特開 2024-170625 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(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】P2024170625

(43)【公開日】2024-12-10

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0601 20230101AFI20241203BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0601 330

【審査請求】有

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024157807

(22)【出願日】2024-09-11

(62)【分割の表示】P 2021111515の分割

【原出願日】2021-07-05

(71)【出願人】

【識別番号】000208891

【氏名又は名称】ＫＤＤＩ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110004222

【氏名又は名称】弁理士法人創光国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】今村 一晃

(72)【発明者】

【氏名】田中 実

(57)【要約】      （修正有）

【課題】所定の環境下におけるユーザのファッションを評価する、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】ユーザが使用する端末と情報処理装置とを有する情報処理システムにおいて、情報処理装置２は、所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶する記憶部２２と、少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための情報を取得する取得部２３１と、対象環境における複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出する算出部２３２と、複数のファッションのうち、希少度が指定希少度に少なくとも近似するファッションを選択する選択部と、選択部が選択したファッションに基づく情報を出力する出力部２３３と、を有し、取得部２３１は、ユーザが指定した希少度である指定希少度を取得する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶する記憶部と、
少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための情報を取得する対象環境取得部と、
前記記憶部を参照し、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの分布に基づいて、前記対象環境における複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出する算出部と、
ユーザが指定した前記希少度である指定希少度を取得する希少度取得部と、
前記複数のファッションのうち、前記希少度が前記指定希少度に少なくとも近似するファッションを選択する選択部と、
前記選択部が選択したファッションに基づく情報を出力する出力部と、
を有する情報処理装置。

【請求項2】

前記対象環境が表現された仮想的な空間において、前記選択部が選択したファッションの格好をした仮想ユーザが表示された仮想画像を生成する生成部をさらに有し、
前記出力部は、前記選択部が選択したファッションに基づく情報として、前記生成部が生成した前記仮想画像を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記生成部は、前記仮想ユーザとは異なる他の仮想ユーザであって、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの格好をした前記他の仮想ユーザがさらに表示された前記仮想画像を生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶する記憶部を有するコンピュータが実行する、
少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための情報を取得するステップと、
前記記憶部を参照し、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの分布に基づいて、前記対象環境における複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出するステップと、
ユーザが指定した前記希少度である指定希少度を取得する希少度取得部と、
前記複数のファッションのうち、前記希少度が前記指定希少度に少なくとも近似するファッションを選択するステップと、
選択したファッションに基づく情報を出力するステップと、
を有する情報処理方法。

【請求項5】

所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶する記憶部を有するコンピュータを、
少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための情報を取得する対象環境取得部、
前記記憶部を参照し、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの分布に基づいて、前記対象環境における複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出する算出部、
ユーザが指定した前記希少度である指定希少度を取得する希少度取得部、
前記複数のファッションのうち、前記希少度が前記指定希少度に少なくとも近似するファッションを選択する選択部、及び
前記選択部が選択したファッションに基づく情報を出力する出力部、
として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、人に衣服を着用させた仮想映像を表示する技術が知られている。特許文献１には、人物画像に衣服画像を合成する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平９－０４４５５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

衣服を含むファッションは、場所をはじめとする所定の環境に応じて見え方が異なる。例えば、ユーザのファッションは、所定の環境においてユーザのファッションと同じファッションの人が多いほど目立つ度合いが低くなり、所定の環境においてユーザのファッションと同じファッションの人が少ないほど目立つ度合いが高くなり得る。特許文献１の技術では、ユーザのファッションがユーザに合うか合わないかをユーザに認識させることはできても、所定の環境においてユーザのファッションがどのように見えるかをユーザに認識させることができないという問題があった。

【0005】

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、所定の環境下におけるユーザのファッションを評価することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを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】

本発明の第１の態様にかかる情報処理装置は、所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶する記憶部と、少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための情報を取得する対象環境取得部と、前記記憶部を参照し、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの分布に基づいて、前記対象環境における複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出する算出部と、ユーザが指定した前記希少度である指定希少度を取得する希少度取得部と、前記複数のファッションのうち、前記希少度が前記指定希少度に少なくとも近似するファッションを選択する選択部と、前記選択部が選択したファッションに基づく情報を出力する出力部と、を有する。

