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(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】P2025005845
(43)【公開日】2025-01-17
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20250109BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】有
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023106244
(22)【出願日】2023-06-28
(71)【出願人】
【識別番号】505300841
【氏名又は名称】株式会社ＺＯＺＯ
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】宮▲崎▼ 瑠菜
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC12
5L050CC12
(57)【要約】
【課題】利用者の嗜好を加味した提案を行うこと。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、選択部と、表示部とを有する。取得部は、複数の指標の各指標に対応して指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する。選択部は、取得部により取得された画像情報に基づいて、利用者が選択した画像と、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する。表示部は、選択部により選択された画像を候補として表示させることで利用者に提案する。
【選択図】図６
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、選択部と、表示部とを有する。取得部は、複数の指標の各指標に対応して指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する。選択部は、取得部により取得された画像情報に基づいて、利用者が選択した画像と、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する。表示部は、選択部により選択された画像を候補として表示させることで利用者に提案する。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の指標の各指標に対応して当該指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された画像情報に基づいて、前記利用者が選択した画像と、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似し、且つ、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似しない画像の中から前記利用者に対して新たに提示する画像を選択する選択部と、
前記選択部により選択された画像を候補として表示させることで前記利用者に提案する表示部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記取得部により取得された画像情報に基づいて、前記利用者が選択した画像と、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似し、且つ、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似しない画像の中から前記利用者に対して新たに提示する画像を選択する選択部と、
前記選択部により選択された画像を候補として表示させることで前記利用者に提案する表示部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記表示部により候補として新たに表示された画像を前記利用者が選択したか否かに基づいて、各指標に対する前記利用者の重要度を推定する推定部、
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。
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。
【請求項3】
前記推定部は、
新たに表示された前記画像を前記利用者が選択するほど、前記指標値が類似の指標に対する前記利用者の重要度が高いと推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
新たに表示された前記画像を前記利用者が選択するほど、前記指標値が類似の指標に対する前記利用者の重要度が高いと推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記推定部は、
新たに表示された前記画像ではない画像を前記利用者が選択するほど、前記指標値が類似の指標に対する前記利用者の重要度が低いと推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
新たに表示された前記画像ではない画像を前記利用者が選択するほど、前記指標値が類似の指標に対する前記利用者の重要度が低いと推定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記表示部は、
前記利用者が選択した画像の位置に基づいて決定された位置に、前記候補の画像を表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記利用者が選択した画像の位置に基づいて決定された位置に、前記候補の画像を表示させる
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6】
前記取得部は、
前記利用者の嗜好が変化したと推定された際に表示された前記画像の一覧から選択された画像の画像情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記利用者の嗜好が変化したと推定された際に表示された前記画像の一覧から選択された画像の画像情報を取得する
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】
前記取得部は、
前記利用者が利用の季節に応じて抽出された前記画像の一覧から選択された画像の画像情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記利用者が利用の季節に応じて抽出された前記画像の一覧から選択された画像の画像情報を取得する
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8】
前記選択部は、
前記利用者の選択した前記画像と前記指標値が類似する前記一の指標における前記指標値の類似性が高いものから順に所定の数の画像を前記利用者に対して新たに提示する画像として選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記利用者の選択した前記画像と前記指標値が類似する前記一の指標における前記指標値の類似性が高いものから順に所定の数の画像を前記利用者に対して新たに提示する画像として選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記選択部は、
前記利用者の選択した前記画像と前記指標値が類似しない前記一の指標における前記指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を前記利用者に対して新たに提示する画像として選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記利用者の選択した前記画像と前記指標値が類似しない前記一の指標における前記指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を前記利用者に対して新たに提示する画像として選択する
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10】
前記選択部は、
前記利用者が選択した複数の画像において類似する複数の指標のうちいずれかの前記指標値の類似性が高く、当該複数の指標のうち他の類似性が低い画像を前記利用者に対して新たに提示する画像として選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記利用者が選択した複数の画像において類似する複数の指標のうちいずれかの前記指標値の類似性が高く、当該複数の指標のうち他の類似性が低い画像を前記利用者に対して新たに提示する画像として選択する
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11】
前記表示部は、
前記利用者に提案する前記候補の画像を、前記利用者が画像の前記選択を行ったコンテンツと同一のコンテンツ上に表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記利用者に提案する前記候補の画像を、前記利用者が画像の前記選択を行ったコンテンツと同一のコンテンツ上に表示させる
