姿を利用したファッションコーディネート支援システム suGATALOG の提案と評価
佐 藤 彩 夏†渡邊 恵 太††安村 通 晃†††

本論文では，ユーザの姿を利用したファッションコーディネート支援システム suGATALOG の提案を行い，その試作と評価実験結果について述べる．服装選びは，会う人，場所，予定などを考慮して服を選び，さらに，実際に着用し，自分の顔や体形に合うかを確認しなくてはならない労力を要する作業である．服は，手にとっても着用した姿が分からず，試着してはじめてそれが分かるため，何度も着替直すことがある．先行研究では，CG や，服だけの写真を用いてコーディネートを行う手法が提案されている．suGATALOG は，ユーザが着用した服を鏡で確認するタイミングで撮影し，その姿の写真をトップスとボトムスとに切り分け，組み合わせることでシミュレーションを実現する．
また，複数のコーディネートを比較する機能や，新たなコーディネートを発見する機会を提供する機能などがある．本システムの有用性を検証するために 3 種類の手法との比較を行った評価実験の結果について述べる．

suGATALOG: A Fashion Coodinate Supporting System
Using User’s Actual Appearance
Ayaka Sato,† Keita Watanabe†† and Michiaki Yasumura†††In this paper, we propose suGATALOG, a fashion coordinate supporting system that looks
as if you are actually wearing clothes. When you choose what to wear, you have to think
about who you meet with, where you go, what to do. After this consideration, you actuallywear them to check if they ﬁt to your body. If they don’t, you have to choose and wear again
and again, and this work is so tiring. In most of the previous studies, computer graphics
or pictures of clothes only are used to simulate coordinations. suGATALOG uses picture ofclothes that the user is actually wearing. suGATALOG has a function to compare several
coordinates, a function to make a chance to ﬁnd coordinates that the user has never worn,and so on. We performed a user test to inspect the usefulness of suGATALOG and describe
the result.

1. は じ め にまで，あるいは時間が許す限り繰り返される．また，複数のコーディネートを試しても，結局どの服装がよ

服装選びは，出かける際に必ず行う活動である．天かったか分からなくなることもある．選んでいる時間

気，予定，会う人，行く場所などはその都度変わり，があまりないと，過去の記憶から合うと分かっている

それらに合わせてコーディネートを考える必要があ

無難なコーディネートをしがちで，結果として，似たる．さらに，これらのことを考慮した上で選んだ服をような服装になることが多い．実際に 10〜60 代の男着用するが，実際に着てみると頭の中で想定してい女 54 人にファッションに関するアンケートを取った

たイメージと服の広がり方や丈の長さなどが異なり，結果，83%の人から「いつも同じような服装をしがち服を選びなおすことがある．この行為は納得がいくである」という回答を得た．また，80%の人が「買ったが着ていない服がある」と回答し，所持する服の活† お茶の水女子大学大学院 人間文化創成科学研究科
Graduate School of Humanities and Sciences, Ochanomizu University†† JST ERATO 五十嵐デザインインタフェースプロジェクト
JST, ERATO, IGARASHI Design UI Project††† 慶應義塾大学 環境情報学部
Faculty of Environment and Information Studies, Keio
University

用に困っている．さらに「持っている服で実はもっといい組み合わせがあるのではないかと思う」と回答した人が 76%いることから，手持ちの服を活かせていないと感じている人が多いことも分かった．
本研究は，ユーザの「姿」でファッションコーディネートのシミュレーションを行うシステム suGATA-情報処理学会 インタラクション 2011

AAʼBBʼCCʼ

図 1 服だけの写真 (A,B,C) と実際に着た写真 (A’,B’,C’) とを比較した図
Fig. 1 Figure that compares pictures of clothes only(A,B,C) with pictures ofclothes worn(A’,B’,C’)

