JP2013033392A - 商品情報提供システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザや店舗の担当者が、ユーザにとって調和度の高い適切な商品情報を容易かつ迅速に得ること。
【解決手段】ユーザ端末と、商品情報の蓄積および調査を行うサーバとを備え、端末が、商品の写真画像に対して分析基準色ごとに画素単位の色分布からなる分析結果を生成する写真分析部と、表示された写真画像の商品についてのユーザの評価を入力する評価処理部と、写真画像に対する分析結果とユーザの評価とをサーバに送信する通信部と、サーバに、ユーザがコーディネートを希望する商品に対する調和度の調査を要求する調和度調査要求部とを備え、サーバが、ユーザごとに購入商品の情報を記憶した購入履歴情報記憶部と、調査要求を受信した場合、所定の条件を満たす商品に対して、調査を要求したユーザの調和度を、受信された分析結果およびユーザの評価からなるユーザ評価情報を用いて算出する調和度調査実行部とを備えたことを特徴とする。
【選択図】図１

Description

この発明は、商品情報提供システムに関し、特に、電子書籍に含まれる多量の商品に関する情報や購入履歴情報を用いて、ユーザの嗜好に合致する商品の情報、特に衣料品に関する情報を提供することができる商品情報提供システムに関する。

従来から、自分に似合う服を探す場合においては、服飾雑誌やホームページに掲載されている情報や、自己が過去に購入した服飾品を考慮して、主として自己の経験やたまたま見つけた情報に基づいて、自己の嗜好に合致した服を選択していた。
また、服飾店の店員に相談し、来店時の顧客の服や顧客との会話等により得られたその顧客の嗜好を考慮して、店内に実際にある服を見ながら、その店舗の店員に、服のデザインや色について適切なコーディネートを提案してもらっていた。

また、顧客ごとの購入履歴情報を蓄積している店舗においては、その顧客がその店舗で過去に購入した服飾品の情報を利用して、その顧客の嗜好を判断し次に購入しようとする服のアドバイスをする場合もあった。
さらに、ある店舗で登録された会員すべてについて、各会員の購入商品や所持品等を組み合わせた種々の着用パターンを予め登録した利用実績データベースを作成し、特定の会員からの要求に応じて、その会員以外の利用実績データも利用してその要求にとって適切と考えられる服飾の情報を提供するシステムもあった（特許文献１の図３，図８，図９参照）。

また、特許文献２には、カラーコードの色同士の組合せに対するマッチング度合を示す評価点数からなるパーソナルカラー情報と、ある服飾店における顧客ごとの過去の購入服飾品の情報とを予めデータベースに登録しておき、顧客が新たに購入あるいはコーディネートを希望する服飾品の情報を入力してデータベースを検索することにより、その顧客の過去の購入服飾品を好適な順序で表示させる服飾品販売システムが提案されている（特許文献２の図６〜図１０参照）。

特開２００６−１３９７０６号公報 特開２００６−８９８８３号公報

しかし、顧客が多くの服を所有している場合において、それらの所有品とマッチする新しい服飾品を購入しようとする場合、購入時に所有品すべての色やデザインを想起することは困難であり、購入品選びは時間がかかる場合も多かった。
また、ある店舗のデータベースに、その顧客がその店舗で過去に購入した服飾品の履歴情報が蓄積されていたとしても、その店舗の履歴情報の内容だけではコーディネートの提案のための必要十分な情報とは言えず、それらの購入服飾品に対して適切にコーディネートできる商品を提案できるとは限らない。

さらに、店舗に登録された特定の会員以外の実績データをも利用して、その特定の会員にコーディネートの情報を提供したとしても、登録されている会員以外の着用パターンのすべてが、その特定の会員の嗜好に合致するものであるとは限らないので、提供される情報が、その特定の会員に対して本当に適切なものであるかどうかが不明であり、異なる嗜好の情報が多数登録されている場合は、適切な情報を提供できない場合も多かった。

そこで、この発明は、以上のような事情を考慮してなされたものであり、顧客の嗜好を考慮し、顧客および店舗の担当者に対し、顧客の所有する商品等に適切に調和することが可能な商品の選択や提案ができる商品情報提供システムを提供することを目的とする。

この発明は、ユーザが所有する端末と、商品情報の蓄積および調査を行い所望の情報を提供するサーバとを備え、前記端末と前記サーバはネットワークを介して接続され、前記端末が、表示部と、商品の写真画像を含む商品情報を記憶した商品記憶部と、前記写真画像に対して所定の分析基準色ごとに画素単位の色分布からなる分析結果を生成する写真分析部と、前記表示部に表示された写真画像の商品についてのユーザの評価を入力する評価処理部と、前記写真画像に対する分析結果とユーザの評価とを前記サーバに送信する第１通信部と、前記サーバに対して、ユーザがコーディネートを希望する商品に対する調和度の調査を要求する調和度調査要求部とを備え、前記サーバが、ユーザごとに購入した商品の情報を記憶した購入履歴情報記憶部と、前記端末から送信された分析結果およびユーザの評価と、調和度調査要求とを受信する第２通信部と、前記受信した分析結果およびユーザの評価をユーザ評価情報として記憶するユーザ評価情報記憶部と、前記調和度調査要求を受信した場合、所定の条件を満たす商品に対して、前記調査を要求したユーザの調和度を、前記ユーザ評価情報を用いて算出する調和度調査実行部とを備えたことを特徴とする商品情報提供システムを提供するものである。
これによれば、サーバにユーザの購入した商品の情報を記憶し、端末から送信される商品の写真画像とそのユーザの評価とを用いて、ユーザがコーディネートを希望する商品に対するユーザの調和度を算出するので、調和度調査を要求してきたユーザにとって有益な商品情報を、容易かつ迅速に得ることができる。

また、前記サーバが、前記調和度調査実行部によって算出された調和度を用いて、前記所定の条件を満たす商品のうちユーザに提示するのが最も好ましい商品を選択し、その選択商品の情報を含む回答を前記調査要求をしてきた端末へ送信するユーザ回答生成部をさらに備えたことを特徴とする。
これによれば、ユーザは、そのユーザの調和度調査要求に対して、ユーザに提示するのが最も好ましい商品の情報が送られてくるので、多量の商品の中から自己にとって適切なコーディネートとなる商品に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。

さらに、前記所定の条件とは、現在の季節に着ることを目的として製造された服を調査対象の商品とすることであり、前記調和度調査実行部は、前記調査対象の服のうち、前記ユーザの評価の高い服の方が、ユーザに対する調和度が高いことを示す調査結果を出力することを特徴とする。
これによれば、ユーザは、現在の季節向けに製造された商品のうち、そのユーザの評価が高くユーザの嗜好に適合した商品に関する情報を得ることができる。
また、前記所定の条件を満たす商品は、前記購入履歴情報記憶部に記憶されたユーザがすでに購入した所有商品に限定されることを特徴とする。
これによれば、ユーザが過去に購入し現在所有している商品群の中から、ユーザの嗜好に適合した商品に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。

また、商品を販売する店舗が所有する店舗装置をさらに備え、前記店舗装置が、特定のユーザについての調和度を調査したい商品を選択する候補選択部と、前記候補選択部によって選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度の調査を前記サーバに要求する店舗調査要求部とを備え、前記サーバが、前記店舗装置から前記調和度調査要求を受信した場合、前記ユーザ評価情報記憶部に記憶された前記特定のユーザのユーザ評価情報を用いて、前記選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度を算出し、前記算出された調和度を含む回答を生成し、前記調査要求をしてきた店舗装置へ送信する店舗回答生成部を備えたことを特徴とする。
これによれば、店舗装置から、調和度を調査したい選択商品に対して、特定のユーザの調和度の調査要求があった場合に、サーバに記憶されたその特定のユーザのユーザ評価情報を用いて調和度を算出するので、店舗の担当者は、特定のユーザに対して適切な商品情報を、容易かつ迅速に得ることができる。
また、前記商品記憶部に記憶される商品情報には、ネットワークを介して配信された電子書籍の写真画像、あるいは記憶媒体から取得した電子書籍の写真画像が含まれていることを特徴とする。

この発明は、前記分析結果は、分析基準色ごとに求めたヒストグラムであり、前記１つのヒストグラムは、分析基準色名、その分析基準色の輝度値、およびその分析基準色の画素数からなることを特徴とする。
また、前記調和度は、調査対象となる前記所定の条件を満たす商品のヒストグラムと、前記ユーザ評価情報記憶部に記録された各商品の分析結果であるヒストグラムとの関係を示す相関係数と、前記所定の条件を満たす商品についてのユーザの評価との積から算出されることを特徴とする。

この発明によれば、サーバにユーザの購入した商品の情報を記憶し、端末から送信される商品の写真画像の分析結果とそのユーザの評価とを用いて、ユーザがコーディネートを希望する商品に対するユーザの調和度を算出するので、調和度調査を要求してきたユーザにとって調和度の高い適切な商品に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。
また、店舗装置から、選択商品に対する特定のユーザについての調和度調査の要求があった場合も、サーバに記憶されたその特定のユーザのユーザ評価情報を用いて調和度を算出するので、店舗の担当者は、特定のユーザに対して適切な商品情報を容易かつ迅速に得ることができ、その特定のユーザに有益な情報を提供することが可能となる。

この発明の商品情報提供システムの一実施例の概略構成図である。 この発明のユーザ端末（ＴＥ）の一実施例の構成ブロック図である。 この発明のサーバ（ＳＶ）の一実施例の構成ブロック図である。 この発明の店舗装置（ＰＣ）の一実施例の構成ブロック図である。 ユーザ端末（ＴＥ）で実行される評価入力処理の一実施例のフローチャートである。 ユーザ端末（ＴＥ）で実行される写真分析処理の一実施例のフローチャートである。 ユーザ端末（ＴＥ）で実行される調和度要求処理の一実施例のフローチャートである。 サーバ（ＳＶ）で実行されるユーザ情報収集処理の一実施例のフローチャートである。 サーバ（ＳＶ）で実行される調和度調査処理の一実施例のフローチャートである。 店舗（ＰＣ）で実行される店舗調査要求処理の一実施例のフローチャートである。 サーバ（ＳＶ）において、店舗調査要求を受信したときに実行される調査処理の一実施例のフローチャートである。 この発明の写真分析処理で生成される分析結果情報の一実施例の説明図である。 この発明の購入履歴情報の一実施例の説明図である。 この発明のユーザ評価情報の一実施例の説明図である。 この発明のサーバで生成されるユーザ回答情報の一実施例の説明図である。 この発明のサーバで生成される店舗回答情報の一実施例の説明図である。 この発明の店舗装置で表示される調査結果の一実施例の説明図である。

