(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】P2023088800
(43)【公開日】2023-06-27
(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 30/0203 20230101AFI20230620BHJP
G06Q 30/0601 20230101ALI20230620BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 312
G06Q30/06 330
【審査請求】有
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021203759
(22)【出願日】2021-12-15
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2022-04-26
(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】藤井 裕樹
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB02
(57)【要約】
【課題】複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、生成部と、提供部とを備える。取得部は、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する。生成部は、取得部により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する。提供部は、生成部により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する。
【選択図】図５
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、生成部と、提供部とを備える。取得部は、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する。生成部は、取得部により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する。提供部は、生成部により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する生成部と、
前記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。
前記取得部により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する生成部と、
前記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】
前記ユーザは、前記評価のために前記特定対象を試着したユーザ、又は、前記特定対象を購入して使用したユーザである
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3】
前記ユーザは、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士を共通して評価した同一ユーザである
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記提供部は、
前記特定対象と前記サイズとの組み合わせを入力すると、前記第１相関性を示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、前記第１相関性を示すスコアが高い前記特定対象と前記サイズとの組み合わせに応じた前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記特定対象と前記サイズとの組み合わせを入力すると、前記第１相関性を示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、前記第１相関性を示すスコアが高い前記特定対象と前記サイズとの組み合わせに応じた前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記取得部は、
前記特定対象の属性に対する前記ユーザによる評価を示す第２評価情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部により取得された第２評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象の属性同士の第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記提供部は、
前記生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定対象と前記サイズと前記属性との組み合わせを入力すると、前記第１相関性と前記第２相関性との組み合わせを示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、前記第１相関性と前記第２相関性との組み合わせを示すスコアが高い前記特定対象と前記サイズと前記属性との組み合わせに応じた前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記特定対象の属性に対する前記ユーザによる評価を示す第２評価情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部により取得された第２評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象の属性同士の第２相関性を示す第２相関性情報を生成し、
前記提供部は、
前記生成部により生成された第２相関性情報に基づいて、前記特定対象と前記サイズと前記属性との組み合わせを入力すると、前記第１相関性と前記第２相関性との組み合わせを示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、前記第１相関性と前記第２相関性との組み合わせを示すスコアが高い前記特定対象と前記サイズと前記属性との組み合わせに応じた前記サービスを提供する
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記生成部は、
着用時の前記ユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するが、カテゴリが異なる前記特定対象のサイズ同士の前記第１相関性を示す前記第１相関性情報を生成する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
着用時の前記ユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するが、カテゴリが異なる前記特定対象のサイズ同士の前記第１相関性を示す前記第１相関性情報を生成する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する生成工程と、
前記生成工程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。
複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する生成工程と、
前記生成工程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8】
複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する生成手順と、
前記生成手順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。
前記取得手順により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する生成手順と、
前記生成手順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。
【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、対象ユーザに合った履物や被服等の特定対象を提案する技術が知られている。例えば、特定対象のサイズに対する他のユーザの評価に基づいて、対象ユーザに合った特定対象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、特定対象が異なる一のサイズ同士の相関性に基づいて、対象ユーザに合った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、複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供す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、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の前記特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する生成部と、前記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。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザ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】
