(57)【要約】衣類のフィット性を指定し、個々の衣類のフィット性を個々の消費者にマッチングさせるための方法およびシステムを開示する。一つの態様において、方法は、人口母集団からサンプリングされた、寸法上および人口統計学上の身体計測データに基づいて人体形状を分類する工程、ならびに計測データを統計学的に分析して適切な数の別個の体形および各体形に特徴的な計測値の範囲を決定する工程を含む。この方法は、体形を表す固有名、および／または記号、および／または曲線である体形コードを各体形に割り当てる工程を含む。一つの態様では、推奨エンジンを用いて、個々の消費者に対して個々の衣類のフィット性を指定しマッチングさせる。2010503914.tif 000013
2010503914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
衣類を個人にフィットさせる方法であって、以下の工程を含む方法：
消費者の身体寸法を受け取る工程；
消費者の前記身体寸法に基づいて消費者の第一の衣類分類を決定する工程；および
前記第一の衣類分類を、第二の衣類分類で分類された少なくとも一つの衣類と比較して、適合があるかどうかを判定する工程。
【請求項２】
消費者からの要求により、適合する第二の衣類分類を有する一つまたは複数の衣類を消費者に提供する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
少なくとも一つの衣類の複数の寸法を計測して第二の衣類分類を生成する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項４】
消費者の身体寸法を受け取る工程が、複数の上半身寸法を受け取る工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項５】
消費者の身体寸法を受け取る工程が、複数の下半身寸法を受け取る工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項６】
第一の衣類分類を決定する工程が、少なくともいくつかの体形寸法と少なくとも一つの衣類の寸法との間の差を割り出す工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項７】
第一の衣類分類を決定する工程が、消費者の身体の三次元曲線表現と少なくとも一つの衣類の三次元曲線表現との間の差を割り出す工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項８】
消費者に関するプロフィールデータを受け取る工程をさらに含む方法であって、第一の衣類分類が、消費者の身体寸法および消費者の前記プロフィールデータを使用して決定される、請求項1記載の方法。
【請求項９】
消費者のプロフィールデータが、少なくとも一つの衣服フィット性許容差、または衣服デザイナー許容差、または色許容差、または衣服スタイル許容差、または衣服材料許容差、または用途許容差、または衣類原産国、または衣類の取り扱い、または衣類ブランドを含む、請求項8記載の方法。
【請求項１０】
既定の範囲内の許容差で第一の衣類分類に適合する第二の衣類分類を用いて、複数の衣類それぞれの優先順位を決定する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項１１】
消費者の第一の衣類分類に適合する第二の衣類分類を有する少なくとも一つの衣類を識別する出力を提供する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項１２】
第一の衣類分類が、消費者の体形と関連づけられた身体フィットコードを含む、請求項1記載の方法。
【請求項１３】
第二の衣類分類が、複数の消費者体形と関連づけられた少なくとも一つの身体フィットコードを含む、請求項1記載の方法。
【請求項１４】
衣類のフィット性を指定する方法であって、以下の工程を含む方法：
衣類の寸法を受け取る工程；
衣類のスタイルまたは製造者を識別する衣類プロフィールデータを受け取る工程；
前記衣類寸法および前記衣類プロフィールデータに基づいて第一の衣類分類を決定する工程；ならびに
前記第一の衣類分類を、第二の衣類分類で分類された少なくとも一人の消費者と比較して、適合があるかどうかを判定する工程。
【請求項１５】
衣類のプロフィールデータが、該衣類を説明するデータを含む、請求項14記載の方法。
【請求項１６】
衣類を説明するデータが、少なくとも一つの衣服フィット性許容差、または衣服デザイナー許容差、または色許容差、または衣服スタイル許容差、または衣服材料許容差、または用途許容差、または衣類原産国、または衣類の取り扱い、または衣類ブランドを含む、請求項15記載の方法。
【請求項１７】
衣類の寸法がコンピュータデザイン座標に基づく、請求項14記載の方法。
【請求項１８】
座標が、衣類の一つまたは複数の曲線を規定する三次元座標を含む、請求項17記載の方法。
【請求項１９】
第一の衣類分類を決定する工程が、既定の寸法バリエーションにしたがい身体計測データと衣類寸法との間の差にしたがって衣類を分類することを含む、請求項14記載の方法。
【請求項２０】
比較する工程が、第一の衣類分類および第二の衣類分類をフィルタリングして衣類提示優先順位を決定する工程を含む、請求項14記載の方法。
【請求項２１】
第一の衣類分類が、少なくとも一つの消費者体形に関連づけられた少なくとも一つの身体フィットコードを含む、請求項14記載の方法。
【請求項２２】
第二の衣類分類が、消費者に関連づけられた身体フィットコードを含む、請求項14記載の方法。
【請求項２３】
一つまたは複数の衣類を少なくとも一人の消費者にマッチングさせるためのシステムであって、以下を含むシステム：
消費者の複数の身体寸法および消費者の一つまたは複数の衣類の好みに基づいて消費者の身体カテゴリーを決定することができる身体分類エンジン；
衣類の寸法および一つまたは複数の衣類の好みに関連づけられた少なくとも一つの衣類属性に基づいて、一つまたは複数の衣類について衣類の身体カテゴリーを決定することができる衣類分類エンジン；ならびに
消費者の前記身体カテゴリー、および衣類の前記身体カテゴリーの一つまたは複数を処理して、衣類のうちどれが消費者にフィットするのかを決定することができる衣類マッチングエンジン。
【請求項２４】
身体分類エンジンが、複数の消費者体形を複数の異なる身体フィットカテゴリーに分類するように構成されている、請求項23記載のシステム。
【請求項２５】
消費者の衣類の好みが、少なくとも一つの衣服フィット性許容差、または衣服デザイナー許容差、または色許容差、または衣服スタイル許容差、または衣服材料許容差、または用途許容差、または衣類原産国、または衣類の取り扱いを含む、請求項23記載のシステム。
【請求項２６】
衣類分類エンジンが、複数の衣類を複数の異なる身体フィットカテゴリーに分類するように構成されている、請求項23記載のシステム。
【請求項２７】
消費者の身体カテゴリーが身体フィットコードを含む、請求項23記載のシステム。
【請求項２８】
衣類の身体カテゴリーが少なくとも一つの身体フィットコードを含む、請求項23記載のシステム。
【請求項２９】
消費者の身体にフィットする衣類を該消費者に提示する方法であって、以下の工程を含む方法：
複数の人体形状を、複数の身体寸法と消費者の複数の衣類の好みとから生成される複数の異なる身体カテゴリーに分類する工程；
複数の衣類を、該衣類の寸法と複数の衣類プロフィールとから生成される複数の衣類カテゴリーに分類する工程；ならびに
それぞれの身体カテゴリーの許容差範囲内にある衣類カテゴリーを識別する工程。
【請求項３０】
複数の人体形状を分類する工程が、身体カテゴリーごとに許容差範囲を提供する工程を含む、請求項29記載の方法。
【請求項３１】
複数の衣類を分類する工程が、衣類寸法を複数の身体寸法と比較して、該複数の衣類が属する一つまたは複数の身体フィットカテゴリーを決定することを含む、請求項29記載の方法。
【請求項３２】
消費者の身体、または消費者の好み、または消費者の体形にフィットする衣類を消費者に提示する工程をさらに含む、請求項29記載の方法。
【請求項３３】
身体カテゴリーが複数の異なる身体フィットコードを含む、請求項29記載の方法。
【請求項３４】
衣類カテゴリーが複数の異なる身体フィットコードを含む、請求項29記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、アパレル製造および販売、データ処理の分野に関し、特に、個人のための衣類のフィット性を指定する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Kurt Salmon Associatesによる1999年の研究が、米国消費者の62％がアパレルのフィット性に非常に不満であると報告している。フィット具合が良くない衣類は売れず、売れるとしても、返品されることが多い。米国で販売される婦人服の40％の返品率の大部分はサイズおよびフィット性の不具合によるものである。
【０００３】
