特開 2025-80655 データ処理装置、データ処理システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラム

(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】P2025080655

(43)【公開日】2025-05-26

(54)【発明の名称】データ処理装置、データ処理システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0601 20230101AFI20250519BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0601 330

【審査請求】有

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023193949

(22)【出願日】2023-11-14

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】辻 拓真

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB08

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】ユーザの様々な要求に応じた、衣服のコーディネートを提案することができるデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】データ処理装置は、ユーザとの対話からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及びコーディネート情報を含む提案要求情報を取得する取得部２９２と、前記提案要求情報から前記コーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を抽出し、抽出した前記コーディネート情報、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報、及び予め登録された衣服の商品情報を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、前記データ生成モデルの出力結果に基づいて、前記提案要求情報に対する回答情報を生成する特定処理を行う処理部２９４と、生成された前記回答情報を出力する出力部２９６と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザとの対話の中からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及び前記コーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を含む提案要求情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記提案要求情報から前記コーディネート情報を抽出し、抽出した前記コーディネート情報と、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報または前記ユーザ情報の格納先へのユーザアクセス情報と、予め登録された衣服の商品情報または前記商品情報を格納した格納先への商品アクセス情報と、を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、前記データ生成モデルの出力結果に基づいて、前記提案要求情報に対する回答情報を生成する特定処理を行う処理部と、
前記処理部によって生成された前記回答情報を出力する出力部と、
を含むデータ処理装置。

【請求項2】

前記処理部は、前記ユーザ情報に基づくパーソナルカラーの特定、前記提案要求情報に基づく季節の色の特定、及びトレンドの色の特定の少なくとも１つの特定を行って、当該特定の結果を更に用いて前記入力情報を生成する請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項3】

前記ユーザ情報は、ユーザの骨格及び体格に関する身体情報を含む請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項4】

前記処理部は、前記提案要求情報から、天気、天候、及び気候の少なくとも１つの情報を特定可能な場合、前記少なくとも１つの情報を前記コーディネート情報として抽出する請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項5】

前記処理部は、前記提案要求情報から、コーディネート対象の年齢に関する年齢情報を特定可能な場合、前記年齢情報を前記コーディネート情報として抽出する請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項6】

前記取得部は、前記コーディネートの見本となる画像を更に取得し、
前記処理部は、取得した前記画像を更に用いて、前記入力情報を生成する請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項7】

前記特定処理は、前記商品情報を格納した格納先に格納された商品情報の中から商品を検索する検索処理を含み、検索した商品情報を含む前記回答情報を生成する請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項8】

請求項１に記載のデータ処理装置と、
前記対話のためのユーザ入力を受け付けると共に、前記回答情報を受け付けてユーザに提示するスマートデバイスと、
を含むデータ処理システム。

【請求項9】

コンピュータが、
ユーザとの対話の中からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及び前記コーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を含む提案要求情報を取得し、
取得した前記提案要求情報から前記コーディネート情報を抽出し、抽出した前記コーディネート情報と、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報または前記ユーザ情報の格納先へのユーザアクセス情報と、予め登録された衣服の商品情報または前記商品情報を格納した格納先への商品アクセス情報と、を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、前記データ生成モデルの出力結果に基づいて、前記提案要求情報に対する回答情報を生成する特定処理を行い、
生成された前記回答情報を出力する処理を行うデータ処理方法。

【請求項10】

コンピュータに、
ユーザとの対話の中からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及び前記コーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を含む提案要求情報を取得し、
取得した前記提案要求情報から前記コーディネート情報を抽出し、抽出した前記コーディネート情報と、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報または前記ユーザ情報の格納先へのユーザアクセス情報と、予め登録された衣服の商品情報または前記商品情報を格納した格納先への商品アクセス情報と、を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、前記データ生成モデルの出力結果に基づいて、前記提案要求情報に対する回答情報を生成する特定処理を行い、
生成された前記回答情報を出力する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】

本開示の技術は、データ処理装置、データ処理システム、データ処理方法、及びデータ処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、ユーザの所定期間のスケジュールに基づいて、所定期間におけるユーザの周囲環境変化を予測する環境変化予測部と、分析対象の服装に含まれる各衣類の機能性情報に基づいて、服装の対応環境範囲を算出する対応環境範囲算出部と、周囲環境変化および対応環境範囲に基づいて、分析対象の服装の適性を分析する服装分析部とを備える情報処理装置が開示されている。

