(57)【要約】【課題】管理者の負担を軽減しつつ、ファッションアイテムの特徴に即したキーワードの付与が可能なファッションアイテム分析装置等を提供する。【解決手段】ファッションアイテム分析装置１は、アイテム２０の特徴を示すスペックデータ２７を有するアイテムデータ２１と、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータ２９等を記憶部１２に記憶する。ファッションアイテム分析装置１の制御部１１は、アイテム２０のスペックデータ２７を取得し、ルールデータ２９で定められた、スペックデータ２７が示す特徴に対応する得点に基づいて、アイテム２０についてキーワード候補の評価値を算出する。そして、キーワード候補の評価値を基に、アイテム２０に付与するキーワードを決定する。【選択図】図２
2013200801.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段と、
ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出手段と、
前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定手段と、
を具備することを特徴とするファッションアイテム分析装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記ファッションアイテムの特徴の種別ごとにルールデータを記憶し、
前記評価値算出手段は、前記ファッションアイテムの特徴の種別ごとに、前記キーワード候補の評価値を算出し、
前記キーワード決定手段は、前記種別ごとに算出した前記キーワード候補の評価値を用いて、前記ファッションアイテムのキーワードを決定することを特徴とする請求項１記載のファッションアイテム分析装置。
【請求項３】
前記キーワード決定手段は、前記種別ごとに予め定める重み付け係数を用いて、前記種別ごとに算出した前記キーワード候補の評価値の重み付け和を算出し、前記ファッションアイテムのキーワードの決定に用いることを特徴とする請求項２記載のファッションアイテム分析装置。
【請求項４】
前記ファッションアイテムの特徴は素材名とその含有率を含み、
前記評価値算出手段は、前記キーワード候補の評価値を算出する際、
前記ルールデータで定められた前記素材名に対応する得点に、前記含有率を掛けた値に基づいて、キーワード候補の評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のファッションアイテム分析装置。
【請求項５】
前記スペックデータは商品説明を含み、
前記評価値算出手段は、前記商品説明から抽出した前記ファッションアイテムの特徴を用いて、キーワード候補の評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のファッションアイテム分析装置。
【請求項６】
ファッションアイテム分析装置が、
ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段を有し、
ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定ステップと、
を実行することを特徴とするファッションアイテム分析方法。
【請求項７】
コンピュータを、
ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段と、
ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出手段と、
前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定手段と、
を具備するファッションアイテム分析装置として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段と、
ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出手段と、
前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定手段と、
を具備するファッションアイテム分析装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ファッションアイテムに付与するキーワードを決定するためのファッションアイテム分析装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
普段ファッションコーディネートをする際に、数多くのファッションアイテムから最適な組み合わせを選択することは非常に面倒である。そのため、ファッションアイテムの選択を支援し、容易にファッションアイテムの選択を行う環境が要望されている。例えば、特許文献１には、利用者自身の情報を取得し、利用者の分析を行うことによってファッション嗜好を抽出し、これに基づきファッションアイテムを推薦するシステムが記載されている。
【０００３】
