(57)【要約】【課題】対象となる服飾品の画像を解析し、自動的に理想的な組み合わせを行うことで、販売者サイトに大きな負担をかけることなく、利用者のネットワーク経由の服飾品購入をサポートする。【解決手段】  組み合わせ判定システム５は、ファッション販売システム３から受信した特徴量と、商品特徴量データベース７に登録されている各商品の特徴量との距離（差分）を算出し、この距離に基づいてユーザが指定した商品とそれ以外の商品の相性度を算出する。ユーザは、ユーザ端末１に送られてきた、商品Ａに対する商品Ｂの相性度を参照して、商品Ａと相性がよく、購入後は商品Ａと相性よく組み合わせて使用できそうな商品Ｂの購入を、ファッション販売システム３に申し込むことができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度をコンピュータが算出するための商品相性度算出方法であって、
所望の商品の組み合わせを構成する所望の２つの商品である第１の商品および第２の商品を指定するステップと、
前記第１の商品の画像の内容に基づき、前記第１の商品の特徴量を算出するステップと、
前記第２の商品の画像の内容に基づき、前記第２の商品の特徴量を算出するステップと、
前記第１の商品の特徴量と前記第２の商品の特徴量との距離に基づき、前記第１の商品と前記第２の商品の相性度を算出するステップと、
前記算出された前記第１の商品と前記第２の商品の相性度を出力するステップと、
を含む商品相性度算出方法。
【請求項２】
前記第１の商品の画像および前記第２の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から受信するステップを含む請求項１に記載の商品相性度算出方法。
【請求項３】
所定の販売サイトに予め登録された販売商品の画像から、前記第１の商品の画像および前記第２の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から選択させるステップを含む請求項１または２に記載の商品相性度算出方法。
【請求項４】
前記相性度は前記ユーザ端末に出力される請求項２または３に記載の商品相性度算出方法。
【請求項５】
前記第１の商品の特徴量は、前記第１の商品の画像の内容および前記第１の商品の画像の付帯情報に基づいて算出され、
前記第２の商品の特徴量は、前記第２の商品の画像の内容および前記第２の商品の画像の付帯情報に基づいて算出される請求項１〜４のいずれかに記載の商品相性度算出方法。
【請求項６】
１または複数の理想的な商品の組および前記組を構成する商品の特徴量をデータベースに登録するステップと、
前記第１の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって前記理想的な商品の組を構成する一方の商品である第１の類似商品、および、前記第２の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって前記理想的な商品の組を構成する一方の商品である第２の類似商品を前記データベースから抽出するステップと、
前記第１の類似商品とともに前記理想的な商品の組を構成する他方の商品である第１の基準商品、および、前記第２の類似商品とともに前記理想的な商品の組を構成する他方の商品である第２の基準商品を前記データベースから抽出するステップと、
を含み、
前記第１の商品と前記第２の商品の相性度は、前記第１の商品の特徴量と前記第１の基準商品の特徴量の距離、および、前記第２の商品の特徴量と前記第２の基準商品の特徴量の距離に基づき算出される請求項１〜５のいずれかに記載の商品相性度算出方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の商品相性度算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度を算出するための商品相性度算出装置であって、
所望の商品の組み合わせを構成する所望の２つの商品である第１の商品および第２の商品を指定する手段と、
前記第１の商品の画像の内容に基づき、前記第１の商品の特徴量を算出する手段と、