【0007】

前記情報処理装置は、前記対象環境が表現された仮想的な空間において、前記選択部が選択したファッションの格好をした仮想ユーザが表示された仮想画像を生成する生成部をさらに有してもよいし、前記出力部は、前記選択部が選択したファッションに基づく情報として、前記生成部が生成した前記仮想画像を出力してもよい。

【0008】

前記生成部は、前記仮想ユーザとは異なる他の仮想ユーザであって、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの格好をした前記他の仮想ユーザがさらに表示された前記仮想画像を生成してもよい。

【0009】

本発明の第２の態様にかかる情報処理方法は、所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶する記憶部を有するコンピュータが実行する、少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための情報を取得するステップと、前記記憶部を参照し、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの分布に基づいて、前記対象環境における複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出するステップと、ユーザが指定した前記希少度である指定希少度を取得する希少度取得部と、前記複数のファッションのうち、前記希少度が前記指定希少度に少なくとも近似するファッションを選択するステップと、選択したファッションに基づく情報を出力するステップと、を有する。

【0010】

本発明の第３の態様にかかるプログラムは、所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶する記憶部を有するコンピュータを、少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための情報を取得する対象環境取得部、前記記憶部を参照し、前記対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの分布に基づいて、前記対象環境における複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出する算出部、ユーザが指定した前記希少度である指定希少度を取得する希少度取得部、前記複数のファッションのうち、前記希少度が前記指定希少度に少なくとも近似するファッションを選択する選択部、及び前記選択部が選択したファッションに基づく情報を出力する出力部、として機能させる。

【0011】

【0012】

【0013】

【0014】

【0015】

【0016】

【0017】

【0018】

【発明の効果】

【0019】

本発明によれば、所定の環境下におけるユーザのファッションを評価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】

【0020】

【図1】情報処理システムの概要を説明するための図である。

【図2】情報処理装置の構成を示す図である。

【図3】ファッション管理データベースの構成の一例を示す図である。

【図4】算出部による乖離度の算出方法の一例を模式的に表した図である。

【図5】算出部による乖離度の算出方法の一例を模式的に表した図である。

【図6】算出部による乖離度の算出方法の一例を模式的に表した図である。

【図7】仮想画像を模式的に表した図である。

【図8】仮想画像を模式的に表した図である。

【図9】情報処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図10】算出部による乖離度の算出方法の一例を模式的に表した図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

［情報処理システムＳの概要］
図１は、情報処理システムＳの概要を説明するための図である。情報処理システムＳは、ユーザＵが指定した所定の環境下におけるユーザＵのファッションを評価するために用いられるシステムである。情報処理システムＳは、端末１と、情報処理装置２とを有する。

【0022】

端末１は、ユーザＵが使用する端末であり、例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等である。端末１は、ユーザＵが評価を希望するファッションを選択するために用いられる。

【0023】

例えば、端末１は、衣服を販売する店舗に設置されており、店舗において販売されている複数の衣服の中からユーザＵが衣服を選択することにより、ユーザＵのファッションが選択される。なお、端末１は、店舗に設置されている場合に限らず、ユーザＵが所持する端末であってもよい。この場合、ユーザＵは、端末１を用いてオンラインで衣服を販売するショッピングサイトにアクセスし、当該ショッピングサイトにおいて販売されている複数の衣服の中からユーザＵが衣服を選択することにより、ユーザＵのファッションが選択される。

【0024】

情報処理装置２は、所定の環境下におけるユーザＵのファッションを評価する装置であり、例えばサーバである。情報処理装置２には、所定の場所と、所定の季節と、当該所定の季節において当該所定の場所に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとが関連付けて記憶されている。

【0025】

以下において、情報処理システムＳが所定の環境下におけるユーザＵのファッションを評価する処理について説明する。まず、情報処理装置２は、選択ファッションと、対象環境を示すための環境情報とを端末１から取得する（図１の（１））。選択ファッションは、ユーザＵが選択したファッションであって、少なくとも衣服を含む情報である。対象環境は、選択ファッションと比較する対象ファッションを特定するための環境であって、少なくとも特定の場所（例えば、青山、銀座、渋谷及び池袋等）及び特定の季節（例えば、春夏秋冬）によって定まる環境である。環境情報には、例えば、場所を特定するための情報と、季節を特定するための情報とが含まれる。