フィット性不具合の一つの原因は規格の欠如である。米国商務省は1983年1月20日に女性用アパレルのサイズ決定のための商業規格を撤回した。それ以来、衣服製造業者および小売業者は、幾度となく、従来の規格を変更したり、自社専用のサイズ決定スキームを考案したりしてきた。個人の衣類サイズは、多くの場合、アパレルブランドごとに異なる。これは一般に婦人服で見られる。ある製造業者の「サイズ10」と標示されたドレスは、別の製造業者のサイズ10とはフィット性が異なる。一方はうまくフィットし、他方は全くフィットしないこともある。消費者は、買う前にあらゆる衣類を試着しなければならない。一つの製造業者の一つのサイズの中でさえ、消費者の体形の幅広い違いのせいでフィット性の不具合が生じることがある。
【０００４】
このように、サイズ規格の欠如が、あてにならない標示と合わさって、アパレルのフィット性不具合を生じさせ、それが他方で非常に高いアパレル返品率、販売損失、ブランド不満足感、試着室での時間の無駄および強烈な消費者欲求不満を生じさせる。
【０００５】
したがって、個人が自分の体形およびライフスタイルにフィットするアパレルを見つけるのに役立つ、使いやすく効果的な方法およびシステムが必要とされる。
【発明の概要】
【０００６】
簡単な概要
したがって、衣類のフィット性をより正確に指定し、フィット具合が良い衣類を個々の消費者とマッチングさせて、それにより、上記欠点に対処するための方法およびシステムが必要とされる。本発明は、衣類のフィット性を指定し、推奨エンジンに基づいて個々の衣類のフィット性を個々の消費者にマッチングさせるためのフィット性指定方法を提供する。フィット性指定方法は、三つのプロセス、すなわち分類、適合評価および自分専用ショッピングからなる。
【０００７】
分類プロセスは、人体を形状によって分類して、形状コードを各一般的な体形に割り当てる。
【０００８】
一つの態様では、1〜7の番号を付された形状コードによって表される7種の体形がある。分類プロセスはまた、個々の衣類を体形によって分類して、対応する形状コードまたは複数の形状コードを各衣類に割り当てる。さらには、個々の衣類を説明するデータである衣類プロフィールを収集する方法が提供される。そして、衣類は、その衣類プロフィールとその形状コードとの組み合わせであるフィットコードを割り当てられる。衣類のフィットコードは、データベースに記憶したり、衣類のラベルに印刷したり、無線周波数識別(RFID)タグ等に埋め込んだりすることができる。
【０００９】
分類プロセスはまた、個々の消費者を体形によって分類して、対応する形状コードを各消費者に割り当てる。さらには、個々の消費者およびその消費者の衣服の好みを説明するデータである消費者プロフィールを収集する手段が提供される。そして、消費者は、自分の消費者プロフィールと自分の形状コードとの組み合わせであるフィットコードを割り当てられる。
【００１０】
したがって、消費者は、自分の身体の形状コードの知識をもって、自分の形状コードを衣類の形状コードと比較して、正しいフィット性の確率をより正確に予測することができる。消費者はさらに、自分のフィットコードを衣類のフィットコードと比較する適合評価プロセスを使用することにより、正しいフィット性の確率を改善することができる。適合評価プロセスが個々の消費者のフィットコードを一つまたは多数の衣類のフィットコードと自動的にマッチングさせ、一方、推奨エンジンが、消費者に提示するための、適合する衣類のランク付けされたリストを生成する。
【００１１】
フィット性指定方法は、オンラインおよび／またはオフライン小売り状況で具現化することができる、個々にカスタマイズされたショッピング環境を消費者に提供する自分専用ショッピングプロセスを含む。消費者は、自分専用ショッピング環境を通して、分類および適合評価プロセスにアクセスすることができ、自分の体にフィットし、自分の衣服の好みに合うと信じることができる推奨される衣類を提示させることができる。
【００１２】
以下の詳細な説明および添付図面から、本発明の本質および利点をより良く理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の態様のフィット性指定方法の簡略化ブロック図である。
【図２】図2A〜2Cは、本発明の態様の分類プロセスを説明する簡略化ブロック図である。
【図３】図3A〜3Bは、本発明の態様の周寸法および前面寸法計測技術を示す。図3C〜3Dは、本発明の態様の高さおよび長さ寸法計測技術を示す。
【図４】本発明の態様の適合評価プロセスの簡略化ブロック図である。
【図５】図5A〜5Fは、本発明の態様の、フィットドレスの場合の適合評価プロセスを示すフローチャートである。
【図６】本発明の態様のマッチングシステムの図である。
【図７】本発明の態様の衣類表示インタフェースの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
例示的な態様の詳細な説明
本発明のこれらの態様および他の態様を以下さらに詳細に説明する。
【００１５】
本発明の態様は、衣類のフィット性を個人にマッチングさせるためのシステムおよび方法に関する。一つの態様では、ユーザが、複数の計測およびライフスタイルデータを分析エンジンに提出してフィットプロフィールを導出する。分析エンジンは、複数の計測およびライフスタイルデータを処理して複数の衣類のフィット性をマッチングさせる。ユーザのフィットプロフィールは分類され、ユーザのフィットプロフィールを表すフィットプロフィールコードがユーザに与えられる。一つの態様では、衣服製造業者、小売店などが、各衣類の測定値に基づくフィットプロフィールコードにしたがって衣類にラベルを付ける。消費者は、自分のフィットプロフィールコードを衣類のフィットプロフィールコードと比較して、自分のフィットプロフィールに適合する衣類を見つける。
【００１６】
本明細書を通して、示される態様および例は、本発明を限定するものではなく、例を示すものとみなされるべきである。本発明の態様を説明する際、わかりやすくするため、女性消費者および女性用アパレルを例として使用する。しかし、本発明は、男性用および子供用アパレルをはじめとする様々なタイプのアパレルにも使用することができるため、女性用アパレルに限定されることを意図しない。
【００１７】
フィット性指定プロセス
図1は、本明細書に記載されるフィット性指定プロセス100および本明細書に記載されるその構成プロセス、すなわち分類プロセス110、適合評価プロセス120および自分専用ショッピングプロセス130を示す簡略化ブロック図である。プロセスは相互依存性であり、入力および出力を共用する。分類プロセス110は、人体形状を形状のセット(この態様では、形状コード1〜7によって表される)に分類する。分類プロセス110はまた、体形およびフィットコードの両方を個々の消費者および個々の衣類に割り当てる。個々の消費者の形状およびフィットコードを与えられると、適合評価プロセス120は、その消費者にフィットする可能性が高い、推奨される衣類のランク付けされたリストを計算する。自分専用ショッピングプロセス130は、以下さらに説明するように、消費者が、カスタマイズされたショッピング環境を介してフィット性指定システムにアクセスするための手段を提供する。したがって、指定プロセス100は、人物をその形状、測定値等に基づいてN次元の人物空間P中で位置決めし、衣類をN次元衣類空間G中で位置決めし、すべての人物および衣類に関してこれを繰り返して、人物と衣類とのマッピングf：P--> Gを生成するものとして説明することができる。
【００１８】
分類プロセス
図2A〜2Cは分類プロセス110を示す。一つの態様において、分類プロセス110は、人体形状を形状コードとして規定するエンジン210、個々の消費者を形状およびフィットコードによって分類するエンジン220ならびに個々の衣類を形状およびフィットコードによって分類するエンジン230を含む。
【００１９】
人体形状の規定
図2Aは、人体形状を規定するエンジン210を示す。一つの態様では、エンジン210は、人体の重要な測定値のリストを決定する。表1は、本発明の一つの態様で使用される21のそのような測定値を列記する。
【００２０】
(表1) 身体の計測
2010503914.tif 000003
【００２１】
図3A〜3Dは、そのような身体測定値を得るための位置および技術を示す。一つの態様において、エンジン210は、異なる身体測定値の間で算術的および／または幾何学的関係を確立する一連の計算である人体形状分類アルゴリズムを使用して、ユーザのプロフィールを生成する。このような人体形状分類アルゴリズムは、計測ごとに前面および側面のプロフィールを二次元および三次元で考慮し、胴上の特定の点の相対的割合、たとえば非限定的に、ヒップに対する肩の割合、バストに対する肩の割合、ウエストに対するバストの割合、ヒップに対するウエストの割合、体の前半分にある体重の割合等を評価する。たとえば、人体形状分類アルゴリズムの計算の二つは以下である。
肩まわり−ヒップまわり、すなわち
1C−5C＝値1
(バストまわり−バスト前面)÷バストまわり、すなわち
(2C−7F)／2C＝値6
【００２２】
表1Aは、本発明の一つの態様で使用される、13の同様の計算を列記する。
【００２３】
(表1A) 体形分類アルゴリズムの計算
2010503914.tif 000004
【００２４】
