(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】P2024088823
(43)【公開日】2024-07-03
(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】
G06N 20/00 20190101AFI20240626BHJP
A41H 1/02 20060101ALI20240626BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240626BHJP
G06T 7/62 20170101ALI20240626BHJP
【ＦＩ】
G06N20/00
A41H1/02 Z
G06T7/00 350B
G06T7/00 660B
G06T7/62
【審査請求】有
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022202397
(22)【出願日】2022-12-19
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2024-06-25
(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】山田 貴康
(72)【発明者】
【氏名】小野 健吾
(72)【発明者】
【氏名】小島 映里
(72)【発明者】
【氏名】ボー リ
【テーマコード（参考）】
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L096AA09
5L096CA02
5L096FA64
5L096KA04
5L096KA15
(57)【要約】
【課題】目的ごとに利用者の体型サイズの適切な計測を可能とすること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、学習部とを備える。取得部は、利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する。学習部は、３次元モデルから推定された線分の長さが、測定対象の線分の長さの実測値となるように、３次元モデルから目的に用いられる測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる。
【選択図】図７
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、学習部とを備える。取得部は、利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する。学習部は、３次元モデルから推定された線分の長さが、測定対象の線分の長さの実測値となるように、３次元モデルから目的に用いられる測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得部と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記取得部により取得されたデータは、前記３次元モデルから推定された線分の長さを示す情報と、前記測定対象の線分の長さの実測値を示す情報とが利用者ごとに収集されたデータである
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３次元モデルは、一部のサイズを測定することで全体のサイズが推定されたモデルである
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4】
前記利用者は、前記３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さと前記測定対象の線分の長さの実測値とを提供する利用者である
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5】
前記学習部は、
複数の前記利用者の前記３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さと前記測定対象の線分の長さの実測値とを教師データとして学習させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
複数の前記利用者の前記３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さと前記測定対象の線分の長さの実測値とを教師データとして学習させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記取得部は、
前記３次元モデルが表示されたユーザインターフェース上で事業者が測定対象となる範囲を指定することで決定された前記範囲を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記３次元モデルが表示されたユーザインターフェース上で事業者が測定対象となる範囲を指定することで決定された前記範囲を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記利用者である対象利用者の３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さを前記学習部により学習された推定モデルに入力することで、当該対象利用者の前記測定対象の線分の長さの実測値を推定する推定部、を更に有する
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8】
前記利用者とは異なる対象利用者の３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さを前記学習部により学習された推定モデルに入力することで、当該対象利用者の前記測定対象の線分の長さの実測値を推定する推定部、を更に有する
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9】
前記利用者は、所定の症状により前記測定対象に浮腫を有する利用者であり、
対象利用者は、前記所定の症状により前記測定対象に浮腫を有する利用者である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
対象利用者は、前記所定の症状により前記測定対象に浮腫を有する利用者である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得工程と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得工程と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項11】
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得手順と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習手順と、
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３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習手順と、
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、利用者の体型サイズを計測する技術が知られている。例えば、身体サイズ計測用衣服を用いて利用者の３次元モデルを作成し、利用者の体型に関するサイズ情報を取得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】国際公開第２０１９／１８９８４６号
【特許文献2】特開２０２０－９５６３３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、目的ごとに利用者の体型サイズの適切な計測を可能と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、目的ごとに利用者の体型サイズの適切な計測を可能と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、利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得部と、前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習部と、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、目的ごとに利用者の体型サイズの適切な計測を可能と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）
