JP7779760B2 - Information providing device, information providing method, and information providing program - Google Patents
Information providing device, information providing method, and information providing programInfo
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Description
本発明は、情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムに関する。 The present invention relates to an information provision device, an information provision method, and an information provision program.
従来、コーディネートを支援する技術が知られている。例えば、ファッションの組合せに関するルールに基づいて、コーディネートを生成する技術が知られている。 Technologies that support outfit coordination are known in the past. For example, there is a technology that generates outfits based on rules regarding fashion combinations.
しかしながら、上述した従来技術は、顧客(適宜、「利用者」)に対して有益な情報を提供する上で改善の余地がある。例えば、従来技術では、利用者に対して髪型に合わせたメイクを提案することが難しい。 However, the above-mentioned conventional technology leaves room for improvement in terms of providing useful information to customers (referred to as "users"). For example, conventional technology makes it difficult to suggest makeup to users that matches their hairstyle.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に対して有益な情報を提供可能にする情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムを提供することを目的とする。 This application has been made in light of the above, and aims to provide an information provision device, an information provision method, and an information provision program that enable useful information to be provided to users.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報提供装置は、利用者が選択した髪の態様に関する態様情報を取得する取得部と、前記態様情報に基づいて、前記態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する算出部と、前記相性度に基づいて、前記利用者に対して提供する提供情報を生成する生成部と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the objectives, the information providing device of the present invention is characterized by comprising an acquisition unit that acquires aspect information related to a hair aspect selected by a user, a calculation unit that calculates a compatibility level indicating the degree of compatibility between the aspect and a body ornament based on the aspect information, and a generation unit that generates information to be provided to the user based on the compatibility level.
また、本発明に係る情報提供方法は、情報提供装置によって実行される情報提供方法であって、利用者が選択した髪の態様に関する態様情報を取得する取得工程と、前記態様情報に基づいて、前記態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する算出工程と、前記相性度に基づいて、前記利用者に対して提供する提供情報を生成する生成工程と、を含むことを特徴とする。 Furthermore, the information provision method according to the present invention is an information provision method executed by an information provision device, and is characterized by including an acquisition step of acquiring aspect information related to a hair aspect selected by a user, a calculation step of calculating a compatibility level indicating the degree of compatibility between the aspect and a body ornament based on the aspect information, and a generation step of generating information to be provided to the user based on the compatibility level.
また、本発明に係る情報提供プログラムは、利用者が選択した髪の態様に関する態様情報を取得する取得手順と、前記態様情報に基づいて、前記態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する算出手順と、前記相性度に基づいて、前記利用者に対して提供する提供情報を生成する生成手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。 The information provision program of the present invention is characterized in that it causes a computer to execute the following steps: an acquisition step for acquiring hairstyle information related to a hairstyle selected by a user; a calculation step for calculating a compatibility level indicating the degree of compatibility between the hairstyle and a body ornament based on the hairstyle information; and a generation step for generating provision information to be provided to the user based on the compatibility level.
本発明では、利用者に対して有益な情報を提供することができる。 This invention can provide useful information to users.
以下に、本願に係る情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムを実施するための形態(以下、実施形態)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により、本願に係る情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Below, detailed explanations will be given of the information provision device, information provision method, and information provision program (hereinafter, "embodiments") according to the present application, with reference to the drawings. Note that the information provision device, information provision method, and information provision program according to the present application are not limited to these embodiments. Furthermore, identical components in the following embodiments will be designated by the same reference numerals, and duplicate explanations will be omitted.
〔実施形態〕
以下に、実施形態に係る情報提供システム100の構成、情報提供装置10の構成、情報提供処理の具体例、情報提供処理の流れを順に説明し、最後に本実施形態の効果を説明する。
[Embodiment]
The configuration of the information providing system 100 according to the embodiment, the configuration of the information providing device 10, a specific example of the information providing process, and the flow of the information providing process will be described below, and finally the effects of this embodiment will be described.
〔1.情報提供システム100の構成〕
図1を用いて、本実施形態に係る情報提供システム(適宜、本システム)100の処理を説明する。図1は、実施形態に係る情報提供システム100の構成例を示す図である。以下では、本システム100の構成例、本システム100の処理、本システム100で応用するセットマッチング技術、本システム100の効果の順に説明する。
1. Configuration of information provision system 100
The processing of an information provision system 100 according to this embodiment (referred to as "this system" as appropriate) will be described using Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing an example of the configuration of the information provision system 100 according to this embodiment. Below, the example of the configuration of this system 100, the processing of this system 100, the set matching technology applied in this system 100, and the effects of this system 100 will be described in that order.
(1-1.情報提供システム100の構成例)
図1に示した情報提供システム100は、情報提供装置10と、利用者端末20と、ウェブサイトサーバ30と、装飾情報データベース40とを有する。ここで、情報提供装置10と、利用者端末20と、ウェブサイトサーバ30と、装飾情報データベース40とは、図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、本システム100には、複数台の情報提供装置10、複数台の利用者端末20、複数台のウェブサイトサーバ30、または複数台の装飾情報データベース40が含まれてもよい。
(1-1. Example of configuration of information providing system 100)
1 includes an information providing device 10, a user terminal 20, a website server 30, and a decoration information database 40. The information providing device 10, the user terminal 20, the website server 30, and the decoration information database 40 are communicatively connected via a predetermined communication network (not shown) via wired or wireless communication. Note that the system 100 may include multiple information providing devices 10, multiple user terminals 20, multiple website servers 30, or multiple decoration information databases 40.
(1-1-1.情報提供装置10)
情報提供装置10は、利用者端末20との間、ウェブサイトサーバ30との間、および装飾情報データベース40との間でデータの送受信を行う装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。図1の例では、情報提供装置10がサーバ装置により実現される場合を示す。
(1-1-1. Information providing device 10)
The information providing device 10 is a device that transmits and receives data between the user terminal 20, the website server 30, and the decoration information database 40, and is realized, for example, by a server device or a cloud system. The example in Fig. 1 shows a case where the information providing device 10 is realized by a server device.
(1-1-2.利用者端末20)
利用者端末20は、ウェブページを閲覧したり、ウェブ上でインターネットショッピングや美容室・スタイリストの予約等を行ったりする利用者Uによって使用されるデバイス(コンピュータ)である。利用者端末20は、利用者Uによる操作を受け付ける。なお、利用者端末20は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1の例では、利用者端末20がスマートフォンにより実現される場合を示す。
(1-1-2. User terminal 20)
The user terminal 20 is a device (computer) used by a user U to browse web pages, do online shopping, make reservations at beauty salons or stylists, etc. The user terminal 20 accepts operations by the user U. The user terminal 20 may be realized, for example, by a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), etc. The example in FIG. 1 shows a case where the user terminal 20 is realized by a smartphone.
以下では、利用者端末20を利用者Uと表記する場合がある。すなわち、利用者Uを利用者端末20と読み替えることもできる。また、利用者Uを複数の顧客を表わすものとして使用することがある。 In the following, user terminal 20 may be referred to as user U. In other words, user U may also be read as user terminal 20. User U may also be used to represent multiple customers.
(1-1-3.ウェブサイトサーバ30)
ウェブサイトサーバ30は、情報提供装置10との間、および利用者端末20との間でデータの送受信を行う装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。図1の例では、情報提供装置10がサーバ装置により実現される場合を示す。また、ウェブサイトサーバ30は、ウェブ上でインターネットショッピング等のサービスや、美容室・スタイリストの検索サービスを利用者Uに提供するサービス提供者によって使用される装置である。
(1-1-3. Website Server 30)
The website server 30 is a device that transmits and receives data to and from the information providing device 10 and the user terminal 20, and is realized, for example, by a server device or a cloud system. The example in Fig. 1 shows a case where the information providing device 10 is realized by a server device. The website server 30 is a device used by a service provider that provides the user U with services such as internet shopping on the web and a search service for beauty salons and stylists.
(1-1-4.装飾情報データベース40)
装飾情報データベース40は、後述する身体装飾に関する装飾情報を記憶する記憶装置である。なお、装飾情報データベース40は、ウェブサイトサーバ30の一部として装飾情報を記憶してもよい。
(1-1-4. Decoration Information Database 40)
The ornament information database 40 is a storage device that stores ornament information related to body ornaments, which will be described later. The ornament information database 40 may store ornament information as part of the website server 30.
(1-2.情報提供システム100の処理)
以下に、情報提供システム100の処理として、ステップS1~S7の処理について説明する。なお、下記のステップS1~S7は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップS1~S7のうち、省略される処理があってもよい。
(1-2. Processing of Information Providing System 100)
The following describes steps S1 to S7 as the processing of the information providing system 100. Note that steps S1 to S7 below may be executed in a different order. Also, some of the processing of steps S1 to S7 below may be omitted.
(1-2-1.ステップS1の処理)
本システム100において、第1に、利用者Uは、美容室等でヘアカットやヘアセット(適宜、「ヘアメイク」)を希望するヘアスタイルである髪の態様を利用者端末20を介して選択し、当該髪の態様の選択をウェブサイトサーバ30に送信する(ステップS1)。
(1-2-1. Processing of step S1)
In this system 100, first, the user U selects the hair style that he or she desires for a haircut or hair styling (or "hair and makeup" as appropriate) at a beauty salon or the like via the user terminal 20, and transmits the selection of the hair style to the website server 30 (step S1).
(1-2-2.ステップS2の処理)
本システム100において、第2に、情報提供装置10は、ウェブサイトサーバ30から、利用者Uが選択した髪の態様に関する態様情報を取得する(ステップS2)。ここで、態様情報とは、髪型、髪色等のヘアスタイル全般を示す髪の態様に関する情報である。また、態様情報は、かつらやウィッグ等を用いた髪の態様に関する情報であってもよく、特に限定されない。また、図1の例では、情報提供装置10は、ウェブサイトサーバ30から態様情報を取得しているが、利用者端末20や、図示しない端末装置・データベースから態様情報を取得してもよい。
(1-2-2. Processing of step S2)
Secondly, in the present system 100, the information providing device 10 acquires from the website server 30, aspect information relating to the hair aspect selected by the user U (step S2). Here, aspect information refers to information relating to the hair aspect indicating the overall hairstyle, such as the hairstyle and hair color. The aspect information may also be information relating to the hair aspect using a wig or toupee, and is not particularly limited. In the example of FIG. 1, the information providing device 10 acquires the aspect information from the website server 30, but it may also acquire the aspect information from the user terminal 20 or a terminal device or database (not shown).
このとき、情報提供装置10は、利用者端末20から利用者Uの利用者情報を取得してもよい。ここで、利用者情報とは、利用者Uの性別、年齢、年代、職業、年収、居住地、既婚・未婚の別、子供の有無、利用者Uの動画像、利用者Uが興味関心を有するカテゴリ等の利用者属性や、利用者Uのウェブサイト上での検索履歴・閲覧履歴、インターネットショッピングでの購買履歴、予約サイトでの予約履歴、利用者Uの位置情報等の行動履歴を含む情報である。さらに、利用者情報は、利用者端末20の画面情報、利用者Uの生体情報等を含む情報であってもよく、特に限定されない。 At this time, the information providing device 10 may acquire user information about the user U from the user terminal 20. Here, the user information refers to information including user attributes such as the user U's gender, age, generation, occupation, annual income, place of residence, marital status, whether or not they have children, videos of the user U, and categories of interest to the user U, as well as the user U's behavioral history such as their website search history and browsing history, their online shopping purchase history, their reservation history on reservation sites, and their location information. Furthermore, the user information may also include screen information of the user terminal 20, biometric information of the user U, and the like, and is not particularly limited.
