JP2005143655A - ヘアカラーアドバイスツール、ヘアカラーアドバイスツール作成方法及びヘアカラーアドバイスツール作成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 髪質と白髪の割合に関連付けてヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を顧客に提示して顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスし、ヘアカラーに対する不満を解消することができると共に、低コストで作成することができるヘアカラーアドバイスツール、ヘアカラーアドバイスツール作成方法及びヘアカラーアドバイスツール作成装置を提供することである。
【解決手段】 上記の課題を解決するため、本発明は、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、上記毛髪の白髪の割合とに関連付けられたヘアカラー施術後の髪色が提示されてなることを特徴とする。
【選択図】 図１１

Description

本発明はヘアカラーアドバイスツール、ヘアカラーアドバイスツール作成方法及びヘアカラーアドバイスツール作成装置に係り、特に、白髪の割合や髪質に応じたヘアカラー施術後の髪色を提示して顧客の希望するヘアカラーをアドバイスするためのヘアカラーアドバイスツール、ヘアカラーアドバイスツール作成方法及びヘアカラーアドバイスツール作成装置に関する。

従来、マチュア世代と呼ばれる４０〜５０代の女性において、白髪を黒く染める「白髪染め（ヘアカラー）」が頻繁に用いられている。特に、近年では、マチュア世代に、白髪を隠して黒くする「白髪染め」よりも、様々な色を楽しめる「おしゃれ用白髪染め」が多く用いられている。「おしゃれ用白髪染め」とは、明るい色調を中心とした色調配置のヘアカラーであり、「おしゃれ用白髪染め」のヘアカラーを施術することで明るい色の方が明るくなり若く見えるなどの良いイメージがある。

このようなヘアカラー商品は、その商品のパッケージに染まり上がりの色の表示や、店頭などでヘアカラーを施術した毛束の見本が提示されており、ヘアカラーの施術を希望する人（以下、顧客という）は、このような見本から希望するヘアカラー商品を選択して購入している。しかしながら、実際にヘアカラーを施術した後の染まり上がりの髪色は、顧客の髪質や白髪の割合などによって、顧客が希望する色や見本の色と異なる場合がある。

また、顧客が美容院でヘアカラーを施術する場合、専門の美容師がその顧客の髪質や白髪の割合や顧客の希望に応じてヘアカラーを選択し、美容師の経験に基づいてある程度の染まり上がりの髪色を予測し、顧客に伝えることが可能である。しかしながら、店頭では、顧客自身が染まり上がりの髪色を判断してヘアカラー商品を選択しなければならない。

実際に顧客がヘアカラー商品を使用した結果の満足度について説明する。図１７は、ヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色に対する顧客の満足度を示す図である。図１７に示す円グラフは、従来、店頭で購入したヘアカラー商品によりヘアカラーを施術した後の顧客の満足度を不満足、やや不満足、やや満足、満足の４段階に分けて示している。ヘアカラー商品に対して不満足と感じる顧客が９％、やや不満足と感じる顧客が４３％で全体の半分以上（５１％）が何らかの不満を感じているのが現状であった。これは、顧客が希望する髪色と、実際の染まり上がりの髪色に違いがあることが原因である。

また、従来技術として、髪質や染色後の結果等を考慮してヘアカラー商品を選択できるように、ヘアカラー商品を提示する方法を提供することを目的として、顔画像と髪質データと希望色データの入力を促し、入力されたデータが示す髪色と一致するヘアカラー商品関する情報を検索し、顔画像からヘアカラー商品で染色した状態を示す結果画像を作成し、利用者に提供するヘアカラー商品提供方法が存在する（例えば、特許文献１）。
特開２００２−１５０３０７号公報

しかしながら、従来技術におけるシステムを利用するには、登録作業を行なう必要があり、また、顧客の頭部の画像を入力しなければならず、手間や時間がかかってしまう。従って、容易に顧客に合った染まり上がりの髪色を検索することができないという問題点があった。また、顧客自身が髪質情報を入力するため、客観的な髪質情報を得ることができず、更に、髪質情報のみでヘアカラー商品を判断するため、正確な髪色を表示できないという問題点があった。

また、店頭で顧客が染まり上がりの髪色の見本を見てヘアカラー商品を選択したとしても、顧客が希望する髪色と、実際の染まり上がりの髪色に違いがあり、顧客に不満を感じさせてしまうという問題点があった。

また、美容院でも、美容師から顧客へ染まり上がりの髪色を言葉で正確に表現して伝えることは難しく、また予測した施術後の髪色の毛束を提示したとしても、実際にヘアカラーを施術した後に提示した髪色と異なる場合があり、顧客の希望に応えることができないという問題点があった。

また、店頭で提示するヘアカラーを施術した毛束の見本を作成するには、非常にコストがかかるため、多くの見本を作成するのは不可能であるという問題点があった。

そこで、本発明の課題は、髪質と白髪の割合に関連付けてヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を顧客に提示して顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスし、ヘアカラーに対する不満を解消することができると共に、低コストで作成することができるヘアカラーアドバイスツール、ヘアカラーアドバイスツール作成方法及びヘアカラーアドバイスツール作成装置を提供することである。

