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特開2024-177846コーディネート診断システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(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】P2024177846
(43)【公開日】2024-12-24
(54)【発明の名称】コーディネート診断システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241217BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023096211
(22)【出願日】2023-06-12
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100110928
【弁理士】
【氏名又は名称】速水 進治
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 佑季
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC11
5L050CC11
(57)【要約】
【課題】実際に着用しようとしている、または実際に着用している服装のコーディネートが適正か否かを適切に評価できるコーディネート診断システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得部と、診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する評価結果出力部とを備える。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得部と、診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する評価結果出力部とを備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備える、情報処理装置。
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備える、情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、情報処理装置。
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、情報処理装置。
【請求項3】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、情報処理装置。
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、情報処理装置。
【請求項4】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価手段を備える、情報処理装置。
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価手段を備える、情報処理装置。
【請求項5】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、情報処理装置。
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、情報処理装置。
【請求項6】
請求項５に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、情報処理装置。
前記評価結果出力手段は、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、情報処理装置。
【請求項7】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力手段は、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
情報処理装置。
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力手段は、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
情報処理装置。
【請求項8】
ユーザが利用する通信装置と、
前記通信装置にネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記通信装置から、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を前記通信装置に出力する評価結果出力手段と、を有する、コーディネート診断システム。
前記通信装置にネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記通信装置から、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を前記通信装置に出力する評価結果出力手段と、を有する、コーディネート診断システム。
【請求項9】
１以上のコンピュータが、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得し、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する、情報処理方法。
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得し、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する、情報処理方法。
【請求項10】
コンピュータに、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得処理、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、を実行させるためのプログラム。
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得処理、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、を実行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、コーディネート診断システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ワードローブ提供方法の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１のワードローブ提供方法は、専門家のコーディネートパターンを利用しながら、個人の所有物や、その他の服飾品アイテムを利用して、効率的にワードローブを提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００５－１０７９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上述した文献に記載の技術においては、個人が所有する衣服のワードローブを適切なものにするための提案を行うものであったため、実際に着用しようとしている、または実際に着用している服装のコーディネートが適正か否かを適切に評価することは難しかった。
【0005】
本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、実際に着用しようとしている、または実際に着用している服装のコーディネートが適正か否かを適切に評価できるコーディネート診断システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示における情報処理装置は、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備える。
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備える。
【0007】
本開示におけるコーディネート診断システムは、
ユーザが利用する通信装置と、
前記通信装置にネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記通信装置から、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を前記通信装置に出力する評価結果出力手段と、を有する。
ユーザが利用する通信装置と、
前記通信装置にネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記通信装置から、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を前記通信装置に出力する評価結果出力手段と、を有する。
【0008】
本開示における情報処理方法は、
１以上のコンピュータが、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得し、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する、ことを含む。
１以上のコンピュータが、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得し、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する、ことを含む。
【0009】
本開示におけるプログラムは、
コンピュータに、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得処理、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、を実行させるためのプログラムである。
コンピュータに、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得処理、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、を実行させるためのプログラムである。
【0010】
なお、本開示の他の例としては、上記開示の方法を少なくとも１以上のコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、情報処理装置上で、その情報処理方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。
このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、情報処理装置上で、その情報処理方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。
【0011】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【0012】
また、本開示の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。
【0013】
また、本開示の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本開示の方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。
【0014】
さらに、本開示の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が実行されること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
【発明の効果】
【0015】
本開示によれば、実際に着用しようとしている、又は実際に着用している服装のコーディネートが適正か否かを適切に評価できるコーディネート診断システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムが得られる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】本開示にかかる情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図2】本開示にかかる情報処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図3】本開示にかかるコーディネート診断システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図4】本開示にかかる情報処理装置を実現するコンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図5】診断対象着用情報のデータ構造例を示す図である。
【図6】パーツ別着用情報のデータ構造例を示す図である。
【図7】ワードローブ情報のデータ構造例を示す図である。
【図8】結果画面の一例を示す図である。
【図9】本開示にかかる情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図10】評価結果情報のデータ構造例を示す図である。
【図11】本開示にかかる情報処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図12】結果画面の例を示す図である。
【図13】結果画面の例を示す図である。
【図14】画面例を示す図である。
【図15】画面例を示す図である。
