(57)【要約】【課題】市場における多数人の体型分布の幅を持つ複数種類の統計的ボディのうち、ユーザにフィットする統計的ボディを提案すること。【解決手段】スキャンデータ取得部３０１は、ユーザの身体の３次元スキャンデータを取得する。スキャンデータ解析部３０２は、ユーザの身体の３次元スキャンデータから得られる、所定属性のアイテムに関する複数種類のパラメータの各値を取得する。統計的ボディ取得部３０３は、複数人の身体の３次元スキャンデータを、データベースから、所定種類の統計的ボディを取得する。マッチング部３０４は、マッチングの対象とするアイテムを決定する。推薦部３０５は、マッチング部３０４のマッチングの結果に基づいて、前記ユーザの身体と類似する種類の統計的ボディを、前記ユーザに対して推薦する。【選択図】図１０
2018109998.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数人の身体の３次元スキャンデータを、アイテムに関する複数のパラメータに基づいてクラスタリングすることで得られる複数種類の統計的ボディが、前記アイテムの属性毎に記憶されたデータベースから、所定種類の統計的ボディを取得する統計的ボディ取得手段と、
ユーザの身体の３次元スキャンデータから得られる、所定属性のアイテムに関する複数種類のパラメータの各値を取得するユーザ値取得手段と、
前記統計的ボディ取得手段により取得された、前記所定属性のアイテムについての所定種類の前記統計的ボディにおける複数種類のパラメータの各値と、前記ユーザ値取得手段により取得された、前記所定属性のアイテムに関する前記ユーザの前記複数種類のパラメータの各値とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較の結果に基づいて、前記ユーザの身体と類似する種類の統計的ボディを提示する提示手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記提示手段は、さらに、
前記複数種類のパラメータ毎に、前記ユーザと前記統計的ボディとの値の差異に応じたペナルティをカウントして、前記ペナルティの値が最も少ない前記統計的ボディを提示する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数人の身体の３次元スキャンデータを、アイテムに関する複数のパラメータに基づいてクラスタリングすることで得られる複数種類の統計的ボディが、前記アイテムの属性毎に記憶されたデータベースから、所定種類の統計的ボディを取得する統計的ボディ取得ステップと、
ユーザの身体の３次元スキャンデータから得られる、所定属性のアイテムに関する複数種類のパラメータの各値を取得するユーザ値取得ステップと、
前記統計的ボディ取得ステップで取得された、前記所定属性のアイテムについての所定種類の前記統計的ボディにおける複数種類のパラメータの各値と、前記ユーザ値取得ステップで取得された、前記所定属性のアイテムに関する前記ユーザの前記複数種類のパラメータの各値とを比較する比較ステップと、
前記比較ステップでの比較の結果に基づいて、前記ユーザの身体と類似する種類の統計的ボディを提示する提示ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項４】
情報処理装置を制御するコンピュータに、
複数人の身体の３次元スキャンデータを、アイテムに関する複数のパラメータに基づいてクラスタリングすることで得られる複数種類の統計的ボディが、前記アイテムの属性毎に記憶されたデータベースから、所定種類の統計的ボディを取得する統計的ボディ取得ステップと、
ユーザの身体の３次元スキャンデータから得られる、所定属性のアイテムに関する複数種類のパラメータの各値を取得するユーザ値取得ステップと、
前記統計的ボディ取得ステップで取得された、前記所定属性のアイテムについての所定種類の前記統計的ボディにおける複数種類のパラメータの各値と、前記ユーザ値取得ステップで取得された、前記所定属性のアイテムに関する前記ユーザの前記複数種類のパラメータの各値とを比較する比較ステップと、
前記比較ステップでの比較の結果に基づいて、前記ユーザの身体と類似する種類の統計的ボディを提示する提示ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人が着用する衣類や靴等のアイテムは、固有の寸法を持つ人体モデルに合わせて制作されている。このような人体モデルは、所定ユーザの採寸データに基づいて生成された３次元データからなる人体モデルであり、マスタボディとも呼ばれる。このマスタボディをベースにグレーディング等が行われ、サイズが夫々異なる複数種類のマスタボディが生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−０３３１２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の手法で生成されたマスタボディに合わせて制作されたアイテムは、ユーザによっては、既存のどのサイズにも身体がフィットしない場合がある。具体的には例えば、あるユーザが、長袖シャツを購入するために試着をした際、袖の長さはＬサイズにジャストフィットするが、首回りはＬサイズにフィットせず、むしろＭサイズがフィットするといった場合がある。このような場合、ユーザとしては、長袖シャツの購入を諦めざるを得なくなり、長袖シャツの提供者としては、目前に長袖シャツを購入しようとするユーザがいるにも関わらず商機を逸してしまうという好ましくない事態が生じることとなる。
このようにユーザ側にも提供者側にも好ましくない事態が生じてしまう理由は、従来のマスタボディの生成過程において、上述のように所定ユーザの採寸データのみに基づいてマスタボディが生成されるからである。即ち、市場における多数人の体型分布が考慮されることなくマスタボディが生成されているからである。
