(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
感性対象に対する感性をモデル化する情報処理装置であって、前記情報処理装置は、
前記感性対象についての興味情報を取得して登録する興味情報取得手段と、
前記興味情報取得手段により取得された興味情報の属性値を使用して前記興味情報のラフ集合を計算し、ユーザ識別値に対応づけてラフ集合データベースに登録するラフ集合属性解析手段と、
前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報および属性データベースに格納された感性対象属性および感性対象属性値を使用して、ユーザ嗜好性を示す嗜好性尺度および属性分布尺度を計算する興味情報モデル化手段と、
前記興味情報モデル化手段により作成された前記嗜好性尺度および前記属性分布尺度に対して前記感性対象をマッピングし感性マップを作成する感性マップ作成手段と
を含む情報処理装置。
【請求項２】
前記感性マップ作成手段は、前記感性対象についての前記興味情報の分布から、前記各尺度について設定されたしきい値を使用して前記感性対象をカテゴリ化するカテゴリ化手段を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記興味情報取得手段は、ネットワークを介して前記興味情報を取得し、前記ラフ集合属性解析手段に取得した前記興味情報を渡す、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記カテゴリ化手段は、前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報を使用して前記属性データベースに登録された前記感性対象をカテゴリ化する、請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータが実行する感性対象に対する感性をモデル化する感性モデル化方法であって、前記感性モデル化方法は、前記コンピュータが、
前記感性対象についての興味情報を取得して登録するステップと、
前記取得した興味情報の属性値を使用して前記興味情報のラフ集合を計算し、ユーザ識別値に対応づけてラフ集合データベースに登録するステップと、
前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報および属性データベースに格納された感性対象属性および感性対象属性値を使用して、ユーザ嗜好性を示す嗜好性尺度および属性分布尺度を計算するステップと、
前記嗜好性尺度および前記属性分布尺度に対して前記感性対象をマッピングし感性マップを作成するステップと
を実行する、感性モデル化方法。
【請求項６】
前記感性マップを作成するステップは、前記感性対象についての前記興味情報の分布から、前記各尺度について設定されたしきい値を使用して前記感性対象をカテゴリ化するステップを含む、請求項５に記載の感性モデル化方法。
【請求項７】
前記興味情報を取得して登録するステップは、ネットワークを介して前記興味情報を取得し、前記ラフ集合の属性を決定するために渡すステップを含む、請求項５または６に記載の感性モデル化方法。
【請求項８】
前記カテゴリ化するステップは、前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報を使用して前記属性データベースに登録された前記感性対象をカテゴリ化し、前記感性モデル化方法は、属性データベースに格納された感性対象情報を提供する、請求項６または７に記載の感性モデル化方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜４のいずれか１項に記載の各手段として機能させるためのコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項１０】
ネットワークと、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
前記ネットワークに接続され、感性対象についての興味情報を前記情報処理装置に送信するネットワーククライアントと