前記第２の商品の画像の内容に基づき、前記第２の商品の特徴量を算出する手段と、
前記第１の商品の特徴量と前記第２の商品の特徴量との距離に基づき、前記第１の商品と前記第２の商品の相性度を算出する手段と、
前記算出された前記第１の商品と前記第２の商品の相性度を出力する手段と、
を含む商品相性度算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は商品相性度算出方法、プログラムおよび装置に係り、特にユーザが複数の商品間の組み合わせの相性度のよい商品を検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、各商品について、商品名や価格を示す商品情報データＤ１と、画像データＤ２と、コーディネート可能な他の商品との関連づけを示す商品コーディネートデータＤ３と、を用意し、各顧客について、過去の購入履歴データＤ４と、顧客自身の顔写真からなる顧客画像データＤ５と、住所や氏名を示す顧客情報データＤ６と、を用意する。選択部により、顧客が第１次希望商品を選択したら、選択部により、データＤ３，Ｄ４を参照して、コーディネート可能な他の商品を自動選択し、その中から第２次希望商品を選択させる。画像合成部により、顔写真と商品とを合成した試着画像を顧客に提示する。第２次希望商品を掲載したチラシおよび購入申込書を、チラシ作成部および申込書作成部によって作成し、情報送信部によりオンライン送信する。
【０００３】
特許文献２では、消費者は仲介者のホームページに接続し、登録した仮想試着モデルに、サーバーに登録されている商品を選択し仮想試着する。仮想試着では、カラーコーディネーター及びスタイリストのデータを基に作成した診断ソフトでアドバイスを得る事が出来、仮想試着を行えば、メーカー名・購入品名・価格等が一覧表示され、消費者は発注情報を入力し、仲介者は各販売業者に契約に必要な消費者のデータをインターネットで送信し、販売業者は消費者に商品を発送する。
【０００４】
特許文献３では、衣服にタグが付され、これら衣服が保管庫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。
【特許文献１】特開２００４−２９５７７７号公報
【特許文献２】特開２００１−２１６４２９号公報
【特許文献３】特表２００４−５０７８２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
衣料品、バッグ、靴、アクセサリー、サングラスその他の服飾品を購入する場合、同時に購入する商品との組み合わせの相性がよいという点は、服飾品の購入を決定する際において重要なポイントである。実際の店舗で購入する場合は、店員のアドバイスや試着で確認できるが、インターネットで購入する場合は、自らが想像して判断する必要があるため、多くの利用者が購入に踏み切れない可能性が高く、書籍などと比較して市場のＥコマース化率が低い要因になっていると思われる。
【０００６】
本発明は、対象となる服飾品の画像を解析し、自動的に理想的な組み合わせを行うことで、販売者サイトに大きな負担をかけることなく、利用者のネットワーク経由の服飾品購入をサポートすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度をコンピュータが算出するための商品相性度算出方法であって、所望の商品の組み合わせを構成する所望の２つの商品である第１の商品および第２の商品を指定するステップと、第１の商品の画像の内容に基づき、第１の商品の特徴量を算出するステップと、第２の商品の画像の内容に基づき、第２の商品の特徴量を算出するステップと、第１の商品の特徴量と第２の商品の特徴量との距離に基づき、第１の商品と第２の商品の相性度を算出するステップと、算出された第１の商品と第２の商品の相性度を出力するステップと、を含む。
【０００８】
この発明によると、任意の商品の組み合わせの相性が、相性度という客観的な数値で示されるため、商品を購入しようとするエンドユーザは、コーディネートに関する専門知識がなくても、相性度を参照して、理想的な商品の組み合わせを把握することができる。
【０００９】
