"ユーザが所有する端末と、商品情報の蓄積および調査を行い所望の情報を提供するサーバとを備え、前記端末と前記サーバはネットワークを介して接続され、前記端末が、表示部と、商品の写真画像を含む商品情報を記憶した商品記憶部と、前記写真画像に対して所定の分析基準色ごとに画素単位の色分布からなる分析結果を生成する写真分析部と、前記表示部に表示された写真画像の商品についてのユーザの評価を入力する評価処理部と、前記写真画像に対する分析結果とユーザの評価とを前記サーバに送信する第1通信部と、前記サーバに対して、ユーザがコーディネートを希望する商品に対する調和度の調査を要求する調和度調査要求部とを備え、前記サーバが、ユーザごとに購入した商品の情報を記憶した購入履歴情報記憶部と、前記端末から送信された分析結果およびユーザの評価と、調和度調査要求とを受信する第2通信部と、前記受信した分析結果およびユーザの評価をユーザ評価情報として記憶するユーザ評価情報記憶部と、前記調和度調査要求を受信した場合、所定の条件を満たす商品に対して、前記調査を要求したユーザの調和度を、前記ユーザ評価情報を用いて算出する調和度調査実行部とを備えたことを特徴とする商品情報提供システム。前記サーバが、前記調和度調査実行部によって算出された調和度を用いて、前記所定の条件を満たす商品のうちユーザに提示するのが最も好ましい商品を選択し、その選択商品の情報を含む回答を前記調査要求をしてきた端末へ送信するユーザ回答生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項1記載の商品情報提供システム。前記所定の条件とは、現在の季節に着ることを目的として製造された服を調査対象の商品とすることであり、前記調和度調査実行部は、前記調査対象の服のうち、前記ユーザの評価の高い服の方が、ユーザに対する調和度が高いことを示す調査結果を出力することを特徴とする請求項1記載の商品情報提供システム。前記所定の条件を満たす商品は、前記購入履歴情報記憶部に記憶されたユーザがすでに購入した所有商品に限定されることを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の商品情報提供システム。商品を販売する店舗が所有する店舗装置をさらに備え、前記店舗装置が、特定のユーザについての調和度を調査したい商品を選択する候補選択部と、前記候補選択部によって選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度の調査を前記サーバに要求する店舗調査要求部とを備え、前記サーバが、前記店舗装置から前記調和度調査要求を受信した場合、前記ユーザ評価情報記憶部に記憶された前記特定のユーザのユーザ評価情報を用いて、前記選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度を算出し、前記算出された調和度を含む回答を生成し、前記調査要求をしてきた店舗装置へ送信する店舗回答生成部を備えたことを特徴とする請求項1記載の商品情報提供システム。前記商品記憶部に記憶される商品情報には、ネットワークを介して配信された電子書籍の写真画像、あるいは記憶媒体から取得した電子書籍の写真画像が含まれていることを特徴とする請求項1ないし5のいずれかに記載の商品情報提供システム。前記分析結果は、分析基準色ごとに求めたヒストグラムであり、前記1つのヒストグラムは、分析基準色名、その分析基準色の輝度値、およびその分析基準色の画素数からなることを特徴とする請求項1ないし6のいずれかに記載の商品情報提供システム。前記調和度は、調査対象となる前記所定の条件を満たす商品のヒストグラムと、前記ユーザ評価情報記憶部に記録された各商品の分析結果であるヒストグラムとの関係を示す相関係数と、前記所定の条件を満たす商品についてのユーザの評価との積から算出されることを特徴とする請求項7に記載の商品情報提供システム。しかし、顧客が多くの服を所有している場合において、それらの所有品とマッチする新しい服飾品を購入しようとする場合、購入時に所有品すべての色やデザインを想起することは困難であり、購入品選びは時間がかかる場合も多かった。また、ある店舗のデータベースに、その顧客がその店舗で過去に購入した服飾品の履歴情報が蓄積されていたとしても、その店舗の履歴情報の内容だけではコーディネートの提案のための必要十分な情報とは言えず、それらの購入服飾品に対して適切にコーディネートできる商品を提案できるとは限らない。さらに、店舗に登録された特定の会員以外の実績データをも利用して、その特定の会員にコーディネートの情報を提供したとしても、登録されている会員以外の着用パターンのすべてが、その特定の会員の嗜好に合致するものであるとは限らないので、提供される情報が、その特定の会員に対して本当に適切なものであるかどうかが不明であり、異なる嗜好の情報が多数登録されている場合は、適切な情報を提供できない場合も多かった。そこで、この発明は、以上のような事情を考慮してなされたものであり、顧客の嗜好を考慮し、顧客および店舗の担当者に対し、顧客の所有する商品等に適切に調和することが可能な商品の選択や提案ができる商品情報提供システムを提供することを目的とする。この発明は、ユーザが所有する端末と、商品情報の蓄積および調査を行い所望の情報を提供するサーバとを備え、前記端末と前記サーバはネットワークを介して接続され、前記端末が、表示部と、商品の写真画像を含む商品情報を記憶した商品記憶部と、前記写真画像に対して所定の分析基準色ごとに画素単位の色分布からなる分析結果を生成する写真分析部と、前記表示部に表示された写真画像の商品についてのユーザの評価を入力する評価処理部と、前記写真画像に対する分析結果とユーザの評価とを前記サーバに送信する第1通信部と、前記サーバに対して、ユーザがコーディネートを希望する商品に対する調和度の調査を要求する調和度調査要求部とを備え、前記サーバが、ユーザごとに購入した商品の情報を記憶した購入履歴情報記憶部と、前記端末から送信された分析結果およびユーザの評価と、調和度調査要求とを受信する第2通信部と、前記受信した分析結果およびユーザの評価をユーザ評価情報として記憶するユーザ評価情報記憶部と、前記調和度調査要求を受信した場合、所定の条件を満たす商品に対して、前記調査を要求したユーザの調和度を、前記ユーザ評価情報を用いて算出する調和度調査実行部とを備えたことを特徴とする商品情報提供システムを提供するものである。これによれば、サーバにユーザの購入した商品の情報を記憶し、端末から送信される商品の写真画像とそのユーザの評価とを用いて、ユーザがコーディネートを希望する商品に対するユーザの調和度を算出するので、調和度調査を要求してきたユーザにとって有益な商品情報を、容易かつ迅速に得ることができる。また、前記サーバが、前記調和度調査実行部によって算出された調和度を用いて、前記所定の条件を満たす商品のうちユーザに提示するのが最も好ましい商品を選択し、その選択商品の情報を含む回答を前記調査要求をしてきた端末へ送信するユーザ回答生成部をさらに備えたことを特徴とする。これによれば、ユーザは、そのユーザの調和度調査要求に対して、ユーザに提示するのが最も好ましい商品の情報が送られてくるので、多量の商品の中から自己にとって適切なコーディネートとなる商品に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。さらに、前記所定の条件とは、現在の季節に着ることを目的として製造された服を調査対象の商品とすることであり、前記調和度調査実行部は、前記調査対象の服のうち、前記ユーザの評価の高い服の方が、ユーザに対する調和度が高いことを示す調査結果を出力することを特徴とする。これによれば、ユーザは、現在の季節向けに製造された商品のうち、そのユーザの評価が高くユーザの嗜好に適合した商品に関する情報を得ることができる。また、前記所定の条件を満たす商品は、前記購入履歴情報記憶部に記憶されたユーザがすでに購入した所有商品に限定されることを特徴とする。これによれば、ユーザが過去に購入し現在所有している商品群の中から、ユーザの嗜好に適合した商品に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。また、商品を販売する店舗が所有する店舗装置をさらに備え、前記店舗装置が、特定のユーザについての調和度を調査したい商品を選択する候補選択部と、前記候補選択部によって選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度の調査を前記サーバに要求する店舗調査要求部とを備え、前記サーバが、前記店舗装置から前記調和度調査要求を受信した場合、前記ユーザ評価情報記憶部に記憶された前記特定のユーザのユーザ評価情報を用いて、前記選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度を算出し、前記算出された調和度を含む回答を生成し、前記調査要求をしてきた店舗装置へ送信する店舗回答生成部を備えたことを特徴とする。