JP2015047422A - 肌状態モデルの生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被検者ごとの肌表面から肌の内部構造まで含めた肌状態の分析結果を、視覚的に理解しやすいモデルとして提示する手段を提供する。【解決手段】肌状態モデルの生成方法であって、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数のモデルパーツから１つを選択する工程、及び前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する工程を含み、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデルの生成方法。【選択図】図１

Description

本発明は、肌状態や化粧品の選択等のアドバイスを的確に行うのに有用な、肌状態の分析結果を表示する肌状態モデルの生成方法に関する。

人の肌状態は個人によって大きく異なり、それぞれに適する化粧料も異なってくる。そのため、あらゆる肌状態に対応するために非常に多種類の化粧料が市販されている。それらの中から、個々の肌状態にあう化粧料を適切に選択することは、素肌を美しく保ったり的確な化粧を施したりするために重要である。化粧料を選択するに際しては、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞、シワ、シミ、毛細血管、老化、糖化、バリア機能など、諸々の肌状態を把握し考慮すべきであり、これまでに種々の肌状態の分析方法（特許文献１〜３等）や化粧料の選択方法（特許文献４〜５等）が提案されている。

肌状態の分析結果や化粧料の選択アドバイス内容については、これらの情報が化粧料の専門家に対してだけでなく一般的な消費者に対しても的確に伝達されることが重要である。その伝達ツールとして、例えば採取した角層細胞や肌表面の凹凸レプリカ等から分析した肌状態のチャートやアドバイス項目を表示したものがある（特許文献６）。
また、分析結果の表示ではないが、皮膚に対する測定に先だって被検者にその測定の意義等を人目に簡単に理解させるための、皮膚表面から真皮までの肌断面図のイラストと測定因子を並べた表示が開示されている（特許文献７）。
また、被検者ごとに撮影した顔の画像に基づいてメークアップを施した顔面のシミュレーション画像を生成することも提案されている（特許文献８）。

特開２０１１−０８７９０７号公報 特開２０１０−０８８６５４号公報 特開２００８−２３７３５０号公報 特開２０１２−０９５８２５号公報 特開２０１０−２７１１６３号公報 特開２００５−１７２６５４号公報 特開２００２−３０６４３１号公報 特開２０１１−０２２７３３号公報

特許文献６のような肌状態の分析結果の表示は一般消費者にとって有用であるが、より視覚的に分析結果を理解しやすい表示であることが望ましい。また、特許文献７のようにイラストを用いた表示は視覚的に理解されやすいが、被検者ごとの肌状態の分析結果を反映したものではない点で、伝達される情報量として不十分である。また、撮像に基づいて被検者ごとに作成されたシミュレーション画像という点で特許文献８の方法はアドバイス効果が高く被検者に高い満足感を与えることができるが、被検者ごとの肌表面から肌の内部構造まで含めた肌状態の分析結果をシミュレーションした画像として表示したものはこれまでに知られていない。
そのため、被検者ごとの肌表面から肌の内部構造まで含めた肌状態の分析結果を、視覚的に理解しやすいモデルとして提示する新たな手段が求められている。

本発明者らは上記課題を解決するために鋭意研究を行った結果、被検者から取得した肌情報に基づいて肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定し、前記パラメータに基づいて肌構成要素ごとに選択したモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成することに想到し、本発明を完成するに至った。
すなわち、本発明は以下の通りである。

本発明の第一の態様は、肌状態モデルの生成方法であって、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数のモデルパーツから１つを選択する工程、及び前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する工程を含み、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデルの生成方法である。
本態様においては、前記肌情報を取得する工程が、撮像、肌細胞の採取、及び肌のレプリカ作製から選択されることが好ましい。また、本態様においては、前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含むことが好ましい。また、本態様においては、前記肌状態モデルが、二次元画像、三次元画像、及び模型から選択されることが好ましい。

本発明の第二の態様は、肌状態の分析結果に基づく注意項目の提示方法であって、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から提示すべき注意項目を選択する工程、及び選択された注意項目を提示する工程を含む、注意項目の提示方法である。
本態様においては、前記肌情報を取得する工程が、撮像、肌細胞の採取、及び肌のレプリカ作製から選択されることが好ましい。また、本態様においては、前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含むことがこのましい。また、本態様においては、前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択されることが好ましい。

本発明の第三の態様は、肌状態モデルの生成装置であって、被検者から肌情報を取得する肌情報取得部、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定するパラメータ測定／推定部、前記肌構成要素ごとの１又は複数のモデルパーツを保管するモデルパーツ保管部、前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、前記モデルパーツ保管部内から１つのモデルパーツを選択するモデルパーツ選択部、前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する肌状態モデル生成部、及び生成された肌状態モデルを出力する肌状態モデル出力部を含み、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデルの生成装置である。
本態様においては、前記肌情報取得部が、撮像により肌情報を取得することが好ましい。また、本態様においては、前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含むことが好ましい。また、本態様においては、前記肌状態モデルが、二次元画像又は三次元画像であることが好ましい。また、本態様の装置は、さらに、前記パラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から出力すべき注意項目を選択する注意項目選択部、及び選択された注意項目を出力する注意項目出力部を含むことが好ましい。また、本態様においては、前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択されることが好ましい。