好ましくは、第１の商品の画像および第２の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から受信するステップを含む。
【００１０】
好ましくは、所定の販売サイトに予め登録された販売商品の画像から、第１の商品の画像および第２の商品の画像のうち少なくとも一方を、ユーザ端末から選択させるステップを含む。
【００１１】
好ましくは、相性度はユーザ端末に出力される。
【００１２】
好ましくは、第１の商品の特徴量は、第１の商品の画像の内容および第１の商品の画像の付帯情報に基づいて算出され、第２の商品の特徴量は、第２の商品の画像の内容および第２の商品の画像の付帯情報に基づいて算出される。
【００１３】
こうすると、画像の内容そのものからは把握できない情報、例えば流行やメーカーなどを、特徴量に反映させることができる。
【００１４】
好ましくは、１または複数の理想的な商品の組および組を構成する商品の特徴量をデータベースに登録するステップと、第１の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって理想的な商品の組を構成する一方の商品である第１の類似商品、および、第２の商品の特徴量に最も近似する特徴量を有する商品であって理想的な商品の組を構成する一方の商品である第２の類似商品をデータベースから抽出するステップと、第１の類似商品とともに理想的な商品の組を構成する他方の商品である第１の基準商品、および、第２の類似商品とともに理想的な商品の組を構成する他方の商品である第２の基準商品をデータベースから抽出するステップと、を含み、第１の商品と第２の商品の相性度は、第１の商品の特徴量と第１の基準商品の特徴量の距離、および、第２の商品の特徴量と第２の基準商品の特徴量の距離に基づき算出される。
【００１５】
上記の商品相性度算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムも本発明に含まれる。
【００１６】
本発明は、装飾品に関する商品の組み合わせの相性を示す数値である相性度を算出するための商品相性度算出装置であって、所望の商品の組み合わせを構成する所望の２つの商品である第１の商品および第２の商品を指定する手段と、第１の商品の画像の内容に基づき、第１の商品の特徴量を算出する手段と、第２の商品の画像の内容に基づき、第２の商品の特徴量を算出する手段と、第１の商品の特徴量と第２の商品の特徴量との距離に基づき、第１の商品と第２の商品の相性度を算出する手段と、算出された第１の商品と第２の商品の相性度を出力する手段と、を含む。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によると、任意の商品の組み合わせの相性が、相性度という客観的な数値で示されるため、商品を購入しようとするエンドユーザは、コーディネートに関する専門知識がなくても、相性度を参照して、理想的な商品の組み合わせを把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明の好ましい実施形態に係る服飾品購入サポートシステムの概略構成図である。このシステムは、各々、入力操作手段（キーボード、マウス、タッチパネルなど）、表示手段（液晶ディスプレイなど）、通信手段（ネットワークカードなど）、情報処理手段（ＣＰＵ、マイクロコンピュータなど）、記憶手段（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、ＣＤ−ＲＷその他着脱可能な各種記録メディア）、情報読み取り／書き込み手段（ＣＤ−ＲＷドライブなど）の全部または一部を備えたパソコンなどで構成された、ユーザ端末１、ファッション販売システム３、特徴量算出システム４、組み合わせ判定システム５、商品画像データベース６、商品特徴量データベース７、ユーザ情報データベース８、販売者端末９、商品画像登録システム１０から構成される。ユーザ端末１とファッション販売システム３とは、インターネットなどのネットワーク２を介して接続されている。
【００１９】
ファッション販売システム３は、特徴量算出システム４、組み合わせ判定システム５、ユーザ情報データベース８と、ＬＡＮその他の通信手段により接続されている。