【0003】

特許文献２には、対象ユーザに紐づけて予め定められた複数のアイテム群の情報を取得し、取得した情報に対応した複数のアイテム群と、複数のアイテム群とは異なる複数のアイテム群である比較アイテム群との類似度を示すスコアを算出し、算出したスコアが所定の条件を満たす場合は、対象ユーザに対して比較アイテム群に関する情報を提供する情報処理装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－３０４７０号公報

【特許文献2】特開２０２３－９８３５０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来の技術では、ユーザの様々な要求に応じた、衣服のコーディネートを提案するためには改善の余地がある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の技術に係る第１の態様は、ユーザとの対話の中からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及び前記コーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を含む提案要求情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記提案要求情報から前記コーディネート情報を抽出し、抽出した前記コーディネート情報と、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報または前記ユーザ情報の格納先へのユーザアクセス情報と、予め登録された衣服の商品情報または前記商品情報を格納した格納先への商品アクセス情報と、を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、前記データ生成モデルの出力結果に基づいて、前記提案要求情報に対する回答情報を生成する特定処理を行う処理部と、前記処理部によって生成された前記回答情報を出力する出力部と、を含むデータ処理装置である。

【0007】

本開示の技術に係る第２の態様は、第１の態様に係るデータ処理装置において、前記処理部は、前記ユーザ情報に基づくパーソナルカラーの特定、前記提案要求情報に基づく季節の色の特定、及びトレンドの色の特定の少なくとも１つの特定を行って、当該特定の結果を更に用いて前記入力情報を生成する。

【0008】

本開示の技術に係る第３の態様は、第１の態様または第２の態様に係るデータ処理装置において、前記ユーザ情報は、ユーザの骨格及び体格に関する身体情報を含む。

【0009】

本開示の技術に係る第４の態様は、第１の態様～第３の態様の何れか１つの態様に係るデータ処理装置において、前記処理部は、前記提案要求情報から、天気、天候、及び気候の少なくとも１つの情報を特定可能な場合、前記少なくとも１つの情報を前記コーディネート情報として抽出する。

【0010】

本開示の技術に係る第５の態様は、第１の態様～第４の態様の何れか１つの態様に係るデータ処理装置において、前記処理部は、前記提案要求情報から、コーディネート対象の年齢に関する年齢情報を特定可能な場合、前記年齢情報を前記コーディネート情報として抽出する。

【0011】

本開示の技術に係る第６の態様は、第１の態様～第５の態様の何れか１つの態様に係るデータ処理装置において、前記取得部は、前記コーディネートの見本となる画像を更に取得し、前記処理部は、取得した前記画像を更に用いて、前記入力情報を生成する。

【0012】

本開示の技術に係る第７の態様は、第１の態様～第６の態様の何れか１つの態様に係るデータ処理装置において、前記特定処理は、前記商品情報を格納した格納先に格納された商品情報の中から商品を検索する検索処理を含み、検索した商品情報を含む前記回答情報を生成する。

【0013】

本開示の技術に係る第８の態様は、第１の態様～第７の態様の何れか１つの態様に係るデータ処理装置と、前記対話のためのユーザ入力を受け付けると共に、前記回答情報を受け付けてユーザに提示するスマートデバイスと、を含むデータ処理システムである。

【0014】

本開示の技術に係る第９の態様は、コンピュータが、ユーザとの対話の中からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及び前記コーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を含む提案要求情報を取得し、取得した前記提案要求情報から前記コーディネート情報を抽出し、抽出した前記コーディネート情報と、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報または前記ユーザ情報の格納先へのユーザアクセス情報と、予め登録された衣服の商品情報または前記商品情報を格納した格納先への商品アクセス情報と、を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、前記データ生成モデルの出力結果に基づいて、前記提案要求情報に対する回答情報を生成する特定処理を行い、生成された前記回答情報を出力する処理を行うデータ処理方法である。

【0015】

本開示の技術に係る第１０の態様は、コンピュータに、ユーザとの対話の中からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及び前記コーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を含む提案要求情報を取得し、取得した前記提案要求情報から前記コーディネート情報を抽出し、抽出した前記コーディネート情報と、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報または前記ユーザ情報の格納先へのユーザアクセス情報と、予め登録された衣服の商品情報または前記商品情報を格納した格納先への商品アクセス情報と、を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、前記データ生成モデルの出力結果に基づいて、前記提案要求情報に対する回答情報を生成する特定処理を行い、生成された前記回答情報を出力する処理を実行させるためのプログラムである。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】データ処理装置及びスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】特定処理の一例を説明するためのブロック図である。