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12】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数の指標の各指標に対応して当該指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された画像情報に基づいて、前記利用者が選択した画像と、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似し、且つ、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似しない画像の中から前記利用者に対して新たに提示する画像を選択する選択工程と、
前記選択工程により選択された画像を候補として表示させることで前記利用者に提案する表示工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
複数の指標の各指標に対応して当該指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された画像情報に基づいて、前記利用者が選択した画像と、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似し、且つ、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似しない画像の中から前記利用者に対して新たに提示する画像を選択する選択工程と、
前記選択工程により選択された画像を候補として表示させることで前記利用者に提案する表示工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項13】
複数の指標の各指標に対応して当該指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された画像情報に基づいて、前記利用者が選択した画像と、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似し、且つ、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似しない画像の中から前記利用者に対して新たに提示する画像を選択する選択手順と、
前記選択手順により選択された画像を候補として表示させることで前記利用者に提案する表示手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記取得手順により取得された画像情報に基づいて、前記利用者が選択した画像と、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似し、且つ、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似しない画像の中から前記利用者に対して新たに提示する画像を選択する選択手順と、
前記選択手順により選択された画像を候補として表示させることで前記利用者に提案する表示手順と、
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、利用者の好きなファッションスタイルを把握するための技術が知られている。例えば、利用者がいずれかのファッションスタイル画像を選択すると、別の画面に遷移し、選択されたファッションスタイルであるが異なるファッションスタイル画像からファッションスタイル画像を選択させることで、利用者の好きなファッションスタイルを把握する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許第６０８５０１７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、利用者がファッションスタイルの画像を選択すると、選択された画像に設定された各属性の範囲全体で利用者の嗜好を把握するため、利用者の嗜好を十分に把握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、利用者の嗜好を加味した提案を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る情報処理装置は、複数の指標の各指標に対応して当該指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された画像情報に基づいて、前記利用者が選択した画像と、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似し、且つ、前記複数の指標のうち少なくとも一の指標において前記指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する選択部と、前記選択部により選択された画像を候補として表示させることで前記利用者に提案する表示部と、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、利用者の嗜好を加味した提案を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
（実施形態）
〔１．情報処理システムの構成〕
図１に示す情報処理システム１について説明する。図１に示すように、情報処理システム１は、利用者端末１０と、情報処理装置１００とが含まれる。利用者端末１０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。
〔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、利用者端末１０と、情報処理装置１００とが含まれる。利用者端末１０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。
【0011】
利用者端末１０は、所定のサービスの利用を所望する（若しくは既に利用中の）利用者によって利用される情報処理装置である。所定のサービスには、例えば、利用者がファッションアイテム（衣服や、下着や、シューズや、キャップや、ハットや、バッグや、アクセサリや、コスメなどを含む）などを購入可能な所定の電子商取引サービスや、利用者がファッションコーディネート画像やメイク画像などのファッションに関する画像を投稿・閲覧可能な所定のコーディネートサービスなどが含まれる。利用者端末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、利用者端末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。図２では、利用者端末１０がスマートフォンである場合を示す。
【0012】
利用者端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、３Ｇ～５Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、利用者端末１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者から指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受け付けてもよい。図２では、利用者端末１０は利用者Ｕ１によって利用される。
【0013】
情報処理装置１００は、利用者の嗜好を加味した提案を行う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、ファッションアイテムなどを購入可能な所定の電子商取引サービスなどを提供するサーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
【0014】
〔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、利用者Ｕ１は所定のサービスを始めて利用する利用者である。例えば、利用者Ｕ１は所定のサービスを利用するために所定のアプリケーションをインストールして初めて所定のアプリケーションを利用する利用者である。また、以下実施形態では、利用者のファッション（例えば、ファッションコーディネートや、メイクや、ファッションアイテム）の嗜好を把握するためのＵＩ画面上にファッションに関する画像（例えば、ファッションコーディネートに関する画像や、メイクに関する画像や、ファッションアイテムに関する画像）が表示される場合を一例として説明するが、利用者の嗜好の把握はファッションに限られずどのようなものであってもよく、ＵＩ画面上に表示される画像はどのようなジャンルに属するものを対象とした画像であってもよい。また、所定の電子商店街で購入可能な商品はファッションに関するものに限られずどのようなものであってもよい。また、実施形態に係るファッションアイテムは被服に限られず、例えば、指輪やイヤリングやネックレスや時計などのアクセサリや、バッグや、帽子や、靴などであってもよく、特に限定されなくてもよい。また、図３及び図４は、実施形態に係るＵＩ画面の一例を示す図である。以下実施形態では、図３及び図４を用いて図２の情報処理を説明する。
図２は、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理の一例を示す図である。以下実施形態では、利用者Ｕ１は所定のサービスを始めて利用する利用者である。例えば、利用者Ｕ１は所定のサービスを利用するために所定のアプリケーションをインストールして初めて所定のアプリケーションを利用する利用者である。また、以下実施形態では、利用者のファッション（例えば、ファッションコーディネートや、メイクや、ファッションアイテム）の嗜好を把握するためのＵＩ画面上にファッションに関する画像（例えば、ファッションコーディネートに関する画像や、メイクに関する画像や、ファッションアイテムに関する画像）が表示される場合を一例として説明するが、利用者の嗜好の把握はファッションに限られずどのようなものであってもよく、ＵＩ画面上に表示される画像はどのようなジャンルに属するものを対象とした画像であってもよい。また、所定の電子商店街で購入可能な商品はファッションに関するものに限られずどのようなものであってもよい。また、実施形態に係るファッションアイテムは被服に限られず、例えば、指輪やイヤリングやネックレスや時計などのアクセサリや、バッグや、帽子や、靴などであってもよく、特に限定されなくてもよい。また、図３及び図４は、実施形態に係るＵＩ画面の一例を示す図である。以下実施形態では、図３及び図４を用いて図２の情報処理を説明する。