図2Aを参照すると、エンジン210は、人口母集団および亜母集団の代表的サンプル(たとえば米国女性、40〜65歳)からの身体測定値を処理する。一つの態様において、エンジン210は、人体形状分類アルゴリズムを使用してサンプルを処理する。エンジン210は、結果を統計学的に分析して、その母集団内で、それぞれが共通のデータ値を共有するクラスター化サブセットを認識する。一つの態様では、体形1〜7と指名された七つのそのようなサブセットがある。各体形は、値ごとの平均からの許容可能な偏差範囲と共に計測値のコアセットによって規定される。このように規定されると、これら7つの体形は、形状コード1〜7として個々の消費者および衣類に割り当てられることができる。
【００２５】
個々の消費者の分類
一つの態様において、エンジン220は、表1および図3A〜3Dに列記されたような個々の消費者の身体測定値を受け取り、そのデータを消費者体形分類アルゴリズムに入力する。消費者体形分類アルゴリムは、多様な技術を使用して具現化することができる。たとえば、消費者体形分類アルゴリズムは、異なる身体測定値の間で算術的および／または幾何学的関係を確立する一連の計算を使用して具現化することができる。これらの計算は、上記人体形状分類アルゴリズムの変換に忠実にしたがうが、消費者がどの体形にもっとも近く適合するのかを判定するための最良フィット性分析も含む。次いで、消費者は、対応する形状コードを割り当てられ得る。
【００２６】
もう一つの態様では、身体測定値の三次元(3D)ラインならびに肩、バスト、ウエスト、ハイヒップおよびヒップおよび膝の高さと周囲との相対的割合を使用して形状コードを決定することもできる。このような3D測定値を使用して体の形状の曲線を3Dで決定することができる。体の3D測定値は、アウトフィットを3Dで表す衣類および／または衣類の組み合わせの曲線に相関させることができる。二つの3D測定値の比較を使用して体形コードを幾何学的に決定することができる。
【００２７】
図2Bは、消費者身体測定値および消費者プロフィールを使用して消費者のフィットコードを生成するためのエンジン220の一つの態様を示す。一つの態様において、エンジン220は、個々の消費者およびその衣服の好みを説明するデータである消費者のプロフィールを収集する。たとえば、表2は、本発明の一つの態様で使用される33のそのようなデータ点を列記する。
【００２８】
(表2) 消費者プロフィールデータ
2010503914.tif 000005
【００２９】
図2Bに示すように、エンジン220は、消費者フィット性分類アルゴリズムを使用して消費者プロフィールデータを処理する。消費者フィット性分類アルゴリズムは、表されるデータの種類にしたがって各データ点をコード化する。たとえば、バスト許容差(1002D)は数値であるが；自宅所有者(1029D)はブール値であり；「普段買うブランド」(1008D)は、人気ブランドの照合表から導出される英数字値である。ひとたびコード化されると、データ点が連結され、消費者の形状コードと組み合わされる。一つの態様においては、得られる数値は、本質的に消費者の測定値およびプロフィールレコードであり、消費者のフィットコードである、一つの圧縮され、暗号化された英数値列として表すことができる。
【００３０】
個々の衣類の分類
図2Cは、衣類のフィットコードを生成するために衣類形状コードおよび衣類プロフィールを処理するための用いられるエンジン230の態様を示す。一つの態様において、エンジン230は個々の衣類の測定値を受ける。表3は、本発明の一つの態様で使用される35の同様の計測を列記する。
【００３１】
(表3) 衣類の計測
2010503914.tif 000006
【００３２】
図2Cを参照すると、エンジン230は、衣類形状分類アルゴリズムを使用して衣類計測データを処理する。一つの態様では、衣類形状分類アルゴリズムは、様々な衣類測定値の間での算術的および／または幾何学的関係(曲線として表現)を確立する一連の計算であることができる。衣類タイプごとに異なる重要な測定値がある。たとえば、ドレスは、ジャケットまたはパンツとは異なる計測点を有する。これらの測定値は、パターンガイドから採ることもできるし、製造者の裁断システム中のCAD表現から、または、手作業で衣類そのものからインポートすることもできる。適合する形状コードを導出するために、エンジン230は、測定値から導出される衣類の曲線を、7種の体形それぞれによって表される曲線と比較して、衣類が一つまたは複数の体形に適しているかどうかを判定する。曲線は、前面、側面および背面のプロフィールで比較される。先に述べたように、曲線はまた、衣類の前半分の体積と比較しながら体形の前半分の体積と三次元(すなわち3D)的に比較することもできる。ひとたび適合する曲線が見いだされると、衣類はその適合する形状コードを割り当てられる。
【００３３】
エンジン230は衣類のプロフィールを処理する。衣類のプロフィールは、個々の衣類を説明するデータである。表4は、本発明の一つの態様で使用される23のそのようなデータ点の例を列記する。
【００３４】
(表4) 衣類プロフィールデータ
2010503914.tif 000007
【００３５】
一つの態様において、エンジン230は、衣類フィット性分類アルゴリズムを使用して衣類プロフィールデータを処理する。衣類フィット性分類アルゴリズムは、上記の消費者フィット性分類アルゴリズムと同様に機能して結果値を導出する。結果として得られる値は、衣類のフィットコードである、一つの圧縮され、暗号化された英数値列として表される衣類の測定値およびプロフィールレコードである。
【００３６】
適合評価プロセス
図4は適合評価プロセス120を示す。一つの態様において、適合評価プロセス120は、消費者のフィットコードを衣類のコードと比較するために使用することができる。本明細書に記載されるように、フィットコードは、複数の消費者または衣類の属性、すなわち測定値、プロフィール、形状コードのカプセル化である。一つの態様では、これら6種の属性(消費者410からの3種、衣類420からの3種)の値が適合評価プロセス120に入力される。データは、三つの対応するフィルタ、すなわち測定値フィルタ430、プロフィールフィルタ450および形状コードフィルタ460に通される。フィルタの出力は、表470に示すような、評価される衣類のランク付け、ソートされたリストである。ソートは、7個の「保持ビン」480(この態様では形状ごとに1個)およびビンD「表示禁止」(すなわち、フィットしない衣類を捨てる440)で構成される。さらには、各評価とともに、衣類は一時的に優先順位コード(123D)を割り当てられる。優先順位コードはその保持ビン480内の衣類のランクを決定する。これは、本明細書に記載されるような、適合する衣類が消費者に表示される順序を決定するために優先順位コードが使用される自分専用ショッピングプロセスがオンラインで行われる場合に非常に有用である。
【００３７】
衣類のタイプ(102〜104D)が、必然的に、どのデータ点が評価で考慮されるのか、およびそれらの考慮の順序に影響する。たとえば、ジャケットには肩まわり(1C)があるが、パンツにはない。したがって、適合評価規則は衣類タイプによって異なる。
【００３８】
適合評価を実施するために必要な規則およびステップの例として、消費者ジェーンおよびデザイナーLeona Edmistonからのフィットドレスを考えてみる。表5は、ジェーンのフィットコードを構成するデータを列記する。
【００３９】
(表5) ジェーンのデータ
2010503914.tif 000008
2010503914.tif 000009
【００４０】
表6は、ドレスのフィットコードを構成するデータを列記する。
【００４１】
(表6) ドレスのデータ
2010503914.tif 000010
2010503914.tif 000011
2010503914.tif 000012
【００４２】
測定値フィルタ
図4に示すように、測定値フィルタ430を使用して、測定値フィルタプロセスの一部として衣類の測定値を消費者の測定値と比較する。
【００４３】
周寸法比較
測定値フィルタ430は、衣類および消費者に関して周寸法データ点1C〜5Cを比較する。たとえば、バストまわり(2C)、ウエストまわり(3C)、ヒップまわり(5C)、肩まわり(1C)および最後にハイヒップまわり(4C)を比較する。データ点ごとに、測定値フィルタ430は、以下の式で例示するように、衣類の周寸法Cg−消費者の周寸法Ccの差を計算する。
x＝1Cg−1Cc
【００４４】
結果(x)が0より大きいかまたは等しくかつ対応する衣類許容差(28D〜32D)未満であるかまたはこれと等しいならば、測定値フィルタ430は、以下の式で示すように、次のデータ点を処理する。
(0≦ｘ≦28Dg)ならば、次のデータ点に進む。
【００４５】
そうでなければ、測定値フィルタ430は当該衣類データをビンDの中に捨て、次の衣類があるならばその衣類の評価に進む。これらの計算のフローチャート500Aを図5Aに示す。
【００４６】
図5Aならびに表5および表6のデータを参照すると、ドレスが有するバストまわり(2C)は34であり、ジェーンのバストは32である。ステップ502Aで、上記式を使用すると
34−32＝2
である。ステップ504Aで、2は0よりも大きく、かつドレスのバスト許容差(29D)未満であるかまたはこれと等しい。
0≦2≦2
したがって、ステップ504Aで適合が見いだされる。
【００４７】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわちウエストまわり(3C)を処理する。ステップ506Aおよび508Aで、上記式を使用すると
30−29＝1
0≦1≦1.25
