(57)【要約】【課題】店舗に出向くことなく最適な商品を選定することができる商品情報提供方法、該方法を実行する処理装置、該方法を実行させるコンピュータプログラム及び前記処理装置を用いる商品情報提供システムを提供する。【解決手段】商品に関する商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶しておき、使用済商品の実績データを受け付け（Ｓ１０１）、受け付けた実績データと基準値との関係に基づいてデータ照合処理をし（Ｓ１０４）、その結果、複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定し、選定結果である特定の商品情報を出力する（Ｓ１０７）。【選択図】図３
2008203982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品に関する商品情報を複数記憶し、記憶してある複数の商品情報の中から選定した特定の商品情報を提供する商品情報提供方法において、
前記商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶し、
商品の使用に関する使用情報を受け付け、
受け付けた使用情報と記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定し、
選定した特定の商品情報を出力することを特徴とする商品情報提供方法。
【請求項２】
商品に関する商品情報を複数記憶し、記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定し、選定した特定の商品情報を出力する処理装置において、
前記商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶してあるデータベースと、
商品の使用に関する使用情報を受け付ける手段と、
受け付けた使用情報と前記データベースに記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、前記データベースに記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定する選定手段と、
選定した特定の商品情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする処理装置。
【請求項３】
前記商品情報は、
商品の種別を示す種別情報と商品の特徴を示す特徴情報とを含み、
前記選定手段は、受け付けた使用情報と前記データベースに記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、前記データベースに記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品についての種別情報及び／又は特徴情報を選定し、
前記出力手段は、選定した種別情報及び／又は特徴情報を出力するようにしてあることを特徴とする請求項２に記載の処理装置。
【請求項４】
コンピュータに、商品に関する商品情報を複数記憶させ、記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定させ、選定した特定の商品情報を出力させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、商品の使用状況に関する使用情報を受け付けたとき、受け付けた使用情報と、外部に前記商品情報に対応付けて記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、外部に記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定させるステップを
実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項５】
商品に関する商品情報を複数記憶し、記憶してある複数の商品情報の中から選定した特定の商品情報を提供する処理装置を備えた商品情報提供システムにおいて、
前記商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶してあるデータベースと、
商品の使用状況に関する使用情報を受け付けて送信する端末装置と
を備え、
前記処理装置は、
前記端末装置から送信された使用情報を受け付ける手段と、
受け付けた使用情報と前記データベースに記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、前記データベースに記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定する手段と、
選定した特定の商品情報を前記端末装置へ送信する手段と
を備え、
前記端末装置は、
前記処理装置から送信された特定の商品情報を受信して出力する手段
を備えることを特徴とする商品情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品に関する商品情報から選定した特定の商品情報を提供する商品情報提供方法、処理装置、コンピュータプログラム及び商品情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、靴、被服、眼鏡などの商品においては、ユーザの人体特徴を含む様々なニーズに応じた商品が製造され、販売されている。
【０００３】