【図4】データ処理装置の特定処理部の機能構成を概略的に示す。

【図5】データ処理装置による特定処理の動作フローの一例を概略的に示す。

【図6】第１例の特定処理を説明するための図である。

【図7】第２例の特定処理を説明するための図である。

【図8】第３例の特定処理を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るデータ処理装置、データ処理方法、及びプログラムの実施形態の一例について説明する。

【0018】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0019】

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（Tensor Processing Unit）等が挙げられる。

【0020】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0021】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。

【0022】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。

【0023】

以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0024】

図１には、実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

【0025】

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。スマートデバイス１４の一例としては、スマートフォンが挙げられる。本実施形態において、データ処理装置１２は、本開示の技術に係る「データ処理装置」の一例であり、スマートデバイス１４は、本開示の技術に係る「スマートデバイス」の一例である。

【0026】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。

【0027】

スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0028】

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂ等を備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペン又は指等）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が、ユーザ入力を示すデータを取得する。

【0029】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データを人物が知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータを人物に対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

【0030】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0031】

図２には、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。

【0032】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0033】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８が格納されている。データ生成モデル５８は、特定処理部２９０によって用いられる。

【0034】

スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６２が格納されている。受付出力プログラム６２は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６２を読み出し、読み出した受付出力プログラム６２をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６２に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、受付出力プログラム６２としては、例えば、ユーザと対話するためのチャットアプリケーションが一例として適用され、スマートデバイス１４は、対話のためのユーザ入力を受け付けると共に、データ処理装置１２から対話に対する応答を受け付けて提示する。

【0035】

次に、データ処理装置１２が、ユーザの様々な要求に応じた衣服のコーディネートを提案する特定処理を行う際の、特定処理部２９０の処理について説明する。

【0036】

本実施形態では、スマートデバイス１４にユーザと対話するアプリケーションが予めインストールされており、ユーザとの対話の中からユーザの衣服のコーディネートの提案要求及びコーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を含む提案要求情報を取得する。

【0037】

本実施形態における特定処理では、取得した提案要求情報からユーザのコーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を抽出し、抽出したコーディネート情報と、ユーザに関連して予め蓄積したユーザ情報またはユーザ情報の格納先へのユーザアクセス情報と、予め登録された衣服の商品情報または商品情報を格納した格納先への商品アクセス情報と、を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力する入力情報を生成し、データ生成モデルの出力結果に基づいて、提案要求情報に対する回答情報を生成する処理を行う。

【0038】

特定処理は、例えば、スマートデバイス１４にインストールされたチャットアプリケーションによるユーザとの対話の中から、図３に示すように、ユーザから提案要求情報７０がある場合に、対話の中からコーディネート情報抽出７２を行う。また、商品販売等を行うＥＣクラウド７４や、ユーザに関連する情報を蓄積したＤＢ（データベース）クラウド７６などから、ユーザ情報またはユーザ情報の格納先や、商品情報または商品情報の格納先などを表す情報を取得する。そして、取得した情報を用いて、入力データに応じたデータを生成可能なデータ生成モデルに入力するための入力情報としてプロンプトを生成し（プロンプト生成７７）、生成したプロンプトをデータ生成モデル７８に入力し、データ生成モデル７８の出力結果に基づいて提案要求情報７０に対応する回答情報を生成する処理を行う。

【0039】

そして、回答情報をチャットアプリケーションに出力することにより、コーディネート結果をユーザに提案する。

【0040】

具体的には、提案要求情報７０としては、ユーザとの対話の中から、「どんな服がいいかな？」、「何を着ていくと良いかな？」等の衣服の提案を要求する単語や文章や、コーディネートの鍵となるような情報を提案要求情報７０として検出する。

【0041】

また、コーディネート情報としては、天気、天候、及び気候の少なくとも１つの情報を特定可能な場合は、天気、天候、及び気候の少なくとも１つの情報を抽出してもよい。或いは、コーディネートの見本となる画像がある場合には、画像を抽出してもよい。或いは、コーディネート対象の年齢に関する年齢情報を特定可能な場合は、年齢情報をコーディネート情報として抽出してもよい。

