(57)【要約】【課題】  ユーザが選んだアイテムの組み合わせに対して、流行を鑑みた評価を行うことが可能な組み合わせ評価装置を提供すること。【解決手段】  組み合わせ評価装置１の推奨度情報格納部１８は、店員により入力された、コーディネート情報、推奨度、及び推奨度設定日を含む推奨度情報を格納している。評価要求受信部１６が２つのアイテムＩＤを含む評価要求を店舗側端末３から受信すると、推奨度情報抽出部１７がこの２つのアイテムＩＤに対応した推奨度情報を推奨度情報格納部１８から抽出する。評価ポイント算出部２１は、この推奨度情報に含まれる推奨度設定日から鮮度を決定し、鮮度と推奨度情報に含まれる推奨度とを乗算して評価ポイントを算出する。評価部２２は、この評価ポイントに基づいてコーディネートを評価するので、推奨度が大きく推奨度設定日が新しいコーディネートほど評価が高くなる。【選択図】  図１
2006031477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、対象物の組み合わせを特定するための組み合わせ識別情報、前記対象物の組み合わせに対する推奨度、及び前記推奨度を設定した日を示す推奨度設定日、を含む推奨度情報を格納する推奨度情報格納手段と、
対象物を特定するための対象物識別情報を複数含み、対象物の組み合わせを評価するように要求する評価要求を受信する評価要求受信手段と、
前記評価要求受信手段により受信された前記評価要求に含まれる前記複数の対象物識別情報に対応する前記推奨度情報を前記推奨度情報格納手段から抽出する推奨度情報抽出手段と、
前記推奨度情報抽出手段により抽出された前記推奨度情報に含まれる前記推奨度及び前記推奨度設定日に基づいて評価ポイントを算出する評価ポイント算出手段と、
前記評価ポイント算出手段により算出された前記評価ポイントに基づいて前記対象物の組み合わせを評価する評価手段と、
前記評価手段による評価の結果を送信する評価結果送信手段と、
を備えることを特徴とする組み合わせ評価装置。     
【請求項２】
前記評価ポイント算出手段により算出される前記評価ポイントは前記推奨度設定日が新しいほど大きくなることを特徴とする請求項１に記載の組み合わせ評価装置。
【請求項３】
少なくとも、前記組み合わせ識別情報、前記組み合わせ識別情報により特定される前記対象物の組み合わせに対する顧客の満足度、及び前記組満足度を設定した日を示す満足度設定日、を含む満足度情報を格納する満足度情報格納手段と、
前記評価要求受信手段により受信された前記評価要求に含まれる前記複数の対象物識別情報に対応する前記満足度情報を前記満足度情報格納手段から抽出する満足度情報抽出手段と、
を更に備え、
前記評価ポイント算出手段は、前記推奨度情報抽出手段により抽出された前記推奨度情報に含まれる前記推奨度及び前記推奨度設定日に基づいて推奨度ポイントを算出するとともに、前記満足度情報抽出手段により抽出された前記満足度情報に含まれる前記満足度及び前記満足度設定日に基づいて満足度ポイントを算出し、前記推奨度ポイント及び満足度ポイントに基づいて前記評価ポイントを算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の組み合わせ評価装置。
【請求項４】
前記推奨度設定日が新しいほど前記推奨度ポイントが大きくなり、前記満足度設定日が新しいほど前記満足度ポイントが大きくなることを特徴とする請求項３に記載の組み合わせ評価装置。
【請求項５】
前記評価ポイントが所定の閾値以下である場合に、前記評価要求受信手段により受信された前記評価要求に含まれる前記複数の対象物識別情報のうち、いずれか一の前記対象物識別情報に対応する前記推奨度情報を前記推奨度情報格納手段から抽出する再抽出手段と、
前記再抽出手段により抽出された前記推奨度情報のうち、前記推奨度情報に含まれる前記推奨度及び前記推奨度設定日に基づいて算出した前記評価ポイントが前記閾値よりも大きい前記推奨度情報を選択する推奨度情報選択手段と、
を更に備え、
前記評価結果送信手段は、前記評価手段による評価の結果を送信するとともに、前記推奨度情報選択手段により選択された前記推奨度情報に含まれる前記組み合わせ識別情報を送信することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の組み合わせ評価装置。
【請求項６】
前記推奨度情報には前記推奨度を設定した推奨者を特定するための推奨者識別情報が更に含まれており、
前記評価要求には前記推奨者識別情報が更に含まれており、
前記推奨度情報抽出手段は前記評価要求に含まれる前記推奨者識別情報及び前記複数の対象物識別情報に対応する前記推奨度情報を前記推奨度情報格納手段から抽出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の組み合わせ評価装置。
【請求項７】
少なくとも、顧客を特定するための顧客識別情報、前記顧客の応対をした前記推奨者に対応する前記推奨者識別情報、前記推奨者に対する好感度、及び前記好感度を設定した日を示す好感度設定日、を含む好感度情報を格納する好感度情報格納手段と、
前記顧客識別情報を受信する顧客識別情報受信手段と、
前記顧客識別情報受信手段により受信された前記顧客識別情報を含む前記好感度情報を前記好感度情報格納手段から抽出する好感度情報抽出手段と、
前記好感度情報抽出手段により抽出された前記好感度情報に含まれる前記好感度及び前記好感度設定日に基づいて推奨者ポイントを算出する推奨者ポイント算出手段と、
前記推奨者ポイント算出手段により算出された前記推奨者ポイントのうち、所定の条件を満たす前記推奨者ポイントに対応する一または複数の前記推奨者識別情報を送信する推奨者識別情報送信手段と、を備え、