例えば、人体特徴に合わない靴は、ユーザに、外反母趾、ハンマートゥ又は巻き爪など、深刻な障害を与えるため、靴の製造及び販売においては、シューフィッティングの専門家（シューフィッター）が指導し、ユーザが最適な靴を選択できるようにしている。
【０００４】
しかし、シューユーザの指導を受けるには、ユーザが店舗へ出向く必要があった。そこで、従来、サーバが、ユーザの足寸法データを受け付け、受け付けた足寸法に応じた、最適な靴の情報をクライアントに提供するようにして、店舗に出向くことなく、最適な靴の情報を受けることができるシステムが提案された（例えば、特許文献１及び２）。
【特許文献１】特開２００５−１６９０１５号公報
【特許文献２】特開２００２−２８００１号公報
【０００５】
また、最適な靴の選定は、足の寸法のみならず、耐久性、軽さ、バランスなど履き心地も選定の要因となる。このような履き心地は、ユーザの足寸法に基づいて把握できるものでなく、ユーザが長年使用した後の、ユーザの使用期間、歩数、ソールの摩耗具合、表面の傷み具合など、靴への負荷及び靴の劣化に基づいて把握できるものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１及び２に記載されたシステムにあっては、履き心地を選定の要因にしておらず、ユーザに最適な靴を確実に選定しているとは言い難かった。また、仮にユーザが店舗へ赴いて靴の試履をした場合であっても、店舗内で試履できる時間は短時間であるから、ユーザは、靴の履き心地を把握して最適な靴を選定できるとは言い難い。また、ユーザの足寸法は、単に商品カテゴリ、商品形状などの靴全体の種別を選定するための要因になるにすぎず、ソール部材の耐久性、バランス、重量など靴部材の特徴を選定するための要因にはなり得ず、ユーザに最適な靴を詳細に選定しているとは言い難かった。また、歩く時の癖、走る時の癖など長期間に渡って使用した場合にようやく顕著となってくる要素もあり、このような要素は考慮されることがなかった。
【０００７】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、商品に関する商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶し、商品の使用に関する使用情報を受け付け、受け付けた使用情報と記憶してある所定の閾値との関係に基づいて記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定し、選定した特定の商品情報を出力することにより、店舗に出向くことなく最適な商品を選定することができる商品情報提供方法、該方法を実行する処理装置、該方法を実行させるコンピュータプログラム及び前記処理装置を用いる商品情報提供システムを提供することにある。
【０００８】
また、本発明の他の目的は、データベースに記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品についての、商品の種別を示す種別情報及び／又は商品の特徴を示す特徴情報を選定し、選定した特定の商品情報を出力することにより、靴の種別のみならず靴の特徴まで選定することができる商品情報提供方法を実行する処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために本発明に係る商品情報提供方法は、商品に関する商品情報を複数記憶し、記憶してある複数の商品情報の中から選定した特定の商品情報を提供する商品情報提供方法において、前記商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶し、商品の使用に関する使用情報を受け付け、受け付けた使用情報と記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定し、選定した特定の商品情報を出力することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る処理装置は、商品に関する商品情報を複数記憶し、記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定し、選定した特定の商品情報を出力する処理装置において、前記商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶してあるデータベースと、商品の使用に関する使用情報を受け付ける手段と、受け付けた使用情報と前記データベースに記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、前記データベースに記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定する選定手段と、選定した特定の商品情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る処理装置は、前記商品情報は、商品の種別を示す種別情報と商品の特徴を示す特徴情報とを含み、前記選定手段は、受け付けた使用情報と前記データベースに記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、前記データベースに記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品についての種別情報及び／又は特徴情報を選定し、前記出力手段は、選定した種別情報及び／又は特徴情報を出力するようにしてあることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、商品に関する