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特許7360413情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-10-03
(45)【発行日】2023-10-12
(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 30/0601 20230101AFI20231004BHJP
【FI】
G06Q30/0601 340
G06Q30/0601 330
【請求項の数】 11
(21)【出願番号】P 2021056308
(22)【出願日】2021-03-29
(65)【公開番号】P2022153197
(43)【公開日】2022-10-12
【審査請求日】2021-04-08
【審判番号】
【審判請求日】2022-04-25
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【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】斎藤 侑輝
(72)【発明者】
【氏名】森下 和哉
(72)【発明者】
【氏名】中村 拓磨
【合議体】
【審判長】伏本 正典
【審判官】中野 浩昌
【審判官】梶尾 誠哉
(56)【参考文献】
【文献】特開2019-28698(JP,A)
【文献】国際公開第2016/147797(WO,A1)
【文献】Webページ、ZOZO TECH BLOG、深層学習×集合マッチングによるコーディネート選択、株式会社ZOZO、2020年5月29日、[インターネット]、検索日2022年12月13日、URL:https://techblog.zozo.com/entry/deepsetmatching
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G06Q10/00-99/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせたアイテム群ごとに算出されるスコアであって、当該複数の対象アイテムの中から選択された複数のアイテムを含む第1アイテム群であって当該電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせた当該アイテム群を2分割した一方のアイテム群である第1アイテム群当該複数の対象アイテムの中から選択された当該第1アイテム群とは当該第1アイテム群に含まれる複数のアイテムのいずれのアイテムとも重複なく異なる複数のアイテムを含む第2アイテム群であって当該電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせた当該アイテム群を2分割した他方のアイテム群である第2アイテム群との集合同士の相性を示すスコアを、セットマッチング(Set Matching)に基づき算出する算出部と、
前記算出部により算出されたスコアと、所定の画面上でコーディネートを生成するためにユーザにより指定された複数の条件とに基づいて当該複数の条件を満たすコーディネートのうち当該スコアの高いコーディネートに関する情報であって前記第1アイテム群と前記第2アイテム群とのコーディネートの情報を当該所定の画面上に表示させるための情報を提供する提供部と、
を有し、
前記算出部は、
複数のアイテムの調和具合を学習したモデルに対し、複数のアイテムを含む前記第1アイテム群と、複数のアイテムを含む前記第2アイテム群とを入力することにより前記スコアを算出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記提供部は、
算出された前記スコアの最も高いアイテム群に含まれる複数のアイテムの組み合わせに基づいて生成されるコーディネートに関する情報を提供する
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】
電子商取引の対象となる複数のアイテムを組み合わせたアイテム群を入力情報とし、前記スコアを出力情報とするモデルを生成する生成部を更に有し、
前記算出部は、
前記生成部により生成されたモデルを用いて、前記スコアを算出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記生成部は、
所定のウェブサービスに投稿された投稿情報に含まれるアイテムの組み合わせに基づくコーディネートを正解データとして学習させたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記所定のウェブサービスは、ファッション、家具、又は花束のコーディネートを参考とすることを目的とした所定のウェブサービスであり、
前記提供部は、
ファッション、家具、又は花束に関するアイテムを前記アイテムとするコーディネートに関する情報を提供する
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】
前記算出部は、
電子商取引で取引されると判定されたアイテム群のうち、選択された複数のアイテムを含むアイテム群ごとに、前記スコアを算出する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記算出部は、
カテゴリごとに選択された複数のアイテムを含む前記アイテム群ごとに、前記スコアを算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記算出部は、
アイテム間の関係性を示す指標として、複数のアイテムをノードとしたグラフに対するランダムウォークに基づき算出されたアイテム間を巡る回数が多いほど類似する興味を持つユーザが関心を示すアイテムとして選択された複数のアイテムを含む前記アイテム群ごとに、前記スコアを算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記算出部は、
生成されるコーディネートに季節に基づく統一感が出るように、アイテムごとの季節が共通するように選択された複数のアイテムを含む前記アイテム群ごとに、前記スコアを算出する
ことを特徴とする請求項6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、
電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせたアイテム群ごとに算出されるスコアであって、当該複数の対象アイテムの中から選択された複数のアイテムを含む第1アイテム群であって当該電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせた当該アイテム群を2分割した一方のアイテム群である第1アイテム群当該複数の対象アイテムの中から選択された当該第1アイテム群とは当該第1アイテム群に含まれる複数のアイテムのいずれのアイテムとも重複なく異なる複数のアイテムを含む第2アイテム群であって当該電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせた当該アイテム群を2分割した他方のアイテム群である第2アイテム群との集合同士の相性を示すスコアを、セットマッチング(Set Matching)に基づき算出する算出工程と、
前記算出工程により算出されたスコアと、所定の画面上でコーディネートを生成するためにユーザにより指定された複数の条件とに基づいて当該複数の条件を満たすコーディネートのうち当該スコアの高いコーディネートに関する情報であって前記第1アイテム群と前記第2アイテム群とのコーディネートの情報を当該所定の画面上に表示させるための情報を提供する提供工程と、
を有し、
前記算出工程は、
複数のアイテムの調和具合を学習したモデルに対し、複数のアイテムを含む前記第1アイテム群と、複数のアイテムを含む前記第2アイテム群とを入力することにより前記スコアを算出する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項11】
電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせたアイテム群ごとに算出されるスコアであって、当該複数の対象アイテムの中から選択された複数のアイテムを含む第1アイテム群であって当該電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせた当該アイテム群を2分割した一方のアイテム群である第1アイテム群当該複数の対象アイテムの中から選択された当該第1アイテム群とは当該第1アイテム群に含まれる複数のアイテムのいずれのアイテムとも重複なく異なる複数のアイテムを含む第2アイテム群であって当該電子商取引の対象となる複数の対象アイテムを組み合わせた当該アイテム群を2分割した他方のアイテム群である第2アイテム群との集合同士の相性を示すスコアを、セットマッチング(Set Matching)に基づき算出する算出手順と、
前記算出手順により算出されたスコアと、所定の画面上でコーディネートを生成するためにユーザにより指定された複数の条件とに基づいて当該複数の条件を満たすコーディネートのうち当該スコアの高いコーディネートに関する情報であって前記第1アイテム群と前記第2アイテム群とのコーディネートの情報を当該所定の画面上に表示させるための情報を提供する提供手順と、
を有し、
前記算出手順は、
複数のアイテムの調和具合を学習したモデルに対し、複数のアイテムを含む前記第1アイテム群と、複数のアイテムを含む前記第2アイテム群とを入力することにより前記スコアを算出する
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】
ファッションや家具や花束などの特定アイテムに関心のない人、知識のない人などは、特定アイテムのコーディネートの仕方がわからないといったことがある。そうでなくても、コーディネートをする際に、数多くのアイテムから最適な組み合わせを選択することは多大な労力を要する。
【0003】
従来、コーディネートを支援する技術が知られている。例えば、ファッションの組み合わせに関するルールに基づいて、コーディネートを生成する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開2013-235528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、複数のアイテムの調和具合に基づいてコーディネートを判断することができないため、コーディネート全体として調和の高い情報を提供することができなかった。
【0006】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コーディネート全体として調和の高い情報を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本願に係る情報処理装置は、電子商取引の対象となる複数のアイテムを組み合わせたアイテム群ごとに、アイテム群に含まれる複数のアイテム同士の調和具合を示すスコアを算出する算出部と、前記算出部により算出されたスコアに基づいて、コーディネートに関する情報を提供する提供部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【0008】
実施形態の一態様によれば、コーディネート全体として調和の高い情報を提供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】
【0009】
図1図1は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
図2図2は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
図3図3は、マッチングスコアの算出結果の一例を示す図である。
図4図4は、カテゴリに基づくアイテム候補の選択を説明するための説明図である。
図5図5は、アイテム間の関係性に基づくアイテム候補の選択を説明するための説明図である。
図6図6は、サブコーデ同士の組み合わせを特定する情報処理を説明するための説明図である。
図7図7は、実施形態に係る情報表示装置の構成例を示す図である。
図8図8は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
図9図9は、実施形態に係る購買履歴記憶部の一例を示す図である。
図10図10は、実施形態に係るギャラリー記憶部の一例を示す図である。
図11図11は、実施形態に係るモデル記憶部の一例を示す図である。
図12図12は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
図13図13は、コーデ生成の支援を行うUI画面の一例を示す図である。
図14図14は、家具のコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
図15図15は、自撮り画像に対するコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
図16図16は、カートに加えられたアイテムも含めてコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
図17図17は、参照画像情報を表示してコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
図18図18は、特定のアイテムを含めてコーデ生成を行うよう操作する場合のUI画面の一例を示す図である。
図19図19は、電子商取引を管理するサーバから配信されたUI画面の一例を示す図である。
図20図20は、コーデ生成の支援を行うUI画面の一例を示す図である。
図21図21は、家具のコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
図22図22は、特定のアイテムを含めてコーデ生成を行うようアイテムを指定する場合のUI画面の一例を示す図である。
図23図23は、自撮り画像に対するコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
図24図24は、投稿情報を管理する所定のウェブサービスに実装した場合のUI画面の一例を示す図である。
図25図25は、ギャラリーサブコーデのアイテム候補のみを用いてコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
図26図26は、スワイプ操作でアイテム選択を行う場合のUI画面の一例を示す図である(着用イメージなし)。
図27A図27Aは、スワイプ操作でアイテム選択を行う場合のUI画面の一例を示す図である(着用イメージあり、スワイプ操作前)。
図27B図27Bは、スワイプ操作でアイテム選択を行う場合のUI画面の一例を示す図である(着用イメージあり、スワイプ操作後)。
図28図28は、情報処理装置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。
【発明を実施するための形態】
【0010】
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。
【0011】
(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、情報表示装置10と、情報処理装置100とが含まれる。情報表示装置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。なお、図1に示した情報処理システム1には、複数台の情報表示装置10や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
【0012】