本発明の第四の態様は、コンピュータを備える肌状態モデルの生成装置に読み込まれるプログラムであって、前記コンピュータに、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め前記装置に記憶された１又は複数のモデルパーツから１つを選択する工程、前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する工程、及び生成された肌状態モデルを出力する工程を実行させるためのプログラムであり、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含むプログラムである。
本態様においては、前記肌情報を取得する工程が、撮像によるものであることが好ましい。また、本態様においては、前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含むことが好ましい。また、本態様においては、前記肌状態モデルが、二次元画像又は三次元画像であることが好ましい。また、本態様のプログラムは、前記コンピュータに、さらに、前記パラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から提示すべき注意項目を選択する工程、及び選択された注意項目を提示する工程を実行させるためのものであることが好ましい。また、本態様においては、前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択されることが好ましい。

本発明の第五の態様は、肌状態の分析結果を表す肌状態モデルであって、被検者から取得した肌情報に基づいて測定又は推定された、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータに対応するモデルパーツを含み、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデルである。
本態様においては、前記肌情報が、撮像、肌細胞の採取、及び肌のレプリカ作製から選択される方法によって取得されたものであることが好ましい。また、本態様においては、前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含むことが好ましい。また、本態様においては、二次元画像、三次元画像、及び模型から選択されることが好ましい。

本発明の第六の態様は、第五の態様の肌状態モデル、及び肌状態の分析結果に基づく注意項目を含む、カウンセリング用資料である。
本態様においては、前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択されることが好ましい。

本発明の第七の態様は、第六の態様のカウンセリング用資料に基づいて被検者に適した化粧料を選択するステップを含む、化粧料を選択する方法である。

本発明によれば、被検者ごとに肌表面から肌の内部構造まで含めた肌状態の分析結果を、視覚的に理解しやすく、かつ実際の肌状態に則したモデルとして提供することができる。特に、真皮と表皮の境界にある乳頭構造や真皮の線維状構造を含む肌の内部構造の分析結果をも反映した肌断面モデルを提供できる点、及び肌構成要素を特徴づけるパラメータに基づいてモデルを生成するので肌状態を精度よく反映したモデルを提供できる点で、従来にない新しくかつ詳細な肌状態の分析結果を被検者に提示することができる。本発明にかかる肌状態モデルを用いれば、肌状態の分析結果の説明や化粧料の選択のアドバイスを的確かつわかりやすく行うことができ、被検者（一般消費者）に質の高いカウンセリングを提供することができる。

本発明の肌状態モデルの一例である、被検者の肌分析結果に基づいて生成した肌断面の二次元画像。 本発明の肌状態モデルの一例である、被検者の肌分析結果に基づいて生成した肌断面図と理想の肌断面図とを並べた二次元画像。 本発明のカウンセリング用資料の一例である、被検者の肌分析結果に基づいて生成した肌断面の二次元画像と選択された注意項目の表示。

本発明の第一の態様である肌状態モデルの生成方法は、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数のモデルパーツから１つを選択する工程、及び前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する工程を含み、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む。
ここで、肌情報とは、肌の表面又は内部に関連する情報であって、種々の手法、例えば肌表面を撮像すること、肌表面側から共焦点レーザー顕微鏡等を用いて肌内部を撮像すること、テープストリッピングや擦過等によって肌細胞を採取すること、肌表面形状を写し取る等の手法でレプリカを作製すること等の手法により取得できる情報のことをいう。
なお、本明細書において肌の部位は特に限定されず、顔面、腕部、腹部、脚部等何れでもよいが、顔面、特に頬部位が好ましい。また、被検対象（被検者）は通常ヒトである。

また、肌構成要素とは、肌の表面及び内部を構成する要素のことをいう。通常、肌表面、表皮、メラニン、乳頭構造、真皮、剥離角層等を指し、本態様においては少なくとも乳頭構造又は真皮を肌構成要素として含む。
以下に、本発明における肌構成要素の例と、各肌構成要素を特徴づけるパラメータについて説明する。

＜肌表面＞
肌表面は、肌の最も外側を構成する要素である。肌表面には、微細な凹凸、毛穴、皮脂腺、角栓、皮溝等が存在し、これらは肌理、メークアップ化粧料ののりやすさ、肌のくすみ等に影響することが知られている。
肌表面は、凹凸の程度、毛穴の数・大きさ、皮脂腺の数・大きさ、皮脂量、角栓の数・大きさ、皮溝の太さ・深さ・方向性等によって特徴づけられる。これらのパラメータの測定方法及びスコア化については、特開２００７−１９２５５６号公報や特開２０１０−１３１２１６号公報等に詳しいが、以下に簡単に説明する。
肌表面を特徴づけるパラメータを測定するための肌情報は、実体顕微鏡による低倍率での撮像、接写レンズを装着したカメラによる撮像、ビデオマイクロスコープ、デジタル式マイクロスコープ、デジタルカメラ、スキャナー等による撮像等によって得た肌表面の画像をイメージデータとして取り込み、適宜必要に応じて拡大・加工することによって、取得することができる。また、シリコーンラバー等の樹脂を用いて、肌表面からレプリカ標本を写し取って作製することによっても取得できる。こうして取得した肌情報を、画像解析ソフトウェアを用いるなどして解析し、凹凸の程度、毛穴の数・大きさ、皮脂腺の数・大きさ、皮脂量、角栓の数・大きさ、皮溝の太さ・深さ・方向性等のパラメータを測定する。予めスコア（例えば５段階）の基準を設けておき、測定した各パラメータについて状態を判別して対応するスコアに照らし合わせる。