商品情報を複数記憶させ、記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定させ、選定した特定の商品情報を出力させるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、商品の使用状況に関する使用情報を受け付けたとき、受け付けた使用情報と、外部に前記商品情報に対応付けて記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、外部に記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定させるステップを実行させることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る商品情報提供システムは、商品に関する商品情報を複数記憶し、記憶してある複数の商品情報の中から選定した特定の商品情報を提供する処理装置を備えた商品情報提供システムにおいて、前記商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶してあるデータベースと、商品の使用状況に関する使用情報を受け付けて送信する端末装置とを備え、前記処理装置は、前記端末装置から送信された使用情報を受け付ける手段と、受け付けた使用情報と前記データベースに記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、前記データベースに記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品情報を選定する手段と、選定した特定の商品情報を前記端末装置へ送信する手段とを備え、前記端末装置は、前記処理装置から送信された特定の商品情報を受信して出力する手段を備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明にあっては、商品の使用に関する使用情報を受け付けることにより、ユーザが長年使用した後の、ユーザの使用期間、歩数、ソールの摩耗具合、表面の傷み具合など、靴への負荷及び靴の劣化などの使用情報を選定条件として受け付ける。また、商品に関する商品情報を所定の閾値に対応付けて夫々記憶しておき、受け付けた使用情報と記憶してある所定の閾値との関係に基づいて、記憶してある複数の商品情報の中から特定の商品を選定することにより、ユーザが長年使用した後の、ユーザの使用期間、歩数、ソールの摩耗具合、表面の傷み具合など、靴への負荷及び靴の劣化などの使用情報を選定条件として総合的に判断して商品を選定する。
【００１５】
また、本発明にあっては、受け付けた使用情報に基づいて、商品の種別を示す種別情報及び／又は商品の特徴を示す特徴情報を選定することにより、単に商品カテゴリ、商品形状などの靴全体の種別を選定するのみならず、ソール部材の耐久性、バランス、重量など靴部材の特徴を選定することができ、ユーザに最適な靴を種別及び特徴を組み合わせたより多くの選択肢の中から選定する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明にあっては、ユーザが長年使用した後の、ユーザの使用期間、歩数、ソールの摩耗具合、表面の傷み具合など、靴への負荷及び靴の劣化などの使用情報を選定条件として総合的に判断して商品を選定でき、店舗に出向くことなく、そのユーザにとって最適な商品を確実に選定することができる。
【００１７】
また、本発明にあっては、種別及び特徴を組み合わせたより多くの選択肢の中から商品を選定でき、店舗に出向くことなく、ユーザにとっての最適な商品を確実に選定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明に係る商品情報提供方法、該方法を実行するための処理装置、コンピュータに該方法を実行させるコンピュータプログラム及び該処理装置を用いる商品情報提供システムについて、実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明のシステムの全体構成を示すブロック図である。
【００１９】
本発明のシステムは、端末装置１、１、…、端末装置２、中央装置３及びデータベース４から構成され、各ハードウェアは、インターネットなどの通信網を介して接続されている。
【００２０】
端末装置１、１、…は、本発明に係る端末装置であり、商品販売の店舗に設置してある端末装置である。各端末装置１は、商品に関する商品情報、商品の使用に関する使用情報などの各種情報の入力を受け付け、受け付けた各種情報を中央装置３へ送信する。この場合、商品の使用に関する使用情報は、顧客が店舗に持ち込んだ使用済商品の使用に関する情報が該当する。
【００２１】
端末装置２は、本発明に係る端末装置であり、顧客（ユーザ）が所有する端末装置である。端末装置２は、商品の使用に関する使用情報の入力を受け付け、受け付けた使用情報を中央装置３へ送信する。この場合、商品の使用に関する使用情報とは、顧客が店舗に持ち込むことなく自室に保管してある、自ら使用した使用済商品の使用に関する情報が該当する。尚、図中の端末装置２は１台であるが、これに限らず、複数台であってもよい。
【００２２】
中央装置３は、本発明に係る処理装置であり、外部（データベース４）に記憶してある商品に関する商品情報の中から特定の商品情報を選定し、選定した特定の商品情報を各端末装置１又は端末装置２へ送信する。中央装置３は、商品情報提供業者又は商品製造業者により管理されている。中央装置３は、通信インタフェース３１、外部記憶装置３２、ＲＡＭ３３、データベース通信インタフェース３４、補助記憶装置３５、入力インタフェース３６、出力インタフェース３７及びＣＰＵ３８から構成され、各ユニットはバス３０を介して接続されている。