前記評価要求に含まれる前記推奨者識別情報は、前記推奨者識別情報送信手段により送信された前記推奨者識別情報のうちのいずれか一の前記推奨者識別情報であることを特徴とする請求項６に記載の組み合わせ評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組み合わせ評価装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザが選んだ服（対象物）の組み合わせ、すなわちコーディネートを評価する装置が提案されている（例えば、下記特許文献１参照。）。この装置では、コーディネートに対する専門家の評価をテーブルに予め格納しておく。そして、ユーザが選んだコーディネートに関する情報を受け取ると、このコーディネートに対する専門家の評価を上述したテーブルから抽出し、これを評価結果として出力する。
【特許文献１】特開２００３−２６３５４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、服等に代表されるファッションアイテムは流行り廃りが激しい。そのため、コーディネートに対する評価もその時々の流行によって大きく変化する。しかしながら、上述した従来の装置は、テーブルから抽出した専門家の評価をそのまま評価結果として出力するため、例えば何年も前からテーブルを更新していない場合には、何年も前に専門家が下した評価であっても現在の評価結果として出力することとなる。したがって、流行を反映した評価が行われていない可能性がある。
【０００４】
そこで本発明は、ユーザが選んだ対象物の組み合わせに対して、流行を鑑みた評価を行うことが可能な組み合わせ評価装置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】
本発明の組み合わせ評価装置は、（１）少なくとも、対象物の組み合わせを特定するための組み合わせ識別情報、対象物の組み合わせに対する推奨度、及び推奨度を設定した日を示す推奨度設定日、を含む推奨度情報を格納する推奨度情報格納手段と、（２）対象物を特定するための対象物識別情報を複数含み、対象物の組み合わせを評価するように要求する評価要求を受信する評価要求受信手段と、（３）評価要求受信手段により受信された評価要求に含まれる複数の対象物識別情報に対応する推奨度情報を推奨度情報格納手段から抽出する推奨度情報抽出手段と、（４）推奨度情報抽出手段により抽出された推奨度情報に含まれる推奨度及び推奨度設定日に基づいて評価ポイントを算出する評価ポイント算出手段と、（５）評価ポイント算出手段により算出された評価ポイントに基づいて対象物の組み合わせを評価する評価手段と、（６）評価手段による評価の結果を送信する評価結果送信手段と、を備えるものである。
【０００６】
推奨度情報を推奨度情報格納手段に格納するので、例えばコーディネートに対するショップの店員側の評価を蓄積しておくことができる。複数の対象物識別情報を含む評価要求を受信するので、例えば評価要求がユーザによる入力に基づくものである場合には、ユーザが選んだコーディネートを複数の対象物識別情報から特定することができる。この複数の対象物識別情報に対応する推奨度情報を推奨度情報格納手段から抽出するので、ユーザが選んだコーディネートに関連する推奨度情報を取得することができる。抽出した推奨度情報に含まれる推奨度及び推奨度設定日に基づいて評価ポイントを算出し、算出した評価ポイントに基づいて組み合わせを評価するので、店員側の評価と評価を行った日付とから評価結果を得ることができる。推奨度設定日が古ければ古いほど、推奨度を設定した当時の流行と現在の流行との間のずれは大きくなると考えられるため、推奨度設定日といった時間的な要素を加味することで、ユーザが選んだコーディネートに対して流行を鑑みた評価を行うことが可能となる。
【０００７】
本発明の組み合わせ評価装置において、評価ポイント算出手段により算出される評価ポイントは推奨度設定日が新しいほど大きくなることが好ましい。このようにすれば、推奨度設定日が新しいほどより高い評価結果を出力することとなるため、流行を鑑みた評価を確実に行うことができる。
【０００８】
また、本発明の組み合わせ評価装置は、少なくとも、組み合わせ識別情報、組み合わせ識別情報により特定される対象物の組み合わせに対する顧客の満足度、及び満足度を設定した日を示す満足度設定日を含む満足度情報を格納する満足度情報格納手段と、評価要求受信手段により受信された評価要求に含まれる複数の対象物識別情報に対応する満足度情報を満足度情報格納手段から抽出する満足度情報抽出手段と、を更に備え、評価ポイント算出手段は、推奨度情報抽出手段により抽出された推奨度情報に含まれる推奨度及び推奨度設定日に基づいて推奨度ポイントを算出するとともに、満足度情報抽出手段により抽出された満足度情報に含まれる満足度及び満足度設定日に基づいて満足度ポイントを算出し、推奨度ポイント及び満足度ポイントに基づいて評価ポイントを算出することが好ましい。
【０００９】
満足度情報を満足度情報格納手段に格納するので、例えばコーディネートに対するユーザ側の評価を蓄積しておくことができる。受信した複数の対象物識別情報に対応する満足度情報を満足度情報格納手段から抽出するので、例えばユーザが選んだコーディネートに関連する、他のユーザの満足度情報を取得することができる。評価ポイント算出手段が推奨度ポイント及び満足度ポイントを算出し、推奨度ポイント及び満足度ポイントに基づいて評価ポイントを算出するので、ユーザが選んだコーディネートに対して、店員側の評価と評価が行われた日、及びユーザ側の評価と評価が行われた日に基づいた評価ポイントを取得することができる。したがって、店員側から得られる情報だけでなくユーザ側から得られる情報も評価の参考にすることとなるため、より多面的な評価を行うことができる。
【００１０】