【0026】

情報処理装置２は、記憶されている情報を参照し、選択ファッションと、環境情報によって示される対象環境における対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて、対象環境における選択ファッションを評価するための評価値を算出する（図１の（２））。評価値は、対象環境における選択ファッションの見え方を示すための情報である。評価値は、例えば、選択ファッションが対象ファッションと乖離する度合いを示す乖離度であるが、これに限らず、対象環境における対象ファッションに対する選択ファッションの希少の度合いを示す希少度、選択ファッションが対象環境における対象ファッションに対して目立つ度合いを示す目立ち度等であってもよい。

【0027】

そして、情報処理装置２は、算出した評価値（乖離度）に基づく情報を出力する（図１の（３））。このようにすることで、情報処理システムＳは、対象環境下におけるユーザＵの選択ファッションを評価することができる。これにより、ユーザＵは、乖離度によって示される対象環境における選択ファッションの見え方と、ユーザＵが想定する対象環境における選択ファッションの見え方との差を認識することができる。これにより、ユーザＵは、対象環境における選択ファッションの見え方を把握することができる。
以下、情報処理装置２の構成について説明する。

【0028】

［情報処理装置２の構成］
図２は、情報処理装置２の構成を示す図である。情報処理装置２は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを有する。制御部２３は、取得部２３１と、算出部２３２と、出力部２３３と、生成部２３４とを有する。

【0029】

通信部２１は、端末１と通信するためのインターフェイスであり、例えばＬＡＮ（Local Area Network）コントローラを含んで構成されている。記憶部２２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びハードディスク等の記憶媒体である。記憶部２２は、制御部２３が実行するプログラムを記憶している。

【0030】

記憶部２２は、所定の環境に存在する人のファッションを管理するファッション管理データベースを記憶している。ファッション管理データベースに記憶されている情報は、所定の場所に設置されたカメラによって撮像された撮像画像に写る人のファッションを解析した情報であってもよいし、所定の場所において調査した調査員が入力した情報であってもよいし、所定の場所を訪れる人がアンケートなどの形式で入力した情報であってもよい。

【0031】

ファッション管理データベースは、所定の環境と、当該所定の環境に存在する複数の人それぞれの衣服を含むファッションとを関連付けて記憶している。ファッション管理データベースは、所定の環境として、少なくとも所定の場所と、所定の季節とを記憶するが、これに限らず、所定の時間帯と、所定の天気と、所定の衣服の用途とをさらに記憶してもよい。ファッション管理データベースは、所定の環境に存在する複数の人それぞれの髪型をさらに含むファッションを記憶してもよい。

【0032】

ファッション管理データベースは、所定の環境に存在する複数の人それぞれのファッションとして、所定の季節において所定の場所に存在する複数の人それぞれのファッションの特徴を表す属性情報を記憶している。具体的には、ファッション管理データベースは、所定の環境に存在する複数の人それぞれのファッションの特徴を表す複数の属性項目を記憶している。

【0033】

図３は、ファッション管理データベースの構成の一例を示す図である。ファッション管理データベースは、環境と、ファッションとを関連付けて記憶している。ファッション管理データベースに記憶されている環境には、当該環境を特定するための複数の特定項目が記憶されており、図３に示す例において、特定項目として、場所、季節、時間帯、天気、及び用途等が記憶されている。また、ファッション管理データベースに記憶されているファッションには、当該ファッションの特徴を表す複数の属性項目が記憶されており、図３に示す例において、属性項目として、衣服の種類、衣服の色、衣服の型、衣服の長さ、髪型における髪の長さ及び髪型における髪の色等が記憶されている。なお、ファッション管理データベースに記憶されているファッションは、１つの衣服だけではなく、複数の衣服の組み合わせ（例えば、シャツをはじめとする上部の衣服と、スカートをはじめとする下部の衣服との組み合わせ）であってもよい。

【0034】

図２に戻り、制御部２３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部２３は、記憶部２２に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部２３１、算出部２３２、出力部２３３及び生成部２３４として機能する。

【0035】

取得部２３１は、ユーザＵが選択した選択ファッションであって、衣服と髪型とのうち少なくとも衣服を含む選択ファッションを端末１から取得する。具体的には、取得部２３１は、選択ファッションとして、選択ファッションの特徴を表す属性情報を取得する。より具体的には、取得部２３１は、選択ファッションの特徴を表す複数の属性項目を含む属性情報を取得する。