このため、市場における多数人の体型分布の幅を持つ複数種類のマスタボディを効率良く生成するための簡易な手法が求められている状況である。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、多数人の身体のスキャンデータにより生成された統計的ボディに基づいて、対象となるユーザに、よりフィットする衣服を提案するための手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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
複数人の身体の３次元スキャンデータを、アイテムに関する複数のパラメータに基づいてクラスタリングすることで得られる複数種類の統計的ボディが、前記アイテムの属性毎に記憶されたデータベースから、所定種類の統計的ボディを取得する統計的ボディ取得手段と、
ユーザの身体の３次元スキャンデータから得られる、所定属性のアイテムに関する複数種類のパラメータの各値を取得するユーザ値取得手段と、
前記統計的ボディ取得手段により取得された、前記所定属性のアイテムについての所定種類の前記統計的ボディにおける複数種類のパラメータの各値と、前記ユーザ値取得手段により取得された、前記所定属性のアイテムに関する前記ユーザの前記複数種類のパラメータの各値とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較の結果に基づいて、前記ユーザの身体と類似する種類の統計的ボディを提示する提示手段と、
を備える。
【０００７】
また、前記提示手段は、さらに、
前記複数種類のパラメータ毎に、前記ユーザと前記統計的ボディとの値の差異に応じたペナルティをカウントして、前記ペナルティの値が最も少ない前記統計的ボディを提示することができる。
【０００８】
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する処理方法及びプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、多数人の身体のスキャンデータにより生成された統計的ボディに基づいて、対象となるユーザに、よりフィットする衣服を提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムを用いて実現されるサービスの概要を示すイメージ図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。
【図３】図２の情報処理システムのうち、統計的ボディ生成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】図２の情報処理システムのうち、マッチング装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図５】図３のマッチング装置および図２の統計的ボディ生成装置の機能的構成の一例を示す図であり、特に図２の統計的ボディ生成装置の機能的構成の一例を示す図である。
【図６】項目の優先度についての具体例を示す図である。
【図７】スキャンデータの解析（Ｔシャツ）の具体例を示す図である。
【図８】スキャンデータの解析（長袖シャツ）の具体例を示す図である。
【図９】図４の統計的ボディ生成装置により実行される統計的ボディ生成処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１０】図３のマッチング装置および図２の統計的ボディ生成装置の機能的構成の一例を示す図であり、特に図３のマッチング装置の機能的構成の一例を示す図である。
【図１１】図４のマッチング装置により実行される統計的ボディ推薦処理の流れを説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。そこで、まずは図１を参照しつつ本発明の一実施形態に係る情報処理システムの適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）の概要について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムを用いて実現されるサービスの概要を示すイメージ図である。
【００１２】
本サービスは、多人数の身体の３次元スキャンデータ（以下「多数人サンプルデータ」と呼ぶ）から、アイテム（例えば、Ｔシャツ、長袖シャツ等）毎に統計的ボディを生成し、本サービスの適用対象となるユーザに対して、最も適したサイズ（統計的ボディ）の衣服を推薦するサービスである。
ここで、本サービスには、具体的に二つのサービスが含まれる。
【００１３】
即ち、本サービスに包含されるサービスの一つは、統計的ボディの生成を行うサービス（以下、「統計的ボディ生成サービス」と呼ぶ）である。
具体的には、多人数サンプルデータから、アイテム毎に重視すべき項目を決定し、当該項目を対象としてクラスタリングを行うことで統計的ボディ（例えば、「ＮＳ」、「ＮＭ」、「ＮＬ」、「ＮＬＬ」の４サイズ）を作成する。
ここで、「項目」とは、３次元のスキャンデータから実際に値を取得すべき身体の部位であり、例えば、「バスト」、「背幅」、「胸幅」等である。なお、項目の詳細については、図５等を用いて詳細に説明する。
つまり、統計的ボディとは、従来採用されていたマスターボディとは異なり、多人数サンプルデータを統計的に解析することで生成されたユーザの衣服のサイズを設計するための新たなモデルである。
この統計的ボディは、大量の３次元スキャンデータを統計的に解析することで生成されたモデルであるから、ユーザの体型分布の幅を含むモデルである。
