(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】P2023161516
(43)【公開日】2023-11-07
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0601 20230101AFI20231030BHJP
G06F 16/9035 20190101ALI20231030BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20231030BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/06 330
G06F16/9035
G06Q50/10
【審査請求】有
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022071975
(22)【出願日】2022-04-25
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2023-04-28
(71)【出願人】
【識別番号】505300841
【氏名又は名称】株式会社ＺＯＺＯ
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】家田 敢
(72)【発明者】
【氏名】ボー リ
(72)【発明者】
【氏名】ハミッシュ ジェリーマン
(72)【発明者】
【氏名】ユージーン ビューログ
【テーマコード（参考）】
5B175
5L049
【Ｆターム（参考）】
5B175DA10
5B175HA01
5B175HA02
5L049BB72
5L049CC17
(57)【要約】
【課題】対象ユーザの足のサイズに応じたサービスの更なる向上を促進させること。
【解決手段】実施形態に係る情報処理装置は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部と、第１生成部により生成された関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定部と、推定部によって推定された対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供部とを備える。
【選択図】図１１
【解決手段】実施形態に係る情報処理装置は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部と、第１生成部により生成された関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定部と、推定部によって推定された対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供部とを備える。
【選択図】図１１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数ユーザの足の特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部と、
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記第１生成部は、
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足の特徴を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足の特徴を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第１生成部は、
前記複数ユーザの足の特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記複数ユーザの足の特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部と、
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と
を備え、
前記提供部は、
前記第２生成部により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と
を備え、
前記提供部は、
前記第２生成部により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記第２生成部は、
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記特定部は、
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記提供部は、
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記特定部は、
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記特定部は、
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記特定ユーザは、前記特定履物を含む履物の販売において専門性を有するユーザである
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項11】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数ユーザの足の特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
複数ユーザの足の特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項12】
複数ユーザの足の特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成手順と、
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ユーザに合った被服や履物などの対象物を提案する技術が知られている。例えば、特定商品のサイズに対する他のユーザの評価に基づいて、ユーザに合った特定商品のサイズを提案する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許第５２５６３６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来の技術では、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスの更なる向上を促進させることができなかった。例えば、従来の技術では、複数サイズのうち一のサイズが、対象ユーザの足に合っているか否かに基づくサービスを提供することができなかった。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスの更なる向上を促進させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る情報処理装置は、複数ユーザの足の特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部と、前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定部と、前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供部とを有する。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスの更なる向上を促進させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
（第１の実施形態）
〔１．情報処理システムの構成〕
図１に示す情報処理システム１について説明する。図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とが含まれる。端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図１は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。なお、図１に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００や、複数台の管理サーバ２００が含まれてもよい。
〔１．情報処理システムの構成〕
図１に示す情報処理システム１について説明する。図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とが含まれる。端末装置１０と、情報処理装置１００と、管理サーバ２００とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図１は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。なお、図１に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００や、複数台の管理サーバ２００が含まれてもよい。
【0011】
端末装置１０は、特定ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等の装置であってもよい。図２に示す例においては、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。
【0012】
端末装置１０は、例えば、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、特定ユーザから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受け付けてもよい。
【0013】
図２では、端末装置１０１は特定ユーザＵ１１によって利用され、端末装置１０２は特定ユーザＵ１２によって利用され、端末装置１０３は特定ユーザＵ１３によって利用される。なお、以下では、端末装置１０１、１０２及び１０３を区別する必要のないときは、「端末装置１０」と表記する。また、特定ユーザＵ１１、Ｕ１２及びＵ１３を区別する必要のないときは、単に「特定ユーザ」と表記する。また、以下では、端末装置１０を特定ユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、特定ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。なお、図２では、特定ユーザが、特定履物を購入した購入者である場合を説明する。
【0014】
図１０では、端末装置１０１１は特定ユーザＵ２１によって利用され、端末装置１０１２は特定ユーザＵ２２によって利用され、端末装置１０１３は特定ユーザＵ２３によって利用される。なお、以下では、端末装置１０１１、１０１２及び１０１３を区別する必要のないときは、「端末装置１０」と表記する。また、特定ユーザＵ２１、Ｕ２２及びＵ２３を区別する必要のないときは、単に「特定ユーザ」と表記する。なお、図１０では、特定ユーザが、特定履物を販売する販売者である場合を説明する。
【0015】
情報処理装置１００は、複数サイズに対する評価に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスの更なる向上を促進させるための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１００は、複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定し、特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの相関性（以下、適宜、「第１相関性」とする。）に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する機能を有する。
【0016】
管理サーバ２００は、特定履物を提供する所定の電子商店街を管理するための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、管理サーバ２００は、特定履物を購入した特定ユーザに対してアンケートを提供する機能を有する。また、管理サーバ２００は、情報処理装置１００が提案する対象となる特定履物を提供する各実店舗を管理するための情報処理装置であってもよい。例えば、管理サーバ２００は、各実店舗で提供される特定履物の情報を提供する機能を有してもよい。なお、以下実施形態において、特定履物はどのようなものであってもよいものとする。例えば、特定履物は、スニーカー、サンダル、ブーツ、パンプス、ドレスシューズ、ランニングシューズなどであってもよい。
【0017】
なお、図１では、端末装置１０と情報処理装置１００とが、別装置である場合を示すが、端末装置１０と情報処理装置１００とが一体であってもよい。また、図１では、情報処理装置１００と管理サーバ２００とが、別装置である場合を示すが、情報処理装置１００と管理サーバ２００とが一体であってもよい。
【0018】
〔２．情報処理の一例〕
図２は、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理の一例を示す図である。図２では、端末装置１０を介して特定ユーザから評価を受け付けるものとする。なお、図２では、特定履物ＡＡ１を購入した特定ユーザとして、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３から評価を受け付ける場合を説明するが、特定ユーザの数は特に限定されないものとする。特定ユーザの数は、例えば特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の３人の場合に限られず、１人や２人、４人以上であってもよい。また、以下実施形態において、評価とは、例えば、ゆるい、きつい、痛みがある、足の特定部分が特定履物から出る（はみ出る）といった、特定ユーザが感じるサイズ感に基づく評価である。例えば、評価は、サイズが適切である（合う）、適切でない（合わない）といった評価である。なお、以下実施形態において、対象ユーザとは、どのようなものであってもよく、勿論、特定ユーザであってもよい。例えば、過去に特定履物を購入した特定ユーザが、異なるサイズの同一の特定履物を購入しようとした場合には、対象ユーザとなり得る。