（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、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、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はユーザＵ１１によって利用され、端末装置１０２はユーザＵ１２によって利用され、端末装置１０３はユーザＵ１３によって利用され、端末装置１０４はユーザＵ１４によって利用される。なお、以下では、端末装置１０１、１０２、１０３及び１０４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、ユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３及びＵ１４を区別する必要のないときは、単に「ユーザ」と表記する。また、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【0014】
なお、図２では、ユーザが、特定対象のサイズを評価するために、特定対象を試着したユーザ（以下、適宜、「評価ユーザ」とする。）である場合を示す。例えば、評価ユーザは、特定対象のサイズを評価するにあたり専門性を有するユーザである。例えば、評価ユーザは、特定対象を販売する販売者（店員、店スタッフ等）である。評価ユーザは、例えば、評価ユーザ用に予め定められたフィッティングツール（例えば、アプリ）を用いて、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する。なお、評価ユーザが、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する方法は、評価ユーザ用に予め定められたフィッティングツールを用いた方法に限られないものとする。例えば、評価ユーザは、後述する購入ユーザと同様の方法で回答してもよい。
【0015】
評価ユーザは、複数のサイズの特定対象を順番に試着して、特定対象の各サイズ（例えば、特定対象が有する全てのサイズ）のフィッティング度合いを回答する。このため、図２では、情報処理装置１００は、特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す評価情報を取得する。換言すると、情報処理装置１００は、評価ユーザ毎に、特定対象のサイズ毎（例えば、特定対象が有する全てのサイズのサイズ毎）のフィッティング度合いを示す評価情報を取得する。
【0016】
図１２では、端末装置１０１１はユーザＵ２１によって利用され、端末装置１０１２はユーザＵ２２によって利用され、端末装置１０１３はユーザＵ２３によって利用され、端末装置１０１４はユーザＵ２４によって利用される。なお、以下では、端末装置１０１１、１０１２、１０１３及び１０１４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、ユーザＵ２１、Ｕ２２、Ｕ２３及びＵ２４を区別する必要のないときは、単に「ユーザ」と表記する。
【0017】
なお、図１２では、ユーザが、特定対象を購入して使用したユーザ（以下、適宜、「購入ユーザ」とする。）である場合を示す。例えば、購入ユーザは、所定の電子商店街で特定対象を購入した一般のユーザである。購入ユーザは、例えば、所定の電子商店街から通知されたアンケートを用いて、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する。なお、購入ユーザが、特定対象のサイズのフィッティング度合いを回答する方法は、所定の電子商店街から通知されたアンケートを用いた方法に限られないものとする。例えば、購入ユーザは、所定の電子商店街の特定対象の専用ページ（例えば、商品ページ）で回答してもよい。
【0018】
購入ユーザは、自身が購入した特定対象の一のサイズのフィッティング度合いを回答する。このため、図１２では、情報処理装置１００は、特定対象の一のサイズに対する購入ユーザによる評価を示す評価情報を取得する。換言すると、情報処理装置１００は、購入ユーザ毎に、特定対象の一のサイズのフィッティング度合いを示す評価情報を取得する。なお、勿論、購入ユーザが、サイズの異なる特定対象を複数購入しており、購入した各サイズに対してフィッティング度合いを回答していた場合には、情報処理装置１００は、各サイズの評価情報を取得する。
【0019】
このように、ユーザは、特定対象を試着した評価ユーザや、特定対象を購入して使用した購入ユーザといった、特定対象を実際に少なくとも一度は着用（又は装着）したことがあるユーザである。なお、ユーザは、特定対象を実際に少なくとも一度は着用（又は装着）したことがあるユーザであれば、評価ユーザや購入ユーザに限られず、どのようなユーザであってもよいものとする。
【0020】
情報処理装置１００は、複数のユーザからの評価情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを適切に提供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、情報処理装置１００は、特定対象のサイズに対するユーザによる評価を示す評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の相関性を特定する機能を有する。なお、特定対象のサイズに対するユーザによる評価を示す評価情報を、以下、適宜、「第１評価情報」とする。また、第１評価情報に基づいて特定される、特定対象が異なるサイズ同士の相関性を、以下、適宜、「第１相関性」とし、第１相関性を示す情報を、「第１相関性情報」とする。
【0021】
管理サーバ２００は、特定対象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、特定対象の購入ユーザに、特定対象を評価させるためのアンケートを提供する機能を有する。なお、以下、特定対象は、履物や被服等、ユーザが着用（又は装着）可能なものであればどのようなものであってもよく、特に限定されないものとする。例えば、特定対象は、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等であってもよい。また、例えば、特定対象は、トップス、ワンピース、ドレス、Ｔシャツ、ボトムス、スカート、靴下等であってもよい。また、特定対象は、指輪、ブローチ等であってもよい。
【0022】
なお、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。
【0023】
〔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を介して評価ユーザから評価を受け付けるものとする。なお、図２では、特定対象のサイズを評価する評価ユーザとして、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４から評価を受け付ける場合を例に挙げて説明するが、評価ユーザの数は特に限定されないものとする。評価ユーザの数は、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４の４人の場合に限られず、１人や２人、３人や５人以上であってもよい。
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を介して評価ユーザから評価を受け付けるものとする。なお、図２では、特定対象のサイズを評価する評価ユーザとして、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４から評価を受け付ける場合を例に挙げて説明するが、評価ユーザの数は特に限定されないものとする。評価ユーザの数は、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４の４人の場合に限られず、１人や２人、３人や５人以上であってもよい。
【0024】
なお、各サイズに対するユーザＵ１１乃至Ｕ１４からの評価を用いて第１相関性を特定するため、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４は、例えば、サイズが類似した評価ユーザであるものとする。ユーザＵ１１乃至Ｕ１４は、例えば、評価ユーザのサイズ情報に基づいて特定された評価ユーザであってもよい。このように、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４は、評価ユーザが行う評価の傾向が類似すると推定された評価ユーザである。なお、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４は、例えば、評価ユーザの評価の傾向に基づいて特定された評価ユーザであってもよい。なお、評価ユーザのサイズ情報は、評価前に測定されたものであってもよいし、評価時に測定されたものであってもよく、特に限定されないものとする。
【0025】
また、サイズ同士の第１相関性を特定するために、各サイズを評価する評価ユーザは同一であるものとする。なお、サイズに応じてサービスが提供される対象ユーザは、第１相関性が特定されたサイズのうち、一のサイズの試着又は購入に関係する利用者であればどのような利用者であってもよいものとする。
【0026】