【００１４】
具体的には、例えば、取得された多数人サンプルデータから、腹部の厚さは統計上幅広く分布する一方で、胸板の部分の厚さはそれ程幅広く分布しないという情報が得られたとする。
この場合、本サービスの提供者は、胸板の部分は定型的な厚さで設計をしつつ、腹部の部分に余裕をも絶えた服の設計を行ったり、腹部の違いでサイズ展開を増やすといった設計が可能となる。
なお、本サービスの提供者は、このように作成された統計的ボディに基づいて型紙等を作成し、衣服の設計者等に提供してもよい。本サービスの提供者は、これにより、後述のようにユーザに推薦された統計的ボディに該当する衣服をユーザに提供することもできる。
【００１５】
そして、本サービスに包含されるもう一つのサービスは、ユーザに対する統計的ボディの推薦を行うサービス（以下、「統計的ボディ推薦サービス」と呼ぶ）である。
具体的には、統計的ボディ推薦サービスとは、ユーザから取得された３次元スキャンデータ（以下、「ユーザスキャンデータ」と呼ぶ）に基づいて、当該ユーザの身体に最もフィットする統計的ボディを推薦するサービスである。
【００１６】
ここで、上述の通り本サービスでは、アイテム毎に異なる項目（優先度）を決定し、統計ボディの作成および統計的ボディの推薦を実行する。
つまり、３次元スキャンデータからは、大量の項目についてのデータ（値）を得ることが可能であるが、推薦対象とするアイテム毎に重要視すべき項目は異なる場合がある。
そのため、本サービスでは、アイテム毎に重要視すべき項目やその重み付け（以下、「優先度」と呼ぶ）を決定し、統計ボディの作成および統計的ボディの推薦に利用する。
これにより、本サービスの提供者は、衣服の推薦に際し、重要視しなかった項目の分布を考慮しない（敢えて反映しない）ことが可能となり、より最適な分布構成の最適数のパターン（重要視すべき項目の分布構成を最適化するのみ）で、衣服の推薦のための統計的ボディの生成が可能となる。
なお、詳細については後述するが、本実施形態では、優先度を示す具体的な基準として、必須項目（Ｐｒｉｍａｒｙ）、準重要項目（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ）、その他（Ｏｔｈｅｒ）が採用されている。なお、準重要項目（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ）は、例えば、アイテムの品質や製造コストに応じて採用の有無を決めることができる。
【００１７】
具体的には、図１に示すように、統計的ボディ生成サービスでは、多人数サンプルデータに基づいてクラスタリングを行う。ここで、図１の例では、第１アイテム（Ｔシャツ）と第２アイテム（長袖シャツ）との夫々について、複数種類の統計的ボディが夫々生成される。
図１の例では、第１アイテム（Ｔシャツ）については、統計的ボディＴＮＳＧ，ＴＮＭＧ，ＴＮＬＧ，及びＴＮＬＬＧの４種類の統計的ボディが生成され、第２アイテム（長袖シャツ）については、統計的ボディＹＮＳＧ，ＹＮＭＧ，ＹＮＬＧ，及びＹＮＬＬＧからなる４種類の統計的ボディが生成される。
ここで、上述の通り、第１アイテム（Ｔシャツ）および第２アイテム（長袖シャツ）の夫々は、異なる優先度が決定されている。
つまり、換言すれば、例えば、第１アイテム（Ｔシャツ）から生成された「統計的ボディＴＮＳＧ」と、第２アイテム（長袖シャツ）から生成された「統計的ボディＹＮＳＧ」は、元となるデータはともに多数人サンプルデータを利用しているものの、夫々、異なる項目を用いて、クラスタリングを行った結果として生成された異なる統計的ボディであるということができる。
なお、アイテムの種類の数は、第１アイテム（Ｔシャツ）及び第２アイテム（長袖シャツ）の２つに限定されず、当然ながら多数存在する。また、生成される統計的ボディの種類の数も４つに限定されず多数存在し得る。
また、本サービスの提供者は、例えば、身長や胸囲といった典型的なパラメータに基づいてクラスタリングを行うだけでなく、さらに独自の指標を用いてスポーツマンタイプやメタボタイプといった抽象的なクラスタに分類できるような仕組みを採用してもよい。
また、このようにしてクラスタリングを行った後、各部位ごとに測定値の分布から外れ値を除いた値を統計的ボディにおける「幅」とする。
【００１８】
ここで、上述の通り、後述する統計的ボディ生成装置１で取得された多数人サンプルデータ（３次元のスキャンデータ）からは、項目（身体の部位）毎に採寸のための値（以下、「測定値」と呼ぶ）が測定される。
また、同様に、上述の統計的ボディ生成サービスにおいて生成された４種類（図１等を参照）統計的ボディの夫々についても、各統計的ボディの項目毎に測定値が測定される、この生成された統計的ボディから得られた測定値をまとめて（リスト等）、「サイズスペックと呼び、以下、説明を行う。
【００１９】
また図１を見ると、統計的ボディ推薦サービスでは、４種類の統計的ボディ及びサイズスペックの夫々に対応したサイズのアイテムが製造されている。
このように、本サービスの提供者は、生成された統計的ボディに基づいて、当該サイズ区分に対応した衣服を作成するための型紙等を作成することができる。本サービスの提供者は、このようにして作成された型紙等を衣服の製造業者等に持ち込むことで生成された統計的ボディに対応した衣服を製造することができる。
【００２０】
また図１の例では、統計的ボディス推薦サービスでは、測定対象となるユーザの身体と、このようにして生成された統計的ボディとのマッチングを行い、最もフィットする統計的ボディの推薦が行われる。
このマッチングにおいて、本サービスの提供者は、身体の部位ごとに「幅」からの外れ値に対するペナルティを定義して統計的ボディの推薦に利用してもよい。
