特表 2022-547880 拡張現実コンピュータ技術を使用したリスト作成の自動化

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-11-16

(54)【発明の名称】拡張現実コンピュータ技術を使用したリスト作成の自動化

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/06 20120101AFI20221109BHJP

   G06T 19/00 20110101ALI20221109BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/06 340

G06Q30/06

G06T19/00 600

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022514624

(86)(22)【出願日】2020-09-16

(85)【翻訳文提出日】2022-04-12

(86)【国際出願番号】 US2020051066

(87)【国際公開番号】W WO2021055472

(87)【国際公開日】2021-03-25

(31)【優先権主張番号】62/900,764

(32)【優先日】2019-09-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】16/773,177

(32)【優先日】2020-01-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】521138109

【氏名又は名称】メルカリ，インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】オ，ビョン モク

【テーマコード（参考）】

5B050

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B050BA09

5B050BA13

5B050CA07

5B050DA04

5B050EA12

5B050EA13

5B050EA19

5B050FA05

5L049BB22

5L049BB66

(57)【要約】

本明細書において提供されるのは、コンピュータ技術を使用して、電子商取引サイト上で「販売対象物」（ＦＳＯ）を売るための一貫した高品質のリストの作成を自動化するための、システム、装置、製品、方法、及び／又はコンピュータ・プログラム製品の実施形態、及び／又はそれらの実施形態の組合せ及び部分的組合せである。いくつかの実施形態は、ＦＳＯのカテゴリを識別するステップと、テンプレート・データベースからカテゴリ用のテンプレートにアクセスするステップと、ＦＳＯの画像を生成するために、このテンプレートを使用して、コンピュータが生成する拡張現実（ＡＲ）環境を介してユーザをナビゲートするステップと、この画像のうち１つ又は複数を分析して、ＦＳＯの特性を決定するステップと、画像及び特性を使用して、ＦＳＯのリストを生成するステップとによって、動作するように構成される。いくつかの実施形態において、テンプレートは、履歴データベースからのカテゴリの特定の過去のリストから生成され、この特定の過去のリストは、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数に基づいて選択される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

人工知能（ＡＩ）及び機械学習（ＭＬ）技術を使用して、「販売対象物」（ＦＳＯ）用の一貫した高品質のリストの作成を自動化するためのコンピュータにより実施される方法であって、
ＦＳＯのカテゴリを識別するステップと、
テンプレート・データベースから前記カテゴリ用のテンプレートにアクセスするステップと、
前記ＦＳＯの画像を生成するために、前記テンプレートを使用して、コンピュータが生成する拡張現実（ＡＲ）環境を介してユーザをナビゲートするステップと、
前記画像のうち１つ又は複数を分析して、前記ＦＳＯの特性を決定するステップと、
前記画像及び前記特性を使用して、前記ＦＳＯ用のリストを生成するステップと、
を含む、方法。

【請求項2】

前記テンプレートが、履歴データベースからの前記カテゴリの特定の過去のリストから生成され、前記特定の過去のリストが、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数に基づいて選択される、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記リストを追跡するステップと、
前記追跡するステップから取得された情報を使用して、ＡＩ技術及びＭＬ技術を使用して前記カテゴリ用の前記テンプレートを改良するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記識別するステップの前に、前記カテゴリ用の前記テンプレートを生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記テンプレートを前記生成するステップが、
前記カテゴリについて、履歴データベースから成功リストを選択するステップであって、「成功」が、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数を使用して定義される、選択するステップと、
前記選択されたリストにおける共通の写真を識別するステップと、
前記共通の写真を使用して前記テンプレートを生成するステップと、
を含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

少なくとも１つのコンピューティング装置によって実行された際に、前記少なくとも１つのコンピューティング装置に、人工知能（ＡＩ）及び機械学習（ＭＬ）の技術を使用して、「販売対象物」（ＦＳＯ）用の一貫した高品質のリストを自動的に作成するための動作を実行させる命令を記録した有形のコンピュータ読取り可能な装置であって、
前記動作が、
ＦＳＯのカテゴリを識別するステップと、
テンプレート・データベースから前記カテゴリ用のテンプレートにアクセスするステップと、
前記ＦＳＯの画像を生成するために、前記テンプレートを使用して、コンピュータが生成する拡張現実（ＡＲ）環境を介してユーザをナビゲートするステップと、
前記画像のうち１つ又は複数を分析して、前記ＦＳＯの特性を決定するステップと、
前記画像及び前記特性を使用して、前記ＦＳＯ用のリストを生成するステップと、
を含む、装置。

【請求項7】

前記テンプレートが、履歴データベースからの前記カテゴリの特定の過去のリストから生成され、前記特定の過去のリストが、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数に基づいて選択される、請求項６に記載の装置。

【請求項8】

前記動作がさらに、
前記リストを追跡するステップと、
前記追跡するステップから取得された情報を使用して、ＡＩ技術及びＭＬ技術を使用して前記カテゴリ用の前記テンプレートを改良するステップと
を含む、請求項６に記載の装置。

【請求項9】

前記動作がさらに、前記識別するステップの前に、前記カテゴリの前記テンプレートを生成するステップを含む、請求項６に記載の装置。

【請求項10】

前記テンプレートを前記生成するステップが、
前記カテゴリについて、履歴データベースから成功リストを選択するステップであって、「成功」が、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数を使用して定義される、選択するステップと、
前記選択されたリストにおける共通の写真を識別するステップと、
前記共通の写真を使用して前記テンプレートを生成するステップと
を含む、請求項９に記載の装置。

【請求項11】

人工知能（ＡＩ）及び機械学習（ＭＬ）の技術を使用して、「販売対象物」（ＦＳＯ）用の一貫した高品質のリストを自動的に作成するためのシステムであって、
メモリと、
前記メモリに結合され、
テンプレート・データベースからカテゴリ用のテンプレートにアクセスするステップと、
前記ＦＳＯの画像を生成するために、前記テンプレートを使用して、コンピュータが生成する拡張現実（ＡＲ）環境を介してユーザをナビゲートするステップと、
前記画像のうち１つ又は複数を分析して、前記ＦＳＯの特性を決定するステップと、
前記画像及び前記特性を使用して、前記ＦＳＯ用のリストを生成するステップと、
を含む動作を実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサと、
を備える、システム。