図２は、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理の一例を示す図である。図２では、端末装置１０を介して特定ユーザから評価を受け付けるものとする。なお、図２では、特定履物ＡＡ１を購入した特定ユーザとして、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３から評価を受け付ける場合を説明するが、特定ユーザの数は特に限定されないものとする。特定ユーザの数は、例えば特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の３人の場合に限られず、１人や２人、４人以上であってもよい。また、以下実施形態において、評価とは、例えば、ゆるい、きつい、痛みがある、足の特定部分が特定履物から出る（はみ出る）といった、特定ユーザが感じるサイズ感に基づく評価である。例えば、評価は、サイズが適切である（合う）、適切でない（合わない）といった評価である。なお、以下実施形態において、対象ユーザとは、どのようなものであってもよく、勿論、特定ユーザであってもよい。例えば、過去に特定履物を購入した特定ユーザが、異なるサイズの同一の特定履物を購入しようとした場合には、対象ユーザとなり得る。
【0019】
情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の複数サイズに対して特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３により評価された評価情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、２５ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１を購入した特定ユーザＵ１１の評価情報と、２６ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１を購入した特定ユーザＵ１２の評価情報と、２７ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１を購入した特定ユーザＵ１３の評価情報とを取得する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、２５ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して、「とても良い」と評価した特定ユーザＵ１１の評価情報と、２６ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して、「良い」と評価した特定ユーザＵ１２の評価情報と、２７ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して、「悪い」と評価した特定ユーザＵ１３の評価情報とを取得する。情報処理装置１００が取得する評価情報には、購入された特定履物のサイズと、購入した特定ユーザの評価との組み合わせの情報が含まれる。
【0020】
なお、ステップＳ１０１において、情報処理装置１００は、管理サーバ２００にアクセスすることにより、例えば、特定履物ＡＡ１を購入した特定ユーザを特定するための情報を取得してもよい（ステップＳ１０１－１）。また、情報処理装置１００は、例えば、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３が購入した特定履物ＡＡ１のサイズの情報を取得してもよい。そして、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３に対して、購入した特定履物ＡＡ１のサイズ感を評価するよう提案するための情報を提供してもよい。
【0021】
情報処理装置１００は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズを計測した計測情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１のサイズの評価時に、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３が端末装置１０を介してＱＲコード（登録商標）などのコードの情報を読み取ることにより特定された特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の計測情報を取得する。この場合、コードに紐づき計測情報が予め定められているものとする。また、以下実施形態において、足のサイズの計測時期は特に限定されないものとする。例えば、情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の購入時（又は評価時など）や、特定履物ＡＡ１の購入時（又は評価時など）より前の任意の時期に計測された計測情報を取得する。
【0022】
以下実施形態では、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズは、どのように計測されてもよいものとする。例えば、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズは、マット上に置いた足の周囲を端末装置１０で撮像（撮影）することにより、マットに付いたドット（マーカ）を基に足の３Ｄサイズを計測可能な計測手段を介して計測されてもよい。また、例えば特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３が子供である場合、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の親が利用する端末装置１０で撮像する場合がある。このような場合には、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の親から特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の計測情報を取得してもよい。
【0023】
情報処理装置１００は、取得された計測情報に基づいて、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズを特定する。なお、以下実施形態では、情報処理装置１００は、足のサイズを示す指標として、足長に基づく足のサイズを特定するものとする。
【0024】
情報処理装置１００は、取得された評価情報に基づいて、特定履物ＡＡ１に対して複数の特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する（ステップＳ１０３）。例えば、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の評価情報と、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズとの相関性（以下、適宜、「第２相関性」とする。）に基づいて、特定履物ＡＡ１に対して特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。具体的には、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の評価情報と、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、生成された第２相関性情報に基づいて、特定履物ＡＡ１に対して特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。
【0025】
特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズがいずれも２５ｃｍであり、特定ユーザＵ１１が、購入した２５ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「とても良い」と評価し、特定ユーザＵ１２が、購入した２６ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「良い」と評価し、特定ユーザＵ１３が、購入した２７ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」と評価したものとする。この場合、情報処理装置１００は、足のサイズが同一の特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３において、２７ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１で唯一「悪い」と評価されたため、「とても良い」又は「良い」と評価された２５ｃｍ～２６ｃｍのサイズを許容範囲として特定する。そして、情報処理装置１００は、２５ｃｍ～２６ｃｍのサイズの範囲において、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々が「とても良い」又は「良い」と感じると推定する。このように、情報処理装置１００は、特定ユーザが購入していないサイズの特定履物ＡＡ１に対しても、第２相関性に基づいて、その特定ユーザがどのように感じるかを推定することができる。
【0026】
なお、図２では特定ユーザの数が特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の３人であるため、２５ｃｍ～２６ｃｍのサイズを許容範囲として特定するが、情報処理装置１００は、例えば特定ユーザＵ１４から評価を受け付けた場合には、特定ユーザＵ１４から受け付けられた評価を加味して許容範囲を特定する。例えば、特定ユーザＵ１４の足のサイズが２５ｃｍであり、特定ユーザＵ１４が、購入した２４ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「良い」と評価した場合には、「とても良い」又は「良い」と評価された２４ｃｍ～２６ｃｍのサイズを許容範囲として特定する。また、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ１４に加えて、例えば特定ユーザＵ１５から評価を受け付けた場合であって、特定ユーザＵ１５の足のサイズが２５ｃｍであり、特定ユーザＵ１５が、購入した２３ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」と評価した場合には、「とても良い」又は「良い」と評価された２４ｃｍ～２６ｃｍのサイズを許容範囲として特定する。
【0027】
なお、図２では説明の便宜上、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズがいずれも２５ｃｍである場合を例に挙げて説明したが、このように足のサイズが同一である場合に限られない。特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズが異なる場合には、情報処理装置１００は、例えば、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズと同一の他の特定ユーザから受け付けられた評価を加味することで許容範囲を特定する。例えば、特定ユーザＵ１１の足のサイズが２４ｃｍであり、特定ユーザＵ１２及びＵ１３の足のサイズが２６ｃｍである場合には、２４ｃｍの足のサイズの特定ユーザから受け付けられた評価に基づいて、特定ユーザＵ１１の許容範囲を特定し、２６ｃｍの足のサイズの特定ユーザから受け付けられた評価に基づいて、特定ユーザＵ１２及びＵ１３の許容範囲を特定する。
【0028】
情報処理装置１００は、特定された許容範囲と、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズとの第１相関性に基づいて、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。例えば、特定された許容範囲が２５ｃｍ～２６ｃｍであり、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズがいずれも２５ｃｍであるものとする。この場合、情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の一のサイズが２５ｃｍ又は２６ｃｍであり、対象ユーザの足のサイズが２５ｃｍである場合、対象ユーザにとって適切であると判定する。なお、ステップＳ１０４において、具体的には、情報処理装置１００は、特定された許容範囲と、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成し、生成された第１相関性情報に基づいて、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。
【0029】
情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の一のサイズが２５ｃｍ又は２６ｃｍ以外（例えば、２４ｃｍや２７ｃｍなど）であり、対象ユーザの足のサイズが２５ｃｍである場合、対象ユーザにとって適切でないと判定する。換言すると、情報処理装置１００は、足のサイズが２５ｃｍである対象ユーザに対して、特定履物ＡＡ１の一のサイズが２５ｃｍ又は２６ｃｍのサイズの場合のみ、適切であると判定する。なお、特定履物ＡＡ１の一のサイズは、どのように選択されたサイズであってもよい。例えば、特定履物ＡＡ１の一のサイズは、対象ユーザによって選択されたサイズであってもよい。また、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対してどのくらい適切であるか、どのくらい適切でないかをフィット度合いを示すスコアで提供してもよい。
【0030】