以下、図に示す実施例に基づいて、この発明を説明する。
なお、これによって、この発明が限定されるものではない。

＜この発明のシステム構成＞
図１に、この発明の商品情報提供システムの一実施例の概略構成図を示す。
図１において、この発明のシステムは、主として、ネットワーク４を介して互いに接続される、ユーザ端末（ＴＥ）１と、サーバ（ＳＶ）２と、店舗装置（ＰＣ）３とから構成される。
ネットワーク４としては、インターネット、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮなどの種々の通信網が用いられる。

ユーザ端末（ＴＥ）１は、このシステムの利用者である個人ユーザが所有する装置であり、たとえば、パソコン、携帯電話、タブレット端末などを用いることができる。ユーザは、このユーザ端末１を利用して、後述するように、ユーザ情報や店舗から購入した商品の情報やオンライン閲覧した雑誌、記事あるいはカタログに掲載された商品の評価などを入力し、過去の購入商品の履歴情報を格納しているサーバ２に対して、過去の購入商品との調和度（コーディネート適合性）の調査要求を行う。
ユーザ端末１は、ユーザが所有する特定のパソコン等に限定しても良いが、サーバ２との接続をするために、所定のユーザＩＤやパスワードなどからなるユーザ情報を入力するものとすれば、使用するユーザ端末１としては、特に個人が所有するものに限定する必要はない。

サーバ（ＳＶ）２は、このシステムを利用する個人のユーザ情報や商品情報を蓄積し、ユーザや店舗からの要求に対応して調査を行い商品に関する情報を提供する情報処理装置である。
サーバ２は、たとえば、ユーザからの要求に応じて、所定の商品（特に衣料品）についての調和度調査（コーディネート調査）を行い、あるいは店舗からの要求に応じて、店舗が選択したコーディネート候補商品のコーディネート調査を行う。

店舗装置（ＰＣ）３は、商品を販売する店舗に設置され、店舗が取り扱う商品の中から、特定のユーザにすすめるコーディネート候補商品の選択や、複数のコーディネート候補の中から、ユーザの嗜好を考慮してそのユーザに調和すると考えられる商品を提示する装置である。
ここで、店舗とは、商品の実物を実際に販売する店の他、インターネットを介した商品カタログの提供や商品販売を行う雑誌社、仮想ショッピングモール内の販売店などを意味する。

この発明のシステムでは、サーバ２に商品やユーザ等に関する種々の情報が蓄積され、ユーザ端末（ＴＥ）１や店舗装置（ＰＣ）３からサーバ２へ問い合わせ要求が送信された場合、ユーザＴＥ１や店舗ＰＣ３からの要求に対応した回答情報が生成され、要求してきたユーザや店舗に対してその回答情報を送信する。
この発明において取り扱う商品について、一義的に限定するものではないが、以下の実施例における調査対象の商品としては、ユーザの嗜好品であればよく、たとえば衣料品（以下、単に服と称する）を対象商品とする。

たとえば、ユーザＴＥ１から、ユーザＡがオンライン閲覧している雑誌の服の画像の評価値を入力して、サーバＳＶ２へ調和度調査要求を送信した場合、サーバＳＶ２は、サーバにすでに蓄積されているそのユーザＡが過去に多数の店舗で購入した服の履歴情報を用いて、調査を求めた服の画像のうち、どの服が最も調和度が高いかを計算し、ユーザＴＥ１に、ユーザＡに対するコーディネート情報（服についての調和度情報）を送信する。
このように、サーバにユーザの服の購入履歴情報を記憶しておくことにより、ユーザは、１つの店舗での購入履歴にしばられることなく、ユーザがコーディネートを希望する服について自己との調和度に関する情報を、容易かつ迅速に得ることができる。

また、ある店舗Ｂが取り扱っている服について、特定のユーザＣに対する適切なコーディネート候補の商品を選択するために、店舗ＰＣ３からサーバＳＶ２へ、そのコーディネート候補商品の画像を含めて調査要求を送信した場合、サーバＳＶ２は、サーバにすでに蓄積されているそのユーザＣの過去の購入履歴情報やユーザ評価情報を用いて、そのユーザの嗜好を考慮したコーディネート候補ごとの調和度を計算し、店舗ＢのＰＣ３に、ユーザＣにどの服をすすめればよいかを示す指標（重み付き相関係数）を含むコーディネート情報を送信する。
これにより、店舗の担当者は、ユーザＣがその店舗以外の店舗で購入した商品の情報をも利用して、そのユーザＣに適切なコーディネート情報を、容易かつ迅速に提供することができるようになる。

＜ユーザ端末ＴＥの構成＞
図２に、この発明のユーザ端末（ＴＥ）１の一実施例の構成ブロック図を示す。
図２に示すように、ユーザ端末１（以下、ＴＥと略称する）は、主として、表示部１１，入力部１２，通信部１３，制御部１４，記憶部１５を備える。
ＴＥ１は、サーバＳＶ２と接続可能な通信機能を有する端末であれば良く、有線及び無線通信のどちらでもよく、従来から行われているいずれの通信プロトコルを用いてもよい。
表示部１１は、ＴＥ１の機能を実行させるのに必要な情報を表示する部分であり、たとえば、電子書籍に掲載された商品の写真画像が表示される。表示部１１としては、ＬＣＤ，有機ＥＬ，電子ペーパー，プラズマディスプレイなどの種々の表示装置を用いることができる。

入力部１２は、文字、記号などの各種情報やサーバへの要求を入力する部分であり、コーバード、マウス、タッチパネルなどの種々の入力装置を用いることができる。また、今日利用されているタブレット端末や携帯電話のように、表示部１１と入力部１２とを一体化して、入力機能と表示機能の両方を備えたハードウェアを備えてもよい。
通信部１３は、主としてサーバ２と通信を行う部分であり、上記した第１通信部に相当する。たとえば、サーバへ送信される調和度要求情報、商品の写真画像に対する分析結果、ユーザの評価情報、サーバから受信されるサーバ回答情報などの送受信を行う。
通信部１３は、サーバ２との間で統一された通信プロトコル、通信形態を用いる限り、現在用いられているあらゆる通信方式を用いてもよい。特に、オンライン店舗を利用した商品の購入や、コーディネート情報の提供などを受ける場合は、インターネットを介して通信ができることが好ましい。

制御部１４は、ＴＥ１の各種機能を実行する部分であり、主として、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏコントローラ、タイマー等からなるマイクロコンピュータが用いられる。
ＲＯＭ等に予め格納されたプログラムに基づいて、ＣＰＵが各種ハードウェアを有機的に動作させることにより、このユーザＴＥ１の機能が実現される。
制御部１４の動作を機能的に分類すると、主として、写真分析部１４−１，評価処理部１４−２，調和度調査要求部１４−３を備えている。

写真分析部１４−１は、たとえば、オンライン配信された電子カタログや電子雑誌に掲載された商品の写真画像を分析する部分である。分析とは、後述するように、写真画像に含まれる所定の色成分（分析基準色）ごとに、輝度値や画素数（ピクセル）を計測することにより、画素単位の色分布からなる分析結果を生成することを意味する。この分析結果を、ヒストグラムと呼ぶ。
写真画像のヒストクラムは、たとえば、３つの部位（頭部、体上部、体下部）に分割されて計測され、色名、輝度値、画素数からなる情報により特定される。すなわち、分析結果は、分析基準色ごとに求めたヒストグラムであり、１つのヒストグラムは、分析基準色名、その分析基準色の輝度値、およびその分析基準色の画素数からなる。１つの画像のヒストグラムは、分析結果情報２４として、記憶部１５に記憶される。写真分析部１４−１は、たとえば、図６に示す処理を実行する部分である。

評価処理部１４−２は、ユーザがＴＥ１で閲覧している電子雑誌などに表示されている商品の画像ごとに、ユーザの嗜好の程度（評価、ratingと呼ぶ）を与え、上記した写真分析を行って、商品毎のユーザの評価情報をサーバへ送信する部分である。この評価処理部１４−２は、たとえば、後述する図５に示す処理を実行する部分である。
また、評価処理部１４−２によって、表示部に表示された写真画像の商品についてのユーザの評価（rating）が入力される。

調和度調査要求部１４−３は、ユーザからの調査要求入力に基づいて起動され、サーバ２に対して、ユーザがコーディネートを希望する商品について、そのユーザの調和度（コーディネート情報）を調査することを要求する部分である。この調査要求がサーバ２に送信されると、サーバにおいて調和度の調査が行われ、サーバ２からその調査結果（サーバ回答情報）がＴＥ１に返信される。この調和度調査要求部１４−３は、たとえば、後述する図７に示す処理を実行する部分である。

ユーザＴＥ１の記憶部１５は、このＴＥの機能を実行するために必要な情報を記憶する部分であり、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フラッシュメモリ、ハードディスクなどの種々の記憶デバイスが用いられる。図２に示すように、記憶部１５には、主として、ユーザ情報２１，電子雑誌情報２２，分析基準色情報２３，分析結果情報２４，送信情報２５，サーバ回答情報２６などが記憶される。

ユーザ情報２１は、このＴＥ１を利用するユーザを特定する情報であり、たとえば、ユーザＩＤ，ユーザ名、住所、年齢などを含む情報である。特に、少なくとも、ユーザＩＤとパスワードとを記憶しておき、ログイン時にユーザにユーザＩＤとパスワードとの入力を要求し、ユーザＩＤとパスワードの確認をして、このＴＥ１を利用するユーザを制限することが、セキュリティ上好ましい。