このようにファッションアイテムを選択するシチュエーションの一つとして、近年インターネットを通じてオンラインショッピングによって商品を購入する機会が増えている。
【０００４】
オンラインショッピングなどで、利用者がファッションアイテムを購入する際には、例えば、自身の嗜好や目的に合わせて「カジュアル」や「エレガント」などのキーワードを入力して、ファッションアイテムを検索することがある。
このような場合において、検索対象のファッションアイテムには各種のキーワードが付与されており、この中から、利用者が入力したキーワードが付与されているファッションアイテムが抽出され、検索結果として表示される。これにより、ユーザの希望にあったファッションアイテムが表示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１５５６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、このようなキーワードは管理者がファッションアイテムの種々の特徴を考慮して入力している場合が多い。ファッションアイテムの質感や季節感などのキーワードは曖昧であることも多く、入力する者によっては異なるキーワードとなることもあり、客観的ではない。従って、ファッションアイテムの検索結果が利用者が求める商品と一致しない恐れもあった。
【０００７】
また、キーワードの入力に手間がかかり、管理者の負担にもなるという問題もあった。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、管理者の負担を軽減しつつ、ファッションアイテムの特徴に即したキーワードの付与が可能なファッションアイテム分析装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述した目的を達成するための第１の発明は、ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段と、ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出手段と、前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定手段と、を具備することを特徴とするファッションアイテム分析装置である。
【００１０】
ここで、ファッションアイテムの特徴とは、例えば「ワンピース」などファッションアイテムのカテゴリを示すもの、「綿」など素材を示すもの、「ノースリーブ」などディテールを示すもの、あるいは「ボリューム」などシルエットを示すもの等がある。
本発明のファッションアイテム分析装置によれば、このようなファッションアイテムの特徴に基づく演算結果により、自動的にファッションアイテムに付与するキーワードを決定できるので、付与するキーワードが客観的な基準により選択されたものになる。従って、よりファッションアイテムに即した客観的なキーワードの付与が可能になる。また、キーワードの入力に係る管理者の負担も軽減できる。
【００１１】
前記記憶手段は、前記ファッションアイテムの特徴の種別ごとにルールデータを記憶し、前記評価値算出手段は、前記ファッションアイテムの特徴の種別ごとに、前記キーワード候補の評価値を算出し、前記キーワード決定手段は、前記種別ごとに算出した前記キーワード候補の評価値を用いて、前記ファッションアイテムのキーワードを決定することが望ましい。
【００１２】
ここで、ファッションアイテムの特徴の種別とは、例えばファッションアイテムのカテゴリ、素材、ディテールなどである。
このようなファッションアイテムの特徴の種別ごとに算出したキーワード候補の評価値を総合し、キーワードの決定を行うことで、ファッションアイテムに付与されるキーワードが、そのファッションアイテムにより適合したものとなる。
【００１３】
また、前記キーワード決定手段は、前記種別ごとに予め定める重み付け係数を用いて、前記種別ごとに算出した前記キーワード候補の評価値の重み付け和を算出し、前記ファッションアイテムのキーワードの決定に用いることが望ましい。
【００１４】
このようにして、キーワードの決定に、ファッションアイテムの特徴の種別の重要性を反映させることができる。例えば季節についてのキーワードの決定には、ファッションアイテムの素材がより重要である、などといったある種の特徴の重要性を反映させることができる。これにより、ファッションアイテムに付与されるキーワードが、そのファッションアイテムにさらに適合したものとなる。
【００１５】
前記ファッションアイテムの特徴は素材名とその含有率を含み、前記評価値算出手段は、前記キーワード候補の評価値を算出する際、前記ルールデータで定められた前記素材名に対応する得点に、前記含有率を掛けた値に基づいて、キーワード候補の評価値を算出することが望ましい。
【００１６】
このようにして、キーワードの決定に、ファッションアイテムで用いられる素材名を反映させる際には、その含有率も反映させることができる。これにより、ファッションアイテムに付与されるキーワードが、そのファッションアイテムにさらに適合したものとなる。
【００１７】