であるため、ステップ508Aで適合が見いだされる。
【００４８】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわちヒップまわり(5C)を処理する。ステップ510Aおよび512Aで、上記式を使用すると
39−35＝4
0≦4≦4
であるため、ステップ512Aで適合が見いだされる。
【００４９】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわち肩まわり(1C)を処理する。ステップ514Aおよび516Aで、上記式を使用すると
37−36.5＝0.5
0≦0.5≦2
であるため、ステップ516Aで適合が見いだされる。
【００５０】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわちハイヒップまわり(4C)を処理する。ステップ518Aおよび520Aで、上記式を使用すると
34−32＝2
0≦2≦2
であるため、ステップ520Aで適合が見いだされる。
【００５１】
測定値フィルタ430は前面比較の計算に進む。上記ステップのいずれかが適合しないならば、ステップ522Aで、衣類および／またはデータは捨てられる。
【００５２】
前面比較
一つの態様において、測定値フィルタ430は、衣類および消費者に関して前面データ点6F〜10Fを比較する。データ点ごとに、測定値フィルタ430は、以下の式を使用して、衣類の前面−消費者の前面を計算する。
x＝6Fg−6Fc
【００５３】
結果(x)が0より大きいかまたは等しくかつ対応する許容差(同じく28D〜32D)×消費者の前面Fg÷消費者の周寸法Fc (1C〜5C)未満であるかまたはこれと等しいならば、測定値フィルタ430は次のデータ点に進む。これは、以下の式によって表すことができる。
(0≦x≦28Dg*(6Fc/1Cc))ならば、次のデータ点に進む。
【００５４】
そうでなければ、測定値フィルタ430は当該衣類をビンDの中に捨て、次の衣類があるならばその衣類の評価に進む。これらの計算のフローチャート500Bを図5Bに示す。
【００５５】
図5Bならびに表5および表6のデータを参照すると、ドレスが有する肩前面(6F)は19であり、ジェーンの肩前面は18である。ステップ502Bで、衣類の肩前面周寸法と消費者の肩前面周寸法との間の差を割り出す。これは、上記式によって表されると、以下のようになる。
19−18＝1
【００５６】
ステップ504Bでは、以下の計算によって示されるように、1は、0よりも大きく、かつドレスの肩許容差(28D)×消費者の肩前面(6F)÷消費者の肩周寸法(1C) 未満であるかまたはこれと等しいため
0≦1≦2*(19/36.5)
ステップ504Bで適合が見いだされる。
【００５７】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわちバスト前面(7F)の処理に進む。ステップ506Bおよび508Bで、衣類のバスト前面周寸法と消費者のバスト前面周寸法との間の差を決定し、評価する。たとえば、上記式を当てはめると
17−17＝0
0≦0≦2*(17/32)
であるため、ステップ508Bで適合が見いだされる。
【００５８】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわちウエスト前面(8F)の処理に進む。ステップ510Bおよび512Bで、衣類のウェスト前面周寸法と消費者ウエスト前面周寸法との間の差を決定し、評価する。たとえば、上記式を当てはめると
15.5−15＝0.5
0≦0.5≦1.25*(16/29)
であるため、ステップ512Bで適合が見いだされる。
【００５９】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわちハイヒップ前面(9F)の処理に進む。ステップ514Bおよび516Bで、衣類のハイヒップ前面周寸法と消費者ハイヒップ前面周寸法との間の差を決定し、評価する。たとえば、上記式を当てはめると
17.75−17＝0.75
0≦0.75≦2*(17/32)
であるため、ステップ516Bで適合が見いだされる。
【００６０】
測定値フィルタ430は、次のデータ点、すなわちヒップ前面(10F)の処理に進む。ステップ518Bおよび520Bで、衣類のヒップ前面周寸法と消費者のヒップ前面周寸法との間の差を決定し、評価する。たとえば、上記式を当てはめると
20.5−19＝0.5
0≦0.5≦4*(19/35)
であるため、ステップ520Bで適合が見いだされる。
【００６１】
測定値フィルタ430は高さの比較に進む。上記ステップのいずれかが適合しないならば、ステップ522Bで、衣類および／またはデータは捨てられる。
【００６２】
高さの比較
一つの態様において、測定値フィルタ430は、高さを計算し、差が0よりも大きいことを保証する。測定値フィルタ430は、以下の式で表すことができる、消費者の肩から裾まで(12H)−衣類の肩から裾まで(15H)を計算する。
x＝12Hc−15Hg
【００６３】
結果(x)が、0より大きいかまたは等しくかつ消費者の膝高さ(17H)＋希望の衣類長さ(33D)未満であるかまたはこれと等しいならば、測定値フィルタ430は、以下の式によって示されるように、次のデータ点を処理する。
(0≦x≦17Hc−33Dg)ならば、次のデータ点に進む。
【００６４】
そうでなければ、測定値フィルタ430は、当該衣類をビンDの中に捨て、次の衣類があるならばその衣類の評価に進む。これらの計算のフローチャート500Cを図5Cに示す。
【００６５】
図5Cならびに表5および表6のデータを参照すると、ジェーンの肩から裾までは53であり、ドレスの肩から裾までは38.75である。ステップ502Cで、消費者ジェーンの肩から裾までと衣類の肩から裾までとの間の差を割り出す。たとえば、上記式を当てはめる。
53−38.75＝14.5
【００６６】
ステップ504Cで、計算された差を評価する。たとえば、ジェーンの膝高さが17であり、ドレスの希望の長さが0であるとき、
0≦14.5≦17＋0
となる。
【００６７】
ステップ504Cで適合が見いだされ、測定値フィルタ430は、肩からウエストまで(12H)に進むことができる。
【００６８】
一つの態様では、ステップ506Cで、測定値フィルタ430は、以下の式として示すことができる、消費者の肩高さ(12H)と消費者のウエスト高さ(14H)との間の差を計算する。
x＝12Hc−14Hc
【００６９】
ステップ508Cで、結果(x)が、0より大きいかまたは等しくかつ衣類の肩からウエストまで(12H)未満であるかまたはこれと等しいならば、測定値フィルタ430は、ステップ510Cで次のデータ点を処理する。ステップ508Cは、以下の式を使用して表すことができる。
(0≦x≦12Hg)ならば、次のデータ点に進む。
【００７０】
そうでなければ、測定値フィルタ430は、ステップ522Cに進み、当該衣類をビンDの中に捨て、次の衣類があるならばその衣類の評価に進む。ステップ506Cおよび508Cで、表5および表6のデータを参照し、上記式を当てはめると
53-39＝14
0≦14≦16.5
である。ステップ508Cで適合が見いだされる。
【００７１】
測定値フィルタ430は、ステップ512Cでの袖比較の処理に進むことができる。
【００７２】
袖の比較
ステップ510Cで、測定値フィルタ430が、消費者のアームホールまわり(19D)が衣類のアームホールまわり(21D)以下であると決定するならば、測定値フィルタ430は、次のデータ点の処理に進む。ステップ510Cは、以下の式によって示すことができる。
19Dc≦21Dgならば、次のデータ点に進む。
【００７３】
そうでなければ、測定値フィルタ430ステップ522Cに進み、当該衣類をビンDの中に捨て、次の衣類があるならばその衣類の処理に進む。
【００７４】
表5および表6のデータを参照すると、ジェーンのアームホールまわりは18であり、ドレスのそれは20である。ステップ510Cで、上記式を当てはめると
18≦20
であるため、適合が見いだされる。
【００７５】
次に、測定値フィルタ430は袖の長さ(23D)に進む。ステップ512Cおよび514Cで、測定値フィルタ430が、衣類の袖の長さ(23D)−衣類の袖許容差(34D)−消費者の腕長さ(21D)が0未満またはこれと等しいと判定するならば、測定値フィルタ430は、以下さらに説明するように、プロフィールフィルタ450を使用するプロフィールの処理に進む。ステップ514Cは以下の式で示すことができる。
(23Dg−34Dg−21Dc≦0)ならば、プロフィールフィルタ450に進む。
【００７６】
そうでなければ、測定値フィルタ430は、ステップ522Cに進み、当該衣類をビンDの中に捨て、次の衣類があるならばその衣類の評価に進む。表5および表6のデータを参照して、上記式を当てはめると、適合が見いだされ
(22.75−3−20)≦0
適合評価プロセス120は、プロフィールフィルタ450を使用するプロフィールの処理に進むことができる。
【００７７】
プロフィールフィルタ