【0042】

また、特定処理は、ユーザの各種情報（例えば、ユーザ名、年齢、骨格及び体格などの身体情報等）、気象データ、行楽地情報等が格納されたＤＢクラウド７６へのユーザアクセス情報や、商品情報、購入履歴、ユーザ情報等が格納されたＥＣクラウド７４への商品アクセス情報を指定して、データ生成モデル７８に入力するプロンプトを入力情報として生成する。或いは、ＤＢクラウド７６及びＥＣクラウド７４からコーディネートに必要な各種情報を取得して、プロンプトを生成してもよい。

【0043】

また、特定処理は、ユーザ情報に基づくパーソナルカラーの特定、提案要求情報７０に基づく季節の色の特定、及びトレンドの色の特定の少なくとも１つの特定を行って、当該特定の結果を更に用いて入力情報を生成してもよい。なお、パーソナルカラーの特定自体は、商品販売サイト等を行うＥＣクラウド７４や、ユーザに関する情報を蓄積したＤＢ（データベースクラウド）等から取得してもよい。

【0044】

特定処理部２９０は、図４に示すように、取得部２９２、処理部２９４、及び出力部２９６を備えている。

【0045】

取得部２９２は、スマートデバイス１４で受け付けたユーザ入力を取得する。具体的には、スマートデバイス１４で受け付けたユーザの文字、音声及び画像の少なくとも何れか１つのユーザ入力されたデータを取得する。例えば、チャットアプリケーション中のユーザとの対話の中からユーザの文字、音声及び画像の少なくとも何れか１つのデータを取得する。また、取得したデータからユーザの衣服のコーディネートの提案要求、及びコーディネートに用いる情報等を含む提案要求情報７０を取得する。

【0046】

処理部２９４は、データ生成モデル５８を用いた特定処理を行う。具体的には、取得した提案要求情報７０からコーディネートに用いる予め定めたコーディネート情報を抽出する。また、抽出したコーディネート情報、ユーザ情報またはユーザ情報の格納先へのアクセス情報、及び商品情報または商品情報の格納先へのアクセス情報を用いて、ユーザに提案するコーディネートを得るためのプロンプトを生成する。そして、データ生成モデル７８にプロンプトを入力してデータ生成モデル７８の出力結果を用いて、ユーザに提案するコーディネートや商品情報等を提案要求情報７０に対する回答情報として生成する。

【0047】

出力部２９６は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。特定の処理の結果をユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対してコーディネートの結果を提示する。ディスプレイ４０Ａにテキスト及び画像等の可視情報を表示してもよいし、スピーカ４０Ｂから音声を出力してもよい。

【0048】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。

【0049】

なお、データ生成モデルは、１つに限るものではなく、複数の生成ＡＩを用いてもよい。例えば、文章生成ＡＩや、画像生成ＡＩ等の複数の生成ＡＩを用いてもよい。

【0050】

次に、データ処理システム１０の作用について説明する。

【0051】

特定処理の流れの一例について図５を参照しながら説明する。なお、図５に示す特定処理の流れは、本開示の技術に係る「データ処理方法」の一例である。

【0052】

ステップＳ３００で、処理部２９４は、予め定められたトリガ条件を満たすか否かを判定する。予め定めたトリガ条件としては、例えば、チャットアプリケーションによるユーザとの対話の中からユーザの文字、音声及び画像の少なくとも何れか１つのデータの中に、ユーザの衣服のコーディネートの提案要求を含む提案要求情報を含むか否かを判定する。

【0053】

ステップＳ３００で、トリガ条件を満たす場合には（ステップＳ３００；Ｙｅｓ）、データ処理システム１０はステップＳ３０１へ進む。一方、ステップＳ３００で、トリガ条件を満たさない場合には（ステップＳ３００；Ｎｏ）、データ処理システム１０は特定処理を終了する。

【0054】

ステップＳ３０１で、処理部２９４は、入力を表すテキストに、特定処理の結果を得るための指示文を追加して、プロンプトを生成する。例えば、コーディネート情報を抽出し、抽出したコーディネート情報を用いて、ユーザ情報の格納先及び商品情報の格納先を指定して、ユーザに提案するコーディネートを得るためのプロンプトを生成する。

【0055】

ステップＳ３０３で、処理部２９４は、生成したプロンプトを、データ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、特定処理の結果を取得する。

