(57)【要約】自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を、多数の店舗の中から容易に検索することができる検索装置、検索システム及び検索方法を提供する。一のユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品ＩＤと、店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤとを取得する。取得した第１の商品ＩＤに対応する第１の商品と第２の商品ＩＤに対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を、店舗毎に算出する。嗜好適合度の算出は、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と、第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出することにより行う。そして、店舗毎に算出した嗜好適合度のうちの嗜好適合度の高い店舗を、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗として検索する。
2017043244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいて当該ユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、
店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、
前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、
を備えた検索装置。
【請求項２】
前記嗜好適合度算出部は、前記第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と前記第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、前記算出した類似度に基づいて前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する請求項１に記載の検索装置。
【請求項３】
前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
前記嗜好適合度算出部は、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、前記算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を前記嗜好適合度とする請求項２に記載の検索装置。
【請求項４】
前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
前記嗜好適合度算出部は、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、前記算出した前記第１の統計量と前記第２の統計量との類似度を前記嗜好適合度とする請求項２に記載の検索装置。
【請求項５】
一のユーザのユーザ識別情報を受け付けるユーザ識別情報受付部と、
前記一のユーザに対して当該ユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部と、を更に備え、
前記第１の商品識別情報取得部は、前記ユーザ識別情報受付部により受け付けた前記一のユーザのユーザ識別情報に基づいて前記第１の商品識別情報を取得し、
前記第２の商品識別情報取得部は、複数の店舗の店舗毎に当該店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、
前記嗜好適合度算出部は、前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記複数の店舗毎の前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記一のユーザの嗜好と前記複数の店舗毎の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、
前記店舗情報提供部は、前記嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、前記複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、前記検索した店舗の情報を提供する請求項１から４のいずれか１項に記載の検索装置。
【請求項６】
ユーザ毎に前記ユーザ識別情報に関連付けて前記第１の商品識別情報が登録されたユーザデータベースを備え、
前記第１の商品識別情報取得部は、前記ユーザ識別情報受付部が受け付けた前記一のユーザのユーザ識別情報に基づいて、前記ユーザデータベースから前記一のユーザのユーザ識別情報に関連付けて登録された前記第１の商品識別情報を取得する請求項５に記載の検索装置。
【請求項７】
一の店舗の店舗識別情報を受け付ける店舗識別情報受付部と、
前記一の店舗に対して当該店舗が取り扱っている商品に対する嗜好適合度の高いユーザの情報を提供するユーザ情報提供部と、を更に備え、
前記第１の商品識別情報取得部は、複数のユーザのユーザ毎に当該ユーザのユーザ識別情報に基づいて前記第１の商品識別情報を取得し、
前記第２の商品識別情報取得部は、前記店舗識別情報受付部により受け付けた前記一の店舗の店舗識別情報に基づいて前記第２の商品識別情報を取得し、
前記嗜好適合度算出部は、前記複数のユーザ毎の前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記一の店舗の前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記複数のユーザ毎の嗜好と前記一の店舗の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、
前記ユーザ情報提供部は、前記嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、前記複数のユーザのうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザを検索し、前記検索したユーザの情報を提供する請求項１から６のいずれか１項に記載の検索装置。
【請求項８】
店舗毎に前記店舗識別情報に関連付けて前記第２の商品識別情報が登録された店舗データベースを備え、
前記第２の商品識別情報取得部は、前記店舗識別情報受付部が受け付けた前記一の店舗の店舗識別情報に基づいて、前記店舗データベースから前記一の店舗の店舗識別情報に関連付けて登録された前記第２の商品識別情報を取得する請求項７に記載の検索装置。
【請求項９】
前記ユーザの購買行動履歴情報は、商品を選択してネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報を含む請求項１から８のいずれか１項に記載の検索装置。
【請求項１０】
前記店舗が取り扱っている第２の商品は、当該店舗の販売中の商品、販売予定の商品、及びバーゲンセール中の商品のうちのいずれか１以上の商品を含む請求項１から９のいずれか１項に記載の検索装置。
【請求項１１】
前記第１のデザイン特徴量及び前記第２のデザイン特徴量は、それぞれ前記第１の商品及び前記第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量である請求項２から４のいずれか１項に記載の検索装置。
【請求項１２】
前記第１のデザイン特徴量及び前記第２のデザイン特徴量は、それぞれ前記第１の商品及び前記第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量に関連付けられた、前記第１の商品及び前記第２の商品の印象を特定する感性特徴量である請求項２から４のいずれか１項に記載の検索装置。
【請求項１３】
前記第１の商品識別情報及び前記第２の商品識別情報に関連付けて前記第１のデザイン特徴量及び前記第２のデザイン特徴量が登録された商品データベースを備え、
前記嗜好適合度算出部は、前記商品データベースから前記第１の商品識別情報及び前記第２の商品識別情報にそれぞれ対応する前記第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量を取得し、前記取得した前記第１のデザイン特徴量と前記第２のデザイン特徴量との類似度を算出する請求項２から４のいずれか１項に記載の検索装置。
【請求項１４】
前記店舗情報提供部により前記一のユーザに対して前記店舗の情報の提供が行われると、前記一のユーザに自身の情報が提供された当該店舗に対して課金する第１の課金処理部を備えた請求項５に記載の検索装置。
【請求項１５】
前記ユーザ情報提供部により前記一の店舗に対して前記ユーザの情報の提供が行われると、前記ユーザの情報の提供を受けた店舗に対して課金する第２の課金処理部を備えた請求項７に記載の検索装置。
【請求項１６】
前記一のユーザの位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、
前記複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、
前記第２の商品識別情報取得部は、前記ユーザ位置情報取得部により取得した前記一のユーザの位置情報と前記複数の店舗の位置情報とに基づいて前記一のユーザと前記複数の店舗との距離が予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、前記検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する請求項５に記載の検索装置。
【請求項１７】
前記一のユーザの行動範囲を示す行動範囲情報を取得する行動範囲情報取得部と、
前記複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、
前記第２の商品識別情報取得部は、前記行動範囲情報取得部により取得した前記一のユーザの行動範囲情報と前記複数の店舗の位置情報とに基づいて前記複数の店舗のうちの前記一のユーザの行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、前記検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する請求項５に記載の検索装置。
【請求項１８】
ユーザが所有するユーザ端末機と検索サーバとからなる検索システムにおいて、
前記ユーザ端末機は、
嗜好に合った店舗の検索操作を受け付ける操作部と、
前記操作部での検索操作に基づいて前記ユーザ端末機の所有者であるユーザのユーザ識別情報を前記検索サーバに送信する第１の送信部と、
前記検索サーバにより検索された１又は２以上の店舗の情報を受信する第１の受信部と、
前記第１の受信部により受信した前記店舗の情報を表示する表示部と、を備え、
前記検索サーバは、
前記ユーザ端末機から一のユーザのユーザ識別情報を受信する第２の受信部と、
前記受信したユーザ識別情報に基づいて当該ユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、
