知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特開2022-7217検索キーワードによる製品仕様化、自動画像作成、広告配信システム、商品管理、および製造システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022007217
(43)【公開日】2022-01-13
(54)【発明の名称】検索キーワードによる製品仕様化、自動画像作成、広告配信システム、商品管理、および製造システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/02 20120101AFI20220105BHJP
G06Q 30/06 20120101ALI20220105BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 398
G06Q30/06 300
【審査請求】未請求
【請求項の数】2
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020110038
(22)【出願日】2020-06-25
【公序良俗違反の表示】
特許法第６４条第２項第４号の規定により図面の一部または全部を不掲載とする。
(71)【出願人】
【識別番号】518123590
【氏名又は名称】青木 正輝
(72)【発明者】
【氏名】青木正輝
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB08
5L049BB22
(57)【要約】 （修正有）
【課題】インターネット検索者が検索キーワード自体を組み合わせた商品開発と広告配信、在庫管理および製造を兼ね備えたオーダーメードシステムを提供する。
【解決手段】オーダーメードシステムは、機械学習により検索キーワードを商品の仕様に振り分ける機能と、機械学習により検索キーワードと画像を連携させる機能と、機械学習により画像にレイアウト情報を付与する機能と、画像データを機械学習し、仕様の一般的な形状とレイアウトを設定する機能と、一般的な形状とレイアウトにサイズ調整、素材などの仕様を反映させる機能と、商品画像を広告画像として生成し広告配信する機能と、ネットショップ内での検索キーワードにより最適な商品仕様をもった製品画像や仕様を生成する機能と、価格により自動的に仕様を変更する機能と、商品をユーザーが修正可能とする機能と、商品画像通りのスタイルや形状、素材の商品を製造する機能と、を備える。
【選択図】なし
【解決手段】オーダーメードシステムは、機械学習により検索キーワードを商品の仕様に振り分ける機能と、機械学習により検索キーワードと画像を連携させる機能と、機械学習により画像にレイアウト情報を付与する機能と、画像データを機械学習し、仕様の一般的な形状とレイアウトを設定する機能と、一般的な形状とレイアウトにサイズ調整、素材などの仕様を反映させる機能と、商品画像を広告画像として生成し広告配信する機能と、ネットショップ内での検索キーワードにより最適な商品仕様をもった製品画像や仕様を生成する機能と、価格により自動的に仕様を変更する機能と、商品をユーザーが修正可能とする機能と、商品画像通りのスタイルや形状、素材の商品を製造する機能と、を備える。
【選択図】なし
【特許請求の範囲】
【請求項1】
インターネット検索者が検索キーワード自体を組み合わせた商品開発と広告配信を兼ね備えたシステムである製造まで完結するシステムであり、以下を含むものである。
a)機械学習により検索キーワードを、カテゴライズデータベースを通じ、商品の仕様に振り分けるシステム
b)機械学習により検索キーワードと画像を連携させるシステム
c)機械学習により画像にレイアウト情報を付与するシステム
d)画像データを機械学習し、仕様の一般的な形状とレイアウトを設定するシステム
e)一般的な形状とレイアウトにサイズ調整、素材などの仕様を反映させるデータベースならびにシステム
f)商品画像を広告画像として生成し広告配信するシステム
g)ネットショップ内での検索キーワードにより最適な商品仕様をもった製品画像や仕様を生成するシステム
h)価格により自動的に仕様を変更するシステム
i)商品をユーザーが修正できるシステム
j)商品画像通りのスタイルや形状、素材の商品を製造するオーダーメードシステム
