JP2018112777A - 推奨アイテム出力プログラム、出力制御プログラム、推奨アイテム出力装置、出力制御装置、推奨アイテム出力方法および出力制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適切な色の推奨アイテムを出力可能にすること。【解決手段】処理部１ｂは、対象者を含む撮像画像Ｄ１を取得する。処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１に基づいて、対象者に対応する色分類を特定する。処理部１ｂは、アイテム毎に色情報を対応付けて記憶させた記憶部１ａを参照し、特定した色分類と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出する。処理部１ｂは、抽出した特定のアイテムを、対象者に推奨するアイテムとして出力する。【選択図】図１

Description

本発明は推奨アイテム出力プログラム、出力制御プログラム、推奨アイテム出力装置、出力制御装置、推奨アイテム出力方法および出力制御方法に関する。

人は、様々な場面でアイテムの選択を行う。例えば、人は商品としてのアイテムを購入したり、アイテムを借りたりする際に、対象のアイテムの選択を行う。アイテムには、衣類や生活空間に設置する物など、アイテムを身に付ける人物や他の物との調和が、顧客による選択の際に考慮されるものがある。例えば、アイテムの一例として衣類を挙げると、選択候補の衣類が着用する人に似合うか否か、一緒に着用する別の衣類と合うか否かが、顧客により判断される。そこで、このような判断を、情報処理技術により支援する方法が考えられている。

例えば、インターネット上の利用者情報から利用者のファッション傾向を推定し、推定した利用者ファッション傾向の情報に基づき、コーディネート情報を提供するファッションコーディネート支援装置が提案されている。ファッションコーディネート支援装置は、利用者情報として、ＳＮＳ（Social Networking Service）のサイト上の利用者情報やショッピングサイトの利用者の書き込み情報を取得し、ファッション傾向の推定に用いる。

また、ユーザによる１又は２以上のアイテムの選択を受け付け、アイテムの組み合わせがコーディネートとして許容されるか否かを表す組み合わせパターン情報を参照して、選択されたアイテムの全てを含むコーディネートを抽出するシステムの提案もある。

特開２０１５−７２６３９号公報 特開２０１０−１８２０５１号公報

ところで、人は、アイテムを選ぶとき、アイテムの色を考慮する。しかし、人がアイテムの色を選択するとき、そのアイテムを合わせる人物や別の物の色と調和する色を適切に判断することは容易ではない。人の視覚に頼ると定量的な判断を行えないため、客観的に調和する色が適切に判断されない可能性がある。そこで、色を考慮したアイテムの選択支援を行う仕組みをどのように実現するかが問題となる。

１つの側面では、本発明は、適切な色の推奨アイテムを出力可能にすることを目的とする。

１つの態様では、推奨アイテム出力プログラムが提供される。推奨アイテム出力プログラムは、対象者を含む撮像画像を取得し、撮像画像に基づいて、対象者に対応する色分類を特定し、アイテム毎に色情報を対応付けて記憶させた記憶部を参照し、特定した色分類と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出し、抽出した特定のアイテムを、対象者に推奨するアイテムとして出力する、処理をコンピュータに実行させる。

また、１つの態様では、出力制御プログラムが提供される。出力制御プログラムは、色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、撮像画像から肌の色と、コーディネート対象として指定されたアイテムの色を抽出し、抽出した肌の色に対応する色グループに属し、抽出したコーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、特定した色の情報又は指定されたアイテムのうち、特定した色を有するアイテムの情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

また、１つの態様では、出力制御プログラムが提供される。出力制御プログラムは、色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、撮像画像から肌の色を抽出し、抽出した肌の色に対応する色グループに属し、指定されたコーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、特定した色の情報又は指定されたアイテムのうち、特定した色を有するアイテムの情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

また、１つの態様では、出力制御プログラムが提供される。出力制御プログラムは、色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、相性のいい色の関係を記憶する記憶部を参照して、色のバリエーションのうち、撮像画像において指定された１又は複数の色と相性のいい色を特定し、特定した該色の情報又はアイテムのうち特定した該色のアイテムの情報を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

１つの側面では、適切な色の推奨アイテムを出力できる。

第１の実施の形態の推奨アイテム出力装置を示す図である。 第１の実施の形態の推奨アイテム出力例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態の出力制御装置を示す図である。 第２の実施の形態の出力制御例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の情報処理システムの例を示す図である。 第３の実施の形態の端末装置のハードウェア例を示す図である。 第３の実施の形態のサーバのハードウェア例を示す図である。 第３の実施の形態の機能例を示す図である。 第３の実施の形態のパーソナルカラー対応表の例を示す図である。 第３の実施の形態のカラーマスタの例を示す図である。 第３の実施の形態の柄マスタの例を示す図である。 第３の実施の形態の体型マスタの例を示す図である。 第３の実施の形態の色コーディネート対応表の例を示す図である。 第３の実施の形態の柄コーディネート対応表の例を示す図である。 第３の実施の形態の商品マスタの例を示す図である。 第３の実施の形態の商品区分マスタの例を示す図である。 第３の実施の形態の性別マスタの例を示す図である。 第３の実施の形態の画面遷移の例（その１）を示す図である。 第３の実施の形態の画面遷移の例（その２）を示す図である。 第３の実施の形態の画面遷移の例（その３）を示す図である。 第３の実施の形態の画面遷移の例（その４）を示す図である。 第３の実施の形態の画面遷移の例（その５）を示す図である。 第３の実施の形態の画面遷移の例（その６）を示す図である。 第３の実施の形態の端末装置の処理例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の推奨アイテム検索例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の体型判定例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の端末の利用例を示す図である。 第３の実施の形態のサイズ推定の例を示す図である。 第３の実施の形態の表示内容の他の例を示す図である。

以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態の推奨アイテム出力装置を示す図である。推奨アイテム出力装置１は、ユーザがアイテムを選択する際に、当該アイテムを合わせる対象者（ユーザ自身でもよいし、別の人物でもよい）に似合う色の選択を支援する。「アイテム」は、物、品目又は商品などと表現されてもよい。選択対象のアイテムの一例は、人が身に付ける衣類、靴および小物（例えば、バッグやアクセサリー）などである。

推奨アイテム出力装置１は、入力装置２および表示装置３と接続されている。入力装置２は、ユーザの操作入力を受け付ける。入力装置２は、例えば、タッチパネルやマウスなどのポインティングデバイスである。表示装置３は、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示するディスプレイである。例えば、ユーザは、表示装置３により表示されたＧＵＩを、入力装置２を用いて操作することで、推奨アイテム出力装置１に所定の入力を行える。推奨アイテム出力装置１は、入力装置２や表示装置３を内蔵してもよい。例えば、推奨アイテム出力装置１は、入力装置２および表示装置３を内蔵したスマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスでもよい。更に、推奨アイテム出力装置１は、対象者の画像を撮像する撮像装置を有していてもよい。

推奨アイテム出力装置１は、記憶部１ａおよび処理部１ｂを有する。記憶部１ａは、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性記憶装置でもよいし、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置でもよい。処理部１ｂは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを含み得る。処理部１ｂはプログラムを実行するプロセッサでもよい。「プロセッサ」は、複数のプロセッサの集合（マルチプロセッサ）を含み得る。

記憶部１ａは、色分類テーブルＴ１１およびアイテムテーブルＴ１２を記憶する。
色分類テーブルＴ１１は、色分類および色分類に属する色を示すテーブルである。色分類は、例えば、「パーソナルカラー」と呼ばれる考え方に基づく分類でもよい。

パーソナルカラーとは、人が持って生まれた、肌、目、髪の色と調和し、個性を引き立て、その魅力を最大限に活かす色のことである。パーソナルカラーは、対象者に「似合う色」であるともいえる。パーソナルカラーの診断では、個人がもつ色を複数のグループのうちの何れかに分類することで、個人がもつ色と調和する別の色が判定される。ここでは、パーソナルカラーとして肌の色に合う色（肌なじみの良い色）を考える。

例えば、色分類テーブルＴ１１は、色分類および所属色ＩＤ（IDentifier）リストの項目を含む。色分類は、色分類の名称である。所属色ＩＤリストは、色分類に所属するパーソナルカラー（当該色分類に分類された対象者に対して似合う色）を示す色ＩＤのリストである。例えば、色分類テーブルＴ１１における、色分類“Ｘ”、所属色ＩＤリスト“Ｃ１１，Ｃ２１，Ｃ３１”のレコードは、色分類“Ｘ”に分類された対象者に対し、色ＩＤ“Ｃ１１，Ｃ２１，Ｃ３１”で示される３種類の色がパーソナルカラーであることを示す。ここで、色ＩＤは、色の識別情報である。例えば、色は、「明度、輝度、彩度」のパラメータの組で表される。色は、「Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）」の組や、「色相、明度、彩度」の組など、他のパラメータの組で表されてもよい。

アイテムテーブルＴ１２は、ユーザにより選択候補となり得るアイテムの情報を示すテーブルである。例えば、アイテムテーブルＴ１２は、アイテムＩＤ、アイテム分類および用意色ＩＤリストの項目を含む。アイテムＩＤは、アイテムの識別情報である。アイテム分類は、アイテムの分類である。例えば、対象者が身に付けるものが選択候補である場合、アイテムの分類として、アウター、トップス、ボトムスなどの身に付ける部位による分類が考えられる。用意色ＩＤリストは、当該アイテムに対して用意されている色の色ＩＤのリストである。例えば、アイテムテーブルＴ１２における、アイテムＩＤ“ａ”、アイテム分類“ｉｔｅｍ１”、用意色ＩＤリスト“Ｃ１１，Ｃ２２”のレコードは、アイテムＩＤ“ａ”のアイテムがアイテム分類“ｉｔｅｍ１”に属することを示す。また、当該レコードは、アイテムＩＤ“ａ”のアイテムに対して、色ＩＤ“Ｃ１１”の色、および、色ＩＤ“Ｃ２２”の色の用意があることを示す。

処理部１ｂは、記憶部１ａに記憶された情報に基づいて、推奨アイテム出力処理を実行する。具体的には次の通りである。
図２は、第１の実施の形態の推奨アイテム出力例を示すフローチャートである。以下、図２に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

（Ｓ１）処理部１ｂは、対象者を含む撮像画像Ｄ１と指定されたアイテム分類Ｄ２とを取得する。撮像画像Ｄ１は、所定の撮像装置（推奨アイテム出力装置１に内蔵された撮像装置でもよい）により撮像された撮像画像であり、対象者の画像を含む。対象者がもつ色として肌の色を用いる場合、撮像画像Ｄ１は、例えば、対象者の顔の画像を含む。アイテム分類Ｄ２は、例えば、アイテム分類“ｉｔｅｍ１”の情報を含む。例えば、ユーザは、入力装置２を操作することで、撮像画像Ｄ１のファイル名やアイテム分類Ｄ２の情報を推奨アイテム出力装置１に入力できる。また、推奨アイテム出力装置１が撮像装置を内蔵する場合、ユーザは、入力装置２を操作することで、当該撮像装置により対象者を含む撮像画像Ｄ１を生成させることもできる。処理部１ｂは、取得した撮像画像Ｄ１およびアイテム分類Ｄ２の情報を記憶部１ａに格納する。

（Ｓ２）処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１に基づいて、対象者に対応する色分類を特定する。例えば、処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１から対象者の肌の色を抽出し、肌の色を基に、対象者に対応する色分類を特定する。肌の色の抽出方法には種々の方法が考えられる。例えば、処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１のうち、肌の色に相当する領域のユーザによる指定を受け付け、当該領域に含まれる色の情報を肌の色の情報として抽出してもよい。また、処理部１ｂは、顔認識技術を用いて撮像画像Ｄ１から対象者の顔の領域を検出し、当該領域に含まれる色の情報を肌の色の情報として抽出してもよい。更に、該当の領域に複数の色が含まれる場合、処理部１ｂは、該当の領域内での存在比の最も大きい色を肌の色の情報として抽出してもよい。処理部１ｂは、肌色の検出に、特開２０１５−１８４９０６号公報に開示の方法を用いてもよい。

例えば、処理部１ｂは、対象者の肌の色として、色ＩＤ“ＳＣ１”の色を抽出したものとする。すると、処理部１ｂは、色ＩＤ“ＳＣ１”の色に対応する色分類“Ｘ”を特定する。ここで、肌の色と色分類との対応関係の情報は、記憶部１ａに予め格納される。肌の色と色分類との対応関係の情報は、前述のように、パーソナルカラーの考え方に基づいて決定されたものでもよい。処理部１ｂは、記憶部１ａに記憶された、肌の色と色分類との対応関係の情報を参照することで、色ＩＤ“ＳＣ１”の色に対応する色分類“Ｘ”を特定する。

（Ｓ３）処理部１ｂは、アイテム毎に色情報を対応付けて記憶させた記憶部１ａを参照し、指定されたアイテム分類に属するアイテムのうち、特定した色分類と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出する。例えば、処理部１ｂは、記憶部１ａに記憶された色分類テーブルＴ１１およびアイテムテーブルＴ１２に基づいて、特定のアイテムの抽出を行える。

より具体的には、処理部１ｂは、対象者に対して特定した色分類“Ｘ”をキーにして色分類テーブルＴ１１のレコードを検索し、所属色ＩＤリスト“Ｃ１１，Ｃ２１，Ｃ３１”を取得する。更に、処理部１ｂは、指定されたアイテム分類“ｉｔｅｍ１”、および、取得した色ＩＤ“Ｃ１１”をキーに、アイテムテーブルＴ１２のレコードを検索し、アイテムＩＤ“ａ”を取得する。処理部１ｂは、アイテム分類“ｉｔｅｍ１”、および、色ＩＤ“Ｃ２１”をキーに、アイテムテーブルＴ１２のレコードを検索し、アイテムＩＤ“ｂ”を取得する。処理部１ｂは、アイテム分類“ｉｔｅｍ１”、および、色ＩＤ“Ｃ３１”をキーに、アイテムテーブルＴ１２のレコードを検索し、当該キーに対しては何のアイテムＩＤも取得しない。この場合、アイテムＩＤ“ａ”、“ｂ”それぞれに対応するアイテムは、指定されたアイテム分類“ｉｔｅｍ１”に属するアイテムのうち、特定した色分類“Ｘ”と対応関係を有する色情報（色ＩＤ“Ｃ１１”および“Ｃ２１”）と対応付いた特定のアイテムである。