(1-2-3.ステップS3の処理)
本システム100において、第3に、情報提供装置10は、装飾情報データベース40を参照し、装飾情報を取得する(ステップS3)。ここで、装飾情報とは、メイク(化粧)、ネイルアート等の装飾行為によって施された身体装飾に関する情報である。また、装飾情報は、エステティック(エステ)や美容医療等に基づく施術後の身体に関する情報であってもよく、特に限定されない。また、図1の例では、情報提供装置10は、装飾情報データベース40から装飾情報を取得しているが、ウェブサイトサーバ30や、図示しない端末装置・データベースから態様情報を取得してもよい。
(1-2-3. Processing of step S3)
Third, in the present system 100, the information providing device 10 refers to the decoration information database 40 and acquires decoration information (step S3). Here, the decoration information refers to information about body decorations applied through decorative practices such as makeup and nail art. The decoration information may also be information about the body after aesthetic treatments, cosmetic medicine, etc., and is not particularly limited. In the example of FIG. 1, the information providing device 10 acquires decoration information from the decoration information database 40, but it may also acquire aspect information from the website server 30 or a terminal device or database (not shown).
(1-2-4.ステップS4の処理)
本システム100において、第4に、情報提供装置10は、取得した態様情報および装飾情報から、利用者Uが選択した髪の態様と身体装飾との相性の度合を示す相性度を算出する(ステップS4)。例えば、情報提供装置10は、機械学習モデルを用いて、髪の態様と身体装飾との組合せの相性の度合に応じて0~1の数値をとるように相性度を算出する。このとき、情報提供装置10は、利用者Uが選択した髪の態様に関わる態様情報と装飾情報とを入力した際に、当該髪の態様と身体装飾との組合せごとの相性度を出力するように学習されたDNN(Deep Neural Network)等の機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。また、情報提供装置10は、ルールベースで相性度を算出してもよい。
(1-2-4. Processing of step S4)
Fourth, in the present system 100, the information providing device 10 calculates a compatibility score indicating the degree of compatibility between the hair style selected by the user U and the body decoration based on the acquired style information and decoration information (step S4). For example, the information providing device 10 uses a machine learning model to calculate the compatibility score, which takes a value between 0 and 1 depending on the degree of compatibility between the combination of the hair style and the body decoration. In this case, the information providing device 10 calculates the compatibility score using a machine learning model such as a deep neural network (DNN) that is trained to output a compatibility score for each combination of the hair style and the body decoration when the style information and decoration information related to the hair style selected by the user U are input. Alternatively, the information providing device 10 may calculate the compatibility score based on rules.
上述したステップS4について、具体的な例を用いて説明する。例えば、情報提供装置10は、以下に示すように利用者Uごとに学習した機械学習モデル、利用者Uの属性ごとに学習した機械学習モデル、利用者Uの状況(シチュエーション)ごとに学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出することができる。 The above-mentioned step S4 will be explained using a specific example. For example, the information providing device 10 can calculate the compatibility level using a machine learning model trained for each user U, a machine learning model trained for each attribute of user U, and a machine learning model trained for each situation of user U, as shown below.
情報提供装置10は、利用者Uごとに学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出することができる。例えば、情報提供装置10は、利用者UがSNS(Social Networking Service)の画像を閲覧し、「いいね」等の高評価を行った画像の髪型とメイクとのマッチングを機械学習モデルに学習させる。その結果、情報提供装置10は、利用者Uが髪型を選んだときに美容室等のメイクサロンの提案やネイルサロンの提案を行うことができる。 The information providing device 10 can calculate compatibility using a machine learning model trained for each user U. For example, the information providing device 10 allows the machine learning model to learn how to match hairstyles and makeup for images that the user U has viewed on a social networking service (SNS) and given high ratings, such as "likes." As a result, the information providing device 10 can suggest makeup salons such as beauty salons or nail salons when the user U selects a hairstyle.
また、情報提供装置10は、利用者Uの趣味趣向等を含む属性ごとに学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出することができる。例えば、情報提供装置10は、「XX(例:芸能人、年代、ドラマの種別(アクション等))」が好きな利用者用の機械学習モデルを複数生成し、それぞれの機械学習モデルについて正解データを生成する。具体的には、「XX」が好きな対象者が「いいね」をしている画像や、「XX」と合致する画像を正解データとして機械学習モデルを学習させる。その結果、情報提供装置10は、利用者Uがウェブサイトにアクセスした際に、利用者Uの利用者属性とマッチする機械学習モデルを選択し、選択した機械学習モデルにより相性度が高いとされたメイクやネイルアートを提案することができる。 In addition, the information providing device 10 can calculate compatibility using a machine learning model trained for each attribute, including user U's hobbies and preferences. For example, the information providing device 10 generates multiple machine learning models for a user who likes "XX (e.g., celebrity, era, type of drama (action, etc.))" and generates correct answer data for each machine learning model. Specifically, the machine learning model is trained using images that have been "liked" by a subject who likes "XX" or images that match "XX" as correct answer data. As a result, when user U accesses a website, the information providing device 10 can select a machine learning model that matches user U's user attributes and suggest makeup and nail art that are deemed to have a high degree of compatibility by the selected machine learning model.
また、情報提供装置10は、利用者Uのシチュエーションごとに学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出することができる。例えば、情報提供装置10は、新卒、転職、中途採用等の企業採用のシチュエーションごとに、書類選考に通った対象者の就職活動時の画像を正解データとして、新卒、転職、中途採用のそれぞれについて機械学習モデルを生成する。そのため、情報提供装置10は、例えば、利用者Uが「転職」を選んだ場合は、転職時の書類選考に応じたメイクやスタイリストを提案することができる。 In addition, the information providing device 10 can calculate compatibility using a machine learning model trained for each situation of user U. For example, for each corporate recruitment situation, such as new graduates, job changes, and mid-career recruitment, the information providing device 10 generates a machine learning model for each of new graduates, job changes, and mid-career recruitment, using images of candidates who passed the document screening process as correct answer data. Therefore, for example, if user U selects "job changes," the information providing device 10 can suggest makeup and stylists that are appropriate for the document screening process at the time of job changes.
(1-2-5.ステップS5の処理)
本システム100において、第5に、算出した相性度、取得した態様情報や利用者Uの利用者情報に基づいて、利用者Uに提供する提供情報を生成する(ステップS5)。ここで、提供情報とは、装飾情報が示す身体装飾から特定された身体装飾に関する情報であって、利用者Uが選択した髪の態様にマッチするメイク、ネイルアート等の身体装飾や、当該身体装飾を提供可能であるメイクサロン、ネイルサロン等の情報であるが、特に限定されない。このとき、情報提供装置10は、装飾情報が示す身体装飾のうち所定の閾値以上の相性度の身体装飾を特定し、提供情報を生成する。例えば、情報提供装置10は、利用者Uが選択したヘアスタイルとの相性度が「0.7」以上のメイクの画像を特定し、当該画像および当該画像に示されるメイクを提供可能であるメイクサロンの情報を提供情報として生成する。
(1-2-5. Processing of step S5)
Fifth, in the present system 100, information to be provided to the user U is generated based on the calculated compatibility, the acquired appearance information, and the user information of the user U (step S5). Here, the information to be provided refers to information about the body decoration identified from the body decoration indicated by the decoration information, such as body decorations such as makeup and nail art that match the hairstyle selected by the user U, and information about makeup salons, nail salons, etc. that can provide the body decorations, but is not limited to such information. At this time, the information providing device 10 identifies body decorations indicated by the decoration information that have a compatibility level equal to or greater than a predetermined threshold, and generates the information to be provided. For example, the information providing device 10 identifies an image of makeup that has a compatibility level of "0.7" or higher with the hairstyle selected by the user U, and generates the information to be provided about the image and makeup salons that can provide the makeup shown in the image.
上述したステップS5について、具体的な例を用いて説明する。例えば、情報提供装置10は、以下に示すように利用者Uの利用者情報をもとに提供情報を生成したり、メイクサロンやネイルサロン等の事業者情報をもとに提供情報を生成したりすることができる。 The above-mentioned step S5 will be explained using a specific example. For example, the information providing device 10 can generate information to be provided based on user information about user U, as shown below, or based on business information about a makeup salon, nail salon, or the like.
情報提供装置10は、利用者情報が示す利用者属性をもとに提供情報を生成することができる。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの画像をもとに利用者Uのメイクの特徴(例:メイクの色調、メイク部分、メイク用品)を特定し、メイクの特徴が比較的近しいメイクのグループを提案する。また、情報提供装置10は、メイクの候補のうち、利用者Uが事前に登録した好みのメイクの特徴と類似するものを優先的に提案してもよい。さらに、情報提供装置10は、利用者Uのメイクの特徴や好みが不明であっても、ヘアメイク予約サイト等で利用者Uが選択したサンプル画像のメイクの特徴と比較的近しいメイクの画像を優先的に提案することもできる。そのため、情報提供装置10は、利用者属性等をもとに装飾情報から特定された候補の中から類似性が高いメイクを提案することができる。 The information providing device 10 can generate information to be provided based on the user attributes indicated in the user information. For example, the information providing device 10 can identify the makeup characteristics of user U (e.g., makeup color, makeup areas, makeup products) based on an image of user U, and suggest a group of makeup looks with relatively similar makeup characteristics. The information providing device 10 may also prioritize suggesting makeup looks that are similar to the makeup preferences registered in advance by user U. Furthermore, even if the makeup characteristics or preferences of user U are unknown, the information providing device 10 can prioritize suggesting makeup images that are relatively similar to the makeup characteristics of a sample image selected by user U on a hair and makeup booking site, etc. Therefore, the information providing device 10 can suggest makeup looks that are highly similar from among the candidates identified from the decoration information based on user attributes, etc.
また、情報提供装置10は、利用者情報が示す行動履歴をもとに提供情報を生成することができる。例えば、情報提供装置10は、利用者Uの予約履歴等の行動履歴をもとに利用者Uの施術済みのヘアメイクが推定できる場合は、当該ヘアメイクをもとにメイクやネイルアートを提案する。具体的には、情報提供装置10は、利用者Uが髪の毛のカラーリングを予約した履歴がある場合、ウェブサイトサーバ30から利用者Uが選択したヘアメイクの画像と過去に施術されたカラーリングの画像とを取得し、利用者Uが選択したヘアメイクと施術済みのヘアメイクとに、様々なメイクやネイルアートを組み合わせて提案する身体装飾を特定する。 The information providing device 10 can also generate information to be provided based on the behavioral history indicated by the user information. For example, if the information providing device 10 can estimate the hair and makeup that user U has previously applied based on the user U's behavioral history, such as their reservation history, it will suggest makeup and nail art based on that hair and makeup. Specifically, if user U has a history of booking hair coloring, the information providing device 10 obtains from the website server 30 images of the hair and makeup selected by user U and images of coloring that has previously been applied, and identifies suggested body decorations by combining the hair and makeup selected by user U and the previously applied hair and makeup with various makeup and nail art.
さらに、情報提供装置10は、事業者情報をもとに提供情報を生成することができる。例えば、情報提供装置10は、ウェブサイトサーバ30から事業者情報としてメイクサロンやネイルサロン等の情報や、当該サロン等の予約サイトの情報を取得し、当該情報を含む提案情報を生成する。このため、情報提供装置10は、利用者Uが施術されたヘアメイクにマッチするメイク等を提案するだけでなく、当該メイク等を実現できるメイクサロン・ネイルサロンや、スタイリスト・メイクアップアーティスト・ネイリストの情報を提供することができる。 Furthermore, the information providing device 10 can generate provided information based on business information. For example, the information providing device 10 obtains business information such as information on makeup salons and nail salons, as well as information on reservation sites for such salons, from the website server 30, and generates suggested information including this information. As a result, the information providing device 10 can not only suggest makeup that matches the hair and makeup applied by the user U, but also provide information on makeup salons and nail salons, as well as stylists, makeup artists, and manicurists who can achieve this makeup.
