JP6199685B2 - ファッションコーディネート支援装置及びファッションコーディネート支援システム - Google Patents

Description

本発明は、ファッションコーディネート支援装置及びファッションコーディネート支援システムに関する。

インターネットの普及により、インターネット上のショッピングサイト等で衣類等を購入することが増えている。利用者は、ショッピングサイトで、衣類等の写真を見て気に入った衣類を選択し、サイズ等を指定して購入する。しかしながら、実際の店舗では、店のスタッフのアドバイスを受けて衣類の組み合わせ（コーディネート）ができるが、インターネット上では、専門的なアドバイスを受けて、衣類のコーディネートをすることはできなかった。この問題を解決するために、インターネット上でファッションコーディネートを自動的にアドバイスするシステムが提案されている（特許文献１）。

国際公開第２００３／０６９５２６号

特許文献１のシステムによれば、利用者の身体的な特徴に合った衣類のコーディネートが可能であるが、利用者のファッションの好み等を自動的に反映したコーディネートはできなかった。

そこで、本発明は、利用者のファッションの好み等を反映してファッションコーディネートをすることが可能なファッションコーディネート支援装置及びファッションコーディネート支援システムの提供を目的とする。

本発明のファッションコーディネート支援装置は、インターネット上の商品情報を取得する商品情報取得手段と、前記商品情報取得手段で取得した商品情報に基づき、利用者が身に着ける商品の組み合わせのコーディネート情報を提供するコーディネート情報提供手段と、インターネット上の利用者情報を取得する利用者情報取得手段と、前記利用者情報取得手段により取得された利用者情報に基づき、利用者のファッション傾向を推定して利用者ファッション傾向情報を生成する利用者ファッション傾向情報生成手段とを含み、前記コーディネート情報提供手段において、前記利用者ファッション傾向情報生成手段で生成された利用者ファッション傾向情報に基づき、前記コーディネート情報を提供することを特徴とする。

本発明のファッションコーディネート支援システムは、利用者端末と、ファッションコーディネート情報提供用のサーバーを含み、前記利用者端末と前記サーバーは、インターネットを介して接続可能であり、前記サーバーは、前記本発明のファッションコーディネート支援装置を含み、前記装置で提供されたファッションコーディネート情報を、インターネットを介して、前記利用者端末に送信可能であることを特徴とする。

本発明のファッションコーディネート支援装置及びファッションコーディネート支援システムによれば、利用者の好み等を自動的に反映したファッションコーディネートを提供することが可能である。

図１は、本発明のファッションコーディネート支援システムの一例の構成概略図である。 図２は、本発明のファッションコーディネート支援装置の一例の構成概略図である。 図３は、図２のファッションコーディネート支援装置におけるコーディネート情報の提供の処理の一例を示すフローチャートである。 図４は、商品属性情報の生成の例を説明する図である。 図５は、商品のコーディネート情報の生成の例を示す図である。 図６は、「色」「印象のメタ情報」「詳細な色」の対応表の一例である。 図７は、色相環を用いた、ベースカラーに対するアソートカラーの色相の決定の方法の一例を示す図である。 図８は、色相とトーンの関係の一例を示す図である。 図９は、色相環を用いたアクセントカラーの決定の方法の一例を示す図である。 図１０は、商品の組み合わせの生成フローを示す図である。 図１１は、商品のグループへの分類例を示す図である。 図１２は、トップス、ボトムス、バッグ、及び、靴のそれぞれの素材のメタ情報の例を示す図である。 図１３は、流行に基づいたコーディネート情報の選択の例を示す図である。 図１４は、ブランド情報からのコーディネートにおける対象年齢の推定の例を示す図である。 図１５は、利用者のサイズでコーディネートを選択する例を示す図である。 図１６は、各部のサイズの推定式の例である。 図１７は、パーソナルカラーに基づくコーディネート情報の選択の例を示す図である。 図１８は、利用者のファッション傾向のカテゴリ分けを示す図である。 図１９は、利用者のファッション傾向のカテゴリ分けを示す図である。

次に、本発明について図面を参照して説明する。なお、図１〜１９において、同一部分には同一符号を付けている。

（ファッションコーディネート支援システム）
図１に本発明のファッションコーディネート支援システムの一例の構成概略図を示す。図示のように、本システムでは、本発明のファッションコーディネート支援装置１、利用者端末２、利用者情報サイト３、及び、商品情報サイト４が、インターネット５を介して相互にアクセス（接続）可能となっている。本発明のファッションコーディネート支援装置１は、例えば、サーバー（図示せず）に配置されている。利用者端末２としては、例えば、携帯電話、スマートフォン、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）及びタブレット端末等がある。利用者情報サイト３としては、例えば、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）サイト、オンラインショッピングサイトの利用者の書き込みサイトがある。商品情報サイト４としては、例えば、商品の販売業者が運営する電子商取引（ＥＣ）サイト等がある。