を含む感性モデル化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの商品などに対する嗜好性を定量化し、ユーザの嗜好性を感性の対象に関連付ける情報処理装置、感性モデル化システム、感性モデル化方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、インターネットの普及および社会のグローバル化により、多種多様な商品、情報、コンテンツが社会に流通してきている。これにより人々は、多くの選択肢の中から各自の興味に適する商品を選べるようになってきている。
【０００３】
例えば、特開２００４−１６４３７４号公報（特許文献１）では、ラフ集合を使用してメッセージ要素から構成される要求度合いを使用し、メッセージ要素の条件を求めるデータ処理装置が開示されている。また、特開２００４−２１３４６３号公報（特許文献２）では、一般化分布表とラフ集合とを使用して、ルールの強さを評価する確率規準を作成し、ラフ集合は、ルール抽出や最小ルール集合を抽出するデータ処理方法が開示されている。また、ラフ集合を使用する情報処理については、例えば、森典彦、田中英夫、井上勝雄編、「ラフ集合と感性」、海文堂出版、2004（非特許文献１）に記載されている。
【０００４】
上述した技術が提案されているものの、ユーザの嗜好性を単に数値化して提示したり、評価するだけでは、数値データと嗜好性との関連性を当該ユーザに対して示すことは容易ではないという問題があった。
【０００５】
すなわち、ユーザにとって有益である多量な感性対象群の存在は、時として、各ユーザの興味に適する商品などの感性対象を他の感性対象の海に埋没させ、自分の求める商品を探し出せなかったり、自分にとって新しい商品を知る機会を減らしてしまうという問題があった。
【特許文献１】特開２００４−１６４３７４号公報
【特許文献２】特開２００４−２１３４６３号公報
【非特許文献１】森典彦、田中英夫、井上勝雄編、「ラフ集合と感性」、海文堂出版、２００４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、各ユーザの興味などの感性に適合する商品、情報、コンテンツなどの感性対象を見過ごしてしまうという問題を解決するため、ユーザの興味と商品の属性との関係のモデル化し、そのモデルを利用して各ユーザの感性対象の選択を支援するための情報処理装置、感性モデル化システム、感性モデル化方法およびプログラム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】
【０００７】
すなわち、本発明によれば、
感性対象に対する感性をモデル化する情報処理装置であって、前記情報処理装置は、
前記感性対象についての興味情報を取得して登録する興味情報取得手段と、
前記興味情報取得手段により取得された興味情報の属性値を使用して前記興味情報のラフ集合を計算し、ユーザ識別値に対応づけてラフ集合データベースに登録するラフ集合属性解析手段と、
前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報および属性データベースに格納された感性対象属性および感性対象属性値を使用して、ユーザ嗜好性を示す嗜好性尺度および属性分布尺度を計算する興味情報モデル化手段と、
前記興味情報モデル化手段により作成された前記嗜好性尺度および前記属性分布尺度に対して前記感性対象をマッピングし感性マップを作成する感性マップ作成手段と
を含む情報処理装置が提供される。
【０００８】
本発明では、前記感性マップ作成手段は、前記感性対象についての前記興味情報の分布から、前記各尺度について設定されたしきい値を使用して前記感性対象をカテゴリ化するカテゴリ化手段を含むことができる。本発明では、前記興味情報取得手段は、ネットワークを介して前記興味情報を取得し、前記ラフ集合属性解析手段に取得した前記興味情報を渡すことができる。さらに、前記カテゴリ化手段は、前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報を使用して前記属性データベースに登録された前記感性対象をカテゴリ化することができる。
【０００９】
また、本発明によれば、
コンピュータが感性対象に対する感性をモデル化する感性モデル化方法であって、前記感性モデル化方法は、前記コンピュータが、
前記感性対象についての興味情報を取得して登録するステップと、