電子雑誌情報２２は、ネットワークを介して配信されてきた商品カタログ、ファッション雑誌、商品に関する写真画像や記事などの電子情報を記憶したものであり、上記した商品記憶部に記憶される商品情報に相当する。特に、この発明では、電子雑誌情報２２に含まれる商品情報のうちの画像の情報を利用する。
また、これらの商品情報には、ネットワークを介して配信された電子書籍の写真画像だけでなく、ユーザが自ら入力した情報や、ＣＤやＤＶＤなどの記憶媒体から取得した電子書籍の写真画像が含まれていてもよい。

分析基準色情報２３は、後述する写真分析処理で利用される色に関する情報であり、例えば、赤、緑、青などの情報を意味する。また、この発明で利用する色の数としては、多数の色成分を取り扱ってもよいが、取り扱う色の数が増えれば、分析処理にかかる時間も長くなる。従って、迅速な処理によってできるだけリアルタイム的に分析結果を得るためには、色数を限定した方が好ましい。例えば、赤、緑、青のように任意の色を選択する他に、これまでの雑誌記事に掲載された写真で多く用いられる色の中から任意に選択した１６色や３２色などに限定すればよい。

サーバ回答情報２６は、ＴＥ１からの調査要求に対してサーバ２から返信される回答情報である。回答情報２６には、例えば、ユーザＩＤ、調査した商品名、商品の写真番号、商品の調和度などが含まれる。このサーバ回答情報２６は、後述するユーザ回答情報５３−４に相当し、例えば、図１５に、その回答情報の一実施例を示す。
商品の調和度とは、ユーザの嗜好の程度を示す情報であり、衣料品などの商品とユーザとの間の適合性（コーディネート適合性）を示す尺度を意味する。

分析結果情報２４は、写真分析部１４−１によって行われる分析処理によって生成される情報である。主として、後述する図６に示すような処理によって求められる部位名２４−１とヒストグラム２４−２とからなる情報である。
１つのヒストグラム２４−２は、例えば、図２に示すように、色名３１と、輝度値３２と、画素数（ピクセル）３３とからなり、予め設定した分析基準色ごとに求められる。また、ヒストグラムは、電子雑誌情報２２に記憶されていた１つの画像の中に含まれる商品毎に求められる。

以下の実施例では、服を分析対象とするものとして、１つの商品画像は、３つの部位毎の画像に分割され、その各部位毎にヒストグラムを求めるものとする。
ここで、３つの部位２４−１とは、「頭部」、「体上部」「体下部」とする。すなわち、写真分析では、写真画像の中の商品（服）を３つの部位に分割し、各部位毎に設定色毎のヒストグラムを計算する。例えば、分析基準色の設定色が１６個である場合、１つの部位毎に、１６個のヒストグラム（色、輝度、画素数）が計算される。また、分析対象となる商品の画像が多数ある場合は、その商品毎に写真分析が行われ、それぞれの商品について図２のような分析結果情報２４が生成される。

送信情報２５は、ＴＥ１からサーバ２へ送信される情報であり、図１４に示すようなサーバ２に記憶されるユーザ評価情報５３−２に対応するものである。
また、送信情報２５は、後述する図５に示す評価入力処理において生成される情報であり、主として、ユーザ情報４１，写真番号４２，分析結果、評価（rating）４４が含まれる。
ユーザ情報４１は、ユーザ情報２１に対応するものであり、例えば、少なくともユーザＩＤが含まれる。
写真番号４２は、分析対象とした商品の写真を特定する番号であり、単なる数字であってもよいが、その写真が掲載されている雑誌名、年月日、ページ番号、掲載箇所(右上、左下等)などを含めてもよい。

分析結果４３は、写真毎の分析結果情報２４に相当するものであり、部位毎のヒストグラムから構成される。
評価４４は、写真画像の商品についてのユーザの評価を意味し、ユーザが商品に対して自ら付与した評価値（rating）である。また、一定時間以上閲覧せずに、商品の写真が掲載されているページがめくられた場合は、予め定められたレベルの評価値を付与するようにしてもよい。
この評価値は、その商品がユーザにとって好みのものであるかそうでないかを判断する指標となり、後述するように、サーバで調和度を計算する時に利用される。

＜サーバＳＶの構成＞
図３に、この発明のサーバ（ＳＶ）２の一実施例の構成ブロック図を示す。
図３に示すように、サーバ２（以下、ＳＶと略称する）は、主として、通信部５１，制御部５２，記憶部５３を備える。
通信部５１は、ユーザ端末ＴＥ１及び店舗装置ＰＣ３とデータ通信を行う部分であり、上記した第２通信部に相当する。たとえば、端末ＴＥ１から送信された分析結果およびユーザの評価と、調和度調査要求とを受信する部分である。サーバとＴＥ１、サーバとＰＣ３との間でそれぞれ予め定められた通信形式、通信プロトコル、データフォーマットにより、データの送受信が行われる。

制御部５２は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏコントローラ、タイマー等からなるマイクロコンピュータが用いられ、サーバの各機能を実行する部分である。ＲＯＭ等に格納された制御プログラムに基づいて、各種ハードウェアを動作させることにより、図３に示すような機能が実現される。
サーバ２で実行される機能ブロックには、例えば、ユーザ情報収集部６１，調和度調査実行部６２，ユーザ回答生成部６３，要求受信部６４，候補画像受信部６５，店舗回答生成部６６，相関計数計算部６７がある。

ユーザ情報収集部６１は、このシステムを利用するユーザの情報を収集する部分であり、後述する図８に示す処理を実行する部分である。
ユーザ情報収集部６１は、ＴＥ１から入力されたユーザを特定する情報、ユーザ評価情報５３−２，ユーザが購入した商品の情報（購入商品情報）を受信して、記憶部５３に記憶させる。

調和度調査実行部６２は、ＴＥ１からの調和度調査要求を受信したときに実行される部分であり、後述する図９に示す処理を実行する部分である。調和度調査要求が受信されると、後述するように、所定の条件を満たす商品に対して、調査を要求したユーザの調和度を、ユーザ評価情報を用いて算出する。
たとえば、あるユーザＡから調和度調査要求が受信されると、サーバ２では、記憶部５３に記憶されているユーザＡの購入履歴情報５３−１の中から、現在の季節に適合する服をいくつか選択して、ユーザＡの嗜好も考慮して、自己の所有する服のうち、調和度が高く最も適切と考える服をそのユーザＡに提示する。

ここで、所定の条件とは、たとえば、現在の季節に着ることを目的として製造された衣料品（服）を調査対象の商品とすることである。この場合、調和度調査実行部は、調査対象の服のうち、ユーザの評価の高い服の方が、ユーザに対する調和度が高いことを示す調査結果を出力する。
また、所定の条件を満たす商品としては、たとえば、購入履歴情報に記憶されているユーザがすでに購入した所有商品に限定してもよい。

また、調和度は、上記したように、ユーザの嗜好の程度を示す数値であるが、図９などに示すように、調査対象となる所定の条件を満たす商品のヒストグラムと、サーバに記憶されているユーザ評価情報の一つである各商品の分析結果であるヒストグラムとの関係を示す相関係数と、前記所定の条件を満たす商品についてのユーザの評価との積から算出される値である。

ユーザ回答生成部６３は、ユーザに提供する回答（ユーザ回答情報５３−４）を生成し、調査要求をしてきた端末ＴＥ１へ送信する部分である。調和度調査実行部６２によって算出された調和度を用いて、上記所定の条件を満たす商品のうち、ユーザに提示するのが最も好ましい商品の情報を含む回答を生成する。この回答の中には、たとえば、ユーザ情報、調査対象として選択した商品（服）名や写真の情報、その商品の調和度、調査対象の服の中で最も調和すると考えられる服の情報、選択した服を調和度順に並べたリストなどの情報を含めてもよい。
ただし、回答の中に調査対象の商品の情報を全て含めるのではなく、たとえば、ユーザに提示するのが最も好ましい商品（服）、すなわちユーザに最も調和すると考えられる服を選択して、その選択商品の情報のみを、回答の中に含めてもよい。図１５に示す情報は、ユーザに提示するのが最も好ましい商品の情報のみを含む回答情報５３−４を示している。

要求受信部６４は、ＴＥ１やＰＣ３からの要求を受信する部分である。たとえば、受信された情報の内容を確認し、ＴＥ１からの調和度調査要求を受信したか、ＰＣ３からの店舗調査要求を受信したかをチェックする部分である。ＴＥ１からの調和度調査要求を受信した場合は、図９に示すような調和度調査処理が実行され、ユーザ回答生成部６３によりユーザへの回答が生成されて、その回答がそのＴＥ１へ返信される。
また、ＰＣ３から店舗調査要求を受信した場合は、図１１に示すような店舗調査要求処理が実行され、後述するように、相関係数計算部６７により、重み付き相関係数が算出され、さらに店舗回答生成部６６により店舗への回答が生成されて、その回答がそのＰＣ３へ返信される。

候補画像受信部６５は、店舗ＰＣ３から送られてくるコーディネート候補商品の画像を受信する部分である。コーディネート候補商品の画像は、たとえば、ＰＣ３からの調査を依頼するユーザの情報（ユーザＩＤ）を含む店舗調査要求と共に受信される。

店舗回答生成部６６は、店舗ＰＣ３へ送信する回答（店舗回答情報５３−６）を生成し、調査要求をしてきた店舗ＰＣ３へ送信する部分である。ここで、店舗ＰＣ３から調和度調査要求を受信した場合、サーバに記憶されている特定のユーザのユーザ評価情報を用いて、選択された商品に対する特定のユーザの調和度を算出し、この調和度や相関係数計算部６７によって算出された重み付き相関係数を含む回答を生成する。
この回答の中には、たとえば、店舗を特定する情報、調査したユーザ情報（ユーザＩＤ）、コーディネート候補商品名や写真番号、商品の調和度、コーディネート商品毎の重み付き相関係数などの情報が含まれる。
ただし、回答の中にこれらの情報を全て含めるのではなく、必要とする一部の情報（重み付き相関係数）のみを含めてもよい。