前記スペックデータは商品説明を含み、前記評価値算出手段は、前記商品説明から抽出した前記ファッションアイテムの特徴を用いて、キーワード候補の評価値を算出することが望ましい。
【００１８】
これにより、商品を紹介するための文章などから、ファッションアイテムの特徴を抽出し、これをキーワードの決定に用いることができるようになる。
【００１９】
第２の発明は、ファッションアイテム分析装置が、ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段を有し、ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定ステップと、を実行することを特徴とするファッションアイテム分析方法である。
【００２０】
第３の発明は、コンピュータを、コンピュータを、ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段と、ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出手段と、前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定手段と、を具備するファッションアイテム分析装置として機能させるためのプログラムである。
【００２１】
第４の発明は、コンピュータを、ファッションアイテムの特徴を示すスペックデータと、キーワード候補についてファッションアイテムの特徴に対応する得点を定めるルールデータを記憶する記憶手段と、ファッションアイテムのスペックデータを取得し、前記ルールデータで定められた、前記スペックデータが示す特徴に対応する得点に基づいて、前記ファッションアイテムについてキーワード候補の評価値を算出する評価値算出手段と、前記キーワード候補の評価値を基に、前記ファッションアイテムのキーワードを決定するキーワード決定手段と、を具備するファッションアイテム分析装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、管理者の負担を軽減しつつ、ファッションアイテムの特徴に即したキーワードの付与が可能なファッションアイテム分析装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】ファッションアイテム分析装置１について示す図
【図２】ファッションアイテム分析装置１の構成について示す図
【図３】アイテムデータ２１を示す図
【図４】スペックデータ２７を示す図
【図５】ルールデータ２９を示す図
【図６】重み付けデータ３０を示す図
【図７】評価値算出処理を示すフローチャート
【図８】カテゴリの特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示すフローチャート
【図９】カテゴリの特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示す図
【図１０】素材の特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示すフローチャート
【図１１】素材の特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示す図
【図１２】ディテールの特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示すフローチャート
【図１３】ディテールの特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示す図
【図１４】キーワード決定処理を示すフローチャート
【図１５】キーワード決定処理を示す図
【図１６】キーワード候補「ボリューム」をアイテム２０に付与するか否かを決定する処理を示すフローチャート
【図１７】キーワード候補「ボリューム」をアイテム２０に付与するか否かを決定する処理を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態について説明する。
【００２５】
（ファッションアイテム分析装置１の構成）
図１（ａ）は本実施形態に係るファッションアイテム分析装置１を示す図である。
【００２６】
このファッションアイテム分析装置１は、ファッションアイテム（以下、「アイテム」という）の特徴に基づき、当該アイテムの検索等の際に用いるキーワードを自動的に決定しアイテムに付与するための装置であり、汎用のコンピュータ等で実現できる。
【００２７】
図１（ｂ）は、このファッションアイテム分析装置１のハードウェア構成の例を示す図である。図に示すように、ファッションアイテム分析装置１は、制御部１１、記憶部１２、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６等がバス１８を介して接続されて構成される。
【００２８】