【００２０】
組み合わせ判定システム５は、商品特徴量データベース７と、ＬＡＮその他の通信回線により接続されている。
【００２１】
販売者端末９と商品画像登録システム１０、商品画像登録システム１０と特徴量算出システム４および商品画像データベース６、特徴量算出システム４と商品特徴量データベース７、組み合わせ判定システム５と商品特徴量データベース７は、ＬＡＮその他の通信回線により接続されている。
【００２２】
ユーザ端末１は、他のパソコンや携帯電話、その他の情報処理端末と通信が可能で、また、表示機能を有する端末である。
【００２３】
ネットワーク２は、インターネットなどで構成されているが、その他のネットワークでもよい。
【００２４】
ファッション販売システム３は、電子的に（Ｅコマースにより）服飾品を販売する機能すなわちユーザ端末１から所望の服飾品の販売要求を受け付け、販売を受諾した商品に関する情報を、ユーザ情報に関連づけてユーザ情報データベース８に登録するシステムである。
【００２５】
特徴量算出システム４は、ユーザがユーザ端末１を介して送信した画像、もしくは商品画像データベース６に登録されている商品画像と販売者端末９から入力された商品画像ごとの付帯情報（タグ情報）から特徴量を算出し、商品特徴量データベース７へ登録するシステムである。
【００２６】
特徴量とは、画像を解析することにより得られる数値であって、服飾品としての特徴に対応する数値またはその組み合わせである。例えば、全体の色（Ｒ、Ｇ、Ｂ表現）、部分別の色（例えば上部、中央部、下部、左右側部のエリアごとの色）、全体の形状（ジャケット、コート、セーター、ポロシャツなど）、襟元の形状（Ｖネック、Ｕネック、ラウンドネックなど）、胸元の形状（スターチドブザム、プリーテッドブザムなど）、模様（千鳥格子、豹柄など）、画像に付帯するタグ情報の内容（商品価格、ブランド、流行）などの全部または一部を数値化したものを含む。特徴の数値化の仕方は任意である。色については、例えばＲ＝１、Ｇ＝２、Ｂ＝３などとする。あるいは、襟元の形状については、Ｖネック＝１、Ｕネック＝２、ラウンドネック＝３などとする。要するに、数値と特徴が一対一に対応しており、かつ、似たような特徴には近い値が付与され、似ていない特徴には近くない値が付与されればよい。
【００２７】
組み合わせ判定システム５は、ユーザ端末１で選択された商品の特徴量と、商品特徴量データベース７に登録されている特徴量との距離に基づき、商品の組み合わせの相性度を算出するシステムである。
【００２８】
商品画像データベース６は、ファッション販売システム３が取り扱う商品の画像、価格、商品番号などを登録したデータベースである。
【００２９】
商品特徴量データベース７は、ファッション販売システム３について特徴量算出システム４が算出した不特定多数の商品ごとの特徴量を登録したデータベースである。どの範囲の商品の特徴量を登録するかは任意であり、ある特定のメーカーが販売している商品に限ってもよいし、ファッション販売システム３が扱う商品が全て含まれてもよい。
【００３０】
ユーザ情報データベース８は、ユーザがユーザ端末１を介して組み合わせ判定の対象に指定した商品（組み合わせの一方の商品だけ指定してもよいし、双方指定してもよい）、購入の有無、購入の履歴、組み合わせ判定システム５の過去の判定結果、売れ筋の商品の組、ユーザの性別、年齢、体型などの属性情報を登録したデータベースである。
【００３１】
販売者端末９は、ファッション販売システム３を運営する業者が、商品画像の特徴量に反映させたいタグ情報を登録するための端末である。
【００３２】
商品画像登録システム１０は、商品画像に追加情報を記載したタグ情報を追加し、商品画像データベース６に登録するためのシステムである。タグ情報には、商品価格、ブランド、流行色、流行のスタイルなどが含まれる。
【００３３】
以下、図１に従い、本システムで実施される処理の流れを説明する。
【００３４】