被服のオーダーメイド等において、利用者の３次元モデルを用いたサービスが考えられる。例えば、身体サイズ計測用衣服を用いて利用者の３次元モデルを作成することで、被服のオーダーメイド等への利用が考えられる。例えば、このような身体サイズ計測用衣服は、伸縮性を有し、所定の位置に所定の印やパターン等が配置されており、このような身体サイズ計測用衣服を着用した状態の利用者を複数の方向から撮影した撮影画像を解析することで、利用者の３次元モデルを生成する手法が考えられる。また、上記のような身体サイズ計測用衣服を用いた手法では、頭や指先など、身体サイズ計測用衣服で覆われていない部分の計測値を取得することができない場合がある。このため、データの直接入力や映像データ（例えば、画像や動画など）から身体サイズを推定する技術などにより各部位の計測値を取得する手法も考えられる。以下、実施形態に係る身体サイズ計測用衣服は、頭や指先など、身体の各部位を覆うものであってもよい。また、実施形態に係る身体サイズ計測手法は、データの直接入力や映像データから身体サイズを推定する技術などにより各部位の計測値を取得する手法であってもよい。この他、実施形態に係る身体サイズ計測手法は、足の周囲を撮影することで足のサイズが計測可能な計測技術（例えば、ＺＯＺＯＭＡＴ）、手の周囲を撮影することで手指のサイズが計測可能な計測技術（例えば、ＺＯＺＯＭＡＴ ｆｏｒ Ｈａｎｄｓ）、胸の周囲を撮影することで胸のサイズが計測可能な計測技術（例えば、ＺＯＺＯＢＲＡ）を用いた手法などであってもよい。
被服のオーダーメイド等において、利用者の３次元モデルを用いたサービスが考えられる。例えば、身体サイズ計測用衣服を用いて利用者の３次元モデルを作成することで、被服のオーダーメイド等への利用が考えられる。例えば、このような身体サイズ計測用衣服は、伸縮性を有し、所定の位置に所定の印やパターン等が配置されており、このような身体サイズ計測用衣服を着用した状態の利用者を複数の方向から撮影した撮影画像を解析することで、利用者の３次元モデルを生成する手法が考えられる。また、上記のような身体サイズ計測用衣服を用いた手法では、頭や指先など、身体サイズ計測用衣服で覆われていない部分の計測値を取得することができない場合がある。このため、データの直接入力や映像データ（例えば、画像や動画など）から身体サイズを推定する技術などにより各部位の計測値を取得する手法も考えられる。以下、実施形態に係る身体サイズ計測用衣服は、頭や指先など、身体の各部位を覆うものであってもよい。また、実施形態に係る身体サイズ計測手法は、データの直接入力や映像データから身体サイズを推定する技術などにより各部位の計測値を取得する手法であってもよい。この他、実施形態に係る身体サイズ計測手法は、足の周囲を撮影することで足のサイズが計測可能な計測技術（例えば、ＺＯＺＯＭＡＴ）、手の周囲を撮影することで手指のサイズが計測可能な計測技術（例えば、ＺＯＺＯＭＡＴ ｆｏｒ Ｈａｎｄｓ）、胸の周囲を撮影することで胸のサイズが計測可能な計測技術（例えば、ＺＯＺＯＢＲＡ）を用いた手法などであってもよい。
【0011】
ここで、このような身体サイズ計測用衣服を着用した利用者の撮影画像から３次元モデルを生成する場合、３次元モデルの各部分の位置関係を正確に利用者と一致させるためには、利用者の身体の全てのポイントについて、位置関係（例えば、どの方向にどれくらいずれているか）の測定を行う必要がある。しかしながら、このように利用者の身体のすべてのポイントについて位置関係を測定するのは、現実的に実行できない。
【0012】
そこで、身体サイズ計測用衣服に付与された印のうち、あらかじめ定められた印の位置関係、すなわち、有限の数のポイントの位置関係のみを測定し、測定結果に基づいて３次元モデルを生成する手法が考えられる。このような手法により３次元モデルを生成した場合、一般的な人間の形状に基づいて３次元モデル全体の形状が推定されるため、実際に位置関係の測定が行われたポイント以外のポイントの位置には、実際の位置との間に誤差が生じてしまう。なお、このような補完をしないと、測定した位置のみのデータになってしまい、３次元モデルが滑らかでなくなってしまい、３次元モデルの利用価値が低下してしまう。
【0013】
このような３次元モデルを用いた場合、測定場所によっては、正確なサイズが特定できず、オーダーメイド等への利用の際に齟齬が生じてしまう。特に、３次元モデル全体の形状を推定する場合、一般的な人間の形状に基づいた推定が行われるため、例えば、外反母趾といった各種の患者や骨折、労働により身体の一部が変化している場合、利用者の実際の身体の形状と３次元モデルとの差分がさらに大きくなってしまう。そこで、本願では、サイズを補正するモデルを生成する。特に、事業者ごと、事業者を利用する利用者のグループごとに、このようなモデルを生成する。
【0014】
〔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、事業者端末１０と、第１利用者端末２０と、第２利用者端末３０と、情報処理装置１００とが含まれる。事業者端末１０と、第１利用者端末２０と、第２利用者端末３０と、情報処理装置１００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。
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、事業者端末１０と、第１利用者端末２０と、第２利用者端末３０と、情報処理装置１００とが含まれる。事業者端末１０と、第１利用者端末２０と、第２利用者端末３０と、情報処理装置１００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。
【0015】
事業者端末１０は、利用者の体型サイズを適切に把握したいといった要望を有する事業者（ベンダー）によって利用される情報処理装置である。事業者端末１０を利用する事業者は、例えば、情報処理装置１００が提供するサービスの申し込みを行った事業者である。例えば、事業者端末１０を利用する事業者は、被服や古着等を所定の電子商店街で販売する事業者である。事業者端末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、事業者端末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。
【0016】
第１利用者端末２０は、利用者の体型サイズを推定する推定モデルの学習のために、３次元モデルから推定された測定対象の線分の長さと、測定対象の線分の長さの実測値とを提供する利用者によって利用される情報処理装置である。第１利用者端末２０を利用する利用者は、例えば、事業者と協力関係にあるデータ収集のための協力者である。第１利用者端末２０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、第１利用者端末２０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。
【0017】
第２利用者端末３０は、情報処理装置１００が提供するサービスを利用する利用者によって利用される情報処理装置である。第２利用者端末３０を利用する利用者は、例えば、エンドユーザである。第２利用者端末３０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、第２利用者端末３０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。
【0018】
情報処理装置１００は、事業者ごとに利用者の体型サイズの適切な計測を可能とすることを目的とした情報処理装置であり、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。情報処理装置１００は、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、事業者のサービスの申し込みに応じてアカウントを発行する。また、例えば、情報処理装置１００は、エンドユーザに種々のサービスを提供する。
【0019】
〔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。以下実施形態では、３次元モデルは、一部のサイズを測定することで全体のサイズが推定されたモデルである。例えば、実施形態に係る３次元モデルは、利用者が着用することで特定部分のサイズを計測可能な身体サイズ計測用衣服から取得されたデータに基づき利用者の全体のサイズが推定された３次元モデルである。なお、実施形態に係る３次元モデルは、第１利用者の３次元モデルであってもよいし、第２利用者の３次元モデルであってもよい。また、事業者Ｖ１は、実施形態に係るサービスの申し込みを行った事業者である。また、第１利用者Ａ１は、事業者Ｖ１とデータ収集の協力関係にある利用者（協力者）である。また、第２利用者Ｕ１は、情報処理装置１００が提供するサービスを利用する利用者（エンドユーザ）である。以下、適宜、第１利用者と第２利用者とをまとめて「利用者」とする場合がある。また、実施形態に係る測定対象となる範囲は、３次元モデルから指定され得る範囲であれば利用者の身体のどの部分であってもよく特に限定されなくてもよい。このため、事業者ごとに任意の部分を測定対象となる範囲に設定可能であってもよい。また、実施形態に係る測定対象となる範囲は位置であってもよく、以下適宜、測定対象となる範囲を「測定対象となる位置」と読み替えてもよい。