【００２３】
通信インタフェース３１は、通信網に接続してあり、中央装置３が端末装置１、１、…及び端末装置２と通信するための窓口になる。通信インタフェース３１は、自らがモデムなどの終端機能を備えるか、又は、終端機能を備える外部装置に接続してある。例えば、通信インタフェース３１は、端末装置１、１、…又は端末装置２から送信された商品の使用に関する使用情報を受信し、補助記憶装置３５へ送信する。
【００２４】
外部記憶装置３２は、記録媒体３２０から本発明の商品情報提供方法を実行するためのコンピュータプログラムを読み取り、読み取ったプログラムを補助記憶装置３５へ送信する。記録媒体３２０は、例えば、光ディスク又は磁気記憶方式の記録媒体であり、本発明の商品情報提供方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録してある。
【００２５】
ＲＡＭ３３は、ＳＲＡＭ又はバッファメモリなどで構成されており、本発明の商品情報提供方法を実行させるプログラム本体、該処理を実行する際に生じたデータなどを記憶してある。
【００２６】
データベース通信インタフェース３４は、データベース４に接続してあり、中央装置３がデータベース４と通信するための窓口になる。
【００２７】
補助記憶装置３５は、例えば、磁気記憶方式のハードディスクドライブが該当する。補助記憶装置３５は、外部記憶装置３２が読み取ったプログラム本体、その他の中央装置３を制御するプログラム、データを記憶し、ＣＰＵ３８の読出要求（又は書込要求）に応じてそれらを読み出す（又は書き込む）。例えば、補助記憶装置３５には、通信インタフェース３１から受け付けた商品の使用に関する使用情報が記憶してある。
【００２８】
入力インタフェース３６は、入力装置３６０に接続してあり、入力装置３６０に入力された信号を情報として受け付け、受け付けた情報をＲＡＭ３３に送信する。入力装置３６０は、情報の入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード又はマウスなどが該当する。
【００２９】
出力インタフェース３７は、出力装置３７０に接続してあり、ＲＡＭ３３に記憶してあるプログラムに従い、情報を出力装置３７０に送信する。出力装置３７０は、出力インタフェースから送信された情報を受信し、受信した情報を出力する。出力装置３７０は、情報を出力するための装置であり、例えば、ＣＲＴ、液晶モニタ又はサウンドスピーカなどが該当する。
【００３０】
ＣＰＵ３８は、補助記憶装置３５に記憶してあるプログラムをＲＡＭ３３に読み出し、読み出したプログラムに基づいて商品情報提供処理を実行する。ＣＰＵ３８が実行する商品情報提供処理の手順については後述する。
【００３１】
データベース４は、各種テーブル及び商品に関する商品情報が格納してある。データベース４は、中央装置３から送信された読出要求に応じて各種テーブルの情報又は商品情報を読み出し、中央装置３へ送信する。また、データベース４は、中央装置３から送信された書込情報及び書き込むべき情報を受信したとき、受信した書込要求に応じて情報を書き込む。
【００３２】
ここで、データベース４が格納している商品マスタテーブルＴ１、Ｔ１、…について説明しておく。図２は商品マスタテーブルの格納例を示す説明図である。各商品マスタテーブルＴ１は、商品に関する商品情報及び所定の閾値を格納するためのテーブルであり、商品の型番毎に生成される。図中の各商品マスタテーブルＴ１は、型番「Ａ２５００−０９１５」、「Ａ１１２９−０９１５」、「Ａ１２８０−０９１５」及び「Ａ００１８−０９１５」に夫々対応している。各商品マスタテーブルＴ１は、種別パターン、歩数、ソール減少値及びポイントのフィールドからなるレコードを一又は複数有する。尚、図中の各商品マスタテーブルＴ１のフィールドには、値が予め格納されているが、これに限らず、各端末装置１の入力装置（図示せず）又は中央装置３の入力装置３６０を介して受け付けた各種値により更新するようにしてもよい。
【００３３】
型番は、商品に関する商品情報であって、商品の種別を示す種別情報である。型番は、商品情報提供業者又は商品製造業者が設定した商品の種別を示す情報であり、商品カテゴリ、商品形状、商品素材を含む。例えば、型番「Ａ２５００−０９１５」は、ウォーキング目的の靴を示す「Ａ」、任意の数「２５００」、ローカットの形状を示す「０９」及びナイロン×ビニールの素材を示す「１５」から構成されている。この場合、商品のカテゴリ、商品の形状、商品の素材は、靴の履き心地を判断する情報となる。
【００３４】
また、型番は、商品の使用に関する使用情報でもある。この場合、型番は、ユーザが使用した使用済商品の型番を指す。この場合の型番は、端末装置１、１、…又は端末装置２から送信され、中央装置３により受信される。この場合の型番は、例えば、選定キーとして同一の型番の商品マスタテーブルＴ１を選定するときに利用される。選定方法については後述する。
【００３５】
種別パターンは、商品に関する商品情報であって、商品の特徴を示す特徴情報である。種別パターンは、商品情報提供業者又は商品製造業者が設定した商品の特徴を示す情報であり、例えば、商品情報提供業者又は商品製造業者によりソール部材の耐久性、バランス、重量などの商品部材の特徴が考慮され、区分される。この場合、商品部材の特徴は、靴の履き心地を判断する情報となる。
