(57)【要約】  【課題】  顧客に推奨する商品をより適切に選出すること。  【解決手段】  パーソナルカラーとシーンとの組を複数商品に対応付ける商品データベース２１と、顧客１２に割り当てられた顧客パーソナルカラーと顧客１２が商品を使用する使用シーンとを収集するシーン収集部２７と、商品データベース２１を参照して複数商品のうちの顧客パーソナルカラーと使用シーンとの組に対応する推奨商品を抽出する商品推奨部２８とを備えている。このとき、商品推奨装置１は、顧客１２に推奨する商品をより適切に選出することができる。  【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
パーソナルカラーとシーンとの組を複数商品に対応付ける商品データベースと、
顧客に割り当てられた顧客パーソナルカラーと前記顧客が商品を使用する使用シーンとを収集するシーン収集部と、
前記商品データベースを参照して、前記複数商品のうちの前記顧客パーソナルカラーと前記使用シーンとの組に対応する推奨商品を抽出する商品推奨部
とを具備する商品推奨装置。
【請求項２】
請求項１において、
新規商品をカラー診断して、前記新規商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合う適切シーンをカラー端末から収集し、前記商品データベースに前記新規商品を前記各パーソナルカラーと適切シーンとの組に対応付けて記録する商品情報収集部
を更に具備する商品推奨装置。
【請求項３】
請求項２において、
アンケートの回答を収集する回答収集部と、
前記回答に基づいて算出パーソナルカラーを算出するパーソナルカラー算出部
とを更に具備する商品推奨装置。
【請求項４】
請求項３において、
カラー診断により前記アンケートの回答者に割り当てられた回答者パーソナルカラーを前記カラー端末から収集するパーソナルカラー収集部と、
前記回答者による前記アンケートの回答と前記回答者パーソナルカラーとに基づいて、前記パーソナルカラー算出部による前記回答から前記算出パーソナルカラーを算出する算出方法を更新する算出方法更新部
とを更に具備する商品推奨装置。
【請求項５】
顧客に割り当てられた顧客パーソナルカラーと前記顧客が商品を使用する使用シーンとを収集するステップと、
パーソナルカラーとシーンとの組を複数商品に対応付ける商品データベースを参照して、前記複数商品のうちの前記顧客パーソナルカラーと前記使用シーンとの組に対応する推奨商品を抽出するステップ
とを具備する商品推奨方法。
【請求項６】
請求項５において、
新規商品をカラー診断して、前記新規商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合う適切シーンをカラー端末から収集するステップと、
前記商品データベースに前記新規商品を前記各パーソナルカラーと適切シーンとの組に対応付けて記録するステップ
を更に具備する商品推奨方法。
【請求項７】
請求項６において、
アンケートの回答を収集するステップと、
前記回答に基づいて算出パーソナルカラーを算出するステップ
とを更に具備する商品推奨方法。
【請求項８】
請求項７において、
カラー診断により前記アンケートの回答者に割り当てられた回答者パーソナルカラーを前記カラー端末から収集するステップと、
前記回答者による前記アンケートの回答と前記回答者パーソナルカラーとに基づいて、前記回答から前記算出パーソナルカラーを算出する算出方法を更新するステップ
とを更に具備する商品推奨方法。
【請求項９】
顧客に割り当てられた顧客パーソナルカラーと前記顧客が商品を使用する使用シーンとを収集するステップと、
パーソナルカラーとシーンとの組を複数商品に対応付ける商品データベースを参照して、前記複数商品のうちの前記顧客パーソナルカラーと前記使用シーンとの組に対応する推奨商品を抽出するステップ
とを具備する商品推奨プログラム。
【請求項１０】
請求項９において、
新規商品をカラー診断して、前記新規商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合う適切シーンをカラー端末から収集するステップと、
前記商品データベースに前記新規商品を前記各パーソナルカラーと適切シーンとの組に対応付けて記録するステップ
を更に具備する商品推奨プログラム。
【請求項１１】
請求項１０において、
アンケートの回答を収集するステップと、
前記回答に基づいて算出パーソナルカラーを算出するステップ
とを更に具備する商品推奨プログラム。
【請求項１２】
請求項１１において、
カラー診断により前記アンケートの回答者に割り当てられた回答者パーソナルカラーを前記カラー端末から収集するステップと、
前記回答者による前記アンケートの回答と前記回答者パーソナルカラーとに基づいて、前記回答から前記算出パーソナルカラーを算出する算出方法を更新するステップ
