(57)【要約】【課題】購入を検討しているファッションアイテムと、既に所有しているファッションアイテムとの類似度を判定し、それを視覚的にユーザに提示する。【解決手段】類似判定サーバ１は、ユーザが所有している複数の所有ファッションアイテムの属性情報を記憶した所有アイテムＤＢ２９と、ユーザが購入を検討している購入候補ファッションアイテムの属性情報を記憶する購入候補ＤＢ３１と、購入候補ファッションアイテムの属性情報と複数の所有ファッションアイテムの属性情報とに基づいて、購入候補ファッションアイテムと複数の所有ファッションアイテムとの類似度を算出する類似分析処理部２１と、算出された類似度に基づいて、購入候補ファッションアイテムと複数の所有ファッションアイテムとの連関図を表示させるための連関図データを生成し、連関図データをユーザ端末装置３に対して送信する連関図生成部２２とを備える。【選択図】図１
2011180691.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが所有している複数の所有ファッションアイテムの属性情報を記憶した記憶手段と、
前記ユーザが購入を検討している購入候補ファッションアイテムの属性情報を記憶する記憶手段と、
前記購入候補ファッションアイテムの属性情報と前記複数の所有ファッションアイテムの属性情報とに基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムとの類似度を算出する手段と、
前記類似度算出手段が算出した類似度に基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムとの連関図を表示させるための連関図データを生成する手段と、
前記連関図データを前記ユーザのユーザ端末に対して送信する手段と、を備えるファッションアイテムチェックシステム。
【請求項２】
前記属性情報は、各ファッションアイテムの特徴を示す複数の項目についてそれぞれ属性値を含み、
前記類似度算出手段は、前記ユーザ端末から前記ユーザが指定した一以上の項目の通知を受けると、前記ユーザが指定した一以上の項目を用いて前記類似度を算出する、請求項１記載のファッションアイテムチェックシステム。
【請求項３】
前記属性情報は、各ファッションアイテムの特徴を示す複数の項目についてそれぞれ属性値を含み、
前記類似度算出手段は、前記ユーザ端末から前記ユーザが指定した一以上の項目の通知を受けると、前記ユーザが指定した一以上の項目の影響度が大きくなるように、所定の重みづけを行って前記類似度を算出する、請求項１記載のファッションアイテムチェックシステム。
【請求項４】
前記ユーザが所有している複数のファッションアイテムの位置を検出する位置検出手段と、
前記ユーザ端末から、前記ユーザが所有する複数のファッションアイテムのうちの一つのファッションアイテムに係る識別情報の通知を受けると、前記位置検出手段の検出結果に基づいて、前記通知を受けた識別情報に係るファッションアイテムの存在位置を示す情報を出力させるための出力データを生成する手段と、
前記生成された出力データを前記ユーザ端末へ送信する手段と、をさらに備える請求項１〜３のいずれかに記載のファッションアイテムチェックシステム。
【請求項５】
前記ユーザが現実に所有している複数のファッションアイテムの識別情報を取得する手段と、
前記所有ファッションアイテムの属性情報を記憶した記憶手段に記憶されている前記所有ファッションアイテムに係るデータと、前記取得手段が取得したファッションアイテムに係るデータとを合わせて表示させるための表示データを生成する手段と、
前記生成された表示データを前記ユーザ端末へ送信する手段と、をさらに備える請求項１〜４のいずれかに記載のファッションアイテムチェックシステム。
【請求項６】
コンピュータが、
ユーザが所有している複数の所有ファッションアイテムの属性情報を記憶するステップと、
前記ユーザが購入を検討している購入候補ファッションアイテムの属性情報を記憶するステップと、
前記購入候補ファッションアイテムの属性情報と前記複数の所有ファッションアイテムの属性情報とに基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムとの類似度を算出するステップと、
前記算出した類似度に基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムと連関図を表示させるための連関図データを生成するステップと、
前記連関図データを前記ユーザのユーザ端末に対して送信するステップと、を行うファッションアイテムをチェックするための方法。
【請求項７】
ファッションアイテムをチェックするためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