本例のシステムにおいて、さらに、商品情報提供者端末（図示せず）を含み、前記商品情報提供者端末と前記サーバーがインターネットを介して接続可能であり、前記装置の商品情報取得手段は、インターネットを介して、前記商品情報提供者端末から、前記商品情報を取得可能であるという態様であってもよい。

（ファッションコーディネート支援装置）
次に、図２に、本発明のファッションコーディネート支援装置の一例の構成概略図を示す。図示のように、本例の装置１は、コーディネート情報提供手段１１、商品情報取得手段１２、利用者情報取得手段１３、及び、利用者ファッション傾向情報生成手段１４から構成されている。コーディネート情報提供手段１１、商品情報取得手段１２及び利用者情報取得手段１３は、インターネット５に接続可能となっている。商品情報取得手段１２は、インターネット５上の商品情報を取得し、商品情報取得手段１２で取得した商品情報に基づき、コーディネート情報提供手段１１が、利用者が身に着ける商品の組み合わせのコーディネート情報をインターネット５を介して、利用者に提供する。利用者情報取得手段１３は、インターネット５上の利用者情報を取得し、利用者ファッション傾向情報生成手段１４は、利用者情報取得手段１３により取得された利用者情報に基づき、利用者のファッション傾向を推定して利用者ファッション傾向情報を生成する。そして、コーディネート情報提供手段１１において、利用者ファッション傾向情報生成手段１４で生成された利用者ファッション傾向情報に基づき、前記コーディネート情報を提供することが、本発明の特徴点である。

本例の装置１において、コーディネート情報提供手段１１は、コーディネート情報生成手段１１１、コーディネート情報選択手段１１２、商品属性情報生成手段１１３を含む。

コーディネート情報生成手段１１１は、前記商品情報に基づき商品の組み合わせのコーディネート情報を複数生成し、コーディネート情報選択手段１１２は、コーディネート情報生成手段１１１で生成された複数のコーディネート情報から利用者に適したコーディネート情報を選択し、コーディネート情報選択手段１１２において、利用者ファッション傾向情報生成手段１４で生成された利用者ファッション傾向情報に基づき、前記コーディネート情報を選択する。

本例の装置１において、コーディネート情報生成手段１１１によるコーディネート情報の生成は、例えば、複数の商品の色についての属性情報の組み合わせに基づいて実施される。また、本例の装置１において、コーディネート情報選択手段１１２によるコーディネート情報の選択は、例えば、前記利用者ファッション傾向情報に基づいた選択に加え、商品の色以外の属性情報、ファッションの流行情報、及び、コーディネート情報の提供を受ける利用者の属性情報からなる群から選択される少なくとも一つに基づいて実施される。

本例の装置１において、前記商品の色以外の属性情報は、例えば、商品の素材、商品の柄及び商品の印象からなる群から選択される少なくとも一つであり、前記利用者の属性情報は、例えば、年齢、サイズ、肌の色、髪の色、及び、パーソナルカラーからなる群から選択される少なくとも一つである。利用者の属性情報は、例えば、利用者端末２からインターネット５を介して、本発明の装置１に入力される。

コーディネート情報生成手段１１１及びコーディネート情報選択手段１１２は、商品属性情報生成手段１１３で生成された商品属性情報に基づき、コーディネート情報の生成及び選択を実施する。前記商品情報が、テキスト情報を含む場合、商品属性情報生成手段１１３は、前記テキスト情報からテキスト解析によって前記商品属性情報を生成することが好ましい。

本例の装置１において、前記利用者ファッション傾向情報に基づいた前記コーディネート情報の選択は、例えば、予め、複数の利用者のインターネット５上での情報をファッション傾向毎に分類してカテゴリ分けし、コーディネート情報の提供を受ける利用者のインターネット５上での情報を前記分類されたカテゴリのどのカテゴリに属するかを判定し、前記属するカテゴリのファッション傾向を、コーディネート情報の提供を受ける利用者のファッション傾向と認定し、前記認定されたファッション傾向に基づき前記コーディネート情報を選択する。前記コーディネート情報の選択の具体例は、後述する。

本例の装置１は、さらに、利用者の購買傾向情報を生成する購買傾向情報生成手段（図示せず）を含み、前記購買傾向情報生成手段で生成した購買傾向情報を、インターネット５を介して、商品情報提供者端末（図示せず）に送信可能であることが好ましい。

前記購買傾向情報としては、例えば、購買者の性別、年齢、職業、サイズ、購買商品の種類等の情報がある。本例の装置１においては、購買傾向情報の提供に際し、提供された商品情報提供者に対し、課金してもよい。