情報表示装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。情報表示装置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、情報表示装置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に示す例においては、情報表示装置10がスマートフォンである場合を示す。
【0013】
情報表示装置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(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、情報表示装置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、ユーザ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付けてもよい。
【0014】
情報処理装置100は、各種のコーディネートの生成を実現するための情報処理装置であり、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、複数のアイテムを含むアイテム群をクエリとして受け付けて、受け付けられたクエリと対応するクエリとは異なるアイテムを組み合わせたアイテム群ごとに、クエリとなるアイテム群との調和具合を示すスコアを算出する機能を有する。情報処理装置100は、例えば、PC、WS(Work Station)等の情報処理装置であり、情報表示装置10等からネットワークNを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。
【0015】
なお、図1では、情報表示装置10と情報処理装置100とが、別装置である場合を示すが、情報表示装置10と情報処理装置100とが一体であってもよい。
【0016】
〔2.情報処理の一例〕
画像などの特徴量を示す情報の集合に基づいて、集合同士の調和具合を示すスコア(以下、適宜、「マッチングスコア」とする。)を算出する技術の一例として、セットマッチング(Set Matching)と呼ばれる技術が知られている。セットマッチングは、例えば深層学習を用いた技術であり、マッチングスコアが高いほど、集合同士の相性が高いと推定する。このため、セットマッチングは、集合同士の相性を定量的に評価することができる。セットマッチングを用いたマッチングスコアの算出は、例えば、Y. Saito, T. Nakamura, H. Hachiya, K. Fukumizu "Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning"に開示されている。なお、セットマッチングは一例であり、以下実施形態は、この技術を用いた場合に限られないものとする。
【0017】
以下実施形態では、セットマッチングのような集合同士のマッチングスコアを算出する技術を応用して、コーディネート全体として調和の高い情報を提供するための情報処理を説明する。なお、以下実施形態では、マッチングスコアの算出の対象となる集合を、適宜、「サブコーデ」と表記する。また、以下実施形態では、サブコーデ同士の組み合わせに基づくコーディネートの生成を、適宜、「コーデ生成」と表記する。そして、以下実施形態では、サブコーデ同士を組み合わせることで一つのコーディネートを完成させる。
【0018】
以下実施形態では、説明の便宜上、ファッションのコーデ生成を一例として説明するが、ファッションに限らず、どのような特定アイテムのコーデ生成にも応用可能であるものとする。例えば、家具や花束などの外観に特徴がある特定アイテムのコーデ生成にも応用可能であるものとする。
【0019】
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。図2では、情報表示装置10を介してユーザU11にコーデ生成結果を提案するものとする。
【0020】
情報処理装置100は、ユーザU11が所持していると判定されたアイテム群に関する情報を取得する(ステップS101)。なお、ユーザU11が所持しているか否かの判定は、どのように行われてもよい。例えば、ユーザU11が所持しているか否かの判定は、ユーザU11の購買履歴に基づいて行われてもよいし、所持しているアイテムとしてユーザU11により予め入力されたアイテム群との比較に基づいて行われてもよい。
【0021】
情報処理装置100は、ユーザU11が所持していると判定されたアイテム群のうち、選択された複数のアイテムを含むアイテム群をクエリとして受け付ける。この受け付けられたクエリは、サブコーデとなるため、以下、適宜、「クエリサブコーデ」と表記する。クエリサブコーデは、ユーザ側のサブコーデである。
【0022】
情報処理装置100は、クエリサブコーデと組み合わせることでコーデ生成を行う候補となるサブコーデに関する情報を取得する(ステップS102)。このサブコーデは、例えば、電子商取引で取引される複数のアイテムから構成されるアイテム群であり、電子商取引で取引されると判定された全アイテムを含むアイテム群(以下、適宜、「ギャラリー」とする。)から選択された複数のアイテムを含むアイテム群である。
【0023】
このような、ギャラリーから選択されたアイテム群も、クエリサブコーデと同様に、複数のアイテムを含むアイテム群であり、サブコーデとなるため、以下、適宜、「ギャラリーサブコーデ」と表記する。ギャラリーサブコーデは、電子商取引を管理するサーバ側のサブコーデである。
【0024】
ギャラリーサブコーデは、クエリサブコーデと組み合わせることで一つのコーディネートを完成させるための構成の候補であり、候補はクエリサブコーデごとに複数あるものとする。また、ギャラリーサブコーデは、参照データである一のクエリサブコーデに基づいて、最適化時などに取捨選択を繰り返し動的に生成された候補である。なお、ギャラリーサブコーデは、一のクエリサブコーデに紐づくサブコーデとして、クエリサブコーデごとに候補が予め複数定められていてもよい。
【0025】
具体的な例を挙げると、腕時計とシューズとを含むクエリサブコーデに対して、組み合わせ可能な二つのギャラリーサブコーデがあり、一のギャラリーサブコーデがシャツとパンツとを含み、二のギャラリーサブコーデがトップスとパンツとバッグとを含む場合が挙げられる。情報処理装置100は、クエリサブコーデと一方のギャラリーサブコーデとを組み合わせることで、コーデ生成を行い、一つのコーディネートを完成させる。
【0026】
すなわち、情報処理装置100は、ユーザ側のアイテム群であるクエリサブコーデに対して、補完するようなサーバ側のアイテム群であるギャラリーサブコーデを合わせることで、コーデ生成を行う。これにより、情報処理装置100は、一つのコーディネートを完成させることができるため、例えば全身のコーディネートを提案することができる。
【0027】
このように、情報処理装置100は、ユーザが所持しているアイテム群とのコーディネートに適したアイテム群を提案することができるため、例えば、電子商取引の対象となるアイテム群の購買機会の向上を促進することができる。
【0028】
一方、情報処理装置100は、所定のウェブサービスに投稿された投稿情報を教師データ(正解データ)として予め生成されたモデル(学習器)に関する情報を取得する(ステップS103)。例えば、情報処理装置100は、ユーザ同士が全身のファッションのコーディネート画像を投稿して、互いの画像を閲覧することでファッションのコーディネートの参考とすることを目的とした所定のウェブサービスに投稿された投稿情報を正解データとして生成されたモデルに関する情報を取得する。
【0029】
情報処理装置100は、クエリサブコーデとギャラリーサブコーデとのサブコーデ同士の組み合わせをモデルの入力情報とするが、モデルの詳細は後述する。ここで、所定のウェブサービスに投稿された投稿情報について説明する。コンテンツCT11は、所定のウェブサービスのウェブコンテンツであり、コンテンツCT11は種々の投稿情報を含む。
【0030】
コンテンツCT11は、画像GA11及びGA12を含む。画像GA11及びGA12は、異なる二人のユーザにより投稿されたコーディネート画像である。画像GA11は、アイテムFI11乃至FI14を含む。アイテムFI11はハットであり、アイテムFI12は、トップスであり、アイテムFI13はパンツであり、アイテムFI14は、シューズである。
【0031】
画像GA11は、アイテムFI12のアイテム情報SI11を含む。アイテム情報SI11は、例えば画像GA11を投稿したユーザによって、他のユーザがアイテムFI12を特定できるように設定(例えば、入力や選択)されたアイテム情報である。図2では、アイテム情報SI11が、価格情報と、購入のためのカート情報とを含む商品情報である場合を示す。なお、画像GA11には、アイテム情報SI11が表示される場合を示すが、例えばコンテンツCT11に対する操作に応じて、他のアイテムのアイテム情報も表示されてもよいものとする。
【0032】
図2では、画像GA11及びGA12が、投稿したユーザの全身を含み、且つ、複数のアイテムを含む画像である場合を示すが、コンテンツCT11を提供する所定のウェブサービスを介して購入し得るアイテムなど、アイテム情報が特定され得るアイテムを複数含む画像であれば、どのような画像であってもよい。例えば、全身を含む画像に限らず、半身のみの一部を含む画像であってもよい。なお、画像に含まれるアイテムの検出は、例えば、従来の画像検出技術に基づいて行われてもよい。
【0033】
図示されていないが、コンテンツCT11への投稿情報には、画像GA11及びGA12のような画像情報に限らず、他のユーザのコメントやSNS上で評価や共感を示す際に一般的に用いられる「いいね」などの評価を含んでもよい。また、他のユーザの評価は、コーディネート全体としての評価に限らず、部分的な評価であってもよい。例えば、画像に含まれる個々のアイテム同士の評価であってもよい。また、他のユーザの評価は、画像に含まれる背景(例えば、アイテムではないオブジェクト)や人物などとの調和具合を鑑みた評価であってもよい。
【0034】
情報処理装置100は、サブコーデ同士の組み合わせごとにマッチングスコアを算出する(ステップS104)。具体的には、情報処理装置100は、ギャラリーサブコーデごとにクエリサブコーデとのマッチングスコアを算出する。
【0035】
情報処理装置100は、マッチングスコアが高いほど、クエリサブコーデとギャラリーサブコーデとのサブコーデ同士の相性が高いと推定することができるため、一のクエリサブコーデに対して、最もマッチングスコアが高く算出されたギャラリーサブコーデを特定する(ステップS105)。
【0036】
情報処理装置100は、一のクエリサブコーデに対して、特定されたギャラリーサブコーデがギャラリー中で相性が最も高いサブコーデと推定する。これにより、情報処理装置100は、サブコーデ同士の相性を、外観などのユーザの感覚的な判断ではなく、定量的に判断することができる。
【0037】
図3は、マッチングスコアの算出結果の一例を示す図である。クエリサブコーデKS11とギャラリーサブコーデGS11とのマッチングスコアは「24.4」であり、クエリサブコーデKS11とギャラリーサブコーデGS12とのマッチングスコアは「30.8」である。この場合、情報処理装置100は、マッチングスコアがより高いギャラリーサブコーデGS12のほうが、クエリサブコーデKS11とのサブコーデ同士の相性が高いと推定する。これにより、情報処理装置100は、サブコーデ同士の組み合わせの最適化を適切に行うことができる。
【0038】
ここで、サブコーデ同士の相性について説明する。情報処理装置100は、サブコーデ同士の組み合わせが、マッチングスコアの算出のための原データである投稿情報に近いほど、サブコーデ同士の相性が高いと推定する。
【0039】
情報処理装置100は、例えば、クエリサブコーデKS11とギャラリーサブコーデGS12との組み合わせに基づくコーディネートのほうが、よりコンテンツCT11に投稿された投稿情報に基づくコーディネートに近いため、ギャラリーサブコーデGS12のほうが、クエリサブコーデKS11との相性が高いと推定する。
【0040】
具体的には、情報処理装置100は、コンテンツCT11に投稿されたコーディネート画像において、クエリサブコーデKS11とギャラリーサブコーデGS12との組み合わせと似た画像のアイテムを着用しているユーザが比較的多いほど、マッチングスコアを高く算出し、サブコーデ同士の相性が高いと推定する。
【0041】
情報処理装置100は、コンテンツCT11に投稿された投稿情報を正解データとして学習することで、マッチングスコアを算出する。このため、情報処理装置100は、よりコンテンツCT11に投稿されたものに近いほど、マッチングスコアを高く算出する。
【0042】
以下、コーデ生成の処理の詳細について説明する。ここで、情報処理装置100が、例えば、ギャラリーのアイテム全てを用いて総当たり方式でコーデ生成を行う場合、アイテム候補が多すぎてマッチングスコアの算出に時間が掛かり過ぎる場合がある。また、総当たり方式でマッチングスコアを算出する場合、情報処理装置100が提案するコーディネートの質が低下する場合がある。
【0043】
一般的に、ランダムに取得したアイテムを取捨選択する場合、アイテム候補が多いほど、良い候補を特定することが困難になる。また、算出に掛かる時間が長くなる原因にもなる。これを回避するため、例えば、所定の条件に基づいてアイテム候補を絞ることが考えられる。以下、情報処理装置100が行う所定の条件に基づく処理について説明する。
【0044】
(カテゴリに基づくアイテム候補の選択)
図4は、カテゴリに基づくアイテム候補の選択を説明するための説明図である。クエリサブコーデKS21は、カテゴリKA11及びKA12を含む。カテゴリKA11は腕時計であり、カテゴリKA12はシューズである。カテゴリKA11及びKA12は、例えば購買履歴に基づくユーザが所持しているアイテム、若しくは、そのカテゴリである。また、ギャラリーサブコーデGS21は、カテゴリKA13乃至KA15を含む。カテゴリKA13はトップスであり、カテゴリKA14はパンツであり、カテゴリKA15はバッグである。
【0045】
カテゴリKA11及びKA12は、コーデ生成の対象として特定されているため、説明の便宜上、画像が表示されている。一方、カテゴリKA13乃至KA15は、特定されていないため、説明の便宜上、疑問符の記号が表示されている。
【0046】
情報処理装置100は、クエリサブコーデ、若しくは、クエリサブコーデのカテゴリと、ギャラリーサブコーデのカテゴリとを予め紐づけて記憶しておくことで、クエリサブコーデが選択されると、紐づけに基づいて、ギャラリーサブコーデのアイテム候補を特定する。なお、このようなカテゴリの紐づけを予め複数通り記憶してもよい。例えば、クエリサブコーデのカテゴリとしてトップスとパンツの組み合わせを用意し、これに紐づいたギャラリーサブコーデのカテゴリには、ボトムスとシューズの組み合わせと、スカートとシューズの組み合わせとを用意してもよい。このとき、ギャラリーサブコーデのカテゴリの組み合わせのうちどちらかを選択するかは、ランダムに一つだけ決めてもよいし、ユーザの嗜好の傾向やその他の統計情報に基づいて一つだけ決定してもよいし、一部または全部を使用してマッチングスコアの算出に用いてもよい。ここでユーザの嗜好として、例えばユーザがスカートとパンツどちらを好むかを、アイテムやコーディネートの閲覧回数や購入回数に基づいて決定してもよい。このとき、複数通りのカテゴリの組み合わせに基づいてマッチングスコアの算出を行う場合は、最もマッチングスコアが高かったサブコーデの組み合わせを最終的なコーディネートとしてもよいし、ここで得られた複数のコーディネートを以降の処理に用いてもよい。
【0047】
情報処理装置100は、例えば、クエリサブコーデKS21のように、腕時計とシューズとがクエリサブコーデである場合には、ギャラリーサブコーデGS21のような、トップスとパンツとバッグとのカテゴリに絞ることで、アイテム候補を特定する。そして、情報処理装置100は、トップスとパンツとバッグとのカテゴリそれぞれについて特定されたアイテム候補から、アイテムをそれぞれ特定する。