【0036】

例えば、店舗又はショッピングサイト（以下、「店舗等」という。）において販売されている衣服には、予め複数の属性項目それぞれに設定値が設定されており、ユーザＵが端末１において店舗等で販売されている複数の衣服の中から衣服を選択すると、端末１は、選択された衣服に設定されている複数の属性項目それぞれの設定値を含む属性情報を情報処理装置２に送信する。なお、端末１は、属性項目ごとに当該属性項目の複数の選択肢の中からユーザＵが選択した選択肢の値を含む属性情報を情報処理装置２に送信してもよい。

【0037】

取得部２３１は、対象環境を示すための環境情報を端末１から取得する。取得部２３１は、少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための環境情報を取得するが、これに限らず、特定の時間帯、特定の天気、及び特定の衣服の用途のうちの少なくともいずれかによってさらに定まる対象環境を示すための環境情報を取得してもよい。

【0038】

取得部２３１は、例えば、端末１においてユーザＵが入力した環境情報を取得する。例えば、端末１は、特定環境を特定するための特定項目（特定の場所、特定の季節、特定の時間帯、特定の天気、及び特定の衣服の用途）ごとに当該特定項目の複数の選択肢の中からユーザＵが選択した選択肢の値を情報処理装置２に送信する。

【0039】

取得部２３１は、端末１の位置を示す位置情報を、対象環境の少なくとも一部を特定するための環境情報として取得してもよい。例えば、端末１には、位置情報の履歴が記憶されており、まず、取得部２３１は、位置情報の履歴を取得する。そして、取得部２３１は、取得した位置情報の履歴において、ファッション管理データベースに記憶されている複数の場所のうちのいずれかの場所を示す位置情報が記憶されている場合、当該場所を特定の場所として特定することにより、対象環境の少なくとも一部を特定するための環境情報として取得する。「複数の場所のうちのいずれかの場所を示す位置情報」は、複数の場所のうちのいずれかの場所（所定の地点）から所定の距離（例えば、１キロメートル以内等）までの範囲内を示す位置情報であってもよいし、複数の場所それぞれを示す複数の位置情報が存在する場合、もっとも多い位置情報であってもよい。

【0040】

算出部２３２は、ファッション管理データベースを参照し、選択ファッションと、対象環境における対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて、選択ファッションが対象ファッションと乖離する度合いを示す乖離度を算出する。具体的には、算出部２３２は、選択ファッションにおける属性情報と、ファッション管理データベースに記憶されている対象環境に対応する対象ファッションにおける属性情報とを比較した比較結果に基づいて、乖離度を算出する。より具体的には、算出部２３２は、選択ファッションの特徴を表す複数の属性項目を含む属性情報と、ファッション管理データベースに記憶されている対象環境に対応する対象ファッションの特徴を表す複数の属性項目を含む属性情報とを比較した比較結果に基づいて、乖離度を算出する。

【0041】

例えば、算出部２３２は、まず、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されている属性情報がそれぞれ異なる複数のファッションを集計し、当該複数の対象ファッションそれぞれの割合を算出する。そして、算出部２３２は、複数の対象ファッションのうち、複数の属性項目それぞれが選択ファッションと一致する対象ファッションの割合に基づいて、乖離度を算出する。このようにすることで、情報処理装置２は、対象環境における選択ファッションを評価することができる。

【0042】

算出部２３２は、例えば、取得部２３１が衣服を含む選択ファッションを取得した場合、選択ファッションの衣服と、ファッション管理データベースに記憶されている対象環境に対応する対象ファッションの衣服とを比較した比較結果に基づいて乖離度を算出する。また、算出部２３２は、例えば、取得部２３１が衣服及び髪型を含む選択ファッションを取得した場合、選択ファッションの衣服及び髪型と、ファッション管理データベースに記憶されている対象環境に対応する対象ファッションの衣服及び髪型とを比較した比較結果に基づいて乖離度を算出してもよい。このようにすることで、情報処理装置２は、乖離度を算出する精度を向上させることができる。

【0043】

算出部２３２は、例えば、取得部２３１が場所を特定するための情報と季節を特定するための情報とを含む環境情報を取得した場合、選択ファッションと、当該場所及び当該季節に関連付けてファッション管理データベースに記憶されている対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて乖離度を算出する。また、算出部２３２は、例えば、取得部２３１が場所を特定するための情報と季節を特定するための情報と時間帯を特定するための情報と天気を特定するための情報と衣服の用途を特定するための情報とを含む環境情報を取得した場合、選択ファッションと、当該場所、当該季節、当該時間帯、当該天気及び当該衣服の用途に関連付けてファッション管理データベースに記憶されている対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて乖離度を算出する。このようにすることで、情報処理装置２は、対象環境を特定する精度を向上させることができる。