ユーザが所有している複数の所有ファッションアイテムの属性情報を記憶するステップと、
前記ユーザが購入を検討している購入候補ファッションアイテムの属性情報を記憶するステップと、
前記購入候補ファッションアイテムの属性情報と前記複数の所有ファッションアイテムの属性情報とに基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムとの類似度を算出するステップと、
前記算出した類似度に基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムと連関図を表示させるための連関図データを生成するステップと、
前記連関図データを前記ユーザのユーザ端末に対して送信するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体系的、計画的なファッションアイテムの購入を支援するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ファッションアイテムを購入する際、一般的には、店頭やインターネットのオンラインショップ上で吟味した後に購入を決定することが多い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この際、購入者は自らの嗜好によって購入するファッションアイテムを選ぶことが多い。購入者の嗜好はある程度普遍的であるため、自宅に帰ってから、既に所有しているアイテムと似たファッションアイテムを購入してしまったことに気付くことも多い。
【０００４】
さらには、自らのワードローブについて体系的に考え、計画的に買い物をする人は少ない。例えば、好みのファッションアイテムを目の前にすると、購買意欲が高まり、冷静な判断力を失ってしまうこともある。その結果、必要以上に高価なものを買ってしまい、後になって後悔する人もいる。
【０００５】
また、外出時に使用するために、所有しているはずのファッションアイテムを探しても、どこへしまわれているかがわからず、探すのに長時間かかったり、途中であきらめてしまったりすることは誰でも経験することである。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、体系的、計画的なファッションアイテムの購入を支援するための技術を提供することである。
【０００７】
また、本発明の別の目的は、ファッションアイテムを検索する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一つの実施態様に従うファッションアイテムチェックシステムは、ユーザが所有している複数の所有ファッションアイテムの属性情報を記憶した記憶手段と、前記ユーザが購入を検討している購入候補ファッションアイテムの属性情報を記憶する記憶手段と、前記購入候補ファッションアイテムの属性情報と前記複数の所有ファッションアイテムの属性情報とに基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムとの類似度を算出する手段と、前記類似度算出手段が算出した類似度に基づいて、前記購入候補ファッションアイテムと前記複数の所有ファッションアイテムとの連関図を表示させるための連関図データを生成する手段と、前記連関図データを前記ユーザのユーザ端末に対して送信する手段と、を備える。
【０００９】
好適な実施形態では、前記属性情報は、各ファッションアイテムの特徴を示す複数の項目についてそれぞれ属性値を含み、前記類似度算出手段は、前記ユーザ端末から前記ユーザが指定した一以上の項目の通知を受けると、前記ユーザが指定した一以上の項目を用いて前記類似度を算出するようにしてもよい。
【００１０】
好適な実施形態では、前記属性情報は、各ファッションアイテムの特徴を示す複数の項目についてそれぞれ属性値を含み、前記類似度算出手段は、前記ユーザ端末から前記ユーザが指定した一以上の項目の通知を受けると、前記ユーザが指定した一以上の項目の影響度が大きくなるように、所定の重みづけを行って前記類似度を算出するようにしてもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記ユーザが所有している複数のファッションアイテムの位置を検出する位置検出手段と、前記ユーザ端末から、前記ユーザが所有する複数のファッションアイテムのうちの一つのファッションアイテムに係る識別情報の通知を受けると、前記位置検出手段の検出結果に基づいて、前記通知を受けた識別情報に係るファッションアイテムの存在位置を示す情報を出力させるための出力データを生成する手段と、前記生成された出力データを前記ユーザ端末へ送信する手段と、をさらに備えてもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記ユーザが現実に所有している複数のファッションアイテムの識別情報を取得する手段と、前記所有ファッションアイテムの属性情報を記憶した記憶手段に記憶されている前記所有ファッションアイテムに係るデータと、前記取得手段が取得したファッションアイテムに係るデータとを合わせて表示させるための表示データを生成する手段と、前記生成された表示データを前記ユーザ端末へ送信する手段と、をさらに備えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係るファッションアイテムチェックシステムの全体構成図である。
【図２】アイテムマスタ２３に保存されるアイテム属性情報の一例を示す。
【図３】ユーザデータベース２５に保存されるユーザ情報の一例を示す。
【図４】販売価格データベース２７に保存される販売価格情報の一例を示す。
【図５】所有アイテムデータベース２９に保存される所有アイテムの属性情報の一例を示す。
【図６】購入候補データベース３１に保存される購入候補アイテムの属性情報の一例を示す。
【図７】第１の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】第１の処理手順で生成された連関図である。
【図９】第２の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】第２の処理手順で生成された連関図である。
【図１１】第３の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】第３の処理手順で生成された連関図である。
【図１３】第４の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】第４の処理手順で生成された連関図である。
【図１５】所在位置画像４００の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態に係るファッションアイテムチェックシステムについて、図面を参照して説明する。
【００１５】
本システムは、ユーザが既に所有しているファッションアイテム（以下、単にアイテムと言う場合がある）と購入を検討しているアイテムとを比較し、その類似度を視覚的に表示するシステムである。ファッションアイテムとは、例えば、人が身につけたり、携帯したりするアイテムであって、例えば、衣服及び装身具などの服飾品、靴、メガネ、帽子、時計及びカバンなどを含む。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態に係るファッションアイテムチェックシステムの全体構成図である。
【００１７】
本システムは、同図に示すように、ファッションアイテムの比較をして類似度を算出する類似判定サーバ１と、複数のユーザ端末装置３と、ファッションアイテムの検索を行う検索装置４と、リサイクルショップなどの店舗に設置される店舗装置５と、ファッションアイテムの製造メーカサイト６と、ファッションアイテムの販売を行う販売者サイト７とがネットワーク９を介して接続されている。
【００１８】
ユーザ端末装置３，３は、通信機能を有する端末装置であればよく、例えば、携帯電話機、携帯情報端末、あるいは汎用的なパーソナルコンピュータなどでもよい。ユーザ端末装置３，３は、液晶パネルなどの表示装置、及びプッシュボタンあるいはポインティングデバイスなどの入力装置を有する。ユーザ端末装置３，３が携帯電話機などの場合は、無線基地局８との間で無線通信を行う。
【００１９】
類似判定サーバ１及び検索装置４は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する類似判定サーバ１及び検索装置４内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納可能である。
【００２０】
類似判定サーバ１は、その内部の機能として、アイテム属性収集部１１と、ユーザ登録部１３と、販売価格収集部１５と、所有アイテム登録部１７と、購入候補登録部１９と、類似分析処理部２１と、連関図生成部２２と、アイテムマスタ２３と、ユーザデータベース２５と、販売価格データベース２７と、所有アイテムデータベース２９と、購入候補データベース３１とを備える。
【００２１】
アイテム属性収集部１１は、ファッションアイテムの製造メーカサイト６などから多数のアイテムの属性情報を収集する。収集した属性情報は、アイテムマスタ２３に保存される。
【００２２】
図２は、アイテムマスタ２３に保存されるアイテム属性情報の一例を示す。アイテム属性は、同図に示すように、データ項目として、アイテムＩＤ２３１と、アイテム名２３２と、アイテムカテゴリ２３３と、材質２３４と、色２３５と、季節２３６と、希望価格２３７と、画像データ２３８とを含む。