上記の課題を解決するため、本発明は、請求項１に記載されるように、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、上記毛髪の白髪の割合とに関連付けられたヘアカラー施術後の髪色が提示されてなることを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項２に記載されるように、上記髪質は少なくとも上記毛髪の太さを含むことを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項３に記載されるように、上記髪質は少なくとも上記毛髪のダメージ状態を含むことを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項４に記載されるように、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質を判定する髪質判定手順と、
上記毛髪の白髪の割合を判定する白髪判定手順と、
上記毛髪に対して所定の色のヘアカラーを施術する施術手順と、
上記施術手順によるヘアカラー施術後の髪色を判定する髪色判定手順と、
上記髪色判定手順により判定された髪色に基づいて、上記髪質、上記白髪の割合とに関連付けて施術後の髪色が提示されたヘアカラーアドバイスツールを作成する作成手順とを有することを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項５に記載されるように、上記作成手順は、上記髪質判定手順により判定された髪質と、上記白髪判定手順により判定された白髪の割合と、上記髪色判定手順により判定された髪色とをニューラルネットワークにより学習すると共に、該学習結果に基づいて上記ヘアカラー施術後の髪色を連想する髪色連想手順を有することを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項６に記載されるように、上記髪質は少なくとも上記毛髪の太さを含むことを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項７に記載されるように、上記髪質は少なくとも上記毛髪のダメージ状態を含むことを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項８に記載されるように、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、上記髪の白髪の割合とがそれぞれ異なる複数の施術対象者の毛髪に対して所定の色のヘアカラー施術すると共に、施術後の髪色を示す髪色情報を取得する取得手段と、
上記取得手段により取得された髪色に基づいて、上記髪質、上記白髪の割合とに関連付けて施術後の髪色が提示されたヘアカラーアドバイスツールを作成する作成手段とを有することを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項９に記載されるように、上記作成手段は、上記取得手順により取得した上記髪色情報をニューラルネットワークにより学習すると共に、該学習結果に基づいて上記ヘアカラー施術後の髪色を連想する髪色連想手段を有することを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項１０に記載されるように、上記髪質は少なくとも上記毛髪の太さを含むことを特徴とするものである。

また、上記の課題を解決するため、本発明は、請求項１１に記載されるように、上記髪質は少なくとも上記毛髪のダメージ状態を含むことを特徴とするものである。

請求項１記載の発明によれば、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、毛髪の白髪の割合とに関連付けられたヘアカラー施術後の髪色が提示されてなることにより、ヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を顧客に提示して顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスすることができ、顧客のヘアカラーに対する不満を解消することができると共に、低コストで作成することができる。

請求項４記載の発明によれば、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質を判定し、毛髪の白髪の割合を判定した後、毛髪に対して所定の色のヘアカラーを施術し、そのヘアカラー施術後の髪色を判定し、判定された髪色に基づいて、髪質、白髪の割合とに関連付けて施術後の髪色が提示されたヘアカラーアドバイスツールを作成することにより、ヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を顧客に提示して顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスすることができ、顧客のヘアカラーに対する不満を解消することができる。

請求項５記載の発明によれば、髪質と、白髪の割合と、ヘアカラー施術後の髪色とをニューラルネットワークにより学習すると共に、該学習結果に基づいてヘアカラー施術後の髪色を連想することにより、少ない髪色情報から必要な髪色情報を類推して最適な髪色情報を作成することができる。

請求項８記載の発明によれば、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、毛髪の白髪の割合とがそれぞれ異なる複数の施術対象者の毛髪に対して所定の色のヘアカラー施術すると共に、施術後の髪色を示す髪色情報を取得し、取得された髪色に基づいて、髪質、白髪の割合とに関連付けて施術後の髪色が提示されたヘアカラーアドバイスツールを作成することにより、ヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を顧客に提示して顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスすることができ、顧客のヘアカラーに対する不満を解消することができる。

請求項９記載の発明によれば、取得したヘアカラー施術後の髪色情報をニューラルネットワークにより学習すると共に、該学習結果に基づいてヘアカラー施術後の髪色を連想することにより、少ない髪色情報から必要な髪色情報を類推して最適な髪色情報を作成することができる。

請求項２、６、１０に記載の発明によれば、白髪の割合と、顧客の毛髪の太さとに関連付けられたヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を提示し、顧客へ最適なヘアカラーのアドバイスを行うことができる。

請求項３、７、１１に記載の発明によれば、白髪の割合と、顧客の毛髪のダメージ状態とに関連付けられたヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を提示し、顧客へ最適なヘアカラーのアドバイスを行うことができる。

また、白髪の割合と、顧客の毛髪の太さ、及び毛髪のダメージ状態の両方に関連付けられたヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を提示し、顧客へ最適なヘアカラーのアドバイスを行うことも可能である。

また、上記課題を解決するため、本発明は、上記ヘアカラーアドバイスツール作成方法をコンピュータに行なわせるためのプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体とすることもできる。

上述の如く本発明によれば、髪質と白髪の割合とに関連付けてヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を提示し、顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスすることができ、顧客のヘアカラーに対する不満を解消することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