まず、ユーザは、ＰＣや携帯電話などで構成されたユーザ端末１から、ファッション販売システム３の開設するファッション販売サイトへアクセスし（Ｓ１）、組み合わせ判定の対象となる商品を指定する（Ｓ２）。この商品は、ファッション販売システム３が販売する商品でも、ユーザがすでに保有する商品でもよい。ユーザが保有する商品を指定する場合は、その画像をファッション販売システム３へアップロードする。なお、商品の画像は、デジタルカメラやカメラ付携帯電話で撮影したものを使用すればよい。
【００３５】
ファッション販売システム３は、ユーザが指定した商品の画像を特徴量算出システム４へ入力する（Ｓ３）。ただし、これは必須でなく、ファッション販売システム３に登録されている商品画像、あるいはそれ以外のサイトからダウンロードしてきた画像をユーザ端末１から選択させ、選択された画像を特徴量算出システム４へ入力してもよい。
【００３６】
特徴量算出システム４は、入力または選択された画像について、特徴量を算出し、ファッション販売システム３へ返信する（Ｓ４）。
【００３７】
ファッション販売システム３は、特徴量算出システム４から受信した特徴量を、組み合わせ判定システム５に送信する（Ｓ５）。
【００３８】
組み合わせ判定システム５は、ファッション販売システム３から受信した特徴量と、商品特徴量データベース７に登録されている各商品の特徴量との距離（差分）を算出し（Ｓ６）、この距離に基づいてユーザが指定した商品とそれ以外の商品の相性度を算出する（Ｓ７）。
【００３９】
ユーザが任意に指定した商品と相性のよい商品を、ファッション販売システム３に登録された販売商品の中から抽出するには、次のようにする。
【００４０】
すなわち、基本となる商品群（標準的な品目、例えば、白のワイシャツ、紺のブレザーなど）の特徴量を予め算出しておくとともに、各基本商品ごとにそれと相性のよい１または複数の商品を、スタイリストなどの専門家が理想的な組み合わせとして予め選出しておき、当該理想的な組み合わせ（例えば商品Ａ１と商品Ｃ１、あるいは商品Ｂ１と商品Ｄ１）を、相性度１００の組み合わせ（学習データ）として、商品特徴量データベース７に登録する。その際、理想的な組み合わせを構成する商品の対（例えば商品Ａ１、商品Ｂ１、商品Ｃ１、商品Ｄ１）ごとの商品の特徴量も同時に学習データに含めて記憶しておく。学習データは様々なジャンルの商品について作成しておくことが好ましい。例えば、同じ商品を用いる組み合わせでも、仕事用の理想的な組み合わせ、普段着用の理想的な組み合わせなど数種類を用意しておくとよい。
【００４１】
例えば、組み合わせ判定システム５が、ユーザが指定した任意の商品Ａと相性のよい商品Ｂを検索する場合、まず、商品Ａ・商品Ｂの特徴量と比較して最も特徴量の差分値の小さい商品（類似商品）を商品特徴量データベース７から抽出する。説明の都合上、商品特徴量データベース７に登録された特徴量の中で、商品Ａの特徴量との特徴量の差分値が最も小さい類似商品は商品Ａ１であり、商品Ｂの特徴量との特徴量の差分値が最も小さい類似商品は商品Ｂ１であるとする。
【００４２】
次に、組み合わせ判定システム５は、類似商品Ａ１、類似商品Ｂ１をそれぞれ理想的な組み合わせ（相性度１００）の対の一方とする他方の商品（基準商品）を商品特徴量データベース７から抽出する。説明の都合上、商品特徴量データベース７に登録された組の中で、商品Ａ１と理想的な組の対をなす他方の商品は商品Ｃ１であり、商品Ｂ１と理想的な組の対をなす他方の商品は商品Ｄ１であるとする。
【００４３】
最後に、商品Ａと基準商品Ｃ１との特徴量の類似度、および、商品Ｂと基準商品Ｄ１との特徴量の類似度に基づき、商品Ａと商品Ｂとの相性度を算出する。相性度の算出は、商品Ａと商品Ｂの相性度Ｚを基準にする。例えば、相性度Ｚ＝１００−α×（｜商品Ａの特徴量−商品Ｃ１の特徴量｜＋｜商品Ｂの特徴量−商品Ｄ１の特徴量｜）とする。αは特徴量を０〜１００までの範囲をとる相性度に換算するための割合である。商品Ａ・Ｃ１の特徴量が近似しており、かつ商品Ｂ・Ｄ１の特徴量が近似していれば、それだけ相性度Ｚが１００に近くなる。逆に、商品Ａ・Ｃ１の特徴量が近似していないか、または商品Ｂ・Ｄ１の特徴量が近似していなければ、相性度Ｚは小さくなる。商品Ｂは、ファッション販売システム３に登録された任意の商品であり、商品Ａと商品Ｂとの相性度Ｚは、各商品Ｂごとに算出される。
【００４４】