【００２３】
アイテムＩＤ２３１は、各アイテムの識別情報である。アイテム名２３２は、各アイテムの名称である。アイテムカテゴリ２３３は、各アイテムのカテゴリである。カテゴリとは、例えば、シャツ、ジャケット、靴、帽子等の各アイテムのカテゴリである。カテゴリにより、各アイテムの着用部位（頭部、上半身、下半身、足部、等）を特定することもできる。材質２３４は、綿、絹、毛等のアイテムの材質である。色２３５は各アイテムの色であり、複数色を含むときはそのうちの代表色であってもよい。季節２３６は、各アイテムの使用に適した季節（例えば、春夏秋冬のいずれか）である。希望価格２３７は、メーカが定めた希望小売価格である。画像データ２３８は各アイテムの画像データである。
【００２４】
ユーザ登録部１３は、本システムのユーザの登録を行う。ユーザ登録部１３は、ユーザ登録の際、ユーザ端末装置３からユーザの個人情報などの入力を受け付ける。ユーザの個人情報には、例えば、ユーザ個人の属性情報などが含まれる。ユーザ登録部１３が、受け付けたユーザの個人情報を含むユーザ情報をユーザデータベース２５に保存する。
【００２５】
図３は、ユーザデータベース２５に保存されるユーザ情報の一例を示す。ユーザ情報は、同図に示すように、データ項目として、ユーザＩＤ２５０１と、氏名２５０２と、住所２５０３と、電話番号２５０４と、生年月日２５０５と、年齢２５０６と、性別２５０７と、サイズ２５０９と、好みのファッション２５１０と、パスワード２５１２と、メールアドレス２５１３とを含む。
【００２６】
ユーザＩＤ２５０１はユーザの識別情報である。サイズ２５０９は、ユーザの身体的なサイズまたは洋服のサイズである。パスワード２５１２は、ユーザが類似判定サーバ１へアクセスするためのパスワードである。
【００２７】
販売価格収集部１５は、販売者サイト７などから、アイテムマスタ２３に保存されているアイテムの販売価格を収集する。販売価格収集部１５は、一つのアイテムについて、一以上の販売者の販売価格を収集する。販売価格収集部１５は、収集した販売価格情報を販売価格データベース２７に保存する。
【００２８】
図４は、販売価格データベース２７に保存される販売価格情報の一例を示す。販売価格情報は、同図に示すように、データ項目として、アイテムＩＤ２７１と、販売者ＩＤ２７２と、販売者名２７３と、販売価格２７４とを含む。
【００２９】
所有アイテム登録部１７は、ユーザ端末装置３などから、ユーザが所有しているアイテムの登録を受け付ける。所有アイテム登録部１７が登録を受け付けた所有アイテムに関する情報は、所有アイテムデータベース２９に保存される。
【００３０】
図５は、所有アイテムデータベース２９に保存される所有アイテムの属性情報の一例を示す。所有アイテムの属性情報は、同図に示すように、データ項目として、ユーザＩＤ２９１と、所有ＩＤ２９２と、アイテムＩＤ２９３と、アイテムの購入日２９４と、アイテムの除却日２９５とを含む。
【００３１】
所有ＩＤ２９２は、ユーザが所有しているアイテムを一意に識別する識別情報である。所有ＩＤ２９２は、各アイテムの購入時に付与される。
【００３２】
アイテムＩＤ２９３は、アイテムマスタ２３のアイテムＩＤ２３１と対応する。
【００３３】
購入候補登録部１９は、ユーザ端末装置３などから、ユーザが購入を検討しているアイテムである購入候補アイテムの登録を受け付ける。購入候補登録部１９が登録を受け付けた購入候補アイテムに関する情報は、購入候補データベース３１に保存される。
【００３４】
図６は、購入候補データベース３１に保存される購入候補アイテムの属性情報の一例を示す。購入候補アイテムの属性情報は、同図に示すように、データ項目として、ユーザＩＤ３１１と、アイテムＩＤ３１２と、購入先として検討している販売者ＩＤ３１３とを含む。
【００３５】
類似分析処理部２１は、購入候補アイテムの属性情報と複数の所有アイテムの属性情報とに基づいて、購入候補アイテムと複数の所有アイテムとの類似度を算出する。例えば、類似分析処理部２１は、あるユーザの購入候補アイテムの属性情報と、そのユーザが既に所有している所有アイテムの属性情報とから、互いの類似度を判定する。例えば、購入候補アイテム及び複数の所有アイテムの属性情報がＮ項目（Ｎは整数）で、それぞれ属性値を有する場合、類似分析処理部２１は、それらをＮ次元ベクトルとして、互いの距離を算出して、その距離を類似度としてもよい。
【００３６】
また、類似分析処理部２１は、ユーザ端末装置３からユーザが指定した一以上の項目の通知を受けると、ユーザが指定した一以上の項目を用いて類似度を算出するようにしてもよい。つまり、類似分析処理部２１が、ユーザが指定した一部の項目のみを用いて、購入候補アイテムと複数の所有アイテムとの距離を算出してもよい。