＜表皮＞
表皮は、肌の最外層であり、角層、顆粒層、有棘層、基底層で構成される。表皮細胞はターンオーバーによって下層から上層へ規則的に上がっていき、皮膚バリア機能や保水機能、肌活性化に関与することが知られている。
表皮は、ターンオーバーで細胞が上層へ上がっていく軸の乱れの有無や、上層にある角層細胞の配列規則性・面積・体積・形・扁平度・平均面積からの乖離度・数等によって特徴づけられる。これらのパラメータの測定方法及びスコア化については、特開２００１−０１３１３８号公報や特開２００８−１４５１０９号公報等に詳しいが、以下に簡単に説明する。
表皮を特徴づけるパラメータを測定するための肌情報は、テープストリッピング等で採取した細胞を染色して細胞の形状を明確にしたものを顕微鏡で、または染色していない細胞を適当なカメラ装置で観察することによって取得することができる。こうして取得した肌情報を、画像解析ソフトウェアを用いるなどして解析し、角層細胞の配列規則性・面積・体積・形・扁平度・平均面積からの乖離度・数等のパラメータを測定する。予めスコア（例えば５段階）の基準を設けておき、測定した各パラメータについて状態を判別して対応するスコアに照らし合わせる。

＜メラニン＞
メラニンは表皮中に存在し、その存在量はシミの形成可能性（潜在シミ）の因子となることが知られている。
メラニンは、メラニン顆粒の量・分布等によって特徴づけられる。これらのパラメータの測定方法及びスコア化については、特開２０００−２１２０３７号公報や特開２００３−１９９７２７号公報等に詳しいが、以下に簡単に説明する。
メラニンを特徴づけるパラメータを測定するための肌情報は、テープストリッピング等で採取した角層細胞に対して硝酸銀水溶液等で染色してメラニン顆粒を可視化した標本を作製し、これを顕微鏡下で観察することによって取得することができる。あるいは、採取した角層細胞を撮像してＢチャネル画像を生成し、メラニン顆粒を検出・観察することによっても取得することができる。こうして取得した肌情報を、目視あるいは画像解析ソフトウェアを用いるなどして解析し、メラニン顆粒の量・分布等のパラメータを測定する。予めスコア（例えば５段階）の基準を設けておき、測定した各パラメータについて状態を判別して対応するスコアに照らし合わせる。

＜乳頭構造＞
皮膚を構成する表皮と真皮とが接する部分には、表皮側には基底層が、真皮側には乳頭層が存在し、乳頭構造は両者の界面として形成されている構造を指す。より詳細には、基底層側からは真皮へ表皮突起が突き出し、乳頭層側からは表皮突起間に食い込むように乳頭突起（真皮突起）が並び、乳頭突起と表皮突起が互いに組み合わさることにより形成される、波型の凹凸の状態の構造である。乳頭突起には細かな結合線維、毛細血管、知覚神経末端が存在し、真皮・表皮への酸素や栄養の補給を行い、真皮・表皮からの二酸化炭素の回収や情報の受容を行う役割を担っている。これまでに本発明者らによって、乳頭構造の凹凸がはっきりしている場合やその凹凸が整って均一に配置している場合は肌の状態が良く、乳頭構造が平坦な場合や凹凸があっても不規則な場合は肌の状態が悪いという相関関係が見出されている。
乳頭構造は、乳頭突起の高さ、乳頭突起の高さの標準偏差、単位観察視野面積当たりの乳頭突起の個数、単位観察視野面積当たりの乳頭構造の表面積、乳頭突起の等高断面積の平均、乳頭突起の等高断面積の標準偏差、乳頭突起の等高断面の円形度の平均、乳頭突起間の距離、及び乳頭突起間距離の標準偏差等のパラメータによって特徴づけられる。

乳頭構造を特徴づけるパラメータを測定又は推定するための肌情報は、肌表面を撮像すること、肌表面側から共焦点レーザー顕微鏡等を用いて肌内部を撮像すること、テープストリッピングや擦過等によって肌細胞を採取すること、肌表面形状を写し取る等の手法でレプリカを作製すること等の手法により取得でき、特に限定されない。取得した肌情報に基づいて、乳頭構造パラメータを実際に測定してもよいし、あるいは取得した肌情報から測定した他のパラメータを適当な推定式に当てはめて推定された値を乳頭構造パラメータ
としてもよい。
乳頭構造パラメータを実際に測定する方法としては、例えば共焦点レーザー顕微鏡を用いて肌情報を取得し、パラメータを計測する方法が挙げられる。共焦点レーザー顕微鏡は、対象物に対して同じ深さの箇所の像を観察できるため、得られた乳頭構造の等高イメージ（水平断面画像）から乳頭構造パラメータを算出することができる。また、生体材料に対してもｉｎ ｖｉｖｏで非侵襲的に観察を行えるため有用である。共焦点レーザー顕微鏡は、オリンパス社やＬｕｃｉｄ社等から市販されているものを特に制限なく使用できる。
乳頭構造パラメータを推定する方法は、例えば取得した皮膚表面情報に基づいて推定する方法が挙げられる。皮膚表面情報としては、例えばキメや肌色等が挙げられ、これらを特徴づけるキメパラメータや肌色パラメータ等を用いて表される推定式により乳頭構造パラメータを推定することができる（特開２０１１−１０１７３８号参照）。キメパラメータは、例えば表皮組織定量化法（特開２００８−０６１８９２号公報参照）を用いて得られる、皮溝面積、皮溝平均太さ、皮溝太さのバラツキ、皮溝の平均間隔、皮溝の平行度、歪度（９０〜１８０°）、皮溝太さ最頻数、及び連結数合計等が挙げられる。また、肌色パラメータは、ＲＧＢ、マンセル（明度、色相、彩度）、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊、ＸＹＺ、Ｌ^＊Ｃ^＊ｈ、及びハンターＬａｂ等の表色系が挙げられる。