【図16】パーツ別評価結果情報のデータ構造例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、本開示において図面は、１以上の実施の形態に関連付けられる。また、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、以下の各図において、本開示の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【0018】
本開示において「取得」とは、自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータまたは情報を取りに行くこと（能動的な取得）、および、自装置に他の装置から出力されるデータまたは情報を入力すること（受動的な取得）の少なくとも一方を含む。能動的な取得の例は、他の装置にリクエストまたは問い合わせしてその返信を受信すること、及び、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等がある。また、受動的な取得の例は、配信（または、送信、プッシュ通知等）される情報を受信すること等がある。さらに、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、または、配信されたデータまたは情報を選択して受信することであってもよい。
【0019】
＜最小構成例＞
図１は、本開示にかかる情報処理装置１００の構成を示すブロック図である。情報処理装置１００は、図１に示すように、着用情報取得部１０２と、評価結果出力部１０４と、を備える。
着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する。
評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する。
図１は、本開示にかかる情報処理装置１００の構成を示すブロック図である。情報処理装置１００は、図１に示すように、着用情報取得部１０２と、評価結果出力部１０４と、を備える。
着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する。
評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する。
【0020】
＜動作例＞
図２は、本開示にかかる情報処理装置１００の処理動作を示すフローチャートである。
着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する（ステップＳ１０１）。
評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する（ステップＳ１０３）。
図２は、本開示にかかる情報処理装置１００の処理動作を示すフローチャートである。
着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する（ステップＳ１０１）。
評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する（ステップＳ１０３）。
【0021】
この情報処理装置１００によれば、着用情報取得部１０２は診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得し、評価結果出力部１０４は診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力するので、実際に着用しようとしている、又は実際に着用している服装のコーディネートが適正か否かを適切に評価できる。
【0022】
以下、情報処理装置１００の詳細例について説明する。
【0023】
（第１実施形態）
＜システム概要＞
図３は、本開示にかかるコーディネート診断システム１のシステム構成を概念的に示す図である。
コーディネート診断システム１は、情報処理装置１００と、ユーザ端末２００と、を含む。ユーザ端末２００は、通信ネットワーク３を介して情報処理装置１００に接続される。ただし、ユーザ端末２００と情報処理装置１００の間には、図示されない通信装置を含んでもよい。また、通信ネットワーク３は、複数種類の通信網を組み合わせてもよい。
＜システム概要＞
図３は、本開示にかかるコーディネート診断システム１のシステム構成を概念的に示す図である。
コーディネート診断システム１は、情報処理装置１００と、ユーザ端末２００と、を含む。ユーザ端末２００は、通信ネットワーク３を介して情報処理装置１００に接続される。ただし、ユーザ端末２００と情報処理装置１００の間には、図示されない通信装置を含んでもよい。また、通信ネットワーク３は、複数種類の通信網を組み合わせてもよい。
【0024】
情報処理装置１００は、記憶装置１２０を含む。記憶装置１２０は、情報処理装置１００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり記憶装置１２０は、情報処理装置１００と一体のハードウェアであってもよいし、情報処理装置１００とは別体のハードウェアであってもよい。
【0025】
情報処理装置１００は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等のコンピュータである。ユーザ端末２００は、図中、１つのみ示されているが、情報処理装置１００は、複数のユーザ端末２００と接続されてよい。ユーザ端末２００は、コーディネート診断システム１のサービスを利用する対象者（以下、ユーザＵとも呼ぶ）が操作する通信装置である。ユーザ端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、あるいは、パーソナルコンピュータ等のコンピュータである。
【0026】
図３の例では、ユーザ端末２００は、カメラ２１０を有している。ただし、ユーザ端末２００は、必ずしもカメラ２１０を有していなくてもよい。
【0027】
カメラ２１０は、レンズとＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサといった撮像素子を備える。カメラ２１０により生成される画像は、動画像であってもよいし、所定間隔毎のフレーム画像であってもよいし、静止画であってもよい。
【0028】
コーディネート診断システム１のサービスの利用方法は、例えば、ユーザ端末２００に所定のアプリケーションをインストールして起動すること、あるいは、ブラウザなどを用いて所定のウェブサイトにアクセスすること、等の方法が考えられる。本開示では、アプリケーションを起動してサービスを利用する方法を例に説明する。
【0029】
ユーザＵは、サービスを利用するために事前にユーザ登録などの手続きを行い、アカウント情報を取得する。サービス利用に際し、アカウント情報を用いて、ユーザ端末２００上で、コーディネート診断システム１にログインすることができる。認証に成功すると、ユーザ端末２００でのサービスの利用が可能になる。
【0030】
＜ハードウェア構成例＞
図４は、本開示にかかる情報処理装置１００を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図３のユーザ端末２００も、コンピュータ１０００によって実現される。また、情報処理装置１００の機能は、ユーザ端末２００のコンピュータ１０００と情報処理装置１００のコンピュータ１０００が分担して実現してもよい。
図４は、本開示にかかる情報処理装置１００を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図３のユーザ端末２００も、コンピュータ１０００によって実現される。また、情報処理装置１００の機能は、ユーザ端末２００のコンピュータ１０００と情報処理装置１００のコンピュータ１０００が分担して実現してもよい。
【0031】
コンピュータ１０００は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０を有する。
【0032】
バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【0033】
プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
【0034】
メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
【0035】
ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は情報処理装置１００の各機能（例えば、着用情報取得部１０２、評価結果出力部１０４、後述する評価部１０６など）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０は後述する情報処理装置１００の記憶装置１２０の各データも記憶してもよい。
【0036】
プログラムモジュールは、記録媒体に記録されてもよい。プログラムモジュールを記録する記録媒体は、非一時的な有形のコンピュータ１０００が使用可能な媒体を含み、その媒体に、コンピュータ１０００（プロセッサ１０２０）が読み取り可能なプログラムコードが埋め込まれてよい。
【0037】
入出力インタフェース１０５０は、コンピュータ１０００と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース１０５０は、ブルートゥース（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）などの近距離無線通信を行う通信インタフェースとしても機能する。
【0038】
ネットワークインタフェース１０６０は、コンピュータ１０００を通信ネットワーク３に接続するためのインタフェースである。この通信ネットワーク３は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０が通信ネットワーク３に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【0039】
そして、コンピュータ１０００は、入出力インタフェース１０５０またはネットワークインタフェース１０６０を介して、必要な機器（例えば、情報処理装置１００のディスプレイ、タッチパネル、操作ボタン、タッチパッド、キーボード、マウス、スピーカ、マイクロフォン、カメラ、プリンタ等、およびユーザ端末２００のディスプレイ、タッチパネル、タッチパッド、操作ボタン、キーボード、マウス、スピーカ、マイクロフォン、カメラ２１０、プリンタ等）に接続する。ディスプレイは、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどである。
【0040】
各図の本開示にかかる情報処理装置１００の各構成要素は、図４のコンピュータ１０００のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。各図の本開示にかかる情報処理装置１００を示す機能ブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、論理的な機能単位のブロックを示している。
【0041】
＜機能構成例＞
以下、図１を用いて説明する。
情報処理装置１００は、着用情報取得部１０２と、評価結果出力部１０４と、を有している。着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報１３０を取得する。
以下、図１を用いて説明する。
情報処理装置１００は、着用情報取得部１０２と、評価結果出力部１０４と、を有している。着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報１３０を取得する。
【0042】
診断対象の服装を示す診断対象着用情報１３０は、ユーザＵが診断を受けようとする服装に関する情報である。コーディネート診断システム１のアプリケーションまたはウェブサイト（以後、単に「コーディネート診断システム１」と呼ぶ）は、操作メニューの中に診断対象の服装の入力操作メニューを含んでいる。コーディネート診断システム１は、入力操作メニューの選択を受け付けると、診断対象の服装の入力を受け付ける入力画面を表示する。入力画面は、診断対象着用情報１３０の各種情報の入力を受け付けるためのＵＩ（User Interface）を含んでいる。着用情報取得部１０２は、入力画面のＵＩを用いたユーザ操作により入力された診断対象着用情報１３０を受け付けて取得する。
【0043】
着用情報取得部１０２による診断対象着用情報１３０の入力方法は、様々考えられ、以下に例示されるがこれらに限定されない。また、複数の方法を組み合わせてもよい。
（入力方法例１）ユーザ端末２００のカメラ２１０を起動し、診断対象の服装を着用したユーザＵの全身を撮像させるガイダンスを出力し、カメラ２１０により生成された画像を取得する。取得した画像を、画像処理部（不図示）により処理することで、ユーザＵの服装を特定する。
（入力方法例１）ユーザ端末２００のカメラ２１０を起動し、診断対象の服装を着用したユーザＵの全身を撮像させるガイダンスを出力し、カメラ２１０により生成された画像を取得する。取得した画像を、画像処理部（不図示）により処理することで、ユーザＵの服装を特定する。
【0044】
（入力方法例２）ユーザＵが予め撮影してユーザ端末２００のストレージデバイス１０４０に記憶してあった診断対象の服装の画像を、入力画面でユーザ操作により選択して登録する。画像処理部により当該画像を処理することで、ユーザＵの服装を特定する。
【0045】
（入力方法例３）ユーザＵの所持している衣服に関する情報（後述するワードローブ情報１５０）を登録しておき、入力画面でユーザ操作により、ユーザＵのワードローブの衣服のリスト等の中から診断対象の服装の選択を受け付ける。
【0046】
