[go: up one dir, main page]

WO2017138201A1 - 商品設計支援装置及び商品設計支援方法 - Google Patents

商品設計支援装置及び商品設計支援方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2017138201A1
WO2017138201A1 PCT/JP2016/083462 JP2016083462W WO2017138201A1 WO 2017138201 A1 WO2017138201 A1 WO 2017138201A1 JP 2016083462 W JP2016083462 W JP 2016083462W WO 2017138201 A1 WO2017138201 A1 WO 2017138201A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
product
sales
design
design feature
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2016/083462
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
與那覇　誠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2017566513A priority Critical patent/JP6541242B2/ja
Publication of WO2017138201A1 publication Critical patent/WO2017138201A1/ja
Priority to US16/032,189 priority patent/US11080436B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/53—Querying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection

Definitions

  • the present invention relates to a product design support device and a product design support method, and more particularly, to a product design support device and a product design support method that support various designs of new products using sales results of existing products that have already been sold.
  • Patent Document 1 existing design image information related to an existing product and marketing information corresponding to the existing product are stored in association with each other, and the existing design image information closest to the new design image information related to the new product is stored. Describes a technique for predicting sales of new products by extracting and using existing design information related to the existing design information accumulated.
  • Patent Document 1 mentions the prediction of sales of a new product using marketing information of an existing product similar to the new product, but mentions support for the design of a new product. It has not been. Further, Patent Document 1 does not refer to statistically processing information such as sales performance of existing products and presenting them to support various designs of new products.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and its object is to provide product design support capable of performing design that matches consumer demand and manufacturer supply when various designs of new products are performed.
  • An apparatus and a product design support method are provided.
  • a product design support apparatus is obtained by analyzing a first product image indicating a first product for each first product already commercialized.
  • a design feature quantity acquisition unit for acquiring a second design feature quantity of the second product, and a first product having a first design feature quantity similar to the second design feature quantity from the product database
  • a search unit that acquires information on the sales performance of the first product, and at least one of the first design feature amount of the searched first product and the information on the sales performance of the searched first product.
  • Product attribute information Statistically processing, and an output unit for outputting the product attribute information statistically processed.
  • the design feature amount obtained from the product image of the product (first product) already commercialized and the sales performance of the product already commercialized are associated and registered in the product database.
  • an existing product (first product) having a design feature amount similar to the design feature amount of a new product (second product) is searched, and the product attribute information of the searched existing product is statistical. Processed and output.
  • this aspect can support various designs of new products in which the consumer's demand matches the manufacturer's supply based on the output product attribute information after statistical processing.
  • the output unit statistically processes the number of sales of the first product for each color of the first product, and outputs the color to be manufactured or the ratio of the color to be manufactured of the second product.
  • the number of sales for each color of the product already commercialized is statistically processed by the output unit, and the color to be manufactured or the ratio of the color to be manufactured in the new product is output.
  • this aspect supports the design in which the manufacturer supplies color variations of new products that meet consumer demand.
  • the output unit statistically processes the number of sales of the first product for each sales store of the first product, and outputs a delivery ratio of the second product to the store to which the product is to be delivered or the store to which the product is to be delivered.
  • the number of sales of existing products is statistically processed for each sales store of products already commercialized by the output unit, and the delivery ratio of the new product to the store to which the product is to be delivered or the store to which the product is to be delivered is output.
  • the output unit statistically processes the number of sales of the first product for each pattern of the first product, and outputs the pattern to be manufactured or the ratio of the pattern to be manufactured of the second product.
  • the output unit statistically processes the number of sales for each pattern of the existing product, and outputs the pattern of the new product to be manufactured or the ratio of the pattern to be manufactured.
  • this aspect can support the design of the variation of the pattern of the new goods which the consumer's demand and the manufacturer's supply matched.
  • the output unit statistically processes the number of sales of the first product for each size of the first product, and outputs the size of the second product to be manufactured or the ratio of the size to be manufactured.
  • the output unit statistically processes the number of existing products sold for each size of the existing products, and outputs the size of the new product to be manufactured or the ratio of the size to be manufactured.
  • this aspect can support the design of the variation of the size of the new product in which the consumer demand and the manufacturer supply match.
  • the output unit statistically processes the number of sales of the first product for each weave of the first product, and outputs the weave to be manufactured or the ratio of the weave to be manufactured of the second product.
  • the number of existing products sold is statistically processed for each weaving of existing products by the output unit, and the weaving to be manufactured or the ratio of weaving to be manufactured is output.
  • this aspect can support the design of the weaving variation of the new product in which the consumer's demand matches the manufacturer's supply.
  • the first design feature amount and the second design feature amount include at least one of a color, a pattern, a shape, and a texture.
  • the design feature amount includes at least one of color, pattern, shape, and texture
  • an existing product that is similar in design to a new product can be searched with high accuracy, and more accurate. Support for various designs.
  • the information relating to the sales performance of the first product relates to the same past season as the sales season planned for the second product.
  • the information on the sales performance of the existing product uses the sales performance of the past season that is the same as the sales season planned for the new product, so that various designs with higher accuracy can be supported. .
  • the search unit searches a plurality of first products having a first design feature amount similar to the second design feature amount from the product database, and information relating to sales results of the searched first products.
  • the output unit statistically analyzes product attribute information including at least one of the first design feature amount of the plurality of first products searched and the information on the sales results of the plurality of first products searched. Process and output statistically processed product attribute information.
  • the product attribute information is statistically processed and output based on the information related to the sales performance of a plurality of existing products similar to the new product.
  • this aspect can grasp the tendency of the sales performance of the existing product similar to the new product, and can support various designs of the new product so that there is no omission.
  • the product design support method includes a first design feature amount obtained by analyzing a first product image indicating a first product for each first product already commercialized, and the first design feature amount.
  • a product design support method using a product database registered in association with information related to sales results of one product by analyzing a second product image indicating a second product developed as a new product , Acquiring a second design feature quantity of the second product, searching for a first product having a first design feature quantity similar to the second design feature quantity from the product database, and searching for the first product feature quantity.
  • Product attribute information including at least one of a step of acquiring information related to the sales performance of the product, a first design feature amount of the searched first product, and information related to the sales performance of the searched first product.
  • Total processing including the steps of outputting the product attribute information statistically processed.
  • the design feature amount obtained from the product image of the product already commercialized and the sales performance of the product already commercialized are associated with each other and registered in the product database.
  • Products with design feature quantities similar to the design feature quantities are searched, and the product attribute information of the searched products is statistically processed and output, so consumption based on the output product attribute information after statistical processing It is possible to support various designs of new products that match the demands of the manufacturer and the supply of the manufacturer.
  • an existing product (a product already commercialized) is a product that has been commercialized and already sold.
  • the new product is a newly developed product or a product in a new development stage.
  • the new product includes candidates for new products and free samples in the product planning stage.
  • changes in size and small logo marks are not subject to new products.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing an example of a usage pattern of the product design support apparatus of the present invention.
  • the product design support device 10 a plurality of consumer terminals 11, and a plurality of electronic commerce sites (EC sites) EC0 to ECn are connected via a network 12 such as the Internet. Yes.
  • the merchandise design support apparatus 10 uses the consumer terminal 11 via the network 12 to purchase the products purchased on the EC site (EC0 to ECn), and the consumer uses the consumer terminal 11. Thus, it is possible to accumulate and store a history of browsing products on the EC site (EC0 to ECn).
  • the product design support apparatus 10 can acquire a purchase history, a browsing history, and the like in the consumer terminal 11 by a known method. For example, the consumer terminal 11 searches and purchases products handled by the EC site (EC0 to ECn) via the product design support device 10, and the product design support device 10 purchases and browses the purchase history of the consumer terminal 11. Get history.
  • the EC site (EC0 to ECn) sends information related to the product (for example, product image, brand, inventory, price, size, recommended product, purchase information, etc.) from the consumer terminal 11 via the product design support device 10.
  • information related to the product for example, product image, brand, inventory, price, size, recommended product, purchase information, etc.
  • the consumer terminal 11 is a terminal that is operated when a consumer searches for or purchases a product such as clothes.
  • the user terminal 13 is a terminal used by the user of the product design support apparatus 10.
  • the user of the product design support apparatus 10 is, for example, a person who belongs to a new product development department of a clothing manufacturing company. The user operates the user terminal 13 to receive support when designing various new products.
  • the consumer terminal 11 and the user terminal 13 are portable terminals such as smartphones and tablet devices, personal computers, and the like.
  • the consumer terminal 11 and the user terminal 13 will be described. Since the consumer terminal 11 and the user terminal 13 have the same configuration, the user terminal 13 will be mainly described here.
  • FIG. 2 is a perspective view showing an external configuration of the user terminal 13, and is a front perspective view.
  • the user terminal 13 is configured by a tablet computer as shown in FIG.
  • the user terminal 13 includes a flat plate-like casing 101 having a rectangular outline, and the casing 101 has a touch panel display 102 that also serves as a display unit 126 (FIG. 3) and an input unit 128 (FIG. 3), and operation buttons 103.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a system configuration of the user terminal 13.
  • the user terminal 13 includes a CPU (Central Processing Unit) 110 that controls the overall operation of the user terminal 13, and a main memory 114 and a nonvolatile memory 116 are connected to the CPU 110 via a system bus 112.
  • Mobile communication unit 118 wireless local area network (LAN) communication unit 120, short-range wireless communication unit 122, wired communication unit 124, display unit 126, input unit 128, key input unit 130, audio processing unit 132, image The processing unit 134 and the like are connected.
  • LAN local area network
  • the CPU 110 reads an operation program (OS (Operating System) and an application program that operates on the OS), standard data, and the like stored in the non-volatile memory 116, expands them in the main memory 114, and operates the operation program. By executing the above, it functions as a control unit that controls the operation of the entire computer.
  • OS Operating System
  • the main memory 114 is composed of, for example, a RAM (Random Access Memory) and functions as a work memory for the CPU 110.
  • a RAM Random Access Memory
  • the non-volatile memory 116 is constituted by, for example, a flash EEPROM (EEPROM: Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), and stores the above-described operation program and various fixed data.
  • the nonvolatile memory 116 functions as a storage unit of the user terminal 13 and stores various data.
  • the mobile communication unit 118 is a third-generation mobile communication system that conforms to the IMT-2000 standard (International Mobile Telecommunications-2000) and a fourth-generation mobile communication system that conforms to the IMT-Advanced standard (International Mobile Telecommunications-Advanced). Based on this, data is transmitted / received to / from a nearby base station (not shown) via the antenna 118A.
  • IMT-2000 International Mobile Telecommunications-2000
  • IMT-Advanced International Mobile Telecommunications-Advanced
  • the wireless LAN communication unit 120 is connected to a predetermined wireless LAN communication standard (for example, IEEE 802.11a / b / g / n standard, for example) with the wireless LAN access point or an external device capable of wireless LAN communication via the antenna 120A. ) To perform wireless LAN communication.
  • a predetermined wireless LAN communication standard for example, IEEE 802.11a / b / g / n standard, for example
  • the short-range wireless communication unit 122 transmits / receives data to / from another Bluetooth (registered trademark) standard device within the range of, for example, class 2 (within a radius of about 10 m) via the antenna 122A.
  • Bluetooth registered trademark
  • the wired communication unit 124 performs communication according to a predetermined communication standard with an external device connected by a cable via the external connection terminal 106. For example, USB (USB: Universal Serial Bus) communication is performed.
  • USB Universal Serial Bus
  • the display unit 126 is composed of a color LCD (LCD: Liquid Crystal Display) panel that constitutes a display part of the touch panel display 102 and a drive circuit thereof, and displays various images.
  • LCD Liquid Crystal Display
  • the input unit 128 constitutes a touch panel portion of the touch panel display 102.
  • the input unit 128 is configured integrally with the color LCD panel using a transparent electrode.
  • the input unit 128 generates and outputs two-dimensional position coordinate information corresponding to the user's touch operation.
  • the key input unit 130 includes a plurality of operation buttons 103 provided on the housing 101 of the user terminal 13 and a drive circuit thereof.
  • the audio processing unit 132 converts the digital audio data provided via the system bus 112 into an analog signal and outputs it from the speaker 104.
  • the image processing unit 134 digitizes an analog image signal output from the built-in camera 105 equipped with a photographing lens and an image sensor, performs necessary signal processing, and outputs the result.
  • FIG. 4 is a diagram showing functional blocks of the product design support apparatus 10.
  • the product design support apparatus 10 mainly includes a design feature quantity acquisition unit 21, a search unit 23, an output unit 25, a product database (described as product DB in the drawing) 27, and a communication unit 29.
  • the product design support apparatus 10 is configured by a general server or the like, and a design feature quantity acquisition unit 21, a search unit 23, an output unit 25, a product database 27, and a communication by operating one or more internal CPUs.
  • the unit 29 is controlled.
  • the product database 27 is constructed in a known language such as SQL on a recording medium such as HDD (Hard Disc Drive).
  • the user terminal 13 and the consumer terminal 11 are connected to the network 12, but are omitted.
  • the design feature quantity acquisition unit 21 acquires a design feature quantity 33 of a new product by analyzing a new product image indicating the new product. That is, the design feature value acquisition unit 21 receives a product image 31 of a new product in which the new product is photographed, and acquires a design feature value 33 of the new product by performing image analysis on the input product image 31 of the new product. To do.
  • the design feature value acquisition unit 21 can acquire the design feature value 33 by performing image analysis on the product image 31 of the new product using a known technique.
  • an image is obtained using a classifier obtained by a machine learning method such as SVM, Real AdaBoost, AdaBoost, and feature quantities such as wavelet feature quantities, Haar-like feature quantities, Edgelet feature quantities, EOH feature quantities, and HOG feature quantities.
  • a classifier obtained by a machine learning method such as SVM, Real AdaBoost, AdaBoost, and feature quantities such as wavelet feature quantities, Haar-like feature quantities, Edgelet feature quantities, EOH feature quantities, and HOG feature quantities.
  • feature quantities such as wavelet feature quantities, Haar-like feature quantities, Edgelet feature quantities, EOH feature quantities, and HOG feature quantities.
  • the design feature amount 33 is not particularly limited as long as it represents the feature of the design of the product.
  • the design feature amount is at least one of the color, pattern, shape, and texture of the product in the product image. Includes one.
  • design feature-value acquisition part 21 demonstrated regarding the example which acquires the design feature-value 33 from a new product image, it is not limited to this.
  • the design feature amount acquisition unit 21 may acquire the design feature amount 33 acquired by image analysis externally via the network 12.
  • the search unit 23 searches for existing products having a design feature amount similar to the design feature amount 33 of the new product from the design feature amounts of a plurality of existing products registered in the product database 27. Moreover, the search part 23 acquires the information regarding the sales performance memorize
  • the information relating to the sales performance is, for example, the number of sales, the number of inventory, the sales store, and the number of manufacturing.
  • the search unit 23 transmits the search result (the existing product searched and information related to the sales performance of the searched existing product) to the output unit 25.