【0048】
これにより、情報処理装置100は、トップスとパンツとバッグとのカテゴリの組み合わせに限定してマッチングスコアを算出すればよいため、アウターなどの他のカテゴリのアイテムを用いたマッチングスコアを算出する必要がなくなる。このため、算出時間を短縮することが可能となる。
【0049】
一方、情報処理装置100は、ギャラリーサブコーデが選択されることで、紐づけに基づいて、クエリサブコーデのアイテム候補を特定してもよい。
【0050】
図4では、トップスとパンツとバッグといったギャラリーサブコーデのカテゴリが全て異なる場合を示すが、複数のカテゴリが同一であってもよい。トップスの場合を例に挙げると、冬場などコーディネートとして重ね着をする場合がある。このような場合を鑑みて、ギャラリーサブコーデのカテゴリとして、トップスのカテゴリが複数含まれてもよい。なお、ギャラリーサブコーデに限らず、クエリサブコーデも同様に、複数のカテゴリが同一であってもよい。
【0051】
情報処理装置100は、同一のカテゴリを含むサブコーデを用いて、マッチングスコアを算出することにより、コーデ生成を行ってもよい。このような、一のサブコーデに含まれるカテゴリとして、複数あってもよいカテゴリを、以下、適宜、「許容カテゴリ」とする。
【0052】
一方、サブコーデに含まれるカテゴリの組み合わせとして、除外対象となる組み合わせがあってもよい。例えばワンピースとパンツとの組み合わせなど、コーディネートとして組み合わせが想定され難い場合である。また、トップスは複数あってもよいが、シューズが複数は除外したい場合などである。
【0053】
情報処理装置100は、除外対象として予め定められた組み合わせを除外して、マッチングスコアを算出することにより、コーデ生成を行ってもよい。このような、除外対象として予め定められたカテゴリを、以下、適宜、「排他カテゴリ」とする。
【0054】
情報処理装置100は、例えば、許容カテゴリと排他カテゴリとに基づいて、サブコーデのカテゴリを選択し、選択されたカテゴリそれぞれについて、アイテム候補の中からアイテムをそれぞれ特定する。
【0055】
(アイテム間の関係性に基づくアイテム候補の選択)
図5は、アイテム間の関係を示すグラフに基づくアイテム候補の選択を説明するための説明図である。アイテムFI41乃至FI43は、ユーザU12が閲覧や購入などの行動履歴に基づいてユーザ行動したアイテムであり、アイテムFI42乃至FI44は、ユーザU13がユーザ行動したアイテムであるものとする。なお、アイテムFI42及びFI43は、ユーザU12及びU13の二人のユーザによりユーザ行動されたアイテムである。情報処理装置100は、各ユーザがユーザ行動したアイテム同士の関係性を示す情報として、グラフGI11を生成する。なお、図5ではユーザ行動が一度に一つのアイテムに対して発生する場合について示したが、例えば同時に複数のアイテムを購入する場合においては、当該複数のアイテムに対して発生したユーザ行動として同様に扱ってもよい。
【0056】
情報処理装置100は、グラフGI11に基づいて、アイテム同士の関係性をランダムウォークによって辿ることで、類似する興味を持つユーザが関心を示すアイテムを特定する。この特定されるアイテムは、類似する興味を持つユーザが関心を示すため、類似するアイテムとも考えられる。そして、情報処理装置100は、このように特定されたアイテムをコーデ生成に用いる。なお、アイテム同士の関係性を辿る回数は調整可能であるものとし、回数が増えればより異なるアイテムを情報処理装置100が探索できるようにしてもよい。これにより、情報処理装置100は、探索されるアイテムに統一感を出すことができるため、生成されるコーディネートに統一感を出すことができる。このとき情報処理装置100は、グラフGI11においてエッジの張られたアイテム同士を関連するアイテムとしてアイテム候補に用いてもよいし、ランダムウォークによって訪問された回数に基づいて得られた確率分布をもとに、予め決められた閾値よりも高い確率を示すアイテムをアイテム候補として用いてもよい。
【0057】
グラフGI11は、各ユーザがユーザ行動したアイテム同士の関係性を示す情報の一例である。情報処理装置100は、探索されるアイテムに統一感を出すことが可能な情報であれば、どのような情報を用いてもよい。例えば、アイテム同士の特徴空間上の距離によってアイテム間の類似度を算出し、類似度が高いか否かによってアイテム候補の選択を行ってもよい。
【0058】
情報処理装置100によるアイテム間の関係に基づくアイテム候補の選択は、カテゴリに基づくアイテム候補の選択とともに行われてもよい。例えば、情報処理装置100は、カテゴリに基づくアイテム候補の選択を行った上で、アイテム間の関係に基づくアイテム候補の選択を行ってもよい。これにより、情報処理装置100は、マッチングスコアの算出に掛かる処理の負担を更に低減させることができる。
【0059】
(季節に基づくアイテム候補の選択)
情報処理装置100は、季節に関する所定の条件に基づいて、アイテム候補の選択を行う。例えば、情報処理装置100は、季節に関する所定の条件に基づいてクエリ及び/またはギャラリーを絞ることで、アイテム候補の選択を行う。そして、情報処理装置100は、選択されたアイテム候補を構成するアイテム群を生成する。例えば、情報処理装置100は、夏に販売されたアイテムを夏用のアイテムと推定し、夏用のアイテム候補を構成するアイテム群を生成する。
【0060】
そして、情報処理装置100は、アイテム候補を構成するアイテム群を用いてサブコーデを生成し、コーデ生成を行う。これにより、情報処理装置100は、季節に応じたアイテムを用いてコーデ生成を行うことができるため、提案するコーディネートの質の向上を促進することができる。また、これにより、情報処理装置100は、生成されるコーディネートに季節に基づく統一感を出すことができる。
【0061】
情報処理装置100は、例えば、ユーザ行動されたアイテムが夏用のアイテムであり、且つ、季節が夏である場合には、アイテムの探索範囲を夏用のアイテムに絞って処理を行ってもよい。すなわち、情報処理装置100は、ユーザ行動されたアイテムに共通する季節が夏であり、且つ、ユーザ行動された季節が共通して夏である場合には、アイテムの探索範囲を夏用のアイテムに絞って処理を行ってもよい。これにより、情報処理装置100は、季節で統一感を出すことができるため、サブコーデ同士の相性が高い、より良いコーディネートの提案を行うことができる。
【0062】
季節が夏であっても秋に近い場合には、秋用のアイテムの需要も高いと考えられる。このような場合には、情報処理装置100は、秋用のアイテムに絞って処理を行ってもよい。
【0063】
以上、所定の条件に基づいてアイテム候補を絞る処理について説明した。このように、情報処理装置100は、所定の条件に基づいて、クエリサブコーデとギャラリーサブコーデとのそれぞれについてアイテム候補を選択し、選択されたそれぞれのアイテム候補から特定されたアイテムを用いてコーデ生成を行ってもよい。
【0064】
ここで、具体的な処理の例を説明する。情報処理装置100は、例えば、あるユーザが購入した購買履歴からランダムに複数のアイテムを選択し、クエリサブコーデを生成する。また、情報処理装置100は、クエリサブコーデに紐づくカテゴリとして予め定められたカテゴリに属するアイテムをギャラリーサブコーデのアイテム候補として選択して、選択されたアイテム候補の中からアイテムを探索し、カテゴリそれぞれについてアイテムを特定する。ここでは初期値として、アイテム候補の中からランダムにアイテムを決定してもよいし、所定のコーディネートの一部を利用してギャラリーサブコーデの初期値として用いてもよい。例えば、所定のウェブサービスへの投稿情報に含まれるコーディネートのうち、ギャラリーサブコーデに紐づくカテゴリと一致するカテゴリを備えるアイテムをギャラリーサブコーデの初期値として利用してもよい。この際、必要であれば、コーディネート生成処理において、ギャラリーサブコーデの組み合わせを変更せずに固定してもよい。このようにすることで、所定の投稿情報のコーディネートにマッチしたクエリサブコーデが生成されうる。
【0065】
ただし、情報処理装置100がアイテム全てを探索対象とすると処理の負担が大きくなるため、情報処理装置100は、アイテム間の関係や季節を用いた所定の条件に基づいてアイテム候補を絞ることで探索範囲を狭めてアイテムを特定する。
【0066】
以下、マッチングスコアの最も高いサブコーデ同士の組み合わせを特定するための情報処理について説明する。
【0067】
図6は、サブコーデ同士の組み合わせを特定する情報処理を説明するための説明図である。クエリサブコーデKS31は、カテゴリKA21及びKA22を含む。カテゴリKA21は腕時計であり、カテゴリKA22はシューズである。また、ギャラリーサブコーデGS31は、カテゴリKA23乃至KA25を含む。カテゴリKA23はトップスであり、カテゴリKA24はパンツであり、カテゴリKA25はバッグである。
【0068】
情報処理装置100は、カテゴリごとにアイテムを一つずつ入れ替えていくことで、マッチングスコアがより高くなるアイテムを特定する。例えば、情報処理装置100は、カテゴリKA23のアイテム群GG13からトップスのアイテムを一つ入れ替えて、マッチングスコアが高くなるか否かを判定する。
【0069】
情報処理装置100は、入れ替えによってマッチングスコアが高くなると判定された場合には、新しく入れ替えられたアイテムを暫定的なカテゴリKA23のアイテムと判定する。なお、情報処理装置100は、入れ替えによってマッチングスコアが高くならないと判定された場合には、入れ替え前のアイテムを暫定的なカテゴリKA23のアイテムと判定する。
【0070】
情報処理装置100は、アイテム群GG13のアイテム全てが試されるまで入れ替え処理を繰り返し、マッチングスコアが最も高くなったアイテムを最終的なカテゴリKA23のアイテムと判定してもよいし、予め決められた繰り返し回数だけ入れ替え処理を行ってもよいし、マッチングスコアの上り幅が予め決められた閾値を下回った場合に当該処理を打ち切ってもよい。また、情報処理装置100は、最終的なカテゴリKA23のアイテムとしてマッチングスコアが最も高くなったと判定されたアイテムを特定する。
【0071】
情報処理装置100は、カテゴリKA23に対する入れ替え処理が終了すると、カテゴリKA24やKA25に対しても順番に同様の入れ替え処理を行って、それぞれのカテゴリに対して、マッチングスコアがより高くなったアイテムを特定する。
【0072】
情報処理装置100は、ギャラリーサブコーデGS31に限らず、クエリサブコーデKS31に対しても同様の入れ替え処理を行って、クエリサブコーデKS31に含まれるそれぞれのカテゴリに対して、マッチングスコアがより高くなったアイテムを特定してもよい。例えばユーザが腕時計を複数購入していた場合には、どの腕時計を用いてコーデ生成が行われてもユーザに影響しないと考えられる。また、情報処理装置100は、ギャラリーサブコーデGS31とクエリサブコーデKS31の同様の入れ替え処理を複数回交互に行ってもよい。例えば、最初にギャラリーサブコーデGS31のアイテムの入れ替え処理を行い、次にクエリサブコーデKS31のアイテムの入れ替え処理を行う、という処理を予め決められた回数繰り返してもよい。このとき所定の回数繰り返すのではなく、マッチングスコアの上り幅が予め決められた閾値を下回る場合にアイテムの入れ替え処理を打ち切ってもよい。
【0073】
このため、ユーザが所持している腕時計のうちマッチングスコアが最も高くなる一の腕時計に対して一つのコーディネートが生成できればよいとも考えられるため、クエリサブコーデKS31に対しても同様の入れ替え処理を行ってもよい。
【0074】
情報処理装置100は、予め定められたカテゴリごとの処理の順番に従って入れ替え処理を行ってもよい。例えば、トップス、パンツ、バッグの順に入れ替え処理を行うと定められている場合には、情報処理装置100は、その順番に従ってマッチングスコアが高くなるそれぞれのカテゴリのアイテムを特定してもよい。これにより、情報処理装置100は、コーデ生成の最適化を促進することができる。
【0075】
入れ替え処理の順番は、サブコーデの種別(クエリサブコーデ、ギャラリーサブコーデ)、カテゴリの種別、カテゴリ同士の関係性などに基づいて、最適化されてもよい。なお、情報処理装置100は、入れ替え処理を順番で行う場合に限らず、複数の入れ替え処理を同時に行ってもよいし、一部の入れ替え処理をスキップして入れ替え処理を行ってもよい。このように、情報処理装置100は、入れ替え処理の種々の制御に基づいて、コーデ生成を行ってもよい。
【0076】
図2の説明に戻る。情報処理装置100は、ステップS105において特定されたギャラリーサブコーデを、一のクエリサブコーデとサブコーデ同士の相性が高いサブコーデとして提案する(ステップS106)。具体的には、情報処理装置100は、ステップS105において特定されたギャラリーサブコーデに関する情報を情報表示装置10へ送信する。これにより、情報処理装置100は、クエリサブコーデとギャラリーサブコーデとを組み合わせたコーディネート全体として調和の高い情報を提供することができる。
【0077】
情報表示装置10は、情報処理装置100から送信された情報を表示させることにより、クエリサブコーデとギャラリーサブコーデとを組み合わせたコーディネートを提案する。具体的には、情報表示装置10は、クエリサブコーデとして受け付けられた複数のアイテムを含むアイテム群の情報を表示させるとともに、クエリサブコーデとは異なるアイテムを組み合わせたアイテム群であって、クエリサブコーデとなるアイテム群と対応するアイテム群の情報を表示させる。
【0078】
画面UI11は、コーディネートを提案するUI画面の一例である。画面UI11は、情報処理装置100から送信された情報に基づいて、情報表示装置10に表示されたUI画面である。画面UI11は、例えば、電子商取引の対象となるアイテムの販売を目的とするウェブコンテンツである。例えば、画面UI11は、電子商取引を管理するサーバにより提供されたウェブコンテンツである。
【0079】
画面UI11は、クエリサブコーデのアイテムFI21及びFI22を含む。アイテムFI21及びFI22は、ユーザU11が購入した購入済みのアイテムである。
【0080】
画面UI11は、ギャラリーサブコーデのアイテムFI31及びFI32を含む。アイテムFI31及びFI32は、アイテムFI21及びFI22とのコーディネートとして情報処理装置100により提案されたアイテムである。
【0081】
画面UI11は、アイテムFI31及びFI32をまとめてカートに加えるためのカート操作項目CA11を含む。カート操作項目CA11が操作(例えば、クリックやタップ)されると、アイテムFI31及びFI32がまとめてカートに加えられる。なお、カート操作項目CA11に対する操作に応じてアイテムFI31及びFI32を購入するための購入画面に遷移してもよい。
【0082】
画面UI11は、条件を変更してコーディネートを再生成するための条件操作項目JJ11乃至JJ19を含む。条件操作項目JJ11は、アイテムFI21をクエリサブコーデの一のアイテムとして固定して、他のアイテム(アイテムFI22、FI31、FI32)を変更するための操作項目である。また、条件操作項目JJ12は、アイテムFI22をクエリサブコーデの一のアイテムとして固定して、他のアイテム(アイテムFI21、FI31、FI32)を変更するための操作項目である。
【0083】
条件操作項目JJ13は、アイテムFI31をギャラリーサブコーデの一のアイテムとして固定して、他のアイテム(アイテムFI21、FI22、FI32)を変更するための操作項目である。また、条件操作項目JJ14は、アイテムFI32をギャラリーサブコーデの一のアイテムとして固定して、他のアイテム(アイテムFI21、FI22、FI31)を変更するための操作項目である。
【0084】