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。以下実施形態では、３次元モデルは、一部のサイズを測定することで全体のサイズが推定されたモデルである。例えば、実施形態に係る３次元モデルは、利用者が着用することで特定部分のサイズを計測可能な身体サイズ計測用衣服から取得されたデータに基づき利用者の全体のサイズが推定された３次元モデルである。なお、実施形態に係る３次元モデルは、第１利用者の３次元モデルであってもよいし、第２利用者の３次元モデルであってもよい。また、事業者Ｖ１は、実施形態に係るサービスの申し込みを行った事業者である。また、第１利用者Ａ１は、事業者Ｖ１とデータ収集の協力関係にある利用者（協力者）である。また、第２利用者Ｕ１は、情報処理装置１００が提供するサービスを利用する利用者（エンドユーザ）である。以下、適宜、第１利用者と第２利用者とをまとめて「利用者」とする場合がある。また、実施形態に係る測定対象となる範囲は、３次元モデルから指定され得る範囲であれば利用者の身体のどの部分であってもよく特に限定されなくてもよい。このため、事業者ごとに任意の部分を測定対象となる範囲に設定可能であってもよい。また、実施形態に係る測定対象となる範囲は位置であってもよく、以下適宜、測定対象となる範囲を「測定対象となる位置」と読み替えてもよい。
【0020】
情報処理装置１００は、事業者Ｖ１からサービスの申し込みを受け付けると、事業者Ｖ１のためのアカウントを発行し、サービス利用のためのアプリ情報を事業者Ｖ１へ提供する（ステップＳ１０１）。
【0021】
事業者Ｖ１は、データ収集のための協力者である第１利用者Ａ１へ、情報処理装置１００から提供されたアプリ情報に基づくアプリを提供する（ステップＳ１０２）。
【0022】
第１利用者Ａ１は、自身の体型サイズの計測を行い、事業者端末１０から提供されたアプリ情報に基づくアプリを介して計測結果を事業者Ｖ１へ提供する（ステップＳ１０３）。例えば、第１利用者端末２０は、第１利用者Ａ１の体型サイズの計測結果を事業者端末１０へ送信する。
【0023】
事業者端末１０は、第１利用者Ａ１の体型サイズの計測結果を取得すると、情報処理装置１００から提供されたアプリを介して、取得した計測結果に基づき第１利用者Ａ１の体型の３次元モデルを表示する（ステップＳ１０４）。図３Ａは、実施形態に係る３次元モデルの表示の一例を示す図である。
【0024】
事業者Ｖ１は、情報処理装置１００から提供されたアプリを介して、事業者端末１０に表示された３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を指定すると、事業者端末１０は、事業者Ｖ１による範囲の指定を受け付ける（ステップＳ１０５）。図３Ｂは、実施形態に係る範囲の指定の一例を示す図である。事業者Ｖ１は、左側の画像から範囲の指定を行ってもよいし、右側の入力欄から範囲の指定を行ってもよい。なお、図３Ｂでは、３次元モデルの右腕の手首から肩までの範囲が選択されたため、この範囲が指定されている。
【0025】
事業者端末１０は、情報処理装置１００から提供されたアプリを介して、３次元モデルから指定された範囲の線分の長さを推定する（ステップＳ１０６）。また、事業者Ｖ１は、第１利用者Ａ１の測定対象の線分の長さの実測値を計測（例えば、ハンドメジャーなどで計測）し、計測結果を事業者端末１０に入力することで、事業者端末１０は、第１利用者Ａ１の測定対象の線分の長さの実測値を受け付ける。
【0026】
情報処理装置１００は、事業者Ｖ１により指定された測定対象となる範囲を示す情報と、第１利用者Ａ１の測定対象の線分の長さのデータ（３次元モデルから推定された線分の長さの推定値、及び、測定対象の線分の長さの実測値）とを取得する（ステップＳ１０７）。そして、情報処理装置１００は、３次元モデルから推定された線分の長さが、測定対象の線分の長さの実測値となるように、３次元モデルから測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる（ステップＳ１０８）。なお、情報処理装置１００は、事業者Ｖ１により指定された測定対象となる範囲を示す情報と、複数の第１利用者の測定対象の線分の長さのデータとを取得することで推定モデルの学習を行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者Ｖ１により指定された測定対象となる範囲と、３次元モデルから推定された長さの測定値とが入力された場合に、測定対象の線分の長さの実測値を出力するように推定モデルの学習を行えばよい。すなわち、情報処理装置１００は、事業者Ｖ１により指定された測定対象となる範囲を示す情報と、複数の第１利用者の測定対象の線分の長さのデータとを教師データとして推定モデルを学習させてもよい。また、情報処理装置１００は、事業者ごとに推定モデルを学習させてもよいし、目的ごとに推定モデルを学習させてもよい。同じ事業者でも、例えば、スーツのジャケットを仕立てる場合のウエスト部分の長さを測る場合と、スーツのパンツを仕立てる場合のウエスト部分の長さを測る場合とで、測り具合が異なる場合がある。例えば、パンツの場合の方がジャケットの場合よりも詰めて測る場合には、パンツの場合のウエスト部分の長さの計測結果が、ジャケットの場合のウエスト部分の長さの計測結果よりも細くなる傾向になると想定される。情報処理装置１００は、第１利用者の測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得することで、３次元モデルから目的に用いられる測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させてもよい。
【0027】
情報処理装置１００は、例えば、事業者Ｖ１が販売する商品のサイズのうち第２利用者Ｕ１に合うサイズを第２利用者Ｕ１に提案する場合、事業者ごとに学習された推定モデルのうち事業者Ｖ１により指定された測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを用いて３次元モデルから測定対象の線分の長さを推定するサービスを第２利用者Ｕ１へ提供する（ステップＳ１０９）。例えば、情報処理装置１００は、第２利用者Ｕ１が自身の体型サイズを一度計測すれば、その計測情報を記憶することにより、各事業者のサービスが利用できるサービスを提供する。
【0028】
〔３．事業者端末の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る事業者端末１０の構成について説明する。図４は、実施形態に係る事業者端末１０の構成例を示す図である。図４に示すように、事業者端末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、実施形態に係る事業者端末１０の構成について説明する。図４は、実施形態に係る事業者端末１０の構成例を示す図である。図４に示すように、事業者端末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。
【0029】
（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取得を行う。
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取得を行う。
【0030】
（入力部１２）
入力部１２は、事業者からの各種操作を受け付ける。図２では、事業者Ｖ１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事業者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、事業者端末１０に設けられたボタンや、事業者端末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、事業者からの各種操作を受け付ける。図２では、事業者Ｖ１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事業者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、事業者端末１０に設けられたボタンや、事業者端末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。
【0031】
（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。
【0032】