また、本発明の組み合わせ評価装置は、推奨度設定日が新しいほど推奨度ポイントが大きくなり、満足度設定日が新しいほど満足度ポイントが大きくなることが好ましい。このようにすれば、推奨度設定日及び満足度設定日が新しいほど評価ポイントが大きくなり、より高い評価結果を出力することとなるため、流行を鑑みた評価を確実に行うことができる。
【００１１】
また、本発明の組み合わせ評価装置において、評価ポイントが所定の閾値以下である場合に、評価要求受信手段により受信された評価要求に含まれる複数の対象物識別情報のうち、いずれか一の対象物識別情報に対応する推奨度情報を推奨度情報格納手段から抽出する再抽出手段と、再抽出手段により抽出された推奨度情報のうち、推奨度情報に含まれる推奨度及び推奨度設定日に基づいて算出した評価ポイントが閾値よりも大きい推奨度情報を選択する推奨度情報選択手段と、を更に備え、評価結果送信手段は、評価手段による評価の結果を送信するとともに、推奨度情報選択手段により選択された推奨度情報に含まれる組み合わせ識別情報を送信することが好ましい。
【００１２】
評価ポイントが所定の閾値以下である場合には、受信した対象物識別情報のいずれかと対応する推奨度情報を抽出するので、例えばユーザが選んだ服のいずれかに関連した推奨度情報を取得することができる。抽出した推奨度情報のうち評価ポイントが閾値よりも大きいものを取得し、この推奨度情報に含まれる組み合わせ識別情報を送信するので、例えば抽出した推奨度情報から特定されるコーディネートのうち、より流行に合致したコーディネートをユーザに提案することができる。
【００１３】
また、本発明の組み合わせ評価装置は、推奨度情報には推奨度を設定した推奨者を特定するための推奨者識別情報が更に含まれており、評価要求には推奨者識別情報が更に含まれており、推奨度情報抽出手段は評価要求に含まれる推奨者識別情報及び複数の対象物識別情報に対応する推奨度情報を推奨度情報格納手段から抽出することが好ましい。
【００１４】
推奨者識別情報を含む評価要求を受信するので、推奨者識別情報に対応する推奨度情報を推奨度情報格納手段から抽出することができる。よって、例えば推奨者識別情報がユーザにより指名された情報である場合には、ユーザが指名した店員の推奨度情報を取得することができる。このように、ユーザが選んだ組み合わせについて、ユーザが指名した店員の評価を基に評価結果を出力させることができるため、ユーザにとってより有益な評価結果を提供することができる。
【００１５】
また、本発明の組み合わせ評価装置は、少なくとも、顧客を特定するための顧客識別情報、顧客の応対をした推奨者に対応する推奨者識別情報、推奨者に対する好感度、及び好感度を設定した日を示す好感度設定日、を含む好感度情報を格納する好感度情報格納手段と、顧客識別情報を受信する顧客識別情報受信手段と、顧客識別情報受信手段により受信された顧客識別情報を含む好感度情報を好感度情報格納手段から抽出する好感度情報抽出手段と、好感度情報抽出手段により抽出された好感度情報に含まれる好感度及び好感度設定日に基づいて推奨者ポイントを算出する推奨者ポイント算出手段と、推奨者ポイント算出手段により算出された推奨者ポイントのうち、所定の条件を満たす推奨者ポイントに対応する一または複数の推奨者識別情報を送信する推奨者識別情報送信手段と、を備え、評価要求に含まれる推奨者識別情報は、推奨者識別情報送信手段により送信された推奨者識別情報のうちのいずれか一の推奨者識別情報であることが好ましい。
【００１６】
好感度及び好感度設定日から推奨者ポイントを算出し、所定の条件を満たす推奨者ポイントに対応する推奨者識別情報を送信するので、例えば推奨者ポイントがより大きい店員、すなわちユーザからの評価がより高い店員をユーザに通知することができる。このような推奨者識別情報を送信するので、例えばユーザは評価がより高い店員を知ることができる。送信した推奨者識別情報のうちの一つを評価要求と共に受信するので、ユーザが指名した店員の推奨度情報に基づいて評価することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ユーザが選んだ対象物の組み合わせに対して、流行を鑑みた評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の知見は、例示のみのために示された添付図面を参照して以下の詳細な記述を考慮することによって容易に理解することができる。引き続いて、添付図面を参照しながら本発明を実施するための形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１９】
図１は、本実施形態にかかる組み合わせ評価装置の構成を示す図である。図１に示すように、組み合わせ評価装置１は、通信網（図示せず）を介して店舗側端末３と接続されている。
【００２０】
店舗側端末３は、服（対象物）を販売するショップ等に設置される端末であり、組み合わせ評価装置１と通信可能なように構成されている。店舗側端末３は、ＩＤリーダを有している。ユーザ（顧客）が顧客カードや服に付けられた商品タグを店舗側端末３にかざすと、店舗側端末３は顧客カードから顧客ＩＤ（顧客識別情報）を読み取り、商品タグからアイテムＩＤ（対象物識別情報）を読み取る。店舗側端末３は、読み取った顧客ＩＤ及びアイテムＩＤを組み合わせ評価装置１に送信する。また、店舗側端末３は、組み合わせ評価装置１から受信した情報を表示するディスプレイを有している。
【００２１】
組み合わせ評価装置１は、顧客ＩＤ受信部（顧客識別情報受信手段）１０、好感度情報抽出部（好感度情報抽出手段）１１、好感度情報格納部（好感度情報格納手段）１２、店員ポイント算出部（推奨者ポイント算出部）１３、店員選択部（推奨者選択手段）１４、店員ＩＤ送信部（推奨者識別情報送信手段）１５、評価要求受信部（評価要求受信手段）１６、推奨度情報抽出部（推奨度情報抽出手段）１７、推奨度情報格納部（推奨度情報格納手段）１８、満足度情報抽出部（満足度情報抽出手段）１９、満足度情報格納部（満足度情報格納手段）２０、評価ポイント算出部（評価ポイント算出手段）２１、評価部（評価手段）２２、再抽出部（再抽出手段）２３、推奨度情報選択部（推奨度情報選択手段）２４、及び評価結果送信部（評価結果送信手段）２５を備えている。