【００３７】
あるいは、類似分析処理部２１は、ユーザ端末装置３からユーザが指定した一以上の項目の通知を受けると、ユーザが指定した一以上の項目の影響度が大きくなるように、所定の重みづけを行って類似度を算出するようにしてもよい。つまり、類似分析処理部２１が、ユーザが指定した項目が他の項目に対して、相対的に大きな影響を与えるような重み付けを行ってから、購入候補アイテムと複数の所有アイテムとの距離を算出してもよい。
【００３８】
連関図生成部２２は、類似分析処理部２１が算出した類似度に基づいて、購入候補アイテムと複数の所有アイテムとの連関図を表示させるための連関図データを生成する。連関図生成部２２は、生成した連関図データをユーザ端末装置３へ出力する。この連関図データを受信したユーザ端末装置３は、受信したデータに基づいて連関図を表示する。
【００３９】
連関図生成部２２は、例えば、購入候補アイテム及び複数の所有アイテムの画像データを用いて、類似度に応じて定まる相対的な位置に各アイテムの画像データに基づく画像を配置してもよい。例えば、連関図において、類似度が高い、互いに類似するアイテム同士は近くに配置し、類似度が低い、互いにあまり類似していないアイテム同士は遠くに配置してもよい。
【００４０】
以下、類似分析処理部２１及び連関図生成部２２が連関図を生成するための連関図データを生成するための具体的な手順を説明する。
【００４１】
図７は、第１の処理手順を示すフローチャートであり、図８は、図７の処理により生成された連関図である。第１の処理手順では、ユーザ端末装置３から、ユーザが重視する属性項目として、「着用部位」及び「色」の通知を受けた場合の処理手順である。
【００４２】
まず、類似分析処理部２１は、所有アイテムデータベース２９から対象ユーザが所有するアイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ１０１）。類似分析処理部２１は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ１０３）。類似分析処理部２１は、アイテム属性の色２３５の名称を規格化する（Ｓ１０５）。ここで色の名称の規格化とは、同じ色相の色であっても種々の表現が存在するので、それらを本システムで扱う所定種類の基準色に統一することを言う。例えば、「黄色」「レモン色」「イエロー」「ライトイエロー」は、すべて「黄色」に統一する。類似分析処理部２１は、所有アイテムデータベース２９に登録されている対象ユーザのすべての所有アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ１０７）。
【００４３】
次に、類似分析処理部２１は、購入候補データベース３１から対象ユーザが購入を検討している購入候補アイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ１０９）。類似分析処理部２１は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ１１１）。類似分析処理部２１は、アイテム属性の色２３５を規格化する（Ｓ１１３）。類似分析処理部２１は、購入候補データベース３１に登録されている対象ユーザのすべての購入候補アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ１１５）。
【００４４】
類似分析処理部２１は、上記の読み込んだデータを用いて、購入候補アイテムと所有アイテムとの類似度判定を行う（Ｓ１１７）。ここでは、類似分析処理部２１は、各アイテムのカテゴリ２３３に基づいて、着用部位を特定する。そして、着用部位及び色に対して、他の属性項目よりも重み付けを行って、類似度の判定を行う。例えば、着用部位及び色の重み係数を１以上（例えば、着用部位の重み係数＞色の重み係数＞１）とし、他の項目の重み係数を０〜１までとしてもよい。つまり、ユーザが選択した「着用部位」及び「色」のみを用いて類似度を算出してもよいし、「着用部位」及び「色」の影響度が他の項目よりも大きくなるように重み付けてして類似度を算出してもよい。
【００４５】
連関図生成部２２は、類似分析処理部２１が生成した類似度に基づいて、連関図を生成する（Ｓ１１９）。ここでは、連関図生成部２２は、着用部位が同じもの同士で階層を分けて配置するとともに、同じ着用部位のアイテム内では、季節が同じもの同士を近くに配置する。
【００４６】
ここで生成した連関図を図８に示す。購入検討アイテムＡを中心として、所有アイテムが着用部位別に階層化され、かつ、季節が同じもの同士が近くに配置されている。
【００４７】