【００３６】
また、種別パターンは、商品の使用に関する使用情報でもある。この場合、種別パターンは、ユーザが使用した使用済商品の種別パターンを指す。この場合の種別パターンは、端末装置１、１、…又は端末装置２から送信され、中央装置３による受信される。
【００３７】
歩数は、所定の閾値であって、使用による商品への負荷についての閾値である。歩数は、商品情報提供業者又は商品販売業者によりソール部材の耐久性が考慮されて設定される。
【００３８】
また、歩数は、使用に関する使用情報でもある。この場合、歩数は、ユーザが商品を使用して歩行した数であり、使用による商品に対する負荷を示す度合いを指す。この場合の歩数は、端末装置１、１、…又は端末装置２から送信され、中央装置３による受信される。この場合の歩数は、例えば、ユーザが万歩計（登録商標）などの器具を用いて計数した値が用いられる。この場合の歩数は、例えば、各商品マスタテーブルＴ１に所定の閾値として格納してある歩数と照合され、特定の商品情報を選定するときに利用される。選定方法については後述する。
【００３９】
ソール減少値は、所定の閾値であって、使用による商品の劣化についての閾値である。ソール減少値は、商品情報提供者又は商品販売業者によりソール部材の耐久性などが考慮されて設定される。
【００４０】
また、ソール減少値は、使用に関する使用情報でもある。この場合、ソール減少値は、ユーザが商品を使用して摩耗したソールの高さであり、使用による商品の劣化を示す度合いを指す。この場合のソール減少値は、例えば、端末装置１、１、…又は端末装置２から送信され、中央装置３により受信される。この場合のソール減少値は、例えば、各商品マスタテーブルＴ１に格納してあるソール減少値と照合され、特定の商品情報を選定するときに利用される。選定方法については後述する。
【００４１】
ポイントは、所定の閾値であって、ソール減少値及び歩数に基づいて算出される。例えば、ポイントは、ソール減少値÷歩数の除算をし、これに１００，０００倍したものが該当する。
【００４２】
尚、ポイントは、使用に関する使用情報でもある。この場合、ポイントは、中央装置３が受け付けたときに算出される。この場合のポイントは、例えば、各商品マスタテーブルＴ１に格納してあるポイントと照合され、特定の商品情報を選定するときに利用される。選定方法については後述する。
【００４３】
また、データベース４は、前記商品マスタテーブルＴ１に格納してある商品情報以外に、商品に関する商品情報を格納している。例えば、前記商品マスタテーブルＴ１に格納してある商品の型番及び商品種別パターンに対応付けて、商品の画像情報を格納している。また、商品の画像情報は、複数の色について夫々格納されている。
【００４４】
次に、中央装置４（処理装置）が実行する商品情報提供処理の手順について説明する。図３は本発明の処理装置が実行する情報提供処理の手順を示すフローチャートである。端末装置１、１、…又は端末装置２は、商品の使用に関する使用情報、即ち、使用済商品の実績データを受け付け、受け付けた実績データを中央装置４へ送信する。
【００４５】
中央装置４のＣＰＵ３８は、端末装置１、１、…又は端末装置２から送信された使用済商品の実績データを受け付け（Ｓ１０１）、受け付けた実績データが含む歩数及びソール減少値に基づいて、ポイント値を算出する（Ｓ１０２）。ＣＰＵ３８は、受け付けた実績データが含む型番に基づいて、商品マスタテーブルＴ１を選定し、選定した商品マスタテーブルＴ１に格納してある商品種別パターンと該パターンに対応する基準値（歩数、ソール減少値、ポイント）とを抽出する（Ｓ１０３）。尚、ステップＳ１０１で受け付けた実績データは、使用情報に該当する。また、ステップＳ１０３で抽出した基準値は、所定の閾値に該当する。
【００４６】
ＣＰＵ３８は、受け付けた実績データと抽出した基準値とを照合するデータ照合処理を実行する（Ｓ１０４）。データ照合処理の手順については後述する。ＣＰＵ３８は、データ照合処理による照合結果が第１パターンに該当するか否かを判断し（Ｓ１０５）、照合結果が第１パターンに該当すると判断した場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）、受け付けた実績データが示す使用済商品の型番、種別パターンと同一の型番、種別パターンを有する商品を選定する（Ｓ１０６）。ＣＰＵ３８は、選定結果を出力し（Ｓ１０７）、情報提供処理を終了する。出力された選定結果は、通信インタフェース３１を介して端末装置１、１、…又は端末装置２へ送信されるか、又は、出力装置３７０を介して出力する。このように、照合結果が第１パターンに該当する場合、ＣＰＵ３８は、使用済商品の型番、種別パターンと同一の型番、種別パターンを有する商品が今回購入すべき商品として最適であると判断する。第１パターン及び選定結果の出力の詳細な説明は後述する。
【００４７】
ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０５において、照合結果が第１パターンに該当しないと判断した場合（Ｓ１０５でＮＯ）、更に照合結果が第２パターンに該当するか否かを判断する（Ｓ１０８）。ＣＰＵ３８は、照合結果が第２パターンに該当すると判断した場合（Ｓ１０８でＹＥＳ）、同種、別パターン選定処理を実行する（Ｓ１０９）。ＣＰＵ３８は、同種、別パターン選定処理による選定結果を出力し（Ｓ１０７）、情報提供処理を終了する。このように、照合結果が第２パターンに該当する場合、ＣＰＵ３８は、使用済商品と同種であって別パターンの商品が今回購入すべき商品として最適であると判断する。尚、第２パターン、同種、別パターン選定処理の手順及び選定結果の出力の詳細な説明は後述する。