(1-2-6.ステップS6の処理)
本システム100において、第6に、情報提供装置10は、生成した提供情報を利用者Uの利用者端末20に送信する(ステップS6)。例えば、情報提供装置10は、利用者Uが選択したヘアメイクとの相性度が「0.7」以上のメイクの画像および当該画像に示されるメイクを提供可能であるメイクサロンの情報を含む提供情報を、利用者Uの利用者端末20に送信する。このとき、情報提供装置10は、生成した提供情報をウェブサイトサーバ30に送信することによって、当該情報を利用者Uに提供することもできる。
(1-2-6. Processing of step S6)
Sixth, in the present system 100, the information providing device 10 transmits the generated information to the user terminal 20 of the user U (step S6). For example, the information providing device 10 transmits to the user terminal 20 of the user U information to be provided, including an image of makeup that has a compatibility rating of 0.7 or higher with the hair and makeup selected by the user U and information on makeup salons that can provide the makeup shown in the image. At this time, the information providing device 10 can also provide the generated information to the user U by transmitting the information to the website server 30.
(1-2-7.ステップS7の処理)
本システム100において、第7に、情報提供装置10は、算出した相性度を学習する(ステップS7)。例えば、情報提供装置10は、機械学習モデルを用いて、利用者Uが選択した髪の態様と身体装飾との組合せの相性がよいことを示す情報が入力された場合には、当該髪の態様に対する身体装飾の相性度が「1」に近づく数値として出力するように、バックプロパゲーション等を用いて学習する。また、情報提供装置10は、機械学習モデルを用いて、利用者Uが選択した髪の態様と身体装飾との組合せの相性が悪いことを示す情報が入力された場合には、当該髪の態様に対する身体装飾の相性度が「0」に近づく数値として出力するように、バックプロパゲーション等を用いて学習する。
(1-2-7. Processing of step S7)
Seventh, in the present system 100, the information providing device 10 learns the calculated compatibility degree (step S7). For example, the information providing device 10 uses a machine learning model to learn using backpropagation or the like so that, when information indicating a good compatibility between the hair style selected by the user U and the body ornament is input, the information providing device 10 outputs the compatibility degree of the body ornament for the hair style as a numerical value approaching "1." Furthermore, when information indicating a bad compatibility between the hair style selected by the user U and the body ornament is input, the information providing device 10 uses a machine learning model to learn using backpropagation or the like so that the information providing device 10 outputs the compatibility degree of the body ornament for the hair style as a numerical value approaching "0."
(1-3.情報提供システム100で応用するセットマッチング技術)
ここで、上述してきた情報提供システム100で応用するセットマッチング技術の詳細について説明する。画像等の特徴量を示す情報の集合に基づいて、集合同士の調和具合を示すスコア(以下、適宜、「マッチングスコア」とする。)を算出する技術の一例として、セットマッチング(Set Matching)と呼ばれる技術が知られている。セットマッチングは、例えば深層学習を用いた技術であり、マッチングスコアが高いほど、集合同士の相性が高いと推定する。このため、セットマッチングは、集合同士の相性を定量的に評価することができる。セットマッチングを用いたマッチングスコアの算出は、例えば、Y. Saito, T. Nakamura, H. Hachiya, K. Fukumizu "Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning"に開示されている。なお、セットマッチングは一例であり、実施形態は、この技術を用いた場合に限られないものとする。
(1-3. Set matching technology applied in the information provision system 100)
Here, the set matching technology applied in the information provision system 100 described above will be described in detail. A technology called set matching is known as an example of a technology for calculating a score indicating the degree of harmony between sets (hereinafter referred to as a "matching score" as appropriate) based on a set of information indicating feature quantities such as images. Set matching is a technology that uses, for example, deep learning, and estimates that the higher the matching score, the higher the compatibility between the sets. Therefore, set matching can quantitatively evaluate the compatibility between the sets. Calculation of a matching score using set matching is disclosed, for example, in "Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning" by Y. Saito, T. Nakamura, H. Hachiya, and K. Fukumizu. Note that set matching is just an example, and embodiments are not limited to those using this technology.
情報提供装置10は、セットマッチングのような集合同士のマッチングスコアを算出する技術を応用して、髪の態様と身体装飾との組合せごとにマッチングスコア(相性度)を算出する。具体的には、情報提供装置10は、利用者Uが選択した髪の態様ごとに身体装飾との相性度を算出する。このとき、情報提供装置10は、相性度が高いほど、利用者Uが選択した髪の態様と身体装飾との相性が高いと推定することができるため、一の髪の態様に対して、最も相性度が高く算出された身体装飾を特定する。また、情報提供装置10は、一の髪の態様に対して、特定された身体装飾が装飾情報に含まれる身体装飾の中で相性が最も高い身体装飾と推定する。これにより、情報提供装置10は、髪の態様と身体装飾との相性を、外観等の利用者Uの感覚的な判断ではなく、定量的に判断することができる。 The information providing device 10 applies a technique for calculating matching scores between sets, such as set matching, to calculate a matching score (compatibility) for each combination of hair style and body ornament. Specifically, the information providing device 10 calculates the compatibility between the body ornament and each hair style selected by the user U. At this time, the information providing device 10 can estimate that the higher the compatibility, the higher the compatibility between the hair style selected by the user U and the body ornament. Therefore, the information providing device 10 identifies the body ornament that has been calculated to have the highest compatibility for the particular hair style. Furthermore, the information providing device 10 estimates that the identified body ornament for the particular hair style is the body ornament that has the highest compatibility among the body ornaments included in the ornamentation information. This allows the information providing device 10 to quantitatively determine the compatibility between the hair style and the body ornament, rather than relying on the user U's sensory judgment of appearance, etc.
また、情報提供装置10は、以下のように機械学習モデルの学習を行う。例えば、情報提供装置10は、SNSに投稿された画像のうち、利用者Uが好意的な評価を行った画像を特定する。次に、情報提供装置10は、特定した画像における髪の態様(髪型、髪色)と、身体装飾(メイク、ネイルアート)とを識別する。このとき、情報提供装置10は、各種の識別モデルを用いてもよく、クラウドソーシング等で識別結果を得てもよい。情報提供装置10は、上記の識別結果を正解データとして使用する。また、情報提供装置10は、利用者Uが投稿した画像から識別した結果を正解データとして使用もよい。そして、情報提供装置10は、正解データとなる髪の態様と身体装飾とを入力された際に、高いスコアを出力し、正解データにはない髪の態様と身体装飾とを入力された際に、低いスコアを出力するように機械学習モデルの学習を行う。このとき、情報提供装置10は、このような機械学習モデルを、利用者Uの属性ごとに生成してもよく、利用者の状況ごとに生成してもよい。また、情報提供装置10は、複数のモデルの出力値の操作を機械学習モデルの出力として採用することで、複数の切り口を考慮した相性の度合いを反映させてもよい。 The information providing device 10 also trains the machine learning model as follows. For example, the information providing device 10 identifies images posted on SNS that user U has given favorable reviews. Next, the information providing device 10 identifies the hair style (hairstyle, hair color) and body accessories (makeup, nail art) in the identified images. At this time, the information providing device 10 may use various identification models or obtain identification results through crowdsourcing, etc. The information providing device 10 uses the above identification results as correct answer data. The information providing device 10 may also use the results of identification from images posted by user U as correct answer data. The information providing device 10 then trains the machine learning model so that it outputs a high score when hair style and body accessories that are correct answer data are input, and outputs a low score when hair style and body accessories that are not included in the correct answer data are input. At this time, the information providing device 10 may generate such a machine learning model for each attribute of user U or for each user situation. Furthermore, the information providing device 10 may reflect the degree of compatibility taking into account multiple perspectives by manipulating the output values of multiple models as the output of the machine learning model.
(1-4.情報提供システム100の効果)
上述してきたように情報提供システム100では、情報提供装置10は、利用者Uが選択した髪の態様に関する態様情報を取得し、当該態様情報に基づいて、利用者Uが選択した髪の態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出し、当該相性度に基づいて、利用者Uに対して提供する提供情報を生成する。このとき、情報提供装置10は、髪の態様と当該態様の髪を有する対象者が施された身体装飾との組合せの相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。このため、本システム100では、利用者Uが希望するヘアメイクとマッチするメイクやネイルアートを推定し、利用者Uに対してスタイリストの提案をすることができる。すなわち、本システム100は、EC(Electronic Commerce:電子商取引)サイトやヘアメイク予約サイト等の利用者Uに対して有益な情報を提供可能にする。
(1-4. Effects of the information provision system 100)
As described above, in the information providing system 100, the information providing device 10 acquires hairstyle information related to a hair style selected by the user U, calculates a compatibility score indicating the degree of compatibility between the hair style selected by the user U and a body accessory based on the hairstyle information, and generates information to be provided to the user U based on the compatibility score. The information providing device 10 calculates the compatibility score using a machine learning model that has learned the degree of compatibility between the hair style and the body accessory applied to a subject with that hair style. Therefore, the system 100 can estimate makeup and nail art that matches the hair and makeup desired by the user U and suggest stylists to the user U. In other words, the system 100 can provide useful information to the user U on e-commerce (EC) sites, hair and makeup reservation sites, and the like.
また、本システム100では、情報提供装置10は、髪の態様を選択した利用者Uに関する利用者情報をさらに取得し、取得した利用者情報に基づいて身体装飾を特定し、提供情報を生成する。また、情報提供装置10は、身体装飾を提供可能な事業者に関する事業者情報を含む提供情報を生成する。このため、本システム100では、利用者Uに対して、SNS等で評価が髪型や芸能人等の有名人が愛用しているヘアメイク等に親和性が高いメイクを提案するとともに、当該メイクを実現できるスタイリスト等のより具体的な提案をすることができる。すなわち、本システム100は、ECサイト等の利用者Uに対して、より具体的かつ有益な情報を提供可能にする。 In addition, in the present system 100, the information providing device 10 further acquires user information about the user U who selected a hair style, identifies body ornamentation based on the acquired user information, and generates information to be provided. The information providing device 10 also generates information to be provided that includes business information about businesses that can provide body ornamentation. As a result, the present system 100 can suggest to the user U makeup that is highly compatible with hairstyles that are popular on social media, etc., or hair and makeup favored by celebrities and other famous people, as well as make more specific suggestions, such as suggestions about stylists who can achieve the makeup. In other words, the present system 100 makes it possible to provide more specific and useful information to users U of e-commerce sites, etc.
さらに、本システム100では、情報提供装置10は、髪の態様と当該態様の髪を有する対象者が施された身体装飾との組合せの相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。このとき、情報提供装置10は、髪の態様と身体装飾とを含む動画像により相性の度合を学習した機械学習モデルを用いたり、利用者Uごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いたり、利用者Uの属性ごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いたり、利用者Uの状況ごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いたりして、相性度を算出する。このため、本システム100では、SNS、テレビ、映画等から収集した正解データを用いて学習した様々な機械学習モデルを生成し、利用者Uに対してより精度の高いメイクを提案することができる。すなわち、本システム100は、ECサイト等の利用者Uに対して、より具体的かつ有益な情報を高い精度で提供可能にする。 Furthermore, in the present system 100, the information providing device 10 calculates the compatibility level using a machine learning model that has learned the compatibility level between a combination of hair style and body ornaments worn by a subject with that hair style. The information providing device 10 calculates the compatibility level using a machine learning model that has learned the compatibility level from video images including the hair style and body ornament, a machine learning model that has learned the compatibility level for each user U, a machine learning model that has learned the compatibility level for each attribute of user U, or a machine learning model that has learned the compatibility level for each situation of user U. Therefore, the present system 100 generates various machine learning models trained using corrective data collected from social media, television, movies, etc., and can suggest more accurate makeup looks to the user U. In other words, the present system 100 enables the provision of more specific and useful information with high accuracy to users U on e-commerce sites, etc.