【００２２】
顧客ＩＤ受信部１０は、店舗側端末３により送信された顧客ＩＤを通信網を介して受信する部分である。顧客ＩＤ受信部１０は、受信した顧客ＩＤを好感度情報抽出部１１に出力する。
【００２３】
好感度情報格納部１２は、好感度情報を格納する部分である。図２は、好感度情報格納部１２に格納される好感度情報の例を示す図である。好感度情報はユーザによって入力される情報であって、図２に示す例によれば、好感度情報は、顧客ＩＤと、ユーザが応対を受けたショップの店員（推奨者）の店員ＩＤ（推奨者識別情報）と、この店員に対する好感度と、この好感度を設定した日を示す日付（好感度設定日）と、を含んでいる。本発明でいう好感度とは、店員の接客態度だけでなく、店員から勧められたコーディネート（服の組み合わせ）と店員の着こなしとから感じられる店員のファッションセンスも考慮したものである。好感度は、例えば１〜５の数値で表される。
【００２４】
好感度情報抽出部１１は、好感度情報格納部１２から好感度情報を抽出する部分である。好感度情報抽出部１１は、顧客ＩＤ受信部１０から顧客ＩＤを受け取ると、この顧客ＩＤを含む好感度情報を好感度情報格納部１２から抽出する。そして、抽出した好感度情報を店員ポイント算出部１３に出力する。より具体的には、好感度情報抽出部１１は、例えば顧客ＩＤ「ＣＵ００１」を顧客ＩＤ受信部１０から受け取った場合には、図２に示す好感度情報格納部１２から好感度情報ｋ１〜ｋ６を抽出し、店員ポイント算出部１３に出力する。
【００２５】
店員ポイント算出部１３は、好感度情報に含まれる好感度及び日付に基づいて店員ポイント（推奨者ポイント）を算出する部分である。店員ポイントとは、各店員に対するユーザの評価を数値化したものである。店員ポイント算出部１３は、好感度情報抽出部１１から好感度情報を受け取ると、この好感度情報に含まれる日付を抽出する。店員ポイント算出部１３は、抽出した日付を基に，好感度が設定されてから顧客ＩＤ受信部１０が顧客ＩＤを受信するまでの経過日数を算出する。そして、算出した経過日数に基づいて鮮度を決定する。鮮度は１〜５の数値で表され、経過日数が１週間以内なら５、１ヶ月以内なら４、３ヶ月以内なら３、６ヶ月以内なら２、６ヶ月を越えるなら１、といったように、経過日数が短いほどその数値は大きくなる。好感度情報抽出部１１は、鮮度と好感度情報に含まれる好感度とを乗算し、乗算結果に基づいて店員ポイントを算出する。好感度情報抽出部１１は、算出した店員ポイントを店員選択部１４に出力する。
【００２６】
より具体的に述べると、図２に示す好感度情報ｋ１〜ｋ６を好感度情報抽出部１１から受け取った店員ポイント算出部１３は、例えば顧客ＩＤ受信部１０が顧客ＩＤを受信した日が２００４年４月２１日である場合には、好感度情報ｋ１の鮮度を「５」、好感度情報ｋ２の鮮度を「３」、好感度情報ｋ３の鮮度を「３」、好感度情報ｋ４の鮮度を「４」、好感度情報ｋ５の鮮度を「２」、好感度情報ｋ６の鮮度を「１」、にそれぞれ決定する。そして、好感度情報ｋ１の好感度「５」と鮮度「５」とを乗算して乗算結果「２５」を取得する。同様にして、好感度情報ｋ２から乗算結果「９」を取得し、好感度情報ｋ３から乗算結果「１５」を取得し、好感度情報ｋ４から乗算結果「８」を取得し、好感度情報ｋ５から乗算結果「８」を取得し、好感度情報ｋ６から乗算結果「４」を取得する。店員ポイント算出部１３は、店員ＩＤ「ＳＡ００１」を含む好感度情報ｋ１の乗算結果「２５」と好感度情報ｋ２の乗算結果「９」とを合計して、店員ＩＤ「ＳＡ００１」の店員ポイント「３４」を取得する。同様にして、店員ポイント算出部１３は、好感度情報ｋ３，ｋ４の乗算結果を合計して店員ＩＤ「ＳＡ００２」の店員ポイント「２３」を取得し、好感度情報ｋ５，ｋ６の乗算結果を合計して店員ＩＤ「ＳＡ００３」の店員ポイント「１２」を取得する。
【００２７】
店員選択部１４は、店員ポイントに基づいて店員ＩＤを選択する部分である。店員選択部１４は、店員ポイント算出部１３により出力された店員ポイントを受け取ると、受け取った店員ポイントのうち最も値が大きいものを例えば２つ選択する。そして、選択した２つの店員ポイントそれぞれに対応付けられた店員ＩＤを取得して、店員ＩＤ送信部１５に出力する。より具体的には、店員選択部１４は、例えば店員ポイント「３４」，「２３」，「１２」を受け取った場合には、店員ポイント「３４」，「２３」を選択する。そして、店員ポイント「３４」に対応付けられた店員ＩＤ「ＳＡ００１」、及び店員ポイント「２３」に対応付けられた店員ＩＤ「ＳＡ００２」を店員ＩＤ送信部１５に出力する。店員ＩＤ送信部１５は、店員ＩＤ「ＳＡ００１」，「ＳＡ００２」を通信網を介して店舗側端末３に送信する。
【００２８】
評価要求受信部１６は、店舗側端末３により送信された評価要求を受信する部分である。評価要求とは、コーディネートの評価を要求するものであり、店員ＩＤと２つのアイテムＩＤとを含んでいる。評価要求受信部１６は、受信した評価要求を推奨度情報抽出部１７、満足度情報抽出部１９、及び再抽出部２３に出力する。
【００２９】
推奨度情報格納部１８は、推奨度情報を格納する部分である。図３は、推奨度情報格納部１８に格納される推奨度情報の例を示す図である。推奨度情報は、店員によって入力される情報であって、図３に示す例によれば、店員ＩＤと、コーディネートを特定するためのコーディネート情報（組み合わせ識別情報）と、このコーディネートに対する推奨度と、この推奨度の設定日を示す日付（推奨度設定日）と、を含んでいる。上述したコーディネート情報には２つのアイテムＩＤが含まれており、例えば図３に示す推奨度情報ｉ１のコーディネート情報には、アイテムＩＤ「Ｂ０１」とアイテムＩＤ「Ｓ０３」とが含まれている。なお、図３に示すアイテムＩＤについて、例えばアイテムＩＤ「Ｂ××」はブラウスを示し、アイテムＩＤ「Ｓ××」はスカートを示し、アイテムＩＤ「Ｃ××」はカットソーを示し、アイテムＩＤ「Ｐ××」はパンツを示すものとする。