前記取得した興味情報の属性値を使用して前記興味情報のラフ集合を計算し、ユーザ識別値に対応づけてラフ集合データベースに登録するステップと、
前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報および属性データベースに格納された感性対象属性および感性対象属性値を使用して、ユーザ嗜好性を示す嗜好性尺度および属性分布尺度を計算するステップと、
前記嗜好性尺度および前記属性分布尺度に対して前記感性対象をマッピングし感性マップを作成するステップと
実行する、感性モデル化方法が提供される。
【００１０】
本発明の前記感性マップを作成するステップは、前記感性対象についての前記興味情報の分布から、前記各尺度について設定されたしきい値を使用して前記感性対象をカテゴリ化するステップを含むことができる。前記興味情報を取得して登録するステップは、ネットワークを介して前記興味情報を取得し、前記ラフ集合の属性を決定するために渡すステップを含むことができる。前記カテゴリ化ステップは、前記ラフ集合データベースに登録された前記興味情報を使用して前記属性データベースに登録された前記感性対象をカテゴリ化し、前記感性モデル化方法は、属性データベースに格納された感性対象情報を提供することができる。
【００１１】
さらに、本発明によれば、コンピュータを、上記記載の各手段として機能させるためのコンピュータ実行可能なプログラムが提供される。
【００１２】
また、本発明によれば、
ネットワークと、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
前記ネットワークに接続され、感性対象についての興味情報を前記情報処理装置に送信するネットワーククライアントと
を含む感性モデル化システムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明を具体的な実施形態に基づいて説明するが、本発明が後述する実施形態に限定されるものではない。
【００１４】
＜セクション１：ユーザの興味（感性）と感性対象の関係のモデル化＞
本実施形態では、ユーザの感性と感性対象の属性との関係を具体的に説明するため、ユーザの感性を商品に対する興味とし、ユーザの感性対象を商品とし、商品の属性との関係のモデル化を行う。そして、ユーザの感性（興味）と感性対象の属性値との間の関係を用い、ユーザの興味に適する商品の推測とその可視化について、具体的に説明する。本実施形態では、感性のモデル化を、（１）ユーザの興味、非興味と各商品の属性の関係を取得、（２）ユーザの興味をもつ商品の属性の集合の抽出、（３）ユーザの興味と商品の属性の関係のモデル化という３段階の処理を使用して行う。
【００１５】
（１−１）ユーザの興味、非興味と各商品の属性の関係の取得
ユーザの興味と商品の属性と関係をモデル化するためには、そのモデルのベースとなる「各ユーザが、どのような属性の集合を持つ商品に興味を持っているのか」というデータを、ユーザごとに取得する必要がある。図１は、ユーザxの興味、非興味と５つの商品（I1 、I2 、I3、 I4、I5）の属性の関係を示した属性対応テーブル１００の実施形態を示した図である。図１に示したデータは、ユーザに対してアンケートを行ったり、ウェブページに表示した商品特性についての質問などを使用して、感性モデル化システムが含むサーバが蓄積する。このデータは、後述するようにラフ集合を作成するために使用される。
【００１６】
（１−２）ユーザの興味をもつ商品の属性の集合の抽出
本実施形態では、ラフ集合理論の決定ルールの算出（非特許文献１）を利用して、ユーザxの興味をもつ商品の属性の集合：Ｃｘ（以後、興味属性の集合）を抽出する。以下に、興味属性の集合：Ｃｘの導出過程を示す。ユーザxが興味を持つ商品と興味を持たない商品の属性・属性値の違いを導き出す。例えば、図１のテーブルにおいて、ユーザxが興味ありと答えた各商品(I1、I2 、I4、 I5)と興味なしと答えた商品（I3）は、図２に示した属性・属性値を登録したデータ構造により区別され、ラフ集合理論を利用して、ユーザxが興味を持つ商品にある属性・属性値を見つけ出すことが可能となる。
【００１７】