（Ｓ４）処理部１ｂは、抽出した特定のアイテムを、対象者に推奨するアイテムとして出力する。例えば、処理部１ｂは、アイテムＩＤ“ａ”に対応するアイテム、および、アイテムＩＤ“ｂ”に対応するアイテムの情報を表示装置３に出力し、当該アイテムの情報を含む表示画面Ｖ１を表示装置３により表示させる。処理部１ｂにより出力されるアイテムの情報としては、例えば、当該アイテムの名称、当該アイテムのカラー画像、および、カラー画像で示される色の名称などが考えられる。また、処理部１ｂは、表示されたアイテムを購入（あるいは販売）や借用（あるいは貸出）などの対象としての選択を行うための入力用インタフェースを表示画面Ｖ１に設けてもよい。

このようにして、推奨アイテム出力装置１は、対象者に対して似合う色のアイテムを、推奨アイテムとして出力する。
ここで、人がアイテムの色を選択するとき、そのアイテムを合わせる人物や別の物の色と調和する色を適切に判断することは容易ではない。人の視覚に頼ると定量的な判断を行えない。また、人の感覚に頼ると、個人の主観（個人の好みやその時の気分など）によっても選択結果が変わり得る。このように、人の判断では、客観的に調和する色が適切に判断されない可能性がある。

そこで、推奨アイテム出力装置１は、色分類テーブルＴ１１やアイテムテーブルＴ１２を予め記憶する。そして、推奨アイテム出力装置１は、色分類テーブルＴ１１、アイテムテーブルＴ１２、および、入力された撮像画像Ｄ１に基づいて、対象者に対して似合う色のアイテムを抽出し、推奨アイテムとして出力する。これにより、対象者に対して客観的に調和する色の適切な選択を支援できるようになる。また、ユーザ（あるいは対象者）に対して、色の選択時における判断を強いずに済み、ユーザによる選択作業を省力化できる。

推奨アイテム出力装置１は、衣類などの販売や貸付などを行う店舗に設置されて、店員による顧客への衣類や小物などの提案に用いられてもよい。このようにすれば、店員による顧客への商品提案を容易に行えるようになる。また、顧客による試着数（例えば、ウエディングドレスや着物など）の低減も図れ、試着のためのコストの低減も図れる。

推奨アイテム出力装置１は、前述のように、ユーザにより使用されるスマートデバイスでもよい。例えば、推奨アイテム出力装置１は、衣類などの販売や貸付などを行う店舗のサーバコンピュータと通信し、ユーザによるオンラインショッピングに用いられてもよい。ユーザに対して似合う色のアイテムを提示することで、ユーザによる色の思い違いを減らし、色の思い違いによる返品の低減を図れる。

なお、処理部１ｂは、上記処理に加え、撮像画像Ｄ１のうち、指定された部分の色を特定し、指定されたアイテム分類Ｄ２に属するアイテムのうち、特定した色分類と特定した部分の色との組と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出してもよい。このとき、処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１のうちユーザの操作により指定された領域に含まれる色の情報を抽出してもよい。例えば、処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１および撮像画像Ｄ１に重ねられた枠を表示させ、当該枠のユーザによる移動およびサイズの変更（変形も含む）の入力を受け付け、当該枠で囲われた領域に含まれる色の情報を抽出することが考えられる。

これにより、例えば、対象者のパーソナルカラーのうち、対象者により選択されたコーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色のアイテムを推奨アイテムとして提示可能となる。

また、例えば、処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１に基づいて、対象者の体型を判定することも考えられる。この場合、記憶部１ａは、色情報とユーザの体型との対応関係の情報を更に記憶する。そして、処理部１ｂは、記憶部１ａを参照し、指定のアイテム分類Ｄ２に属するアイテムのうち、特定した色分類および対象者の体型の両方と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出してもよい。

これにより、例えば、対象者のパーソナルカラーのうち、対象者の体型に合った色のアイテムを推奨アイテムとして提示可能となる。
あるいは、記憶部１ａは、アイテム毎に色情報および柄情報を対応付けた第１の情報と柄情報およびユーザの体型とを対応付けた第２の情報とを記憶してもよい。そして、処理部１ｂは、記憶部１ａを参照し、指定されたアイテム分類Ｄ２に属するアイテムのうち、特定した色分類と対応関係を有する色情報、および、対象者の体型に対応する柄情報の両方と対応付いた特定のアイテムを抽出してもよい。

これにより、例えば、対象者のパーソナルカラーおよび対象者の体型にあった柄の両方を備えたアイテムを推奨アイテムとして提示可能となる。
更に、記憶部１ａは、相性が良い柄の組み合わせの情報を記憶してもよい。そして、処理部１ｂは、撮像画像Ｄ１のうち、指定された部分の第１の柄を特定し、記憶部１ａに記憶された相性が良い柄の組み合わせの情報に基づいて第１の柄に対応する第２の柄を特定してもよい。その上で、処理部１ｂは、記憶部１ａに記憶された第１の情報に基づいて、指定されたアイテム分類Ｄ２に属するアイテムのうち、特定した色分類と対応関係を有する色情報、および、第２の柄に対応する柄情報の両方と対応付いた特定のアイテムを抽出してもよい。

これにより、例えば、対象者のパーソナルカラー、および、対象者により選択されたコーディネート対象のアイテムの柄と相性が良い柄の両方を備えたアイテムを推奨アイテムとして提示可能となる。

［第２の実施の形態］
図３は、第２の実施の形態の出力制御装置を示す図である。出力制御装置４は、ユーザがアイテムを選択する際に、当該アイテムを合わせる対象者（ユーザ自身でもよいし、別の人物でもよい）、および、対象者が用いる別のアイテムの両方に合う色の選択を支援する。アイテムの一例は、人が身に付ける衣類、靴および小物（例えば、バッグやアクセサリー）などである。

出力制御装置４は、入力装置５および表示装置６と接続されている。入力装置５は、ユーザの操作入力を受け付ける。入力装置５は、例えば、タッチパネルやマウスなどのポインティングデバイスである。表示装置６は、ＧＵＩを表示するディスプレイである。例えば、ユーザは、表示装置６により表示されたＧＵＩを、入力装置５を用いて操作することで、出力制御装置４に所定の入力を行える。出力制御装置４は、入力装置５や表示装置６を内蔵してもよい。例えば、出力制御装置４は、入力装置５および表示装置６を内蔵したスマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスでもよい。更に、出力制御装置４は、対象者の画像を撮像する撮像装置を有していてもよい。

出力制御装置４は、記憶部４ａおよび処理部４ｂを有する。記憶部４ａは、ＲＡＭなどの揮発性記憶装置でもよいし、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置でもよい。処理部４ｂは、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどを含み得る。処理部４ｂはプログラムを実行するプロセッサでもよい。「プロセッサ」は、複数のプロセッサの集合（マルチプロセッサ）を含み得る。

記憶部４ａは、色グループテーブルＴ２１、コーディネート対応テーブルＴ２２およびアイテムテーブルＴ２３を記憶する。
色グループテーブルＴ２１は、色グループおよび色グループに属する色を示すテーブルである。色グループは、例えば、前述の「パーソナルカラー」の考え方に基づくグループ（色分類）でもよい。

例えば、色グループテーブルＴ２１は、色グループおよび所属色ＩＤリストの項目を含む。色グループは、色グループの名称である。所属色ＩＤリストは、色グループに属するパーソナルカラーを示す色ＩＤのリストである。例えば、色グループテーブルＴ２１における、色グループ“Ｘ”、所属色ＩＤリスト“Ｃ１１，Ｃ２１”のレコードは、色グループ“Ｘ”に分類された対象者に対し、色ＩＤ“Ｃ１１，Ｃ２１”で示される２種類の色がパーソナルカラーであることを示す。ここで、色は、前述のように、「明度、輝度、彩度」などのパラメータの組で表される。

コーディネート対応テーブルＴ２２は、ある色に対して相性が良い色（好相性色）を示すテーブルである。例えば、コーディネート対応テーブルＴ２２は、色ＩＤおよび好相性色ＩＤリストの項目を含む。色ＩＤは、色の識別情報である。好相性色ＩＤリストは、色ＩＤの項目に設定された色ＩＤに対応する色に対して相性が良い色の色ＩＤのリストである。例えば、コーディネート対応テーブルＴ２２における、色ＩＤ“Ｃ１１”、好相性色ＩＤリスト“Ｃ４１”のレコードは、色ＩＤ“Ｃ１１”の色に対して、相性が良い色が、色ＩＤ“Ｃ４１”の色であることを示す。

アイテムテーブルＴ２３は、ユーザにより選択候補となり得るアイテムの情報を示すテーブルである。例えば、アイテムテーブルＴ２３は、アイテムＩＤ、枝番および用意色ＩＤの項目を含む。アイテムＩＤは、アイテムの識別情報である。枝番は、アイテムの枝番である。アイテムの枝番は、あるアイテムに対して用意されている色（用意色）ごとに付与される。用意色ＩＤは、該当のアイテムに対する用意色の識別情報である。例えば、アイテムテーブルＴ２３における、アイテムＩＤ“ａ”、枝番“１”、用意色ＩＤ“Ｃ１１”のレコードは、アイテムＩＤ“ａ”および枝番“１”で示されるアイテムに対して用意されている色が、用意色ＩＤ“Ｃ１１”の色であることを示す。

処理部４ｂは、記憶部４ａに記憶された情報に基づいて、出力制御処理を実行する。具体的には次の通りである。
図４は、第２の実施の形態の出力制御例を示すフローチャートである。以下、図４に示す処理をステップ番号に沿って説明する。

（Ｓ１１）処理部４ｂは、撮像画像Ｄ３の入力、および、色のバリエーションのある第１のアイテムの指定Ｄ４を受け付ける。撮像画像Ｄ３は、所定の撮像装置（出力制御装置４に内蔵された撮像装置でもよい）により撮像された撮像画像であり、例えば、対象者の全身の画像を含む。第１のアイテムの指定Ｄ４は、例えば、第１のアイテムのアイテムＩＤ“ａ”を含む。第２の実施の形態の例では、アイテムＩＤ“ａ”に対応する第１のアイテムは、色ＩＤ“Ｃ１１”の色や色ＩＤ“Ｃ２２”の色など色のバリエーションがある。例えば、ユーザは、入力装置５を操作することで、撮像画像Ｄ３のファイル名や第１のアイテムの指定Ｄ４を出力制御装置４に入力できる。また、出力制御装置４が撮像装置を内蔵する場合、ユーザは、入力装置５を操作することで、当該撮像装置により対象者を含む撮像画像Ｄ３を生成させることもできる。処理部４ｂは、取得した撮像画像Ｄ３および第１のアイテムの指定Ｄ４の情報を記憶部４ａに格納する。

なお、第１のアイテムの指定Ｄ４は、アイテム種別の指定でもよい。例えば、処理部４ｂは、「トップス」、「Ｔシャツ」または「ジャケット」などのアイテム種別の指定を受け付けてもよい。この場合、指定されたアイテム種別に属する複数のアイテムの識別情報が指定されたと考えることができる（処理部４ｂは、個々のアイテムの識別情報に対して以下の手順を実行する）。

（Ｓ１２）処理部４ｂは、対象者の肌の色を撮像画像Ｄ３から抽出する。例えば、処理部４ｂは、撮像画像Ｄ３のうち、肌の色に相当する領域のユーザによる指定を受け付け、当該領域に含まれる色の情報を肌の色の情報として抽出してもよい。また、処理部４ｂは、顔認識技術を用いて撮像画像Ｄ３から対象者の顔の領域を検出し、当該領域に含まれる色の情報を肌の色の情報として抽出してもよい。更に、該当の領域に複数の色が含まれる場合、処理部４ｂは、該当の領域内での存在比の最も大きい色を肌の色の情報として抽出してもよい。処理部４ｂは、肌色の検出に、特開２０１５−１８４９０６号公報に開示の方法を用いてもよい。

（Ｓ１３）処理部４ｂは、コーディネート対象の第２のアイテムの色を撮像画像から抽出する。例えば、処理部４ｂは、撮像画像Ｄ３のうち、第２のアイテムの色に相当する領域のユーザによる指定を受け付け、当該領域に含まれる色の情報を第２のアイテムの色の情報として抽出してもよい。該当の領域に複数の色が含まれる場合、処理部４ｂは、該当の領域内での存在比の最も大きい色を第２のアイテムの色の情報として抽出してもよい。例えば、処理部４ｂは、第２のアイテムの色として、色ＩＤ“Ｃ４１”の色を抽出したものとする。あるいは、該当の領域に複数の色が含まれる場合、当該複数の色を、第２のアイテムの色の情報として抽出してもよい。

ここで、「コーディネート」とは、服装やインテリアなどで、色や柄が調和するように複数の衣類や小物などを組み合わせることを示す。また、「コーディネート対象のアイテム」とは、選択対象のアイテムと組み合わせて着用したり、使用したり、配置したいとユーザが考えているアイテム（例えば、ユーザが既に所有しているアイテム）を示す。

（Ｓ１４）処理部４ｂは、抽出した肌の色に対応する色グループを特定する。例えば、処理部４ｂは、ステップＳ１２において、対象者の肌の色として、色ＩＤ“ＳＣ１”の色を抽出したものとする。すると、処理部４ｂは、色ＩＤ“ＳＣ１”の色に対応する色グループ“Ｘ”を特定する。ここで、肌の色と色グループとの対応関係の情報は、記憶部４ａに予め格納される。肌の色と色グループとの対応関係の情報は、パーソナルカラーの考え方に基づいて決定されたものでもよい。処理部４ｂは、記憶部４ａに記憶された、肌の色と色グループとの対応関係の情報を参照することで、色ＩＤ“ＳＣ１”の色に対応する色グループ“Ｘ”を特定する。

（Ｓ１５）処理部４ｂは、第１のアイテムの色のバリエーションのうち、特定した色グループに属し、かつ、第２のアイテムの色と相性が良い色を特定する。具体的には、処理部４ｂは、記憶部４ａに記憶された色グループテーブルＴ２１、コーディネート対応テーブルＴ２２およびアイテムテーブルＴ２３に基づいて、第２のアイテムの色と相性が良い色を特定する。