【0015】
情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が所定のサービスを始めて利用する利用者である場合は、コンテンツＣ１のＵＩ画面（図３参照）に遷移させる。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が所定のサービスの利用のために利用者の属性（性別や年齢や他の所定のサービスにおける検索履歴や閲覧履歴や購買履歴など）などの利用者情報を始めて入力した場合は、コンテンツＣ１のＵＩ画面に遷移させる。コンテンツＣ１には、利用者の好きなファッションを選択させるためのファッションに関する画像が含まれる。また、コンテンツＣ１は、横３列に画像が表示され、利用者が縦に画面をスクロールすることでスクロールに応じた位置に配置された画像が表示されるコンテンツである。例えば、コンテンツＣ１は、利用者が縦に画面をスクロールしてボトムまでスクロールした場合は、ボトム付近に配置された画像が横３列に表示されるコンテンツである。また、コンテンツＣ１に表示される画像は、利用者の属性に応じた順に配置される。例えば、利用者が２０代女性の場合は、２０代女性に好まれ易いファッションに関する画像ほど優先的に表示される。例えば、２０代女性に好まれ易いファッションに関する画像ほどコンテンツＣ１のトップ付近（トップ側）に配置される。また、２０代女性に好まれ難いファッションに関する画像ほどコンテンツＣ１のボトム付近（ボトム側）に配置される。ここで、情報処理装置１００は、例えば、所定のコーディネートサービスにおいて、２０代女性がよく投稿するスタイルに関する画像ほど、２０代女性に好まれ易いファッションに関する画像であると推定してもよいし、２０代女性がよく閲覧するスタイルに関する画像ほど、２０代女性に好まれ易いファッションに関する画像であると推定してもよいが、これに限られるものではなく、情報処理装置１００は、所定のファッション雑誌において、２０代女性に好まれ易いスタイルに関する画像として紹介されているものほど、２０代女性に好まれ易いファッションに関する画像であると推定してもよい。
【0016】
情報処理装置１００は、利用者Ｕ１の属性情報に基づいて、コンテンツＣ１に表示される各画像の優先度を決定する。そして、情報処理装置１００は、決定した優先度に応じた位置に各画像を配置させることでコンテンツＣ１を表示させる。例えば、情報処理装置１００は、決定した優先度に基づいて優先度が高い順に各画像を並べることでコンテンツＣ１を表示させる。図３では、コンテンツＣ１のトップ付近に、ファッションＡ１、ファッションＡ２、ファッションＡ３、ファッションＡ４、ファッションＡ５、ファッションＡ６、ファッションＡ７、ファッションＡ８、ファッションＡ９の画像が配置される。具体的には、ファッションＡ１、ファッションＡ２、ファッションＡ３の画像は、コンテンツＣ１の縦１列目に配置され、ファッションＡ４、ファッションＡ５、ファッションＡ６の画像は、コンテンツＣ１の縦２列目に配置され、ファッションＡ７、ファッションＡ８、ファッションＡ９の画像は、コンテンツＣ１の縦３列目に配置される。また、ファッションＡ１、ファッションＡ４、ファッションＡ７の画像は、コンテンツＣ１の横１列目に配置され、ファッションＡ２、ファッションＡ５、ファッションＡ８の画像は、コンテンツＣ１の横２列目に配置され、ファッションＡ３、ファッションＡ６、ファッションＡ９の画像は、コンテンツＣ１の横３列目に配置される。なお、ファッションＡ１乃至ファッションＡ９よりも優先度の低い画像はファッションＡ１乃至ファッションＡ９よりも下位に配置され、スクロールに応じて表示される。
【0017】
また、ファッションＡ１はスタイルＢ１のファッションであり、ファッションＡ２はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ３はスタイルＢ３のファッションであり、ファッションＡ４はスタイルＢ４のファッションであり、ファッションＡ５はスタイルＢ５のファッションであり、ファッションＡ６はスタイルＢ１のファッションであり、ファッションＡ７はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ８はスタイルＢ６のファッションであり、ファッションＡ９はスタイルＢ７のファッションである。このため、ファッションのスタイルを加味した場合、例えば、スタイルＢ１及びスタイルＢ２のほうがスタイルＢ６及びスタイルＢ７よりも利用者Ｕ１の属性の利用者に好まれ易いスタイルであるため、スタイルＢ１又はスタイルＢ２のファッションであるファッションＡ１、ファッションＡ２、ファッションＡ６、ファッションＡ７が、スタイルＢ６又はスタイルＢ７のファッションであるファッションＡ８、ファッションＡ９よりも上位に配置される。このように、対象となる利用者の属性の利用者にとって好まれ易いスタイルのファッションほどコンテンツＣ１のトップ付近に配置され、対象となる利用者の属性の利用者にとって好まれ難いスタイルのファッションほどコンテンツＣ１のボトム付近に配置される。なお、スタイルは一つのスタイルでも複数のスタイルの混合であってもよく、複数のスタイルの混合の場合、混合の割合が異なれば別のスタイルとして扱われてもよい。また、情報処理装置１００は、いずれの画像も選択されていない状況では、同じ又は類似するスタイルのファッションを示す画像同士が近傍に配置されないように画像の一覧を表示させてもよい。具体的には、情報処理装置１００は、後述する複数の指標のうち、ファッションのスタイルを示す指標の指標値が類似する画像同士が近傍に配置されないように画像の一覧を表示させてもよい。
【0018】
また、コンテンツＣ１の各画像には、それぞれ複数の指標の指標ごとに指標値が定められている。例えば、コンテンツＣ１の各画像には、「指標１：指標値８、指標２：指標値１、指標３：指標値９、・・・」といったように各指標に対応して指標ごとに指標値が定められている。各指標の指標値は、情報処理装置１００の管理者などの人手により設定された所定のルールに基づいて定められた指標値であってもよいし、各画像の投稿者などの人手により設定された所定のルールに基づいて定められた指標値であってもよいし、情報処理装置１００などのコンピュータを介して定められた指標値であってもよい。後者の場合、例えば、機械学習により定められた指標値であってもよい（具体的には、画像を入力すると指標ごとの指標値を出力するモデルを利用することで、出力された指標値であってもよい）。また、複数の指標のうち、１の指標に定められた指標値に基づいて、各画像のファッションのスタイルが設定されてもよいし、複数の指標の指標ごとに定められた指標値に基づいて、各画像のファッションのスタイルが設定されてもよい。例えば、複数の指標の指標ごとに定められた全ての指標値を勘案することで、各画像のファッションのスタイルが設定されてもよい。
【0019】
ここで、実施形態に係る指標は、例えば、画像の特徴を示す情報である。例えば、実施形態に係る指標は、画像に写るファッションの特徴（例えば、ファッションのスタイルなど）を示す情報である。例えば、実施形態に係る指標は、画像に複数のファッションアイテムが含まれる場合は、複数のファッションアイテムそれぞれの特徴（例えば、ファッションアイテムそれぞれのスタイルや、カテゴリや、カラーや、ブランドなど）を示す情報である。また、例えば、実施形態に係る指標は、画像に写るモデル（ファッションアイテムの着用者）の特徴（例えば、モデルの顔の特徴、身体の特徴、著名度、人気度、属性など）を示す情報である。例えば、実施形態に係る指標は、画像に複数のモデルが含まれる場合は、複数のモデルそれぞれの特徴を示す情報である。また、例えば、実施形態に係る指標は、画像に写る背景の特徴を示す情報である。また、例えば、実施形態に係る指標は、被写体を撮影した方向などの特徴を示す情報である。また、例えば、実施形態に係る指標は、画像に対して被写体が占める割合などの特徴を示す情報である。なお、これらの例は一例であり、特に限定されなくてもよい。
【0020】
また、実施形態に係る指標値は、利用者の評価や入力に基づいて自動的に設定された指標値であってもよい。例えば、実施形態に係る指標値は、同一の利用者が好意的な評価を行った画像が類似するベクトルになるように設定された指標値であってもよい。また、例えば、実施形態に係る指標値は、同一の利用者が購入した商品を含む画像が類似するベクトルになるように設定された指標値であってもよい。また、例えば、実施形態に係る指標値は、コーディネートが類似する商品群が撮影されたと利用者が判断した複数の画像が類似するベクトルになるように設定された指標値であってもよい。また、例えば、実施形態に係る指標値は、同一種別のブランド又は同一傾向を有すると利用者が判断した、若しくは、利用者がそう判断していると推定された複数の画像が類似するベクトルになるように設定された指標値であってもよい。情報処理装置１００は、このような画像をベクトルに変換するモデルを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、このような画像が類似するベクトルになるようにモデルの学習を行ってもよい。また、情報処理装置１００は、生成したモデルに画像を入力した際に生成されるベクトルの各次元を指標とし、各次元の値を指標値としてもよい。また、情報処理装置１００は、ＶＳＥ（Visual-Semantic Embedding）の技術を用いて、利用者の評価を示す文字列を同一の分散表現空間に投影するモデルを用いて、同様の処理を行ってもよい。