これによれば、店舗装置から、調和度を調査したい選択商品に対して、特定のユーザの調和度の調査要求があった場合に、サーバに記憶されたその特定のユーザのユーザ評価情報を用いて調和度を算出するので、店舗の担当者は、特定のユーザに対して適切な商品情報を、容易かつ迅速に得ることができる。また、前記商品記憶部に記憶される商品情報には、ネットワークを介して配信された電子書籍の写真画像、あるいは記憶媒体から取得した電子書籍の写真画像が含まれていることを特徴とする。この発明は、前記分析結果は、分析基準色ごとに求めたヒストグラムであり、前記1つのヒストグラムは、分析基準色名、その分析基準色の輝度値、およびその分析基準色の画素数からなることを特徴とする。また、前記調和度は、調査対象となる前記所定の条件を満たす商品のヒストグラムと、前記ユーザ評価情報記憶部に記録された各商品の分析結果であるヒストグラムとの関係を示す相関係数と、前記所定の条件を満たす商品についてのユーザの評価との積から算出されることを特徴とする。この発明によれば、サーバにユーザの購入した商品の情報を記憶し、端末から送信される商品の写真画像の分析結果とそのユーザの評価とを用いて、ユーザがコーディネートを希望する商品に対するユーザの調和度を算出するので、調和度調査を要求してきたユーザにとって調和度の高い適切な商品に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。また、店舗装置から、選択商品に対する特定のユーザについての調和度調査の要求があった場合も、サーバに記憶されたその特定のユーザのユーザ評価情報を用いて調和度を算出するので、店舗の担当者は、特定のユーザに対して適切な商品情報を容易かつ迅速に得ることができ、その特定のユーザに有益な情報を提供することが可能となる。以下、図に示す実施例に基づいて、この発明を説明する。なお、これによって、この発明が限定されるものではない。<この発明のシステム構成>図1に、この発明の商品情報提供システムの一実施例の概略構成図を示す。図1において、この発明のシステムは、主として、ネットワーク4を介して互いに接続される、ユーザ端末TE1と、サーバSV2と、店舗装置PC3とから構成される。ネットワーク4としては、インターネット、有線LAN、無線LANなどの種々の通信網が用いられる。ユーザ端末TE1は、このシステムの利用者である個人ユーザが所有する装置であり、たとえば、パソコン、携帯電話、タブレット端末などを用いることができる。ユーザは、このユーザ端末1を利用して、後述するように、ユーザ情報や店舗から購入した商品の情報やオンライン閲覧した雑誌、記事あるいはカタログに掲載された商品の評価などを入力し、過去の購入商品の履歴情報を格納しているサーバ2に対して、過去の購入商品との調和度コーディネート適合性の調査要求を行う。ユーザ端末1は、ユーザが所有する特定のパソコン等に限定しても良いが、サーバ2との接続をするために、所定のユーザIDやパスワードなどからなるユーザ情報を入力するものとすれば、使用するユーザ端末1としては、特に個人が所有するものに限定する必要はない。サーバSV2は、このシステムを利用する個人のユーザ情報や商品情報を蓄積し、ユーザや店舗からの要求に対応して調査を行い商品に関する情報を提供する情報処理装置である。サーバ2は、たとえば、ユーザからの要求に応じて、所定の商品特に衣料品についての調和度調査コーディネート調査を行い、あるいは店舗からの要求に応じて、店舗が選択したコーディネート候補商品のコーディネート調査を行う。店舗装置PC3は、商品を販売する店舗に設置され、店舗が取り扱う商品の中から、特定のユーザにすすめるコーディネート候補商品の選択や、複数のコーディネート候補の中から、ユーザの嗜好を考慮してそのユーザに調和すると考えられる商品を提示する装置である。ここで、店舗とは、商品の実物を実際に販売する店の他、インターネットを介した商品カタログの提供や商品販売を行う雑誌社、仮想ショッピングモール内の販売店などを意味する。この発明のシステムでは、サーバ2に商品やユーザ等に関する種々の情報が蓄積され、ユーザ端末TE1や店舗装置PC3からサーバ2へ問い合わせ要求が送信された場合、ユーザTE1や店舗PC3からの要求に対応した回答情報が生成され、要求してきたユーザや店舗に対してその回答情報を送信する。この発明において取り扱う商品について、一義的に限定するものではないが、以下の実施例における調査対象の商品としては、ユーザの嗜好品であればよく、たとえば衣料品以下、単に服と称するを対象商品とする。たとえば、ユーザTE1から、ユーザAがオンライン閲覧している雑誌の服の画像の評価値を入力して、サーバSV2へ調和度調査要求を送信した場合、サーバSV2は、サーバにすでに蓄積されているそのユーザAが過去に多数の店舗で購入した服の履歴情報を用いて、調査を求めた服の画像のうち、どの服が最も調和度が高いかを計算し、ユーザTE1に、ユーザAに対するコーディネート情報服についての調和度情報を送信する。このように、サーバにユーザの服の購入履歴情報を記憶しておくことにより、ユーザは、1つの店舗での購入履歴にしばられることなく、ユーザがコーディネートを希望する服について自己との調和度に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。また、ある店舗Bが取り扱っている服について、特定のユーザCに対する適切なコーディネート候補の商品を選択するために、店舗PC3からサーバSV2へ、そのコーディネート候補商品の画像を含めて調査要求を送信した場合、サーバSV2は、サーバにすでに蓄積されているそのユーザCの過去の購入履歴情報やユーザ評価情報を用いて、そのユーザの嗜好を考慮したコーディネート候補ごとの調和度を計算し、店舗BのPC3に、ユーザCにどの服をすすめればよいかを示す指標重み付き相関係数を含むコーディネート情報を送信する。これにより、店舗の担当者は、ユーザCがその店舗以外の店舗で購入した商品の情報をも利用して、そのユーザCに適切なコーディネート情報を、容易かつ迅速に提供することができるようになる。<ユーザ端末TEの構成>図2に、この発明のユーザ端末TE1の一実施例の構成ブロック図を示す。図2に示すように、ユーザ端末1以下、TEと略称するは、主として、表示部11,入力部12,通信部13,制御部14,記憶部15を備える。TE1は、サーバSV2と接続可能な通信機能を有する端末であれば良く、有線及び無線通信のどちらでもよく、従来から行われているいずれの通信プロトコルを用いてもよい。表示部11は、TE1の機能を実行させるのに必要な情報を表示する部分であり、たとえば、電子書籍に掲載された商品の写真画像が表示される。表示部11としては、LCD,有機EL,電子ペーパー,プラズマディスプレイなどの種々の表示装置を用いることができる。入力部12は、文字、記号などの各種情報やサーバへの要求を入力する部分であり、コーバード、マウス、タッチパネルなどの種々の入力装置を用いることができる。また、今日利用されているタブレット端末や携帯電話のように、表示部11と入力部12とを一体化して、入力機能と表示機能の両方を備えたハードウェアを備えてもよい。通信部13は、主としてサーバ2と通信を行う部分であり、上記した第1通信部に相当する。たとえば、サーバへ送信される調和度要求情報、商品の写真画像に対する分析結果、ユーザの評価情報、サーバから受信されるサーバ回答情報などの送受信を行う。通信部13は、サーバ2との間で統一された通信プロトコル、通信形態を用いる限り、現在用いられているあらゆる通信方式を用いてもよい。特に、オンライン店舗を利用した商品の購入や、コーディネート情報の提供などを受ける場合は、インターネットを介して通信ができることが好ましい。制御部14は、TE1の各種機能を実行する部分であり、主として、CPU,ROM,RAM,I/Oコントローラ、タイマー等からなるマイクロコンピュータが用いられる。ROM等に予め格納されたプログラムに基づいて、CPUが各種ハードウェアを有機的に動作させることにより、このユーザTE1の機能が実現される。制御部14の動作を機能的に分類すると、主として、写真分析部14-1,評価処理部14-2,調和度調査要求部14-3を備えている。写真分析部14-1は、たとえば、オンライン配信された電子カタログや電子雑誌に掲載された商品の写真画像を分析する部分である。分析とは、後述するように、写真画像に含まれる所定の色成分分析基準色ごとに、輝度値や画素数ピクセルを計測することにより、画素単位の色分布からなる分析結果を生成することを意味する。この分析結果を、ヒストグラムと呼ぶ。写真画像のヒストクラムは、たとえば、3つの部位頭部、体上部、体下部に分割されて計測され、色名、輝度値、画素数からなる情報により特定される。すなわち、分析結果は、分析基準色ごとに求めたヒストグラムであり、1つのヒストグラムは、分析基準色名、その分析基準色の輝度値、およびその分析基準色の画素数からなる。1つの画像のヒストグラムは、分析結果情報24として、記憶部15に記憶される。写真分析部14-1は、たとえば、図6に示す処理を実行する部分である。