(57)【要約】本発明は、何を着るべきかについての推奨をするシステム（１２０）に関するものである。衣服（１０１〜１０５）にタグ（１０６〜１１０）が付され、これら衣服が保管庫（１００）から取り出されるのを検出することができる。この情報を用いて、ユーザプロファイルが更新される。このようにして、システム（１２０）はユーザの行動から学習すると共に、時間と共に一層正確な推奨例を発生することができる。上記ユーザプロファイルはスマートカード（３２０）に記憶することができ、従って、ユーザは該スマートカードをショップにおいて使用して、自身の組（１０１〜１０５）に合った新たな衣服を購入することができる。上記ユーザプロファイルは、目標となる宣伝のためにも使用することができる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
衣類の選択に関する推奨例を発生する方法であって、
着方のプロファイルを維持するステップと、
選択された衣類を検出すると共に、前記選択に基づいて前記着方のプロファイルを更新するステップと、
前記推奨例を前記更新された着方のプロファイルから発生するステップと、
を有していることを特徴とする方法。
【請求項２】
衣類の選択に関する推奨例を発生するシステムであって、
着方のプロファイルを維持するユーザプロファイル化手段と、
選択された衣類を検出すると共に、前記ユーザプロファイル化手段に結合されて、前記着方のプロファイルを前記選択された衣類に基づいて更新する検出手段と、
前記更新された着方のプロファイルから推奨例を発生する推奨手段と、
この推奨例をユーザに対して提示する提示手段と、
を有していることを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムにおいて、前記推奨例を発生する推奨手段が、更に、利用可能な衣類のリストを決定すると共に、該リストから複数の衣類を組み合わせて部分集合のコレクションを形成し、前記推奨例が前記部分集合のコレクションからの少なくとも１つの部分集合を有していることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のシステムにおいて、前記推奨手段が、前記コレクションから現在の状況に適さない複数の部分集合を削除するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項２に記載のシステムにおいて、前記ユーザプロファイル化手段が、スマートカード読取／書込手段に結合されて、前記着方のプロファイルをスマートカード上に記憶させて維持することを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項２に記載のシステムにおいて、前記衣類が選択された目的を決定する入力手段を更に有し、前記ユーザプロファイル化手段が前記着方のプロファイルを更に前記決定された目的に基づいて更新するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項６に記載のシステムにおいて、前記入力手段が、前記目的を電子カレンダにおける約束に基づいて決定するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項８】
目標とする衣類宣伝をユーザに提示する方法であって、
前記ユーザに関する着方のプロファイルを得るステップと、
前記着方のプロファイルに合致する衣類製品を決定する手段と、
前記衣類製品の識別子を前記ユーザに伝送するステップと、
を有していることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、前記衣類製品の表現を前記識別子を用いて発生する手段と、該表現を前記ユーザに対して表示化するステップとを更に有していることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の方法において、前記着方のプロファイルが、該着方のプロファイルをスマートカードから読み取ることにより得られることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、衣類の選択に関する推奨例を発生する方法に関する。
【０００２】
更に、本発明は衣類の選択に関する推奨例を発生するシステムにも関する。
【０００３】
更に、本発明はユーザに対して目指す衣類の宣伝を提示する方法にも関する。
【０００４】
【従来の技術】
西側世界では、経済的基準は、平均的な家庭において或る程度の贅沢を可能にする程高いものである。衣服、靴及びアクセサリは、殆どの人が最低限の必要性を超えて所有している製品のうちにはいる。中流家庭の女性が３０代半ばで、例えば１０足の靴、２０足のストッキング及びソックス、１０着のズボン＋８着のスカート又はドレス、１５着のブラウス、１０着のセータ、１０着のショール、５着のコート、３個の帽子、４個のハンドバック、１０個のネックレス、６個のブレスレット、４個のブローチ、及び６対のイヤリングを所有することはまれではない。
【０００５】
従って、衣服を着る日常的過程は、４．６ｘ１０１１品目の空間から１つの可能性を選択することにもなる。殆どの男性の場合、同様の見方は大幅に小さいが、それでも巨大な可能性の集合である。女性が毎日の生活において違って見えるのを好むとしても、彼女は依然として１日当たり３百万を遙かに超えるオプションを有する。しかしながら、このような選択手順は容易ではない。
【０００６】
或る人々は毎日このような選択過程を意識的に扱うのを楽しんでいるかも知れないが、他の人々は（僅かな、一部暗黙の決まりの出鱈目な選択で完成した規則を用い、かくして、組み合わせオプションの大きな副空間を無視して）殆ど注意を払わず、更に他の人々はそれを手に負えないものと思う。確かに、家族のメンバが斯かる過程に関して非常に異なる意見及び作法を持っていると、家族生活内で苛立ちを生じる可能性もある。
【０００７】
余り規則的ではないが、斯かる選択の問題は、衣服、靴又はアクセサリを購入する場合にも一層大きな形で生じる。ファッション店の巨大な品揃えから合う（そして、既存の持ち衣装にも合う）ブラウス及びズボンを選択しなければならないことから生じる組み合わせの激増は巨大である。
【０００８】
現在の推奨は、看板及びＴＶ上の宣伝のようなシステムを介して、並びにファッション雑誌等を介してなされている。しかしながら、斯様な推奨例は非常に汎用なもので、殆ど個性化されていない。このことが、これら推奨例を不正確にし、殆ど人々に役立たないものにしている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、正確な個性化された推奨例を提供するような方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、この目的は、着方のプロファイルを維持するステップと、選択された衣類を検出すると共に、該選択に基づいて前記着方のプロファイルを更新するステップと、前記推奨例を該更新された着方のプロファイルから発生するステップとを有する方法により達成される。上記着方のプロファイルは、上記ユーザが好む衣類、及び該ユーザが所有している衣類を示す。これは、どの衣類が又は衣類のどの組合せが上記ユーザにとって興味があるかを高い精度で決定することを可能にする。これは、正確な推奨例を与えることになる。
【００１１】
本発明の他の目的は、正確な個性化された推奨例を与えるようなシステムを提供することにある。
【００１２】