LOG（スガタログ）を提案する．suGATALOG は，ディネートのレコメンドを行うシステムである．坂崎

ユーザが着用した服を鏡で確認するタイミングで撮影

らによる研究7) では服の画像の色情報を元にユーザにし，その姿の写真をトップスとボトムスとに切り分け，合ったコーディネートをアシストする．

組み合わせることでシミュレーションを実現する．な2.2 CG を用いた場合

お，「姿」とは，実際にユーザが服を着た際の外観のこ次に CG でコーディネートを行う手法を用いたシスとである．本論文では、本システムの試作について述

テムを紹介する．これは，CG で自分自身となるキャべ，評価実験を実施したので報告する．

ラクターを画面上に作り，そこに CG の服を着せるも以下，第 2 章では関連研究とそれらの課題についてのである．

述べ，第 3 章では本システムの詳細について述べる．

ファッション SNS サイト「プーペガール8) 」は，ア

第 4 章では本システムの評価とその結果について述

バターを着せ替えることでコーディネートを楽しむこべ，第 5〜6 章では評価実験を元にした考察および議とができる．
「EZ MY スタイリング9) 」は CG の体に論を述べる．そして，最後に第 7 章でまとめを行う．

ユーザの顔を合成し，コーディネートを行うことができるサービスである．また，ユーザの動きに合わせて

2. 関 連 研 究

CG の服を合成させる研究10)11)12) もある．

ファッションコーディネートへの関心や需要は高く，すでに先行研究やいくつかの製品での試みがある．こ
こでは，それらを「服の写真を用いた場合」，「CG を用いた場合」，「ユーザの姿を用いた場合」の 3 つに分類し紹介する．

2.3 ユーザの姿を用いた場合最後に，より実世界の服装選びに近づいた，ユーザの姿を用いた手法を紹介する．

Zugara 社の The Webcam Social Shopper13) は，鏡状のディスプレイに服の写真が表示されることで，2.1 服の写真を用いた場合

鏡の前であたかも服を自分の体に当てているかのようここでは，服そのものの写真を撮ってコーディネーに見られるシステムである．

トを行う手法を用いたシステムを紹介する．
長尾ら2) は，ユーザが鏡の前に立ったときにユーザのその日の予定や天気に応じて服のレコメンドを行うシステムを提案している．SONY 社は PSP ソフ

3. suGATALOG
本章では suGATALOG の設計と実装について述べる．

ト My Stylist3) というユーザの予定に応じてコーディ

3.1 着 眼 点

ネートのレコメンドを行ったり，コーディネートに応先行研究では，服の写真を用いた場合，CG を用いじて占いなどができるゲームを販売している．また，た場合，ユーザの姿を用いた場合について紹介した．

Asa1-coordinator5) や LMC6) は服のトップスとボト

本研究は，「ユーザが服を着用した写真（姿の写真）」

4)

ムスを手軽に撮影できるタグタンスと連携してコーを用いてファッションコーディネートを行う．

姿を利用したファッションコーディネート支援システム suGATALOG の提案と評価
ユーザ鏡
ver.2

FITTING ROOM

webカメラ

写真

DB

php
写真

着丈位置

お気に入り

アプリケーション (SWF)

図 2 suGATALOG のシステム構成
Fig. 2 The system architecture of suGATALOG

ここで服だけの写真を組み合わせた場合と，同じ服を実際に着た場合との比較を図 1 に示す ．A と A’ とを比較すると，セーターの形が違い，また顔や手足がないことで印象が大きく異なる．B と B’ を比較するとスカートの広がり方が異なる．C と C’ を比較するとトップスの広がり方が違い，また着丈も実際に着用

試着室
ﬁtting room

カレンダー
calendar

しないと分からない．
そこで本研究ではトップスとボトムスの姿の写真を用いた，ファッションコーディネート支援システム

図 3 「カレンダー」機能の表示例
Fig. 3 Display example of ”calendar”

suGATALOG を提案する．
3.2 システム概要
suGATALOG とは，日常生活の服の試着時や，外出時のタイミングを利用して撮りためた姿の写真を活用した，ファッションコーディネート支援システムである．なお，本システムは，ユーザが自宅で服を選ぶお気に入り
favorite