【００４８】
ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０８において、照合結果が第２パターンに該当しないと判断した場合（Ｓ１０８でＮＯ）、更に照合結果が第３パターンに該当するか否かを判断する（Ｓ１１０）。ＣＰＵ３８は、照合結果が第３パターンに該当すると判断した場合（Ｓ１１０でＹＥＳ）、別種、別パターン選定処理を実行する（Ｓ１１１）。ＣＰＵ３８は、別種、別パターン選定処理による選定結果を出力し（Ｓ１０７）、情報提供処理を終了する。このように、照合結果が第３パターンに該当する場合、ＣＰＵ３８は、使用済商品と別種であって別パターンの商品が今回購入すべき商品として最適であると判断する。尚、第３パターン、別種、別パターン選定処理の手順及び選定結果の出力の詳細な説明は後述する。
【００４９】
ＣＰＵ３８は、ステップＳ１１０において、照合結果が第３パターンに該当しないと判断した場合（Ｓ１１０でＮＯ）、該当する商品がないと判断する（Ｓ１１２）。ＣＰＵ３８は、選定結果を出力し（Ｓ１０７）、情報提供処理を終了する。このように、照合結果が全てのパターンに該当しない場合、ＣＰＵ３８は、最適な商品がないと判断する。尚、選定結果の出力の詳細な説明は後述する。
【００５０】
ここで、ＣＰＵ３８が実行するデータ照合処理（Ｓ１０４参照）の手順について説明しておく。図４は本発明の処理装置が実行するデータ照合処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０１で受け付けた実績データが含む型番に対応する商品マスタテーブルＴ１に基づいて、該商品マスタテーブルＴ１に格納してある商品種別パターン毎に以下の処理を実行する。実行の結果、照合マトリックスＴ２が決定される。照合マトリックスＴ２については後述する。
【００５１】
ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０１で受け付けた実績データを含む歩数が、ステップＳ１０３で抽出した基準値が含む歩数（以下「基準歩数ｉ」という。）より大きい値であるか否かを判断し（Ｓ２０１）、歩数が基準歩数ｉより大きい値であると判断した場合（Ｓ２０１でＹＥＳ）、更に歩数が基準歩数ｉの１０５％より大きい値であるか否かを判断する（Ｓ２０２）。ＣＰＵ３８は、歩数が基準歩数ｉの１０５％より大きい値でないと判断した場合（Ｓ２０２でＮＯ）、照合マトリックスＴ２の歩数フィールドに値「○」を格納し（Ｓ２０３）、ステップＳ２０６へ移行する。
【００５２】
一方、ＣＰＵ３８は、歩数が基準歩数ｉの１０５％より大きい値であると判断した場合（Ｓ２０２でＹＥＳ）、照合マトリックスＴ２の歩数フィールドに値「◎」を格納し（Ｓ２０４）、ステップＳ２０６へ移行する。
【００５３】
また、ＣＰＵ３８は、ステップＳ２０１において歩数が基準歩数ｉより大きい値でないと判断した場合（Ｓ２０１でＮＯ）、照合マトリックスＴ２の歩数フィールドに値「×」を格納し（Ｓ２０５）、ステップＳ２０６へ移行する。
【００５４】
次に、ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０１で受け付けた実績データが含むソール減少値が、ステップＳ１０３で抽出した基準値が含むソール減少値ｊ（以下「基準減少値ｊ」という。）より大きい値であるか否かを判断し（Ｓ２０６）、ソール減少値が基準減少値ｊより大きい値であると判断した場合（Ｓ２０６でＹＥＳ）、更にソール減少値が基準減少値ｊの１０５％より大きい値であるか否かを判断する（Ｓ２０７）。ＣＰＵ３８は、ソール減少値が基準減少値ｊの１０５％より大きい値でないと判断した場合（Ｓ２０７でＮＯ）、照合マトリックスＴ２のソール減少値フィールドに値「○」を格納し（Ｓ２０８）、ステップＳ２１１へ移行する。
【００５５】
一方、ＣＰＵ３８は、ソール減少値が基準減少値ｊの１０５％より大きい値であると判断した場合（Ｓ２０７でＹＥＳ）、照合マトリックスＴ２のソール減少値フィールドに値「◎」を格納し（Ｓ２０９）、ステップＳ２１１へ移行する。
【００５６】
また、ＣＰＵ３８は、ステップＳ２０６においてソール減少値が基準減少値ｊより大きい値でないと判断した場合（Ｓ２０６でＮＯ）、照合マトリックスＴ２のソール減少値フィールドに値「×」を格納し（Ｓ２１０）、ステップＳ２１１へ移行する。
【００５７】
次に、ＣＰＵ３８は、全ての商品種別パターンにおいて照合したか否かを判断し（Ｓ２１１）、全ての商品照合パターンにおいて照合してないと判断した場合（Ｓ２１１でＮＯ）、ステップＳ２０１の処理へ戻って、次の商品種別パターンに対して処理を繰り返す。
【００５８】
一方、ＣＰＵ３８は、全ての商品照合パターンにおいて照合したと判断した場合（Ｓ２１１でＹＥＳ）、照合マトリックスＴ２を決定し（Ｓ２１２）、ステップＳ１０５へ移行する。ＣＰＵ３８は、データ照合処理を次回ステップＳ１０３で基準値を抽出するまで待機状態にする。
【００５９】
ここで、照合マトリックスＴ２について説明しておく。図５は照合マトリックスの格納例を示す説明図である。照合マトリックスＴ２は、ＣＰＵ３８により決定され、補助記憶装置３５に記憶される。照合マトリックスＴ２は、ＣＰＵ３８が実行するデータ照合処理による照合結果を格納するためのテーブルである。照合マトリックスＴ２は、パターン、歩数及びソール減少値のフィールドからなるレコードを一又は複数有する。
【００６０】