先ず、実施形態の具体的な説明に先立ち、本発明者による解析によって判明した、ヘアカラー施術後に希望の色に染まらない原因について説明する。図１は、希望の色に染まらない原因を説明するための図である。図１において、希望の色に染まらない３つの原因を示しており、図１（Ａ）は、毛髪のダメージによる原因を示し、図１（Ｂ）は、白髪の割合による原因を示し、図１（Ｃ）は、毛髪の太さによる原因を示している。図１（Ａ）において、キューティクル状態にダメージがある毛髪の拡大画像１５０と、キューティクル状態にダメージがない毛髪の拡大画像１５１とでは、ダメージのある毛髪の方がヘアカラー薬剤を浸透しやすい。即ち、キューティクル状態に応じてヘアカラー施術後の髪色が異なってしまう。図１（Ｂ）において、白髪の割合が７０％の毛髪の一部を示す画像１５２と、白髪の割合が１０％の毛髪の一部を示す画像１５３とでは、白髪の割合がヘアカラー薬剤による発色がしやすい。即ち、白髪の割合に応じてヘアカラー施術後の髪色が異なってしまう。図１（Ｃ）において、太さが太い毛髪の一部を示す画像１５４と、太さが細い毛髪の一部を示す画像１５３とでは、白髪の割合がヘアカラー薬剤による発色がしやすい。即ち、白髪の割合に応じてヘアカラー施術後の髪色が異なってしまう。このように、毛髪のダメージ、白髪の割合、毛髪の太さの違いが原因で希望の髪色に染まらない場合がある。

次に、実際の毛髪のダメージ、白髪の割合、毛髪の太さの違いによる染まり上がりの髪色について説明する。図２は、染まり上がりの髪色の違いを示す図である。図２において、髪質や白髪の割合が異なる６人の被験者に対して同一のヘアカラーを施術した例を示しており、毛髪のダメージのないＡさんのヘアカラー施術後の髪色を示す髪色画像１６０と、毛髪のダメージのあるＤさんのヘアカラー施術後の髪色を示す髪色画像１６１とを比較すると、毛髪のダメージのあるＤさんの髪色の方が明るく染め上がる。また、白髪の割合が１０％のＢさんのヘアカラー施術後の髪色を示す髪色画像１６２と、白髪の割合が６０％のＥさんのヘアカラー施術後の髪色を示す髪色画像１６３とを比較すると、白髪の割合が多いＥさんの髪色の方が明るく染め上がる。また、毛髪の太いＣさんのヘアカラー施術後の髪色を示す髪色画像１６４と、毛髪の細いＦさんのヘアカラー施術後の髪色を示す髪色画像１６５とを比較すると、毛髪の細いＦさんの髪色の方が明るく染め上がる。このように、同一のヘアカラーを使用しても、毛髪のダメージ、毛髪の太さ、白髪の割合により違うヘアカラーを使用したほどに染まり上がりの髪色に差が現われる。

図３は、髪質と染まり上がりの髪色の変化を示す図である。図３において、毛髪のダメージ、白髪の割合、毛髪の太さのそれぞれに対する染まり上がりの髪色の明るさと色みの変化を示している。毛髪のダメージがない場合、染まり上がりの髪色の明るさは「暗め」、色味は「赤み」となり、毛髪のダメージがある場合、明るさは「明るめ」、色み「黄み」となる。白髪の割合が少ない場合、染まり上がりの髪色の明るさは「暗め」、色味は「赤み」となり、白髪の割合が多い場合、明るさは「明るめ」、色み「黄み」となる。毛髪の太さが太い場合、染まり上がりの髪色の明るさは「暗め」、毛髪の太さが細い場合、明るさは「明るめ」となり、色みについては影響はほとんどない。このように、毛髪のダメージ、白髪の割合、毛髪の太さに応じて染まり上がりの髪色の明るさと色みが変化することが顧客の不満となっている。

尚、染まり上がりの髪色は、毛髪のダメージ、白髪の割合、毛髪の太さ以外にも多くの原因がある。例えば、（１）既染部（既にヘアカラーをして色が入っている部分）に新しくヘアカラーをする色と既に染まっている色とが混ざり合ってしまう場合
（２）通常ほぼ一様に塗布されるが、個人でヘアカラーをする場合に塗りにくい部分やハケが届きにくい部分の塗りムラの発生などによる塗布量が異なる場合
（３）放置時間の長い場合（一般的に放置時間が長いと化学反応（色変化）がその分進んでしまう）や、塗布時の室温や体温による場合（一般的には体温や室温が高いと化学反応（色変化）が進みやすくなる）などが原因として挙げられている。このような原因に対して実験・解析を行った場合、これらの影響についても染まり上がりの色との関連付けができるようになると考えられ、本発明に適応させることができる。

このような問題点を解決するため、本発明のヘアカラーアドバイスツールが作成された。以下に、本発明のヘアカラーアドバイスツールの作成方法について説明する。図４は、本発明の第１実施例に係るヘアカラーアドバイスツールの作成方法の主な処理の流れを示す図である。図４において、本発明のヘアカラーアドバイスツールの作成方法は、先ず、ヘアカラーの施術前において複数の顧客の髪質を判定し髪質情報を作成する髪質判定処理（ステップＳ１）と、施術前に顧客の白髪の割合を判定し白髪情報を作成する白髪判定処理（ステップＳ２）とを実行する。髪質判定処理と白髪判定処理実行後、顧客の毛髪に対して所定の色のヘアカラーを施術する施術処理（ステップＳ３）と、施術処理後の髪色を判定して髪色情報を作成する髪色判定処理（ステップＳ４）とを実行する。髪質判定処理、白髪判定処理、髪色判定処理による髪質情報、白髪情報、髪色情報から染まり上がりの髪色をニューラルネットワーク（ＡＮＮ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ））により学習して不足する髪色情報を連想する髪色連想処理（ステップＳ５）を行う。髪色連想処理後、髪色情報に基づいて、髪質、白髪の割合に応じた染まり上がりの髪色を提示したヘアカラーアドバイスツールを作成するヘアカラーアドバイスツール作成処理（ステップＳ６）を実行する。このカラーアドバイスツールの例を、図１４で詳細に説明する。