a)機械学習により検索キーワードを、カテゴライズデータベースを通じ、商品の仕様に振り分けるシステム
b)機械学習により検索キーワードと画像を連携させるシステム
c)機械学習により画像にレイアウト情報を付与するシステム
d)画像データを機械学習し、仕様の一般的な形状とレイアウトを設定するシステム
e)一般的な形状とレイアウトにサイズ調整、素材などの仕様を反映させるデータベースならびにシステム
f)商品画像を広告画像として生成し広告配信するシステム
g)ネットショップ内での検索キーワードにより最適な商品仕様をもった製品画像や仕様を生成するシステム
h)価格により自動的に仕様を変更するシステム
i)商品をユーザーが修正できるシステム
j)商品画像通りのスタイルや形状、素材の商品を製造するオーダーメードシステム
【請求項2】
請求項１のうち、2つないし、3つ以上を組み合わせたシステムのこと指示する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
インターネット通信を使って検索しているユーザーが、検索キーワードから自分が欲しい商品が実際にバナーなどの画像広告として配信され、該当商品がオーダーメードで作れるシステムである。
【背景技術】
【0002】
一般消費者は、インターネット通信を使って、商品を探すことは一般的になってきており、数多くの商品がインターネット広告として販促活動をおこなっている。
【0003】
同時に、一般消費者のニーズはより一層細かくなってきており、企業などの商品生産者、提供者もニーズに合わせた商品を提供している。
【0004】
商品開発の場では、年代、性別、趣味嗜好といったパーソナル分析、生活スタイルなどのライフスタイル分析を元にペルソナ分析をおこない、細分化したニーズに対応し、種々の商品を開発、提供している。
【0005】
しかし、上記の顧客分析による商品開発にも限界があるのは既知の事実である。
個人の趣味嗜好をクラスターとして認識することは可能ではあるが、
本当の意味の個人としてのニーズを汲み取った唯一の商品開発は、企業としては費用対効果だけではなく商品開発に要する工数も多いため、現実的ではない。
個人の趣味嗜好をクラスターとして認識することは可能ではあるが、
本当の意味の個人としてのニーズを汲み取った唯一の商品開発は、企業としては費用対効果だけではなく商品開発に要する工数も多いため、現実的ではない。
【0006】
インターネット広告では、検索者のキーワードを元に検索者のニーズを満たす最適な広告を配信することで、検索者に有益な広告を配信している。
またそれを実現するために行動履歴やキーワードから機械学習やAIによる最適化をはかっている。
またそれを実現するために行動履歴やキーワードから機械学習やAIによる最適化をはかっている。
【0007】
しかし、昨今の個人情報保護の観点からcookieを使っての行動履歴の取得などが難しくなってきており検索から趣味嗜好を取得することが難しくなってきている。
【0008】
このように、最適化はされているが、検索者が欲しい唯一の商品商品自体を開発することは上記のように不可能であるから、その商品自体を広告する広告自体も配信されることはない。
また、今までのように最適化することが難しくなってくることが想像される。
また、今までのように最適化することが難しくなってくることが想像される。
【0009】
このように、インターネット検索者が検索するキーワードを直接反映した、個人個人にとって唯一の商品を提供が現状できておらず、故にその商品を広告することもは難しい。
【0010】
本発明は、個人個人の検索キーワードをそのまま広告として作成し、かつ該当商品自体も開発し提供することのできるオーダーメード型広告配信システムおよび商品開発システムである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0011】
請求項1記載の本発明では、インターネット検索者が検索キーワード自体を組み合わせた商品開発と広告配信および在庫管理を兼ね備えたシステムである製造まで完結するシステムである。
【0012】
請求項2記載の本発明では、請求第1項のうちいくつかを組み合わせて使用することを想定している。
【発明の効果】
【0013】
本発明に関わる検索キーワードによる製品仕様化、自動画像作成、広告配信システムおよび製造システムには、以下が含まれる。