商品の属性集合の抽出では、図２に示した「興味あり・なし」を識別した属性値を、図１に示したラフ集合についての集合変数についての演算を実行し、ユーザＸの興味属性：Ｃｘを導き出す。例えば、ユーザxが興味を示した商品(I1、 I2、 I4、 I5)の持つ興味属性：Ｃｘは、下記式（１）の演算により導きだせる。
【００１８】
【数１】
0004953079.tif 000002
【００１９】
＜セクション２：ユーザの感性と感性対象属性の関係のモデル化＞
本実施形態でユーザの興味（感性）と感性対象である商品の属性の関係を導き出すため、各ユーザの興味が反映していると考えられる既知である商品（例：所持している,興味を示した）の構成が、どのようになっているのかを知る必要がある。なお、本実施形態では、用語「既知商品」とは、所持しているだけではなく、実際に所持していなくても興味を示したもの（例えば、Wishlistに入れてある商品）も含むものとして定義する。以下、特に他の意味を示す以外、同様の意味を示すものとして参照する。
【００２０】
例えば、ユーザＡの所持する商品（洋服）に、興味属性：（色(青)、形(シャツ)）が多く含まれる場合、ユーザＡにとって、興味属性：（色(青)、形(シャツ)）の商品は、よく選択する商品（以後、定番商品）であることと推測できる。また、ユーザＡの所持する商品（洋服）に、属性・属性値：色(青)が多く含まれる場合、ユーザＡは属性・属性値：色(青)の興味度が高いと考えることができる。したがって実施形態では、以下のポピュラリティ度およびパーソナリティ度という２つの情報量を算出し、この情報とユーザの既知商品の属性・属性値との関係を算出することで、ユーザの興味と商品の属性の関係をモデル化する。
【００２１】
なお、本実施形態では、ポピュラリティ度は、ユーザが所持している商品内での各興味属性の出現頻度として定義される。また、パーソナリティ度とは、ユーザが所持している商品内の各属性について属性値の値として定義される。以下、各情報量の計算処理を具体的に説明する。
【００２２】
本実施形態では、ポピュラリティ度は、下記式（２）で定義することができる。
【００２３】
【数２】
0004953079.tif 000003
【００２４】
より具体的には、図１と図２とから算出されたユーザxの興味属性の集合のＣｘ１ (b1、 a1)、Ｃｘ２ (b1、 c1)のポピュラリティ度Ｐｏ（Ｃｘｙ）は、以下のように計算される。例えば、Ｃｘ１(b1、 a1)は、商品I1のみに含まれるため、nCxyは１であり、ユーザｘが所持している商品の個数が５個であるため、ポピュラリティ度は0.2となる。
【００２５】
【数３】
0004953079.tif 000004
【００２６】
また、本実施形態では、パーソナリティ度は、下記式（３）で定義することができる。
【００２７】
【数４】
0004953079.tif 000005
【００２８】
例えば、属性Ｂの属性値b1のパーソナリティ度:Pa(Bb1)は、以下のように算出できる。ただしこの例では、ユーザｘが所持する全商品内の属性Ｋvの数は５種類、属性Ｂ種類は３種類(b1、 b2、 b3)として計算している。
【００２９】
【数５】
0004953079.tif 000006
【００３０】
＜セクション３：ユーザの興味と商品の属性の関係のモデル化＞
本実施形態では、各ユーザの既知商品の属性・属性値と各ユーザのポピュラリティ度とパーソナリティ度について対応関係を数量化することで、ユーザの既知商品のユーザの興味と商品の属性の関係をモデル化する。ポピュラリティ度は、商品属性についての属性分布尺度であるポピュラリティ反映度を計算するために使用される。また、本実施形態では、パーソナリティ度は、ユーザ嗜好性の強度を示すユーザ嗜好性尺度であるパーソナリティ反映度を計算するために使用される。
【００３１】
本研究では、ユーザのポピュラリティ度と商品の属性・属性値の関係をポピュラリティ反映度：ＣＰｏ（Ｃｏｊ）として、下記式（４）に示す方法で算出する。
【００３２】
【数６】
0004953079.tif 000007
【００３３】
また、ユーザのパーソナリティ度と商品の属性・属性値の関係をパーソナリティ反映度ＣＰａ（Ｃｏｊ）として、下記式（５）に示す方法で算出する。
【００３４】
【数７】
0004953079.tif 000008
【００３５】