（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、事業者端末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、事業者端末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から送信されたアプリ情報に基づくアプリを実行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、事業者端末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、事業者端末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から送信されたアプリ情報に基づくアプリを実行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。
【0033】
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。
【0034】
（受信部１４１）
受信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４１は、情報処理装置１００から送信されたアプリ情報を受信する。また、例えば、受信部１４１は、事業者とデータ収集の協力関係にある第１利用者の第１利用者端末２０から送信されたデータを受信する。
受信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４１は、情報処理装置１００から送信されたアプリ情報を受信する。また、例えば、受信部１４１は、事業者とデータ収集の協力関係にある第１利用者の第１利用者端末２０から送信されたデータを受信する。
【0035】
（送信部１４２）
送信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４２は、事業者から受け付けたサービスの申し込み情報を情報処理装置１００へ送信する。また、例えば、送信部１４２は、情報処理装置１００から送信されたアプリ情報に含まれる情報であってデータ収集を可能とするための情報を第１利用者端末２０へ送信する。
送信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４２は、事業者から受け付けたサービスの申し込み情報を情報処理装置１００へ送信する。また、例えば、送信部１４２は、情報処理装置１００から送信されたアプリ情報に含まれる情報であってデータ収集を可能とするための情報を第１利用者端末２０へ送信する。
【0036】
〔４．第１利用者端末の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る第１利用者端末２０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る第１利用者端末２０の構成例を示す図である。図５に示すように、第１利用者端末２０は、通信部２１と、入力部２２と、出力部２３と、制御部２４とを有する。
次に、図５を用いて、実施形態に係る第１利用者端末２０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る第１利用者端末２０の構成例を示す図である。図５に示すように、第１利用者端末２０は、通信部２１と、入力部２２と、出力部２３と、制御部２４とを有する。
【0037】
（通信部２１）
通信部２１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１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、事業者端末１０等との間で情報の送取得を行う。
通信部２１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部２１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、事業者端末１０等との間で情報の送取得を行う。
【0038】
（入力部２２）
入力部２２は、第１利用者からの各種操作を受け付ける。図２では、第１利用者Ａ１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部２２は、タッチパネル機能により表示面を介して第１利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２は、第１利用者端末２０に設けられたボタンや、第１利用者端末２０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２２は、第１利用者からの各種操作を受け付ける。図２では、第１利用者Ａ１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部２２は、タッチパネル機能により表示面を介して第１利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２は、第１利用者端末２０に設けられたボタンや、第１利用者端末２０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【0039】
（出力部２３）
出力部２３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ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２３は、事業者端末１０から送信された情報を表示する。
出力部２３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ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２３は、事業者端末１０から送信された情報を表示する。
【0040】
（制御部２４）
制御部２４は、例えば、コントローラであり、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、第１利用者端末２０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。例えば、この各種プログラムには、第１利用者端末２０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、事業者端末１０から送信されたアプリ情報に基づきアプリを実行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２４は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
制御部２４は、例えば、コントローラであり、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、第１利用者端末２０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。例えば、この各種プログラムには、第１利用者端末２０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、事業者端末１０から送信されたアプリ情報に基づきアプリを実行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２４は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【0041】
図５に示すように、制御部２４は、受信部２４１と、送信部２４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。
【0042】
（受信部２４１）
受信部２４１は、事業者端末１０等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部２４１は、データ収集のために事業者端末１０から送信されたアプリ情報を受信する。
受信部２４１は、事業者端末１０等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部２４１は、データ収集のために事業者端末１０から送信されたアプリ情報を受信する。
【0043】
（送信部２４２）
送信部２４２は、事業者端末１０等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部２４２は、データ収集のためのデータを事業者端末１０へ送信する。例えば、送信部２４２は、特定の事業者が指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する推定モデルを学習させるためのデータを事業者端末１０へ送信する。
送信部２４２は、事業者端末１０等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部２４２は、データ収集のためのデータを事業者端末１０へ送信する。例えば、送信部２４２は、特定の事業者が指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する推定モデルを学習させるためのデータを事業者端末１０へ送信する。