条件操作項目JJ15は、アイテムの探索範囲を多様性に基づいて変更するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ15に対する操作に基づいて探索範囲の多様性を広くするほど、マッチングスコアの低いサブコーデのアイテム群が表示される。条件操作項目JJ15を調整することにより、アイテムの探索範囲に対するユーザの多様性の許容度に応じたアイテム群の情報を表示することができる。例えば、ユーザの興味が薄いと推定されるアイテム群も表示することができる。また、条件操作項目JJ15に対する操作に基づいて上述したランダムウォークによりアイテム間を巡る回数を増減してもよい。これによって、ランダムウォークの探索範囲が広がるほど、奇抜な組み合わせになるアイテム候補が出現する確率を高めることができる。またこのとき、条件操作項目JJ15に対する操作に基づいて、ランダムウォークによって高い確率で得られると判明したアイテム候補を除外してもよい。これにより、生成されるコーディネートがより奇抜になりうる。
【0085】
条件操作項目JJ16は、アイテムの探索範囲を価格帯に基づいて変更するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ16に対する操作に基づいて価格帯を高くするほど、価格帯の高いサブコーデのアイテム群が表示される。条件操作項目JJ16を調整することにより、コーディネート全体としてユーザの予算額に応じたアイテム群の情報を表示することができる。
【0086】
条件操作項目JJ17は、アイテムの探索範囲を季節に基づいて限定するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ17に対する操作に基づいて季節を指定することで、指定された季節に適したサブコーデのアイテム群が表示される。例えば、季節として、夏が指定された場合、夏に適したアイテム群が表示される。
【0087】
条件操作項目JJ18は、アイテムの探索範囲をカテゴリに基づいて限定するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ18に対する操作に基づいてカテゴリを指定することで、指定されたカテゴリに適したサブコーデのアイテム群が表示される。例えば、カテゴリとして、トップス、ボトムス、バッグ、シューズの組み合わせが指定された場合、その組み合わせに適したアイテム群が表示される。
【0088】
条件操作項目JJ19は、アイテムの探索範囲をTPO(時間、場所、場合)に基づいて限定するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ19に対する操作に基づいてTPOを指定することで、指定されたTPOに適したサブコーデのアイテム群が表示される。例えば、TPOとして、結婚式が指定された場合、結婚式に適したアイテム群が表示される。
【0089】
画面UI11は、条件を変更してコーディネートを再生成するための再生成操作項目SK11を含む。再生成操作項目SK11が操作されると、サブコーデのアイテムの探索結果が再生成される。例えば、条件操作項目JJ11乃至JJ19に対する操作に基づいて、それぞれの条件操作項目の条件に適した探索結果となるように、探索結果が再生成される。そして、再生成された探索結果が、クエリサブコーデやギャラリーサブコーデのアイテム群に反映される。なお、再生成の際に、サブコーデのアイテム群に含まれるアイテムの数も変更されてもよい。これにより、情報処理装置100は、複数のアイテムを扱うサブコーデならではのコーディネートの生成を実現することができる。
【0090】
このように、情報処理装置100は、条件操作項目JJ11乃至JJ19などのユーザの嗜好設定に基づいて、コーデ生成の再生成を行ってもよい。なお、コーデ生成の再生成は、ユーザの操作に応じて、何度繰り返されてもよい。これにより、情報処理装置100は、複数のアイテムを扱うサブコーデならではのコーディネートの生成を実現することができるため、コーディネート全体として調和の高い情報を提供することができる。
【0091】
このように、情報処理装置100は、ユーザが所持するアイテム群を用いたコーディネートにおいて、調和具合の高いアイテム群を適切に提案することができる。そして、情報処理装置100は、どのようなアイテム群を提案すれば、購買機会を増大することができるのかを適切に把握することができるため、購買機会の向上を促進することができる。
【0092】
〔3.情報表示装置の構成〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る情報表示装置10の構成について説明する。図7は、実施形態に係る情報表示装置10の構成例を示す図である。図7に示すように、情報表示装置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。
【0093】
(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受信を行う。
【0094】
(入力部12)
入力部12は、ユーザからの各種操作を受け付ける。図2に示す例では、ユーザU11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ユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部12は、情報表示装置10に設けられたボタンや、情報表示装置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。
【0095】
(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。
【0096】
(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、情報表示装置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、情報表示装置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、コーデ生成の結果情報を表示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。
【0097】
図7に示すように、制御部14は、第1表示制御部141と、第2表示制御部142と、受信部143と、送信部144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。
【0098】
(第1表示制御部141)
第1表示制御部141は、クエリサブコーデとして受け付けられた複数のアイテムを含むアイテム群の情報を表示させる。
【0099】
(第2表示制御部142)
第2表示制御部142は、クエリサブコーデとは異なるアイテムを組み合わせたアイテム群であって、クエリサブコーデとなるアイテム群と対応するアイテム群の情報を表示させる。
【0100】
(受信部143)
受信部143は、各種情報を受信する。受信部143は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部143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143は、コーデ生成の結果情報を表示させるための制御情報を受信する。
【0101】
(送信部144)
送信部144は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部144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144は、クエリサブコーデとして選択されたアイテム情報を送信する。
【0102】
〔4.情報処理装置の構成〕
次に、図8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8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8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。
【0103】
(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、情報表示装置10等との間で情報の送受信を行う。
【0104】
(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8に示すように、記憶部120は、購買履歴記憶部121と、ギャラリー記憶部122と、モデル記憶部123とを有する。
【0105】
購買履歴記憶部121は、ユーザの購買履歴に関する情報を記憶する。ここで、図9に、実施形態に係る購買履歴記憶部121の一例を示す。図9に示すように、購買履歴記憶部121は、「購買履歴ID」、「ユーザID」、「購買履歴」といった項目を有する。
【0106】
「購買履歴ID」は、購買履歴を識別するための識別情報を示す。「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「購買履歴」は、ユーザの購買履歴を示す。図9に示す例では、「購買履歴」に「購買履歴#11」や「購買履歴#12」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、ユーザが購入したアイテム情報(例えば、サイズや価格や画像などの情報)などが格納される。
【0107】
すなわち、図9では、購買履歴ID「KR11」によって識別されるユーザが「U11」であり、購買履歴が「購買履歴#11」である例を示す。
【0108】
ギャラリー記憶部122は、ギャラリーサブコーデを生成するためのギャラリーに関する情報を記憶する。ここで、図10に、実施形態に係るギャラリー記憶部122の一例を示す。図10に示すように、ギャラリー記憶部122は、「ギャラリーID」、「アイテムID」、「カテゴリ」、「アイテム情報」といった項目を有する。
【0109】
「ギャラリーID」は、ギャラリーを識別するための識別情報を示す。「アイテムID」は、アイテムを識別するための識別情報を示す。「カテゴリ」は、アイテムのカテゴリを示す。「アイテム情報」は、アイテム情報を示す。図10に示す例では、「アイテム情報」に「アイテム情報#11」や「アイテム情報#12」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、サイズや価格や画像などの情報が格納される。
【0110】
すなわち、図10では、ギャラリーID「GR11」によって識別されるアイテムが「FI111」であり、カテゴリが「トップス」であり、アイテム情報が「アイテム情報#11」である例を示す。
【0111】
モデル記憶部123は、サブコーデ同士の組み合わせを入力情報とし、所定のウェブサービスに投稿された投稿情報を正解データとして学習させたモデルに関する情報を記憶する。ここで、図11に、実施形態に係るモデル記憶部123の一例を示す。図11に示すように、モデル記憶部123は、「モデルID」、「モデル」といった項目を有する。
【0112】
「モデルID」は、モデルを識別するための識別情報を示す。「モデル(算出式)」は、モデルの算出式を示す。図11に示す例では、「モデル(算出式)」に「モデル#11」や「モデル#12」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、入力されるサブコーデ同士の組み合わせのマッチングスコアを算出する算出式の情報などが格納される。
【0113】
すなわち、図11では、モデルID「MD11」によって識別されるモデルの算出式が「モデル#11」である例を示す。
【0114】
(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。
【0115】
図8に示すように、制御部130は、取得部131と、受付部132と、検出部133と、生成部134と、算出部135と、特定部136と、提供部137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8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。
【0116】
(取得部131)
取得部131は、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、情報表示装置10等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
【0117】
取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。取得部131は、購買履歴記憶部121やギャラリー記憶部122やモデル記憶部123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。取得部131は、購買履歴記憶部121やギャラリー記憶部122やモデル記憶部123に各種情報を格納する。
【0118】
取得部131は、ユーザが所持していると判定されたアイテム群に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザの購買履歴に基づいて、ユーザが所持していると判定されたアイテム群に関する情報を取得する。
【0119】
取得部131は、電子商取引で取引されると判定された全アイテムを含むギャラリーに関する情報を取得する。
【0120】
取得部131は、所定のウェブサービスに投稿された投稿情報に含まれるアイテムに関する情報を取得する。
【0121】
(受付部132)
受付部132は、複数のアイテムを含むアイテム群をクエリサブコーデとして受け付ける。例えば、受付部132は、ユーザが所持していると判定されたアイテム群のうち、選択された複数のアイテムを含むアイテム群をクエリサブコーデとして受け付ける。
【0122】
(検出部133)
検出部133は、画像情報に基づいてアイテムを検出する。例えば、検出部133は、投稿情報に含まれるアイテムを検出する。
【0123】
検出部133は、検出されたアイテムのアイテム情報を特定する。例えば、検出部133は、画像情報が与えられると、画像上でのアイテムの位置やアイテム自身のカテゴリなどのアイテム情報を特定する。
【0124】
検出部は、人物や他のアイテムの映り込みなどの複雑な背景の場合には、例えば従来の画像検出技術を用いることで、アイテムを特定してもよい。
【0125】
(生成部134)
生成部134は、クエリサブコーデと対応するクエリサブコーデとは異なるアイテムを組み合わせたアイテム群ごとに、クエリサブコーデとなるアイテム群との調和具合を示すマッチングスコアを算出するモデルを生成する。
【0126】
生成部134は、例えば、ユーザが所持しているアイテム群と、ユーザが所持していないアイテム群とを入力すると、非所持のアイテム群ごとにスコアを算出するモデルを生成する。
【0127】
生成部134は、投稿情報に含まれるアイテムの組み合わせを正解データとして学習させたモデルを生成する。すなわち、生成部134は、他のユーザが投稿したコーディネートを正例として学習させたモデルを生成する。
【0128】
生成部134は、入力されるサブコーデ同士の組み合わせが投稿情報のものに近いほど、マッチングスコアを高く算出し、入力されるサブコーデ同士の組み合わせが投稿情報のものから遠いほど、マッチングスコアを低く算出するように学習させたモデルを生成する。
【0129】
生成部134は、例えば、ユーザが所持しているアイテム群と、ユーザが所持していないアイテム群との組み合わせが、投稿情報のものに近いほど、マッチングスコアを高く算出し、所持のアイテム群と、非所持のアイテム群との組み合わせが、投稿情報のものから遠いほど、マッチングスコアを低く算出するように学習させたモデルを生成する。
【0130】