この目的は、着方のプロファイルを維持するユーザプロファイル化手段と、選択された衣類を検出すると共に、前記ユーザプロファイル化手段に結合されて、前記着方のプロファイルを該選択された衣類に基づいて更新する検出手段と、該更新された着方のプロファイルから推奨例を発生する推奨手段と、この推奨例をユーザに対して提示する提示手段とを有するようなシステムにより達成される。上記着方のプロファイルは、上記ユーザが好む衣類、及び該ユーザが所有している衣類を示す。これは、どの衣類が又は衣類のどの組合せが上記ユーザにとって興味があるかを高い精度で決定することを可能にする。これは、正確な推奨例を与えることになる。該推奨例は、好ましくは、例えば表示化された仮想マネキンのような視覚的形態でユーザに対して提示することができる。
【００１３】
一実施例においては、前記推奨例を発生するステップが、利用可能な衣類のリストを決定するステップと、該リストから複数の衣類を組み合わせて部分集合のコレクションを形成するステップとを有し、前記推奨例が前記部分集合のコレクションからの少なくとも１つの部分集合を有している。好ましくは、前記コレクションから現在の状況に適さない複数の部分集合が削除される。これは、推奨例を発生する簡単ではあるが効果的な方法である。
【００１４】
他の実施例においては、前記ユーザプロファイル化手段が、スマートカード読取／書込手段に結合されて、前記着方のプロファイルをスマートカード上に記憶させて維持するようにする。ユーザプロファイルをスマートカード上に記憶することにより、ユーザは例えば衣服の買い物に行く場合に該カードを一緒に持っていくことができる。このようにして、ユーザは常に自身の着方のプロファイルを一緒に持っていることができる。
【００１５】
他の実施例においては、上記システムは、前記衣類が選択された目的を決定する入力手段を更に有し、前記ユーザプロファイル化手段が前記着方のプロファイルを更に該決定された目的に基づいて更新するように構成される。ユーザが、衣類を着るためにではなく、例えばドライクリーニングに持って行くために選択することもあり得る。そのような場合、上記着方のプロファイルは、該ユーザが該衣類を着たいと欲するということを反映するように更新されてはならない。入力手段を設けることにより、例えばユーザが目的を手動で入力するのを可能にすることにより、その目的を決定することができる。
【００１６】
更に他の実施例においては、前記入力手段は、前記目的を電子カレンダにおける約束に基づいて決定するように構成される。ユーザからの入力を用いて能動的な帰還を供給することにより、及び／又はユーザの電子カレンダからの情報を用いて受動的な帰還を供給することにより、当該衣類が選択された目的を決定することができる。上記受動的帰還方法は特に有利である。何故なら、該方法はユーザの当該システムとの対話を最小限にするからである。上記電子カレンダは、顧客との会議のような当該ユーザによりなされるべき行動についての情報を提供するもので、適切な衣類を決定するために使用することができる。
【００１７】
本発明の更に他の目的は、目標とする衣類の宣伝をユーザに対して提示する方法を提供することにある。
【００１８】
この目的は、ユーザに関する着方のプロファイルを得るステップと、該着方のプロファイルに合致する衣類製品を決定する手段と、該衣類製品の識別子を前記ユーザに伝送するステップとを有している方法により達成される。上記着方のプロファイルは、上記ユーザが好む衣類、及び該ユーザが所有している衣類を示す。これは、ユーザの着方のプロファイルが与えられたとして、該ユーザが好み、且つ、該ユーザが未だ持っていない新しい衣類製品を決定するのを可能にする。この新しい衣類製品を上記ユーザに対して宣伝することは、正確であるチャンスが高い。
【００１９】
種々の有利な実施例が従属請求項に記載されている。
【００２０】
本発明の、これら及び他の態様は、図面に示す実施例から明らかとなり、また斯かる図面を参照して解説されるであろう。
【００２１】
尚、全図を通して同一の符号は同様の又は対応する特徴を示している。図面に示される特徴の幾つかは、典型的にはソフトウェアにより実施化され、そのようであるので、ソフトウェアモジュール又はオブジェクトのようなソフトウェアエンティティを表している。
【００２２】
【発明の実施の形態】
西側世界では、経済的基準は、平均的な家庭において或る程度の贅沢を可能にする程高いものである。衣服、靴及びアクセサリは、殆どの人が最低限の必要性を超えて所有している製品のうちにはいる。中流家庭の女性が３０代半ばで、例えば１０足の靴、２０足のストッキング及びソックス、１０着のズボン＋８着のスカート又はドレス、１５着のブラウス、１０着のセータ、１０着のショール、５着のコート、３個の帽子、４個のハンドバック、１０個のネックレス、６個のブレスレット、４個のブローチ、及び６対のイヤリングを所有することはまれではない。
【００２３】
従って、衣服を着る日常の方法は、４．６ｘ１０１１品目の空間から１つの可能性を選択することにもなる。殆どの男性の場合、同様の見方は大幅に小さいが、それでも巨大な可能性の集合がある。女性が毎日の生活において違って見えるのを好むとしても、彼女は依然として１日当たり３百万を超えるオプションを有している。しかしながら、このような選択手順は容易ではない。そこには多くの制約がある。幾つかに言及すると：
１．気象条件（冬には、ウールのセータの下でなければ薄いブラウスはだめ；雨中で自転車に乗る場合は短いスカートはだめ）。
２．色及び織物の美的感覚（茶の靴は、ジーンズを除き、青系の衣服には合わない）。
３．形状的美的感覚（長いセータと短いコートとは一緒にしない）。
４．ファッション（１）（マドンナがハイヒールで短いソックスをはいたら、これは明らかに好まれる組み合わせである）。
５．ファッション（２）（ファッション工業に依存して、特定の色の構成が或る期間好まれる）。
６．利用可能性（現在クリーニング中のものは着ることができない）。
７．変化性（同じ組み合わせを過度に長く着てはならない）。
８．衛生性（単一の衣服を過度に長く着てはならない）。
９．心地よさ（下にブラウスを付けないで粗いウール製セータを着ると、或る人々には痒みを与える）。
１０．礼儀（ウエイトレス、弁護士、秘書、医療助手、スポーツコーチ等は、全て仕事時間中は或る服装規則に従わなければならない）。
１１．個人的好み（１）（“今日は、明るい色を着たい感じである”）。
１２．個人的好み（２）（“緑は私の常の好みである”）。
【００２４】
これらの制限は種々のカテゴリに入ることに注意されたい：
ａ．一定（例えば、２、１２）対、可変（例えば、１、１１）。
ｂ．硬（例えば、６）対、軟（例えば、４、５）。
ｃ．客観的に決定可能（例えば、１、３）対、主観的に決定可能（例えば、９、１１）。
ｄ．外因的（例えば、１、５）対、内因的（例えば、１０、１１、１２）。
ｅ．履歴に依存的（例えば、７、８）対、非記憶的（例えば、２、９）。
【００２５】
或る人々は毎日このような選択過程を意識的に扱うのを楽しんでいるかも知れないが、他の人々は（僅かな、一部暗黙な、決まりの出鱈目の選択で完成した規則を用い、かくして、組み合わせオプションの大きな副空間を無視して）殆ど注意を払わず、更に他の人々はそれを手に負えないものと思う。確かに、家族のメンバが斯かる過程に関して非常に異なる意見及び作法を持っていると、家族生活内で苛立ちを生じる可能性もある。
【００２６】
余り規則的ではないが、この選択の問題は、衣服、靴又はアクセサリを購入する場合にも一層大きな形で生じる。ファッション店の巨大な品揃えから、合う（そして、既存の持ち衣装にも合う）ブラウス及びズボンを選択しなければならないことから生じる組み合わせの激増は巨大である。まあ、斯かるバージョンの選択問題は、幾つかの追加の制限により特徴付けられる。即ち：