情報処理装置１００は、判定結果に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する（ステップＳ１０５）。例えば、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であると判定された場合には、情報処理装置１００は、その一のサイズの購入を提案する情報を提供する。また、例えば、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切でないと判定された場合には、その一のサイズは対象ユーザに適切でない旨の情報を提供する。例えば、サイズが大き過ぎる、小さ過ぎるといった旨の情報を提供する。
【0031】
なお、上記実施形態では、情報処理装置１００が、第２相関性に基づいて許容範囲を特定し、特定された許容範囲に基づく第１相関性に基づいて、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する場合を説明した。ここで、情報処理装置１００は、第２相関性に基づいて生成されたモデルを用いて、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、第２相関性に基づいて、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々の足のサイズに対するフィット度合いを示すスコアを算出するモデルを生成してもよい。
【0032】
ここで、情報処理装置１００により生成されるモデルは、特定履物ＡＡ１の一のサイズにおいて、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々の足のサイズと、そのサイズの足が特定履物ＡＡ１の一のサイズに対してフィットするかのスコアとの関係性を示す曲線に基づくモデルである。すなわち、第２相関性を示す関数（例えば、シグモイド関数）に基づくモデルである。例えば、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々の足のサイズに対して大き過ぎると評価された場合ほど正のスコアが大きくなり、小さ過ぎると評価された場合ほど負のスコアが大きくなり、適切であると評価された場合に零のスコアとなる曲線に基づくモデルである。情報処理装置１００は、例えば、対象ユーザの足のサイズに対して大き過ぎると評価された場合ほど正のスコアを算出し、小さ過ぎると評価された場合ほど負のスコアを算出し、適切であると評価された場合に零のスコアを算出するモデルを生成してもよい。
【0033】
このような第２相関性を示す関数が、第２相関性情報の一例であるが、第２相関性情報は、この例に限られないものとする。例えば、第２相関性情報は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々の足のサイズと、適切であるか否かの評価情報とが対応付けられたテーブルであってもよい。また、例えば、第２相関性情報は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々の足のサイズと、フィットするかのスコアとが対応付けられたテーブルであってもよい。また、例えば、第２相関性情報は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々の足のサイズと、大き過ぎる、小さ過ぎる又は適切であるといった評価が対応付けられたテーブルであってもよい。また、上記実施形態において、第１相関性情報は、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３の各々の足のサイズと、許容範囲とが対応付けられたテーブルであってもよいし、第１相関性を示す関数であってもよい。
【0034】
情報処理装置１００は、対象ユーザの足のサイズを、生成されたモデルに入力することにより算出されたスコアに基づいて、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、算出されたスコアが、予め定められた所定の閾値以上か否かに基づいて、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定してもよい。具体的には、情報処理装置１００は、フィット度合いを示すスコアが所定の閾値以上と判定された場合には、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であると判定し、所定の閾値未満と判定された場合には、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切でないと判定してもよい。
【0035】
なお、上記実施形態では、説明の便宜上、足のサイズを示す指標として、足長に基づく足のサイズを特定する場合を例に挙げて説明したが、この例に限られないものとする。例えば、情報処理装置１００は、足囲や足幅に基づく足のサイズを特定してもよい。なお、足囲や足幅には様々な定義があり、例えば、足囲は、足の第一趾（親指）の付け根部分から第五趾（小指）の付け根部分を囲った長さや、第一趾と第五趾の付け根の骨の張り出した部分の周囲の長さであり、足幅は、一番幅の広い部分の横幅の長さであるといった定義があるが、この例に限られないものとする。また、例えば、情報処理装置１００は、足甲高さ、かかと幅に基づく足のサイズを特定してもよい。
【0036】
〔３．端末装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。
次に、図３を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。
【0037】
（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線又は無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。
【0038】
（入力部１２）
入力部１２は、特定ユーザからの各種操作を受け付ける。図２に示す例では、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介して特定ユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
入力部１２は、特定ユーザからの各種操作を受け付ける。図２に示す例では、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介して特定ユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【0039】
（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１３は、情報処理装置１００から送信された情報を表示する。
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部１３は、情報処理装置１００から送信された情報を表示する。
【0040】
（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、情報処理装置１００から送信された情報を表示させるアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、情報処理装置１００から送信された情報を表示させるアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
【0041】
図３に示すように、制御部１４は、受信部１４１と、送信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。
【0042】
（受信部１４１）
受信部１４１は、各種情報を受信する。受信部１４１は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４１は、特定ユーザが購入した特定履物のサイズ感を評価するための情報を受信する。また、例えば、受信部１４１は、特定履物の一のサイズの購入を提案する情報や、特定履物の一のサイズが適切でない旨の情報を受信する。
受信部１４１は、各種情報を受信する。受信部１４１は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４１は、特定ユーザが購入した特定履物のサイズ感を評価するための情報を受信する。また、例えば、受信部１４１は、特定履物の一のサイズの購入を提案する情報や、特定履物の一のサイズが適切でない旨の情報を受信する。
【0043】
（送信部１４２）
送信部１４２は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４２は、特定ユーザから受け付けられた評価の評価情報を送信する。また、例えば、送信部１４２は、特定ユーザの足のサイズの計測情報を送信する。例えば、送信部１４２は、足の周囲を端末装置１０で撮像することにより、マットに付いたドットを基に足の３Ｄサイズを計測可能な計測手段を介して計測された計測情報を送信する。
送信部１４２は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４２は、特定ユーザから受け付けられた評価の評価情報を送信する。また、例えば、送信部１４２は、特定ユーザの足のサイズの計測情報を送信する。例えば、送信部１４２は、足の周囲を端末装置１０で撮像することにより、マットに付いたドットを基に足の３Ｄサイズを計測可能な計測手段を介して計測された計測情報を送信する。
【0044】
〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【0045】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。
【0046】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、評価情報記憶部１２１と、計測情報記憶部１２２とを有する。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、評価情報記憶部１２１と、計測情報記憶部１２２とを有する。
【0047】
評価情報記憶部１２１は、特定履物のサイズを評価した特定ユーザの評価情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る評価情報記憶部１２１の一例を示す。図５に示すように、評価情報記憶部１２１は、「特定ユーザＩＤ」、「特定履物」、「評価情報」といった項目を有する。
【0048】
「特定ユーザＩＤ」は、特定ユーザを識別するための識別情報を示す。「特定履物」は、特定ユーザが評価した特定履物を示す。「評価情報」は、特定ユーザが評価した評価情報を示す。図５に示す例では、「評価情報」に「評価情報＃１１」や「評価情報＃１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、例えば、「サイズ：２５ｃｍ、評価：とても良い」などの情報が格納される。
【0049】
すなわち、図５では、特定ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別される特定ユーザが評価した特定履物が「特定履物ＡＡ１」であり、評価情報が「評価情報＃１１」である例を示す。
【0050】
計測情報記憶部１２２は、特定ユーザの足のサイズの計測情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る計測情報記憶部１２２の一例を示す。図６に示すように、計測情報記憶部１２２は、「特定ユーザＩＤ」、「属性」、「計測情報」といった項目を有する。
【0051】
「特定ユーザＩＤ」は、特定ユーザを識別するための識別情報を示す。「属性」は、特定ユーザの属性（例えば、年齢や性別など）を示す。「計測情報」は、任意の時期に計測された特定ユーザの足のサイズの計測情報を示す。図６に示す例では、「計測情報」に「計測情報＃１１」や「計測情報＃１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、例えば、「時期：２０２１年７月、足長：２５ｃｍ、足囲：２４ｃｍ、足幅：１０ｃｍ、足甲高さ：６ｃｍ、かかと幅：６ｃｍ」などの情報が格納される。
【0052】
すなわち、図６では、特定ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別される特定ユーザの属性が「年齢：３０歳、性別：男性」であり、計測情報が「計測情報＃１１」である例を示す。
【0053】
（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【0054】
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、特定部１３２と、生成部１３３と、判定部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0055】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
【0056】
取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、評価情報記憶部１２１や計測情報記憶部１２２から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した各種情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、評価情報記憶部１２１や計測情報記憶部１２２に各種情報を格納する。
【0057】
取得部１３１は、特定履物の複数サイズに対する評価情報を取得する。例えば、取得部１３１は、特定履物を購入した特定ユーザにより評価された一のサイズの評価情報を取得する。例えば、取得部１３１は、特定履物の一のサイズに対して評価した一の特定ユーザの評価情報と、特定履物の二のサイズに対して評価した二の特定ユーザの評価情報とを取得する。なお、一のサイズは二のサイズと同一でもよい。
【0058】
取得部１３１は、特定ユーザの足のサイズの計測情報を取得する。
【0059】
（特定部１３２）