とを更に具備する商品推奨プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品推奨装置及び商品推奨方法に関し、特に、顧客に商品を推奨するときに利用される商品推奨装置及び商品推奨方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デパートなどにより、顧客の好みを聞き出して、そのデパート内で販売される商品を推奨するサービスが知られている。顧客に似合うより適切な商品を推奨することが望まれている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の課題は、顧客に推奨する商品をより適切に選出する商品推奨装置及び商品推奨方法を提供することにある。
本発明の他の課題は、顧客に推奨する商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより簡易に導出する商品推奨装置及び商品推奨方法を提供することにある。
本発明のさらに他の課題は、顧客に推奨する商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより精度よく導出する商品推奨装置及び商品推奨方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
以下に、発明を実施するための最良の形態・実施例で使用される符号を括弧付きで用いて、課題を解決するための手段を記載する。この符号は、特許請求の範囲の記載と発明を実施するための最良の形態・実施例の記載との対応を明らかにするために付加されたものであり、特許請求の範囲に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。
【０００５】
本発明による商品推奨装置（１）は、パーソナルカラーとシーンとの組を複数商品に対応付ける商品データベース（２１）と、顧客（１２）に割り当てられた顧客パーソナルカラーと顧客（１２）が商品を使用する使用シーンとを収集するシーン収集部（２７）と、商品データベース（２１）を参照して複数商品のうちの顧客パーソナルカラーと使用シーンとの組に対応する推奨商品を抽出する商品推奨部（２８）とを備えている。商品推奨装置（１）は、顧客（１２）に推奨する商品をより適切に選出することができる。
【０００６】
本発明による商品推奨装置（１）は、新規商品をカラー診断して、新規商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合う適切シーンをカラー端末（６）から収集し、商品データベース（２１）に新規商品を各パーソナルカラーと適切シーンとの組に対応付けて記録する商品情報収集部（２３）を更に備えている。商品推奨装置（１）は、顧客（１２）に推奨する商品を適宜追加することができる。
【０００７】
本発明による商品推奨装置（１）は、アンケートの回答を収集する回答収集部（２５）と、回答に基づいて算出パーソナルカラーを算出するパーソナルカラー算出部（２６）とを更に備えている。商品推奨装置（１）は、顧客（１２）に推奨する適切な商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより簡易に導出することができる。
【０００８】
本発明による商品推奨装置（１）は、カラー診断によりアンケートの回答者に割り当てられた回答者パーソナルカラーをカラー端末（６）から収集するパーソナルカラー収集部（２９）と、回答者によるアンケートの回答と回答者パーソナルカラーとに基づいて、パーソナルカラー算出部（２６）による回答から算出パーソナルカラーを算出する算出方法を更新する算出方法更新部（３０）とを更に備えている。商品推奨装置（１）は、顧客（１２）に推奨する適切な商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより精度よく導出することができる。
【０００９】
本発明による商品推奨方法は、顧客（１２）に割り当てられた顧客パーソナルカラーと顧客（１２）が商品を使用する使用シーンとを収集するステップ（Ｓ２２）と、パーソナルカラーとシーンとの組を複数商品に対応付ける商品データベース（２１）を参照して、複数商品のうちの顧客パーソナルカラーと使用シーンとの組に対応する推奨商品を抽出するステップ（Ｓ２４、Ｓ２５）とを備えている。このような商品推奨方法によれば、顧客（１２）に推奨する商品をより適切に選出することができる。
【００１０】
本発明による商品推奨方法は、新規商品をカラー診断して、新規商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合う適切シーンをカラー端末（６）から収集するステップ（Ｓ３）と、商品データベース（２１）に新規商品を各パーソナルカラーと適切シーンとの組に対応付けて記録するステップ（Ｓ４）を更に備えている。このような商品推奨方法によれば、顧客（１２）に推奨する商品を適宜追加することができる。