【００３０】
推奨度情報抽出部１７は、推奨度情報格納部１８から推奨度情報を抽出する部分である。推奨度情報抽出部１７は、評価要求受信部１６から評価要求を受け取ると、受け取った評価要求に含まれる店員ＩＤ及び２つのアイテムＩＤを取得する。推奨度情報抽出部１７は、取得した店員ＩＤと、取得した２つのアイテムＩＤからなるコーディネート情報と、を含む推奨度情報を推奨度情報格納部１８から抽出する。推奨度情報抽出部１７は、抽出した推奨度情報を評価ポイント算出部２１に出力する。より具体的には、推奨度情報抽出部１７は、例えば店員ＩＤ「ＳＡ００１」とアイテムＩＤ「Ｂ０１」，「Ｓ０３」とを含む評価要求を評価要求受信部１６から受け取った場合には、図３に示す推奨度情報格納部１８から推奨度情報ｉ１，ｉ２を抽出し、評価ポイント算出部２１に出力する。
【００３１】
満足度情報格納部２０は、満足度情報を格納する部分である。図４は、満足度情報格納部２０に格納される満足度情報の例を示す図である。満足度情報はユーザによって入力される情報であって、図４に示す例によれば、顧客ＩＤと、コーディネート情報と、このコーディネートに対する満足度と、この満足度を設定した日を示す日付（満足度設定日）と、を含んでいる。満足度は、例えば１〜５の数値で表される。
【００３２】
満足度情報抽出部１９は、満足度情報格納部２０から満足度情報を抽出する部分である。満足度情報抽出部１９は、評価要求受信部１６から評価要求を受け取ると、この評価要求に含まれる２つのアイテムＩＤを取得する。満足度情報抽出部１９は、取得した２つのアイテムＩＤからなるコーディネート情報を含む満足度情報を、満足度情報格納部２０から抽出する。そして、抽出した満足度情報を評価ポイント算出部２１に出力する。より具体的には、満足度情報抽出部１９は、例えば２つのアイテムＩＤ「Ｂ０１」，「Ｓ０３」を含む評価要求を評価要求受信部１６から受け取った場合には、図４に示す満足度情報格納部２０から満足度情報ｍ１，ｍ２を抽出し、評価ポイント算出部２１に出力する。
【００３３】
評価ポイント算出部２１は、評価ポイントを算出する部分である。評価ポイントとは、コーディネートに対する店員及びユーザの評価を数値化したものであり、店員側の評価を示す推奨度ポイントとユーザ側の評価を示す満足度ポイントとから得られる。評価ポイント算出部２１は、推奨度ポイントを算出するための推奨度ポイント算出部２１０と、満足度ポイントを算出するための満足度ポイント算出部２１２と、を備えている。
【００３４】
推奨度ポイント算出部２１０は、推奨度情報に含まれる推奨度及び日付に基づいて推奨度ポイントを算出する部分である。推奨度ポイント算出部２１０は、推奨度情報抽出部１７から推奨度情報を受け取ると、この推奨度情報に含まれる日付を抽出する。推奨度ポイント算出部２１０は、抽出した日付を基に，推奨度が設定されてから評価要求受信部１６が評価要求を受信するまでの経過日数を算出する。そして、この経過日数を基に鮮度を決定する。鮮度の決定方法は、上述した店員ポイント算出部１３と同様である。推奨度ポイント算出部２１０は、鮮度と推奨度情報に含まれる推奨度とを乗算し、乗算結果に基づいて推奨度ポイントを算出する。また、推奨度ポイント算出部２１０は、後述する再抽出部２３により出力された推奨度情報を受け取った場合にも、上記と同様にして推奨度ポイントを算出する。
【００３５】
より具体的に述べると、図３に示す推奨度情報ｉ１，ｉ２を推奨度情報抽出部１７から受け取った推奨度ポイント算出部２１０は、例えば評価要求が受信された日が２００４年４月２１日である場合には、推奨度情報ｉ１の鮮度を「５」、推奨度情報ｉ２の鮮度を「３」に決定する。そして、推奨度情報ｉ２の推奨度「５」と鮮度「５」とを乗算して乗算結果「２５」を取得するとともに、推奨度情報ｉ２の推奨度「２」と鮮度「３」とを乗算して乗算結果「６」を取得する。推奨度ポイント算出部２１０は、推奨度情報ｉ１から取得した乗算結果「２５」と推奨度情報ｉ２から取得した乗算結果「６」とを合計し、コーディネート情報「Ｂ０１−Ｓ０３」の推奨度ポイント「３１」を算出する。
【００３６】
満足度ポイント算出部２１２は、満足度情報に含まれる満足度及び日付に基づいて満足度ポイントを算出する部分である。満足度ポイント算出部２１２は、満足度情報抽出部１９により出力された満足度情報を受け取ると、この満足度情報に含まれる日付を抽出する。満足度ポイント算出部２１２は抽出した日付を基に、満足度が設定されてから評価要求受信部１６が評価要求を受信するまでの経過日数を算出する。そして、算出した経過日数を基に鮮度を決定する。鮮度の決定方法は、上述した店員ポイント算出部１３及び推奨度ポイント算出部２１０と同様である。満足度ポイント算出部２１２は、鮮度と満足度情報に含まれる満足度とを乗算し、乗算結果に基づいて満足度ポイントを算出する。
【００３７】
より具体的に述べると、図４に示す満足度情報ｍ１，ｍ２を満足度情報抽出部１９から受け取った満足度ポイント算出部２１２は、例えば評価要求が受信された日が２００４年４月２１日である場合には、満足度情報ｍ１の鮮度を「５」、満足度情報ｍ２の鮮度を「４」に決定する。そして、満足度情報ｍ１の満足度「４」と鮮度「５」とを乗算して乗算結果「２０」を取得するとともに、満足度情報ｍ２の満足度「３」と鮮度「４」とを乗算して乗算結果「１２」を取得する。満足度ポイント算出部２１２は、満足度情報ｍ１から取得した乗算結果「２０」と満足度情報ｍ２から取得した乗算結果「１２」とを合計し、コーディネート情報「Ｂ０１−Ｓ０３」の満足度ポイント「３２」を算出する。
【００３８】