特定部１３２は、取得部１３１により取得された評価情報に基づいて、特定履物に対して特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１３２は、取得部１３１により取得された評価情報と、特定ユーザの足のサイズとの第２相関性に基づいて、特定履物に対して複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１３２は、一の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、一の許容範囲を特定し、二の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、二の許容範囲を特定する。なお、一の許容範囲は二の許容範囲と同一でもよい。
特定部１３２は、取得部１３１により取得された評価情報に基づいて、特定履物に対して特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１３２は、取得部１３１により取得された評価情報と、特定ユーザの足のサイズとの第２相関性に基づいて、特定履物に対して複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１３２は、一の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、一の許容範囲を特定し、二の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、二の許容範囲を特定する。なお、一の許容範囲は二の許容範囲と同一でもよい。
【0060】
特定部１３２は、第２相関性に基づいて算出された、複数サイズに対する複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１３２は、第２相関性に基づいて生成されたモデルを用いて算出されたスコアに基づいて、複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。
【0061】
特定部１３２は、取得部１３１により取得された計測情報に基づいて、特定ユーザの足のサイズを特定する。
【0062】
（生成部１３３）
生成部１３３は、第２相関性に基づいて、複数サイズに対する特定ユーザの各々の足のサイズに対するフィット度合いを示すスコアを算出するモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、特定履物の一のサイズにおいて、特定ユーザの各々の足のサイズと、そのサイズの足が特定履物の一のサイズに対してフィットするかのスコアとの関係性を学習したモデルを生成する。
生成部１３３は、第２相関性に基づいて、複数サイズに対する特定ユーザの各々の足のサイズに対するフィット度合いを示すスコアを算出するモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、特定履物の一のサイズにおいて、特定ユーザの各々の足のサイズと、そのサイズの足が特定履物の一のサイズに対してフィットするかのスコアとの関係性を学習したモデルを生成する。
【0063】
生成部１３３は、特定部１３２により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する。また、生成部１３３は、特定ユーザの評価情報と、特定ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成する。
【0064】
（判定部１３４）
判定部１３４は、特定部１３２により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性に基づいて、特定履物の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。例えば、特定された一の許容範囲が２５ｃｍ～２６ｃｍであり、特定ユーザの足のサイズが２５ｃｍであるものとする。この場合、判定部１３４は、特定履物の一のサイズが２５ｃｍ又は２６ｃｍであり、対象ユーザの足のサイズが２５ｃｍである場合、対象ユーザにとって適切であると判定する。
判定部１３４は、特定部１３２により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性に基づいて、特定履物の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。例えば、特定された一の許容範囲が２５ｃｍ～２６ｃｍであり、特定ユーザの足のサイズが２５ｃｍであるものとする。この場合、判定部１３４は、特定履物の一のサイズが２５ｃｍ又は２６ｃｍであり、対象ユーザの足のサイズが２５ｃｍである場合、対象ユーザにとって適切であると判定する。
【0065】
判定部１３４は、生成部１３３により生成されたモデルを用いて算出されたスコアに基づいて、特定履物の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。例えば、判定部１３４は、算出されたスコアが、予め定められた所定の閾値以上か否かを判定する。そして、判定部１３４は、算出されたスコアが、予め定められた所定の閾値以上か否かに基づいて、特定履物の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。
【0066】
（提供部１３５）
提供部１３５は、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供（送信）する。例えば、提供部１３５は、判定部１３４による判定結果に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する。例えば、提供部１３５は、特定履物の一のサイズの購入を提案する情報や、特定履物の一のサイズが適切でない旨の情報を提供する。
提供部１３５は、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供（送信）する。例えば、提供部１３５は、判定部１３４による判定結果に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する。例えば、提供部１３５は、特定履物の一のサイズの購入を提案する情報や、特定履物の一のサイズが適切でない旨の情報を提供する。
【0067】
提供部１３５は、特定履物を購入した特定ユーザに対して、特定ユーザが購入した特定履物のサイズ感を評価するよう提案するための情報を提供する。
【0068】
〔５．管理サーバの構成〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る管理サーバ２００の構成について説明する。図７は、実施形態に係る管理サーバ２００の構成例を示す図である。図７に示すように、管理サーバ２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。なお、管理サーバ２００は、管理サーバ２００の管理者から各種操作を受け付ける入力部や、各種情報を表示するための表示部を有してもよい。
次に、図７を用いて、実施形態に係る管理サーバ２００の構成について説明する。図７は、実施形態に係る管理サーバ２００の構成例を示す図である。図７に示すように、管理サーバ２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。なお、管理サーバ２００は、管理サーバ２００の管理者から各種操作を受け付ける入力部や、各種情報を表示するための表示部を有してもよい。
【0069】
（通信部２１０）
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。
通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。
【0070】
（記憶部２２０）
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
【0071】
記憶部２２０は、所定の電子商店街で提供される商品の商品情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る記憶部２２０の一例を示す。図８に示すように、記憶部２２０は、「商品ＩＤ」、「商品情報」といった項目を有する。
【0072】
「商品ＩＤ」は、所定の電子商店街で提供される商品を識別するための識別情報を示す。「商品情報」は、所定の電子商店街で提供される商品の商品情報を示す。図８に示す例では、「商品情報」に「商品情報＃１１」や「商品情報＃１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、例えば、「商品：特定履物ＡＡ１、サイズ：２０ｃｍ～２９ｃｍ」などの情報が格納される。
【0073】
すなわち、図８では、商品ＩＤ「ＩＴ１１」によって識別される商品の商品情報が「商品情報＃１１」である例を示す。
【0074】
（制御部２３０）
制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、管理サーバ２００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、管理サーバ２００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【0075】
図７に示すように、制御部２３０は、取得部２３１と、提供部２３２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部２３０の内部構成は、図７に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0076】
（取得部２３１）
取得部２３１は、各種情報を取得する。取得部２３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部２３１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
取得部２３１は、各種情報を取得する。取得部２３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部２３１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
【0077】
取得部２３１は、記憶部２２０から各種情報を取得する。また、取得部２３１は、取得した各種情報を記憶部２２０に格納する。
【0078】
取得部２３１は、特定ユーザが購入した商品の商品情報を取得する。例えば、取得部２３１は、情報処理装置１００から送信された商品情報の提供要求に応じて特定された、特定ユーザが購入した商品の商品情報を取得する。
【0079】
（提供部２３２）
提供部２３２は、取得部２３１により取得された商品情報を提供（送信）する。
提供部２３２は、取得部２３１により取得された商品情報を提供（送信）する。
【0080】
〔６．情報処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。
【0081】
図９に示すように、情報処理装置１００は、特定履物の複数サイズに対する評価情報を取得する（ステップＳ２０１）。
【0082】
情報処理装置１００は、取得された評価情報に基づいて、特定履物に対して特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する（ステップＳ２０２）。
【0083】
情報処理装置１００は、特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとに基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する（ステップＳ２０３）。
【0084】
〔７．変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム１の他の実施形態について説明する。
上述した実施形態に係る情報処理システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム１の他の実施形態について説明する。
【0085】
上記実施形態では、特定履物ＡＡ１を購入した特定ユーザとして、特定ユーザＵ１１乃至Ｕ１３から評価を受け付ける場合を説明した。換言すると、上記実施形態では、特定ユーザが、特定履物を購入した購入者である場合を説明した。ここで、特定ユーザは、特定履物を販売する販売者であってもよい。以下変形例では、特定履物ＡＡ１を販売する特定ユーザとして、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３から評価を受け付ける場合を説明する。なお、図２と同様の説明は適宜省略する。
【0086】
特定履物によっては、購入した特定ユーザの数が少なく、評価の数が十分でない場合がある。例えば、特定履物が、新発売の商品である場合などである。ここで、評価の数が十分でない場合とは、例えば、特定履物の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定するためのモデルの生成において、精度高く判定するモデルを生成するための評価の数が十分でない場合である。このため、ある特定ユーザに、あらゆるサイズの特定履物を履いて評価してもらうことで、評価の数が十分でない場合でも、精度高い判定が可能となる。
【0087】
同様に、ある特定ユーザに、あらゆるサイズの全ての特定履物を履いて評価してもらうことは困難である。このため、例えば、このようなある特定ユーザの評価情報がない特定履物に対しては、特定履物を購入した特定ユーザの評価情報を用いることで、精度高い判定が可能となる。
【0088】
以下変形例では、ある特定ユーザの一例として、特定履物ＡＡ１を含む履物の販売において専門性を有する特定ユーザに、あらゆるサイズの特定履物ＡＡ１を履いて評価してもらう場合を説明する。なお、特定履物ＡＡ１を含む履物の販売において専門性を有する特定ユーザとは、例えば、履物を販売する店の店員である。また、店の店員など、履物の販売において専門性を有する特定ユーザから評価を受け付けることで、専門性を有さない一般の特定ユーザと比べて評価の信頼性が増すため、より精度高い判定が可能となる。また、以下変形例では、ある特定ユーザの一例として、特定履物ＡＡ１を含む履物の販売において専門性を有する特定ユーザを例に挙げて説明するが、この例に限られない。例えば、ある特定ユーザは、管理サーバ２００と所定の関係性を有するものであってもよい。