画像処理部により服装を特定する方法は、様々考えられ、以下に例示されるがこれらに限定されない。また、複数の方法を組み合わせてもよい。
（特定方法例１）ワードローブ情報１５０に登録されている各衣服の特徴情報を用いて、当該特徴情報と診断対象の服装の画像から抽出された各衣服の特徴情報とを照合することで、ユーザＵが着用している各衣服を特定する。
（特定方法例２）機械学習を用いて、診断対象の服装の画像からユーザＵが着用している衣服を推定する。
（特定方法例１）ワードローブ情報１５０に登録されている各衣服の特徴情報を用いて、当該特徴情報と診断対象の服装の画像から抽出された各衣服の特徴情報とを照合することで、ユーザＵが着用している各衣服を特定する。
（特定方法例２）機械学習を用いて、診断対象の服装の画像からユーザＵが着用している衣服を推定する。
【0047】
衣服の特徴情報は、衣服の画像から抽出された特徴量を含む。さらに、衣服の特徴情報は、素材、色、形状、着用適用シーン、着用可能な季節等を示す情報を含んでもよい。これらの情報は、後述するワードローブ情報１５０に記憶されていてもよい。また、ユーザＵの衣服の購入情報と連携し、ユーザＵが購入した衣服に関する情報を、当該衣服の購入サイト等から取得してもよい。
【0048】
図５は、診断対象着用情報１３０のデータ構造例を示す図である。
診断対象着用情報１３０は、ユーザＵ毎に情報を記憶している。診断対象着用情報１３０は、ユーザＵを特定可能な識別情報（図中、ユーザＩＤと示す）に、着用日時を示す情報と、着用シーンを特定可能な情報と、ユーザＵが当該服装を着用して撮像した画像データと、関連付けて記憶装置１２０あるいは、コンピュータ１０００のメモリ１０３０またはストレージデバイス１０４０に記憶される。
診断対象着用情報１３０は、ユーザＵ毎に情報を記憶している。診断対象着用情報１３０は、ユーザＵを特定可能な識別情報（図中、ユーザＩＤと示す）に、着用日時を示す情報と、着用シーンを特定可能な情報と、ユーザＵが当該服装を着用して撮像した画像データと、関連付けて記憶装置１２０あるいは、コンピュータ１０００のメモリ１０３０またはストレージデバイス１０４０に記憶される。
【0049】
なお、以後説明する各種情報についても同様に記憶装置１２０あるいは、コンピュータ１０００（情報処理装置１００およびユーザ端末２００の少なくとも一方）のメモリ１０３０またはストレージデバイス１０４０に記憶されてよい。以下の説明では、「記憶装置１２０に記憶される」と記載するが、この記載は、「記憶装置１２０あるいは、コンピュータ１０００のメモリ１０３０またはストレージデバイス１０４０に記憶される」ことを意味するものとする。
【0050】
着用日時を示す情報は、診断対象の服装を着用する日時を示す情報である。少なくとも日付を示す情報を含み、時刻を示す情報は含まれなくてもよい。ただし、時刻によって、気温や天気が変化したり、日中と夜間では着用シーンが変わったりするため、時刻情報を含むのが好ましい。また、着用日時は、期間を示す情報であってもよい。例えば、着用日時は、診断対象日の１８時～２２時であってもよい。
【0051】
着用日時を示す情報は、ユーザＵが入力画面を表示した日時を取得して自動的に入力してもよいし、入力画面上でユーザ操作により着用予定日時の入力を受け付けてもよい。着用日時を示す情報は、着用時の天気（気温、湿度等も含む）、および季節の少なくとも一方を特定するのに使用される。天気情報は、天気情報を提供しているウェブサイト等から情報を取得することができる。
【0052】
着用情報取得部１０２は、着用シーンを示す情報を、入力画面上でユーザ操作により着用シーンの入力または選択肢の中からの選択を受け付けて取得してもよい。あるいは、着用情報取得部１０２は、着用シーンを示す情報を、ユーザＵが連携を許可したスケジュール管理のアプリケーションから着用日時に対応するユーザＵの予定を取得し、着用シーンを特定して取得してもよい。着用シーンは、例えば、通学、通勤、在宅、パーティー、冠婚葬祭（結婚式）、デート、ショッピング、外食、飲み会、映画鑑賞、音楽会、美術館、ドライブ、アウトドア等を含む。さらに、着用シーンは、着用する場所（屋内／屋外等の区別も含んでもよい）や地域を示す情報を含んでもよい。着用情報取得部１０２は、地域を示す情報と上記した着用日時を示す情報に基づいて、より正確な天気を示す情報を取得することができる。
【0053】
さらに、着用シーンを示す情報は、具体的な行先を示す情報（例えば、店舗名、施設名等でもよいし、地域を示す情報でもよい）と、出先で会う人物またはグループを特定可能な（例えば、名前や呼称、あるいは、高校同級生、サークル仲間等）情報とを含んでもよい。
【0054】
上記したように、画像データは、入力を受け付けた場合は、診断対象着用情報１３０に紐付けて記憶されるが、診断対象着用情報１３０に必ずしも含まれなくてもよい。
【0055】
さらに、診断対象着用情報１３０は、画像処理により特定された、またはユーザ操作により入力された、診断対象の服装の各衣服（パーツ）の情報を含む。この例では、診断対象着用情報１３０は、着用している各衣服を特定可能な識別情報（図中、着用情報ＩＤと示す）を含み、各衣服の詳細な情報は、パーツ別着用情報１３２に記憶される。ただし、診断対象着用情報１３０に各衣服の詳細な情報を含んでもよい。
【0056】
着用情報ＩＤは、後述するワードローブ情報１５０の各アイテムを特定可能なアイテムＩＤであってもよい。ここで、アイテムとは、衣服および服飾品の各々を指す。上記したように、ワードローブ情報１５０に含まれる衣服の中から着用している衣服が選択された場合は、着用情報取得部１０２は、選択された衣服（アイテム）に対応するアイテムＩＤを着用情報ＩＤとして診断対象着用情報１３０に登録する。あるいは、着用情報取得部１０２は、選択されたアイテムに対応するＩＤに対応する当該アイテムの情報をワードローブ情報１５０から読み出して、診断対象着用情報１３０に登録してもよい。
【0057】
着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を着用したユーザＵ（対象者）を撮像することで生成される画像を取得して記憶装置１２０に蓄積する。また、着用情報取得部１０２は、履歴情報として、診断対象着用情報１３０を記憶装置１２０に蓄積してもよい。
【0058】
後述するように、この診断対象着用情報１３０の履歴情報は、着用頻度を評価する際に、診断対象の服装を前回いつ、誰と会うときに着たかを判別するのに使用される。
【0059】
図６は、パーツ別着用情報１３２のデータ構造例を示す図である。
パーツ別着用情報１３２は、着用している各パーツの詳細情報を含む。着用している衣服（パーツ）毎に、着用情報ＩＤと、パーツの区分を示す情報と、パーツの色や柄を示す情報と、パーツの素材を示す情報と、パーツの形状を示す情報と、パーツの属性情報とを含む。
パーツ別着用情報１３２は、着用している各パーツの詳細情報を含む。着用している衣服（パーツ）毎に、着用情報ＩＤと、パーツの区分を示す情報と、パーツの色や柄を示す情報と、パーツの素材を示す情報と、パーツの形状を示す情報と、パーツの属性情報とを含む。
【0060】
パーツ区分を示す情報は、例えば、ボトムス、トップス、ワンピース、スーツ、アンサンブル、服飾品等の大区分と、スカート、パンツ等のボトムスの中区分と、ミニ、膝丈、ミディ、ミモレ丈、ロング、マキシ丈、フレアー、タイト、プリーツ、タック、ハイウエスト、ローウエスト等のスカートの小区分と、に階層的に分類されていてよい。
【0061】
色や柄を示す情報は、色（白、赤、黒、ゴールド等）や柄（ストライプ、水玉、花柄、ヘンリボーン等）を直接示す情報だけでなく、暖色系、寒色系、ビビッドカラー、パステルカラー、小柄、大柄、モダン、シック等を示す情報を含んでもよい。
【0062】
当該色や柄を示す情報は、ユーザＵのパーソナルカラー診断結果との一致度を評価する相性評価値、着用シーンとの適合度合を評価する場面評価値、および流行との適合度合を評価する流行評価値等の算出に使用することができる。
【0063】
素材を示す情報は、木綿、化繊、デニム、光沢、マット、レース、ビロード、スエード、シースルー、厚手／薄手の種別、通気性、速乾性、温感性、および冷感性等の機能の有無等を示す情報を含む。形状を示す情報は、襟の形状（丸首、Ｕ字、スクエア、タートル、角襟、丸襟、立ち襟、フリル等、あるいは、開きが大きい／小さい等でもよい）、袖の形状や丈（スリーブ、フレンチ、ラグラン、ウイング、ドルマン、セットイン、パフ等、あるいは、半袖、七分丈、長袖、または丈が長い／短い等）等に関する情報を含む。
【0064】
後述する天気評価値を算出する際、気温や湿度が高い日には、素材は、薄手、通気性、速乾性、冷感性、襟の開きが大きい、ノースリーブ、半袖等が好ましい。後述する場面評価値を算出する際、例えば、着用シーンが結婚式の二次会であれば、素材は、光沢、レース、ビロード等が好ましい。
【0065】
属性情報は、当該パーツに適用可能な着用シーンを示す情報、および着用可能な季節を示す情報を含んでもよい。
【0066】
図７は、ワードローブ情報１５０のデータ構造例を示す図である。
ワードローブ情報１５０は、ユーザＵ毎のワードローブに関する情報を記憶する。アイテムごとに、アイテムを特定可能な識別情報（図中、アイテムＩＤと示す）に、パーツ区分を示す情報と、当該アイテムの画像または、当該画像から抽出された特徴情報と、属性情報とを含む。属性情報は、アイテムの色、素材、形状等を示す情報、当該アイテムが適用可能な着用シーンを示す情報、および着用可能な季節を示す情報の少なくともいずれか一つを含む。さらに、属性情報は、アイテムを購入した店舗名、ウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、ブランド名、商品を特定可能な情報（例えば、商品コード）等を示す情報を含んでもよい。
ワードローブ情報１５０は、ユーザＵ毎のワードローブに関する情報を記憶する。アイテムごとに、アイテムを特定可能な識別情報（図中、アイテムＩＤと示す）に、パーツ区分を示す情報と、当該アイテムの画像または、当該画像から抽出された特徴情報と、属性情報とを含む。属性情報は、アイテムの色、素材、形状等を示す情報、当該アイテムが適用可能な着用シーンを示す情報、および着用可能な季節を示す情報の少なくともいずれか一つを含む。さらに、属性情報は、アイテムを購入した店舗名、ウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、ブランド名、商品を特定可能な情報（例えば、商品コード）等を示す情報を含んでもよい。
【0067】
図１に戻り、評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報１３０を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する。詳細な評価方法については、後述する。評価結果出力部１０４は、評価結果を示す結果画面４００をユーザ端末２００のディスプレイに表示させる。
【0068】
複数の評価軸の評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用するユーザＵ（対象者）と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、およびユーザＵ（対象者）の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む。
【0069】
図８は、結果画面４００の一例を示す図である。
結果画面４００は、採点の結果、コーディネートがよいか悪いかを示す総合評価結果表示欄４０２と、複数の評価軸の評価結果を棒グラフ４１４で示す詳細評価結果表示欄４１０と、補足情報表示欄４２０とを含む。
結果画面４００は、採点の結果、コーディネートがよいか悪いかを示す総合評価結果表示欄４０２と、複数の評価軸の評価結果を棒グラフ４１４で示す詳細評価結果表示欄４１０と、補足情報表示欄４２０とを含む。
【0070】
総合評価結果表示欄４０２は、例えば、複数の評価軸で評価した評価値の総合点数が、閾値以上の場合、評価がよいことを示す情報（図の例では、「Ｇｏｏｄ」、「いいね！」等）が表示される。総合点数が閾値未満の場合、評価があまりよくないことを示す情報（例えば、「アドバイスあり」、「もう少しがんばろう」等）が表示される。総合評価を示す情報は、一例であり、これらに限定されない。
【0071】
この例では、詳細評価結果表示欄４１０は、２つの評価軸で評価した評価値を評価結果として示す棒グラフ４１４を含んでいる。詳細評価結果表示欄４１０は、各評価軸を示すラベル表示欄４１２と、各評価軸の評価値は異なる色や柄で示される棒グラフ４１６ａおよび４１６ｂとを含む。各棒グラフ４１４の中程には、標準的な評価値を示す基準ラインも含まれてもよい。基準ラインは、評価値毎に値が異なってもよいし、同じであってもよい。
【0072】
評価結果出力部１０４は、複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する。
ただし、評価結果出力部１０４は、複数の評価軸の評価結果のうち、少なくともいずれか一つの選択を受け付け、当該選択された評価軸の評価結果のみを含む結果画面４００をディスプレイに表示してもよい。あるいは、評価結果出力部１０４は、各評価軸の評価結果をそれぞれ含む結果画面４００を複数表示（例えば、複数のウインドウを表示）してもよい。
ただし、評価結果出力部１０４は、複数の評価軸の評価結果のうち、少なくともいずれか一つの選択を受け付け、当該選択された評価軸の評価結果のみを含む結果画面４００をディスプレイに表示してもよい。あるいは、評価結果出力部１０４は、各評価軸の評価結果をそれぞれ含む結果画面４００を複数表示（例えば、複数のウインドウを表示）してもよい。
【0073】
