬ及びクール系ＯＬを抽出する。
【０１０８】
通信Ｉ／Ｆ３１は、図示しないユーザ端末から取得したユーザに関する情報及び購入履歴を制御部１０に入力し、制御部１０は、ユーザに関する情報及び購入履歴をユーザ群抽出部２２に入力する（ステップＳ３１）。
【０１０９】
ユーザ群抽出部２２は、ステップＳ３１で取得したユーザに関する情報及び購入履歴に基づいて、ステップＳ２１で抽出されたユーザ群の中から、ユーザに関する情報及び購入履歴を取得したユーザが属するユーザ群を指定する（ステップＳ３２）。例えば、ユーザ群抽出部２２は、各ユーザ群のキーワードタグ又は特徴量と、ステップＳ３１で取得された購入履歴のキーワードタグ又は特徴量とを比較し、購入履歴のキーワードタグ又は特徴量と最も類似度が高いキーワードタグ又は特徴量を有するユーザ群を、ユーザが属するユーザ群として指定する。キーワードタグの類似度は、例えば、購入履歴のキーワードタグが各ユーザ群のキーワードタグに含まれる割合で表され、特徴量の類似度は、例えば、購入履歴の類似度の平均値と、各ユーザ群の類似度の平均値との比で表される。
【０１１０】
ステップＳ３２の具体的な方法について、ステップＳ２１でフェミニン、クール、セクシー、カジュアル及びナチュラルというユーザ群が抽出された場合を例に説明する。ユーザ群抽出部２２は、ステップＳ３１で取得された購入履歴のキーワードタグ又は特徴量を各ユーザ群のキーワードタグ又は特徴量と比較し、ステップＳ３１で取得された購入履歴のキーワードタグ又は特徴量をフェミニン、クール、セクシー、カジュアル及びナチュラルに分類する。その結果、フェミニンに分類されたキーワードタグ又は特徴量が５０％、クールに分類されたキーワードタグ又は特徴量が０％、セクシーに分類されたキーワードタグ又は特徴量が３０％、カジュアルに分類されたキーワードタグ又は特徴量が０％、ナチュラルに分類されたキーワードタグ又は特徴量が２０％となった場合には、ユーザ群抽出部２２は、フェミニンに分類されたキーワードタグ又は特徴量の割合が最も多いことより、このユーザはフェミニンのユーザ群に属すると判断する。
【０１１１】
トレンド値算出部１８は、ステップＳ３２で指定されたユーザ群の購入履歴に含まれる全ての商品に対して、商品ＤＢ１３に登録された商品の商品情報に基づいてトレンド値を算出する（ステップＳ３３）。トレンド値としては、例えば、（１）一定期間内に売れた商品の絶対数、（２）一定期間内に売れた商品の合計金額、（３）一定期間内に売れた商品の数と入荷数との比、（４）上記（１）〜（３）の組み合わせ（（１）〜（３）の重み付け加算）などを用いることができる。
【０１１２】
例えば、ステップＳ３２でフェミニンのユーザ群が指定され、ステップＳ３３で一定期間内に売れた商品の絶対数に基づいたトレンド値が算出された場合には、出力商品決定部１９は、フェミニンのユーザ群の購入履歴に含まれるキーワードタグ、例えば「エナメル」、「ブーティ」、「レース」、「ピンク」、「水玉模様」毎にトレンド値の総和を算出する。
【０１１３】
出力商品決定部１９は、ステップＳ３３で算出されたトレンド値に基づいて、ステップＳ３２で指定されたユーザ群について出力する商品、商品数、出力順位等を決定する（ステップＳ３４）。
【０１１４】
例えば、出力商品決定部１９は、ユーザ群毎に、トレンド値の総和、すなわち一定期間に売れた商品の絶対数が１番〜５番となるキーワードタグが付けられた商品群を、トレンド値が高い順に出力する。出力商品決定部１９は、トレンド値の総和が１番となるキーワードタグが付けられた商品群、すなわち最も多く売れた商品群については、トレンド値が１番〜５番となる商品、すなわち一定期間に売れた商品の絶対数が上位５位までの商品を出力する商品とし、トレンド値が高い順に出力する。また、トレンド値の総和が２〜５番目のキーワードタグが付けられた商品群については、トレンド値が最も高い商品、すなわち最も多く売れた商品を出力する商品、すなわち提案する商品とする。
【０１１５】
これにより、ユーザの趣味嗜好に合致した商品を提案する商品として決定する処理を終了する。制御部１０は、出力する商品として決定された商品画像や商品情報を出力商品決定部１９から取得し、入出力部１１に入力する。入出力部１１は、この結果を外部の表示手段などに出力する。
【０１１６】
この出力した結果は図１１に示すように表示される。これは、ＥＣ（エレクトロニックコマース）サイトのトップページなどに表示される一般ユーザ向けの表示例である。このユーザはフェミニンのユーザ群に属するため、フェミニンのユーザ群のみの結果が表示される。最も販売数の多い「レース」のキーワードタグが付けられた商品については、販売数が上位５位までの商品画像が表示される。また、「レース」のキーワードタグが付けられた商品のうちの最も販売数が多い商品については、商品画像と、その商品の説明とが表示される。その他のキーワードタグについてはトレンド値が最も高い商品画像が表示される。なお、商品の説明は、制御部１０が当該商品の説明を商品ＤＢ１３から取得し、入出力部１１から出力することによって表示が可能となる。