評価処理部14-2は、ユーザがTE1で閲覧している電子雑誌などに表示されている商品の画像ごとに、ユーザの嗜好の程度評価、ratingと呼ぶを与え、上記した写真分析を行って、商品毎のユーザの評価情報をサーバへ送信する部分である。この評価処理部14-2は、たとえば、後述する図5に示す処理を実行する部分である。また、評価処理部14-2によって、表示部に表示された写真画像の商品についてのユーザの評価ratingが入力される。調和度調査要求部14-3は、ユーザからの調査要求入力に基づいて起動され、サーバ2に対して、ユーザがコーディネートを希望する商品について、そのユーザの調和度コーディネート情報を調査することを要求する部分である。この調査要求がサーバ2に送信されると、サーバにおいて調和度の調査が行われ、サーバ2からその調査結果サーバ回答情報がTE1に返信される。この調和度調査要求部14-3は、たとえば、後述する図7に示す処理を実行する部分である。ユーザTE1の記憶部15は、このTEの機能を実行するために必要な情報を記憶する部分であり、ROM,RAM,フラッシュメモリ、ハードディスクなどの種々の記憶デバイスが用いられる。図2に示すように、記憶部15には、主として、ユーザ情報21,電子雑誌情報22,分析基準色情報23,分析結果情報24,送信情報25,サーバ回答情報26などが記憶される。ユーザ情報21は、このTE1を利用するユーザを特定する情報であり、たとえば、ユーザID,ユーザ名、住所、年齢などを含む情報である。特に、少なくとも、ユーザIDとパスワードとを記憶しておき、ログイン時にユーザにユーザIDとパスワードとの入力を要求し、ユーザIDとパスワードの確認をして、このTE1を利用するユーザを制限することが、セキュリティ上好ましい。電子雑誌情報22は、ネットワークを介して配信されてきた商品カタログ、ファッション雑誌、商品に関する写真画像や記事などの電子情報を記憶したものであり、上記した商品記憶部に記憶される商品情報に相当する。特に、この発明では、電子雑誌情報22に含まれる商品情報のうちの画像の情報を利用する。また、これらの商品情報には、ネットワークを介して配信された電子書籍の写真画像だけでなく、ユーザが自ら入力した情報や、CDやDVDなどの記憶媒体から取得した電子書籍の写真画像が含まれていてもよい。分析基準色情報23は、後述する写真分析処理で利用される色に関する情報であり、例えば、赤、緑、青などの情報を意味する。また、この発明で利用する色の数としては、多数の色成分を取り扱ってもよいが、取り扱う色の数が増えれば、分析処理にかかる時間も長くなる。従って、迅速な処理によってできるだけリアルタイム的に分析結果を得るためには、色数を限定した方が好ましい。例えば、赤、緑、青のように任意の色を選択する他に、これまでの雑誌記事に掲載された写真で多く用いられる色の中から任意に選択した16色や32色などに限定すればよい。サーバ回答情報26は、TE1からの調査要求に対してサーバ2から返信される回答情報である。回答情報26には、例えば、ユーザID、調査した商品名、商品の写真番号、商品の調和度などが含まれる。このサーバ回答情報26は、後述するユーザ回答情報53-4に相当し、例えば、図15に、その回答情報の一実施例を示す。商品の調和度とは、ユーザの嗜好の程度を示す情報であり、衣料品などの商品とユーザとの間の適合性コーディネート適合性を示す尺度を意味する。分析結果情報24は、写真分析部14-1によって行われる分析処理によって生成される情報である。主として、後述する図6に示すような処理によって求められる部位名24-1とヒストグラム24-2とからなる情報である。1つのヒストグラム24-2は、例えば、図2に示すように、色名31と、輝度値32と、画素数ピクセル33とからなり、予め設定した分析基準色ごとに求められる。また、ヒストグラムは、電子雑誌情報22に記憶されていた1つの画像の中に含まれる商品毎に求められる。以下の実施例では、服を分析対象とするものとして、1つの商品画像は、3つの部位毎の画像に分割され、その各部位毎にヒストグラムを求めるものとする。ここで、3つの部位24-1とは、頭部、体上部体下部とする。すなわち、写真分析では、写真画像の中の商品服を3つの部位に分割し、各部位毎に設定色毎のヒストグラムを計算する。例えば、分析基準色の設定色が16個である場合、1つの部位毎に、16個のヒストグラム色、輝度、画素数が計算される。また、分析対象となる商品の画像が多数ある場合は、その商品毎に写真分析が行われ、それぞれの商品について図2のような分析結果情報24が生成される。送信情報25は、TE1からサーバ2へ送信される情報であり、図14に示すようなサーバ2に記憶されるユーザ評価情報53-2に対応するものである。また、送信情報25は、後述する図5に示す評価入力処理において生成される情報であり、主として、ユーザ情報41,写真番号42,分析結果、評価rating44が含まれる。ユーザ情報41は、ユーザ情報21に対応するものであり、例えば、少なくともユーザIDが含まれる。写真番号42は、分析対象とした商品の写真を特定する番号であり、単なる数字であってもよいが、その写真が掲載されている雑誌名、年月日、ページ番号、掲載箇所などを含めてもよい。分析結果43は、写真毎の分析結果情報24に相当するものであり、部位毎のヒストグラムから構成される。評価44は、写真画像の商品についてのユーザの評価を意味し、ユーザが商品に対して自ら付与した評価値ratingである。また、一定時間以上閲覧せずに、商品の写真が掲載されているページがめくられた場合は、予め定められたレベルの評価値を付与するようにしてもよい。この評価値は、その商品がユーザにとって好みのものであるかそうでないかを判断する指標となり、後述するように、サーバで調和度を計算する時に利用される。<サーバSVの構成>図3に、この発明のサーバSV2の一実施例の構成ブロック図を示す。図3に示すように、サーバ2以下、SVと略称するは、主として、通信部51,制御部52,記憶部53を備える。通信部51は、ユーザ端末TE1及び店舗装置PC3とデータ通信を行う部分であり、上記した第2通信部に相当する。たとえば、端末TE1から送信された分析結果およびユーザの評価と、調和度調査要求とを受信する部分である。サーバとTE1、サーバとPC3との間でそれぞれ予め定められた通信形式、通信プロトコル、データフォーマットにより、データの送受信が行われる。制御部52は、CPU,ROM,RAM,I/Oコントローラ、タイマー等からなるマイクロコンピュータが用いられ、サーバの各機能を実行する部分である。ROM等に格納された制御プログラムに基づいて、各種ハードウェアを動作させることにより、図3に示すような機能が実現される。サーバ2で実行される機能ブロックには、例えば、ユーザ情報収集部61,調和度調査実行部62,ユーザ回答生成部63,要求受信部64,候補画像受信部65,店舗回答生成部66,相関計数計算部67がある。ユーザ情報収集部61は、このシステムを利用するユーザの情報を収集する部分であり、後述する図8に示す処理を実行する部分である。ユーザ情報収集部61は、TE1から入力されたユーザを特定する情報、ユーザ評価情報53-2,ユーザが購入した商品の情報購入商品情報を受信して、記憶部53に記憶させる。調和度調査実行部62は、TE1からの調和度調査要求を受信したときに実行される部分であり、後述する図9に示す処理を実行する部分である。調和度調査要求が受信されると、後述するように、所定の条件を満たす商品に対して、調査を要求したユーザの調和度を、ユーザ評価情報を用いて算出する。たとえば、あるユーザAから調和度調査要求が受信されると、サーバ2では、記憶部53に記憶されているユーザAの購入履歴情報53-1の中から、現在の季節に適合する服をいくつか選択して、ユーザAの嗜好も考慮して、自己の所有する服のうち、調和度が高く最も適切と考える服をそのユーザAに提示する。ここで、所定の条件とは、たとえば、現在の季節に着ることを目的として製造された衣料品服を調査対象の商品とすることである。この場合、調和度調査実行部は、調査対象の服のうち、ユーザの評価の高い服の方が、ユーザに対する調和度が高いことを示す調査結果を出力する。また、所定の条件を満たす商品としては、たとえば、購入履歴情報に記憶されているユーザがすでに購入した所有商品に限定してもよい。また、調和度は、上記したように、ユーザの嗜好の程度を示す数値であるが、図9などに示すように、調査対象となる所定の条件を満たす商品のヒストグラムと、サーバに記憶されているユーザ評価情報の一つである各商品の分析結果であるヒストグラムとの関係を示す相関係数と、前記所定の条件を満たす商品についてのユーザの評価との積から算出される値である。ユーザ回答生成部63は、ユーザに提供する回答ユーザ回答情報53-4を生成し、調査要求をしてきた端末TE1へ送信する部分である。調和度調査実行部62によって算出された調和度を用いて、上記所定の条件を満たす商品のうち、ユーザに提示するのが最も好ましい商品の情報を含む回答を生成する。この回答の中には、たとえば、ユーザ情報、調査対象として選択した商品服名や写真の情報、その商品の調和度、調査対象の服の中で最も調和すると考えられる服の情報、選択した服を調和度順に並べたリストなどの情報を含めてもよい。