制御部１１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記憶媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、ファッションアイテム分析装置１が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは不揮発性メモリであり、ブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記憶媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２９】
記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００３０】
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、他のサーバ等の装置との通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して他の装置との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
【００３１】
入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
表示部１６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、およびディスプレイ装置と連携して、表示機能を実現するための論理回路等を有する。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３２】
次に、ファッションアイテム分析装置１の機能構成について図２を参照して説明する。図２は、本実施形態のファッションアイテム分析装置１の機能構成を示す図である。
【００３３】
図に示すように、ファッションアイテム分析装置１は、評価値算出手段３５、キーワード決定手段３７を有し、記憶部１２にアイテムデータ２１、ルールデータ２９、重み付けデータ３０等を記憶する。
【００３４】
評価値算出手段３５は、キーワードを付与する対象のアイテムについて、後述するスペックデータ２７を取得し、これに基づき、ルールデータ２９を用いてキーワード候補の評価値を算出するものである。
キーワード決定手段３７は、キーワード候補の評価値を基に、アイテムに付与するキーワードを決定するものである。
【００３５】
図３は、アイテムデータ２１の構成を示す図である。
図に示すように、アイテムデータ２１には、アイテム２０を識別する情報であるアイテムＩＤに対応して、アイテムスペック２３ａ、およびキーワード２３ｂが格納される。
【００３６】
アイテムスペック２３ａは、カテゴリ、素材、商品説明等のスペック項目から構成され、各スペック項目に関するデータがスペックデータとして予め入力されている。このスペックデータは、アイテム２０の様々な特徴を示すものである。
【００３７】
図４はこのスペックデータ２７の例を示す図である。
図４（ａ）はスペック項目「カテゴリ」のスペックデータ２７の例であり、「ワンピース」、「チュニック」などのカテゴリ名が、アイテム２０のカテゴリについての特徴として入力されている。
【００３８】
また、図４（ｂ）はスペック項目「素材」のスペックデータ２７の例であり、「綿」、「ポリエステル」、「毛」などの素材名が、アイテム２０の素材についての特徴として入力されるととともに、これらの素材名に対応して含有率が入力されている。図の例では、「綿」、「ポリエステル」、「毛」の含有率として、それぞれ、「６０％」、「３５％」、「１５％」が入力されている。
【００３９】
図４（ｃ）はスペック項目「商品説明」のスペックデータ２７の例であり、アイテム２０の商品説明として、商品名と商品説明文が入力されている。この商品説明文には、「ノースリーブ」や「ビジュー（宝石）」など、アイテム２０のディテールの特徴を示すディテール名や、「ボリューム」など、アイテム２０のシルエットの特徴を示すシルエット名が用いられている。
【００４０】
また、キーワード２３ｂは、季節、テイスト、シーン、シルエット等のキーワード項目から構成され、アイテム２０について、各キーワード項目についてのキーワードが格納される。このキーワードは、後述する処理によりスペックデータ２７から決定されるものである。
【００４１】
ルールデータ２９は、キーワード項目のキーワード候補について、スペックデータ２７が示すアイテム２０の特徴ごとの得点を予め定めたものであり、キーワード候補の評価値を算出する際に用いられる。
【００４２】
図５はルールデータ２９の例を示す図である。
図５（ａ）のルールデータ２９は、キーワード項目「季節」のキーワード候補（「季節１」、「季節２」、「季節３」…）について、ファッションアイテムのカテゴリの特徴（「ワンピース」等のカテゴリ名）ごとの得点を予め定めたものである。
【００４３】
図５（ｂ）のルールデータ２９は、キーワード項目「季節」のキーワード候補について、ファッションアイテムの素材の特徴（「綿」等の素材名）ごとの得点を予め定めたものである。
【００４４】
また、図５（ｃ）のルールデータ２９は、キーワード項目「季節」のキーワード候補について、ファッションアイテムのディテールの特徴（「ノースリーブ」等のディテール名）ごとの得点を予め定めたものである。