即ち、ユーザの身体の部位の夫々が、統計的ボディの「幅」に含まれるとは限らず、特定の部位については、統計的ボディの「幅」の外れ値を取る場合がある。このような場合、本サービスの提供者は、統計的ボディの「幅」の外れ値をペナルティとして定義して、各部位のペナルティの合計が最も少ない統計的ボディを推薦する仕組みを採用してもよい。
このような仕組みを採用することにより、本サービスの提供者は、統計的ボディ推薦装置１が統計的ボディのいずれも推薦できないという事態を防ぐことができる。
【００２１】
次に、上述したサービスの提供を実現させる本発明の情報処理装置を含む、情報処理システムの構成について説明する。
【００２２】
図２は、本発明の情報処理装置の一実施形態であるマッチング装置２を含む、情報処理システムの構成図である。
【００２３】
図２に示す情報処理システムは、統計的ボディ生成装置１と、マッチング装置２とを含むように構成されている。
統計的ボディ生成装置１と、マッチング装置２との夫々は、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）等のネットワークＮを介して相互に接続されている。
【００２４】
統計的ボディ生成装置１は、多数人のスキャンデータに基づいて、複数種類の統計的ボディをアイテム毎に生成する装置である。
マッチング装置２は、複数種類の統計的ボディの中から、ユーザスキャンデータに基づいて、ユーザの身体に最もフィットする統計的ボディを推薦する。
【００２５】
図３は、図２の情報処理システムのうち、統計的ボディ生成装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２６】
統計的ボディ生成装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。
【００２７】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００２８】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００２９】
出力部１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部１７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。
【００３０】
記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図２の例ではマッチング装置２）との間で通信を行う。
【００３１】
ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００３２】
なお、図示はしないが、図２の情報処理システムのうち、マッチング装置２も図３と同様の構成とすることができる。
図４は、図２の情報処理システムのうち、マッチング装置２のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
なお、マッチング装置２の構成は、スキャン部３９を有する点を除き、統計的ボディ生成装置１の構成と基本的に同様であるので、ここでは、相違点のみを説明する。
スキャン部３９は、被写体（例えばユーザ）を撮像するためのスキャナであり、例えば３Ｄスキャナ等である。
【００３３】
次に、このようなハードウェア構成を持つ統計的ボディ生成装置１の機能的構成について、図４を参照して説明する。
図４は、図２の情報処理システムにおける図３の統計的ボディ生成装置１の機能的構成のうち、統計的ボディ生成処理を実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００３４】
「統計的ボディ生成処理」とは、図３の統計的ボディ生成装置１が、多数人サンプルデータを取得してから統計的ボディを生成するまでの一連の処理をいう。
【００３５】
図５に示すように、統計的ボディ生成装置１のＣＰＵ１１においては、統計的ボディ生成処理が実行される場合に、統計的ボディ生成部１０１と、学習部１０２と、型紙作成部１０３と、が機能する。
なお、記憶部１８の一領域には、統計的ボディＤＢ２００と、が設けられている。
【００３６】
統計的ボディ生成部１０１は、多数人の身体の３次元スキャンデータ、即ち多数人サンプルデータを取得する。
また、統計的ボディ生成部１０１は、製造するアイテムを決定する。
ここで、統計的ボディ生成部１０１が製造するアイテムを決定する方法は特に限定されない。
具体的に例えば、統計的ボディ生成部１０１は、ユーザにより操作される図示せぬユーザ端末からネットワークを介して製造するアイテムを決定するために必要な各種データを取得することで、統計的ボディ生成部１０１は、マッチングの対象とするアイテムを決定することができる。
また、統計的ボディ生成部１０１は、多数人サンプルデータから項目（身体の各部位）の夫々に対応する測定値を抽出する。
また、統計的ボディ生成部１０１は、アイテム毎に各項目の重要性について、優先度を決定する。
また、統計的ボディ生成部１０１は、当該多数人サンプルデータについて、優先度を考慮しつつ、クラスタリングを行うことで、アイテム毎に４種類の統計的ボディを生成する。
また、統計的ボディ生成部１０１は、生成された統計的ボディの「幅」を決定する。なお、この統計的ボディの「幅」に基づいて、アイテム毎のクラス分類が行われる。
ここで、統計ボディの「幅」とは、サンプルデータにおける統計上の確率分布の幅であればよく、特に限定されない。
また、統計的ボディの「幅」を決定する具体的な手法は特に限定されないが、本実施形態では、サイズスペックに基づいて、身体の各部位毎の統計的な分布から外れた値を除外することにより、統計的ボディの幅を決定する。