すなわち、処理部４ｂは、対象者に対して特定した色グループ“Ｘ”をキーにして色グループテーブルＴ２１のレコードを検索し、所属色ＩＤリスト“Ｃ１１，Ｃ２１”を取得する。そして、処理部４ｂは、コーディネート対応テーブルＴ２２を参照して、取得した色ＩＤ“Ｃ１１”に対し、ステップＳ１３で抽出した色ＩＤ“Ｃ４１”が好相性色ＩＤリストに登録されていることを確認する。一方、処理部４ｂは、コーディネート対応テーブルＴ２２を参照して、取得した色ＩＤ“Ｃ２１”に対し、ステップＳ１３で抽出した色ＩＤ“Ｃ４１”が好相性色ＩＤリストに登録されていないことを確認する。この場合、色ＩＤ“Ｃ２１”の色は、推奨する候補から外される。更に、処理部４ｂは、色ＩＤ“Ｃ１１”をキーに、アイテムテーブルＴ２３のレコードを検索し、アイテムＩＤ“ａ”および枝番“１”のレコードを取得する。この場合、第１のアイテムの色のバリエーション（色ＩＤ“Ｃ１１”の色、色ＩＤ“Ｃ２２”の色など）のうち、色グループ“Ｘ”に属し、かつ、第２のアイテムの色“Ｃ４１”と相性が良い色は、色ＩＤ“Ｃ１１”の色である。

なお、処理部４ｂは、ステップＳ１３で第２のアイテムの色として複数の色を抽出した場合、当該複数の色と相性が良い色を特定してもよい。その場合、複数の色のうちの１つの色と相性が良い色を特定することも考えられるし、複数の色の全ての色と相性が良い色を特定することも考えられる。

（Ｓ１６）処理部４ｂは、特定した色の情報を出力する。又は、処理部４ｂは、第１のアイテムのうち、特定した色を有するアイテムの情報を出力する。例えば、処理部４ｂは、色の情報として、ステップＳ１５で特定した色ＩＤ“Ｃ１１”を出力する。又は、処理部４ｂは、特定した色を有するアイテムの情報として、第１のアイテムのうち、特定した色を有するアイテムに対応するアイテムＩＤ“ａ”と枝番“１”との組を出力する。

例えば、処理部４ｂは、アイテムＩＤ“ａ”と枝番“１”との組“ａ−１”に対応するアイテムの情報を表示装置６に出力し、当該アイテムの情報を含む表示画面Ｖ２を表示装置６により表示させる。処理部４ｂにより出力されるアイテムの情報としては、例えば、当該アイテムの名称、当該アイテムのカラー画像、および、カラー画像で示される色の名称などが考えられる。処理部４ｂは、該当の色が対象者および第２のアイテムの両方に対して相性が良い色である旨のメッセージを、表示画面Ｖ２に含めてもよい。また、処理部４ｂは、表示されたアイテムを購入（あるいは販売）や借用（あるいは貸出）などの対象としての選択を行うための入力用インタフェースを表示画面Ｖ２に設けてもよい。

なお、ステップＳ１３では、処理部４ｂは、コーディネート対象の第２のアイテムの色を撮像画像から抽出するものとしたが、第２のアイテムの色の色ＩＤのユーザによる指定を許容してもよい。例えば、処理部４ｂは、複数の色を含むカラーパレットを表示装置６により表示させ、コーディネート対象の第２のアイテムの色のユーザによる選択入力を受け付けてもよい。

このようにして、出力制御装置４は、対象者およびコーディネート対象のアイテムに対して相性が良いアイテムを、推奨アイテムとして出力する。
これにより、対象者に対して客観的に調和する色の適切な選択を支援できるようになる。また、ユーザ（あるいは対象者）に対して、色の選択時における判断を強いずに済み、ユーザによる選択作業を省力化できる。

出力制御装置４は、衣類などの販売や貸付などを行う店舗に設置されて、店員による顧客への衣類や小物などの提案に用いられてもよい。このようにすれば、店員による顧客への商品提案を容易に行えるようになる。また、顧客による試着数（例えば、ウエディングドレスや着物など）の低減も図れ、試着のためのコストの低減も図れる。

出力制御装置４は、前述のように、ユーザにより使用されるスマートデバイスでもよい。例えば、出力制御装置４は、衣類などの販売や貸付などを行う店舗のサーバコンピュータと通信し、ユーザによるオンラインショッピングに用いられてもよい。ユーザに対して似合う色のアイテムを提示することで、ユーザによる色の思い違いを減らし、色の思い違いによる返品の低減を図れる。

なお、出力制御装置４の処理部４ｂによる処理は、次のように言い表すこともできる。すなわち、処理部４ｂは、色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付ける。処理部４ｂは、相性のいい色の関係を記憶する記憶部４ａを参照して、当該色のバリエーションのうち、撮像画像Ｄ３において指定された１又は複数の色と相性のいい色を特定する。処理部４ｂは、特定した該色の情報又はアイテムのうち特定した該色のアイテムの情報を出力する。

こうした出力制御装置４による出力制御の機能は、人が身に付けるアイテムの選択の際だけでなく、動物が身に付けるアイテムを人が選択する場合や、人が居住空間に設置するアイテムを選択する場合などにも適用できる。

以下では、第１の実施の形態の推奨アイテム出力装置１や第２の実施の形態の出力制御装置４により説明した機能を、衣類などを販売する店舗における商品提案のサービスに適用する場合を例示し、当該機能を更に詳細に説明する。

［第３の実施の形態］
図５は、第３の実施の形態の情報処理システムの例を示す図である。第３の実施の形態の情報処理システムは、衣類や小物などを販売する店舗における商品提案のサービスを提供する。衣類や小物などの商品は、アイテムの一例である。第３の実施の形態の情報処理システムは、端末装置１００およびサーバ２００を含む。サーバ２００は、ネットワーク１０に接続されている。端末装置１００は、アクセスポイント１１を介してネットワーク１０に接続され、サーバ２００と通信する。

ネットワーク１０は、例えば、インターネットやＷＡＮ（Wide Area Network）である。アクセスポイント１１は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のアクセスポイントでもよいし、移動通信ネットワークと接続する基地局でもよい。後者の場合、端末装置１００は、移動通信ネットワークを介して、ネットワーク１０に接続する。

端末装置１００は、ユーザ（例えば、店舗の店員や顧客）により利用されるクライアントコンピュータである。端末装置１００は、スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスでもよい。端末装置１００は、第１の実施の形態の推奨アイテム出力装置１の一例である。端末装置１００は、第２の実施の形態の出力制御装置４の一例でもある。

サーバ２００は、Ｗｅｂサーバとして機能し、衣類のレコメンデーションを行うＷｅｂサイトを提供するサーバコンピュータである。サーバ２００は、ユーザにより選択された衣類の販売処理を行うこともできる。ここで、販売対象の衣類は、人物によって着用される衣類であるとする。ただし、後述するように、販売対象の衣類は、動物によって着用される衣類などでもよい。

端末装置１００およびサーバ２００は、「パーソナルカラー」の考え方により、色の選択をサポートする。第３の実施の形態では、パーソナルカラーは、４つのシーズンに分類される。４つのシーズンは、春、夏、秋および冬である。ある人物のパーソナルカラーは、その人自身の好きな色とは限らない。また、その人自身は、自身のパーソナルカラーを自覚していないことが多い。

図６は、第３の実施の形態の端末装置のハードウェア例を示す図である。端末装置１００は、プロセッサ１０１、ＲＡＭ１０２、フラッシュメモリ１０３、カメラ１０４、画像信号処理部１０５、ディスプレイ１０５ａ、入力信号処理部１０６、タッチパネル１０６ａ、媒体リーダ１０７および通信インタフェース１０８を有する。各ハードウェアは端末装置１００のバスに接続されている。

プロセッサ１０１は、端末装置１００の情報処理を制御するハードウェアである。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどである。プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。

ＲＡＭ１０２は、端末装置１００の主記憶装置である。ＲＡＭ１０２は、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部を一時的に記憶する。また、ＲＡＭ１０２は、プロセッサ１０１による処理に用いる各種データを記憶する。

フラッシュメモリ１０３は、端末装置１００の補助記憶装置である。フラッシュメモリ１０３は、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラムおよび各種データを記憶する。

カメラ１０４は、端末装置１００に搭載された撮像装置である。カメラ１０４は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を備える。カメラ１０４は、プロセッサ１０１からの命令に従って、カメラ１０４のレンズを向けた先にある光景の静止画や動画のデータを生成する。ここで、カメラ１０４が撮像素子を用いて画像のデータを生成する処理を「撮像」と称し、撮像により生成された画像情報を「撮像画像」と称する。また、ユーザが端末装置１００を操作してカメラ１０４に撮像を行わせる行為を、「撮影」と称する。

画像信号処理部１０５は、プロセッサ１０１からの命令に従って、ディスプレイ１０５ａに画像を出力する。ディスプレイ１０５ａには、例えば、液晶ディスプレイを用いることができる。

入力信号処理部１０６は、端末装置１００に接続されたタッチパネル１０６ａから入力信号を取得し、プロセッサ１０１に出力する。タッチパネル１０６ａは、ユーザによりタッチ操作された位置をプロセッサ１０１に出力するポインティングデバイスである。タッチパネル１０６ａは、ディスプレイ１０５ａの表示領域に重ねて設けられる。ユーザは、ディスプレイ１０５ａによる表示を視認しながら、タッチパネル１０６ａによるタッチ操作を行える。

媒体リーダ１０７は、記録媒体１２に記録されたプログラムやデータを読み取る装置である。記録媒体１２として、例えば、フラッシュメモリカードを使用できる。媒体リーダ１０７は、例えば、プロセッサ１０１からの命令に従って、記録媒体１２から読み取ったプログラムやデータをＲＡＭ１０２又はフラッシュメモリ１０３に格納する。

通信インタフェース１０８は、アクセスポイント１１と無線リンクを確立し、アクセスポイント１１およびネットワーク１０を介してサーバ２００を含む他の装置と通信を行う無線通信インタフェースである。ただし、通信インタフェース１０８は、ネットワーク１０と有線で接続する有線通信インタフェースでもよい。

図７は、第３の実施の形態のサーバのハードウェア例を示す図である。サーバ２００は、プロセッサ２０１、ＲＡＭ２０２、ＨＤＤ２０３、画像信号処理部２０４、入力信号処理部２０５、媒体リーダ２０６および通信インタフェース２０７を有する。各ハードウェアはサーバ２００のバスに接続されている。

プロセッサ２０１は、サーバ２００の情報処理を制御するハードウェアである。プロセッサ２０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ２０１は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどである。プロセッサ２０１は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。

ＲＡＭ２０２は、サーバ２００の主記憶装置である。ＲＡＭ２０２は、プロセッサ２０１に実行させるＯＳのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部を一時的に記憶する。また、ＲＡＭ２０２は、プロセッサ２０１による処理に用いる各種データを記憶する。

ＨＤＤ２０３は、サーバ２００の補助記憶装置である。ＨＤＤ２０３は、内蔵した磁気ディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ＨＤＤ２０３は、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラムおよび各種データを記憶する。サーバ２００は、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の補助記憶装置を備えてもよく、複数の補助記憶装置を備えてもよい。

画像信号処理部２０４は、プロセッサ２０１からの命令に従って、サーバ２００に接続されたディスプレイ２１に画像を出力する。ディスプレイ２１としては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイなどを用いることができる。

入力信号処理部２０５は、サーバ２００に接続された入力デバイス２２から入力信号を取得し、プロセッサ２０１に出力する。入力デバイス２２としては、例えば、マウスやタッチパネルなどのポインティングデバイス、キーボードなどを用いることができる。

媒体リーダ２０６は、記録媒体２３に記録されたプログラムやデータを読み取る装置である。記録媒体２３として、例えば、フレキシブルディスク（ＦＤ：Flexible Disk）やＨＤＤなどの磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ：Magneto-Optical disk）を使用できる。また、記録媒体２３として、例えば、フラッシュメモリカードなどの不揮発性の半導体メモリを使用することもできる。媒体リーダ２０６は、例えば、プロセッサ２０１からの命令に従って、記録媒体２３から読み取ったプログラムやデータをＲＡＭ２０２又はＨＤＤ２０３に格納する。

通信インタフェース２０７は、ネットワーク１０を介して端末装置１００を含む他の装置と通信を行う。通信インタフェース２０７は、有線通信インタフェースでもよいし、無線通信インタフェースでもよい。

図８は、第３の実施の形態の機能例を示す図である。端末装置１００は、マスタ記憶部１１０、ブラウザ１２０、アイテム検索部１３０および体型判定部１４０を有する。マスタ記憶部１１０は、ＲＡＭ１０２やフラッシュメモリ１０３に確保された記憶領域として実現される。ブラウザ１２０、アイテム検索部１３０および体型判定部１４０は、ＲＡＭ１０２に記憶されたプログラムをプロセッサ１０１が実行することで実現される。

ブラウザ１２０、アイテム検索部１３０および体型判定部１４０は、１つのアプリケーションとして実装されてもよい。あるいは、ブラウザ１２０の機能を提供するアプリケーションと、アイテム検索部１３０および体型判定部１４０の機能を提供するアプリケーションとは別個でもよい。

マスタ記憶部１１０は、サーバ２００からダウンロードされたマスタ情報を記憶する。マスタ情報は、パーソナルカラー対応表、カラーマスタ、柄マスタ、体型マスタ、色コーディネート対応表、柄コーディネート対応表、商品マスタ、商品区分マスタおよび性別マスタを含む。

パーソナルカラー対応表は、シーズンと肌色範囲との対応関係の情報である。カラーマスタは、色の定義情報である。第３の実施の形態では、一例として、色は、明度、輝度および彩度の組み合わせによって表されるものとする。ただし、他のパラメータ（例えば、色相、明度、彩度の組など）を用いて色を表してもよい。柄マスタは、柄の定義情報である。体型マスタは、体型の定義情報である。色コーディネート対応表は、相性が良い色の組み合わせの情報である。柄コーディネート対応表は、相性が良い柄の組み合わせの情報である。商品マスタは、商品である衣類や小物などの基本情報が登録されたテーブルである。商品区分マスタは、商品が属する商品区分の定義情報である。性別マスタは、性別の定義情報である。