際に個人で利用することを前提としている．

suGATALOG は，ユーザの姿の写真をトップスとボトムスの境界線で 2 つに切り分けて，それらを組み合わせることでトップスとボトムスによるファッショお気に入り登録ボタン“add to favorite” button

図 4 複数のコーディネートを比較できる
Fig. 4 You can compare several coordinates

ンコーディネートのシミュレーションを行うことができる．これにより，ユーザは服を着替えることなく実をクリックすると，試着室のトップスにも表示され，際に着用しているかのようなシミュレーションが行え

カレンダー上で各マスの下部をクリックすると，試着る．なお，姿の写真は出かける前に鏡の前で服装を確室のボトムスにも表示される．また，トップスの着丈認した際に，ウェブカメラで全身を撮影し，その写真位置は服によって異なるため，試着室の丈調整ボタンが suGATALOG へ転送される (図 2)．転送された写で着丈位置を上下に移動させて調節する．このように，真や，写真の情報はデータベースに蓄積されていく．

ボトムスの写真の上に，丈を調節したトップスを重ね3.3 機能ることで，シミュレーションが行える．図 5 は，カレ

ここで，suGATALOG の機能について述べる．

ンダーからトップスとボトムスを選択し，着丈位置を3.3.1 カレンダー機能調節する流れを示したものである．

ウェブカメラで撮影された写真は suGATALOG 上

3.3.3 お気に入り機能のカレンダーに転送される．その日に撮影された日付

suGATALOG 上の「試着室」の下にある「お気にのマス目に写真を表示する (図 3)．これにより，一ヶ入りに追加ボタン」を押すと，試着室に表示されてい月間の服装を一覧できる．

るシミュレーション画像が図 4 のように変化し，「お気3.3.2 試着室機能に入り」に登録することができる．これをお気に入り

図 3 の左側の部分を「試着室」と呼ぶ．試着室では，機能と呼ぶ．この操作を複数回繰り返すことで，複数撮りためた写真を利用してコーディネートシミュレーのコーディネート写真を並べて表示することができる．

ションが行える．カレンダー上の写真で各マスの上部

情報処理学会 インタラクション 2011

図5suGATALOG でシミュレーションを行う一連の流れ
Fig. 5 How to simulate in suGATALOG

3.3.4 自動コーディネート機能
服装を選ぶ際は，通常トップスあるいはボトムスのそして，それぞれの手法を比較するために，本実験どちらかを選んでからもう一方の組み合わせを選ぶ．

では「実際にそのコーディネートで外出できるかどう

本システムでは，その手法と同様に試着室に表示さかの判断の自信度」をスコア化した．外出できる/でれているトップスあるいはボトムスをクリックするときないに関わらず，判断への自信度が高いほど実際のその服が固定され，もう一方と組み合わせた最大 10着用イメージが湧くと言える．

パターンのコーディネートが表示される．これを自動

4.1 実 験 環 境コーディネート機能と呼ぶ．例えば，試着室表示され実験は約 30m2 の大学内の会議室を利用して行った．

たボトムスをクリックすると，そのボトムスに 10 着会議室には簡易な着替えるスペースを設置し，そこでのトップスを組み合わせた合成写真が 10 枚表示され被験者は着替えた．なお，鏡は設置していない．手法る．組み合わせる服は，「最近着た服」と「ランダム」

2，3 での操作画面は Adobe Flex Builder3 で作成し，から選ぶことができる．最近着た服でコーディネート

被験者は Apple 社の MacBook Pro(15 インチ，解像を行うと，その季節に合った服でのコーディネートが度 1440 × 900) を利用して操作を行った．