【0044】

図４は、算出部２３２による乖離度の算出方法の一例を模式的に表した図である。図４（ａ）は、選択ファッションを示し、図４（ｂ）は、対象環境における対象ファッションを示す。図４（ｂ）に示すように、算出部２３２は、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されている属性情報がそれぞれ異なる複数の対象ファッションそれぞれの割合を算出する。そして、算出部２３２は、複数の対象ファッションのうち、選択ファッションに一致する対象ファッションの割合に基づいて、乖離度を算出する。

【0045】

図４に示す例において、図４（ｂ）に示す複数の対象ファッションのうち、２番の対象ファッションが、図４（ａ）に示す選択ファッションに一致している。この場合において、算出部２３２は、例えば、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されている対象ファッション全体を「１００％」とした場合、当該対象ファッション全体から２番の対象ファッションの割合である「１５％」を減算した「８５％」を、乖離度として算出する。このようにすることで、情報処理装置２は、対象環境に存在する対象ファッション全体に対する選択ファッションの乖離度を算出することができる。

【0046】

算出部２３２は、選択ファッションと、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されているそれぞれ異なる複数の対象ファッションのうち割合が相対的に高い１つの対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて、乖離度算出してもよい。図５は、算出部２３２による乖離度の算出方法の一例を模式的に表した図である。図５（ａ）は、選択ファッションを示し、図５（ｂ）は、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されているそれぞれ異なる複数の対象ファッションのうち割合が最も高い１つの対象ファッションを示す。

【0047】

この場合において、算出部２３２は、属性項目ごとに選択ファッションと対象ファッションとにおける当該属性項目の乖離度を算出し、算出した各属性項目の乖離度を合計することにより、選択ファッションの乖離度を算出する。例えば、各属性項目の乖離度は、０から１００までの数値で表現される。

【0048】

算出部２３２は、例えば、衣服の種類の属性項目において、選択ファッションの衣服の種類と対象ファッションの衣服の種類とが一致する場合、「０」とし、選択ファッションの衣服の種類と対象ファッションの衣服の種類とが一致しない場合、「１００」とする乖離度を算出する。算出部２３２は、衣服の型の属性項目の乖離度を、衣服の種類の属性項目と同様に算出する。また、算出部２３２は、例えば、衣服の色の属性項目において、選択ファッションの衣服の色と対象ファッションの衣服の色とが補色の関係に近いほど高い乖離度を算出し、選択ファッションの衣服の色と対象ファッションの衣服の色とが補色の関係に遠いほど低い乖離度を算出する。また、算出部２３２は、例えば、衣服の長さの属性項目において、選択ファッションの衣服の長さと対象ファッションの衣服の長さとの差が大きいほど高い乖離度を算出し、選択ファッションの衣服の長さと対象ファッションの衣服の長さの差が小さいほど低い乖離度を算出する。

【0049】

また、算出部２３２は、例えば、髪型ごとに長さを設定し、髪型における長さの属性項目において、選択ファッションの髪型における長さと対象ファッションの髪型における長さとの差が大きいほど高い乖離度を算出し、選択ファッションの髪型における長さと対象ファッションの髪型における長さの差が小さいほど低い乖離度を算出する。算出部２３２は、髪の色の属性項目の乖離度を、衣服の種類の属性項目と同様に算出する。また、算出部２３２は、例えば、髪型における色の属性項目において、選択ファッションの髪型における色と対象ファッションの髪型における色とのカラーチャートにおける差が大きい高い乖離度を算出し、選択ファッションの髪型における色と対象ファッションの髪型における色とのカラーチャートにおける差が小さいほど低い乖離度を算出する。

【0050】

算出部２３２は、上記のように算出した各属性項目の乖離度に基づいて、選択ファッションの乖離度を算出する。算出部２３２は、例えば、各属性項目の乖離度の合計を、選択ファッションの乖離度として算出する。このようにすることで、情報処理装置２は、対象環境において最も多く存在する対象ファッション、すなわち、対象環境において最も流行しているファッションに対する選択ファッションの乖離度を算出することができる。