ブラウザ１２０は、サーバ２００により提供されるＷｅｂサイトのＧＵＩを、ディスプレイ１０５ａに表示させる。ブラウザ１２０は、ディスプレイ１０５ａに表示されたＧＵＩに対する、タッチパネル１０６ａを用いたユーザの操作入力（例えば、項目の選択や画面領域の選択など）を受け付ける。例えば、ブラウザ１２０は、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）又はＨＴＴＰＳ（Hypertext Transfer Protocol Secure）を用いてサーバ２００と通信し、ＷｅｂサイトのＧＵＩに対応する表示情報を取得する。表示情報は、例えば、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）やｊａｖａスクリプト（登録商標）などによる記述を含むＨＴＭＬデータである。

また、ブラウザ１２０は、サーバ２００からマスタ情報をダウンロードし、マスタ記憶部１１０に格納する。更に、ブラウザ１２０は、アイテム検索部１３０によるお薦め商品（推奨アイテム）の検索を実行させ、検索結果をディスプレイ１０５ａにより表示させることで、ユーザによる商品の選択を補助する。

アイテム検索部１３０は、顧客の撮像画像に基づいて、顧客のパーソナルカラーを判定し、パーソナルカラーに基づくお薦め商品の検索を行う。具体的には、アイテム検索部１３０は、顧客が所有している衣類や小物の色や柄を取得し、取得した色や柄とパーソナルカラーとに基づくお薦め商品の検索を行う。アイテム検索部１３０は、お薦め商品の検索結果を、ブラウザ１２０に提供する。更に、アイテム検索部１３０は、顧客の体型に基づいて、お薦め商品を絞り込む機能ももつ。顧客の体型に基づいてお薦め商品を絞り込む場合、アイテム検索部１３０は、顧客の体型の判定を、体型判定部１４０に依頼する。アイテム検索部１３０は、アイテム検索のための入力を受け付けるＧＵＩをディスプレイ１０５ａに表示させることもある。

なお、アイテム検索部１３０の機能は、サーバ２００に設けられてもよい。サーバ２００がアイテム検索部１３０の機能をもつ場合、サーバ２００は、ブラウザ１２０からアイテム検索のための情報を取得し、ブラウザ１２０にアイテムの検索結果を送信する。

体型判定部１４０は、顧客の撮像画像に基づいて、顧客の体型の判定を行う。体型判定部１４０は、顧客の体型の判定結果を、アイテム検索部１３０に応答する。体型判定部１４０は、体型判定のための入力を受け付けるＧＵＩをディスプレイ１０５ａに表示させることもある。

なお、体型判定部１４０の機能は、サーバ２００に設けられてもよい。サーバ２００が体型判定部１４０の機能をもつ場合、サーバ２００は、ブラウザ１２０から体型判定のための情報を取得し、ブラウザ１２０に体型判定の結果を送信する。ただし、サーバ２００がアイテム検索部１３０に相当する機能も有する場合、サーバ２００における体型判定部１４０に相当する機能は、体型判定の結果をサーバ２００上のアイテム検索部１３０に相当する機能に、体型判定の結果を提供する。

サーバ２００は、マスタ記憶部２１０、Ｗｅｂサーバ２２０および注文処理部２３０を有する。マスタ記憶部２１０は、ＲＡＭ２０２やＨＤＤ２０３に確保された記憶領域として実現される。Ｗｅｂサーバ２２０および注文処理部２３０は、ＲＡＭ２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１が実行することで実現される。

マスタ記憶部２１０は、端末装置１００に提供されるマスタ情報を記憶する。また、マスタ記憶部２１０は、衣類などの商品の在庫に関する情報（在庫マスタ）を記憶する。更に、マスタ記憶部２１０は、ユーザから受けた商品の注文に関する情報を記憶する。

Ｗｅｂサーバ２２０は、商品提案のＷｅｂサイトのＧＵＩを端末装置１００に提供する。Ｗｅｂサーバ２２０は、注文処理部２３０と連携して、ユーザによる商品購入を支援する。また、Ｗｅｂサーバ２２０は、ブラウザ１２０に対してマスタ記憶部２１０に記憶されたマスタ情報を提供する。

更に、Ｗｅｂサーバ２２０は、Ｗｅｂサイトの管理者向けに、マスタ情報をメンテナンスするためのＧＵＩを提供し、管理者によるマスタ情報のメンテナンス操作を受け付け、マスタ記憶部２１０に記憶されたマスタ情報を更新する。

注文処理部２３０は、ユーザにより選択された衣類の販売処理を行う。例えば、注文処理部２３０は、端末装置１００により指定された衣類の在庫の確認を行う。また、注文処理部２３０は、ユーザアカウントに対応づけて、ユーザにより注文された商品の識別情報（商品ＩＤ）、サイズおよび数量などをマスタ記憶部２１０に登録する。

次に、第３の実施の形態におけるマスタ情報の例を説明する。
図９は、第３の実施の形態のパーソナルカラー対応表の例を示す図である。パーソナルカラー対応表１１１は、マスタ記憶部１１０に格納される。パーソナルカラー対応表１１１は、シーズンＩＤ、シーズン名、明度下限、明度上限、輝度下限、輝度上限、彩度下限および彩度上限の項目を含む。

シーズンＩＤの項目には、シーズンＩＤが登録される。シーズン名の項目には、シーズンの名称が登録される。明度下限の項目には、明度の範囲の下限値が登録される。明度上限の項目には、明度の範囲の上限値が登録される。輝度下限の項目には、輝度の範囲の下限値が登録される。輝度上限の項目には、輝度の範囲の上限値が登録される。彩度下限の項目には、彩度の範囲の下限値が登録される。彩度上限の項目には、彩度の範囲の上限値が登録される。

例えば、パーソナルカラー対応表１１１には、シーズンＩＤが“ｓ１”、シーズン名が“春”、明度下限が“Ｖ１Ｌ”、明度上限が“Ｖ１Ｕ”、輝度下限が“Ｂ１Ｌ”、輝度上限が“Ｂ１Ｕ”、彩度下限が“Ｓ１Ｌ”、彩度上限が“Ｓ１Ｕ”というレコードが登録される。このレコードは、シーズンＩＤ“ｓ１”のシーズン名が“春”であることを示す。また、シーズン名“春”に分類される肌色範囲が明度“Ｖ１Ｌ〜Ｖ１Ｕ”、輝度“Ｂ１Ｌ〜Ｂ１Ｕ”、彩度“Ｓ１Ｌ〜Ｓ１Ｕ”であることを示す。すなわち、明度が“Ｖ１Ｌ〜Ｖ１Ｕ”の範囲にあり、かつ、輝度が“Ｂ１Ｌ〜Ｂ１Ｕ”の範囲にあり、かつ、彩度が“Ｓ１Ｌ〜Ｓ１Ｕ”の範囲にある色（肌色と評価される色）は、シーズン名“春”のシーズンに分類されることになる。

パーソナルカラー対応表１１１には、“春”にも、“夏”、“秋”、“冬”の各シーズンに対応する肌色範囲がそれぞれ予め登録される。人の肌の色には、薄めの肌色や濃い肌色など、人によって違いがある。このため、各シーズンには、上記のように肌色範囲が、明度、輝度および彩度それぞれの範囲によって定められる。

図１０は、第３の実施の形態のカラーマスタの例を示す図である。カラーマスタ１１２は、マスタ記憶部１１０に格納される。カラーマスタ１１２は、色ＩＤ、色名、明度、輝度、彩度、シーズンＩＤ、体型下限および体型上限の項目を含む。

色ＩＤの項目には、色ＩＤが登録される。色名の項目には、色の名称が登録される。明度の項目には、明度の値が登録される。輝度の項目には、輝度の値が登録される。彩度の項目には、彩度の値が登録される。シーズンＩＤの項目には、該当の色が属するシーズンのシーズンＩＤが登録される。１つのシーズンＩＤには複数の色ＩＤが対応付けられる（シーズンＩＤに対応付けられた色ＩＤは、当該シーズンＩＤに対応するパーソナルカラーの色ＩＤであるといえる）。体型下限の項目には、該当の色に対して相性が良い体型の下限を示す値が登録される。体型上限の項目には、該当の色に対して相性が良い体型の上限を示す値が登録される。ここで、体型は、体型区分と呼ばれる番号によって識別される。体型区分の値は、３が普通（標準体型）であり、小さいほど細身であることを表し、大きいほど太めであることを表す。

例えば、カラーマスタ１１２には、色ＩＤが“ｃ１”、色名が“ライトブルー”、明度が“Ｖａ”、輝度が“Ｂａ”、彩度が“Ｓａ”、シーズンＩＤが“ｓ１”、体型下限が“１”、体型上限が“３”というレコードが登録される。このレコードは、色ＩＤ“ｃ１”の色名が“ライトブルー”であることを示す。また、色名“ライトブルー”の色が、明度“Ｖａ”、輝度“Ｂａ”、彩度“Ｓａ”の組み合わせによって表され、当該色がシーズンＩＤ“１”のシーズン（“春”）に属することを示す。すなわち、“ライトブルー”は、シーズン“春”に対応する人物のパーソナルカラーである。また、“ライトブルー”は、体型区分が“１”〜“３”の人物に対して相性が良いことを示す。

ここで、例えば、色には収縮色や膨張色といった分類がある。収縮色は、比較的濃い色であり、身に付ける人を小さく見せる。一方、膨張色は、比較的淡い色であり、身に付ける人を大きく見せる。このため、収縮色の衣類は、比較的太めの人と相性が良いと考えられる（着痩せして見えるため）。また、膨張色の衣類は、比較的細身の人と相性が良いと考えられる。例えば、こうした考え方によって、色に対して相性が良い体型区分の範囲がカラーマスタ１１２に予め登録される。なお、全ての体型区分と相性が良い色もある。

また、カラーマスタでは、色ＩＤに対して、明度、輝度、彩度の各値の範囲が登録されてもよい。すなわち、１つのパーソナルカラーも、肌色と同様に、ある程度の幅のある色として定義されてもよい。

図１１は、第３の実施の形態の柄マスタの例を示す図である。柄マスタ１１３は、マスタ記憶部１１０に格納される。柄マスタ１１３は、柄ＩＤ、柄名、柄パターンファイル、体型下限および体型上限の項目を含む。

柄ＩＤの項目には、柄ＩＤが登録される。柄名の項目には、柄の名称が登録される。柄パターンファイルの項目には、柄を識別するための柄パターンファイルの名称が登録される。柄パターンファイルは、撮像画像内の所定の領域に含まれるパターンと照合して柄ＩＤを特定するために用いられるファイルである。体型下限の項目には、該当の柄に対して相性が良い体型の下限を示す値が登録される。体型上限の項目には、該当の柄に対して相性が良い体型の上限を示す値が登録される。

例えば、柄マスタ１１３には、柄ＩＤが“ｐ１”、柄名が“ストライプ”、柄パターンファイルが“ｐａｔｔｅｒｎ１”、体型下限が“３”、体型上限が“５”というレコードが登録される。このレコードは、柄ＩＤ“ｐ１”の柄名が“ストライプ（細幅）”であることを示す。また、柄“ストライプ（細幅）”を表す柄パターンファイルのファイル名が“ｐａｔｔｅｒｎ１”であることを示す。更に、当該柄が体型区分“３”〜“５”の人物に対して相性が良いことを示す。

ここで、柄にも、色と同様に、体型との相性を考えることができる。例えば、細幅のストライプは、比較的太めの人と相性が良いと考えられる（着痩せして見えるため）。例えば、こうした考え方によって、ある色と相性が良い体型区分の範囲が柄マスタ１１３に予め登録される。なお、全ての体型区分と相性が良い柄もある。

図１２は、第３の実施の形態の体型マスタの例を示す図である。体型マスタ１１４は、マスタ記憶部１１０に格納される。体型マスタ１１４は、体型区分、体型名称および判定条件の項目を含む。

体型区分の項目には、体型区分が登録される。体型名称の項目には、体型区分に対応する体型の名称が登録される。判定条件の項目には、体型の判定条件が登録される。第３の実施の形態では、体型の判定条件の一例として、身長に対するウエストのサイズ比ｒ（＝ウエストサイズ／身長）を考える。

例えば、体型マスタ１１４には、体型区分が“１”、体型名称が“痩せ”、判定条件が“ｒ１≦ｒ＜ｒ２”というレコードが登録される。これは、体型区分“１”の体型名称が“痩せ”であることを示す。また、ある人物のサイズ比ｒがｒ１以上ｒ２未満である場合に、当該人物が“痩せ”に分類されることを示す。

なお、体型の判定条件の一例として、身長に対するウエストのサイズ比ｒによる判定条件を示したが、他の判定条件によって体型を判定してもよい。
図１３は、第３の実施の形態の色コーディネート対応表の例を示す図である。色コーディネート対応表１１５は、マスタ記憶部１１０に格納される。色コーディネート対応表１１５は、色ＩＤおよびコーディネート色ＩＤの項目を含む。

色ＩＤの項目には、色ＩＤが登録される。コーディネート色ＩＤの項目には、色ＩＤの項目に登録された色ＩＤの色に対して、相性が良い色（相性のいい色、あるいは、調和する色ともいえる）の色ＩＤが登録される。

例えば、色コーディネート対応表１１５には、色ＩＤが“ｃ１”、コーディネート色ＩＤが“ｃ１００”というレコードが登録される。このレコードは、色ＩＤ“ｃ１”の色が、色ＩＤ“ｃ１００”の色と相性が良いことを示す。

図１４は、第３の実施の形態の柄コーディネート対応表の例を示す図である。柄コーディネート対応表１１６は、マスタ記憶部１１０に格納される。柄コーディネート対応表１１６は、柄ＩＤおよびコーディネート柄ＩＤの項目を含む。

柄ＩＤの項目には、柄ＩＤが登録される。コーディネート柄ＩＤの項目には、柄ＩＤの項目に登録された柄ＩＤの柄に対して、相性が良い柄（相性のいい柄、あるいは、調和する柄ともいえる）の柄ＩＤが登録される。

例えば、柄コーディネート対応表１１６には、柄ＩＤが“ｐ１”、コーディネート柄ＩＤが“ｐ１００”というレコードが登録される。このレコードは、柄ＩＤ“ｐ１”の柄が、柄ＩＤ“ｐ１００”の柄と相性が良いことを示す。