このように、髪質情報、白髪情報、髪色情報から染まり上がりの髪色をニューラルネットワークにより学習して不足する髪色情報を連想し、連想して生成された髪色情報からヘアカラーアドバイスツールを作成し、ヘアカラーアドバイスツールを用いることにより、髪質と白髪の割合に関連付けてヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を顧客に提示して顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスし、ヘアカラーに対する不満を解消することができる。

尚、髪質判定処理、白髪判定処理、髪色判定処理において、美容師免許を有する専門技術者による視感、触感を用いた官能検査により判定を行う。また、施術処理では、ヘアカラーを１０色（ウォーム系（Ｗ系）又はワイン系を５階調、ナチュラル系（Ｎ系）又は栗色系、イエロー系（Ｙ系））使用し、同一湿度、温度などの同一環境条件で、複数の顧客に対してヘアカラーの施術が行われるものとする。髪色判定処理では、専門技術者の視感によって、人頭毛髪色に最も近いヘアカラーチャートが選択され、その色が髪色と判定される。また、判定部位は施術前後の前頭部（特に「生え際」や「分け目」）、後頭部である。このヘアカラーチャートについては、図７で詳細に説明する。

尚、白髪、黒髪の毛髪自体の構造には変わりはないため、白髪は髪質に入らない項目として、髪質判定と白髪判定とを区別している。

尚、ヘアカラーアドバイスツールは、ヘアカラーアドバイスツール作成処理を実行するためのプログラムが格納されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等のヘアカラーアドバイスツール作成装置により作成されるものとする。このヘアカラーアドバイスツール作成装置については図１５で詳細に説明する。

次に、ヘアカラー施術前の髪質判定処理、白髪の割合判定処理で判定基準を示す判定項目について説明する。図５は、ヘアカラー施術前の髪質判定項目及び白髪の割合判定項目を示す図である。図５において、髪質判定項目５０は、毛髪の太さ、毛髪のダメージの２項目を有する。毛髪の太さ項目は、太い、やや太い、ふつう、やや細い、細い、という５段階の項目が設定され、毛髪のダメージ項目は、傷んでいない、あまり傷んでいない、やや傷んでいる、傷んでいる、かなり傷んでいる、という５段階の項目が設定されている。白髪の割合判項目５１は、白髪の割合が１００％、９０％、８０％、７０％、６０％、５０％、４０％、３０％、２０％、１０％、５％、０％という１２段階の項目が設定されている。このように、髪質判定処理、白髪の割合判定処理において、複数の段階の項目を用いることにより、顧客の髪質、白髪の割合に適応したヘアカラー施術後の髪色を正確に判断しうるヘアカラーアドバイスチャートを作成することができる。

次に、ヘアカラーアドバイスツールを作成する処理について詳細に説明する。図６は、ヘアカラーアドバイスツール作成処理のフローチャートを示す図である。図６において、先ず、ステップＳ１０の処理で、ヘアカラー施術前に複数の顧客に対して毛髪の髪質（毛髪の太さ、毛髪のダメージ）が判定される。ステップＳ１１の処理で、ヘアカラー施術前に白髪の割合が判定される。ステップＳ１２の処理で、複数の顧客に対してヘアカラーを施術する。ステップＳ１３の処理で、ヘアカラー施術後の髪色が判定される。ステップＳ１４の処理で、判定された髪色情報をヘアカラーアドバイスツール作成装置に入力する。ステップＳ１５の処理で、ヘアカラーアドバイスツール作成装置は、必要な髪色情報を全て取得したか否かを判断する。ステップＳ１５の処理で、必要な髪色情報を全て取得していない場合、ステップＳ１６の処理で、ヘアカラーアドバイスツール作成装置は、髪色情報をニューラルネットワークで学習し、髪色を連想することにより髪色情報を生成する。
ステップＳ１７の処理で、全ての髪色情報からヘアカラーアドバイスツールを作成する。ステップＳ１５の処理で、必要な髪色情報を全て取得した場合、ステップＳ１７の処理を実行する。

このように、髪質情報、白髪情報、髪色情報から染まり上がりの髪色をニューラルネットワークにより学習して不足する髪色情報を連想し、連想して生成された髪色情報からヘアカラーアドバイスツールを作成し、ヘアカラーアドバイスツールを用いることにより、毛髪の髪質と白髪の割合に関連付けてヘアカラー施術後の染まり上がりの髪色を顧客に提示して顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスし、ヘアカラーに対する不満を解消することができる。