  • the search unit 23 compares the design feature quantity of the existing product registered in the product database 27 with the design feature quantity 33 of the new product acquired by the design feature quantity acquisition unit 21, and based on the comparison result, the product database 27. Search for existing products registered in. For example, the search unit 23 may use the difference between the design feature value 33 of the new product and the design feature value of the existing product to search for an existing product having the smallest difference or an existing product having a difference equal to or less than a threshold.
  • the threshold value is arbitrarily set, and may be determined according to the type of design support requested by the user, the number of search results, and the like. If the number of products to be searched is large, the threshold value may be decreased, and if the product is not searched, the threshold value may be increased and the search may be performed again.
  • the design feature amount of the existing product obtained by analyzing the existing product image indicating the existing product and information related to the sales performance of the existing product are registered in association with each other. Detailed description of the product database 27 will be described later.
  • the output unit 25 statistically processes the product attribute information 37 including at least one of the design feature amount of the existing product searched by the search unit 23 and the information related to the sales performance of the searched existing product, and the statistically processed product attribute Information 37 is output.
  • the product attribute information 37 is information including information on design features such as color, pattern, shape, texture, sensitivity word, and weaving, and sales results. Further, the product attribute information 37 includes information estimated based on the statistical processing result.
  • the output unit 25 outputs product attribute information 37 statistically processed so as to be useful information for various designs of new products.
  • the statistically processed product attribute information 37 output by the output unit 25 is selected according to a user instruction or information of a preset type is output. For example, when the user instructs the output of the product attribute information related to the color variation via the input unit 128 of the user terminal 13, the output unit 25 performs the statistical processing on the product attribute information 37 regarding the color variation according to the command. Is output.
  • the search unit 23 may search for a plurality of existing products having a design feature amount similar to the design feature amount 33 of the new product, and acquire information on sales results of the plurality of existing products.
  • the output unit statistically processes the product attribute information 37 including at least one of the design feature values of the plurality of existing products searched and the information on the sales results of the plurality of existing products searched, and the product attributes subjected to the statistical processing Information 37 is output.
  • the communication unit 29 has an input function and an output function, and inputs various information to the product design support device 10 and outputs information from the product design support device 10.
  • the product image 31 of the new product is input from the network 12 to the communication unit 29, and the communication unit 29 transmits the product image 31 of the new product input to the design feature amount acquisition unit 21.
  • the communication unit 29 receives the product attribute information 37 statistically processed from the output unit 25 and transmits it to the user terminal 13 via the network 12.
  • the product database 27 registers and manages product information for each existing product, and uses the product ID (identification) for identifying the existing product as a key, the category information of the existing product, and the existing product's information.
  • Image data design feature values obtained by analyzing existing product images (physical measurement values such as color feature values, pattern feature values, shape feature values, and texture feature values, sensitivity words, and weaving), EC site (store ) Indicating site information, brand information, inventory information, size (SML, free) information, price information, production quantity, sales quantity, sales store information, and inventory distribution quantity in association with each other.
  • the inventory distribution number is the quantity of inventory delivery, and the inventory distribution number may be indicated by a ratio (delivery ratio).
  • the product ID is for uniquely identifying the product.
  • the same product ID may be given as the same product having the same color, pattern, shape, and texture that affects the image of the product (clothing), or the pattern, shape, and texture may be different but different in color.
  • the same product ID may be given to the same product.
  • Category information indicates the category of goods (clothes) and is information on tops, pants, blouses, skirts, T-shirts, dresses, etc.
  • the information on the existing products registered in the product database 27 can be collected from the EC site except for the design feature quantity, and the design feature quantity is obtained from the image analysis unit (not shown) on the product design support apparatus 10 side.
  • Z) is obtained by analyzing product image data, and is provided as part of product information.
  • the sensitivity word included in the design feature amount can be obtained based on the physical measurement value obtained by analyzing the image data of the product.
  • FIG. 6 is a language image scale showing sensitivity words arranged in the sensitivity space
  • FIG. 7 is a single color (130 colors) monochrome image scale arranged in the sensitivity space.
  • the image scales shown in FIGS. 6 and 7 are the image scales disclosed by Nippon Color Design Laboratory Co., Ltd. (“Color System” written by Shigejun Kobayashi (Kodansha), and http: //www.ncd- see ri.co.jp/about/image_system.html).
  • the sensitivity space shown in FIG. 6 and FIG. 7 is a space defined by a horizontal axis indicating the degree of WARM (warm) / COOL (cold) and a vertical axis indicating the degree of HARD (soft) / SOFT (soft). is there.
  • the language image scale shown in FIG. 6 has 64 sensitivity words arranged in the above sensitivity space.
  • 130 single colors are arranged in the sensitivity space.
  • the symbols shown in FIG. 7 are V (bibit), S (strong), B (bright), P (pale), Vp (berry pale), Lgr (light grayish), L (light), Gr ( Greish), Dl (Dal), Dp (Deep), Dk (Dark), and Dgr (Dark Greish).
  • 1 is red
  • 2 is orange
  • 3 is yellow
  • 4 is yellow-green
  • 5 green
  • 6 is blue-green
  • 7 blue
  • 8 blue-violet.
  • 9 is purple and 10 is magenta.
  • 121 is white and 130 is black.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the product attribute information 37 subjected to statistical processing.
  • the information on the color variation, the number of manufactures, and the number of sales is statistically processed for the product IDs “0001” and “0002”.
  • the color variation is a design feature amount
  • the number of manufactures and the number of sales are information on sales performance.
  • the product of the color pallet No. (Number) 45 with the product ID “0001” has 30 products manufactured and 30 products sold.
  • the product of the color pallet No. 27 has 10 products manufactured and 8 products sold.
  • the number of products manufactured is 5 and the number of sales is 5, and the products of the color palette No. 24 are the number of products manufactured 55 and the number of sales 50.
  • the number of sales is information related to sales performance limited to the same season period one year before the sales season in which new products are scheduled to be sold.
  • the number of sales is not particularly limited as long as it is the same season in the past, and may be the number of sales limited to the same season period of a plurality of years.
  • the product attribute information 37 is statistically processed for the product ID “0002” as shown in FIG. 8 in the same manner as the product ID “0001”.
  • the color palette No. uniquely indicates a color and is a number assigned to each color, and the color palette is a thumbnail display of the color palette.
  • the statistical processing in the present application refers to numerical processing for quantitatively clarifying the distribution of information related to design features and / or sales results of existing products having design features similar to new products.
  • FIGS. 9 and 10 are diagrams showing display examples of the product attribute information subjected to statistical processing.
  • the graphs shown in FIGS. 9 and 10 are statistically processed for each color of the existing product in the output unit 25, and a graph indicating the color to be manufactured for the new product is displayed on the display unit 126 of the user terminal 13. It has been done.
  • the x-axis indicates the color palette number
  • the y-axis indicates the number of sales.
  • the graph shown in FIG. 9 shows product attribute information 37 statistically processed for an existing product (product ID “0001” see FIG. 8) having a design feature amount similar to the design feature amount of the new product.
  • product ID “0001” 30 products of color palette No. 15 are sold, 10 products of color palette No. 23 are sold, 55 products of color palette No. 38 are sold, and products of color palette No. 97 It is shown that five were sold. In the above example, the number of sales is shown, but the ratio of the number of sales for each color palette No. may be shown.
  • the product attribute information 37 statistically processed is not limited to graphing.
  • the statistically processed product attribute information 37 may be provided to the user as text information.
  • the user can design to increase the number of color palette No. 38 when designing color variations of a new product, for example. . That is, the user can design the color to be manufactured or the ratio of the color to be manufactured in the new product by obtaining information regarding the number of sales for each color palette subjected to statistical processing.
  • the graph shown in FIG. 10 shows products that have been statistically processed with respect to a plurality of existing products (product IDs “0001” and “0002” see FIG. 8) having design feature values similar to the design feature values of the new products.
  • product IDs “0001” and “0002” see FIG. 8 Based on the attribute information 37. Specifically, 30 items of the color palette No. 15 are sold, 10 items of the color palette No. 23 are sold, 50 items of the color palette No. 24 are sold, 8 items of the color palette No. 27 are sold, and the color It is shown that 55 items of pallet No. 38 are sold, 30 items of color pallet No. 45 are sold, 5 items of color pallet No. 96 are sold, and 5 items of color pallet No. 97 are sold.
  • the user can determine the number of color pallets No24 and color pallet No38 that can be expected to be sold in a relatively large number. Can be designed to do more.
  • FIG. 11 is a diagram showing an operation flow of the product design support apparatus 10, and is an operation flow diagram in the case where the number of sales regarding the color variation is output.
  • the product design support apparatus 10 acquires a product image 31 of a new product via the communication unit 29 (step S10).
  • the user captures a new product using the built-in camera 105 of the user terminal 13 and transmits a product image 31 of the new product to the product design support apparatus 10 via the network 12.
  • the product design support apparatus 10 acquires a product image 31 of a new product by the design feature amount acquisition unit 21 via the communication unit 29.
  • the design feature quantity is acquired by performing image analysis on the product image 31 of the new product by the design feature quantity acquisition unit 21 (step S11).
  • the search unit 23 searches the product database 27 for information on the existing product having a similar design feature amount and information on the color variation of the existing product based on the design feature amount acquired by the design feature amount acquisition unit 21 (step S12), the number of sales for each color variation is acquired (step S13).
  • the output unit 25 receives the search result of the search unit 23, statistically processes the color variation information (for example, color palette No.) and the number of sales for each color variation, and outputs the statistically processed information (step S14). .
  • the search unit 23 may acquire the ratio of the number of sales for each color variation.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the product attribute information 37 subjected to statistical processing.
  • the store information for example, store No.
  • the stock distribution number for example, the stock distribution number
  • the sales number information are statistically processed for the product IDs “0001” and “0002”.
  • the store information, the stock distribution number, and the sales number are information relating to the sales results.
  • the product with the product ID “0001” is distributed to 20 stores in the store No. 25 and sold to 20 stores, distributed to 20 stores in the store No. 77 and sold to 18 stores, and distributed to 10 stores in the store No. 36. Five are sold, and 50 are distributed to the store of store No. 94 and sold. Note that this sales number is limited to the same season period one year before the sales season in which new products are scheduled to be sold. Further, the product attribute information 37 is statistically processed for the product with the product ID “0002” as shown in FIG. 12 in the same manner as the product ID “0001”.
  • the graphs shown in FIGS. 13 to 15 are diagrams illustrating an example in which the statistically processed product attribute information 37 output from the output unit 25 is displayed as a graph on the display unit 126 of the user terminal 13. . That is, in the example shown in FIGS. 13 to 15, the output unit 25 statistically processes the number of stock distributions and the number of sales for each store of existing products.
  • the x-axis indicates the store number
  • the y-axis indicates the number.
  • statistically processed product attribute information 37 is graphed for an existing product having a design feature amount similar to the design feature amount of the new product (see product ID “0001” in FIG. 12). It is shown. Specifically, with regard to the product ID “0001”, 20 items were sold at store No. 25, 5 items at store No. 36, 18 items at store No. 77, and 50 items at store No. 94.
  • the graph shown in FIG. 14 shows products that have been statistically processed with respect to a plurality of existing products (product IDs “0001” and “0002” see FIG. 12) having design feature values similar to the design feature values of the new products.
  • the attribute information 37 is shown as a graph. Specifically, with regard to the product IDs “0001” and “0002”, 30 in store No15, 10 in store No23, 20 in store No25, 5 in store No36, 55 in store No38, 18 in store No77 It is shown that 50 clothes were received at the shop No. 94, and 5 clothes were sold at the shop No 97.
  • statistically processed product attribute information 37 is graphed for an existing product having a design feature amount similar to the design feature amount of the new product (see product ID “0001” in FIG. 12). It is shown.
  • the graph shown in FIG. 15 is obtained by adding information related to the inventory distribution number to the graph shown in FIG. That is, in the diagram shown in FIG. 15, the bar graph indicates the number of stock distributions, and the hatched area in the bar graph indicates the number of sales.
  • the user obtains the product attribute information 37 of the statistically processed store No. and the number of sales, for example, when designing a store to which a new product should be delivered and a delivery ratio, a relatively large number of sales can be expected. It can be designed to increase the number of deliveries or the delivery ratio of the store.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an operation flow of the product design support device 10, and is an operation flow diagram when the number of sales for each store is output.
  • the product design support apparatus 10 acquires a product image 31 of a new product via the communication unit 29 (step S20). For example, the user captures a new product using the built-in camera 105 of the user terminal 13 and transmits a product image 31 of the new product to the product design support apparatus 10 via the network 12. The product design support apparatus 10 acquires a product image 31 of a new product by the design feature amount acquisition unit 21 via the communication unit 29.
  • the design feature quantity is acquired by image analysis of the product image 31 of the new product by the design feature quantity acquisition unit 21 (step S21).
  • the search unit 23 searches the product database 27 for existing products having similar design feature amounts and store information of the existing products based on the design feature amounts acquired by the design feature amount acquisition unit 21 (step S22).
  • the number of sales for each store is acquired (step S23).
  • the output unit 25 receives the search result of the search unit 23, and the store information and the number of sales for each store are statistically processed and output (step S24).
  • the search unit 23 may acquire the ratio of the number of sales for each store.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the product attribute information 37 subjected to statistical processing.
  • the information on the pattern, the number of stock distributions, and the number of sales is statistically processed for the product IDs “0001” and “0002”.
  • the pattern is a design feature quantity
  • the stock distribution number and the sales number are information on sales performance.
  • the product of pattern No. 25 with product ID “0001” has 20 inventory distributions and 20 sales.
  • the product of pattern No. 77 has 20 inventory distributions and 18 sales.
  • the product of pattern No. 36 has inventory distribution.
  • the pattern No indicates a unique pattern.
  • the product attribute information 37 is statistically processed for the product ID “0002” in the same manner as the product ID “0001”.
  • the user can refer to the pattern to be manufactured or the ratio of the pattern to be manufactured. Can be.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of the product attribute information 37 subjected to statistical processing.
  • the size, stock distribution number, and sales number information are statistically processed for the product IDs “0001” and “0002”.
  • the size is a design feature amount
  • the number of stock distributions and the number of sales are information on sales performance.
  • the product of size No. 5 with the product ID “0001” has 20 inventory distributions and 20 sales.
  • the product of size No. 7 has 20 inventory distributions and 18 sales.
  • the product of size No. 6 has inventory distribution.
  • There are 10 items, 5 items sold, and the product of size No. 4 is 50 items manufactured and 50 items sold. As described in the remarks, this number of sales is the number of sales limited to the same season period one year before the sales season in which new products are scheduled to be sold.
  • the size No indicates a unique size.
  • the product attribute information 37 is statistically processed for the product ID “0002” in the same manner as the product ID “0001”.
  • the user obtains the product attribute information 37 of the statistically processed size and the number of sales, and refers to the size to be manufactured or the ratio of the size to be manufactured when designing the size variation of the new product. can do.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of the product attribute information 37 subjected to statistical processing.
  • the information on the weaving, the stock distribution number, and the sales number regarding the product IDs “0001” and “0002” is statistically processed.
  • weaving is a design feature amount
  • the number of stock distributions and the number of sales are information on sales performance.
  • the weaving No. 25 product with the product ID “0001” has 20 inventory distributions and 20 sales.
  • the weaving No. 77 has 20 inventory distributions and 18 sales.
  • the weaving No. 36 products have inventory distribution. There are 10 items and 5 items sold. Weaving No94 products are 50 items manufactured and 50 items sold. As described in the remarks, this number of sales is the number of sales limited to the same season period one year before the sales season in which new products are scheduled to be sold.
  • the weaving No indicates a unique weaving.
  • the product attribute information 37 is statistically processed for the product ID “0002” in the same manner as the product ID “0001”.
  • the user obtains the product attribute information 37 of the statistically processed weave and the number of sales, and refers to the weave to be manufactured or the ratio of the weave to be manufactured when designing the size variation of the new product. can do.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Architecture (AREA)

