(57)【要約】    【課題】客観的に購買意欲度を判定する。    【手段】購買意欲度装置１は、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する装置であって、入力手段３、記憶手段５、フラクタル次元演算手段７、および購買意欲度判定手段９を備えている。入力手段３は、商品の外観画像データが入力される。記憶手段５は、前記入力された外観画像データを記憶する。フラクタル次元演算手段７はフラクタル次元を演算する。購買意欲度判定手段９は、特定された２以上の外観画像データのフラクタル次元を相対的に比較して、前記購買意欲度を判定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度装置であって、
商品の外観画像データを入力するための入力手段、
前記入力された外観画像データを記憶する記憶手段、
前記記憶された外観画像データのフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算手段、
前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定する購買意欲度判定手段、
を備えた購買意欲度判定装置。
【請求項２】
請求項１の購買意欲度判定装置において、
前記フラクタル次元演算手段は、前記記憶された外観画像データを２次元にマトリックス配置された画素における色の濃度を当該画素の高さとして表して、フラクタル次元を演算すること、
を特徴とする購買意欲度判定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２の購買意欲度判定装置において、
前記画像データ記憶手段には、複数の外観画像データが記憶されており、
前記購買意欲度判定手段は、特定された２以上の外観画像データのフラクタル次元を相対的に比較して、前記購買意欲度を判定すること、
を特徴とする購買意欲度判定装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２の購買意欲度判定装置において、
前記購買意欲度判定手段は、基準となるフラクタル次元を閾値として記憶しており、この閾値を基準として、前記購買意欲度を判定すること、
を特徴とする購買意欲度判定装置。
【請求項５】
コンピュータによって、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度方法であって、以下のステップをコンピュータが実行すること、
商品の外観画像データが入力されると、これを記憶するステップ、
前記記憶された外観画像データのフラクタル次元を演算するステップ、
前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定するステップ、
を特徴とする購買意欲度判定方法。
【請求項６】
コンピュータを、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度装置として機能させるためのプログラムであって、コンピュータに以下のステップを実現させるプログラム。
商品の外観画像データが入力されると、これを記憶するステップ、
前記記憶された外観画像データのフラクタル次元を演算するステップ、
前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定するステップ。
【請求項７】
商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度装置であって、
商品の外観画像データを記憶する記憶手段から、前記外観画像データを読み出して、当該外観画像データのフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算手段、
前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定する購買意欲度判定手段、
を備えた購買意欲度判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、購買意欲度を判定する装置に関し、特に、客観的な判定に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昨今、企業の販売戦略においては、広告は欠かせないものとなっている。消費者が当該商品を購入するかについては、各商品の外観によって、商品の売れ行きが異なることは認識していたものの、消費者に対して購買意欲を惹起させる画像とはどのようなものかについては、明確な判断基準は知られていない。
【０００３】
したがって、外観などについて、「好ましい」「買ってみたくなる」「清涼感がある」・・・など複数項目についてアンケート調査を行うことにより、パッケージなど外観のデザインを決定するというが一般的であった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明は、上記の問題点を解決して、客観的な判断が可能な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】
【０００５】
(1)本発明にかかる購買意欲度判定装置は、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度装置であって、商品の外観画像データを入力するための入力手段、前記入力された外観画像データを記憶する記憶手段、前記記憶された外観画像データのフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算手段、前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定する購買意欲度判定手段、を備えている。したがって、購買意欲度を客観的に判断することができる。