評価ポイント算出部２１は、上述した推奨度ポイントと満足度ポイントとを合計することによって評価ポイントを算出し、評価部２２に出力する。より具体的には、例えば推奨度ポイント算出部２１０が推奨度ポイント「３１」を出力し、満足度ポイント算出部２１２が満足度ポイント「３２」を出力した場合には、評価ポイント算出部２１は推奨度ポイント「３１」と満足度ポイント「３２」とを合計して、コーディネート情報「Ｂ０１−Ｓ０３」の評価ポイント「６３」を算出する。なお、評価ポイント算出部２１は、後述する再抽出部２３により出力された推奨度情報を受け取った場合には、推奨度ポイントのみを算出する。
【００３９】
評価部２２は、評価ポイントに基づいてコーディネートを評価する部分である。評価部２２は、評価ポイント算出部２１により出力された評価ポイントを受け取ると、この評価ポイントを「非常に良い」「良い」「普通」「あまり良くない」「良くない」の５段階で評価する。そして、評価の結果を評価結果送信部２５に出力する。
【００４０】
また、評価部２２は、受け取った評価ポイントが所定の閾値以下である場合には、その旨を再抽出部２３に通知する。所定の閾値とは、評価結果が「普通」となるような評価ポイントの値である。なお、所定の閾値は、評価結果が「あまり良くない」となるような評価ポイントの値であってもよい。
【００４１】
再抽出部２３は、推奨度情報格納部１８から推奨度情報を再度抽出する部分である。再抽出部２３は、評価部２２から評価ポイントが所定の閾値以下である旨の通知を受けると、評価要求受信部１６により出力された評価要求から店員ＩＤ及び２つのアイテムＩＤを取得する。再抽出部２３は、取得した店員ＩＤを含み、かつ、取得した２つのアイテムＩＤのいずれかをコーディネート情報に含む推奨度情報を推奨度情報格納部１８から抽出する。再抽出部２３は、抽出した推奨度情報を評価ポイント算出部２１に出力する。より具体的には、再抽出部２３は、例えば店員ＩＤ「ＳＡ００１」とアイテムＩＤ「Ｂ０１」，「Ｓ０３」とを含む評価要求を評価要求受信部１６から受け取った場合には、図３に示す推奨度情報格納部１８からアイテムＩＤ「Ｂ０１」又は「Ｓ０３」を含む推奨度情報ｉ３〜ｉ６を抽出し、評価ポイント算出部２１に出力する。
【００４２】
推奨度情報選択部２４は、再抽出部２３により出力された推奨度情報のうち、評価ポイントが評価部２２で設定した所定の閾値よりも大きい推奨度情報を選択する部分である。推奨度情報選択部２４は、評価ポイント算出部２１により出力された評価ポイントを受け取る。そして、受け取った評価ポイントのうち、評価部２２で設定された閾値よりも大きいものを選択する。そして、選択した評価ポイントのうち、最も大きい値を有するものを抽出する。推奨度情報選択部２４は、この評価ポイントと対応付けられた推奨度情報に含まれるコーディネート情報を取得する。推奨度情報選択部２４は、取得したコーディネート情報を評価結果送信部２５に出力する。
【００４３】
より具体的には、例えば推奨度情報ｉ３，ｉ４に基づく推奨度ポイント「４１」と、推奨度情報ｉ５，ｉ６に基づく推奨度ポイント「２７」とが評価ポイント算出部２１によって出力された場合には、推奨度情報選択部２４は推奨度ポイント「４１」を選択する。評価部２２で設定された閾値が「３５」であるとすると、選択した推奨度ポイント「４１」は閾値よりも大きいので、推奨度情報選択部２４は、推奨度ポイント「４１」と対応付けられた推奨度情報ｉ３，ｉ４に含まれるコーディネート情報「Ｂ０１−Ｐ０１」を取得し、出力する。
【００４４】
評価結果送信部２５は、評価結果を店舗側端末３に送信する部分である。評価結果送信部２５は、評価部２２により出力された評価結果が「非常に良い」「良い」である場合には、この評価結果を店舗側端末３に送信する。評価部２２により出力された評価結果が「普通」「あまり良くない」「良くない」である場合には、推奨度情報選択部２４により出力されたコーディネート情報を評価結果と共に店舗側端末３に送信する。
【００４５】
続いて、本実施形態における組み合わせ評価装置１の動作について説明する。図５は、組み合わせ評価装置１における全体的な処理を示すシーケンス図であり、図６は店舗側端末３による表示を示す図である。
【００４６】
ユーザは顧客カードを所有しており、自身が選んだコーディネートについての評価を希望する場合に、顧客カードを店舗側端末３にかざす。店舗側端末３は顧客カードから顧客ＩＤを読み取る（図５、ステップＳ１）。店舗側端末３は、読み取った顧客ＩＤを組み合わせ評価装置１に送信する（図５、ステップＳ２）。
【００４７】
組み合わせ評価装置１の顧客ＩＤ受信部１０は、店舗側端末３により送信された顧客ＩＤを受信する。そして、受信した顧客ＩＤを好感度情報抽出部１１に出力する。好感度情報抽出部１１は、顧客ＩＤを受け取ると、この顧客ＩＤを含む好感度情報を好感度情報格納部１２から抽出する。そして、抽出した好感度情報を店員ポイント算出部１３に出力する。店員ポイント算出部１３は、好感度情報抽出部１１により出力された好感度情報を受け取ると、この好感度情報に含まれる日付を基に鮮度を決定する。そして、決定した鮮度と好感度情報に含まれる好感度とに基づいて各店員の店員ポイントを算出する（図５、ステップＳ３）。店員ポイント算出部１３は、算出した各店員の店員ポイントを店員選択部１４に出力する。店員選択部１４は、店員ポイントを受け取ると、受け取った店員ポイントのうち最も値が大きいものを２つ選択する。そして、選択した店員ポイントそれぞれに対応付けられた店員ＩＤを取得する（図５、ステップＳ４）。店員選択部１４は、取得した２つの店員ＩＤを店員ＩＤ送信部１５を介して店舗側端末３に送信する（図５、ステップＳ５）。
【００４８】