〔2.情報提供装置10の構成〕
図2を用いて、実施形態に係る情報提供装置10の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報提供装置10の構成例を示すブロック図である。図2に示すように、情報提供装置10は、通信部11、記憶部12および制御部13を有する。なお、情報提供装置10は、情報提供装置10の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
2. Configuration of information providing device 10
The configuration of the information providing device 10 according to the embodiment will be described with reference to Fig. 2. Fig. 2 is a block diagram showing an example configuration of the information providing device 10 according to the embodiment. As shown in Fig. 2, the information providing device 10 includes a communication unit 11, a storage unit 12, and a control unit 13. The information providing device 10 may also include an input unit (e.g., a keyboard, a mouse, etc.) that accepts various operations from an administrator of the information providing device 10, and a display unit (e.g., a liquid crystal display, etc.) that displays various information.
(2-1.通信部11)
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部11は、所定の通信網(ネットワーク)と有線または無線で接続され、各種装置との間で情報の送受信を行う。
(2-1. Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a network interface card (NIC), etc. The communication unit 11 is connected to a predetermined communication network via a wired or wireless connection, and transmits and receives information to and from various devices.
(2-2.記憶部12)
記憶部12は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部12は、図2に示すように、態様情報記憶部12a、装飾情報記憶部12b、相性度情報記憶部12cおよび提供情報記憶部12dを有する。そして、記憶部12は、制御部13が動作する際に参照する各種情報や、制御部13が動作した際に取得した各種情報を記憶する。
(2-2. Storage unit 12)
The storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 2 , the storage unit 12 according to the embodiment includes a mode information storage unit 12a, a decoration information storage unit 12b, a compatibility information storage unit 12c, and a provided information storage unit 12d. The storage unit 12 stores various information referenced by the control unit 13 when it operates and various information acquired when the control unit 13 operates.
(2-2-1.態様情報記憶部12a)
態様情報記憶部12aは、利用者Uが選択した髪の態様に関する各種の情報(態様情報)を記憶する。ここで、図3を用いて、態様情報記憶部12aが記憶する情報の一例を説明する。図3は、実施形態に係る態様情報記憶部12aの一例を示す図である。図3の例において、態様情報記憶部12aは、「態様ID」、「態様情報」といった項目を有する。
(2-2-1. Behavior information storage unit 12a)
The aspect information storage unit 12a stores various information (aspect information) related to the hair aspect selected by the user U. An example of the information stored in the aspect information storage unit 12a will be described below with reference to FIG. 3. FIG. 3 is a diagram showing an example of the aspect information storage unit 12a according to the embodiment. In the example of FIG. 3, the aspect information storage unit 12a has items such as "aspect ID" and "aspect information."
「態様ID」は、髪の態様を識別するための識別情報を示す。「態様情報」は、髪型、髪色等のヘアスタイル全般を示す髪の態様に関する情報や、かつらやウィッグ等を用いた髪の態様に関する情報である。 "Appearance ID" indicates identification information for identifying the hair appearance. "Appearance information" is information about the hair appearance, indicating the general hairstyle, such as hair style and hair color, or information about the hair appearance when using a wig or toupee, etc.
すなわち、図3では、態様ID「HID#1」によって識別される髪の態様の態様情報が「態様情報#1」、態様ID「HID#2」によって識別される髪の態様の態様情報が「態様情報#2」である例を示す。 In other words, Figure 3 shows an example in which the aspect information for the hair aspect identified by the aspect ID "HID#1" is "Aspect Information #1," and the aspect information for the hair aspect identified by the aspect ID "HID#2" is "Aspect Information #2."
(2-2-2.装飾情報記憶部12b)
装飾情報記憶部12bは、身体装飾に関する各種の情報(装飾情報)を記憶する。ここで、図4を用いて、装飾情報記憶部12bが記憶する情報の一例を説明する。図4は、実施形態に係る装飾情報記憶部12bの一例を示す図である。図4の例において、装飾情報記憶部12bは、「装飾ID」、「装飾情報」、「事業者情報」といった項目を有する。
(2-2-2. Decoration information storage unit 12b)
The decoration information storage unit 12b stores various information related to body decorations (decoration information). An example of the information stored in the decoration information storage unit 12b will be described with reference to FIG. 4. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the decoration information storage unit 12b according to the embodiment. In the example of FIG. 4, the decoration information storage unit 12b has fields such as "decoration ID,""decorationinformation," and "business information."
「装飾ID」は、身体装飾を識別するための識別情報を示す。「装飾情報」とは、メイク、ネイルアート、エステ等の施術に基づく身体装飾に関する情報である。「事業者情報」は、身体装飾を提供可能であるメイクサロン・ネイルサロン・エステサロンの属性や、当該メイクサロン等において従事するスタイリスト・メイクアップアーティスト・ネイリスト・エステティシャンに関する情報である。 "Accessory ID" refers to identification information for identifying body accessories. "Accessory information" refers to information related to body accessories based on treatments such as makeup, nail art, and aesthetics. "Business information" refers to information about the attributes of makeup salons, nail salons, and aesthetic salons that can provide body accessories, as well as information about the stylists, makeup artists, manicurists, and aestheticians employed at those makeup salons, etc.
すなわち、図4では、装飾ID「DID#1」によって識別される身体装飾について、装飾情報「装飾情報#1」、事業者情報「事業者情報#1」であって、装飾ID「DID#2」によって識別される身体装飾について、装飾情報「装飾情報#2」、事業者情報「事業者情報#2」である例を示す。 In other words, Figure 4 shows an example in which the body decoration identified by decoration ID "DID#1" has decoration information "Decoration Information #1" and business information "Business Information #1," while the body decoration identified by decoration ID "DID#2" has decoration information "Decoration Information #2" and business information "Business Information #2."
(2-2-3.相性度情報記憶部12c)
相性度情報記憶部12cは、制御部13の算出部13bによって算出された髪の態様に対する身体装飾ごとの相性度(相性度情報)を記憶する。ここで、図5を用いて、相性度情報記憶部12cが記憶する情報の一例を説明する。図5は、実施形態に係る相性度情報記憶部12cの一例を示す図である。図5の例において、相性度情報記憶部12cは、「態様ID」、「装飾ID」、「相性度」といった項目を有する。
(2-2-3. Compatibility Information Storage Unit 12c)
The compatibility information storage unit 12c stores the compatibility (compatibility information) of each body ornament with respect to the hair style calculated by the calculation unit 13b of the control unit 13. An example of information stored in the compatibility information storage unit 12c will be described below with reference to FIG. 5. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the compatibility information storage unit 12c according to an embodiment. In the example of FIG. 5, the compatibility information storage unit 12c has fields such as "Style ID,""OrnamentID," and "Compatibility."
「態様ID」は、髪の態様を識別するための識別情報を示す。「装飾ID」は、身体装飾を識別するための識別情報を示す。「相性度」は、髪の態様に対する身体装飾ごとの相性の度合を示す数値である。 "Style ID" indicates identification information for identifying the style of hair. "Accessory ID" indicates identification information for identifying the body accessory. "Compatibility" is a numerical value indicating the degree of compatibility of each body accessory with the hair style.
すなわち、図5では、態様ID「HID#1」によって識別される髪の態様について、装飾情報「装飾情報#1」、相性度「相性度#1」であって、態様ID「HID#2」によって識別される髪の態様について、装飾情報「装飾情報#2」、相性度「相性度#2」である例を示す。 In other words, Figure 5 shows an example in which the hair style identified by style ID "HID#1" has decoration information "Decoration Information #1" and a compatibility level "Compatibility Level #1," while the hair style identified by style ID "HID#2" has decoration information "Decoration Information #2" and a compatibility level "Compatibility Level #2."
(2-2-4.提供情報記憶部12d)
提供情報記憶部12dは、制御部13の生成部13cによって生成された提供情報を記憶する。ここで、図6を用いて、提供情報記憶部12dが記憶する情報の一例を説明する。図6は、実施形態に係る提供情報記憶部12dの一例を示す図である。図6の例において、提供情報記憶部12dは、「態様ID」、「提供情報」といった項目を有する。
(2-2-4. Provided information storage unit 12d)
The provided information storage unit 12d stores the provided information generated by the generation unit 13c of the control unit 13. An example of information stored in the provided information storage unit 12d will now be described with reference to FIG. 6. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the provided information storage unit 12d according to the embodiment. In the example of FIG. 6, the provided information storage unit 12d has items such as "mode ID" and "provided information."
「態様ID」は、髪の態様を識別するための識別情報を示す。「提供情報」は、利用者Uが選択した髪の態様に相性のよいメイク、ネイルアート等の身体装飾、当該身体装飾を提供可能であるメイクサロン、ネイルサロン等に関する情報である。 "Style ID" indicates identification information for identifying the hair style. "Provided information" is information about makeup, nail art, and other body decorations that are compatible with the hair style selected by user U, as well as information about makeup salons, nail salons, etc. that can provide such body decorations.
すなわち、図6では、態様ID「HID#1」によって識別される髪の態様についての提供情報が「提供情報#1」、態様ID「HID#2」によって識別される髪の態様についての提供情報が「提供情報#2」である例を示す。 In other words, Figure 6 shows an example in which the provided information about the hair style identified by the style ID "HID#1" is "Provided Information #1," and the provided information about the hair style identified by the style ID "HID#2" is "Provided Information #2."
(2-3.制御部13)
制御部13は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報提供装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部13は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(2-3. Control unit 13)
The control unit 13 is realized by, for example, a central processing unit (CPU) or a micro processing unit (MPU) executing various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in a storage device inside the information providing device 10 using RAM as a work area. The control unit 13 is also realized by, for example, an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).
図2に示すように、制御部13は、取得部13a、算出部13b、生成部13c、送信部13dおよび学習部13eを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部13の内部構成は、図2に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部13が有する各処理部の接続関係は、図2に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 2, the control unit 13 has an acquisition unit 13a, a calculation unit 13b, a generation unit 13c, a transmission unit 13d, and a learning unit 13e, and realizes or executes the information processing functions and actions described below. Note that the internal configuration of the control unit 13 is not limited to the configuration shown in FIG. 2, and may be other configurations as long as they perform the information processing described below. Furthermore, the connection relationships between the processing units in the control unit 13 are not limited to the connection relationships shown in FIG. 2, and may be other connection relationships.
(2-3-1.取得部13a)
取得部13aは、利用者が選択した髪の態様に関する態様情報を取得する。例えば、取得部13aは、ウェブサイトサーバ30から、態様情報として、利用者Uが選択した髪型、髪色等の髪の態様に関する情報を取得する。
(2-3-1. Acquisition unit 13a)
The acquisition unit 13a acquires, as the appearance information, information on the hair style selected by the user U, such as the hairstyle and hair color selected by the user U, from the website server 30.