【００１１】
本発明による商品推奨方法は、アンケートの回答を収集するステップ（Ｓ１３）と、回答に基づいて算出パーソナルカラーを算出するステップ（Ｓ１４）とを更に備えている。このような商品推奨方法によれば、顧客（１２）に推奨する適切な商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより簡易に導出することができる。
【００１２】
本発明による商品推奨方法は、カラー診断によりアンケートの回答者に割り当てられた回答者パーソナルカラーをカラー端末（６）から収集するステップ（Ｓ３２）と、回答者によるアンケートの回答と回答者パーソナルカラーとに基づいて、回答から算出パーソナルカラーを算出する算出方法を更新するステップ（Ｓ３３）とを更に備えている。このような商品推奨方法によれば、顧客（１２）に推奨する適切な商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより精度よく導出することができる。
【００１３】
本発明による商品推奨プログラムは、コンピュータである商品推奨装置（１）により実行されるコンピュータプログラムであり、そのコンピュータプログラムの部分として、顧客（１２）に割り当てられた顧客パーソナルカラーと顧客（１２）が商品を使用する使用シーンとを収集するステップと、パーソナルカラーとシーンとの組を複数商品に対応付ける商品データベース（２１）を参照して、複数商品のうちの顧客パーソナルカラーと使用シーンとの組に対応する推奨商品を抽出するステップとを備えている。このような商品推奨プログラムによれば、顧客（１２）に推奨する商品をより適切に選出することができる。
【００１４】
本発明による商品推奨プログラムは、新規商品をカラー診断して、新規商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合う適切シーンをカラー端末（６）から収集するステップと、商品データベース（２１）に新規商品を各パーソナルカラーと適切シーンとの組に対応付けて記録するステップを更に備えている。このような商品推奨プログラムによれば、顧客（１２）に推奨する商品を適宜追加することができる。
【００１５】
本発明による商品推奨プログラムは、アンケートの回答を収集するステップと、回答に基づいて算出パーソナルカラーを算出するステップとを更に備えている。このような商品推奨プログラムによれば、顧客（１２）に推奨する適切な商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより簡易に導出することができる。
【００１６】
本発明による商品推奨プログラムは、カラー診断によりアンケートの回答者に割り当てられた回答者パーソナルカラーをカラー端末（６）から収集するステップと、回答者によるアンケートの回答と回答者パーソナルカラーとに基づいて、回答から算出パーソナルカラーを算出する算出方法を更新するステップとを更に備えている。このような商品推奨プログラムによれば、顧客（１２）に推奨する適切な商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより精度よく導出することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明による商品推奨装置及び商品推奨方法によれば、ユーザは、顧客に推奨する商品をより適切に選出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図面を参照して、本発明による商品推奨装置の実施の形態を記載する。その商品推奨装置１は、図１に示されているように、商品推奨システム２に適用されている。商品推奨システム２は、インターネット３を介して複数の情報処理装置（コンピュータ）が互いに双方向に情報を伝送することができるように接続されている。その複数の情報処理装置は、商品推奨装置１と顧客端末４と依頼者端末５とカラー端末６とから形成されている。商品推奨装置１は、ワークステーションに例示される情報処理装置であり、商品推奨業者１１により使用される。顧客端末４は、パーソナルコンピュータに例示される情報処理装置であり、顧客１２により使用される。依頼者端末５は、パーソナルコンピュータに例示される情報処理装置であり、依頼者１３により使用される。カラー端末６は、パーソナルコンピュータに例示される情報処理装置であり、カラーコーディネータ１４により使用される。
【００１９】
商品推奨業者１１は、顧客１２に似合う商品を選出して、その商品を顧客１２に推奨する業者である。依頼者１３は、商品推奨業者１１により顧客１２に推奨される商品を取り扱う業者であり、その商品を製造するメーカまたはその商品を販売する販売店である。カラーコーディネータ１４は、商品を顧客１２をカラー診断して顧客１２にパーソナルカラーを割り当て、依頼者１３が取り扱う商品をカラー診断してその商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合う適切シーンを導出する。