【請求項12】

前記テンプレートが、履歴データベースからの前記カテゴリの特定の過去のリストから生成され、前記特定の過去のリストが、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数に基づいて選択される、請求項１１に記載のシステム。

【請求項13】

前記動作がさらに、
前記リストを追跡するステップと、
前記追跡するステップから取得された情報を使用して、ＡＩ技術及びＭＬ技術を使用して前記カテゴリ用の前記テンプレートを改良するステップと、
を含む、請求項１１に記載のシステム。

【請求項14】

前記動作がさらに、前記識別するステップの前に、前記カテゴリ用の前記テンプレートを生成するステップを含む、請求項１１に記載のシステム。

【請求項15】

前記テンプレートを前記生成するステップが、
前記カテゴリについて、履歴データベースから成功リストを選択するステップであって、「成功」が、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数を使用して定義される、選択するステップと、
前記選択されたリストにおける共通の写真を識別するステップと、
前記共通の写真を使用して前記テンプレートを生成するステップと、
を含む、請求項１４に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
[0001] 本出願は、２０１９年９月１６日出願の「拡張現実コンピュータ技術を使用したリスト作成の自動化」と題する米国特許仮出願第６２／９００，７６４号（代理人整理番号４２２３．０１２００００）、及び２０２０年１月２７日出願の「拡張現実コンピュータ技術を使用したリスト作成の自動化」と題する米国特許出願第１６／７７３，１７７号（代理人整理番号４２２３．０１２０００１）の優先権を主張し、それらの両方は、全体が本明細書に参考として援用される。

【0002】

分野
[0002] 本開示は一般に、電子商取引サイト用のリストの作成を自動化するための拡張現実システムの使用に関する。

【背景技術】

【0003】

背景
[0003] ＭＥＲＣＡＲＩ、ＥＢＡＹ、ＡＭＡＺＯＮ、ＰＯＳＨＭＡＲＫ、ＬＥＴＧＯ、ＣＲＡＩＧＳＬＩＳＴなどの、ユーザが不必要な自分の物品を売ることのできる、数多くの電子商取引サイトが存在する。従来、こうしたサイトで売るには、ユーザは、販売用の自分の物品を売り出すためのリストを手動で作成しなければならない。このようなリストの質は、大きく変動することがあり、また、リストを作成するユーザの経験、ユーザが物品についてもっている情報（メーカ、モデル、ブランド、サイズ、色、特徴など）、ユーザの写真撮影技能、リストを作成するときにユーザが急かされているかどうか、ユーザがこのタイプの物品を売ろうとしたのはこれが最初かどうかなどの、数多くの要因に依存することがある。良好に構築されたリストは、関連付けられた物品が売れる可能性を高めることになるので、コンピュータ技術を利用して、リストの質を高め、それを標準化することができれば有利になるはずである。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0004】

概要
[0004] 本明細書において提供されるのは、コンピュータ技術を使用して、電子商取引サイト上で「販売対象物」（ＦＳＯ）を売るための一貫した高品質のリストの作成を自動化するための、システム、装置、製品、方法、及び／又はコンピュータ・プログラム製品の実施形態、及び／又はそれらの実施形態の組合せ及び部分的組合せである。一実施形態では、このコンピュータ技術は、リストを作成するための拡張現実（ＡＲ）体験をユーザに提供する。このコンピュータ技術は、人工知能（ＡＩ）及び機械学習のコンピューティング技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア及び／又は他の技術を利用して、次第にＡＲ体験を強化及び改善する。

【0005】

[0005] いくつかの実施形態は、ＦＳＯのカテゴリを識別するステップと、テンプレート・データベースからカテゴリ用のテンプレートにアクセスするステップと、ＦＳＯの画像を生成するために、このテンプレートを使用して、コンピュータが生成する拡張現実（ＡＲ）環境を介してユーザをナビゲートするステップと、この画像のうち１つ又は複数を分析して、ＦＳＯの特性を決定するステップと、画像及び特性を使用して、ＦＳＯ用のリストを生成するステップと、によって動作するように構成される。実施形態によっては、テンプレートは、履歴データベースからのカテゴリの特定の過去のリストから生成され、この特定の過去のリストは、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数に基づいて選択される。

【0006】

[0006] いくつかの実施形態は、また、リストを追跡するステップと、この追跡するステップから取得された情報を使用して、ＡＩ技術及びＭＬ技術を使用してカテゴリ用のテンプレートを改良するステップと、によって動作するように構成されてもよい。

【0007】

[0007] いくつかの実施形態は、カテゴリ用のテンプレートを生成するステップによって動作するようにさらに構成されてもよく、このようなテンプレートは、そのカテゴリについて、履歴データベースから成功リストを選択するステップであって、「成功」が、到達価格、販売までの時間、買い手のフィードバック、販売可能性スコア、及び／又は、当初売出し価格と最終販売価格との差のうちの１つ又は複数を使用して定義される、選択するステップと、選択されたリストにおける共通の写真を識別するステップと、共通の写真を使用してテンプレートを生成するステップと、によって生成される。

【0008】

図面の簡単な説明
[0008] 各添付図面は、本明細書に組み込まれ、また、本明細書の一部分を形成する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】[0009]ユーザが物品及びサービスを売買することのできる電子商取引サイトであって、そのような物品／サービスが本明細書において「販売対象物」（ＦＳＯ）と呼ばれる電子商取引サイトを含む、いくつかの実施形態によるコンピューティング環境のブロック図を示す。

【図2A】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2B】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2C】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2D】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2E】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2F】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2G】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2H】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2I】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2J】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図2K】[0010]いくつかの実施形態により、電子商取引サイト上でＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を容易にするために、コンピュータ技術を使用して実装された拡張現実体験を示す。