補足情報表示欄４２０は、この例では、ユーザＵのコーディネートと似ている他のコーディネート例の表示させるためのアイコン４２２と、さらに、追加するとよいパーツを紹介する情報を表示させるためのアイコン４２４とを含む。
【0074】
また、着用情報取得部１０２は、着用後のユーザＵの感想の入力を受け付け、診断対象着用情報１３０と関連付けて記憶装置１２０に記憶してもよい。感想は、テキスト入力を受け付けてもよいし、少なくとも一つの項目について、得点の入力を受け付けたり、レベル（よい（成功）／わるい（失敗）等の二択、または１～５段階等のレベル選択等）の指定を受け付けたりしてもよい。
【0075】
あるいは、着用情報取得部１０２は、ユーザＵが参照を許可したユーザＵが投稿しているＳＮＳの内容（例えば、着用画像とともに「このスカート、友達に似合っていると褒められた！」）を取得して、機械学習により、ユーザＵの当該コーディネートやアイテムの感想を取得してもよい。
【0076】
評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報１３０のユーザＵの感想を示す情報を用いて補足情報を生成することができる。評価結果出力部１０４は、ユーザＵの感想を示す情報から、ユーザＵの嗜好を特定したり、お気に入りのアイテムを特定したりすることができる。これらの情報を用いて、評価結果出力部１０４は、補足情報を生成することができる。
【0077】
＜動作例＞
以下、図２を用いて説明する。
着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報１３０を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、着用情報取得部１０２は、ユーザ端末２００のカメラ２１０を起動してユーザＵの服装を撮像させて診断対象の服装の画像を取得する。そして、着用情報取得部１０２は、画像処理部により各衣服を特定させ、パーツ別着用情報１３２を取得する。さらに、着用情報取得部１０２は、着用日時を示す情報を取得し、天気情報を取得し、季節を特定する。さらに、着用情報取得部１０２は、スケジュール情報を取得して、着用シーンと、行先と、誰と会うかを特定する。着用情報取得部１０２は、取得した診断対象着用情報１３０を記憶装置１２０に記憶する。
評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報１３０を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する（ステップＳ１０３）。上記したように、評価結果出力部１０４は、図８の結果画面４００をユーザ端末２００のディスプレイに表示させる。
以下、図２を用いて説明する。
着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報１３０を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、着用情報取得部１０２は、ユーザ端末２００のカメラ２１０を起動してユーザＵの服装を撮像させて診断対象の服装の画像を取得する。そして、着用情報取得部１０２は、画像処理部により各衣服を特定させ、パーツ別着用情報１３２を取得する。さらに、着用情報取得部１０２は、着用日時を示す情報を取得し、天気情報を取得し、季節を特定する。さらに、着用情報取得部１０２は、スケジュール情報を取得して、着用シーンと、行先と、誰と会うかを特定する。着用情報取得部１０２は、取得した診断対象着用情報１３０を記憶装置１２０に記憶する。
評価結果出力部１０４は、診断対象着用情報１３０を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する（ステップＳ１０３）。上記したように、評価結果出力部１０４は、図８の結果画面４００をユーザ端末２００のディスプレイに表示させる。
【0078】
以上説明したように、情報処理装置１００は、着用情報取得部１０２と、評価結果出力部１０４と、を有している。着用情報取得部１０２は診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する。評価結果出力部１０４は診断対象着用情報を用いて服装について複数の評価軸で評価した各評価軸の評価結果を出力する。
このように、本実施形態によれば、実際に着用しようとしている、または実際に着用している服装のコーディネートが適正か否かを適切に評価できる。そして、本実施形態によれば、着用している服装の診断を行い、複数の評価軸で評価結果を提示できるので、ユーザＵは、評価を下げている項目が何であるのか、一目で認識できる。そのため、例えば、天気に関する評価が低い場合、当日の気温や湿度に注目し、天気に適した衣服に変更することができる。また、場面に関する評価が低い場合、診断対象の衣服が着用シーンに適していないことをユーザＵに気付かせ、着衣の変更を促すことができる
このように、本実施形態によれば、実際に着用しようとしている、または実際に着用している服装のコーディネートが適正か否かを適切に評価できる。そして、本実施形態によれば、着用している服装の診断を行い、複数の評価軸で評価結果を提示できるので、ユーザＵは、評価を下げている項目が何であるのか、一目で認識できる。そのため、例えば、天気に関する評価が低い場合、当日の気温や湿度に注目し、天気に適した衣服に変更することができる。また、場面に関する評価が低い場合、診断対象の衣服が着用シーンに適していないことをユーザＵに気付かせ、着衣の変更を促すことができる
【0079】
さらに、結果画面４００は、補足情報表示欄４２０を含んでいるため、上記した評価が低い場合に、他のコーディネート例をユーザＵに提案したり、さらに、追加するとよいパーツを紹介したりすることもできる。このため、ユーザＵは、提案に従い、よりよいコーディネートに服装を変更することができる。
【0080】
（第２実施形態）
図９は、本開示にかかる情報処理装置１００の構成を示すブロック図である。図９に示すように、情報処理装置１００は、図１の情報処理装置１００とは、さらに評価部１０６を有する点以外は、同じである。なお、図９の各要素は、１以上の実施形態の各要素と矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図９は、本開示にかかる情報処理装置１００の構成を示すブロック図である。図９に示すように、情報処理装置１００は、図１の情報処理装置１００とは、さらに評価部１０６を有する点以外は、同じである。なお、図９の各要素は、１以上の実施形態の各要素と矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0081】
＜機能構成例＞
情報処理装置１００は、図１と同じ着用情報取得部１０２と、評価結果出力部１０４と、を有するとともに、さらに、評価部１０６を有する。
評価部１０６は、診断対象着用情報１３０を用いて、診断対象の服装を特定し、特定した服装について複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む評価結果を生成する。算出された評価値は、評価結果情報１４０として記憶装置１２０に記憶される。
情報処理装置１００は、図１と同じ着用情報取得部１０２と、評価結果出力部１０４と、を有するとともに、さらに、評価部１０６を有する。
評価部１０６は、診断対象着用情報１３０を用いて、診断対象の服装を特定し、特定した服装について複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む評価結果を生成する。算出された評価値は、評価結果情報１４０として記憶装置１２０に記憶される。
【0082】
評価部１０６は、下記の５つの評価値の少なくともいずれか２つの評価値を算出する。
ただし、評価値はこれらに限定されない。
（評価値１）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値
（評価値２）当該服装を着用するユーザＵ（対象者）の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、ユーザＵと当該服装の相性の一致度を示す相性評価値
（評価値３）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値
（評価値４）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値
（評価値５）ユーザＵ（対象者）の当該服装の着用頻度を示す情報およびユーザＵの当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値
ただし、評価値はこれらに限定されない。
（評価値１）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値
（評価値２）当該服装を着用するユーザＵ（対象者）の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、ユーザＵと当該服装の相性の一致度を示す相性評価値
（評価値３）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値
（評価値４）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値
（評価値５）ユーザＵ（対象者）の当該服装の着用頻度を示す情報およびユーザＵの当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値
【0083】
評価結果出力部１０４は、評価部１０６が算出した複数の評価値を用いて各評価軸の評価結果を出力する。
【0084】
図１０は、評価結果情報１４０のデータ構造例を示す図である。
評価結果情報１４０は、ユーザＵを特定可能な識別情報（図中、ユーザＩＤと示す）に、評価対象の診断対象着用情報１３０を特定するための識別情報（図中、着用情報ＩＤと示す）と、算出された各評価値（天気評価値、相性評価値、流行評価値、場面評価値、着用頻度評価値等）とを関連付けて含む。
評価結果情報１４０は、ユーザＵを特定可能な識別情報（図中、ユーザＩＤと示す）に、評価対象の診断対象着用情報１３０を特定するための識別情報（図中、着用情報ＩＤと示す）と、算出された各評価値（天気評価値、相性評価値、流行評価値、場面評価値、着用頻度評価値等）とを関連付けて含む。
【0085】
評価部１０６による評価軸ごとの評価方法は、様々考えられ、下記に例示されるがこれらに限定されない。
【0086】
（評価値１：天気）
一例として、衣服の種類別、素材別、形状別に、適している天気情報（気温、湿度、降水確率、風量、不快指数等の各項目）に対して快適な範囲を予め設定しておく。着用日時の行先の天気情報を取得し、診断対象の衣服の種類、素材、形状に対応する天気情報の範囲に、着用日時の天気情報が含まれているか否か、含まれていない場合、どの程度乖離しているかに応じて、加点または減点方式で、採点を行ってもよい。
一例として、衣服の種類別、素材別、形状別に、適している天気情報（気温、湿度、降水確率、風量、不快指数等の各項目）に対して快適な範囲を予め設定しておく。着用日時の行先の天気情報を取得し、診断対象の衣服の種類、素材、形状に対応する天気情報の範囲に、着用日時の天気情報が含まれているか否か、含まれていない場合、どの程度乖離しているかに応じて、加点または減点方式で、採点を行ってもよい。
【0087】
他の例では、天気情報別（晴れ、雨、曇り、湿度が高い、凪、北風等）や季節別に、適している衣服の種類、素材、形状を予め設定しておく。着用日時の行先の天気情報を取得し、診断対象の衣服の種類、素材、形状が、予め設定されている衣服の種類、素材、形状と合っているか否かで、加点または減点方式で、採点を行ってもよい。
【0088】
（評価値２：相性）
ユーザＵの骨格診断およびパーソナルカラー診断の結果に関する情報は、ユーザＵが操作メニューの中の設定メニューにおいてユーザＵが入力した情報を取得してもよいし、骨格診断およびパーソナルカラー診断用の各ウェブサイトと連携してユーザＵに各診断を受けさせて診断結果を取得してもよい。骨格診断およびパーソナルカラー診断は、少なくとも一方の診断結果を用いて評価する。
ユーザＵの骨格診断およびパーソナルカラー診断の結果に関する情報は、ユーザＵが操作メニューの中の設定メニューにおいてユーザＵが入力した情報を取得してもよいし、骨格診断およびパーソナルカラー診断用の各ウェブサイトと連携してユーザＵに各診断を受けさせて診断結果を取得してもよい。骨格診断およびパーソナルカラー診断は、少なくとも一方の診断結果を用いて評価する。
【0089】
骨格診断のタイプ別に似合うとされている衣服の種類、素材、形状と、診断対象の衣服の種類、素材、形状が、一致しているか否かで、加点または減点方式で、採点を行ってもよい。パーソナルカラー診断で似合うとされる色や柄と、診断対象の衣服の色や柄が、一致しているか否かで、加点または減点方式で、採点を行ってもよい。
【0090】
（評価値３：流行）
ＳＮＳ（Social networking service）等のインターネットおよび雑誌やネット記事等のメディアで話題になっている流行の衣服、コーディネート等のスタイリングに関する情報、あるいは、スタイリストによるコーディネート（ユーザＵに特化したものであってもよいし、ユーザＵの属性情報（年代、性別、職種、嗜好等）を用いて一般化されたもの（例えば、「２０代女性会社員の通勤着」等）であってもよい）を取得する。取得したコーディネートの各衣服の種類、素材、形状、色を特定し、当該各衣服の情報と、診断対象の衣服の情報との一致度を、衣服の種類、素材、形状、色等の項目別に算出し、合計して評価値としてもよい。なお、ユーザの属性情報は、操作メニューの中の設定メニューにおいてユーザＵが入力した情報を取得し、記憶装置１２０に記憶してもよい。