図１５は、第３の実施の形態の商品マスタの例を示す図である。商品マスタ１１７は、マスタ記憶部１１０に格納される。商品マスタ１１７は、商品ＩＤ、商品枝番、商品名、商品区分、性別区分、色ＩＤ、柄ＩＤおよび商品画像の項目を含む。

商品ＩＤの項目には、商品ＩＤが登録される。商品枝番の項目には、商品枝番が登録される。商品枝番は、例えば、商品に対する色や柄の区別に用いられる情報である。商品名の項目には、商品の名称が登録される。商品区分の項目には、商品区分が登録される。商品区分としては、例えば、アウター、トップスおよびボトムスなど、商品の着用部位に合わせた区分が予め定められる。性別区分の項目には、性別区分が登録される。後述するように、性別区分“０”は男女の指定なし、同“１”は男性、同“２”は女性を示す。色ＩＤの項目には、色ＩＤが登録される。柄ＩＤの項目には、柄ＩＤが登録される。商品画像の項目には、商品画像のファイル又は商品画像の格納先を表すパスが登録される。

例えば、商品マスタ１１７には、商品ＩＤが“ｇ１”、商品枝番が“１”、商品名が“メンズシャツ”、商品区分が“ＣＬ１”、性別区分が“１”、色ＩＤが“ｃ１”、柄ＩＤが“ｐ１”、商品画像が“ＰＡＴＨ１”というレコードが登録される。このレコードは、商品ＩＤ“ｇ１”および商品枝番“１”に対応する商品の商品名が“メンズシャツ”であることを示す。また、当該商品について、商品区分が“ＣＬ１”であり、男性向けであり、色ＩＤが“ｃ１”の色、かつ、柄ＩＤが“ｐ１”の柄の用意があることを示す。更に、当該商品の商品画像が“ＰＡＴＨ１”で示されるファイルであることを示す。

図１６は、第３の実施の形態の商品区分マスタの例を示す図である。商品区分マスタ１１８は、マスタ記憶部１１０に格納される。商品区分マスタ１１８は、商品区分および商品区分名の項目を含む。

商品区分の項目には、商品区分が登録される。商品区分名の項目には、商品区分の名称が登録される。
例えば、商品区分マスタ１１８には、商品区分が“ＣＬ１”、商品区分名が“アウター”というレコードが登録される。このレコードは、商品区分“ＣＬ１”に対応する商品区分名が“アウター”であることを示す。

図１７は、第３の実施の形態の性別マスタの例を示す図である。性別マスタ１１９は、マスタ記憶部１１０に格納される。性別マスタ１１９は、性別区分および性別名称の項目を含む。

性別区分の項目には、性別区分が登録される。性別名称の項目には、性別区分に対応する性別名称が登録される。
例えば、性別マスタ１１９には、性別区分が“０”、性別名称が“指定なし”というレコードが登録される。このレコードは、性別区分“０”に対応する性別名称が“指定なし”であることを示す。

次に、端末装置１００のディスプレイ１０５ａに表示される画面遷移の例を説明する。ブラウザ１２０は、表示画面の情報をＷｅｂサーバ２２０から取得し、ＲＡＭ１０２やフラッシュメモリ１０３に保存してもよい。表示画面の情報は、フラッシュメモリ１０３に予め保存されていてもよい。

図１８は、第３の実施の形態の画面遷移の例（その１）を示す図である。画面３１０は、ブラウザ１２０が起動された際に、ディスプレイ１０５ａにより表示される。画面３１０は、顧客が購入したいアイテム（商品）の分類および顧客の性別の選択を受け付けるためのＧＵＩである。ここで、アイテムの分類は、商品区分に相当する。例えば、画面３１０は、アイテムの分類を選択するためのチェックボックスや、性別（男、女、指定なし）を選択するためのラジオボタンなどを含む。ブラウザ１２０は、ユーザによりボタン３１１が押される（例えば、ボタン３１１に対するタップ操作を受け付ける）ことで、画面３１０における選択内容を確定させ、ディスプレイ１０５ａに画面３２０を表示させる。

画面３２０は、顧客がコーディネートの支援を受けたいか否か、および、受けるとしたら着用中のアイテムと合わせるか、着用中でないアイテムと合わせるか、の選択を受け付けるためのＧＵＩである。例えば、画面３２０は、「着用中のアイテムとコーディネート」、「お手持ちのアイテムとコーディネート」、および、「コーディネートしない」という３つの項目の表示と、各項目に対応するラジオボタンとを含む。ブラウザ１２０は、ユーザによりボタン３２１が押されることで、画面３２０における選択内容を確定させる。そして、ブラウザ１２０は、画面３１０，３２０において選択された項目をアイテム検索部１３０に通知し、アイテム検索を依頼する。

アイテム検索部１３０は、画面３２０において選択された項目に応じて、ディスプレイ１０５ａに表示させる画面を決定する。
「着用中のアイテムとコーディネート」が選択された場合、アイテム検索部１３０は、カメラ１０４を起動させ、画面４１０（図１９）を表示させる。「お手持ちのアイテムとコーディネート」が選択された場合、アイテム検索部１３０は、画面５１０（図２０）を表示させる。「コーディネートしない」が選択された場合、アイテム検索部１３０は、画面５２０（図２０）を表示させる。

図１９は、第３の実施の形態の画面遷移の例（その２）を示す図である。画面４１０は、ユーザによる顧客の全身写真（全身画像）の撮影を支援するＧＵＩである。画面４１０は、カメラ１０４により撮像された画像を含む。また、画面４１０は、当該画像と重畳された「枠に合わせて全身写真を撮影してください。」というメッセージ、人型の枠４１１およびボタン４１２を含む。ボタン４１２は、画面４１０に含まれる顧客の画像を、端末装置１００により静止画として取得させるためのボタンである。ユーザ（例えば、店員）は、端末装置１００の姿勢や、顧客との距離およびカメラ１０４のズームなどを調整することで、顧客の全身画像を、枠４１１に収めることができる。アイテム検索部１３０は、ボタン４１２が押されると、カメラ１０４により撮像された現在の全身画像を、ＲＡＭ１０２又はフラッシュメモリ１０３の所定の記憶領域に保存し、カメラ１０４を停止させる。そして、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面４２０を表示させる。

画面４２０は、ユーザによるコーディネートしたい服の範囲の選択を受け付けるためのＧＵＩである。画面４２０は、画面４１０を用いて撮像された顧客の全身画像、「コーディネートしたい服の範囲を選択してください。」というメッセージ、ボタン４２１および選択枠４２２を含む。例えば、顧客は、ピンチイン操作やピンチアウト操作により選択枠４２２の大きさを変更させたり、ドラッグ操作により選択枠４２２を移動させたりすることで、全身画像のうち、自身がコーディネートしたい服の範囲（領域）を選択することができる。アイテム検索部１３０は、ボタン４２１が押されると、選択枠４２２による選択を確定させ、選択枠４２２により選択された領域に含まれる色および柄の情報を抽出する。そして、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面４３０を表示させる。

画面４３０は、ユーザによる肌の範囲の選択を受け付けるためのＧＵＩである。画面４２０は、画面４１０を用いて撮像された顧客の全身画像（又は、全身画像のうち顔部分を拡大した画像）、「肌の範囲を選択してください。」というメッセージ、ボタン４３１および選択枠４３２を含む。例えば、顧客は、ピンチイン操作やピンチアウト操作により選択枠４３２の大きさを変更させたり、ドラッグ操作により選択枠４３２を移動させたりすることができる。アイテム検索部１３０は、ボタン４３１が押されると、選択枠４３２による選択を確定させ、選択枠４３２により選択された領域に含まれる色の情報を抽出する。そして、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面６１０（図２１）を表示させる。

図２０は、第３の実施の形態の画面遷移の例（その３）を示す図である。画面５１０は、顧客がコーディネートしたいアイテム（コーディネート対象のアイテム）の色および柄の選択を受け付けるためのＧＵＩである。画面５１０は、色選択ボタン群５１１、柄選択フォーム５１２およびボタン５１３を含む。色選択ボタン群５１１は、コーディネートしたいアイテムの色の選択を受け付けるためのボタンのグループである。色選択ボタン群５１１は、「カラーパレット」と呼ばれるＧＵＩでもよい。色選択ボタン群５１１に属するボタンは、例えば、当該ボタンに対応する色の名称が付され、また、該当の色で着色されて表示される。画面５１０の例では、ホワイト、レモン、イエロー、オレンジ、レッド、・・・など、複数の色のボタンが表示される例を示している。ユーザは、色選択ボタン群５１１の中から何れかのボタンを押すことで、コーディネートしたいアイテムの色を選択できる。

柄選択フォーム５１２は、柄の選択を受け付けるためのドロップダウンリスト（あるいは、プルダウンリスト）である。なお、柄選択フォーム５１２には、柄による絞り込みを行わない選択肢（柄の選択なし）も含まれる。

アイテム検索部１３０は、ボタン５１３が押されると、色選択ボタン群５１１により選択された色および柄選択フォーム５１２により選択された柄を確定させ、カメラ１０４を起動させる。そして、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面５２０を表示させる。

画面５２０は、ユーザによる顧客の顔写真（顔画像）の撮影を支援するＧＵＩである。画面５２０は、カメラ１０４により撮像された画像を含む。また、画面５２０は、当該画像と重畳された「枠に合わせて顔写真を撮影してください。」というメッセージ、顔型の枠５２１およびボタン５２２を含む。ボタン５２２は、画面５２０に含まれる顧客の画像を、端末装置１００により静止画として取得させるためのボタンである。ユーザ（例えば、店員）は、端末装置１００の姿勢や、顧客との距離およびカメラ１０４のズームなどを調整することで、顧客の顔画像を、枠５２１に収めることができる。アイテム検索部１３０は、ボタン５２２が押されると、カメラ１０４により撮像された現在の顔画像を、ＲＡＭ１０２又はフラッシュメモリ１０３の所定の記憶領域に保存し、カメラ１０４を停止させる。アイテム検索部１３０は、顔画像から顧客の肌の領域を検出し、当該領域の色を抽出する。そして、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面６１０（図２１）を表示させる。

図２１は、第３の実施の形態の画面遷移の例（その４）を示す図である。画面６１０は、顧客のスタイルによる診断を行うか否かの選択を受け付けるためのＧＵＩである。ここで、「スタイルによる診断」とは、顧客の体型に応じたアイテムの絞り込みを行うことで、顧客に、より似合う商品の提案を行うことを示す。画面６１０は、「スタイルによる診断を行いますか？」というメッセージを含む。また、画面６１０は、ボタン６１１，６１２を含む。ボタン６１１は、「スタイルによる診断を行う」旨の入力を受け付けるボタンである。ボタン６１２は、「スタイルによる診断を行わない」旨の入力を受け付けるボタンである。

アイテム検索部１３０は、ボタン６１１が押されると、体型判定部１４０に体型判定を依頼する。体型判定部１４０は、体型判定の依頼を受け付けると、カメラ１０４を起動させ、ディスプレイ１０５ａに画面７１０（図２２）を表示させる。

アイテム検索部１３０は、ボタン６１２が押されると、パーソナルカラーやコーディネート対象のアイテムの色に応じた、顧客との相性が良い色の商品の商品ＩＤを商品マスタ１１７から検索し、検索結果をブラウザ１２０に提供する。

ブラウザ１２０は、アイテム検索部１３０により検索された商品ＩＤの情報を商品マスタ１１７から取得し、取得した情報を含む画面６２０をディスプレイ１０５ａに表示させる。例えば、画面６２０は、顧客に対する「オススメ商品」として、「トップスＡ」や「トップスＢ」といった商品名、および、該当の商品のカラー画像、色名および柄名などを含む。例えば、ブラウザ１２０は、商品名や商品カラー画像に対するタッチ操作を受け付けることで、顧客による購入対象の商品の入力を受け付けてもよい。その場合、ブラウザ１２０は、Ｗｅｂサーバ２２０と連携して、該当の商品（顧客により選択された商品）の在庫確認結果や商品を購入するためのＧＵＩを更に顧客に提示することも考えられる。

図２２は、第３の実施の形態の画面遷移の例（その５）を示す図である。画面７１０は、ユーザによる顧客の全身の正面写真（正面画像）の撮影を支援するＧＵＩである。画面７１０は、カメラ１０４により撮像された画像を含む。また、画面７１０は、当該画像と重畳された「枠に合わせて正面写真を撮影してください。」というメッセージ、正面からみた人型の枠７１１およびボタン７１２を含む。更に、画面７１０は、枠７１１の頭頂側の端部と接し、画面横方向に延びる第１の線分と、枠７１１の足先側の端部と接し、画面横方向に延びる第２の線分とを含む。例えば、第１の線分の上側には、「頭の天辺をここに合わせてください。」というメッセージが付されている。第２の線分の下側には、「つま先をここに合わせてください。」というメッセージが付されている。

ボタン７１２は、画面７１０に含まれる顧客の画像を、端末装置１００により静止画として取得させるためのボタンである。ユーザ（例えば、店員）は、端末装置１００の姿勢や、顧客との距離およびカメラ１０４のズームなどを調整することで、顧客の正面画像を、枠７１１に収めることができる。体型判定部１４０は、ボタン７１２が押されると、カメラ１０４により撮像された現在の正面画像を、ＲＡＭ１０２又はフラッシュメモリ１０３の所定の記憶領域に保存する。そして、体型判定部１４０は、ディスプレイ１０５ａに画面７２０を表示させる。

画面７２０は、ユーザによる顧客の全身の側面写真（側面画像）の撮影を支援するＧＵＩである。画面７２０は、カメラ１０４により撮像された画像を含む。また、画面７２０は、当該画像と重畳された「枠に合わせて側面写真を撮影してください。」というメッセージ、側面からみた人型の枠７２１およびボタン７２２を含む。更に、画面７２０は、枠７２１の頭頂側の端部と接し、画面横方向に延びる第３の線分と、枠７２１の足先側の端部と接し、画面横方向に延びる第４の線分とを含む。例えば、第３の線分の上側には、「頭の天辺をここに合わせてください。」というメッセージが付されている。第４の線分の下側には、「つま先をここに合わせてください。」というメッセージが付されている。