【００４５】
図５（ｄ）のルールデータ２９は、キーワード項目「シルエット」のキーワード候補「ボリューム」について、ファッションアイテムのシルエットの特徴（「ふっくら」等のシルエット名）ごとの得点を予め定めたものである。
【００４６】
なお、ルールデータ２９としては、これ以外にも、「テイスト」や「シーン」など、その他のキーワード項目のキーワード候補と、ファッションアイテムについての、上記のような種別（カテゴリ、素材、ディテール等）ごとの特徴との間で予め定めておき、記憶部１２に記憶しておく。また、ルールデータ２９に基づくキーワード候補の評価値の算出法については後述する。
【００４７】
重み付けデータ３０は、キーワード候補の評価値に、該評価値の算出時に用いたファッションアイテムの特徴の種別に対応する重み付けを行い、キーワードの決定に用いるためのものである。
【００４８】
図６は重み付けデータ３０の例を示す図である。
図に示すように、重み付けデータ３０には、各キーワード項目（「季節」等）について、該項目のキーワード候補の評価値を算出する際に用いたファッションアイテムの特徴の種別に対応する重み付け係数が予め入力されている。重み付けデータ３０に基づくキーワードの決定方法については後述する。
【００４９】
（ファッションアイテム分析装置１が行う処理）
次に、ファッションアイテム分析装置１が行う処理の流れについて説明する。
【００５０】
（１．キーワード候補の評価値の算出）
まず、スペックデータ２７からキーワード候補の評価値を算出する処理について図７を参照して説明する。図７は、この評価値算出処理の流れを示すフローチャートである。
【００５１】
図７に示すように、ファッションアイテム分析装置１の制御部１１は、まず、記憶部１２から、キーワードを付与する対象となるアイテム２０のアイテムＩＤに対応するスペックデータ２７を取得する（Ｓ１０１）。
【００５２】
ここでは、スペック項目「カテゴリ」のスペックデータ２７として、図４（ａ）に示した「ワンピース」、「チュニック」のカテゴリ名を取得し、スペック項目「素材」のスペックデータ２７として、図４（ｂ）に示した「綿」、「ポリエステル」、「毛」の素材名と、これらの含有率を取得する。また、スペック項目「商品説明」のスペックデータ２７として、図４（ｃ）に示した商品名と商品説明文を取得する。
【００５３】
次に、制御部１１は、ルールデータ２９を用いて、上記のスペックデータ２７に基づき、キーワード候補の評価値を算出する（Ｓ１０２）。
以下、Ｓ１０２の処理について、アイテム２０のカテゴリの特徴、素材の特徴、ディテールの特徴から、キーワード項目「季節」のキーワード候補の評価値を算出する例をそれぞれ説明する。
【００５４】
（１−１．カテゴリの特徴からキーワード候補の評価値を算出する例）
図８は、カテゴリの特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示すフローチャートである。また、図９はこの処理について示す図である。
【００５５】
図８に示すように、制御部１１は、まず、図５（ａ）に示した、キーワード項目「季節」とカテゴリの特徴についてのルールデータ２９を取得する（Ｓ１１１、図９（ａ））。
【００５６】
次に、制御部１１は、ルールデータ２９で示されるキーワード項目「季節」のキーワード候補について、Ｓ１０１で取得したカテゴリの特徴であるカテゴリ名「ワンピース」、「チュニック」に対応する得点を取得し、これらの和を算出する（Ｓ１１２、図９（ｂ））。
例えば、ルールデータ２９では、キーワード候補「季節１」について、「ワンピース」に対応する得点は「１」と定められ、「チュニック」に対応する得点は「０」と定められているので、キーワード候補「季節１」の得点の和は、「１＋０＝１」となる。
【００５７】
制御部１１は各キーワード候補について上記の得点の和を算出した後、キーワード候補間で、この和を正規化する（Ｓ１１３、図９（ｃ））。ここでは、上記の和の合計が１００となるように正規化するが、これに限ることはない。
これにより、アイテム２０のカテゴリの特徴から、キーワード項目「季節」の各キーワード候補についての評価値６１が算出される。
【００５８】
（１−２．素材の特徴からキーワード候補の評価値を算出する例）
図１０は、素材の特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示すフローチャートである。また、図１１は、この処理について示す図である。
【００５９】
図１０に示すように、制御部１１は、まず、図５（ｂ）に示した、キーワード項目「季節」と素材の特徴についてのルールデータ２９を取得する（Ｓ１２１、図１１（ａ））。
【００６０】
次に、制御部１１は、ルールデータ２９で示されるキーワード項目「季節」のキーワード候補について、Ｓ１０１で取得した素材の特徴である素材名「綿」、「ポリエステル」、「毛」に対応する得点を取得し、これらの得点に各素材の含有率を掛けた後、得点の和を算出する（Ｓ１２２、図１１（ｂ））。
【００６１】