照合マトリックスＴ２に基づく照合結果は、パターン毎の歩数及びソール減少値のフィールド値に基づいて区分される。かかる区分は、商品情報提供業者又は商品製造業者により設定される。例えば、歩数とソール減少値とが同値の場合は、第１パターンとする。図中では、種別パターン１、４及び７が第１パターンに該当する。また、歩数及びソール減少値が値「○／×」又は「×／○」の場合は、第２パターンとする。図中では、種別パターン２、３が第２パターンに該当する。更にまた、歩数及びソール減少値が値「◎／×」、「×／◎」、「◎／○」又は「○／◎」の場合は、第３パターンとする。図中では、種別パターン５、６、８及び９が第３パターンに該当する。尚、前記は一例であり、その他の組み合わせであってもよい。
【００６１】
次に、ＣＰＵ３８が実行する同種、別パターン選定処理（Ｓ１０９参照）の手順について説明する。図６は本発明の処理装置が実行する同種、別パターン選定処理の手順を示すフローチャートである。同種、別パターン選定処理では、ステップＳ１０１で受け付けた実績データが含む型番、ステップＳ１０２で算出したポイント値及びステップＳ１０３で抽出した基準値を用いる。ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０８で照合結果が第２パターンに該当すると判断した場合、前記型番に対応する商品マスタテーブルＴ１に基づいて、該商品マスタテーブルＴ１に格納してある商品種別パターン毎に以下の処理を実行する。
【００６２】
ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０２で算出したポイント値とステップＳ１０３で抽出した基準値が含むポイント値との差分を算出し（Ｓ３０１）、算出した差分をＲＡＭ３３にバッファする。ＣＰＵ３８は、差分をバッファする都度、今回バッファした差分と前回バッファした差分とを比較し、今回バッファした差分が最小（ＭＩＮ）であるか否かを判断し（Ｓ３０２）、今回バッファした差分が最小でないと判断した場合（Ｓ３０２でＮＯ）、ステップＳ３０１へ戻り、次の商品種別パターンに対して処理を繰り返す。
【００６３】
一方、ＣＰＵ３８は、今回バッファした差分が最小であると判断した場合（Ｓ３０２でＹＥＳ）、該当する商品種別パターンの同一型番の商品を選定する（Ｓ３０３）。即ち、ＣＰＵ３８は、商品マスタテーブルＴ１に格納してある商品種別パターンの中から、使用済商品の実績データに最も近い商品種別パターンを選定する。
【００６４】
併せて、ＣＰＵ３８は、選定した商品の他色の商品情報を抽出する（Ｓ３０４）。ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０７へ移行し、選定した商品及び他色の商品情報を選定結果として出力する。ＣＰＵ３８は、当該処理を次回ステップＳ１０８の判断があるまで待機状態にする。
【００６５】
ここで、ステップＳ３０３の選定方法について詳細に説明しておく。該当する商品種別パターンとは、今回バッファした差分が最小であると判断したときの商品種別パターンであり、使用済商品の実績データの歩数及びソール減少値に最も近い商品種別パターンが該当する。また、同一型番とは、同種、別パターン選定処理で用いた商品マスタテーブルＴ１が含む型番であり、ステップＳ１０１で受け付けた実績データが含む型番が該当する。例えば、ＣＰＵ３８は、型番「Ａ２５００−０９１５」、商品種別パターン「Ａ０５」、歩数「１，０４９．８１２歩」、ソール減少値「９．６５ｍｍ」を含む実績データを含む実績データを受け付けたとき（Ｓ１０１参照）、ポイント値「０．９１９」を算出する（Ｓ１０２、段落［００４１］参照）。ＣＰＵ３８は、商品マスタテーブルＴ１に基づいて、前記同種、別パターン選定処理を実行した結果、種別パターン「Ａ０３」が最も近似していると判断する（図２参照）。ＣＰＵ３８は、型番「Ａ２５００−０９１５」であって種別パターン「Ａ０３」の商品を選定結果として出力する（Ｓ１０７参照）。
【００６６】
次に、ＣＰＵ３８が実行する別種、別パターン選定処理（Ｓ１１１参照）の手順について説明する。図７は本発明の処理装置が実行する別種、別パターン選定処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３８は、ステップＳ１１０で照合結果が第３パターンに該当すると判断した場合、新たに選定した型番、商品種別パターン毎に以下の処理を実行する。
【００６７】
ＣＰＵ３８は、データベース４に格納してある全ての商品マスタテーブルＴ１、Ｔ１、…を照合し（Ｓ４０１）、ステップＳ１０１で受け付けた実績データが含む型番が示す商品カテゴリ、商品形状及び商品素材と一致する商品カテゴリ、商品形状及び商品素材を示す型番を抽出し、抽出した型番に対応する商品マスタテーブルＴ１、Ｔ１、…を選定する。ＣＰＵ３８は、選定した各商品マスタテーブルＴ１から型番、商品種別パターン及びポイントを抽出し（Ｓ４０２）、抽出した型番、商品種別パターン及びポイントを格納した抽出マトリックスＴ３を生成する。生成した抽出マトリックスＴ３の格納例については後述する。
【００６８】
ＣＰＵ３８は、型番毎に、ステップＳ１０２で算出したポイント値と抽出マトリックスに格納してあるステップ値との差分を算出し（Ｓ４０３）、算出した差分を抽出マトリックスに格納する。ＣＰＵ３８は、差分を格納する都度、今回格納した差分と前回格納した差分とを比較し、今回格納した差分が最小（ＭＩＮ）であるか否かを判断し（Ｓ４０４）、今回格納した差分が最小でないと判断した場合（Ｓ４０４でＮＯ）、ステップＳ４０３へ戻り、次の型番に対して処理を繰り返す。
【００６９】