ＳＮＳ（Social networking service）等のインターネットおよび雑誌やネット記事等のメディアで話題になっている流行の衣服、コーディネート等のスタイリングに関する情報、あるいは、スタイリストによるコーディネート（ユーザＵに特化したものであってもよいし、ユーザＵの属性情報（年代、性別、職種、嗜好等）を用いて一般化されたもの（例えば、「２０代女性会社員の通勤着」等）であってもよい）を取得する。取得したコーディネートの各衣服の種類、素材、形状、色を特定し、当該各衣服の情報と、診断対象の衣服の情報との一致度を、衣服の種類、素材、形状、色等の項目別に算出し、合計して評価値としてもよい。なお、ユーザの属性情報は、操作メニューの中の設定メニューにおいてユーザＵが入力した情報を取得し、記憶装置１２０に記憶してもよい。
【0091】
さらに、流行を評価するために、キーワードを用いてもよい。インターネットおよびメディアの情報でトレンドとなっているキーワードを取得する。一方、ワードローブ情報１５０において、機械学習を用いて、当該キーワードに該当するアイテムを検索し、該当するアイテムの属性情報に、当該キーワードを関連付けて記憶しておく。診断対象の衣服の属性情報に当該キーワードが含まれている場合、評価値を加点し、当該キーワードが含まれていない場合、評価値を減点してもよい。
【0092】
また、当該流行を評価するためのキーワード等は、アパレル企業から提案されたもの（例えば、販促対象の商品を示すキーワード）を採用してもよい。
【0093】
（評価値４：場面）
一例として、着用シーン（ＴＰＯ）別に、適切と思われるコーディネートおよび衣服に関する情報（衣服の種類、素材、形状、色等）を予め登録しておく。診断対象日時に対応する予定から特定される着用シーンから、適切なコーディネートおよび衣服に関する情報（衣服の種類、素材、形状、色等）を特定する。特定された情報と、診断対象の衣服に関する情報との一致度を、衣服の種類、素材、形状、色等の項目別に算出し、合計して評価値としてもよい。
一例として、着用シーン（ＴＰＯ）別に、適切と思われるコーディネートおよび衣服に関する情報（衣服の種類、素材、形状、色等）を予め登録しておく。診断対象日時に対応する予定から特定される着用シーンから、適切なコーディネートおよび衣服に関する情報（衣服の種類、素材、形状、色等）を特定する。特定された情報と、診断対象の衣服に関する情報との一致度を、衣服の種類、素材、形状、色等の項目別に算出し、合計して評価値としてもよい。
【0094】
他の例として、ワードローブ情報１５０において、ユーザＵが所持しているアイテムごとに、属性情報として適している着用シーンに関する情報を関連付けて記憶しておく。診断対象の衣服について、ワードローブ情報１５０の属性情報を参照し、当該衣服に適した着用シーンに関する情報を取得する。取得した着用シーンと、予定から特定される着用シーンとが一致するか否かで、加点または減点方式で、採点を行ってもよい。
【0095】
（評価値５：着用頻度）
例えば、着用情報取得部１０２は、上記したように、ユーザＵの画像を処理することにより、蓄積されているユーザＵの当該服装の着用頻度を示す情報を更新する。ここで着用頻度を示す情報は、着用した日時、着用シーン（行先、会った人物）を示す情報を含む。評価部１０６は、当該着用頻度を示す情報を用いて服装について、当該着用頻度の評価値を算出する。
例えば、着用情報取得部１０２は、上記したように、ユーザＵの画像を処理することにより、蓄積されているユーザＵの当該服装の着用頻度を示す情報を更新する。ここで着用頻度を示す情報は、着用した日時、着用シーン（行先、会った人物）を示す情報を含む。評価部１０６は、当該着用頻度を示す情報を用いて服装について、当該着用頻度の評価値を算出する。
【0096】
例えば、診断対象着用情報１３０の履歴情報を用いて、診断対象の服装を着用した日時を特定し、着用頻度を算出する。着用頻度が第１の閾値より高い場合、減点してもよい。さらに、診断対象の着用したシーンおよび会う予定の人物を特定し、当該着用シーン別および当該人物別に着用頻度を算出する。着用シーン別および人物別の着用頻度が第２の閾値より高い場合、さらに減点してもよい。これにより、何度も同じ服装を着用している場合、評価を下げることでユーザＵに、他の服装の着用を促すことができる。
【0097】
また、着用頻度が第３の閾値より低い場合、加点してもよい。これにより、普段着ていない服装がある場合、評価を上げることで、ユーザＵは同じ服装をしていないことを確認できるので安心して着用することができる。
【0098】
着用頻度は、上記したワードローブ情報１５０に含まれるアイテム毎に算出するのが好ましい。これにより、他のコーディネートを提案する機能において、一度も着用していないアイテムについて、着用を促すことが可能になる。例えば、診断対象日時のユーザＵの予定の着用シーンに適した服装に対応するアイテムをワードローブ情報１５０から抽出し、当該アイテムの着用頻度を算出し、着用頻度が第３の閾値より低いアイテムを使用してコーディネートを提案してもよい。
【0099】
さらに、いずれの評価値においても、機械学習を用いて、評価軸毎に推奨される衣服の種類、素材、形状、色等を含む項目をそれぞれ特定し、着用している衣服が、特定された衣服の各項目とそれぞれどの程度合っているかを示す評価値を算出させてもよい。
【0100】
また、上記した複数の方法を組み合わせて採点してもよい。
【0101】
＜動作例＞
図１１は、本開示にかかる情報処理装置１００の処理動作を示すフローチャートである。
本フローは、図２のフローと同じステップＳ１０１を有するとともに、図２のステップＳ１０３に替えて、ステップＳ２０１～ステップＳ２０５を有する。
図１１は、本開示にかかる情報処理装置１００の処理動作を示すフローチャートである。
本フローは、図２のフローと同じステップＳ１０１を有するとともに、図２のステップＳ１０３に替えて、ステップＳ２０１～ステップＳ２０５を有する。
【0102】
まず、着用情報取得部１０２は、診断対象の服装を示す診断対象着用情報１３０を取得する（ステップＳ１０１）。着用情報取得部１０２が取得した診断対象着用情報１３０は、記憶装置１２０に記憶される。
【0103】
次に、評価部１０６は、診断対象着用情報１３０を用いて、診断対象の服装を特定する（ステップＳ２０１）。そして、評価部１０６は、特定した服装について複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む評価結果を生成する（ステップＳ２０３）。算出された評価値は、評価結果情報１４０として記憶装置１２０に記憶される。
【0104】
そして、評価結果出力部１０４は、評価部１０６が算出した複数の評価値を用いて各評価軸の評価結果を出力する（ステップＳ２０５）。例えば、評価結果出力部１０４は、図１２の結果画面４００をユーザ端末２００のディスプレイに表示する。
【0105】
図１２および図１３は、結果画面４００の例を示す図である。
図１２および図１３の結果画面４００は、図８の結果画面４００とは、詳細評価結果表示欄４１０に５つの評価軸で評価した評価値を評価結果として示すグラフ４３０をレーダーチャートで示している点で相違する。
図１２および図１３の結果画面４００は、図８の結果画面４００とは、詳細評価結果表示欄４１０に５つの評価軸で評価した評価値を評価結果として示すグラフ４３０をレーダーチャートで示している点で相違する。
【0106】
評価結果出力部１０４は、複数の評価軸を有するグラフ４３０で評価結果を出力する。
グラフ４３０は、５つの評価軸４３２を有し、評価軸４３２を示す情報を示すラベル表示欄４１２をそれぞれ含む。グラフ４３０は、さらに各評価軸の評価値を結んだチャート４４０と、標準的な評価値を結んだ基準ライン４３４とを含む。
グラフ４３０は、５つの評価軸４３２を有し、評価軸４３２を示す情報を示すラベル表示欄４１２をそれぞれ含む。グラフ４３０は、さらに各評価軸の評価値を結んだチャート４４０と、標準的な評価値を結んだ基準ライン４３４とを含む。
【0107】
図１３に示すように、評価結果出力部１０４は、チャート４４０で示される、基準ライン４３４より低い評価値について、特定可能な情報を結果画面４００に出力する。具体的には、総合評価結果表示欄４０２において、評価が低い評価値があるため、評価を上げるためのアドバイスがあることを示す情報が表示されている。この例では、総合評価結果表示欄４０２には、「アドバイスあり」とのメッセージが表示されている。
【0108】
さらに、評価結果出力部１０４は、基準ライン４３４より評価値が低い評価軸のラベル（この例では「着用頻度」）について、特定可能に強調表示４５０（例えば、ハイライト表示、点滅表示、色替え、拡大、太文字、フォント変更、アニメーション表示、強調マーク重畳表示等）を施して出力する。
【0109】
評価結果出力部１０４は、複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、特定の評価軸の評価値を高くするために必要な服装の変更案を出力する。
【0110】
評価結果出力部１０４は、特定の評価軸の評価結果について、グラフ４３０上での操作を受け付けることで、特定の評価軸の評価結果の変更要求情報の入力を受け付ける。
【0111】
具体的には、評価結果出力部１０４は、例えば、図１３の着用頻度の評価軸のラベル表示欄４１２の領域の選択操作（例えば、タッチ操作）を受け付けると、当該着用頻度の評価を下げている要因を示す情報を表示する画面５００（図１４）を表示する。画面５００は、診断対象の衣服の画像表示部５０２と、当該着用頻度の評価を下げている要因を示す情報を表示するコメント表示部５０４とを含む。
【0112】
画像表示部５０２は、診断対象の衣服をパーツごとにグラフィック表示してもよい。コメント表示部５０４は、コーディネート生体に対するコメントであってもよいし、特定のパーツを対象として特定のパーツに対するコメントであってもよい。その場合、コメント表示部５０４は、特定のパーツに対応付けて（例えば、吹き出しの指し位置を特定のパーツの位置にする）表示する。なお、パーツごとに評価を行う構成については、後述する。
【0113】
この例では、当該着用頻度の評価を下げている要因として、診断対象の服装は、着用日時の予定で会うことになっている人物Ａさんと、前回会ったときにも着用していたことを示す情報が、コメント表示部５０４に表示されている。そのため、ユーザＵは、この情報を参照することで、前回Ａさんと会ったときと同じコーディネートであることに気付くことができるので、コーディネートを変更することができる。
【0114】
変更要求情報は、例えば、ユーザＵ自身が着替えた上で、診断対象の服装の撮影と診断を再度行う指示であってもよいし、ワードローブ情報１５０から、変更するアイテムを受け付け、変更後のアイテムを用いた診断を再度行う指示であってもよい。
【0115】
この場合、図１５の画面５００に示すように、評価結果出力部１０４は、画像表示部５０２に、診断対象の衣服をパーツごとにグラフィック表示する。評価結果出力部１０４は、ユーザＵによりトップスを選択操作（例えば、タッチ操作またはマウスオーバー等）を受け付けると、提案コメント表示部５１０を表示してもよい。この例では、評価を上げるためのトップスの代替案を提示している。評価結果出力部１０４は、当該提示されるアイテムをワードローブ情報１５０から選択する。ただし、評価結果出力部１０４は、ユーザＵが所持していない衣服を提案してもよい。その場合、評価結果出力部１０４は、当該衣服を購入できるウェブサイトのＵＲＬを含むリンクを表示してもよい。
【0116】
さらに、評価結果出力部１０４は、提案コメント表示部５１０に表示されたアイテムまたはＵＲＬの選択操作を受け付けることで、診断を再度行う指示を受け付けてもよい。
【0117】
評価結果出力部１０４は、結果画面４００でグラフ４３０の特定の評価軸のラベル表示欄４１２の選択操作を受け付けることで該評価軸の評価に関する情報を示す画面５００を表示する。評価軸の評価に関する情報は、評価軸ごとに様々考えられ以下に例示されるがこれらに限定されない。
【0118】
（天気評価軸）
天気や季節と診断対象の服装が合っていないことを示す情報
気温が低くなることが予想される場合、上着やマフラー等の防寒具の追加を提案する情報
気温や湿度が高くなることが予想される場合、半袖や薄着、あるいは、通気性、速乾性のある素材の衣服に着替えることを提案する情報
天気や季節と診断対象の服装が合っていないことを示す情報
気温が低くなることが予想される場合、上着やマフラー等の防寒具の追加を提案する情報
気温や湿度が高くなることが予想される場合、半袖や薄着、あるいは、通気性、速乾性のある素材の衣服に着替えることを提案する情報
【0119】
（相性評価軸）
骨格診断の結果、ユーザＵのタイプに似合うとされている衣服に関する情報と、診断対象の服装が合っていないことを示す情報
パーソナルカラー診断の結果、ユーザＵに似合うとされている色や柄と、診断対象の服装が合っていないことを示す情報
ユーザＵの骨格診断のタイプに似合うとされている衣服に対応した別のコーディネートを提案する情報
ユーザＵのパーソナルカラー診断の結果、ユーザＵに似合うとされている色や柄の別のコーディネートを提案する情報
骨格診断の結果、ユーザＵのタイプに似合うとされている衣服に関する情報と、診断対象の服装が合っていないことを示す情報
パーソナルカラー診断の結果、ユーザＵに似合うとされている色や柄と、診断対象の服装が合っていないことを示す情報
ユーザＵの骨格診断のタイプに似合うとされている衣服に対応した別のコーディネートを提案する情報
ユーザＵのパーソナルカラー診断の結果、ユーザＵに似合うとされている色や柄の別のコーディネートを提案する情報
【0120】
（流行評価軸）
流行のコーディネートを提案する情報