店舗側端末３は、組み合わせ評価装置１により送信された２つの店員ＩＤに基づいて、２人の店員の情報を図６（ａ）のようにディスプレイに表示する。表示された２人の店員のいずれかがユーザによって選ばれると（図５、ステップＳ６）、店舗側端末３は選ばれた店員の店員ＩＤを特定する。また、ユーザが、コーディネートを評価して欲しい一対の服の商品タグを店舗側端末３にかざすと、店舗側端末３は商品タグそれぞれからアイテムＩＤを読み取る（図５、ステップＳ７）。店舗側端末３は、店員ＩＤ及び２つのアイテムＩＤを含む評価要求を組み合わせ評価装置１に送信する（図５、ステップＳ８）。
【００４９】
組み合わせ評価装置１は、店舗側端末３により送信された評価要求を受信すると、後述するコーディネートの評価処理を行い（図５、ステップＳ９）、評価の結果を店舗側端末３に送信する（図５、ステップＳ１０）。店舗側端末３は、組み合わせ評価装置１により送信された評価結果を図６（ｂ），（ｃ）のように表示する（図５、ステップＳ１１）。なお、図６（ｂ），（ｃ）については後に詳しく述べる。
【００５０】
図７は、前述したコーディネートの評価処理（図５のステップＳ９参照）を詳細に説明するためのフローチャートである。評価要求受信部１６は、店舗側端末３により送信された評価要求を受信すると（図７、ステップＳ７０）、この評価要求を推奨度情報抽出部１７、満足度情報抽出部１９、及び再抽出部２３に出力する。
【００５１】
推奨度情報抽出部１７は、評価要求受信部１６から評価要求を受け取ると、この評価要求に含まれる店員ＩＤ及び２つのアイテムＩＤを取得する。推奨度情報抽出部１７は、取得した店員ＩＤ及び２つのアイテムＩＤが含まれる推奨度情報を推奨度情報格納部１８から検索する（図７、ステップＳ７１）。推奨度情報格納部１８から上述の推奨度情報が検索されなかった場合には、後述する図７のステップＳ７４に示す処理を実行する。推奨度情報が検索された場合には、推奨度情報抽出部１７はこの推奨度情報を推奨度情報格納部１８から抽出し、評価ポイント算出部２１に出力する。
【００５２】
評価ポイント算出部２１の推奨度ポイント算出部２１０は、推奨度情報を受け取ると、この推奨度情報に含まれる日付と推奨度とを抽出する（図７、ステップＳ７２）。そして、抽出した日付を基に鮮度を決定し、鮮度と推奨度とを乗算して推奨度ポイントを算出する（図７、ステップＳ７３）。
【００５３】
一方、満足度情報抽出部１９は、評価要求受信部１６から評価要求を受け取ると、この評価要求に含まれる２つのアイテムＩＤを取得する。満足度情報抽出部１９は、取得した２つのアイテムＩＤが含まれる満足度情報を満足度情報格納部２０から検索する（図７、ステップＳ７４）。満足度情報が検索されなかった場合には、後述する図７のステップＳ７７に示す処理が実行される。満足度情報が検索された場合には、満足度情報抽出部１９はこの満足度情報を満足度情報格納部２０から抽出し、評価ポイント算出部２１に出力する。
【００５４】
評価ポイント算出部２１の満足度ポイント算出部２１２は、満足度情報を受け取ると、この満足度情報に含まれる日付と満足度とを抽出する（図７、ステップＳ７５）。そして、抽出した日付を基に鮮度を決定し、鮮度と満足度とを乗算して満足度ポイントを算出する（図７、ステップＳ７６）。評価ポイント算出部２１は、上述のようにして算出された推奨度ポイント及び満足度ポイントを合計し、評価ポイントを算出する（図７、ステップＳ７７）。ここで、評価ポイント算出部２１は、推奨度ポイントのみしか算出されなかった場合には、満足度ポイントをゼロとみなして評価ポイントを算出する。逆に、満足度ポイントのみしか算出されなかった場合には、推奨度ポイントをゼロとみなして評価ポイントを算出する。評価ポイント算出部２１は、算出した評価ポイントを評価部２２に出力する。
【００５５】
評価部２２は、評価ポイント算出部２１により出力された評価ポイントを受け取ると、この評価ポイントを５段階で評価する（図７、ステップＳ７８）。評価部２２は、この評価結果を評価結果送信部２５に出力する。評価結果送信部２５は、評価ポイントが所定の閾値よりも大きい場合、すなわち評価結果が「非常に良い」「良い」である場合には、この評価結果を店舗側端末３に送信する（図７、ステップＳ７９）。店舗側端末３は、組み合わせ評価装置１により送信された評価結果を図６（ｂ）に示すようにディスプレイに表示する。一方、評価ポイントが所定の閾値以下である場合、すなわち評価結果が「普通」「あまり良くない」「良くない」である場合には、評価部２２は、評価結果を評価結果送信部２５に出力するとともに、評価ポイントが閾値以下である旨を再抽出部２３に通知する。
【００５６】
再抽出部２３は、評価ポイントが所定の閾値以下である旨の通知を受けると、評価要求受信部１６により出力された評価要求から店員ＩＤ及び２つのアイテムＩＤを取得する。そして、取得した店員ＩＤを含み、かつ、取得した２つのアイテムＩＤのいずれかを含む推奨度情報を推奨度情報格納部１８から抽出する（図７、ステップＳ８０）。再抽出部２３は、抽出した推奨度情報を評価ポイント算出部２１に出力する。
【００５７】
評価ポイント算出部２１の推奨度ポイント算出部２１０は、推奨度情報を受け取ると、この推奨度情報に含まれる日付と推奨度とを取得する（図７、ステップＳ８１）。そして、取得した日付を基に鮮度を決定し、鮮度と推奨度とを乗算して推奨度ポイントを算出する（図７、ステップＳ８２）。評価ポイント算出部２１は、推奨度ポイント算出部２１０が算出した推奨度ポイントと同じ値を有する評価ポイントを推奨度情報選択部２４に出力する。
【００５８】
推奨度情報選択部２４は、評価ポイント算出部２１により出力された評価ポイントを受け取る。そして、受け取った評価ポイントのうち、評価部２２で設定された閾値よりも大きいものを選択する（図７、ステップＳ８３）。そして、選択した評価ポイントのうち最大の値を有するものを抽出し、この評価ポイントに対応付けられた推奨度情報からコーディネート情報を取得する（図７、ステップＳ８４）。推奨度情報選択部２４は、取得したコーディネート情報を評価結果送信部２５に出力する。評価結果送信部２５は、「普通」「あまり良くない」「良くない」といった評価結果とともに、推奨度情報選択部２４により出力されたコーディネート情報を店舗側端末３に送信する（図７、ステップＳ８５）。店舗側端末３は、組み合わせ評価装置１により送信された評価結果を図６（ｃ）に示すように表示する。