また、フィッティング度合いとは、例えば、ゆるい、きつい、痛みがある、身体の特定部分が特定対象からはみ出るといった、評価ユーザが感じたサイズ感に基づく度合いであり、以下では、一例として「ＧＯＯＤ」、「ＯＫ」、「ＢＡＤ」で回答されるものとする。例えば、特定対象のサイズＭ１１に対して、「ＧＯＯＤ」、「ＯＫ」、「ＢＡＤ」の中から「ＧＯＯＤ」が選択されることにより、特定対象のサイズＭ１１のフィッティング度合いが「ＧＯＯＤ」と回答されるものとする。そして、特定対象のサイズＭ１１のフィッティング度合いが「ＧＯＯＤ」と回答された旨の第１評価情報が、情報処理装置１００に送信されるものとする。
【0027】
以下、説明の便宜上、特定対象が履物である場合を例に挙げて説明する。すなわち、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３が履物であるものとして説明する。なお、図２では、評価ユーザが評価する特定対象として、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３を評価する場合を例に挙げて説明するが、特定対象の数は特に限定されないものとする。特定対象の数は、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３の３つの場合に限られず、１つや２つ、４つ以上であってもよい。例えば、特定対象の数は、所定の電子商店街で提供可能な全ての商品や、一部の全ての商品であってもよい。
【0028】
また、各特定対象は、５ミリ刻みで複数のサイズを有するものとする。なお、図２では、各特定対象の複数のサイズが、２６ｃｍ、２６．５ｃｍ、２７ｃｍ、２７．５ｃｍである場合を例に挙げて説明するが、各特定対象の複数のサイズは特に限定されないものとする。また、各特定対象の複数のサイズの数も特に限定されないものとする。
【0029】
情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３の各サイズに対するユーザＵ１１乃至Ｕ１４による評価を示す評価情報ＤＴ１１を取得する（ステップＳ１０１）。なお、評価情報ＤＴ１１では、「◎」が「ＧＯＯＤ」であり、「〇」が「ＯＫ」であり、「×」が「ＢＡＤ」である。
【0030】
評価情報ＤＴ１１は、例えば、ユーザＵ１１が、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３の各サイズに対して、特定対象ＡＡ１の２６ｃｍが「×」、特定対象ＡＡ１の２６．５ｃｍが「〇」、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍが「◎」、特定対象ＡＡ１の２７．５ｃｍが「×」、特定対象ＡＡ２の２６ｃｍが「×」、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍが「◎」、特定対象ＡＡ２の２７ｃｍが「〇」、特定対象ＡＡ２の２７．５ｃｍが「×」、特定対象ＡＡ３の２６ｃｍが「×」、特定対象ＡＡ３の２６．５ｃｍが「〇」、特定対象ＡＡ３の２７ｃｍが「◎」、特定対象ＡＡ３の２７．５ｃｍが「×」と評価したことを示す。
【0031】
また、評価情報ＤＴ１１は、例えば、特定対象ＡＡ１の２６ｃｍのサイズに対して、ユーザＵ１１が「×」、ユーザＵ１２が「×」、ユーザＵ１３が「×」、ユーザＵ１４が「×」と評価したことを示す。
【0032】
ユーザＵ１１は、例えば、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３の各サイズを順番に試着して、各特定対象の各サイズの第１評価情報を送信する。この際、ユーザＵ１１は、第１評価情報をサイズ毎に送信してもよいし、複数のサイズ毎に送信してもよいし、特定対象毎に送信してもよいし、複数の特定対象毎に送信してもよく、第１評価情報の送信は特に限定されないものとする。
【0033】
情報処理装置１００は、各評価ユーザから送信された第１評価情報を取得して集約する（ステップＳ１０２）。評価情報ＤＴ１１は、各評価ユーザが送信した第１評価情報を情報処理装置１００が集約して記憶したものである。
【0034】
情報処理装置１００は、取得した第１評価情報に基づいて、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３のサイズのうち、特定対象が異なる一のサイズ同士の第１相関性を特定する（ステップＳ１０３）。
【0035】
情報処理装置１００は、例えば、特定対象ＡＡ１の各サイズと、特定対象ＡＡ２の各サイズ及び特定対象ＡＡ３の各サイズとの第１相関性を特定する。
【0036】
具体的には、情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い特定対象ＡＡ１のサイズと、特定対象ＡＡ２の各サイズ及び特定対象ＡＡ３の各サイズとの第１相関性を特定する。
【0037】
ここで、特定対象ＡＡ１のサイズのうち、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４のいずれもが特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに対して「◎」と評価しているため、情報処理装置１００は、評価が高い特定対象ＡＡ１のサイズとして、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍを特定する。そして、情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の各サイズ及び特定対象ＡＡ３の各サイズとの第１相関性を特定する。
【0038】
特定対象ＡＡ２のサイズのうち、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４のいずれもが特定対象ＡＡ２の２６ｃｍに対して「×」と評価しているため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに対する評価と異なる。このため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の２６ｃｍとの第１相関性は低いと想定される。情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の２６ｃｍとの第１相関性を示すスコアを低く算出する。
【0039】
一方、特定対象ＡＡ３のサイズのうち、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４のいずれもが特定対象ＡＡ３の２７ｃｍに対して「◎」と評価しているため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに対する評価と同一である。このため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ３の２７ｃｍとの第１相関性は高いと想定される。情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ３の２７ｃｍとの第１相関性を示すスコアを高く算出する。
【0040】
また、特定対象ＡＡ２のサイズのうち、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４の半数が特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍに対して「◎」及び「〇」と評価しているため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに対する評価と若干異なる。このため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍとの第１相関性は、特定対象ＡＡ３の２７ｃｍとの第１相関性より低いが特定対象ＡＡ２の２６ｃｍとの第１相関性より高いと想定される。情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍとの第１相関性を示すスコアを、特定対象ＡＡ３の２７ｃｍとの第１相関性を示すスコアより低く、特定対象ＡＡ２の２６ｃｍとの第１相関性を示すスコアより高く算出する。
【0041】
また、特定対象ＡＡ２のサイズのうち、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４のいずれもが特定対象ＡＡ２の２７ｃｍに対して「〇」と評価しているため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに対する評価と、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍよりも更に若干異なる。このため、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の２７ｃｍとの第１相関性は、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍとの第１相関性より低いが特定対象ＡＡ２の２６ｃｍとの第１相関性より高いと想定される。情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の２７ｃｍとの第１相関性を示すスコアを、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍとの第１相関性を示すスコアより低く、特定対象ＡＡ２の２６ｃｍとの第１相関性を示すスコアより高く算出する。
【0042】