流行のコーディネートを提案する情報
【0121】
（場面評価軸）
診断対象の服装が、予定の着用シーンと合っていないことを示す情報
予定の着用シーンに合っているコーディネートを提案する情報
診断対象の服装が、予定の着用シーンと合っていないことを示す情報
予定の着用シーンに合っているコーディネートを提案する情報
【0122】
（着用頻度評価軸）
診断対象の服装は、最近何度（所定期間内で所定回数以上）も着ていること示す情報
診断対象の服装は、同様な着用シーン（行先、会った人物等）で着た履歴がある（前回会ったときにも着用していた等）ことを示す情報
他のコーディネートを提案する情報
診断対象の服装は、最近何度（所定期間内で所定回数以上）も着ていること示す情報
診断対象の服装は、同様な着用シーン（行先、会った人物等）で着た履歴がある（前回会ったときにも着用していた等）ことを示す情報
他のコーディネートを提案する情報
【0123】
このように、結果画面４００でグラフ４３０の特定の評価軸のラベル表示欄４１２を操作することで、当該評価軸の評価に関する情報を示す画面５００を表示することができるので、評価が低い項目について、アドバイスに従い、コーディネートを変更することで、評価値を上げることができる。
【0124】
また、評価結果出力部１０４は、複数の評価軸をそれぞれ異なる色や視覚的な表現方法で統一して表示させてもよい。例えば、評価結果出力部１０４は、評価軸ごとに特定の色や視覚的な表現方法を割り当て、結果画面４００のグラフ４３０の評価軸４３２とラベル表示欄４１２の色や視覚的な表現方法を対応する色や視覚的な表現方法で表示する。さらに、評価結果出力部１０４は、当該評価軸に関する情報を示す画面５００において、当該画面５００の表示枠、あるいは、背景、タイトル等の色や視覚的な表現方法を、評価軸に割り当てられた色や視覚的な表現方法で表示してもよい。
【0125】
視覚的な表現方法は、例えば、特定の模様、特定の表現効果（キラキラ、点滅表示等）、特定のアニメーションやアイコンの重畳表示等を含む。
【0126】
このようにすることで、ユーザＵは、どの評価軸に対する評価に関する情報であるかを一目で判断することができる。
【0127】
以上説明したように、情報処理装置１００は、評価部１０６を有する。評価部１０６は、診断対象着用情報１３０を用いて、診断対象の服装を特定し、特定した服装について複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む評価結果を生成する。評価結果出力部１０４は、評価部１０６が算出した複数の評価値を用いて各評価軸の評価結果を出力する。
【0128】
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、結果画面４００のように、評価部１０６が算出した複数の評価値を用いて各評価軸の評価結果がグラフ４３０で出力されるので、一目で評価内容を把握することができる。評価結果出力部１０４は、さらに、評価が低い評価軸を特定可能な情報を表示するので、ユーザＵがどの評価軸の評価が低いかを認識できる。
【0129】
さらに、評価結果出力部１０４は、特定の評価軸の評価結果の変更要求情報の入力を受け付けるので、評価が低い評価軸の評価結果を変更するためのアイテムの変更操作を受け付けるとともに、再診断を行わせることができる。これにより、ユーザＵは、評価を上げるためのコーディネートの変更をスムーズに行うことができる。
【0130】
（第３実施形態）
本実施形態の情報処理装置１００は、上記した実施形態の情報処理装置とは、服装を構成する複数のパーツ（衣服等）別に評価結果を出力する構成を有する点以外は、同じである。以下、図９を用いて説明する。なお、本実施形態の各要素は、１以上の実施形態の各要素と矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
本実施形態の情報処理装置１００は、上記した実施形態の情報処理装置とは、服装を構成する複数のパーツ（衣服等）別に評価結果を出力する構成を有する点以外は、同じである。以下、図９を用いて説明する。なお、本実施形態の各要素は、１以上の実施形態の各要素と矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0131】
＜機能構成例＞
診断対象の服装は、複数のパーツ（上記した衣服のパーツの大区分に相当）を含む。
評価部１０６は、複数の評価軸について、パーツ別に評価値を算出する。算出された評価値は、パーツ別評価結果情報１４２として記憶装置１２０に記憶される。
評価結果出力部１０４は、パーツ別に評価された複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する。
診断対象の服装は、複数のパーツ（上記した衣服のパーツの大区分に相当）を含む。
評価部１０６は、複数の評価軸について、パーツ別に評価値を算出する。算出された評価値は、パーツ別評価結果情報１４２として記憶装置１２０に記憶される。
評価結果出力部１０４は、パーツ別に評価された複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する。
【0132】
図１６は、パーツ別評価結果情報１４２のデータ構造例を示す図である。
パーツ別評価結果情報１４２は、ユーザＵを特定可能な識別情報（図中、ユーザＩＤと示す）に、さらに、パーツごとに、評価対象の診断対象着用情報１３０を特定するための識別情報（図中、着用情報ＩＤと示す）と、算出された各評価値（天気評価値、相性評価値、流行評価値、場面評価値、着用頻度評価値等）とを関連付けて含む。
パーツ別評価結果情報１４２は、ユーザＵを特定可能な識別情報（図中、ユーザＩＤと示す）に、さらに、パーツごとに、評価対象の診断対象着用情報１３０を特定するための識別情報（図中、着用情報ＩＤと示す）と、算出された各評価値（天気評価値、相性評価値、流行評価値、場面評価値、着用頻度評価値等）とを関連付けて含む。
【0133】
パーツとは、上記したパーツの大区分で示される区分である。つまり、パーツは、ボトムス、トップス、ワンピース、スーツ、アンサンブル、および服飾品（靴（靴下等を含む）、帽子、鞄、スカーフ、アクセサリー等）の少なくともいずれか一つを含む。
【0134】
上記したように、評価結果出力部１０４は、パーツ別に評価された複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する。
【0135】
例えば、評価部１０６は、パーツごとに場面評価軸の評価値を算出し、評価結果出力部１０４は、評価値が基準値より低いパーツ（例えば、トップス）を特定し、図１５の画面５００において、トップスの領域を強調表示してもよい。さらに、当該パーツが、着用シーンに合っていないことを示す情報を提案コメント表示部５１０に表示してもよい。提案コメント表示部５１０は、下記に示すように、ユーザＵの選択操作により表示されもよいし、評価軸の評価が低い場合に、自動的に表示されてもよい。
【0136】
評価結果出力部１０４は、パーツ別に、複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、評価結果より高くしたい旨の変更要求情報（例えば、パーツのアイテムを他のアイテムに変更する指示）の入力を受け付けることができる。
【0137】
評価結果出力部１０４は、強調表示されたパーツ（この場合、トップス）のユーザＵによる選択操作を受け付けると、提案コメント表示部５１０を表示してもよい。また、強調表示されていないパーツ（この場合、ボトムス）についても、評価結果出力部１０４は、当該パーツの表示領域の選択操作を受け付けると、例えば、流行から提案される他の衣服を示す提案コメント表示部５１０を表示してもよい。
【0138】
【0139】
変更要求情報の入力方法は、上記したように、例えば、画面５００上の各パーツの部位に対応するグラフィック表示領域の選択操作の受け付け以外にも、様々考えられる。例えば、変更要求情報の入力は、「全体」、またはパーツごと「ボトムス」等の操作ボタンまたはアイコン等のＵＩの操作を受け付けることや、リストやチェックボタン等のＵ１の操作を受け付けることであってもよい。あるいは、変更要求情報の入力は、上記したように、診断対象の画像の再撮影の指示を受け付けることでもよい。
【0140】
評価結果出力部１０４は、指定されたパーツに対応するアイテムをワードローブ情報１５０から取得してリスト表示してもよい。このとき、評価結果出力部１０４は、ワードローブ情報１５０の中から、評価値を高くできるアイテムを特定してリスト表示するのが好ましい。具体的には、評価結果出力部１０４は、特定の評価軸（評価が低かったもの）について、評価が高くなるアイテム（例えば、場面評価軸の評価が低い場合、着用シーンが適切なもの等）を選択して、代替案として提案する。
【0141】
また、提案コメント表示部５１０で、パーツの代替案を提案する際、評価結果出力部１０４は、機械学習を用いて、代替案を生成してもよい。あるいは、評価結果出力部１０４は、機械学習を用いて変更すべきアイテムの特徴（変更すべき方向性）を示す情報（色を薄い色に変更する、素材を柔らかいものに変更する等）を、生成してもよい。
【0142】
さらに、評価結果出力部１０４は、代替案として、ユーザＵが所持していない商品を提案してもよい。評価結果出力部１０４は、コーディネート診断システム１が予め指定している通信販売のウェブサイトで購入可能な商品、あるいは、トレンドの商品等から評価結果を上げることができる商品を特定して代替案として出力してもよい。評価結果出力部１０４は、診断対象の服装が当日ではなく、後日の場合、代替案として未購入の商品を提案する。ただし、当日であっても代替案として未購入の商品を提案してもよい。次回の着用のために代替案の商品の購入をユーザＵに促すことができる。
【0143】
また、評価結果出力部１０４は、評価軸別に、評価値が他のパーツより低いパーツを、評価軸ごとに識別可能に出力する。
具体的には、評価結果出力部１０４は、画面５００において、上記した評価軸に割り当てられた色や視覚的な表現方法で、表示される枠で特定の評価軸の評価値を下げているパーツの表示部分を囲んだり、上記した提案コメント表示部５１０の表示枠や背景を表示したり、アイコンを重畳表示したりする等することができる。このようにすることで、ユーザＵは、評価が低い要因となっているパーツがどのパーツであるかを認識すると同時に、どの評価軸の評価が低いのかも認識することができる。
具体的には、評価結果出力部１０４は、画面５００において、上記した評価軸に割り当てられた色や視覚的な表現方法で、表示される枠で特定の評価軸の評価値を下げているパーツの表示部分を囲んだり、上記した提案コメント表示部５１０の表示枠や背景を表示したり、アイコンを重畳表示したりする等することができる。このようにすることで、ユーザＵは、評価が低い要因となっているパーツがどのパーツであるかを認識すると同時に、どの評価軸の評価が低いのかも認識することができる。
【0144】
以上説明したように、情報処理装置１００において、評価部１０６は、複数の評価軸について、パーツ別に評価値を算出する。そして、評価結果出力部１０４は、パーツ別に評価された複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、診断対象の服装をパーツ別に複数の評価軸で評価した結果が出力されるので、ユーザＵはどのパーツをどのように変更すればよいかを容易に認識することができる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、診断対象の服装をパーツ別に複数の評価軸で評価した結果が出力されるので、ユーザＵはどのパーツをどのように変更すればよいかを容易に認識することができる。
【0145】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
（他の実施形態）
＜評価軸の優先順位の指定＞
評価部１０６は、上記した複数の評価軸のうち、ユーザＵが特に重視したい評価軸の選択を受け付け、評価値に重み付けをしてもよい。評価部１０６は、複数の評価軸について、ユーザＵが重視したい優先順位の指定を受け付け、評価値に重み付けをしてもよい。例えば、評価部１０６は、特に重視すると選択された評価軸の評価値を１より大きい値の係数を掛ける、または、他の評価値に１より小さい係数を掛けることで、評価値に重み付けを行う。
（他の実施形態）
＜評価軸の優先順位の指定＞
評価部１０６は、上記した複数の評価軸のうち、ユーザＵが特に重視したい評価軸の選択を受け付け、評価値に重み付けをしてもよい。評価部１０６は、複数の評価軸について、ユーザＵが重視したい優先順位の指定を受け付け、評価値に重み付けをしてもよい。例えば、評価部１０６は、特に重視すると選択された評価軸の評価値を１より大きい値の係数を掛ける、または、他の評価値に１より小さい係数を掛けることで、評価値に重み付けを行う。
【0146】
あるいは、評価部１０６は、ユーザＵが特に重視したい評価軸について、基準値を他の評価軸より高く設定したり、他の評価軸の基準値をユーザＵが特に重視したい評価軸の基準値より低く設定したりすることで、ユーザＵが特に重視したい評価軸の評価基準を厳しくし、他の評価軸の評価基準を緩くしてもよい。
【0147】
あるいは、評価部１０６は、複数の評価軸のうち、評価対象から除外する項目の選択を受け付け、選択された評価軸を除外して評価を行ってもよい。評価結果出力部１０４は、除外すると指定された評価軸を除外した結果画面４００を表示する。
【0148】
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。そして、各実施の形態は、適宜他の実施の形態と組み合わせることができる。