以下に、上述した乳頭構造パラメータの各例について説明する。
乳頭突起の高さとは、乳頭突起の先端から根元までの長さを指し、具体的には角層細胞層を深さ０としたときの乳頭突起の開始部の深さと終了部の深さの差である。この高さが大きいことは乳頭構造の凹凸がはっきりしていることを示し、スコア化（例えば５段階）の際は高さが大きい場合を良いスコアに、高さが小さい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。また、この高さのばらつきは標準偏差で表され、これが小さいことは乳頭突起の高さがそろっていることを示し、スコア化（例えば５段階）の際は標準偏差が小さい場合を良いスコアに、標準偏差が大きい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

単位観察視野面積当たりの乳頭突起の個数とは、共焦点レーザー顕微鏡等で観察した場合の視野範囲内にある乳頭突起の個数を指し、例えば、乳頭突起の断面が最も見やすく乳頭突起断面（輝度の高い基底細胞に囲まれた円形断面）が観察される深さの画像で該断面を数えることにより測定できる。単位観察視野面積当たりの乳頭突起の個数が多いことは乳頭構造の凹凸がはっきりしていることを示し、スコア化（例えば５段階）の際は個数が多い場合を良いスコアに、個数が少ない場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。
単位観察視野面積当たりの乳頭構造の表面積とは、共焦点レーザー顕微鏡などで観察した場合の視野範囲内の乳頭構造（真皮と表皮の接する界面構造）の総表面積を指す。該表面積が大きいことは、乳頭突起が高かったり乳頭突起の数が多かったりして乳頭構造の凹凸がはっきりしていることを示し、スコア化（例えば５段階）の際は該表面積が大きい場合を良いスコアに、該表面積が小さい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

乳頭突起の等高断面積の平均とは、乳頭突起の任意の高さ、例えば乳頭突起の開始部と終了部の深さの１／２の位置で水平面画像を観察した場合の、観察視野に存在する乳頭突起１個ずつの断面積の平均を指す。該断面積が小さいことは、乳頭突起が高かったり細かったりすると乳頭構造の凹凸がはっきりしていることを示し、スコア化（例えば５段階）の際は該断面積の平均が小さい場合を良いスコアに、該断面積の平均が大きい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。また、観察視野に存在する乳頭突起１個の断面積の各乳頭突起間のばらつきは標準偏差で表され、これが小さいことは乳頭の大きさがそろった整った凹凸状態の乳頭構造であることを示し、スコア化（例えば５段階
）の際は標準偏差が小さい場合を良いスコアに、標準偏差が大きい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

乳頭突起の等高断面の円形度の平均とは、乳頭突起の任意の高さ、例えば乳頭突起の開始部と終了部の深さの１／２の位置で水平面画像を観察した場合の、乳頭突起の断面形状の円に近い度合いを表す円形度の、観察視野に存在する各乳頭突起の平均を指す。円形度は4π（断面積）／（周囲長）^２により算出できる。この値が１に近いほど該断面形状は
真円に近く、乳頭突起の形状が整っていて乳頭構造の凹凸が規則的であることを示し、この値が１から離れるほど該断面形状が歪な楕円であったり複数の円が繋がった形だったりして、乳頭突起が歪んだ形状であったり、乳頭構造の凹凸が不規則であることを示す。スコア化（例えば５段階）の際は円形度の平均が１に近い場合を良いスコアに、円形度の平均が１から離れる場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

乳頭突起間の距離とは、乳頭突起とそれと別の乳頭突起との間の距離を測定した値を指し、通常は任意に選択した乳頭突起とそれに最も近い他の乳頭突起との間の距離を測定した値をさす。乳頭突起間距離の標準偏差とは、前記乳頭突起間の距離を観察視野に存在する各乳頭突起間について測定した値のばらつきを指す。これらの値は、例えば、乳頭突起の任意の高さ、例えば乳頭突起の開始部と終了部の深さの１／２の位置で水平面画像を観察した場合の、各乳頭突起の断面の中心どうしの距離の測定値から得られる。乳頭突起間の距離が小さいことは観察視野に乳頭突起が密に存在していることを示し、スコア化（例えば５段階）の際は該距離が小さい場合を良いスコアに、該距離が大きい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。また、この標準偏差が小さいことは、乳頭突起が観察視野において均等に配置していることを示し、一方この標準偏差が大きいことは、乳頭突起の配置が不均一であることを示す。スコア化（例えば５段階）の際は標準偏差が小さい場合を良いスコアに、標準偏差が大きい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

＜真皮＞
真皮は表皮より下層にある皮膚組織であり、皮膚構造の支持体として機能し、また力学的役割を担っている。真皮は、その９０％以上がコラーゲン線維、数％がエラスチン線維からなり、これらの線維タンパク質は、束化した線維会合体として存在し、真皮のほぼ全層に絡み合って網目のような線維状構造を形成している。加齢や紫外線ダメージによる線維タンパク質の減少や線維状構造の崩壊に起因して真皮層は薄くなったり緩んだりすることが知られており、真皮を形成する線維状構造は肌の弾力性やシワ形成に大きな影響を与えるとされている。また、これまでに本発明者らによって、真皮における線維状構造が明瞭に存在している場合やその線維束の配置する向きがそろっていない程度が高い場合や線維束が一つ一つ明瞭に観察できる場合は肌の状態が良く、線維状構造が不明瞭な場合や明瞭に存在していても線維束の向きがそろっている場合や線維束が一つ一つ明瞭に観察できないため線維束が太く観察される場合は肌の状態が悪いという相関関係も見出されている。
真皮は、線維状構造の鮮明度、線維束の方向性、線維束の明瞭性等の線維状構造パラメータによって特徴づけられる。