【0021】
図３において、利用者Ｕ１はファッションＡ２を選択する。情報処理装置１００は、利用者Ｕ１がファッションＡ２の画像を操作（例えば、タップやクリックなど）することでファッションＡ２を選択すると、利用者Ｕ１がファッションＡ２の画像を選択した旨を示す操作情報を利用者端末１０から取得する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１００は、利用者Ｕ１の操作情報を取得すると、ファッションＡ２の画像の画像情報を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、情報処理装置１００は、ファッションＡ２の画像に紐づけて定められた指標値に関する情報を取得する。
【0022】
情報処理装置１００は、取得した画像情報に基づいて、コンテンツＣ２のＵＩ画面（図４参照）を表示させる。この際、情報処理装置１００は、コンテンツＣ２のＵＩ画面を表示させるために、取得した画像情報に基づいて、利用者Ｕ１に対して新たに提示する画像を選択する（ステップＳ１０３）。具体的には、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１がコンテンツＣ１において選択したファッションＡ２の画像と、少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者Ｕ１に対して新たに提示する画像を選択する。例えば、情報処理装置１００は、複数の指標のうち、ファッションのスタイルを示す指標における指標値が類似し、且つ、ファッションのスタイルを示す指標とは異なる指標（例えば、ファッションアイテムそれぞれの特徴を示す指標や、モデルの特徴を示す指標など）における指標値が類似しない画像の中から利用者Ｕ１に対して新たに提示する画像を選択する。この際、例えば、情報処理装置１００は、指標値が類似する指標における指標値の類似性が高いものから順に所定の数の画像を選択してもよいし、指標値が類似しない指標における指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を選択してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が複数の画像を選択した場合において、利用者Ｕ１が選択した複数の画像において類似する複数の指標のうちいずれか一以上の指標同士の指標値の類似性が高く、類似しない複数の指標のうちいずれか一以上の指標同士の指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を選択してもよい。なお、利用者Ｕ１に対して新たに提示する画像は、例えば、予め用意された画像群の中から、利用者Ｕ１が選択したファッションＡ２の画像と、少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像が特定されることで、その特定された画像の中から選択される。また、利用者Ｕ１に対して新たに提示する画像の数は、例えば、利用者が１枚選択すると６枚追加するといったように規定値が予め定められている。
【0023】
そして、情報処理装置１００は、新たに提示する画像が、利用者Ｕ１が選択したファッションＡ２の画像の近傍に配置されるようにコンテンツＣ２を表示させる（ステップＳ１０４）。例えば、情報処理装置１００は、新たに提示する画像を、利用者の選択した画像の位置に応じて、予め設定された所定のルールに基づいて配置させることでコンテンツＣ２を表示させる。例えば、情報処理装置１００は、利用者の選択した画像の位置が横３列のうちの左側の列である場合は、当該画像の位置から所定の範囲であって、右側のいずれかの列に配置させ、利用者の選択した画像の位置が横３列のうちの右側の列である場合は、当該画像の位置から所定の範囲であって、左側のいずれかの列に配置させるといった所定のルールに基づいて配置させることでコンテンツＣ２を表示させるが、所定のルールはこれに限られるものではない。このように、情報処理装置１００は、利用者の選択した画像の指標値に関する情報と位置情報とに基づいて新たに提示する画像の数と対象と位置とを決定することで、コンテンツＣ２を表示させる。なお、情報処理装置１００は、新たに提示する画像を含めて、コンテンツＣ２に配置される各画像の優先度を決定し、決定した優先度に基づいて優先度が高い順に各画像を並べることでコンテンツＣ２を表示させてもよい。なお、各画像の優先度は、利用者の属性情報や、各画像における指標ごとの指標値などに基づいて決定されてもよい。
【0024】
図４では、コンテンツＣ２のトップ付近に、ファッションＡ１、ファッションＡ２、ファッションＡ２１、ファッションＡ２２、ファッションＡ２３、ファッションＡ６、ファッションＡ２４、ファッションＡ２５、ファッションＡ２６の画像が配置される。具体的には、ファッションＡ１、ファッションＡ２、ファッションＡ２１の画像は、コンテンツＣ２の縦１列目に配置され、ファッションＡ２２、ファッションＡ２３、ファッションＡ６の画像は、コンテンツＣ２の縦２列目に配置され、ファッションＡ２４、ファッションＡ２５、ファッションＡ２６の画像は、コンテンツＣ２の縦３列目に配置される。また、ファッションＡ１、ファッションＡ２２、ファッションＡ２４の画像は、コンテンツＣ２の横１列目に配置され、ファッションＡ２、ファッションＡ２３、ファッションＡ２５の画像は、コンテンツＣ２の横２列目に配置され、ファッションＡ２１、ファッションＡ６、ファッションＡ２６の画像は、コンテンツＣ２の横３列目に配置される。なお、図４では、コンテンツＣ１において利用者Ｕ１が選択したファッションＡ２の画像よりも前に配置されていたファッションＡ１の画像（ファッションＡ２のスタイルよりも優先度の高いスタイルであるファッションＡ１の画像ともいえる）、及び、ファッションＡ２のスタイルよりも優先度の高いスタイルであるファッションＡ６の画像は並び替えの対象にならずコンテンツＣ１と同一の位置に配置される。なお、ファッションＡ１の画像は並び替えの対象にならず、ファッションＡ６の画像は並び替えの対象になってもよいし、ファッションＡ１の画像及びファッションＡ６の画像も並び替えの対象になってもよい。例えば、スタイルＢ２のファッションＡ２の画像の選択後に、スタイルＢ１のファッションＡ１を選択しようとしていた場合など、利用者Ｕ１が複数のスタイルを好む利用者であって最初から複数の画像を選択しようとしていた場合は、スタイルＢ１のファッションＡ１の画像を含めて全てを並び替えてしまう（別の画面に遷移する場合など）と、ファッションＡ１の画像が選択し難くなってしまい利用者の利便性が低下する恐れがある。また、スタイルＢ２のファッションＡ２の画像を最初に選択したのは先頭に表示されていたからで本当はスタイルＢ１のほうが好きでスタイルＢ１のファッションＡ６の画像も選択しようとしていた場合は、スタイルＢ１のファッションＡ６の画像を含めて全てを並び替えてしまうと、ファッションＡ６の画像を選択し難くなってしまい利用者の利便性が低下する恐れがある。このように、別の画面に遷移してしまうと利用者の利便性が低下する恐れがあるが、本実施形態のように、表示される画像を追加して並び替えを変更することで画像を表示させることで、利用者の利便性が低下しないようにすることができる。
【0025】
また、ファッションＡ１はスタイルＢ１のファッションであり、ファッションＡ２はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ２１はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ２２はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ２３はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ６はスタイルＢ１のファッションであり、ファッションＡ２４はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ２５はスタイルＢ２のファッションであり、ファッションＡ２６はスタイルＢ２のファッションである。図４では、コンテンツＣ１において利用者Ｕ１が選択したファッションＡ２の画像と、少なくとも一の指標（例えば、ファッションのスタイルを示す指標）において指標値が類似する画像がファッションＡ２の画像の近傍に配置されるため、ファッションＡ２のスタイルであるスタイルＢ２のファッションの画像が近傍に配置される。また、ファッションＡ２１乃至Ａ２６の画像は、少なくとも一の指標において指標値が類似しないように選択されてもよい。例えば、ファッションＡ２１乃至Ａ２６の画像は、スタイルが共通するが、カテゴリ、カラー、ブランド、モデルなどのうち少なくともいずれかが異なるように選択されてもよい。また、情報処理装置１００は、新しく表示される複数の画像のうち、選択された画像と異なる特徴が多い（指標値が類似しない指標の数や、指標が示す特徴の数が多い）画像ほど、その選択画像の近傍に配置されるように画像の一覧を表示させてもよい。
【0026】