また、統計的ボディ生成部１０１は、生成された統計的ボディごとに、サイズスペックを生成する。
【００３７】
ここで、図６および図７を参照しつつ、アイテムとして第１アイテム（Ｔシャツ）を採用した場合の具体的な項目（測定値）および優先度の具体的な例について簡単に説明する。
図６は、Ｔシャツ（図６（Ａ）又は長袖シャツ（図６（Ｂ））である場合の優先度を考慮した具体的な項目および測定値等を示すリストである。
図６（Ａ）および図７を見ると、例えば、Ｔシャツでは、後鎌深（ＴＳ０１）、バスト（ＴＳ０２）、背幅（ＴＳ０３）、背肩幅（ＴＳ０４）、胸幅（ＴＳ０５）、衿ぐりまわり（ＴＳ０６）、前側袖ぐり（ＴＳ０７）、後側袖ぐり（ＴＳ０８）、及び肩幅（ＴＳ０８）の項目がＰｒｉｍａｒｙとして決定されており、背丈（ＴＳ１０）、前鎌深（ＴＳ１１）、ヒップ（ＴＳ１２）、袖丈（ＴＳ１３）、袖口まわり（ＴＳ１４）、及びウエスト（ＴＳ１５）の項目がＳｅｃｏｎｄａｒｙとして決定されている。
また同様に、図６（Ｂ）および図８を見ると、例えば、長袖シャツでは、背丈（ＬＳ０１）、後鎌深（ＬＳ０２）、バスト（ＬＳ０３）、背幅（ＬＳ０４）、背肩幅（ＬＳ０５）、前鎌深（ＬＳ０６）、胸幅（ＬＳ０７）、袖丈（ＬＳ０８）、袖口まわり（ＬＳ０９）、衿ぐりまわり（ＬＳ１０）、ウエスト（ＬＳ１１）、前側袖ぐり（ＬＳ１２）、後側袖ぐり（ＬＳ１３）、及び肩幅（ＬＳ１４）の項目がＰｒｉｍａｒｙとして決定されており、ヒップ（ＬＳ１５）、及びウエスト〜ヒップ（ＬＳ１６）の項目がＳｅｃｏｎｄａｒｙとして決定されている。
このように、本実施形態では、アイテム毎に異なる優先度が決定され、この優先度を考慮して、クラスタリングを行うことで、よりアイテム毎の特性を反映したクラスタリングを行うことが可能となる。
なお、統計的ボディ生成部１０１が多人数サンプルデータを取得する具体的な手法は特に限定されない。スキャナ（図示せず）によりスキャンされたデータをネットワークＮを介して取得してもよいし、統計的ボディ生成装置１にスキャン機能を設けることで直接取得してもよい。また、既に他の情報処理装置に記憶されている多人数のスキャンデータをネットワークＮを介して取得してもよい。
【００３８】
学習部１０２は、マッチング装置２から送信されてきた新規ユーザのユーザスキャンデータおよび統計的ボディの推薦結果等を、適宜、取得する。
そして、学習部１０２は、このように取得された新たなデータを学習し、統計的ボディ生成部１０１に対してフィードバックを行う。
型紙作成部１０３は、統計的ボディ生成部１０１で作成されたサイズスペックに基づいて、衣服の製造に必要となる各種データ（例えば衣服の製造用の型紙を作成するための設計図等）を生成する。
【００３９】
次に、図９を参照して、図４の機能的構成を有する統計的ボディ生成装置１が実行する各種処理について説明する。
図９は、統計的ボディ生成装置１により実行される統計的ボディ生成処理の流れを説明するフローチャートである。
【００４０】
図９に示すように、統計的ボディ生成装置１では次のような一連の処理が実行される。
ステップＳ１において、統計的ボディ生成部１０１は、多数人の身体の３次元スキャンデータ、即ち多数人サンプルデータを取得する。
ステップＳ２において、統計的ボディ生成部１０１は、ステップＳ１で取得した多数人サンプルデータから項目（身体の各部位）の夫々に対応する測定値を抽出する。
ステップＳ３において、統計的ボディ生成部１０１は、製造するアイテムを決定する。
ステップＳ４において、統計的ボディ生成部１０１は、ステップＳ２で抽出された多数人サンプルデータの測定値について、ステップＳ３で決定された製造するアイテム毎における重要性の項目を決定する。
ステップＳ５において、統計的ボディ生成部１０１は、ステップＳ２で抽出された多数人サンプルデータの測定値について、ステップＳ４で決定された優先度を考慮しつつ、クラスタリングを行うことで、アイテム毎に４種類の統計的ボディを作成する。また、統計的ボディ生成部１０１は、統計的ボディの「幅」を決定する。
ステップＳ６において、統計的ボディ生成部１０１は、ステップＳ５で生成された統計的ボディを統計的ボディＤＢ２００に格納する。
ここで、上述のフローでは、製造するアイテムを決定し、当該アイテムに係る統計的ボディを生成する例を用いて説明を行った。しかしながら、統計的ボディの生成は、各種各様のアイテム毎に生成することが可能であり、必ずしも製造するアイテムを特定せず、不特定多数のアイテムを対象として、統計的ボディを生成することも可能である。
【００４１】
次に、図４に示すハードウェア構成を同様のハードウェア構成を持つマッチング装置２の機能的構成について、図１０を参照して説明する。
図１０は、図２の情報処理システムにおけるマッチング装置２の機能的構成のうち、マッチング処理を実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００４２】
図１０に示すように、マッチング装置２のＣＰＵ３１においては、スキャンデータ取得部３０１と、スキャンデータ解析部３０２と、統計的ボディ取得部３０３と、マッチング部３０４と、推薦部３０５と、が機能する。
なお、記憶部１８の一領域には、スキャンデータＤＢ５０１と、アイテムＤＢ５０２と、が設けられている。
【００４３】
スキャンデータ取得部３０１は、ユーザの身体の３次元スキャンデータを取得する。
なお、上述の場合と同様に、スキャンデータ取得部３０１がユーザのスキャンデータを取得する具体的な手法は特に限定されない。スキャナ（図示せず）によりスキャンされたユーザスキャンデータをネットワークＮを介して取得してもよいし、統計的ボディ生成装置１にスキャン機能を設けることで直接取得してもよい。また、既に他の情報処理装置に記憶されているユーザスキャンデータをネットワークＮを介して取得してもよい。
【００４４】