（本例の装置による処理の流れ）
図３のフローチャートに、本例の装置１におけるコーディネート情報の提供の処理の一例を示す。

まず、商品のテキスト情報に基づき、商品属性情報（メタ情報）を生成する（Ｓ１）。次いで、商品の色の組み合わせに基づき、コーディネート情報を生成する（Ｓ２）。次に、生成されたコーディネート情報を、商品の素材の組み合わせ、流行情報（例えば、商品の色、柄、素材等）、利用者の年齢、利用者のサイズ、利用者のパーソナルカラー、及び、利用者ファッション傾向情報に基づき選択して絞り込む（Ｓ３〜８）。そして、選択されたコーディネート情報を出力して終了する（Ｓ９）。出力されたコーディネート情報は、インターネット５を介して利用者端末２に送信される（図１参照）。なお、図３において、コーディネート情報の選択の順序は例示に過ぎず、図示の順序に限られずに、様々な順序でコーディネート情報を選択して絞り込むことが可能である。同図に示す各工程は、以下に詳述する。

（商品属性情報（メタ情報）の生成）
本例の装置１においては、コーディネート情報の生成に先立ち、商品属性情報を生成することが好ましい。図４に基づき、商品属性情報の生成の例を説明する。図示のように、衣類（シャツ）の商品説明として、「とことん使える着回しやすさ。スタンダードなブルーのストライプブラウス。さらりと着心地のいい素材にストライプ柄が可愛い１枚。タイトめな作りなのでインナーとしても活躍してくれます。胸元にはポケットがついていてアクセントになります。」というテキスト情報がＥＣサイトにある場合、まず、項目別の辞書（例えば、色辞書、柄辞書、素材辞書、印象辞書）を参照し、テキスト解析を行う。項目別の辞書は、例えば、予め、インターネット上に公開されているファッション用語集から作成しておき、定期的にブラッシュアップをする。テキスト解析は、例えば、ＭｅＣａｂ等の公開されているオープンソースのソフトを使用してもよい。テキスト解析の後、形態素解析を行い、その後、キーワード抽出を行って、項目毎にキーワードを配置する。例えば、図示のように、前記の商品説明のテキストからは、色の項目については「ブルー」、柄の項目については「ストライプ」、素材の項目については「さらり」及び「着心地のいい」、印象の項目については「タイトめ」、「スタンダード」及び「可愛い」等のように、キーワードを項目毎に配置して、商品属性情報（メタ情報）を生成する。生成された商品属性情報（メタ情報）は、後述のように、コーディネート情報の生成及び選択（絞り込み）に、必要に応じ、適宜利用される。

（コーディネート情報の生成）
次に、各商品の色の組み合わせに基づきコーディネート情報を生成する。コーディネート情報の生成は、例えば、色彩学に則り、コーディネートの配色を決定する。

配色の決定は、例えば、「ベースカラー」、「アソートカラー」及び「アクセントカラー」の三種類に分けて決定することができる。「ベースカラー」とは、全体の基本となる色であり、身体の表面積の６０％程度に使用するカラーである。「アソートカラー」とは、「ベースカラー」に組み合わせる色であり、身体の表面積の３０％程度に使用するカラーである。「アクセントカラー」とは、全体のアクセントになる色であり、使用する表面積は１０％以内である。

配色の決定に先立ち、カラー（色）の定義をしておくことが好ましい。色の定義は、例えば、ＪＩＳ慣用色名（外来色名）の定義に従うことがあげられる（１２２色）。ＪＩＳでは、それぞれの色の色相、明度、彩度が定義されている。また、商品情報に、ＪＩＳで定義されていない色名が使われている場合、類似の色名で置き換えてもよい。例えば、「ヴィンテージネイビー」は「ネイビー」に、「クリーム」は、「クリームイエロー」に、「マスタード」は「ブロンド」に置き換えることができる。色の置き換えに際しては、予め、色を置き換えるための置換表を作成することが好ましい。

商品情報の「色」と「印象のメタ情報」を併用し、「詳細な色」を取得することも好ましい。例えば、「色」が「ブルー」であり、「印象のメタ情報」が「さわやか」の場合は、「詳細な色」を「スカイブルー」とする。印象のメタ情報に該当する語句が商品情報に存在しない場合は「色」をそのまま使用する。また、「色」「印象のメタ情報」「詳細な色」の対応表を作成することが好ましい。対応表の例を、図６に示す。図示のように、「色」がブルーの場合、印象のメタ情報が「淡い」の場合の詳細な色は「ベビーブルー」となり、印象のメタ情報が「さわやか」の場合の詳細な色は「スカイブルー」となり、印象のメタ情報が「鮮やか」の場合の詳細な色は「コバルトブルー」になる。