【０１１７】
本実施の形態によれば、ユーザの趣味嗜好に合致し、かつトレンドに沿った商品の提案をすることができる。そのため、ユーザの購買意欲を惹起する商品を提案することができる。
【０１１８】
なお、本実施の形態では、ユーザ端末から取得したユーザに関する情報及び購入履歴に基づいて、そのユーザに対応するユーザ群のみに対して出力する商品等の決定及び表示を行ったが、第２の実施の形態に示すように、すべてのユーザ群に対して出力する商品等の決定を行い、情報を取得したユーザに対応するユーザ群について結果のみを表示するようにしてもよい。
【０１１９】
この場合の表示例を図１２に示す。図１２に示すように、フェミニン、クール、セクシー、カジュアル及びナチュラルというユーザ群のタブが表示される。タブはそれぞれのユーザ群のページとリンクしており、ユーザがタブを選択することにより表示内容が変更可能となる。ユーザがフェミニンのユーザ群に属すると判断された場合には、デフォルトとしてフェミニンのユーザ群についての結果が表示される。これにより、ユーザは自分の属するユーザ群についての結果のみならず、他のユーザ群の結果についても知ることができるため、トレンドの把握が容易となる。
【０１２０】
また、本実施の形態では、ステップＳ３４において、トレンド値の総和が１番となるキーワードタグが付けられた商品群については、トレンド値が１番〜５番となる商品を出力する商品とし、トレンド値の総和が２〜５番目のキーワードタグが付けられた商品群については、トレンド値が最も高い商品を出力する商品として決定したが、出力する商品を決定する方法はこれに限らない。ステップＳ３１で取得した購入履歴に基づいて、ステップＳ３４に示すようにして順位付けが行われた商品のなかからユーザが未購入の商品を抽出し、抽出された商品を出力するようにしてもよい。これにより、ユーザの購入意欲をより惹起することができる。
【０１２１】
本発明は、トレンド分析装置又は商品リコメンド装置と、ユーザ端末との２個の装置からなるシステムとして提供してもよいし、ユーザ端末機能が含まれたトレンド分析装置又は商品リコメンド装置として提供してもよい。また、装置に限らず、装置に適用するプログラムとして提供することもできる。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】本発明の第１の実施の形態のトレンド分析装置１の概略図である。
【図２】トレンド分析装置１のＤＢへの登録処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】特徴量の算出について説明する図である。
【図４】トレンド分析装置１のトレンド分析処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】トレンド分析装置１から出力された結果に基づく表示例である。
【図６】本発明の第２の実施の形態の商品リコメンド装置２の概略図である。
【図７】商品リコメンド装置２の商品提案処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】商品リコメンド装置２から出力された結果に基づく表示例である。
【図９】本発明の第３の実施の形態の商品リコメンド装置３の概略図である。
【図１０】商品リコメンド装置３の商品提案処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】商品リコメンド装置３から出力された結果に基づく表示例である。
【図１２】商品リコメンド装置３から出力された結果に基づく表示例である。
【図１３】従来の問題点を説明する図である。
【図１４】従来の問題点を説明する図である。
【図１５】従来の問題点を説明する図である。
【符号の説明】
【０１２３】
１：トレンド分析装置、２，３：商品リコメンド装置、１０：制御部、１１：入出力部、１２：メモリ制御部、１３：商品ＤＢ１３：ＤＢ管理部、１５：画像管理部、１６：デコーダ・エンコーダ、１７：特徴量抽出部、１８：トレンド値算出部、１９：出力商品決定部、２０：ユーザＤＢ、２１：ＤＢ管理部、２２：ユーザ群抽出部、３１：通信Ｉ／Ｆ
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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