次に図5Dを参照すると、一つの態様では、衣類の優先順位コードはほぼ常に0である。しかし、適合評価プロセス110中、優先順位コードは一時的に数値を与えられることがある。衣類が比較に不合格になるならば、その衣類は、その優先順位コードに数字を加えられることによって「ペナルティ」を課される。優先順位コードは、衣類が消費者に推奨され、表示される順序を決定する。一つの態様では、衣類の優先順位コードが高ければ高いほど、その衣類は消費者にとってより不適であり、消費者に表示される順序は後になる(たとえば、より低い優先順位を与えられる)。優先順位コード「1」の衣類は優先順位コード「5」の衣類よりも先に推奨され、表示される(たとえば、より高い優先順位を与えられる)。一つの態様では、より低い優先順位コードがより高い優先順位を有する。本例の間、簡素化のために、比較が不合格である場合、優先順位コードに「1」が加算される。このペナルティの値は可変性であり、特定の比較に対して重み付けされてもよいことに留意されたい。たとえば、消費者の色の好みへの適合の不合格は3のペナルティを衣類に課すが、消費者の生地の好みへの適合の不合格は2のペナルティしか課さなくてもよい。
【００７８】
一つの態様において、各消費者プロフィールデータ点は、消費者にとってのその相対的重要度を示すための「重要度値」と呼ばれる二次的な値を割り当てられることがある。重要度値は、対応するペナルティ値を修正して、衣類のその特定の局面が消費者にとってどれほど重要であるのかに依存してペナルティ値をより高く、または低くするために使用することができる。たとえば、ジェーンは、衣類の生地がその色よりも重要であると感じているかもしれない。そうであるならば、ジェーンは、生地に対し、重要度値2を与え、色に対し、重要度値1を与えることができる。これらの重要度値を使用して先の例を修正すると、衣類の色ペナルティは3 (3*1＝3)のままであるが、その生地ペナルティは2から4 (2*2＝4)に跳ね上がるということが明白である。以下の例では、簡素化および明確化のために、すべての消費者プロフィールデータが等しく重要であり、重要度値は割り当てられず、ペナルティ値の修正は計算されないものとみなす。
【００７９】
希望のフィット性の比較
プロフィールフィルタ450は、消費者の希望の肩許容差、バスト、ウエストおよびヒップ(1001D〜1004D)に関する上記周寸法比較の結果を比較する。プロフィールフィルタ450が、消費者の希望の許容差が衣類の許容差未満であると判定するならば、衣類の許容差に代えて消費者の許容差を用いることにより、プロフィールフィルタ450はその周寸法計算を修正する。これらの計算のフローチャート500Dを図5Dに示す。
【００８０】
たとえば、ステップ502Dで、消費者の肩許容差(1001D)が衣類の肩許容差(28D)未満であるならば、ステップ504Dで、プロフィールフィルタ450は、衣類の肩許容差(28D)に代えて消費者の肩許容差(1001D)を用いることにより、肩まわり計算を再処理する。したがって、上記の式を当てはめると
x＝1Cg−1Cc
である。ステップ506Dで、(0≦x≦28Dg)ならば、次のデータ点に進み、xは
x＝1Cg−1Cc
になる。ステップ506Dで、(0≦x≦1001Dc)ならば、プロフィールフィルタ450は次のデータ点を処理する。
【００８１】
図5Dならびに表5および表6のデータを参照すると、ジェーンは肩のあたりでぴったりのフィット性を好む。希望の肩許容差はわずか1であり、これは、上記の非修正肩まわり比較で使用した衣類の肩許容差2に満たない。したがって、プロフィールフィルタ450は、ジェーンの値を代用し、肩まわりを再計算する。
37−36.5＝0.5
0≦0.5≦1
【００８２】
ステップ510D〜522Dののち、ジェーンのバスト、ウエストおよびヒップ許容差(1002D〜1004D)は、対応する衣類許容差(29D、30Dおよび32D)以上であり、したがって、これらの周寸法を再計算する必要はないため、適合はそのままである。しかし、許容差のいずれかが合格しなかったならば、上記ステップ504Dおよびステップ506Dにおけるように、再計算され、再計算の不合格ごとに「1」が優先順位コードに加算されることになる。
【００８３】
たとえば、ステップ506Dで、衣類が周寸法計算に不合格になるならば、衣類の優先順位コード(123D)に「1」が加算され、適合評価プロセス120はプロフィール比較に進む。この例では、ドレスは肩まわりに合格し、優先順位コードがなおも0に等しい状態で、再計算適合評価プロセス120はプロフィール比較に進む。
【００８４】
プロフィール比較
プロフィール比較計算のフローチャート500Eが図5Eに示されている。適合評価プロセス120は、これらの4個の消費者および衣類データ点を以下のように比較する:
ステップ502Eで、衣類の色(115d)が消費者のカラーパレット(1005d)の数値の配列に含まれるならば、かつ
ステップ506Eで、衣類スタイル(118d)が消費者の希望のスタイル(1006d)の数値の配列に含まれるならば、かつ
ステップ508Eで、衣類生地(119d)が消費者の希望の生地(1007d)の数値の配列に含まれるならば、かつ
ステップ510Eで、衣類の小売価格(107d)が消費者の「私が通常使う額」(1019d)未満であるかまたはこれに等しいならば、この衣類は適合しており、その優先順位コードは変更されない。そうでなければ、適合評価プロセス120はステップ504Eに進み、比較が不合格になるたびに衣類の優先順位コードに1を加算する。
【００８５】
表5および表6のデータを参照すると、ジェーンの色、スタイル、生地および価格の好みはすべて適合する。適合評価プロセス120は、なおも優先順位コード0を有する状態でサイズ比較に進む。
【００８６】
ステップ514で、適合評価プロセス120は、衣類の製造者サイズ(121D)を消費者の普段のサイズ(1012D)と比較する。これは、衣類タイプに依存するサイズ値の配列である。上記のように、製造者のサイズは、製造者間で異なり、同じ製造者内でも一貫していないことがよく知られている。製造者は、多くの場合、自社専用のサイズ決定スキーム、たとえば「10」に対して「A」を有する。したがって、サイズ比較で使用するために衣類の製造者サイズ(121D)を正規化するために別個のサイズ照合表(図示せず)が用いられる。表5および表6における本発明者らの例示的データを参照すると、衣類の製造者サイズ(121D)は1である。サイズ照合表は、Leona Edmistonサイズ1のドレスがサイズ8に対応することを示す。ステップ512Eで、適合評価プロセス120は、正規化された衣類の製造者のサイズを消費者の普段のサイズから引く。ステップ514Eで、その差が±4よりも大きいならば、適合評価プロセス120は優先順位コードに1を加算する。ステップ514Eは以下の式で表すことができる。
((1012Dc−121Dg)＞±4)ならば、優先順位コード＝優先順位コード＋1
【００８７】
この例では、ジェーンの普段のドレスサイズは10であり、ドレスの正規化された製造者サイズは8である。
((10−8)＞±4)は偽
したがって、この例のドレスはなおも完璧な適合であり、その優先順位コードは0のまま変わらない。
【００８８】
形状コードフィルタ
一つの態様では、体形ごとに保持ビンが用いられる。図示されるように、7個の保持ビン1〜7がある。衣類形状コード(101)に基づいて、衣類はその対応する保持ビンに入れられる。たとえば、衣類の形状コードは、数字、たとえば3、5、7の配列であることもできる。この場合、ビン3、5および7に入れられる。ひとたび衣類の形状が評価されると、適合評価プロセス120は、次の衣類があるならばその適合評価に進む。これらの計算のフローチャートを図5fに示す。
【００８９】
表5および表6の例示的データを参照すると、ステップ502Fで、ドレスの形状コードは「1、5」である。したがって、保持ビン1および5に入れられる。このドレスは、ジェーンの形状コード5を共有し、優先順位コード0を有するため、最良の適合としてジェーンに推奨され得る。終了すると、適合評価プロセス120はステップ504Fに進み、終了する。
【００９０】
いくつかの状況では、多数の衣類が1回のショッピングセッションで評価される。図5Gに示すように、すべての衣類が適合評価プロセス120に付されたとき、それらは昇順の数値順にソートされ、各保持ビン544の内容は各ビン中の各衣類の優先順位コードによる。衣類はその時点で形状コードによって分離され、最高適性から最低適性までの順序を与えられる。説明したように、最良の適合である衣類が消費者に表示され、推奨され得る。消費者の形状コード(100c)に対応する保持ビン544から。一つのプロセスでは、優先順位コード0を有する衣類が選択され、消費者に表示され得る。この状況では、消費者にフィットし、合う可能性がもっとも高い衣類である、優先順位コード0を有する衣類が最良の適合であるが、当業者は、最良の適合の衣類を標示するために任意の優先順位コード、記号、フラグなどを使用することができることを認識するであろう。
【００９１】
一つの態様において、消費者は、自分にとって完璧未満の最良の適合である衣類を考慮することを望むかもしれない。そうならば、適合評価プロセス120は、0よりも大きい優先順位コードを有する衣類を自分の形状コード保持ビンから取り出し、優先順位コードにしたがって適性の順序で取り出し、表示することもできる。消費者は、様々な体形の衣類を見て回ることもできる。事実、衣類は、以下に記載するように、多くの方法で取り出され、ソートされ、表示されることができる。
【００９２】
自分専用ショッピングプロセス