【００５９】
本実施形態の作用効果について説明する。上述のように、組み合わせ評価装置１の推奨度情報格納部１８は推奨度情報を格納している。これにより、各コーディネートに対する各店員の推奨度情報を蓄積しておくことができる。評価要求受信部１６は、２つのアイテムＩＤを含む評価要求を受信する。これにより、受信した２つのアイテムＩＤからユーザが選んだコーディネートを特定することができる。推奨度情報抽出部１７が２つのアイテムＩＤを含む推奨度情報を推奨度情報格納部１８から抽出する。これにより、ユーザが選んだコーディネートに対応する推奨度情報を取得することができる。評価ポイント算出部２１は、推奨度情報抽出部１７から推奨度情報を受け取り、推奨度設定日の鮮度と推奨度とを乗算して評価ポイントを算出する。これにより、推奨度が大きく、推奨度が設定された日が新しいコーディネートほど評価ポイントが大きくなる。評価部２２は、評価ポイント算出部２１により算出された評価ポイントに基づいてコーディネートを評価する。このように、推奨度だけでなく推奨度設定日といった時間的な要素を取り入れることによって、ユーザが選んだコーディネートに対して流行を鑑みた評価を行うことが可能となる。
【００６０】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されることなく、種々の変形が可能である。
【００６１】
例えば、上記実施形態において、評価結果が「非常に良い」「良い」である場合には、評価結果のみを店舗側端末３に送信するとした。これを、評価結果が「非常に良い」「良い」である場合でも、評価ポイントがより大きいあるいは同程度の推奨度情報を検索し、この推奨度情報に含まれるコーディネート情報を評価結果と共に送信するとしてもよい。
【００６２】
また、上記実施形態において、推奨度ポイント算出部２１０は、各推奨度情報に基づいて算出された乗算結果を累計することによって推奨度ポイントを算出している。これを、各推奨度情報によって算出された乗算結果の平均値を推奨度ポイントとする、としてもよい。同様に、満足度ポイント算出部２１２についても、各満足度情報によって算出された乗算結果の平均値を満足度ポイントとする、としてもよい。
【００６３】
また、上記実施形態において組み合わせ評価装置１は、ユーザが選んだ服のアイテムＩＤを受信すると、コーディネートに対する評価を送信する。これに加えて、組み合わせ評価装置１は、ユーザが選んだ服のアイテムＩＤを受信すると、ユーザが過去に購入した服の中から、入力されたアイテムＩＤに対応する服との相性が良いものを検索し、検査結果を送信する、としてもよい。この場合、組み合わせ評価装置１は、評価要求に含まれるアイテムＩＤとユーザが過去に購入した服のアイテムＩＤとに対応した推奨度情報を推奨度情報格納部１８から抽出し、推奨度ポイントを算出する。組み合わせ評価装置１は、算出した推奨度ポイントに基づいて、例えば「このブラウスは、前に買ったパンツに合う」といった旨の情報をユーザに提供する。
【００６４】
また、上記実施形態において、組み合わせ評価装置１と店舗側端末３とは通信網を介して接続されるとしたが、組み合わせ評価装置１に入力装置や表示装置を備え付けて、組み合わせ評価装置１自体をショップ等に設置することとしてもよい。
【００６５】
また、上記実施形態において、推奨度情報選択部２４は、評価ポイント算出部２１により出力された評価ポイントの中から、評価部２２で設定された閾値よりも大きく、かつ最大の値を有するものを抽出するとした。これを、推奨度情報選択部２４は、評価ポイント算出部２１により出力された評価ポイントの中から、評価部２２で設定された閾値よりも大きいものを全て抽出するとしてもよい。
【００６６】
また、上記実施形態において、アイテムは服としたが、これに限らず化粧品や食料品であってもよい。
【００６７】
また、上記実施形態において、評価情報に含まれるアイテムＩＤは２つとしたが、これ以上であってもよいことは言うまでも無い。また、店員選択部１４により選択される店員ＩＤは２つとしたが、これ以上であってもよいことも言うまでも無い。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本実施形態にかかる組み合わせ評価装置の構成を示す図である。
【図２】好感度情報格納部に格納される好感度情報の例を示す図である。
【図３】推奨度情報格納部に格納される推奨度情報の例を示す図である。
【図４】満足度情報格納部に格納される満足度情報の例を示す図である。
【図５】組み合わせ評価装置における全体的な処理を示すシーケンス図である。
【図６】店舗側端末による表示を示す図である。
【図７】コーディネートの評価処理を詳細に説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００６９】
１・・・組み合わせ評価装置、１０・・・顧客ＩＤ受信部、１１・・・好感度情報抽出部、１２・・・好感度情報格納部、１３・・・店員ポイント算出部、１４・・・店員選択部、１５・・・店員ＩＤ送信部、１６・・・評価要求受信部、１７・・・推奨度情報抽出部、１８・・・推奨度情報格納部、１９・・・満足度情報抽出部、２０・・・満足度情報格納部、２１・・・評価ポイント算出部、２２・・・評価部、２３・・・再抽出部、２４・・・推奨度情報選択部、２５・・・評価結果送信部。
【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】
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