でき，ランダムで行うと，最近着ていない服とのコーディネートができる．この機能により，今まで試したことのなかったコーディネートを発見する機会を提供する．

4. 評 価 実 験
本研究では，suGATALOG が実際に服を試着することなくコーディネート支援が可能であるか (着用イメージが湧くか) を検証するため，評価実験を実施し4.2 被 験 者
実験には 20 歳から 30 歳の男性 7 名，女性 8 名，計 15 名の被験者が参加した．

4.3 実 験 方 法
4.3.1 準備

実験をはじめる前に以下の準備をした．

• 質問票を用意する (内容は 4.3.2 で後述)• ハンガーラックとカメラと三脚を適切な位置に設置する．

た．この検証は，被験者が持参するトップス 5 着，ボ• 被験者は自分が所有する服の中からトップスを 5

トムス 5 着の計 10 着でできる 25 パターンのコーディ着，ボトムスを 5 着の合計 10 着を持参する．こネートについて，以下の 3 つの異なるコーディネートの際の条件は以下の通りである．

手法で比較を行った．

– 当日着ている服は含めない– 普段着ない服を含める

手法 1：実物の服を用いる
手法 2：服のみの写真を用いて PC 上で操作する
手法 3：姿の写真を用いて PC 上で操作する• トップスを 1〜5，ボトムスを A〜E のラベルのついたハンガーに掛ける• 1 着ずつ服だけの写真を撮影する．

姿を利用したファッションコーディネート支援システム suGATALOG の提案と評価

手法1: 実際の服手法2: 服のみの写真

手法3: 姿の写真

図 6 各手法の様子
Fig. 6 Scene of each method• 被験者が 1A，2B，3C，4D，5E の組み合わせを

現在の組み合わせ：１A

着た状態 (姿) の写真を撮影する．

4.3.2 評 価 項 目
以下は評価実験で評価した項目である．

(1)

トップスとボトムスの一つの組み合わせで外出(できる，できない)(2)(1) の判断への自信度 (1〜5 で 5 が最も高い)(3)

実験終了後，3 つの手法 (4.3.3 に詳述) を自信のある順番に順位を付ける

図 7 手法 2 の操作画面
Fig. 7 Screen operated in method 2

4.3.3 実 験 手 順
以下に実験の手順を述べる．

現在の組み合わせ：１A• 被験者は準備した環境において手法 1〜3 を実施
し，評価項目 (1)，(2) に回答する• 各手順で，評価項目 (1)，(2) に回答し終わるまでの時間を計測する• 3 つの手法終了後に評価項目 (3) について回答し，かつその理由を述べる
以下に 3 つの手法の詳細を述べる．なお実施する順
番は被験者によってランダムに変えて行った．

図 8 手法 3 の操作画面
Fig. 8 Screen operated in method 3

手法 1：実物の服を用いる 被験者はハンガーラックに 5 着ずつ掛けたトップスとボトムスの合計 10

価項目 (2) の「自信度の平均値」の結果を表 1 に示す．

着を見たり手に取ったりしながら (図 6)，25 パ

自信度の平均値は手法 3 が一番高い 4.0 であった．まターンすべての組み合わせをつくり，それぞれにた，自信度の平均値が他の手法に比べて高いと評価しついて評価項目 (1)，(2) を回答する．

た被験者数が一番多かったのも手法 3 で 9 人であった．

手法 2：服のみの写真を用いて PC で操作する 準備

評価項目 (3) の「判断しやすかった手順の順位」の結で撮影した服だけの写真を用いた図 7 の操作画面

果を表 2 に示す．1 位が一番多かったのが姿の写真をを利用して手法 1 と同様のことを行う．右側の写用いた手法 3，2 位が一番多かったのが実物の服を用真をクリックすると左側の写真が変わる．左側のいた手法 1，3 位が一番多かったのが服のみの写真を部分を見て評価を行うよう被験者に指示する．