【００２０】
パーソナルカラーとは、人それぞれに割り当てられる色を示し、カラーコーディネータによるカラー診断により測定することができる。そのカラー診断では、人の肌、目、頬、髪の色を細かく分析し、赤の中でもどういう赤が「人の赤」なのか（たとえば朱色に近い暖かみを感じる赤なのか、それともピンク色に近い冷たい感じのものか）を診断するものである。カラー診断の分析方法としては、フォーシーズン式が適用されている。フォーシーズン式の分析方法では、人のパーソナルカラーが４種類のシーズンに分類され、各シーズンでさらに３０種類の色に分類される。パーソナルカラーは、通常、自己診断でシーズンのみを導出することができ、さらに詳細には、カラーコーディネータによるカラー診断のみにより導出することができる。このようなパーソナルカラーは、周知である。
【００２１】
なお、商品推奨装置１は、顧客端末４の機能を備え、１つの情報処理装置により構成されることもできる。このとき、商品推奨装置１は、顧客１２により使用される。
【００２２】
図２は、商品推奨装置１を示している。商品推奨装置１は、コンピュータプログラムである商品データベース２１とカラーデータベース２２と商品情報収集部２３とアンケート配信部２４と回答収集部２５とパーソナルカラー算出部２６とシーン収集部２７と商品推奨部２８とパーソナルカラー収集部２９と算出方法更新部３０とを備えている。
【００２３】
商品データベース２１は、依頼者１３から商品推奨業者１１に推奨を依頼された商品のパーソナルカラーに関する情報を記録している。カラーデータベース２２は、顧客１２に割り当てられたパーソナルカラーに関する情報を記録している。商品情報収集部２３は、依頼者１３から商品推奨業者１１に推奨を依頼された商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合うシーンをカラー端末６から収集する。商品情報収集部２３は、さらに、その商品を各パーソナルカラーとそのシーンとの組に対応付けて商品データベース２１に記録する。
【００２４】
アンケート配信部２４は、顧客端末４にアンケートを配信する。そのアンケートは、顧客１２に割り当てられるパーソナルカラーを選出するための質問と顧客１２の性格を導出するための質問とから形成されている。回答収集部２５は、アンケート配信部２４により配信されるアンケートに関する顧客１２の回答をその顧客１２を識別する情報とともに顧客端末４から収集する。回答収集部２５は、さらに、収集された回答を顧客１２を識別する情報に対応付けてカラーデータベース２２に記録する。パーソナルカラー算出部２６は、アンケートの回答をパーソナルカラーに対応付ける数学的アルゴリズムを備え、回答収集部２５により収集されたアンケートの回答に基づいて、アンケート回答者のパーソナルカラーを算出する。パーソナルカラー算出部２６は、さらに、算出されたパーソナルカラーを顧客端末４に返信する。パーソナルカラー算出部２６は、さらに、算出されたパーソナルカラーを回答収集部２５により収集された顧客１２を識別する情報に対応付けてカラーデータベース２２に記録する。
【００２５】
シーン収集部２７は、顧客１２に割り当てられた顧客パーソナルカラーと顧客１２が商品を使用したいシーンとを顧客端末４から収集する。商品推奨部２８は、商品データベース２１を参照して、シーン収集部２７により収集されたパーソナルカラーとシーンとに適した商品を抽出し、その商品に関する情報を顧客端末４に配信する。
【００２６】
パーソナルカラー収集部２９は、カラーコーディネータ１４のカラー診断により顧客１２に割り当てられたパーソナルカラーをその顧客１２の識別情報とともにカラー端末６から収集する。パーソナルカラー収集部２９は、さらに、収集されたパーソナルカラーをその識別情報に対応付けてカラーデータベース２２に記録する。算出方法更新部３０は、アンケートに関する顧客１２の回答とカラーコーディネータ１４のカラー診断により顧客１２に割り当てられたパーソナルカラーとの対応をカラーデータベース２２から読み出し、その対応に基づいてアンケートの回答をパーソナルカラーに対応付けるアルゴリズムを算出する。このような算出は、公知である。
【００２７】
図３は、商品データベース２１を示している。商品データベース２１は、商品情報４１とパーソナルカラー４２とシーン４３とを対応付けて記録している。商品情報４１は、依頼者１３から商品推奨業者１１に推奨を依頼された商品を識別する情報であり、その商品の品目、メーカ、販売店を示している。パーソナルカラー４２は、全てのパーソナルカラーを示している。シーン４３は、商品情報４１により識別された商品をパーソナルカラー４２に示されるパーソナルカラーを割り当てられた人が使用するのに適したシーンを示している。すなわち、パーソナルカラー４２とシーン４３との組は、商品情報４１により識別された１つの商品に対して複数が設定される。