図５に基づき、商品のコーディネート情報の生成の例を示す。同図に示すコーディネートは、トップス、ボトムス、バッグ及び靴の例である。まず、「色」を決定する。最初に、ベースカラーをランダムに「ブルー」に決定する。次に、対照色相配色により、アソートカラーを「イエロー」に決定する。そして、アクセントカラーを、無彩色でどの色とも相性のよい「ブラック」に決定する。次に、商品を選択する。図５に示すように、まず、色のメタ情報にベースカラーの「ブルー」が含まれるトップスを選択する。次に、色のメタ情報にアソートカラーの「イエロー」が含まれるボトムスを選択する。また、利用者情報等を参照し、例えば、夏なのでアウターはなしにする。次に、色のメタ情報にアクセントカラーの「ブラック」が含まれる靴を選択する。最後に、色のメタ情報に、ベースカラーの「ブルー」が含まれるバッグを選択する。このようにして、トップス、ボトムス、バッグ及び靴のコーディネート情報が生成される。同図に示すコーディネート情報の生成では、トップス又はボトムスには、ベースカラー又はアソートカラーを使用するようにルール化されている。また、同図に示すコーディネート情報の生成では、バッグ又は靴のいずれかに、アクセントカラーを使用するようにルール化されている。なお、「ベースカラー」、「アソートカラー」及び「アクセントカラー」の決定方法、各商品（アイテム）の組み合わせの方法は、後述する。

まず、ベースカラーは、ランダムに色相を決定し、フォーマル／カジュアル度合を考慮してトーンを決定する。例えば、ベースカラーのトーンは、フォーマルであるほど、低彩度のトーンに限定し、カジュアルであるほど、高彩度のトーンを許容する。

次に、アソートカラーは、例えば、フォーマル／カジュアル度合を考慮し、かつ、ベースカラーに対する色相を決定する。例えば、アソートカラーは、ベースカラーに対し、フォーマルであるほど、色相の差異を小さくし、カジュアルであるほど、色相の差異が大きい組み合わせを許容し、無彩色との組み合わせは、フォーマル／カジュアル度合にかかわらず許容する。図７に、色相環６を用いた、ベースカラーに対するアソートカラーの色相の決定の方法の一例を示す。図示のように、例１のフォーマル寄りの場合は、ベースカラーに対し、色相の差異が小さい色相をアソートカラー候補Ａ及び候補Ｂとする。一方、図示のように、例２のカジュアル寄りの場合は、ベースカラーに対し、色相の差異が大きい組み合わせの色相を許容して、アソートカラー候補Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥとする。そして、図示のように、無彩色は、フォーマル及びカジュアルの双方においてもアソートカラー候補Ｃ又は候補Ｆとする。

次に、アソートカラーのトーン（明度及び彩度）に関しては、フォーマル／カジュアル度合を考慮して決定する。フォーマル寄りの場合、例えば、アソートカラーのベースカラーに対する色相の差異が小さければ、トーンは自由とし、色相の差異が大きければ、トーンの差異は小さくする。カジュアル寄りの場合、例えば、アソートカラーのベースカラーに対する色相の差異が小さければ、トーンの差異は大きくし、色相の差異が大きければ、トーンは自由とする。図８に、色相とトーンの関係の一例を示す。図示のように、横軸に色相の相違（同一色相から対照色相まで）を示し、縦軸にトーンの相違（同一トーンから対照トーンまで）を示した場合、同図の左斜め下の方向がフォーマルとなり、同図の右斜め上の方向がカジュアルとなる。同図に示すように、縦軸と横軸で仕切られた４つの領域について説明すると、まず、左上の領域（対照トーンで同一色相）は、「まとまりがありながらメリハリが効く」組み合わせであり、左下の領域（同一トーンで同一色相）は、「まとまりがあるが単調になりがち」の組み合わせであり、右上の領域（対照トーンで対照色相）は、「変化がついてコーディネートがしやすい」組み合わせであり、右下の領域（同一トーンで対照色相）は、「色の彩度が高いと派手になり、低いと色相の差が目立たなくなる」組み合わせである。

次に、アクセントカラーは、例えば、ベースカラー／アソートカラー／アクセントカラーの色相環上の角度差が等しくなるようアクセントカラーの色相を決定するか、または無彩色とする。また、例えば、アクセントカラーのトーン（明度・彩度）は自由とする。ベースカラー／アソートカラーのいずれか、または両方が無彩色の場合、例えば、アクセントカラーはアソートカラーと同様の方法で決定する。アクセントカラーは、例えば、ベースカラー／アソートカラーと同色にしない。図９に、色相環６を用いたアクセントカラーの決定の方法の一例を示す。図示のように、例１は、ベースカラーとアソートカラーの色相の相違が大きくカジュアル寄りの場合であり、例２は、ベースカラーとアソートカラーの色相の相違が小さくフォーマル寄りの場合である。例１及び例２のいずれにおいても、アクセントカラーは、色相環６において、ベースカラー／アソートカラー／アクセントカラーの色相環上の角度差が等しくなるようアクセントカラーの色相を決定するか、または無彩色としている。