次に、図６に示すステップＳ１３の施術後の髪色判定で用いられるヘアカラーチャートについて説明する。図７は、ヘアカラー施術後の髪色判定で用いるヘアカラーチャートを示す図である。図７において、ヘアカラーチャート５５は、ＣＧにより毛髪のテクスチャ感を与えた画像を色（赤味〜青味：全８色）毎に、トーン（１〜８トーン）に振り分けられた８枚のヘアカラーチャートを示している。色の種類としては、Ａ：やや青みのある赤、Ｂ：赤、Ｃ：やや黄みががった赤、Ｄ：やや赤みががった黄、Ｅ：黄み、Ｆ：栗色、Ｇ：緑、Ｈ：青、の８種類である。尚、ヘアカラーチャート５５は、色の目安として毛束を実際の商品で染めた見本を用いている。このようなヘアカラーチャート５５を用いてヘアカラー施術後の髪色判定を行うことにより、毛髪の髪質及び白髪の割合に関連付けられた染まり上がりの髪色の厳密な判定結果を得ることができる。

次に、ヘアカラーアドバイスツール作成装置のニューラルネットワークにより学習に用いる髪色情報の概要について説明する。図８は、学習を行う髪色情報について説明するための図である。図８において、取得する髪色情報の条件として、３０代から７０代の白髪のある顧客６０名を、各ヘアカラーに対して６名ずつ施術してテストを行う。収集する髪色情報は、ここでは毛髪のダメージが５段階、白髪の割合が１２段階、毛髪の太さが５段階の設定であるため、合わせて３００通りの髪色情報の取得が必要となる。更に、対象となるヘアカラーが１０色であるため、必要な髪色情報は３０００通りとなる。しかしながら、３０００通りの全ての髪色情報を取得するのは困難であり、ニューラルネットワークにより、取得した髪色情報に基づいて学習し、取得できなかった髪色情報を連想して生成する。

次に、ニューラルネットワークの連想能力について説明する。図９は、ニューラルネットワークの連想能力について説明するための図である。図９に示すイメージ６０は、収集する髪色情報であり、毛髪の太さが５段階、毛髪のダメージが５段階、白髪の割合が１２段階の設定であるため、３００通りの組合わせの髪色情報が必要であることを示している。イメージ６１に示すように、実際、それぞれの組合わせに合う髪質、白髪の割合を有する顧客３００人に対してテストを行うことはほぼ不可能であり、髪色情報の無い部分が存在する。この場合、ニューラルネットワークを用いて、取得した髪色情報から最適な髪色情報を導く、即ち取得した髪色情報を学習し、不足している髪色情報を連想して生成する。このように、ニューラルネットワークを用いることにより、必要な髪色情報のうち不足している髪色情報を既存の髪色情報から連想して生成するため、毛髪の髪質、白髪の割合の全ての組合わせに対応する染まり上がりの髪色情報を取得することができる。

次に、検討段階のヘアカラーアドバイスツールについて説明する。図１０は、検討段階のヘアカラーアドバイスツールのイメージを示す図である。図１０は、取得した髪色情報と、ニューラルネットワークにより生成した髪色情報をマッピングした複数の表を示している。これらの表は、髪色情報の画像をヘアカラーの色毎、太さ（５段階）毎に分け、縦軸に「白髪の割合（１２段階）」、横軸に「毛髪のダメージ（５段階）」をとり座標軸上にマッピングしている。即ち、表一枚には６０枚の画像がマッピングされ、１色につき５枚、合計で５０枚の表が作成される。このように、取得及び生成した髪色情報に基づいて作成された検討段階のヘアカラーアドバイスツールから実際に利便性に優れたヘアカラーアドバイスツールを作成することができる。

次に、上記検討段階のヘアカラーアドバイスツールから店頭で使用する段階のヘアカラーアドバイスツールを作成する方法（毛髪の太さ、毛髪のダメージ、白髪の割合における判定）について説明する。図１１は、毛髪の太さを判定する判定問診表の例を示す図である。図１１において、毛髪の太さを客観的に判断するための判定問診表８０を示している。判定問診表８０は、毛髪の太さを判定するための複数の設問と、二者択一方式（Ｙｅｓ、Ｎｏ）の回答欄とを有する。この判定問診表８０に対して各顧客に回答を依頼する。回答結果の「Ｙｅｓ」の数が３つ以上の場合、その顧客は毛髪が「細め」であると判定し、回答結果の「Ｙｅｓ」の数が２つ以下の場合、その顧客は毛髪が「太め」であると判定する。

尚、設問項目は、顧客の中で毛髪が「細い」、「やや細い」と判定された顧客の毛髪の悩みから選定されたものである。また、判定を「細い」、「太い」の２段階に限定したのは、テストを行った顧客の多くが「細い」、「やや細い」という判定結果であることと、中高年齢者では加齢減現象により毛髪が細くなることに基づいている。

図１２は、毛髪のダメージを判定する判定問診表の例を示す図である。図１２において、判定問診表９０は、毛髪のダメージを判定するための複数の設問と、三者択一方式（Ａ、Ｂ、Ｃ）の回答欄とを有する。この判定問診表９０に対して各顧客に回答を依頼する。回答結果の「Ａ」の数が多いとき「傷んでいる」と判定し、「Ｂ」の数が多いとき「やや傷んでいる」と判定し、「Ｃ」の数が多いとき「あまり傷んでいない」と判定する。また、回答結果の各項目の数が同じ場合、設問項目「ヘアカラー」の回答結果から判断し、「ヘアカラー」の回答結果「Ａ」のとき「傷んでいる」と判定し、「ヘアカラー」の回答結果「Ｂ」のとき「やや傷んでいる」と判定し、「ヘアカラー」の回答結果「Ｃ」のとき「あまり傷んでいない」と判定する。また、回答結果「Ｃ」の数が多くても、設問項目「ヘアカラー」の回答結果が「Ａ」のとき「やや傷んでいる」と判定し、回答結果「Ｂ」の数が多くても、設問項目「ヘアカラー」の回答結果が「Ａ」のとき「傷んでいる」と判定する。