店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、
前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、
前記一のユーザに対して当該ユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部であって、前記嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索する店舗情報提供部と、
前記検索した店舗の情報を前記一のユーザのユーザ端末機に送信する第２の送信部と、を備えた検索システム。
【請求項１９】
前記嗜好適合度算出部は、前記第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と前記第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、前記算出した類似度に基づいて前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する請求項１８に記載の検索システム。
【請求項２０】
検索装置の第１の商品識別情報取得部が、ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいて当該ユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得するステップと、
前記検索装置の第２の商品識別情報取得部が、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて当該店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得するステップと、
前記検索装置の嗜好適合度算出部が、前記第１の商品識別情報に対応する第１の商品と前記第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出するステップと、
を含む検索方法。
【請求項２１】
前記嗜好適合度を算出するステップは、前記第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と前記第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、前記算出した類似度に基づいて前記ユーザの嗜好と前記店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する請求項２０に記載の検索方法。
【請求項２２】
前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
前記嗜好適合度を算出するステップは、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、前記算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を前記嗜好適合度とする請求項２１に記載の検索方法。
【請求項２３】
前記第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す前記第１の商品識別情報を取得し、
前記第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す前記第２の商品識別情報を取得し、
前記嗜好適合度を算出するステップは、前記ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量と前記ｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、前記算出した前記第１の統計量と前記第２の統計量との類似度を前記嗜好適合度とする請求項２１に記載の検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検索装置、検索システム及び検索方法に関し、特に自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を容易に検索できる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの購買履歴を用いて当該ユーザに関係性の高い店舗を推薦する技術が提案されている（特許文献１）。【０００３】
特許文献１に記載の相関値算出システムは、ユーザの動作の履歴を表す動作履歴（ユーザがネットワーク上で行った動作の履歴（ネット履歴）を含む）に基づいて、分析対象項目毎に特徴量を取得し、取得した特徴量の類似の程度に基づいて、分析対象項目の組み合わせについて相関値を算出している。【０００４】
特許文献１に記載の相関値算出システムは、例えば、双方の分析対象項目を店舗とすることによって、店舗同士の相関を出力することが可能となり、ある店舗に関する動作履歴を有するユーザに対して推薦すべき店舗として、当該店舗に相関値の高い他の店舗を出力することができる（特許文献１の段落＜００３６＞）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２１５９１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の相関値算出システムは、各ユーザの関心、興味や嗜好性が表出された情報として、各ユーザの動作履歴を利用するため、ユーザの好みの商品を取り扱う店舗を検索することができるものの、ユーザの動作履歴がない新規の店舗を検索して推薦することができない。【０００７】
また、特許文献１に記載の分析対象項目毎の特徴量は、ユーザの動作の履歴を表す動作履歴（動作履歴に出現する出現回数等）に基づくものであり、ユーザが過去に購入した商品のデザイン特徴量ではない。【０００８】
更に、特許文献１には、店舗同士の相関を算出する記載があるものの、店舗の推薦を受けようとするユーザの好みの商品と各店舗が取り扱っている商品との相関を算出する記載はない。【０００９】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を、多数の店舗の中から容易に検索することができる検索装置、検索システム及び検索方法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】
【００１０】
上記目的を達成するために本発明の一の態様に係る検索装置は、ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、を備える。【００１１】
本発明の一の態様によれば、ユーザが自分の好みの商品を取り扱っている店舗を検索する場合、第１の商品識別情報取得部は、ユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する。即ち、ユーザ識別情報に基づいてそのユーザの購買行動履歴情報（ネットショッピングのカートに入れた履歴情報等）を元に、ユーザの好みの商品（第１の商品）を示す第１の商品識別情報を取得する。一方、第２の商品識別情報取得部は、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている商品（第２の商品）を示す第２の商品識別情報を取得する。そして、嗜好適合度算出部は、取得した第１の商品識別情報に対応する第１の商品と取得した第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。【００１２】
本発明の他の態様に係る検索装置において、嗜好適合度算出部は、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出することが好ましい。【００１３】
本発明の他の態様によれば、嗜好適合度算出部は、ユーザの好みの第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と各店舗が取り扱っている第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と各店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。従って、算出された嗜好適合度が高い店舗ほど、ユーザの好みの商品を多く取り扱っている店舗となる。【００１４】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度とすることが好ましい。【００１５】
本発明の更に他の態様によれば、嗜好適合度算出部は、ユーザの好みのｍ個の第１の商品の第１のデザイン特徴量と店舗が取り扱っているｎ個の第２の商品の第２のデザイン特徴量とに基づいて総当り方式でｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度としている。【００１６】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、算出した第１の統計量と第２の統計量との類似度を嗜好適合度とすることが好ましい。【００１７】
本発明の更に他の態様によれば、嗜好適合度算出部は、ユーザの好みのｍ個の第１の商品の第１のデザイン特徴量から算出した第１の統計量と店舗が取り扱っているｎ個の第２の商品の第２のデザイン特徴量から算出した第２の統計量との類似度を統計量の比較方式で算出し、算出した類似度をユーザと各店舗との間の嗜好適合度としている。尚、第１の統計量と第２の統計量は、事前（ユーザからの検索要求前）に算出しておいてもよい。【００１８】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一のユーザのユーザ識別情報を受け付けるユーザ識別情報受付部と、一のユーザに対してユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部と、を更に備え、第１の商品識別情報取得部は、ユーザ識別情報受付部により受け付けた一のユーザのユーザ識別情報に基づいて第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、複数の店舗の店舗毎に店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と複数の店舗毎の第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、一のユーザの嗜好と複数の店舗毎の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、店舗情報提供部は、嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、検索した店舗の情報を提供することが好ましい。【００１９】