相関係数計算部６７は、店舗ＰＣ３からの要求に基づいて、調査要求を受けたコーディネート候補商品毎の相関係数を算出する部分であり、たとえば、図１１に示す処理をして、重み付き相関係数を算出する部分である。相関係数は、後述するように、２つのヒストグラムから得た所定の情報の相加平均を利用して所定の数式により求められる数値である。

サーバＳＶ２の記憶部５３は、制御部５２によって実行される機能を実現するのに利用される情報や、その機能を実行することにより生成された情報を記憶する部分であり、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フラッシュメモリ、ハードディスクなどが用いられる。
記憶部５３に記憶される情報としては、たとえば、図３に示すように、購入履歴情報５３−１，ユーザ評価情報５３−２，分析基準色情報５３−３，ユーザ回答情報５３−４，店舗受信情報５３−５，店舗回答情報５３−６などがある。

購入履歴情報５３−１は、上記した購入履歴情報記憶部に記憶される情報であり、ユーザ毎に記憶され、そのユーザが、このシステムを利用する店舗の記事や雑誌を見て、過去に購入した商品の情報を記録したものである。
図１３に、この発明で利用する購入履歴情報５３−１の一実施例の説明図を示す。
図１３においては、購入履歴情報５３−１は、たとえば、ユーザ情報（ユーザＩＤ）７１，商品名７２、商品画像７３から構成される。
商品名７２としては、購入した商品を特定する名称の他に、商品コードなどを用いてもよい。
商品画像７３は、購入した商品の画像ファイルを意味し、たとえば、雑誌に掲載されている商品の写真画像が用いられる。また、購入履歴情報５３−１には、購入日、購入店名などを含めてもよい。

図１３の実施例では、たとえば、ユーザＩＤ「００００１」のユーザは、過去に、３つの商品を購入したことがあり、３つの商品の画像ファイルが商品名に関係付けて記憶されていることを示している。
購入履歴情報５３−１は、ユーザがＴＥ１から自ら入力してもよいが、インターネットを介して、オンライン店舗から商品を購入した場合は、その購入時に、商品の購入情報をＰＣ３からサーバ２に自動的に転送して、サーバ２の購入履歴情報５３−１に記憶するようにしてもよい。

ユーザ評価情報５３−２は、上記したユーザ評価情報記憶部に記憶される情報であり、主として、受信した分析結果およびユーザの評価を記憶したものである。この情報は、ＴＥ１から送られる送信情報２５に対応する情報であり、ユーザ情報８１，写真番号８２，分析結果８３，評価８４から構成される。
図１４に、ユーザ評価情報５３−２の一実施例の説明図を示す。この情報５３−２の中には、ユーザが過去に購入した商品についての分析結果や評価情報も含まれる。
また、分析結果８３は、図１２に示すようなＴＥ１で生成された分析結果情報２４に相当する。
したがって、分析結果８３は、ユーザ毎に、調査対象となる商品の写真に対して分析したヒストグラムであり、ヒストグラムは、商品の写真を３つの部位（頭部、体上部、体下部）に分割してそれぞれ生成される。
また、１つのヒストグラムは、所定の分析基準色ごとに生成され、図２や図１２に示すように、たとえば、色名（色コード）３１，輝度値３２，画素数３３から構成される。

図１４において、たとえば、ユーザＩＤ「００００１」のユーザが所有する商品の写真番号「ＣＬ−ＡＡＡ０１」について分析した結果としては、頭部に関するヒストグラムと、体上部に関するヒストグラムと、体下部に関するヒストグラムとが記憶され、さらに、この商品に対するユーザの評価値（rating）が「５．０」であることが示されている。
また、ユーザＩＤ「００００２」のユーザについては、２つの商品（ＣＬ−ＡＡＡ０１，ＣＬ−ＤＤＤ０３）について、分析結果が記憶されており、各商品について、３つの部位（頭部、体上部、体下部）に対するヒストグラムが分析結果として記憶されている。
さらに、そのユーザ（００００２）における２つの商品に対する評価値（rating）がそれぞれ「２．５」、「４．０」であることが示されている。

ここで、商品（ＣＬ−ＡＡＡ０１）については、２人のユーザに共通であり、分析結果情報は同一のものであるが、この同じ商品に対するユーザの評価は、それぞれ「５．０」と「２．５」であり異なる。
このような評価の違いはユーザの嗜好によるものであり、数値の高い方が評価が高いとすると、この商品（ＣＬ−ＡＡＡ０１）については、ユーザＩＤ「００００１」のユーザの方が好感を持っている、あるいは、自分に似合う服であると考えていると言える。
また、図１４の分析結果情報に示す各部位のヒストグラムの内容は、たとえば、図１２に示した分析結果２４の内容と同じような３つのパラメータ（色名、輝度値、画素数）を含む情報である。

また、各部位において分析する色は、分析基準色情報５３−３によって決定される。
図３の分析基準色情報５３−３は、写真分析処理で利用される色を設定したものである。
たとえば、分析基準色としては、赤、緑、青のような色が予め設定される。設定されたすべての基準色について、別々に写真分析処理が実行され、各基準色ごとに、ヒストグラムが生成される。
ユーザ回答情報５３−４は、TE１へ送信する回答を記憶したものであり、TE１からの調和度調査要求に対する回答内容が記憶される。このユーザ回答情報５３-４は、上記したＴＥ１のサーバ回答情報２６に相当するものである。

店舗受信情報５３−５は、店舗ＰＣ３から送られてくる情報を記憶したものであり、たとえば、コーディネート候補の商品に関する情報である。
この店舗受信情報５３−５には、コーディネートの調査を依頼するユーザのユーザ情報（ユーザＩＤ）と、調査を依頼する商品の画像ファイルが含まれる。
店舗回答情報５３−６は、店舗ＰＣ３からの調査要求に対して調査した結果であり、そのＰＣ３に返信する回答の内容を記憶したものである。この店舗回答情報５３−６には、たとえば、店舗ＩＤ、ユーザＩＤ、調査対象の商品名、その商品の画像ファイル名、調査結果（重み付け相関係数）などが含まれる。

＜店舗装置ＰＣの構成＞
図４に、この発明の店舗装置（ＰＣ）３の一実施例の構成ブロック図を示す。
図４に示すように、店舗装置３（以下、ＰＣと省略する）は、主として、表示部１０１、入力部１０２、通信部１０３、制御部１０４、記憶部１０５を備える。
ＰＣ３は、ＴＥ１と同様に、サーバ２と接続可能な通信機能を有する装置であればよく、パソコン等を用いてもよい。表示部１０１、入力部１０２、通信部１０３は、それぞれユーザTE１の表示部１１、入力部１２、通信部１３と同等の機能を有するものを利用すればよい。
制御部１０４は、TE1と同様にマイクロコンピュータを利用すればよい。ただし、PC３では、制御部１０４は、主として、候補選択部１２１、店舗調査要求部１２２、相関係数受信部１２３、調査結果生成部１２４を備える。

候補選択部１２１は、特定のユーザについての調和度を調査しようとするコーディネート候補の商品を選択する部分であり、店舗における担当者の入力操作によって、その商品が選択される。
入力された商品の情報は、選択候補情報１１３として、記憶部１０５に記憶される。
店舗調査要求部１２２は、サーバに調査を要求する調査要求処理を実行する部分であり、候補選択部によって選択入力されたコーディネート候補の商品に対して、ある特定のユーザの調和度を調査することを、サーバに要求する部分である。

店舗調査要求部１２２は、たとえば、図１０に示した処理を実行する。
この調査要求をする場合、ユーザID、コーディネート候補商品の情報などを含む情報（サーバ送信情報１１４）が生成されて、サーバ２に送信される。
相関係数受信部１２３は、調査要求に対して、サーバ２から送られてくる回答（サーバ回答情報１１５）を受信する部分がある。
このサーバ回答情報１１５は、上記した店舗回答情報５３−６に相当し、この情報１１５にはサーバによる調査結果である重み付け相関係数が含まれる。

調査結果生成部１２４は、サーバから送られてきた各コーディネート候補商品についての調査結果（重み付け相関係数）に基づいて、店舗の担当者に示す情報を生成する部分である。
たとえば、その店舗で予め定めた基準ルールに従って、受信した相関係数に基づいてコーディネート候補の商品を並べ替え、ユーザに提示すべき商品の順序や、提示する商品を決定し、調査結果を整理した後、調査結果を表示する。
たとえば、図１７に示すような調査結果を、表示部１０１に表示させる。

図１７では、ユーザＩＤが「００００１」のユーザについて、調査を要求したコーディネート候補の商品が２０個あり、調査の結果、重みつけ相関係数が高い順に、調査対象となったこれらの商品を並べ替えて表示している。
店舗の担当者がこの商品リストを見ることにより、ユーザＩＤ「００００１」のユーザに対して、どの商品をすすめればよいかを決定することができる。この調査結果は、ユーザがその店舗で過去に購入した商品のみならず、サーバに格納されているそのユーザの購入履歴情報や、そのユーザの嗜好を示す評価値を考慮して算出したものであるので、そのユーザにとってより好ましいコーディネート商品を提示することが可能となる。

図４に示すように、ＰＣ３の記憶部１０５には、主として、ユーザ情報１１１，商品画像情報１１２，選択候補情報１１３，サーバ送信情報１１４，サーバ回答情報１１５が記憶される。
ユーザ情報１１１は、ＴＥ１やサーバ２に記憶されるユーザ情報と同じものである。
商品画像情報１１２は、商品の写真画像である。
選択候補情報１１３は、コーディネート候補として選択された商品に関する情報であり、商品名、商品の写真画像などが含まれる。
サーバ送信情報１１４は、サーバ２に送信される情報であり、調査要求に含まれる情報に相当する。
サーバ回答情報１１５は、サーバから受信する回答であり、上記したように店舗回答情報５３−６に相当する。