生成部134は、投稿情報のうち、著名人が投稿した投稿情報や、「いいね」の数が多い投稿情報や、ぽっちゃりだけど上手に体型を隠せているユーザが投稿した投稿情報などといった所定の条件を満たす投稿情報に限定して、モデルを生成してもよい。
【0131】
(算出部135)
算出部135は、生成部134により生成されたモデルを用いて、マッチングスコアを算出する。
【0132】
(特定部136)
特定部136は、算出部135により算出されたマッチングスコアに基づいて、マッチングスコアが最も高くなったサブコーデ同士の組み合わせを特定する。
【0133】
(提供部137)
提供部137は、特定部136により特定されたサブコーデ同士の組み合わせに関する情報を提供(送信)する。例えば、提供部137は、特定部136により特定されたサブコーデ同士の組み合わせに関する情報を表示させるための制御情報を提供する。
【0134】
〔5.情報処理のフロー〕
次に、図12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12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。
【0135】
図12に示すように、情報処理装置100は、サブコーデ同士の組み合わせを入力情報とし、所定のウェブサービスに投稿された投稿情報を正解データとして学習させたモデルを生成する(ステップS201)。
【0136】
情報処理装置100は、生成されたモデルを用いて、入力されるサブコーデ同士の組み合わせごとに、マッチングスコアを算出する(ステップS202)。
【0137】
情報処理装置100は、マッチングスコアが最も高くなったサブコーデ同士の組み合わせを特定する(ステップS203)。
【0138】
情報処理装置100は、特定されたサブコーデ同士の組み合わせを用いて、一つのコーディネートを提案する(ステップS204)。
【0139】
〔6.変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム1は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム1の他の実施形態について説明する。
【0140】
(その他の条件に基づくアイテム候補の選択)
上記実施形態では、情報処理装置100が、カテゴリ、アイテム間の関係、季節に基づいて、アイテム候補を選択する場合を示したが、この例に限られない。以下、情報処理装置100が、他の条件に基づいて、アイテム候補を選択する処理について説明する。
【0141】
情報処理装置100は、その他の条件に基づくアイテム候補の選択として、所定のウェブサービスに投稿されたコーディネートを構成するアイテムのカテゴリの統計情報、ユーザの性別、カテゴリの価格帯、購買履歴で一緒に買われるカテゴリ情報、ユーザの好きなショップ、ユーザの好きなブランド、ブランド同士の相性、アイテムのファッションスタイル、ユーザの体型データ(身体情報)、ユーザの肌の色、その他の肌の情報、アイテムの販売時期、ユーザの閲覧履歴、ユーザのお気に入り、アイテムのランキング、アイテムのメタ情報、などに基づいて、サブコーデのアイテム候補の選択を行ってもよい。
【0142】
情報処理装置100は、例えば、コーディネートを構成するアイテムのカテゴリの統計情報に基づいて、統計が高いカテゴリのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、トップスとともにコーディネートされ易いカテゴリがパンツやバッグである場合には、パンツやバッグのカテゴリのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0143】
情報処理装置100は、例えば、ユーザの性別に基づいて、ユーザの性別に適したアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが女性である場合には、女性の属性を有するアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0144】
情報処理装置100は、例えば、ユーザの購買履歴に基づいて、ユーザがよく購入するカテゴリごとの価格帯のアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、価格帯が高いバッグをメインに購入するユーザに対しては、価格帯の高いバッグのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。なお、情報処理装置100は、そのユーザがバッグ以外は価格帯が低いアイテムをメインに購入する場合であっても、価格帯の高いバッグのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0145】
情報処理装置100は、例えば、サーバに記憶された購買履歴に基づいて、一緒に購入され易いカテゴリのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、一のカテゴリのアイテムと、二のカテゴリのアイテムとが一緒のカートで購入され易い場合には、一のカテゴリが指定された場合、二のカテゴリのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0146】
情報処理装置100は、例えば、ユーザ情報に基づいて、ユーザの好きなショップから提供されるアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが一のショップを好きな場合、一のショップから提供されるアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0147】
情報処理装置100は、例えば、ユーザ情報に基づいて、ユーザの好きなブランドのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが一のブランドを好きな場合、一のブランドのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0148】
情報処理装置100は、例えば、ブランド同士の相性に基づいて、特定のブランドと相性が高いブランドのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、一のブランドが高級路線であり、二のブランドが高級路線でない場合、ユーザが一のブランドと二のブランドとを同時に着ることは考え難い。このため、情報処理装置100は、一のブランドが高級路線である場合には、高級路線である三や四のブランドなどのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0149】
情報処理装置100は、例えば、アイテムのファッションスタイルに基づいて、特定のアイテムのファッションスタイルと相性が高いファッションスタイルのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、一のアイテムのファッションスタイルがモードであり、二のアイテムのファッションスタイルがロリータである場合、ユーザが一のファッションスタイルのアイテムと二のファッションスタイルのアイテムとを同時に着ることは考え難い。このため、情報処理装置100は、一のファッションスタイルがモードである場合には、モードと相性が高い三や四のファッションスタイルなどのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0150】
情報処理装置100は、例えば、ユーザの体型データを計測可能な計測対象(例えば、ボディスーツや採寸用の衣類など)から計測された体型データに基づいて、ユーザの体型データに適したアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの体型がスリムの場合には、スリムの体型に適した細身のアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0151】
情報処理装置100は、例えば、ユーザの肌の情報(例えば、肌の色)に基づいて、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの肌の色が比較的白い場合には、シャープ感を出すために色の濃いアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0152】
情報処理装置100は、例えば、アイテムの販売時期に基づいて、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、一のアイテムと販売開始月が同じアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、新商品のアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0153】
情報処理装置100は、例えば、ユーザの閲覧履歴に基づいて、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ランダムウォークによりアイテム間を巡る回数に基づいて、ユーザが興味のあるアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、ユーザが閲覧したアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0154】
情報処理装置100は、例えば、ユーザのお気に入りに基づいて、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが予め設定したお気に入りのブランドやアイテムのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0155】
情報処理装置100は、例えば、アイテムのランキングに基づいて、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、人気のアイテムや在庫が多いアイテムのアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。これにより、情報処理装置100は、例えば在庫が多いアイテムのアイテム群に絞ることで、売れ残りアイテムを優先的に消化させたいといった要望に適切に応えることができる。
【0156】
情報処理装置100は、例えば、アイテムのメタ情報に基づいて、アイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、カテゴリ、色、商品説明情報、価格、割引率(例えば、クーポン利用割引率)、アイテムの性別、ファッションスタイルなどのメタ情報に基づいて、それぞれ適したアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0157】
情報処理装置100は、例えば、ユーザの画像、流行のアイテム、流行の色、天気、気温、日時(例えば、給与日やボーナス日の直後)、TPO、好きな芸能人やSNS上でフォローしている人のファッションスタイル(例えば、時計だけ赤色のものを着用)などに基づいて、それぞれ適したアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。天気を例に挙げると、情報処理装置100は、季節が梅雨である場合には、雨にも対応したアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。また、気温を例に挙げると、情報処理装置100は、一日の気温が変動し易い場合には、寒暖の気温の変動にも対応したアイテム群に絞ることで、アイテム候補の選択を行ってもよい。
【0158】
情報処理装置100は、例えば、予め設定された所定のアイテムを少なくとも必ず一つ含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、電子商取引上で人気度が高く流行のアイテムや、在庫数が多く早く売りたいアイテムなどを少なくとも必ず一つ含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。具体的には、情報処理装置100は、電子商取引上で人気度又は在庫数が所定の閾値以上であると判定されたアイテムの中から選択された一のアイテムを少なくとも必ず含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。これにより、情報処理装置100は、予め設定された所定のアイテムを少なくとも必ず一つ含むコーデ生成を行うことができる。
【0159】
情報処理装置100は、例えば、サブコーデのカテゴリの決定において、カテゴリの組み合わせが複数パタンある場合、ユーザの購買履歴に基づいて、ユーザが定期的によく買うカテゴリを含め、そうでないカテゴリや嫌いと判定されたカテゴリを含めないようにアイテム候補の選択を行ってもよい。換言すると、情報処理装置100は、ユーザの購買履歴に所定の閾値以上含まれるカテゴリを、クエリサブコーデ又はギャラリーサブコーデのカテゴリとして含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。これにより、情報処理装置100は、例えばクエリサブコーデに含める場合には、コーデ生成の最適化において、バリエーションが担保されたコーデ生成を容易に行うことができる。また、情報処理装置100は、例えばギャラリーサブコーデに含める場合には、ユーザが好きなカテゴリを推奨することができるため、購買意欲の向上を促進することができる。
【0160】
情報処理装置100は、例えば、サブコーデのカテゴリの決定において、カテゴリの組み合わせが複数パタンある場合、所定のカテゴリを優先して含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが特に買うカテゴリがある場合、そのカテゴリを優先して含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、電子商取引上で売れているカテゴリを優先して含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。具体的な例を挙げると、情報処理装置100は、夏の季節にコーデ生成を行う場合、例えば冬のカテゴリであるアウターは電子商取引上で取引可能なアイテム数が少ないと判定して、夏の季節によく売れるカテゴリを優先して含むようにアイテム候補の選択を行ってもよい。
【0161】
(その他の処理)
上記実施形態では、情報処理装置100が、購入済みの購買履歴に基づいて、クエリサブコーデを生成する場合を示したが、この例に限られない。例えば、情報処理装置100は、カートに加えられたが未だ購入されていないアイテムを購買履歴に含めて、クエリサブコーデを生成してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、閲覧されたが未だカートに加えられていないアイテムやお気に入りに登録されたアイテムを購買履歴に含めて、クエリサブコーデを生成してもよい。なお、これらのカートやお気に入り登録に基づくアイテムは一例であり、特に限定されないものとする。情報処理装置100は、所定の操作が行われたアイテムを購買履歴に含めてクエリサブコーデを生成してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、アクセス数に基づいて閲覧回数が多いと判定されたアイテムや、視線情報に基づいて一定時間注視していると判定されたアイテムなど、ユーザにとって興味があると判定されたアイテムを購買履歴に含めてクエリサブコーデを生成してもよい。また、UIで表示されるアイテムは、購買履歴に含まれるアイテムや、カートに加えられたアイテムや、お気に入りに登録されたアイテムなどに限らず、どのようなものであってもよい。
【0162】