本発明の更に他の態様によれば、ユーザ識別情報受付部が一のユーザのユーザ識別情報を受け付けると、店舗情報提供部は、一のユーザに対してユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗であって、嗜好適合度算出部により算出された嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗の情報を提供する。これにより、ユーザは、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗（嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗）の情報を取得することができる。【００２０】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、ユーザ毎にユーザ識別情報に関連付けて第１の商品識別情報が登録されたユーザデータベースを備え、第１の商品識別情報取得部は、ユーザ識別情報受付部が受け付けた一のユーザのユーザ識別情報に基づいて、ユーザデータベースから一のユーザのユーザ識別情報に関連付けて登録された第１の商品識別情報を取得することが好ましい。尚、ユーザデータベースは、ユーザの購買行動履歴情報に基づいてユーザ識別情報と第１の商品識別情報とを関連付けて登録することができる。【００２１】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一の店舗の店舗識別情報を受け付ける店舗識別情報受付部と、一の店舗に対して店舗が取り扱っている商品に対する嗜好適合度の高いユーザの情報を提供するユーザ情報提供部と、を更に備え、第１の商品識別情報取得部は、複数のユーザのユーザ毎にユーザのユーザ識別情報に基づいて第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、店舗識別情報受付部により受け付けた一の店舗の店舗識別情報に基づいて第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度算出部は、複数のユーザ毎の第１の商品識別情報に対応する第１の商品と一の店舗の第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、複数のユーザ毎の嗜好と一の店舗の嗜好との嗜好適合度をそれぞれ算出し、ユーザ情報提供部は、嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数のユーザのうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザを検索し、検索したユーザの情報を提供することが好ましい。【００２２】
本発明の更に他の態様によれば、店舗識別情報受付部が一の店舗の店舗識別情報を受け付けると、ユーザ情報提供部は、一の店舗に対して店舗が取り扱っている商品を好むユーザであって、嗜好適合度算出部により算出された嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザの情報を提供する。これにより、店舗は、自店舗が取り扱っている商品を好むユーザ（嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザ）の情報を取得することができ、自店舗が取り扱っている商品を効率よくユーザに紹介することができる。【００２３】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、店舗毎に店舗識別情報に関連付けて第２の商品識別情報が登録された店舗データベースを備え、第２の商品識別情報取得部は、店舗識別情報受付部が受け付けた一の店舗の店舗識別情報に基づいて、店舗データベースから一の店舗の店舗識別情報に関連付けて登録された第２の商品識別情報を取得することが好ましい。【００２４】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、ユーザの購買行動履歴情報は、商品を選択してネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報を含む。【００２５】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、店舗が取り扱っている第２の商品は、店舗の販売中の商品、販売予定の商品、及びバーゲンセール中の商品のうちのいずれか１以上の商品を含む。【００２６】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量は、それぞれ第１の商品及び第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量であることが好ましい。尚、嗜好適合度の算出に２以上の特徴量を採用する場合には、２以上の特徴量に基づいて算出される特徴量毎の類似度に重み付けを行い、重み付け平均した類似度を嗜好適合度とすることが好ましい。【００２７】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量は、それぞれ第１の商品及び第２の商品を示す商品画像を解析して得られる色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量のうちのいずれか１以上の特徴量に関連付けられた、第１の商品及び第２の商品の印象を特定する感性特徴量であることが好ましい。ここで、感性特徴量は、２次元で表される感性空間上の座標とすることができる。【００２８】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、第１の商品識別情報及び第２の商品識別情報に関連付けて第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量が登録された商品データベースを備え、嗜好適合度算出部は、商品データベースから第１の商品識別情報及び第２の商品識別情報にそれぞれ対応する第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量を取得し、取得した第１のデザイン特徴量と第２のデザイン特徴量との類似度を算出することが好ましい。【００２９】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、店舗情報提供部により店舗の情報の提供が行われると、店舗の情報が提供された店舗に対して課金する第１の課金処理部を備えることが好ましい。この課金は、店舗をユーザに紹介したことにより発生した対価である。【００３０】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、ユーザ情報提供部によりユーザの情報の提供が行われると、ユーザの情報の提供を受けた店舗に対して課金する第２の課金処理部を備えることが好ましい。この課金は、ユーザを店舗に紹介したことにより発生した対価である。【００３１】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一のユーザの位置情報を取得するユーザ位置情報取得部と、複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、第２の商品識別情報取得部は、ユーザ位置情報取得部により取得した一のユーザの位置情報と複数の店舗の位置情報とに基づいて一のユーザと複数の店舗との距離が予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得することが好ましい。【００３２】
本発明の更に他の態様によれば、ユーザの現在位置から予め設定された距離以内の店舗という検索条件を追加し、これによりユーザの現在位置から予め設定された距離以内に存在する店舗（リアル店舗）のうちで、嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、検索した１又は２以上の店舗の情報を提供することができる。【００３３】
本発明の更に他の態様に係る検索装置において、一のユーザの行動範囲を示す行動範囲情報を取得する行動範囲情報取得部と、複数の店舗の位置情報を記憶する店舗位置情報記憶部と、を備え、第２の商品識別情報取得部は、行動範囲情報取得部により取得した一のユーザの行動範囲情報と複数の店舗の位置情報とに基づいて複数の店舗のうちの一のユーザの行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得することが好ましい。【００３４】
本発明の更に他の態様によれば、ユーザの行動範囲内の店舗という検索条件を追加し、これによりユーザの行動範囲内に存在する店舗（リアル店舗）のうちで、嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索し、検索した１又は２以上の店舗の情報を提供することができる。【００３５】
更に他の態様に係る本発明は、ユーザが所有するユーザ端末機と検索サーバとからなる検索システムにおいて、ユーザ端末機は、嗜好に合った店舗の検索操作を受け付ける操作部と、操作部での検索操作に基づいてユーザ端末機の所有者であるユーザのユーザ識別情報を検索サーバに送信する第１の送信部と、検索サーバにより検索された１又は２以上の店舗の情報を受信する第１の受信部と、第１の受信部により受信した店舗の情報を表示する表示部と、を備え、検索サーバは、ユーザ端末機から一のユーザのユーザ識別情報を受信する第２の受信部と、受信したユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得する第１の商品識別情報取得部と、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得する第２の商品識別情報取得部と、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する嗜好適合度算出部と、一のユーザに対してユーザの嗜好に合った商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する店舗情報提供部であって、嗜好適合度算出部によりそれぞれ算出された嗜好適合度に基づいて、複数の店舗のうちの嗜好適合度が上位の１又は２以上の店舗を検索する店舗情報提供部と、検索した店舗の情報を一のユーザのユーザ端末機に送信する第２の送信部と、を備える。【００３６】
本発明の更に他の態様に検索システムよれば、嗜好適合度算出部は、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出することが好ましい。【００３７】
本発明の更に他の態様に係る検索方法は、検索装置の第１の商品識別情報取得部が、ユーザ毎に設定されたユーザ識別情報に基づいてユーザ識別情報に対応するユーザの購買行動履歴情報に関連する第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得するステップと、検索装置の第２の商品識別情報取得部が、店舗毎に設定された店舗識別情報に基づいて店舗識別情報に対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得するステップと、検索装置の嗜好適合度算出部が、第１の商品識別情報に対応する第１の商品と第２の商品識別情報に対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出するステップと、を含む。【００３８】
本発明の更に他の態様に検索方法よれば、嗜好適合度を算出するステップは、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出することが好ましい。【００３９】