尚、設問項目は、顧客の中で毛髪が「傷んでいる」、「やや傷んでいる」と判定された顧客の日常の毛髪のヘアケア行動調査から選定されたものである。また、判定を「傷んでいる」、「やや傷んでいる」、「あまり傷んでいない」の３段階に限定したのは、検討段階のヘアカラーアドバイスツールに示す染まり上がりの髪色の解析結果から、染まり上がりの髪色の変化の傾向が「傷み具合」から見て大きく３段階に分類できたためである（「かなり傷んでいる」は「傷んでいる」の傾向と同じで、「傷んでいる」の傾向は「やや傷んでいる」の傾向と同じである）。

図１３は、白髪の割合を判定について説明するための図である。図１３において、テストでは１２段階の白髪の割合を示す画像を用いており、判定では「１０％」、「３０％」、「６０％」の３段階に分類した。これは検討段階のヘアカラーアドバイスツールに示す染まり上がりの髪色の解析結果から、染まり上がりの髪色の変化の傾向が「白髪の割合」から見て大きく３段階に分類できたためである（「０、５、２０％」は「１０％」の傾向と同じで、「４０％」の傾向は「３０％」の傾向と同じで「５０、７０〜１００％」の傾向は「６０％」の傾向と同じである）。更に、白髪染めを嗜好する顧客の白髪の割合として、１０〜６０％までの割合が最も多い。このように、検討段階のヘアカラーアドバイスツールから毛髪の太さ、毛髪のダメージ、白髪の割合について最適な分類を行うことにより、実際に利便性に優れたヘアカラーアドバイスツールを作成することができる。

次に、検討段階のヘアカラーアドバイスツールから毛髪の太さ、毛髪のダメージ、白髪の割合について最適な分類で作成されたヘアカラーアドバイスツールについて説明する。図１４は、ヘアカラーアドバイスツールを示す図である。図１４において、カラーアドバイスツール１１０〜１１２は、１０色のヘアカラーを色毎に各染まり上がりの傾向をとらえて、明るめのウォーム系、自然な栗色系、明るめのイエロー系、の３つの傾向に分類されている。図１４に示すように、カラーアドバイスツール１１０〜１１２は、髪色情報の画像を３色のヘアカラー毎、太さ（２段階（太い毛髪、細い毛髪））毎に分け、縦軸に「白髪の割合（３段階（多、ふつう、少））」、横軸に「毛髪のダメージ（３段階（傷んでいない、やや傷んでいる、傷んでいる））」をとり、座標軸上に９枚の画像をマッピングしている。例えば、店頭で顧客が自分の希望するヘアカラー（明るめの赤み系）を探したい時、店員により判定問診表等を用いて、顧客の髪質が「細い毛髪」で白髪の割合が「多」く、毛髪のダメージ具合が「傷んでいる」と判定された場合、明るめの赤み系のヘアカラーチャート１１０からその顧客のヘアカラーを施術した後の染まり上がりの髪色は、画像１１３の髪色に染まり上がるものと判定される。

このように、毛髪の太さを２段階、ヘアカラーを３段階、縦軸と横軸を３段階にして髪色情報の画像を表示することにより、顧客側には染まり上がりの髪色を認識しやすくなり、店舗側ではアドバイスを適切かつ効率よく行うことができる。また、カラーアドバイスツール１１０〜１１２は、染まり上がりの髪色を示す画像を用いて作成されることにより、従来の毛束の見本などに比べ、大幅にコストを削減することができる。

図１５は、本発明の第２実施例に係るヘアカラーアドバイスツール作成装置における構成図である。図１５において、ヘアカラーアドバイスツールを作成すると共に、複数の髪色情報を管理するヘアカラーアドバイスツール作成装置１０と、ヘアカラーのアドバイスを行う店舗側に設けられたＰＣ等の店舗側端末２０ａ〜２０ｘとで構成されている。また、ヘアカラーアドバイスツール作成装置１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１を介して店舗側端末２０ａ〜２０ｘに接続されている。

図１５において、ヘアカラーアドバイスツール作成装置１０はＰＣであって、ＣＰＵ（中央処理装置）によって各構成が制御される。ＣＰＵは、メモリユニットに格納されたプログラムに従ってヘアカラーアドバイスツール作成方法での処理を行う。このプログラムは、本発明のヘアカラーアドバイスツール作成方法を実現するため、例えば、補助記憶装置等に記録されている。そして、図６に示すヘアカラーアドバイスツール作成方法における処理が起動されると、補助記憶装置に格納された当該プログラムに従って、ＣＰＵがその処理を開始する。尚、上記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどプログラムが格納可能であり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体からインストールし、補助記録媒体に記録するようにしてもよい。