真皮を特徴づけるパラメータを測定又は推定するための肌情報は、肌表面を撮像すること、肌表面側から共焦点レーザー顕微鏡等を用いて肌内部を撮像すること、テープストリッピングや擦過等によって肌細胞を採取すること、肌表面形状を写し取る等の手法でレプリカを作製すること等の手法により取得でき、特に限定されない。取得した肌情報に基づいて、線維状構造パラメータを実際に測定してもよいし、あるいは取得した肌情報から測定した他のパラメータを適当な推定式に当てはめて推定された値を線維状構造パラメータとしてもよい。
線維状構造パラメータを実際に測定する方法としては、例えば前述した乳頭構造パラメータ同様に、共焦点レーザー顕微鏡を用いて計測する方法が挙げられる。
線維状構造パラメータを推定する方法は、例えば前述した乳頭構造パラメータ同様に、取得した皮膚表面情報（キメや肌色等）に基づいて推定する方法が挙げられる。

以下に、上述した線維状構造パラメータの各例について説明する。 線維状構造の鮮明度とは、真皮の線維状構造を同一条件で撮像した場合の線維状構造が検出されない部分とのコントラストの大きさの程度である。この値の違いは線維状タンパク質の状態、すなわち線維状構造の量や線維束の成熟度等に起因し、前記コントラストの大きさの程度が大きいことは線維状構造が明瞭に存在していることを示す。
鮮明度は、例えば、披検者の測定部位について一定基準で選定した「特定の深さ平面」を、共焦点レーザー顕微鏡で撮像し、得られた画像について目視でスコア化する。あるいは、得られた画像における画像の濃淡に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析を行い、任意のサイクルの平均強度をスコア化する。スコア化（例えば５段階）の際は前記コントラストが大きい場合を良いスコアに、前記コントラストが小さい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

線維束の方向性とは、線維状構造を形成する線維束の向きがそろっている程度であり、線維束が種々の方向に配向しており異方性が高いか、線維束が同じ方向へそろって線維束が等方性を示すかを数値化して表す。
線維束の方向性は、例えば、披検者の測定部位について一定基準で選定した「特定の深さ平面」を、共焦点レーザー顕微鏡で撮像し、得られた画像について十字二値化処理及び短直線マッチング処理を含む画像処理（特開２００８−０６１８９２号公報、国際公開公報２００９／１４２０６９等参照）を行って、スコア化する。具体的には、撮像した画像において二値化処理により背景と対象（線維状構造）とを分離し、対象を形として抽出する。これにより、太くて明瞭な線維状構造から微細な線維状構造まで、画面全体からムラなく高精度の二値化画像を得る。次いで、該二値化画像中の対象物形状の物理量を、短直線マッチング方法で算出する。具体的には、複数画素から構成される単位短直線（幅：１画素、長さ数〜数十画素）を対象形状に当てはめて短直線の始点と終点との連結を繰り返すことで対象領域を短直線で覆うこれにより、種々の方向性を有する線維状構造の短直線マッチング画像を得る。当てはめた全短直線の本数や角度等を計測し、線維状構造の物理量、例えば平行度を取得し、方向性の値として算出する。例えば、角度毎の短直線の本数をカウントして本数についての角度間の標準偏差は平行度を表すので、これを方向性の指標とすることができる。線維束の方向性が存在しその程度が高い場合は一定の角度に短直線が集中するので標準偏差が小さくなり、平行度が低い場合は種々の方向に短直線が分散するので標準偏差が大きくなる。スコア化（例えば５段階）の際は線維束の向きがそろっている程度が低い場合、例えば前記平行度を表す標準偏差が大きい場合を良いスコアに、前記線維束の向きがそろっている程度が高い場合、例えば前記平行度を表す標準偏差が小さい場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

線維束の太さとは、線維状構造を形成する線維束の太さ（線維方向に対して垂直方向の幅）であり、通常には真皮の線維状構造を同一条件で撮像した場合の撮像範囲における平均値で表される。
線維束の太さは、例えば、測定対象者の測定部位について一定基準で選定した「特定の深さ平面」を、共焦点レーザー顕微鏡で撮像し、撮像範囲内の任意数サンプリングし、それらの線維方向に対して垂直方向の幅の平均値を測定することによって得られる。スコア化（例えば５段階）の際は線維束が一つ一つ明瞭に観察される場合を良いスコアに、線維束が一つ一つ明瞭に観察されないため太く観察される場合を悪いスコアに、予め定めた数値基準に則って振り分ける。

＜剥離角層＞
剥離角層は、表皮から剥がれた角層細胞を指し、厳密には肌を構成するものではないが本発明においては肌構成要素に含める。角層細胞が肌から剥がれる際の重層剥離の有無の程度の状況は皮膚バリア機能の因子となることが知られている。
剥離角層は、角層重層剥離、すなわち角層が表皮から１層で剥がれるか２層以上で剥がれるかの、量（ＴＡ：角層重層剥離量）や出現頻度によって特徴づけられる。これらのパラメータの測定方法及びスコア化については、特開２００６−０９５２２３等に詳しいが、以下に簡単に説明する。
剥離角層を特徴づけるパラメータを測定するための肌情報は、テープストリッピング等で採取した角層細胞をビデオカメラ等で観察することによって取得することができる。こうして取得した肌情報を、目視あるいは画像解析ソフトウェアを用いるなどして解析し、角層重層剥離量や重層剥離の出現頻度等のパラメータを測定する。予めスコア（例えば５段階）の基準を設けておき、測定した各パラメータについて状態を判別して対応するスコアに照らし合わせる。