次に、決定された色の組み合わせに基づき、商品（アイテム）の組み合わせ（コーディネート）を生成する。例えば、ＥＣサイトではアンサンブルなどのセットアイテムも販売されているので、コーディネート時のアイテム組み合わせ処理は重ね着を考慮する必要がある。そこで、まず、商品（アイテム）をグループ（群）に分類する。分類の例を、図１１に示す。同図には、トップスが五つの群に分類され、ボトムスが二つの群に分類されていて、アウターがトップスとは別に一つの群に分類されている。商品（アイテム）の組み合わせ（コーディネート）の生成は、前述のように、商品（アイテム）を群に分類し、内側に着るアイテムの群から順に着用の有無を判定する。着用の有無の提示の条件としては、季節も考慮し、重ね着に対応してもよい。図１０に、商品（アイテム）の組み合わせ（コーディネート）の生成フローを示す。図示のように、この生成フローでは、実線は「着用する」フローであり、点線は「着用しない」フローであり、一点鎖線は「着用してもしなくてもよい」フローである。図示のように、アンサンブル等のトップス１群からフローを開始する場合、Ｔシャツ等のトップス２群は着用しない組み合わせであり、チュニック等のトップス３群は着用する組み合わせであり、トップス３群とワンピース等のトップス４群は着用しない組み合わせになり、トップス３群とスカート等のボトムス１群は着用する組み合わせになる。また、トップス４群とスカート等のボトムス１群は着用しない組み合わせになり、トップス４群とトレンカ等のボトムス２群は着用する組み合わせになる。また、ボトムス１群とボトムス２群は着用する組み合わせになる。ボトムス２群とカーディガン等のトップス５群は着用してもしなくてもよい組み合わせであり、トップス５群とジャケット等のアウター群は着用してもしなくてもよい組み合わせとなる。このようにして、商品（アイテム）の組み合わせ（コーディネート）を生成し、生成された組み合わせ（コーディネート）をコーディネート情報とする。なお、図１０の生成フローにおいて、トップス５群のみ、起点がトップス１群から始まっている場合、着用の判定から除外する（着用しない）。

（素材によるコーディネート情報の選択（絞り込み））
次に、生成されたコーディネート情報を、素材に組み合わせにより、さらに選択（絞り込む）。現在、ファッションアイテムに使われる素材は１００種類程度であり、例えば、コーディネートの素材（素材のメタ情報）の組み合わせを点数付けし、基準点未満の場合、そのコーディネートは採用しないというルールで選択することができる。点数付けする方法は、例えば、ルールベースで行う方法、及び、素材の組み合わせのパターンを機械学習させる方法等がある。前記両方法において、ファッションコーディネータ等の専門家の暗黙知を活用することが好ましい。図１２に、トップス、ボトムス、バッグ、及び、靴のそれぞれの素材のメタ情報の例を示す。図示のように、トップスについての素材のメタ情報は「テンセル１００％」及び「透け感」であり、ボトムスについての素材のメタ情報は「コットン９５％、ポリウレタン５％」及び「ストレッチ素材」であり、バッグについての素材のメタ情報は「牛革」であり、靴についての素材のメタ情報は「合成皮革」、「合成底」、「ウエッジソール」、「しっとり」及び「なめらか」である。これらの各商品（アイテム）の素材のメタ情報の組み合わせで、組み合わせが不可能又は困難なものを排除することにより、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。

（流行に基づいたコーディネート情報の選択（絞り込み））
次に、流行に基づき、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。流行としては、例えば、色の流行、柄の流行、素材の流行等がある。流行によるコーディネート情報の選択（絞り込み）は、例えば、コーディネート情報に、流行の色、流行の柄、及び、流行の素材のいずれかが含まれているかをチェックし、含まれているものを採用し、含まれていないものは採用しないことで実施する。流行の情報は、ファッションアドバイザー等の専門家からの情報、販売業者のＥＣサイトからの情報、又は、ファッション雑誌等のインターネット上の情報等をデータベース化し、かつ、このデータベースを定期的に更新することが好ましい。図１３に、流行に基づいたコーディネート情報の選択（絞り込み）の例を示す。図示のように、流行の色が「エメラルドグリーン」であり、流行の柄が「花柄」及び「幾何学模様」であり、流行の素材が「メッシュ」、「透け感」及び「光沢」である場合、同図の下に示す色、柄及び素材のメタ情報において、トップスの「透け感」とボトムスの「花柄」が合致するので、合致する商品（アイテム）を採用することで、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。