＜ユーザ端末ＴＥにおける評価入力処理＞
図５に、ユーザ端末（ＴＥ１）において実行される評価入力処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、主として、ユーザがＴＥ１において配信されてきた電子雑誌に掲載されている画像（服の写真）を見ながら、各画像の評価を入力することと、閲覧した各写真に含まれる商品（服）についての写真分析処理を行うことと、写真分析処理によって生成された分析結果（ヒストグラム）とユーザの評価とを含む送信情報を作成してその送信情報をサーバ２へ送信することを行う。
これらの処理は、主として、評価処理部１４−２と、写真分析部１４−１によって実行される。

図５のステップＳ１において、まずユーザは、通信部１３を介して、商品販売会社や雑誌発行会社などから配信されてくる電子雑誌などに含まれる画像や記事を受信し、受信した雑誌の写真や記事を表示部１１１に表示させて閲覧する。
このとき、配信される電子雑誌の画像や記事は、電子雑誌情報２２として、記憶部１５に記憶される。
ユーザは、入力部１２であるキーボードの操作キーの押し下げあるいは、表示部１１に表示される操作キーのアイコン部分をタッチすることにより、所定の操作入力を行い、たとえば、配信画像の選択、雑誌のページ送り、画像や文字の拡大又は縮小、表示領域の移動などをしながら、雑誌を閲覧する。電子雑誌は、ユーザが販売業者などのホームページを見ながら、閲覧したいコンテンツを選択してダウンロードしてもよく、あるいは定期購読により、販売業者から定期的に配信されるようにしてもよい。

ステップＳ２において、制御部１４は、現在表示している写真が切り出し可能なフォーマット内に保持されているかどうかをチェックする。切り出し可能なフォーマットであるか否かは、たとえば、ファイルヘッダをチェックし、ファイル種別を判別するヘッダ文字列やデータ列が記録されているか確認をすることにより判断できる。
切り出し可能なフォーマットとは、たとえば、ＸＭＤＦ，ＥＰＵＢ，ＰＤＦなどの書籍レイアウトに関する汎用フォーマットである。
現在閲覧しているページ画像の中の写真部分が、１つの画像ファイルとして切り出し可能なフォーマットでない場合は、ステップＳ３へ進み、サービスを利用できないことを示すエラーメッセージを、表示部１１に表示させて、処理を終了する。
一方、写真が切り出し可能なフォーマットである場合、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４において、ユーザによってページめくり操作が実行されたか否かチェックする。これは、「ページめくり」に対応する入力部１３による所定のキーの入力や、所定のタッチパネル操作が行われたか否かを確認すればよい。
ページめくり操作が行われた場合は、ステップＳ１４へ進み、行われていない場合は、ステップＳ５へ進む。
ステップＳ５において、制御部１４が所定のタイマーを用いて、現在表示されているページが閲覧状態のままで、一定時間（たとえば２〜３分間）が経過したか否かをチェックする。
その一定時間がまだ経過していない場合は、ステップＳ４へ戻り、その一定時間が経過した場合は、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ１４において、ページめくり操作が実行される前に、表示画面に表示されていたページ（前ページ）に掲載されていた写真の切り出し処理を行う。この写真には、たとえば、分析対象となる商品である服を着たモデルが撮影されているものとする。
写真の切り出し処理は、従来から行われている手法を用いて行えばよく、たとえば、切り出し対象の写真がＪＰＥＧフォーマットの画像ファイルであれば、適当な写真番号を付加して１つの画像ファイルとして、記憶部１５に記憶させる。

１つのページに複数の写真が掲載されている場合はそれらの写真すべてを、各写真ごとに異なる写真番号を付加して画像ファイルとして記憶させればよい。
また、１枚の写真の中に、複数の商品あるいは複数のモデルが表示されている場合があるが、この場合は、１枚の写真をスキャンし、各商品が表示されている領域を認識し、その商品ごとに写真画像を分割して、商品ごとの分割画像を個々の画像ファイルとして記憶してもよい。
以下では、説明を容易にするために、１つの写真には、１つの商品あるいは一人のモデルのみが撮影されているものとする。

ステップＳ１５において、切り出した写真の中から一人のモデルが表示されている領域を抽出する。すなわち、分析対象となる商品（服）があると考えられる領域を分離し、その領域の画像データを取得する。この領域抽出は、従来の画像処理で行われているような人物認識を利用すればよい。これにより、たとえば、服を着たモデルのみの画像データが取得され、記憶部１５に一時保存される。

ステップＳ１６において、写真分析処理を行う。
写真分析処理では、後述するように３つの部位ごとにヒストグラムを算出し、図２や図１２に示す分析結果情報２４を生成する。
この写真分析処理の詳細は、図６に示す。写真分析処理においては、取得された１人のモデルの画像データが３つの部位に分割され、各部位ごとに、所定の分析基準色それぞれに対するヒストグラム（色、輝度値、画素数）が算出される。

ステップＳ１７において、同一ページ内に存在する全モデルの写真の分析処理を終了したか否か、チェックする。分析すべき写真がまだ残っている場合は、ステップＳ１５へ戻る。すべての写真について分析処理を終了した場合は、ステップＳ１８へ進む。

ステップＳ１８において、切り出した写真すべてについて、予め定められたレベル１の第１評価値（Rating）を付加する。すなわち、写真ごとの分析結果情報２４に加え、すべての写真について、自動的に同じ評価値を与える。
この場合、ページめくり操作がされたことにより、ページめくりの前に表示されていたページに存在する写真に対し、すべて同じ評価値を付与することになる。このように、同一の評価値を与えるのは、閲覧したことを評価に反映するためである。読者はカテゴリーとして嫌いである場合には、ページを開くこともせず、逆にページ内に掲載された個々の写真に特段の興味を持たなくとも、ページを開いて閲覧した場合には、カテゴリーとしては嫌いではないと推測される。そのため、一旦表示されたページには、同一の評価値を与えることとする。
ここで、５段階の評価基準を用いるものとすると、第１評価値（レベル１）としては、たとえば、１．０という値を付与する。この評価値は、サーバへ送られる送信情報２５のうち、評価（rating）４４として用いられる。ステップＳ１８の後、ステップＳ１３へ進み、サーバへの送信情報２５を生成し、サーバ２へ送信する。

ところで、ステップＳ５において、あるページを開いたまま、既に一定時間が経過した場合は、ユーザはそのページに掲載されている写真の中にある商品に興味があり、ユーザ自らが評価しようとする可能性があると考えられる。そこで、一定時間が経過した場合は、ステップＳ６へ進み、現在表示しているページの中にある評価対象写真の切り出し処理をする。
この切り出し処理は、ステップＳ１４で行われるのと同一の処理である。

ステップＳ７において、表示部１１に、評価ボタンのアイコンを表示させる。評価ボタンは、ページ内の特定の写真について、ユーザの好みを入力するボタンであり、たとえば、評価の数を★の数で表す★★★のような表示を各写真毎に行う。ユーザによって評価ボタンの部分が押し下げられると、表示される★の数が増減表示されたり、ユーザが数値を入力できるダイアログの表示が実行され、ユーザの評価が入力される。ここで、具体的な評価値は、ボタンの押し下げ回数に伴って増減する★の数や、ユーザが数値を入力できるダイアログから、ユーザが直接入力した数値によって入力され、記憶部１５に評価（rating）４４として記憶される。

ステップＳ８において、同一ページ内のすべての写真について分析処理を終了したか否か、チェックする。この処理は、ステップＳ１７と同じ処理である。
ステップＳ９において、表示されている評価ボタンが押し下げられたか否か、チェックする。評価ボタンが押し下げられた場合、ステップＳ１０へ進み、押し下げられない場合は、ステップＳ１１へ進む。
ステップＳ１１において、ページめくり操作が実行されたか否かをチェックする。これは、ステップＳ４と同様である。ページめくり操作がされた場合、ステップＳ１２へ進み、操作がされていない場合は、ステップＳ９へ戻る。

ステップＳ１０において、写真分析処理を行う。これは、ステップＳ１６と同じ処理であり、ユーザが評価ボタンを押した対象の写真について、分析処理を行ってヒストグラムを算出する。
また、ステップＳ９において評価ボタンがユーザの自らの意思により押されているので、分析を行った写真について、5.0を最大として1.0のような評価（rating）を付与する。この評価値は、ユーザの主観に基づき、ステップＳ７で表示された評価ボタンにより入力された評価値によって決定される。

ステップＳ１２において、ページめくり操作がされたので、ステップＳ６において切り出された写真について、予め定められたレベルの第２評価値を付加する。この第２評価値（レベル２）としては、たとえば、５段階評価基準において、１．０という値を設定する。ここで、第２評価値（レベル２）は、第１評価値（レベル１）と比べて、同一の値を付加する。

ステップＳ１０及びステップＳ１２の後は、どちらもステップＳ１３へ進む。ステップＳ１３では、図２及び図１４に示したような送信情報２５を生成し、サーバ２へ送信する。
これにより、ユーザがＴＥ１で閲覧していた雑誌に出てくる商品の写真画像についての分析結果（ヒストグラム）と、評価（rating）が、まとめてサーバ２に送信され、サーバ２の記憶部５３の中にユーザ評価情報５３−２（図１４参照）として保存される。
ここでは、ユーザが閲覧しただけで、まだ購入していない商品についての分析結果と、そのユーザの評価の情報が保存される。また、これらの情報は、後に店舗からの調査要求があった場合に利用される。

＜ユーザ端末ＴＥにおける写真分析処理＞
図６に、ユーザ端末（ＴＥ）１において実行される写真分析処理の一実施例のフローチャートを示す。
この処理は、上記した図５のステップＳ１０とステップＳ１６の詳細内容を示したものである。主として、写真分析部１４−１が、写真に含まれる人物や服の画像を３つの部位（頭部、体上部、体下部）に分割し、各部位ごとに、分析結果であるヒストグラムを生成し、その分析結果を含む送信情報２５を生成する。

ステップＳ３１において、切り出した写真が複数ある場合は、１つの写真を選択し、その写真の画像ファイルを読み出す。選択基準は特に限定するものではなく、たとえば、切り出した順序に基づいて、選択すればよい。
以下、選択した１つの写真について、ステップＳ３２からステップＳ４３までの処理を行い、切り出した写真が複数ある場合は、このステップＳ３２からステップＳ４３までの処理を繰り返す。