スキャンデータ解析部３０２は、ユーザの身体の３次元スキャンデータから得られる、所定属性のアイテムに関する複数種類のパラメータの各値を取得する。
即ち、スキャンデータ解析部３０２は、スキャンデータ取得部３０１により取得されたユーザのスキャンデータに基づいて、当該ユーザの身体の各部位の測定値（以下、「ユーザ測定値」と呼ぶ）を抽出する。
【００４５】
統計的ボディ取得部３０３は、複数人の身体の３次元スキャンデータを、アイテムに関する複数のパラメータに基づいてクラスタリングすることで得られる複数種類の統計的ボディが、前記アイテムの属性毎に記憶されたデータベースから、所定種類の統計的ボディを取得する。
即ち、統計的ボディ取得部３０３は、統計ボディ生成装置１から送信されてきたＴシャツ及び長袖シャツの夫々について、各４種類の統計的ボディに関するデータを取得する。
ここで、統計的ボディに関するデータとは、例えば、統計的ボディの３次元データ、当該３次元データから抽出された測定値及びアイテム毎に決定された優先度等のデータが含まれる。
【００４６】
マッチング部３０４は、マッチングの対象とするアイテムを決定する。
ここで、マッチング部３０４がマッチングの対象とするアイテムを決定する方法は特に限定されない。
具体的に例えば、マッチング部３０４は、ユーザにより操作される図示せぬユーザ端末からネットワークを介してマッチングの対象とするアイテムを決定するために必要な各種データを取得することで、マッチング部３０４は、マッチングの対象とするアイテムを決定することができる。
なお、以降の説明では、マッチングの対象とするアイテムがＴシャツである場合を想定して説明を行うこととする。
ここで、マッチング部３０４は、マッチング対象とするアイテムの種別および統計的ボディ取得部３０３で取得されたアイテム毎に決定された優先度のデータを考慮しつつ、マッチングする項目（身体の部位であり、図５の例では、「後鎌深」、「バスト」、「背幅」、「背肩幅」、「胸幅」、「衿ぐりまわり」、「袖ぐり（前）」、「袖ぐり（後）」等）を決定する。
つまり、マッチング部３０４は、マッチングの対象となるアイテムが「Ｔシャツ」の場合、Ｔシャツに係る４種類の統計的ボディの夫々について、例えば、「後鎌深」、「バスト」、「背幅」、「背肩幅」、「胸幅」、「衿ぐりまわり」、「袖ぐり（前）」、「袖ぐり（後）」の項目について、ユーザ測定値と統計的ボディの測定値とを比較して、マッチングを行う。
【００４７】
推薦部３０５は、マッチング部３０４のマッチングの結果に基づいて、前記ユーザの身体と類似する種類の統計的ボディを、前記ユーザに対して推薦する。
即ち、推薦部３０５は、マッチング部３０４のマッチングの結果に基づいて、Ｔシャツに係る４種類の統計的ボディのうちから、ユーザの身体に最もフィットする統計的ボディを選択して、それを当該ユーザに対して推薦する。
ここで、上述の通り、統計的ボディ生成装置１の統計的ボディ生成部１０１で作成された統計的ボディには「幅」が決定されている。即ち、推薦部３０５は、Ｔシャツに係る４種類の統計的ボディの夫々の各パラメータ毎に設定されている統計的ボディの「幅」を参考にしてユーザの身体に最もフィットする統計的ボディを選択することができる。
一方で、上述の通り、本サービスの提供者は、ユーザのユーザ測定値が統計的ボディの「幅」から外れた場合、ペナルティという概念を統計的ボディの推薦に利用してもよい。
これにより、本サービスの提供者は、Ｔシャツに係るいずれかの統計的ボディのうち、少なくともいずれかの統計的ボディをユーザに推薦することが可能となる。
【００４８】
次に、図１１を参照して、図４の機能的構成を有するマッチング装置２が実行するマッチング処理について説明する。
図１１は、マッチング装置２が実行するマッチング処理の流れを説明するフローチャートである。
【００４９】
図１１に示すように、マッチング装置２では、次のような一連の処理が実行される。
ステップＳ２１において、スキャンデータ取得部３０１は、ユーザの身体の３次元スキャンデータを取得する。
ステップＳ２２において、スキャンデータ解析部３０２は、ステップＳ２１で取得されたユーザのスキャンデータに基づいて、当該ユーザのユーザ測定値を抽出する。
ステップＳ２３において、統計的ボディ取得部３０３は、統計ボディ生成装置１から送信されてきたＴシャツに係る４種類の統計的ボディに関するデータを取得する。
なお、ステップＳ２３の処理は必ずしも、ステップＳ２１およびステップＳ２２に続いて実行される必要はない。即ち、統計的ボディ取得部３０３は、ステップＳ２１およびステップＳ２２に先立って、ステップＳ２３の処理を実行しても構わない。
ステップＳ２４において、マッチング部３０４は、後述するマッチングの対象とするアイテムを決定する。
ステップＳ２５において、マッチング部３０４は、ステップＳ２２で抽出されたユーザのユーザ測定値とステップＳ２３で取得されたＴシャツに係る４種類の統計的ボディの夫々の測定値と、をマッチングする。
ステップＳ２６において、推薦部３０５は、ステップＳ２５でマッチングされた結果に基づいて、Ｔシャツに係る４種類の統計的ボディのうちから、ユーザの身体に最もフィットする統計的ボディを選択して、それを当該ユーザに対して推薦する。これにより、マッチング処理は終了する。
【００５０】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【００５１】
また例えば、本サービスの提供者は、一般的に臀部はきつさを感じやすいので臀部に関する高いペナルティを課すというように、部位による統計的ボディの「幅」からの外れ値に対する評価に重み付けを課してもよい。これにより、ユーザがアイテムを着用したときに感じる「きつさ」や「余裕さ」が考慮されたマッチングが実現する。
【００５２】