（年齢に基づいたコーディネート情報の選択（絞り込み））
次に、利用者の年齢に基づきコーディネート情報を選択する（絞り込む）。年齢によるコーディネート情報の選択（絞り込み）は、例えば、各商品（アイテム）のブランド情報からコーディネートにおける対象年齢を推定し、推定した対象年齢と利用者の年齢を比較し、基準値を超える差異がある場合、そのコーディネートは採用しないことで実施する。対象年齢の推定は、例えば、各商品（アイテム）毎に対象年齢の上限値及び下限値を決定し、各商品（アイテム）の対象年齢の上限値及び下限値を平均することで実施する。対象年齢の上限値及び下限値の決定は、例えば、各商品（アイテム）のブランド毎にファッションアドバイザー等のような専門家にヒアリングを行って決定してもよいし、一般の利用者にアンケートを取って決定してもよい。また、各ブランドの対象年齢は、定期的に更新することが好ましい。図１４に、ブランド情報からのコーディネートにおける対象年齢の推定の例を示す。図示のように、トップスのブランド「Ｘ１」の対象年齢が２５〜３５歳であり、ボトムスのブランド「Ｘ２」の対象年齢が２０〜３０歳であり、バッグのブランド「Ｘ３」の対象年齢が２０〜３０歳であり、靴のブランド「Ｘ４」の対象年齢が２５〜４０歳である場合、コーディネート全体の対象年齢は、各ブランドの対象年齢の平均をとって３０歳とすることができる。そして、コーディネート全体の対象年齢の３０歳と、利用者の年齢との差異を調べて、差異が基準値を超える場合は、そのコーディネートは採用しないということで、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。

（サイズに基づくコーディネート情報の選択（絞り込み））
次に、利用者のサイズに基づき、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。利用者のサイズ情報としては、例えば、身長、肩幅、バスト（身幅、胸囲）、ウエスト（胴囲）、ヒップ、裄丈（ゆき）、股下、足のサイズ、体型等がある。サイズの比較は、各商品（アイテム）と利用者のサイズとを比較して実施する。例えば、アウターの場合は、肩幅及びバスト（身幅）を比較し、トップスの場合は、肩幅及びバスト（身幅）を比較し、ボトムスの場合は、ウエストとヒップを比較し、靴の場合は、足のサイズを比較し、バッグの場合は身長を比較する。そして、予め、各商品（アイテム）毎に、利用者のサイズと商品（アイテム）のサイズとの差異の許容範囲を決めておき、許容範囲を超えた商品がある場合のコーディネートは採用しないことで、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。図１５に、利用者のサイズでコーディネートを選択する（絞り込む）例を示す。図示のように、トップス、ボトムス、及び、靴について各サイズ情報があり、これらのサイズ情報と利用者のサイズとを比較してコーディネートを選択する（絞り込む）。また、利用者が各部のサイズを本例の装置１に入力していない場合は、身長と体型の情報から、予め準備した推定式を使用して各部のサイズを推定する。各部のサイズの推定式の例を図１６に示す。同図では、細身の洋ナシ型という体型情報に従い、身長から、肩幅、バスト、ウエスト、ヒップの各部のサイズを算出（推定）する式が定義されている。なお、同図において、足のサイズは、体型に関わりなく、一定の式で算出（推定）することになる。