また、取得部13aは、身体装飾に関する装飾情報を取得する。例えば、取得部13aは、装飾情報データベース40から、装飾情報として、メイク、ネイルアート、エステ等の身体装飾に関する情報を取得する。このとき、取得部13aは、装飾情報データベース40から、ウェブサイトサーバ30におけるサービス提供者によって関連付けされた装飾情報を取得してもよい。また、取得部13aは、ウェブサイトサーバ30から、事前に各髪の態様に対する相性度が高い身体装飾として登録された身体装飾を含む装飾情報を取得してもよい。 The acquisition unit 13a also acquires decoration information related to body decoration. For example, the acquisition unit 13a acquires information related to body decoration such as makeup, nail art, and beauty treatments from the decoration information database 40. At this time, the acquisition unit 13a may acquire decoration information associated by a service provider on the website server 30 from the decoration information database 40. The acquisition unit 13a may also acquire decoration information from the website server 30 that includes body decorations that have been registered in advance as body decorations that are highly compatible with each hair style.
また、取得部13aは、髪の態様を選択した利用者Uに関する利用者情報を取得する。
例えば、取得部13aは、利用者Uの利用者端末20から、利用者情報として、利用者Uの動画像、興味関心を有するカテゴリ等を含む利用者属性や、利用者Uの検索履歴・閲覧履歴・購買履歴・予約履歴・位置情報等の行動履歴を取得する。
The acquisition unit 13a also acquires user information about the user U who selected the hair style.
For example, the acquisition unit 13a acquires user information from the user terminal 20 of user U, such as user attributes including user U's video images, categories of interest, etc., and user U's behavioral history such as search history, browsing history, purchase history, reservation history, and location information.
さらに、取得部13aは、ウェブサイトサーバ30から、登録された美容室等のメイクサロンや、美容師等のスタイリストの情報を含む事業者情報を取得してもよい。また、取得部13aは、装飾情報データベース40から、身体装飾に関連付けされたメイクサロンやスタイリストの情報を含む事業者情報を取得することもできる。 Furthermore, the acquisition unit 13a may acquire business information including information on registered makeup salons such as beauty salons and stylists such as hairdressers from the website server 30. The acquisition unit 13a can also acquire business information including information on makeup salons and stylists associated with body decorations from the decoration information database 40.
なお、取得部13aは、取得した態様情報を態様情報記憶部12aに格納する。また、取得部13aは、取得した装飾情報や事業者情報を装飾情報記憶部12bに格納する。さらに、取得部13aは、取得した利用者情報を記憶部12に格納することもできる。 The acquisition unit 13a stores the acquired mode information in the mode information storage unit 12a. The acquisition unit 13a also stores the acquired decoration information and business information in the decoration information storage unit 12b. Furthermore, the acquisition unit 13a can also store the acquired user information in the storage unit 12.
(2-3-2.算出部13b)
算出部13bは、態様情報に基づいて、髪の態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する。例えば、算出する手法について説明すると、算出部13bは、髪の態様と当該態様の髪を有する対象者が施された身体装飾との組合せの相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。具体的な例としては、算出部13bは、利用者Uが選択した態様情報や装飾情報を入力された際に髪の態様に対する身体装飾ごとの相性度を出力するように学習されたDNN等の機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。また、算出部13bは、ルールベースで利用者Uが選択した髪の態様に対する身体装飾ごとの相性度を算出してもよい。
(2-3-2. Calculation unit 13b)
The calculation unit 13b calculates a compatibility degree indicating the degree of compatibility between a combination of a hair style and a body ornament based on the style information. For example, the calculation method will be described. The calculation unit 13b calculates the compatibility degree using a machine learning model that has learned the degree of compatibility between a combination of a hair style and a body ornament worn by a subject having hair of that style. As a specific example, the calculation unit 13b calculates the compatibility degree using a machine learning model such as a DNN that has been trained to output a compatibility degree for each body ornament for each hair style when the style information and ornament information selected by the user U are input. Alternatively, the calculation unit 13b may calculate the compatibility degree for each body ornament for the hair style selected by the user U on a rule-based basis.
また、算出する数値について説明すると、算出部13bは、身体装飾ごとの相性の度合に応じて0~1の数値をとるように相性度を算出する。また、算出部13bは、身体装飾ごとの相性の度合に応じて0~100%の数値をとるように相性度を算出してもよく、算出する数値の範囲や単位は特に限定されない。 Furthermore, with regard to the calculated numerical values, the calculation unit 13b calculates the compatibility level so that it takes a numerical value between 0 and 1 depending on the degree of compatibility for each body ornament. Furthermore, the calculation unit 13b may calculate the compatibility level so that it takes a numerical value between 0 and 100% depending on the degree of compatibility for each body ornament, and the range and unit of the calculated numerical value are not particularly limited.
具体的な例を用いて説明すると、例えばヘアスタイルHとメイクD1との相性度が「0.9」であり、ヘアスタイルHとメイクD2との相性度が「0.8」であり、ヘアスタイルHとメイクD3との相性度が「0.7」である場合、算出部13bは、相性度が最も高いメイクD1が、ヘアスタイルHとの相性が高いと推定する。これにより、算出部13bは、髪の態様と身体装飾との組合せの最適化を適切に行うことができる。 To explain this using a specific example, if the compatibility between hairstyle H and makeup D1 is "0.9," the compatibility between hairstyle H and makeup D2 is "0.8," and the compatibility between hairstyle H and makeup D3 is "0.7," the calculation unit 13b will estimate that makeup D1, which has the highest compatibility, is highly compatible with hairstyle H. This allows the calculation unit 13b to appropriately optimize the combination of hair style and body ornamentation.
また、算出部13bが用いる機械学習モデルの学習データについて説明すると、算出部13bは、髪の態様と身体装飾とを含む動画像により相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。具体的な例としては、算出部13bは、ウェブサイト、SNS、テレビ、映画等から収集された髪の態様と施された身体装飾が同時に映っている動画、静止画等により相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。 Furthermore, regarding the learning data of the machine learning model used by calculation unit 13b, calculation unit 13b calculates the degree of compatibility using a machine learning model that has learned the degree of compatibility from video images including hair styles and body ornaments. As a specific example, calculation unit 13b calculates the degree of compatibility using a machine learning model that has learned the degree of compatibility from video images, still images, etc. that simultaneously show hair styles and applied body ornaments, collected from websites, SNS, television, movies, etc.
また、算出部13bが用いる機械学習モデルの種類について説明すると、算出部13bは、利用者Uごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。具体的な例としては、算出部13bは、利用者UがSNSの画像を閲覧し、「いいね」等の高評価を行った画像の髪型とメイクとのマッチングを学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。 Furthermore, regarding the type of machine learning model used by the calculation unit 13b, the calculation unit 13b calculates the compatibility level using a machine learning model that has learned the degree of compatibility for each user U. As a specific example, the calculation unit 13b calculates the compatibility level using a machine learning model that has learned to match hairstyles and makeup in images that the user U has viewed on SNS and given high ratings such as "likes."
さらに、算出部13bは、利用者Uの属性ごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。具体的な例としては、算出部13bは、利用者Uの年代、好きな芸能人やドラマの種類等の趣味趣向を含む利用者属性ごとに生成された複数の機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。 Furthermore, the calculation unit 13b calculates the compatibility level using a machine learning model that has learned the degree of compatibility for each attribute of the user U. As a specific example, the calculation unit 13b calculates the compatibility level using multiple machine learning models generated for each user attribute, including the user U's age, favorite celebrities, types of dramas, and other hobbies and interests.
また、算出部13bは、利用者Uの状況ごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。具体的な例としては、情報提供装置10は、新卒、転職、中途採用等のシチュエーションごとに、書類選考に通った対象者の就職活動時の画像を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。 The calculation unit 13b also calculates the degree of compatibility using a machine learning model that has learned the degree of compatibility for each situation of the user U. As a specific example, the information providing device 10 calculates the degree of compatibility for each situation, such as new graduate, job change, mid-career recruitment, etc., using a machine learning model that has learned images of candidates who passed document screening during their job hunting activities.
なお、算出部13bは、利用者Uが選択した髪の態様に関する態様情報を態様情報記憶部12aから取得する。また、算出部13bは、身体装飾を示す装飾情報を装飾情報記憶部12bから取得する。一方、算出部13bは、算出した相性度を相性度情報記憶部12cに格納する。 The calculation unit 13b acquires hairstyle information related to the hairstyle selected by the user U from the hairstyle information storage unit 12a. The calculation unit 13b also acquires ornament information indicating body ornaments from the ornament information storage unit 12b. Meanwhile, the calculation unit 13b stores the calculated compatibility degree in the compatibility degree information storage unit 12c.
(2-3-3.生成部13c)
生成部13cは、算出された相性度に基づいて、利用者Uに対して提供する提供情報を生成する。例えば、生成部13cは、取得された装飾情報が示す身体装飾のうち所定の閾値以上の相性度の身体装飾を特定し、提供情報を生成する。具体的な例を用いて説明すると、生成部13cは、利用者Uが選択した髪の態様であるヘアスタイルHに対する身体装飾であるメイクD1、D2、D3、・・・のうち、ヘアスタイルHとの相性度が「0.7」以上であるメイクD1、D2、D3を特定し、メイクD1、D2、D3の画像等を含んだ提供情報を生成する。
(2-3-3. Generation unit 13c)
Based on the calculated compatibility, the generation unit 13c generates information to be provided to the user U. For example, the generation unit 13c identifies body decorations indicated by the acquired decoration information that have a compatibility level equal to or higher than a predetermined threshold, and generates information to be provided. Explaining this using a specific example, the generation unit 13c identifies makeups D1, D2, D3, ..., which are body decorations for hairstyle H, which is a hair style selected by the user U, that have a compatibility level with hairstyle H of "0.7" or higher, and generates information to be provided that includes images of makeups D1, D2, D3, etc.
また、生成部13cは、取得された利用者Uの利用者情報に基づいて身体装飾を特定し、提供情報を生成する。例えば、生成部13cは、所定の閾値以上の相性度の身体装飾のうち、利用者Uの好みとして登録された身体装飾を特定し、当該身体装飾を含む提供情報を生成する。 The generation unit 13c also identifies body ornaments based on the acquired user information of the user U and generates information to be provided. For example, the generation unit 13c identifies body ornaments registered as preferences of the user U from among body ornaments with a compatibility level equal to or greater than a predetermined threshold, and generates information to be provided that includes the body ornaments.
さらに、生成部13cは、身体装飾を提供可能な事業者に関する事業者情報を含む提供情報を生成する。例えば、生成部13cは、所定の閾値以上の相性度の身体装飾であって、当該身体装飾の画像を提供したメイクサロンやスタイリストに関する情報を含む提供情報を生成する。このとき、生成部13cは、メイクサロンやスタイリストに関する情報として、当該メイクサロン等の予約ページへのリンクを含む情報を生成してもよい。 Furthermore, the generation unit 13c generates information to be provided that includes business information related to businesses that can provide body decorations. For example, the generation unit 13c generates information to be provided that includes information about the makeup salon or stylist that provided the image of the body decoration, which is a body decoration with a compatibility level equal to or higher than a predetermined threshold. In this case, the generation unit 13c may generate information that includes a link to the reservation page of the makeup salon, etc., as information about the makeup salon or stylist.
なお、生成部13cは、相性度情報を相性度情報記憶部12cから取得する。また、生成部13cは、生成した提供情報を提供情報記憶部12dに格納する。 The generation unit 13c acquires the compatibility information from the compatibility information storage unit 12c. The generation unit 13c also stores the generated provided information in the provided information storage unit 12d.