Abstract

新規商品の各種設計を行う場合に、消費者の需要と製造者の供給が合致する設計を行うことができる商品設計支援装置及び商品設計支援方法を提供する。商品設計支援装置１０は、商品データベース２７と、デザイン特徴量取得部２１と、商品データベースから第２のデザイン特徴量と類似する第１のデザイン特徴量を有する第１の商品を検索し、検索した第１の商品の販売実績に関する情報を取得する検索部２３と、検索された第１の商品の第１のデザイン特徴量及び検索された第１の商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報を統計処理し、統計処理された商品属性情報を出力する出力部２５と、を備える。

Description

商品設計支援装置及び商品設計支援方法
　本発明は、商品設計支援装置及び商品設計支援方法に関し、特に既に販売された既存商品の販売実績を利用して新規商品の各種設計を支援する商品設計支援装置及び商品設計支援方法に関する。
　従来より、既存商品の販売実績を利用して、新たに開発された新規商品の売り上げ予測を行う技術が知られている。
　例えば特許文献１には、既存商品に関する既存デザイン画像情報と既存商品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として蓄積しておき、新規商品に関する新規デザイン画像情報と最も近い既存デザイン画像情報と関連している既存デザイン情報を蓄積された既存デザイン情報の中から抽出し利用することにより、新規商品の売り上げ予測を行う技術が記載されている。
特開２００４－３２６５２０号公報
　ここで新規商品を開発する場合に、新規商品には過去の販売実績に関する情報は無いので消費者の需要の予想が困難であり、新規商品の各種設計と消費者の需要とに差異が生じると不利益が発生する。
　例えば、新規商品のデザインの基本形が完成して色のバリエーションについて設計を行う際に、売れ残ってしまう色の新規商品を多く製造してしまうと不良在庫が発生し、また売れる色の新規商品を少なく製造してしまうと在庫切れ等の販売機会の損失が発生する。また例えば、新規商品の各消費地（地域又は店舗）への配分について設計を行う際に、消費地での需要に関しての予測を誤ると、上述と同様に不良在庫及び販売機会の損失が発生することになる。
　その他の新規商品に関しての設計事項についても、上述と同様のことが言える。例えば、新規商品の柄のバリエーションの設計、サイズのバリエーションの設計、又は織り（生地）のバリエーションの設計に関しても上述したように不良在庫の発生及び販売機会の損失の発生する可能性ある。
　しかしながら、特許文献１には、新規商品に類似する既存商品のマーケティング情報を使用して、新規商品の売り上げ予測を行うことに関しては言及されているものの、新規商品の設計を支援することに関しては言及されていない。また、特許文献１には、既存商品の販売実績等の情報を統計処理し、新規商品の各種設計を支援するために提示することに関しては言及されていない。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、新規商品の各種設計を行う場合に、消費者の需要と製造者の供給が合致する設計を行うことができる商品設計支援装置及び商品設計支援方法を提供することである。
　上記目的を達成するために、本発明の一の態様である商品設計支援装置は、既に商品化された第１の商品毎に第１の商品を示す第１の商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第１の商品の販売実績に関する情報とが関連付けて登録された商品データベースと、新規商品として開発された第２の商品を示す第２の商品画像を解析することにより、第２の商品の第２のデザイン特徴量を取得するデザイン特徴量取得部と、商品データベースから第２のデザイン特徴量と類似する第１のデザイン特徴量を有する第１の商品を検索し、検索した第１の商品の販売実績に関する情報を取得する検索部と、検索された第１の商品の第１のデザイン特徴量及び検索された第１の商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報を統計処理し、統計処理された商品属性情報を出力する出力部と、を備える。
　本態様によれば、商品データベースには既に商品化された商品（第１の商品）の商品画像から得られるデザイン特徴量と既に商品化された商品の販売実績とが関連付けられて登録されている。また、本態様は、新規商品（第２の商品）のデザイン特徴量と類似するデザイン特徴量を有する既存商品（第１の商品）が検索され、その検索された既存商品の商品属性情報が統計処理されて出力される。これにより、本態様は、出力された統計処理後の商品属性情報に基づいて、消費者の需要と製造者の供給が合致する新規商品の各種設計を支援することができる。
　好ましくは、出力部は、第１の商品の色毎に第１の商品の販売個数を統計処理し、第２の商品の製造すべき色又は製造すべき色の割合を出力する。
　本態様によれば、出力部により既に商品化された商品の色毎の販売個数が統計処理され、新規商品において製造すべき色又は製造すべき色の割合が出力される。これにより、本態様は、消費者の需要に合致した新規商品のカラーバリエーションを製造者が供給する設計を支援する。
　好ましくは、出力部は、第１の商品の販売店舗毎に第１の商品の販売個数を統計処理し、第２の商品の配送すべき店舗又は配送すべき店舗への配送割合を出力する。
　本態様によれば、出力部により既に商品化された商品の販売店舗毎に、既存商品の販売個数が統計処理され、新規商品の配送すべき店舗又は配送すべき店舗への配送割合が出力される。これにより、本態様は、新規商品における不良在庫の発生及び販売機会の損失が抑制された配送設計を支援する。
　好ましくは、出力部は、第１の商品の柄毎に第１の商品の販売個数を統計処理し、第２の商品の製造すべき柄又は製造すべき柄の割合を出力する。
　本態様によれば、出力部により既存商品の柄毎に販売個数が統計処理され、新規商品の製造すべき柄又は製造すべき柄の割合が出力される。これにより、本態様は、消費者の需要と製造者の供給が合致した新規商品の柄のバリエーションの設計を支援することができる。
　好ましくは、出力部は、第１の商品のサイズ毎に第１の商品の販売個数を統計処理し、第２の商品の製造すべきサイズ又は製造すべきサイズの割合を出力する。
　本態様によれば、出力部により既存商品のサイズ毎に既存商品の販売個数を統計処理し、新規商品の製造すべきサイズ又は製造すべきサイズの割合が出力される。これにより、本態様は、消費者の需要と製造者の供給が合致した新規商品のサイズのバリエーションの設計を支援することができる。
　好ましくは、出力部は、第１の商品の織り毎に第１の商品の販売個数を統計処理し、第２の商品の製造すべき織り又は製造すべき織りの割合を出力する。
　本態様によれば、出力部により既存商品の織り毎に既存商品の販売個数が統計処理され、新規商品の製造すべき織り又は製造すべき織りの割合が出力される。これにより、本態様は、消費者の需要と製造者の供給が合致した新規商品の織りのバリエーションの設計を支援することができる。
　好ましくは、第１のデザイン特徴量及び第２のデザイン特徴量は、色、柄、形、及び質感のうち少なくとも一つを含む。
　本態様によれば、デザイン特徴量は、色、柄、形、及び質感のうち少なくとも一つを含むので、新規商品とデザイン的に類似する既存商品の検索が精度良く行われ、より精度の良い各種設計の支援を行うことができる。
　好ましくは、第１の商品の販売実績に関する情報は、第２の商品の予定している販売シーズンと同じ過去のシーズンに関するものである。
　本態様によれば、既存商品の販売実績に関する情報は、新規商品の予定している販売シーズンと同じ過去のシーズンの販売実績が利用されるので、より精度の高い各種設計を支援することができる。
　好ましくは、検索部は、商品データベースから第２のデザイン特徴量と類似する第１のデザイン特徴量を有する複数の第１の商品を検索し、検索した複数の第１の商品の販売実績に関する情報を取得し、出力部は、検索された複数の第１の商品の第１のデザイン特徴量及び検索された複数の第１の商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報を統計処理し、統計処理された商品属性情報を出力する。
　本態様によれば、新規商品と類似する複数の既存商品の販売実績に関する情報に基づいて、商品属性情報が統計処理されて出力される。これにより、本態様は、新規商品と類似する既存商品の販売実績の傾向が把握され、より漏れのないように新規商品の各種設計を支援することができる。
　本発明の他の態様である商品設計支援方法は、既に商品化された第１の商品毎に第１の商品を示す第１の商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と第１の商品の販売実績に関する情報とが関連付けて登録された商品データベースを利用した商品設計支援方法であって、新規商品として開発された第２の商品を示す第２の商品画像を解析することにより、第２の商品の第２のデザイン特徴量を取得するステップと、商品データベースから第２のデザイン特徴量と類似する第１のデザイン特徴量を有する第１の商品を検索し、検索した第１の商品の販売実績に関する情報を取得するステップと、検索された第１の商品の第１のデザイン特徴量及び検索された第１の商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報を統計処理し、統計処理された商品属性情報を出力するステップと、を含む。
　本発明によれば、商品データベースには既に商品化された商品の商品画像から得られるデザイン特徴量と既に商品化された商品の販売実績とが関連付けられて登録されており、また、新規商品のデザイン特徴量と類似するデザイン特徴量を有する商品が検索され、その検索された商品の商品属性情報が統計処理されて出力されるので、出力された統計処理後の商品属性情報に基づいて、消費者の需要と製造者の供給が合致する新規商品の各種設計を支援することができる。
商品設計支援装置の利用形態の一例を示す概念図である。 ユーザ端末の外観構成を示す斜視図である。 ユーザ端末のシステム構成を示すブロック図である。 商品設計支援装置の機能ブロックを示した図である。 商品データベースの記憶構成例を示す図表である。 感性空間に配置される感性語を示す言語イメージスケールを示す図である。 感性空間に配置される単色（１３０色）の単色イメージスケールを示す図である。 統計処理された商品属性情報の例を示す図である。 統計処理された商品属性情報の表示例を示す図である。 統計処理された商品属性情報の表示例を示す図である。 商品設計支援装置の動作フロー図である。 統計処理された商品属性情報の例を示す図である。 統計処理された商品属性情報の表示例を示す図である。 統計処理された商品属性情報の表示例を示す図である。 統計処理された商品属性情報の表示例を示す図である。 商品設計支援装置の動作フロー図である。 統計処理された商品属性情報の例を示す図である。 統計処理された商品属性情報の例を示す図である。 統計処理された商品属性情報の例を示す図である。