【0089】
図１０は、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理の一例を示す図である。以下変形例では、特定ユーザに履いて評価してもらう対象となる特定履物ＡＡ１のあらゆるサイズが、２０ｃｍ～２８ｃｍの９つのサイズである場合を例に挙げて説明する。
【0090】
情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の複数サイズに対して特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３により評価された評価情報を取得する（ステップＳ３０１）。例えば、情報処理装置１００は、２０ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」、２１ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」、２２ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」、２３ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「良い」、２４ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「とても良い」、２５ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「良い」、２６ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」、２７ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」、２８ｃｍのサイズの特定履物ＡＡ１に対して「悪い」と、評価した特定ユーザＵ２１の評価情報を取得する。
【0091】
なお、ステップＳ３０１において、情報処理装置１００は、管理サーバ２００にアクセスすることにより、例えば、特定履物ＡＡ１を販売する特定ユーザを特定するための情報を取得してもよい（ステップＳ３０１－１）。そして、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３に対して、特定履物ＡＡ１の複数サイズのサイズ感を評価するよう提案するための情報を提供してもよい。
【0092】
情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の足のサイズを計測した計測情報を取得する（ステップＳ３０２）。また、情報処理装置１００は、取得された計測情報に基づいて、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の足のサイズを特定する。
【0093】
情報処理装置１００は、取得された評価情報に基づいて、特定履物ＡＡ１に対して複数の特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々が許容するサイズの許容範囲を特定する（ステップＳ３０３）。例えば、特定ユーザＵ２１が評価した上記評価の例を用いると、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１が「とても良い」又は「良い」と評価した２３ｃｍ～２５ｃｍの３つのサイズを、特定ユーザＵ２１の許容範囲として特定する。
【0094】
以下、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３に対して端末装置１０で表示する表示情報の一例を用いて、許容範囲を特定するための処理を説明する。
【0095】
情報処理装置１００は、端末装置１０に「最初にご自身がいつも履いているサイズから試着します」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。このように、情報処理装置１００は、最初に評価を提案するサイズとして、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々にとって最適であると推定されるサイズから評価するよう提案するための情報を送信する。なお、評価の対象となる９つのサイズの特定履物ＡＡ１ごとにＱＲコード（登録商標）などのコードが予め容易されており、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３がコードを読み取ることで、情報処理装置１００が、どのサイズの特定履物ＡＡ１に対して評価したのかを特定できるようにしてもよい。
【0096】
情報処理装置１００は、端末装置１０に「履いたサイズに対して左右各々で評価を行います」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。このように、情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の９つのサイズの各々に対して、左右各々で評価するよう提案するための情報を送信する。なお、上記実施形態等では、各サイズに対して、「とても良い」、「良い」、「悪い」などの評価を受け付ける場合を例に挙げて説明したが、情報処理装置１００は、各サイズの左右各々に対して、「とても良い」、「良い」、「悪い」などの評価を受け付けてもよい。
【0097】
情報処理装置１００は、端末装置１０に「評価について、とても良い、良い、悪い、の中から一つを選択します」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。このように、情報処理装置１００は、「とても良い」、「良い」、「悪い」の中から一つを選択することで評価するよう提案するための情報を送信する。なお、上記実施形態等では、「とても良い」、「良い」、「悪い」の中から一つを選択するといったように、選択されることで評価が決定する場合を例に挙げて説明したが、この例に限られない。例えば、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３が直接入力した１～５までの数字を評価として受け付けてもよい。このように、情報処理装置１００は、評価の度合いを直接入力することで評価するよう提案するための情報を送信してもよい。
【0098】
情報処理装置１００は、端末装置１０に評価の基準となる評価基準の情報を表示させるための情報を送信する。例えば、情報処理装置１００は、「とても良い」の評価基準として、「「とても良い」の評価基準は、長さ、幅、高さ等で気になる箇所がなく問題ないサイズ」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。また、例えば、情報処理装置１００は、「良い」の評価基準として、「「良い」の評価基準は、買わないほどではないが、長さ、幅、高さ等で気になる箇所があるサイズ」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。また、例えば、情報処理装置１００は、「悪い」の評価基準として、「「悪い」の評価基準は小さ過ぎる、大き過ぎるため買わないサイズ」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。なお、このような評価基準は一例であり、特に限定されないものとする。
【0099】
特定部１３２は、このような、予め定められた評価基準に基づく評価の中から選択された評価の評価情報に基づいて、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々が許容するサイズの許容範囲を特定する。
【0100】
情報処理装置１００は、各々のサイズの評価において、端末装置１０に「靴紐を必ず上まで結んでください」や「靴を履いたら少し歩いて感覚を確認します」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。このように、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々に対して、所定の条件下で評価するよう提案するための情報を送信する。これにより、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々が同一条件下で適切に評価することを可能にすることができる。
【0101】
情報処理装置１００は、端末装置１０に「小さ過ぎて買わないサイズになるまで一足ずつ試着していきます」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。このように、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々にとって最適であると推定されるサイズから一つずつサイズを小さくしていき、小さ過ぎて買わないと感じるサイズまで評価するよう提案するための情報を送信する。
【0102】
情報処理装置１００は、端末装置１０に「同様に、大き過ぎて買わないサイズになるまで一足ずつ試着していきます」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。このように、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々にとって最適であると推定されるサイズから一つずつサイズを大きくしていき、大き過ぎて買わないと感じるサイズまで評価するよう提案するための情報を送信する。
【0103】
特定部１３２は、このような、予め定められた順番で指定された複数サイズに対して評価された評価情報に基づいて、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々が許容するサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１３２は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々にとって最適であると推定されるサイズから始めて、徐々にサイズを小さく又は大きくするといった順番で評価された評価情報に基づいて、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々が許容するサイズの許容範囲を特定する。
【0104】
情報処理装置１００は、端末装置１０に「大小の「悪い」が特定できたら評価は終了になります」といった内容の情報を表示させるための情報を送信する。このように、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々が許容するサイズの下限と上限とが特定できるまで評価するよう提案するための情報を送信する。そして、情報処理装置１００は、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の各々に対して、サイズの下限から上限までの範囲を許容範囲として特定する。
【0105】
ここで、例えば、特定履物ＡＡ１に対する特定ユーザＵ２１の許容範囲として、２３ｃｍ～２５ｃｍのサイズが特定され、特定履物ＡＡ１に対する特定ユーザＵ２２の許容範囲として、２４ｃｍ～２６ｃｍが特定され、特定履物ＡＡ１に対する特定ユーザＵ２３の許容範囲として、２５ｃｍ～２７ｃｍが特定されたものとする。また、特定ユーザＵ２１の足のサイズが２４ｃｍであり、特定ユーザＵ２２の足のサイズが２５ｃｍであり、特定ユーザＵ２３の足のサイズが２６ｃｍであるものとする。
【0106】
情報処理装置１００は、特定された各々の許容範囲と、特定ユーザＵ２１乃至Ｕ２３の足のサイズとの第１相関性に基づいて、特定履物ＡＡ１の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。例えば、対象ユーザの足のサイズが２４ｃｍである場合、情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の一のサイズが２３ｃｍ～２５ｃｍのいずれかである場合に、対象ユーザにとって適切であると判定する。また、例えば、対象ユーザの足のサイズが２５ｃｍである場合、情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の一のサイズが２４ｃｍ～２６ｃｍのいずれかである場合に、対象ユーザにとって適切であると判定する。また、例えば、対象ユーザの足のサイズが２６ｃｍである場合、情報処理装置１００は、特定履物ＡＡ１の一のサイズが２５ｃｍ～２７ｃｍのいずれかである場合に、対象ユーザにとって適切であると判定する。
【0107】
（第２の実施形態）
ところで、上述した実施形態では、各ユーザの足のサイズの計測情報を用いてサービスを提供する場合について説明した。これに対して、例えば、対象ユーザの計測情報を取得できない場合も想定される。
ところで、上述した実施形態では、各ユーザの足のサイズの計測情報を用いてサービスを提供する場合について説明した。これに対して、例えば、対象ユーザの計測情報を取得できない場合も想定される。
【0108】
そこで、第２の実施形態では、対象ユーザの足の特徴（サイズ、形状など）を推定し、推定結果に基づいて、サービスを提供する。以下、第２の実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。
【0109】
〔８．情報処理装置の構成〕
まず、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る情報処理装置１００の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
まず、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る情報処理装置１００の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【0110】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。