図6は、ショッピングプロセスを可能にするために使用されるマッチングシステム600を示す。ショッピングプロセスは、消費者が分類プロセス110および適合評価プロセス120にアクセスすることを可能にする。
【００９３】
消費者分類プロセス
一つの態様において、自分専用ショッピングプロセス130およびマッチングシステム600は以下である。
1. 消費者の身体を計測し、
2. 測定値を分類プロセス110に提供し、
3. 消費者の形状コードを受け取り、処理し、
4. 消費者のプロフィールを受け取り、
5. プロフィールデータを分類プロセス110に提供し、
6. 消費者のフィットコードを受け取る。
【００９４】
形状コードによるショッピング
ひとたび消費者が自分の形状コードを知ると、消費者は、形状コードを使用して適切な衣類の選択に役立てることができる。適切な衣類を選択する場合にはいくつかのオプションがある。たとえば、「従来型」小売り店舗で衣類を選択することもできるし、オンラインショッピング状況を使用することもできる。単に、その「ハングタグ」またはラベルに印刷された衣類の形状コードを捜し、その形状コードを自分の形状コードに比較するだけである。当然、自分自身でもその衣類のサイズが正しいことを確かめなければならないが、形状コードは、その衣類が自分の体形に適切であるという確信を与えてくれる。
【００９５】
フィットコードによるショッピング
消費者が、自分がマッチングシステム600(その態様を以下に記載する)にアクセスすることができる環境にいることに気付くならば、自分のフィットコードを使用し、適合評価プロセス120を利用することができる。たとえば、ある特定の衣類が自分の必要性をどれくらい満たすのかをチェックしたり、特定のタイプの衣類を求めてショッピングしたり、すべてのタイプの衣類を見て回ったりすることができる。消費者の身体の測定値および好みは時間とともに変化する可能性があり、および変化すると考えられるため、時間とともに、新しい衣服を欲し、必要とするようになると考えられる。したがって、消費者は、自分専用ショッピングプロセス130を繰り返し訪れると考えられる。
【００９６】
マッチングシステム
マッチングシステム600は、フィット性指定プロセス100の具現化である。一つの態様において、マッチングシステム600は、コンピュータ化システム、すなわち、データ処理および分散のためのハードウェアおよびソフトウェアの集合体である。システムハードウェアは、一つまたは多数のコンピュータまたは、PC、PDA、携帯電話、サーバ、ファイアウォールおよびルータをはじめとする多数のコンピューティング装置の組み合わせを非限定的に含む、またはそれであることができる。本明細書で使用するソフトウェアという語は、任意の種類のコンピュータプロセッサ上で実行されることができる任意の命令を含む。
【００９７】
システムソフトウェアは、任意のコンピュータ言語で実行されることができ、オブジェクトコード、アセンブリもしく機械コードまたはこれらおよび他のものの組み合わせとして実行されることができる。ソフトウェアは、一つまたは複数のモジュール、ソフトウェア、プログラムおよびそれらの組み合わせを含むことができる。ソフトウェアは、一つまたは複数のアプリケーションおよび統合ソフトの形態にあることができ、かつ低級レベルドライバ、オブジェクトコードおよび他の低級レベルソフトウェアを含むことができる。
【００９８】
ソフトウェアは、任意の局所または遠隔機械読み取り可能媒体、たとえば、非限定的に、磁気媒体(たとえばハードディスク、テープ、フロッピーディスク、カードメディア)、光学媒体(たとえばCD、DVD)、フラッシュメモリ製品(たとえばメモリスティック、コンパクトフラッシュおよび他)、無線周波数識別タグ(RFID)、SmartCards(商標)ならびに揮発性および不揮発性シリコンメモリ製品(たとえばランダム・アクセス・メモリ (RAM)、プログラム可能型読取専用メモリー (PROM)、電気的消却・プログラム可能型読取専用メモリー (EEPROM)および他)、さらに紙(たとえば、印刷UPCバーコード)に記憶され、そこから実行されることができる。
【００９９】
マッチングシステム600は、ローカルエリアネットワーク(LAN) 660、ワイドエリアネットワーク(WAN)およびインターネット620を含むことができるネットワーク化環境でそれぞれ作動するウェブサーバ644、ファイルおよびアプリケーションサーバならびにデータベースサーバ648を含むことができるネットワークを利用することができる。データがマッチングシステム600に転送され、そのコンポーネントの間で転送される。これは、ハイパーテキスト転送プロトコル (HTTP)およびファイル転送プロトコル (FTP）をはじめとするTCP/IPプロトコルの標準プログラムを様々なデータの転送のために用いる従来のやり方で達成することができる。インターネット上での、ならびに異なる売り手のデータベースおよび異なるオペレーティングシステム間でのデータ交換のための互換フォーマットである拡張マークアップ言語 (XML)を用いて、データ交換およびプロセス間通信を容易にすることもできる。追加的およびより少ないコンポーネント、ユニット、モジュールまたはソフトウェア、ハードウェアおよびデータ構造の他の構成を使用して、本明細書に記載される発明を達成することもできる。
【０１００】
マッチングシステム600は、いくつかの相互接続区域、すなわち、フィット性指定バックエンド640、製造者のモジュール630および小売りモジュール610を含む。
【０１０１】
一つの態様において、フィット性指定バックエンド640は、分類および適合評価ソフトウェアのための一次記憶場所を収容するウェブサーバ644、ファイルサーバ650、データベース648およびアプリケーションサーバ652を含む。マッチングシステム600はまた、個々の消費者の形状およびフィットコード642ならびに個々の衣類の形状およびフィットコード654のマスタデータベースを含む。
【０１０２】
製造者モジュール630は、製造者が自らの商品の形状およびフィットコードを取得することを可能にするソフトウェア／ハードウェアである。たとえば、製造者は、特定のサイズまたはSKUの衣類ごとに、衣類の寸法測定値およびプロフィールデータを製造者のモジュールに入力する。このデータは、ワークステーション634を介してたとえば製造者自身の内部システム、たとえばCADシステム632と対話しながら手作業で、または自動的に入力され得る。データは、本明細書に記載されるような衣類分類エンジン230に付される。これは、フィット性指定バックエンド640を介して局所的または遠隔的に行うことができる。次に、製造者は、得られる形状およびフィットコードを製造プロセスで用いて、たとえば、形状コードおよびフィットコードを衣類のラベル、販売タグ、RFIDタグ等にプリントしたり、および／または電子的に埋め込んだりすることができる。
【０１０３】
小売りモジュール610は、二つの一般的区域、すなわち「従来型」小売り店舗およびオンラインストアで見られる。典型的に、小売店はモール、ショッピングセンター等に位置するが、一方、オンラインストアは典型的に、家またはオフィスのパーソナルコンピュータを介してアクセスされる。小売りモジュール610はまた、キオスク、携帯電話、PDAおよび他の独立型またはネットワーク化装置を介してアクセスすることもできる。この小売りモジュール610を介して、消費者は自分専用ショッピングプロセスを利用することができる。たとえば、ジェーンは、地元のデパートの女性用アパレルセクションに入る。そこで、ジェーンは、自分自身の形状およびフィットコードを受け取る機会を利用する。ジェーンの体の計測は、たとえば、全身スキャナによって自動的に行うことができる。また、ジェーンのプロフィールデータが集められ、店舗またはネットワーク上に常駐するソフトウェア／ハードウェアパッケージであってもよい小売りモジュール610に入力される。得られる形状およびフィットコードは、多様な形態、たとえば印刷されたレシート、磁気カードまたはSmartCard(商標)などの形態でジェーンに戻すことができる。
【０１０４】
一つの態様において、ジェーンは、自分の形状コードを表す特有の曲線で打ち抜かれた、印刷されたカードを取得する。ジェーンは、自分の形状コードを使用しながら物理的に店の在庫を見て回って衣類を見つけることができる。また、自分のフィットコードおよび適合評価プロセスを活用して、自分にフィットする店内の衣類を見つけることもできる。ジェーンは、店のキオスク、自分の携帯電話、PDAまたは他のポータブルコンピューティング装置装置を使用することによってこれを行うことができる。たとえば、ジェーンは、自分の形状およびフィットコードをSmartCard(商標)に埋め込むこともできる。同様に、ブラウスの形状コードおよびフィットコードが、そのブラウスに取り付けられたRFIDタグに埋め込まれることもできる。手持ち式コンピューティング装置、たとえばPDAまたは携帯電話が、ジェーンのSmartCard(商標)およびRFIDタグを読み取り、コンピューティング装置に埋め込まれた適合評価ソフトウェアを有することによるか、または、フィットコードデータをフィット性指定バックエンド640に送りそして戻された結果を表示することによるかのいずれかで、適合評価をその場で実行することができる。したがって、そのような方法を使用して、ジェーンは、店の棚で見つける個々の衣類を抜取り検査することもできるし、または自分にフィットする衣類を店内で速やかに見つけることもできる。