ただし、回答の中に調査対象の商品の情報を全て含めるのではなく、たとえば、ユーザに提示するのが最も好ましい商品服、すなわちユーザに最も調和すると考えられる服を選択して、その選択商品の情報のみを、回答の中に含めてもよい。図15に示す情報は、ユーザに提示するのが最も好ましい商品の情報のみを含む回答情報53-4を示している。要求受信部64は、TE1やPC3からの要求を受信する部分である。たとえば、受信された情報の内容を確認し、TE1からの調和度調査要求を受信したか、PC3からの店舗調査要求を受信したかをチェックする部分である。TE1からの調和度調査要求を受信した場合は、図9に示すような調和度調査処理が実行され、ユーザ回答生成部63によりユーザへの回答が生成されて、その回答がそのTE1へ返信される。また、PC3から店舗調査要求を受信した場合は、図11に示すような店舗調査要求処理が実行され、後述するように、相関係数計算部67により、重み付き相関係数が算出され、さらに店舗回答生成部66により店舗への回答が生成されて、その回答がそのPC3へ返信される。候補画像受信部65は、店舗PC3から送られてくるコーディネート候補商品の画像を受信する部分である。コーディネート候補商品の画像は、たとえば、PC3からの調査を依頼するユーザの情報ユーザIDを含む店舗調査要求と共に受信される。店舗回答生成部66は、店舗PC3へ送信する回答店舗回答情報53-6を生成し、調査要求をしてきた店舗PC3へ送信する部分である。ここで、店舗PC3から調和度調査要求を受信した場合、サーバに記憶されている特定のユーザのユーザ評価情報を用いて、選択された商品に対する特定のユーザの調和度を算出し、この調和度や相関係数計算部67によって算出された重み付き相関係数を含む回答を生成する。この回答の中には、たとえば、店舗を特定する情報、調査したユーザ情報ユーザID、コーディネート候補商品名や写真番号、商品の調和度、コーディネート商品毎の重み付き相関係数などの情報が含まれる。ただし、回答の中にこれらの情報を全て含めるのではなく、必要とする一部の情報重み付き相関係数のみを含めてもよい。相関係数計算部67は、店舗PC3からの要求に基づいて、調査要求を受けたコーディネート候補商品毎の相関係数を算出する部分であり、たとえば、図11に示す処理をして、重み付き相関係数を算出する部分である。相関係数は、後述するように、2つのヒストグラムから得た所定の情報の相加平均を利用して所定の数式により求められる数値である。サーバSV2の記憶部53は、制御部52によって実行される機能を実現するのに利用される情報や、その機能を実行することにより生成された情報を記憶する部分であり、ROM,RAM,フラッシュメモリ、ハードディスクなどが用いられる。記憶部53に記憶される情報としては、たとえば、図3に示すように、購入履歴情報53-1,ユーザ評価情報53-2,分析基準色情報53-3,ユーザ回答情報53-4,店舗受信情報53-5,店舗回答情報53-6などがある。購入履歴情報53-1は、上記した購入履歴情報記憶部に記憶される情報であり、ユーザ毎に記憶され、そのユーザが、このシステムを利用する店舗の記事や雑誌を見て、過去に購入した商品の情報を記録したものである。図13に、この発明で利用する購入履歴情報53-1の一実施例の説明図を示す。図13においては、購入履歴情報53-1は、たとえば、ユーザ情報ユーザID71,商品名72、商品画像73から構成される。商品名72としては、購入した商品を特定する名称の他に、商品コードなどを用いてもよい。商品画像73は、購入した商品の画像ファイルを意味し、たとえば、雑誌に掲載されている商品の写真画像が用いられる。また、購入履歴情報53-1には、購入日、購入店名などを含めてもよい。図13の実施例では、たとえば、ユーザID00001のユーザは、過去に、3つの商品を購入したことがあり、3つの商品の画像ファイルが商品名に関係付けて記憶されていることを示している。購入履歴情報53-1は、ユーザがTE1から自ら入力してもよいが、インターネットを介して、オンライン店舗から商品を購入した場合は、その購入時に、商品の購入情報をPC3からサーバ2に自動的に転送して、サーバ2の購入履歴情報53-1に記憶するようにしてもよい。ユーザ評価情報53-2は、上記したユーザ評価情報記憶部に記憶される情報であり、主として、受信した分析結果およびユーザの評価を記憶したものである。この情報は、TE1から送られる送信情報25に対応する情報であり、ユーザ情報81,写真番号82,分析結果83,評価84から構成される。図14に、ユーザ評価情報53-2の一実施例の説明図を示す。この情報53-2の中には、ユーザが過去に購入した商品についての分析結果や評価情報も含まれる。また、分析結果83は、図12に示すようなTE1で生成された分析結果情報24に相当する。したがって、分析結果83は、ユーザ毎に、調査対象となる商品の写真に対して分析したヒストグラムであり、ヒストグラムは、商品の写真を3つの部位頭部、体上部、体下部に分割してそれぞれ生成される。また、1つのヒストグラムは、所定の分析基準色ごとに生成され、図2や図12に示すように、たとえば、色名色コード31,輝度値32,画素数33から構成される。図14において、たとえば、ユーザID00001のユーザが所有する商品の写真番号CL-AAA01について分析した結果としては、頭部に関するヒストグラムと、体上部に関するヒストグラムと、体下部に関するヒストグラムとが記憶され、さらに、この商品に対するユーザの評価値ratingが5.0であることが示されている。また、ユーザID00002のユーザについては、2つの商品CL-AAA01,CL-DDD03について、分析結果が記憶されており、各商品について、3つの部位頭部、体上部、体下部に対するヒストグラムが分析結果として記憶されている。さらに、そのユーザ00002における2つの商品に対する評価値ratingがそれぞれ2.5、4.0であることが示されている。ここで、商品CL-AAA01については、2人のユーザに共通であり、分析結果情報は同一のものであるが、この同じ商品に対するユーザの評価は、それぞれ5.0と2.5であり異なる。このような評価の違いはユーザの嗜好によるものであり、数値の高い方が評価が高いとすると、この商品CL-AAA01については、ユーザID00001のユーザの方が好感を持っている、あるいは、自分に似合う服であると考えていると言える。また、図14の分析結果情報に示す各部位のヒストグラムの内容は、たとえば、図12に示した分析結果24の内容と同じような3つのパラメータ色名、輝度値、画素数を含む情報である。また、各部位において分析する色は、分析基準色情報53-3によって決定される。図3の分析基準色情報53-3は、写真分析処理で利用される色を設定したものである。たとえば、分析基準色としては、赤、緑、青のような色が予め設定される。設定されたすべての基準色について、別々に写真分析処理が実行され、各基準色ごとに、ヒストグラムが生成される。ユーザ回答情報53-4は、TE1へ送信する回答を記憶したものであり、TE1からの調和度調査要求に対する回答内容が記憶される。このユーザ回答情報534は、上記したTE1のサーバ回答情報26に相当するものである。店舗受信情報53-5は、店舗PC3から送られてくる情報を記憶したものであり、たとえば、コーディネート候補の商品に関する情報である。この店舗受信情報53-5には、コーディネートの調査を依頼するユーザのユーザ情報ユーザIDと、調査を依頼する商品の画像ファイルが含まれる。店舗回答情報53-6は、店舗PC3からの調査要求に対して調査した結果であり、そのPC3に返信する回答の内容を記憶したものである。この店舗回答情報53-6には、たとえば、店舗ID、ユーザID、調査対象の商品名、その商品の画像ファイル名、調査結果重み付け相関係数などが含まれる。<店舗装置PCの構成>図4に、この発明の店舗装置PC3の一実施例の構成ブロック図を示す。図4に示すように、店舗装置3以下、PCと省略するは、主として、表示部101、入力部102、通信部103、制御部104、記憶部105を備える。PC3は、TE1と同様に、サーバ2と接続可能な通信機能を有する装置であればよく、パソコン等を用いてもよい。表示部101、入力部102、通信部103は、それぞれユーザTE1の表示部11、入力部12、通信部13と同等の機能を有するものを利用すればよい。制御部104は、TE1と同様にマイクロコンピュータを利用すればよい。ただし、PC3では、制御部104は、主として、候補選択部121、店舗調査要求部122、相関係数受信部123、調査結果生成部124を備える。候補選択部121は、特定のユーザについての調和度を調査しようとするコーディネート候補の商品を選択する部分であり、店舗における担当者の入力操作によって、その商品が選択される。入力された商品の情報は、選択候補情報113として、記憶部105に記憶される。店舗調査要求部122は、サーバに調査を要求する調査要求処理を実行する部分であり、候補選択部によって選択入力されたコーディネート候補の商品に対して、ある特定のユーザの調和度を調査することを、サーバに要求する部分である。