また、新たに提示する画像は、利用者に新たに画像を選択させるための候補となる。利用者Ｕ１がコンテンツＣ２に表示された画像の中から新たにファッションを選択すると、情報処理装置１００は、新たに選択したファッションの画像の画像情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、新たに選択したファッションの画像の指標値に関する情報と位置情報とを取得する。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１がコンテンツＣ２に表示された画像の中から新たに提示された画像のファッションＡ２１を選択すると、ファッションＡ２１の画像の指標値に関する情報と位置情報とを取得する。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１がコンテンツＣ２に表示された画像の中から新たに提示された画像ではない画像のファッションＡ１を選択すると、ファッションＡ１の画像の指標値に関する情報と位置情報とを取得する。このように、この段階において利用者Ｕ１からファッションＡ１の選択を受け付けてもよい。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４の処理を繰り返す。情報処理装置１００は、所定の条件を満たすまでステップＳ１０１乃至ステップＳ１０４の処理を繰り返す。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が新たなファッションの選択を辞めるまでステップＳ１０１乃至ステップＳ１０４の処理を繰り返してもよいし、予め設定された所定の回数に達するまでステップＳ１０１乃至ステップＳ１０４の処理を繰り返してもよいし、利用者のファッションの嗜好が推定可能な十分なデータが収集されるまでステップＳ１０１乃至ステップＳ１０４の処理を繰り返してもよい。
【0027】
以下、利用者のファッションの嗜好の推定処理について説明する。情報処理装置１００は、新たに表示された画像を利用者が選択したか否かに基づいて各指標に対する利用者の重要度を推定する。この際、例えば、情報処理装置１００は、新たに表示された画像を利用者が選択するほど、指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が高いと推定し、新たに表示された画像ではない画像を利用者が選択するほど、指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が低いと推定する。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１がコンテンツＣ１においてファッションＡ２を選択し、コンテンツＣ２においてファッションＡ２１を選択した場合は、ファッションＡ２の画像の各指標の指標値とファッションＡ２１の画像の各指標の指標値とを比較して指標値が類似する指標を特定し、特定した指標（及び／又はその指標の指標値）の重要度を高く推定する。例えば、情報処理装置１００は、少なくともファッションのスタイルを示す指標の指標値が類似しているので、少なくともスタイルＢ２の重要度が高いと推定する。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１がコンテンツＣ１においてファッションＡ２を選択し、コンテンツＣ２においてファッションＡ１を選択した場合は、ファッションＡ２の画像の各指標の指標値とファッションＡ１の画像の各指標の指標値とを比較して指標値が類似する指標を特定し、特定した指標の重要度を高く推定し、ファッションＡ２の画像の各指標の指標値とファッションＡ２１の画像の各指標の指標値とを比較して指標値が類似する指標を特定し、特定した指標の重要度を低く推定する。そして、情報処理装置１００は、重要度が高く推定された指標に関する情報に基づいて、利用者のファッションの嗜好に関する情報を推定してもよいし、重要度が低く推定された指標に関する情報にも基づいて、利用者のファッションの嗜好に関する情報を推定してもよい。例えば、ファッションＡ１（「スタイルＢ１、モデルＣ１」とする）、ファッションＡ２（「スタイルＢ２、モデルＣ２」とする）、ファッションＡ２１（「スタイルＢ２、モデルＣ１」とする）のとき、ファッションＡ２の選択後にファッションＡ１を選択した場合、ファッションＡ１とファッションＡ２とで類似するモデルＣ１を特定し、モデルＣ１の重要度を高く推定し、また、ファッションＡ２とファッションＡ２１とで類似するスタイルＢ２を特定し、ファッションＡ２１が選択されなかったことを加味して、スタイルＢ２の重要度を低く推定してもよい（高く推定しなくてもよい）。なお、ファッションＡ２１を用いて説明したが、ファッションＡ２２乃至Ａ２６を用いて、ファッションＡ２２乃至Ａ２６が選択されなかったことを加味して、スタイルＢ２の重要度を低く推定してもよい（高く推定しなくてもよい）。
【0028】
そして、情報処理装置１００は、推定された利用者の嗜好に関する情報を用いて各種サービスを行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の電子商取引サービスや所定のコーディネートサービスなどにおいて、利用者の嗜好を反映した情報（トップページなど）を生成して提供してもよい。
【0029】
なお、情報処理装置１００は、上記実施形態のように重要度の高い指標や低い指標を特定せずに、各指標において指標値の最頻値や平均値などを用いることで利用者の嗜好を推定してもよい。具体的な例を挙げると、利用者Ｕ１は、シンプル（ファッションの特徴）・ホワイト（アイテムの特徴１）・メーカー＃１（アイテムの特徴２）・１５０ｃｍ（モデルの特徴）、シンプル・黒・メーカー＃２・１４０ｃｍ、シンプル・ベージュ・メーカー＃２・１６０ｃｍの複数の画像を選択し、利用者Ｕ２は、シンプル・ホワイト・メーカー＃１・１５０ｃｍ、ガーリー・ホワイト・メーカー＃２・１５０ｃｍ、ガーリー・ホワイト・メーカー＃３・１５０ｃｍの複数の画像を選択したとする。この際、利用者Ｕ１は、スタイル「シンプル」を最重視していて、利用者Ｕ２は色「ホワイト」と身長「１５０ｃｍ」とを最重視している。情報処理装置１００は、利用者Ｕ１及びＵ２それぞれに複数の画像を選択させて各指標における最頻値又は平均値を出すことで個人の好みを把握してもよい。この場合、例えば、利用者Ｕ１の各指標の最頻値又は平均値は、「シンプル・（最頻値なし）・メーカー＃２・１５０ｃｍ」であり、利用者Ｕ２の各指標の最頻値又は平均値は、「ガーリー・ホワイト・（最頻値なし）・１５０ｃｍ」である。このように、重要度の高い指標や低い指標を特定せずに、各指標において指標値の最頻値や平均値などを用いてもよい。このように、情報処理装置１００は、利用者の好みを特定するまでに利用者が目にするべき画像候補の量を減らすことができるためユーザビリティを高めることができる。また、情報処理装置１００は、全く好みでない画像は追加されることがないので、利用者が選択するコーディネートの質を高める（すなわち、利用者の好みの画像を候補として表示できる可能性を高める）ことができる。
【0030】
（情報処理のバリエーション１：嗜好の変化を契機とする）
上記実施形態では、利用者Ｕ１は所定のサービスを始めて利用する利用者であり、利用者Ｕ１が所定のサービスを始めて利用する際にコンテンツＣ１へ遷移させる場合を説明した。しかしながら、コンテンツＣ１へ遷移させる場合はこの例に限られなくてもよい。例えば、利用者の嗜好が変化したと推定された際にコンテンツＣ１へ遷移させてもよい。情報処理装置１００は、例えば、所定の電子商取引サービスや所定のコーディネートサービスなどにおける利用者の検索履歴、閲覧履歴、購買履歴などの利用者情報を定期的に収集し、利用者情報が変化したか否かの判定を行い、利用者情報が変化したと判定した場合は、利用者の嗜好が変化したと推定する。そして、情報処理装置１００は、利用者の嗜好が変化したと推定した場合に利用者に対してコンテンツＣ１への遷移を提案してもよい。また、利用者の嗜好が変化したと推定された場合に限られず、例えば、利用者の発意に基づいてコンテンツＣ１への遷移が行われてもよいし、予め定められた頻度などの所定のルールに基づいてコンテンツＣ１への遷移が行われてもよい。
上記実施形態では、利用者Ｕ１は所定のサービスを始めて利用する利用者であり、利用者Ｕ１が所定のサービスを始めて利用する際にコンテンツＣ１へ遷移させる場合を説明した。しかしながら、コンテンツＣ１へ遷移させる場合はこの例に限られなくてもよい。例えば、利用者の嗜好が変化したと推定された際にコンテンツＣ１へ遷移させてもよい。情報処理装置１００は、例えば、所定の電子商取引サービスや所定のコーディネートサービスなどにおける利用者の検索履歴、閲覧履歴、購買履歴などの利用者情報を定期的に収集し、利用者情報が変化したか否かの判定を行い、利用者情報が変化したと判定した場合は、利用者の嗜好が変化したと推定する。そして、情報処理装置１００は、利用者の嗜好が変化したと推定した場合に利用者に対してコンテンツＣ１への遷移を提案してもよい。また、利用者の嗜好が変化したと推定された場合に限られず、例えば、利用者の発意に基づいてコンテンツＣ１への遷移が行われてもよいし、予め定められた頻度などの所定のルールに基づいてコンテンツＣ１への遷移が行われてもよい。
【0031】
（情報処理のバリエーション２：季節に応じて画像群を変更する）