a)機械学習により検索キーワードを、カテゴライズデータベースを通じ、商品の仕様に振り分けるシステム
b)機械学習により検索キーワードと画像を連携させるシステム
c)機械学習により画像にレイアウト情報を付与するシステム
d)画像データを機械学習し、仕様の一般的な形状とレイアウトを設定するシステム
e)一般的な形状とレイアウトにサイズ調整、素材などの仕様を反映させるデータベースならびにシステム
f)商品画像を広告画像として生成し広告配信するシステム
g)ネットショップ内での検索キーワードにより最適な商品仕様をもった製品画像や仕様を生成するシステム
h)価格により自動的に仕様を変更するシステム
i)商品をユーザーが修正できるシステム
j)商品画像通りのスタイルや形状、素材の商品を製造するオーダーメードシステム
a)機械学習により検索キーワードを、カテゴライズデータベースを通じ、商品の仕様に振り分けるシステム
b)機械学習により検索キーワードと画像を連携させるシステム
c)機械学習により画像にレイアウト情報を付与するシステム
d)画像データを機械学習し、仕様の一般的な形状とレイアウトを設定するシステム
e)一般的な形状とレイアウトにサイズ調整、素材などの仕様を反映させるデータベースならびにシステム
f)商品画像を広告画像として生成し広告配信するシステム
g)ネットショップ内での検索キーワードにより最適な商品仕様をもった製品画像や仕様を生成するシステム
h)価格により自動的に仕様を変更するシステム
i)商品をユーザーが修正できるシステム
j)商品画像通りのスタイルや形状、素材の商品を製造するオーダーメードシステム
【0014】
理解促進のため、ある女性（以下Xとする）が、仕事用のハンドバッグを探していることを想定して説明をしていく。
Xの情報は以下のものとする。
・検索ユーザー：X氏
・性別：女性
・年齢40才
・欲しいバッグ：大きめのハンドバッグ
・利用目的：ビジネス
・業界：金融
・職種：外回り営業
・家族構成：本人、夫、子供2人
・趣味：バスケットボール
今回、Xは、以下のキーワードで検索をおこなった。
ハンドバッグ レザー 赤 外ポケット4つ
検索結果は図1である。
引き続き、以下のキーワードで検索をおこなった。
銀行員むけ バッグ 仕事 赤
検索結果は、図2である。
Xの情報は以下のものとする。
・検索ユーザー：X氏
・性別：女性
・年齢40才
・欲しいバッグ：大きめのハンドバッグ
・利用目的：ビジネス
・業界：金融
・職種：外回り営業
・家族構成：本人、夫、子供2人
・趣味：バスケットボール
今回、Xは、以下のキーワードで検索をおこなった。
ハンドバッグ レザー 赤 外ポケット4つ
検索結果は図1である。
引き続き、以下のキーワードで検索をおこなった。
銀行員むけ バッグ 仕事 赤
検索結果は、図2である。
【0015】
このことから、確かにXのニーズと近い商品がリストアップされてはいるが、完璧にXのニーズを満たせるものは検索結果として表示されることはない。
特に、個人の細かい要件、例えば（ポケット４つ）といった細かい仕様に対しては対応できない。
これは、鞄だけではなく、サプリメントのような成分量など細かい要件が必要な商材でも同じ現象がおきている。
以下より本特許の説明をおこなう。
特に、個人の細かい要件、例えば（ポケット４つ）といった細かい仕様に対しては対応できない。
これは、鞄だけではなく、サプリメントのような成分量など細かい要件が必要な商材でも同じ現象がおきている。
以下より本特許の説明をおこなう。
【0016】
a)は、機械学習により検索キーワードを、カテゴライズデータベースを通じ、商品の仕様に振り分けるシステムである。
図3を参照。
カテゴライズデータベースは、キーワードを以下の要素に分類するためのデータベースである。
・カテゴリ（商品種別_01、形状_02、数量_03、素材_04、色_05、N_n）
・形状（yes_01、no_02、分類不可_03）
・N（N_01、N_02、N_03、N_n）
＊Nは、要素分類項目である。
キーワードをカテゴライズデータベースを通じ、機械学習させ、それぞれのキーワードを以下にように特徴（タグ）を付与する。
機械学習によるキーワードは、（四角）（青）といった形状そのものだけではなく、（子供用）（登山用）といった使用用途、（軽量）（重厚感）といった形状に直接表現されないものも含む。
図４を参照。