また、上述した実施形態において、多人数のスキャンデータに基づいてクラスタリングを行う例について説明したが、特にこれに限定されない。
即ち、本サービスの提供者は、例えば、身長や胸囲といった典型的なパラメータに基づいてクラスタリングを行うだけでなく、さらに独自の指標を用いてスポーツマンタイプやメタボタイプといった抽象的なクラスタに分類できるような仕組みを採用してもよい。
【００５３】
また例えば、上述した実施形態において、取得された多数人サンプルのスキャンデータには、スキャンされた人体に関する様々な情報を紐付けることができる。具体的には例えば、性別、年齢、体重等、スキャンされた人体に関する客観的な情報や、よく着用するアイテムや興味がないアイテム等、スキャンされた人体に関する主観的な情報を紐付けることができる。さらに、住所や職業等、スキャンされた人体に関する個人的な情報など、あらゆる情報を多数人サンプルのスキャンデータに紐付けることができる。さらに言えば、これらの多数人のスキャンデータ、及びこれに紐付られた各種情報は、ビッグデータとして活用することもできる。
【００５４】
また例えば、上述した実施形態において、クラスタリングにって４種類の統計的ボディについて作成しているが、これに限られない。即ち、クラスタリングによって作成される統計的ボディの種類は４種類以上でも以下であってもよい。
【００５５】
また例えば、上述した実施形態において、アイテムの具体例として、Ｔシャツと長袖シャツとが挙げているが、これらに限られない。ユーザが身に付けることができる衣類であればよく、例えばレディスジャケット、ラグラン袖シャツ、メンズジャケット、メンズベスト、スカート、レディスパンツ、メンズパンツ等もアイテムの一例である。
さらに言えば、アイテムには、衣類だけでなくユーザが着用することができるあらゆる物品が含まれてもよい。具体的には、例えば、スポーツシューズやハイヒール等の靴が含まれてもよい。
このような場合、本サービスの提供者は、例えば、３次元スキャンデータから取得するデータの項目として、「足囲」、「足幅」、「足長」、「かかと形状」、「つま先高さ」、「つま先形状」等を採用することができる。
【００５６】
さらに例えば、アイテムとして靴を採用する場合の優先度の具体手例としては、例えば、以下のような例が想定される。
即ち、アイテムとして「バンプス」を採用した場合、例えば「足囲」、「かかと形状」の優先度を高く設定してもよい。また、デザイン性を考慮し、「つま先形状」の優先度を高く設定してもよい。
また例えば、アイテムとして「ヒールシューズ」を採用した場合、例えば「足囲」、「かかと形状」、「つま先形状」の優先度を高く設定してもよい。また、デザイン性を考慮し、例えば、「つま先高さ」の優先度を高く設定してもよい。
また例えば、アイテムとして「ドレスシューズ」を採用した場合、例えば「足囲」、「つま先高さ」の優先度を高く設定してもよい。また、デザイン性を考慮し、例えば、「かかと形状」の優先度を高く設定してもよい。
また例えば、アイテムとして「スニーカー」を採用した場合、例えば「足幅」の優先度を高く設定してもよい。また、デザイン性を考慮し、例えば、「つま先形状」の優先度を高く設定してもよい。
また例えば、アイテムとして「競技用シューズ」を採用した場合、例えば「足囲」、「かかと形状」、「つま先形状」、「足幅」の優先度を高く設定してもよい。また、デザイン性を考慮し、例えば、「つま先高さ」の優先度を高く設定してもよい。
また例えば、アイテムとして「ブーツ」を採用した場合、例えば「足囲」の優先度を高く設定してもよい。また、デザイン性を考慮し、例えば、「つま先高さ」の優先度を高く設定してもよい。
【００５７】
また例えば上述した実施形態において、アイテムに関する複数のパラメータとして、寸法項目の優先度が挙げられているが、これに限られない。
具体的に例えば、本サービスの提供者は、「着やすさ」、「履きやすさ」、「脱ぎやすさ」、「歩きやすさ」のような機能性に関するパラメータや「見た目の美しさ」、「色合い」のようなデザイン性に関するパラメータ等を自由に採用してもよい。
また例えば、本サービスの提供者は、「紐やチャックなどの調整を目的とした部位」や、「ゴムなどの伸縮性を有する部位」等、アイテムを構成要素に関するパラメータを採用しても良い。
また例えば、本サービスの提供者は、「男性が着用するアイテムなのか」、「女性が着用するアイテムなのか」、「男女ともに着用するアイテムなのか」等の着用するユーザの性別に関するパラメータを採用してもよい。
【００５８】
また例えば、本サービスの提供者は、ユーザのブランドに対する主観の期待値をパラメータとして採用してもよい。具体的に例えば、ユーザがスポーツブランドでランニング用のシューズの提供を期待している場合、ランニングに必要とされる項目の分布に基づいて、複数種類のパターンで統計的ボディを作成することで、よりユーザのニーズに沿ったアイテムの提供が可能になる。
さらに例えば、本サービスの提供者は、ユーザが女性用のパンプスを期待している場合、例えば、「痛み」という項目を特に重要視しているような場合がある。このような場合、上述したパラメータ（特に機能性に関するパラメータ）で考慮すべき加重や優先度項目を変化させてもよい。
具体的に例えば、アイテムがハイヒールであり、かつ統計的ボディのつま先高さの幅が３〜５ｃｍに分布しているような場合、例えば、統計的ボディのつま先高さの幅を３〜６ｃｍに広げる設定（最大値を増やす設定）を行うことができる。
こうすることで、本サービスの提供者は、（ハイヒールのつま先の高さは３ｃｍ以下になることはないため）ハイヒールの内側にユーザのつま先が接触するようなことなく、ハイヒールのデザイン性を向上（商品のラインナップを増やすこと）ができる。
【００５９】
また、図３に示す各ハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