【図3】[0011]いくつかの実施形態により、拡張現実体験を介してＦＳＯを売るための一貫した高品質のリストの作成を自動化するためのフローチャートを示す。

【図4】[0012]いくつかの実施形態により、人工知能及び機械学習のコンピュータ技術を使用してテンプレートを生成及び改良するためのフローチャートであって、このテンプレートを使用して、本明細書に記載の拡張現実体験を実装するフローチャートを示す。

【図5】[0013]様々な実施形態を実施するのに有用な、例示的コンピュータ・システムを示す。

【発明を実施するための形態】

【0010】

[0014] 各図面において、類似の参照番号は、全体として、同一又は類似の要素を示す。さらに、全体として、参照番号の左端の１つ又は複数の数字は、その参照番号が最初に表示される図面を特定する。

【0011】

詳細な説明
[0015] 本明細書において提供されるのは、コンピュータ技術を使用して、電子商取引サイト上で「販売対象物」（ＦＳＯ）を売るための一貫した高品質のリストの作成を自動化するための、システム、装置、製品、方法、及び／又はコンピュータ・プログラム製品の実施形態、及び／又はそれらの実施形態の組合せ及び部分的組合せである。一実施形態では、このコンピュータ技術は、リストを作成するための拡張現実（ＡＲ）体験をユーザに提供する。このコンピュータ技術は、人工知能（ＡＩ）及び機械学習のコンピューティング技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア及び／又は他の技術を利用して、次第にＡＲ体験を強化及び改善する。

【0012】

[0016] ＦＳＯは、ユーザが電子商取引サイトを介して売ろうと考える、任意の物品、製品、対象物、品物、物、部分、コンポーネント、サブコンポーネント、組合せ、商品、在庫、及び／又はサービスでもよい。電子商取引サイトで物品を売るとき、ユーザは「売り手」と呼ばれることがある。電子商取引サイトで物品を購入するとき、ユーザは「買い手」と呼ばれることがある。様々な時点において、所与のユーザは、買い手、売り手、又は同時に買い手と売り手になることができることに留意されたい。

【0013】

[0017] 図１には、いくつかの実施形態により、売り手１２２が自分のＦＳＯ１２４を売ることができ、買い手１２６がそのＦＳＯ１２４を購入することができる、電子商取引サイト１０４を含むコンピューティング環境１０２のブロック図が示してある。売り手１２２及び買い手１２６は、インターネット１２０を介して電子商取引サイト１０４にアクセスすることができる。

【0014】

[0018] 電子商取引サイト１０４は、複数のリスト１１０を記憶するリスト・データベース１０８を含んでもよい。このリスト１１０は、電子商取引サイト１０４上で、売り手のそれぞれのＦＳＯ１２４を売るために、売り手１２２によって作成されてもよい。そうするために、いくつかの実施形態によれば、売り手１２２は、自らの知識、技能、又は体験に関係なく、自動化された方式で、さらに一貫した高品質のリストを自らが作成できるようにする、拡張現実（ＡＲ）リスト生成モジュール１０６と対話してもよい。

【0015】

[0019] 実施形態によっては、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、テンプレート・データベース１１４に記憶されたテンプレートで動作してもよい。このテンプレートは、テンプレート生成モジュール１１６によって生成及び更新されてもよい。

【0016】

[0020] ほんのいくつか例を挙げると、ＦＳＯ１２４はそれぞれ、スマートフォン、Apple MacBook、園芸用具、男性用ベルト、オートバイ、事務机、女性用バッグ、漫画本などのカテゴリに関連付けられてもよい。こうしたカテゴリは、カテゴリ・データベース１１２に記憶される。

【0017】

[0021] リスト１１０のそれぞれは、販売可能性モジュール１１９によって生成された販売可能性スコアを有してもよい。販売可能性スコアとは、所与のＦＳＯ１２４が、電子商取引サイト１０４上で売られることになる可能性がどの程度なのかの尺度である。たとえば、所与のＦＳＯ１２４の販売可能性スコアは０～１の数でもよく、この数は、所与の期間内に電子商取引サイト１０４上でＦＳＯ１２４が売れる可能性がどの程度かを示す。

【0018】

[0022] 販売可能性モジュール１１９が、所与のＦＳＯ１２４の販売可能性スコアを生成する際に使用してもよい情報には、たとえば画像の数、画像の品質などであるがそれらに限定されない、関連付けられたリスト１１０内の画像に関連付けられた情報が含まれ得る。

【0019】

[0023] 販売可能性モジュール１１９が、販売可能性スコアを生成する際に使用してもよい他の情報には、ＦＳＯ１２４に関連付けられた価格（すなわち、ＦＳＯ１２４の提示販売価格）が含まれ得る。たとえば、販売可能性モジュール１１９は、販売可能性スコアを決定する際に、この価格と、ＦＳＯ１２４に類似する物品のメーカ希望小売価格（ＭＳＲＰ）とを比較してもよい。

【0020】

[0024] 販売可能性モジュール１１９が、販売可能性スコアを生成する際に使用してもよい追加情報には、ＦＳＯ１２４に関連付けられたリスト１１０内の説明情報が含まれ得る。

【0021】

[0025] 販売可能性モジュール１１９が、販売可能性スコアを生成する際に使用してもよい他の情報には、ＦＳＯ１２４に関連付けられた特徴が含まれ得る。例示的な特徴には、カテゴリ、ブランド、メーカ、モデル、製造業者、構成、カスタマイズ、色、シリアル・ナンバー、状態指標（たとえば、低品質、中古品、新品同様、新品）、地理的な場所などが含まれ得るが、それだけに限定されるものではない。

【0022】

[0026] 販売可能性モジュール１１９はまた、ＦＳＯ１２４の販売可能性スコアを生成するときに、ＦＳＯ１２４の売り手１２２に関連付けられた情報などの（ただし、それに限定されない）、他の情報を考慮してもよい。

【0023】

[0027] 販売可能性スコアを生成及び使用するための実施形態は、２０１９年２月２８日出願の「販売可能性スコア及びキャンセル可能性スコアの決定」と題する米国特許出願第１６／２８８，１５８号（代理人整理番号４２２３．００３０００１）にさらに記載されており、これは参考として全体が本明細書に援用されており、その実施形態のいずれも、本明細書においては販売可能性モジュール１１９のために使用されてもよい。