本発明において肌状態モデルとは、通常には画像又は模型であり、画像としては二次元又は三次元のいずれでもよい。なお、画像の場合、好ましくはコンピューグラフィックス（ＣＧ）であり、三次元ＣＧとした場合は肌上面及び肌断面を含み、異なる角度で表示されるものがよい。
肌状態モデルは、肌表面や肌断面の形状や色を現物に忠実に表現したものであってもよいし、デフォルメしたものであってもよい。
肌状態の分析結果がこのように画像や模型等の形態で提供されるため、被検者は視覚的に理解しやすくなる。
画像の出力は、紙などの媒体への印刷、コンピュータのモニター画面への表示など特に限定されない。後述するカウンセリング用資料等に供する場合はタブレットＰＣ等のモニター画面に表示させると、被検者（顧客）へのカウンセリングの際に使用性が高いのでよい。
また、肌状態モデルは、通常には肌の断面形状を含み、これにより肌の内部構造、または肌の内部構造及び肌表面の形状が表現される。

本発明においてモデルパーツとは、肌状態モデルを構成する、肌構成要素ごとのモデルの一部分である画像又は模型をいう。本態様においては、肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数のモデルパーツの選択肢から１つを選び、それを組み合わせて肌状態モデルを生成する。
以下に、肌構成要素ごとのモデルパーツ及び選択方法の各例について説明する。

＜肌表面＞
肌表面のモデルパーツとしては、肌の最も外側に位置し、例えば毛穴、皮脂腺、角栓、皮溝等を数や形状や色を変えて含むものを１又は複数、例えば１〜２種類用意する。測定又は推定したパラメータのスコアが良い場合（例えば５段階中３〜５）は、例えば、毛穴や角栓が少ない／小さい、皮溝がほとんどなく滑らかな形状、及び／又は、明るい色のモデルパーツに対応させる。スコアが悪い場合（例えば５段階中１〜２）は、例えば、毛穴や角栓が多い／大きい、皮溝が目立つ形状、及び／又は、くすんだ色のモデルパーツに対応させる。複数のパラメータを測定又は推定した場合は、それぞれのスコアの組み合わせにモデルパーツを対応させてもよい。

＜表皮＞
表皮のモデルパーツとしては、肌表面のモデルパーツの下部に位置し、例えば下層から上層へ積層した表皮細胞を数や大きさや形状や並び方や色を変えて含むものを１又は複数、例えば３〜４種類用意する。測定又は推定したパラメータのスコアが良い場合（例えば
５段階中３〜５）は、例えば、表皮細胞が下層から上層へ同軸で並んでいる、表皮細胞が上層で扁平化しその形状がそろっている、及び／又は、明るい色のモデルパーツに対応させる。スコアが悪い場合（例えば５段階中１〜２）は、例えば、表皮細胞の並び方がばらばらである、表皮細胞が上層でもあまり扁平化せずその形状が不ぞろいである、及び／又は、くすんだ色のモデルパーツに対応させる。複数のパラメータを測定又は推定した場合は、それぞれのスコアの組み合わせにモデルパーツを対応させてもよい。

＜メラニン＞
メラニンのモデルパーツとしては、表皮の層中に、例えばメラニン顆粒を数や分布や色を変えて含んだり、メラノサイトの大きさや色を変えたものを１又は複数、例えば２〜３種類用意する。測定又は推定したパラメータのスコアが良い場合（例えば５段階中３〜５）は、例えば、メラノサイトが小さい、メラニン顆粒が少ない／均一に存在する、及び／又は、薄い色のモデルパーツに対応させる。スコアが悪い場合（例えば５段階中１〜２）は、例えば、メラノサイトが大きい、メラニン顆粒が多い／不均一に存在する、及び／又は、濃い色のモデルパーツに対応させる。複数のパラメータを測定又は推定した場合は、それぞれのスコアの組み合わせにモデルパーツを対応させてもよい。

＜乳頭構造＞
乳頭構造のモデルパーツとしては、表皮と真皮のモデルパーツの境界に位置し、例えば表皮の基底層の凹凸の数や大きさや高さや並び方や形状や、乳頭突起中の毛細血管の密度や色を変えて含むものを１又は複数、例えば３〜４種類用意する。測定又は推定したパラメータのスコアが良い場合（例えば５段階中３〜５）は、例えば、基底層の凹凸が高い／細い／多い、基底層の凹凸が規則正しく並んでいる、基底層の凹凸の断面が円に近い、毛細血管が密である、及び／又は、毛細血管が明るい色のモデルパーツに対応させる。スコアが悪い場合（例えば５段階中１〜２）は、例えば、基底層の凹凸がない〜低い／太い／少ない、基底層の凹凸が不規則に並んでいる、基底層の凹凸の断面がいびつ、毛細血管がない〜粗い、及び／又は、毛細血管がくすんだ色のモデルパーツに対応させる。複数のパラメータを測定又は推定した場合は、それぞれのスコアの組み合わせにモデルパーツを対応させてもよい。