図９は、第２の処理手順を示すフローチャートであり、図１０は、図９の処理により生成されたフローチャートである。第２の処理手順では、ユーザ端末装置３から、ユーザが重視する属性項目として、「着用部位」及び「季節」の通知を受けた場合の処理手順である。
【００４８】
まず、類似分析処理部２１は、所有アイテムデータベース２９から対象ユーザが所有するアイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ２０１）。類似分析処理部２１は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ２０３）。類似分析処理部２１は、アイテム属性の季節２３６の名称を規格化する（Ｓ２０５）。ここで、季節の名称の規格化とは、季節の表現にばらつきがあるものを統一することを言う。例えば、「春・秋」であるとき、現在が冬であれば「春」、現在が夏であれば「秋」と、次にやってくる季節を選択する。類似分析処理部２１は、所有アイテムデータベース２９に登録されている対象ユーザのすべての所有アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ２０７）。
【００４９】
次に、類似分析処理部２１は、購入候補データベース３１から対象ユーザが購入を検討している購入候補アイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ２０９）。類似分析処理部２１は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ２１１）。類似分析処理部２１は、アイテム属性の季節２３６の名称を規格化する（Ｓ２１３）。類似分析処理部２１は、購入候補データベース３１に登録されている対象ユーザのすべての購入候補アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ２１５）。
【００５０】
類似分析処理部２１は、上記の読み込んだデータを用いて、購入候補アイテムと所有アイテムとの類似度判定を行う（Ｓ２１７）。ここでは、類似分析処理部２１は、各アイテムのカテゴリ２３３に基づいて、着用部位を特定する。そして、着用部位及び季節に対して、他の属性項目よりも重み付けを行って、類似度の判定を行う。例えば、着用部位及び季節の重み係数を１以上（例えば、着用部位の重み係数＞季節の重み係数＞１）とし、他の項目の重み係数を０〜１までとしてもよい。つまり、ユーザが選択した「着用部位」及び「季節」のみを用いて類似度を算出してもよいし、「着用部位」及び「季節」の影響度が他の項目よりも大きくなるように重み付けてして類似度を算出してもよい。
【００５１】
連関図生成部２２は、類似分析処理部２１が生成した類似度に基づいて、連関図を生成する（Ｓ２１９）。ここでは、連関図生成部２２は、季節によって配置エリアを分けるとともに、各エリア内で着用部位が同じもの同士を近くに配置する。ここで生成した連関図を図１０に示す。
【００５２】
図１１は、第３の処理手順を示すフローチャートであり、図１２は、図１１の処理により生成されたフローチャートである。第３の処理手順では、ユーザ端末装置３から、ユーザが重視する属性項目として、「着用部位」、「色」及び「季節」の通知を受けた場合の処理手順である。
【００５３】
まず、類似分析処理部２１は、所有アイテムデータベース２９から対象ユーザが所有するアイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ３０１）。類似分析処理部２１は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ３０３）。類似分析処理部２１は、アイテム属性の色２３５及び季節２３６の名称を規格化する（Ｓ３０５）。類似分析処理部２１は、所有アイテムデータベース２９に登録されている対象ユーザのすべての所有アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ３０７）。
【００５４】
次に、類似分析処理部２１は、購入候補データベース３１から対象ユーザが購入を検討している購入候補アイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ３０９）。類似分析処理部２１は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ３１１）。類似分析処理部２１は、アイテム属性の季節２３６の名称を規格化する（Ｓ３１３）。類似分析処理部２１は、購入候補データベース３１に登録されている対象ユーザのすべての購入候補アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ３１５）。