１３．経済的（利用可能な予算はどれほどか？通常、年当たり靴にどの位支出しているか？）。
１４．社会的（１）（幾つかのサークルでは、友達のものと同じ帽子をかぶっているのを見られるのはまずい）。
１５．社会的（２）（幾つかのサークルにおいては、衣服は特定のブランドのものでなければならないか、又は制限１３に掛かる場合は、似ているものでなければならない）。
１６．市場メカニズム（１）（何時、どの様な品揃えがあるか？安価な冬用コートは冬場では見付からないが、春には割引される）。
１７．市場メカニズム（２）（“理想的な”組合せを購入するには、幾つかの店（同じでない品揃えの）に相談しなければならない。しかしながら、店から店へと走り回り、或る店から他の店の試着室へ衣服を運んで、決まりもなく費やすことはできない）。
【００２７】
これには、幾つかの追加の制限カテゴリが加わる：
ｆ．購入（１３〜１７）に関するもの対、日常の選択（１〜１７）に関するもの。
ｇ．短期間の計画（例えば、１、１１）に関するもの対、長期計画（例えば、１６）。
ｈ．社会的（例えば、４、１０、１４、１５）対、個人的（例えば、９、１２、１３）。
【００２８】
まとめると、適当な衣類を選択する過程に関する問題は、個人を、衣服、靴及びアクセサリを選択する場合に、日々に及び購入時に、上述した制限（１〜１７）及び配慮（１〜１７）を計算に入れながら如何に補助するかである。
【００２９】
ファッション工業が発展して以来ずっと、明確な商業的努力として、個人に対する助言に関する種々の主導が提案され実現されてきた。その時代以前でさえ（多分、文明の初めまで遡る）、人々は何を着るべきかにつき互いにアドバイスすることに悩んできた。確かに、気象の影響に対して遮蔽するという衣服の原始的機能とは別に、衣服は、主に我々の仲間の人間に対してメッセージを送るように作用する。従って、衣服の選択は、常に社会的及び伝達性を帯びた過程であり、また過程であるであろう。
【００３０】
我々は、服装アドバイスに対する種々の型式の方法を分類した。先ず、幾つかの伝統的方法、即ち（専用の）技術に関係のない方法を示す：
【表１】
2004507822.tif 000002
括弧内の数字は、当該アドバイス源により計算にいれることができる制限及び配慮（１〜１７）の型を示している。殆どが購入アドバイスに関するもので、僅かなものしか日常の選択過程に関係していないことに注意されたい。次に、幾つかの新規又は将来の方法（（専用の）技術に関係する）を議論する。これらのアドバイス源の全てが（未だ）実用されていないかもしれないが、これらは現在のインターネット技術により目論むことができる。
【表２】
2004507822.tif 000003
何れの単一のアドバイス源（Ｉ〜ＶＩＩＩ）も、全ての制限（１〜１７）には適合しないことが分かる。特に、カテゴリ（Ｉ、ＩＩＩ、Ｖ）と（ＩＩ、ＩＶ、ＶＩ、ＶＩＩＩ）とは大きく離れている。ＶＩＩのエージェント型解決策（未だ存在しないかも知れないが、直ぐにも予測される）は、個人の好みを市場の傾向に結びつける（個人の購入履歴から再構築されるにつれてのユーザプロファイルに基づいて）興味或る試みである。しかしながら、これは、日常の選択に対してではなく、新たな購入に関する選択に対して主に有効なものである。ウェブ型エージェントは、どの衣服が何時着られるかについての詳細な情報は有していないから、制限６、７、８、９、１０及び１１に関してはアドバイスすることはできない。また、制限１２に関する情報は、購入履歴のみから得られるものであるから、限られる。更に、個々の品の購入に関してアドバイスすることは可能かも知れないが、好まれる組合せに関しては情報を持たない。というのは、どれが実際に一緒に着られるかについての知識に不足しているからである。更に、ＶＩＩにおけるようなシステムは現在の手持ち衣装（ｅコマース以外を介して購入された衣服のコレクション）についての知識を有しておらず、これは自身の能力に関する基本的な限界となる。最後に、制限１４に関しては決して補助することはできない。
【００３１】
図１は、ユーザに対して１以上の衣類を推奨するシステムを有するような、多数の構成要素からなる装置を概念的に示している。クローゼット、手持ち衣装又は同様の保管システム１００が、複数の衣類物品１０１〜１０５を保管している。衣類物品１０１〜１０５は、ドレス、ズボン、セータ、Ｔシャツ及びスーツ等であり得るが、アクセサリ又はネクタイ、ソックス、靴、ベルト及び手袋等の補足的物品とすることもできる。衣類物品１０１〜１０５には、タグ１０６〜１１０が各々取り付けられている。荷札状のタグ１０６〜１１０はトランスポンダを含む小型の電子装置であり、該トランスポンダは、無線周波数又は赤外線信号のような読出信号を受信すると固有のコードを発生及び送信することができる。該タグは、好ましくは属する衣類に組み込まれると共に、理想的には、洗濯、乾燥、アイロン掛け及びドライクリーニング、並びに着用により通常受けるような他の扱いに耐えることができるものとする。
【００３２】
タグにより発生されるコードは、当該衣類の属性を表すようなビット系列である。好ましくは、上記ビットのフォーマットは国際的に標準化されるものとする。符号化された該情報は、当該タグが属する衣類の性質を固有に識別するために充分なものでなければならない。好適な属性は：
・物品の型式（衣類、靴、アクセサリ等）；
・サイズ；
・ブランド；
・購入場所及び日付；
・衣類型式のデータベースへのインデックス；
・当該システムが盗難防止の助けとなるのを可能にするような所有者の識別子。もっとも、これは当該衣類を識別するために厳密に要件となるものではない。この識別子は、当該衣類を購入する際に所有者により供給することができる。
【００３３】
衣類型式の上記データベースは記録（レコード）を有し、これらレコードにおいては、全ての登録された衣類の型式に関して、色、材質、布地、スタイルデータ、及び他のものとの組合せで発生した場合に当該特定の衣類を特徴付ける助けとなるような他の属性のような多数の属性を検索することができる。これについては後に詳述する。
【００３４】
保管システム１００は、衣類物品１０１〜１０５を該保管システムから取り出すことができる扉又は開閉蓋のようなアクセスポイント１１２の近傍に配置されたセンサ１１１を有する。センサ１１１は、読出信号を発すると共に、次いで、タグを有する衣類が保管システム１００から取り出される際に該タグのコードを受信するような装置である。センサは、とりわけ、衣装保管庫の扉の扉孔内に取り付けることができる。該センサ１１１の出力はコンピュータシステム１２０に供給される。タグ及びセンサとコンピュータシステム１２０との構成は、コンピュータシステム１２０が、現在保管システム１００内に、又は一緒に統合された複数保管システム内にある全ての衣類１０１〜１０５の正確な表現を維持することができるようなものである。コンピュータシステム１２０は、この表現を保持するためのメモリ１２１を有している。
【００３５】
衣類１０１〜１０５の何れかが保管システム１００から取り出されたら、それらは登録される。好ましくは、対話的対話又は同様の手段により、“着用するために取り出された”、“クリーニングのために取り出された”、“誰か他の人に貸すために取り出された”、又は“当該システムから取り除くために取り出された”等の間の区別がなされるようにする。入庫された衣類１０１〜１０５は、利用可能なものとして登録される。それらが以前に目録にない場合は、明らかに新たに購入されたものである。
【００３６】