(2-3-4.送信部13d)
送信部13dは、生成部13cによって生成された提供情報を利用者Uに送信する。例えば、送信部13dは、利用者Uの利用者端末20に、利用者Uが選択した髪の態様に対する相性度が所定の閾値以上の身体装飾を含む画像を送信する。このとき、送信部13dは、身体装飾を含む画像とともに、当該身体装飾を提供可能なメイクサロンやスタイリスト等の画像や予約可能日等の事業者情報を送信してもよい。
(2-3-4. Transmitting unit 13d)
The transmitting unit 13d transmits the information to be provided generated by the generating unit 13c to the user U. For example, the transmitting unit 13d transmits to the user terminal 20 of the user U an image including a body decoration whose compatibility with the hair style selected by the user U is equal to or greater than a predetermined threshold. At this time, the transmitting unit 13d may transmit, together with the image including the body decoration, images of makeup salons, stylists, etc. that can provide the body decoration, as well as business information such as available appointment dates.
なお、送信部13dは、提供情報を提供情報記憶部12dから取得する。また、送信部13dは、提供情報をウェブサイトサーバ30や、図示しない事業者端末・データベースに送信してもよい。 The transmission unit 13d acquires the provided information from the provided information storage unit 12d. The transmission unit 13d may also transmit the provided information to the website server 30 or a business operator terminal/database (not shown).
(2-3-5.学習部13e)
学習部13eは、利用者Uが選択した態様情報や装飾情報を入力された際に髪の態様に対する身体装飾ごとの相性度を出力するように、機械学習モデルの学習を行う。このとき、学習部13eは、バックプロパゲーション等により機械学習モデルの学習を行ってもよい。
(2-3-5. Learning unit 13e)
The learning unit 13e learns the machine learning model so as to output the compatibility of each body ornament with the hair style when the style information and ornament information selected by the user U are input. At this time, the learning unit 13e may learn the machine learning model by backpropagation or the like.
例えば、学習部13eは、利用者U、利用者Uの属性、利用者Uの状況ごとに、利用者Uが選択した髪の態様と身体装飾との組合せの相性がよいことを示す情報が機械学習モデルに入力された場合には、当該髪の態様に対する身体装飾の相性度が「1」に近づく数値として出力されるように、機械学習モデルの学習を行う。 For example, when information indicating that a combination of a hair style selected by user U and a body ornament is compatible with each other is input to the machine learning model for each user U, the attributes of user U, and the situation of user U, the learning unit 13e trains the machine learning model so that the compatibility degree of the body ornament with the hair style is output as a numerical value approaching "1."
一方、学習部13eは、利用者U、利用者Uの属性、利用者Uの状況ごとに、利用者Uが選択した髪の態様と身体装飾との組合せの相性が悪いことを示す情報が機械学習モデルに入力された場合には、当該髪の態様に対する身体装飾の相性度が「0」に近づく数値として出力されるように、機械学習モデルの学習を行う。 On the other hand, the learning unit 13e trains the machine learning model so that when information indicating a poor compatibility between the hair style selected by user U and the body ornament is input to the machine learning model for each user U, user U's attributes, and user U's situation, the compatibility degree of the body ornament for that hair style is output as a numerical value approaching "0."
〔3.情報提供処理の具体例〕
続いて、実施形態に係る情報提供処理の具体例について説明する。以下では、機械学習モデルの学習処理、提供情報の生成処理について説明した上で、利用者Uの利用者端末20に送信される提供情報の具体例について説明する。
[3. Specific examples of information provision processing]
Next, a specific example of the information provision process according to the embodiment will be described. Hereinafter, the learning process of the machine learning model and the process of generating the information to be provided will be described, and then a specific example of the information to be provided that is transmitted to the user terminal 20 of the user U will be described.
(3-1.機械学習モデルの学習処理)
実施形態に係る機械学習モデルの学習処理について説明する。当該処理を実行することによって、情報提供装置10は、後述する提供情報の生成処理に用いられる学習済みの機械学習モデルを生成することが可能となる。以下では、正解データ収集処理、画像データ抽出処理、画像データ学習処理の順に説明する。
(3-1. Learning process of machine learning model)
The learning process of the machine learning model according to the embodiment will be described. By executing this process, the information providing device 10 can generate a trained machine learning model to be used in the process of generating information to be provided, which will be described later. Below, the supervised data collection process, image data extraction process, and image data learning process will be described in this order.
(3-1-1.正解データ収集処理)
まず、情報提供装置10は、SNSから正解データを収集する。ここで、収集される正解データは、例えば髪型とメイクとが同時に撮影されている画像であって、評価が所定の条件を満たす画像である。より具体的には、収集される正解データは、所定の人物が投稿した画像、「いいね」の数が所定数を超える画像、コメントの数や好意的内容が所定数を超える画像等である。また、情報提供装置10は、同様にしてテレビコマーシャルや映画等の動画像から正解データを収集することもできる。
(3-1-1. Correct data collection process)
First, the information providing device 10 collects correct answer data from SNS. Here, the collected correct answer data is, for example, an image in which a hairstyle and makeup are photographed at the same time, and the evaluation satisfies a predetermined condition. More specifically, the collected correct answer data is an image posted by a predetermined person, an image with more than a predetermined number of "likes," an image with more than a predetermined number of comments or favorable content, etc. Similarly, the information providing device 10 can also collect correct answer data from moving images such as television commercials and movies.
(3-1-2.画像データ抽出処理)
次に、情報提供装置10は、収集した正解データの画像から、髪部分と、メイク部分(例:顔部分、手足部分)を抽出する。このとき、情報提供装置10は、メイク部分について、眉毛、目、鼻、口、爪等ごとに抽出を行ってもよい。
(3-1-2. Image data extraction process)
Next, the information providing device 10 extracts hair and makeup parts (e.g., face, hands, and feet) from the collected correct answer data image. At this time, the information providing device 10 may extract makeup parts such as eyebrows, eyes, nose, mouth, and nails.
(3-1-3.画像データ学習処理)
そして、情報提供装置10は、同一の画像から抽出した髪部分の画像と各メイク部分の画像との組合せ(つまり評価がよいと思われる組合せ)が入力された際に、相性が高い旨の情報(例えば、スコア1)を出力するように機械学習モデルを学習させる。また、情報提供装置10は、異なる画像から抽出した髪部分の画像とメイク部分の画像との組合せ(つまり、評価がよいかわからない組合せ)が入力された際に、相性が低い旨の情報(例えば、スコア0や、所定値(0.7)以下のランダム数値)を出力するように機械学習モデルを学習させる。上記のような処理によって、情報提供装置10は、上述したセットマッチングを学習した機械学習モデルを生成する。
(3-1-3. Image data learning process)
The information providing device 10 then trains the machine learning model so that when a combination of an image of a hair portion and an image of each makeup portion extracted from the same image (i.e., a combination that is likely to be evaluated well) is input, the machine learning model outputs information indicating a high compatibility (e.g., a score of 1). The information providing device 10 also trains the machine learning model so that when a combination of an image of a hair portion and an image of a makeup portion extracted from a different image (i.e., a combination that is not known to be evaluated well), the machine learning model outputs information indicating a low compatibility (e.g., a score of 0 or a random number equal to or less than a predetermined value (0.7)). Through the above-described processing, the information providing device 10 generates a machine learning model that has learned the above-described set matching.
(3-2.提供情報の生成処理)
実施形態に係る提供情報の生成処理について説明する。当該処理を実行することによって、情報提供装置10は、例えば各スタイリストが投稿したメイクを提供したり、利用者Uがメイクを選択すると、選択されたスタイリストが所属するメイクサロンの予約サービス(スタイリストの予約サービス)を提供したりすることが可能となる。以下では、態様情報取得処理、候補情報生成処理、態様特定処理、提供情報送信処理の順に説明する。
(3-2. Generation process of provided information)
The process of generating information to be provided according to the embodiment will be described. By executing this process, the information providing device 10 can, for example, provide makeup looks posted by each stylist, and when a user U selects a makeup look, provide a reservation service for the makeup salon to which the selected stylist belongs (a stylist reservation service). The following describes the process of obtaining appearance information, the process of generating candidate information, the process of identifying appearance, and the process of transmitting information to be provided, in that order.
(3-2-1.態様情報取得処理)
まず、情報提供装置10は、例えばメイクサロン等に関する情報を提供するサーバである。一方、ウェブサイトサーバ30は、例えば美容室等のヘアメイク予約サイトであるウェブサイトのサーバである。ここで、利用者Uは、ヘアメイク予約サイトであるウェブサイトを参照する。このとき、ウェブサイトサーバ30は、利用者Uが検索し、選択したヘアメイクの画像を情報提供装置10に送信する。すなわち、上記のような処理によって、情報提供装置10は、利用者Uが選択した髪の態様の画像(態様情報)を取得する。
(3-2-1. Behavior Information Acquisition Process)
First, the information providing device 10 is a server that provides information about, for example, a makeup salon. On the other hand, the website server 30 is a server for a website that is, for example, a hair and makeup reservation site for a beauty salon or the like. Here, a user U references the website that is the hair and makeup reservation site. At this time, the website server 30 transmits an image of the hair and makeup that the user U has searched for and selected to the information providing device 10. In other words, through the above-described process, the information providing device 10 obtains an image (style information) of the hair style selected by the user U.
(3-2-2.候補情報生成処理)
次に、情報提供装置10は、取得した画像から髪部分を切り出した画像を生成するとともに、各メイク部分と、髪部分から切り出した画像とを組み合わせた候補情報を生成する。このとき、情報提供装置10は、メイクの画像(装飾情報)を各スタイリストから受け付けてもよいし、メイク部分の画像を収集した装飾情報データベース40から取得してもよい。
(3-2-2. Candidate Information Generation Process)
Next, the information providing device 10 generates an image by cutting out the hair portion from the acquired image, and generates candidate information by combining each makeup portion with the image cut out from the hair portion. At this time, the information providing device 10 may accept the makeup image (decoration information) from each stylist, or may obtain it from the decoration information database 40 that collects images of makeup portions.
(3-2-3.態様特定処理)
続いて、情報提供装置10は、生成した候補情報をそれぞれ機械学習モデルに入力し、出力されたスコアが所定の閾値を超える候補情報に含まれるメイク等を特定する。すなわち、上記のような処理によって、情報提供装置10は、利用者Uが選択した髪の態様と相性度が高い身体装飾を特定する。
(3-2-3. Mode Identification Processing)
Next, the information providing device 10 inputs each of the generated candidate information into a machine learning model, and identifies makeup, etc. included in the candidate information whose output score exceeds a predetermined threshold. In other words, through the above-described processing, the information providing device 10 identifies body ornaments that are highly compatible with the hair style selected by the user U.
(3-2-4.提供情報送信処理)
そして、情報提供装置10は、特定したメイク等の画像に予約ページや関連商品へのリンクを付与して提供情報を生成し、生成した1つもしくは複数の提供情報をウェブサイトサーバ30に送信する。この結果、ウェブサイトサーバ30は、「このヘアスタイルに相性のよいメイクはこちらです。予約もされますか?」といった情報を利用者Uに提供できる。また、情報提供装置10は、メイクをした画像と当該メイク用品を購入するためのウェブページとを対応付けた情報や、エステをした画像と当該エステの予約ページとを対応付けた情報を利用者Uに提供することもできる。このとき、情報提供装置10は、利用者Uの利用者端末20に直接提供情報を送信することもできる。
(3-2-4. Provision information transmission process)
The information providing device 10 then generates information to be provided by adding links to reservation pages and related products to the identified images of makeup, etc., and transmits one or more pieces of generated information to the website server 30. As a result, the website server 30 can provide the user U with information such as, "Here is the makeup that goes well with this hairstyle. Would you like to make a reservation?" The information providing device 10 can also provide the user U with information associating an image of the makeup application with a web page for purchasing the makeup products, or information associating an image of the aesthetic treatment with a reservation page for the aesthetic treatment. In this case, the information providing device 10 can also transmit the information to be provided directly to the user terminal 20 of the user U.