組み合わせ判定システム５は、ユーザ指定の商品と登録された各商品ごとに算出された相性度の各々を、対応する各商品の識別情報とともに組み合わせ判定システム５へ返信する（Ｓ８）。この各商品の識別情報および各商品に対応する相性度を相性度情報という。
【００４５】
ファッション販売システム３は、組み合わせ判定システム５から受信した相性度情報の全部または一部をユーザ情報データベース８へ登録する（Ｓ９）。低い相性度は利用価値が低いから、例えば上位１０番目までの相性度を有する相性度情報のみを登録してもよい。
【００４６】
ファッション販売システム３は、ユーザ情報データベース８へ登録された相性度情報から、商品の識別情報を抽出する（Ｓ１０）。次に、当該抽出された識別情報をキーに、商品画像データベース６を検索する。そして、当該識別情報に対応づけられた商品画像を商品画像データベース６から抽出し、抽出した商品画像を、対応する相性度とともに、ネットワーク２経由で（Ｓ１１）、ユーザ端末１に送信する（Ｓ１２）。
【００４７】
ユーザは、ユーザ端末１に送られてきた、商品Ａに対する商品Ｂの相性度を参照して、商品Ａと相性がよく、購入後は商品Ａと相性よく組み合わせて使用できそうな商品Ｂの購入を、ファッション販売システム３に申し込むことができる。
【００４８】
本システムのユーザの利用の仕方は様々想定しうる。例えば、ユーザが手持ちの服飾品と相性のよい商品を検索することができる。この場合、ユーザ端末１から商品Ａ，Ｂの双方を指定すればよい。
【００４９】
あるいは、ユーザがまとめ買いを行う場合、購入しようと思う商品同士の相性度を見て、相性度が高くなるような組み合わせがなるべく多くなるような理想的な商品の購入バリエーションを、専門的なコーディネートの知識がなくても策定することができる。
【００５０】
あるいは、ユーザが、服飾品の利用シーン（結婚披露宴、パーティー、面接、通勤、普段着など）や、流行、色、形などの商品の属性のうち優先すべき条件（条件は、画像解析の結果に関係するもののみならず、タグ情報と関係するものでもよく、特徴量に関係すれば足りる）を指定した場合、その条件ないし対応する特徴量に重みづけをした相性度を算出し、ユーザのニーズに合った組み合わせを提案することができる。
【００５１】
あるいは、ユーザ自身がコーディネートした商品同士の組み合わせに対する相性度を算出し、ユーザのコーディネートに客観的判定を与えることもできる。例えば、ユーザが自分でコーディネートした衣料品の画像（販売サイト内の画像でもユーザが撮った画像でもよい）の組（α，β）を用意し、当該組を構成するどちらか一方の商品αについて、相性のよい商品の検索を実行する。そして、その検索の結果抽出された商品δと、ユーザの選んだ商品βとの類似度を、双方の商品の特徴量の距離に基づいて判定し、その類似度をポイント化してユーザ端末１に提示する。当該ポイントが高ければ、ユーザ自身が決めたコーディネートが客観的に相性が高いということが分かる。
【００５２】
あるいは、ユーザの指定した商品と類似する商品を検索することもできる。例えば、ユーザ端末１から、検索のキーになる商品の画像（販売サイト内の画像でもユーザが撮った画像でもよい）をファッション販売システム３に提供し、ファッション販売システム３は、当該画像を特徴量算出システム４に送り、特徴量を算出させる。次に、その特徴量と距離が小さい特徴量を有する商品から順に、商品特徴量データベース７から抽出する。抽出された商品の特徴量の距離が小さければそれだけ、指定した商品との類似度が高いといえる。これは、ユーザが、デザインは似かよっているが値段がより安い商品を探し出すときなどに用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の実施形態に係る服飾品購入サポートシステムのブロック図
【図２】相性度算出の概念説明図
【符号の説明】
【００５４】
１：ユーザ端末、３：ファッション販売システム、４：特徴量算出システム、５：組み合わせ判定システム、６：商品画像データベース、７：商品特徴量データベース、８：ユーザ情報データベース、９：販売者端末、１０：商品画像登録システム
【図１】
2009128995.tif 000003
【図２】
2009128995.tif 000004