【００６０】
また、図５及び図１０に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行出来る機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図５及び図１０の例に限定されない。
【００６１】
また、機能ブロックの存在場所も、図５及び図１０に示す場所に限定されず、任意でよい。例えば統計的ボディ生成装置１側の機能ブロックの少なくとも一部をマッチング装置２側に設けてもよいし、その逆でもよい。
そして、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体との組み合わせで構成してもよい。
【００６２】
各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【００６３】
このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【００６４】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
【００６５】
以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
複数人の身体の３次元スキャンデータ（例えば、上述の実施形態では、多数人サンプルデータ）を、アイテム（例えば図１のＴシャツ）に関する複数のパラメータ（例えば図６の項目）に基づいてクラスタリングすることで得られる複数種類の統計的ボディ（例えば図１の統計的ボディＴＮＳＧ，ＴＮＭＧ，ＴＮＬＧ，ＴＮＬＬＧ）が、前記アイテムの属性毎に記憶されたデータベース（例えば図１０のアイテムＤＢ５０２）から、所定種類の統計的ボディを取得する統計的ボディ取得手段（例えば図１０の統計的ボディ取得部３０３）と、
ユーザの身体の３次元スキャンデータ（例えば、上述の実施形態では、ユーザスキャンデータ）から得られる、所定属性のアイテムに関する複数種類のパラメータの各値を取得するユーザ値取得手段（例えば図１０のスキャンデータ取得部３０１）と、
前記統計的ボディ取得手段により取得された、前記所定属性のアイテムについての所定種類の前記統計的ボディにおける複数種類のパラメータの各値と、前記ユーザ値取得手段により取得された、前記所定属性のアイテムに関する前記ユーザの前記複数種類のパラメータの各値とを比較する比較手段（例えば図１０のマッチング部３０４）と、
前記比較手段の比較の結果に基づいて、前記ユーザの身体と類似する種類の統計的ボディを提示する提示手段（例えば図１０の推薦部３０５）と、
を備える。
これにより、生成された複数種類の統計的ボディのうち、ユーザにフィットする統計的ボディに対応するサイズを容易に推薦することができる。
【００６６】
また、前記提示手段（例えば図１０の推薦部３０５）は、さらに、
前記複数種類のパラメータ毎に、前記ユーザと前記統計的ボディとの値の差異に応じたペナルティをカウントして、前記ペナルティの値が最も少ない前記統計的ボディを提示することができる。
これにより、ユーザに対し統計的ボディが提示されないという事態が生じる事を防ぐことができる。
【００６７】
また、情報処理装置（例えば、図１の統計的ボディ生成装置１）は、
複数人の身体の３次元スキャンデータを取得するスキャンデータを、サンプルデータとして取得する取得手段（例えば、統計的ボディ生成部１０１）と、
対象とするアイテムの夫々について、前記アイテムに関する複数のパラメータの優先度を決定する優先度決定手段（例えば、統計的ボディ生成部１０１）と、
前記サンプルデータを前記優先度により決定された複数のパラメータに基づいてクラスタリングすることで、前記アイテム毎に複数種類の統計的ボディを生成する統計的ボディ生成手段（例えば、統計的ボディ生成部１０１）と、
を備えることができる。
これにより、市場における多数人の体型分布の幅を持つ複数種類のマスタボディを、アイテム毎に異なる複数種類の統計的ボディとして効率良く生成することができる。
【符号の説明】
【００６８】
１：統計的ボディ生成装置
２：マッチング装置
１１：ＣＰＵ
１２：ＲＯＭ
１３：ＲＡＭ
１４：バス
１５：入出力インターフェース
１６：表示部
１７：入力部
１８：記憶部
１９：通信部
２０：ドライブ
３０：リムーバブルメディア
３９：スキャン部
１０１：統計的ボディ生成部
１０２：学習部
１０３：型紙作成部
３０１：スキャンデータ取得部
３０２：スキャンデータ解析部
３０３：統計的ボディ取得部
３０４：マッチング部
３０５：推薦部
２００：統計的ボディＤＢ
５０１：スキャンＤＢ
５０２：アイテムＤＢ
Ｕ：ユーザ
ＴＮＳＧ，ＴＮＭＧ，ＴＮＬＧ，ＴＮＬＬＧ：統計的ボディ（第１アイテム  Ｔシャツ）
ＹＮＳＧ，ＹＮＭＧ，ＹＮＬＧ，ＹＮＬＬＧ：統計的ボディ（第２アイテム  長袖シャツ）
ＴＭＮＳ，ＴＭＮＭ，ＴＭＮＬ，ＴＭＮＬＬ：サイズスペック（第１アイテム  Ｔシャツ）
ＹＭＮＳ，ＹＭＮＭ，ＹＭＮＬ，ＹＭＮＬＬ：サイズスペック（第２アイテム  長袖シャツ）
ＴＮＳ，ＴＮＭ，ＴＮＬ，ＴＮＬＬ：サイズ（第１アイテム  Ｔシャツ）
ＹＮＳ，ＹＮＭ，ＹＮＬ，ＹＮＬＬ：サイズ（第２アイテム  長袖シャツ）
【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】
2018109998.tif 000009
【図８】
2018109998.tif 000010
【図９】
2018109998.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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