(3-3.提供情報の具体例)
図7を用いて、実施形態に係る提供情報の具体例について説明する。図7は、実施形態に係る情報提供処理の具体例を示す図である。以下では、利用者Uの利用者端末20に送信され、表示される提供情報の具体例について説明する。
(3-3. Specific examples of provided information)
A specific example of the information to be provided according to the embodiment will be described with reference to Fig. 7. Fig. 7 is a diagram showing a specific example of the information providing process according to the embodiment. Below, a specific example of the information to be provided that is transmitted to and displayed on the user terminal 20 of the user U will be described.
(3-3-1.表示画面W1)
まず、利用者Uの利用者端末20に表示される提供情報として、利用者Uが選択した髪型・髪色等の髪の態様に関する表示画面W1について説明する。表示画面W1では、利用者Uがヘアメイク予約サイトにおいて選択した髪の態様であるヘアスタイルHの画像H1と、当該髪の態様の施術料金、施術内容等を含む画面H2とが表示されている。このとき、利用者Uは、後述する表示画面W2のメイクの画像や美容室(メイクサロン)等の情報を閲覧した上で、上記のヘアスタイルHのヘアメイクを予約するか否かを判断することができる。
(3-3-1. Display screen W1)
First, we will explain the display screen W1, which shows the hair style, hair color, and other hair features selected by the user U, as information displayed on the user terminal 20 of the user U. The display screen W1 displays an image H1 of hairstyle H, which is the hair style selected by the user U on the hair and makeup booking site, and a screen H2 showing the treatment fee, treatment details, etc. for that hair style. At this time, the user U can view the makeup image and information about the beauty salon (makeup salon) on the display screen W2 (described later) and then decide whether or not to make a reservation for hair and makeup for the above hairstyle H.
(3-3-2.表示画面W2)
また、利用者Uの利用者端末20に表示される提供情報として、利用者Uが選択した髪型・髪色等の髪の態様に対するメイク等の身体装飾、美容室等の事業者情報を含む表示画面W2について説明する。表示画面W2では、「このヘアスタイルに合うメイク」として、メイクX、Y、Zの情報として画面D1、D2、D3と、各メイクを提供可能である美容室X、Y、Zの情報として画面B1、B2、B3とが表示されている。このとき、利用者Uは、メイクX、Y、Zの情報である画面D1、D2、D3をクリックすることによって、各メイクの画像やメイクの詳細を閲覧することもできる。また、利用者Uは、美容室X、Y、Zの情報である画面B1、B2、B3をクリックすることによって、各美容室や所属する美容師(スタイリスト)の情報を閲覧したり、美容室への予約画面へ遷移したりすることもできる。
(3-3-2. Display screen W2)
Next, we will explain the display screen W2, which contains information displayed on the user terminal 20 of the user U, including body accessories such as makeup for the hairstyle, hair color, and other hair features selected by the user U, as well as business information such as beauty salons. The display screen W2 displays screens D1, D2, and D3 for information on makeups X, Y, and Z, as well as screens B1, B2, and B3 for information on beauty salons X, Y, and Z that can provide each makeup, under the heading "makeup that matches this hairstyle." At this time, the user U can view images and details of each makeup by clicking on screens D1, D2, and D3, which contain information on makeups X, Y, and Z. Furthermore, the user U can view information on each beauty salon and its associated hairdresser (stylist) or transition to a beauty salon reservation screen by clicking on screens B1, B2, and B3, which contain information on beauty salons X, Y, and Z.
〔4.情報提供処理の流れ〕
図8を用いて、実施形態に係る情報提供装置10の情報処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る情報提供処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、下記のステップS101~S106は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップS101~S106のうち、省略される処理があってもよい。
[4. Information provision process flow]
The procedure of information processing of the information providing device 10 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 8. FIG. 8 is a flowchart showing an example of the flow of the information providing process according to the embodiment. Note that the following steps S101 to S106 may be executed in a different order. Also, some of the following steps S101 to S106 may be omitted.
(4-1.態様情報収集処理)
第1に、情報提供装置10の取得部13aは、態様情報取得処理を実行する(ステップS101)。例えば、取得部13aは、ウェブサイトサーバ30から利用者Uが選択した髪の態様に関する態様情報を取得する。
(4-1. Behavior information collection process)
First, the acquisition unit 13a of the information providing device 10 executes a behavior information acquisition process (step S101). For example, the acquisition unit 13a acquires behavior information related to the hair behavior selected by the user U from the website server 30.
(4-2.装飾情報収集処理)
第2に、情報提供装置10の取得部13aは、装飾情報取得処理を実行する(ステップS102)。例えば、取得部13aは、装飾情報データベース40を参照し、身体装飾に関する装飾情報を取得する。
(4-2. Decoration information collection process)
Second, the acquisition unit 13a of the information providing device 10 executes an ornament information acquisition process (step S102). For example, the acquisition unit 13a refers to the ornament information database 40 and acquires ornament information related to body ornaments.
(4-3.相性度算出処理)
第3に、情報提供装置10の算出部13bは、相性度算出処理を実行する(ステップS103)。例えば、算出部13bは、取得された態様情報および装飾情報から、利用者Uが選択した髪の態様に対する身体装飾ごとの相性度を算出する。
(4-3. Compatibility Calculation Process)
Third, the calculation unit 13b of the information providing device 10 executes a compatibility calculation process (step S103). For example, the calculation unit 13b calculates the compatibility of each body ornament with the hair style selected by the user U based on the acquired style information and ornament information.
(4-4.提供情報生成処理)
第4に、情報提供装置10の生成部13cは、提供情報生成処理を実行する(ステップS104)。例えば、生成部13cは、算出された相性度や利用者情報に基づいて、利用者Uに提供する提供情報を生成する。
(4-4. Provision information generation process)
Fourth, the generation unit 13c of the information providing device 10 executes a provision information generation process (step S104). For example, the generation unit 13c generates provision information to be provided to the user U based on the calculated compatibility degree and user information.
(4-5.提供情報送信処理)
第5に、情報提供装置10の送信部13dは、提供情報送信処理を実行する(ステップS105)。例えば、送信部13dは、生成された提供情報を利用者Uの利用者端末20に送信する。
(4-5. Provision information transmission process)
Fifth, the transmitting unit 13d of the information providing device 10 executes a process of transmitting information to be provided (step S105). For example, the transmitting unit 13d transmits the generated information to be provided to the user terminal 20 of the user U.
(4-6.相性度学習処理)
第6に、情報提供装置10の学習部13eは、相性度学習処理を実行する(ステップS106)。例えば、学習部13eは、算出された利用者Uが選択した髪の態様に対する身体装飾ごとの相性度を学習する。
(4-6. Compatibility learning process)
Sixth, the learning unit 13e of the information providing device 10 executes a compatibility learning process (step S106). For example, the learning unit 13e learns the calculated compatibility of each body ornament with the hair style selected by the user U.
〔5.実施形態の効果〕
最後に、実施形態の効果について説明する。以下では、実施形態に係る処理に対応する効果1~9について説明する。
5. Effects of the embodiment
Finally, the effects of the embodiment will be described below: Effects 1 to 9 corresponding to the processing according to the embodiment will be described below.
(5-1.効果1)
上述した実施形態に係る処理では、利用者Uが選択した髪の態様に関する態様情報を取得し、取得した態様情報に基づいて、髪の態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する。このため、本処理では、利用者Uに対して有益な情報を提供できる。
(5-1. Effect 1)
In the process according to the embodiment described above, aspect information regarding the hair style selected by the user U is acquired, and a compatibility level indicating the degree of compatibility between the hair style and the body ornament is calculated based on the acquired aspect information. Therefore, this process can provide useful information to the user U.
(5-2.効果2)
上述した実施形態に係る処理では、髪の態様と当該態様の髪を有する対象者が施された身体装飾との組合せの相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。このため、本処理では、利用者Uに対して有益な情報を、より効果的に提供できる。
(5-2. Effect 2)
In the process according to the above-described embodiment, the compatibility degree is calculated using a machine learning model that has learned the degree of compatibility between a combination of a hair style and a body ornament worn by a subject having that hair style. Therefore, this process can more effectively provide useful information to the user U.
(5-3.効果3)
上述した実施形態に係る処理では、髪の態様と身体装飾とを含む動画像により相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。このため、本処理では、利用者Uに対して有益な情報を、より効果的にかつ高い精度で提供できる。
(5-3. Effect 3)
In the process according to the embodiment described above, the compatibility degree is calculated using a machine learning model that has learned the compatibility degree from video images including hair styles and body ornaments. Therefore, this process can provide useful information to the user U more effectively and with higher accuracy.
(5-4.効果4)
上述した実施形態に係る処理では、利用者Uごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。このため、本処理では、利用者Uに対して有益な情報を、利用者Uごとに高い精度で提供できる。
(5-4. Effect 4)
In the process according to the embodiment described above, the compatibility level is calculated using a machine learning model that has learned the compatibility level for each user U. Therefore, in this process, useful information can be provided to each user U with high accuracy.
(5-5.効果5)
上述した実施形態に係る処理では、利用者Uの属性ごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。このため、本処理では、利用者Uに対して有益な情報を、利用者Uの属性ごとに高い精度で提供できる。
(5-5. Effect 5)
In the process according to the embodiment described above, the compatibility degree is calculated using a machine learning model that has learned the compatibility degree for each attribute of the user U. Therefore, in this process, useful information can be provided to the user U with high accuracy for each attribute of the user U.
(5-6.効果6)
上述した実施形態に係る処理では、利用者Uの状況ごとに相性の度合を学習した機械学習モデルを用いて、相性度を算出する。このため、本処理では、利用者Uに対して有益な情報を、利用者Uの状況ごとに高い精度で提供できる。
(5-6. Effect 6)
In the process according to the embodiment described above, the compatibility level is calculated using a machine learning model that has learned the compatibility level for each situation of the user U. Therefore, in this process, useful information can be provided to the user U with high accuracy for each situation of the user U.
(5-7.効果7)
上述した本実施形態に係る処理では、身体装飾に関する装飾情報をさらに取得し、装飾情報が示す身体装飾のうち所定の閾値以上の相性度の身体装飾を特定し、提供情報を生成する。このため、本処理では、装飾情報を用いることによって、利用者Uに対して有益な情報を、より効果的に提供できる。
(5-7. Effect 7)
In the process according to the present embodiment described above, ornament information related to the body ornament is further acquired, and body ornaments indicated by the ornament information that have a compatibility level equal to or greater than a predetermined threshold are identified, and information to be provided is generated. Therefore, in this process, by using the ornament information, useful information can be provided to the user U more effectively.
(5-8.効果8)
上述した本実施形態に係る処理では、髪の態様を選択した利用者Uに関する利用者情報をさらに取得し、利用者情報に基づいて身体装飾を特定し、提供情報を生成する。このため、本処理では、利用者情報を用いることによって、利用者Uに対して有益な情報を、より効果的に提供できる。
(5-8. Effect 8)
In the process according to the present embodiment described above, user information about the user U who selected the hair style is further acquired, and the body ornament is identified based on the user information, and information to be provided is generated. Therefore, by using the user information, the process can more effectively provide useful information to the user U.