本発明の更に他の態様に係る検索方法において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度を算出するステップは、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度とすることが好ましい。【００４０】
本発明の更に他の態様に係る検索方法において、第１の商品識別情報取得部は、ｍを２以上の整数とすると、ｍ個の第１の商品を示す第１の商品識別情報を取得し、第２の商品識別情報取得部は、ｎを２以上の整数とすると、ｎ個の第２の商品を示す第２の商品識別情報を取得し、嗜好適合度を算出するステップは、ｍ個の第１の商品を示す商品画像を解析して得たｍ個の第１のデザイン特徴量の第１の統計量とｎ個の第２の商品を示す商品画像を解析して得たｎ個の第２のデザイン特徴量の第２の統計量とをそれぞれ算出し、算出した第１の統計量と第２の統計量との類似度を嗜好適合度とすることが好ましい。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、一のユーザの購買行動履歴情報に関連する商品（第１の商品）と店舗が取り扱っている商品（第２の商品）に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出するようにしたため、算出された嗜好適合度が高い店舗ほど、ユーザの好みの商品を多く取り扱っている店舗とすることができ、ユーザが自分の嗜好に合った店舗を検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明に係る検索システムの概念図
【図２】第１の実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図
【図３】ユーザＤＢの構成例を示す図表
【図４】店舗ＤＢの構成例を示す図表
【図５】商品ＤＢの構成例を示す図表
【図６】感性空間に配置される感性語を示す言語イメージスケールを示す図
【図７】感性空間に配置される単色（１３０色）の単色イメージスケールを示す図
【図８】感性空間に配置される３色配色のイメージスケールを示す図
【図９】総当り方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図
【図１０】統計量の比較方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図
【図１１】ユーザ端末機の一実施形態であるスマートフォンの外観を示す図
【図１２】スマートフォンの内部構成を示すブロック図
【図１３】本発明に係る検索方法の実施形態を示すフローチャート
【図１４】第２の実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図
【図１５】第３実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図
【図１６】第４の実施形態の検索サーバの機能構成例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、添付図面に従って本発明に係る検索装置、検索システム及び検索方法の実施の形態について説明する。
【００４４】
［検索システム１］
図１は本発明に係る検索システム１の概念図である。本実施形態に係る検索システム１は、検索装置として機能する検索サーバ１０と、ユーザ毎のユーザ端末機１００（１００ａ，１００ｂ，…）と、ＥＣ(Electronic Commerce)サイトのサーバ（以下、「店舗サーバ」という）２００（２００ａ，２００ｂ，…）とから構成され、検索サーバ１０とユーザ端末機１００と店舗サーバ２００とは、ネットワーク（インターネット）２を介して接続されている。
【００４５】
尚、ＥＣサイトは、ネットワーク２上の仮想店舗に商品の画像を含む商品の情報を表示し、商品の販売等の電子商取引を行うサイトである。本実施形態の店舗では、商品として「服飾品、特に衣服」を取り扱うが、商品はこれに限定されず、他の任意の商品を取り扱うことが可能である。
【００４６】
ユーザ端末機１００は、店舗（ネットワーク２上の仮想店舗及びリアル店舗を含む）を検索したり、店舗が取り扱っている衣服等の商品を検索する際に操作される端末機である。
【００４７】
検索サーバ１０は、ユーザ端末機１００から送られてくる指令に応じて店舗の検索を行い、検索結果をユーザ端末機１００に返す。
【００４８】
＜第１の実施形態の検索サーバ＞
この検索システム１において、まず検索サーバ１０の機能構成について説明する。
【００４９】
図２は第１の実施形態の検索サーバ１０の機能構成例を示すブロック図である。
【００５０】
第１の実施形態の検索サーバ１０は、本発明に係る検索装置として機能する部分であり、主として通信部１２（送信部１２Ａ及び受信部１２Ｂ）、第１の商品識別情報取得部（第１の商品ＩＤ（identification）取得部）１４、ユーザデータベース（ユーザＤＢ（database））１６、第２の商品識別情報取得部（第２の商品ＩＤ取得部）１８、店舗データベース（店舗ＤＢ）２０、嗜好適合度算出部２２、商品データベース（商品ＤＢ）２４、店舗情報提供部２６、及び第１の課金処理部２７から構成されている。
【００５１】
ユーザ識別情報受付部として機能する受信部（第２の受信部）１２Ｂは、ユーザ端末機１００からネットワーク２を介して送信される、ユーザ端末機１００の所有者のユーザを一意に特定するユーザ識別情報（ユーザＩＤ）とともに、ユーザ（自分）の好みの商品を多く取り扱っている店舗の検索を要求する検索要求を受信し、ユーザＩＤを第１の商品ＩＤ取得部１４に出力する。
【００５２】
第１の商品ＩＤ取得部１４は、入力されるユーザＩＤに基づいてユーザＤＢ１６から、ユーザＩＤに関連付けて登録されている第１の商品識別情報（第１の商品ＩＤ）を取得する。
【００５３】
図３はユーザＤＢ１６の構成例を示す図表である。
【００５４】
図３に示すようにユーザＤＢ１６には、各ユーザのユーザＩＤに関連付けて第１の商品ＩＤが登録されている。
【００５５】
また、ユーザＤＢ１６に登録されている第１の商品ＩＤは、ユーザの購買行動履歴情報に関連する商品（第１の商品）を示す商品ＩＤである。ここで、ユーザの購買行動履歴情報は、例えば、ＥＣサイトにおいて、商品を選択してネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報を含むものである。
【００５６】
検索サーバ１０は、各ユーザのユーザ端末機１００からユーザＩＤとともに、ユーザの購買行動履歴情報（ログ）を取得しており、ユーザの購買行動履歴情報を元に、図３に示したユーザＤＢ１６を構築している。
【００５７】
また、本例のユーザＤＢ１６は、ユーザの購買行動履歴情報の種類（お気に入り登録された履歴情報、詳細表示された履歴情報、カート投入された履歴情報、マイクローゼットに登録された履歴情報）に応じて商品ＩＤを分類して登録している。
【００５８】
また、検索サーバ１０は、ユーザ端末機１００からＧＰＳ(Global Positioning System)情報を受信しており、受信したＧＰＳ情報に基づいて通常のユーザの行動範囲情報（例えば、通勤、通学の路線、ショッピングする範囲等）をユーザＤＢ１６に登録する。更に、ユーザＤＢ１６には、ユーザの氏名、年齢、性別、住所、電話番号等の個人情報も登録されるが、図３では省略されている。
【００５９】
図２に戻って、第１の商品ＩＤ取得部１４は、入力されるユーザＩＤに基づいてユーザＤＢ１６からユーザＩＤに対応して登録されている第１の商品ＩＤ（本例では、全ての第１の商品ＩＤ）を取得し、取得した第１の商品ＩＤを嗜好適合度算出部２２に出力する。
【００６０】
一方、第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗識別情報（店舗ＩＤ）に関連付けて登録されている第２の商品識別情報（第２の商品ＩＤ）を取得する。
【００６１】
図４は店舗ＤＢ２０の構成例を示す図表である。
【００６２】
図４に示すように店舗ＤＢ２０には、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて、各店舗で取り扱っている商品（第２の商品）を示す第２の商品ＩＤが登録されている。また、店舗ＤＢ２０には、店舗名、リアル店舗の住所、電話番号、取り扱っている商品のブランド、商品の価格帯等の情報が登録されている。
【００６３】
第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、店舗毎に店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤ（本例では、１店舗が取り扱っている全ての商品の商品ＩＤ）を取得し、取得した第２の商品ＩＤを嗜好適合度算出部２２に出力する。
【００６４】
嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ取得部１４から入力される第１の商品ＩＤに対応する第１の商品と第２の商品ＩＤ取得部１８から入力される第２の商品ＩＤに対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を店舗毎に算出するもので、特に第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と、第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。
【００６５】
また、嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ及び第２の商品ＩＤに基づいて商品ＤＢ２４から、第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量、及び第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量をそれぞれ取得している。
【００６６】
図５は、商品ＤＢ２４の構成例を示す図表である。
【００６７】
商品ＤＢ２４は、図１３に示すように商品（商品ＩＤ）毎に、商品のカテゴリ情報、商品画像、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量（色、柄、形又は質感）、商品（第１の商品又は第２の商品）の印象を特定する感性特徴量、商品を取り扱っている店舗ＩＤ（ＥＣサイト）、商品のブランド、在庫、サイズ、価格、及びその他の情報が関連付けて登録されている。ここで、カテゴリ情報とは、商品（衣服）の範疇を示すもので、ブラウス、スカート、パンツ、Ｔシャツ、ワンピース等の情報であり、ユーザ端末機１００により検索する商品のカテゴリを絞り込むときに使用される。
【００６８】
次に、商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量について説明する。
【００６９】
商品の画像を解析して得られるデザイン特徴量は、色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量等の物理計測値である。
【００７０】
また、デザイン特徴量に基づいて算出することができる、商品の印象を特定する感性特徴量もデザイン特徴量の一つとすることができる。ここで、感性特徴量は、２次元で表される感性空間上の感性空間座標である。