そして、情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の各サイズ及び特定対象ＡＡ３の各サイズとの第１相関性を示すスコアを算出することで、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、特定対象ＡＡ２の各サイズ及び特定対象ＡＡ３の各サイズとの第１相関性を特定する。
【0043】
なお、上記実施形態では、情報処理装置１００が、評価が高い特定対象ＡＡ１のサイズと、特定対象ＡＡ２の各サイズ及び特定対象ＡＡ３の各サイズとの第１相関性を特定する場合を示したが、この例に限られない。
【0044】
情報処理装置１００は、例えば、各特定対象のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い各特定対象のサイズ同士で第１相関性を特定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに加えて、特定対象ＡＡ２のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズ（例えば、２６．５ｃｍと２７ｃｍ）を特定し、特定した評価が高い特定対象ＡＡ２のサイズと、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍとの第１相関性を特定してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに加えて、特定対象ＡＡ３のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズ（例えば、２７ｃｍ）を特定し、特定した評価が高い特定対象ＡＡ３のサイズと、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍとの第１相関性を特定してもよい。
【0045】
また、上記実施形態では、情報処理装置１００が、第１相関性を特定するための基準として、特定対象ＡＡ１のサイズのうち、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍを特定した上で、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと、各特定対象の各サイズとの第１相関性を特定する場合を示したが、この例に限られない。
【0046】
情報処理装置１００は、例えば、各特定対象の各サイズ同士の第１相関性を示すスコアを算出し、その上で、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第１相関性を特定してもよい。
【0047】
情報処理装置１００は、特定した第１相関性に基づいて、第１相関性情報を生成する（ステップＳ１０４）。
【0048】
情報処理装置１００は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第１相関性に基づいて、第１相関性情報ＳＤＴ１１を生成する。
【0049】
第１相関性情報ＳＤＴ１１は、例えば、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍに対して、特定対象ＡＡ３の２７ｃｍとの第１相関性が高く、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍとの第１相関性が平均的で、特定対象ＡＡ２の２７ｃｍ及び特定対象ＡＡ３の２６．５ｃｍとの第１相関性が低くはないがやや低いことを示す。
【0050】
情報処理装置１００は、生成した第１相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する（ステップＳ１０５）。なお、対象ユーザは、サイズに応じてサービスが提供される利用者である。対象ユーザは、第１相関性が特定されたサイズのうち、一のサイズの試着又は購入に関係する利用者であればどのような利用者であってもよい。勿論、対象ユーザは、評価ユーザや購入ユーザであってもよい。
【0051】
情報処理装置１００は、例えば、対象ユーザが、２７ｃｍの特定対象ＡＡ１を試着又は購入していた場合には、第１相関性情報ＳＤＴ１１に基づいて、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと第１相関性が高いのが特定対象ＡＡ３の２７ｃｍであるため、２７ｃｍの特定対象ＡＡ３の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
【0052】
また、情報処理装置１００は、例えば、２７ｃｍの特定対象ＡＡ１が、対象ユーザの嗜好に合わない場合や、対象ユーザがアクセスした時点で在庫がない場合等には、第１相関性情報ＳＤＴ１１に基づいて、特定対象ＡＡ１の２７ｃｍと第１相関性が次に高いのが特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍであるため、２６．５ｃｍの特定対象ＡＡ２の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。また、情報処理装置１００は、例えば、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍの次に特定対象ＡＡ１の２７ｃｍとの第１相関性が高い特定対象ＡＡ３の２６．５ｃｍが、対象ユーザの嗜好に、特定対象ＡＡ２の２６．５ｃｍよりも合う場合には、２６．５ｃｍの特定対象ＡＡ３の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。例えば、特定対象ＡＡ３が、対象ユーザの嗜好に合ったブランドに属する等である。
【0053】
以下、対象ユーザの嗜好を加味して、サービスを提供するための処理を説明する。
【0054】
なお、特定対象の属性の一例として、ブランドを例に挙げて説明するが、この例に限られないものとする。例えば、特定対象の属性は、被服か履物か、トップスかボトムスか、ワンピースかドレスか、スニーカーかサンダルかといったカテゴリであってもよい。また、例えば、特定対象の属性は、特定対象自身であってもよい。この場合には、特定対象自身に対する対象ユーザの嗜好を加味して、サービスを提供する。
【0055】
なお、特定対象の属性に対するユーザ（例えば、評価ユーザや購入ユーザ）による評価を示す評価情報を、以下、適宜、「第２評価情報」とする。また、第２評価情報に基づいて特定される、特定対象が異なる属性同士の相関性を、以下、適宜、「第２相関性」とし、第２相関性を示す情報を、「第２相関性情報」とする。
【0056】
情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３の各ブランドに対するユーザＵ１１乃至Ｕ１４による評価を示す評価情報ＤＴ２１（図３参照）を取得する。図３は、実施形態に係る第２評価情報の一例を示す図である。なお、評価情報ＤＴ２１では、「ＧＯＯＤ」、「ＯＫ」、「ＢＡＤ」は、各ブランドに対する嗜好を回答したものであるため、嗜好の度合いを示すものとする。
【0057】
例えば、ブランドＢＢ１に対して、「ＧＯＯＤ」、「ＯＫ」、「ＢＡＤ」の中から「ＧＯＯＤ」が選択されることにより、ブランドＢＢ１の嗜好の度合いが「ＧＯＯＤ」と回答された旨の第２評価情報が、情報処理装置１００に送信されるものとする。
【0058】
また、特定対象ＡＡ１はブランドＢＢ１に属し、特定対象ＡＡ２はブランドＢＢ２に属し、特定対象ＡＡ３はブランドＢＢ３に属するものとする。なお、特定対象の属性が特定対象自身である場合には、特定対象ＡＡ１は特定対象ＡＡ１に属し、特定対象ＡＡ２は特定対象ＡＡ２に属し、特定対象ＡＡ３は特定対象ＡＡ３に属すると読み替えることができるものとする。
【0059】
評価情報ＤＴ２１は、例えば、ユーザＵ１１が、各ブランドに対して、ブランドＢＢ１が「◎」、ブランドＢＢ２が「〇」、ブランドＢＢ３が「◎」と評価したことを示す。
【0060】
また、評価情報ＤＴ２１は、例えば、ブランドＢＢ１に対して、ユーザＵ１１が「◎」、ユーザＵ１２が「◎」、ユーザＵ１３が「◎」、ユーザＵ１４が「〇」と評価したことを示す。
【0061】
情報処理装置１００は、各評価ユーザから送信された第２評価情報を取得して集約する。評価情報ＤＴ２１は、各評価ユーザが送信した第２評価情報を情報処理装置１００が集約して記憶したものである。
【0062】
情報処理装置１００は、取得した第２評価情報に基づいて、特定対象が異なるブランド同士の第２相関性を特定する。
【0063】
情報処理装置１００は、例えば、ブランドＢＢ１と、ブランドＢＢ２及びブランドＢＢ３との第２相関性を特定する。
【0064】
ユーザＵ１１乃至Ｕ１４の過半数がブランドＢＢ１に対して「◎」と評価している。また、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４の半数がブランドＢＢ２に対して「×」と評価している。また、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４の過半数がブランドＢＢ３に対して「◎」と評価している。
【0065】
このため、ブランドＢＢ１に対する評価と、ブランドＢＢ３に対する評価は、ブランドＢＢ２に対する評価よりも類似するため、ブランドＢＢ１とブランドＢＢ３との第２相関性は、ブランドＢＢ２との第２相関性より高いと想定される。情報処理装置１００は、ブランドＢＢ１とブランドＢＢ３との第２相関性を示すスコアを、ブランドＢＢ２との第２相関性を示すスコアより高く算出する。
【0066】