店舗調査要求部122は、たとえば、図10に示した処理を実行する。この調査要求をする場合、ユーザID、コーディネート候補商品の情報などを含む情報サーバ送信情報114が生成されて、サーバ2に送信される。相関係数受信部123は、調査要求に対して、サーバ2から送られてくる回答サーバ回答情報115を受信する部分がある。このサーバ回答情報115は、上記した店舗回答情報53-6に相当し、この情報115にはサーバによる調査結果である重み付け相関係数が含まれる。調査結果生成部124は、サーバから送られてきた各コーディネート候補商品についての調査結果重み付け相関係数に基づいて、店舗の担当者に示す情報を生成する部分である。たとえば、その店舗で予め定めた基準ルールに従って、受信した相関係数に基づいてコーディネート候補の商品を並べ替え、ユーザに提示すべき商品の順序や、提示する商品を決定し、調査結果を整理した後、調査結果を表示する。たとえば、図17に示すような調査結果を、表示部101に表示させる。図17では、ユーザIDが00001のユーザについて、調査を要求したコーディネート候補の商品が20個あり、調査の結果、重みつけ相関係数が高い順に、調査対象となったこれらの商品を並べ替えて表示している。店舗の担当者がこの商品リストを見ることにより、ユーザID00001のユーザに対して、どの商品をすすめればよいかを決定することができる。この調査結果は、ユーザがその店舗で過去に購入した商品のみならず、サーバに格納されているそのユーザの購入履歴情報や、そのユーザの嗜好を示す評価値を考慮して算出したものであるので、そのユーザにとってより好ましいコーディネート商品を提示することが可能となる。図4に示すように、PC3の記憶部105には、主として、ユーザ情報111,商品画像情報112,選択候補情報113,サーバ送信情報114,サーバ回答情報115が記憶される。ユーザ情報111は、TE1やサーバ2に記憶されるユーザ情報と同じものである。商品画像情報112は、商品の写真画像である。選択候補情報113は、コーディネート候補として選択された商品に関する情報であり、商品名、商品の写真画像などが含まれる。サーバ送信情報114は、サーバ2に送信される情報であり、調査要求に含まれる情報に相当する。サーバ回答情報115は、サーバから受信する回答であり、上記したように店舗回答情報53-6に相当する。<ユーザ端末TEにおける評価入力処理>図5に、ユーザ端末TE1において実行される評価入力処理の一実施例のフローチャートを示す。ここでは、主として、ユーザがTE1において配信されてきた電子雑誌に掲載されている画像服の写真を見ながら、各画像の評価を入力することと、閲覧した各写真に含まれる商品服についての写真分析処理を行うことと、写真分析処理によって生成された分析結果ヒストグラムとユーザの評価とを含む送信情報を作成してその送信情報をサーバ2へ送信することを行う。これらの処理は、主として、評価処理部14-2と、写真分析部14-1によって実行される。図5のステップS1において、まずユーザは、通信部13を介して、商品販売会社や雑誌発行会社などから配信されてくる電子雑誌などに含まれる画像や記事を受信し、受信した雑誌の写真や記事を表示部111に表示させて閲覧する。このとき、配信される電子雑誌の画像や記事は、電子雑誌情報22として、記憶部15に記憶される。ユーザは、入力部12であるキーボードの操作キーの押し下げあるいは、表示部11に表示される操作キーのアイコン部分をタッチすることにより、所定の操作入力を行い、たとえば、配信画像の選択、雑誌のページ送り、画像や文字の拡大又は縮小、表示領域の移動などをしながら、雑誌を閲覧する。電子雑誌は、ユーザが販売業者などのホームページを見ながら、閲覧したいコンテンツを選択してダウンロードしてもよく、あるいは定期購読により、販売業者から定期的に配信されるようにしてもよい。ステップS2において、制御部14は、現在表示している写真が切り出し可能なフォーマット内に保持されているかどうかをチェックする。切り出し可能なフォーマットであるか否かは、たとえば、ファイルヘッダをチェックし、ファイル種別を判別するヘッダ文字列やデータ列が記録されているか確認をすることにより判断できる。切り出し可能なフォーマットとは、たとえば、XMDF,EPUB,PDFなどの書籍レイアウトに関する汎用フォーマットである。現在閲覧しているページ画像の中の写真部分が、1つの画像ファイルとして切り出し可能なフォーマットでない場合は、ステップS3へ進み、サービスを利用できないことを示すエラーメッセージを、表示部11に表示させて、処理を終了する。一方、写真が切り出し可能なフォーマットである場合、ステップS4へ進む。ステップS4において、ユーザによってページめくり操作が実行されたか否かチェックする。これは、ページめくりに対応する入力部13による所定のキーの入力や、所定のタッチパネル操作が行われたか否かを確認すればよい。ページめくり操作が行われた場合は、ステップS14へ進み、行われていない場合は、ステップS5へ進む。ステップS5において、制御部14が所定のタイマーを用いて、現在表示されているページが閲覧状態のままで、一定時間たとえば2~3分間が経過したか否かをチェックする。その一定時間がまだ経過していない場合は、ステップS4へ戻り、その一定時間が経過した場合は、ステップS6へ進む。ステップS14において、ページめくり操作が実行される前に、表示画面に表示されていたページ前ページに掲載されていた写真の切り出し処理を行う。この写真には、たとえば、分析対象となる商品である服を着たモデルが撮影されているものとする。写真の切り出し処理は、従来から行われている手法を用いて行えばよく、たとえば、切り出し対象の写真がJPEGフォーマットの画像ファイルであれば、適当な写真番号を付加して1つの画像ファイルとして、記憶部15に記憶させる。1つのページに複数の写真が掲載されている場合はそれらの写真すべてを、各写真ごとに異なる写真番号を付加して画像ファイルとして記憶させればよい。また、1枚の写真の中に、複数の商品あるいは複数のモデルが表示されている場合があるが、この場合は、1枚の写真をスキャンし、各商品が表示されている領域を認識し、その商品ごとに写真画像を分割して、商品ごとの分割画像を個々の画像ファイルとして記憶してもよい。以下では、説明を容易にするために、1つの写真には、1つの商品あるいは一人のモデルのみが撮影されているものとする。ステップS15において、切り出した写真の中から一人のモデルが表示されている領域を抽出する。すなわち、分析対象となる商品服があると考えられる領域を分離し、その領域の画像データを取得する。この領域抽出は、従来の画像処理で行われているような人物認識を利用すればよい。これにより、たとえば、服を着たモデルのみの画像データが取得され、記憶部15に一時保存される。ステップS16において、写真分析処理を行う。写真分析処理では、後述するように3つの部位ごとにヒストグラムを算出し、図2や図12に示す分析結果情報24を生成する。この写真分析処理の詳細は、図6に示す。写真分析処理においては、取得された1人のモデルの画像データが3つの部位に分割され、各部位ごとに、所定の分析基準色それぞれに対するヒストグラム色、輝度値、画素数が算出される。ステップS17において、同一ページ内に存在する全モデルの写真の分析処理を終了したか否か、チェックする。分析すべき写真がまだ残っている場合は、ステップS15へ戻る。すべての写真について分析処理を終了した場合は、ステップS18へ進む。ステップS18において、切り出した写真すべてについて、予め定められたレベル1の第1評価値Ratingを付加する。すなわち、写真ごとの分析結果情報24に加え、すべての写真について、自動的に同じ評価値を与える。この場合、ページめくり操作がされたことにより、ページめくりの前に表示されていたページに存在する写真に対し、すべて同じ評価値を付与することになる。このように、同一の評価値を与えるのは、閲覧したことを評価に反映するためである。読者はカテゴリーとして嫌いである場合には、ページを開くこともせず、逆にページ内に掲載された個々の写真に特段の興味を持たなくとも、ページを開いて閲覧した場合には、カテゴリーとしては嫌いではないと推測される。そのため、一旦表示されたページには、同一の評価値を与えることとする。ここで、5段階の評価基準を用いるものとすると、第1評価値レベル1としては、たとえば、1.0という値を付与する。この評価値は、サーバへ送られる送信情報25のうち、評価rating44として用いられる。ステップS18の後、ステップS13へ進み、サーバへの送信情報25を生成し、サーバ2へ送信する。ところで、ステップS5において、あるページを開いたまま、既に一定時間が経過した場合は、ユーザはそのページに掲載されている写真の中にある商品に興味があり、ユーザ自らが評価しようとする可能性があると考えられる。そこで、一定時間が経過した場合は、ステップS6へ進み、現在表示しているページの中にある評価対象写真の切り出し処理をする。この切り出し処理は、ステップS14で行われるのと同一の処理である。ステップS7において、表示部11に、評価ボタンのアイコンを表示させる。