　以下、添付図面に沿って本発明の商品設計支援装置及び商品設計支援方法の実施の形態について説明する。以下の実施の形態は「洋服」の新規商品及び既存商品の例に関して説明するが、本発明の商品の対象は洋服には限定されず、他の任意の商品の場合にも本発明を適用することが可能である。また、以下で説明する例では「第１の商品」を「既存商品」として、「第２の商品」を「新規商品」として説明を行う、よって「第１の商品画像」は「既存商品の商品画像」であり、「第２の商品画像」は「新規商品の商品画像」である。また、「第１のデザイン特徴量」は「既存商品のデザイン特徴量」であり、「第２のデザイン特徴量」は「新規商品のデザイン特徴量」のことである。
　ここで既存商品（既に商品化された商品）とは、商品化され、既に販売済みの商品のことである。また新規商品とは新規に開発された商品又は新規に開発段階にある商品のことであり、例えば新規商品には商品企画段階の新規商品の候補及び試供品も含まれる。また新規商品としては、サイズの変更及び小さなロゴマークの変更などは新規商品の対象とはならない。
　図１は、本発明の商品設計支援装置の利用形態の一例を示す概念図である。示された利用形態では、商品設計支援装置１０と、複数の消費者端末１１と、複数の電子商取引サイト（ＥＣサイト）ＥＣ０～ＥＣｎとがインターネット等のネットワーク１２を介して接続されて構成されている。
　商品設計支援装置１０は、ネットワーク１２を介して、消費者が消費者端末１１を利用してＥＣサイト（ＥＣ０～ＥＣｎ）の商品を購入する購入履歴、及び消費者が消費者端末１１を利用してＥＣサイト（ＥＣ０～ＥＣｎ）の商品の閲覧等を行った履歴を蓄積して記憶することができる。商品設計支援装置１０は公知の方法により、消費者端末１１における購入履歴、及び閲覧履歴等を取得することができる。例えば、消費者端末１１は、商品設計支援装置１０を介して、ＥＣサイト（ＥＣ０～ＥＣｎ）の取り扱っている商品を検索及び購入し、商品設計支援装置１０は消費者端末１１の購入履歴及び閲覧履歴を取得する。
　ＥＣサイト（ＥＣ０～ＥＣｎ）は、商品に関する情報（例えば、商品画像、ブランド、在庫、価格、サイズ、お勧め商品、及び購買情報等）を、消費者端末１１から商品設計支援装置１０を経由してアクセスしたユーザに対して、又は商品設計支援装置１０を経由せずにアクセスしたユーザに対して、ＥＣサイトが取り扱っている商品に関する情報を提供する機能を備える。
　消費者端末１１は、消費者が洋服等の商品を検索又は購入する際に操作する端末である。
　ユーザ端末１３は、商品設計支援装置１０のユーザが使用する端末である。商品設計支援装置１０のユーザは、例えば洋服の製造会社の新規商品開発部に所属する者である。ユーザはユーザ端末１３を操作して、新規商品の各種設計を行う際に支援を受ける。
　なお、消費者端末１１及びユーザ端末１３は、スマートフォン、タブレットデバイス等のポータブル端末やパソコンなどである。
　次に、消費者端末１１及びユーザ端末１３について説明する。消費者端末１１及びユーザ端末１３は同様の構成であるので、ここではユーザ端末１３を主に説明する。
　図２は、ユーザ端末１３の外観構成を示す斜視図であり、正面斜視図である。
　ユーザ端末１３は、図２に示すように、タブレット型のコンピュータにより構成される。ユーザ端末１３は、矩形の輪郭を有する平板状の筐体１０１を備え、その筐体１０１に表示部１２６（図３）と入力部１２８（図３）とを兼ねたタッチパネルディスプレイ１０２、操作ボタン１０３、スピーカー１０４、内蔵カメラ１０５、外部接続端子１０６等を備えて構成される。
　図３は、ユーザ端末１３のシステム構成を示すブロック図である。
　図３に示すように、ユーザ端末１３は、ユーザ端末１３の全体の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０を備え、このＣＰＵ１１０にシステムバス１１２を介して、メインメモリ１１４、不揮発性メモリ１１６、モバイル通信部１１８、無線ＬＡＮ（ＬＡＮ：Local Area Network）通信部１２０、近距離無線通信部１２２、有線通信部１２４、表示部１２６、入力部１２８、キー入力部１３０、音声処理部１３２、画像処理部１３４等が接続されて構成される。
　ＣＰＵ１１０は、不揮発性メモリ１１６に記憶された動作プログラム（ＯＳ（Operating System）、及び、そのＯＳ上において動作するアプリケーションプログラム）、及び、定型データ等を読み出し、メインメモリ１１４に展開して、動作プログラムを実行することにより、このコンピュータ全体の動作を制御する制御部として機能する。
　メインメモリ１１４は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成され、ＣＰＵ１１０のワークメモリとして機能する。
　不揮発性メモリ１１６は、たとえば、フラッシュＥＥＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ：Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）により構成され、上述した動作プログラムや各種定型データを記憶する。また、不揮発性メモリ１１６は、ユーザ端末１３の記憶部として機能し、各種データを記憶する。
　モバイル通信部１１８は、ＩＭＴ－２０００規格（International Mobile Telecommunication-2000）に準拠した第３世代移動通信システム、及び、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅ規格（International Mobile Telecommunications-Advanced）に準拠した第４世代移動通信システムに基づき、アンテナ１１８Ａを介して、最寄りの図示しない基地局との間でデータの送受を実行する。
　無線ＬＡＮ通信部１２０は、アンテナ１２０Ａを介して、無線ＬＡＮアクセスポイントや無線ＬＡＮ通信が可能な外部機器との間で所定の無線ＬＡＮ通信規格（たとえば、例えばＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ規格）に従った無線ＬＡＮ通信を行う。
　近距離無線通信部１２２は、アンテナ１２２Ａを介して、たとえばクラス２（半径約１０ｍ内）の範囲内にある他のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格の機器とデータの送受を実行する。
　有線通信部１２４は、外部接続端子１０６を介してケーブルにより接続された外部機器との間で所定の通信規格に従った通信を行う。たとえば、ＵＳＢ（USB: Universal Serial Bus)通信を行う。
　表示部１２６は、タッチパネルディスプレイ１０２のディスプレイ部分を構成するカラーＬＣＤ（LCD：Liquid Crystal Display）パネルと、その駆動回路と、で構成され、各種画像を表示する。
　入力部１２８は、タッチパネルディスプレイ１０２のタッチパネル部分を構成する。入力部１２８は、透明電極を用いてカラーＬＣＤパネルと一体的に構成される。入力部１２８は、ユーザのタッチ操作に対応した２次元の位置座標情報を生成して出力する。
　キー入力部１３０は、ユーザ端末１３の筐体１０１に備えられた複数の操作ボタン１０３と、その駆動回路と、で構成される。
　音声処理部１３２は、システムバス１１２を介して与えられるデジタル音声データをアナログ化してスピーカー１０４から出力する。
　画像処理部１３４は、撮影レンズ及びイメージセンサーを備えた内蔵カメラ１０５から出力されるアナログの画像信号をデジタル化し、所要の信号処理を施して出力する。
　次に商品設計支援装置１０に関して説明をする。
　図４は、商品設計支援装置１０の機能ブロックを示した図である。商品設計支援装置１０は、主にデザイン特徴量取得部２１、検索部２３、出力部２５、商品データベース（図中では商品ＤＢと記載されている）２７、及び通信部２９から構成されている。商品設計支援装置１０は一般的なサーバー等により構成され、内部の一つ又は複数のＣＰＵが動作することにより、デザイン特徴量取得部２１、検索部２３、出力部２５、商品データベース２７、及び通信部２９が制御される。また、商品データベース２７はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等の記録媒体上に、公知のＳＱＬ等の言語によって構築されている。なお、ネットワーク１２には図１で説明したように商品設計支援装置１０以外にも、ユーザ端末１３及び消費者端末１１が接続されているが、省略されている。
　デザイン特徴量取得部２１は、新規商品を示す新規商品画像を解析することにより、新規商品のデザイン特徴量３３を取得する。すなわちデザイン特徴量取得部２１は、新規商品が撮影された新規商品の商品画像３１が入力され、入力された新規商品の商品画像３１を画像解析することにより、新規商品のデザイン特徴量３３を取得する。デザイン特徴量取得部２１は、公知の技術により新規商品の商品画像３１を画像解析することにより、デザイン特徴量３３を取得することができる。具体的には、SVM、Real AdaBoost、AdaBoostといった機械学習手法によって得られる識別器及び、ウェーブレット特徴量、Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特徴量、Ｅｄｇｅｌｅｔ特徴量、ＥＯＨ特徴量、ＨＯＧ特徴量といった特徴量を用いて画像解析を行う。ここでデザイン特徴量３３とは、商品のデザインの特徴を表すものであれば特に限定されるものではなく、例えばデザイン特徴量は、商品画像における商品の色、柄、形、及び質感のうち少なくとも一つを含むものである。
　なお、デザイン特徴量取得部２１が新規商品画像からデザイン特徴量３３を取得する例に関して説明を行ったが、これに限定されない。例えば、デザイン特徴量取得部２１は、外部で画像解析により取得されたデザイン特徴量３３を、ネットワーク１２を介して取得してもよい。
　検索部２３は、商品データベース２７に登録されている複数の既存商品のデザイン特徴量から、新規商品のデザイン特徴量３３と類似するデザイン特徴量を有する既存商品を検索する。また検索部２３は、検索した既存商品と関連して記憶されている販売実績に関する情報を取得する。ここで、販売実績に関する情報とは、例えば販売数、在庫数、販売店舗及び製造数である。検索部２３は、検索結果（検索された既存商品及び検索された既存商品の販売実績に関する情報）を出力部２５に送信する。
　検索部２３は、商品データベース２７に登録されている既存商品のデザイン特徴量とデザイン特徴量取得部２１が取得した新規商品のデザイン特徴量３３とを比較し、その比較結果に基づいて商品データベース２７に登録されている既存商品を検索する。例えば、検索部２３は、新規商品のデザイン特徴量３３と既存商品のデザイン特徴量との差分を利用して、差分が最も小さい既存商品又は閾値以下の差分を有する既存商品を検索してもよい。ここで閾値は任意に設定されるものであり、ユーザが要求する設計の支援の種類、及び検索結果の数などに応じて決められてもよい。なお、検索される商品の数が多い場合には閾値を小さくし、商品が検索されない場合には閾値を大きくして再度検索するようにしてもよい。