【０１０５】
もう一つの態様において、形状およびフィットコードは、別の番号またはコード、たとえば品物IDと関連づけされてもよい。たとえば、製造者が、品物IDを使用して、中央データベースに記憶された衣類情報を調べることもできる。この関連づけを使用して、たとえば衣類に取り付けられたRFIDに記憶された任意の衣類識別子を、データベース648のようなデータベースに記憶された形状およびフィットコードとリンクさせることができる。
【０１０６】
他方、ジルは、家またはオフィスからショッピングする方を好む。ジルは、PCおよびオンラインストアを介して小売りモジュール140にアクセスする。ジルもまた、自分自身の形状およびフィットコードを受け取る機会を利用する。たとえば、ジルは、スクリーン上の指示にしたがって、テープメジャーを使用して自分の体の測定値を収集し、オンラインフォームに入力する。また、自分のプロフィール情報も入力する。このデータはフィット性指定バックエンド640に送られて処理される。戻されるジルの形状コードが彼女に表示される。ジルはまた、自分の形状コードおよびフィットコードを、バーコードのような印刷可能な機械読み取り可能フォーマットで含むEメールを受信することもできる。ジェーンと同様、得られる形状およびフィットコードは、多様な形態、たとえば印刷されたレシート、磁気カードまたはSmartCard(商標)等の形態で物理的または電子的にジルに送ることができる。それを、データファイルまたは実行可能なプログラムとしてジルの携帯電話に転送することもできる。オンラインでショッピングする場合、ジルが小売りモジュール610に直接アクセスすることもできるし、それが、ワールドワイドウェブサービスとして小売りモジュールに加入するオンラインストアを介してジルに提示されることもできる。多くの衣類のための適合評価プロセスを引き込むことにより、小売りモジュール610は衣服サーチエンジンとして働く。
【０１０７】
一つの態様において、多数の衣類の適合評価の結果は、図7に示すようなグラフィカルユーザインタフェース(GUI)700を使用してジルに表示され得る。このGUIインタフェース700は、ジルが、適合評価問い合わせの結果を速やかに閲覧し、フィルタリングすることを可能にする。図7を参照すると、形状制御は、この態様の7種の体形を示す、一番上の列710である。ある体形をクリックすると形状が選択され、ページ712の残りが、その体形に適合する衣類で更新される。インタフェース700が最初に表示される場合、消費者の体形が自動的に選択され、適合する衣類がページ712に表示され得る。本明細書で記載した適合評価から得られた保持ビンの内容物に基づいて、衣類を衣類区域720で表示することができる。一つの態様では、各衣類に割り当てられた優先順位コードを使用して衣類の表示順序を決定することができる。たとえば、最良のフィット性の衣類、すなわち優先順位コード0を有する衣類を最初に表示することができる。消費者は、ページ制御760を選択することにより、衣類に「ざっと目を通す」ことができる。衣類は、写真、説明文、注文情報、ショッピングカートボタン等とともに表示することができる。適合評価の結果はまた、ジェーンに電子メールする、携帯電話、PDAを介して送達する、個人宛の印刷カタログの形態で物理的に郵送する、または任意の他の手段によって送達することができる。
【０１０８】
さらなるフィルタ制御770を表示することもできる。たとえば、衣類タイプ(102Dg)フィルタは、様々なタイプの適合する衣類、たとえば「ドレス」をリストアップし、ブランド(106Dg)フィルタは、ブランドおよびデザイナー、たとえばLeona Edmistonをリストアップし、スタイル(118Dg)フィルタは、衣服スタイル、たとえば「ロマンチック」をリストアップする。一つの態様では、任意の衣類プロフィールデータ点、たとえば色(115Dg)、生地(119Dg)、袖スタイル(112Dg)等に関してフィルタを表示することができる。たとえば、ユーザがあるフィルタオプション、たとえば「ジャケット」を選択すると、インタフェース700は、ジャケットである、すべての適合する衣類を示す。
【０１０９】
他の態様では、「チェックボックス」スタイルの選択インタフェースを使用して、多数の不連続な選択を考慮することもできる。たとえば、ジルは、「スカート、パンツ、ブランドA、ロマンチックおよび芸術家風」をクリックすることができる。衣類区域は、これらのフィルタオプションすべてを満足させる衣類で更新され得る。
【０１１０】
本発明の具体的な態様の前記説明は、例示および説明のために提示されたものである。すべてを網羅することを意図したものでもないし、記載されたとおりの形態に本発明を限定することを意図したものでもなく、上記教示を考慮して、数多くの改変および変形が可能である。態様は、本発明の原理およびその実用化を最良に説明して、それにより、当業者が、本発明を、様々な態様で、考えられる具体的な用途に適するような様々な変形を加えながら利用することを可能にするために選択され、記載されたものである。
【図１】
2010503914.tif 000014
【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図５Ｆ】
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【図５Ｇ】
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【図６】
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【図７】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年5月18日(2009.5.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
衣類を個人にフィットさせる方法であって、以下の工程を含む方法：
個人の身体寸法を受け取る工程；
少なくともいくつかの体形寸法と少なくとも一つの衣類の寸法との間の差を割り出すことにより、個人の前記身体寸法に基づいて個人の第一の衣類分類を決定する工程；および
前記第一の衣類分類を、第二の衣類分類で分類された少なくとも一つの衣類と比較して、適合があるかどうかを判定する工程。
【請求項２】
個人からの要求により、適合する第二の衣類分類を有する一つまたは複数の衣類を個人に提供する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
少なくとも一つの衣類の複数の寸法を計測して第二の衣類分類を生成する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項４】
個人の身体寸法を受け取る工程が、複数の上半身寸法を受け取る工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項５】
個人の身体寸法を受け取る工程が、複数の下半身寸法を受け取る工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項６】
第一の衣類分類を決定する工程が、個人の身体の三次元曲線表現と少なくとも一つの衣類の三次元曲線表現との間の差を割り出す工程を含む、請求項1記載の方法。
【請求項７】
個人に関するプロフィールデータを受け取る工程をさらに含む方法であって、第一の衣類分類が、個人の身体寸法および個人の前記プロフィールデータを使用して決定される、請求項1記載の方法。
【請求項８】
個人のプロフィールデータが、少なくとも一つの衣服フィット性許容差、または衣服デザイナー許容差、または色許容差、または衣服スタイル許容差、または衣服材料許容差、または用途許容差、または衣類原産国、または衣類の取り扱い、または衣類ブランドを含む、請求項7記載の方法。
【請求項９】
既定の範囲内の許容差で第一の衣類分類に適合する第二の衣類分類を用いて、複数の衣類それぞれの優先順位を決定する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項１０】
個人の第一の衣類分類に適合する第二の衣類分類を有する少なくとも一つの衣類を識別する出力を提供する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項１１】
第一の衣類分類が、個人の体形と関連づけられた身体フィットコードを含む、請求項1記載の方法。
【請求項１２】
第二の衣類分類が、複数の個人体形と関連づけられた少なくとも一つの身体フィットコードを含む、請求項1記載の方法。
【請求項１３】
衣類のフィット性を指定する方法であって、以下の工程を含む方法：
衣類の割合を受け取る工程；
衣類のスタイルまたは製造者を識別する衣類プロフィールデータを受け取る工程；
既定の寸法バリエーションにしたがい少なくともいくつかの身体計測データと衣類の割合との間の差にしたがって衣類を分類することにより、前記衣類の割合および前記衣類プロフィールデータに基づいて第一の衣類分類を決定する工程；ならびに
前記第一の衣類分類を、第二の衣類分類で分類された少なくとも一人の消費者個人と分析して、適合があるかどうかを判定する工程。
【請求項１４】
衣類のプロフィールデータが、該衣類を説明するデータを含む、請求項13記載の方法。
【請求項１５】