一方、ＣＰＵ３８は、今回格納した差分が最小であると判断した場合（Ｓ４０４でＹＥＳ）、該当する型番、商品種別パターンの商品を選定する（Ｓ４０５）。即ち、ＣＰＵ３８は、商品マスタテーブルＴ１、Ｔ１、…に格納してある全ての型番の全ての種別パターンの中から、使用済商品の実績データに最も近い型番、種別パターンを選定する。
【００７０】
併せて、ＣＰＵ３８は、選定した商品の他色の商品情報を抽出する（Ｓ４０６）。ＣＰＵ３８は、ステップＳ１０７に移行し、選定した商品及び他色の商品情報を選定結果として出力する。ＣＰＵ３８は、当該処理を次回ステップＳ１１０の判断があるまで待機状態にする。
【００７１】
ここで、抽出マトリックスＴ３について説明しておく。図８は抽出マトリックスの格納例を示す説明図である。抽出マトリックスＴ３は、ＣＰＵ３８により生成され、補助記憶装置３５に記憶される。抽出マトリックスＴ３は、ＣＰＵ３８が実行する別種、別パターン選定処理で用いるためのテーブルである。抽出マトリックスＴ３は、型番、種別パターン、ポイント及びステップＳ４０３で算出する差を格納するフィールドからなるレコードを一又は複数有する。
【００７２】
また、ステップＳ４０５の選定方法について詳細に説明しておく。該当する型番及び商品種別パターンとは、抽出マトリックスＴ３に格納してある差の値が最小である型番及び種別パターンが該当する。例えば、ＣＰＵ３８は、型番「Ａ２５００−０９１５」、商品種別パターン「Ａ０５」、歩数「９９８，０３１歩」、ソール減少値「１１．２９ｍｍ」を含む実績データを受け付けたとき（Ｓ１０１参照）、ポイント値「１．１３１」を算出する（Ｓ１０２、段落［００４１］参照）。ＣＰＵ３８は、抽出マトリックスＴ３に基づいて、前記別種、別パターン選定処理を実行した結果、型番「Ａ１１２９−０９１５」及び種別パターン「Ｂ０３」の商品が最も近似していると判断する（図８参照）。ＣＰＵ３８は、型番「Ａ１１２９−０９１５」及び種別パターン「Ｂ０３」の商品を選定結果として出力する（Ｓ１０７参照）。
【００７３】
次に、選定結果の出力について説明する。図９は出力画面の表示例を示す説明図である。出力画面は、中央装置３の出力装置３７０並びに各端末装置１又は端末装置２の出力装置（図示せず）を介して出力される。
【００７４】
出力画面は、選定結果となる該当商品の画像情報を出力する出力欄、該当する商品の他色の画像情報の出力を要求できる選択ボタン、使用済商品の実績データを入力する入力欄を有している。即ち、出力画面は、入力欄に使用済商品の実績データが入力されたとき、中央装置３で選定された該当商品の画像情報が出力欄に出力される。尚、図中の出力画面は１つの商品が出力されているが、これに限らず、全色の該当商品が一覧形式で出力されてもよい。
【００７５】
尚、上述した本実施の形態では、最適な商品として１つの商品を選定する一例を説明したが、これに限らず、複数の候補商品を選定し、優先順位を付与した一覧形式で出力するようにしてもよい。この場合、ＣＰＵ３８は、ステップＳ３０２又はＳ４０４において、最小の差分を決定するのではなく、差分が小さい順に順位を付けて決定していき（図２、図６、図７及び図８参照）、差分が最小のときに選定した商品を第１位とし、差分が最大のときに選定した商品を最下位として選定する。そして、決定した順位に従って、出力画面に複数の商品の画像情報を一覧表示で出力する（図９参照）。
【００７６】
また、本実施の形態では、靴を選定する一例を説明したが、これに限らず、例えば、運動用手袋、運動用特殊衣服、運動用器具などのユーザが長年使用する商品を選定する場合であってもよい。この場合、使用情報として「歩数／ソール減少値」ではなく「使用期間／摩耗具合」を用いる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明のシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】商品マスタテーブルの格納例を示す説明図である。
【図３】本発明の処理装置が実行する情報提供処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の処理装置が実行するデータ照合処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】照合マトリックスの格納例を示す説明図である。
【図６】本発明の処理装置が実行する同種、別パターン選定処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】本発明の処理装置が実行する別種、別パターン選定処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】抽出マトリックスの格納例を示す説明図である。
【図９】出力画面の表示例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７８】
１  端末装置
２  端末装置
３  中央装置
４  データベース
【図１】
2008203982.tif 000003
【図２】
2008203982.tif 000004
【図３】
2008203982.tif 000005
【図４】
2008203982.tif 000006
【図５】
2008203982.tif 000007
【図６】
2008203982.tif 000008
【図７】
2008203982.tif 000009
【図８】
2008203982.tif 000010
【図９】
2008203982.tif 000011