【0024】

[0028] 電子商取引サイト１０４は、履歴情報１１８のデータベースを含んでもよい。この履歴情報１１８は、売れた又は売れなかったリスト１１０、最高価格で売れたリスト１１０、最短時間で売れたリスト１１０、（販売可能性モジュール１１９によって決定される）最高販売可能性スコアを有するリスト、元の価格及び販売価格、関連付けられたＦＳＯ１２４の説明（メーカ、モデル、ブランド、サイズ、色、製造業者、損傷、製造年など）、各リスト１１０の閲覧回数、各リスト１１０での売出しの数及び金額、並びに元のリスト１１０に含まれているか、又は電子商取引サイト１０４上でリスト１１０が有効状態にあるとき（すなわち、販売又はキャンセルの前）に、電子商取引サイト１０４が追跡及び収集した他の任意の情報に関連する情報を記憶してもよい。

【0025】

[0029] 図２Ａ～２Ｋには、いくつかの実施形態により、売り手１２２が、電子商取引サイト１０４上で自分の個々のＦＳＯ１２４を売るためのリスト１１０を作成するのを支援するために、ＡＲリスト生成モジュール１０６が提供するＡＲ体験の例が示してある。このＡＲ体験は、売り手１２２が、自動化された方式で、これまでよりも一貫した高品質のリスト１１０を作成して、自分のＦＳＯ１２４が電子商取引サイト１０４上で売れる可能性を高めることができるようになる技術的な手法及び解決策である。

【0026】

[0030] 図２Ａには、たとえば、売り手１２２Ａが売りたいと考える女性用バッグ２１０が示してある。したがって、バッグ２１０は、ＦＳＯ１２４Ａを表す。売り手１２２Ａは、電子商取引サイト１０４上で売るためのバッグ２１０を売り出すために、バッグ２１０用のリスト１１０を作成したいと考える。この目標に向けて、実施形態によっては、売り手１２２Ａは、自分のスマートフォン２０４（又は、ノートブック・コンピュータ、タブレット、ウェアラブル、モノのインターネット（ＩｏＴ）装置、機器などの、写真撮影機能及びアプリ実行能力を有する他のコンピュータ装置）のカメラ・アプリを、バッグ２１０に向ける。これが、図２Ａの例に示してあり、バッグ２１０の画像２１４Ａが、スマートフォン２０４のカメラ表示装置２０６に表示されている。

【0027】

[0031] 実施形態によっては、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、画像認識の技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は他の技術を使用して、画像２１４Ａを分析して、ＦＳＯ１２４Ａ（すなわち、バッグ２１０）のカテゴリを識別してもよい。ＦＳＯ１２４のカテゴリを自動的に識別するための例示的な実施形態は、２０１９年２月２８日出願の「確率的アイテムマッチング及び検索」と題する米国特許出願第１６／２８８，３７９号（代理人整理番号４２２３．００１０００１）、に提示されており、これは参考として全体が本明細書に援用され、それらの実施形態のいずれも、本明細書においてはＦＳＯ１２４のカテゴリを自動的に決定するのに使用されてもよい。

【0028】

[0032] 同様に又は代替的に、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、売り手１２２Ａが、自らの売りたいと考えるＦＳＯ１２４Ａのカテゴリを提示し、又はＡＲリスト生成モジュール１０６が提案したカテゴリを確認することを要求するプロンプトを、ウィンドウ２０８内に提示してもよい。売り手１２２Ａは、スマートフォン２０４のキーボードを使用することによって、又はスマートフォン２０４内の音声認識モジュール（図示せず）によって処理される音声入力などの他の任意の手段を介してカテゴリを提示してもよい。このカテゴリは、カテゴリ・データベース１１２に記憶されるカテゴリである。

【0029】

[0033] ＦＳＯ１２４Ａのカテゴリが識別されると（この場合「女性用ハンドバッグ」であり得る）、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、そのカテゴリに関連付けられたテンプレートを、テンプレート・データベース１１４から取り出してもよい。このテンプレートは、カテゴリごとにカスタマイズされ、売り手１２２Ａをナビゲートして、拡張現実（ＡＲ）体験を通して、履歴データベース１１８内の履歴情報を介して所与のカテゴリのＦＳＯ１２４を売るのに役立つと決定されたＦＳＯ１２４Ａの高品質写真を取得するのに使用されてもよい。次いで、こうした写真を使用して、電子商取引サイト１０４上でＦＳＯ１２４Ａを売るためのリスト１１０を自動的に作成することができる。

【0030】

[0034] 図２Ａには、第１のテンプレート２１６Ａが示してある。前述の通り、このテンプレート２１６は、カテゴリごとにカスタマイズされる。また、図２Ａの例に示すように、第１のテンプレート２１６Ａは、バッグ２１０の２次元のアウトラインである。これは、テンプレート２１６Ａ（並びに、図２Ｂ～図２Ｉに示すその他のテンプレート２１６）が、ＦＳＯ１２４Ａのカテゴリ用にカスタマイズされるように生成されたことを示す。図４を参照して、テンプレート２１６の生成を以下に説明する。

【0031】

[0035] やはり図２Ａを参照すると、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、（画像処理の技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は他の技術によって）、画像２１４Ａがテンプレート２１６Ａよりも小さいことを認識する。したがって、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、バッグ２１０に近づくように（又は、写真でズームするように）、ウィンドウ２０８において売り手１２２Ａに指示を出してもよい。売り手１２２Ａがこのアクションをとると、バッグ２１０の画像２１４Ｂは、図２Ｂに示すようになり、ここで、画像２１４Ｂのサイズが大きくなって、テンプレート２１６Ａの境界線にさらに近くなるように位置合せされる。