ステップＳ３２において、読み出した写真の画像ファイルから服の画像、あるいはモデルの画像を、３つの部位に分割する。ここで、３つの部位とは、頭部と、体上部と、体下部である。この３つの部位に分割するためには、たとえば、従来から行われている特徴点抽出法などの手法を用いればよい。
あるいは、写真を表示部１１に表示しておき、ユーザの指示操作により３つの部位の領域に分割してもよい。
これにより、読み出した画像ファイルのデータが、３つの部位に対応するように、３つに分割される。

ステップＳ３３において、記憶部１５に予め記憶されている分析基準色情報２３の中の複数の色すべてについて、以下の解析（ステップＳ３４からＳ４２）が終了したか否か、チェックする。
すべての基準色についての解析が終了した場合は、ステップＳ４３へ進む。一方、終了していない場合は、ステップＳ３４ヘ進む。

ステップＳ４３において、解析（ステップＳ３４からＳ４２）によって生成された分析結果（ヒストグラム）２４を含む送信情報２５を生成して、処理を終了する。
このとき、現在分析対象となっている写真について、ステップＳ９の評価ボタンの押し下げにより、既に評価が設定されていれば、その評価（rating）を送信情報２５に含める。

ステップＳ３４、Ｓ３５及びＳ３６において、部位「頭部」について、分析基準色ごとのヒストグラムを生成する。
また、ステップＳ３７，Ｓ３８及びＳ３９において、部位「体上部」について、分析基準色ごとのヒストグラムを生成する。
さらに、ステップＳ４０，Ｓ４１及びＳ４２において、部位「体下部」について、分析基準色ごとのヒストグラムを生成する。

まず、ステップＳ３４において、「頭部」の分割画像ファイルを選択し、読み出す。ステップＳ３５において、読み出した分割画像ファイルに対して、予め定めた基準色ごとに、ヒストグラムを生成する。たとえば、基準色の１つが「赤色」であったとすると、分割画像ファイルの中から赤色の画素を探し出し、その画素の輝度値を求める。
また、その赤色の画素が複数あった場合、その輝度値とともに、その画素数（ピクセル数）を算出する。たとえば、輝度値が「２５５」の赤色の画素が、４０個あったとすると、「色、輝度、画素数」＝「赤、２５５，４０」という情報が、赤色のヒストグラムとして生成される。
ここで、輝度のレベルを、０から２５５までの２５６階調で表現したとすると、輝度値は、０から２５５までのいずれかの値で与えられる。

ステップＳ３６において、上記のようにして生成された分析基準色ごとのヒストグラムを分析結果情報２４として一時記憶する。設定された分析基準色が、たとえば、「赤、青、黄」の３つであったとすると、この３つの色それぞれについて、上記のようなヒストグラムが生成される。
なお、設定される分析基準色の色の数は多ければ多いほど詳細な分析結果が得られるが、処理時間の短縮化の観点により、たとえば、１６色程度の色を設定するのが好ましい。
たとえば、１６色の場合は、「頭部」について、１６個のヒストグラムが生成される。

ステップＳ３７においては、「体上部」の分割画像ファイルを選択し、ステップＳ４０においては、「体下部」の分割画像ファイルを選択する点が、ステップＳ３４と異なる。
ステップＳ３８，Ｓ４１におけるヒストグラムの生成処理は、分析対象となる分割画像ファイルが異なるだけで、ステップＳ３５と同じ処理である。
ステップＳ３９とＳ４２は、ステップＳ３６と同じ処理であり、それぞれ、ステップＳ３８とＳ４１で生成されたヒストグラムを、分析基準色ごとに一時記憶させる。

このように、ステップＳ３４からＳ４２までの一連の処理を１つの写真の画像ファイルに対して実行し、予め設定されたすべての基準色についてのヒストグラムを生成し、送信情報２５の分析結果４３として記憶する（ステップＳ４３）。
この送信情報２５は、サーバへ送信され、ユーザ評価情報５３−２として保存された後、ユーザからの調和度調査要求などがあったときに、調和度を算出するのに利用される。

＜ユーザ端末ＴＥにおける調和度要求処理＞
図７に、ユーザ端末（ＴＥ）１における調和度要求処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、ユーザが、自己の所有する服であってサーバの購入履歴情報５３−１として保存されている服について、調和度調査（コーディネート解析）をサーバ２に要求する場合を示す。これにより、サーバ２から返信されるコーディネート情報を見て、ユーザは、自己の所有する服の中から、たとえば、現在の季節にふさわしい服を選択するための１つの手がかりを得ることができる。

ステップＳ５１において、制御部の評価処理部１４−２が、評価入力処理を実行する。ここでは、たとえば、新たな雑誌に掲載された商品について、図５に示す処理を行うことの他に、既にサーバに蓄積されている購入履歴情報５３−１の中に保存されているそのユーザの過去の購入商品について、評価入力処理が行われる。
これにより、過去に購入した商品（服）について、そのユーザの評価値（rating）が付加され、図２に示すような送信情報２５が生成される。

ステップＳ５２において、調和度調査要求部１４−３が、サーバに、ユーザ情報と、調和度調査要求（コーディネート解析要求）を送信する。ここで、ユーザ情報２１としては、ユーザを特定する情報であればよく、たとえば、ユーザＩＤのみを送ればよい。
この要求を受信したサーバ２は、後述する図９に示すような処理を実行して、ユーザへの回答情報５３−４を生成し、調査要求を送信してきたＴＥ１に返信する。

ステップＳ５３において、サーバ２から回答が送信されてくるのを待ち、回答が受信された場合、ステップＳ５４へ進み、そうでない場合は、ステップＳ５５へ進む。
ステップＳ５４において、受信されたサーバからの回答を、サーバ回答情報２６として記憶し、さらに、その回答を表示部１１に指示して、処理を終了する。
一方、ステップＳ５５において、調査要求に対する回答が受信できなかったので、表示部１１に、サーバからの回答がないことを示すエラー表示をして、処理を終了する。

＜サーバにおけるユーザ情報収集処理＞
図８に、サーバにおいて実行されるユーザ情報収集処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、ユーザ情報収集部６１が、ユーザから送信されてくる情報を受信して、記憶部５３に保存する。ユーザから送信されてくる情報としては、送信情報２５に対応するユーザ評価情報５３−２と、購入した商品に関する情報とがある。

ステップＳ１０１において、ユーザＴＥ１からユーザ評価情報に相当する送信情報２５が受信されてくるが否か、チェックする。この情報が受信されれば、ステップＳ１０２へ進み、そうでない場合は、ステップＳ１０３へ進む。
ステップＳ１０３において、ユーザＴＥ１から購入商品情報が送信されてくるか否か、チェックする。この情報が受信されれば、ステップＳ１０４ヘ進み、そうでない場合は、ステップＳ１０１へ戻る。購入商品情報には、ユーザ情報、商品名、商品画像などが含まれる。

ステップＳ１０２において、受信したユーザ評価情報５３−２を、記憶部５３に保存して、処理を終了する。また、ステップＳ１０４において、受信した購入商品情報を、購入履歴情報５３−１として保存して、処理を終了する。

＜サーバにおける調和度調査処理＞
図９に、サーバＳＶ２で実行される調和度調査処理の一実施例のフローチャートを示す。ここでは、主として、ユーザＴＥ１からの要求に対応して、ユーザの所有する服の調和度についての回答を生成して、そのＴＥ１へ返信する。
ステップＳ１１１において、調和度調査実行部６２が、ＴＥ１から送られてくる調和度調査要求を受信したか否か、チェックする。この要求は、図７のステップＳ５２に示す要求であり、少なくともユーザＩＤが含まれる。
受信のない場合は、ステップＳ１１１をループし、受信があった場合は、ステップＳ１１２へ進む。

ステップＳ１１２において、受信したユーザＩＤを用いて、このユーザＩＤに対応するユーザの購入履歴情報５３−１を検索する。すなわち、ユーザＩＤを含む購入履歴情報を、すべて抽出する。
また、この実施例では、現在の季節に着るのが適切な商品（服）の調査を行って、ユーザの嗜好も考慮してその季節にふさわしい服を選択する手助けとなる情報（調和度）を、ユーザに提供するものとする。

従って、ステップＳ１１２において、抽出された購入履歴情報５３−１の中から、現在の季節に合致する商品を選択する。
図３には示していないが、購入履歴情報５３−１に購入日が記憶されているものとすると、この購入日から、購入した商品がどの季節向けに製造された商品であるかを判断する。たとえば、購入日が示す月が１月または２月であれば、その購入商品に合致する季節は春であると判断する。
従って、現在の季節が春であったとすると、春に着ることを目的として製造された服（春向け商品）と考えられる商品であって購入日が１月または２月である商品を選択する。
あるいは、購入履歴情報５３−１に、その商品がどの季節に着ることを目的として製造された服であるかを示す情報（季節情報）を記憶しておき、この季節情報に基づいて、現在の季節向けの商品を選択してもよい。
これにより、多数存在する購入商品の中から、現在の季節に合致する商品群が選択される。

ステップＳ１１３において、現在の季節に合致する商品が、所定数（Ｎ個）以上選択されているか否か、チェックする。所定数のＮの値は、一定値に限定するものではなく、設定変更できるようにしてもよい。たとえば、Ｎ＝２を設定すればよい。あるいは、履歴として記憶されている購入商品数が多い場合は、もっと大きな数を設定してもよい。
ただし、選択された商品の数が１個であれば、その商品を選択するしかなく、以後の調査をする余地はない。
選択された商品がＮ（≧２）個以上の場合は、ステップＳ１１５へ進み、そうでない場合は、ステップＳ１１４へ進む。
ステップＳ１１４において、ユーザ回答生成部６３が、調査する対象となる商品が少ないために、調査をしなかったことを示すエラー回答を生成し、ＴＥ１へ送信する。その後、処理を終了する。