図3を参照。
カテゴライズデータベースは、キーワードを以下の要素に分類するためのデータベースである。
・カテゴリ（商品種別_01、形状_02、数量_03、素材_04、色_05、N_n）
・形状（yes_01、no_02、分類不可_03）
・N（N_01、N_02、N_03、N_n）
＊Nは、要素分類項目である。
キーワードをカテゴライズデータベースを通じ、機械学習させ、それぞれのキーワードを以下にように特徴（タグ）を付与する。
機械学習によるキーワードは、（四角）（青）といった形状そのものだけではなく、（子供用）（登山用）といった使用用途、（軽量）（重厚感）といった形状に直接表現されないものも含む。
図４を参照。
【0017】
b)は、機械学習により検索キーワードと画像を連携させるシステムである。
図５を参照。
ハンドバッグを例に説明する。
「ハンドバッグ」と検索すると以下のような画像が表示される。
図６を参照。
ハンドバッグには種々の形状はあるがパターン分けされることが可能である。
この機械学習システムは、このようにキーワード毎にパターン化された形状を紐づけることを想定されたシステムである。
機械学習によるキーワードは、（四角）（青）といった形状そのものだけではなく、（子供用）（登山用）といった使用用途、（軽量）（重厚感）といった形状に直接表現されないものも含む。
図7を参照。
図５を参照。
ハンドバッグを例に説明する。
「ハンドバッグ」と検索すると以下のような画像が表示される。
図６を参照。
ハンドバッグには種々の形状はあるがパターン分けされることが可能である。
この機械学習システムは、このようにキーワード毎にパターン化された形状を紐づけることを想定されたシステムである。
機械学習によるキーワードは、（四角）（青）といった形状そのものだけではなく、（子供用）（登山用）といった使用用途、（軽量）（重厚感）といった形状に直接表現されないものも含む。
図7を参照。
【0018】
c)は、機械学習により画像にレイアウト情報を付与し、データベースに反映しタグかするシステムである。
図8を参照する。
外ポケット ハンドバッグ というキーワードを例に説明する
外ポケット ハンドバッグ というキーワードで検索をすると、以下のような結果が表示される。
図９を参照する。
例のように、どの外ポケットもバッグの外側に付与されている。
このように個別のキーワードに紐づく画像にはパターン化されたレイアウト情報を持っている。
ただし、必ずしも１パターンに決められるものではなく、複数レイアウト情報を持っていることが考えられ、キーワード毎にレイアウト情報をデータベースに保存する。
機械学習によるキーワードは、（四角）（青）といった形状そのものだけではなく、（子供用）（登山用）といった使用用途、（軽量）（重厚感）といった形状に直接表現されないものも含む。
図8を参照する。
外ポケット ハンドバッグ というキーワードを例に説明する
外ポケット ハンドバッグ というキーワードで検索をすると、以下のような結果が表示される。
図９を参照する。
例のように、どの外ポケットもバッグの外側に付与されている。
このように個別のキーワードに紐づく画像にはパターン化されたレイアウト情報を持っている。
ただし、必ずしも１パターンに決められるものではなく、複数レイアウト情報を持っていることが考えられ、キーワード毎にレイアウト情報をデータベースに保存する。
機械学習によるキーワードは、（四角）（青）といった形状そのものだけではなく、（子供用）（登山用）といった使用用途、（軽量）（重厚感）といった形状に直接表現されないものも含む。
【0019】
d)画像データを機械学習し、仕様の一般的な形状とレイアウトを設定するシステム
（００１６）から（００１８）商品仕様として、商品画像を作成していく。
以下詳細に例示する。
今回Xは、以下のキーワードで検索した。
図９を参照する。
ハンドバッグ パイソン レザー 赤 外ポケット4つ A4パソコン
このキーワードは以下のように分類できる。
商品種類：ハンドバッグ
素材：レザー
色：赤
サイズ（横）：297mm以上
サイズ（高さ）：210mm以上
サイズ（奥行き）：50mm以上
外ポケット：４つ
上記のキーワードとして、商品仕様を考えると以下のような商品になると想定される。
図１０を参照する。
（００１６）から（００１８）商品仕様として、商品画像を作成していく。
以下詳細に例示する。