【0032】

[0036] 次いで、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに写真を撮るように指示してもよい。或いは、画像２１４Ｂがテンプレート２１６Ａの境界線に実質的に位置合せされたことを検出すると、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、スマートフォン２０４でのカメラ・アプリに写真を撮るよう命令してもよい。その際に、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、バッグ２１０の高品質な写真を撮影するために、カメラの設定（焦点、シャッタ速度、絞り、ＩＳＯ、ホワイト・バランス、フラッシュなど）を自動的に調整してもよい。

【0033】

[0037] 次いで、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、バッグ２１０の追加の写真を撮影するために、一連のテンプレート２１６によって売り手１２２Ａをナビゲートし続けてもよい。前述の通り、このテンプレート２１６は、カテゴリごとにカスタマイズされる。所与のカテゴリ用のテンプレート２１６は、そのようなカテゴリの物品を売るのに有用且つ有効であると、ＡＲリスト生成モジュール１０６によって決定されたＦＳＯ１２４のビューを表す。実施形態によっては、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、電子商取引サイト１０４上でこれまでに売れたカテゴリのリスト１１０を分析することによって、所与のカテゴリ用のビュー（すなわち、テンプレート２１６）を決定してもよい。このような「売れた」リスト１１０は、履歴データベース１１８に記憶されてもよい。図４を参照して、この動作を以下でさらに説明する。

【0034】

[0038] 図２Ｃには、「女性用ハンドバッグ」のカテゴリ用の、第２の例示的なテンプレート２１６Ｂが示してある。第２のテンプレート２１６Ｂは、女性用ハンドバッグの２次元の側面ビューである。ＡＲリスト生成モジュール１０６は、カメラ表示装置２０６内の画像２１４Ｃが、第２のテンプレート２１６Ｂにうまく一致するまで、バッグ２１０を回転及び位置決めするよう、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに指示してもよい。

【0035】

[0039] 売り手１２２Ａがこのアクションをとると、バッグ２１０の画像２１４Ｄは図２Ｄに示すようになり、ここで、バッグ２１０は、画像２１４Ｄが第２のテンプレート２１６Ｂと位置合せされるように回転及び位置決めされている。次いで、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに写真を撮るように指示してもよい。或いは、前述の通り、画像２１４Ｄがテンプレート２１６Ｂの境界線に接近したことを検出すると、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、スマートフォン２０４でのカメラ・アプリに写真を撮るよう命令してもよい。

【0036】

[0040] 図２Ｅには、「女性用ハンドバッグ」のカテゴリ用の、第３の例示的なテンプレート２１６Ｃが示してある。第３のテンプレート２１６Ｃの目的は、バッグ２１０のラベル２１７の写真を撮ることでもよい。したがって、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、バッグ２１０を開き、ラベル２１７がカメラ表示装置２０６上の第３のテンプレート２１６Ｃ内に収まるように、スマートフォン２０４をバッグ２１０の上方に位置決めするよう、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに指示してもよい。

【0037】

[0041] 売り手１２２Ａがこのアクションをとると、バッグ２１０の画像２１４Ｅは図２Ｆに示すようになり、ここで、バッグ２１０のラベル２１７は、第３のテンプレート２１６Ｃ内にあり、これと位置合せされる。次いで、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに写真を撮るように指示してもよい。或いは、前述の通り、テンプレート２１６Ｃ内にラベル２１７を検出すると、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、スマートフォン２０４でのカメラ・アプリに写真と撮るよう命令してもよい。

【0038】

[0042] 実施形態によっては、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、よく知られた画像処理及び光学式文字認識（ＯＣＲ）の技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は他の技術を使用して、ラベル２１７上の情報を検出及び認識してもよい。このような情報には、製造業者、モデル、ブランド、デザイナ、サイズ、製造年及び製造場所、色、及び／又はＦＳＯ１２４Ａ（すなわち、バッグ２１０）に関連する他の情報が含まれ得る。ＡＲリスト生成モジュール１０６は、この情報の一部又はすべてを、ＦＳＯ１２４Ａ用のリスト１１０に含んでもよい。

【0039】

[0043] 図２Ｇには、「女性用ハンドバッグ」のカテゴリ用の、第４の例示的なテンプレート２１６Ｄが示してある。第４のテンプレート２１６Ｄは、女性用ハンドバッグの３次元のビューである。ＡＲリスト生成モジュール１０６は、カメラ表示装置２０６内の画像２１４Ｆが、第４のテンプレート２１６Ｄと位置合せされるまで、スマートフォン２０４及び／又はバッグ２１０を位置決めするよう、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに指示してもよい。

【0040】

[0044] 売り手１２２Ａがこのアクションをとると、バッグ２１０の画像２１４Ｆは図２Ｈに示すようになり、ここで、スマートフォン２０４及び／又はバッグ２１０は、画像２１４Ｆがカメラ表示装置２０６での第４のテンプレート２１６Ｄと位置合せされるように位置決めされている。しかし、図２Ｈに示すように、カメラ表示装置２０６は、花瓶２２０内の花の画像２２２も含む。この花の画像２２２は、リスト１１０の作成を妨げることのある背景内の物品（本明細書においては「背景雑音」と呼ばれる場合もある）を表す。

【0041】

[0045] 実施形態によっては、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、よく知られた画像処理の技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は、高周波数画像要素が現在のテンプレートの外側（すなわち、第４のテンプレート２１６Ｄの外側）に存在するかどうか検出する他の技術を使用して、背景雑音の存在を検出してもよい。何かが存在する場合、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、カメラ表示装置２０６が背景雑音を含むと結論付けてもよい。この場合、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、カメラ表示装置２０６内のＦＳＯ１２４以外の任意の対象物を除去するよう、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに指示してもよい。さらに、又は代替的に、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、カメラ表示装置２０６内の画像を処理して、背景雑音を自動的に除去してもよい。これには、任意の適切な画像処理及び／又はフィルタリング処理の技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は、１つ若しくは複数のバイラテラル・フィルタを使用するなどの、他の技術を使用して実行してもよい。

【0042】

[0046] 背景雑音が除去された後、バッグ２１０の画像２１４Ｆは、図２Ｉに示すようになる。次いで、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、（ウィンドウ２０８内のメッセージを介して）売り手１２２Ａに写真を撮るように指示してもよい。或いは、前述の通り、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、スマートフォン２０４でのカメラ・アプリに写真を撮るよう命令してもよい。