（パーソナルカラーに基づくコーディネート情報の選択（絞り込み））
次に、パーソナルカラーに基づきコーディネート情報を選択する（絞り込む）。パーソナルカラーとは、その人に似合う色（好きな色ではない）を意味する。パーソナルカラーは身体色（肌、髪、瞳）により、４つのタイプ（シーズンカラー）に分類される。４つのタイプとは、オータムタイプ、スプリングタイプ、ウィンタータイプ、サマータイプである。各シーズンカラーには、それぞれ色の特徴がある。同じような特徴（色相、明度、彩度）を持つ色を組み合わせることで、調和のとれたコーディネートとなる。パーソナルカラーに基づいたコーディネート情報の選択（絞り込み）は、例えば、まず、パーソナルカラー理論に基づき、利用者の「髪の色」、「肌の色」、「瞳の色」からパーソナルカラーを診断し、パーソナルカラーとトップス／アウターの色が合っていない場合（顔に近い位置のアイテムと比較する）、そのコーディネートは採用しないことで実施する。図１７に、パーソナルカラーに基づくコーディネート情報の選択（絞り込み）の例を示す。図示のように、例えば、「肌の色」が赤みのある茶色、「肌の色」が赤みのあるピンク、かつ、「瞳の色」が明るい茶色の場合、パーソナルカラーは「スプリングタイプ」と診断され、スプリングタイプに分類された色見本を参照して、診断されたパーソナルカラーとの商品（アイテム）の色とのマッチングをチェックし、顔に近いトップスの色のメタ情報と比較して、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。なお、図示のように、色のニュアンスを判断するために、印象のメタ情報も活用することが好ましい。パーソナルカラーの診断方法は特に制限されず、例えば、「髪の色」と「肌の色」の組み合わせから作成されたパーソナルカラータイプの表から選ぶことができる。また、パーソナルカラーと商品（アイテム）の色とのマッチングは、例えば、ＪＩＳ慣用色名（外来色名）で定義される１２２色を、パーソナルカラータイプ別に分類し、分類された色を参照して、商品（例えば、アウター又はトップスのいずれか）の色が、分類された色と一致するかをチェックすることにより実施する。具体例としては、利用者のパーソナルカラーがスプリングタイプの場合、商品の色が、色のメタ情報「ブルー」及び印象のメタ情報「さわやか」から詳細な色「スカイブルー」を認定し、スプリングタイプに分類された色の種類の中に「スカイブルー」があれば、その商品は利用者のパーソナルカラーにマッチすると判定できる。

（利用者ファッション傾向情報に基づくコーディネート情報の選択（絞り込み））。
次に、利用者ファッション傾向情報に基づきコーディネート情報を選択する（絞り込む）。前記選択（絞り込み）は、例えば、利用者のファッションの傾向をカテゴリ分けすることにより実施する。利用者のファッション傾向のカテゴリ分けは、例えば、図１８及び図１９に示すようにして実施する。まず、図１８（Ａ）に示すように、インターネットのＳＮＳのサイト及びショッピングサイト等における利用者の書き込み及び購買履歴を解析して、ファッション傾向とは無関係に、各グループ毎にカテゴリ分けする。カテゴリ分けのための解析は、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法及びベイズ分析等により実施する。一方、図１８（Ｂ）に示すように、モニターを集め、ファッションに関するアンケートに対する回答を、Ｋ−ｍｅａｎｓ法及びベイズ分析等により解析して、ファッション傾向毎にカテゴリ分けをする。図１８（Ｂ）では、ファッション傾向に関するカテゴリ分けとして、「高級志向セレブタイプ（ステータス重視。ブランド好き。）」、「フェミニン＆ベーシックタイプ（誰からも好感を持たれたい。）」、「クール＆セクシータイプ（異性の目を意識。派手好き。）」、「個性派タイプ（自分らしさを重視。）」、「ミーハータイプ（周囲に同調したい。流行好き。）」及び「無関心タイプ（ファッションへの意欲が低い。）」の六つに分類している。そして、図１８（Ａ）のカテゴリ分けと、図１８（Ｂ）のカテゴリ分けをマッピングすることによって、図１９に示すように、インターネットのＳＮＳサイト及びショッピングサイトの利用者の購買履歴又は書き込みをＫ−ｍｅａｎｓ法及びベイズ分析等により解析してカテゴリ分けすれば、利用者のファッションの傾向を判定することができる。そして、判定されたファッション傾向に基づき、コーディネート情報を選択する（絞り込む）。選択（絞り込み）の具体例としては、図１８（Ｂ）のカテゴリ分けの場合、例えば、「高級志向セレブタイプ」の場合は、年齢による選択（絞り込み）に反映してハイブランドを優先し、「フェミニン＆ベーシックタイプ」の場合は、色の組み合わせに反映して落ち着いたトーンを優先し、「クール＆セクシータイプ」の場合は、色の組み合わせに反映して鮮やかなトーンを優先し、又は、流行による絞り込みに反映して流行を重視し、「個性派タイプ」の場合は、色の組み合わせに反映して無難な色の組み合わせは避け、又は、パーソナルカラーによる絞り込みに反映してパーソナルカラーを重視し、「ミーハータイプ」の場合は、流行による絞り込みに反映して流行を重視し、「無関心タイプ」の場合は、色の組み合わせに反映して無難な色の組み合わせを優先する。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、前記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本発明のファッションコーディネート支援装置及びファッションコーディネート支援システムは、利用者の好み等を自動的に反映したファッションコーディネートを提供することが可能なものであり、インターネット上の商取引等に広く用いられ、その用途は制限されない。

１ ファッションコーディネート支援装置
２ 利用者端末
３ 利用者情報サイト
４ 商品情報サイト
５ インターネット
６ 色相環
１１ コーディネート情報提供手段
１２ 商品情報取得手段
１３ 利用者情報取得手段
１４ 利用者ファッション傾向情報生成手段
１１１ コーディネート情報生成手段
１１２ コーディネート情報選択手段
１１３ 商品情報生成手段