なお、第１の線分と第２の線分との間の画面７１０上の長さ、および、第３の線分と第４の線分との画面７２０上の長さは同じである。
ボタン７２２は、画面７２０に含まれる顧客の画像を、端末装置１００により静止画として取得させるためのボタンである。ユーザ（例えば、店員）は、端末装置１００の姿勢や、顧客との距離およびカメラ１０４のズームなどを調整することで、顧客の側面画像を、枠７２１に収めることができる。体型判定部１４０は、ボタン７２２が押されると、カメラ１０４により撮像された現在の側面画像を、ＲＡＭ１０２又はフラッシュメモリ１０３の所定の記憶領域に保存し、カメラ１０４を停止させる。そして、体型判定部１４０は、ディスプレイ１０５ａに画面７３０（図２３）を表示させる。

図２３は、第３の実施の形態の画面遷移の例（その６）を示す図である。画面７３０は、顧客の体型判定に用いられる特定の部位に関する長さの調整を受け付けるためのＧＵＩである。ここでは、特定の部位の一例として、ウエストを用いる場合を示している。画面７３０は、画面７１０を用いて取得された正面画像のうち、ウエストに相当する箇所の拡大画像を含む。なお、マスタ記憶部１１０は、枠７１１におけるウエスト位置の情報を予め記憶する。体型判定部１４０は、マスタ記憶部１１０に記憶されたウエスト位置の情報を参照することで、ウエスト位置に対応する正面画像の拡大する箇所を特定する。

また、画面７３０は、当該拡大画像に重ねられた矢印オブジェクト７３１を含む。矢印オブジェクト７３１は、採寸用の補助線（線分）であり、両端に矢印が付されている。矢印オブジェクト７３１は、画面７３０において、上下左右に移動可能に表示される。矢印オブジェクト７３１は、ユーザによる所定のタッチ操作によって移動や長さの調整が可能である。矢印オブジェクト７３１のデフォルトの長さおよび表示位置の情報は、部位に応じてマスタ記憶部１１０に予め格納される。

更に、画面７３０は、メッセージ表示領域７３２およびボタン７３３，７３４，７３５，７３６を含む。
メッセージ表示領域７３２は、「矢印位置をウエストの位置に合わせてください。」という説明文の表示を含む。

ボタン７３３は、矢印オブジェクト７３１の長さを伸ばす操作入力を受け付けるボタンである。例えば、体型判定部１４０は、ボタン７３３が一回押下される（一回タップされる）たびに、矢印オブジェクト７３１の長さを所定量だけ増やす。あるいは、体型判定部１４０は、ボタン７３３が一回押下されるたびに、矢印オブジェクト７３１を左右対称に、所定倍率だけ拡大する。

ボタン７３４は、矢印オブジェクト７３１の長さを縮める操作入力を受け付けるボタンである。例えば、体型判定部１４０は、ボタン７３４が一回押下されるたびに、矢印オブジェクト７３１の長さを所定量だけ減らす。あるいは、体型判定部１４０は、ボタン７３４が一回押下されるたびに、矢印オブジェクト７３１を左右対称に、所定倍率だけ縮小する。

ボタン７３５は、矢印オブジェクト７３１の調整の完了を受け付けるためのボタンである。体型判定部１４０は、ボタン７３５に対するタッチ操作を受け付けると、矢印オブジェクト７３１に対する長さや位置の調整量（デフォルトの長さおよび位置に対する調整量）を取得する。

ボタン７３６は、１つ前の画面に戻るための操作入力を受け付けるボタンである。
ここで、前述のように、矢印オブジェクト７３１の長さや位置は、ユーザにより調整可能である。例えば、ユーザは、矢印オブジェクト７３１を１本の指でタッチしながらスライドさせることで、矢印オブジェクト７３１の位置を、正面画像に関する拡大画像のウエスト位置に合わせることができる。また、ユーザは、矢印オブジェクト７３１の付近を２本の指でタッチしながらピンチアウト操作することで、矢印オブジェクト７３１の長さを増やすこともできる。ユーザは、矢印オブジェクト７３１の付近を２本の指でタッチしながらピンチイン操作することで、矢印オブジェクト７３１の長さを減らすこともできる。こうして、ユーザは、矢印オブジェクト７３１の両端を、拡大画像における人物のウエストの輪郭の縁に合わせることができる。

体型判定部１４０は、ボタン７３５が押されると、ディスプレイ１０５ａに画面７４０を表示させる。
画面７４０は、画面７３０と同様に、顧客の体型判定に用いられる特定の部位に関する長さの調整を受け付けるためのＧＵＩである。画面７４０では、画面７２０を用いて取得された側面画像を基に、調整を受け付ける点が、画面７３０とは異なる。

画面７４０は、画面７２０を用いて取得された側面画像のうち、ウエストに相当する箇所の拡大画像を含む。なお、マスタ記憶部１１０は、枠７２１におけるウエスト位置の情報を予め記憶する。体型判定部１４０は、マスタ記憶部１１０に記憶されたウエスト位置の情報を参照することで、ウエスト位置に対応する側面画像の拡大する箇所を特定する。

また、画面７４０は、当該拡大画像に重ねられた矢印オブジェクト７４１を含む。矢印オブジェクト７４１のデフォルトの長さおよび表示位置の情報は、部位に応じてマスタ記憶部１１０に予め格納される。ユーザは、矢印オブジェクト７４１の位置や長さを、矢印オブジェクト７３１と同様に調整可能である。ユーザは、矢印オブジェクト７４１の両端を、拡大画像における人物のウエストの輪郭の縁に合わせることができる。

更に、画面７４０は、メッセージ表示領域７４２およびボタン７４３，７４４，７４５，７４６を含む。
メッセージ表示領域７４２は、「矢印位置をウエストの位置に合わせてください。」という説明文の表示を含む。

ボタン７４３，７４４は、ボタン７３３，７３４と同様に、矢印オブジェクト７４１の長さの調整を受け付けるためのボタンである。
ボタン７４５は、矢印オブジェクト７４１の調整の完了を受け付けるためのボタンである。体型判定部１４０は、ボタン７４５に対するタッチ操作を受け付けると、矢印オブジェクト７４１に対する長さや位置の調整量（デフォルトの長さおよび位置に対する調整量）を取得する。

ボタン７４６は、１つ前の画面に戻るための操作入力を受け付けるボタンである。
体型判定部１４０は、ボタン７４５が押されると、画面７３０，７４０を用いて取得した矢印オブジェクト７３１，７４１の調整量を基に、サイズ比ｒ＝ウエスト／身長を求める。体型判定部１４０は、体型マスタ１１４を参照して、サイズ比ｒに応じた顧客の体型区分を判定し、判定した体型区分を、アイテム検索部１３０に提供する。

体型判定部１４０は、前述のように、サイズ比ｒに応じた所定の判定条件に基づいて、体型区分を判定する。体型判定部１４０は、サイズ比ｒを次のように求めることができる。

まず、体型判定部１４０は、画面７１０の第１の直線と第２の直線との間の画面上の長さ（又は、画面７２０の第３の直線と第４の直線との間の画面上の長さ）をｈ０とする。長さｈ０は、顧客の身長に対応する長さであるといえる。体型判定部１４０は、画面７３０による矢印オブジェクト７３１の調整後の長さｕを画面７３０における拡大画像の拡大率（画面７１０に対する拡大率）αで割った長さｈ１＝ｕ／αを求める。更に、体型判定部１４０は、画面７４０による矢印オブジェクト７４１の調整後の長さｖを画面７４０における拡大画像の拡大率（画面７２０に対する拡大率）βで割った長さｈ２＝ｖ／βを求める。

この場合、体型判定部１４０は、ウエストに対応する長さｗとして、長径（長軸の長さ）ｈ１、短径（短軸の長さ）ｈ２の楕円の円周を得る。
そして、体型判定部１４０は、ｒ＝ｗ／ｈ０を計算することで、サイズ比ｒを求める。

アイテム検索部１３０は、商品マスタ１１７を参照し、体型判定部１４０により判定された体型区分に基づいて、顧客に提示する商品の商品ＩＤの絞り込みを行う。アイテム検索部１３０は、絞り込んだ商品ＩＤをブラウザ１２０に提供する。

ブラウザ１２０は、アイテム検索部１３０から取得した商品ＩＤの情報を商品マスタ１１７から取得し、取得した情報を含む画面６２０をディスプレイ１０５ａに表示させる。
次に、端末装置１００による処理手順を説明する。

図２４は、第３の実施の形態の端末装置の処理例を示すフローチャートである。以下、図２４に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
（Ｓ１０１）端末装置１００は、ブラウザ１２０、アイテム検索部１３０および体型判定部１４０を起動させる（アプリケーション起動）。

（Ｓ１０２）ブラウザ１２０は、コンテンツデータの更新があるか否かを判定する。コンテンツデータの更新がある場合、ブラウザ１２０は、ステップＳ１０３に処理を進める。コンテンツデータの更新がない場合、ブラウザ１２０は、ステップＳ１０４に処理を進める。ここで、コンテンツデータは、前述のマスタ情報に相当するデータである。例えば、ブラウザ１２０は、マスタ記憶部１１０に記憶されたマスタ情報に付されたバージョンよりも新しいバージョンのマスタ情報があるかをサーバ２００に問い合わせる。そして、新しいバージョンのマスタ情報がある旨の応答をサーバ２００から受け付けると、ブラウザ１２０は、コンテンツデータに更新があると判定する。新しいバージョンのマスタ情報がない旨の応答をサーバ２００から受け付けると、ブラウザ１２０は、コンテンツデータに更新がないと判定する。

（Ｓ１０３）ブラウザ１２０は、最新のバージョンのコンテンツデータをサーバ２００からダウンロードし、マスタ記憶部１１０に記憶されたコンテンツデータを更新する。
（Ｓ１０４）ブラウザ１２０は、トップ画面（画面３１０）をディスプレイ１０５ａに表示させる。

（Ｓ１０５）ブラウザ１２０は、画面３１０に対する商品区分（アイテム分類に相当）および性別の選択を受け付ける。
（Ｓ１０６）ブラウザ１２０は、ディスプレイ１０５ａに画面３２０を表示させ、ユーザによる選択を受け付ける。ブラウザ１２０は、ステップＳ１０５で選択された商品区分、性別および画面３２０で選択された項目の情報をアイテム検索部１３０に通知し、推奨アイテムの検索を依頼する。ブラウザ１２０は、検索された推奨アイテムをアイテム検索部１３０から取得する。推奨アイテム検索処理の詳細は後述される。

（Ｓ１０７）ブラウザ１２０は、推奨アイテムの情報やカラー画像を含む画面６２０をディスプレイ１０５ａに表示させる。
（Ｓ１０８）ブラウザ１２０は、画面６２０に表示された推奨アイテムのうちの何れかのアイテムに対するユーザの選択を受け付ける。

（Ｓ１０９）ブラウザ１２０は、選択されたアイテムの在庫確認処理や販売処理をサーバ２００に依頼する。ブラウザ１２０は、販売処理が完了した旨の応答をサーバ２００から受け付けると、販売処理が適切に完了したことをディスプレイ１０５ａに表示させる。販売処理に伴って、本人確認や決済情報の入力などが行われる場合、ブラウザ１２０は、そのためのＧＵＩをディスプレイ１０５ａに表示させることもできる。

図２５は、第３の実施の形態の推奨アイテム検索例を示すフローチャートである。以下、図２５に示す処理をステップ番号に沿って説明する。以下の手順は、図２４のステップＳ１０６に相当する。

（Ｓ１１１）アイテム検索部１３０は、画面３２０において、コーディネートする旨が選択されたか否かを判定する。コーディネートする場合、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１２に処理を進める。コーディネートしない場合、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１９に処理を進める。「コーディネートする場合」とは、画面３２０において「コーディネートしない」の項目以外の項目が選択された場合である。「コーディネートしない場合」とは、画面３２０において「コーディネートしない」の項目が選択された場合である。

（Ｓ１１２）アイテム検索部１３０は、画面３２０において、着用中アイテムをコーディネート対象とする旨が選択されたか否かを判定する。着用中アイテムをコーディネート対象とする場合、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１３に処理を進める。着用中アイテムをコーディネート対象としない場合、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１８に処理を進める。「着用中アイテムをコーディネート対象とする場合」とは、画面３２０において、「着用中のアイテムとコーディネート」の項目が選択された場合である。「着用中アイテムをコーディネート対象としない場合」とは、画面３２０において、「お手持ちのアイテムとコーディネート」の項目が選択された場合である。

（Ｓ１１３）アイテム検索部１３０は、着用中アイテムを含む顧客の全身画像を取得する。具体的には、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面４１０を表示させ、ユーザ（例えば、店員）による顧客の全身画像の撮影を支援する。そして、アイテム検索部１３０は、画面４１０のボタン４１２が押されると、カメラ１０４により撮像された顧客の全身画像を取得する。

（Ｓ１１４）アイテム検索部１３０は、全身画像のうち着用中アイテムの色を含む領域の指定を受け付ける。具体的には、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面４２０を表示させ、ユーザ（例えば、店員又は顧客）による着用中アイテムの色および柄を含む領域の選択を受け付ける。

（Ｓ１１５）アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１４で指定された領域を解析し、当該領域に含まれる色および柄を取得する。例えば、マスタ記憶部１１０は、画素がもつ明度の範囲、輝度の範囲、彩度の範囲の組み合わせ（色相の範囲、明度の範囲、彩度の範囲など他のパラメータの組み合わせでもよい）と色との対応情報を、色毎に予め保持する。アイテム検索部１３０は、該当の領域に含まれる各画素を、マスタ記憶部１１０に記憶された対応情報を基に、色に対応付ける。該当の領域に複数の色に対応する画素が含まれる場合、アイテム検索部１３０は、最も数の多い画素が分類された色（該当の領域の中で最も存在比率の大きな色）を、当該領域の色として抽出する。アイテム検索部１３０は、抽出した色に近い色（明度、輝度、彩度のパラメータの組が最も近似する色）の色ＩＤを、カラーマスタ１１２から取得する。ここで取得される色ＩＤは、色コーディネート対応表１１５におけるコーディネート色ＩＤに相当する。

更に、アイテム検索部１３０は、該当の領域に含まれる各画素の色の変化のパターンを表すパターン情報を取得する。当該パターン情報は、柄に応じた特徴をもつ。アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶された柄マスタの各柄の柄パターンファイルと、該当の領域から抽出したパターン情報とを照合することで、該当の領域に対応する柄ＩＤを柄マスタ１１３から取得する。ここで取得される柄ＩＤは、柄コーディネート対応表１１６におけるコーディネート柄ＩＤに相当する。