そして本実施形態では、ポピュラリティ反映度を縦軸に、パーソナリティ反映度を横軸にとった２次元空間（以後、感性マップ）に、各商品を対応させることにより、各ユーザの興味と商品の属性の関係を可視化して表現する。図３は、その感性マップ３００の実施形態を示す。図３に示した実施形態では、より具体的に本実施形態を説明するため、感性対象が商品、より具体的にはユーザの嗜好性が強く反映される衣類であるものとして説明する。図３に示す感性マップ３００は、各ユーザの興味と既存商品との関係を以下に示した４つのカテゴリに分けることで分析する。４つのカテゴリは、以下のように定義される。
【００３６】
（１）定番商品
ポピュラリティ反映度とパーソナリティ反映度とが設定されたしきい値よりも高い商品は、そのユーザにとって選択する頻度の高い、定番商品３０６と考えられる。
（２）レア商品
ポピュラリティ反映度が設定されたしきい値よりも低く、パーソナリティ反映度が設定されたしきい値よりも高いレア商品３０２は、このユーザにとって少数でもとても重要であると考えられる。
（３）基盤商品
ポピュラリティ反映度が設定しきい値より高く、パーソナリティ反映度が設定しきい値よりも低い基盤商品３０８は、そのユーザにとって職業や生活など興味はないが必需品であると考えられる。
（４）単発商品
ポピュラリティ反映度およびパーソナリティ反映度の両方がそれぞれ設定したしきい値よりも低い単発商品３０４は、ポピュラリティ反映度およびパーソナリティ反映度の尺度ではなく、例えば、時代の流行、高視聴率番組、プレゼントなどによる影響として端末商品として分類することができる。
【００３７】
なお、各しきい値は、ユーザの感性を分類するために、適切な治験者またはボランティアを使用したデータ回収実験により実験的に決定することができ、商品の種類、例えば、衣類、乗用車、時計などに応じて決定することができる。
【００３８】
＜セクション４：感性モデル化システム＞
図４は、本実施形態の感性モデル化システム４００の実施形態を示す。図４に示した感性モデル化システム４００は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、または専用サーバとして実装された情報処理装置４０２を含んで実装することができる。情報処理装置４０２は、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）ＸＰ、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）２００Ｘサーバ、ＭＡＣＯＳ  Ｘなどの適切なオペレーティングシステム（以下、ＯＳとして参照する。）を含んで実装することができ、各種ＯＳの下でＪａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、Ｐｅｒｌ、ＲＵＢＹなどのプログラミング言語で記述されたプログラムを実行する。また、情報処理装置４０２は、ウェブサーバとして構成する場合、ＣＧＩプログラム、Ｓｅｒｖｌｅｔ、Ａｐｐａｃｈｅなどのサーバプログラムを実装して、ネットワーク４２４を介して興味情報を取得し、感性マップをネットワーク４２４を介してユーザに送付することができる。
【００３９】
なお、本実施形態の特定の実施例では、情報処理装置４０２を、Ｍａｃ ＯＳ Ｘ上に、Ｊａｖａ（登録商標）５．０ + ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ ８．２+Ｊａｋａｒｔａ Ｔｏｍｃａｔ ５．５を用いて実装した。図４に示すように、感性モデル化システム４００は、興味情報取得部４０４と、ラフ集合属性解析部４０６と、興味情報モデル化部４０８とを含んで構成される。興味情報取得部４０４は、ネットワーク４２４またはマウス４２２およびキーボード４２０から興味情報を受け取ってユーザ識別値に対応付けて各興味情報をバッファメモリなどに登録する。ラフ集合属性解析部４０６は、興味情報取得部４０４が取得した興味情報を取得してラフ集合の属性値を抽出し、ラフ集合を作成して、ユーザ識別値に対応付けてラフ集合ＤＢ４１４に登録する。なお、このため、ラフ集合属性解析部４０６は、リレーショナルデータベース機能を保有する。
【００４０】