【0043】

[0047] 実施形態によっては、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、よく知られた画像処理の技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は他の技術を使用して、画像２１４Ｆを分析してバッグ２１０の寸法を決定してもよい。よく知られたこのような技術の一例が、ＡＰＰＬＥ ＭＥＡＳＵＲＥアプリである。このような処理の一例が図２Ｊに示してあり、ここで、バッグ２１０の画像２１４Ｆに寸法情報の注釈が付けられる。ＡＲリスト生成モジュール１０６は、この注釈付き画像２１４Ｆを、バッグ２１０のリスト１１０に含んでもよい。

【0044】

[0048] 同様に又は代替的に、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、バッグ２１０（２２６として示してある）を持つ女性２２４の新規の画像２５０（図２Ｋ参照）を作成してもよい。この新規の画像２５０では、図２Ｊからの注釈付き画像２１４Ｆが、バッグ２１０及び平均サイズの女性２２４の寸法に基づいて、寸法合わせされている。ＡＲリスト生成モジュール１０６は、この新規の画像２５０をリスト１１０に含んでもよい。

【0045】

[0049] したがって、ＦＳＯ１２４のカテゴリに関連付けられたテンプレート２１６を介して売り手１２２Ａをナビゲートすることによって、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、ＦＳＯ１２４に関連する画像及び情報を取得して、リスト１１０に含めることができる。前述の通り、テンプレート２１６は、カテゴリ用にカスタマイズされ、そのようなカテゴリの物品を売るのに有用且つ有効であるとＡＲリスト生成モジュール１０６によって決定された。したがって、革新的な技術を使用して、本開示は、売り手１２２のリストを作成する技能、知識、及び／又は体験、及び／又は、通常はリストを一貫性のない及び／又は低品質のものにする（本明細書に記載の）他の要因に関係なく、一貫した高品質のリスト１１０を自動的に生成することのできる実施形態を説明する。その結果、売り手は、電子商取引サイト１０４上で自分のＦＳＯ１２４が売れる可能性がさらに高いことを保証される。また、当業者には理解されるように、テンプレート２１６は、実世界でのユーザのビューにコンピュータ生成画像を重ね合わせるように動作するので、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、コンピュータ技術を使用して、これまでのことを可能にする拡張現実環境を効果的に生成する。

【0046】

[0050] 図３には、いくつかの実施形態により、拡張現実体験を介してＦＳＯ１２４を売るための一貫した高品質のリスト１１０の作成を自動化するための方法３０２のフローチャートが示してある。方法３０２は、ハードウェア（たとえば、回路、専用論理回路、プログラマブル論理回路、マイクロコードなど）、ソフトウェア（たとえば、処理装置上で実行される命令）、又はその組合せを含むことのできる処理ロジックによって実行することができる。本明細書において提示される開示を実行するには、必ずしも全てのステップが必要とされるわけではないことを理解されたい。さらに、当業者には理解されるように、ステップのいくつかは、同時に、又は図３に示す順序とは異なる順序で実行されてもよい。

【0047】

[0051] 図１及び図２Ａ～２Ｋを参照して、方法３０２を説明する。しかし、方法３０２は、それらの例示的な実施形態に限定されるものではない。

【0048】

[0052] ３０４において、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、売り手１２２Ａが売りたいと考えるＦＳＯ１２４Ａのカテゴリを識別してもよい。実施形態によっては、売り手１２２ＡがＦＳＯ１２４Ａの写真を撮ることによって、これを達成してもよい。次いで、前述の通り、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、画像認識の技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は他の技術を使用して、画像２１４Ａを分析して、ＦＳＯ１２４Ａのカテゴリを識別してもよい。例としては、図２Ａでのバッグ２１０がＦＳＯ１２４Ａであると仮定する。

【0049】

[0053] ３０６において、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、テンプレート・データベース１１４から、識別されたカテゴリに関連付けられたテンプレートにアクセスしてもよい。前述の通り、テンプレートは、識別されたカテゴリ用にカスタマイズされる。

【0050】

[0054] ３０８において、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、テンプレートを介して売り手１２２Ａをナビゲートして、ＦＳＯ１２４Ａの高品質写真を取得してもよい。この例は、図２Ａ～２Ｋについて上記に述べている。

【0051】

[0055] ３１０において、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、写真の一部又はすべてを分析して、メーカ、モデル、ブランド、サイズ、色、製造業者、損傷、製造年などの、ＦＳＯ１２４Ａの特徴を取得及び決定してもよい。たとえば、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、図２Ｅ及び図２Ｆに関して前述した通り、バッグ２１０のタグ２１７を分析してもよい。同様に又は代替的に、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、３１２が示すように、ＦＳＯ１２４Ａの寸法を決定し、この寸法情報を使用して、１つ又は複数の画像を生成してもよい（図２Ｊ及び図２Ｋに関して前述した通り）。

【0052】

[0056] ３１４において、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、３０８及び３１２で生成された画像及び写真、並びに３１０で取得されたＦＳＯ１２４Ａに関連する情報を使用して、ＦＳＯ１２４Ａのリスト１１０を自動的に生成してもよい。

【0053】

[0057] 実施形態によっては、ＡＲリスト生成モジュール１０６はまた、履歴データベース１１８内に含まれる、同じ又は同様のＦＳＯ１２４Ａの過去のリストの履歴情報に基づいて、ＦＳＯ１２４Ａ用の提案売出し価格を生成してもよい。たとえば、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、この提案売出し価格として、ある特定の過去のリストの平均販売価格を使用してもよく、ここで、この特定の過去のリストは、最高販売価格、最短販売時間、売出しの数、初期売出し価格と最終販売価格の差などの任意の組合せに基づいて選択される。ＦＳＯ１２４Ａの提案売出し価格を生成するための実施形態が、２０１９年２月２８日出願の「在庫取得及び価格決定システム」と題する米国特許出願第１６／２８８，２０３号（代理人整理番号４２２３，０１１０００１）に記載されており、これは、参考として全体が本明細書に援用され、その実施形態のいずれもが本明細書において使用され得る。