上記実施形態では、情報処理装置100が、マッチングスコアを算出し、算出されたマッチングスコアに基づくコーデ生成結果を表示する場合を示したが、コーデ生成の結果情報に限らず、その生成過程の情報を表示してもよい。例えば、情報処理装置100は、算出されたマッチングスコアを表示してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、サブコーデ同士の相性を示すマッチングスコアなどの情報に限らず、個々のアイテム同士の相性を示す情報を表示してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、生成過程で得られたクエリサブコーデとギャラリーサブコーデとに含まれるアイテムを表示してもよい。
【0163】
情報処理装置100は、例えば、サブコーデ同士又はアイテム同士の相性が高い場合、相性が高い理由を表示してもよい。これにより、情報処理装置100は、コーディネートの提案において、ユーザに説得感を与えることができる。
【0164】
上記実施形態は、ユーザに応じてパーソナライズされてもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの閲覧履歴に基づくサブコーデと、人気アイテムや新着アイテムなどの枠のアイテム群に基づくサブコーデとでコーデ生成を行ってもよい。この場合、情報処理装置100は、ユーザの属性を特徴量に加味してもよいし、クリック数などの枠の特徴量を加味してもよい。
【0165】
上記実施形態において、クエリサブコーデのアイテムの選択は、ユーザの購買履歴からランダムに選択されてもよいし、ユーザによって選択されてもよいものとする。例えば、上記実施形態におけるクエリサブコーデの腕時計やシューズは、情報処理装置100によってランダムに選択されたものであってもよいし、ユーザによって選択されたものであってもよい。
【0166】
上記実施形態では、情報処理装置100が、クエリサブコーデのアイテムの選択を、ユーザの購買履歴からランダムに行った場合を示したが、この例に限られない。例えば、情報処理装置100は、ユーザの購買履歴からユーザが選択したアイテムを、クエリサブコーデのアイテムとして選択してもよい。そして、情報処理装置100は、ユーザにより選択されたアイテムを、クエリサブコーデのアイテムとしてサブコーデを生成することで、コーデ生成を行ってもよい。
【0167】
上記実施形態では、情報処理装置100が、マッチングスコアの算出のための原データである投稿情報として、ファッションのコーディネートを参考とすることを目的とした所定のウェブサービスに投稿された投稿情報に基づいてモデルを生成する場合を示したが、この例に限られない。例えば、コーデ生成の対象が、ファッションではなく、家具や花束である場合には、情報処理装置100は、家具や花束のコーディネートを参考とすることを目的とした所定のウェブサービスに投稿された投稿情報に基づいてモデルを生成してもよい。
【0168】
上記実施形態では、情報処理装置100が、投稿情報に含まれる画像の特徴量を学習することによりモデルを生成する場合を示したが、この例に限られない。例えば、情報処理装置100は、体型データなどのユーザの特徴量を画像の特徴量に含めて学習することによりモデルを生成してもよいし、メタ情報などのアイテムの特徴量を画像の特徴量に含めて学習することによりモデルを生成してもよい。具体的には、情報処理装置100は、取得可能な各特徴ベクトルを足し合わせて各画像の特徴量とみなすことによりモデルを生成してもよいし、また、取得可能な各特徴ベクトルと各画像の特徴量とを結合することでより大きな次元の特徴ベクトルを生成し、これを各画像の特徴量とみなしてもよい。
【0169】
上記実施形態では、情報処理装置100が、コンテンツCT11などに投稿された投稿情報の画像を用いてモデルを学習する場合を示したが、この例に限らず、例えば、電子商取引上で提供された画像を用いてモデルを学習してもよい。一般的に、電子商取引上では、各アイテムに対して通常複数の画像が用意されている。情報処理装置100は、例えば、電子商取引上で提供されるメイン画像(例えば、電子商取引上でアイテムを選択すると最初に現れる画像)を用いてモデルを学習してもよいし、目的に応じた画像を用いてモデルを学習してもよい。また、上記実施形態において、アイテム情報SI11は、電子商取引上で提供されるアイテム情報を含んでもよい。
【0170】
上記実施形態では、情報処理装置100が、投稿情報を正解データとして学習したモデルを用いてコーデ生成を行う場合を示したが、属性ごとに正解データを分けて学習したモデルを用いてコーデ生成を行ってもよい。情報処理装置100は、例えば、モデルIDで管理することで、ユーザの属性(例えば、性別や年代など)や季節などに応じてモデルを切り替えてコーデ生成を行ってもよい。また、情報処理装置100は、例えば、属性や行動などでユーザをクラスタリングすることで、クラスタごとにモデルを切り替えてコーデ生成を行ってもよい。
【0171】
上記実施形態では、情報処理装置100が、サブコーデ同士を組み合わせてコーデ生成を行う場合を示したが、この例に限られない。例えば、情報処理装置100は、クエリサブコーデを用いずに、ギャラリーサブコーデのアイテム候補を用いてコーデ生成を行ってもよい。具体的には、情報処理装置100は、ギャラリー中のアイテム候補の組み合わせごとにマッチングスコアを算出することにより、コーデ生成を行ってもよい。この場合、マッチングスコアは、複数のアイテム同士の調和具合を示すスコアである。すなわち、情報処理装置100は、電子商取引の対象となる複数のアイテムを組み合わせたアイテム群ごとに、アイテム群に含まれる複数のアイテム同士の調和具合を示すスコアを算出してもよい。この際、ギャラリー中のアイテム候補の組み合わせからなる単一の集合に関する調和具合の算出方法として、当該集合をランダムかつ重複なく二分割することで二つの集合に分け、疑似的にクエリサブコーデとギャラリーサブコーデを作成し、それらの調和具合を上述の方法によって計算してもよいし、当該集合の調和具合をその他の従来の技術によって計算してもよい。この際、例えば、単一の集合の調和具合を計算する方法として、前出のY. Saito, T. Nakamura, H. Hachiya, K. Fukumizu "Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning"に開示されているSet Transformerを用いて行ってもよい。また、ここではクエリサブコーデを用いない例を示したが、更なる例として、クエリサブコーデを用いない一方でクエリとなるアイテム群を用いてもよいものとする。すなわち、例えば、ユーザの購買履歴のアイテム群をギャラリーのアイテム群に加え、クエリサブコーデを生成せずにコーデ生成を行ってもよい。
【0172】
上記実施形態では、情報処理装置100が、個々のアイテムの特徴量を用いてクエリサブコーデ及びギャラリーサブコーデを生成する場合を示したが、この例に限られない。例えば、情報処理装置100は、複数のアイテムの特徴量を一つのアイテムの特徴量としてみなしてコーデ生成を行ってもよい。例えば、複数個のアイテムが互いに類似し同一カテゴリのアイテムである場合、これらのアイテムを異なるアイテムとして用いてコーデ生成を行うと、生成されるコーデの品質が変わらないのに計算時間が増大するおそれがある。このように類似するアイテムは異なるアイテムとして扱うのではなく、グループとしてまとめたうえで一つのアイテムとして扱うことで、コーデ生成に掛かる計算時間が低減されると考えられる。この際、アイテム同士が類似するか否かの判定は、従来の技術を用いてアイテムの特徴量や属性の類似度を測ることを通して行ってもよいし、従来の技術によって特徴量のクラスタリングを行うことでグループを作成してもよい。なお、グループの特徴量はグループを構成する各アイテムの特徴量を平均した値(ベクトル)を用いてもよいし、従来の技術によって代表点を決めてもよい。このように、アイテムのグループを用いてコーデ生成を行う場合、以降で示すUI画面においては、当該グループを代表する既定のアイテムを一つ自動的に選択してコーデを構成するアイテムとして表示してもよいし、グループの中から好みのアイテムをユーザに選ばせるための画面をさらに表示してもよい。
【0173】
このように、ギャラリーサブコーデのアイテム候補を用いてコーデ生成を行う場合、情報処理装置100は、電子商取引の対象となる複数のアイテムを組み合わせたアイテム群を入力情報とし、マッチングスコアを出力情報とするモデルを生成してもよい。また、情報処理装置100は、マッチングスコアの最も高いアイテム群に含まれる複数のアイテムの組み合わせに基づく情報を、コーディネートに関する情報として提供してもよい。また、情報処理装置100は、生成されるコーディネートに季節に基づく統一感が出るように、アイテムごとの季節が共通するように選択された複数のアイテムを含むアイテム群ごとに、マッチングスコアを算出してもよい。
【0174】
上記実施形態は、コーディネートを定期的にお任せする関係にあるスタイリストのためのコーデ生成の支援に用いられてもよいものとする。例えば、上記実施形態において、スタイリストが、コーディネートをお任せする関係にあるユーザのためにアイテムを選択してもよい。情報処理装置100は、スタイリストにより選択されたアイテムを、クエリサブコーデのアイテムとしてサブコーデを生成することで、コーデ生成を行ってもよい。
【0175】
図13は、コーデ生成の支援を行うUI画面の一例を示す図である。なお、画面UI11と同様の説明は適宜省略する。
【0176】
画面UI12は、クエリサブコーデのアイテムFI23及びFI24を含む。アイテムFI23及びFI24は、スタイリストにより選択されたアイテムである。
【0177】
画面UI12は、ギャラリーサブコーデのアイテムFI33及びFI34を含む。アイテムFI33及びFI34は、アイテムFI23及びFI24とのコーディネートとして情報処理装置100により提案されたアイテムである。
【0178】
画面UI12は、コーディネートの完成を確定するための確定操作項目CK11を含む。確定操作項目CK11が操作されると、アイテムFI23、FI24、FI33及びFI34が、例えばユーザに提供されるアイテムとして決定される。
【0179】
上記実施形態において、情報処理装置100は、コンテンツCT11に投稿したユーザが所持しているアイテムの所持情報(以下、適宜、「クローゼット」とする。)をユーザごとに記憶することで、コーデ生成を行ってもよい。ここで、クローゼットには、例えば、ユーザがコンテンツCT11に投稿するたびに、投稿情報から検出されたアイテムが、ユーザの所持情報として記憶されていくものとする。
【0180】
情報処理装置100は、例えば、クローゼットに含まれるアイテムを、クエリサブコーデのアイテムとして選択することで、コーデ生成を行ってもよい。
【0181】
上記実施形態では、情報処理装置100が、ファッションの購買履歴に基づいて、ファッションのコーディネートを提案する場合を示したが、この例に限られない。例えば、情報処理装置100は、家具の購買履歴に基づいて、家具のコーディネートを提案してもよい。一般的に、椅子やタンスなどの家具は、配置される屋内の調和具体に影響すると考えられる。このため、情報処理装置100は、コーディネート全体として調和の高い家具のコーディネートを提案することができる。なお、家具のコーディネートは、屋内に限らず、屋外であってもよいものとする。
【0182】
図14は、家具のコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。なお、画面UI11と同様の説明は適宜省略する。画面UI13は、例えば、家具の販売を目的とするウェブコンテンツである。
【0183】
画面UI13は、クエリサブコーデのアイテムFI25及びFI26を含む。アイテムFI25及びFI26は、ユーザが購入した購入済みのアイテム、若しくは、購入が予定されている購入予定のアイテムである。
【0184】
画面UI13は、ギャラリーサブコーデのアイテムFI35及びFI36を含む。アイテムFI35及びFI36は、アイテムFI25及びFI26とのコーディネートとして情報処理装置100により提案されたアイテムである。
【0185】
画面UI13は、アイテムFI35及びFI36をまとめてカートに加えるためのカート操作項目CA12を含む。
【0186】
画面UI13は、条件を変更してコーディネートを再生成するための条件操作項目JJ21乃至JJ27、JJ15及びJJ16を含む。
【0187】
条件操作項目JJ25は、アイテムの探索範囲を部屋の広さに基づいて変更するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ25に対する操作に基づいて部屋の広さを広くするほど、大きめの家具といった広い部屋にも対応可能なサブコーデのアイテム群が表示される。条件操作項目JJ25を調整することにより、コーディネート全体として部屋の広さに応じたアイテム群の情報を表示することができる。
【0188】
条件操作項目JJ26は、アイテムの探索範囲をタイプに基づいて限定するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ26に対する操作に基づいてタイプを指定することで、指定されたタイプに適したサブコーデのアイテム群が表示される。例えば、タイプとして和風が指定された場合、和風に適したアイテム群が表示される。
【0189】
条件操作項目JJ27は、アイテムの探索範囲をカテゴリに基づいて限定するための操作項目である。例えば、条件操作項目JJ27に対する操作に基づいてカテゴリを指定することで、指定されたカテゴリに適したサブコーデのアイテム群が表示される。例えば、カテゴリとして、椅子、椅子、椅子、テーブルの組み合わせが指定された場合、その組み合わせに適したアイテム群が表示される。
【0190】
情報処理装置100は、例えば、花束のコーディネートを提案するためのコーデ生成を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの好きな花をクエリサブコーデのアイテムとして選択し、売られているアイテムをギャラリーサブコーデのアイテムとして選択することで、コーデ生成を行ってもよい。これにより、情報処理装置100は、一つの花束といった作品を完成させることができる。このため、情報処理装置100は、コーディネート全体として調和の高い花束のコーディネートを提案することができる。
【0191】
情報処理装置100は、クリスマスなどのTPOに応じて、ギャラリーサブコーデのアイテム候補を絞ることで、コーデ生成を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、クリスマス用の花束のコーディネートである場合には、ギャラリーサブコーデのアイテムをクリスマス用の花に絞ることで、コーデ生成を行ってもよい。
【0192】
上記実施形態において、情報処理装置100は、自撮り画像のコーディネートを補完するようにアイテムを提案してもよい。例えば、情報処理装置100は、自撮り画像において、ユーザがハットを着用していない場合には、ハットを補完するようなコーデ生成を行うことで、ハットを補完したコーディネートを提案してもよい。また、例えば、情報処理装置100は、自撮り画像においてトップスのみを他のトップスと入れ替えたい場合には、他のアイテム(例えば、ボトムスとハットとシューズ)を固定してコーデ生成を行うことで、トップスのみが入れ替えられたコーディネートを提案してもよい。
【0193】
図15は、自撮り画像に対するコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。なお、画面UI11と同様の説明は適宜省略する。
【0194】
画面UI14は、アップロードされた自撮り画像PI11を含む。なお、画像PI11は、例えば、ユーザの操作に応じてアップロードされたものであってもよいし、自動的にアップロードされたものであってもよい。
【0195】