用いた手法 2 であった．

手法 3：姿の写真を用いて PC で操作する 準備で撮影した姿の写真を用いた図 8 の操作画面を利用して手法 1 と同様のことを行う．右側の写真の上部をクリックすると左側の上部の写真が変わり，下4.4.2 実験終了後インタビューの結果実験終了後のインタビューから得たそれぞれの手法に関するコメントは以下の通りである．

• 手法 1(実物の服を用いる手法) について部も同様に変わる．手法 2 と同様に左側の部分を– 服の素材や色が分かった

見て評価を行うよう被験者に指示する．

– 遠くから見られず全体イメージがつかみにく4.4 実 験 結 果
4.4.1 評価項目の結果
評価項目 (1) の「外出できると判断した数」と，評かった• 手法 2(服のみの写真を用いて PC で操作する手法) について

情報処理学会 インタラクション 2011
表 1 外出できると判断したコーディネートの個数と自信度の平均
Table 1 Number of judgment and average of conﬁdence
degree
被験者

5. 考

察

「外出できる」判断の数

自信度

この実験では被験者によって持ってくる服が違うた

手法

手法

め 1A という組み合わせは被験者の人数分である 151234567891011121314
15

115
17161824
181719
151516141916
1721719192021
24
18
21
1522
1717101719

320181521
1923
22
18
141021
21
2224
17

1
3.44
4.12
4.163.48
3.64
3.72
4.12
3.28
3.88
4
3.12
3.68
3.4
4.12
3.122
3.64
4.16
3.8
3.36
4.2
3.56
3.88
3.48
4.08
3.16
3.24
3.88
3.7
3.92
3.08

3
4.12
4.52
4.4
3.76
3.84
3.84
4.88
3.04
3.84
4.24
3.88
3.84
4.2
4.28
3.44

平均

17.1

18.4

19.0

3.7

3.7

4.0

種類ある．1 人の被験者は 1A という組み合わせを 3つの手法でそれぞれの自信度を評価する．そこでこの3 個の自信度の平均を計算し，その値をもとの自信度から引くことで平均値がゼロになるように補正した．
これによって，それぞれの組み合わせについて，手法ごとに全体の平均との差が分かる．つまり，この値がプラスになると，その組み合わせの自信度が平均よりも高いということである．プラスになった値の個数をまとめたものが表 4 である．
補正した結果をもとに，R を使って 3 つの手法の間に自信度の差があるかどうか一元配置の分散分析を行ったところ，P 値が 3.3 × 10−10 となり手法間には，有意な差があると言える．

5.1 手法 1 について
– 客観的に服を見られた

実物の服を用いた手法 1 は，アンケート結果で 2 番– 服の形が平面であるため着用イメージが湧かなかった

目に外出できるかどうかの判断しやすいという結果であった．しかし，自信度の平均値でみると，一番自信• 手法 3(姿の写真を用いて PC で操作する手法) に度が低いという結果であった．この手法は実際に服をついて手に取るため，服の素材感や色合いも分かり，また扱– 着替えなくても鏡で見ているようにシミュいの自由度が高い．その反面，近すぎて客観的に組みレーションできた合わせを見ることができないため，着用イメージが湧– 裾が写り込んでいる写真はイメージしづらかったきにくかったと考えられる．
また，実験にかかった時間の平均が手法 2，3 と比4.4.3 評価にかかった時間の結果

べて 100 秒以上長くかかったことから，2 と 3 の手法それぞれの手法にかかった平均時間を表 3 に示す．
一番長くかかったのが手法 1 で 375 秒，一番短かったのが手法 2 の 264 秒で，手法 3 との差は 10 秒で

表 4 自信度が平均より高いコーディネートの個数 (個)Table 4 Number of ”conﬁdence for the judgement” thatis highter than the average
自信度が平均より高い個数 (個)あった．
表 2 判断がしやすかった手法の順位の結果 (人)Table 2 Ranking of the method that was easier tojudge(number of people)
手法 1
手法 2
手法 31位
1
1132位
1132