【0149】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。
なお、本開示において利用者（ユーザＵ）に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
なお、本開示において利用者（ユーザＵ）に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
【0150】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１． 診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備える、情報処理装置。
２． １．に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、情報処理装置。
３． １．または２．に記載の情報処理装置において、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、情報処理装置。
４． １．から３．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価手段を備える、情報処理装置。
５． ４．に記載の情報処理装置において、
前記評価手段は、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
情報処理装置。
６． １．から５．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、情報処理装置。
７． ６．に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、情報処理装置。
８． １．から７．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記着用情報取得手段は、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力手段は、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、情報処理装置。
９． １．から８．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力手段は、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
情報処理装置。
１０． ９．に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、情報処理装置。
１． 診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力手段と、を備える、情報処理装置。
２． １．に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、情報処理装置。
３． １．または２．に記載の情報処理装置において、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、情報処理装置。
４． １．から３．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価手段を備える、情報処理装置。
５． ４．に記載の情報処理装置において、
前記評価手段は、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
情報処理装置。
６． １．から５．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、情報処理装置。
７． ６．に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、情報処理装置。
８． １．から７．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記着用情報取得手段は、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力手段は、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、情報処理装置。
９． １．から８．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力手段は、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
情報処理装置。
１０． ９．に記載の情報処理装置において、
前記評価結果出力手段は、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、情報処理装置。
【0151】
１１． ユーザが利用する通信装置と、
前記通信装置にネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記通信装置から、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を前記通信装置に出力する評価結果出力手段と、を有する、コーディネート診断システム。
１２． １１．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、コーディネート診断システム。
１３． １１．または１２．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、コーディネート診断システム。
１４． １１．から１３．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置は、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価手段を備える、コーディネート診断システム。
１５． １４．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価手段は、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
コーディネート診断システム。
１６． １１．から１５．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、コーディネート診断システム。
１７． １６．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、コーディネート診断システム。
１８． １１．から１７．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記着用情報取得手段は、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力手段は、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、コーディネート診断システム。
１９． １１．から１８．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
コーディネート診断システム。
２０． １９．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、コーディネート診断システム。
前記通信装置にネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記通信装置から、診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得手段と、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を前記通信装置に出力する評価結果出力手段と、を有する、コーディネート診断システム。
１２． １１．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、コーディネート診断システム。
１３． １１．または１２．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、コーディネート診断システム。
１４． １１．から１３．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置は、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価手段を備える、コーディネート診断システム。
１５． １４．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価手段は、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
コーディネート診断システム。
１６． １１．から１５．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、コーディネート診断システム。
１７． １６．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、コーディネート診断システム。
１８． １１．から１７．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記着用情報取得手段は、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力手段は、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、コーディネート診断システム。
１９． １１．から１８．のいずれか一つに記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
コーディネート診断システム。
２０． １９．に記載のコーディネート診断システムにおいて、
前記サーバ装置の前記評価結果出力手段は、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、コーディネート診断システム。
【0152】
２１． １以上のコンピュータが、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得し、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する、情報処理方法。
２２． ２１．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、情報処理方法。
２３． ２１．または２２．に記載の情報処理方法において、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、情報処理方法。
２４． ２１．から２３．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する、情報処理方法。
２５． ２４．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
情報処理方法。
２６． ２１．から２５．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、情報処理方法。
２７． ２６．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、情報処理方法。
２８． ２１．から２７．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、情報処理方法。
２９． ２１．から２８．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記１以上のコンピュータが、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
情報処理方法。
３０． ２９．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、情報処理方法。
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得し、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する、情報処理方法。
２２． ２１．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、情報処理方法。
２３． ２１．または２２．に記載の情報処理方法において、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、情報処理方法。
２４． ２１．から２３．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する、情報処理方法。
２５． ２４．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
情報処理方法。
２６． ２１．から２５．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、情報処理方法。
２７． ２６．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、情報処理方法。
２８． ２１．から２７．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、情報処理方法。
２９． ２１．から２８．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記１以上のコンピュータが、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