画面UI14は、クエリサブコーデのアイテムFI27乃至FI29を含む。アイテムFI27乃至FI29は、ユーザが着用していると判定されたアイテムである。
【0196】
画面UI14は、ギャラリーサブコーデのアイテムFI37及びFI38を含む。アイテムFI37及びFI38は、アイテムFI27乃至FI29とのコーディネートとして情報処理装置100により提案されたアイテムである。
【0197】
画面UI14は、アイテムFI37及びFI38をまとめてカートに加えるためのカート操作項目CA13を含む。
【0198】
画面UI14は、条件を変更してコーディネートを再生成するための条件操作項目JJ31乃至JJ35、JJ15乃至JJ19を含む。条件操作項目JJ31は、アイテムFI27を変更するための操作項目である。また、条件操作項目JJ32は、アイテムFI28を変更するための操作項目である。また、条件操作項目JJ33は、アイテムFI29を変更するための操作項目である。
【0199】
条件操作項目JJ34は、アイテムFI37をギャラリーサブコーデの一のアイテムとして固定して、他のアイテム(アイテムFI27、FI28、FI29、FI38)を変更するための操作項目である。また、条件操作項目JJ35は、アイテムFI38をギャラリーサブコーデの一のアイテムとして固定して、他のアイテム(アイテムFI27、FI28、FI29、FI37)を変更するための操作項目である。
【0200】
上記実施形態において、画面UI11が、条件操作項目JJ11乃至JJ19を有する場合を示したが、条件操作項目はこの例に限られない。例えば、画面UI11は、アイテムの探索範囲をユーザの体型データに基づいて変更するための操作項目を有してもよい。例えば、画面UI11は、ユーザの体型データを計測可能な計測対象から計測された体型データに基づいて、アイテムの探索範囲を変更するための操作項目を有してもよい。これを調整することにより、コーディネート全体としてユーザの体型(例えば、ぽっちゃりやスリム)に適したアイテム群の情報を表示することができる。
【0201】
上記実施形態において、クエリサブコーデのアイテム群を記憶するサーバと、ギャラリーサブコーデのアイテム群を記憶するサーバとが同一であってもよいし、異なってもよいものとする。また、クエリサブコーデのアイテム群を記憶するサーバ、若しくは、ギャラリーサブコーデのアイテム群を記憶するサーバと、投稿情報を提供する所定のウェブサービスを管理するサーバとが同一であってもよいし、異なってもよいものとする。
【0202】
(UI画面の種々のバリエーション)
以下、実施形態に係るUI画面の種々のバリエーションについて説明する。上述したように、情報処理装置100は、カートに加えられたが未だ購入されていないアイテムを購買履歴に含めてコーデ生成を行ってもよい。以下では、購買履歴だけでなく、カートに加えられたアイテムも含めてコーデ生成を行う場合を説明する。なお、画面UI11乃至UI14と同様の説明は適宜省略する。
【0203】
(バリエーション1:カートを利用したコーデ生成)
図16は、カートに加えられたアイテムも含めてコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
【0204】
画面UI15は、クエリサブコーデのアイテムFI211及びFI212を含む。アイテムFI211及びFI212は、ユーザが購入した購入済みのアイテム又はカートに加えられたアイテムから選択されたアイテムである。図16では、アイテムFI211が購入済みのアイテムであり、アイテムFI212がカートに加えられたアイテムである。
【0205】
画面UI15は、アイテムFI211及びFI212のそれぞれをカートに加えるためのカート操作項目CA111及びCA112を含む。例えば、カート操作項目CA111が操作されると、アイテムFI211がカートに加えられ、カート操作項目CA112が操作されると、アイテムFI212がカートに加えられる。
【0206】
画面UI15は、クエリサブコーデに追加可能な未入力のアイテムFI213を含む。アイテムFI213は、説明の便宜上、未入力のアイテムとして説明するが、アイテムを追加するための操作項目でもある。ユーザは、アイテムFI213にアイテムを追加することができる。なお、アイテムFI213としてアイテムが追加されると、更に追加可能な未入力のアイテムを画面UI15に表示させてもよい。
【0207】
アイテムFI213に対して操作が行われると、クエリサブコーデを構成するためのアイテムが購買履歴又はカートから選択されるものとする。なお、選択されるアイテムのカテゴリは、任意のアルゴリズムに従って決められるものとするが、ユーザがカテゴリを指定したい場合には、条件操作項目JJ111のスライドバーを操作することで、指定されてもよい。
【0208】
アイテムFI211及びFI212の右上の点線で囲まれた「×」表示は、「×」表示が重畳するアイテムを削除するための操作項目である。「×」表示に対して操作が行われると、操作が行われたアイテムは削除され、例えば、アイテムFI213のような未入力のアイテムが表示されてもよい。そして、情報処理装置100は、削除されたアイテムを除外して、コーデ生成を行ってもよい。
【0209】
アイテムFI211及びFI212の右下の点線で囲まれた「+」表示は、そのアイテムを含むコーディネートを参照するための操作項目である。「+」表示に対して操作が行われると、図17に示すような参照画像情報FF11を表示させてもよい。なお、図17は、参照画像情報FF11の表示以外が図16と同様のため、参照画像情報FF11の表示以外の説明を省略する。
【0210】
参照画像情報FF11は、アイテムFI211の右下の点線で囲まれた「+」表示に対して操作が行われた際に表示される参照画像情報である。参照画像情報FF11は、アイテムFI211を使用した複数のコーディネート画像(画像PI21乃至PI26)を含む。なお、参照画像情報FF11に表示されるコーディネート画像の数は特に限定されないものとする。情報処理装置100は、例えば所定のウェブサービスに投稿された投稿情報から、アイテムFI211を含むコーディネート画像を検索することで、表示させる参照画像情報を生成する。
【0211】
図16の説明に戻る。画面UI15は、ギャラリーサブコーデのアイテムFI311及びFI312を含む。また、画面UI15は、アイテムFI311及びFI312に対応したカート操作項目CA113及びCA114を含む。また、画面UI15は、ギャラリーサブコーデに追加可能な未入力のアイテムFI313を含む。ここで、アイテムFI313の機能は、購買履歴とカートとのどちらにも含まれないアイテムが選択される点以外、アイテムFI213と同様である。また、画面UI15は、アイテムFI313に対応した条件操作項目JJ112を含む。
【0212】
画面UI15は、着用イメージを表示させるための画像表示欄を含む。画像PI12は、着用イメージを表示させるための画像表示欄に表示された画像である。情報処理装置100は、完成したコーディネートを実際に着用した画像を、例えば所定のウェブサービスに投稿された投稿情報から検索することで、画像表示欄に表示させるための画像を決定する。なお、情報処理装置100は、完成したコーディネートを実際に着用した画像が、投稿情報から検索できない場合には、完成したコーディネートを構成するアイテムの大半を着用した画像を検索することで、画像表示欄に表示させるための画像を決定してもよい。
【0213】
情報処理装置100は、完成したコーディネートを実際に着用した画像が、投稿情報から検索できない場合には、完成したコーディネートを構成するアイテムのうち、検索できない単数又は複数のアイテムと類似のアイテムを含むコーディネートを着用した画像を検索し、画像表示欄に表示させるための画像を決定してもよい。このように、完成したコーディネートを構成するアイテムを着用したコーディネートを用いずに、当該アイテムに類似したアイテムを着用したコーディネートを用いて着用イメージの例として表示してもよい。この際、類似のアイテムからなるコーディネートは、従来の画像検索技術によって検索することで選択してもよい。具体的な例を挙げると、完成したコーディネートが「トップスA、ボトムスB、シューズC」であり、このうち「トップスA、ボトムスB」を着用した画像が複数検索できたが、「シューズC」を含み着用した画像が検索できなかった場合である。この場合、情報処理装置100は、「シューズC」を画像検索にかけて、「シューズC」と類似のアイテムを検索する。そして、情報処理装置100は、「シューズC」と類似のアイテムとして、「シューズD」が検索された場合には、「トップスA、ボトムスB、シューズD」のコーディネートを着用した画像を検索し、見つかった場合には、それを画像表示欄に着用イメージとして表示させてもよい。
【0214】
画面UI15は、購買履歴のアイテムを含めずにコーディネートを再生成するための条件操作項目JJ113と、カートのアイテムを含めずにコーディネートを再生成するための条件操作項目JJ114を含む。情報処理装置100は、条件操作項目JJ113に対して操作が行われた場合には、コーデ生成時に、購買履歴のアイテムを除外してコーデ生成を行ってもよい。図16の例では、情報処理装置100は、例えば、購買履歴のアイテムであるアイテムFI211を除外して、アイテムFI212のみをクエリサブコーデとして、コーデ生成を行ってもよい。
【0215】
情報処理装置100は、条件操作項目JJ114に対して操作が行われた場合には、コーデ生成時に、カートのアイテムを除外してコーデ生成を行ってもよい。図16の例では、情報処理装置100は、例えば、カートのアイテムであるアイテムFI212を除外して、アイテムFI211のみをクエリサブコーデとして、コーデ生成を行ってもよい。
【0216】
画面UI15は、ランダムウォークの設定を操作するためのランダムウォーク欄が追加されたランダムウォーク情報WW11を含む。ランダムウォーク情報WW11は、種々の操作項目を含む。例えば、ランダムウォーク情報WW11は、アイテムの突飛さ、価格帯、ブランドの類似度、アイテムの新しさ、季節感の統一度、閲覧したアイテム、色の近さ、アイテムの人気度、割引率、スタイルの統一度、お気に入りアイテムの優先度、お気に入りブランドの優先度、在庫の多さ、流行度、同時購入率、性別、サイズ感などの操作項目を含む。
【0217】
ランダムウォーク情報WW11は、それぞれの操作項目に対応したチェック可能な操作項目と、調整可能なトグルの操作項目とを含む。ランダムウォーク情報WW11では、例えばチェックが入れられた操作項目が有効化されて、トグルで効かせ具合を調整できるものとする。図16では、アイテムの突発さ、ブランドの類似度及び閲覧したアイテムの操作項目に対してチェックが入れられて有効化されたものとする。なお、ランダムウォーク情報WW11は一例であり、操作態様や操作項目は特に限定されないものとする。
【0218】
画面UI15は、コーディネートの再生成に係る条件を自由に入力してアイテムを絞り込むための条件操作項目JJ115を含む。例えば、情報処理装置100は、条件操作項目JJ115に対して入力された入力情報(例えば、文字情報)に基づくアイテムに絞り込んでコーデ生成を行ってもよい。図16に示すように、ファッションスタイルとして「モード」、ファッションブランドとして「AAA1」が入力された場合には、情報処理装置100は、「AAA1」のアイテムで構成されたモード系のコーディネートを再生成するためのコーデ生成を行ってもよい。
【0219】
画面UI15は、電子商取引上で売り切れのアイテムを含めずにコーディネートを再生成するための条件操作項目JJ116を含む。図16では、条件操作項目JJ116に対してチェックが入れられて有効化されたものとする。情報処理装置100は、条件操作項目JJ116に対して操作が行われて有効化された場合には、コーデ生成時に、電子商取引上で売り切れのアイテムを除外してコーデ生成を行ってもよい。
【0220】
画面UI15は、性別、身長、体重及び顔の形のそれぞれでアイテムを絞り込むことで、コーディネートを再生成するための条件操作項目JJ116乃至JJ119を含む。条件操作項目JJ116乃至JJ119は、外観からアイテムを絞り込み可能な操作項目でもある。なお、条件操作項目JJ116乃至JJ119は一例であり、これらのような外観からアイテムを絞り込み可能な操作項目の種別や数は特に限定されないものとする。これにより、例えば他人へのプレゼントの際などで効果的になるため、ユーザビリティの向上を促進することができる。
【0221】
画面UI15では、着用イメージを表示させるための画像表示欄に表示可能な画像の数が、画像PI12の1つである場合を示したが、着用イメージを表示させるための画像表示欄に表示可能な画像の数は特に限定されず、複数が表示されてもよいものとする。
【0222】
(バリエーション2:特定のアイテムを含めたコーデ生成)
図18は、特定のアイテムを含めてコーデ生成を行うよう操作する場合のUI画面の一例を示す図である。例えば、アイテムを閲覧している際に「このアイテムを使用したコーディネートを生成したい」といったようなシチュエーションを考慮したUI画面である。なお、図16と同様の説明は適宜省略する。
【0223】
画面UI16は、クエリサブコーデのアイテムFI221を含む。アイテムFI221は、ユーザが閲覧している特定のアイテムである。情報処理装置100は、アイテムFI221が固定して含まれるように、コーデ生成を行ってもよい。なお、画面UI16は、アイテムFI221に対応したカート操作項目CA121を含む。
【0224】
(バリエーション3:配信用のUI画面)
図19は、電子商取引を管理するサーバから配信されたUI画面の一例を示す図である。
【0225】
画面UI17は、ユーザが購入した購入済みのアイテム又はカートに加えられたアイテムであるアイテムFI231及びFI232を含む。また、画面UI17は、アイテムFI231及びFI232とのコーディネートを提案するアイテムFI331及びFI332を含む。
【0226】
画面UI17は、アイテムFI231、FI232、FI331及びFI332のコーデ生成の詳細を示す画面に遷移するための詳細操作項目DD11を含む。画面UI17は、詳細操作項目DD11が操作されると、コーデ生成の詳細を示す画面に遷移する。
【0227】
(バリエーション4:コーデ生成支援)
図20は、コーデ生成の支援を行うUI画面の一例を示す図である。画面UI18は、画面UI12に画面UI15の機能を追加した画面である。すなわち、画面UI18は、画面UI12又はUI15の変形例である。
【0228】
図20では、アイテムFI241乃至FI243がクエリサブコーデのアイテムであり、アイテムFI341乃至FI343がギャラリーサブコーデのアイテムである。
【0229】
(バリエーション5:家具のコーデ生成)
図21は、家具のコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。画面UI19は、画面UI13に画面UI15の機能を追加した画面である。すなわち、画面UI19は、画面UI13又はUI15の変形例である。
【0230】
図21では、アイテムFI251乃至FI253がクエリサブコーデのアイテムであり、アイテムFI351乃至FI353がギャラリーサブコーデのアイテムである。また、画面UI19は、家具のコーディネート時の部屋のイメージを表示させるための画像表示欄を含む。画像PI13は、部屋のイメージを表示させるための画像表示欄に表示された画像である。
【0231】
(バリエーション6:アイテムを指定したコーデ生成)
図22は、特定のアイテムを含めてコーデ生成を行うようアイテムを指定する場合のUI画面の一例を示す図である。
【0232】
画面UI20は、クエリサブコーデのアイテムFI261及びFI262を含む。アイテムFI261及びFI262は、ユーザによりコーデ生成に指定された特定のアイテムである。情報処理装置100は、アイテムFI261及びFI262が固定して含まれるように、コーデ生成を行ってもよい。すなわち、クエリサブコーデがユーザにより決定されるため、情報処理装置100は、ユーザにより決定されるクエリサブコーデを用いて、能動的にコーデ生成を行ってもよい。なお、画面UI16は、アイテムFI261及びFI262に対応したカート操作項目CA131及びCA132を含む。