ステップＳ１１５において、選択された商品のうち、１つの商品の情報を、購入履歴情報５３−１から読み出す。ここで、どの商品を読み出すかは特に基準はなく、たとえば、選択された順序で１つの商品の情報を順次読み出せばよい。
また、読み出される情報には、その商品の商品画像７３が含まれる。この商品画像７３は、たとえば、その商品を購入したときに、履歴情報として記憶しておけばよい。

また、商品画像７３には、その商品が、上記した３つの部位のうち、いずれの部位に対応するものであるかを示す情報（部位情報）も、購入時に記憶しておく。たとえば、購入商品がたとえばＴシャツであったとすると、購入時に、部位情報として「体上部」を設定しておく。また、商品の購入時には、ユーザ情報（ユーザＩＤ）、購入日、季節情報、商品名（コード）、商品画像、部位情報を対応づけて、その商品の購入履歴情報５３−１として記憶しておくものとする。

ステップＳ１１６において、読み出した商品情報の中から、選択された商品の部位情報を抽出する。
ステップＳ１１７において、読み出した商品の商品画像に対して、分析基準色すべてについての解析が終了したか否か、チェックする。この解析が終了した場合は、ステップＳ１２０へ進み、そうでない場合は、ステップＳ１１８へ進む。

ステップＳ１１８において、分析基準色ごとに輝度別のヒストグラムを生成する。ここでのヒストグラムの生成処理は、図６のステップＳ３５などに示したものと同じ処理である。これにより、ステップＳ１１６で抽出した部位情報に基づいて、その部位のみに関してのヒストグラムが生成される。
ステップＳ１１９において、抽出した部位情報とともに、生成したヒストグラムを一時保存する。この場合、図１２に示すような分析結果情報のうち、抽出した１つの部位についてのヒストグラムが記憶される。
その後、ステップＳ１１７へ戻り、予め設定されているすべての分析基準色について、ステップＳ１１８とＳ１１９の処理を繰り返す。

ステップＳ１２０において、ステップＳ１１２で選択された商品すべてに対して、ヒストグラムの生成を終了したか否か、チェックする。すべての選択商品についてヒストグラムの生成が終了した場合は、ステップＳ１２１へ進む。そうでない場合は、ステップＳ１１５へ戻り、残りの選択商品について、ステップＳ１１５からステップＳ１１９までの処理を繰り返す。

ステップＳ１２１において、抽出した部位情報について、ユーザの嗜好を反映した分析結果８３を考慮した相関係数を、選択商品ごとに計算する。
ユーザの嗜好を反映した分析結果とは、図１４に示すようなユーザ評価情報５３−２の中の分析結果情報であり、具体的には、各部位ごとに生成したヒストグラムの情報である。このヒストグラムを構成する情報のうち、各色ごとに求めた画素数３３を、相関係数を計算するために用いるものとする。
この相関係数は、たとえば以下に示すような数式により求めたパラメータであり、１つの分析基準色ごとに計算された画素数に対する相加平均を利用して求める。

まず、画素数の集合ＸとＹを、次のように定義する。
（Ｘ，Ｙ）＝｛（Ｘｉ，Ｙｉ）｝，ｉ＝１，２，・・・ｎ
Ｘ：ステップＳ１１２において選択された商品（服）についての各基準色ごとの画素数の集合
Ｙ：サーバに保存されたユーザ評価情報５３−２に含まれるすべての商品（服）についての各基準色ごとの画素数の集合
Ｘｉ：集合Ｘの中の分析基準色（ｉ）についての輝度別の画素数
Ｙｉ：集合Ｙの中の１つの分析基準色（ｉ）についての輝度別の画素数
ｉ：分析基準色を特定する番号（ｉ＝１，２，・・・ｎ）
ｎ：分析基準色の設定数

このような２つの画素数の集合に対して、次式により、１つの選択商品に対する相関係数Ｋを計算する。

この相関係数Ｋは、ステップＳ１１２で選択したすべての商品について、その商品ごとに計算する。

ステップＳ１２２において、各選択商品ごとに上記の数式によって求めた相関係数Ｋと、そのユーザの評価（rating）との積を算出する。ここで、ユーザの評価（rating）は、相関係数Ｋを求めた選択商品についての評価値であり、ユーザ評価情報５３−２の評価（rating）８４として保存されている数値である。
この相関係数Ｋと評価との積は、これまでのユーザの好みを加味した評価を意味するものであり、ユーザの嗜好を考慮した調和度に相当するものである。
この積（調和度）が大きいほど、好み度合いが高いことを意味し、逆に小さいほど好み度合いが低いことを意味する。
選択商品の数がｍ個あったとすると、この積は、ｍ個算出される。従って、ｍ個の積のうち、最大の値の積を持つ選択商品が、そのユーザにとって、現在の季節の商品（服）として、最もおすすめの商品であることを意味する。

ステップＳ１２３において、ユーザ回答生成部６３が、選択商品のうち、最大の積を持つ商品の情報を含む回答情報５３−４を生成する。ここで、回答情報には、たとえば、ユーザ情報、おすすめする商品名、その商品の画像、調和度（積）などが含まれる。
ステップＳ１２４において、生成したユーザ回答情報５３−４を、ユーザＴＥ１へ送信する。
以上の処理により、サーバが調和度を調査し、ユーザの所有する購入商品の中から、ユーザにとって好ましい商品を、容易かつ迅速に提示することができる。

＜店舗ＰＣによる店舗調査要求処理＞
図１０に、店舗装置（ＰＣ）３において実行される店舗調査要求処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、主として、店舗の担当者が、ある特定のユーザに対して購入をすすめようとする商品の候補（コーディネート候補商品）について、サーバにそのユーザに対する調和度の調査を要求することと、その要求に対応してサーバからの回答を得て、ユーザに提示する商品としてどのコーディネート候補商品がよいかを選択するための情報を表示することを行う。

ステップＳ２０１において、店舗調査要求部１２２が、店舗ＰＣ３の担当者によって、店舗調査要求を意味する入力がされたか否かチェックする。
店舗調査要求は、その店で販売される商品（服）Ａを、あるユーザＢにすすめようとする場合、その商品ＡがそのユーザＢにとって適切なものか否かを、そのユーザＢの評価情報を記憶しているサーバに問い合わせることを意味する。

この調査をサーバに要求するために、店舗の担当者は、調査するユーザを特定するユーザ情報１１１と、コーディネート候補の商品の画像情報１１２を選択入力する。
このコーディネート候補の商品の画像情報１１２は、選択候補情報１１３として入力される。また、コーディネート候補商品としては、１つだけでなく、複数の商品を選択入力してもよい。
入力がない場合は、ステップＳ２０１をループし、入力があった場合は、ステップＳ２０２へ進む。
ステップＳ２０２において、店舗調査要求部１２２が、調査するユーザのユーザ情報を含む調査要求を、サーバ２に送信する。ここでは、ユーザ情報として、ユーザＩＤをサーバに送信する。

ステップＳ２０３において、候補選択部１２１が、調査するコーディネート候補商品の画像情報１１２を順次１つずつ選択入力する。
ステップＳ２０４において、選択入力されたコーディネート商品の画像情報１１２を、サーバ２に送信する。これにより、調査要求を受信したサーバ２では、後述する図１１に示すように、要求のあったユーザに関して、要求のあったコーディネート候補商品についての調和度を算出し、重み付き相関係数を含む回答情報５３−６を生成して、要求のあったＰＣ３へ送信する。

ステップＳ２０５において、相関係数受信部１２３が、サーバから送られてくる回答情報１１５を受信する。この回答情報１１５には、図１６に示すように、少なくともユーザ情報と、コーディネート商品を特定する情報と、その商品の重み付き相関係数とが含まれる。
ステップＳ２０６において、受信した回答情報１１５を、記憶部１０５に記憶する。

ステップＳ２０７において、選択入力されたすべてのコーディネート候補商品をサーバ２へ送信したか否か、チェックする。すべての候補商品の情報をサーバ２へ送信した場合は、ステップＳ２０８へ進み、送信していない候補商品がまだ残っている場合は、ステップＳ２０３へ戻り、ステップＳ２０３からＳ２０６の処理を繰り返す。

ステップＳ２０８において、調査結果生成部１２４が、店舗基準ルールに従って、調査結果を生成する。ここで、店舗基準ルールとは、顧客に商品をすすめる場合のポリシーを意味し、その顧客の過去の購入商品と類似する商品をすすめるとか、予め調査していた顧客の嗜好内容に最も合致する商品をすすめるとか、あるいは予め調査していた嗜好内容とは無関係に流行品をすすめるというようなポリシーを意味する。

調査結果を生成するために、受信した回答情報に含まれる各候補商品ごとの重みつき相関係数を利用して、コーディネート候補商品を、店舗基準ルールに従った順序に並べ替える。
すなわち、店舗基準ルールに従って、その店舗が最もおすすめしたい商品の優先順位が高くなるように、並べ替える。
たとえば、ユーザの嗜好を考慮し、ユーザが好むであろう順序に、コーディネート候補商品を並べる場合は、重み付き相関係数の値の高い順に並べ替える（図１７参照）。

ステップＳ２０９において、調査結果生成部１２４は、並べ替えた順に、コーディネート候補商品を表示する。
図１７は、コーディネート調査結果の一つの実施例を示したものである。ここでは、重みつけ相関係数の大きい順に、候補商品を並べ替えたリストを示している。店舗の担当者は、この商品リストを見て、ユーザ情報によって特定されるユーザにすすめる商品を決定することができる。

＜サーバＳＶにおける店舗調査要求処理＞
ここでは、サーバＳＶ２が、店舗ＰＣ３から店舗調査要求を受信した場合に、サーバで行われる処理について説明する。
図１１に、サーバにおいて、店舗調査要求を受信した場合に実行される調査処理のフローチャートを示す。

ステップＳ１５１において、要求受信部６４が、店舗ＰＣ３から、店舗調査要求を受信したか否か、チェックする。受信していない場合は、ステップＳ１５１をループし、受信した場合は、ステップＳ１５２へ進む。
店舗調査要求を受信した場合、候補画像受信部６５がコーディネート候補商品の画像情報を受信して、店舗受信情報５３−５として記憶させる。この店舗受信情報５３−５には、調査をするユーザを特定する情報（ユーザＩＤ）も記憶しておく。