（Ｓ１１６）アイテム検索部１３０は、全身画像のうち肌の色を含む領域の指定を受け付ける。具体的には、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面４３０を表示させ、ユーザ（例えば、店員又は顧客）による肌の色を含む領域の選択を受け付ける。アイテム検索部１３０は、顔認識技術を用いて全身画像のうち顧客の顔に相当する箇所を特定し、当該箇所を拡大して、画面４３０に表示させてもよい。顔は、人の肌が他の部位よりも広く露出されることが多く、肌の色を含む領域を指定し易いからである。

（Ｓ１１７）アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１６で指定された領域を解析し、当該領域に含まれる顧客の肌の色を取得する。例えば、マスタ記憶部１１０は、肌の色に相当する明度の範囲、輝度の範囲、彩度の範囲の組み合わせ（色相の範囲、明度の範囲、彩度の範囲など他のパラメータの組み合わせでもよい）と肌色に相当する色との対応情報を、肌色の種類毎に予め保持してもよい。すると、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１５と同様に、該当の領域に含まれる各画素を、マスタ記憶部１１０に記憶された肌色の対応情報を基に、何れかの種類の肌色に対応付け、顧客の肌の色として抽出することができる。該当の領域に複数の種類の肌色に対応する画素が含まれる場合、アイテム検索部１３０は、最も数の多い画素が分類された種類の肌色を、顧客の肌の色として抽出する。

あるいは、例えば、アイテム検索部１３０は、特開２０１５−１８４９０６号公報に開示の方法を用いて、顧客の肌の色に相当する明度、輝度、彩度の組み合わせ（色相、明度、彩度など他のパラメータの組み合わせでもよい）を取得してもよい。具体的には、アイテム検索部１３０は、指定された領域のうち、肌色に相当する色の範囲をもつ画素の集合を肌色領域として検出し、肌色領域の大きさを表す評価値と、所定の基準値との差が、所定の許容範囲に含まれなくなるまで、当該色の範囲を狭くする。そして、アイテム検索部１３０は、当該差が所定の許容範囲に含まれる色の範囲のうち、最も狭い色の範囲（あるいは、当該色の範囲に属する１つの色（例えば、色の各パラメータ範囲の中央の値に相当する色））を、顧客の肌の色として抽出する。そして、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１２１に処理を進める。

（Ｓ１１８）アイテム検索部１３０は、コーディネート対象アイテムの色および柄の選択を受け付ける。具体的には、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面５１０を表示させ、ユーザ（例えば、店員又は顧客）によるコーディネート対象アイテムの色および柄の選択を受け付ける。アイテム検索部１３０は、選択された色に対応する色ＩＤ（コーディネート色ＩＤに相当）、および、選択された柄に対応する柄ＩＤ（コーディネート柄ＩＤに相当）を取得する。なお、コーディネート対象アイテムの色および柄の選択方法として、他の方法を用いてもよい。例えば、アイテム検索部１３０は、カラーパレットから選択させる以外にも、複数のサンプル画像をディスプレイ１０５ａに表示させ、複数のサンプル画像の中から、コーディネート対象アイテムに近い色や柄を含むサンプル画像をユーザに選択させてもよい。

（Ｓ１１９）アイテム検索部１３０は、顧客の顔画像を取得する。具体的には、アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面５２０を表示させ、ユーザ（例えば、店員）による顧客の顔画像の撮影を支援する。そして、アイテム検索部１３０は、画面５２０のボタン５２２が押されると、カメラ１０４により撮像された顧客の顔画像を取得する。

（Ｓ１２０）アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１９で取得された顔画像を解析し、顔画像から顧客の肌の色を取得する。アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１６，Ｓ１１７で例示したように、肌に相当する領域のユーザによる指定を受け付けて、肌の色を抽出してもよい。あるいは、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１７に例示した特開２０１５−１８４９０６号公報に開示の方法を用いて、肌の色を抽出してもよい。

（Ｓ１２１）アイテム検索部１３０は、ステップＳ１１７又はステップＳ１２０で取得した肌の色に対応する複数のパーソナルカラーを特定する。具体的には、アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶されたパーソナルカラー対応表１１１を参照して、ステップＳ１１７又はステップＳ１２０で取得した肌の色に対応するシーズンＩＤを特定する。そして、アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶されたカラーマスタ１１２を参照して、特定したシーズンＩＤに対応する色ＩＤ（複数の場合もある）を、顧客のパーソナルカラーとして特定する。

（Ｓ１２２）アイテム検索部１３０は、ディスプレイ１０５ａに画面６１０を表示させ、画面６１０に対するユーザの選択に応じて、体型による絞り込みを行うか否かを判定する。体型による絞り込みを行う場合、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１２３に処理を進める。体型による絞り込みを行わない場合、アイテム検索部１３０は、ステップＳ１２４に処理を進める。

（Ｓ１２３）アイテム検索部１３０は、体型判定部１４０に顧客の体型の判定を依頼する。アイテム検索部１３０は、顧客の体型の判定結果（体型区分）を、体型判定部１４０から取得する。体型判定処理の詳細は、後述される。

（Ｓ１２４）アイテム検索部１３０は、ステップＳ１２１で特定したパーソナルカラーに基づいて、顧客により選択された商品区分および性別区分に対応する商品のうち、顧客に対して推奨する推奨アイテム（複数のこともある）を検索する。検索方法には幾つかのケースが考えられる（後述される）。

（Ｓ１２５）アイテム検索部１３０は、検索された推奨アイテム（推奨アイテムに対応する商品ＩＤおよび商品枝番の組）を、ブラウザ１２０に応答する。
ここで、ステップＳ１２４における推奨アイテムの検索方法としては、次のケースが考えられる。

第１のケースは、ステップＳ１１１−Ｎｏ、かつ、ステップＳ１２２−Ｎｏの場合である。この場合、アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶された商品マスタ１１７を参照し、ステップＳ１２１で取得した色ＩＤ（パーソナルカラーの色ＩＤ）に対応する商品ＩＤおよび商品枝番を検索する。

第２のケースは、ステップＳ１１１−Ｎｏ、かつ、ステップＳ１２２−Ｙｅｓの場合である。この場合、アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶されたカラーマスタ１１２および柄マスタ１１３から、顧客の体型区分に対応する色ＩＤおよび柄ＩＤを検索する。例えば、カラーマスタ１１２における体型下限ｋ１および体型上限ｋ２に対し、顧客の体型区分ｋが、ｋ１≦ｋ≦ｋ２である色ＩＤが、顧客の体型区分に対応する色ＩＤである。柄ＩＤについても同様である。そして、アイテム検索部１３０は、商品マスタ１１７を参照して、第１のケースの方法と同じ方法で検索された商品ＩＤおよび商品枝番のうち、顧客の体型区分に対応する色ＩＤおよび柄ＩＤに対応付けられたものを絞り込む。アイテム検索部１３０は、絞り込んだ結果を、推奨アイテムの商品ＩＤおよび商品枝番とする。なお、本例では、顧客の体型区分に対応する色ＩＤおよび柄ＩＤの両方により絞り込むものとしたが、アイテム検索部１３０は、何れか一方を用いて絞り込んでもよい。

第３のケースは、ステップＳ１１２−Ｙｅｓ、かつ、ステップＳ１２２−Ｎｏの場合である。この場合、アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶された色コーディネート対応表１１５を参照して、ステップＳ１１５で取得された色ＩＤ（コーディネート色ＩＤ）の色と相性が良い色の色ＩＤを検索する。ここで、検索される色ＩＤを色ＩＤ“ｐ”とする。また、アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶された柄コーディネート対応表１１６を参照して、ステップＳ１１５で取得された柄ＩＤ（コーディネート柄ＩＤ）の柄と相性が良い柄の柄ＩＤを検索する。ここで検索される柄ＩＤを柄ＩＤ“ｑ”とする。そして、アイテム検索部１３０は、商品マスタ１１７を参照して、第１のケースの方法と同じ方法で検索された商品ＩＤおよび商品枝番のうち、色ＩＤ“ｐ”および柄ＩＤ“ｑ”に対応付けられたものを絞り込む。アイテム検索部１３０は、絞り込んだ結果を、推奨アイテムの商品ＩＤおよび商品枝番とする。なお、本例では、コーディネート対象アイテムの色の色ＩＤおよびコーディネート対象アイテムの柄の柄ＩＤの両方により絞り込む物としたが、アイテム検索部１３０は、何れか一方を用いて絞り込んでもよい。

第４のケースは、ステップＳ１１２−Ｙｅｓ、かつ、ステップＳ１２２−Ｙｅｓの場合である。アイテム検索部１３０は、色ＩＤ“ｐ”および柄ＩＤ“ｑ”を、顧客の体型区分によって更に絞り込む。すなわち、アイテム検索部１３０は、カラーマスタ１１２を参照して、色ＩＤ“ｐ”に相当する色ＩＤのうち、顧客の体型区分に対応する色ＩＤを検索する。また、アイテム検索部１３０は、柄マスタ１１３を参照して、柄ＩＤ“ｑ”に相当する柄ＩＤのうち、顧客の体型区分に対応する柄ＩＤを検索する。そして、アイテム検索部１３０は、第３のケースの方法と同じ方法で検索された商品ＩＤおよび商品枝番のうち、顧客の体型区分に対応する色ＩＤおよび柄ＩＤに対応付けられたものを絞り込む。アイテム検索部１３０は、絞り込んだ結果を、推奨アイテムの商品ＩＤおよび商品枝番とする。なお、本例では、顧客の体型区分に対応する色ＩＤおよび柄ＩＤの両方により絞り込むものとしたが、アイテム検索部１３０は、何れか一方を用いて絞り込んでもよい。

第５のケースは、ステップＳ１１２−Ｎｏ、かつ、ステップＳ１２２−Ｎｏの場合である。この場合は、アイテム検索部１３０は、第３のケースの方法と同様にして、推奨アイテムを検索する。ただし、アイテム検索部１３０は、コーディネート色ＩＤおよびコーディネート柄ＩＤとして、ステップＳ１１８で選択されたものを用いる。

第６のケースは、ステップＳ１１２−Ｎｏ、かつ、ステップＳ１２２−Ｙｅｓの場合である。この場合、アイテム検索部１３０は、第４のケースの方法と同様にして、推奨アイテムを検索する。ただし、アイテム検索部１３０は、コーディネート色ＩＤおよびコーディネート柄ＩＤとして、ステップＳ１１８で選択されたものを用いる。

図２６は、第３の実施の形態の体型判定例を示すフローチャートである。以下、図２６に示す処理をステップ番号に沿って説明する。以下の手順は、図２５のステップＳ１２３に相当する。

（Ｓ１３１）体型判定部１４０は、人物（顧客）の正面画像を取得する。具体的には、体型判定部１４０は、ディスプレイ１０５ａに画面７１０を表示させ、ユーザ（例えば、店員）による顧客の正面画像の撮影を支援する。そして、体型判定部１４０は、画面７１０のボタン７１２が押されると、カメラ１０４により撮像された顧客の正面画像を取得する。

（Ｓ１３２）体型判定部１４０は、人物（顧客）の側面画像を取得する。具体的には、体型判定部１４０は、ディスプレイ１０５ａに画面７２０を表示させ、ユーザ（例えば、店員）による顧客の側面画像の撮影を支援する。そして、体型判定部１４０は、画面７２０のボタン７２２が押されると、カメラ１０４により撮像された顧客の側面画像を取得する。

（Ｓ１３３）体型判定部１４０は、正面画像における対象部位を拡大表示させ、所定位置に矢印オブジェクトを表示させる。具体的には、体型判定部１４０は、ディスプレイ１０５ａに画面７３０を表示させる。画面７３０は、対象部位（体型判定に用いる部位）としてウエストを用いる場合の例である。

（Ｓ１３４）体型判定部１４０は、画面７３０における矢印オブジェクト７３１の長さおよび位置のユーザによる調整を受け付ける。そして、体型判定部１４０は、調整後の矢印オブジェクト７３１の長さｈ１を取得する。

（Ｓ１３５）体型判定部１４０は、側面画像における対象部位を拡大表示させ、所定位置に矢印オブジェクトを表示させる。具体的には、体型判定部１４０は、ディスプレイ１０５ａに画面７４０を表示させる。

（Ｓ１３６）体型判定部１４０は、画面７４０における矢印オブジェクト７４１の長さおよび位置のユーザによる調整を受け付ける。そして、体型判定部１４０は、調整後の矢印オブジェクト７４１の長さｈ２を取得する。

（Ｓ１３７）体型判定部１４０は、マスタ記憶部１１０に記憶された体型マスタ１１４を参照して、身長に対する対象部位（本例ではウエスト）のサイズ比ｒから体型区分を判定する。前述のように、長さｈ１を長軸、長さｈ２を短軸とした楕円の周の長さｗを、顧客のウエストに対応する長さと考えることができる。体型判定部１４０は、顧客の身長に対応する画面上の長さｈ０に対し、サイズ比ｒ＝ｗ／ｈ０を求める。そして、体型判定部１４０は、体型マスタ１１４における判定条件と、求めたサイズ比ｒとを照合することで、顧客の体型区分を判定する。

（Ｓ１３８）体型判定部１４０は、判定した体型区分をアイテム検索部１３０に応答する。
なお、体型判定部１４０は、ステップＳ１３１を実行する前に、体型の判定に用いる部位を選択してもよい。例えば、体型の判定に用いられる部位の候補としては、肩幅、バスト、ウエストおよびヒップなどが考えられる。このとき、体型判定部１４０は、選択された商品区分に応じて、体型の判定に用いられる部位を選択してもよい。例えば、マスタ記憶部１１０は、当該選択のために、商品区分と、商品区分に応じた体型判定用の部位との対応関係の情報を予め記憶しておいてもよい。そうすれば、体型判定部１４０は、マスタ記憶部１１０に記憶された当該対応関係の情報を参照して、選択された商品区分に応じた部位を選択できる。

例えば、肩幅のように、正面および側面のうち、正面からみた長さのみが分かればよい部位の場合、体型判定部１４０は、ステップＳ１３２，Ｓ１３５，Ｓ１３６を省略して、体型区分を判定してもよい。