評価ボタンは、ページ内の特定の写真について、ユーザの好みを入力するボタンであり、たとえば、評価の数を★の数で表す★★★のような表示を各写真毎に行う。ユーザによって評価ボタンの部分が押し下げられると、表示される★の数が増減表示されたり、ユーザが数値を入力できるダイアログの表示が実行され、ユーザの評価が入力される。ここで、具体的な評価値は、ボタンの押し下げ回数に伴って増減する★の数や、ユーザが数値を入力できるダイアログから、ユーザが直接入力した数値によって入力され、記憶部15に評価rating44として記憶される。ステップS8において、同一ページ内のすべての写真について分析処理を終了したか否か、チェックする。この処理は、ステップS17と同じ処理である。ステップS9において、表示されている評価ボタンが押し下げられたか否か、チェックする。評価ボタンが押し下げられた場合、ステップS10へ進み、押し下げられない場合は、ステップS11へ進む。ステップS11において、ページめくり操作が実行されたか否かをチェックする。これは、ステップS4と同様である。ページめくり操作がされた場合、ステップS12へ進み、操作がされていない場合は、ステップS9へ戻る。ステップS10において、写真分析処理を行う。これは、ステップS16と同じ処理であり、ユーザが評価ボタンを押した対象の写真について、分析処理を行ってヒストグラムを算出する。また、ステップS9において評価ボタンがユーザの自らの意思により押されているので、分析を行った写真について、50を最大として10のような評価ratingを付与する。この評価値は、ユーザの主観に基づき、ステップS7で表示された評価ボタンにより入力された評価値によって決定される。ステップS12において、ページめくり操作がされたので、ステップS6において切り出された写真について、予め定められたレベルの第2評価値を付加する。この第2評価値レベル2としては、たとえば、5段階評価基準において、1.0という値を設定する。ここで、第2評価値レベル2は、第1評価値レベル1と比べて、同一の値を付加する。ステップS10及びステップS12の後は、どちらもステップS13へ進む。ステップS13では、図2及び図14に示したような送信情報25を生成し、サーバ2へ送信する。これにより、ユーザがTE1で閲覧していた雑誌に出てくる商品の写真画像についての分析結果ヒストグラムと、評価ratingが、まとめてサーバ2に送信され、サーバ2の記憶部53の中にユーザ評価情報53-2図14参照として保存される。ここでは、ユーザが閲覧しただけで、まだ購入していない商品についての分析結果と、そのユーザの評価の情報が保存される。また、これらの情報は、後に店舗からの調査要求があった場合に利用される。<ユーザ端末TEにおける写真分析処理>図6に、ユーザ端末TE1において実行される写真分析処理の一実施例のフローチャートを示す。この処理は、上記した図5のステップS10とステップS16の詳細内容を示したものである。主として、写真分析部14-1が、写真に含まれる人物や服の画像を3つの部位頭部、体上部、体下部に分割し、各部位ごとに、分析結果であるヒストグラムを生成し、その分析結果を含む送信情報25を生成する。ステップS31において、切り出した写真が複数ある場合は、1つの写真を選択し、その写真の画像ファイルを読み出す。選択基準は特に限定するものではなく、たとえば、切り出した順序に基づいて、選択すればよい。以下、選択した1つの写真について、ステップS32からステップS43までの処理を行い、切り出した写真が複数ある場合は、このステップS32からステップS43までの処理を繰り返す。ステップS32において、読み出した写真の画像ファイルから服の画像、あるいはモデルの画像を、3つの部位に分割する。ここで、3つの部位とは、頭部と、体上部と、体下部である。この3つの部位に分割するためには、たとえば、従来から行われている特徴点抽出法などの手法を用いればよい。あるいは、写真を表示部11に表示しておき、ユーザの指示操作により3つの部位の領域に分割してもよい。これにより、読み出した画像ファイルのデータが、3つの部位に対応するように、3つに分割される。ステップS33において、記憶部15に予め記憶されている分析基準色情報23の中の複数の色すべてについて、以下の解析ステップS34からS42が終了したか否か、チェックする。すべての基準色についての解析が終了した場合は、ステップS43へ進む。一方、終了していない場合は、ステップS34ヘ進む。ステップS43において、解析ステップS34からS42によって生成された分析結果ヒストグラム24を含む送信情報25を生成して、処理を終了する。このとき、現在分析対象となっている写真について、ステップS9の評価ボタンの押し下げにより、既に評価が設定されていれば、その評価ratingを送信情報25に含める。ステップS34、S35及びS36において、部位頭部について、分析基準色ごとのヒストグラムを生成する。また、ステップS37,S38及びS39において、部位体上部について、分析基準色ごとのヒストグラムを生成する。さらに、ステップS40,S41及びS42において、部位体下部について、分析基準色ごとのヒストグラムを生成する。まず、ステップS34において、頭部の分割画像ファイルを選択し、読み出す。ステップS35において、読み出した分割画像ファイルに対して、予め定めた基準色ごとに、ヒストグラムを生成する。たとえば、基準色の1つが赤色であったとすると、分割画像ファイルの中から赤色の画素を探し出し、その画素の輝度値を求める。また、その赤色の画素が複数あった場合、その輝度値とともに、その画素数ピクセル数を算出する。たとえば、輝度値が255の赤色の画素が、40個あったとすると、色、輝度、画素数=赤、255,40という情報が、赤色のヒストグラムとして生成される。ここで、輝度のレベルを、0から255までの256階調で表現したとすると、輝度値は、0から255までのいずれかの値で与えられる。ステップS36において、上記のようにして生成された分析基準色ごとのヒストグラムを分析結果情報24として一時記憶する。設定された分析基準色が、たとえば、赤、青、黄の3つであったとすると、この3つの色それぞれについて、上記のようなヒストグラムが生成される。なお、設定される分析基準色の色の数は多ければ多いほど詳細な分析結果が得られるが、処理時間の短縮化の観点により、たとえば、16色程度の色を設定するのが好ましい。たとえば、16色の場合は、頭部について、16個のヒストグラムが生成される。ステップS37においては、体上部の分割画像ファイルを選択し、ステップS40においては、体下部の分割画像ファイルを選択する点が、ステップS34と異なる。ステップS38,S41におけるヒストグラムの生成処理は、分析対象となる分割画像ファイルが異なるだけで、ステップS35と同じ処理である。ステップS39とS42は、ステップS36と同じ処理であり、それぞれ、ステップS38とS41で生成されたヒストグラムを、分析基準色ごとに一時記憶させる。このように、ステップS34からS42までの一連の処理を1つの写真の画像ファイルに対して実行し、予め設定されたすべての基準色についてのヒストグラムを生成し、送信情報25の分析結果43として記憶するステップS43。この送信情報25は、サーバへ送信され、ユーザ評価情報53-2として保存された後、ユーザからの調和度調査要求などがあったときに、調和度を算出するのに利用される。<ユーザ端末TEにおける調和度要求処理>図7に、ユーザ端末TE1における調和度要求処理の一実施例のフローチャートを示す。ここでは、ユーザが、自己の所有する服であってサーバの購入履歴情報53-1として保存されている服について、調和度調査コーディネート解析をサーバ2に要求する場合を示す。これにより、サーバ2から返信されるコーディネート情報を見て、ユーザは、自己の所有する服の中から、たとえば、現在の季節にふさわしい服を選択するための1つの手がかりを得ることができる。ステップS51において、制御部の評価処理部14-2が、評価入力処理を実行する。ここでは、たとえば、新たな雑誌に掲載された商品について、図5に示す処理を行うことの他に、既にサーバに蓄積されている購入履歴情報53-1の中に保存されているそのユーザの過去の購入商品について、評価入力処理が行われる。これにより、過去に購入した商品服について、そのユーザの評価値ratingが付加され、図2に示すような送信情報25が生成される。ステップS52において、調和度調査要求部14-3が、サーバに、ユーザ情報と、調和度調査要求コーディネート解析要求を送信する。ここで、ユーザ情報21としては、ユーザを特定する情報であればよく、たとえば、ユーザIDのみを送ればよい。この要求を受信したサーバ2は、後述する図9に示すような処理を実行して、ユーザへの回答情報53-4を生成し、調査要求を送信してきたTE1に返信する。ステップS53において、サーバ2から回答が送信されてくるのを待ち、回答が受信された場合、ステップS54へ進み、そうでない場合は、ステップS55へ進む。ステップS54において、受信されたサーバからの回答を、サーバ回答情報26として記憶し、さらに、その回答を表示部11に指示して、処理を終了する。