【0233】
(バリエーション7:自撮り画像に対するコーデ生成)
図23は、自撮り画像に対するコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。画面UI21は、画面UI14に画面UI15の機能を追加した画面である。すなわち、画面UI21は、画面UI14又はUI15の変形例である。
【0234】
図23では、アイテムFI271乃至FI273がクエリサブコーデのアイテムであり、ユーザが着用していると判定されたアイテムである。また、アイテムFI371乃至FI373がギャラリーサブコーデのアイテムであり、アイテムFI271乃至FI273とのコーディネートとして情報処理装置100により提案されたアイテムである。
【0235】
以下、画面UI21の実装例について説明する。図24は、画面UI21を、投稿情報を管理する所定のウェブサービスに実装した場合のUI画面の一例を示す図である。例えば、アイテムを閲覧している際に「このアイテムを使用したコーディネートを生成したい」といったようなシチュエーションを考慮したUI画面である。
【0236】
画面UI22は、ユーザが閲覧している画像を表示させるための画像表示欄を含む。画像PI14は、その画像表示欄に表示された画像である。
【0237】
画面UI22は、画像PI14のアイテムを、ギャラリーサブコーデのアイテムを管理する電子商取引上で購入するための操作項目PP11を含む。また、画面UI22は、画像PI14のアイテムを、ギャラリーサブコーデのアイテムを管理する電子商取引上で検索するための操作項目PP12を含む。操作項目PP12は、例えば、ユーザが操作項目PP11に紐づく販売元とは異なる販売元から購入したい場合などのための操作項目である。
【0238】
画面UI22は、ユーザが有するアイテム(例えば、クローゼットに含まれるアイテム)の中から、画像PI14のアイテムと合わせやすいアイテムを選択して表示させた参照画像情報FF21を含む。
【0239】
画面UI22は、ユーザが有するアイテムと、画像PI14のアイテムとの組み合わせの例を表示させた参照画像情報FF22を含む。情報処理装置100は、画像PI14のアイテムと、参照画像情報FF21に含まれるアイテムとをサブコーデ同士のアイテムとして、コーデ生成を行うことによって、参照画像情報FF22を生成してもよい。
【0240】
画面UI22は、ギャラリーサブコーデのアイテムを管理する電子商取引上で購入可能なアイテムの中から、画像PI14のアイテムと合わせやすいアイテムを選択して表示させた参照画像情報FF23を含む。
【0241】
(バリエーション8:クエリサブコーデを用いないコーデ生成)
図25は、ギャラリーサブコーデのアイテム候補のみを用いてコーディネートを提案するUI画面の一例を示す図である。
【0242】
画面UI23は、ギャラリーサブコーデのアイテムFI381及びFI382を含む。アイテムFI381及びFI382は、ギャラリーサブコーデのアイテム候補から選択されたアイテムである。例えば、ユーザの好きなブランドなどのユーザ情報に基づいて選択されたアイテムである。情報処理装置100は、例えば、仮想のユーザ像(ペルソナ)を予め定めて、予め定められたペルソナとペルソナ用のサブコーデとを紐づけておくことで、ギャラリーサブコーデを生成してもよい。これにより、情報処理装置100は、パーソナライズされた情報に基づいて、適切にコーディネートを提案することができる。
【0243】
情報処理装置100は、アイテムFI381及びFI382を用いて、コーデ生成を行い、コーディネートを提案してもよい。なお、画面UI23は、アイテムFI381及びFI382に対応したカート操作項目CA141及びCA142を含む。
【0244】
画面UI23は、ギャラリーサブコーデに追加可能な未入力のアイテムFI383を含む。アイテムFI383が追加された場合、情報処理装置100は、例えばペルソナに基づいて決定されたアイテムFI381及びFI382と、アイテムFI383とを一つのコーディネートとして提案してもよい。なお、画面UI23は、アイテムFI383に対応した条件操作項目JJ121を含む。
【0245】
(UI操作とアイテム選択の一例)
以下、実施形態に係るUI操作とアイテム選択の一例について説明する。以下では、UI操作の一例として、スワイプ操作でアイテム選択を可能とする場合を説明する。なお、画面UI11乃至UI23と同様の説明は適宜省略する。
【0246】
(バリエーション1:全身コーディネート画像が表示されない場合のアイテム選択)
図26は、着用イメージなどの全身コーディネート画像が表示されない場合において、スワイプ操作でアイテム選択を行う場合のUI画面の一例を示す図である。
【0247】
画面UI24は、ユーザが購入した購入済みのアイテム又はカートに加えられたアイテムであるアイテムFI281及びFI282を含む。図26では、アイテムFI282に対して、ユーザが親指UU11でスワイプ操作SW11を行うことによって、アイテムFI282が選択されたものとする。情報処理装置100は、スワイプ操作SW11によって選択されたアイテムSI282を用いてコーデ生成の再生成を行ってもよいし、選択されたアイテムSI282を省いてコーデ生成の再作成を行ってもよい。
【0248】
画面UI24は、アイテムFI281及びFI282とのコーディネートを提案するアイテムFI391及びFI392を含む。図26では、アイテムFI392に対して、ユーザが親指UU12でスワイプ操作SW12を行うことによって、アイテムFI392が選択されたものとする。情報処理装置100は、スワイプ操作SW12によって選択されたアイテムSI392を用いてコーデ生成の再生成を行ってもよい。なお、図26では、説明の便宜上、親指UU11とUU12とが同時に操作するように表示されているが、実際は、スワイプ操作SW11を行った後にスワイプ操作SW12を行う、若しくは、スワイプ操作SW12を行った後にスワイプ操作SW11を行うものとする。また、アイテムではなく画面全体を右にスワイプ操作を行った場合は、表示されているアイテムを全てカートに入れても良いし、画面全体を左にスワイプ操作を行った場合は、コーディネートを作り直してもよい。
【0249】
(全身コーディネート画像が表示された場合のアイテム選択)
図27Aは、着用イメージなどの全身コーディネート画像が表示された場合において、スワイプ操作でアイテム選択を行う場合のUI画面の一例を示す図である。なお、図27Aは、スワイプ操作前の初期画面の一例を示す。
【0250】
画面UI25は、ユーザが購入した購入済みのアイテムであるアイテムFI291乃至FI293を含む。図27Aでは、アイテムFI291に対して、ユーザが親指UU13でスワイプ操作SW13を行うことによって、スワイプ操作SW13に追従して、アイテムFI291がUI画面上を移動する。そして、着用イメージを写す画像PI15において、アイテムFI291のカテゴリであるトップスに移動すると、着用イメージのトップスが、アイテムFI291と置き換わって表示される。情報処理装置100は、スワイプ操作SW13によって選択されたアイテムFI291を、着用イメージに重ねてコーディネート画像を表示させるための処理を行ってもよい。これにより、ユーザは、選択したアイテムを人体モデルに重ねることができるため、コーディネート画像を適切に確認することができる。なお、スワイプされたアイテムを使用したコーディネートを改めて作成し、それを表示してもよいし、スワイプされたアイテムを省いたコーディネートを改めて作成し、それを表示してもよい。更に、アイテムではなく画面全体を右にスワイプ操作を行った場合は、表示されているアイテムを全てカートに入れても良いし、画面全体を左にスワイプ操作を行った場合は、コーディネートを作り直してもよい。
【0251】
図27Bは、図27Aのスワイプ操作後の画面の一例を示す図である。図27Bでは、図27Aにおいてスワイプ操作SW13によってアイテムFI291が画像PI15に移動したため、画像PI15に写る人物がアイテムFI291を着用しているように表示される。また、図27Bでは、アイテムFI291が画像PI15に移動したため、スワイプ操作前に表示された、アイテムFI291乃至FI293を選択可能な購買履歴のアイテム欄において、アイテムFI291が空白で表示される。また、変形例として、情報処理装置100は、おすすめアイテムを人体モデル上で表示して、表示されたアイテムをスワイプすることで、他のアイテム候補の表示も可能とするための処理を行ってもよい。
【0252】
〔7.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、算出部135と、提供部137とを有する。算出部135は、電子商取引の対象となる複数のアイテムを組み合わせたアイテム群ごとに、アイテム群に含まれる複数のアイテム同士の調和具合を示すスコアを算出する。また、提供部137は、算出部135により算出されたスコアに基づいて、コーディネートに関する情報を提供する。
【0253】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、アイテム同士を組み合わせたコーディネート全体として調和の高い情報を提供することができる。
【0254】
また、提供部137は、算出されたスコアの最も高いアイテム群に含まれる複数のアイテムの組み合わせに基づいて生成されるコーディネートに関する情報を提供する。
【0255】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、提案するコーディネートの質の向上を促進することができる。
【0256】
また、実施形態に係る情報処理装置100は、電子商取引の対象となる複数のアイテムを組み合わせたアイテム群を入力情報とし、スコアを出力情報とするモデルを生成する生成部134を更に有する。また、算出部135は、生成部134により生成されたモデルを用いて、スコアを算出する。
【0257】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、アイテム同士の組み合わせの最適化を適切に行うことができる。
【0258】
また、生成部134は、所定のウェブサービスに投稿された投稿情報に含まれるアイテムの組み合わせに基づくコーディネートを正解データとして学習させたモデルを生成する。
【0259】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、投稿情報に近いコーディネートを適切に提案することができる。
【0260】
また、所定のウェブサービスは、ファッション、家具、又は花束のコーディネートを参考とすることを目的とした所定のウェブサービスである。また、提供部137は、ファッション、家具、又は花束に関するアイテムをアイテムとするコーディネートに関する情報を提供する。
【0261】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ファッションや家具や花束を対象としたコーディネートにおいて、コーディネート全体として調和の高い情報を提供することができる。
【0262】
また、算出部135は、電子商取引で取引されると判定されたアイテム群のうち、選択された複数のアイテムを含むアイテム群ごとに、スコアを算出する。
【0263】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、提案するコーディネートの質の向上を促進することができる。
【0264】
また、算出部135は、カテゴリごとに選択された複数のアイテムを含むアイテム群ごとに、スコアを算出する。
【0265】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、マッチングスコアの算出に掛かる処理の負担を低減させることができる。
【0266】
また、算出部135は、アイテム間の関係性を示す指標として、ランダムウォークによりアイテム間を巡る回数に基づいて類似するアイテムとして選択された複数のアイテムを含むアイテム群ごとに、スコアを算出する。
【0267】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、探索されるアイテムに統一感を出すことができるため、生成されるコーディネートに統一感を出すことができる。
【0268】
また、算出部135は、生成されるコーディネートに季節に基づく統一感が出るように、アイテムごとの季節が共通するように選択された複数のアイテムを含むアイテム群ごとに、スコアを算出する。
【0269】
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、季節に応じたアイテムを用いてコーデ生成を行うことができるため、提案するコーディネートの質の向上を促進することができる。
【0270】
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報表示装置10及び情報処理装置100は、例えば、図26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26は、情報表示装置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。
【0271】
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。
【0272】
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受信して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。
【0273】
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。
【0274】
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。
【0275】
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報表示装置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。
【0276】
〔9.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。
【0277】
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。
【0278】
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。
【0279】
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。
【0280】
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】
【0281】
1 情報処理システム
10 情報表示装置
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 購買履歴記憶部
122 ギャラリー記憶部
123 モデル記憶部
130 制御部
131 取得部
132 受付部
133 検出部
134 生成部
135 算出部
136 特定部
137 提供部
141 第1表示制御部
142 第2表示制御部
143 受信部
144 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
図11
図12
図13
図14
図15
図16
図17
図18
図19
図20
図21
図22
図23
図24
図25
図26
図27A
図27B
図28