また、感性モデル化システム４００は、商品識別値に対して当該商品識別値の商品属性を登録する属性データベース（属性ＤＢ）４１６を管理している。なお、説明している実施形態では、属性データベース４１６は、商品データベースとして実装され、衣類、車、食品、健康食品、コンテンツなどの商用対象物の属性値を登録する。なお、本実施形態では、商品を対象とするばかりではなく、一般大衆の感性的、心理的な行動または行為を特徴付ける属性値を登録することができる。
【００４１】
興味情報モデル化部４０８は、ラフ集合データベース（ラフ集合ＤＢ）４１４に蓄積された興味情報および属性ＤＢ４１６に格納された商品属性を使用して、上記式（２）〜（７）を使用して所定の商品について嗜好性の尺度を与える値を計算し、ユーザ識別値および商品識別値に対応付けて、計算したパーソナリティ反映度およびポピュラリティ反映度をラフ集合ＤＢ４１４に登録し、感性モデルデータ構造を生成する。
【００４２】
感性マップ作成部４１０は、ユーザの興味情報に対応し、商品ごとに計算されたパーソナリティ反映度およびポピュラリティ反映度を取得し、各座標値を最大値および最小値に対して規格化し、特定のユーザ識別値について計算された嗜好性尺度である、ポピュラリティ反映度およびパーソナリティ反映度の値に対応する座標位置に、商品画像の中心を一致させ、適切な縮尺度で表示したマップを作成する。なお、このマップは、種々のフォーマットとすることができ、例えば、ＧＩＦ、ＢＭＰ、ＰＮＧ、ＪＰＥＧ、ＪＰＥＧ２０００、ＰＤＦなどとして作成することができる。
【００４３】
入出力インタフェース部４１２は、作成された感性マップをディスプレイ装置４１８上に表示させ、ユーザに対してその嗜好性に適合する商品を表示させている。なお、感性モデル化システム４００は、ネットワーク４２４を介してユーザが使用するネットワーククライアント（図示せず）に対して作成した感性マップを表示させることもできる。この実施形態の場合、情報処理装置４０２は、感性マップを作成するためのＣＧＩプログラムを実装する。また、ネットワーククライアントは、Ｎｅｔｓｃａｐｅ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ（商標）、ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（商標）、Ｍｏｚｉｌｌａ、Ｏｐｅｒａなどのウェブブラウザを実装し、ＨＴＴＰプロトコルを使用して、感性マップを表示させることができる。なお、本実施形態で使用する用語「感性マップ」とは、車、食品、衣料品、趣味、音楽、本、映画、コンテンツなど嗜好性が反映され、ユーザが選択できる商品、情報の属性および当該属性の値をマップしたデータ構造を意味し、その対象について特に限定されるものではない。
【００４４】
図５は、本実施形態の感性モデル化システム４００の実行する処理の実施形態のフローチャートである。感性モデル化システム４００の処理は、ステップＳ５００から開始し、ステップＳ５０１でユーザに商品画像を提示し、各属性について興味の有無を取得し、興味情報としてバッファメモリなどに登録する。ステップＳ５０２で、興味の有無を示す興味情報からラフ集合を作成し、データベースに商品画像の識別値およびユーザ識別値に対応付けて登録する。
【００４５】
ステップＳ５０３では、データベースに登録された情報からポピュラリティ度とパーソナリティ度とを計算し、さらにポピュラリティ反映度およびパーソナリティ反映度を計算して、データベースにユーザ識別値に対応付けて登録する。ステップＳ５０４では、ポピュラリティ反映度およびパーソナリティ反映度を座標軸として商品画像のパーソナリティ反映度およびポピュラリティ反映度の座標位置に商品画像の中心を一致させ、マップを作成する。なお、この場合、各しきい値に対応するラインまたはボックスを作成し、ユーザに対してその嗜好性がどのカテゴリの範囲に含まれるかを通知することもできる。
【００４６】
ステップＳ５０６では、ディスプレイ装置上にマップを表示させるか、又はネットワークを介してマップを送信し、ユーザにマップを提示し、ステップＳ５０７で一連の処理を終了する。
【００４７】