手法 1

手法 2

手法 3

被験者 153799510810109873107775414951214291036716141315811186915171091113

合計

115114185

被験者 1
被験者 2
被験者 3
被験者 4

3位
3110

被験者 5
被験者 6
被験者 7
被験者 8
被験者 9

表 3 評価にかかった時間の結果
Table 3 Result of the time taken for evaluation
平均時間 (秒)

手法 1

手法 2

手法 3

375

264

274

被験者 10
被験者 11
被験者 12
被験者 13
被験者 14

姿を利用したファッションコーディネート支援システム suGATALOG の提案と評価と比べて大きな身体動作を伴うため，手間がかかることが分かった．
手法 1 ではすべての服をハンガーに吊してそれらをかった．

6. 議

論

手に取ることができたが，自宅では一部の服しかハン

実験の結果から，suGATALOG は実際の服を手にガーに吊していないため実際はさらに組み合わせづら取った場合や服だけの写真を用いたシミュレーションく時間もかかるという意見もあった．このことから，と比べて着用イメージが湧くことが分かった．そのた手法 1 では自宅でのコーディネートは困難であること

め，本システムでコーディネートした服装は，実際にが分かった．

着て出かけられることが期待でき，また，合わないだ

5.2 手法 2 について

ろうという先入観から試したとこがなかった組み合わ服だけの写真を用いてシミュレーションを行った手せの中から，合うものを発見することで，手持ちの服法 2 は，アンケート結果で一番判断がしづらいといのさらなる活用が期待できる．したがって，本システう結果であった．PC 上で複数の服を並べてコーディ

ムの機能の一つである，自動コーディネート機能も，ネートができるため，客観的にコーディネートを見る有用に働くと考えられる．

ことができる．しかし，実際に着用した際の立体感が次に，関連研究で述べたシステムとの比較をしながなく服だけ見るとすべて合うように見えてしまうといら議論をする．

う意見を得た．これらのことから，服だけの写真を用(1) 服だけの写真を用いたシステムと比較して：服だ

いたシミュレーションは，色などによるコーディネー

けの写真を用いると，それぞれの服が個別で明確であトはできるが，着用イメージは湧きにくいと言える．

るため，服を管理するという点ではわかりやすい．し5.3 手法 3 についてかし，本研究の評価実験で示されたように，この手法

姿の写真を用いてシミュレーションを行った手法 3を用いてコーディネートを行うと，実際に着用したイは，評価項目 (3) の判断のしやすさにおいて最も高いメージは得にくかった．つまり，服だけの写真では，結果であった．実際にユーザ自身が着た際の立体感が自分に似合っているかどうかの判断は難しい．

あることが最大の理由であると考えられる．また，こ一方で suGATALOG は，必ず自分自身が着た姿のの手法も手法 2 と同様の理由で客観的にコーディネー

写真を用いているため，服の組み合わせだけでなく，トをみることができる．さらに，手法 1 では考えられ自分の顔や体形に合うかどうかの判断もできる．これなかった組み合わせが，着用した姿で見ると今まで試が，評価実験で「その組み合わせで外出できるかどうしたことがないが意外と合う組み合わせを発見するこかの判断への自信度」の向上に繋がったと考える．とができたという意見を得た．

(2) ＣＧを用いたシステムと比較して：3DCG でのコー

この手法は一番自信度が高いと判断していてかつ，ディネートは，さまざまな方向からファッションコー外出できるかどうかの判断の数が他の手法と変化してディネートを検討できるメリットがある．さらに，重いる人数が一番多く，9 人であった (表 1)．この結果

ね着や，実在しない服を CG に合わせてシミュレー

は suGATALOG の実験が一番着用イメージが湧きやションすることもできるだろう．しかし，実際に着用すくて，かつ，新しいコーディネートの発見ができた，することを目的としてコーディネートするためには課あるいは他の手法でコーディネートしていた場合は着題も多い．着用イメージでコーディネートするために替え直さなくてはいけない可能性を示す．また，表 4