＜真皮＞
真皮のモデルパーツとしては、乳頭構造のモデルパーツの下部に位置し、例えば線維状タンパク質の線維束の網目構造を向きや太さや密度や色を変えて含むものを１又は複数、例えば２〜３種類用意する。測定又は推定したパラメータのスコアが良い場合（例えば５段階中３〜５）は、例えば、線維束が明瞭、線維束の向きが異方性、網目構造が密である、及び／又は明るい色のモデルパーツに対応させる。スコアが悪い場合（例えば５段階中１〜２）は、例えば、線維束が不明瞭、線維束の向きが等方性、網目構造が粗い、及び／又はくすんだ色のモデルパーツに対応させる。複数のパラメータを測定又は推定した場合は、それぞれのスコアの組み合わせにモデルパーツを対応させてもよい。

＜剥離角層＞
剥離角層のモデルパーツとしては、例えばはがれた角層細胞を層数や色を変えて肌表面より上方に含むものを１又は複数、例えば１〜２種類用意する。測定又は推定したパラメータのスコアが良い場合（例えば５段階中３〜５）は、例えば、はがれた角層細胞が１層、及び／又は、明るい色のモデルパーツに対応させる。スコアが悪い場合（例えば５段階中１〜２）は、例えば、はがれた角層細胞が３層、及び／又は、くすんだ色のモデルパーツに対応させる。複数のパラメータを測定又は推定した場合は、それぞれのスコアの組み合わせにモデルパーツを対応させてもよい。

表１に肌構成要素ごとに測定又は推定されたパラメータに基づくスコアと、それに対応
するモデルパーツの組み合わせの一例を示す。なお、スコアの種類及び数、スコアの段階数及び振り分け、用意するモデルパーツの数等は表中のものに限定されるものではない。測定又は推定されたパラメータに基づくスコアに対応して、例えば、モデルパーツとして１−ｂと２−ｃと３−ａと４−ｃと５−ｂと６−ｂとを選択して、組み合わせて肌状態モデルが生成される。
肌構成要素ごとにモデルパーツの選択肢が１又は複数あり、その組み合わせパターンのバリエーションが大きくなるため、肌構成要素ごとに被検者の肌状態の分析結果に対応したモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成することにより、より実際の肌状態を反映した肌状態モデルが提供されるので、被検者の高い理解と満足が得られる。

本発明の第二の態様である肌状態の分析結果に基づく注意項目の提示方法は、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から提示すべき注意項目を選択する工程、及び選択された注意項目を提示する工程を含む。
ここで、肌情報の取得、肌構成要素、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、及び１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程については、上記の第一の態様における説明を参照されたい。
本態様における注意項目は、１又は複数のアテンション項目、肌状態や肌のお手入れにおける要注意事項、メッセージ等を指す。アテンション項目としては、例えば、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択されることが好ましい。

以下に、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された注意項目から提示すべきものを選択する工程について説明する。
まず、肌構成要素ごとに測定又は推定された各パラメータを、例えば４〜５段階のスコア化し、スコアが大きいほど良い／小さいほど悪いというように評価する。肌構成要素ごとに評価される項目は、１つに限らず複数でもよい。表２を参照して説明すると、例えば、肌表面に関しては、キメ、皮脂量、毛穴等をスコア化する。表皮に関しては、規則性、細胞面積乖離度等をスコア化する。メラニンに関しては、メラニン量等をスコア化する。乳頭構造に関しては、基底層凹凸等をスコア化する。真皮に関しては、線維状構造の方向性、明瞭性、変性度、鮮明度等をスコア化する。角層細胞に関しては、角層重層剥離量（ＴＡ）等をスコア化する。
次いで、各評価項目のスコアを比較し、スコアの小さいものに対応する注意項目（例えば表２）を、提示すべき注意項目として選択する。このとき、スコアが低いもの（例えば最低点のもの）に対応する注意項目全てを選択してもよいし、用意された複数の注意項目の中で予め優先順位をつけておいてスコアが低い（例えば最低点の）評価項目が複数ある場合にそれらに対応する各注意項目の中から優先順位の高いものを選択してもよい。このようにして選択された注意項目が提示されることによって、被検者は自己の肌について好ましくない状態にある項目を明確に知ることができる。
あるいは、スコアが高いもの（例えば最高点のもの）に対応する注意項目を選択してもよい。この場合、選択された注意項目が提示されることによって、被検者は自己の肌について好ましい状態にある項目を明確に知ることができる。
また、全ての評価項目が同点の場合など、特に好ましい／好ましくない状態にある項目がない場合は、注意項目を提示しないという選択をとることもできる。

第三の態様である肌状態モデルの生成装置は、被検者から肌情報を取得する肌情報取得部、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定するパラメータ測定／推定部、前記肌構成要素ごとの１又は複数のモデルパーツを保管するモデルパーツ保管部、前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、前記モデルパーツ保管部内から１つのモデルパーツを選択するモデルパーツ選択部、前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する肌状態モデル生成部、及び生成された肌状態モデルを出力する肌状態モデル出力部を含み、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む。また、本態様の装置は、好ましくはさらに、前記パラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から出力すべき注意項目を選択する注意項目選択部、及び選択された注意項目を出力する注意項目出力部を含む。また、本態様の装置は通常はコンピュータを備え、これに制御される。
本態様の装置は、通常には第一の態様及び第二の態様の方法を実施するためのものであり、各部材の機能及び各用語については前述した説明を参照されたい。