このヘアカラーアドバイスツール作成装置１０は、主に、判定された各顧客の髪質、白髪の割合とヘアカラー施術後の髪色に関する髪色情報をキーボード等の入力手段から取得する髪色情報取得処理部１１と、取得した髪色情報に基づいてヘアカラーアドバイスツールを作成するヘアカラーアドバイスツール作成処理部１２と、取得した髪色情報を学習して不足している髪色情報を連想して生成する髪色連想処理部１３と、店舗側端末２０ａ〜２０ｘとの通信を制御する通信制御処理部１４と、プリンター等で紙媒体のヘアカラーアドバイスツール５を出力する出力処理部１５と、取得した髪色情報及び髪色連想処理部１３により生成された髪色情報が格納された髪色情報データベース（ＤＢ）１０３とで構成されている。

従って、出力処理部１５により出力されたヘアカラーアドバイスツール５は、各店舗に配布され、販売員が顧客の髪質、白髪の割合に合ったヘアカラー施術後の髪色を顧客へ提示することにより、顧客の希望する色に染め上げるヘアカラーをアドバイスし、顧客の満足度を満たすことができる。また、顧客が従来使用しているヘアカラーと異なる色のヘアカラーを希望している場合にも、販売員はこのヘアカラーアドバイスツール５を用いてカウンセリングを行い、髪質や白髪の割合によって染まり上がりの髪色の違いを説明すると共に、顧客の希望する色に染め上げるヘアカラーを適確にアドバイスすることができ、顧客はヘアカラーに対して安心感や満足度を満たすことができる。

また、髪色情報取得処理部１１は、通信制御処理部１４の制御により各店舗側端末２０ａ〜２０ｘから各顧客の髪質情報や、顧客へアドバイスした履歴情報などを取得して髪色情報ＤＢ１０３に格納する。ヘアカラーアドバイスツール作成処理部１２は、その都度、この髪色情報ＤＢ１０３に格納された情報に基づいて、ヘアカラーアドバイスツール５を更新することができる。また、髪色情報ＤＢ１０３に格納された情報に基づいて、顧客の嗜好を踏まえたヘアカラーの商品開発などを行い、本願発明で取得された髪質情報や履歴情報を有効に活用することができる。

尚、出力処理部１５は、上記ヘアカラーアドバイスツールを紙媒体だけでなく、ディスプレイでの画面表示など、その他の出力手段によって出力することもできる。

次に、実際に店頭でヘアカラーアドバイスツールを用いて、顧客の希望するヘアカラーのアドバイスを行う方法について説明する。図１６は、ヘアカラーアドバイスツールを用いたヘアカラーアドバイス方法のフローチャートを示す図である。尚、図１６では、図１５に示す店舗側端末２０ａ〜２０ｘを用いてヘアカラーのアドバイスを行う方法を示している。先ず、ステップＳ２１の処理で、店舗の販売員は、図１１に示す判定問診表と同様の「毛髪の太さ」判定問診表を店舗側端末２０ａ〜２０ｘに表示させ、その判定問診表の設問に対する顧客の回答を入力する。ステップＳ２２の処理で、店舗側端末２０ａ〜２０ｘは、入力された顧客の回答に応じて毛髪の太さの判定を行う。ステップＳ２３の処理で、店舗の販売員は、図１２に示す判定問診表と同様の「毛髪のダメージ」判定問診表を店舗側端末２０ａ〜２０ｘに表示させ、その判定問診表の設問に対する顧客の回答を入力する。ステップＳ２４の処理で、店舗側端末２０ａ〜２０ｘは、入力された顧客の回答に応じて毛髪のダメージの判定を行う。ステップＳ２５の処理で、店舗の販売員は、図１３に示す画像と同様の白髪の割合を示す画像を店舗側端末２０ａ〜２０ｘに表示させる。ステップＳ２６の処理で、店舗の販売員は、視感、触感を用いた官能検査により顧客の白髪の割合を判定し、店舗側端末２０ａ〜２０ｘに白髪の割合を入力する。

ステップＳ２７の処理で、顧客が希望するヘアカラーの色系統を選択し、店舗の販売員は、店舗側端末２０ａ〜２０ｘに選択されたヘアカラー色系統を入力する。ステップＳ２８の処理で、店舗側端末２０ａ〜２０ｘは、入力されたヘアカラー色系統に対応する、ヘアカラーアドバイスマップを決定する。ステップＳ２９の処理で、店舗側端末２０ａ〜２０ｘは、決定したヘアカラーアドバイスマップに基づいて、画面に染まり上がり傾向、即ち、図１４に示す所定の色系統のヘアカラーアドバイスツールを表示する。ステップＳ３０の処理で、店舗の販売員は、表示されたヘアカラーアドバイスツールに顧客の希望する染まり上がりの髪色がなく、希望色系統を変更するか否かを判断する。ステップＳ３０の処理で、表示されたヘアカラーアドバイスツールに顧客の希望する染まり上がりの髪色があり、希望色系統を変更しない場合、顧客へ最適なヘアカラーをアドバイスし、ヘアカラーアドバイス方法を終了する。ステップＳ３０の処理で、表示されたヘアカラーアドバイスツールに顧客の希望する染まり上がりの髪色がなく、希望色系統を変更する場合、ステップＳ２７からの処理を繰り返す。

このように、顧客の希望する色系統に基に応じたヘアカラーアドバイスツールを表示することができ、そのヘアカラーアドバイスツールに基づいて、顧客へ最適なヘアカラーをアドバイスすることができる。

尚、本発明のヘアカラーアドバイスツールは、図１４に示す表示構成に限定されることなく、白髪の割合に対するヘアカラー施術後の髪色を提示した構成であれば適応可能である。