上述した衣類情報を伴うデータベースを中央データベースとし、複数のコンピュータシステム１２０が該中央データベースにアクセスすることができるようにすることもできる。該データベースは、例えばメモリ１２１内に、ローカルに存在することもできる。中央データベースが使用される場合、古い衣服又は仕立て若しくは自作衣類のような該中央データベースにエントリを有さない衣服は、コンピュータ１２０上の第２データベースに記憶することができる。このローカルなデータベースにおけるレコードは、上記中央データベース上のレコードと同一のフォーマットを有するが、対話的対話から値をとるようにする。
【００３７】
図２は、ユーザに対して推奨例２０１を提示するための表示化（ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）システム２００を概念的に示している。コンピュータシステム１２０は、ユーザがどの衣服を着るべきかについての推奨例を発生する。これが表示化システム２００に供給され、該表示化システムがユーザに対して提示する。この推奨例２０１は、仮想マネキンであって、任意選択的にユーザの顔及び姿勢を有し、推奨された衣服を着たものの小さな組の表示画像の形とすることができる。これら衣服を表示化するための幾何学的情報は、固有の衣服型式インデックスを介してインデックスされたデータベースから得ることができる。
【００３８】
表示化は、他の装置のなかでもとりわけ、通常のコンピュータスクリーン上、寝室ＴＶのテレビジョンスクリーン上、手持ち衣装クローゼットに固定されたフラットパネル表示器上、又はユーザが自身を仮想マネキンと一緒に見ることができるように鏡に組み込まれたフラットパネル表示器上で実施することができる。他の例として、ユーザがとるべき衣類を要約するために、テキスト的又は音声的出力を使用することもできる。保管システム１００が充分に自動化されている場合は、推奨された衣類がユーザに対して自動的に取り出されるようにすることさえできる。
【００３９】
受け付けられた選択は、幾つかのものが当該システムの推奨とは相違して取り出されたとしても、タグの読み出しにより当該システムに自動的に帰還される。入力装置２０２が設けられ、衣類が当該手持ち衣装クローゼットから取り出された目的（着用、クリーニング、貸し出し、等々）をユーザが示すことができるようにする。同様に、当日に関するユーザの意図（休日、仕事日、スポーツ、等々）及びユーザの雰囲気を、該入力装置２０２を使用して示すこともできる。直感的なユーザインターフェースを提供するために、標準のアイコン及び規格道具が使用されるべきである。他の例として、パーソナルオーガナイザ又は電子カレンダとの結合を、入力装置２０２として使用することもできる。この帰還が、ユーザプロファイルを構築する当該システムの能力にとり役立つことに注意されたい。
【００４０】
図３は、本発明による１以上の衣類を推奨するための上記コンピュータシステム１２０の詳細な図を示している。該コンピュータシステム１２０は、中央処理装置３０１と、ユーザプロファイルユニット３０２と、推奨ユニット３０３と、保管維持ユニット３０４と、ネットワークユニット３０５とを有している。中央処理装置３０１は当該コンピュータシステム１２０を制御する。他のユニット３０２〜３０５は全体として又は部分的にコンピュータプログラム又はモジュールとして設けられ、その場合、これらユニットの機能は上記中央処理装置３０１に斯かるプログラムを実行させることにより実現される。
【００４１】
コンピュータシステム１２０は、下記のものを含む多数の目的のために使用することができる：
・保管システム１００全体における全ての衣類の状態を経過記録及び維持し、１衣類の状態は、“衣装庫内に保管”、“着用中”、“クリーニング中”、“誰かに貸し出し中”又は“削除”の何れかとする。この情報はメモリ１２１に記憶され、保管維持ユニット３０４により維持される。
・ネットワークユニット３０５を使用して特定の衣類の属性につき中央データベースに通知し、これにより、他の衣類との組合せにおける適合性についてアドバイスする。
・ユーザプロファイルユニット３０２を使用して、ユーザプロファイルを構築し、該プロファイルは推奨ユニット３０３により日常のアドバイス又は購入アドバイスの何れかとしての服装アドバイスの発生を補助する。更に、推奨ユニット３０３は下記のような入力を使用することができる：
【００４２】
◆色、スタイル及び材料の適合性に関する知識的基本＋規則的基本；
【００４３】
◆現在のファッション、現在の気象条件及び現在のユーザの意図（休日又は仕事日？明るい気分又は憂鬱？）に関する最新の情報；
【００４４】
◆特定の衣類がどのくらい長く着用されたか、及び衣類がクリーニングに出されるべきか否かに関する知識；
【００４５】
◆所与の前後状況における最近の週にわたる変化履歴。例えば、屋根裏部屋を塗装する場合は、同じＴシャツを１０日間着るのは問題にならないが、秘書が仕事に出掛ける場合、彼女はセータを繰り返し変えることを欲する；
【００４６】
◆現在のファッション、現在の割引についての情報、ユーザの好みに合う新モデル、及び高価な衣装の購入可能な代用品。
【００４７】
推奨ユニット３０３により発生される推奨例は上述した制限の幾つか又は全てを考慮に入れなければならない。これらの制限の幾つかは規則（ルール）の形をとり（提案又は断言）；他のものは適合性又は所与の組合せとユーザのプロファイルとの間の距離Ｄの計算を要する。ユーザプロファイルが、特定の（所与の）状況で好まれる多数の組合せからなる場合、上記Ｄの計算は、２つの組合せの間の距離を多数の対の組合せに関して計算することになる。これは、同一の種類の衣服の対の間の重み付け距離の計算となり、短い距離は高い公算を意味する。
【００４８】
上記推奨ユニット３０３は、重みパラメータ及び／又は公算関数を調整するために、遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークのような種々の技術を使用することができる。これらは、当該ユーザの暗黙的な帰還に基づいて、各々、適応化又は訓練される。斯様な暗黙的な帰還は、例えば、ユーザが推奨された衣類を即座に選択するというような事実である。推奨の受諾は、推奨による衣服が今日着用するために保管システム１００から削除されるというような事実から、推奨ユニット３０３により推論することができる。
【００４９】
受諾された推奨とは別に、下記のような、使用可能な他の帰還源が存在する：
・保管システム１００に一時に加えられた新たに購入された品目の組は、よく合うという高い確率を有している。この仮説は、明示的な対話により明示的に検証することさえできる。
・衣類工業又は他の外部供給源はテンプレート型ユーザプロファイル又は定型を発行することができ、推奨ユニット３０３は個々のユーザが斯かるテンプレートの１つに属するかを検証することができる。もしそうなら、同一の定型に属する全てのユーザから得られた帰還の（大きな）主力に基づいて一層正確な予測が可能となる。
・推奨ユニット３０３は、選択の集合を発生することにより特定のパラメータ（例えば、色）に対するユーザの感度を系統的に尋問することができ、その場合、１つの上記のような集合の要素は該パラメータのみに関して相違するようにする。ユーザの選択の再現性が高い場合、該ユーザの上記パラメータに対する感度も、多分、高いことになる。
・試行回数、及び成功裏の選択がなされる前の不成功の試行の間の変動性も、当該ユーザに関する情報を与える。
【００５０】
推奨ユニット３０３の機能を解説するために、推奨例を発生するために規則に基づくシステムをどの様に使用することができるかについての例を示す。ニューラルネットワーク及び同様のシステムを容易に代用することができ、これらも同様の一般的原理を用いて動作する。
【００５１】