図６は、本実施形態において、興味情報を取得するためにディスプレイ装置４１８上に表示されるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）の実施形態を示す。図６に示すＧＵＩ６００は、商品画像を表示するフィールド６０２と、商品属性を表示するフィールド６０４とを表示する。ユーザは、表示された商品属性を確認し、興味がある場合には、「Interested」として表示されたラジオボタン６０６を選択し、「Enter」ボタン６１０をクリックして感性モデル化システムにその興味情報を登録する。なお、商品画像は、特定のユーザについての嗜好性をできるだけトータルに取得するため、複数の異なる商品画像をサンプルとして同様の処理を繰り返す。
【００４８】
＜セクション５：ボランティアを被験者ユーザとした感性モデル化実験＞
以上説明した感性モデル化システム４００を使用し、ボランティア７人を、被験者ユーザとし、９４９種類の画像からランダムに提示される９４種類の洋服に対する興味のある・なしを入力させ、興味情報を取得し、感性モデル化システムにより解析を行ない、結果を得た。本実験では９４種類の洋服を、その被験者ユーザが保有している商品（以下、既存商品として参照する。）であるものとして処理を行った。
【００４９】
図７は、本実施形態で計算された被験者ユーザＡの嗜好性を示す興味属性集合の実施形態である。図７に示した興味属性集合は、図６に示したＧＵＩ６００を使用して感性モデル化システム４００が収集する。図７に示した実施形態は、被験者ユーザＡの興味属性集合の要素値を抜粋（４１集合中の１３集合）したものである。被験者ユーザＡの場合、図７に示すように、色(color)興味属性が９属性であり、腕の形状(sleave)に関する興味属性が３属性であり、被験者ユーザＡは、色および腕の形状に嗜好性を強く有していることが示される。
【００５０】
図８は、被験者ユーザＡのポピュラリティ度の抜粋（４１集合中の５集合）（図８（ａ））およびパーソナリティ度の抜粋（図８（ｂ））を示す。例えば、図７に示した被験者ユーザＡの興味集合Ｃａ７（color=Black、 neck=Hood）のポピュラリティ度は、図８（ａ）から、0.021052631578947368であり、そのポピュラリティ度は、興味属性Ｃａ２１のポピュラリティ度より高いことが示されている。また、図８（ｂ）は、興味情報から算出した被験者ユーザＡのパーソナリティ度である。この被験者ユーザＡは、腰の部分にポケットなどのアクセントがない(None-Waist)や形がカットソー(Cut_and_Swen)などの属性のパーソナリティ度（嗜好性）が高く、洋服の胸のマーク(Mark)や半袖(Half)などの属性についてのパーソナリティ度（嗜好性）は低いということが示されている。
【００５１】
図９および図１０に、それぞれ被験者ユーザＡおよび被験者ユーザＢの興味モデルに対し、それぞれの既存商品についてのポピュラリティ反映度とパーソナリティ反映度とを算出し、感性マップとして提示したものである。
【００５２】
図９に示すように、被験者ユーザＡは、基盤商品にフード付きカットソー類の服が位置している。一方、図１０に示す被験者ユーザＢでは、基盤商品として青色の服が数多く位置している。なお、図９〜図１２に示す商品分類は、９４種類の画像についてのパーソナリティ反映度およびポピュラリティ反映度を解析し、適切に分布するようにして、各しきい値を決定することにより設定した。図９および図１０に示すように、ユーザごとにそのユーザが重要視している属性の重み（パーソナリティ度）が異なることがマッピングされている。また、ユーザが興味を持つ商品の選択頻度（ポピュラリティ度）にも明確に相違が反映されており、感性モデル化システム４００が、ユーザの感性を適切にモデル化し、分類することに成功していることが示される。
【００５３】
図１１および図１２は、それぞれ被験者ユーザＡおよび被験者ユーザＢに対して未知の未知商品について、ポピュラリティ反映度とパーソナリティ反映度を算出し、当該商品を対応する座標位置に表示させ、感性マップとして表示した結果を示す。図１１および図１２の各未知商品は、図９および図１０に示した既知商品に対応した位置、すなわち、定番商品、基盤商品、単発商品、およびレア商品の位置にそれぞれ配置されているのがわかる。より具体的には、図１１では、被験者ユーザＡについては、基盤商品の位置にフード付きカットソー類の服が集約され、被験者ユーザＢについては、基盤商品として青系の衣類が集約されていることが示されている。
【００５４】