【０００６】
(2)本発明にかかる購買意欲度判定装置においては、前記フラクタル次元演算手段は、前記記憶された外観画像データを２次元にマトリックス配置された画素における色の濃度を当該画素の高さとして表して、フラクタル次元を演算する。したがって、一旦2次元データ化した画像データから3次元図形のフラクタル次元を求めることができる。
【０００７】
(3)本発明にかかる購買意欲度判定装置においては、前記画像データ記憶手段には、複数の外観画像データが記憶されており、前記購買意欲度判定手段は、特定された２以上の外観画像データのフラクタル次元を相対的に比較して、前記購買意欲度を判定する。したがって、複数の外観画像データについての購買意欲度を客観的に判定することができる。
【０００８】
(4)本発明にかかる購買意欲度判定装置においては、前記購買意欲度判定手段は、基準となるフラクタル次元を閾値として記憶しており、この閾値を基準として、前記購買意欲度を判定する。したがって、１の画像であっても客観的な購買意欲度を判定することができる。
【０００９】
(5)本発明にかかる購買意欲度判定方法は、コンピュータによって、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度方法であって、以下のステップをコンピュータが実行する。1)商品の外観画像データが入力されると、これを記憶するステップ、2)前記記憶された外観画像データのフラクタル次元を演算するステップ、3)前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定するステップ。したがって、購買意欲度を客観的に判断することができる。
【００１０】
(6)本発明にかかる購買意欲度判定プログラムは、コンピュータを、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度装置として機能させるためのプログラムであって、コンピュータに以下のステップを実現させるプログラム。商品の外観画像データが入力されると、これを記憶するステップ、前記記憶された外観画像データのフラクタル次元を演算するステップ、前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定するステップ。したがって、購買意欲度を客観的に判断することができる。
【００１１】
(7)本発明にかかる購買意欲度判定装置は、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する購買意欲度装置であって、1)商品の外観画像データを記憶する記憶手段から、前記外観画像データを読み出して、当該外観画像データのフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算手段、2)  前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定する購買意欲度判定手段を備えている。したがって、購買意欲度を客観的に判断することができる。
【００１２】
なお、本明細書において、「商品の外観画像データ」とは、商品自体の外観はもちろん、商品を包装した包装紙のデザイン等も含む。さらに、商品の外観の図柄だけでなく、その形状も含む。また、購買意欲度とは、人間を商品購入に導く度数をいう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】この発明の一実施形態による購買意欲度判定装置１の機能ブロック図である。
【図２】購買意欲度判定装置１を、ＣＰＵを用いて実現した場合のハードウエア構成である。
【図３】購買意欲度判定処理フローチャートである。
【図４】実験対象とした商品の外観データである。
【図５】フラクタル次元のグラフである。
【図６】２次元のフラクタル次元を説明するための図である。
【図７】３次元のフラクタル次元を説明するための図である。
【図８】項目「買ってみたい」について、フラクタル次元の高いグループと低いグループで、どのような相関関係があるのかを示す図である。
【図９】項目「美味しそうな」について、フラクタル次元の高いグループと低いグループで、どのような相関関係があるのかを示す図である。
【図１０】項目「高級感のある」について、フラクタル次元の高いグループと低いグループで、どのような相関関係があるのかを示す図である。
【図１１】陳列棚を上方からみた図である。
【図１２】注目度判定処理フローチャートである。
【図１３】注目度判定装置１００の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１に、この発明の一実施形態による購買意欲度判定装置の機能ブロック図を示す。
【００１５】
購買意欲度装置１は、商品の外観画像データから商品購入者が当該商品を購買しようとする意欲を判定する装置であって、入力手段３、記憶手段５、フラクタル次元演算手段７、および購買意欲度判定手段９を備えている。
【００１６】