情報処理装置１００は、ブランドＢＢ１と、ブランドＢＢ２及びブランドＢＢ３との第２相関性を示すスコアを算出することで、ブランドＢＢ１と、ブランドＢＢ２及びブランドＢＢ３との第２相関性を特定する。
【0067】
情報処理装置１００は、特定した第２相関性に基づいて、第２相関性情報を生成する。
【0068】
情報処理装置１００は、生成した第２相関性情報に基づいて、対象ユーザの嗜好に応じたサービスを提供する。対象ユーザは、第２相関性が特定されたブランドのうち、一のブランドの試着又は購入に関係する利用者であればどのような利用者であってもよい。
【0069】
情報処理装置１００は、例えば、対象ユーザが、ブランドＢＢ１の特定対象を試着又は購入していた場合には、第２相関性情報に基づいて、ブランドＢＢ１と第２相関性が高いブランドがブランドＢＢ３であるため、ブランドＢＢ３の特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
【0070】
情報処理装置１００は、第１相関性情報及び第２相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズ及び嗜好に応じたサービスを提供する。例えば、情報処理装置１００は、第１相関性を示すスコアに、第２相関性を示すスコアを加算して、総合スコアを算出することにより、総合スコアが高い特定対象のサイズを提案するための情報を提供する。
【0071】
なお、上記実施形態において、情報処理装置１００は、特定対象とサイズとの組み合わせを入力すると、第１相関性を示すスコアを出力するモデルを生成してもよい。この際、情報処理装置１００は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士を正例として学習させたモデルを生成してもよい。そして、情報処理装置１００は、生成したモデルを用いて出力されたスコアのうち、スコアが高い特定対象とサイズとの組み合わせを特定し、サービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザのユーザ情報に基づいて、対象ユーザが試着又は購入した特定対象とサイズとの組み合わせをモデルに入力し、モデルから出力されたスコアが最も高い特定対象とサイズとの組み合わせを特定し、特定した特定対象とサイズとの組み合わせを提案するための情報を提供してもよい。
【0072】
なお、上記実施形態において、情報処理装置１００は、特定対象とサイズと属性との組み合わせを入力すると、第１相関性を示すスコアに第２相関性を示すスコアが加算された総合スコアを出力するモデルを生成してもよい。この際、情報処理装置１００は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士及び属性同士を正例として学習させたモデルを生成してもよい。そして、情報処理装置１００は、生成したモデルを用いて出力された総合スコアのうち、総合スコアが高い特定対象とサイズと属性との組み合わせを特定し、サービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザのユーザ情報に基づいて、対象ユーザが試着又は購入した特定対象とサイズと属性との組み合わせをモデルに入力し、モデルから出力された総合スコアが最も高い特定対象とサイズと属性との組み合わせを特定し、特定した特定対象とサイズと属性との組み合わせを提案するための情報を提供してもよい。
【0073】
なお、上記実施形態において、情報処理装置１００は、例えば、各特定対象の各サイズと、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４のサイズとのフィット度合いの関係性を示すモデルを生成してもよい。例えば、シグモイド関数に基づくモデルである。例えば、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４が自身のサイズに対して大き過ぎると評価するほど正のスコアが大きくなり、小さ過ぎると評価するほど負のスコアが大きくなるように算出するモデルである。情報処理装置１００は、対象ユーザのサイズ情報を入力すると、第１相関性を示すスコアや、第１相関性を示すスコアに第２相関性を示すスコアが加算された総合スコアを出力するモデルを生成してもよい。なお、対象ユーザのサイズ情報の測定時期は特に限定されないものとする。
【0074】
なお、上記実施形態では、情報処理装置１００が、カテゴリが履物で同一である特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３の一のサイズ同士の第１相関性を特定する場合を示したが、カテゴリが異なる特定対象の一のサイズ同士の第１相関性を特定してもよい。また、着用時のユーザ（例えば、評価ユーザや購入ユーザ）に対する接地部分の少なくとも一部が共通する場合には、第１相関性を特定できる可能性が高いと想定される。例えば、スニーカーと靴下とは、接地部分がユーザの足で共通し、ワンピースとドレスとは、接地部分がユーザの上半身で共通する。情報処理装置１００は、例えば、スニーカー（履物の一例）の一のサイズと、靴下（被服の一例）の一のサイズとのサイズ同士の第１相関性を特定してもよい。また、情報処理装置１００は、例えば、ワンピース（被服の一のカテゴリ）の一のサイズと、ドレス（被服の二のカテゴリ）の一のサイズとのサイズ同士の第１相関性を特定してもよい。このように、情報処理装置１００は、着用時のユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するが、カテゴリが異なる特定対象の一のサイズ同士の第１相関性を特定し、第１相関性情報を生成してもよい。
【0075】
なお、第１相関性を特定できる可能性が高いカテゴリ違いの特定対象の組み合わせとして予め定められた場合等には、着用時のユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するといった限定は特に不要であるものとする。
【0076】
情報処理装置１００は、カテゴリ違いの特定対象の一のサイズ同士の第１相関性を特定し、第１相関性情報を生成した場合には、対象ユーザのユーザ情報の入力に応じて、カテゴリ違いの一のサイズの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザのユーザ情報として、スニーカーである特定対象と、スニーカーのサイズとを含む対象情報が入力された場合には、対象ユーザのサイズに応じた、一のサイズの靴下の試着又は購入を提案するための情報を提供してもよい。
【0077】
〔３．端末装置の構成〕
次に、図４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４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４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４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４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４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。
【0078】
（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。
【0079】
（入力部１２）
入力部１２は、評価ユーザからの各種操作を受け付ける。図２に示す例では、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４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評価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、評価ユーザからの各種操作を受け付ける。図２に示す例では、ユーザＵ１１乃至Ｕ１４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評価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。
【0080】
（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。
【0081】
（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。
【0082】
図４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。
【0083】
（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。
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。
【0084】
受信部１４１は、例えば、各特定対象の各サイズのフィッティング度合いを評価ユーザが回答するための情報を受信する。
【0085】
受信部１４１は、例えば、各特定対象の各サイズに対して評価ユーザが回答したフィッティング度合いを受け付ける。
【0086】
（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。
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。
【0087】