【0044】
〔５．第２利用者端末の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る第２利用者端末３０の構成について説明する。図６は、実施形態に係る第２利用者端末３０の構成例を示す図である。図６に示すように、第２利用者端末３０は、通信部３１と、入力部３２と、出力部３３と、制御部３４とを有する。
次に、図６を用いて、実施形態に係る第２利用者端末３０の構成について説明する。図６は、実施形態に係る第２利用者端末３０の構成例を示す図である。図６に示すように、第２利用者端末３０は、通信部３１と、入力部３２と、出力部３３と、制御部３４とを有する。
【0045】
（通信部３１）
通信部３１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１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取得を行う。
通信部３１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部３１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取得を行う。
【0046】
（入力部３２）
入力部３２は、第２利用者からの各種操作を受け付ける。図２では、第２利用者Ｕ１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部３２は、タッチパネル機能により表示面を介して第２利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部３２は、第２利用者端末３０に設けられたボタンや、第２利用者端末３０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３２は、第２利用者からの各種操作を受け付ける。図２では、第２利用者Ｕ１からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部３２は、タッチパネル機能により表示面を介して第２利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部３２は、第２利用者端末３０に設けられたボタンや、第２利用者端末３０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。
【0047】
（出力部３３）
出力部３３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ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３３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３３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ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３３は、情報処理装置１００から送信された情報を表示する。
【0048】
（制御部３４）
制御部３４は、例えば、コントローラであり、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、第２利用者端末３０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。例えば、この各種プログラムには、第２利用者端末３０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が提供するサービスを利用するためのアプリを実行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３４は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
制御部３４は、例えば、コントローラであり、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、第２利用者端末３０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。例えば、この各種プログラムには、第２利用者端末３０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が提供するサービスを利用するためのアプリを実行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３４は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【0049】
図６に示すように、制御部３４は、受信部３４１と、送信部３４２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。
【0050】
（受信部３４１）
受信部３４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部３４１は、情報処理装置１００が提供するサービスを利用するための情報を受信する。
受信部３４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部３４１は、情報処理装置１００が提供するサービスを利用するための情報を受信する。
【0051】
（送信部３４２）
送信部３４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部３４２は、情報処理装置１００が提供するサービスに対するフィードバックを送信する。なお、送信部３４２は、特定の事業者が指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する推定モデルを学習させるためのデータを送信してもよい。
送信部３４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部３４２は、情報処理装置１００が提供するサービスに対するフィードバックを送信する。なお、送信部３４２は、特定の事業者が指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する推定モデルを学習させるためのデータを送信してもよい。
【0052】
〔６．情報処理装置の構成〕
次に、図７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７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７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７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７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７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。
【0053】
（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、事業者端末１０等との間で情報の送取得を行う。
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、事業者端末１０等との間で情報の送取得を行う。
【0054】
（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７に示すように、記憶部１２０は、モデル学習用データ記憶部１２１と、第２利用者情報記憶部１２２とを有する。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図７に示すように、記憶部１２０は、モデル学習用データ記憶部１２１と、第２利用者情報記憶部１２２とを有する。
【0055】
モデル学習用データ記憶部１２１は、測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させるための教師データを記憶する。ここで、図８に、実施形態に係るモデル学習用データ記憶部１２１の一例を示す。図８に示すように、モデル学習用データ記憶部１２１は、「推定モデルＩＤ」、「事業者ＩＤ」、「目的」、「収集データ」といった項目を有する。
【0056】
「推定モデルＩＤ」は、推定モデルを識別するための識別情報を示す。「事業者ＩＤ」は、事業者を識別するための識別情報を示す。「目的」は、実施形態に係る所定の目的を示す。例えば、「目的」は、事業者により指定された測定対象の範囲を示す。「収集データ」は、事業者と協力関係にある協力者のデータを示す。例えば、「収集データ」には、３次元モデルから推定された測定対象の線分の長さのデータや、測定対象の線分の長さの実測値のデータが含まれる。図８に示した例では、「収集データ」に「収集データ＃１」や「収集データ＃２」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、線分の長さを示す数値等が格納される。