本例においては、推奨ユニット３０３は規則の集合に対するアクセスを有する。斯様な規則は、“屋外温度が摂氏Ｔ度より高い場合は、ウール製衣類は着るな”、“ブルージーンズはフラノのシャツと良く合う”又は“衣服Ｙ１、Ｙ２及びＹ３は衣服Ｘと良く合う”のようなものであり得る。斯様な規則の初期の集合が、推奨ユニット３０３に記憶される。各規則には重みが割り当てられる。日、特定の活動、気象条件又は季節のような所与の状況には、これらの規則の部分集合が当てはまる。この部分集合からの１以上の規則を用いて、推奨例の集合が発生される。
【００５２】
推奨ユニット３０３は、保管システム１００の表現をメモリ１２１から読み取って、利用可能な衣類のリストを得る。次いで、該ユニットは上記部分集合からの規則を適用して、これら規則に合致する衣服を削除する。もし、屋外温度が閾値Ｔより高いと測定されたら、上述したウールの衣類に対する規則が当てはまり、ウールの衣類が上記リストから削除される。他の当てはまる規則も同様に適用し、これが、現状況に適した利用可能な衣類のリストに繋がる。
【００５３】
次いで、これらの衣服は、例えば適合する色の衣服を組み合わせ、各組に関して少なくともズボンとシャツとの対を選択することにより、整合する組へと組み合わせる。衣服を組み合わせる際に、推奨ユニット３０３は、ブルージーンズをフラノのシャツと組み合わせる場合の規則のような、組合せについての制限を与えるような規則を適用することができる。次いで、適合する組が表示化システム２００に供給され、該表示化システムがユニットに上記組を提示する。
【００５４】
次いで、ユーザは１つの推奨された組み合わせを選択する。これは、例えば、該ユーザが幾つかの衣服を取り出した際に、これらの衣服の識別子を上記の推奨された組み合わせの衣服の識別子と比較することにより検出することができる。また、ユーザは、例えば入力装置２０２上の釦を押すことにより、組合せの選択の明示的な帰還を使用することもできる。明示的な帰還を使用し、自己の好みに合う組合せを繰り返し選択することにより、該ユーザは当該システムを訓練することもできる。
【００５５】
推奨された組合せが検出されたら、この組合せに繋がった規則の重みが一定の量だけ増加され、他のものは他の一定の量だけ減少される。このようにして、重みは時間と共に変化する。或る期間後、これらの重みは当該ユーザの衣類及び組合せに対する好みを表すようになる。或る規則の重みが或る下限閾値より低下した場合、該規則は規則の集合から削除することができる。或る規則の重みが或る上限閾値より上昇した場合、それらは１以上の新たな一層強力な規則を発生するための入力として使用することができる。
【００５６】
例えば、“屋外温度が摂氏Ｔ度を超えたら、ウールの衣類は着るな”なる規則の重みがしばしば増加された場合、推奨ユニット３０３は、もし当該ユーザがウールのセータ及びソックスを持っているなら、“屋外温度が摂氏Ｔ度を超えたら、ウールのセータは着るな”及び“屋外温度が摂氏Ｔ度を超えたら、ウールのソックスをはくな”を推論することができる。
【００５７】
これらの新たな規則は、“衣服”は“セータ”又は“ソックス”のような品目と置換することができるというメタ規則を用いて推論することができる。これらのメタ規則は、衣類に関する存在論から生じる。存在論は、衣類の型式及び属性に関する一群の形式的な定義であり、形式的な理由付け及び例えばＬＩＳＰプログラムを用いた自動化された導出を可能にする。
【００５８】
最初は、新たな記録は、これらが置換する又は補足する元の規則と同じ重みを得る。該新規則の重みは、元の規則の重みと同様に、時間と共に変化し得る。
【００５９】
時間、メモリ又は処理の制限により、推奨ユニット３０３により使用される規則の合計数は制限するのが望ましい。これは、例えば適切な下限閾値を選択する等の種々の方法により実行することができる。また、推奨ユニット３０３は、特化された副ユニット又はエージェントを有することができ、これら副ユニット又はエージェントは、各々、上述したように、自身の重みを持つ自身の固有の規則の集合を維持するようにする。
【００６０】
例えば、或る副ユニットは、どの気象条件下でどの衣服を着るかについての規則を有し、他のものはユーザの過去の振る舞いに基づいた規則を有し、更に他のものは衣類及び仕事についての規則を有することができる。各副ユニットは、自身の規則の集合に基づいて推奨される衣服の集合を発生し、これらの推奨例は、好ましくは全ての推奨される衣服の集合の共通部分をとることにより、全体の推奨例の集合に合成される。全体の推奨例の集合は、次いで、表示化システム２００によりユーザに提示される。
【００６１】
この副ユニットのシステムは、当該システムを一層構造化されると共に良好に編成されたものにし、これら副ユニットが並列に動作するなら、推奨例を得るための総処理時間は１集合の規則の場合におけるよりも充分に短くなる。
【００６２】
推奨ユニット３０３は、副ユニットを有するか否かに拘わらず、ユーザの好みを推定するために大量のアルゴリズム及び技法を使用することができる。１つの単純ではあるが効果的な方法は次の通りである。ここで、保管システム１００にはｎ個の品目があると仮定する。これは、３つの衣類についてｎ＊（ｎ−１）＊（ｎ−２）即ち約ｎ３の可能性のある組合せを与える。これら３つ組（ｔｈｒｅｅ−ｔｕｐｌｅ）の各々は、固有の確率Ｐ（ｎ１，ｎ２，ｎ３）を有している。これら３つ組の多くは決して発生しない、即ち、誰も３足のソックスを同時にはくことは決してない、ことに注意されたい。ｎ＝１００なら、Ｐのドメインは百万の要素を含む。より小さな又はより大きな組の衣類も組み合わせることができるが、３なる数が選択された。何故なら、百万の要素ならテーブルを効率的に用いて実施化することができ、それでいて、大量の情報を記憶することが可能であるからである。
【００６３】
ドメインＰ内の全ての要素に、先ず、零の確率が割り当てられる。最初の推奨例はランダムに選択することができるか、又は推奨ユニット３０３内で提供される定型又はデフォルト値に基づくものとすることができる。ユーザからの帰還を用いて、Ｐの値は、選択された揃いの部分集合である各組に対して増加される。例えば、ユーザがズボンＡ、シャツＢ、ソックスＣ及びセータＤの揃いを選択したとすると、Ｐ値Ｐ（Ａ，Ｂ，Ｃ）、Ｐ（Ａ，Ｃ，Ｄ）、Ｐ（Ｂ，Ｃ，Ｄ）及びＰ（Ａ，Ｂ，Ｄ）は全て増加される。
【００６４】
これらのＰ値は次のような観察を示す：
・当該ユーザによれば、ズボンＡに関係なく、シャツＢ、ソックスＣ及びセータＤは良く合う；
・当該ユーザによれば、シャツＢに関係なく、ズボンＡ、ソックスＣ及びセータＤは良く合う；
・当該ユーザによれば、ソックスＣに関係なく、ズボンＡ、シャツＢ及びセータＤは良く合う；
・当該ユーザによれば、セータＤに関係なく、ズボンＡ、シャツＢ及びソックスＣは良く合う。
【００６５】
これは単純化したものであることに注意されたい。即ち、或るズボン、或るシャツ及び或るソックスの間の不調和はセータの或る選択により解消されるという仮説的場合も考慮されたい。この条件は、この特定のシステムによっては、３つの組に基づいているので、容易に表すことはできない。これは想像するのが困難であるが、他の領域では特別な現象ではない。例えば、音符Ｂ、Ｃ及びＣ＃の同時的音は非常に不調和的であるが、Ｅ及びＧを加えると、完全に許容可能な和音になる。しかしながら、この単純化についての値打ちは小さい、というのは、衣類の揃いのドメインでのこれらの仮想的場合は非常にまれであると思われるからである。一方、利点は大きい。何故なら、３つ組に関するＰ値は容易に記憶することができるが、ｎ＞３の場合の全てのｎ組を記憶することは大量の資源を必要とし、ｎの大きな値に関しては不可能であるからである。このシステムを用いると、Ｐは、早晩、衣服ｊ及びｋが選択された場合に衣服ｉが好まれることを示す条件的確率Ｐ（Ｉ，ｊ，ｋ）に関して当該ユーザのプロファイルを表すようになる。