衣類を説明するデータが、少なくとも一つの衣服フィット性許容差、または衣服デザイナー許容差、または色許容差、または衣服スタイル許容差、または衣服材料許容差、または用途許容差、または衣類原産国、または衣類の取り扱い、または衣類ブランドを含む、請求項14記載の方法。
【請求項１６】
衣類の割合がコンピュータデザイン座標に基づく、請求項13記載の方法。
【請求項１７】
座標が、衣類の一つまたは複数の曲線を規定する三次元座標を含む、請求項16記載の方法。
【請求項１８】
分析する工程が、第一の衣類分類および第二の衣類分類をフィルタリングして衣類提示優先順位を決定する工程を含む、請求項13記載の方法。
【請求項１９】
第一の衣類分類が、少なくとも一つの個人体形に関連づけられた少なくとも一つの身体フィットコードを含む、請求項13記載の方法。
【請求項２０】
第二の衣類分類が、個人に関連づけられた身体フィットコードを含む、請求項13記載の方法。
【請求項２１】
一つまたは複数の衣類を少なくとも一人の個人にマッチングさせるためのシステムであって、以下を含むシステム：
個人の複数の身体寸法および個人の一つまたは複数の衣類の好みに基づいて個人の身体カテゴリーを決定することができる身体分類エンジン；
衣類の寸法および一つまたは複数の衣類の好みに関連づけられた少なくとも一つの衣類属性に基づいて、一つまたは複数の衣類について衣類の身体カテゴリーを決定することができる衣類分類エンジン；ならびに
消費者の前記身体カテゴリー、および衣類の前記身体カテゴリーの一つまたは複数を処理して、衣類のうちどれが個人にフィットするのかを決定することができる衣類マッチングエンジン。
【請求項２２】
身体分類エンジンが、複数の個人体形を複数の異なる身体フィットカテゴリーに分類するように構成されている、請求項21記載のシステム。
【請求項２３】
個人の衣類の好みが、少なくとも一つの衣服フィット性許容差、または衣服デザイナー許容差、または色許容差、または衣服スタイル許容差、または衣服材料許容差、または用途許容差、または衣類原産国、または衣類の取り扱いを含む、請求項21記載のシステム。
【請求項２４】
衣類分類エンジンが、複数の衣類を複数の異なる身体フィットカテゴリーに分類するように構成されている、請求項21記載のシステム。
【請求項２５】
個人の身体カテゴリーが身体フィットコードを含む、請求項21記載のシステム。
【請求項２６】
衣類の身体カテゴリーが少なくとも一つの身体フィットコードを含む、請求項21記載のシステム。
【請求項２７】
個人の身体にフィットする衣類を該個人に提示する方法であって、以下の工程を含む方法：
複数の人体形状を、身体の複数の割合と個人の複数の衣類の好みとから生成される複数の異なる身体カテゴリーに分類する工程；
衣類の割合を身体の複数の割合と比較して、該複数の衣類が属する一つまたは複数の身体フィットカテゴリーを決定することにより、複数の衣類を、該衣類の割合と複数の衣類プロフィールとから生成される複数の衣類カテゴリーに分類する工程；ならびに
それぞれの身体カテゴリーの許容差範囲内にある衣類カテゴリーを識別する工程。
【請求項２８】
複数の人体形状を分類する工程が、身体カテゴリーごとに許容差範囲を提供する工程を含む、請求項27記載の方法。
【請求項２９】
個人の身体、または個人の好み、または個人の体形にフィットする衣類を該個人に提示する工程をさらに含む、請求項27記載の方法。
【請求項３０】
身体カテゴリーが複数の異なる身体フィットコードを含む、請求項27記載の方法。
【請求項３１】
衣類カテゴリーが複数の異なる身体フィットコードを含む、請求項27記載の方法。
【請求項３２】
衣類のフィット性を個人に対してマッチングする方法であって、以下の工程を含む方法：
フィットコードのそれぞれが複数のフィット性属性を含み、少なくとも一つの該フィット性属性が形状コードである、衣類についてのフィットコードおよび個人についてのフィットコードを得る工程；
衣類からのフィット性属性および個人からのフィット性属性を有する各複数のフィット性属性ペア間の、複数のフィット性属性の差を計算する工程；ならびに
各複数のフィット性属性の差を、対応する複数のフィット性許容差と比較し、この比較が、各フィット性許容差がフィット性属性に対応するフィット性属性比較を生成する工程；ならびに
フィット性属性比較およびリストが個人に対する衣類のフィット性の適合評価を生成する、少なくとも一つの形状コードにしたがって衣類をリスト内に項目別にする工程。
【請求項３３】
各複数のフィット性属性の差の比較が優先順位コードを計算することを含み、該優先順位コードが個人に対する衣類のフィット性のランクを示す値であり、この比較にしたがって指標が付けられた優先順位コードが、与えられたフィット性属性の差が対応するフィット性許容差内であることを判定する、請求項32記載の方法。
【請求項３４】
優先順位コードに対応するランクの位置を用いて衣類をランク付けする工程をさらに含む、請求項33記載の方法。
【請求項３５】
リストが複数の形状コードによってソートされる、請求項32記載の方法。
【請求項３６】
衣類のフィットコードおよび個人のフィットコードがフィット性属性のカプセル化であり、該フィット性属性が複数の測定値、プロフィールおよび少なくとも一つの形状コードである、請求項32記載の方法。
【請求項３７】
各フィット性許容差が、個人に対応する測定値、プロフィールの特徴および少なくとも一つの形状コードの範囲を含む、請求項32記載の方法。
【請求項３８】
ランク付けされかつソートされたリスト中の適切な位置により衣類をビニング（binning）し、該リストは形状コードにしたがってソートされ優先順位コードによりランク付けされている工程をさらに含む、請求項32記載の方法。
【請求項３９】
衣類の優先順位コードが特定の閾値を超える場合に個人に見せないように衣類をビンにビニングする工程をさらに含む、請求項32記載の方法。
【請求項４０】
プロフィールのフィット性許容差が、衣類のフィット性、デザイナー、色、スタイル、材料、用途、原産国、および衣類の取り扱い指示のうちの少なくとも一つの衣服の基準を含む、請求項32記載の方法。
【請求項４１】
衣類のフィット性を個人にマッチングさせるためのシステムであって、以下を含むシステム：
サンプルの人体形状測定値を入手することが可能であり、サンプルの人体測定値の分類に対応する複数の身体形状コードを生成するように構成されている、身体形状規定エンジン；
身体形状規定エンジンに接続され、個人のフィットコードを生成するように構成されている、個人分類エンジン；
身体形状規定エンジンに接続され、衣類のフィットコードを生成するように構成されている、衣類分類エンジン；および
個人分類エンジンおよび衣類分類エンジンに接続され、身体形状コード、個人に適合する衣類のランク付けされたリストにしたがって生成するように構成されている、適合評価エンジン。
【請求項４２】
個人分類エンジンがさらに以下を含む、請求項41記載のシステム：
個人の身体測定値および複数の身体形状コードとつながった、個人の形状コードを生成するように構成されている個人の身体形状分類プロセッサ；ならびに
個人のプロフィールおよび個人の形状コードとつながった、個人のフィットコードを生成するように構成されている個人のフィット性分類プロセッサ。
【請求項４３】
衣類分類エンジンがさらに以下を含む、請求項41記載のシステム：
衣類測定値および複数の身体形状コードとつながった、衣類形状コードを生成するように構成されている衣類形状分類プロセッサ；ならびに
衣類プロフィールおよび衣類形状コードとつながった、衣類フィットコードを生成するように構成されている衣類フィット性分類プロセッサ。
【請求項４４】
身体形状規定エンジンが、サンプルの人体測定値とつながった、複数の身体形状コードを生成するように構成されている人体形状分類プロセッサをさらに含む、請求項41記載のシステム。
【請求項４５】
身体形状規定エンジンが、
サンプルの人体測定値、人体上の位置の特定のペアで測った関係する人体の割合に基づいて計算する；
人体形状プロセスにしたがって、サンプルの人体測定値を分類する；および
サンプルの人体測定値の分類に対応する複数の身体形状コードを生成する
ようにさらに構成されている、請求項41記載のシステム。
【請求項４６】
サンプルの人体測定値が複数の個人に対応し、各個人が複数の人体測定値を有する、請求項41記載のシステム。
【請求項４７】
個人分類エンジンが、
個人の身体測定値、個人のプロフィールデータ、および複数の身体形状コードを得る；
前記個人の身体測定値から、複数の身体形状コードおよび個人の身体測定値に対応する個人の形状コードを生成する；ならびに
個人の形状コードおよび個人のプロフィールデータの分類に対応する個人のフィットコードを生成する
ようにさらに構成されている、請求項41記載のシステム。
【請求項４８】
衣類分類エンジンが、
衣類測定値、衣類のプロフィールデータ、および複数の身体形状コードを得る；
前記衣類測定値から、複数の身体形状コードおよ衣類測定値に対応する少なくとも一つの衣類形状コードを生成する；ならびに
衣類の形状コードおよび衣類のプロフィールデータの分類に対応する衣類フィットコードを生成する
ようにさらに構成されている、請求項41記載のシステム。
【国際調査報告】
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