【0057】
第２利用者情報記憶部１２２は、第２利用者の情報を記憶する。例えば、第２利用者情報記憶部１２２は、第２利用者の３次元モデルの情報を記憶する。ここで、図９に、実施形態に係る第２利用者情報記憶部１２２の一例を示す。図９に示すように、第２利用者情報記憶部１２２は、「第２利用者ＩＤ」、「第２利用者情報」といった項目を有する。
【0058】
「第２利用者ＩＤ」は、第２利用者を識別するための識別情報を示す。「第２利用者情報」は、第２利用者情報を示す。例えば、「第２利用者情報」には、第２利用者の３次元モデルの情報が含まれる。図９に示した例では、「第２利用者情報」に「第２利用者情報＃１」や「第２利用者情報＃２」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、第２利用者の各部の線分の長さを示す数値等が格納される。
【0059】
（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。
【0060】
図７に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、学習部１３３と、推定部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図７に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0061】
（取得部１３１）
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、事業者端末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、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、事業者端末１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
【0062】
取得部１３１は、記憶部１２０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。
【0063】
取得部１３１は、利用者の３次元モデルから事業者により指定された長さの測定対象となる範囲を示す情報を取得する。また、取得部１３１は、測定対象の線分の長さのデータを取得する。例えば、取得部１３１は、３次元モデルから推定された測定対象の線分の長さのデータを取得する。また、例えば、取得部１３１は、測定対象の線分の長さの実測値のデータを取得する。
【0064】
（生成部１３２）
生成部１３２は、利用者の３次元モデルを入力とし、事業者ごとに指定された測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを生成する。例えば、生成部１３２は、事業者ごとに教師データを収集することで収集された教師データに基づいて、事業者ごとに推定モデルを生成する。また、生成部１３２は、目的ごとに測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを生成してもよい。
生成部１３２は、利用者の３次元モデルを入力とし、事業者ごとに指定された測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを生成する。例えば、生成部１３２は、事業者ごとに教師データを収集することで収集された教師データに基づいて、事業者ごとに推定モデルを生成する。また、生成部１３２は、目的ごとに測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを生成してもよい。
【0065】
（学習部１３３）
学習部１３３は、第１利用者の３次元モデルから推定された線分の長さが、その第１利用者の測定対象の線分の長さの実測値となるように、生成部１３２により生成された推定モデルを学習させる。また、学習部１３３は、第２利用者の３次元モデルから推定された線分の長さが、その第２利用者の測定対象の線分の長さの実測値となるように、生成部１３２により生成された推定モデルを学習させてもよい。なお、学習部１３３は、教師データが増えるたびに推定モデルを学習させてもよいし、所定の期間ごと、教師データのデータ数が所定の閾値に達するごとに、推定モデルを学習させてもよい。このように、学習部１３３は、推定モデルの精度向上のために繰り返し学習を行ってもよい。なお、教師データの数は事業者ごとに設定可能であってもよく、精度を上げる必要があれば教師データの数を増やす変更を事業者が自由に行ってもよい。また、学習部１３３は、出身地や人種などの身体的特徴や、測定時間帯などの外的特徴などを含めて推定モデルの学習を行ってもよい。例えば、学習部１３３は、外的特徴であれば、朝のほうが夜よりもむくみ易いため、朝用の推定モデルと夜用の推定モデルとを別々に生成し、別々に学習を行ってもよい。また、例えば、学習部１３３は、身体的特徴であれば、スポーツ選手の脚のほうがスポーツ選手でない人の脚よりも太いため、スポーツ選手用の推定モデルとスポーツ選手でない人用の推定モデルとを別々に生成し、別々に学習を行ってもよい。
学習部１３３は、第１利用者の３次元モデルから推定された線分の長さが、その第１利用者の測定対象の線分の長さの実測値となるように、生成部１３２により生成された推定モデルを学習させる。また、学習部１３３は、第２利用者の３次元モデルから推定された線分の長さが、その第２利用者の測定対象の線分の長さの実測値となるように、生成部１３２により生成された推定モデルを学習させてもよい。なお、学習部１３３は、教師データが増えるたびに推定モデルを学習させてもよいし、所定の期間ごと、教師データのデータ数が所定の閾値に達するごとに、推定モデルを学習させてもよい。このように、学習部１３３は、推定モデルの精度向上のために繰り返し学習を行ってもよい。なお、教師データの数は事業者ごとに設定可能であってもよく、精度を上げる必要があれば教師データの数を増やす変更を事業者が自由に行ってもよい。また、学習部１３３は、出身地や人種などの身体的特徴や、測定時間帯などの外的特徴などを含めて推定モデルの学習を行ってもよい。例えば、学習部１３３は、外的特徴であれば、朝のほうが夜よりもむくみ易いため、朝用の推定モデルと夜用の推定モデルとを別々に生成し、別々に学習を行ってもよい。また、例えば、学習部１３３は、身体的特徴であれば、スポーツ選手の脚のほうがスポーツ選手でない人の脚よりも太いため、スポーツ選手用の推定モデルとスポーツ選手でない人用の推定モデルとを別々に生成し、別々に学習を行ってもよい。
【0066】
（推定部１３４）
推定部１３４は、学習部１３３により学習された推定モデルを用いて、第２利用者の３次元モデルから、特定の事業者が指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する。例えば、推定部１３４は、第２利用者が選択したサービスに応じた事業者の指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する。
推定部１３４は、学習部１３３により学習された推定モデルを用いて、第２利用者の３次元モデルから、特定の事業者が指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する。例えば、推定部１３４は、第２利用者が選択したサービスに応じた事業者の指定した測定対象の範囲の線分の長さを推定する。
【0067】
（提供部１３５）
提供部１３５は、各種情報を事業者端末１０、第１利用者端末２０、第２利用者端末３０へ送信する。例えば、提供部１３５は、推定部１３４により推定された線分の長さの情報を第２利用者へ提供する。
提供部１３５は、各種情報を事業者端末１０、第１利用者端末２０、第２利用者端末３０へ送信する。例えば、提供部１３５は、推定部１３４により推定された線分の長さの情報を第２利用者へ提供する。
【0068】
〔７．情報処理のフロー〕
次に、図１０及び図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１０及び図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１０及び図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１０及び図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。
【0069】
図１０に示すように、情報処理装置１００は、利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、測定対象の線分の長さのデータを事業者から取得する（ステップＳ２０１）。