【0051】

上記において、算出部２３２が、選択ファッションと、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されているそれぞれ異なる複数の対象ファッションのうち割合が最も高い１つの対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて乖離度を算出する例を説明したが、これに限らない。例えば、算出部２３２は、選択ファッションと、情報処理装置２の管理者が設定した対象環境における対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて乖離度を算出してもよい。このようにすることで、情報処理装置２は、ファッション管理データベースに記憶されている対象環境における対象ファッションが存在しなかったり、当該対象ファッションの数が少なかったりする場合であっても、選択ファッションの乖離度を算出することができる。

【0052】

算出部２３２は、ユーザＵが選択ファッションにおいて着目する着目部分の乖離度に重み付けた後に、各属性項目の乖離度の合計を、選択ファッションの乖離度として算出してもよい。着目部分は、複数の属性項目のうちのいずれかを特定するための情報である。着目部分は、１つの属性項目に限らず、複数の属性項目を特定するための情報であってもよい。

【0053】

具体的には、まず、取得部２３１は、ユーザＵが選択ファッションにおいて着目する着目部分をさらに取得する。そして、算出部２３２は、属性項目ごとに選択ファッションの当該属性項目と対象環境における対象ファッションの当該属性項目とを比較した比較結果に基づいて算出した複数の属性項目それぞれの乖離度のうち、着目部分に対応する乖離度に所定の係数で重み付けた後に、各属性項目の乖離度を合計した選択ファッションの乖離度を算出する。

【0054】

所定の係数は、あらかじめ設定された数値である。着目部分には、優先順位がつけられていてもよく、この場合における所定の係数は、着目部分の優先順位が高いほど高い数値が設定され、着目部分の優先順位が低いほど低い数値が設定される。このようにすることで、情報処理装置２は、ユーザＵが選択ファッションにおいて着目する着目部分を考慮して乖離度を算出することができる。なお、算出部２３２は、各属性項目の乖離度の統計値（例えば平均値）を、選択ファッションの乖離度として算出してもよい。

【0055】

算出部２３２は、一部の属性項目が指定された場合において、選択ファッションの指定された属性項目である指定項目以外の他の属性項目と対象環境における対象ファッションの当該他の属性項目とを比較した比較結果に基づいて、乖離度を算出してもよい。具体的には、まず、算出部２３２は、指定項目をさらに取得する。そして、算出部２３２は、選択ファッションの他の属性項目と対象環境における対象ファッションの当該他の属性項目とを比較した比較結果に基づいて、乖離度を算出する。

【0056】

例えば、算出部２３２は、まず、他の属性項目ごとに、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されている指定項目と当該他の属性項目との組み合わせを集計し、各他の属性項目それぞれの組み合わせの割合を算出する。そして、算出部２３２は、他の属性項目ごとに、指定項目と当該他の属性項目における複数の組み合わせのうち、選択ファッションの指定項目と当該他の属性項目との組み合わせに一致する組み合わせの割合に基づいて乖離度を算出し、算出した各他の属性項目の乖離度を合計することにより、選択ファッションの乖離度を算出する。

【0057】

図６は、算出部２３２による乖離度の算出方法の一例を模式的に表した図である。図６においては、衣服の種類の属性項目が「ワンピース」に指定された指定項目である例を説明する。図６（ａ）は、選択ファッションを示し、図６（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は、他の属性項目ごとに割合が算出された指定項目と当該他の属性項目との組み合わせを示す。

【0058】

算出部２３２は、図６（ｂ）に示すように指定項目と衣服の色の属性項目とにおける複数の組み合わせ（以下、「第１組合群」という。）それぞれの割合を算出し、図６（ｃ）に示すように指定項目と衣服の型の属性項目とにおける複数の組み合わせ（以下、「第２組合群」という。）それぞれの割合を算出し、図６（ｄ）に示すように指定項目と衣服の長さの属性項目とにおける複数の組み合わせ（以下、「第３組合群」という。）それぞれの割合を算出し、図６（ｅ）に示すように指定項目と髪型の属性項目とにおける複数の組み合わせ（以下、「第４組合群」という。）それぞれの割合を算出する。