今回Xは、以下のキーワードで検索した。
図９を参照する。
ハンドバッグ パイソン レザー 赤 外ポケット4つ A4パソコン
このキーワードは以下のように分類できる。
商品種類：ハンドバッグ
素材：レザー
色：赤
サイズ（横）：297mm以上
サイズ（高さ）：210mm以上
サイズ（奥行き）：50mm以上
外ポケット：４つ
上記のキーワードとして、商品仕様を考えると以下のような商品になると想定される。
図１０を参照する。
【0020】
e)は、一般的な形状とレイアウトにサイズ調整、素材などの仕様を反映させるデータベースならびにシステムである。
（００１９）で決定したデータに対し、サイズ調整や素材どの仕様を付与していく。
ハンドバッグ パイソン レザー 赤 外ポケット4つ A4パソコン
商品種類：ハンドバッグ
素材：レザー
色：赤
サイズ（横）：297mm以上
サイズ（高さ）：210mm以上
サイズ（奥行き）：50mm以上
外ポケット：４つ
上記のキーワードとして、商品仕様を考えると以下のような商品になり、上記を商品画像として生成する。
（００１９）で決定したデータに対し、サイズ調整や素材どの仕様を付与していく。
ハンドバッグ パイソン レザー 赤 外ポケット4つ A4パソコン
商品種類：ハンドバッグ
素材：レザー
色：赤
サイズ（横）：297mm以上
サイズ（高さ）：210mm以上
サイズ（奥行き）：50mm以上
外ポケット：４つ
上記のキーワードとして、商品仕様を考えると以下のような商品になり、上記を商品画像として生成する。
【0021】
f) は、商品画像を広告画像として生成し広告配信するシステムである。
図１1を参照する。
以下ユーザーが実際に行う作業になぞらえて説明する。
1)検索ユーザーが任意のキーワードで検索エンジン/SNS/アプリ内検索する
2)検索キーワードを広告配信システムが受け取る
3)画像自動生成システムはキーワードを受け取り、(0020)のように商品画像を生成する
4)広告配信システムに配信する
5)ユーザーが各種プラットフォームにアクセスする
6)ユーザーが使用したプラットフォームに、商品画像を配信する
7ユーザーは広告をクリック（タップ）し商品詳細、注文ページへ遷移する
図１1を参照する。
以下ユーザーが実際に行う作業になぞらえて説明する。
1)検索ユーザーが任意のキーワードで検索エンジン/SNS/アプリ内検索する
2)検索キーワードを広告配信システムが受け取る
3)画像自動生成システムはキーワードを受け取り、(0020)のように商品画像を生成する
4)広告配信システムに配信する
5)ユーザーが各種プラットフォームにアクセスする
6)ユーザーが使用したプラットフォームに、商品画像を配信する
7ユーザーは広告をクリック（タップ）し商品詳細、注文ページへ遷移する
【0022】
g)は、ネットショップ内での検索キーワードにより最適な商品仕様をもった製品画像や仕様を生成するシステムである。
図１２を参照する。
（００２１）までは、広告配信を主とした目的である。
検索ユーザーは、必ずしも検索プラットフォーム上で、商品を検索するわけではない。
ネットショップなどの検索プラットフォームでも同様にユーザーのニーズを満たす商品を検索し、
最適な製品を生成することが可能である。
図１２を参照する。
以下ユーザーが実際に行う作業になぞらえて説明する。
1)ネットショップ内をキーワード検索する
2)検索キーワードを仕様決定システムが受け取る
3)画像自動生成システムは、キーワードを受け取り、画像を描画する。
4)仕様決定システムに画像を配信する
5)検索結果に、商品仕様を付した商品画像を配信する
6)検索ユーザーに画面を表示する
7)ユーザーは商品画像ををクリック（タップ）し商品詳細、注文ページへ遷移する
図１２を参照する。
（００２１）までは、広告配信を主とした目的である。
検索ユーザーは、必ずしも検索プラットフォーム上で、商品を検索するわけではない。
ネットショップなどの検索プラットフォームでも同様にユーザーのニーズを満たす商品を検索し、
最適な製品を生成することが可能である。
図１２を参照する。
以下ユーザーが実際に行う作業になぞらえて説明する。
1)ネットショップ内をキーワード検索する
2)検索キーワードを仕様決定システムが受け取る
3)画像自動生成システムは、キーワードを受け取り、画像を描画する。
4)仕様決定システムに画像を配信する