【0056】

ステップＳ３０４で、出力部２９６は、ユーザのスマートデバイス１４に対して特定処理の結果を出力し、特定処理を終了する。

【0057】

続いて、特定処理部２９０で行われる、ユーザの様々な要求に応じた衣服のコーディネートを提案する特定処理について、具体例を挙げて説明する。

【0058】

特定処理の第１例として、季節や天候を考慮したコーディネートの提案を行う場合を説明する。図６は、第１例の特定処理を説明するための図である。

【0059】

ユーザがスマートデバイス１４を介して、図６に示すように、「来月２９日に○×カントリー倶楽部にゴルフに行くんだけど、何を着ていくと良いかな？」と入力された場合、取得部２９２が、入力された入力データを取得する。図６の例では、取得部２９２が、取得したデータをユーザの衣服のコーディネートの提案要求、及びコーディネートに用いる情報等を含む提案要求情報７０として取得する。

【0060】

処理部２９４では、取得部２９２が取得した提案要求情報７０からコーディネートに用いるコーディネート情報を抽出する。例えば、コーディネートに影響する気温や、衣服の用途に関連する内容等を抽出する。図６の例では、「来月２９日」、「ゴルフ」などの単語等を抽出する。また、抽出したコーディネート情報を用いて、データ生成モデル７８に入力するプロンプトを生成する。図６の例では、例えば、「ＤＢクラウド７６から来月２９日頃の予想気温を調べて、予想気温に適応するゴルフウエアを教えて」のように、プロンプトを生成する。そして、データ生成モデル７８にプロンプトを入力してデータ生成モデル７８の出力結果を用いて、提案要求情報７０に対する回答情報として生成する。なお、処理部２９４が「来月２９日頃の予想気温」をＤＢクラウド７６にアクセスして検索した後に、「予想気温７～１４℃に適応するゴルフウエアを教えて」のようにプロンプトを生成してもよい。

【0061】

処理部２９４が回答情報を生成すると、出力部２９６が、特定の処理の結果をユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対してコーディネートの結果を提示する。図６の例では、「それは楽しみですね！来月２９日毎の○×は平年だと７～１４℃程度です。寒さがプレイに影響しないように、保温性と防風性がある脱ぎ着し易いベストやアウターが必要です。手元を冷やさないようにミトンもあると良いですね。」を回答情報としてスマートデバイス１４に出力する。

【0062】

続いて、ユーザにより「ありがとう！防寒対策にはどんなアイテムがおすすめかな？」と入力されると、取得部２９２が入力データを取得し、処理部２９４が入力内容を理解し、例えば、処理部２９４が、「７～１４℃に適応するゴルフウエアをＥＣクラウド７４から探して」のようにプロンプトを生成する。そして、データ生成モデル７８にプロンプトを入力してデータ生成モデル７８の出力結果を用いて、ユーザに提案するコーディネートや商品情報等を提案要求情報７０に対する回答情報として生成する。

【0063】

処理部２９４が回答情報を生成すると、出力部２９６が、特定の処理の結果をユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対してコーディネートの結果を提示する。図６の例では、「そうですね・・・このようなものはいかがですか？」のように、商品情報と共に回答情報をユーザのスマートデバイス１４に出力する。

【0064】

次に、特定処理の第２例として、画像の入出力による提案を行う場合を説明する。図７は、第２例の特定処理を説明するための図である。

【0065】

ユーザがスマートデバイス１４を介して、図７に示すように、画像８０と共に、「今度ＡＢＣランドに行くとき、この画像みたいなバウンドコーデにしたいんだけど、どうすればいいかな？」と入力された場合、取得部２９２が、入力された入力データを取得する。図７の例では、取得部２９２が、取得したデータを、ユーザの衣服のコーディネートの提案要求、及びコーディネートに用いる情報等を含む提案要求情報７０として取得する。

【0066】

処理部２９４では、取得部２９２が取得した提案要求情報７０からコーディネートに用いるコーディネート情報を抽出する。例えば、コーディネートに関連する「ＡＢＣランド」、「バウンドコーデ」等の単語や、画像８０等を抽出する。また、処理部２９４は、「画像の説明文を生成して」等のプロンプトを生成してデータ生成モデル７８に入力し、画像８０の説明文を生成する。例えば、図７の例では、「青い服で黄色いスカートを履いてカチューシャを付けた女の子」のような説明文を生成する。また、処理部２９４は、「ＡＢＣランドにふさわしいバウンドコーデで、青い服で黄色いスカートを履いてカチューシャを付けた女の子を実現するにはどんなアイテムが必要ですか」等のようなプロンプトを生成してデータ生成モデル７８に入力し、必要なアイテムを得る。そして、処理部２９４は、必要なアイテムに類似するアイテムをＥＣクラウド７４から検索する検索処理を行って、検索結果を使ってコーディネートを組み合わせて画像の合成等を行って提案画像８２を生成して、提案要求情報７０に対する回答情報を生成する。