送信部１４２は、例えば、各特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第１評価情報を送信する。
【0088】
〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図５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５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５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５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５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５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。
【0089】
（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。
【0090】
（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５に示すように、記憶部１２０は、第１評価情報記憶部１２１と、第２評価情報記憶部１２２と、ユーザ情報記憶部１２３と、特定対象情報記憶部１２４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５に示すように、記憶部１２０は、第１評価情報記憶部１２１と、第２評価情報記憶部１２２と、ユーザ情報記憶部１２３と、特定対象情報記憶部１２４とを有する。
【0091】
第１評価情報記憶部１２１は、各特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第１評価情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る第１評価情報記憶部１２１の一例を示す。図６に示すように、第１評価情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「特定対象」、「第１評価情報」といった項目を有する。
【0092】
「ユーザＩＤ」は、評価ユーザを識別するための識別情報を示す。「特定対象」は、特定対象を示す。「第１評価情報」は、評価ユーザにより評価された第１評価情報を示す。
【0093】
すなわち、図６では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別される評価ユーザにより評価された特定対象が「特定対象ＡＡ１」であり、第１評価情報が「サイズ２６ｃｍ；評価「×」、サイズ２６．５ｃｍ；評価「〇」、サイズ２７ｃｍ；評価「◎」、サイズ２７．５ｃｍ；評価「×」」である例を示す。
【0094】
第２評価情報記憶部１２２は、各ブランドに対する評価ユーザによる評価を示す第２評価情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る第２評価情報記憶部１２２の一例を示す。図７に示すように、第２評価情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「第２評価情報」といった項目を有する。
【0095】
「ユーザＩＤ」は、評価ユーザを識別するための識別情報を示す。「第２評価情報」は、評価ユーザにより評価された第２評価情報を示す。
【0096】
すなわち、図７では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別される評価ユーザにより評価された第２評価情報が「ブランドＢＢ１；評価「◎」、ブランドＢＢ２；評価「〇」、ブランドＢＢ３；評価「◎」」である例を示す。
【0097】
ユーザ情報記憶部１２３は、評価ユーザのユーザ情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２３の一例を示す。図８に示すように、ユーザ情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「ユーザ情報」といった項目を有する。
【0098】
「ユーザＩＤ」は、評価ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ情報」は、評価ユーザのユーザ情報（例えば、測定情報）を示す。図８に示す例では、「ユーザ情報」に「ユーザ情報＃１１」や「ユーザ情報＃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：２６ｃｍ；測定時期：２０２１年９月」といった情報等が格納される。
【0099】
すなわち、図８では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別される評価ユーザのユーザ情報が「ユーザ情報＃１１」である例を示す。
【0100】
特定対象情報記憶部１２４は、特定対象の対象情報を記憶する。例えば、管理サーバ２００が管理する所定の電子商店街で提供される特定対象の対象情報を記憶する。ここで、図９に、実施形態に係る特定対象情報記憶部１２４の一例を示す。図９に示すように、特定対象情報記憶部１２４は、「特定対象」、「対象情報」といった項目を有する。
【0101】
「特定対象」は、特定対象を示す。「対象情報」は、特定対象の対象情報（例えば、特定対象が有するサイズ情報）を示す。図９に示す例では、「対象情報」に「対象情報＃１１」や「対象情報＃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、「２６ｃｍ、２６．５ｃｍ、２７ｃｍ、２７．５ｃｍ」といった情報等が格納される。
【0102】
すなわち、図９では、特定対象ＡＡ１の対象情報が「対象情報＃１１」である例を示す。
【0103】
（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。
【0104】
図５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、算出部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５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。
【0105】
（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。
【0106】
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、第１評価情報記憶部１２１や第２評価情報記憶部１２２やユーザ情報記憶部１２３や特定対象情報記憶部１２４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、第１評価情報記憶部１２１や第２評価情報記憶部１２２やユーザ情報記憶部１２３や特定対象情報記憶部１２４に各種情報を格納する。
【0107】
取得部１３１は、例えば、特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する。換言すると、取得部１３１は、評価ユーザ毎に、特定対象のサイズ毎のフィッティング度合いを示す第１評価情報を取得する。
【0108】
取得部１３１は、例えば、各ブランドに対する評価ユーザによる評価を示す第２評価情報を取得する。換言すると、取得部１３１は、評価ユーザ毎に、ブランド毎の嗜好を示す第２評価情報を取得する。
【0109】
（特定部１３２）
特定部１３２は、例えば、取得部１３１により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズのうち、特定対象が異なる一のサイズ同士の第１相関性を特定する。
特定部１３２は、例えば、取得部１３１により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズのうち、特定対象が異なる一のサイズ同士の第１相関性を特定する。
【0110】
特定部１３２は、例えば、一の特定対象のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い一の特定対象のサイズと、他の各特定対象の各サイズとの第１相関性を特定する。
【0111】
特定部１３２は、例えば、後述する算出部１３４により算出された第１相関性を示すスコアに基づいて、特定した評価が高い一の特定対象のサイズと、他の各特定対象の各サイズとの第１相関性を特定する。
【0112】
特定部１３２は、例えば、各特定対象のサイズのうち、各評価ユーザがフィッティング度合いを高く評価したサイズを特定し、特定した評価が高い各特定対象のサイズ同士で第１相関性を特定する。
【0113】
特定部１３２は、例えば、後述する算出部１３４により算出された第１相関性を示すスコアに基づいて、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第１相関性を特定する。
【0114】
特定部１３２は、例えば、取得部１３１により取得された第２評価情報に基づいて、特定対象が異なるブランド同士の第２相関性を特定する。
【0115】
情報処理装置１００は、例えば、後述する算出部１３４により算出された第２相関性を示すスコアに基づいて、一のブランドと、他の各ブランドとの第２相関性を特定する。
【0116】
（生成部１３３）
生成部１３３は、例えば、特定部１３２により特定された第１相関性に基づいて、第１相関性情報を生成する。