【００５５】
類似分析処理部２１は、上記の読み込んだデータを用いて、購入候補アイテムと所有アイテムとの類似度判定を行う（Ｓ３１７）。ここでは、類似分析処理部２１は、各アイテムのカテゴリ２３３に基づいて、着用部位を特定する。そして、着用部位、季節及び色に対して、他の属性項目よりも重み付けを行って、類似度の判定を行う。例えば、着用部位、季節及び色の重み係数を１以上（例えば、着用部位の重み係数＞季節の重み係数＞色の重み係数＞１）とし、他の項目の重み係数を０〜１までとしてもよい。つまり、ユーザが選択した「着用部位」、「色」及び「季節」のみを用いて類似度を算出してもよいし、「着用部位」、「色」及び「季節」の影響度が他の項目よりも大きくなるように重み付けてして類似度を算出してもよい。
【００５６】
連関図生成部２２は、類似分析処理部２１が生成した類似度に基づいて、連関図を生成する（Ｓ３１９）。ここでは、連関図生成部２２は、着用部位によって配置エリアを分けるとともに、各エリア内で季節別に分け、さらに色が近いもの同士を近くに配置する。ここで生成した連関図を図１２に示す。
【００５７】
図１３は、第４の処理手順を示すフローチャートであり、図１４は、図１３の処理により生成されたフローチャートである。第４の処理手順では、類似度判定を行わずに、特定のアイテムを別エリアに表示するとともに、残りの所有アイテムを着用部位別に、購入候補アイテムとは別エリアに表示する。
【００５８】
まず、連関図生成部２２は、所有アイテムデータベース２９から対象ユーザが所有するアイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ４０１）。連関図生成部２２は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ４０３）。連関図生成部２２は、アイテム属性の色２３５の名称を規格化する（Ｓ４０５）。連関図生成部２２は、ここで読み込んだアイテムのカテゴリ２３３が「帽子」、「靴」及び「夏服」のいずれかであれば、所定のマークを付す（Ｓ４０７）。連関図生成部２２は、所有アイテムデータベース２９に登録されている対象ユーザのすべての所有アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ４０９）。
【００５９】
次に、連関図生成部２２は、購入候補データベース３１から対象ユーザが購入を検討している購入候補アイテムのアイテムＩＤを読み込む（Ｓ４１１）。連関図生成部２２は、ここで読み取ったアイテムＩＤのアイテム属性をアイテムマスタ２３から読み込む（Ｓ４１３）。連関図生成部２２は、アイテム属性の色２３５の名称を規格化する（Ｓ４１５）。連関図生成部２２は、ここで読み込んだアイテムのカテゴリ２３３が「帽子」、「靴」及び「夏服」のいずれかであれば、所定のマークを付す（Ｓ４１７）。連関図生成部２２は、購入候補データベース３１に登録されている対象ユーザのすべての購入候補アイテムについて、上記処理を行う（Ｓ４１９）。
【００６０】
連関図生成部２２は、上記の読み込んだデータを用いて、連関図を生成する（Ｓ４２１）。ここでは、連関図生成部２２は、ステップＳ４０７及びＳ４１７でマーキングした帽子、靴及び夏服をそれぞれまとめて配置するとともに、購入候補アイテムを別領域に配置する。そして、残りのアイテムについては、着用部位別に配置する。ここで生成した連関図を図１４に示す。
【００６１】
次に、図１に戻って、検索装置４について説明する。
【００６２】
検索装置４は、例えば、各ユーザの自宅に設置されていてもよい。検索装置４は、各ユーザが所有しているアイテムの自宅内での所在位置を検索する。
【００６３】
検索装置４は、アイテム検索部４１と、棚卸し処理部４２と、所在位置画像生成部４３と、自宅のレイアウトを示すレイアウトデータ記憶部４５とを備える。
【００６４】
アイテム検索部４１は、ユーザが所有している複数のファッションアイテムの位置を検出する。例えば、各ファッションアイテムにはＲＦＩＤタグなどの無線通信装置が取り付けられていて、アイテム検索部４１がその無線通信装置と通信を行うことによって、各アイテムの所在位置を特定する。例えば、各部屋にＲＦＩＤタグの読み取り装置であるＲＦＩＤリーダが設置されていて、ＲＦＩＤリーダが各アイテムに付けられているＲＦＩＤタグから、所有ＩＤ及びアイテムＩＤを読み出すようにしてもよい。
【００６５】
例えば、ユーザは、ユーザ端末装置３を介して類似判定サーバ１へアクセスして、所有アイテムデータベース２９に登録されている所有アイテムの中から検索対象の所有アイテムを一つ選択する。アイテム検索部４１は、選択された所有アイテムの所有ＩＤ２９２を取得すると、その所有ＩＤ２９２の所有アイテムの存在位置を検出する。
【００６６】