【００７１】
まず、商品のデザイン特徴量の一つである色特徴量について説明する。
【００７２】
色特徴量は、商品の画像を代表する色を含む領域を切り出し、各領域の画像を平滑化フィルタにより平滑化処理し、平滑化した各領域の画像の代表色を示す情報である。
【００７３】
本例では、色特徴量として、ＨＳＶ色空間における３属性（Ｈ（色相）・Ｓ（彩度）・Ｖ（明度））の各値（以下、「ＨＳＶ値」という）を取得する。また、商品の代表色が２色以上の場合には、２色以上の代表色毎の色特徴量（ＨＳＶ値）を取得する。
【００７４】
また、取得した色特徴量（ＨＳＶ値）毎に、１３０色の色数を有する基本カラーパレットから該当する色情報を選択する。ここで、１３０色は、１２０色の有彩色と１０色の無彩色とを有し、１２０色の有彩色は、１０種類の色相と１２種類のトーンとの組み合わせからなり、１０色の無彩色は、白から黒までの１０種類のトーンからなる。
【００７５】
１つの色特徴量（ＨＳＶ値）が測定されると、測定した色特徴量に対応する基本カラーパレットにおける１３０色（♯１〜♯１３０）のうちの１つの色（色情報）を決定することができる。
【００７６】
商品の画像の代表色が２色の場合、基本カラーパレット上の２つの色（２色配色）を特定することができる。同様に、商品の画像の代表色が３色の場合には、基本カラーパレット上の３つの色（３色配色）を特定することができる。
【００７７】
また、柄特徴量は、例えば、柄密度及び柄サイズにより規定される特徴量が考えられる。形特徴量は、例えば、全体の幅（細い−太い）、袖の大きさ（短い−長い）、丈の大きさ（短い−長い）、ネックライン（襟ぐり）の幅及び高さ、ネックラインによって規定されユーザの頭部を通過させるための空間の断面積（小さい−大きい）、Ｖネックの角度（小さい−大きい）、Ｕネックの曲率（小さい−大きい）等によって規定される特徴量が考えられる。質感特徴量は、例えば、光沢度及び透け度によって規定される特徴量が考えられる。
【００７８】
次に、商品の印象を特定する感性特徴量について説明する。
【００７９】
図６は感性空間に配置される感性語を示す言語イメージスケールであり、図７は感性空間に配置される単色（基本カラーパレットの１３０色）の単色イメージスケールである。また、図８は感性空間に配置される３色配色のイメージスケールである。尚、図６、図７及び図８に示すイメージスケールは、株式会社日本カラーデザイン研究所から開示されたイメージスケールを示す（小林重順著「カラーシステム」（講談社）、及びhttp://www.ncd-ri.co.jp/about/image_system.htmlを参照）。
【００８０】
図６から図８に示す感性空間は、ＷＡＲＭ（暖かい）／ＣＯＯＬ（冷たい）の程度を示す横軸、及びＨＡＲＤ（かたい）／ＳＯＦＴ（やわらかい）の程度を示す縦軸により規定された空間である。
【００８１】
図６に示す言語イメージスケールは、上記感性空間内に６４個の感性語が配置されている。また、図７に示す単色イメージスケールは、上記感性空間内に１３０色の単色が配置されている。図７に示した各記号は、Ｖ（ビビット）、Ｓ（ストロング）、Ｂ（ブライト）、Ｐ（ペール）、Ｖｐ（ベリー・ペール）、Ｌｇｒ（ライト・グレイッシュ）、Ｌ（ライト）、Ｇｒ（グレイッシュ）、Ｄｌ（ダル）、Ｄｐ（ディープ）、Ｄｋ（ダーク）、Ｄｇｒ（ダーク・グレイッシュ）の１２種類のトーンの位置を示している。また、数字で示した１３０色のうちの代表的なものとして、１〜１０は、それぞれ代表的な色相の位置を示し、１は赤、２は橙、３は黄、４は黄緑、５は緑、６は青緑、７は青、８は青紫、９は紫、１０は赤紫である。また、１２１は白、１３０は黒である。
【００８２】
また、図８に示す３色配色のイメージスケールは、６４個の感性語にそれぞれ対応する１つの３色配色を示しているが、１つの感性語に対応する３色配色は、複数存在する。
【００８３】
図６から図８に示すように、感性語と色特徴量（単色、３色配色）との間には相関があることが分かる。尚、図８に示した３色配色に限らず、２色配色、Ｎ色配色の場合も感性語との間には相関がある。
【００８４】
従って、色特徴量（単色、配色（２色、３色又はＮ色））と感性語との関係を示す変換テーブル又は変換式を予め準備し、単色、配色の色情報を取得すれば、色情報を変換テーブル等を使用することにより感性語に変換することができる。そして、本例の感性特徴量は、感性語が配置される感性空間上の感性空間座標であり、又は代表色が単色の場合には、その単色が配置される感性空間上の感性空間座標である。
【００８５】
図２に戻って、嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ取得部１４から入力される第１の商品ＩＤに対応する第１の商品の第１のデザイン特徴量と、第２の商品ＩＤ取得部１８から入力される第２の商品ＩＤに対応する第２の商品の第２のデザイン特徴量とを、商品ＤＢ２４から取得し、取得した第１のデザイン特徴量と第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。
【００８６】
嗜好適合度の算出方法としては、下記の総当たり方式と、統計量の比較方式とがある。
【００８７】
＜総当たり方式＞
図９は総当り方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図である。
【００８８】
図９に示すように、ユーザＩＤ（＝4288）によりユーザＤＢ１６から複数の第１の商品の第１の商品ＩＤ（＝3245,2432,5232,…）を取得することができ、取得した複数の第１の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第１の商品（第１の商品ＩＤ）毎の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
【００８９】
ここで、第１の商品の個数を、ｍ（ｍ：２以上の整数）個とすると、ｍ個の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
【００９０】
一方、複数の店舗のうちの１つの店舗（例えば、店舗ＩＤ（＝0088）を有する店舗）の店舗ＩＤにより、店舗ＤＢ２０から当該店舗が取り扱っている複数の第２の商品の第２の商品ＩＤ（＝3555,2352,0032,…）を取得することができ、取得した複数の第２の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第２の商品（第２の商品ＩＤ）毎の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
【００９１】
ここで、第２の商品の個数を、ｎ（ｎ：２以上の整数）個とすると、ｎ個の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
【００９２】
嗜好適合度算出部２２は、ｍ個の第１のデザイン特徴量と、ｎ個の第２のデザイン特徴量とのｍ×ｎ個の類似度をそれぞれ算出し、算出したｍ×ｎ個の類似度の平均値を嗜好適合度とする。
【００９３】
いま、第１及び第２のデザイン特徴量が、それぞれ第１及び第２の商品の代表色１色の色特徴量とすると、第１及び第２のデザイン特徴量（即ち、第１及び第２の商品）の類似度は、第１の色特徴量と第２の色特徴量との色空間（例えば、ＨＳＶ色空間）内の距離を算出し、算出した距離に基づいて類似度を算出することができる。尚、この場合、距離が近い程、類似度が高くなり、距離が遠い程、類似度が低くなる。
【００９４】
また、デザイン特徴量として、色特徴量の代わりに、柄特徴量、形特徴量、質感特徴量、又は感性特徴量を使用して類似度を算出することができ、更にこれらの特徴量のうちの２以上の特徴量を組み合わせて、類似度を算出することができる。尚、２以上の特徴量を組み合わせて類似度を算出する場合には、特徴量の種類に応じて重み付けを行ってトータルの類似度を算出することが好ましい。
【００９５】
嗜好適合度算出部２２は、上記算出した類似度から一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と一の店舗（店舗ＩＤ＝0088）との嗜好適合度を算出することができる。また、嗜好適合度算出部２２は、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と他の全ての店舗との嗜好適合度も同様にして算出する。即ち、嗜好適合度算出部２２は、全ての店舗数分の嗜好適合度を算出する。これにより、一のユーザの好みの商品を多く取り扱っている店舗を、算出した嗜好適合度により判別することができる。
【００９６】
＜統計量の比較方式＞
図１０は統計量の比較方式により嗜好適合度を算出する方法を概念的に示した図である。
【００９７】
図１０に示すように、ユーザＩＤ（＝4288）によりユーザＤＢ１６から複数の第１の商品の第１の商品ＩＤ（＝3245,2432,5232,…）を取得することができ、取得した複数の第１の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第１の商品（第１の商品ＩＤ）毎の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
【００９８】
ここで、第１の商品の個数を、ｍ（ｍ：２以上の整数）個とすると、ｍ個の第１のデザイン特徴量を取得することができる。
【００９９】
嗜好適合度算出部２２、取得したｍ個の第１のデザイン特徴量の第１のヒストグラム（第１の統計量）を作成する。
【０１００】
一方、複数の店舗のうちの１つの店舗（例えば、店舗ＩＤ（＝0088)を有する店舗）の店舗ＩＤにより、店舗ＤＢ２０から当該店舗が取り扱っている複数の第２の商品の第２の商品ＩＤ（＝3555,2352,0032,…）を取得することができ、取得した複数の第２の商品ＩＤにより商品ＤＢ２４から複数の第２の商品（第２の商品ＩＤ）毎の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
【０１０１】
ここで、第２の商品の個数を、ｎ（ｎ：２以上の整数）個とすると、ｎ個の第２のデザイン特徴量を取得することができる。
【０１０２】
嗜好適合度算出部２２は、取得したｎ個の第２のデザイン特徴量の第２のヒストグラム（第２の統計量）を作成する。
【０１０３】
そして、嗜好適合度算出部２２は、作成した第１のデザイン特徴量の第１のヒストグラムと第２のデザイン特徴量の第２のヒストグラムとの類似度を算出する。
【０１０４】
第１及び第２のヒストグラム間の類似度（相関）は、例えば、バタチャリヤ距離（Bhattacharyya距離）により算出することができる。尚、第１及び第２のヒストグラム間の類似度を算出する場合、第１及び第２のヒストグラムでヒストグラムの度数の合計が１になるように正規化を行う。
【０１０５】
いま、第１及び第２のデザイン特徴量が、それぞれ第１及び第２の商品の代表色１色の色特徴量とすると、ＨＳＶ表色系ではＨ（色相）、Ｓ（彩度）及びＶ（明度）の３つのヒストグラムが生成されることになるため、第１及び第２のヒストグラム間のBhattacharyya距離を、ＳＨ、ＳＳ及びＳＶとすると、全体での類似度Ｓは、次式、
［数１］
Ｓ＝√（ＳＨ２＋ＳＳ２＋ＳＶ２）
により算出することができる。
【０１０６】