【0111】
（記憶部１４０）
記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図１１に示すように、記憶部１４０は、評価情報記憶部１４１と、計測情報記憶部１４２と、関係性情報記憶部１４３とを有する。
記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図１１に示すように、記憶部１４０は、評価情報記憶部１４１と、計測情報記憶部１４２と、関係性情報記憶部１４３とを有する。
【0112】
評価情報記憶部１４１は、図５にて既に説明したように、特定履物のサイズを評価した特定ユーザの評価情報を記憶する。計測情報記憶部１４２は、図６にて既に説明したように、特定ユーザの足のサイズの計測情報を記憶する。
【0113】
関係性情報記憶部１４３は、関係性情報を記憶する。関係性情報は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す情報である。ここで、図１２に実施形態に係る関係性情報記憶部１４３の一例を示す。
【0114】
図１２に示すように、関係性情報記憶部１４３は、「特定履物」および「関係性情報」といった項目を有する。「特定履物」は、関係性情報の生成対象となる特定履物を示す。「関係性情報」は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す情報であり、例えば、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係を示す近似曲線である。
【0115】
ここで、図１３に実施形態に係る関係性情報の一例を示す。図１３では、縦軸に各ユーザが購入した商品（特定履物）の特徴（サイズ）、横軸にユーザの足の特徴（サイズなど）を示す。図１３に示すように、各ユーザによる評価結果を各ユーザが購入した商品のサイズおよびユーザの足のサイズに応じてプロットし、その近似曲線が関係性情報Ｔ１となる。
【0116】
そのため、関係性情報Ｔ１を利用することで、対象ユーザが購入した商品から当該対象ユーザの足の特徴を推定することが可能となる。例えば、関係性情報は、商品毎に生成されるが、ブランド単位、ショップ単位、メーカ単位など任意の粒度で生成するようにしてもよい。
【0117】
（制御部１５０）
制御部１５０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
制御部１５０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【0118】
図１１に示すように、制御部１５０は、取得部１５１と、第１生成部１５２と、推定部１５３と、特定部１５４と、第２生成部１５５と、判定部１５６と、提供部１５７とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１５０の内部構成は、図１１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0119】
（取得部１５１）
取得部１５１は、各種情報を取得する。取得部１５１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１５１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
取得部１５１は、各種情報を取得する。取得部１５１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１５１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
【0120】
取得部１５１は、記憶部１４０から各種情報を取得する。取得部１５１は、評価情報記憶部１４１や計測情報記憶部１４２から各種情報を取得する。また、取得部１５１は、取得した各種情報を記憶部１４０に格納する。取得部１５１は、評価情報記憶部１４１や計測情報記憶部１４２に各種情報を格納する。
【0121】
取得部１５１は、特定履物の複数サイズに対する評価情報を取得する。例えば、取得部１５１は、特定履物を購入した特定ユーザにより評価された一のサイズの評価情報を左右それぞれの足について取得する。例えば、取得部１５１は、特定履物の一のサイズに対して評価した一の特定ユーザの評価情報と、特定履物の二のサイズに対して評価した二の特定ユーザの評価情報とを取得する。なお、一のサイズは二のサイズと同一でもよい。
【0122】
取得部１５１は、特定ユーザの足のサイズの計測情報を取得する。
【0123】
（第１生成部１５２）
第１生成部１５２は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する。例えば、第１生成部１５２は、各特定ユーザが購入した特定履物毎に、各特定ユーザの足のサイズに関する計測情報、および、評価情報に基づいて、関係性情報を生成する。例えば、関係性情報は、図１３に示したように、近似曲線である。第１生成部１５２は、生成した関係性情報を関係性情報記憶部１４３へ格納する。
第１生成部１５２は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する。例えば、第１生成部１５２は、各特定ユーザが購入した特定履物毎に、各特定ユーザの足のサイズに関する計測情報、および、評価情報に基づいて、関係性情報を生成する。例えば、関係性情報は、図１３に示したように、近似曲線である。第１生成部１５２は、生成した関係性情報を関係性情報記憶部１４３へ格納する。
【0124】
（推定部１５３）
推定部１５３は、第１生成部１５２によって生成された関係性情報に基づき、対象ユーザの購入履歴から対象ユーザの足の特徴を推定する。例えば、推定部１５３は、対象ユーザへのアンケートあるいは管理サーバ２００から購入履歴に関する情報を取得する。
推定部１５３は、第１生成部１５２によって生成された関係性情報に基づき、対象ユーザの購入履歴から対象ユーザの足の特徴を推定する。例えば、推定部１５３は、対象ユーザへのアンケートあるいは管理サーバ２００から購入履歴に関する情報を取得する。
【0125】
ここで、購入履歴に関する情報とは、購入した特定履物の製品名、および、購入したサイズに関する情報が含まれる。推定部１５３は、特定履物の製品名に応じた関係性情報を関係性情報記憶部１４３から取得し、対象ユーザが購入したサイズに基づいて、対象ユーザの足の特徴（サイズ）を推定する。
【0126】
（特定部１５４）
特定部１５４は、取得部１５１により取得された評価情報に基づいて、特定履物に対して特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１５４は、取得部１５１により取得された評価情報と、特定ユーザの足のサイズとの第２相関性に基づいて、特定履物に対して複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１５４は、一の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、一の許容範囲を特定し、二の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、二の許容範囲を特定する。なお、一の許容範囲は二の許容範囲と同一でもよい。
特定部１５４は、取得部１５１により取得された評価情報に基づいて、特定履物に対して特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１５４は、取得部１５１により取得された評価情報と、特定ユーザの足のサイズとの第２相関性に基づいて、特定履物に対して複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１５４は、一の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、一の許容範囲を特定し、二の特定ユーザが許容すると推定されるサイズの許容範囲として、二の許容範囲を特定する。なお、一の許容範囲は二の許容範囲と同一でもよい。
【0127】
特定部１５４は、第２相関性に基づいて算出された、複数サイズに対する複数ユーザの
各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１５４は、第２相関性に基づいて生成されたモデルを用いて算出されたスコアに基づいて、複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。
各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。例えば、特定部１５４は、第２相関性に基づいて生成されたモデルを用いて算出されたスコアに基づいて、複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。
【0128】
特定部１５４は、取得部１５１により取得された計測情報に基づいて、特定ユーザの足のサイズを特定する。
【0129】
（第２生成部１５５）
第２生成部１５５は、第２相関性に基づいて、複数サイズに対する特定ユーザの各々の足のサイズに対するフィット度合いを示すスコアを算出するモデルを生成する。例えば、第２生成部１５５は、特定履物の一のサイズにおいて、特定ユーザの各々の足のサイズと、そのサイズの足が特定履物の一のサイズに対してフィットするかのスコアとの関係性を学習したモデルを生成する。
第２生成部１５５は、第２相関性に基づいて、複数サイズに対する特定ユーザの各々の足のサイズに対するフィット度合いを示すスコアを算出するモデルを生成する。例えば、第２生成部１５５は、特定履物の一のサイズにおいて、特定ユーザの各々の足のサイズと、そのサイズの足が特定履物の一のサイズに対してフィットするかのスコアとの関係性を学習したモデルを生成する。
【0130】
第２生成部１５５は、特定部１５４により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する。また、第２生成部１５５は、特定ユーザの評価情報と、特定ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成する。
【0131】
（判定部１５６）
判定部１５６は、特定部１５４により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性に基づいて、特定履物の一のサイズが、推定部１５２により推定された対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。例えば、特定された一の許容範囲が２５ｃｍ～２６ｃｍであり、特定ユーザの足のサイズが２５ｃｍであるものとする。この場合、判定部１５６は、特定履物の一のサイズが２５ｃｍ又は２６ｃｍであり、対象ユーザの足のサイズが２５ｃｍとして推定された場合、対象ユーザにとって適切であると判定する。
判定部１５６は、特定部１５４により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性に基づいて、特定履物の一のサイズが、推定部１５２により推定された対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。例えば、特定された一の許容範囲が２５ｃｍ～２６ｃｍであり、特定ユーザの足のサイズが２５ｃｍであるものとする。この場合、判定部１５６は、特定履物の一のサイズが２５ｃｍ又は２６ｃｍであり、対象ユーザの足のサイズが２５ｃｍとして推定された場合、対象ユーザにとって適切であると判定する。
【0132】
判定部１５６は、第２生成部１５５により生成されたモデルを用いて算出されたスコアに基づいて、特定履物の一のサイズが、推定部１５２により推定された対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。例えば、判定部１５６は、算出されたスコアが、予め定められた所定の閾値以上か否かを判定する。そして、判定部１５６は、算出されたスコアが、予め定められた所定の閾値以上か否かに基づいて、特定履物の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かを判定する。
【0133】
（提供部１５７）
提供部１５７は、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供（送信）する。例えば、提供部１５７は、判定部１５６による判定結果に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する。例えば、提供部１５７は、特定履物の一のサイズの購入を提案する情報や、特定履物の一のサイズが適切でない旨の情報を提供する。
提供部１５７は、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供（送信）する。例えば、提供部１５７は、判定部１５６による判定結果に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する。例えば、提供部１５７は、特定履物の一のサイズの購入を提案する情報や、特定履物の一のサイズが適切でない旨の情報を提供する。
【0134】
提供部１５７は、特定履物を購入した特定ユーザに対して、特定ユーザが購入した特定履物のサイズ感を評価するよう提案するための情報を提供する。
【0135】
【0136】
図１４に示すように、まず、情報処理装置１００は、複数ユーザの足の特徴と、購入した特定履物の関係性を示す関係性情報を生成する（ステップＳ３０１）。つづいて、情報処理装置１００は、対象ユーザの購買履歴に関する情報を取得する（ステップＳ３０２）。
【0137】
そして、情報処理装置１００は、関係性情報および購入履歴に基づいて、対象ユーザの足の特徴を推定し（ステップＳ３０３）、処理を終了する。
【0138】