生成部１３３は、例えば、特定部１３２により特定された第１相関性に基づいて、第１相関性情報を生成する。
【0117】
生成部１３３は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士の第１相関性に基づいて、第１相関性情報を生成する。
【0118】
生成部１３３は、例えば、特定部１３２により特定された第２相関性に基づいて、第２相関性情報を生成する。
【0119】
生成部１３３は、例えば、特定対象とサイズとの組み合わせを入力すると、第１相関性を示すスコアを出力するモデルをする。
【0120】
生成部１３３は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士を正例として学習させたモデルを生成する。
【0121】
生成部１３３は、例えば、特定対象とサイズと属性との組み合わせを入力すると、第１相関性を示すスコアに第２相関性を示すスコアが加算された総合スコアを出力するモデルを生成する。
【0122】
生成部１３３は、例えば、各評価ユーザからの評価が高いサイズ同士及び属性同士を正例として学習させたモデルを生成する。
【0123】
（算出部１３４）
算出部１３４は、例えば、各特定対象の各サイズ同士の第１相関性を示すスコアを算出する。
算出部１３４は、例えば、各特定対象の各サイズ同士の第１相関性を示すスコアを算出する。
【0124】
算出部１３４は、例えば、生成部１３３により生成されたモデルを用いて、第１相関性を示すスコアを算出する。
【0125】
算出部１３４は、例えば、ブランド同士の第２相関性を示すスコアを算出する。
【0126】
算出部１３４は、例えば、生成部１３３により生成されたモデルを用いて、第２相関性を示すスコアを算出する。
【0127】
算出部１３４は、例えば、第１相関性を示すスコアに、第２相関性を示すスコアを加算して、総合スコアを算出する。
【0128】
（提供部１３５）
提供部１３５は、例えば、生成部１３３により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供（送信）する。
提供部１３５は、例えば、生成部１３３により生成された第１相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供（送信）する。
【0129】
提供部１３５は、例えば、一のサイズの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
【0130】
提供部１３５は、例えば、生成部１３３により生成された第２相関性情報に基づいて、対象ユーザの嗜好に応じたサービスを提供する。
【0131】
提供部１３５は、例えば、一のブランドの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
【0132】
提供部１３５は、例えば、算出部１３４により算出されたスコア（総合スコアを含む）が高い一のサイズの特定対象の試着又は購入を提案するための情報を提供する。
【0133】
提供部１３５は、例えば、スコア（総合スコアを含む）が高い特定対象のサイズを提案するための情報を提供する。
【0134】
〔５．管理サーバの構成〕
次に、図１０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１０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１０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１０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１０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１０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。
【0135】
（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。
【0136】
（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。
【0137】
記憶部２２０は、特定対象情報記憶部１２４と同様の情報を記憶する。このため、説明を省略する。
【0138】
（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。
【0139】
図１０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１０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。
【0140】
（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。
【0141】
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。
【0142】
取得部２３１は、所定の電子商店街で提供される特定対象の対象情報を取得する。
【0143】
（提供部２３２）
提供部２３２は、取得部２３１により取得された対象情報を提供（送信）する。
提供部２３２は、取得部２３１により取得された対象情報を提供（送信）する。
【0144】
〔６．情報処理のフロー〕
次に、図１１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１１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１１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１１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。
【0145】
図１１に示すように、情報処理装置１００は、特定対象の各サイズに対する評価ユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する（ステップＳ２０１）。
【0146】
情報処理装置１００は、取得した第１評価情報に基づいて、第１相関性を示す第１相関性情報を生成する（ステップＳ２０２）。
【0147】
情報処理装置１００は、生成した第１相関性情報に基づいて、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する（ステップＳ２０３）。
【0148】
〔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。
【0149】
上記実施形態では、特定対象が、評価ユーザから評価された場合を説明した。以下、変形例では、特定対象が、購入ユーザから評価された場合を説明する。なお、図２と同様の説明は適宜省略する。
【0150】
なお、説明の便宜上、特定対象が、購入ユーザのみから評価された場合を説明するが、変形例は、特定対象が、評価ユーザから評価された上で、購入ユーザから評価された場合を含むものとする。一方、上記実施形態も同様に、特定対象が、評価ユーザのみから評価された場合を説明したが、上記実施形態は、特定対象が、購入ユーザから評価された上で、評価ユーザから評価された場合を含むものとする。
【0151】
特定対象によっては、購入した購入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、特定対象が、新商品である場合等である。ここで、評価の数が十分でない場合とは、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する上で、精度高く、例えば、対象ユーザのサイズに合った特定対象とサイズとの組み合わせを提案するための評価の数が十分でない場合である。このため、評価ユーザに、あらゆるサイズの各特定対象を試着して評価してもらうことで、購入ユーザによる評価の数が十分でない場合でも、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスの提供が可能となる。
【0152】
また、評価ユーザに、あらゆる全てのサイズの各特定対象を試着して評価してもらうことは困難である場合がある。このため、例えば、評価ユーザの評価情報がない特定対象に対しては、購入ユーザの評価情報を用いることで、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスの提供が可能となる。
【0153】
図１２は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。
【0154】
以下、ユーザＵ２１乃至Ｕ２４が、管理サーバ２００が管理する所定の電子商店街で提供される特定対象を購入した購入ユーザであるものとして説明する。また、ユーザＵ２１が、２６ｃｍの特定対象ＡＡ１を購入した購入ユーザであり、ユーザＵ２２が、２６．５ｃｍの特定対象ＡＡ２を購入した購入ユーザであり、ユーザＵ２３が２７ｃｍの特定対象ＡＡ３を購入した購入ユーザであり、ユーザＵ２４が２７．５ｃｍの特定対象ＡＡ１と２７ｃｍの特定対象ＡＡ２と２７．５ｃｍの特定対象ＡＡ３を購入した購入ユーザであるものとする。
【0155】
情報処理装置１００は、特定対象ＡＡ１乃至ＡＡ３の各サイズに対するユーザＵ２１乃至Ｕ２４による評価を示す評価情報ＤＴ１２を取得する（ステップＳ３０１）。
【0156】