【0054】

[0058] ３１６において、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、レビュー及び編集用に、リスト１１０を売り手１２２Ａに表示してもよい。

【0055】

[0059] ３１８において、売り手１２２Ａがリスト１１０を編集及び承認した後、このリスト１１０は、リスト・データベース１０８に追加され、電子商取引サイト１０４上で公開されてもよい。その時点で、リスト１１０は有効状態にあり、買い手１２６によって閲覧及び購入されてもよい。

【0056】

[0060] ３２０において、ＡＲリスト生成モジュール１０６は、電子商取引サイト１０４上で有効状態にあるとき、リスト１１０を追跡してもよい。リスト１１０を追跡している間に収集される情報を使用して、（テンプレート生成モジュール１１６と協働している）ＡＲリスト生成モジュール１０６は、ＡＩ及びＭＬのコンピューティング技法、アルゴリズム、方法、モジュール、コンポーネント、ソフトウェア、及び／又は他の技術を使用して、ＦＳＯ１２４Ａに関連付けられたカテゴリのテンプレート２１６を改良してもよい。このような動作は、少なくとも部分的には、所与のカテゴリ用のテンプレートを生成するためのプロセスに類似していてもよく、ここで、図４についてこのプロセスを説明するものとする。

【0057】

[0061] ４０４において、所与のカテゴリについて、テンプレート生成モジュール１１６は、履歴データベース１１８から、ある特定のリスト１１０を選択してもよい。こうした特定のリスト１１０は、売れたＦＳＯ１２４Ａについてのものである。また、こうした特定のリスト１１０は、「成功」したものであり、ここで、成功とは、達成した最高価格、最短販売時間、買い手からの高いフィードバック、最高販売可能性スコア、初期売出し価格と最終販売価格の間のわずかな差など、又はその任意の組合せなどの、任意の数の判定尺度によって定義されてもよい。

【0058】

[0062] ４０６において、テンプレート生成モジュール１１６は、選択されたこうしたリスト１１０内の写真を分析して、カテゴリ用のテンプレート２１６を生成してもよい。たとえば、４０８が示すように、テンプレート生成モジュール１１６は、選択されたリスト１１０に共通の写真を識別し、次いで、それらの共通の写真に基づいてテンプレート２１６（写真内でのＦＳＯ１２４のアウトラインなど）を生成してもよい。「女性用ハンドバッグ」カテゴリ用のテンプレート２１６の例を図２Ａ～２Ｋに示す。

【0059】

[0063] ４０８に示すように、（３２０で前述した通り）リスト１１０を追跡する過程において、テンプレート生成モジュール１１６は、所与のカテゴリについての新規の「成功」リスト１１０の写真を分析して（成功は前述の通り定義される）、そのカテゴリ用のテンプレート２１６を修正又は拡張してもよい。

【0060】

例示的なコンピュータ・システム
[0064] 様々な実施形態及び／又はそこでの構成要素は、たとえば、図５に示すコンピュータ・システム５００などの、１つ又は複数のコンピュータ・システムを使用して実装することができる。コンピュータ・システム５００は、本明細書に記載の各機能を実行することのできる、任意のコンピュータ又はコンピューティング装置とすることができる。たとえば、１つ若しくは複数のコンピュータ・システム５００、又はその各部分を使用して、本明細書に記載の任意の実施形態、及び／又はその任意の組合せ若しくは部分的組合せを実施することができる。

【0061】

[0065] コンピュータ・システム５００は、プロセッサ５０４などの、１つ又は複数のプロセッサ（中央処理装置すなわちＣＰＵとも呼ばれる）を備える。プロセッサ５０４は、通信インフラストラクチャ又はバス５０６に接続される。

【0062】

[0066] １つ又は複数のプロセッサ５０４は、それぞれグラフィック処理装置（ＧＰＵ）とすることができる。実施形態によっては、ＧＰＵは、数学的に特化したアプリケーションを処理するように設計された専用の電子回路であるプロセッサである。ＧＰＵは、コンピュータ・グラフィックス・アプリケーション、画像、ビデオなどに共通の、数学的に特化したデータなど、大きなデータ・ブロックの並列処理にとって効率的な並列構造を有することができる。

【0063】

[0067] コンピュータ・システム５００はまた、モニタ、キーボード、ポインティング装置などの、１つ又は複数のユーザ入力／出力装置５０３を備え、１つ又は複数のユーザ入力／出力インターフェース５０２を介して通信インフラ５０６と通信する。

【0064】

[0068] コンピュータ・システム５００はまた、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）などの、メイン・メモリすなわち主記憶装置５０８を備える。メイン・メモリ５０８には、１つ又は複数のレベルのキャッシュが含まれ得る。メイン・メモリ５０８は、制御ロジック（すなわち、コンピュータ・ソフトウェア）及び／又はデータを内部に記憶している。

【0065】

[0069] コンピュータ・システム５００はまた、１つ又は複数の２次記憶装置すなわち２次メモリ５１０を備えることができる。２次メモリ５１０は、たとえば、ハード・ディスク・ドライブ５１２及び／又は取外し可能な記憶装置若しくはドライブ５１４を含むことができる。取外し可能な記憶ドライブ５１４は、フロッピー・ディスク・ドライブ、磁気テープ・ドライブ、コンパクト・ディスク・ドライブ、光記憶装置、テープ・バックアップ装置、及び／又は他の任意の記憶装置／ストレージ・ドライブとすることができる。

【0066】

[0070] 取外し可能なストレージ・ドライブ５１４は、取外し可能な記憶ユニット５１８と情報をやり取りすることができる。取外し可能な記憶ユニット５１８は、コンピュータ・ソフトウェア（制御ロジック）及び／又はデータを記憶している、コンピュータが使用可能又は読取り可能な記憶装置を備える。取外し可能な記憶ユニット５１８は、フロッピー・ディスク、磁気テープ、コンパクト・ディスク、ＤＶＤ、光学記憶ディスク、及び／又は他の任意のコンピュータ・データ記憶装置とすることができる。取外し可能なストレージ・ドライブ５１４は、よく知られた方式で、取外し可能な記憶ユニット５１８との間で、読出し及び／又は書込みをおこなう。