【００６６】
次いで、推奨例は下記のように発生される。衣類の型式が或る順番で調べられ、各型式について、関連する関数Ｐが調査される。Ｐ（Ｉ，ｊ，ｋ）が零よりも大きなエントリ（Ｉ，ｊ，ｋ）は、推奨例に対する好適な候補を示す。如何なる好ましいｎ組（ｎ＞３）においても、３品目の各部分集合も好ましいと仮定する。この仮定を逆にすると、全ての３つ組に好みの値を与えることができれば、好ましいｎ組を選択することができる。これらのｎ組は、次いで、ユーザに対して推奨例として提示することができる。
【００６７】
コンピュータシステム１２０の機能の一部は、ユーザの選択の経過記録と共に実施しなければならない。これは、ユーザプロファイルの構築、及び７及び８のような時間に依存する基準の評価の両方に役立つ。更に、時間依存性の機能は、ユーザに対して新しいニュース及び季節の割引を通知することも含む。ここで、ユーザプロファイルへの連結は、ユーザを、過度に多量な不所望な宣伝資料を受け取ることから守ることができる。
【００６８】
ユーザの衣類の好みのプロファイルに関する知識は、当該システムに累積されるにつれて、メモリ１２１に記憶することができるが、スマートカードの形で記憶することもできる。この目的のため、コンピュータシステム１２０はスマートカード読取／書込ユニット３０６を有することができ、該ユニットは、スマートカード挿入点３１１を備えるスマートカード受入ユニット３１０に結合されている。衣類の好みのプロファイル以外に、このスマートカードは、ローカルメモリ３２１に記憶されるような当該ユーザの現在の保管システム１００に関する情報も含むことができる。スマートカード３２０は、例えば当該情報へのアクセスを信頼される装置に限定することによりローカルメモリ３２１上の情報を維持するためのプロセッサユニット３２２も有している。顧客に対するサービスとして、ファッションショップは、当該ショップの手持ち衣装在庫のデータベースを備える上述したのと同様の種類のドレスアドバイスシステムに結合された、スマートカード読取器を設置することができる。顧客が自身のスマートカード３２０を当該システムに挿入すると、当該顧客の現在のコレクションとの整合性の要件及び該顧客の好みのプロファイルの両方を考慮に入れた個別化された購入アドバイスが発生される。
【００６９】
スマートカード３２０に記憶された情報を使用し、多分、当該ショップに記憶された該ユーザに関する情報との組合せで、該ショップは自身のコレクションのうちのどの品目にユーザが興味があるかを決定することができると共に、これら品目を、多分割引で該ユーザに販売提供することができる。この目的のため、該ショップは、自身の在庫を伴うリストをユーザの衣類の好みのプロファイルと比較すると共に、規則に基づくシステム、専門家システム、ニューラルネットワーク又は同様のシステムを適用して、該ユーザにとり興味のありそうな品目の集合を得る。一例として、規則に基づくシステムにおいては、下記の規則を、推奨例を得るために使用することができる：
・ユーザのサイズで利用可能でない品目はリストから削除する。
・ユーザが男性であれば、女性の衣服はリストから除外し、又はその逆を行う。
・ユーザがフォーマルウエアを有していないなら、ネクタイはリスト上で下位に移動する。
・ユーザの衣服の属性“色”の値を決定し、これらの値に合う品目、又は補足するような値を持つ品目をリスト上で上位に移動する。
・他の顧客が品目Ｘ及び品目Ｙを購入し、ユーザが品目Ｘを所有していたら、品目Ｙをリスト上で上位に移動する。
【００７０】
上述したもののような規則を使用し、又は他のシステムを使用して、ショップはユーザにとり興味のありそうな品目を伴うリストを得、これらを該ユーザに提示することができる。この提示は、テキスト的な又はグラフィックなリストの形とすることもできるが、図２を参照して説明した仮想マネキンを使用することもできる。該リストは、ショップのアシスタントにより、これら品目を取り出すのに使用され、これによりユーザが直ぐに試着することができるようにすることもできる。
【００７１】
ユーザが或る品目を購入するために選択すると、これは該ユーザの好みのプロファイルを強化するか又は更新する。この情報は、複数のユーザプロフィルを保持するデータベースに供給することもでき、これにより、購入された該品目の結果として該プロファイルを全て更新することができる。これは、当該商店が、その顧客からどの品目がどの状況で好まれるかを学ぶのを可能にする。
【００７２】
この技術は、ユーザが自身のスマートカード３２０を店に設置されたスマートカード読取器に提示し、該商店のコンピュータシステムが興味のある品目を決定すると共に提示するような物理的商店、及び電子ショッピングシステム１６０の両方に使用することができる。ユーザは自身のプロファイルを電子ショッピングシステム１６０にアップロードすることができ、このシステムは該プロファイルを物理的商店と同様の方法で使用する。また、ユーザは自身のプロファイルをローカルなスマートカード読取器に供給し、該読取器は関係のある情報のみを抽出し、該情報を処理し、電子ショッピングシステム１６０に供給する。このようにして、電子ショッピングシステム１６０は必要以上の情報にはアクセスせず、これはユーザのプライバシを保護する。
【００７３】
物理的又は電子ショップは、在庫リスト又は該リストの適当な部分を、例えばｅメイルにより、又はダウンロード用にウェブサイトに提供することによりコンピュータ１２０に提供することもできる。この場合、推奨ユニット３０３は、該在庫リスト上の品目に関する推奨例を発生し、これら推奨例を表示化システム２００に供給し、該システムがユーザに対して該推奨例を提示する。また、推奨システム３０３は上記推奨例をスマートカード読取／書込ユニット３０６にも供給することができ、これにより、該推奨例はスマートカード３２０上に記憶される。この場合、上記推奨例は当該ユーザが買い物に出掛けた際に利用可能である。これは、ユーザが暇なときに在庫リストから選択し、該選択を自身が既に持っている衣類と比較するのを可能にし、該リストを提供する商店に対して一層の注目及び可能性のある販売を生じさせる。
【００７４】
図４は、コンピュータシステム１４０、１５０、１６０、１７０を伴うインターネットの如きネットワーク１３０に結合された、１以上の衣類を推奨するシステム１２０の配置を概念的に示している。コンピュータシステム１４０は中央データベース１４１を備える中央サーバであり、該データベースは何らかの支店組織又は独立団体により維持される。該データベース１４１に維持される情報の一部は対象であり、衣服のデザインスタジオから自動的に取り出すことができる（サイズ、使用される織物材料）。他のものは、主要な色のように、幾らかの努力で取り出すことができる。単色の衣服に関しては、色は標準のカラー座標系で難なく表現することができる。しかしながら、多色デザインの場合は、“主要な色（又は複数の色）”の概念が存在すべきで、多分、デザインの何らかの特徴さえ符号化されるべきである（“幾何学的”、“派手”、“抽象的”、“花”、“局所的”、“繰り返し”、“ロゴ”、…）。属性の第３のカテゴリは、符号化するのに間違いなく人の専門知識を必要とする（“贅沢な”、“バロックの”、“目立つ”、“ファッショナブル”、“セクシ”、…）。このカテゴリは二進又は条件的関係（“…合う、“異なる色のベルトと一緒に組み合わせない限り背の高い女性により着用されるべきでない”）を含んでいても良い。
【００７５】