上記実施形態では、指標値が予め定められた画像の一覧（例えば、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２に含まれる画像の一覧）から利用者が選択した画像の画像情報を取得する場合を説明した。ここで、画像の一覧は、利用者のコンテンツＣ１への遷移の際の季節に基づいて抽出されたものであってもよい。情報処理装置１００は、例えば、複数の指標の中に季節に関する指標が含まれており、この季節に関する指標の指標値に基づいて利用者のコンテンツＣ１への遷移の際の季節に対応した画像を抽出してもよい。そして、情報処理装置１００は、利用者のコンテンツＣ１への遷移の際の季節に対応した画像を、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２に表示させる画像に決定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、利用者のファッションの嗜好を季節ごとに把握することが可能になる。また、情報処理装置１００は、季節に対応した利用者のファッションの嗜好の把握が可能になるため、季節ごとに利用者の購買意欲を掻き立てるような提案を行うことが可能になる。
上記実施形態では、指標値が予め定められた画像の一覧（例えば、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２に含まれる画像の一覧）から利用者が選択した画像の画像情報を取得する場合を説明した。ここで、画像の一覧は、利用者のコンテンツＣ１への遷移の際の季節に基づいて抽出されたものであってもよい。情報処理装置１００は、例えば、複数の指標の中に季節に関する指標が含まれており、この季節に関する指標の指標値に基づいて利用者のコンテンツＣ１への遷移の際の季節に対応した画像を抽出してもよい。そして、情報処理装置１００は、利用者のコンテンツＣ１への遷移の際の季節に対応した画像を、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２に表示させる画像に決定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、利用者のファッションの嗜好を季節ごとに把握することが可能になる。また、情報処理装置１００は、季節に対応した利用者のファッションの嗜好の把握が可能になるため、季節ごとに利用者の購買意欲を掻き立てるような提案を行うことが可能になる。
【0032】
（情報処理のバリエーション３：情報処理のタイミング）
上記実施形態に係る情報処理はどのようなタイミングで実行されてもよく、特に限定されなくてもよい。例えば、上記実施形態に係る情報処理は、全ユーザに対して行われてもよいし、特定のユーザ（例えば、新規加入のユーザ）に対して行われてもよい。また、例えば、上記実施形態に係る情報処理は、ある利用者に対して好みであると推定される指標が複数存在する場合において、わざとその指標のうちいずれかの指標が異なるものを提示することで、本当にその指標が好みを反映しているかを判定するために行われてもよいし、指標値に基づいて商品提案を行ったがコンバージョンレートが低い場合などに行われてもよい。
上記実施形態に係る情報処理はどのようなタイミングで実行されてもよく、特に限定されなくてもよい。例えば、上記実施形態に係る情報処理は、全ユーザに対して行われてもよいし、特定のユーザ（例えば、新規加入のユーザ）に対して行われてもよい。また、例えば、上記実施形態に係る情報処理は、ある利用者に対して好みであると推定される指標が複数存在する場合において、わざとその指標のうちいずれかの指標が異なるものを提示することで、本当にその指標が好みを反映しているかを判定するために行われてもよいし、指標値に基づいて商品提案を行ったがコンバージョンレートが低い場合などに行われてもよい。
【0033】
〔３．利用者端末の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る利用者端末１０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る利用者端末１０の構成例を示す図である。図５に示すように、利用者端末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５を用いて、実施形態に係る利用者端末１０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る利用者端末１０の構成例を示す図である。図５に示すように、利用者端末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。
【0034】
（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。
【0035】
（入力部１２）
入力部１２は、利用者からの各種操作を受け付ける。図２では、利用者Ｕ１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利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、利用者端末１０に設けられたボタンや、利用者端末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、利用者からの各種操作を受け付ける。図２では、利用者Ｕ１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利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、利用者端末１０に設けられたボタンや、利用者端末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。
【0036】
（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に基づくコンテンツを表示する。
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に基づくコンテンツを表示する。
【0037】
（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、利用者端末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、利用者端末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から送信された情報に基づくコンテンツを表示させるための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、利用者端末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、利用者端末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から送信された情報に基づくコンテンツを表示させるための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。
【0038】
図５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。
【0039】
（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、利用者の嗜好を把握するために利用者に画像を選択させるためのコンテンツ（例えば、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２など）を表示させるための情報を受信する。
受信部１４１は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４１は、利用者の嗜好を把握するために利用者に画像を選択させるためのコンテンツ（例えば、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２など）を表示させるための情報を受信する。
【0040】
（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、受信部１４１により受信されたコンテンツの中から利用者が画像の選択を行った場合は、利用者が選択した画像に関する情報を含む操作情報を送信する。
送信部１４２は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４２は、受信部１４１により受信されたコンテンツの中から利用者が画像の選択を行った場合は、利用者が選択した画像に関する情報を含む操作情報を送信する。
【0041】
〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図６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６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６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６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６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６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。
【0042】
（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、利用者端末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、利用者端末１０等との間で情報の送取得を行う。
【0043】