入力手段３は、商品の外観画像データが入力される。記憶手段５は、前記入力された外観画像データを記憶する。フラクタル次元演算手段７はフラクタル次元を演算する。本実施形態においては、前記記憶された外観画像データを２次元にマトリックス配置された画素における色の濃度を当該画素の高さとして表して、フラクタル次元を演算した。購買意欲度判定手段９は、前記演算されたフラクタル次元が高いと購買意欲度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと購買意欲度が低いと判定する。本実施形態においては前記画像データ記憶手段には、複数の外観画像データが記憶されており、購買意欲度判定手段９は、特定された２以上の外観画像データのフラクタル次元を相対的に比較して、前記購買意欲度を判定する。
【００１７】
このように、フラクタル次元から購買意欲度を判定することにより、客観的に購買意欲度を判定することができる。
【００１８】
つぎに、購買意欲度判定装置１のハードウェア構成について説明する。図２は、ＣＰＵを用いて構成した購買意欲度判定装置１のハードウェア構成の一例である。
【００１９】
購買意欲度判定装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、マウス２８、キーボード３１、およびバスライン２９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された各プログラムにしたがいバスライン２９を介して、各部を制御する。
【００２０】
ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳと略す）２６ｏ、判定プログラム２６pを有する。
【００２１】
判定プログラム２６pによる処理の詳細については後述する。本実施形態においては、オペレーティングシステムプログラム（ＯＳ）２６ｏとして、WindowsVista（登録商標または商標）を採用したが、これに限定されるものではない。
【００２２】
なお、上記各プログラムは、光学式ドライブ２５を介して、プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ２５ａから読み出されてハードディスク２６にインストールされたものである。なお、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよい。
【００２３】
本実施形態においては、プログラムをＣＤ−ＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせることにより、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、これに限定されることなく、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを光学式ドライブ２５から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプログラムとしては、そのままインストールするだけで直接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組合して実行可能なものも含む。
【００２４】
図３を用いて、判定プログラム２６ｐによるＣＰＵ２３の処理について説明する。以下では、商品として図４に示すような缶ビールの缶表面に施されたデザインの購買意欲度を判定する場合について説明する。
【００２５】
ＣＰＵ２３は、画像入力処理を行う（図３ステップＳ１）。具体的には、各缶ビールについて、デジタルカメラで写真を撮り、そのデータをビットマップデータとして入力するようにした。ＣＰＵ２３は、入力されたデータを記憶部２６kに記憶する。
【００２６】
ＣＰＵ２３は、記憶部２６kに記憶されたデータの３次元画像処理を行う（ステップＳ３）。本実施形態においては、後述するように、フラクタル次元演算処理としては、３次元の商品についてその濃度を高さとして擬似的に３次元のデータであるとして、フラクタル次元を演算するようにしたので、かかる演算が可能となるよう前処理を行う。本実施形態においては、濃度を白から黒まで、２５６段階に分けるようにした。しかし、これに限定されず、もっと荒くしても、細かくしてもよい。
【００２７】
次に、ＣＰＵ２３は、フラクタル次元を演算する（図３ステップＳ５）。 フラクタル次元は、図形の複雑さを表す量であり、従来の点、直線、平面等のような経験的次元とは異なり、一般に非整数な値をとる。３次元の平面上の図形は、２〜３までの分数次元値、たとえば、「2.56」、「2.48」をとり、複雑な図形ほど大きな値をもつ。
【００２８】
以下、フラクタル次元の演算手法の１つであるボックスカウンティング法について説明する。ボックスカウンティング法においては、平面が一辺ｒの正方形（ボックス）に分割された画面内に画像を取り込む。画像の少なくとも一部を含む正方形の数をＮ（ｒ）とし、Ｎ（ｒ）の１辺ｒの大きさを種々の大きさに変えると、Ｎ（ｒ）・ｒD ＝Ｃ （Ｃは定数） …式（１）となる時、Ｄをフラクタル次元と呼ぶ。
【００２９】
式（１）の両辺の対数をとると、ｌｏｇＮ（ｒ）＝−Ｄｌｏｇｒ＋ｌｏｇＣ …式（２）となる。
【００３０】
図５に、Ｘ軸にｌｏｇｒ、Ｙ軸にｌｏｇＮ（ｒ）をとったグラフを示す。図５のようにｌｏｇｒとｌｏｇＮ（ｒ）のグラフは直線関係となる。したがって、ｒとＮ（ｒ）との関係を対数軸上にプロットして、線形回帰直線を最小２乗法により算出すれば、その傾きがフラクタル次元Ｄとして求まる。
【００３１】
図６は２次元の画像にボックスカウンティング法を適用した場合の図である。（Ａ）は２次元画像を示す。（Ｂ）は２次元画像の境界線を示す。（Ｃ）は２次元画像の境界線及び境界線を覆うボックスを示す。（Ｄ）は（Ｃ）のボックスを細分化したものである。このように、２次元画像については、２値で表現された２次元画像を正方形のボックスで分割し、その正方形の１辺の長さ（解像度）を変化させ、正方形と画像が重なり合う正方形の数から、フラクタル次元を求めることができる。