一方、ステップS55において、調査要求に対する回答が受信できなかったので、表示部11に、サーバからの回答がないことを示すエラー表示をして、処理を終了する。<サーバにおけるユーザ情報収集処理>図8に、サーバにおいて実行されるユーザ情報収集処理の一実施例のフローチャートを示す。ここでは、ユーザ情報収集部61が、ユーザから送信されてくる情報を受信して、記憶部53に保存する。ユーザから送信されてくる情報としては、送信情報25に対応するユーザ評価情報53-2と、購入した商品に関する情報とがある。ステップS101において、ユーザTE1からユーザ評価情報に相当する送信情報25が受信されてくるが否か、チェックする。この情報が受信されれば、ステップS102へ進み、そうでない場合は、ステップS103へ進む。ステップS103において、ユーザTE1から購入商品情報が送信されてくるか否か、チェックする。この情報が受信されれば、ステップS104ヘ進み、そうでない場合は、ステップS101へ戻る。購入商品情報には、ユーザ情報、商品名、商品画像などが含まれる。ステップS102において、受信したユーザ評価情報53-2を、記憶部53に保存して、処理を終了する。また、ステップS104において、受信した購入商品情報を、購入履歴情報53-1として保存して、処理を終了する。<サーバにおける調和度調査処理>図9に、サーバSV2で実行される調和度調査処理の一実施例のフローチャートを示す。ここでは、主として、ユーザTE1からの要求に対応して、ユーザの所有する服の調和度についての回答を生成して、そのTE1へ返信する。ステップS111において、調和度調査実行部62が、TE1から送られてくる調和度調査要求を受信したか否か、チェックする。この要求は、図7のステップS52に示す要求であり、少なくともユーザIDが含まれる。受信のない場合は、ステップS111をループし、受信があった場合は、ステップS112へ進む。ステップS112において、受信したユーザIDを用いて、このユーザIDに対応するユーザの購入履歴情報53-1を検索する。すなわち、ユーザIDを含む購入履歴情報を、すべて抽出する。また、この実施例では、現在の季節に着るのが適切な商品服の調査を行って、ユーザの嗜好も考慮してその季節にふさわしい服を選択する手助けとなる情報調和度を、ユーザに提供するものとする。従って、ステップS112において、抽出された購入履歴情報53-1の中から、現在の季節に合致する商品を選択する。図3には示していないが、購入履歴情報53-1に購入日が記憶されているものとすると、この購入日から、購入した商品がどの季節向けに製造された商品であるかを判断する。たとえば、購入日が示す月が1月または2月であれば、その購入商品に合致する季節は春であると判断する。従って、現在の季節が春であったとすると、春に着ることを目的として製造された服春向け商品と考えられる商品であって購入日が1月または2月である商品を選択する。あるいは、購入履歴情報53-1に、その商品がどの季節に着ることを目的として製造された服であるかを示す情報季節情報を記憶しておき、この季節情報に基づいて、現在の季節向けの商品を選択してもよい。これにより、多数存在する購入商品の中から、現在の季節に合致する商品群が選択される。ステップS113において、現在の季節に合致する商品が、所定数N個以上選択されているか否か、チェックする。所定数のNの値は、一定値に限定するものではなく、設定変更できるようにしてもよい。たとえば、N=2を設定すればよい。あるいは、履歴として記憶されている購入商品数が多い場合は、もっと大きな数を設定してもよい。ただし、選択された商品の数が1個であれば、その商品を選択するしかなく、以後の調査をする余地はない。選択された商品がN≧2個以上の場合は、ステップS115へ進み、そうでない場合は、ステップS114へ進む。ステップS114において、ユーザ回答生成部63が、調査する対象となる商品が少ないために、調査をしなかったことを示すエラー回答を生成し、TE1へ送信する。その後、処理を終了する。ステップS115において、選択された商品のうち、1つの商品の情報を、購入履歴情報53-1から読み出す。ここで、どの商品を読み出すかは特に基準はなく、たとえば、選択された順序で1つの商品の情報を順次読み出せばよい。また、読み出される情報には、その商品の商品画像73が含まれる。この商品画像73は、たとえば、その商品を購入したときに、履歴情報として記憶しておけばよい。また、商品画像73には、その商品が、上記した3つの部位のうち、いずれの部位に対応するものであるかを示す情報部位情報も、購入時に記憶しておく。たとえば、購入商品がたとえばTシャツであったとすると、購入時に、部位情報として体上部を設定しておく。また、商品の購入時には、ユーザ情報ユーザID、購入日、季節情報、商品名コード、商品画像、部位情報を対応づけて、その商品の購入履歴情報53-1として記憶しておくものとする。ステップS116において、読み出した商品情報の中から、選択された商品の部位情報を抽出する。ステップS117において、読み出した商品の商品画像に対して、分析基準色すべてについての解析が終了したか否か、チェックする。この解析が終了した場合は、ステップS120へ進み、そうでない場合は、ステップS118へ進む。ステップS118において、分析基準色ごとに輝度別のヒストグラムを生成する。ここでのヒストグラムの生成処理は、図6のステップS35などに示したものと同じ処理である。これにより、ステップS116で抽出した部位情報に基づいて、その部位のみに関してのヒストグラムが生成される。ステップS119において、抽出した部位情報とともに、生成したヒストグラムを一時保存する。この場合、図12に示すような分析結果情報のうち、抽出した1つの部位についてのヒストグラムが記憶される。その後、ステップS117へ戻り、予め設定されているすべての分析基準色について、ステップS118とS119の処理を繰り返す。ステップS120において、ステップS112で選択された商品すべてに対して、ヒストグラムの生成を終了したか否か、チェックする。すべての選択商品についてヒストグラムの生成が終了した場合は、ステップS121へ進む。そうでない場合は、ステップS115へ戻り、残りの選択商品について、ステップS115からステップS119までの処理を繰り返す。ステップS121において、抽出した部位情報について、ユーザの嗜好を反映した分析結果83を考慮した相関係数を、選択商品ごとに計算する。ユーザの嗜好を反映した分析結果とは、図14に示すようなユーザ評価情報53-2の中の分析結果情報であり、具体的には、各部位ごとに生成したヒストグラムの情報である。このヒストグラムを構成する情報のうち、各色ごとに求めた画素数33を、相関係数を計算するために用いるものとする。この相関係数は、たとえば以下に示すような数式により求めたパラメータであり、1つの分析基準色ごとに計算された画素数に対する相加平均を利用して求める。まず、画素数の集合XとYを、次のように定義する。X,Y={Xi,Yi},i=1,2,nX:ステップS112において選択された商品服についての各基準色ごとの画素数の集合Y:サーバに保存されたユーザ評価情報53-2に含まれるすべての商品服についての各基準色ごとの画素数の集合Xi:集合Xの中の分析基準色iについての輝度別の画素数Yi:集合Yの中の1つの分析基準色iについての輝度別の画素数i:分析基準色を特定する番号i=1,2,nn:分析基準色の設定数このような2つの画素数の集合に対して、次式により、1つの選択商品に対する相関係数Kを計算する。この相関係数Kは、ステップS112で選択したすべての商品について、その商品ごとに計算する。ステップS122において、各選択商品ごとに上記の数式によって求めた相関係数Kと、そのユーザの評価ratingとの積を算出する。ここで、ユーザの評価ratingは、相関係数Kを求めた選択商品についての評価値であり、ユーザ評価情報53-2の評価rating84として保存されている数値である。この相関係数Kと評価との積は、これまでのユーザの好みを加味した評価を意味するものであり、ユーザの嗜好を考慮した調和度に相当するものである。この積調和度が大きいほど、好み度合いが高いことを意味し、逆に小さいほど好み度合いが低いことを意味する。選択商品の数がm個あったとすると、この積は、m個算出される。従って、m個の積のうち、最大の値の積を持つ選択商品が、そのユーザにとって、現在の季節の商品服として、最もおすすめの商品であることを意味する。ステップS123において、ユーザ回答生成部63が、選択商品のうち、最大の積を持つ商品の情報を含む回答情報53-4を生成する。ここで、回答情報には、たとえば、ユーザ情報、おすすめする商品名、その商品の画像、調和度積などが含まれる。ステップS124において、生成したユーザ回答情報53-4を、ユーザTE1へ送信する。以上の処理により、サーバが調和度を調査し、ユーザの所有する購入商品の中から、ユーザにとって好ましい商品を、容易かつ迅速に提示することができる。