すなわち、図４（ｂ）に示すように、「綿」の含有率は６０％、「ポリエステル」の含有率は３５％、「毛」の含有率は１５％であるので、ルールデータ２９で示されるキーワード候補の得点に、「綿」の場合は０．６を掛け、「ポリエステル」の場合は０．３５を掛け、「毛」の場合は０．１５を掛けた後、これらの値の和を算出する。
【００６２】
制御部１１は、このようにして各キーワード候補について上記の得点の和を算出した後、前記と同様、キーワード候補間で、この和を正規化する（Ｓ１２３、図１１（ｃ））。
これにより、アイテム２０の素材の特徴から、キーワード項目「季節」の各キーワード候補についての評価値６２が算出される。
【００６３】
（１−３．ディテールの特徴からキーワード候補の評価値を算出する例）
図１２は、アイテム２０のディテールの特徴からキーワード候補の評価値を算出する処理を示すフローチャートである。また、図１３は、この処理について示す図である。
【００６４】
図１２に示すように、制御部１１は、まず、図４（ｃ）に示した「商品説明」のスペックデータ２７から、記憶部１２に格納している辞書データベース（不図示）を用いて、アイテム２０のディテールの特徴を示す語であるディテール名５１を抽出する（Ｓ１３１、図１３（ａ））。
ここでは、辞書データベースにディテール名として予め登録しておいた「ノースリーブ」、「ビジュー」が抽出される。
【００６５】
次に、制御部１１は、図５（ｃ）に示した、キーワード項目「季節」とディテールの特徴についてのルールデータ２９を取得する（Ｓ１３２、図１３（ｂ））。
【００６６】
以降の処理は、図８で説明したものと同様である。すなわち、ルールデータ２９で示されるキーワード項目「季節」のキーワード候補について、上記取得した「ノースリーブ」、「ビジュー」に対応する得点を取得し、これらの和を算出する（Ｓ１３３、図１３（ｃ））。その後、キーワード候補間で、これらの得点を正規化する（Ｓ１３４、図１３（ｄ））。
これにより、「商品説明」のスペックデータ２７から抽出したアイテム２０のディテールの特徴から、キーワード項目「季節」の各キーワード候補についての評価値６３が算出される。
【００６７】
（２．キーワードの決定）
制御部１１は、上記のようにしてアイテム２０のカテゴリの特徴、素材の特徴、ディテールの特徴から求めたキーワード候補の評価値を用いて、アイテム２０のキーワードを決定する。
以下、このキーワード決定処理の流れについて、図１４、図１５を用いて説明する。図１４はキーワード決定処理の流れを示すフローチャートであり、図１５はキーワード決定処理について示す図である。
【００６８】
図１４に示すように、制御部１１は、まず、カテゴリの特徴、素材の特徴、ディテールの特徴から求めたキーワード候補の評価値６１、６２、６３を取得する（Ｓ２０１、図１５（ａ））。
例えば、キーワード候補「季節１」について、カテゴリの特徴から求めた評価値６１として「２５」を、素材の特徴から求めた評価値６２として「３３」を、ディテールの特徴から求めた評価値６３として「２０」を取得する。
【００６９】
次に、制御部１１は、図６で説明した重み付けデータ３０を取得し、カテゴリ、素材、およびディテールの特徴から求めた評価値６１、６２、６３に、重み付けデータ３０で定められる係数を掛け、重み付け和を算出する（Ｓ２０２、図１５（ｂ））。
【００７０】
図１５（ｂ）に示すように、重み付けデータ３０では、キーワード項目「季節」のキーワード候補について、カテゴリの特徴から求めた評価値６１は１倍、素材の特徴から求めた評価値６２は３倍、ディテールの特徴から求めた評価値６３は２倍することが定められているので、評価値６１、６２、６３ごとに、これらの係数を掛け、重み付け和を算出する。従って、図の例では、キーワード候補「季節１」について、「（２５×１＋３３×３＋２０×２＝）１６４」が重み付け和として算出される。
【００７１】
制御部１１は、他のキーワード候補についても、同様にして重み付け和を算出し、これらの値を、キーワード候補間の合計が１００となるように正規化を行う（Ｓ２０３、図１５（ｃ））。なお、正規化の処理は省略することも可能である。
【００７２】
制御部１１は、続いて、この正規化後の値に基づき、アイテム２０に付与するキーワードを決定する（Ｓ２０４、図１５（ｄ））。ここでは、予め定める閾値より値が上のキーワード候補を、アイテム２０のキーワードとする。
図の例では、この閾値を「３０」と定めておき、これより値が大きい「季節２」と「季節３」がアイテム２０のキーワードとして決定される。なお、キーワードの決定方法はこれに限らず、例えば値が最大のものをキーワードとして決定するようにしてもよい。
【００７３】
他のキーワード項目、例えば、「テイスト」や「シーン」についても同様にしてキーワード候補からアイテム２０に付与するキーワードが決定される。
【００７４】
ただし、本実施形態では、キーワード項目「シルエット」のキーワード候補「ボリューム」については、スペック項目「商品説明」のスペックデータ２７から抽出したシルエットの特徴のみを用いて、アイテム２０に付与するか否かを決定する。次に、図１６、図１７を用いて、キーワード候補「ボリューム」をアイテム２０に付与するか否かを決定する処理について説明する。