（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６に示すように、記憶部１２０は、画像情報記憶部１２１と、嗜好情報記憶部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６に示すように、記憶部１２０は、画像情報記憶部１２１と、嗜好情報記憶部１２２とを有する。
【0044】
画像情報記憶部１２１は、利用者に選択させる候補の画像に関する情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る画像情報記憶部１２１の一例を示す。図７に示すように、画像情報記憶部１２１は、「画像ＩＤ」、「ファッション」、「ターゲット属性」、「画像」、「指標値」といった項目を有する。
【0045】
「画像ＩＤ」は、画像を識別するための識別情報を示す。「ファッション」は、ファッションに関する情報（例えば、ファッションのスタイルなど）を示す。「ターゲット属性」は、ファッションがターゲットとする利用者の属性（例えば、ファッションが人気のある利用者の属性など）を示す。これにより、例えば、ファッションがどの年齢層や性別の利用者に人気があるのか把握することが可能になる。「画像」は、ファッションの画像（モデルを含む着用画像でもよい。）を示す。図７に示した例では、「画像」に「画像＃１」や「画像＃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、画像データ等が格納される。また、「画像」には、例えば、画像データが所在するＵＲＬや、格納場所を示すファイルパス名等が格納されてもよい。「指標値」は、画像の各指標の指標値に関する情報を示す。
【0046】
嗜好情報記憶部１２２は、利用者の嗜好情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る嗜好情報記憶部１２２の一例を示す。図８に示すように、嗜好情報記憶部１２２は、「利用者ＩＤ」、「利用者情報」、「選択画像」、「選択時期」といった項目を有する。
【0047】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「利用者情報」は、利用者情報（例えば、属性情報など）を示す。「選択画像」は、利用者が選択した画像に関する情報（例えば、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２で選択した画像情報）を示す。「選択時期」は、利用者が画像を選択した時期に関する情報を示す。
【0048】
（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。
【0049】
図６に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、選択部１３２と、表示部１３３と、推定部１３４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６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。
【0050】
（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、利用者端末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、利用者端末１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
【0051】
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。
【0052】
取得部１３１は、利用者の嗜好が変化したと推定された際に利用者に提案して選択させるための画像情報を取得する。また、取得部１３１は、利用者が訪問した季節に対応して利用者に提案して選択させるための画像情報を取得する。
【0053】
取得部１３１は、複数の指標の各指標に対応して指標ごとに指標値が定められた画像の一覧（例えば、コンテンツＣ１やコンテンツＣ２など）から利用者が選択した画像の画像情報（例えば、各指標の指標値に関する情報）を取得する。
【0054】
（選択部１３２）
選択部１３２は、取得部１３１により取得された画像情報に基づいて、利用者が選択した画像と、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する。例えば、選択部１３２は、指標値が類似する指標における指標値の類似性が高いものから順に所定の数の画像を選択する。また、例えば、選択部１３２は、指標値が類似しない指標における指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を選択する。また、例えば、選択部１３２は、利用者が選択した複数の画像において類似する複数の指標のうちいずれかの指標同士の指標値の類似性が高く、類似しない複数の指標のうちいずれかの指標同士の指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を選択する。
選択部１３２は、取得部１３１により取得された画像情報に基づいて、利用者が選択した画像と、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する。例えば、選択部１３２は、指標値が類似する指標における指標値の類似性が高いものから順に所定の数の画像を選択する。また、例えば、選択部１３２は、指標値が類似しない指標における指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を選択する。また、例えば、選択部１３２は、利用者が選択した複数の画像において類似する複数の指標のうちいずれかの指標同士の指標値の類似性が高く、類似しない複数の指標のうちいずれかの指標同士の指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を選択する。
【0055】
（表示部１３３）
表示部１３３は、選択部１３２により選択された画像を候補として表示させることで利用者に提案する。また、表示部１３３は、利用者が選択した画像の位置に基づいて決定された位置に、利用者に提案する候補の画像を表示させる。また、表示部１３３は、いずれの画像も選択されていない状況（例えば、利用者の画像の選択前）では、指標値が同一又は類似する指標の画像同士が近傍に配置されないように画像の候補を表示させる。例えば、コンテンツＣ１を表示させる場合である。また、表示部１３３は、利用者の選択画像と異なる特徴が多い画像ほど、その選択画像の近傍に配置されるように画像の候補を表示させる。例えば、コンテンツＣ２を表示させる場合である。
表示部１３３は、選択部１３２により選択された画像を候補として表示させることで利用者に提案する。また、表示部１３３は、利用者が選択した画像の位置に基づいて決定された位置に、利用者に提案する候補の画像を表示させる。また、表示部１３３は、いずれの画像も選択されていない状況（例えば、利用者の画像の選択前）では、指標値が同一又は類似する指標の画像同士が近傍に配置されないように画像の候補を表示させる。例えば、コンテンツＣ１を表示させる場合である。また、表示部１３３は、利用者の選択画像と異なる特徴が多い画像ほど、その選択画像の近傍に配置されるように画像の候補を表示させる。例えば、コンテンツＣ２を表示させる場合である。
【0056】
（推定部１３４）
推定部１３４は、表示部１３３により候補として新たに表示された画像を利用者が選択したか否かに基づいて、各指標に対する利用者の重要度を推定する。例えば、推定部１３４は、新たに表示された画像を利用者が選択するほど、新たに表示された画像と既に選択された画像との指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が高いと推定する。また、例えば、推定部１３４は、新たに表示された画像ではない画像を利用者が選択するほど、新たに表示された画像と既に選択された画像との指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が低いと推定する。また、推定部１３４は、推定した各指標に対する利用者の重要度に基づいて、利用者の嗜好に関する情報を推定する。
推定部１３４は、表示部１３３により候補として新たに表示された画像を利用者が選択したか否かに基づいて、各指標に対する利用者の重要度を推定する。例えば、推定部１３４は、新たに表示された画像を利用者が選択するほど、新たに表示された画像と既に選択された画像との指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が高いと推定する。また、例えば、推定部１３４は、新たに表示された画像ではない画像を利用者が選択するほど、新たに表示された画像と既に選択された画像との指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が低いと推定する。また、推定部１３４は、推定した各指標に対する利用者の重要度に基づいて、利用者の嗜好に関する情報を推定する。
【0057】
〔５．情報処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。
【0058】
図９に示すように、情報処理装置１００は、複数の指標の各指標に対応して指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する（ステップＳ２０１）。
【0059】
情報処理装置１００は、取得した画像情報に基づいて、利用者が選択した画像と、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する（ステップＳ２０２）。