また、上記白髪判定処理において、視感、触感を用いた官能検査により白髪の割合を判定しているが、毛髪のメラニン量の比率に応じて白髪の割合を判定するようにしてもよい。また、メラニンにはユウメラニンとフェオメラニンがあり、それぞれの量の比率に応じて白髪の割合を判定するようにしてもよい。

従って、本発明のヘアカラーアドバイスツールにおいて、ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、毛髪の白髪の割合とに関連付けられたヘアカラー施術後の髪色が提示されてなることにより、顧客の希望する髪色に染めるヘアカラーをアドバイスし、ヘアカラーに対する不満を解消することができると共に、低コストで作成することができる。

希望の色に染まらない原因を説明するための図である。 染まり上がりの髪色の違いを示す図である。 髪質と染まり上がりの髪色の変化を示す図である。 本発明の第１実施例に係るヘアカラーアドバイスツールの作成方法の主な処理の流れを示す図である。 ヘアカラー施術前の髪質判定項目及び白髪の割合判定項目を示す図である。 ヘアカラーアドバイスツール作成処理のフローチャートを示す図である。 ヘアカラー施術後の髪色側色で用いるヘアカラーチャートを示す図である。 解析を行う髪色情報について説明するための図である。 ニューラルネットワークの連想能力について説明するための図である。 検討段階のヘアカラーアドバイスツールのイメージを示す図である。 毛髪の太さを判定する判定問診表の例を示す図である。 毛髪のダメージを判定する判定問診表の例を示す図である。 白髪の割合を判定について説明するための図である。 ヘアカラーアドバイスツールを示す図である。 本発明の第２実施例に係るヘアカラーアドバイスツール作成装置における構成図である。 ヘアカラーアドバイスツールを用いたヘアカラーアドバイス方法のフローチャートを示す図である。 従来の染まり上がりの髪色に対する顧客の満足度を示す図である。

符号の説明

１ ネットワーク
５、１１０〜１１２ ヘアカラーアドバイスツール
１０ ヘアカラーアドバイスツール作成装置
１１ 髪色情報取得処理部
１２ アカラーアドバイスツール作成処理部
１３ 髪色連想処理部
１４ 通信制御処理部
１５ 出力処理部
２０ａ〜２０ｘ 店舗側端末
１０３ 髪色情報ＤＢ

Claims (11)

1. ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、上記毛髪の白髪の割合とに関連付けられたヘアカラー施術後の髪色が提示されてなることを特徴とするヘアカラーアドバイスツール。
2. 上記髪質は少なくとも上記毛髪の太さを含むことを特徴とする請求項１記載のヘアカラーアドバイスツール。
3. 上記髪質は少なくとも上記毛髪のダメージ状態を含むことを特徴とする請求項１又は２記載のヘアカラーアドバイスツール。
4. ヘアカラーを施術する毛髪の髪質を判定する髪質判定手順と、
   上記毛髪の白髪の割合を判定する白髪判定手順と、
   上記毛髪に対して所定の色のヘアカラーを施術する施術手順と、
   上記施術手順によるヘアカラー施術後の髪色を判定する髪色判定手順と、
   上記髪色判定手順により判定された髪色に基づいて、上記髪質、上記白髪の割合とに関連付けて施術後の髪色が提示されたヘアカラーアドバイスツールを作成する作成手順とを有することを特徴とするヘアカラーアドバイスツール作成方法。
5. 上記作成手順は、上記髪質判定手順により判定された髪質と、上記白髪判定手順により判定された白髪の割合と、上記髪色判定手順により判定された髪色とをニューラルネットワークにより学習すると共に、該学習結果に基づいて上記ヘアカラー施術後の髪色を連想する髪色連想手順を有することを特徴とする請求項４記載のヘアカラーアドバイスツール作成方法。
6. 上記髪質は少なくとも上記毛髪の太さを含むことを特徴とする請求項４又は５記載のヘアカラーアドバイスツール作成方法。
7. 上記髪質は少なくとも上記毛髪のダメージ状態を含むことを特徴とする請求項４乃至６いずれか一項記載のヘアカラーアドバイスツール作成方法。
8. ヘアカラーを施術する毛髪の髪質と、上記毛髪の白髪の割合とがそれぞれ異なる複数の施術対象者の毛髪に対して所定の色のヘアカラー施術すると共に、施術後の髪色を示す髪色情報を取得する取得手段と、
   上記取得手段により取得された髪色に基づいて、上記髪質、上記白髪の割合とに関連付けて施術後の髪色が提示されたヘアカラーアドバイスツールを作成する作成手段とを有することを特徴とするヘアカラーアドバイスツール作成装置。
9. 上記作成手段は、上記取得手順により取得した上記髪色情報をニューラルネットワークにより学習すると共に、該学習結果に基づいて上記ヘアカラー施術後の髪色を連想する髪色連想手段を有することを特徴とする請求項８記載のヘアカラーアドバイスツール作成装置。
10. 上記髪質は少なくとも上記毛髪の太さを含むことを特徴とする請求項８又は９記載のヘアカラーアドバイスツール作成装置。
11. 上記髪質は少なくとも上記毛髪のダメージ状態を含むことを特徴とする請求項８乃至１０いずれか一項記載のヘアカラーアドバイスツール作成装置。