　商品データベース２７は、既存商品毎に既存商品を示す既存商品画像を解析して得た既存商品のデザイン特徴量と、既存商品の販売実績に関する情報とが関連付けて登録されている。商品データベース２７の詳しい説明は後述する。
　出力部２５は、検索部２３において検索された既存商品のデザイン特徴量及び検索された既存商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報３７を統計処理し、統計処理された商品属性情報３７を出力する。ここで、商品属性情報３７とは、色、柄、形、質感、感性語、及び織り等のデザイン特徴量、及び販売実績に関する情報を含む情報である。また商品属性情報３７には、統計処理結果に基づいて推測された情報も含まれる。出力部２５は、新規商品の各種設計に有用な情報となるように統計処理された商品属性情報３７を出力する。出力部２５が出力する統計処理された商品属性情報３７は、ユーザの指令による選択又は予め設定された種類の情報が出力される。例えば、ユーザがユーザ端末１３の入力部１２８を介して、カラーバリエーションに関する商品属性情報の出力の指令をした場合には、その指令に応じて出力部２５はカラーバリエーションに関して統計処理した商品属性情報３７を出力する。
　なお検索部２３は、新規商品のデザイン特徴量３３と類似するデザイン特徴量を有する複数の既存商品を検索し、その複数の既存商品の販売実績に関する情報を取得してもよい。この場合出力部は検索された複数の既存商品のデザイン特徴量及び検索された複数の既存商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報３７を統計処理し、統計処理された商品属性情報３７を出力する。
　通信部２９は、入力機能及び出力機能を有しており、商品設計支援装置１０への各種情報の入力及び商品設計支援装置１０からの情報の出力を行う。例えば通信部２９には、ネットワーク１２から新規商品の商品画像３１が入力され、通信部２９はデザイン特徴量取得部２１に入力された新規商品の商品画像３１を送信する。また例えば通信部２９は、出力部２５から統計処理された商品属性情報３７を受信してネットワーク１２を介してユーザ端末１３に送信する。
　次に商品データベース２７における記憶構成例に関して説明する。
　商品データベース２７は、図５に示すように既存商品毎に商品の情報を登録、管理するものであり、既存商品を特定する商品ＩＤ（identification）をキーとして、既存商品のカテゴリ情報、既存商品の画像データ、既存商品の画像を解析して得たデザイン特徴量（色特徴量、柄特徴量、形特徴量、及び質感特徴量等の物理計測値、感性語、及び織り）、ＥＣサイト（店舗）を示すサイト情報、ブランド情報、在庫情報、サイズ（ＳＭＬ、フリー）情報、価格情報、製造数、販売数、販売店舗情報、及び在庫分配数を関連付けて記憶する記憶部として機能する。なお在庫分配数とは在庫の配送の数量であり、在庫分配数は割合（配送割合）で示してもよい。
　ここで、商品ＩＤは、商品を一意に特定するためのものである。例えば、商品（服）のイメージに影響がある色、柄、形、及び質感が同じものを同じ商品として、同じ商品ＩＤが付与されてもよいし、色が異なるが柄、形、及び質感が同じ商品に対して同じ商品ＩＤが付与されてもよい。
　カテゴリ情報とは、商品（服）の範疇を示すもので、トップス、パンツ、ブラウス、スカート、Ｔシャツ、ワンピース等の情報である。
　なお、商品データベース２７に登録される既存商品の情報は、デザイン特徴量を除いてＥＣサイトから収集できるようになっており、デザイン特徴量は、商品設計支援装置１０側の画像解析部（図示せず）が商品の画像データを解析して取得し、商品の情報の一部として付与される。
　また、デザイン特徴量に含まれる感性語は、商品の画像データを解析して得た物理計測値に基づいて求めることができる。
　図６は感性空間に配置される感性語を示す言語イメージスケールであり、図７は感性空間に配置される単色（１３０色）の単色イメージスケールである。なお、図６及び図７に示すイメージスケールは、株式会社日本カラーデザイン研究所から開示されたイメージスケールを示す（小林重順著「カラーシステム」（講談社）、及びhttp://www.ncd-ri.co.jp/about/image_system.htmlを参照）。
　図６及び図７に示す感性空間は、ＷＡＲＭ（暖かい）／ＣＯＯＬ（冷たい）の程度を示す横軸、及びＨＡＲＤ（かたい）／ＳＯＦＴ（やわらかい）の程度を示す縦軸により規定された空間である。
　図６に示す言語イメージスケールは、上記感性空間内に６４個の感性語が配置されている。また、図７に示す単色イメージスケールは、上記感性空間内に１３０色の単色が配置されている。図７に示した各記号は、Ｖ（ビビット）、Ｓ（ストロング）、Ｂ（ブライト）、Ｐ（ペール）、Ｖｐ（ベリー・ペール）、Ｌｇｒ（ライト・グレイッシュ）、Ｌ（ライト）、Ｇｒ（グレイッシュ）、Ｄｌ（ダル）、Ｄｐ（ディープ）、Ｄｋ（ダーク）、Ｄｇｒ（ダーク・グレイッシュ）である。また、数字で示した１３０色のうちの代表的なものとして、１は赤、２は橙、３は黄、４は黄緑、５は緑、６は青緑、７は青、８は青紫、９は紫、１０は赤紫である。また、１２１は白、１３０は黒である。
　図６及び図７に示すように、感性語と物理計測値（図７の例では、単色）との間には相関があることが分かる。従って、物理計測値と感性語との関係を示す変換テーブル又は変換式を予め準備し、商品の画像を解析して物理計測値を測定し、測定した物理計測値を、変換テーブル等を使用することにより感性語に変換することができる。
　＜統計処理された商品属性情報の第１の例＞
　次に、出力部２５から出力される統計処理された商品属性情報３７の第１の例に関して説明する。本例ではカラーバリエーション、製造数、及び販売数の商品属性情報に関して統計処理が行われている。
　図８は、統計処理された商品属性情報３７の例を示す図である。図８に示す例では、商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」に関してカラーバリエーション、製造数、及び販売数の情報が統計処理されている。ここでカラーバリエーションはデザイン特徴量であり、製造数及び販売数は販売実績に関する情報である。
　商品ＩＤ「０００１」の色パレットＮｏ（Ｎｕｍｂｅｒ）４５の商品は製造数３０着、販売数３０着であり、色パレットＮｏ２７の商品は製造数１０着、販売数８着であり、色パレットＮｏ９６の商品は製造数５着、販売数５着であり、色パレットＮｏ２４の商品は製造数５５着、販売数５０着である。なお、備考に記載されているようにこの販売数は、新規商品の売り出しを予定している販売シーズンの１年前の同一シーズン期間に限定された販売実績に関する情報である。また、販売数は過去の同一シーズンであれば特に限定されるものではなく、複数年の同一シーズン期間に限定された販売数であってもよい。また商品ＩＤ「０００２」は、商品ＩＤ「０００１」と同様に、図８に示されるように商品属性情報３７が統計処理されている。なお色パレットＮｏは一意的に色を示すものであり各色に付与された番号であり、色パレットは色パレットのサムネイル表示である。
　なお本願での統計処理とは、新規商品と類似するデザイン特徴量を有する既存商品のデザイン特徴量及び／又は販売実績に関する情報の分布を数量的に明らかにする数的な処理のことをいう。
　図９及び図１０は統計処理された商品属性情報の表示例を示す図である。例えば図９及び図１０に示されたグラフは、出力部２５において既存商品の色毎に販売個数が統計処理され、新規商品の製造すべき色を示すグラフがユーザ端末１３の表示部１２６に表示されたものである。なお、図中に示されるグラフはｘ軸が色パレットＮｏであり、ｙ軸は販売数を示す。
　図９に示されたグラフは、新規商品のデザイン特徴量と類似するデザイン特徴量を有する既存商品（商品ＩＤ「０００１」図８を参照）に関して、統計処理された商品属性情報３７が示されている。具体的には、商品ＩＤ「０００１」に関して、色パレットＮｏ１５の商品は３０着販売され、色パレットＮｏ２３の商品は１０着販売され、色パレットＮｏ３８の商品は５５着販売され、色パレットＮｏ９７の商品は５着販売されたことが示されている。なお、上述の例では販売数が示されているが、色パレットＮｏ毎の販売数の割合が示されてもよい。また、本例では統計処理された商品属性情報３７をグラフ化した例を説明したが、統計処理された商品属性情報３７はグラフ化されることに限定されるものではない。例えば、統計処理された商品属性情報３７は文字情報として、ユーザに提供されてもよい。
　ユーザは、このような統計処理された色パレットの商品属性情報３７を得ることによって、例えば新規商品のカラーバリエーションを設計する場合に、色パレットＮｏ３８の製造数を多くするように設計することができる。すなわち、ユーザは、このような統計処理された色パレット毎の販売数に関する情報を得ることによって、新規商品における製造すべき色又は製造すべき色の割合の設計を行うことができる。
　また図１０に示されたグラフは、新規商品のデザイン特徴量と類似するデザイン特徴量を有する複数の既存商品（商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」図８を参照）に関して、統計処理された商品属性情報３７に基づいている。具体的には、色パレットＮｏ１５の商品は３０着販売され、色パレットＮｏ２３の商品は１０着販売され、色パレットＮｏ２４の商品は５０着販売され、色パレットＮｏ２７の商品は８着販売され、色パレットＮｏ３８の商品は５５着販売され、色パレットＮｏ４５の商品は３０着販売され、色パレットＮｏ９６の商品は５着販売され、色パレットＮｏ９７の商品は５着販売されたことが示されている。
　ユーザは、このような統計処理された商品属性情報３７を得ることによって、例えば新規商品のカラーバリエーションを設計する場合に、比較的多くの販売数が見込める色パレットＮｏ２４及び色パレットＮｏ３８の製造数を多くするように設計することができる。
　次に、商品設計支援装置１０の動作を説明する。図１１は、商品設計支援装置１０の動作フローを示す図であり、カラーバリエーションに関しての販売数が出力される場合の動作フロー図である。
　先ず、商品設計支援装置１０は通信部２９を介して新規商品の商品画像３１が取得される（ステップＳ１０）。例えばユーザは、ユーザ端末１３の内蔵カメラ１０５により新規商品を撮影し、新規商品の商品画像３１をネットワーク１２を介して、商品設計支援装置１０に送信する。商品設計支援装置１０は通信部２９を介してデザイン特徴量取得部２１により新規商品の商品画像３１を取得する。