図９〜図１２に示すように、本実施形態では、各ユーザのポピュラリティ度とパーソナリティ度を算出し、そのユーザの興味を反映させた未知の商品のポピュラリティ反映度およびパーソナリティ反映度を算出することが可能である。そして各ユーザは、計算されたポピュラリティ反映度およびパーソナリティ反映度を尺度として嗜好性が分類された商品について、当該ユーザの興味・嗜好性に適する未知の商品を探し出すことができる。
【００５５】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザの興味と商品属性との関係を、ポピュラリティ度とパーソナリティ度を算出することでモデル化し、当該モデルを利用して各ユーザの未知なる商品の選択を支援することが可能となる。すなわち、本発明によれば、ユーザの興味に適する未知の商品をユーザの興味を反映させて評価できる情報処理装置、感性モデル化システム、感性モデル化方法およびプログラムを提供することができる。
【００５６】
また、本発明の感性モデル化システムは、ユーザに対して未知商品を提示するばかりではなく、複数のユーザの嗜好性を反映させた商品開発の方向を提供することを可能とする。
【００５７】
本発明の上記機能は、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｂｅａｎｓ、Ｊａｖａ（登録商標）Ａｐｐｌｅｔ、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、Ｐｅｒｌ、Ｒｕｂｙなどのオブジェクト指向プログラミング言語などで記述された装置実行可能なプログラムにより実現でき、装置可読な記録媒体に格納して頒布することができる。
【００５８】
これまで本発明を実施形態をもって説明してきたが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】ユーザxの興味、非興味と５つの商品（I1、I2 、I3、 I4、 I5）の属性の関係を示したテーブルの実施形態を示した図。
【図２】ユーザが興味ありと答えた各商品(I1、I2 、I4、 I5)と興味なしと答えた商品（I3）とを、区別するためのデータ構造を示した図。
【図３】感性マップの実施形態を示した図。
【図４】本実施形態の感性モデル化システムの実施形態を示した図。
【図５】本実施形態の感性モデル化システムの実行する処理の実施形態のフローチャート。
【図６】本実施形態において、興味情報を取得するためにディスプレイ装置上に表示されるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）の実施形態を示した図。
【図７】本実施形態で計算された被験者ユーザＡの嗜好性を示す興味属性集合の実施形態を示した図。
【図８】被験者ユーザＡのポピュラリティ度の抜粋（図８（ａ））およびパーソナリティ度の抜粋（図８（ｂ））の実施形態を示した図。
【図９】被験者ユーザＡの興味モデルに対し、それぞれの既存商品についてのポピュラリティ反映度とパーソナリティ反映度とを算出した感性マップの実施形態を示した図。
【図１０】被験者ユーザＢの興味モデルに対し、それぞれの既存商品についてのポピュラリティ反映度とパーソナリティ反映度とを算出した感性マップの実施形態を示した図。
【図１１】被験者ユーザＡ、Ｂの興味モデルに対し、それぞれの既存商品についてのポピュラリティ反映度とパーソナリティ反映度とを算出した感性マップの他の実施形態を示した図。
【図１２】被験者ユーザＢの興味モデルに対し、それぞれの既存商品についてのポピュラリティ反映度とパーソナリティ反映度とを算出した感性マップの他の実施形態を示した図。
【符号の説明】
【００６０】
１００…属性対応テーブル、２００…データ構造、３００…感性マップ、４００…感性モデル化システム、４０２…情報処理装置、４０４…興味情報取得部、４０６…ラフ集合属性解析部、４０８…興味情報モデル化部、４１０…感性マップ作成部、４１２…入出力インタフェース部、４１４…ラフ集合ＤＢ、４１６…属性ＤＢ、４１８…ディスプレイ装置、４２０…キーボード、４２２…マウス、４２４…ネットワーク、６００…ＧＵＩ
【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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