【0067】

[0071] 例示的な実施形態によれば、２次メモリ５１０は、コンピュータ・プログラム、及び／又は他の命令及び／又はデータを、コンピュータ・システム５００からアクセスできるようにするための他の手段、助け、又は他の手法を含むことができる。このような手段、助け、又は他の手法には、たとえば、取外し可能な記憶ユニット５２２及びインターフェース５２０が含まれ得る。取外し可能な記憶ユニット５２２及びインターフェース５２０の例には、プログラム・カートリッジ及びカートリッジ・インターフェース（ビデオ・ゲーム機に見られるものなど）、取外し可能なメモリ・チップ（ＥＰＲＯＭ若しくはＰＲＯＭなど）及び関連するソケット、メモリ・スティック及びＵＳＢポート、メモリ・カード及び関連するメモリ・カード・スロット、及び／又は他の任意の取外し可能な記憶ユニット及び関連するインターフェースが含まれ得る。

【0068】

[0072] コンピュータ・システム５００はさらに、通信インターフェース又はネットワーク・インターフェース５２４を備えることができる。通信インターフェース５２４によって、コンピュータ・システム５００は、遠隔装置、遠隔ネットワーク、遠隔エンティティなどの任意の組合せ（参照番号５２８によって個別に且つまとめて参照される）と通信及び対話できるようになる。たとえば、通信インターフェース５２４によって、コンピュータ・システム５００は、有線及び／又は無線とすることができ、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどの任意の組合せを含むことのできる通信経路５２６を介して、遠隔装置５２８と通信できるようになる。通信経路５２６を介してコンピュータ・システム５００との間で、制御論理及び／又は制御データを伝送することができる。

【0069】

[0073] 実施形態によっては、制御論理（ソフトウェア）が記憶される有形のコンピュータ使用可能又は読取り可能な媒体を含む、非一時的な有形の機器又は製品も、本明細書においてコンピュータ・プログラム製品又はプログラム記憶装置と呼ばれる。これには、コンピュータ・システム５００、メイン・メモリ５０８、２次メモリ５１０、並びに取外し可能な記憶ユニット５１８及び５２２、並びに前述の任意の組合せを具体化する有形の製品が含まれるが、これらに限定されるものではない。このような制御ロジックは、１つ又は複数のデータ処理装置（コンピュータ・システム５００など）によって実行された際に、このようなデータ処理装置を本明細書に記載の通り動作させる。

【0070】

[0074] 本開示に含まれる各教示に基づいて、図５に示すもの以外のデータ処理装置、コンピュータ・システム、及び／又はコンピュータ・アーキテクチャを使用して、本開示の実施形態をどのように作成及び使用すべきか当業者には明らかになろう。具体的には、実施形態は、本明細書に記載のもの以外のソフトウェア、ハードウェア、及び／又はオペレーティング・システムの実装形態で動作することができる。

【0071】

結論
[0075] 発明の概要及び要約書のセクションではなく、発明を実施するための形態が、特許請求の範囲を解釈するのに使用されるものであることを理解されたい。発明の概要及び要約書のセクションは、発明者が企図する１つ又は複数の例示的な実施形態を説明することができるが、あらゆる例示的な実施形態を説明することはできず、したがって、どのような形であれ、本開示又は添付の特許請求の範囲を限定するものではない。

【0072】

[0076] 本開示は例示的な分野及び用途での例示的な実施形態を説明するが、本開示はそれらに限定されないことを理解されたい。他の実施形態及びそれについての修正形態が実現可能であり、本開示の範囲及び精神の範囲内にある。たとえば、このパラグラフの一般性を限定することなく、各実施形態は、各図に示され、及び／又は本明細書に記載されるソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はエンティティに限定されるものではない。さらに、（本明細書に明示的に記載されているかどうかにかかわらず）各実施形態は、本明細書に記載の各例を超える分野及び用途に対して重要な有用性を有する。

【0073】

[0077] 指定された機能及びその関係の実装形態を示す機能ブロックの助けを用いて、本発明において各実施形態をこれまで説明してきた。説明の都合上、こうした機能ブロックの境界は、本明細書において恣意的に画定されてきた。指定された機能及び関係（又は、その均等物）が適切に実行される限り、代替の境界を定義することができる。また、代替実施形態は、本明細書に記載のものとは異なる順序を使用して、機能ブロック、ステップ、動作、方法などを実行することができる。

【0074】

[0078] 本明細書における「１つの実施形態」、「一実施形態」、「例示的な実施形態」、又は同様の文言への言及は、説明される実施形態が、特定の特徴、構造、又は特性を含むことができるが、あらゆる実施形態が、この特定の特徴、構造、又は特性を必ずしも含まなくてもよいことを示している。さらに、こうした文言は、必ずしも同じ実施形態を指しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造、又は特性が一実施形態に関連して説明される場合、本明細書で明示的に言及又は説明されているかどうかにかかわらず、そのような特徴、構造、又は特性を他の実施形態に組み込むことは、当業者の知識の範囲内となるはずである。さらに、実施形態によっては、「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」又は「接続された（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」という表現を、その派生語とともに使用して説明することができる。こうした用語は、必ずしも互いに同義語とするものではない。たとえば、実施形態によっては、「接続された（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」及び／又は「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」という用語を使用して説明して、２つ以上の要素が、互いに物理的又は電気的に直接接触することを示すことができる。しかし、「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」という用語は、２つ以上の要素が、互いに直接接触していないが、依然として互いに協働又は相互作用していることを意味することもできる。

【0075】

[0079] 本開示の幅及び範囲は、前述の例示的な実施形態のいずれかによって限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲及びその均等物によってのみ画定されるべきである。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図2D】

【図2E】

【図2F】

【図2G】

【図2H】

【図2I】

【図2J】

【図2K】

【図3】

【図4】

【図5】

【国際調査報告】