【００３２】
図７は、３次元の画像にボックスカウンティング法を適用した場合の図である。多値で表現された３次元画像について、輝度の値を２次元平面の曲面とし、その曲面を、スケールを変えながら立方体のボックスで覆い、その立方体の数からフラクタル次元を求めることができる。
【００３３】
なお、フラクタル次元の演算手法としては、ボックスカウント法以外に、他の手法、例えば、スケール変換法、カバー法、視野拡大法、回転半径法、密度相関関数法など、どの様な演算手法であっても可能である。
【００３４】
このようにして、各画像のフラクタル次元が求められる。次にＣＰＵ２３は、購買意欲度の判定を行う（図３ステップＳ７）。本実施形態においては、購買意欲度判定は、所定のフラクタル次元の閾値を記憶しておき、これよりも判断対象の画像がフラクタル次元が高い場合には、購買意欲度が高く、低い場合には購買意欲度が低いと判定する。
【００３５】
本実施形態においては、３次元のフラクタル次元を問題としているので、上記閾値として「2.5」を採用した。
【００３６】
以下、購買意欲度とフラクタル次元との相関関係について説明する。発明者は、45個の缶ビールを用いて、下記のような実験を行った。その一部について、図４に示す。この45個の缶ビールの写真についてＳＤ（semantic differential）法による感性アンケートを行った。ＳＤ法は意味微分法とも呼ばれ、「明るい−暗い」とか「上品な−下品な」など、相対する意味の言葉を用意し、その間を何段階かに分けて人間の感性を測定するものである。
【００３７】
本実施形態においては、「飲みにくい−飲みやすい」、「好ましい−好ましくない」、「爽やかでない−爽やかな」、「買ってみたくなる−買ってみたい」、「高級感のある−高級感のない」、「親しみにくい−親しみやすい」、「暖かい−寒々とした」、「格好のよくない−格好のよい」、「目立つ−控えめな」、「上等でない−上等な」、「やさしい−やさしくない」・・・という相対する意味の形容詞を用いて、これらの項目について１０段階で評価したものを各人に答えてもらい、これを  人数分集計し、形容詞毎にその評定値の平均を求めた。例えば、図８Ａに示す絵柄の場合には、「飲みにくい-飲みやすい」７．２、「好ましい−好ましくない」４．０、「爽やかでない−爽やかな」７．２、「買ってみたくなる−買ってみたい」７．８、「高級感のある−高級感のない」３．８、「親しみにくい−親しみやすい」７．２、「暖かい−寒々とした」３．０・・・という結果が得られた。なお、数値が大きいほど、カギ括弧内の右側に配置された用語に近いことを意味する。
【００３８】
45個のビールの図柄についてフラクタル次元を求め、フラクタル次元の高い上位５つの図柄を第１グループに、フラクタル次元の低い下位５つの図柄を第２グループに分類し、形容詞毎に各グループに属する図柄の平均値を求めた。図８〜図１０に感性アンケートにおける「買ってみたい」、「美味しそうな」、「高級感のある」の評価値の平均値と、各グループに属する図柄との相関を調べた結果を示す。ｔ検定の円が離れていることから、したがって、フラクタル次元の高い缶ビールの写真は”買ってみたい”、”美味しそうな”、”高級感のある”と感じる傾向があるといえる。 
【００３９】
本実施形態においては、缶ビールの図柄を例として説明したが、他の商品等についても同様である。
【００４０】
本件発明にかかる装置は、例えば、商品のデザインを決定する場合の客観的な評価などに利用することができる。
【００４１】
なお、上記実施形態においては、全体としてフラクタル次元に着目して、当該商品の購買意欲度を判断するようにした。しかし、本件発明をさらに応用すれば、下記のような判断も可能である。上述のように、フラクタル次元と購買意欲度は相関関係がある。発明者は、人間がフラクタル次元の高い部分に目を奪われるという傾向があるためであると考えた。したがって、上記判断を部分的に行うようにすることにより、配置位置などの適否について判断することができる。具体的には、広告における商品の配置位置を決定する場合に、広告対象の商品や名称を配置するなどである。その他、看板のデザイン、ウェブページにおけるレイアウトの評価などについても適用することができる。
【００４２】
また、本件発明は、人間の感性による判断と合致するので、たとえばファッション業界における服のデザイン、美容業界におけるモデルへのメークアップなどの比較判定が難しい場合の判定にも用いることができる。このように、人間が他の物体に対する好感度を判定することもできる。
【００４３】
なお、本明細書において、商品とは実施形態のような商品それ自体、商品の配置だけでなく、このような物も含む。
【００４４】
店舗等における陳列棚の商品配置に関する注目度を判定する場合を図１１を用いて、説明する。
【００４５】
図１１は、店舗における商品陳列棚を真上からみた図である。この例では、複数の棚４１、４２、４３・・・が、通路４７，４８・・・を形成するように平行に配置されている。棚４１、４２、４３・・には、複数の商品が陳列される。顧客は通路４７，４８・・・を任意に移動して、棚４１、４２，４３・・に陳列されている商品のうち、所望の商品を購入する。したがって、棚４１、４２の商品の売り上げは、通路４７を移動してみようと顧客が考えるかに大きく影響を受ける。通路４７を移動してみようと顧客が考えるか否かは、顧客が通路４７を見たときに棚４１，４２に陳列された個々の商品のデザインおよびこれらが配置されたことにより形成される形状が購買意欲を刺激するかによる。