(5-9.効果9)
上述した本実施形態に係る処理では、身体装飾を提供可能な事業者に関する事業者情報を含む提供情報を生成する。このため、本処理では、利用者Uに対して事業者情報を含む有益な情報を、より効果的に提供できる。
(5-9. Effect 9)
In the process according to the present embodiment described above, provision information including business information about businesses that can provide body decorations is generated, so that useful information including business information can be provided to the user U more effectively.
〔ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報提供装置10は、例えば図9に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報提供装置10を例に挙げて説明する。図9は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力I/F(Interface)1060、入力I/F1070、ネットワークI/F1080がバス1090により接続された形態を有する。
[Hardware configuration]
The information providing device 10 according to the above-described embodiment is realized by a computer 1000 having a configuration as shown in Fig. 9, for example. The information providing device 10 will be described below as an example. Fig. 9 is a diagram showing an example of a hardware configuration. The computer 1000 is connected to an output device 1010 and an input device 1020, and has a configuration in which a calculation device 1030, a primary storage device 1040, a secondary storage device 1050, an output I/F (Interface) 1060, an input I/F 1070, and a network I/F 1080 are connected via a bus 1090.
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置1030は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等により実現される。 The arithmetic unit 1030 operates based on programs stored in the primary storage device 1040 and secondary storage device 1050, programs read from the input device 1020, and the like, and executes various processes. The arithmetic unit 1030 is realized, for example, by a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), etc.
一次記憶装置1040は、RAM(Random Access Memory)等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置1050は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置1050は、USBメモリやSD(Secure Digital)メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置1050は、クラウドストレージ(オンラインストレージ)やNAS(Network Attached Storage)、ファイルサーバ等であってもよい。 The primary storage device 1040 is a memory device, such as RAM (Random Access Memory), that primarily stores data used by the arithmetic device 1030 for various calculations. The secondary storage device 1050 is a storage device in which data used by the arithmetic device 1030 for various calculations and various databases are registered, and is realized by a ROM (Read Only Memory), HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), flash memory, etc. The secondary storage device 1050 may be internal storage or external storage. The secondary storage device 1050 may also be a removable storage medium such as a USB memory or an SD (Secure Digital) memory card. The secondary storage device 1050 may also be cloud storage (online storage), NAS (Network Attached Storage), a file server, etc.
出力I/F1060は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力I/F1070は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインターフェイスであり、例えば、USB等により実現される。 The output I/F 1060 is an interface for transmitting information to be output to an output device 1010, such as a display, projector, printer, or other device that outputs various types of information, and is implemented, for example, by a connector conforming to a standard such as USB (Universal Serial Bus), DVI (Digital Visual Interface), or HDMI (High Definition Multimedia Interface). The input I/F 1070 is an interface for receiving information from various input devices 1020, such as a mouse, keyboard, keypad, buttons, scanner, or other device, and is implemented, for example, by USB.
また、出力I/F1060及び入力I/F1070はそれぞれ出力装置1010及び入力装置1020と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置1010及び入力装置1020は、ワイヤレス機器であってもよい。 Furthermore, the output I/F 1060 and the input I/F 1070 may be wirelessly connected to the output device 1010 and the input device 1020, respectively. In other words, the output device 1010 and the input device 1020 may be wireless devices.
また、出力装置1010及び入力装置1020は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力I/F1060及び入力I/F1070も、入出力I/Fとして一体化していてもよい。 Furthermore, the output device 1010 and the input device 1020 may be integrated, such as a touch panel. In this case, the output I/F 1060 and the input I/F 1070 may also be integrated as an input/output I/F.
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。 The input device 1020 may be a device that reads information from, for example, optical recording media such as CDs (Compact Discs), DVDs (Digital Versatile Discs), and PDs (Phase Change Rewritable Disks), magneto-optical recording media such as MOs (Magneto-Optical Disks), tape media, magnetic recording media, or semiconductor memories.
ネットワークI/F1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。 The network I/F 1080 receives data from other devices via the network N and sends it to the computing device 1030, and also transmits data generated by the computing device 1030 to other devices via the network N.
演算装置1030は、出力I/F1060や入力I/F1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。 The arithmetic unit 1030 controls the output device 1010 and the input device 1020 via the output I/F 1060 and the input I/F 1070. For example, the arithmetic unit 1030 loads a program from the input device 1020 or the secondary storage device 1050 onto the primary storage device 1040 and executes the loaded program.
例えば、コンピュータ1000が情報提供装置10として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ1000の演算装置1030は、ネットワークI/F1080を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the information providing device 10, the arithmetic unit 1030 of the computer 1000 realizes the functions of the control unit 130 by executing a program loaded onto the primary storage device 1040. The arithmetic unit 1030 of the computer 1000 may also load a program acquired from another device via the network I/F 1080 onto the primary storage device 1040 and execute the loaded program. The arithmetic unit 1030 of the computer 1000 may also link with other devices via the network I/F 1080 and call and use program functions, data, etc. from other programs on the other devices.
〔その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換または変更を行うことができる。
〔others〕
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. Furthermore, the above-described components include those that can be easily imagined by a person skilled in the art, those that are substantially the same, and those that are within the so-called equivalent range. Furthermore, the above-described components can be combined as appropriate. Furthermore, various omissions, substitutions, or modifications of the components can be made without departing from the spirit of the above-described embodiments.
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Furthermore, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically using known methods. In addition, the information including the processing procedures, specific names, various data, and parameters shown in the above documents and drawings can be changed as desired unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the information shown.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Furthermore, the components of each device shown in the figure are functional concepts and do not necessarily have to be physically configured as shown. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to that shown, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.
例えば、上述した情報提供装置10は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 For example, the information providing device 10 described above may be implemented using multiple server computers, and depending on the function, the configuration can be flexibly changed, such as by calling an external platform using an API (Application Programming Interface) or network computing.
また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Furthermore, the above-described embodiments and variations can be combined as appropriate to the extent that the processing content is not contradictory.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。 In addition, the above-mentioned "section, module, unit" can be interpreted as "means" or "circuit." For example, a control unit can be interpreted as a control means or a control circuit.
10 情報提供装置
11 通信部
12 記憶部
12a 態様情報記憶部
12b 装飾情報記憶部
12c 相性度情報記憶部
12d 提供情報記憶部
13 制御部
13a 取得部
13b 算出部
13c 生成部
13d 送信部
13e 学習部
20 利用者端末
30 ウェブサイトサーバ
40 装飾情報データベース
100 情報提供システム
REFERENCE SIGNS LIST 10 Information providing device 11 Communication unit 12 Storage unit 12a Behavior information storage unit 12b Decoration information storage unit 12c Compatibility information storage unit 12d Provided information storage unit 13 Control unit 13a Acquisition unit 13b Calculation unit 13c Generation unit 13d Transmission unit 13e Learning unit 20 User terminal 30 Website server 40 Decoration information database 100 Information providing system
Claims (10)
前記態様情報に基づいて、前記態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する算出部と、
前記相性度に基づいて、前記利用者に対して提供する提供情報を生成する生成部と、
を備え、
前記取得部は、前記態様を選択した前記利用者に関する利用者情報として前記利用者の好みをさらに取得し、
前記生成部は、前記利用者の好みとして登録された前記身体装飾を特定し、特定した前記身体装飾を含む前記提供情報を生成する、
ことを特徴とする情報提供装置。 an acquisition unit that acquires hair style information related to a hair style selected by a user;
a calculation unit that calculates a compatibility degree indicating a degree of compatibility between the aspect and the body ornament based on the aspect information;
a generation unit that generates information to be provided to the user based on the compatibility degree;
Equipped with
the acquisition unit further acquires a preference of the user as user information related to the user who selected the mode;
the generation unit identifies the body ornament registered as a preference of the user, and generates the provided information including the identified body ornament .
An information providing device characterized by:
ことを特徴とする請求項1に記載の情報提供装置。 the calculation unit calculates the degree of compatibility using a machine learning model that has learned the degree of compatibility between a combination of a hair style and a body ornament worn by a subject having hair of that style.
2. The information providing device according to claim 1.
ことを特徴とする請求項2に記載の情報提供装置。 the calculation unit calculates the degree of compatibility using the machine learning model that has learned the degree of compatibility from video images including hair styles and body ornaments;
3. The information providing device according to claim 2.
ことを特徴とする請求項2または3に記載の情報提供装置。 the calculation unit calculates the degree of compatibility using the machine learning model that has learned the degree of compatibility for each user;
4. The information providing device according to claim 2 or 3.
ことを特徴とする請求項2から4のいずれか1項に記載の情報提供装置。 the calculation unit calculates the compatibility degree using the machine learning model that has learned the compatibility degree for each attribute of the user;
5. The information providing device according to claim 2, wherein the information providing device is a device for providing information to a user.
ことを特徴とする請求項2から5のいずれか1項に記載の情報提供装置。 the calculation unit calculates the compatibility degree using the machine learning model that has learned the compatibility degree for each user situation;
6. The information providing device according to claim 2, wherein the information providing device is a device for providing information to a user.
前記生成部は、前記装飾情報が示す前記身体装飾のうち所定の閾値以上の相性度の前記身体装飾を特定し、前記提供情報を生成する、
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の情報提供装置。 the acquisition unit further acquires ornament information related to body ornaments;
the generation unit identifies the body decorations indicated by the decoration information that have a compatibility level equal to or higher than a predetermined threshold, and generates the information to be provided.
7. The information providing device according to claim 1, wherein the information providing device is a device for providing information to a user.
ことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の情報提供装置。 the generation unit generates the provision information including business information related to a business that can provide the body decoration.
8. The information providing device according to claim 1, wherein the information providing device is a device for providing information to a user.
利用者が選択した髪の態様に関する態様情報を取得する取得工程と、
前記態様情報に基づいて、前記態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する算出工程と、
前記相性度に基づいて、前記利用者に対して提供する提供情報を生成する生成工程と、
を含み、
前記取得工程は、前記態様を選択した前記利用者に関する利用者情報として前記利用者の好みをさらに取得し、
前記生成工程は、前記利用者の好みとして登録された前記身体装飾を特定し、特定した前記身体装飾を含む前記提供情報を生成する、
ことを特徴とする情報提供方法。 An information providing method executed by an information providing device, comprising:
an acquisition step of acquiring hair style information related to a hair style selected by a user;
a calculation step of calculating a compatibility degree indicating a degree of compatibility between the aspect and the body ornament based on the aspect information;
a generating step of generating information to be provided to the user based on the compatibility degree;
Including,
The acquiring step further acquires a preference of the user as user information related to the user who selected the mode,
the generating step identifies the body ornament registered as the user's preference, and generates the provided information including the identified body ornament .
1. An information providing method comprising:
前記態様情報に基づいて、前記態様と身体装飾との組合せの相性の度合を示す相性度を算出する算出手順と、
前記相性度に基づいて、前記利用者に対して提供する提供情報を生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、前記態様を選択した前記利用者に関する利用者情報として前記利用者の好みをさらに取得し、
前記生成手順は、前記利用者の好みとして登録された前記身体装飾を特定し、特定した前記身体装飾を含む前記提供情報を生成する、
ことを特徴とする情報提供プログラム。 an acquisition step of acquiring hair style information related to a hair style selected by a user;
a calculation step of calculating a compatibility degree indicating a degree of compatibility between the aspect and the body ornament based on the aspect information;
a generation step of generating information to be provided to the user based on the compatibility degree;
on the computer,
The obtaining step further obtains a preference of the user as user information related to the user who selected the mode;
the generating step includes identifying the body ornament registered as the user's preference, and generating the provided information including the identified body ornament .
An information providing program characterized by:
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