<店舗PCによる店舗調査要求処理>図10に、店舗装置PC3において実行される店舗調査要求処理の一実施例のフローチャートを示す。ここでは、主として、店舗の担当者が、ある特定のユーザに対して購入をすすめようとする商品の候補コーディネート候補商品について、サーバにそのユーザに対する調和度の調査を要求することと、その要求に対応してサーバからの回答を得て、ユーザに提示する商品としてどのコーディネート候補商品がよいかを選択するための情報を表示することを行う。ステップS201において、店舗調査要求部122が、店舗PC3の担当者によって、店舗調査要求を意味する入力がされたか否かチェックする。店舗調査要求は、その店で販売される商品服Aを、あるユーザBにすすめようとする場合、その商品AがそのユーザBにとって適切なものか否かを、そのユーザBの評価情報を記憶しているサーバに問い合わせることを意味する。この調査をサーバに要求するために、店舗の担当者は、調査するユーザを特定するユーザ情報111と、コーディネート候補の商品の画像情報112を選択入力する。このコーディネート候補の商品の画像情報112は、選択候補情報113として入力される。また、コーディネート候補商品としては、1つだけでなく、複数の商品を選択入力してもよい。入力がない場合は、ステップS201をループし、入力があった場合は、ステップS202へ進む。ステップS202において、店舗調査要求部122が、調査するユーザのユーザ情報を含む調査要求を、サーバ2に送信する。ここでは、ユーザ情報として、ユーザIDをサーバに送信する。ステップS203において、候補選択部121が、調査するコーディネート候補商品の画像情報112を順次1つずつ選択入力する。ステップS204において、選択入力されたコーディネート商品の画像情報112を、サーバ2に送信する。これにより、調査要求を受信したサーバ2では、後述する図11に示すように、要求のあったユーザに関して、要求のあったコーディネート候補商品についての調和度を算出し、重み付き相関係数を含む回答情報53-6を生成して、要求のあったPC3へ送信する。ステップS205において、相関係数受信部123が、サーバから送られてくる回答情報115を受信する。この回答情報115には、図16に示すように、少なくともユーザ情報と、コーディネート商品を特定する情報と、その商品の重み付き相関係数とが含まれる。ステップS206において、受信した回答情報115を、記憶部105に記憶する。ステップS207において、選択入力されたすべてのコーディネート候補商品をサーバ2へ送信したか否か、チェックする。すべての候補商品の情報をサーバ2へ送信した場合は、ステップS208へ進み、送信していない候補商品がまだ残っている場合は、ステップS203へ戻り、ステップS203からS206の処理を繰り返す。ステップS208において、調査結果生成部124が、店舗基準ルールに従って、調査結果を生成する。ここで、店舗基準ルールとは、顧客に商品をすすめる場合のポリシーを意味し、その顧客の過去の購入商品と類似する商品をすすめるとか、予め調査していた顧客の嗜好内容に最も合致する商品をすすめるとか、あるいは予め調査していた嗜好内容とは無関係に流行品をすすめるというようなポリシーを意味する。調査結果を生成するために、受信した回答情報に含まれる各候補商品ごとの重みつき相関係数を利用して、コーディネート候補商品を、店舗基準ルールに従った順序に並べ替える。すなわち、店舗基準ルールに従って、その店舗が最もおすすめしたい商品の優先順位が高くなるように、並べ替える。たとえば、ユーザの嗜好を考慮し、ユーザが好むであろう順序に、コーディネート候補商品を並べる場合は、重み付き相関係数の値の高い順に並べ替える図17参照。ステップS209において、調査結果生成部124は、並べ替えた順に、コーディネート候補商品を表示する。図17は、コーディネート調査結果の一つの実施例を示したものである。ここでは、重みつけ相関係数の大きい順に、候補商品を並べ替えたリストを示している。店舗の担当者は、この商品リストを見て、ユーザ情報によって特定されるユーザにすすめる商品を決定することができる。<サーバSVにおける店舗調査要求処理>ここでは、サーバSV2が、店舗PC3から店舗調査要求を受信した場合に、サーバで行われる処理について説明する。図11に、サーバにおいて、店舗調査要求を受信した場合に実行される調査処理のフローチャートを示す。ステップS151において、要求受信部64が、店舗PC3から、店舗調査要求を受信したか否か、チェックする。受信していない場合は、ステップS151をループし、受信した場合は、ステップS152へ進む。店舗調査要求を受信した場合、候補画像受信部65がコーディネート候補商品の画像情報を受信して、店舗受信情報53-5として記憶させる。この店舗受信情報53-5には、調査をするユーザを特定する情報ユーザIDも記憶しておく。ステップS152において、受信したコーディネート候補商品の画像を、部位ごとに分割する。この処理は、図6の写真分析処理のステップS32と同じ処理である。これにより、商品画像のデータが、3つの部位頭部、体上部、体下部に分割される。ステップS153からS161において、3つの各部位ごとに、ヒストグラムの生成と記憶が行われる。これらの処理は、図6に示したステップS34からS42の処理と同じ処理である。ステップS153,S154及びS155において、頭部の画像データについて、分析基準色ごとのヒストグラムの生成が行われ、図12に示すような頭部に関するヒストグラム色名、輝度値、画素数が記憶される。ステップS156,S157及びS158において、体上部の画像データについて、ヒストグラムの生成が行われ、記憶される。ステップS159,S160及びS161において、体下部の画像データについて、ヒストグラムの生成が行われ、記憶される。これらの処理により、1つのコーディネート候補商品に対するヒストグラムが、部位別に生成され、記憶される。ステップS162において、相関係数計算部67が、部位別に生成したヒストグラムから、部位別に、ユーザの嗜好を考慮した相関係数を計算する。この処理は、図9に示した調和度調査処理のステップS121と同様の処理である。画素数の集合X,Yを、次のように定義する。X,Y={Xi,Yi},i=1,2,nX:コーディネート候補の商品服についての各基準色ごとの画素数の集合Y:サーバに保存されたユーザ評価情報53-2に含まれるすべての商品服についての各基準色ごとの画素数の集合Xi:集合Xの中の1つの分析基準色iについての輝度別の画素数Yi:集合Yの中の1つの分析基準色iについての輝度別の画素数i:分析基準色を特定する番号i=1,2,nn:分析基準色の設定数この2つの画素数の集合X,Yに対して、次式により1つのコーディネート候補の商品に対する相関係数Kを計算する。相関係数Kは、1つのコーディネート候補の商品の部位別に計算される。すなわち、1つの候補商品について、頭部と体上部と体下部の3つの相関係数KK1,K2,K3が求められる。また、コーディネート候補のすべての商品について、この相関係数Kを計算する。ステップS163において、相関係数計算部67が、部位別に計算した相関係数Kと、評価Rratingとの積調和度Cを算出するC=K×R。頭部の積:C1=K1×R体上部の積:C2=K2×R体下部の積:C3=K3×Rここで、評価Rratingは、コーディネート候補の商品についての評価値であり、過去に購入した商品への評価やページ閲覧時に自動で付加された評価によって求められたものである。コーディネート候補の商品が、ユーザが過去に既に購入した商品がある場合は、サーバのユーザ評価情報53-2にその評価ratingがすでに記憶されているので、その評価値を用いる。また、ユーザがまだ購入しておらず、ページ閲覧もされていない商品をコーディネート候補の商品として提案する場合は、その候補商品について、たとえばRの値を0とすることにより、評価ratingを求める。上記したように、相関係数Kと評価Rとの積Cは、ユーザの嗜好を考慮した調和度に相当するものである。ステップS164において、相関係数計算部67が、1つのコーディネート候補商品ごとに、3つの部位別の積調和度を加算し、重み付き相関係数Kaを算出する。すなわち、頭部の積C1と、体上部の積C2と、体下部の積C3を加算したものが、重み付き相関係数Ka=C1C2C3である。重み付き相関係数Kaは、選択された各コーディネート候補商品ごとに算出される。ステップS165において、店舗回答生成部66が、すべてのコーディネート候補商品の重み付き相関係数を含む回答情報53-6を生成する。この店舗への回答情報53-6は、たとえば、図16に示すような情報であり、コーディネート候補商品が複数個ある場合は、調査商品名から調査結果である重み付き相関係数までの情報は、複数個含まれる。ステップS166において、店舗回答生成部66が、店舗への回答情報53-6を、調査要求をしてきた店舗PC3に、送信する。店舗PC3がこの店舗への回答情報53-6サーバ回答情報115を受信し、サーバ回答情報115を用いて図17に示すようなコーディネート調査結果を生成することにより、店舗の担当者が、ユーザに対し、適切な商品情報の提示や配信をすることが可能となる。"