【0067】

処理部２９４が回答情報を生成すると、出力部２９６が、特定の処理の結果をユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対してコーディネートの結果を提示する。図７の例では、提案画像８２と共に「すてきですね！こういうコーディネートはいかがでしょうか。」を回答情報としてスマートデバイス１４に出力する。また、ＥＣクラウド７４から検索した商品情報を回答情報としてスマートデバイス１４に出力する。

【0068】

続いて、特定処理の第３例として、子供の年齢や月例に応じた提案を行う場合を説明する。図８は、第３例の特定処理を説明するための図である。

【0069】

ユーザがスマートデバイス１４を介して、図８に示すように、「上の子の長袖Ｔシャツを買いたいんだけど、来年も着られるサイズってどれくらいかな？」と入力された場合、取得部２９２が、入力された入力データを取得する。図８の例では、取得部２９２が、取得したデータをユーザの衣服のコーディネートの提案要求、及びコーディネートに用いる情報等を含む提案要求情報７０として取得する。

【0070】

処理部２９４では、取得部２９２が取得した提案要求情報７０からコーディネートに用いるコーディネート情報を抽出する。例えば、「上の子」、「長袖Ｔシャツ」等の単語等を抽出する。また、処理部２９４は、ＥＣクラウド７４やＤＢクラウド７６に蓄積されたユーザ情報や、対話履歴、商品の購入履歴等に基づいて、「上の子」の年齢を特定したり、商品の購入履歴からサイズを特定したりする。また、処理部２９４は、例えば、「現在のサイズがＸＸの服を着ている６歳の子供が来年でも着られるサイズは？」等のプロンプトを生成する。そして、データ生成モデル７８にプロンプトを入力してデータ生成モデル７８の出力結果を用いて、提案要求情報７０に対する回答情報として生成する。

【0071】

処理部２９４が回答情報を生成すると、出力部２９６が、特定の処理の結果をユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対してコーディネートの結果を提示する。図８の例では、「たしか上の子は６歳だったよね？１３０ｃｍにしておけば、今も大きすぎず、来年も余裕で着られるよ！」を回答情報としてスマートデバイス１４に出力する。

【0072】

続いて、ユーザにより「オススメの商品とかあるかな？」と入力されると、取得部２９２が入力データを提案要求情報７０として取得する。

【0073】

処理部２９４では、ＤＢクラウド７６に蓄積された商品購入履歴等に基づいて好みのデザインを特定する。そして、好みのデザインの商品をＥＣクラウド７４から検索し、出力部２９６が検索結果をスマートデバイス１４に出力する。例えば、図８に示すように、「いつもみたいな恐竜デザインだと、こういうのがオススメかなー （３）はちょっと大きめだから１２０ｃｍが良さそう」等を提示すると共に、商品情報を提示する。

【0074】

このように、本実施形態に係るデータ処理システム１０では、ユーザとの対話の中から、衣服のコーディネートの提案要求情報７０を受け付けて、ユーザの様々の要求に応じた衣服のコーディネートを提案することができる。

【0075】

以上、本開示に係るシステムをデータ処理装置１２の機能を主として説明したが、本開示に係るシステムはサーバに実装されているとは限らない。本開示に係るシステムは、一般的な情報処理システムとして実装されていてもよい。本開示は、例えば、パーソナルコンピュータで動作するソフトウェアプログラム、スマートフォン等で動作するアプリケーションとして実装されてもよい。本開示に係る方法はSaaS(Software as a Service)形式でユーザに対して提供されてもよい。

【0076】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0077】

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【0078】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0079】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0080】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【0081】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0082】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0083】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0084】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0085】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【符号の説明】

【0086】

１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
７０ 提案要求情報
７２ コーディネート情報抽出
７４ ＥＣクラウド
７６ ＤＢクラウド
７７ プロンプト生成
７８ データ生成モデル
８０ 画像
８２ 提案画像
２９０ 特定処理部
２９２ 取得部
２９４ 処理部
２９６ 出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】