　次に、デザイン特徴量取得部２１により新規商品の商品画像３１を画像解析することによって、デザイン特徴量が取得される（ステップＳ１１）。そして、検索部２３により、デザイン特徴量取得部２１で取得されたデザイン特徴量に基づいて商品データベース２７から類似するデザイン特徴量を有する既存商品及びその既存商品のカラーバリエーションに関する情報が検索され（ステップＳ１２）、カラーバリエーション毎の販売数が取得される（ステップＳ１３）。その後、出力部２５は検索部２３の検索結果を受信し、カラーバリエーション情報（例えば色パレットＮｏ）及びそのカラーバリエーション毎の販売数を統計処理し、その統計処理した情報を出力する（ステップＳ１４）。なお、上述した例では、カラーバリエーション毎の販売数を取得する例について記載を行ったが、検索部２３はカラーバリエーション毎の販売数の割合を取得してもよい。
　上述の各構成及び機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは両者の組み合わせによって適宜実現可能である。例えば、上述の処理ステップ（処理手順）をコンピュータに実行させるプログラム、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（非一時的記録媒体）、或いはそのようなプログラムをインストール可能なコンピュータに対しても本発明を適用することが可能である。
　＜統計処理された商品属性情報の第２の例＞
　次に、出力部２５から出力される統計処理された商品属性情報３７の第２の例に関して説明する。本例では店舗、在庫分配数、及び販売数の商品属性情報に関して統計処理が行われている。
　図１２は、統計処理された商品属性情報３７の例を示す図である。図１２に示す例では、商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」に関して店舗情報（例えば店舗Ｎｏ）、在庫分配数、及び販売数の情報が統計処理されている。ここで店舗情報、在庫分配数、及び販売数は販売実績に関する情報である。
　商品ＩＤ「０００１」の商品は、店舗Ｎｏ２５の店に２０着分配され２０着販売されており、店舗Ｎｏ７７の店に２０着分配され１８着販売されており、店舗Ｎｏ３６の店に１０着分配され５着販売されており、店舗Ｎｏ９４の店に５０着分配され５０着販売されている。なお、この販売数は、新規商品の売り出しを予定している販売シーズンの１年前の同一シーズン期間に限定された販売数である。また、商品ＩＤ「０００２」の商品も商品ＩＤ「０００１」と同様に、図１２に示されるように商品属性情報３７が統計処理されている。
　図１３乃至図１５に示されたグラフは、出力部２５で出力された統計処理された商品属性情報３７をユーザ端末１３の表示部１２６にグラフ化して表示させた場合の例を示す図である。すなわち、図１３乃至図１５に示された例は、出力部２５において既存商品の販売店舗毎に在庫分配数、販売数が統計処理されている。なお、図中に示されるグラフはｘ軸が店舗Ｎｏであり、ｙ軸は個数を示す。
　図１３に示されたグラフは、新規商品のデザイン特徴量と類似するデザイン特徴量を有する既存商品（商品ＩＤ「０００１」図１２を参照）に関して、統計処理された商品属性情報３７がグラフ化され示されている。具体的には、商品ＩＤ「０００１」に関して、店舗Ｎｏ２５では２０着、店舗Ｎｏ３６では５着、店舗Ｎｏ７７では１８着、及び店舗Ｎｏ９４では５０着販売されたことを示している。
　また図１４に示されたグラフは、新規商品のデザイン特徴量と類似するデザイン特徴量を有する複数の既存商品（商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」図１２を参照）に関して、統計処理された商品属性情報３７がグラフ化され示されている。具体的には、商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」に関して、店舗Ｎｏ１５では３０着、店舗Ｎｏ２３では１０着、店舗Ｎｏ２５では２０着、店舗Ｎｏ３６では５着、店舗Ｎｏ３８では５５着、店舗Ｎｏ７７では１８着、店舗Ｎｏ９４では５０着、店舗Ｎｏ９７では５着、販売されたことを示している。
　図１５に示されたグラフでは、新規商品のデザイン特徴量と類似するデザイン特徴量を有する既存商品（商品ＩＤ「０００１」図１２を参照）に関して、統計処理された商品属性情報３７がグラフ化され示されている。なお、図１５に示されたグラフは、図１３に示されたグラフにおいて在庫分配数に関する情報が追加されたものである。すなわち、図１５に示された図では、棒グラフは在庫分配数を示し、棒グラフ内の斜線の領域は販売数を示している。
　ユーザは、このような統計処理された店舗Ｎｏ及び販売数の商品属性情報３７を得ることによって、例えば新規商品の配送すべき店舗、配送割合を設計する場合に、比較的多くの販売数が見込める店舗の配送数又は配送割合を多くするように設計することができる。
　次に、商品設計支援装置１０の動作を説明する。図１６は、商品設計支援装置１０の動作フローを示す図であり、店舗毎の販売数が出力される場合の動作フロー図である。
　先ず商品設計支援装置１０は通信部２９を介して新規商品の商品画像３１が取得される
（ステップＳ２０）。例えばユーザは、ユーザ端末１３の内蔵カメラ１０５により新規商品を撮影し、新規商品の商品画像３１をネットワーク１２を介して、商品設計支援装置１０に送信する。商品設計支援装置１０は通信部２９を介してデザイン特徴量取得部２１により新規商品の商品画像３１を取得する。
　次に、デザイン特徴量取得部２１により新規商品の商品画像３１を画像解析することによって、デザイン特徴量が取得される（ステップＳ２１）。そして、検索部２３により、デザイン特徴量取得部２１で取得されたデザイン特徴量に基づいて商品データベース２７から類似するデザイン特徴量を有する既存商品及びその既存商品の店舗情報が検索され（ステップＳ２２）、店舗毎の販売数が取得される（ステップＳ２３）。その後、出力部２５は検索部２３の検索結果を受信し、店舗情報及びその店舗毎の販売数が統計処理されて出力される（ステップＳ２４）。なお、上述した例では、店舗毎の販売数を取得する例について記載を行ったが、検索部２３は店舗毎の販売数の割合を取得してもよい。
　＜統計処理された商品属性情報の第３の例＞
　次に、出力部２５から出力される統計処理された商品属性情報３７の第３の例に関して説明する。本例では柄、在庫分配数、及び販売数の商品属性情報に関して統計処理が行われている。
　図１７は、統計処理された商品属性情報３７の例を示す図である。図１７に示す例では、商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」に関して柄、在庫分配数、及び販売数の情報が統計処理されている。ここで柄はデザイン特徴量であり、在庫分配数及び販売数は販売実績に関する情報である。
　商品ＩＤ「０００１」の柄Ｎｏ２５の商品は在庫分配数２０着、販売数２０着であり、柄Ｎｏ７７の商品は在庫分配数２０着、販売数１８着であり、柄Ｎｏ３６の商品は在庫分配数１０着、販売数５着であり、柄Ｎｏ９４の商品は製造数５０着、販売数５０着である。なお、備考に記載されているようにこの販売数は、新規商品の売り出しを予定している販売シーズンの１年前の同一シーズン期間に限定された販売数である。なお柄Ｎｏは、一意的なある柄を示す。また、商品ＩＤ「０００２」も商品ＩＤ「０００１」と同様に商品属性情報３７が統計処理されている。
　ユーザは、このような統計処理された柄、販売数の商品属性情報３７を得ることによって、例えば新規商品の柄のバリエーションを設計する場合に、製造すべき柄又は製造すべき柄の割合に参考にすることができる。
　＜統計処理された商品属性情報の第４の例＞
　次に、出力部２５から出力される統計処理された商品属性情報３７の第４の例に関して説明する。本例ではサイズ、在庫分配数、及び販売数の商品属性情報に関して統計処理が行われている。
　図１８は、統計処理された商品属性情報３７の例を示す図である。図１８に示す例では、商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」に関してサイズ、在庫分配数、及び販売数の情報が統計処理されている。ここでサイズはデザイン特徴量であり、在庫分配数及び販売数は販売実績に関する情報である。
　商品ＩＤ「０００１」のサイズＮｏ５の商品は在庫分配数２０着、販売数２０着であり、サイズＮｏ７の商品は在庫分配数２０着、販売数１８着であり、サイズＮｏ６の商品は在庫分配数１０着、販売数５着であり、サイズＮｏ４の商品は製造数５０着、販売数５０着である。なお、備考に記載されているようにこの販売数は、新規商品の売り出しを予定している販売シーズンの１年前の同一シーズン期間に限定された販売数である。なおサイズＮｏは、一意的なあるサイズを示す。また、商品ＩＤ「０００２」も商品ＩＤ「０００１」と同様に商品属性情報３７が統計処理されている。
　ユーザは、このような統計処理されたサイズと販売数の商品属性情報３７を得ることによって、新規商品のサイズのバリエーションを設計する場合に、製造すべきサイズ又は製造すべきサイズの割合に参考にすることができる。
　＜統計処理された商品属性情報の第５の例＞
　次に、出力部２５から出力される統計処理された商品属性情報３７の第５の例に関して説明する。本例では織り、在庫分配数、及び販売数の商品属性情報に関して統計処理が行われている。
　図１９は、統計処理された商品属性情報３７の例を示す図である。図１９に示す例では、商品ＩＤ「０００１」及び「０００２」に関して織り、在庫分配数、及び販売数の情報が統計処理されている。ここで織りはデザイン特徴量であり、在庫分配数及び販売数は販売実績に関する情報である。
　商品ＩＤ「０００１」の織りＮｏ２５の商品は在庫分配数２０着、販売数２０着であり、織りＮｏ７７の商品は在庫分配数２０着、販売数１８着であり、織りＮｏ３６の商品は在庫分配数１０着、販売数５着であり、織りＮｏ９４の商品は製造数５０着、販売数５０着である。なお、備考に記載されているようにこの販売数は、新規商品の売り出しを予定している販売シーズンの１年前の同一シーズン期間に限定された販売数である。なお織りＮｏは、一意的なある織りを示す。また、商品ＩＤ「０００２」も商品ＩＤ「０００１」と同様に商品属性情報３７が統計処理されている。
　ユーザは、このような統計処理された織りと販売数の商品属性情報３７を得ることによって、新規商品のサイズのバリエーションを設計する場合に、製造すべき織り又は製造すべき織りの割合に参考にすることができる。
　以上で本発明の例に関して説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。
１０　商品設計支援装置
１１　消費者端末
１２　ネットワーク
１３　ユーザ端末
２１　デザイン特徴量取得部
２３　検索部
２５　出力部
２７　商品データベース
２９　通信部
３１　商品画像
３７　商品属性情報
１０１　筐体
１０２　タッチパネルディスプレイ
１０３　操作ボタン
１０４　スピーカー
１０５　内蔵カメラ
１０６　外部接続端子
１１０　ＣＰＵ
１１２　システムバス
１１４　メインメモリ
１１６　不揮発性メモリ
１１８　モバイル通信部
１１８Ａ　アンテナ
１２０　通信部
１２０　無線ＬＡＮ通信部
１２０Ａ　アンテナ
１２２　近距離無線通信部
１２２Ａ　アンテナ
１２４　有線通信部
１２６　表示部
１２８　入力部
１３０　キー入力部
１３２　音声処理部
１３４　画像処理部ステップ１０～ステップ１４　商品設計支援方法の工程ステップ２０～ステップ２４　商品設計支援方法の工程