データベース１４１へのアクセスは、ユーザのシステム１２０、ファッションショップに設置されるような公のドレスアシスタントシステム１５０、電子ショッピングシステム１６０、ファッション工業及び販売組織、並びに関連する記者等の認証された当事者に限定することができる。期待されるユーザを惹き付けるために、コンピュータシステム１４０は公衆的にアクセス可能なウェブサイトを有することもできる。宣伝者システム１７０もデータベース１４１に対するアクセスを有することができる。宣伝者システム１７０は、ユーザの衣類の好みを入力として使用して、該ユーザを目標とする宣伝を発生し又は得ることができる。該衣類の好みは、ユーザの観察された買い物行動のような他の入力と組合せ、これにより該ユーザがどの衣類に興味があるかを決定することもできる。ユーザに対して送付された後、該目標とされた宣伝は該ユーザに対し表示化システム２００上で、通常のテキスト、オーディオ、グラフィック及び／又は動画メッセージとして提示することができる。しかしながら、当該宣伝が衣類に関する場合、該宣伝は宣伝される衣類に関する識別子を含むことができる。この識別子は、ユーザの所有になる衣類についての情報が得られるのと同様にして、データベースにおける当該宣伝された衣類についての情報を得るために使用することができる。この場合、表示化システム２００は、該宣伝された衣類を着た仮想マネキンを、図２を参照して説明したように、当該ユーザにより既に所有されている他の品目の幾つかと組み合わせて提示することができる。
【００７６】
目標の宣伝がユーザに提示されると、このユーザは該宣伝が、それらを購入するのに充分に興味があると非常に思うかもしれない。入力装置２０２は、この目的のために、“購入”釦を設けることができ、該釦は選択されると、コンピュータシステム２００に上記の宣伝された製品の注文を発生させると共に、該注文を電子ショッピングシステム１６０に送信させる。この場合、該システム１６０は上記注文を処理して、注文された製品が当該ユーザに対して配送されるように手配する。一例として、本出願と同一の出願人による米国特許出願０９／４９８２６１号（出願人整理番号：ＰＨＵＳ００００３６）に記載された方法を使用することができる。この出願には、コンテンツ関係材料を購入する方法が記載され、この方法においては、コンテンツ材料を受信する装置上に“購入”釦が設けられている。この材料がユーザに対して表示されるか又は他の方法で表示かされると、該ユーザは上記“釦”を押下して該材料が自身にとり興味があることを示し、これが購入要求を発生させる。顧客識別番号又はクレジットカード番号等の情報を含むことが可能な上記購入要求は、電子ショッピングシステムに通知され、該システムにおいて処理される。この場合、表示化されるコンテンツ材料は衣類であり、もし、ユーザが該衣類を好む場合は、該ユーザは“購入”釦を押して購入することができる。
【００７７】
推奨システム１２０は、種々のモードで動作することができる。理想的な状況では、保管システム１００の扉を開けると、システム１２０は、現在の利用可能なコレクションから、該システムがユーザの好みについて理解したもの並びに他の条件及び制限を考慮に入れて取り出された少量の組合せを自動的に提示する。ユーザが該推奨例の１つに同意すると、該ユーザは推奨された衣類を保管システム１００から取り出す。これは、当該システム１２０により自動的に検出されるので、それ以上の対話は必要でない。即ち、該システムは上記の推奨された衣類が今日着用されると仮定する。これは、副次的効果として、ユーザに気付かれないで、内部的に記憶された好みのプロファイルを強化し又は更新する。
【００７８】
もっと関連する筋書きは、ユーザが提案された組合せからはずれた場合、又はユーザが当該システムに特別な状況（“これら衣類をクリーニングするために取り出す”、“今日は休日です”、“今日は非常に精力的だ”）の発生を入力した場合を含む。提案された組合せからずれた場合、対話が後続し、該対話ではシステム１２０は更なる情報を質問する。
【００７９】
経験のある及び／又は進んだユーザに対しては、対話は、
・衣類を、標準のタグが付いていない（例えば、仕立て品、古い又は自作の衣類）コレクションに入れる；
・ユーザの好みのプロファイルにおけるパラメータに関して直接質問し、及び、多分、これらのパラメータを編集さえする；
・オプションとして、規則又はスクリプトを入力することさえできる（例えば、“月曜日には、雨の場合を除き、赤を着たい”）、
ために利用可能である。
【００８０】
この対話は、入力装置２０２と表示化システム２００とを用いて実行することができる。他の例として、音声入力／出力を使用することもできる。システム１２０はパーソナルコンピュータにも結合することができ、これにより、上記データベース、パラメータ等に対する直接アクセスを可能にすることもでき、これは進んだ入力又は直接操作を可能にする。
【００８１】
システム１２０は、例えば最後のクリーニングからどの程度頻繁に着用されたかに基づいて或る衣類はクリーニングに出すように忠告する等の種々の任意的なヒントを与えることができる。もっと頻繁な他のヒントは、通常の運用中に発生する事象の結果として与えられ、そこでは、当該システムは或る環境的変化（ファッショナブルな色は変わってしまい、古くなっている）に関して通知することができる。斯様なヒントは、例えばユーザが関連する衣類（又は複数の衣類）を保管システム１００から取り出す際にオーディオメッセージとして提供することができる。
【００８２】
当該システム１２０がアクセスされる１日の時間、及び／又は当該システムが推論することができる限りにおいて着付けに関するユーザの状態に応じて、該システムは、通常の筋書きが当てはまるか、又はユーザが購入アドバイスを受けたいと欲しているかを推定することができる。購入アドバイスに関しては、ユーザは常に対話に入り、どの型式の物品が購入されるべきか、意図する価格はどの程度か、又は新たな衣類が他のどの衣類とよく合わなければならないか、のような質問に回答しなければならない。
【００８３】
規則的に、又はユーザの要求により、又はショップ若しくは販売組織の宣伝の主導の結果として、システム１２０はユーザに対して該ユーザの保管システム１００のために新たな品目又は複数の品目を購入することを提案することができる。ユーザの好みのプロファイルの精度が高い場合、該アドバイスは１つの特定の物品まで狭めることができ、仮想マネキン２０１は、該物品の当該ユーザが既に所有している他の品の幾つかとの組合せにおける効果を示すことができる。上記精度が（未だ）余り高くない場合は、上記アドバイスは、例えば“もう、新しい厚いセータを購入する必要があるでしょう：貴方は２つしか持っていないのに、薄いものは充分に持っています。冬用セータは現在Ｘで割引中です”のような、もっと広い条件に限られるべきである。
【００８４】
先に説明したように、スマートカード３２０は、顧客の現在のコレクション及び該顧客の好みのプロファイルに関する両方の情報をメモリ３２１内に持っている。専門のショップは、異なる市場地位におけるショップと連合を形成することができる。例えば、衣装ショップは靴ショップと組となり、ユーザが衣装を購入しようと計画している場合、該ユーザは合った靴について知らされる（仮想マネキンにより）。ドレスアドバイスの公共版の探求は、特定のファッション売り手の集まりと提携していなくても、自身の権利において儲かる。
【００８５】