【0060】
情報処理装置１００は、選択した画像を候補として表示させることで利用者に提案する（ステップＳ２０３）。
【0061】
情報処理装置１００は、提案した画像を利用者が選択したか否かに基づいて、各指標に対する利用者の重要度を推定する（ステップＳ２０４）。
【0062】
情報処理装置１００は、推定した各指標に対する利用者の重要度に基づいて、利用者の嗜好に関する情報を推定する（ステップＳ２０５）。
【0063】
〔６．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、選択部１３２と、表示部１３３とを有する。取得部１３１は、複数の指標の各指標に対応して指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する。選択部１３２は、取得部１３１により取得された画像情報に基づいて、利用者が選択した画像と、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する。表示部１３３は、選択部１３２により選択された画像を候補として表示させることで利用者に提案する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、選択部１３２と、表示部１３３とを有する。取得部１３１は、複数の指標の各指標に対応して指標ごとに指標値が定められた画像の一覧から利用者が選択した画像の画像情報を取得する。選択部１３２は、取得部１３１により取得された画像情報に基づいて、利用者が選択した画像と、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似し、且つ、複数の指標のうち少なくとも一の指標において指標値が類似しない画像の中から利用者に対して新たに提示する画像を選択する。表示部１３３は、選択部１３２により選択された画像を候補として表示させることで利用者に提案する。
【0064】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、各画像の指標の指標値に基づいて利用者の嗜好を加味した提案を行うことができる。
【0065】
また、実施形態に係る情報処理装置１００は、表示部１３３により候補として新たに表示された画像を利用者が選択したか否かに基づいて、各指標に対する利用者の重要度を推定する推定部１３４を更に有する。
【0066】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者ごとに重要な指標を見つけることができるため、利用者の嗜好を適切に推定することができる。
【0067】
また、推定部１３４は、新たに表示された画像を利用者が選択するほど、指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が高いと推定する。
【0068】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、より精度の高い推定を行うことができる。
【0069】
また、推定部１３４は、新たに表示された画像ではない画像を利用者が選択するほど、指標値が類似の指標に対する利用者の重要度が低いと推定する。
【0070】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、より精度の高い推定を行うことができる。
【0071】
また、表示部１３３は、利用者が選択した画像の位置に基づいて決定された位置に、候補の画像を表示させる。
【0072】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者が選択した画像の位置に基づいて候補の画像の表示位置を制御することができるため、よりユーザビリティを加味した提案を行うことができる。
【0073】
また、取得部１３１は、利用者の嗜好が変化したと推定された際に表示された画像の一覧から選択された画像の画像情報を取得する。
【0074】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の嗜好が変化した際に新たな利用者の嗜好を加味した提案を行うことができる。
【0075】
また、取得部１３１は、利用者が利用の季節に応じて抽出された画像の一覧から選択された画像の画像情報を取得する。
【0076】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の利用の季節を加味した提案を行うことができる。
【0077】
また、選択部１３２は、利用者の選択した画像と指標値が類似する一の指標における指標値の類似性が高いものから順に所定の数の画像を利用者に対して新たに提示する画像として選択する。
【0078】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、より利用者の嗜好に沿った提案を行うことができる。
【0079】
また、選択部１３２は、利用者の選択した画像と指標値が類似しない一の指標における指標値の類似性が低いものから順に所定の数の画像を利用者に対して新たに提示する画像として選択する。
【0080】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、より利用者の嗜好に沿った提案を行うことができる。
【0081】
また、選択部１３２は、利用者が選択した複数の画像において類似する複数の指標のうちいずれかの指標値の類似性が高く、複数の指標のうち他の類似性が低い画像を利用者に対して新たに提示する画像として選択する。
【0082】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、より利用者の嗜好に沿った提案を行うことができる。
【0083】
また、表示部１３３は、利用者に提案する候補の画像を、利用者が画像の選択を行ったコンテンツと同一のコンテンツ上に表示させる。
【0084】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、別の画面に遷移させることなく、表示される画像を追加して並び替えを変更することで画像を表示させることができるため、利用者の利便性が低下しないようにすることができる。
【0085】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る利用者端末１０及び情報処理装置１００は、例えば、図１０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１０は、利用者端末１０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利用者端末１０及び情報処理装置１００は、例えば、図１０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１０は、利用者端末１０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。
【0086】
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。
【0087】
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。
【0088】
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。
【0089】
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。
【0090】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る利用者端末１０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。
【0091】
〔８．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。
【0092】
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。
【0093】
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。
【0094】
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。
【0095】
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】
【0096】
１ 情報処理システム
１０ 利用者端末
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 画像情報記憶部
１２２ 嗜好情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 選択部
１３３ 表示部
１３４ 推定部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
Ｎ ネットワーク
１０ 利用者端末
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 画像情報記憶部
１２２ 嗜好情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 選択部
１３３ 表示部
１３４ 推定部
１４１ 受信部
１４２ 送信部
Ｎ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】