Claims (10)

  1. 　既に商品化された第１の商品毎に当該第１の商品を示す第１の商品画像を解析して得た第１のデザイン特徴量と前記第１の商品の販売実績に関する情報とが関連付けて登録された商品データベースと、
    　新規商品として開発された第２の商品を示す第２の商品画像を解析することにより、前記第２の商品の第２のデザイン特徴量を取得するデザイン特徴量取得部と、
    　前記商品データベースから前記第２のデザイン特徴量と類似する前記第１のデザイン特徴量を有する前記第１の商品を検索し、前記検索した前記第１の商品の販売実績に関する情報を取得する検索部と、
    　前記検索された前記第１の商品の前記第１のデザイン特徴量及び前記検索された前記第１の商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報を統計処理し、前記統計処理された前記商品属性情報を出力する出力部と、
    　を備える商品設計支援装置。
  2. 　前記出力部は、前記第１の商品の色毎に前記第１の商品の販売個数を統計処理し、前記第２の商品の製造すべき色又は前記製造すべき色の割合を出力する請求項１に記載の商品設計支援装置。
  3. 　前記出力部は、前記第１の商品の販売店舗毎に前記第１の商品の販売個数を統計処理し、前記第２の商品の配送すべき店舗又は前記配送すべき店舗への配送割合を出力する請求項１又は２に記載の商品設計支援装置。
  4. 　前記出力部は、前記第１の商品の柄毎に前記第１の商品の販売個数を統計処理し、前記第２の商品の製造すべき柄又は前記製造すべき柄の割合を出力する請求項１から３のいずれか１項に記載の商品設計支援装置。
  5. 　前記出力部は、前記第１の商品のサイズ毎に前記第１の商品の販売個数を統計処理し、前記第２の商品の製造すべきサイズ又は前記製造すべきサイズの割合を出力する請求項１から４のいずれか１項に記載の商品設計支援装置。
  6. 　前記出力部は、前記第１の商品の織り毎に前記第１の商品の販売個数を統計処理し、前記第２の商品の製造すべき織り又は前記製造すべき織りの割合を出力する請求項１から５のいずれか１項に記載の商品設計支援装置。
  7. 　前記第１のデザイン特徴量及び前記第２のデザイン特徴量は、色、柄、形、及び質感のうち少なくとも一つを含む請求項１から６のいずれか１項に記載の商品設計支援装置。
  8. 　前記第１の商品の販売実績に関する情報は、前記第２の商品の予定している販売シーズンと同じ過去のシーズンに関するものである請求項１から７のいずれか１項に記載の商品設計支援装置。
  9. 　前記検索部は、前記商品データベースから前記第２のデザイン特徴量と類似する前記第１のデザイン特徴量を有する複数の前記第１の商品を検索し、前記検索した複数の前記第１の商品の販売実績に関する情報を取得し、
    　前記出力部は、前記検索された複数の前記第１の商品の前記第１のデザイン特徴量及び前記検索された複数の前記第１の商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報を統計処理し、前記統計処理された前記商品属性情報を出力する請求項１から８のいずれか１項に記載の商品設計支援装置。
  10. 　既に商品化された第１の商品毎に当該第１の商品を示す第１の商品画像を解析することにより得た第１のデザイン特徴量と前記第１の商品の販売実績に関する情報とが関連付けて登録された商品データベースを利用した商品設計支援方法であって、
    　新規商品として開発された第２の商品を示す第２の商品画像を解析し、前記第２の商品の第２のデザイン特徴量を取得するステップと、
    　前記商品データベースから前記第２のデザイン特徴量と類似する前記第１のデザイン特徴量を有する前記第１の商品を検索し、前記検索した前記第１の商品の販売実績に関する情報を取得するステップと、
    　前記検索された前記第１の商品の前記第１のデザイン特徴量及び前記検索された前記第１の商品の販売実績に関する情報のうち少なくとも一方を含む商品属性情報を統計処理し、前記統計処理された前記商品属性情報を出力するステップと、
    　を含む商品設計支援方法。
PCT/JP2016/083462 2016-02-10 2016-11-11 商品設計支援装置及び商品設計支援方法 Ceased WO2017138201A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017566513A JP6541242B2 (ja) 2016-02-10 2016-11-11 商品設計支援装置及び商品設計支援方法
US16/032,189 US11080436B2 (en) 2016-02-10 2018-07-11 Product design assistance device and product design assistance method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016023813 2016-02-10
JP2016-023813 2016-02-10