前記タグ、中央データベース１４１及びスマートカード３２０のデータフォーマットに基づいて、全てが相互作用可能な当該システムに連携するような幾つかの製品が存在し得る。タグ１０６〜１１０、センサ１１１、コンピュータシステム１２０、記憶システム１２１、アプリケーションソフトウェア及びインターネットサービスは、全て、異なる売り手により製造され且つ開発することができる。また、複数の売り手が同一の製品領域内で活動することもできる。従って、これらの規格を確立することが、当該システムを導入する場合の第１歩であろう。また、最初は、上記データベース内に生じないような大量の既存の衣服が存在するであろう。従って、エンドユーザにとりユーザフレンドリなプログラミングプロトコルと共に、現場でプログラム可能なタグが、このシステムが成功することにとり重要である。現場でプログラム可能なタグの代わりとして、各々が固有であるが、相違するようなコードを発生するタグもあり得る。１つの斯様なコードを、ユーザのデータベースのローカル版に維持された識別可能な衣服型式を実際に参照するようなコードに変換することは、全てソフトウェアの問題である。これらの初期の工業的に定義されていない衣服型式における記述は、充分に発達した版よりもあまり明確でないかもしれないが、それでも、この初期のブートストラップ段階の間に当該システムの少なくとも部分的な機能を可能にするような、標準化された包括的な衣服型式分類法が存在し得る。この衣服分類法は、エンドユーザが自身の保管システム１００におけるタグインデックスをプログラムするのを可能にするのに充分なほど簡単でなければならない。
【００８６】
個人は、毎日の衣服選択の重荷があるので、自身のローカルなシステムに対しては支払いをするであろう。また、個人は、正確且つ関連する購入アドバイスを得、ファッション等における現在のトレンドで更新されることが保証されるので、集中化データベース１４１へのアクセスを得るためのインターネットサービスへの加入に対してもさえも支払うであろう。同様に、ファッション工業及び販売組織は、限られた宣伝予算をよりよく利用するために、当該システムに対しての支払いに貢献するであろう。該システムは、目標の顧客への一層直接的なアクセスに加えて、顧客の好み及び意見への裏口を有する可能性を可能にする。これは、エンドユーザに対するコストを低く保つことになる。
【００８７】
しかしながら、スタートアップ段階（市場には工業的にタグ付けされた衣服は僅かしかない）では、エンドユーザに対する利益は小さいであろう。しかしながら、確かに、汎用の衣服型式分類法を好都合にも形成することができ、全ての衣服に手でタグ付けするのは常に重荷である。また、僅かに売れた複製では、装置（センサ、コンピュータ＋鏡／スクリーンの組合せ）は効果となるであろう。従って、上記ブートストラップ段階を克服するための追加の筋書きが存在すべきである。幾つかの可能性のある筋書きは：
【００８８】
タグに二次的な目的を付与する。これらタグは、工場とショップとの間の自動化経路決め及びロジスティックでも作用する。タグ付けされた衣服はタグ付けされていない衣服よりも高くはなく、顧客は自身が購入する品がタグ付けされていることすら気付かないであろう。数年後には、全ての衣服の大きなパーセントがタグ付けされ、その時には、エンドユーザ用システムの製品及び販売も、ユーザの即座の利益を伴って急増することができるであろう。
【００８９】
保険会社はタグを衣服に付けるためのみならず、家庭内の全ての移動可能な必需物品にも分配する。また、保険会社は分類ソフトウェアを分配するのも補助する。上記物品の大きな割合にタグが付され、適切に分類されると、結果として保険料金が減額される。この筋書きが動くようにするには、タグデータフォーマットの標準化及びタグの機械的特性がもっと絡むことになる。
【００９０】
付加的なサービスとして、クリーニング屋が衣服にタグを付けると共に、適切な分類の面倒をみることもできる。タグはクリーニングに関係する情報を示すことができるので、クリーニング運用者にとり労力の節約になり得る。クリーニング屋は、タグが存在することから利益を得るので、エンドユーザにとりただのサービスになり得、ここでも、タグを付された衣服の長期間にわたる増加を保証することになる。
【００９１】
全てソフトウェアの解決策は、エンドユーザに対する初期投資の閾値を低下させ、それでいて、当該システムの、特に購入アドバイス及び新たな組合せの促し等の機能を模すことができる。本、ＣＤ又はワインのコレクションのデータベースのセットアップと較べれば、エンドユーザの努力を必要とする。中央データベース１４１へのアクセスは、この努力を容易化すると共に利益（最近のファッション関係のトレンドの場合の個別化されたアドバイス等）を増加させる。また、このシステムはファッション工業により購入時の割引の形で後援されることができる。確かに、工業的にタグ付けされた衣服より正確さは劣るが、エンドユーザの好み及び着付けの癖に対する裏口からのアクセスを既に提供する。付加的なボーナスは、中古品及び衣服レンタルネットワークへの加入であり得る。
【００９２】
元来のシステムの更なる拡張は：
・日常の雰囲気及び住民の好みに合致した家庭及び仕事環境での対話技術。確かに、光彫像（例えば、変異可能な液晶フィルタに基づく）が考えられ、そこでは、主要な色が当日の選択された衣服の組合せにおける色又はテクスチャと整合（対比）する。
・ビデオフォン：低帯域ビデオフォンは、それでも、通信相手のまあまあの実際的な印象を伝達することができる。顔のアニメーションにおける進行中の作業は、話者の顔を合成することを目指している。“反対側の”コンピュータシステムが、当人が何を着ているかを知っていれば、この情報をコンパクトな形で伝送し、現在の衣服を合成することができる。
・人の着付けに関する変化する好みは、人の雰囲気の他の面にも関係している。この知識は、将来の家庭用途において、例えば照明、温度、音量及び他のパラメータを押し付けがましくない方法で調整するために使用することができるであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明による１以上の衣類を推奨するシステムを有するような装置を概念的に示している。
【図２】図２は、ユーザに対して推奨例を示す表示化システムを概念的に示している。
【図３】図３は、本発明により１以上の衣類を推奨するシステムの詳細な図を示す。
【図４】図４は、コンピュータシステムを伴うネットワークに結合された、１以上の衣類を推奨するシステムの配置を概念的に示している。
【国際公開パンフレット】
2004507822.tif 000004
2004507822.tif 000005
2004507822.tif 000006
2004507822.tif 000007
2004507822.tif 000008
2004507822.tif 000009
2004507822.tif 000010
2004507822.tif 000011
2004507822.tif 000012
2004507822.tif 000013
2004507822.tif 000014
2004507822.tif 000015
2004507822.tif 000016
2004507822.tif 000017
2004507822.tif 000018
2004507822.tif 000019
2004507822.tif 000020
2004507822.tif 000021
2004507822.tif 000022
2004507822.tif 000023
2004507822.tif 000024
2004507822.tif 000025
2004507822.tif 000026
2004507822.tif 000027
2004507822.tif 000028
2004507822.tif 000029
2004507822.tif 000030
2004507822.tif 000031
2004507822.tif 000032