【0070】
情報処理装置１００は、３次元モデルから推定された線分の長さが、測定対象の線分の長さの実測値となるように、３次元モデルから測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる（ステップＳ２０２）。
【0071】
情報処理装置１００は、推定モデルを用いて推定された推定結果を提供する（ステップＳ２０３）。
【0072】
図１１に示すように、情報処理装置１００は、利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する（ステップＳ３０１）。
【0073】
情報処理装置１００は、３次元モデルから推定された線分の長さが、測定対象の線分の長さの実測値となるように、３次元モデルから目的に用いられる測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる（ステップＳ３０２）。
【0074】
情報処理装置１００は、推定モデルを用いて推定された推定結果を提供する（ステップＳ３０３）。
【0075】
〔８．適用例〕
上記実施形態は、例えば、病気などにより身体の各部位の線分情報が変化した場合などに特に適用が期待される。例えば、病気などにより特定部位がむくんだ状態になる症状を有する患者（例えば、皮膚の下にリンパ液がたまってむくんだ状態になる症状の患者）の測定対象の線分の長さの推定に適用されてもよい。病気などにより特定部位の線分情報のみが変化した利用者の測定対象の線分の長さの推定に適用することで、このような利用者の測定対象の線分の長さを適切に推定することが可能となる。また、このような特定部分のみ通常とは異なりむくみがある利用者の測定対象の線分の長さを推定することができるため、このような利用者のためのコスチュームや着ぐるみの製作などに応用することも可能である。なお、このような適用例は一例であり特に限定されなくてもよい。
上記実施形態は、例えば、病気などにより身体の各部位の線分情報が変化した場合などに特に適用が期待される。例えば、病気などにより特定部位がむくんだ状態になる症状を有する患者（例えば、皮膚の下にリンパ液がたまってむくんだ状態になる症状の患者）の測定対象の線分の長さの推定に適用されてもよい。病気などにより特定部位の線分情報のみが変化した利用者の測定対象の線分の長さの推定に適用することで、このような利用者の測定対象の線分の長さを適切に推定することが可能となる。また、このような特定部分のみ通常とは異なりむくみがある利用者の測定対象の線分の長さを推定することができるため、このような利用者のためのコスチュームや着ぐるみの製作などに応用することも可能である。なお、このような適用例は一例であり特に限定されなくてもよい。
【0076】
〔９．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、学習部１３３とを有する。取得部１３１は、利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する。学習部１３３は、３次元モデルから推定された線分の長さが、測定対象の線分の長さの実測値となるように、３次元モデルから目的に用いられる測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる。
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、学習部１３３とを有する。取得部１３１は、利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報と、測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する。学習部１３３は、３次元モデルから推定された線分の長さが、測定対象の線分の長さの実測値となるように、３次元モデルから目的に用いられる測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる。
【0077】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、測定対象となる範囲を示す情報と、測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得して推定モデルを学習させるため、目的ごとに利用者の体型サイズの適切な計測を可能とすることができる。
【0078】
また、取得部１３１により取得されたデータは、３次元モデルから推定された線分の長さを示す情報と、測定対象の線分の長さの実測値を示す情報とが利用者ごとに収集されたデータである。
【0079】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の体型サイズを推定する推定モデルの精度を適切に向上させることができる。
【0080】
また、３次元モデルは、一部のサイズを測定することで全体のサイズが推定されたモデルである。
【0081】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、３次元モデルを適切に生成することができる。
【0082】
また、利用者は、３次元モデルから推定された測定対象の線分の長さと測定対象の線分の長さの実測値とを提供する利用者である。
【0083】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者から収集したデータに基づいて、利用者の体型サイズを推定する推定モデルの精度を適切に向上させることができる。
【0084】
また、学習部１３３は、複数の利用者の３次元モデルから推定された測定対象の線分の長さと測定対象の線分の長さの実測値とを教師データとして学習させる。
【0085】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、教師データとして学習させることで、利用者の体型サイズを推定する推定モデルの精度を適切に向上させることができる。
【0086】
また、取得部１３１は、３次元モデルが表示されたユーザインターフェース上で事業者が測定対象となる範囲を指定することで決定された範囲を示す情報を取得する。
【0087】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、測定対象となる範囲をユーザインターフェース上で指定することができるため、ユーザビリティの向上を促進させることができる。
【0088】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者である対象利用者の３次元モデルから推定された測定対象の線分の長さを学習部１３３により学習された推定モデルに入力することで、対象利用者の測定対象の線分の長さの実測値を推定する推定部１３４を更に有する。
【0089】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、学習された推定モデルを用いて、対象利用者の測定対象の線分の長さを適切に推定することができる。
【0090】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者とは異なる対象利用者の３次元モデルから推定された測定対象の線分の長さを学習部１３３により学習された推定モデルに入力することで、対象利用者の測定対象の線分の長さの実測値を推定する推定部１３４を更に有する。
【0091】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、学習された推定モデルを用いて、対象利用者の測定対象の線分の長さを適切に推定することができる。
【0092】
また、利用者は、所定の症状により測定対象に浮腫を有する利用者である。また、対象利用者は、所定の症状により測定対象に浮腫を有する利用者である。
【0093】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象利用者が浮腫を有し、測定対象の範囲にむくみがある場合でも、対象利用者の測定対象の線分の長さを適切に推定することができる。
【0094】
〔１０．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る事業者端末１０、第１利用者端末２０、第２利用者端末３０及び情報処理装置１００は、例えば、図１２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１２は、事業者端末１０、第１利用者端末２０、第２利用者端末３０及び情報処理装置１００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事業者端末１０、第１利用者端末２０、第２利用者端末３０及び情報処理装置１００は、例えば、図１２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１２は、事業者端末１０、第１利用者端末２０、第２利用者端末３０及び情報処理装置１００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。