は，まず，CG は自分自身とまったく同じ体形でなくより，被験者ごとの服の差を取り除いても他の手法とてはならない．さらに，髪型や化粧なども本人同様で比べてコーディネートの判断がしやすいと言える．こないと，リアリティに欠ける．このようなシミュレーのデータは有意差があったことから，手法 3 では平均ションをするためには，現時点では全身スキャンが可より高い自信度を持って判断をしていたと言える．

能である立体スキャナーのスタジオを用意しなければ

しかし，トップスの裾の長さが長いものは，写真をならない．さらに，服の 3D モデル化も必要であり，切り分けた際に裾が残ってしまうことがあり，その場手間や時間がかかる．

合は被験者の混乱を招いた．残った裾の色と合わせて現在の suGATALOG では，正面からの写真を利用いるのか，組み合わせた写真と色を合わせているかしているため，3DCG のように，さまざまな角度から分からなくなるためであると考えられる．実際に，裾服装を検討をするような柔軟性はない．しかし，suG-が出ている写真でのコーディネート写真は，裾が出てATALOG は大きなスタジオを用意する必要はなく，いない写真とのコーディネート写真と比べて評価が低

ウェブカメラで姿の写真を撮り，トップスとボトムス

情報処理学会 インタラクション 2011とに切り分け，それらを組み合わせるというシンプルな手法でありながら，ユーザの顔や体形に合うかという実際の着用イメージでファッションコーディネートが行える．

(3) ｓｕＧＡＴＡＬＯＧの運用：実際に，ほぼ毎日服を選ぶ必要のある 5 人 (男性 2，女性 3) に 3 週間の試験運用を行った．ユーザから得られた感想は，次のようなものであった．
「普段着ていない服を着るようになった」，「家を出てから服装を後悔することがなくなった」，「服の選択肢が広がった」．これにより，

suGATALOG を使用することで，所有する服を活かせていることが分かった．また，「カレンダー上の写真がトップスとボトムスに分かれていることが分かりにくい」という意見も得られた．実運用するには，操作上のわかりやすさの工夫も必要であることが分かった．

7. お わ り に
本論文では，ユーザの姿に着目したファッションコー
ディネート支援システム suGATALOG の提案，試作および評価実験を行った．服装を選ぶためには考慮することが多く，さらに服は着ないことには実際に着た際のイメージが沸かない．これまでのファッションコー
ディネート支援システムは，CG や服だけの写真を用いたコーディネートが多く，実際に着たときのイメージが湧きづらかった．本システムでは，実際に着た姿の写真を利用するため，顔や体形を含めてコーディネートシミュレーションが行える．これにより，ユーザは着替えることなく手軽にさまざまなコーディネートを試すことができる．
また，本システムの有用性を評価するために実物の服，服だけの写真，姿の写真を用いた 3 つの手法を用いた実験を行った．この実験により，suGATALOGは実物の服や服だけの写真を用いたシミュレーション
より着用イメージが湧き，有用であることが分かった．
本論文が，今後さまざまなファッションコーディネー
ト支援システムの開発に貢献することを期待する．
謝辞 本研究は，情報処理推進機構（IPA) の未踏IT 人材発掘・育成事業 2009 年度上期未踏ユースの支援を受けた．また，評価分析にあたりご協力いただいた樋口文人博士に感謝いたします．

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Adjunct Proceedings of Ubicomp 2009, pp. 208209 (Oct, 2009).
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ガール｜無料で遊べるファッションきせかえサイ
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9) EZ MY スタイリング : http://www.ezmysta.
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13) The Webcam Social Shopper : http://weareo
rganizedchaos.com/index.php/2009/06/23/zu
gara-launches-online-shopping-app-utilizing-augmented-reality-and-motion-capture/(参照日: 2009.11)