棚卸し処理部４２は、ユーザが所有しているファッションアイテムの棚卸し処理を行う。棚卸し処理部４２は、ユーザが現実に所有している複数のファッションアイテムの所有ＩＤ（識別情報）を取得する。例えば、棚卸し処理部４２は、各部屋のＲＦＩＤリーダを用いて、自宅内の全アイテムのＲＦＩＤタグから所有ＩＤを読み取って、現時点で所有している全アイテムを抽出する。
【００６７】
さらに、棚卸し処理部４２は、類似判定サーバ１の所有アイテムデータベース２９から、未だ除却していないアイテムを抽出する。そして、棚卸し処理部４２は、所有アイテムデータベース２９から抽出したアイテムに係るデータと、現実に所有しているアイテムに係るデータとを合わせて表示させるための表示データを生成する。
【００６８】
例えば、棚卸し処理部４２は、所有アイテムデータベース２９に登録されている、自己のユーザＩＤに対応する所有ＩＤ２９２を取得する。そして、棚卸し処理部４２は、所有アイテムデータベース２９に登録されている所有アイテムの一覧と、現実に所有しているアイテム一覧とを表示させるためのデータを生成して、ユーザ端末装置３に表示させる。この一覧には、アイテム名、アイテムの画像など、アイテムマスタ２３に記憶されているアイテムの属性情報を合わせて表示してもよい。ユーザは、この一覧表示を参照して棚卸しを行うことができる。
【００６９】
ユーザが、この一覧表示の中から、棚卸しによって廃棄または他人に譲渡するなどの除却をするアイテムを選択すると、棚卸し処理部４２が選択されたアイテムの所有ＩＤを類似判定サーバ１へ通知する。そして、通知された所有ＩＤに対応する、所有アイテムデータベース２９の除却日２９５に当日の日付が設定される。
【００７０】
また、所有アイテムデータベース２９の除却日２９５は、店舗装置５から設定するようにしてもよい。例えば、ユーザが不要になったアイテムをリサイクルショップなどに持ち込むと、そのリサイクルショップに設置された店舗装置５から、ユーザＩＤ及び所有ＩＤが類似判定サーバ１へ通知される。そして、通知されたユーザＩＤ２９１及び所有ＩＤ２９２に対応する、所有アイテムデータベース２９の除却日２９５に当日の日付が設定される。
【００７１】
所在位置画像生成部４３は、ユーザ端末装置３から、ユーザが所有する複数のファッションアイテムのうちの一つのファッションアイテムに係る識別情報の通知を受けると、上記の検出結果に基づいて、通知を受けた識別情報に係るファッションアイテムの存在位置を示す所在位置画像を表示させるための画像データを生成する。例えば、所在位置画像生成部４３は、レイアウトデータ記憶部４５から自宅レイアウトのデータを取得し、その自宅レイアウトにアイテム検索部４１または棚卸し処理部４２が検出した位置を表示した所在位置画像を生成する。所在位置画像生成部４３は、生成した画像データはユーザ端末へ送信される。
【００７２】
図１５は、所在位置画像生成部４３が生成した所在位置画像４００の一例を示す。所在位置画像４００には、レイアウト画像４１０が含まれ、そのレイアウト画像４１０中に、検索対象の所有アイテムの所在位置４２０が表示される。所在位置画像４００には、検索対象の所有アイテムの画像４５０をあわせて表示してもよい。
【００７３】
これにより、ユーザは、自宅内のアイテムを容易に探し出すことができる。
【００７４】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【００７５】
例えば、検索装置は自宅に加えて、クリーニング店に設定してもよい。これにより、クリーニングに出したままになっているアイテムを特定することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１  類似判定サーバ、３  ユーザ端末装置、４  検索装置、５  店舗装置、１１  アイテム属性収集部、１３  ユーザ登録部、１５  販売価格収集部、１７  所有アイテム登録部、１９  購入候補登録部、２１  類似分析処理部、２２  連関図生成部、２３  アイテムマスタ、２５  ユーザデータベース、２７  販売価格データベース、２９  所有アイテムデータベース、３１  購入候補データベース、４１  アイテム検索部、４２  棚卸し処理部
４３  所在位置画像生成部、４５  レイアウトデータ記憶部
【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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【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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