〔１０．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定部１３２と、生成部１３３と、提供部１３５とを有する。特定部１３２は、特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、特定履物に対して特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する。生成部１３３は、特定部１３２により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する。提供部１３５は、生成部１３３により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定部１３２と、生成部１３３と、提供部１３５とを有する。特定部１３２は、特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、特定履物に対して特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する。生成部１３３は、特定部１３２により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する。提供部１３５は、生成部１３３により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する。
【0139】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数サイズに対する評価に基づいて、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを適切に提供することができる。
【0140】
また、生成部１３３は、特定ユーザとして、特定履物を購入した複数ユーザの評価と、複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成する。また、特定部１３２は、生成部１３３により生成された第２相関性情報に基づいて、特定履物に対して複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を特定する。
【0141】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定履物に対して複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を適切に特定することができる。例えば、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定ユーザが購入していないサイズの特定履物に対しても、その特定ユーザがどのように感じるかを適切に推定することができる。
【0142】
また、特定部１３２は、第２相関性情報に基づいて算出された、複数サイズに対する複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、許容範囲を特定する。
【0143】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定履物に対して複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの許容範囲を適切に特定することができる。例えば、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定ユーザが購入していないサイズの特定履物に対しても、その特定ユーザがどのように感じるかを適切に推定することができる。
【0144】
また、提供部１３５は、特定履物の一のサイズが、対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づくサービスを提供する。
【0145】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数サイズのうち一のサイズが、対象ユーザの足に合っているか否かに基づくサービスを適切に提供することができる。
【0146】
また、特定部１３２は、予め定められた評価基準に基づく評価の中から特定ユーザが選択することにより評価された評価情報に基づいて、許容範囲を特定する。
【0147】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定ユーザの各々が同一条件下で適切に評価することを可能にすることができる。
【0148】
また、特定部１３２は、予め定められた順番で指定された複数サイズに対して評価された評価情報に基づいて、許容範囲を特定する。
【0149】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定ユーザの各々が同一条件下で適切に評価することを可能にすることができる。
【0150】
また、特定ユーザは、特定履物を含む履物の販売において専門性を有するユーザである。
【0151】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、履物の販売において専門性を有する特定ユーザから評価を受け付けることで、専門性を有さない一般の特定ユーザと比べて評価の信頼性が増すため、より精度高い判定を可能にすることができる。
【0152】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部１５２と、第１生成部１５２により生成された関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足の特徴を推定する推定部１５３と、推定部１５３によって推定された対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する提供部１５７とを備える。
【0153】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、足のサイズに関する計測情報を計測していない対象ユーザに対しても、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスの更なる向上を促進させることができる。
【0154】
また、第１生成部１５２は、特定履物それぞれについて関係性情報を生成し、推定部１５３は、対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて対象ユーザの足の特徴を推定する。
【0155】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定履物およびサイズに応じて、適切に対象ユーザの足の特徴を推定することができる。
【0156】
また、第１生成部１５２は、複数ユーザの足の特徴と、複数ユーザが購入した特定履物の特徴との関係性を示す近似曲線を関係性情報として生成する。
【0157】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、近似曲線である。関係性情報に基づき、対象ユーザの足の特徴を精度よく推定することができる。
【0158】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部１５４と、特定部１５４により特定された許容範囲と、特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部１５５とを備え、提供部１５７は、第２生成部１５５により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザの足の特徴に応じたサービスを提供する。
【0159】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、足のサイズに関する計測情報を計測していない対象ユーザに対しても、対象ユーザの足のサイズに応じたサービスの更なる向上を促進させることができる。
【0160】
〔１１．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００は、例えば、図１５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１５は、端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００は、例えば、図１５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１５は、端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【0161】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0162】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
【0163】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【0164】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0165】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０、情報処理装置１００及び管理サーバ２００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４、１３０及び２３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0166】
〔１２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0167】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0168】
また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0169】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0170】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0171】
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１０１ 端末装置
１０２ 端末装置
１０３ 端末装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 評価情報記憶部
１２２ 計測情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 生成部
１３４ 判定部
１３５ 提供部
１４１ 評価情報記憶部
１４２ 計測情報記憶部
１４３ 関係性情報記憶部
１５１ 取得部
１５２ 第１生成部
１５２ 推定部
１５３ 推定部
１５４ 特定部
１５５ 第２生成部
１５６ 判定部
１５７ 提供部
２００ 管理サーバ
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１０１ 端末装置
１０２ 端末装置
１０３ 端末装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 評価情報記憶部
１２２ 計測情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 生成部
１３４ 判定部
１３５ 提供部
１４１ 評価情報記憶部
１４２ 計測情報記憶部
１４３ 関係性情報記憶部
１５１ 取得部
１５２ 第１生成部
１５２ 推定部
１５３ 推定部
１５４ 特定部
１５５ 第２生成部
１５６ 判定部
１５７ 提供部
２００ 管理サーバ
【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】
【図14】
【図15】
【手続補正書】
【提出日】2022-07-27
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数ユーザの足のサイズの特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズの特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部と、
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する推定部と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部と、
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と、
前記第２生成部によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足のサイズの特徴に応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する推定部と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部と、
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と、
前記第２生成部によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足のサイズの特徴に応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記第１生成部は、
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第１生成部は、
前記複数ユーザの足のサイズの特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズの特徴との関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記複数ユーザの足のサイズの特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズの特徴との関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記第２生成部は、