【0059】

算出部２３２は、第１組合群において選択ファッションの指定項目と衣服の色の属性項目との組み合わせに一致する組み合わせの割合「３０％」に基づいて乖離度を算出し、第２組合群において選択ファッションの指定項目と衣服の型の属性項目との組み合わせに一致する組み合わせの割合「２０％」に基づいて乖離度を算出し、第３組合群において選択ファッションの指定項目と衣服の長さの属性項目との組み合わせに一致する組み合わせの割合「３０％」に基づいて乖離度を算出し、第４組合群において選択ファッションの指定項目と髪型の属性項目との組み合わせに一致する組み合わせの割合「２０％」に基づいて乖離度を算出する。そして、算出部２３２は、各乖離度を合計することにより、選択ファッションの乖離度を算出する。

【0060】

出力部２３３は、算出部２３２が算出した乖離度に基づく情報を出力する。具体的には、出力部２３３は、通信部２１を介して、乖離度に基づく情報を端末１に送信することにより、端末１に乖離度に基づく情報を表示させる。

【0061】

出力部２３３は、例えば、乖離度に基づく情報として、乖離度を出力する。例えば、乖離度が示す数値ごとに選択ファッションが対象環境における対象ファッションと乖離する度合いを説明するメッセージが関連付けられており、出力部２３３は、乖離度に基づく情報として、乖離度が示す数値に関連付けられているメッセージを出力してもよい。

【0062】

出力部２３３は、対象環境が表現された仮想的な空間において選択ファッションの格好をした仮想ユーザが表示された仮想画像を出力してもよい。具体的には、まず、生成部２３４は、対象環境が表現された仮想的な空間において、選択ファッションの格好をした仮想ユーザが表示された仮想画像を生成する。そして、出力部２３３は、生成部２３４が生成した仮想画像を出力する。出力部２３３は、算出部２３２が算出した乖離度に基づく情報に加えて、生成部２３４が生成した仮想画像をさらに出力してもよいし、算出部２３２が算出した乖離度に基づく情報に代えて、生成部２３４が生成した仮想画像を出力してもよい。

【0063】

図７は、仮想画像を模式的に表した図である。図７に示す画像Ｇ１は仮想画像であり、対象環境が表現された仮想的な空間において、選択ファッションの格好をした仮想ユーザであるアバターＡが表示されている。情報処理装置２がこのような仮想画像を表示することにより、ユーザＵは、対象環境において、選択ファッションの格好をした場合にどのように見えるかを視覚的に認識することができる。

【0064】

出力部２３３は、対象ファッションの格好をした他の仮想ユーザがさらに表示された仮想画像を出力してもよい。具体的には、生成部２３４は、仮想ユーザとは異なる他の仮想ユーザであって、対象環境におけるファッションの格好をした他の仮想ユーザがさらに表示された仮想画像を生成する。そして、出力部２３３は、生成部２３４が生成した仮想画像を出力する。

【0065】

図８は、仮想画像を模式的に表した図である。図８に示す画像Ｇ２には、対象環境が表現された仮想的な空間において、選択ファッションの格好をした仮想ユーザであるアバターＡと、対象環境における対象ファッションの格好をした他の仮想ユーザである複数の他のアバターとが表示されている。情報処理装置２がこのような仮想画像を表示することにより、ユーザＵは、対象環境に存在する対象ファッションの格好をした複数の人が存在する状況下で、選択ファッションの格好をした場合にどのように見えるかを視覚的に認識することができる。

【0066】

［情報処理システムＳの処理］
続いて、情報処理システムＳの処理の流れについて説明する。図９は、情報処理システムＳの処理の流れを示すシーケンス図である。本処理は、取得部２３１が、選択ファッションと、環境情報とを取得したことを契機として開始する（Ｓ１）。

【0067】

算出部２３２は、ファッション管理データベースを参照し、選択ファッションと、対象環境における対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて、選択ファッションが対象ファッションと乖離する度合いを示す乖離度を算出する（Ｓ２）。そして、出力部２３３は、算出部２３２が算出した乖離度に基づく情報を出力する（Ｓ３）。

【0068】

［変形例］
上記において、情報処理装置２が、選択ファッションが対象環境における対象ファッションと乖離する度合いを示す乖離度に基づく情報を出力する例を説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置２は、対象環境における複数の対象ファッションのうち、ユーザＵによって指定された指定希少度に少なくとも近似する対象ファッションに基づく情報を出力してもよい。

【0069】

取得部２３１は、対象環境取得部として機能し、少なくとも特定の場所及び特定の季節によって定まる対象環境を示すための環境情報を取得する。また、取得部２３１は、希少度取得部としてさらに機能し、ユーザＵが指定した希少度である指定希少度を取得する。