評価情報ＤＴ１２は、例えば、ユーザＵ１１が、特定対象ＡＡ１の２６ｃｍが「×」と評価したことを示す。なお、特定対象ＡＡ１の２６．５ｃｍ、２７ｃｍ、２７．５ｃｍに対して付与された「－」や、特定対象ＡＡ２及び特定対象ＡＡ３の各サイズに対して付与された「－」は、ユーザＵ１１による評価がないことを示す。
【0157】
また、評価情報ＤＴ１２は、例えば、特定対象ＡＡ１の２６ｃｍのユーザＵ２２乃至Ｕ２４に対して付与された「－」は、特定対象ＡＡ１の２６ｃｍに対する評価がないことを示す。
【0158】
ユーザＵ１１は、例えば、２６ｃｍの特定対象ＡＡ１を購入して使用し、特定対象ＡＡ１の２６ｃｍに対する第１評価情報を送信する。
【0159】
情報処理装置１００は、各購入ユーザから送信された第１評価情報を取得して集約する（ステップＳ３０２）。評価情報ＤＴ１２は、各購入ユーザが送信した第１評価情報を情報処理装置１００が集約して記憶したものである。
【0160】
なお、ステップＳ３０２の後の処理は、上記実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【0161】
〔８．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、取得部１３１と、生成部１３３と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する。生成部１３３は、取得部１３１により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の第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、取得部１３１と、生成部１３３と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、複数のサイズを有する特定対象の一以上のサイズに対するユーザによる評価を示す第１評価情報を取得する。生成部１３３は、取得部１３１により取得された第１評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象のサイズ同士の第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、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供する。
【0162】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１相関性に基づいて、対象ユーザに合ったサービスを提供することができるため、複数のユーザからの第１評価情報に基づいて、対象ユーザ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。
【0163】
また、ユーザは、評価のために特定対象を試着したユーザ、又は、特定対象を購入して使用したユーザである。
【0164】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、評価ユーザ又は購入ユーザからの評価情報に基づいて、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供することができる。
【0165】
また、ユーザは、異なる複数の特定対象のサイズ同士を共通して評価した同一ユーザである。
【0166】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、同一ユーザからの評価情報に基づいて、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供することができる。
【0167】
また、提供部１３５は、特定対象とサイズとの組み合わせを入力すると、第１相関性を示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、第１相関性を示すスコアが高い特定対象とサイズとの組み合わせに応じたサービスを提供する。
【0168】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１相関性を示すスコアに基づいて、精度高い、対象ユーザのサイズに応じたサービスを提供することができる。
【0169】
また、取得部１３１は、特定対象の属性に対するユーザによる評価を示す第２評価情報を取得する。また、生成部１３３は、取得部１３１により取得された第２評価情報に基づいて、異なる複数の特定対象の属性同士の第２相関性を示す第２相関性情報を生成する。また、提供部１３５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、特定対象とサイズと属性との組み合わせを入力すると、第１相関性と第２相関性との組み合わせを示すスコアを出力するモデルを用いて特定された、第１相関性と第２相関性との組み合わせを示すスコアが高い特定対象とサイズと属性との組み合わせに応じたサービスを提供する。
【0170】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１相関性及び第２相関性に基づいて、対象ユーザに合ったサービスを提供することができるため、複数のユーザからの第１評価情報及び第２評価情報に基づいて、対象ユーザ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。
【0171】
また、生成部１３３は、着用時のユーザに対する接地部分の少なくとも一部が共通するが、カテゴリが異なる特定対象のサイズ同士の第１相関性を示す第１相関性情報を生成する。
【0172】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、カテゴリを跨いで、対象ユーザ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。
【0173】
〔９．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１３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１３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１３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１３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。
【0174】
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。
【0175】
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。
【0176】
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。
【0177】
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。
【0178】
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。
【0179】
〔１０．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。
【0180】
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。
【0181】
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。
【0182】
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。
【0183】
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】
【0184】
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 第１評価情報記憶部
１２２ 第２評価情報記憶部
１２３ ユーザ情報記憶部
１２４ 特定対象情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 生成部
１３４ 算出部
１３５ 提供部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
２００ 管理サーバ
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２３０ 制御部
２３１ 取得部
２３２ 提供部
Ｎ ネットワーク
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 第１評価情報記憶部
１２２ 第２評価情報記憶部
１２３ ユーザ情報記憶部
１２４ 特定対象情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 特定部
１３３ 生成部
１３４ 算出部
１３５ 提供部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
２００ 管理サーバ
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２３０ 制御部
２３１ 取得部
２３２ 提供部
Ｎ ネットワーク
【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】