情報処理方法。
３０． ２９．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、情報処理方法。
【0153】
３１． コンピュータに、
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得処理、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、を実行させるためのプログラム。
３２． ３１．に記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、プログラム。
３３． ３１．または３２．に記載のプログラムにおいて、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、プログラム。
３４． ３１．から３３．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価処理を、さらにコンピュータに実行されるためのプログラム。
３５． ３４．に記載のプログラムにおいて、
前記評価処理において、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
プログラム。
３６． ３１．から３５．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、プログラム。
３７． ３６．に記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、プログラム。
３８． ３１．から３７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記着用情報取得処理において、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力処理において、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、プログラム。
３９． ３１．から３８．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力処理において、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
プログラム。
４０． ３９．に記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、プログラム。
診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得処理、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、を実行させるためのプログラム。
３２． ３１．に記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、プログラム。
３３． ３１．または３２．に記載のプログラムにおいて、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、プログラム。
３４． ３１．から３３．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価処理を、さらにコンピュータに実行されるためのプログラム。
３５． ３４．に記載のプログラムにおいて、
前記評価処理において、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
プログラム。
３６． ３１．から３５．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、プログラム。
３７． ３６．に記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、プログラム。
３８． ３１．から３７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記着用情報取得処理において、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力処理において、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、プログラム。
３９． ３１．から３８．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力処理において、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
プログラム。
４０． ３９．に記載のプログラムにおいて、
前記評価結果出力処理において、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、プログラム。
【0154】
４１． 診断対象の服装を示す診断対象着用情報を取得する着用情報取得処理、
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４２． ４１．に記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４３． ４１．または４２．に記載の記録媒体において、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４４． ４１．から４３．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価処理を、さらにコンピュータに実行されるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４５． ４４．に記載の記録媒体において、
前記評価処理において、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４６． ４１．から４５．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４７． ４６．に記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４８． ４１．から４７．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記着用情報取得処理において、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力処理において、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４９． ４１．から４８．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力処理において、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
５０． ４９．に記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
前記診断対象着用情報を用いて前記服装について複数の評価軸で評価した各前記評価軸の評価結果を出力する評価結果出力処理、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４２． ４１．に記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の評価結果を一画面でディスプレイに出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４３． ４１．または４２．に記載の記録媒体において、
前記複数の評価軸の前記評価結果は、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、当該服装を着用する対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、当該服装を着用する場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、および前記対象者の当該服装の着用頻度を示す着用頻度評価値のうち、少なくとも２つを含む、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４４． ４１．から４３．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記診断対象着用情報を用いて、前記診断対象の服装を特定し、特定した前記服装について前記複数の評価軸でそれぞれ評価した複数の評価値を含む前記評価結果を生成する評価処理を、さらにコンピュータに実行されるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４５． ４４．に記載の記録媒体において、
前記評価処理において、下記の（ａ）～（ｅ）の少なくともいずれか２つの評価値を算出する、
（ａ）当該服装を着用する日時および場所の天気を示す天気情報を用いて算出される、当該服装を着用時の天気と当該服装との適合度合を示す天気評価値、
（ｂ）当該服装を着用する対象者の骨格診断およびパーソナルカラーの診断結果を用いて算出される、前記対象者と当該服装の相性の一致度を示す相性評価値、
（ｃ）インターネットおよびメディアから取得されるスタイリングの流行に関する情報を用いて算出される、前記流行と当該服装との適合度合を示す流行評価値、
（ｄ）当該服装の素材および形状に関する情報を用いて算出される、当該服装の着用場面と当該服装との適合度合を示す場面評価値、
（ｅ）前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報および前記対象者の当該服装に関する感想を示す情報の少なくとも一方を用いて算出される、着用頻度評価値、
プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４６． ４１．から４５．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、前記複数の評価軸の中から、特定の評価軸について当該評価軸で評価した評価値を、前記評価結果より高くしたい旨の変更要求情報の入力を受け付けると、前記特定の評価軸の前記評価値を高くするために必要な前記服装の変更案を出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４７． ４６．に記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、
前記複数の評価軸を有するグラフで前記評価結果を出力し、
前記特定の評価軸の前記評価結果について、前記グラフ上での操作を受け付けることで、前記特定の評価軸の前記評価結果の前記変更要求情報の入力を受け付ける、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４８． ４１．から４７．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記着用情報取得処理において、
前記診断対象の服装を着用した対象者を撮像することで生成される画像を取得して記憶手段に蓄積し、
前記画像を処理することにより、前記対象者の当該服装の着用頻度を示す情報を更新し、
前記評価結果出力処理において、当該着用頻度を示す情報を用いて前記服装について評価した評価結果を前記複数の評価軸の一つとして出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
４９． ４１．から４８．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記服装は、複数のパーツを含み、
前記評価結果出力処理において、
前記パーツ別に評価された前記複数の評価軸の評価値うち、他の評価軸より低い評価値を示す評価軸について、当該評価軸の前記評価値が他のパーツより低いパーツを特定可能な情報を出力する、
プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
５０． ４９．に記載の記録媒体において、
前記評価結果出力処理において、
前記評価軸別に、前記評価値が他のパーツより低いパーツを、前記評価軸ごとに識別可能に出力する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【0155】
１ コーディネート診断システム
３ 通信ネットワーク
１００ 情報処理装置
１０２ 着用情報取得部
１０４ 評価結果出力部
１０６ 評価部
１２０ 記憶装置
１３０ 診断対象着用情報
１３２ パーツ別着用情報
１４０ 評価結果情報
１４２ パーツ別評価結果情報
１５０ ワードローブ情報
２００ ユーザ端末
２１０ カメラ
４００ 結果画面
５００ 画面
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
３ 通信ネットワーク
１００ 情報処理装置
１０２ 着用情報取得部
１０４ 評価結果出力部
１０６ 評価部
１２０ 記憶装置
１３０ 診断対象着用情報
１３２ パーツ別着用情報
１４０ 評価結果情報
１４２ パーツ別評価結果情報
１５０ ワードローブ情報
２００ ユーザ端末
２１０ カメラ
４００ 結果画面
５００ 画面
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
【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】
【図16】