更に、図２５のステップＳ１１３で取得された顧客の全身画像を、顧客の正面画像又は側面画像として流用できる場合、体型判定部１４０は、ステップＳ１３１，Ｓ１３２の何れかをスキップしてもよい。例えば、体型判定部１４０は、ステップＳ１３１を実行する前に、ステップＳ１１３で取得された顧客の全身画像をディスプレイ１０５ａに表示させて、正面画像又は側面画像の何れかとして当該全身画像を用いるか否かの選択を受け付けてもよい。その場合、体型判定部１４０は、選択された方の画像を取得するステップ（ステップＳ１３１又はステップＳ１３２の何れか）をスキップすることができる。

図２７は、第３の実施の形態の端末の利用例を示す図である。衣類を販売する店舗において、顧客対応を行っている店員は端末装置１００を操作して、コーディネート支援を行うアプリケーションを起動させる。店員は、顧客が購入を希望する商品の商品区分や顧客の性別を端末装置１００に入力する。そして、店員は端末装置１００を操作して、顧客の全身画像又は顔画像を撮像させる。端末装置１００は、撮像された画像により、顧客のパーソナルカラーを特定し、パーソナルカラーに基づいて顧客に似合う色のアイテム（推奨アイテム）を検索する（この処理を「診断」と称している）。端末装置１００は、推奨アイテムを表示する。店員は、端末装置１００のディスプレイ１０５ａに表示された推奨アイテムの画像を顧客に見せながら、商品の提案を行う。

これにより、顧客に対して客観的に調和する色の適切な選択を支援できるようになる。また、顧客や店員に対して、色の選択時における判断を強いずに済み、顧客や店員による選択作業を省力化できる。

ここで、端末装置１００の機能は、上記以外の場面でも利用できる。例えば、端末装置１００は、結婚式場やフォトスタジオなどのように、貸衣装を扱う店舗で、顧客に似合うドレスや和服などの提案に用いられてもよい。試着の前に、顧客に似合う色のドレスなどを絞り込むことで、試着に要する顧客の労力や、店舗側のコストの低減を図れる。

あるいは、端末装置１００は、オンラインショッピングサイトにアクセスして商品購入を支援するものでもよい。例えば、顧客は、端末装置１００の機能により、オンラインショッピングサイトで扱われる商品のうち、自身に似合う色の商品を気軽に見つけることができる。また、顧客に対して似合う色の衣類などを提示することで、顧客による色の思い違いを減らし、色の思い違いによる返品の低減を図れる。

また、端末装置１００によれば、推奨アイテムを画像によって表示するので、外国語が得意でない店員が、外国人の顧客に対して商品提案を行う場合にも役立つ。
なお、体型判定部１４０は、顧客の体型区分の判定に加えて、顧客の所定の部位のサイズを推定して、アイテム検索部１３０に提供することも考えられる。そして、アイテム検索部１３０は、顧客に似合う色に加え、顧客にとって適切なサイズの衣類を提示することも考えられる。

図２８は、第３の実施の形態のサイズ推定の例を示す図である。図２８（Ａ）は、顧客の身長、正面からみたウエストのサイズおよび側面からみたウエストのサイズの推定例を示している。図２８（Ｂ）は、顧客のウエストのサイズの推定例を示している。

例えば、体型判定部１４０は、顧客の身長Ｈ０の入力を受け付ける。そして、体型判定部１４０は、身長に対応する画面上の長さｈ０との比Ｈ０／ｈ０を求める。
例えば、体型判定部１４０は、矢印オブジェクト７３１による調整後の正面からみたウエストの長さｈ１を基に、正面ウエスト推定サイズＨ１＝ｈ１＊（Ｈ０／ｈ０）を計算する。また、体型判定部１４０は、矢印オブジェクト７４１による調整後の側面からみたウエストの長さｈ２を基に、側面ウエスト推定サイズＨ２＝ｈ２＊（Ｈ０／ｈ０）を計算する。そして、体型判定部１４０は、長軸の長さがＨ１であり、短軸の長さがＨ２である楕円の周の長さを、顧客のウエストのサイズとして求める。なお、体型判定部１４０は、前述の長さｗに比Ｈ０／ｈ０を乗じた値を、顧客のウエストのサイズとして求めてもよい。

上記の例では、部位として、ウエストを例示してサイズを推定するものとしたが、サイズの推定候補となる部位は、肩幅、バスト、ウエスト、ヒップ、袖丈および股下など、種々の部位が考えられる。肩幅、袖丈および股下の場合、体型判定部１４０は、正面からみた画面上の長さを取得し、当該長さに上記の比Ｈ０／ｈ０を乗じることで、推定サイズを求めることができる。体型判定部１４０は、推定した部位のサイズを、アイテム検索部１３０に提供する。

そして、例えば、商品マスタ１１７に、商品ＩＤおよび商品枝番ごとに用意されているサイズの識別情報（Ｓ，Ｍ，Ｌなどの各商品のサイズ名に相当する情報）を登録しておくことが考えられる。サイズの識別情報に対応する各部位の具体的なサイズは、例えば、サイズマスタとして、マスタ記憶部１１０に別個に定義しておく。商品に応じて、顧客のサイズを考慮すべき部位が異なっていてもよい。例えば、シャツの場合、肩幅、バストおよび袖丈が、考慮すべき部位として考えられる。あるいは、ボトムスであれば、ヒップおよび股下が考慮すべき部位として考えられる。

このようにすると、アイテム検索部１３０は、マスタ記憶部１１０に記憶された商品マスタ１１７およびサイズマスタと、体型判定部１４０により推定された各部位のサイズとに基づいて、顧客の該当部位に合ったサイズを更に特定することができる。また、ブラウザ１２０は、アイテム検索部１３０により特定されたサイズの商品を、推奨アイテムとして表示する。

図２９は、第３の実施の形態の表示内容の他の例を示す図である。画面６３０は、顧客の体型により推奨アイテムの絞り込みを行う場合に、図２１の画面６２０に代えて、ディスプレイ１０５ａに表示される画面である。例えば、ブラウザ１２０は、色や柄に加え、該当の商品において用意されているサイズのうち、顧客に合ったサイズも一緒に表示させる。これにより、顧客は商品の選択を一層容易に行えるようになる。

なお、端末装置１００による推奨アイテムの検索機能は、人が身に付けるアイテムの選択の際だけでなく、動物が身に付けるアイテムを人が選択する場合や、人が居住空間に設置するアイテムを選択する場合などにも利用することができる。

また、第１の実施の形態の情報処理は、処理部１ｂにプログラムを実行させることで実現できる。また、第２の実施の形態の情報処理は、処理部４ｂにプログラムを実行させることで実現できる。更に、第３の実施の形態の情報処理は、プロセッサ１０１にプログラムを実行させることで実現できる。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２，２３に記録できる。

例えば、プログラムを記録した記録媒体１２，２３を配布することで、プログラムを流通させることができる。記録媒体２３を用いてプログラムを他のコンピュータ（例えば、サーバ２００）に格納しておき、ネットワーク経由でプログラムを配布してもよい。コンピュータは、例えば、記録媒体１２に記録されたプログラム又は他のコンピュータから受信したプログラムを、ＲＡＭ１０２やフラッシュメモリ１０３などの記憶装置に格納し（インストールし）、当該記憶装置からプログラムを読み込んで実行してもよい。

１ 推奨アイテム出力装置
１ａ 記憶部
１ｂ 処理部
２ 入力装置
３ 表示装置
Ｄ１ 撮像画像
Ｄ２ アイテム分類
Ｔ１１ 色分類テーブル
Ｔ１２ アイテムテーブル
Ｖ１ 表示画面

Claims (18)

1. 対象者を含む撮像画像を取得し、
   前記撮像画像に基づいて、前記対象者に対応する色分類を特定し、
   アイテム毎に色情報を対応付けて記憶させた記憶部を参照し、特定した前記色分類と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出し、
   抽出した前記特定のアイテムを、前記対象者に推奨するアイテムとして出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推奨アイテム出力プログラム。
2. 指定されたアイテム分類を取得し、
   前記特定のアイテムを抽出する処理は、指定された前記アイテム分類に属するアイテムから前記特定のアイテムを抽出する処理である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推奨アイテム出力プログラム。
3. 前記撮像画像のうち、指定された部分の色を特定し、
   前記特定のアイテムを抽出する処理は、指定された前記アイテム分類に属するアイテムのうち、特定した前記色分類と特定した前記部分の色との組と対応関係を有する色情報と対応付いた前記特定のアイテムを抽出する処理である、
   ことを特徴とする請求項２に記載の推奨アイテム出力プログラム。
4. 前記部分の色を特定する処理は、前記撮像画像および前記撮像画像に重ねられた枠を表示させ、前記枠のユーザによる移動およびサイズの変更の入力を受け付け、前記枠で囲われた領域に含まれる色の情報を抽出する処理である、
   ことを特徴とする請求項３に記載の推奨アイテム出力プログラム。
5. 前記撮像画像に基づいて、前記対象者の体型を判定し、
   前記特定のアイテムを抽出する処理は、前記色情報とユーザの体型とを対応付けて記憶させた前記記憶部を参照し、特定した前記色分類および前記対象者の体型の両方と対応関係を有する前記色情報と対応付いた前記特定のアイテムを抽出する処理である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推奨アイテム出力プログラム。
6. 前記撮像画像に基づいて、前記対象者の体型を判定し、
   前記特定のアイテムを抽出する処理は、アイテム毎に前記色情報および柄情報を対応付けた第１の情報と前記柄情報およびユーザの体型を対応付けた第２の情報とを記憶させた前記記憶部を参照し、特定した前記色分類と対応関係を有する前記色情報、および、前記対象者の体型に対応する前記柄情報の両方と対応付いた前記特定のアイテムを抽出する処理である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推奨アイテム出力プログラム。
7. 前記撮像画像のうち、指定された部分の第１の柄を特定し、相性が良い柄の組み合わせの情報に基づいて前記第１の柄に対応する第２の柄を特定し、
   前記特定のアイテムを抽出する処理は、アイテム毎に前記色情報および柄情報を対応付けて記憶させた前記記憶部を参照し、特定した前記色分類と対応関係を有する前記色情報、および、前記第２の柄に対応する前記柄情報の両方と対応付いた前記特定のアイテムを抽出する処理である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推奨アイテム出力プログラム。
8. 色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、
   撮像画像から肌の色と、コーディネート対象として指定されたアイテムの色を抽出し、
   抽出した前記肌の色に対応する色グループに属し、抽出した前記コーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、
   特定した前記色の情報又は指定された前記アイテムのうち、特定した前記色を有するアイテムの情報を出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする出力制御プログラム。
9. 色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、
   撮像画像から肌の色を抽出し、
   抽出した前記肌の色に対応する色グループに属し、指定されたコーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、
   特定した前記色の情報又は指定された前記アイテムのうち、特定した前記色を有するアイテムの情報を出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする出力制御プログラム。
10. 色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、
    相性のいい色の関係を記憶する記憶部を参照して、前記色のバリエーションのうち、撮像画像において指定された１又は複数の色と相性のいい色を特定し、
    特定した該色の情報又は前記アイテムのうち特定した該色のアイテムの情報を出力する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする出力制御プログラム。
11. アイテム毎に色情報を対応付けて記憶する記憶部と、
    対象者を含む撮像画像を取得し、前記撮像画像に基づいて、前記対象者に対応する色分類を特定し、前記記憶部を参照し、特定した前記色分類と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出し、抽出した前記特定のアイテムを、前記対象者に推奨するアイテムとして出力する処理部と、
    を有することを特徴とする推奨アイテム出力装置。
12. アイテムと色の情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
    色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、撮像画像から肌の色と、コーディネート対象として指定されたアイテムの色を抽出し、抽出した前記肌の色に対応する色グループに属し、抽出した前記コーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、前記記憶部を参照し、特定した前記色の情報又は指定された前記アイテムのうち、特定した前記色を有するアイテムの情報を出力する処理部と、
    を有することを特徴とする出力制御装置。
13. アイテムと色の情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
    色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、撮像画像から肌の色を抽出し、抽出した前記肌の色に対応する色グループに属し、指定されたコーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、前記記憶部を参照し、特定した前記色の情報又は指定された前記アイテムのうち、特定した前記色を有するアイテムの情報を出力する処理部と、
    を有することを特徴とする出力制御装置。
14. 相性のいい色の関係を記憶する記憶部と、
    色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、前記記憶部を参照して、前記色のバリエーションのうち、撮像画像において指定された１又は複数の色と相性のいい色を特定し、特定した該色の情報又は前記アイテムのうち特定した該色のアイテムの情報を出力する処理部と、
    を有することを特徴とする出力制御装置。
15. コンピュータが、
    対象者を含む撮像画像を取得し、
    前記撮像画像に基づいて、前記対象者に対応する色分類を特定し、
    アイテム毎に色情報を対応付けて記憶させた記憶部を参照し、特定した前記色分類と対応関係を有する色情報と対応付いた特定のアイテムを抽出し、
    抽出した前記特定のアイテムを、前記対象者に推奨するアイテムとして出力する、
    ことを特徴とする推奨アイテム出力方法。
16. コンピュータが、
    色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、
    撮像画像から肌の色と、コーディネート対象として指定されたアイテムの色を抽出し、
    抽出した前記肌の色に対応する色グループに属し、抽出した前記コーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、
    特定した前記色の情報又は指定された前記アイテムのうち、特定した前記色を有するアイテムの情報を出力する、
    ことを特徴とする出力制御方法。
17. コンピュータが、
    色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、
    撮像画像から肌の色を抽出し、
    抽出した前記肌の色に対応する色グループに属し、指定されたコーディネート対象のアイテムの色と相性が良い色として登録された色を特定し、
    特定した前記色の情報又は指定された前記アイテムのうち、特定した前記色を有するアイテムの情報を出力する、
    ことを特徴とする出力制御方法。
18. コンピュータが、
    色のバリエーションのあるアイテムの指定を受け付け、
    相性のいい色の関係を記憶する記憶部を参照して、前記色のバリエーションのうち、撮像画像において指定された１又は複数の色と相性のいい色を特定し、
    特定した該色の情報又は前記アイテムのうち特定した該色のアイテムの情報を出力する、
    ことを特徴とする出力制御方法。

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