【0095】
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。
【0096】
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取得して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。
【0097】
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。
【0098】
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。
【0099】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る事業者端末１０、第１利用者端末２０、第２利用者端末３０及び情報処理装置１００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、２４、３４及び１３０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。
【0100】
〔１１．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。
【0101】
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。
【0102】
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。
【0103】
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。
【0104】
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】
【0105】
１ 情報処理システム
１０ 事業者端末
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
２０ 第１利用者端末
２１ 通信部
２２ 入力部
２３ 出力部
２４ 制御部
３０ 第２利用者端末
３１ 通信部
３２ 入力部
３３ 出力部
３４ 制御部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ モデル学習用データ記憶部
１２２ 第２利用者情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 学習部
１３４ 推定部
１３５ 提供部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
２４１ 受信部
２４２ 送信部
３４１ 受信部
３４２ 送信部
Ｎ ネットワーク
１０ 事業者端末
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
２０ 第１利用者端末
２１ 通信部
２２ 入力部
２３ 出力部
２４ 制御部
３０ 第２利用者端末
３１ 通信部
３２ 入力部
３３ 出力部
３４ 制御部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ モデル学習用データ記憶部
１２２ 第２利用者情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 学習部
１３４ 推定部
１３５ 提供部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
２４１ 受信部
２４２ 送信部
３４１ 受信部
３４２ 送信部
Ｎ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【手続補正書】
【提出日】2024-04-08
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報であって当該３次元モデルが表示されたユーザインターフェース上で事業者により指定された範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得部と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記取得部により取得されたデータは、前記３次元モデルから推定された線分の長さを示す情報と、前記測定対象の線分の長さの実測値を示す情報とが利用者ごとに収集されたデータである
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３次元モデルは、一部のサイズを測定することで全体のサイズが推定されたモデルである
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4】
前記利用者は、前記３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さと前記測定対象の線分の長さの実測値とを提供する利用者である
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5】
前記学習部は、
複数の前記利用者の前記３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さと前記測定対象の線分の長さの実測値とを教師データとして学習させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
複数の前記利用者の前記３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さと前記測定対象の線分の長さの実測値とを教師データとして学習させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記利用者である対象利用者の３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さを前記学習部により学習された推定モデルに入力することで、当該対象利用者の前記測定対象の線分の長さの実測値を推定する推定部、を更に有する
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7】
前記利用者とは異なる対象利用者の３次元モデルから推定された前記測定対象の線分の長さを前記学習部により学習された推定モデルに入力することで、当該対象利用者の前記測定対象の線分の長さの実測値を推定する推定部、を更に有する
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8】
前記利用者は、所定の症状により前記測定対象に浮腫を有する利用者であり、
対象利用者は、前記所定の症状により前記測定対象に浮腫を有する利用者である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
対象利用者は、前記所定の症状により前記測定対象に浮腫を有する利用者である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報であって当該３次元モデルが表示されたユーザインターフェース上で事業者により指定された範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得工程と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報であって当該３次元モデルが表示されたユーザインターフェース上で事業者により指定された範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得工程と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項10】
利用者の３次元モデルから長さの測定対象となる範囲を示す情報であって当該３次元モデルが表示されたユーザインターフェース上で事業者により指定された範囲を示す情報と、当該測定対象の線分の長さのデータであって所定の目的に用いられる目的に応じた長さのデータを取得する取得手順と、
前記３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習手順と、
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３次元モデルから推定された線分の長さが、前記測定対象の線分の長さの実測値となるように、前記３次元モデルから前記目的に用いられる前記測定対象の線分の長さを推定する推定モデルを学習させる学習手順と、
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。