【0070】

算出部２３２は、ファッション管理データベースを参照し、対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの分布に基づいて、対象環境における当該複数のファッションそれぞれの希少の度合いを示す希少度を算出する。具体的には、まず、算出部２３２は、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されているそれぞれ異なる複数のファッションを集計し、当該複数の対象ファッションそれぞれの割合を算出する。そして、算出部２３２は、算出した複数の対象ファッションそれぞれの割合に基づいて、希少度を算出する。

【0071】

図１０は、算出部２３２による希少度の算出方法の一例を模式的に表した図である。図１０は、対象環境における対象ファッションを示す。図１０に示すように、算出部２３２は、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されているそれぞれ異なる複数のファッションそれぞれの割合を算出する。そして、算出部２３２は、算出した対象ファッションの割合に基づいて、各対象ファッションの希少度を算出する。算出部２３２は、例えば、対象環境に関連付けてファッション管理データベースに記憶されているファッション全体を「１００％」とした場合、対象ファッションの割合を減算することにより希少度を算出してもよいし、算出した対象ファッションの割合を希少度として算出してもよい。

【0072】

図示はしないが、制御部２３は、記憶部２２に記憶されたプログラムを実行することにより、選択部としてさらに機能する。選択部は、複数の対象ファッションのうち、希少度が指定希少度に少なくとも近似する対象ファッションを選択する。

【0073】

図１０に示す例において、例えば、対象ファッションの割合が希少度を示し、ユーザＵが指定した指定希少度が「５％」である場合、選択部は、指定希少度に最も近い対象ファッションである４番の対象ファッションを選択する。選択部は、指定希少度から所定の範囲（例えば指定希少度の前後５％の範囲等）に含まれる複数の対象ファッションを選択してもよい。また、選択部は、指定希少度に最も近い順に、所定の数（例えば２つ等）の対象ファッションを選択してもよい。

【0074】

出力部２３３は、選択部が選択したファッションに基づく情報を出力する。出力部２３３は、例えば、店舗等で販売されている複数の衣服のうち、選択部が選択したファッションの衣服と一致する衣服を表示する。このようにすることで、情報処理装置２は、ユーザＵが望む衣服を提示する蓋然性を高めることができる。

【0075】

出力部２３３は、選択部が選択したファッションに基づく情報として、選択部が選択したファッションの格好をした仮想ユーザが表示された仮想画像を出力してもよい。具体的には、まず、生成部２３４は、対象環境が表現された仮想的な空間において、選択部が選択したファッションの格好をした仮想ユーザが表示された仮想画像を生成する。そして、出力部２３３は、生成部２３４が生成した仮想画像を出力する。出力部２３３は、例えば、生成部２３４が生成した図７に示す画像Ｇ１を出力する。このようにすることで、情報処理装置２は、ユーザＵが望み得る衣服を視覚的に提示することができる。

【0076】

また、出力部２３３は、生成部２３４が生成した仮想画像であって、対象環境に存在するそれぞれ異なる複数のファッションの格好をした他の仮想ユーザがさらに表示された仮想画像を出力してもよい。出力部２３３は、例えば、生成部２３４が生成した図８に示す画像Ｇ２を出力する。

【0077】

［本実施の形態における効果］
以上説明したとおり、情報処理装置２は、選択ファッションと、対象環境における対象ファッションとを比較した比較結果に基づいて、選択ファッションが対象ファッションと乖離する度合いを示す乖離度を算出し、算出した乖離度に基づく情報を出力する。このようにすることで、情報処理装置２は、対象環境下におけるユーザＵの選択ファッションを評価することができる。これにより、ユーザＵは、乖離度によって示される対象環境における選択ファッションの見え方と、ユーザＵが想定する対象環境における選択ファッションの見え方との差を認識することができる。これにより、ユーザＵは、対象環境における選択ファッションの見え方を把握することができる。

【0078】

なお、本発明により、国連が主導する持続可能な開発目標（SDGs）の目標９「産業と技術革新の基盤をつくろう」に貢献することが可能となる。

【0079】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

【符号の説明】

【0080】

１ 端末
２ 情報処理装置
２１ 通信部
２２ 記憶部
２３ 制御部
２３１ 取得部
２３２ 算出部
２３３ 出力部
２３４ 生成部
Ｓ 情報処理システム
Ｕ ユーザ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】