ステップＳ１５２において、受信したコーディネート候補商品の画像を、部位ごとに分割する。この処理は、図６の写真分析処理のステップＳ３２と同じ処理である。これにより、商品画像のデータが、３つの部位（頭部、体上部、体下部）に分割される。

ステップＳ１５３からＳ１６１において、３つの各部位ごとに、ヒストグラムの生成と記憶が行われる。これらの処理は、図６に示したステップＳ３４からＳ４２の処理と同じ処理である。
ステップＳ１５３，Ｓ１５４及びＳ１５５において、頭部の画像データについて、分析基準色ごとのヒストグラムの生成が行われ、図１２に示すような頭部に関するヒストグラム（色名、輝度値、画素数）が記憶される。
ステップＳ１５６，Ｓ１５７及びＳ１５８において、体上部の画像データについて、ヒストグラムの生成が行われ、記憶される。
ステップＳ１５９，Ｓ１６０及びＳ１６１において、体下部の画像データについて、ヒストグラムの生成が行われ、記憶される。
これらの処理により、１つのコーディネート候補商品に対するヒストグラムが、部位別に生成され、記憶される。

ステップＳ１６２において、相関係数計算部６７が、部位別に生成したヒストグラムから、部位別に、ユーザの嗜好を考慮した相関係数を計算する。この処理は、図９に示した調和度調査処理のステップＳ１２１と同様の処理である。

画素数の集合Ｘ，Ｙを、次のように定義する。
（Ｘ，Ｙ）＝｛（Ｘｉ，Ｙｉ）｝，ｉ＝１，２，・・・ｎ
Ｘ：コーディネート候補の商品（服）についての各基準色ごとの画素数の集合
Ｙ：サーバに保存されたユーザ評価情報５３−２に含まれるすべての商品（服）についての各基準色ごとの画素数の集合
Ｘｉ：集合Ｘの中の１つの分析基準色（ｉ）についての輝度別の画素数
Ｙｉ：集合Ｙの中の１つの分析基準色（ｉ）についての輝度別の画素数
ｉ：分析基準色を特定する番号（ｉ＝１，２，・・・ｎ）
ｎ：分析基準色の設定数

この２つの画素数の集合Ｘ，Ｙに対して、次式により１つのコーディネート候補の商品に対する相関係数Ｋを計算する。

相関係数Ｋは、１つのコーディネート候補の商品の部位別に計算される。
すなわち、１つの候補商品について、頭部と体上部と体下部の３つの相関係数Ｋ（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３）が求められる。
また、コーディネート候補のすべての商品について、この相関係数Ｋを計算する。

ステップＳ１６３において、相関係数計算部６７が、部位別に計算した相関係数Ｋと、評価Ｒ（rating）との積（調和度）Ｃを算出する（Ｃ＝Ｋ×Ｒ）。
頭部の積：Ｃ１＝Ｋ１×Ｒ
体上部の積：Ｃ２＝Ｋ２×Ｒ
体下部の積：Ｃ３＝Ｋ３×Ｒ
ここで、評価Ｒ（rating）は、コーディネート候補の商品についての評価値であり、過去に購入した商品への評価(rating)やページ閲覧時に自動で付加された評価(rating)によって求められたものである。コーディネート候補の商品が、ユーザが過去に既に購入した商品がある場合は、サーバのユーザ評価情報５３−２にその評価（rating）がすでに記憶されているので、その評価値を用いる。

また、ユーザがまだ購入しておらず、ページ閲覧もされていない商品をコーディネート候補の商品として提案する場合は、その候補商品について、たとえばＲの値を０とすることにより、評価（rating）を求める。
上記したように、相関係数Ｋと評価Ｒとの積Ｃは、ユーザの嗜好を考慮した調和度に相当するものである。

ステップＳ１６４において、相関係数計算部６７が、１つのコーディネート候補商品ごとに、３つの部位別の積（調和度）を加算し、重み付き相関係数Ｋａを算出する。
すなわち、頭部の積（Ｃ１）と、体上部の積（Ｃ２）と、体下部の積（Ｃ３）を加算したものが、重み付き相関係数Ｋａ（＝Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３）である。
重み付き相関係数Ｋａは、選択された各コーディネート候補商品ごとに算出される。

ステップＳ１６５において、店舗回答生成部６６が、すべてのコーディネート候補商品の重み付き相関係数を含む回答情報５３−６を生成する。
この店舗への回答情報５３−６は、たとえば、図１６に示すような情報であり、コーディネート候補商品が複数個ある場合は、調査商品名から調査結果である重み付き相関係数までの情報は、複数個含まれる。

ステップＳ１６６において、店舗回答生成部６６が、店舗への回答情報５３−６を、調査要求をしてきた店舗ＰＣ３に、送信する。
店舗ＰＣ３がこの店舗への回答情報５３−６（サーバ回答情報１１５）を受信し、サーバ回答情報１１５を用いて図１７に示すようなコーディネート調査結果を生成することにより、店舗の担当者が、ユーザに対し、適切な商品情報の提示や配信をすることが可能となる。

１ ユーザ端末（ＴＥ）
２ サーバ（ＳＶ）
３ 店舗装置（ＰＣ）
４ ネットワーク
１１ 表示部
１２ 入力部
１３ 通信部
１４ 制御部
１４−１ 写真分析部
１４−２ 評価処理部
１４−３ 調和度調査要求部
１５ 記憶部
２１ ユーザ情報
２２ 電子雑誌情報
２３ 分析基準色情報
２４ 分析結果情報
２５ 送信情報
２６ サーバ回答情報
５１ 通信部
５２ 制御部
５３ 記憶部
５３−１ 購入履歴情報
５３−２ ユーザ評価情報
５３−３ 分析基準色情報
５３−４ ユーザ回答情報
５３−５ 店舗受信情報
５３−６ 店舗回答情報
６１ ユーザ情報収集部
６２ 調和度調査実行部
６３ ユーザ回答生成部
６４ 要求受信部
６５ 候補画像受信部
６６ 店舗回答生成部
６７ 相関係数計算部
１０１ 表示部
１０２ 入力部
１０３ 通信部
１０４ 制御部
１０５ 記憶部
１１１ ユーザ情報
１１２ 商品画像情報
１１３ 選択候補情報
１１４ サーバ送信情報
１１５ サーバ回答情報
１２１ 候補選択部
１２２ 店舗調査要求部
１２３ 相関係数受信部
１２４ 調査結果生成部

Claims (8)

1. ユーザが所有する端末と、商品情報の蓄積および調査を行い所望の情報を提供するサーバとを備え、前記端末と前記サーバはネットワークを介して接続され、
   前記端末が、表示部と、商品の写真画像を含む商品情報を記憶した商品記憶部と、
   前記写真画像に対して所定の分析基準色ごとに画素単位の色分布からなる分析結果を生成する写真分析部と、
   前記表示部に表示された写真画像の商品についてのユーザの評価を入力する評価処理部と、
   前記写真画像に対する分析結果とユーザの評価とを前記サーバに送信する第１通信部と、
   前記サーバに対して、ユーザがコーディネートを希望する商品に対する調和度の調査を要求する調和度調査要求部とを備え、
   前記サーバが、ユーザごとに購入した商品の情報を記憶した購入履歴情報記憶部と、
   前記端末から送信された分析結果およびユーザの評価と、調和度調査要求とを受信する第２通信部と、
   前記受信した分析結果およびユーザの評価をユーザ評価情報として記憶するユーザ評価情報記憶部と、
   前記調和度調査要求を受信した場合、所定の条件を満たす商品に対して、前記調査を要求したユーザの調和度を、前記ユーザ評価情報を用いて算出する調和度調査実行部とを備えたことを特徴とする商品情報提供システム。
2. 前記サーバが、前記調和度調査実行部によって算出された調和度を用いて、前記所定の条件を満たす商品のうちユーザに提示するのが最も好ましい商品を選択し、その選択商品の情報を含む回答を前記調査要求をしてきた端末へ送信するユーザ回答生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の商品情報提供システム。
3. 前記所定の条件とは、現在の季節に着ることを目的として製造された服を調査対象の商品とすることであり、前記調和度調査実行部は、前記調査対象の服のうち、前記ユーザの評価の高い服の方が、ユーザに対する調和度が高いことを示す調査結果を出力することを特徴とする請求項１記載の商品情報提供システム。
4. 前記所定の条件を満たす商品は、前記購入履歴情報記憶部に記憶されたユーザがすでに購入した所有商品に限定されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の商品情報提供システム。
5. 商品を販売する店舗が所有する店舗装置をさらに備え、
   前記店舗装置が、特定のユーザについての調和度を調査したい商品を選択する候補選択部と、前記候補選択部によって選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度の調査を前記サーバに要求する店舗調査要求部とを備え、
   前記サーバが、前記店舗装置から前記調和度調査要求を受信した場合、前記ユーザ評価情報記憶部に記憶された前記特定のユーザのユーザ評価情報を用いて、前記選択された商品に対する前記特定のユーザの調和度を算出し、前記算出された調和度を含む回答を生成し、前記調査要求をしてきた店舗装置へ送信する店舗回答生成部を備えたことを特徴とする請求項１記載の商品情報提供システム。
6. 前記商品記憶部に記憶される商品情報には、ネットワークを介して配信された電子書籍の写真画像、あるいは記憶媒体から取得した電子書籍の写真画像が含まれていることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の商品情報提供システム。
7. 前記分析結果は、分析基準色ごとに求めたヒストグラムであり、前記１つのヒストグラムは、分析基準色名、その分析基準色の輝度値、およびその分析基準色の画素数からなることを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の商品情報提供システム。
8. 前記調和度は、調査対象となる前記所定の条件を満たす商品のヒストグラムと、前記ユーザ評価情報記憶部に記録された各商品の分析結果であるヒストグラムとの関係を示す相関係数と、前記所定の条件を満たす商品についてのユーザの評価との積から算出されることを特徴とする請求項７に記載の商品情報提供システム。

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