【００２８】
このとき、商品推奨部２８は、商品データベース２１を参照して、シーン収集部２７により収集されたパーソナルカラーとシーンとの組に対応する商品を抽出し、その商品に関する情報を顧客端末４に配信する。
【００２９】
図４は、カラーデータベース２２を示している。カラーデータベース２２は、顧客情報４５に対応付けてアンケート回答４６とパーソナルカラー４７とパーソナルカラー４８とを記録している。顧客情報４５は、顧客１２を互いに識別する情報を示し、たとえば、顧客１２の氏名、住所を示している。アンケート回答４６は、顧客情報４５により識別される顧客１２によるアンケートの回答を示している。パーソナルカラー４７は、顧客情報４５により識別される顧客１２に割り当てられたパーソナルカラーを示し、アンケート回答４６に示される回答に基づいて算出されたパーソナルカラーを示している。パーソナルカラー４８は、カラーコーディネータ１４により顧客情報４５により識別される顧客１２に割り当てられたパーソナルカラーを示している。
【００３０】
本発明による商品推奨方法の実施の形態は、商品推奨装置１により実行され、推奨する商品の情報を蓄積する動作と、顧客のパーソナルカラーを算出する動作と、商品を推奨する動作と、顧客のパーソナルカラーを算出する算出方法を更新する動作とを備えている。
【００３１】
図５は、推奨する商品の情報を蓄積する動作を示している。依頼者１１は、商品推奨業者１１に推奨を依頼したい商品があるときに、依頼者端末５を用いてその商品に関する商品情報をカラー端末６に送信する（ステップＳ１）。その商品情報は、その商品の品目、メーカ、販売店を示し、その商品のカラー映像を含んでいる。カラーコーディネータ１４は、カラー端末６を用いてその商品のカラー映像を閲覧してカラー診断し、その商品が各パーソナルカラーに割り当てられた人に使用されたときに似合うシーンを導出し、その導出した内容をカラー端末６に入力する（ステップＳ２）。カラー端末６は、その導出した内容を商品情報とともに商品推奨装置１に送信する（ステップＳ３）。商品推奨装置１は、カラー端末６から受信した各パーソナルカラーとそのシーンとの組とその商品情報とを対応付けて商品データベース２１に記録する（ステップＳ４）。
【００３２】
このような動作により、商品データベース２１は、構築され、商品推奨業者１１が顧客１２に推奨する商品の品目・種類を増加させることができる。
【００３３】
なお、依頼者１１は、依頼者端末５を用いて商品のカラー映像を送信する代わりに、その商品の実物をカラーコーディネータ１４に配送することもできる。このとき、その商品をより正確にカラー診断することができ好ましい。
【００３４】
図６は、顧客のパーソナルカラーを算出する動作を示している。商品推奨装置１は、顧客端末４から顧客１２のパーソナルカラーの算出を要求されたときに、顧客端末４にアンケートを配信する（ステップＳ１１）。そのアンケートは、顧客１２に割り当てられるパーソナルカラーを選出するための質問と顧客１２の性格を導出するための質問とから形成されている。顧客１２は、顧客端末４を用いてそのアンケートを閲覧し、顧客１２自身の氏名などの識別情報とともにそのアンケートの回答を顧客端末４に入力する（ステップＳ１２）。顧客端末４は、入力された顧客１２の識別情報と回答とを商品推奨装置１に送信する（ステップＳ１３）。
【００３５】
商品推奨装置１は、顧客端末４から受信した回答に基づいて、顧客１２のパーソナルカラーを算出する（ステップＳ１４）。商品推奨装置１は、さらに、算出されたパーソナルカラーを顧客端末４から収集された顧客１２の識別情報に対応付けてカラーデータベース２２に記録する（ステップＳ１７）。商品推奨装置１は、さらに、算出されたパーソナルカラーを顧客端末４に返信する（ステップＳ１５）。顧客端末４は、商品推奨装置１から受信した顧客１２のパーソナルカラーを表示する（ステップＳ１６）。
【００３６】
このような動作により、顧客１２は、カラーコーディネータ１２のところに出向くことなく、自分に割り当てられるパーソナルカラーをより簡易に知ることができる。
【００３７】
図７は、商品を推奨する動作を示している。顧客１２は、商品推奨業者１１に商品の推奨を依頼するときに、顧客１２自身のパーソナルカラーと使用するシーンとを顧客端末４に入力する（ステップＳ２１）。顧客端末４は、そのパーソナルカラーとシーンとを顧客１２の識別情報とともに商品推奨装置１に送信する（ステップＳ２２）。商品推奨装置は、商品データベース２１を参照して、顧客端末４から収集されたパーソナルカラーとシーンとの組に対応する商品を抽出し（ステップＳ２３）、その商品に関する情報を顧客端末４に配信する（ステップＳ２４）。顧客端末４は、商品推奨装置１から受信した商品の情報を表示する（ステップＳ２５）。顧客１２は、顧客端末４を用いてその商品の情報を閲覧して、その情報を参考にしてショッピングをすることができる。