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記特定部は、
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記提供部は、
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記特定部は、
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記特定部は、
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記特定ユーザは、前記特定履物を含む履物の販売において専門性を有するユーザである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数ユーザの足のサイズの特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズの特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する推定工程と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成工程と、
前記第２生成工程によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足のサイズの特徴に応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
複数ユーザの足のサイズの特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズの特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する推定工程と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成工程と、
前記第２生成工程によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足のサイズの特徴に応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項11】
複数ユーザの足のサイズの特徴と、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズの特徴との関係性を示す関係性情報を生成する第１生成手順と、
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する推定手順と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成手順と、
前記第２生成手順によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足のサイズの特徴に応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する推定手順と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成手順と、
前記第２生成手順によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足のサイズの特徴に応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【手続補正書】
【提出日】2022-11-16
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部と、
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定部と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部と、
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と、
前記第２生成部によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定部と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部と、
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と、
前記第２生成部によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記第１生成部は、
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足のサイズの特徴を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第１生成部は、
前記複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記第２生成部は、
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記特定部は、
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記提供部は、
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記特定部は、
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記特定部は、
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記特定ユーザは、前記特定履物を含む履物の販売において専門性を有するユーザである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定工程と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成工程と、
前記第２生成工程によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定工程と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成工程と、
前記第２生成工程によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項11】
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成手順と、
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定手順と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成手順と、
前記第２生成手順によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定手順と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成手順と、
前記第２生成手順によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【手続補正書】
【提出日】2023-02-22
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成部と、
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定部と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部と、
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と、
前記第２生成部によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記第１生成部により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定部と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定部と、
前記特定部により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成部と、
前記第２生成部によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定部によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記第１生成部は、
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足のサイズを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物それぞれについて前記関係性情報を生成し、
前記推定部は、
前記対象ユーザが購入した特定履物とサイズとに応じて前記対象ユーザの足のサイズを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第１生成部は、
前記複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す近似曲線を前記関係性情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記第２生成部は、
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定ユーザとして、前記特定履物を購入した複数ユーザの評価と、当該複数ユーザの足のサイズとの第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記特定部は、
前記第２生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定履物に対して当該複数ユーザの各々が許容すると推定されるサイズの前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記特定部は、
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記第２相関性情報に基づいて算出された、前記複数サイズに対する前記複数ユーザの各々の足のフィット度合いを示すスコアに基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記提供部は、
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記特定履物の一のサイズが、前記対象ユーザの足のサイズに対して適切であるか否かの判定結果に基づく前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記特定部は、
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
予め定められた評価基準に基づく評価の中から前記特定ユーザが選択することにより評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記特定部は、
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
予め定められた順番で指定された前記複数サイズに対して評価された前記評価情報に基づいて、前記許容範囲を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記特定ユーザは、前記特定履物を含む履物の販売において専門性を有するユーザである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定工程と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成工程と、
前記第２生成工程によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成工程と、
前記第１生成工程により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定工程と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成工程と、
前記第２生成工程によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定工程によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項11】
複数ユーザの足のサイズと、前記複数ユーザが購入した特定履物のサイズとの関係性を示す関係性情報を生成する第１生成手順と、
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定手順と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成手順と、
前記第２生成手順によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記第１生成手順により生成された前記関係性情報に基づいて、対象ユーザの購入履歴から当該対象ユーザの足のサイズを推定する推定手順と、
特定履物の複数サイズに対して特定ユーザにより評価された評価情報に基づいて、当該特定履物に対して当該特定ユーザが許容するサイズの許容範囲を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された許容範囲と、前記特定ユーザの足のサイズとの第１相関性を示す第１相関性情報を生成する第２生成手順と、
前記第２生成手順によって生成された前記第１相関性情報に基づいて、前記推定手順によって推定された前記対象ユーザの足のサイズに応じたサービスを提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。