嗜好適合度算出部２２は、第１のデザイン特徴量の第１のヒストグラムと第２のデザイン特徴量の第２のヒストグラムとの類似度を算出することにより、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と一の店舗（店舗ＩＤ＝0088）との嗜好適合度を算出する。また、嗜好適合度算出部２２は、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と他の全ての店舗との嗜好適合度も同様にして算出する。
【０１０７】
また、嗜好適合度算出部２２は、デザイン特徴量のヒストグラムを作成する代わりに、図６から図８に示した二次元の感性空間に第１のデザイン特徴量（感性空間座標、又は代表色（図７参照））をマッピングした第１の感性マップ（第１の統計量）と、感性空間座標に第２のデザイン特徴量をマッピングした第２の感性マップ（第２の統計量）とを作成し、第１の感性マップと第２の感性マップとの正規化相関を算出するようにしてもよい。そして、嗜好適合度算出部２２は、正規化相関（類似度）を算出することにより、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と一の店舗（店舗ＩＤ＝0088)との嗜好適合度を算出する。また、嗜好適合度算出部２２は、一のユーザ（ユーザＩＤ＝4288）と他の全ての店舗との嗜好適合度も同様にして算出する。
【０１０８】
図２に戻って、嗜好適合度算出部２２は、店舗の紹介を求めたユーザと全ての店舗との嗜好適合度を算出すると、店舗毎の嗜好適合度を店舗情報提供部２６に出力する。
【０１０９】
店舗情報提供部２６は、嗜好適合度算出部２２から入力される店舗毎の嗜好適合度に基づいて、最も嗜好適合度が高い１つの店舗を抽出（検索）し、又は嗜好適合度の高い順に店舗をソートし、嗜好適合度の高い上位の２以上の店舗を抽出（検索）し、検索した１又は２以上の店舗の情報を、送信部１２Ａを介してユーザ端末機１００に送信する。送信する店舗の情報は、例えば、店舗名、店舗のＥＣサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、リアル店舗の所在地の情報等である。
【０１１０】
第１の課金処理部２７は、店舗情報提供部２６から店舗の情報がユーザに提供されると、店舗の情報が提供された当該店舗に対して課金を行うもので、例えば、一定期間（１週間、１箇月間）に、店舗の情報を提供した回数を店舗毎に集計し、集計結果に応じて課金する。この課金は、店舗をユーザに紹介したことにより発生した対価である。課金情報は、店舗サーバ２００に送信し、又は別途、店舗に送付するようにしてもよい。
【０１１１】
この検索システム１によれば、ユーザは、ユーザ端末機１００を操作することで、検索サーバ１０を通じて自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を検索することができる。
【０１１２】
＜ユーザ端末機１００＞
ユーザ端末機１００は、店舗を検索したり、店舗が取り扱っている商品を検索したりする際に操作される端末機であり、例えばスマートフォン、タブレットデバイス等のポータブル端末機やパーソナルコンピュータなどの形態をとりうる。
【０１１３】
以下、ユーザ端末機１００として機能し得るスマートフォンについて説明する。
【０１１４】
図１１はユーザ端末機１００の一実施形態であるスマートフォンの外観を示す図である。図１１に示すユーザ端末機（以下、「スマートフォン」という）１００は、平板状の筐体１０２を有し、筐体１０２の一方の面に表示部としての表示パネル１２１と、入力部としての操作パネル１２２とが一体となって形成される表示入力部１２０が設けられる。また、その筐体１０２は、スピーカ１３１と、マイクロホン１３２と、操作部１４０と、カメラ部１４１とを備える。尚、筐体１０２の構成はこれに限定されず、例えば、表示部と入力部とが独立して設けられる構成を採用したり、折り畳み構造やスライド機構を有する構成を採用したりすることもできる。
【０１１５】
図１２は図１１に示したスマートフォン１００の内部構成を示すブロック図である。図１２に示すように、スマートフォン１００の主たる構成要素として、無線通信部１１０と、表示入力部１２０と、通話部１３０と、操作部１４０と、カメラ部１４１と、記憶部１５０と、外部入出力部１６０と、ＧＰＳ(Global Positioning System)受信部１７０と、モーションセンサ部１８０と、電源部１９０と、主制御部１０１とを備える。また、スマートフォン１００の主たる機能として、基地局装置と移動通信網とを介した移動無線通信を行う無線通信機能を備える。
【０１１６】
無線通信部１１０は、主制御部１０１の指示に従って、移動通信網に接続された基地局装置との間で無線通信を行う。その無線通信が使用されて、音声データ及び画像データ等の各種ファイルデータや電子メールデータなどの送受信、及びウェブデータやストリーミングデータなどの受信が行われる。
【０１１７】
表示入力部１２０は、表示パネル１２１及び操作パネル１２２を備えるいわゆるタッチパネルであり、主制御部１０１の制御により、画像（静止画像及び動画像）や文字情報などを表示して視覚的にユーザに情報を伝達し、また表示した情報に対するユーザ操作を検出する。
【０１１８】
表示パネル１２１は、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)又はＯＥＬＤ(Organic Electro-Luminescence Display）などを表示デバイスとして用いる。操作パネル１２２は、表示パネル１２１の表示面上に表示される画像が視認可能な状態で設けられ、ユーザの指や尖筆によって操作される１又は複数の座標を検出するデバイスである。そのデバイスがユーザの指や尖筆によって操作されると、操作パネル１２２は、操作に起因して発生する検出信号を主制御部１０１に出力する。次いで、主制御部１０１は、受信した検出信号に基づいて、表示パネル１２１上の操作位置（座標）を検出する。
【０１１９】
図１１に例示されるスマートフォン１００の表示パネル１２１と操作パネル１２２とは一体となって表示入力部１２０を構成し、操作パネル１２２が表示パネル１２１を完全に覆うような配置となっている。その配置を採用した場合、操作パネル１２２は、表示パネル１２１外の領域についても、ユーザ操作を検出する機能を備えてもよい。換言すると、操作パネル１２２は、表示パネル１２１に重なる重畳部分についての検出領域（以下、「表示領域」と称する）と、それ以外の表示パネル１２１に重ならない外縁部分についての検出領域（以下、「非表示領域」と称する）とを備えていてもよい。
【０１２０】
尚、表示領域の大きさと表示パネル１２１の大きさとを完全に一致させてもよいが、両者を必ずしも一致させる必要はない。また、操作パネル１２２が、外縁部分及びそれ以外の内側部分の２つの感応領域を備えていてもよい。更に、その外縁部分の幅は、筐体１０２の大きさなどに応じて適宜設計されるものである。更にまた、操作パネル１２２で採用される位置検出方式としては、マトリクススイッチ方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式、赤外線方式、電磁誘導方式、及び静電容量方式などが挙げられ、いずれの方式が採用されてもよい。
【０１２１】
通話部１３０は、スピーカ１３１及びマイクロホン１３２を備え、マイクロホン１３２を通じて入力されたユーザの音声を主制御部１０１にて処理可能な音声データに変換して主制御部１０１に出力したり、無線通信部１１０或いは外部入出力部１６０により受信された音声データを復号してスピーカ１３１から出力したりする。また、図１１に示すように、例えば、スピーカ１３１及びマイクロホン１３２を表示入力部１２０が設けられた面と同じ面に搭載することができる。
【０１２２】
操作部１４０は、キースイッチなどを用いたハードウェアキーであって、ユーザからの指示を受け付ける。例えば、図１１に示すように、操作部１４０は、スマートフォン１００の筐体１０２の側面に搭載され、指などで押下されるとスイッチオン状態となり、指を離すとバネなどの復元力によってスイッチオフ状態となる押しボタン式のスイッチである。
【０１２３】
記憶部１５０は、主制御部１０１の制御プログラムや制御データ、アプリケーションソフトウェア、通信相手の名称や電話番号などを対応づけたアドレスデータ、送受信した電子メールのデータ、ウェブブラウジングによりダウンロードしたウェブデータ、及びダウンロードしたコンテンツデータ等を記憶し、またストリーミングデータなどを一時的に記憶する。また、記憶部１５０は、スマートフォン内蔵の内部記憶部１５１と着脱自在な外部メモリスロットを有する外部記憶部１５２とにより構成される。尚、記憶部１５０を構成する内部記憶部１５１及び外部記憶部１５２のそれぞれは、フラッシュメモリタイプ、ハードディスクタイプ、マルチメディアカードマイクロタイプ、カードタイプのメモリ、ＲＡＭ(Random Access Memory)、或いはＲＯＭ(Read Only Memory)などの格納媒体を用いて実現される。
【０１２４】
外部入出力部１６０は、スマートフォン１００に連結される全ての外部機器とのインターフェースの役割を果たし、通信等（例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＩＥＥＥ１３９４など）又はネットワーク（例えば、ネットワーク、無線ＬＡＮ(Local Area Network)、ブルートゥース(Bluetooth)（登録商標）、ＲＦＩＤ(Radio Frequency Identification)、赤外線通信(Infrared Data Association：ＩｒＤＡ）、ＵＷＢ(Ultra Wideband)（登録商標）、ジグビー(ZigBee)（登録商標）など）により他の外部機器に直接的又は間接的に接続する。
【０１２５】
スマートフォン１００に連結される外部機器としては、例えば、有線／無線ヘッドセット、有線／無線外部充電器、有線／無線データポート、カードソケットを介して接続されるメモリカード(Memory card)やＳＩＭ(Subscriber Identity Module Card)／ＵＩＭ(User Identity Module Card)カード、オーディオ・ビデオＩ／Ｏ(Input/Output)端子を介して接続される外部オーディオ・ビデオ機器、有線／無線接続される外部オーディオ・ビデオ機器、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、及びイヤホンなどがある。外部入出力部１６０は、このような外部機器から伝送を受けたデータをスマートフォン１００の内部の各構成要素に伝達したり、スマートフォン１００の内部のデータが外部機器に伝送されたりするように構成されてもよい。
【０１２６】
ＧＰＳ受信部１７０は、主制御部１０１の指示に従って、ＧＰＳ衛星ＳＴ１、ＳＴ２〜ＳＴｎから送信されるＧＰＳ信号を受信し、受信した複数のＧＰＳ信号に基づく測位演算処理を実行し、スマートフォン１００の緯度、経度及び高度によって特定される位置情報（ＧＰＳ情報）を取得する。ＧＰＳ受信部１７０は、無線通信部１１０及び／又は外部入出力部１６０（例えば、無線ＬＡＮ）から位置情報を取得できる場合には、その位置情報を用いて位置を検出することもできる。
【０１２７】