【００３８】
図８は、顧客のパーソナルカラーを算出する算出方法を更新する動作を示している。顧客１２は、より正確に自身のパーソナルカラーを知りたいときに、カラーコーディネータ１４に出向いてカラー診断してもらうことができる。カラーコーディネータ１４は、顧客１２をカラー診断したときに、その顧客１２に割り当てたパーソナルカラーをカラー端末６に入力する（ステップＳ３１）。カラー端末６は、入力されたパーソナルカラーをその顧客１２の識別情報とともに商品推奨装置１に送信する（ステップＳ３２）。
【００３９】
商品推奨装置１は、収集されたパーソナルカラーをその識別情報に対応付けてカラーデータベース２２に記録する。商品推奨装置１は、アンケートに関する顧客１２の回答とカラーコーディネータ１４のカラー診断により顧客１２に割り当てられたパーソナルカラーとの対応をカラーデータベース２２から読み出し、その対応に基づいてアンケートの回答をパーソナルカラーに対応付けるアルゴリズムを算出する（ステップＳ３３）。商品推奨装置１は、その後、図６の顧客のパーソナルカラーを算出する動作のステップＳ１４を実行するときに、その算出されたアルゴリズムを用いてパーソナルカラーを算出する。
【００４０】
このような動作によれば、商品推奨装置１は、顧客１２に推奨する適切な商品を選出するために用いられるパーソナルカラーをより精度よく導出することができる。
【００４１】
本発明による商品推奨方法の実施の他の形態は、既述の実施の形態における商品を推奨する動作が他の動作に置換されている。その動作では、顧客端末４は、顧客１２により使用されないで、商品推奨業者１１の担当者により使用される。顧客１２は、商品推奨業者１１に商品の推奨を依頼するときに、商品推奨業者１１に出向いて顧客１２自身のパーソナルカラーと使用するシーンとをその担当者に通知する。その担当者は、そのパーソナルカラーとシーンとを顧客端末４に入力する。顧客端末４は、そのパーソナルカラーとシーンとを顧客１２の識別情報とともに商品推奨装置１に送信する。商品推奨装置１は、商品データベース２１を参照して、顧客端末４から収集されたパーソナルカラーとシーンとの組に対応する商品を抽出し、その商品に関する情報を顧客端末４に配信する。商品推奨装置１は、さらに、カラーデータベース２２を参照して、顧客１２のアンケートの回答に基づいて顧客１２の性格を診断し、その性格を顧客端末４に配信する。顧客端末４は、商品推奨装置１から受信した商品の情報と顧客１２の性格を表示する。その担当者は、顧客１２の性格毎に異なる勧め方で、その商品を推奨する。このとき、商品推奨業者１１は、顧客１２毎により効果的に商品を推奨することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】図１は、商品推奨システムを示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明による商品推奨装置の実施の形態を示すブロック図である。
【図３】図３は、商品データベースを示す図である。
【図４】図４は、カラーデータベースを示す図である。
【図５】図５は、推奨する商品の情報を蓄積する動作を示すフローチャートである。
【図６】図６は、顧客のパーソナルカラーを算出する動作を示すフローチャートである。
【図７】図７は、商品を推奨する動作を示すフローチャートである。
【図８】図８は、顧客のパーソナルカラーを算出する算出方法を更新する動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４３】
１  ：商品推奨装置
２  ：商品推奨システム
３  ：インターネット
４  ：顧客端末
５  ：依頼者端末
６  ：カラー端末
１１：商品推奨業者
１２：顧客
１３：依頼者
１４：カラーコーディネータ
２１：商品データベース
２２：カラーデータベース
２３：商品情報収集部
２４：アンケート配信部
２５：回答収集部
２６：パーソナルカラー算出部
２７：シーン収集部
２８：商品推奨部
２９：パーソナルカラー収集部
３０：算出方法更新部
４１：商品情報
４２：パーソナルカラー
４３：シーン
４５：顧客情報
４６：アンケート回答
４７：パーソナルカラー
４８：パーソナルカラー
【図１】
2005267456.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2005267456.tif 000007
【図６】
2005267456.tif 000008
【図７】
2005267456.tif 000009
【図８】
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