Claims (10)

1. インターネット上の商品情報を取得する商品情報取得手段と、
   前記商品情報取得手段で取得した商品情報に基づき、利用者が身に着ける商品の組み合わせのコーディネート情報を提供するコーディネート情報提供手段と、
   インターネット上の利用者情報を取得する利用者情報取得手段と、
   前記利用者情報取得手段により取得された利用者情報に基づき、利用者のファッション傾向を推定して利用者ファッション傾向情報を生成する利用者ファッション傾向情報生成手段とを含み、
   前記コーディネート情報提供手段において、前記利用者ファッション傾向情報生成手段で生成された利用者ファッション傾向情報に基づき、前記コーディネート情報を提供することを特徴とする
   ファッションコーディネート支援装置。
2. インターネット上の前記利用者情報は、インターネットのソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）のサイト上の利用者情報、及び、インターネットのショッピングサイトの利用者の書き込み情報の少なくとも一方であることを特徴とする請求項１記載のファッションコーディネート支援装置。
3. 前記コーディネート情報提供手段は、コーディネート情報生成手段と、コーディネート情報選択手段とを含み、
   前記コーディネート情報生成手段は、前記商品情報に基づき商品の組み合わせのコーディネート情報を複数生成し、
   前記コーディネート情報選択手段は、前記コーディネート情報生成手段で生成された複数のコーディネート情報から利用者に適したコーディネート情報を選択し、
   前記コーディネート情報選択手段において、前記利用者ファッション傾向情報生成手段で生成された利用者ファッション傾向情報に基づき、前記コーディネート情報を選択することを特徴とする
   請求項１又は２記載のファッションコーディネート支援装置。
4. 前記利用者ファッション傾向情報に基づいた前記コーディネート情報の選択は、予め、複数の利用者のインターネット上での情報をファッション傾向毎に分類してカテゴリ分けし、コーディネート情報の提供を受ける利用者のインターネット上での情報を前記分類されたカテゴリのどのグカテゴリに属するかを判定し、前記属するカテゴリのファッション傾向を、コーディネート情報の提供を受ける利用者のファッション傾向と認定し、前記認定されたファッション傾向に基づき前記コーディネート情報を選択することを特徴とする請求項３記載のファッションコーディネート支援装置。
5. 前記コーディネート情報生成手段によるコーディネート情報の生成は、複数の商品の色についての属性情報の組み合わせに基づいて実施され、
   前記コーディネート情報選択手段によるコーディネート情報の選択は、前記利用者ファッション傾向情報に基づいた選択に加え、商品の色以外の属性情報、ファッションの流行情報、及び、コーディネート情報の提供を受ける利用者の属性情報からなる群から選択される少なくとも一つに基づいて実施されることを特徴とする請求項３又は４記載のファッションコーディネート支援装置。
6. 前記商品の色以外の属性情報は、商品の素材、商品の柄及び商品の印象からなる群から選択される少なくとも一つであり、前記利用者の属性情報は、年齢、サイズ、肌の色、髪の色、及び、パーソナルカラーからなる群から選択される少なくとも一つであることを特徴とする請求項５記載のファッションコーディネート支援装置。
7. さらに、商品属性情報生成手段を含み、
   前記商品情報は、テキスト情報を含み、
   前記商品属性情報生成手段は、前記テキスト情報からテキスト解析によって前記商品属性情報を生成することを特徴とする請求項５又は６記載のファッションコーディネート支援装置。
8. 利用者端末と、ファッションコーディネート情報提供用のサーバーを含み、
   前記利用者端末と前記サーバーは、インターネットを介して接続可能であり、
   前記サーバーは、請求項１から７のいずれか一項に記載のファッションコーディネート支援装置を含み、
   前記装置で提供されたファッションコーディネート情報を、インターネットを介して、前記利用者端末に送信可能である
   ことを特徴とするファッションコーディネート支援システム。
9. さらに、商品情報提供者端末を含み、
   前記商品情報提供者端末と前記サーバーがインターネットを介して接続可能であり、
   前記装置の商品情報取得手段は、インターネットを介して、前記商品情報提供者端末から、前記商品情報を取得可能である
   ことを特徴とする請求項８記載のファッションコーディネート支援システム。
10. 前記装置は、さらに、利用者の購買傾向情報を生成する購買傾向情報生成手段を含み、前記購買傾向情報生成手段で生成した購買傾向情報を、インターネットを介して、前記商品情報提供者端末に送信可能であることを特徴とする請求項８又は９記載のファッションコーディネート支援システム。

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