モーションセンサ部１８０は、例えば、３軸の加速度センサなどを備え、主制御部１０１の指示に従って、スマートフォン１００の物理的な動きを検出する。スマートフォン１００の物理的な動きを検出することにより、スマートフォン１００の動く方向や加速度が検出される。その検出の結果は、主制御部１０１に出力される。
【０１２８】
電源部１９０は、主制御部１０１の指示に従って、スマートフォン１００の各部に、バッテリ（図示しない）に蓄えられる電力を供給する。
【０１２９】
主制御部１０１は、マイクロプロセッサを備え、記憶部１５０が記憶する制御プログラムや制御データに従って動作し、スマートフォン１００の各部を統括して制御する。また、主制御部１０１は、無線通信部１１０を通じて音声通信及びデータ通信を行うために、通信系の各部を制御する移動通信制御機能と、アプリケーション処理機能とを備える。
【０１３０】
アプリケーション処理機能は、記憶部１５０が記憶するアプリケーションソフトウェアに従って主制御部１０１が動作することにより実現される。アプリケーション処理機能としては、例えば、外部入出力部１６０を制御することで対向機器とデータ通信を行う赤外線通信機能や、電子メールの送受信を行う電子メール機能、及びウェブページを閲覧するウェブブラウジング機能などがある。
【０１３１】
また、主制御部１０１は、受信データやダウンロードしたストリーミングデータなどの画像データ（静止画像や動画像のデータ）に基づいて、映像を表示入力部１２０に表示する等の画像処理機能を備える。画像処理機能とは、主制御部１０１が、上記画像データを復号し、その復号結果に画像処理を施して、その画像処理を経て得られる画像を表示入力部１２０に表示する機能のことをいう。
【０１３２】
更に、主制御部１０１は、表示パネル１２１に対する表示制御と、操作部１４０や操作パネル１２２を通じたユーザ操作を検出する操作検出制御とを実行する。
【０１３３】
表示制御の実行により、主制御部１０１は、アプリケーションソフトウェアを起動するためのアイコンや、スクロールバーなどのソフトウェアキーを表示したり、或いは電子メールを作成するためのウィンドウを表示したりする。尚、スクロールバーとは、表示パネル１２１の表示領域に収まりきれない大きな画像などについて、画像の表示部分を移動する指示を受け付けるためのソフトウェアキーのことをいう。
【０１３４】
また、操作検出制御の実行により、主制御部１０１は、操作部１４０を通じたユーザ操作を検出したり、操作パネル１２２を通じて、上記アイコンに対する操作や、上記ウィンドウの入力欄に対する文字列の入力を受け付けたり、或いは、スクロールバーを通じた表示画像のスクロール要求を受け付ける。
【０１３５】
更に、操作検出制御の実行により主制御部１０１は、操作パネル１２２に対する操作位置が、表示パネル１２１に重なる重畳部分（表示領域）に該当するか、或いはそれ以外の表示パネル１２１に重ならない外縁部分（非表示領域）に該当するかを判定し、操作パネル１２２の感応領域やソフトウェアキーの表示位置を制御するタッチパネル制御機能を備える。
【０１３６】
また、主制御部１０１は、操作パネル１２２に対するジェスチャ操作を検出し、検出したジェスチャ操作に応じて、予め設定された機能を実行することもできる。ジェスチャ操作とは、従来の単純なタッチ操作ではなく、指などによって軌跡を描いたり、複数の位置を同時に指定したり、或いはこれらを組み合わせて、複数の位置から少なくとも１つについて軌跡を描く操作を意味する。
【０１３７】
カメラ部１４１は、主制御部１０１の制御により、撮像によって得た画像データを例えばＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）などの圧縮した画像データに変換し、その画像データを記憶部１５０に記録したり、外部入出力部１６０や無線通信部１１０を通じて出力したりすることができる。図１１に示すようにスマートフォン１００において、カメラ部１４１は表示入力部１２０と同じ面に搭載されているが、カメラ部１４１の搭載位置はこれに限らず、表示入力部１２０が設けられる筐体１０２の表面ではなく筐体１０２の背面にカメラ部１４１が搭載されてもよいし、或いは複数のカメラ部１４１が筐体１０２に搭載されてもよい。尚、複数のカメラ部１４１が搭載されている場合には、撮像に供するカメラ部１４１を切り替えて単独のカメラ部１４１によって撮像が行われてもよいし、或いは、複数のカメラ部１４１を同時に使用して撮像が行われてもよい。
【０１３８】
また、カメラ部１４１はスマートフォン１００の各種機能に利用することができる。例えば、カメラ部１４１で取得した画像が表示パネル１２１に表示さてもよいし、操作パネル１２２の操作入力手法の一つとして、カメラ部１４１で撮像取得される画像が利用されてもよい。また、ＧＰＳ受信部１７０が位置を検出する際に、カメラ部１４１からの画像が参照されて位置が検出されてもよい。更には、カメラ部１４１からの画像が参照されて、３軸の加速度センサを用いずに、或いは、３軸の加速度センサと併用して、スマートフォン１００のカメラ部１４１の光軸方向を判断することや、現在の使用環境を判断することもできる。勿論、カメラ部１４１からの画像をアプリケーションソフトウェア内で利用することもできる。
【０１３９】
その他、ＧＰＳ受信部１７０により取得された位置情報、マイクロホン１３２により取得された音声情報（主制御部等により、音声テキスト変換を行ってテキスト情報となっていてもよい）、及びモーションセンサ部１８０により取得された姿勢情報等などを静止画又は動画の画像データに付加して得られるデータを、記憶部１５０に記録したり、外部入出力部１６０や無線通信部１１０を通じて出力したりすることもできる。
【０１４０】
さて、上記構成のスマートフォン１００は、無線通信部１１０を通じて前述した検索サーバ１０にアクセスすることができ、操作部１４０での操作によりユーザＩＤ、パスワードを、第１の送信部として機能する無線通信部１１０を通じて検索サーバ１０に送信することで、検索サーバ１０の利用が可能になる。また、検索サーバ１０の利用が可能になると、操作部１４０は、嗜好に合った店舗の検索操作を受け付ける操作部として機能する。
【０１４１】
また、スマートフォン１００は、ネットワーク２上のネットショッピングモール（図示せず）を通じてネットショッピングモールに出店している各店舗のＥＣサイトにアクセスし、ＥＣサイトにて所望の商品を選択してネットショッピングのカートに入れたり、商品を選択してお気に入りリストに登録したり、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧したり、商品を選択してマイクローゼットに登録したりすることができる。
【０１４２】
検索サーバ１０とネットショッピングモールを運営するサーバとは、一体化され又は連携しており、検索サーバ１０は、ネットショッピングモールに出店している各店舗のＥＣサイトでのユーザの購買行動履歴情報（ネットショッピングのカートに入れた履歴情報、商品を選択してお気に入りリストに登録した履歴情報、商品を選択して当該商品の詳細表示を閲覧した履歴情報、及び商品を選択してマイクローゼットに登録した履歴情報のうちのいずれか１以上の履歴情報）を取得し、取得した購買行動履歴情報に基づいて図３に示したユーザＤＢ１６を作成、更新する。
【０１４３】
また、検索サーバ１０は、各店舗サーバ２００から店舗の情報を取得し、図４に示した店舗ＤＢ２０を作成、更新する。
【０１４４】
検索サーバ１０は、スマートフォン１００からユーザの嗜好に合った店舗の検索要求を受け付けると、前述したようにユーザと各店舗との嗜好適合度を算出し、最も嗜好適合度が高い店舗の情報、又は嗜好適合度の高い上位の２以上の店舗の情報をスマートフォン１００に送信する。
【０１４５】
スマートフォン１００は、検索サーバ１０から送信された店舗の情報を、第１の受信部として機能する無線通信部１１０により受信し、受信した店舗の情報を表示部としての表示パネル１２１に表示する。
【０１４６】
これによりユーザは、表示パネル１２１に表示された店舗の情報を閲覧したり、表示された店舗の情報に基づいて自分の好みの商品を多く扱っている店舗のＥＣサイトにアクセスしたりすることができる。
【０１４７】
［検索方法］
次に、本発明に係る検索方法について説明する。
【０１４８】
図１３は本発明に係る検索方法の実施形態を示すフローチャートであり、特に検索サーバ１０における処理手順に関して示している。
【０１４９】
図１３において、検索サーバ１０の受信部１２Ｂが、ユーザ端末機１００からユーザＩＤを受信（入力）すると（ステップＳ１０）、第１の商品ＩＤ取得部１４は、入力したユーザＩＤに基づいてユーザＤＢ１６（図３）からユーザＩＤに対応して管理されている商品ＩＤを取得する（ステップＳ１２）。
【０１５０】
一方、第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得する（ステップＳ１４）。
【０１５１】
嗜好適合度算出部２２は、ステップＳ１２で取得した第１の商品ＩＤと、ステップＳ１４で取得した第２の商品ＩＤとに基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を店舗毎に算出する（ステップＳ１６）。即ち、第１の商品ＩＤに対応する第１の商品を示す商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と、第２の商品ＩＤに対応する第２の商品を示す商品画像を解析して得た第２のデザイン特徴量との類似度を算出し、算出した類似度に基づいてユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度を算出する。
【０１５２】
店舗情報提供部２６は、嗜好適合度算出部２２にて算出された店舗毎の嗜好適合度に基づいて、最も嗜好適合度が高い１つの店舗を抽出（検索）し、又は嗜好適合度の高い上位の２以上の店舗を抽出（検索）する（ステップＳ１８）。そして、検索した１又は２以上の店舗の情報を、送信部１２Ａを介してユーザ端末機１００に送信（提供）する（ステップＳ２０）。
【０１５３】
これにより、ユーザは、ユーザ端末機１００及び検索サーバ１０を通じて自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗を検索することができる。
【０１５４】
＜第２の実施形態の検索サーバ＞
図１４は第２の実施形態の検索サーバ１０−２の機能構成例を示すブロック図である。尚、図１４において、図２に示した第１の実施形態の検索サーバ１０と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１５５】
第２の実施形態の検索サーバ１０−２は、主としてユーザ位置情報取得部２８が追加されている点、及びリアル店舗を検索する点で、第１の実施形態の検索サーバ１０と相違する。
【０１５６】
検索サーバ１０−２の通信部１２（受信部１２Ｂ）は、ユーザ端末機１００からネットワーク２を介して送信されるユーザＩＤ、及びユーザ（自分）の自分の好みの商品を多く取り扱っているリアル店舗の検索を要求する検索要求を受信するとともに、ＧＰＳ情報を受信する。
【０１５７】
ユーザ位置情報取得部２８は、ユーザ端末機１００から受信部１２Ｂを介してユーザの現在位置を示すユーザの位置情報としてＧＰＳ情報を取得する。
【０１５８】