5)検索結果に、商品仕様を付した商品画像を配信する
6)検索ユーザーに画面を表示する
7)ユーザーは商品画像ををクリック（タップ）し商品詳細、注文ページへ遷移する
【0023】
h)は、価格により自動的に仕様を変更するシステムである。
（００２１）（００２２）では、製品の仕様をそのまま反映した画像、仕様を反映した製品の配信であるが、
実際は、検索ユーザーが製品を購入にするにあたり価格は重要な要素である。
検索ユーザーが、金額を指定した場合、検索ユーザーがキーワードに価格を含める場合は、（００２２）で配決定した製品の要件を満たすために仕様を自動的に変更することができるものとする。
金額に関するアプローチは2つに分けれる。
まずは、素材、服素材の寸法に関する仕様は同じであるが、素材の種類やグレードで価格を変動させる方法である。
ハンドバッグを例にする。
どの製造物も、基本的には、パターンや設計書が存在している。
図１３－１を参照する。
製造コストには人件費（機会稼働費）、材料費、間接費などで構成されており、パーツやパターンに使用する素材や加工方法により単位あたりの製造コストを変動させる。
図１３－２を参照する。
製造コストに対し、広告主である製造業者や小売販売店は、自社で決めた利益率を元に、広告における販売金額の上限、下限を決定させ、製造販売をおこなう。
（００２１）（００２２）では、製品の仕様をそのまま反映した画像、仕様を反映した製品の配信であるが、
実際は、検索ユーザーが製品を購入にするにあたり価格は重要な要素である。
検索ユーザーが、金額を指定した場合、検索ユーザーがキーワードに価格を含める場合は、（００２２）で配決定した製品の要件を満たすために仕様を自動的に変更することができるものとする。
金額に関するアプローチは2つに分けれる。
まずは、素材、服素材の寸法に関する仕様は同じであるが、素材の種類やグレードで価格を変動させる方法である。
ハンドバッグを例にする。
どの製造物も、基本的には、パターンや設計書が存在している。
図１３－１を参照する。
製造コストには人件費（機会稼働費）、材料費、間接費などで構成されており、パーツやパターンに使用する素材や加工方法により単位あたりの製造コストを変動させる。
図１３－２を参照する。
製造コストに対し、広告主である製造業者や小売販売店は、自社で決めた利益率を元に、広告における販売金額の上限、下限を決定させ、製造販売をおこなう。
【0024】
i)は、商品をユーザーが修正できるシステムである。
図１４を参照する。
修正するサインは以下のようなものを使用する。
図１５を参照する。
商品をユーザーが修正できるシステムは、以下のようなUIをしている。
図１６を参照する。
図１４を参照する。
修正するサインは以下のようなものを使用する。
図１５を参照する。
商品をユーザーが修正できるシステムは、以下のようなUIをしている。
図１６を参照する。
【0025】
【0026】
本発明は、バッグなどの服飾品だけではなく、
インテリアなどの造形物にも利用可能である。
また、サプリメントなど含有物や分量といった形状ではないものにも応用することが可能である。
インテリアなどの造形物にも利用可能である。
また、サプリメントなど含有物や分量といった形状ではないものにも応用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0027】
【図1】検索結果１
【図2】検索結果２
【図3】機械学習データ
【図4】検索キーワードを仕様としてタグ化する仕組み
【図5】タグと画像を紐づけるシステム
【図6】検索結果３
【図7】例）ハンドバッグ
【図8】タグにレイアウト情報を付与するシステム
【図9】検索結果４
【図10】例
【図11】広告用画像への変換と広告ネットワークへの配信システム
【図12】ドメイン内検索における、広告用画像への変換および配信システム
【図13-1】パターン（展開図）例
【図13-2】製造コストに関連する事項
【図14】商品詳細、注文ページで修正できるシステム
【図15】商品情報修正システムに使うサイン
【図16】UI
【図17】製造システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13-1】
【図13-2】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】