【００７５】
（３．キーワード候補「ボリューム」を付与するか否かの決定）
図１６は、キーワード候補「ボリューム」をアイテム２０に付与するか否かを決定する処理を示すフローチャートである。図１７はこの処理について示す図である。
【００７６】
図１６に示すように、制御部１１は、まず、記憶部１２から、スペック項目「商品説明」のスペックデータ２７を取得し、前記したディテール名の場合と同様、アイテム２０のシルエットの特徴を示す語であるシルエット名５２を抽出する（Ｓ３０１、図１７（ａ））。
ここでは、辞書データベースにシルエット名として予め登録しておいた「ボリューム」が抽出される。
【００７７】
次に、制御部１１は、図５（ｄ）に示した、キーワード項目「シルエット」のキーワード候補「ボリューム」とシルエットの特徴についてのルールデータ２９を取得する（Ｓ３０２、図１７（ｂ））。
【００７８】
そして、制御部１１は、キーワード候補「ボリューム」について、上記取得したシルエット名に対応する得点を取得し、その和を算出し、評価値６４とする（Ｓ３０３、図１７（ｃ））。
ここでは、ルールデータ２９において、キーワード候補「ボリューム」について、シルエット名「ボリューム」に対応する得点が「１」と定められているので、キーワード候補「ボリューム」の評価値６４は、「１」となる。
【００７９】
最後に、制御部１１は、算出した評価値６４に基づいて、キーワード候補「ボリューム」をアイテム２０に付与するか否かの決定を行う（Ｓ３０４、図１７（ｄ））。ここでは、評価値が予め定める閾値以上であれば、「ボリューム」を、アイテム２０のキーワードとする。
図の例では、この閾値を「１」と定めておき、キーワード候補「ボリューム」の評価値が１であるので、アイテム２０に「ボリューム」のキーワードを付与すると決定される。
【００８０】
以上のようにして、アイテム２０に、「季節」や「シーン」、「テイスト」や「シルエット」などに関するキーワードを付与することができる。このようなキーワードは、例えばショッピングサイトにおける検索時に利用できるほか、アイテム２０の検索を行う必要がある種々のシチュエーションで用いることができ、例えば、アイテム２０の管理やファッションコーディネート用のアイテム２０の抽出などにも用いることができる。
【００８１】
以上説明したように、本発明の実施形態のファッションアイテム分析装置１によれば、アイテム２０の特徴に基づく演算結果により、自動的にアイテム２０に付与するキーワードを決定できるので、付与するキーワードが客観的な基準により選択されたものになる。従って、よりアイテム２０に即した客観的なキーワードの付与が可能になる。また、キーワードの入力に係る管理者の負担も軽減できる。
【００８２】
また、本実施形態では、カテゴリ、素材、ディテールなど、アイテム２０の特徴の種別ごとに算出したキーワード候補の評価値に、該種別に応じた重み付けを行った後、重み付け和を算出することによりこれらの評価値を総合し、キーワードの決定に用いるので、アイテム２０に付与されるキーワードが、そのアイテム２０により適合したものとなる。重み付け和を用いることにより、例えば季節についてのキーワードの決定には、ファッションアイテムの素材がより重要である、などといったある種の特徴の重要性を反映させることができるが、評価値の重み付けは省略することも可能である。
【００８３】
また、素材の特徴から評価値を求める際には、その素材の含有率も反映させる。さらに、アイテム２０のディテールの特徴や、シルエットの特徴は、アイテム２０の商品説明から抽出して、これを評価値の算出に用いる。これらも、アイテム２０に適合したキーワードの付与に寄与する。
【００８４】
なお、本実施形態では、アイテム２０のカテゴリや素材、ディテールなどの特徴を用いてアイテム２０に付与するキーワードを決定するようにしたが、キーワードを決定する際に用いる特徴はこれに限らず、様々な種別の特徴を用いることができる。また、キーワードも本実施形態で例示したものに限ることはない。
【００８５】
以上添付図を参照しながら、本発明の実施形態を説明したが、本発明の技術的範囲は、前述した実施形態に左右されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００８６】
１………ファッションアイテム分析装置
２１………アイテムデータ
２３ａ………アイテムスペック
２３ｂ………キーワード
２７………スペックデータ
２９………ルールデータ
３５………評価値算出手段
３７………キーワード決定手段
【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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【図１６】
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【図１７】
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