第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得するものであるが、第２の実施形態では、ユーザ位置情報取得部２８から入力されるＧＰＳ情報に基づいて、ＧＰＳ情報により特定されるユーザの現在位置から予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗ＩＤに基づいてその店舗ＩＤに対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
【０１５９】
即ち、第２の実施形態の第２の商品ＩＤ取得部１８は、ユーザ位置情報取得部２８から入力されるＧＰＳ情報に基づいて、ＧＰＳ情報により特定されるユーザの現在位置から予め設定された距離以内に存在する店舗を検索対象の店舗として絞り込み、絞り込んだ店舗毎に各店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
【０１６０】
ここで、予め設定される距離としては、例えば、数ｋｍの固定された距離でもよいし、ユーザが適宜設定できるようにしてもよい。また、店舗位置情報記憶部として機能する店舗ＤＢ２０には、各店舗（リアル店舗）の所在地を示す位置情報（好ましくはＧＰＳ情報）が登録されている。
【０１６１】
第２の実施形態によれば、ユーザの現在位置から予め設定された距離以内の店舗（リアル店舗）が紹介されるため、紹介された店舗に行きやすいという利点がある。
【０１６２】
＜第３の実施形態の検索サーバ＞
図１５は第３の実施形態の検索サーバ１０−３の機能構成例を示すブロック図である。尚、図１５において、図２に示した第１の実施形態の検索サーバ１０と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１６３】
第３の実施形態の検索サーバ１０−３は、主としてユーザ位置情報取得部２８及び行動範囲情報取得部３０が追加されている点、及びリアル店舗を検索する点で、第１の実施形態の検索サーバ１０と相違する。
【０１６４】
検索サーバ１０−３の通信部１２（受信部１２Ｂ）は、ユーザ端末機１００からネットワーク２を介して送信されるユーザＩＤ、及びユーザ（自分）の自分の好みの商品を多く取り扱っているリアル店舗の検索を要求する検索要求を受信するとともに、ＧＰＳ情報を受信する。
【０１６５】
ユーザ位置情報取得部２８は、ユーザ端末機１００から受信部１２Ｂを介してユーザの現在位置を示すユーザの位置情報としてＧＰＳ情報を定期的に取得する。
【０１６６】
検索サーバ１０−３は、ユーザ位置情報取得部２８により定期的に取得されるＧＰＳ情報に基づいて、通常のユーザの行動範囲（例えば、通勤、通学の路線、ショッピングする範囲等）を示す行動範囲情報を生成することができる。ユーザ毎の行動範囲情報は、ユーザＤＢ１６に登録される。
【０１６７】
行動範囲情報取得部３０は、受信部１２Ｂから入力されるユーザＩＤに基づいて、ユーザＤＢ１６から、ユーザＩＤに対応するユーザの行動範囲を示す行動範囲情報を取得し、取得した行動範囲情報を第２の商品ＩＤ取得部１８に出力する。
【０１６８】
第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＤＢ２０から、各店舗の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得するものであるが、第３の実施形態では、行動範囲情報取得部３０から入力される行動範囲情報に基づいて、店舗ＤＢ２０に登録されている店舗（リアル店舗）のうちのユーザの行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗とし、検索対象の店舗毎に設定された店舗ＩＤに基づいて、その店舗ＩＤに対応する店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
【０１６９】
即ち、第３の実施形態の第２の商品ＩＤ取得部１８は、行動範囲情報取得部３０から入力される行動範囲情報に基づいて、通常のユーザ行動範囲内に存在する店舗を検索対象の店舗として絞り込み、絞り込んだ店舗毎に各店舗が取り扱っている第２の商品を示す第２の商品ＩＤを取得する。
【０１７０】
尚、ユーザの行動範囲内とは、例えば、ユーザの行動範囲が通勤、通学の経路の場合、その経路上の最寄りの駅から徒歩で移動できる範囲内を含むものとする。
【０１７１】
第３の実施形態によれば、ユーザの行動範囲内に存在する店舗（リアル店舗）が紹介されるため、紹介された店舗に行きやすいという利点がある。
【０１７２】
＜第４の実施形態の検索サーバ＞
図１６は第４の実施形態の検索サーバ１０−４の機能構成例を示すブロック図である。尚、図１６において、図２に示した第１の実施形態の検索サーバ１０と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１７３】
また、第４の実施形態の検索サーバ１０−４は、第１から第３の実施形態の検索サーバと同様に一のユーザに自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗の情報を提供する機能を備えているが、図１６では、以下に詳述するように一の店舗（店舗サーバ２００）に、その店舗が取り扱っている商品に対する嗜好適合度の高いユーザの情報を提供するための構成のみが記載されている。
【０１７４】
図１６において、第４の実施形態の検索サーバ１０−４の第１の商品ＩＤ取得部１４は、ユーザＤＢ１６から全てのユーザのユーザＩＤ毎に、ユーザＩＤに関連付けて登録されている第１の商品ＩＤを取得する。
【０１７５】
また、店舗識別情報受付部として機能する通信部１２（受信部１２Ｂ）は、店舗サーバ２００から店舗サーバ２００に係る店舗の店舗ＩＤとともに、自店舗の商品と嗜好適合度が高いユーザの検索を要求する検索要求を受信し、受信した店舗ＩＤを第２の商品ＩＤ取得部１８に出力する。第４の実施形態の検索サーバ１０−４の第２の商品ＩＤ取得部１８は、入力した店舗ＩＤに基づいて店舗ＤＢ２０から、店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得する。
【０１７６】
即ち、第１の実施形態の検索サーバ１０の第１の商品ＩＤ取得部１４は、自分の好みの商品を多く取り扱っている店舗の検索を要求する一のユーザの、ユーザＩＤに関連付けて登録されている第１の商品ＩＤを取得するのに対し、第４の実施形態の検索サーバ１０−４の第１の商品ＩＤ取得部１４は、全てのユーザのユーザＩＤ毎に第１の商品ＩＤを取得する点で、両者は相違する。
【０１７７】
また、第１の実施形態の検索サーバ１０の第２の商品ＩＤ取得部１８は、全ての店舗の店舗ＩＤ毎に第２の商品ＩＤを取得するのに対し、第４の実施形態の検索サーバ１０−４の第２の商品ＩＤ取得部１８は、一の店舗（ユーザの検索を要求する店舗）の店舗ＩＤに関連付けて登録されている第２の商品ＩＤを取得する点で、両者は相違する。
【０１７８】
第４の実施形態の検索サーバ１０−４の嗜好適合度算出部２２は、第１の商品ＩＤ取得部１４から入力される第１の商品ＩＤに対応する第１の商品と、第２の商品ＩＤ取得部１８から入力される第２の商品ＩＤに対応する第２の商品とに基づいて、ユーザの嗜好と店舗の嗜好との嗜好適合度をユーザ毎に算出するもので、店舗毎に嗜好適合度を算出する第１の実施形態の検索サーバ１０の嗜好適合度算出部２２と相違する。
【０１７９】
嗜好適合度算出部２２により算出された一の店舗とユーザ毎の嗜好適合度は、ユーザ情報提供部３２に出力される。
【０１８０】
ユーザ情報提供部３２は、嗜好適合度算出部２２から入力されるユーザ毎の嗜好適合度に基づいて嗜好適合度が上位の１又は２以上のユーザを抽出（検索）し、検索した１又は２以上のユーザの情報を送信部１２Ａを介して店舗サーバ２００に送信する。送信するユーザの情報は、自店舗の商品をユーザに紹介するために必要な情報であり、ユーザのメールアドレス、ユーザＩＤ等を含む。
【０１８１】
第２の課金処理部３３は、ユーザ情報提供部３２からユーザの情報が店舗に提供されると、ユーザの情報が提供された店舗に対して課金を行うもので、例えば、一定期間（１週間、１箇月間）に、ユーザの情報を提供した回数を店舗毎に集計し、集計結果に応じて課金する。この課金は、ユーザを店舗に紹介したことにより発生した対価である。課金情報は、店舗サーバ２００に送信し、又は別途、店舗に送付するようにしてもよい。
【０１８２】
第４の実施形態によれば、店舗サーバ２００は、検索サーバ１０−４を通じて自店舗が取り扱っている商品との嗜好適合度の高いユーザの情報を取得することができる。
【０１８３】
［その他］
第１の商品ＩＤ取得部１４は、ユーザＩＤに対応して登録されている全ての第１の商品ＩＤを取得しているが、これに限らず、ユーザの購買行動履歴情報の種類（お気に入り登録された履歴情報、詳細表示された履歴情報、カート投入された履歴情報、及びマイクローゼットに登録された履歴情報）のうちのいずれかの種類の履歴情報に対応する第１の商品ＩＤを取得してもよいし、第１の商品ＩＤの数を、ユーザの嗜好が推定できる程度の一定数（好ましくは、最新のユーザの購買行動履歴に対応する一定数）に制限して第１の商品ＩＤを取得してもよい。
【０１８４】
また、第２の商品ＩＤ取得部１８は、店舗ＩＤに対応する一の店舗が取り扱っている全ての商品の商品ＩＤ（即ち、店舗ＩＤに対応して店舗ＤＢ２０登録されている全ての第２の商品ＩＤ）を取得しているが、これに限らず、店舗ＩＤに対応する店舗の販売中の商品を示す第２の商品ＩＤ、販売予定の商品を示す第２の商品ＩＤ、バーゲンセール中の商品を示す第２の商品ＩＤのうちのいずれか１以上の商品を含む第２の商品ＩＤを取得してもよいし、第２の商品ＩＤの数を、店舗の嗜好が推定できる程度の一定数（好ましくは、商品ＤＢ２４への商品の登録時点が新しい一定数）に制限して第２の商品ＩＤを取得してもよい。
【０１８５】
更に、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１８６】
１…検索システム、２…ネットワーク、１０…検索サーバ、１２…通信部、１２Ａ…送信部、１２Ｂ…受信部、１４…第１の商品ＩＤ取得部、１６…ユーザＤＢ、１８…第２の商品ＩＤ取得部、２０…店舗ＤＢ、２２…嗜好適合度算出部、２４…商品ＤＢ、２６…店舗情報提供部、２７…第１の課金処理部、２８…ユーザ位置情報取得部、３０…行動範囲情報取得部、３２…ユーザ情報提供部、３３…第２の課金処理部、１００、１００ａ、１００ｂ…ユーザ端末機（スマートフォン）、１１０…無線通信部、１４０…操作部、１７０…ＧＰＳ受信部、１２０…表示入力部、２００、２００ａ、２００ｂ…店舗サーバ
【図１】
2017043244.tif 000003
【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】
2017043244.tif 000009
【図８】
2017043244.tif 000010
【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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【図１６】
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【国際調査報告】
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