【００４６】
以下、図１２を用いてこのような事例における判定手法について説明する。
【００４７】
まず、操作者は、第１の撮影位置ｐ１から、目標地点ｐｓに向けてデジタルカメラ等で撮像する。これにより、撮影位置ｐ１からの陳列棚４１、４２の画像（第１の画像）が取得される。つぎに、目標地点ｐｓを中心にして、所定角度θだけ移動し、撮像位置ｐ２から目標地点ｐｓに向けてデジタルカメラ等で撮像する。これにより、撮影位置ｐ２からの陳列棚４１、４２の画像（第２の画像）が取得される。本実施形態においては、所定角度を５°とした。これは人間の右目と左目との距離、および図１１における目標点までの距離から決定したが、５°に限定されるものではない。
【００４８】
操作者は、前記第１の画像および第２の画像を各々入力する。ＣＰＵ２３は、第１の画像が入力されるか否か判断しており（ステップＳ１１）、第１の画像が入力されるとこれを記憶する（ステップＳ１２）。また、ＣＰＵ２３は、第２の画像が入力されるか否か判断しており（ステップＳ１３）、第２の画像が入力されるとこれを記憶する（ステップＳ１４）。
【００４９】
ＣＰＵ２３は、前記第１の画像および第２の画像の３次元画像処理を行う（ステップＳ１５）。これは、図３ステップＳ３と同様であるので説明は省略する。
【００５０】
ＣＰＵ２３は、第１および第２の画像の２次元フラクタル次元を演算する（ステップＳ１６、Ｓ１７）。これらの処理は、図３ステップＳ５と同様である。
【００５１】
ＣＰＵ２３は合成処理を行う（ステップＳ１８）。具体的には、前記第１の画像のフラクタル次元DRと第２の画像のフラクタル次元DLに、それぞれ重み付け係数を乗算して、それの和を演算する。
【００５２】
D＝W1*DR+W2*DL
W1,W2は係数であり、W1+W2=1
人間の目は、立体構造を認知するのに右目と左目で少しずれた角度（一般には5度)の図をみて網膜で合成するので、このような合成処理により、より正確なフラクタル次元が取得できる。
【００５３】
本実施形態においては、本実施形態においては、右目と左目を同じウエイト、すなわち、W1=W2=0.5とした。なお、W1,W2 の値は、効き目などの影響を考えて変更してもよい。
【００５４】
ＣＰＵ２３は、前記得られた合成値に基づき、注目度の判定を行う（ステップＳ１９）。この処理は、図３ステップＳ７の購買意欲度の判定と同様である。
【００５５】
このようにして、２つの画像から棚４１、４２の配置する商品およびそれらの配置関係を変更することにより、より顧客の購買意欲を惹起する配置とすることができる。
【００５６】
本発明にかかる注目度判定装置１００の機能ブロック図を図１３に示す。注目度判定装置１００は、商品の外観画像データからユーザが当該商品に注目する注目度を判定する注目度判定装置であって、入力手段５１、第１の記憶手段５２、第２の記憶手段５３、フラクタル次元演算手段５４、制御手段５５、合成手段５６、注目度判定手段５７を備えている。
【００５７】
入力手段５１は、第１および第２の画像データを入力する。第１の画像データは、第１の撮影位置から、目標地点に向けて取得した画像データである。第２の画像データは、目標地点ｐｓを中心にして、所定角度θだけ移動し、撮像位置ｐ２から目標地点ｐｓに向けて取得した画像データである。
【００５８】
第１の記憶手段５２は前記入力された第１の画像データを記憶する。第２の記憶手段５３は前記入力された第２の画像データを記憶する。制御手段５５は第１の記憶手段５２に記憶された第１の画像データおよび第２の記憶手段５３に記憶された第２の画像データについて、それぞれのフラクタル次元をフラクタル次元演算手段５４に演算させる。合成手段５６はフラクタル次元演算手段５４が演算した第１の画像データのフラクタル次元および前記第２の画像データのフラクタル次元を合成する。注目度判定手段５７は、前記合成されたフラクタル次元が高いと注目度が高く、前記演算されたフラクタル次元が低いと注目度が低いと判定する。これにより、注目度の高い配置等を決定することができる。すなわち、立体形状における外観の好感度を客観的に、かつ簡易に判断することができる。
【００５９】
また、従来の360度方向からの3次元のフラクタル演算が不要となるので、演算負荷を減少できる。
【００６０】
上記実施形態においては、各機能を実現する為に、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部若しくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。
【００６１】
なお、上記プログラムの一部の処理をオペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１・・・・購買意欲度判定装置
２３・・・ＣＰＵ
２７・・・メモリ
【図１】
2010067255.tif 000003
【図２】
2010067255.tif 000004
【図３】
2010067255.tif 000005
【図５】
2010067255.tif 000006
【図６】
2010067255.tif 000007
【図７】
2010067255.tif 000008
【図８】
2010067255.tif 000009
【図９】
2010067255.tif 000010
【図１０】
2010067255.tif 000011
【図１１】
2010067255.tif 000012
【図１２】
2010067255.tif 000013
【図１３】
2010067255.tif 000014
【図４】
2010067255.tif 000015