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US16/032,189 Continuation US11080436B2 (en) 2016-02-10 2018-07-11 Product design assistance device and product design assistance method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017138201A1 true WO2017138201A1 (ja) 2017-08-17

Family

ID=59563238

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2016/083462 Ceased WO2017138201A1 (ja) 2016-02-10 2016-11-11 商品設計支援装置及び商品設計支援方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11080436B2 (ja)
JP (1) JP6541242B2 (ja)
WO (1) WO2017138201A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102056741B1 (ko) 2018-05-10 2019-12-17 허성민 가방 판매량 분석을 통한 디자인 트랜드 분석 시스템
JPWO2022208715A1 (ja) * 2021-03-31 2022-10-06
WO2024201891A1 (ja) * 2023-03-30 2024-10-03 日本電気株式会社 予測装置、予測方法、及び、記録媒体

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107766498B (zh) * 2017-10-19 2022-01-07 北京百度网讯科技有限公司 用于生成信息的方法和装置
CN116088669A (zh) * 2021-11-03 2023-05-09 鸿富锦精密工业(武汉)有限公司 扩增实境方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN115018582A (zh) * 2022-06-07 2022-09-06 北京衔远有限公司 一种基于最优销量或最优消费者体验的商品属性定制方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08278959A (ja) * 1995-04-07 1996-10-22 Hitachi Ltd 時系列販売推移カーブを用いた商品販売予測
JP2003162619A (ja) * 2001-11-27 2003-06-06 World:Kk 売り上げ予測装置および方法
WO2004093006A1 (ja) * 2003-04-16 2004-10-28 Fujitsu Limited 知識発見装置、知識発見プログラムおよび知識発見方法
JP2004326520A (ja) * 2003-04-25 2004-11-18 Fujitsu Ltd 売上予測方法、売上予測プログラムおよび売上予測装置
JP2009134611A (ja) * 2007-11-30 2009-06-18 Toyota Motor Corp 商品仕様決定支援装置
JP2009181491A (ja) * 2008-01-31 2009-08-13 Nec Corp 在庫管理装置、その在庫管理方法、そのためのコンピュータプログラム

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7092929B1 (en) * 2000-11-08 2006-08-15 Bluefire Systems, Inc. Method and apparatus for planning analysis
JP2002288216A (ja) * 2001-03-27 2002-10-04 Densan:Kk 感性商品検索システム及び方法
US9152624B1 (en) * 2003-12-04 2015-10-06 Retail Optimization International, Inc. Systems and methods for visual presentation and navigation of content using data-based image analysis
US7660468B2 (en) * 2005-05-09 2010-02-09 Like.Com System and method for enabling image searching using manual enrichment, classification, and/or segmentation
JP4717562B2 (ja) * 2005-09-02 2011-07-06 キヤノン株式会社 画像処理装置及び方法
US7885956B2 (en) * 2007-03-05 2011-02-08 Kelora Systems, Llc Display and search interface for product database
US20100076819A1 (en) * 2008-09-25 2010-03-25 Myshape, Inc. System and Method for Distilling Data and Feedback From Customers to Identify Fashion Market Information
JP2010277391A (ja) * 2009-05-29 2010-12-09 Honda Motor Co Ltd 外観色設計支援システム
US20110282757A1 (en) * 2009-12-14 2011-11-17 Muckle Jr Robert E System and Method for Online Design and Ordering of Architectural Millwork
JP5588165B2 (ja) * 2009-12-24 2014-09-10 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
US8533204B2 (en) * 2011-09-02 2013-09-10 Xerox Corporation Text-based searching of image data
US9323785B2 (en) * 2013-03-06 2016-04-26 Streamoid Technologies Private Limited Method and system for mobile visual search using metadata and segmentation
US9190026B2 (en) * 2013-03-14 2015-11-17 Canon Kabushiki Kaisha Systems and methods for feature fusion
JP6158766B2 (ja) * 2014-07-31 2017-07-05 富士フイルム株式会社 統計データ生成サーバ装置、統計データ生成システム、及び統計データ生成方法
US20160171365A1 (en) * 2014-12-14 2016-06-16 Oleksiy STEPANOVSKIY Consumer preferences forecasting and trends finding
US20160189177A1 (en) * 2014-12-29 2016-06-30 DecisionGPS, LLC Determination of a Purchase Recommendation
US20170091790A1 (en) * 2015-09-29 2017-03-30 Wal-Mart Stores, Inc. Data processing system for optimizing inventory purchasing and method therefor

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08278959A (ja) * 1995-04-07 1996-10-22 Hitachi Ltd 時系列販売推移カーブを用いた商品販売予測
JP2003162619A (ja) * 2001-11-27 2003-06-06 World:Kk 売り上げ予測装置および方法
WO2004093006A1 (ja) * 2003-04-16 2004-10-28 Fujitsu Limited 知識発見装置、知識発見プログラムおよび知識発見方法
JP2004326520A (ja) * 2003-04-25 2004-11-18 Fujitsu Ltd 売上予測方法、売上予測プログラムおよび売上予測装置
JP2009134611A (ja) * 2007-11-30 2009-06-18 Toyota Motor Corp 商品仕様決定支援装置
JP2009181491A (ja) * 2008-01-31 2009-08-13 Nec Corp 在庫管理装置、その在庫管理方法、そのためのコンピュータプログラム

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102056741B1 (ko) 2018-05-10 2019-12-17 허성민 가방 판매량 분석을 통한 디자인 트랜드 분석 시스템
JPWO2022208715A1 (ja) * 2021-03-31 2022-10-06
WO2022208715A1 (ja) * 2021-03-31 2022-10-06 日本電気株式会社 商品デザイン生成支援装置、商品デザイン生成支援システム、商品デザイン生成支援方法、及び、商品デザイン生成支援プログラムが格納された記録媒体
JP7666585B2 (ja) 2021-03-31 2025-04-22 日本電気株式会社 商品デザイン生成支援装置、商品デザイン生成支援方法、及び、商品デザイン生成支援プログラム
WO2024201891A1 (ja) * 2023-03-30 2024-10-03 日本電気株式会社 予測装置、予測方法、及び、記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
JP6541242B2 (ja) 2019-07-10
US11080436B2 (en) 2021-08-03
JPWO2017138201A1 (ja) 2018-11-08
US20180322223A1 (en) 2018-11-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11080436B2 (en) Product design assistance device and product design assistance method
KR102390547B1 (ko) 이미지 특징 데이터 추출 및 사용
US10102448B2 (en) Virtual clothing match app and image recognition computing device associated therewith
KR102087362B1 (ko) 사용자 보유 의류에 기초한 패션 코디 추천 방법 및 장치
US20150242929A1 (en) Method and system for improving size-based product recommendations using aggregated review data
US20140143096A1 (en) Method and arrangement for enabling evaluation of product items
CN109716286A (zh) 确定具有经确认的特征的项
WO2016141821A1 (zh) 一种产品信息处理的方法及服务器
JP2014218313A (ja) 在庫管理およびマーケティングのための画像認識システム
US20180150898A1 (en) Online product recommendation method and device
KR20230026940A (ko) 효율적인 의류 판매를 위한 복수의 인터페이스 제공 장치
US20130013417A1 (en) Optimizing the acquisition of goods
JP2017054266A (ja) 検索方法、検索プログラムおよび検索装置
KR20200101139A (ko) 객체 인식 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN112036982A (zh) 快速自动反映互联网商品变动的方法、装置及终端设备
US20150365390A1 (en) Method of creating preference image identification code, method of diagnosing preference image identification code, and method of providing information using preference image identification code
KR102260401B1 (ko) 상품 정보 제공 장치 및 방법
US20170103405A1 (en) Statistical data generation server device, statistical data generation system, and statistical data generation method
CN110874167B (zh) 数据处理方法、装置和机器可读介质
JP6542399B2 (ja) 店舗設計支援装置及び店舗設計支援方法
CN111639207A (zh) 线下目标物推荐方法、装置、电子设备及存储介质
KR20220141731A (ko) Ai　마케팅　솔루션을　위해　특정　사이트에　대한　정보를　분석하는　전자　장치　및　그　동작　방법
WO2023062668A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、およびプログラム
JP7632474B2 (ja) 商品推奨装置
KR20210063665A (ko) 사용자 이벤트 정보 기반 추천 아이템 제공 방법 및 이를 실행하는 장치

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16889902

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2017566513

Country of ref document: JP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16889902

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1