第四の態様であるコンピュータを備える肌状態モデルの生成装置に読み込まれるプログラムは、前記コンピュータに、被検者から肌情報を取得する工程、取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め前記装置に記憶された
１又は複数のモデルパーツから１つを選択する工程、前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する工程、及び生成された肌状態モデルを出力する工程を実行させるためのものであり、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む。また、本態様のプログラムは、前記コンピュータに、好ましくはさらに、前記パラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から提示すべき注意項目を選択する工程、及び選択された注意項目を提示する工程を実行させるためのものである。
本態様のプログラムは通常には第三の態様の装置に第一の態様及び第二の態様の方法を実施させるためのものであり、各工程及び各用語については前述した説明を参照されたい。
なお、第四の態様のプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録された態様で提供されてもよい。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。

第五の態様である肌状態の分析結果を表す肌状態モデルは、被検者から取得した肌情報に基づいて測定又は推定された、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータに対応するモデルパーツを含み、前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデルである。
本態様の肌状態モデルは、通常には第一の態様の方法によって生成されたものであり、肌状態モデルの生成方法及び各用語については前述した説明を参照されたい。

本態様の肌状態モデルの一例を図１に示す。披検者から取得した肌情報に基づいて、肌構成要素として肌表面、表皮、基底細胞構造（乳頭構造）、及び真皮をそれぞれ特徴づけるパラメータに対応するモデルパーツを組み合わせて生成された二次元画像である。また、本態様の肌状態モデルは他の肌状態モデルと並べて表示されてもよく、例えば理想の肌状態モデルと並べて被検者の肌状態の分析結果をより明確に示してもよい（図２）。

第六の態様であるカウンセリング用資料は、第五の態様の肌状態モデル、及び肌状態の分析結果に基づく注意項目を含む。ここで、肌状態の分析結果に基づく注意項目は、通常には第二の態様の方法によって提示されたものであり、その提示方法については前述した説明を参照されたい。
本態様においては、通常、同一被験者の肌状態の分析結果に基づいて生成された肌状態モデルと提示された注意項目とが、同一媒体、例えば紙などへの印刷や、コンピュータのモニター画面への表示として提供される（図３）。このような態様とすることによって、カウンセリングにおいて被検者に分析結果を視覚的に理解しやすい態様で提供することができ、かつ被検者の肌状態において注意すべき事項や、化粧料を選択する際に目安とすべき項目を明確に示せるという利点がある。なお、注意項目は、文章のメッセージ等で表示されてもよい。

第七の態様である化粧料の選択方法は、第六の態様のカウンセリング用資料に基づいて、化粧料を選択する方法である。
前記カウンセリング資料に表示された肌状態の分析結果を示す肌状態モデル及び注意項目を参照しながら、被検者の肌状態に適する又は必要な化粧料を選択することができる。例えば、メラニン顆粒が多く表示されたり潜在シミの注意事項が表示された場合には、美白用化粧料を選択する。また、例えば、乳頭構造の凹凸がなだらかに表示されたりコラー
ゲン線維の注意事項が表示された場合には、アンチエイジング用化粧料を選択する。本態様の選択方法を用いることにより、被検者に化粧料選択のアドバイスを行うことができる。

本発明によれば、被検者ごとに肌表面から肌の内部構造まで含めた肌状態の分析結果を、視覚的に理解しやすく、かつ実際の肌状態に則したモデルとして提供することができる。そのため、本発明にかかる肌状態モデルを用いれば、肌状態の分析結果の説明や化粧料の選択のアドバイスを的確かつわかりやすく行うことができ、被検者（一般消費者）に質の高いカウンセリングを提供することができ、産業上非常に有用である。

Claims (27)

1. 肌状態モデルの生成方法であって、
   被検者から肌情報を取得する工程、
   取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、
   前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数のモデルパーツから１つを選択する工程、及び
   前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する工程を含み、
   前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデルの生成方法。
2. 前記肌情報を取得する工程が、撮像、肌細胞の採取、及び肌のレプリカ作製から選択される、請求項１に記載の方法。
3. 前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記肌状態モデルが、二次元画像、三次元画像、及び模型から選択される請求項１〜３の何れか一項に記載の方法。
5. 肌状態の分析結果に基づく注意項目の提示方法であって、
   被検者から肌情報を取得する工程、
   取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、
   測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から提示すべき注意項目を選択する工程、及び
   選択された注意項目を提示する工程を含む、注意項目の提示方法。
6. 前記肌情報を取得する工程が、撮像、肌細胞の採取、及び肌のレプリカ作製から選択される、請求項５に記載の方法。
7. 前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含む、請求項５又は６に記載の方法。
8. 前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択される、請求項５〜７の何れか一項に記載の方法。
9. 肌状態モデルの生成装置であって、
   被検者から肌情報を取得する肌情報取得部、
   取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定するパラメータ測定／推定部、
   前記肌構成要素ごとの１又は複数のモデルパーツを保管するモデルパーツ保管部、
   前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、前記モデルパーツ保管部内から１つのモデルパーツを選択するモデルパーツ選択部、
   前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する肌状態モデル生成部、及び
   生成された肌状態モデルを出力する肌状態モデル出力部を含み、
   前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデルの生成装置。
10. 前記肌情報取得部が、撮像により肌情報を取得する、請求項９に記載の装置。
11. 前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含む、請求項９又は１０に記載の装置。
12. 前記肌状態モデルが、二次元画像又は三次元画像である、請求項９〜１１の何れか一項に記載の装置。
13. さらに、前記パラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から出力すべき注意項目を選択する注意項目選択部、及び
    選択された注意項目を出力する注意項目出力部を含む、請求項９〜１２の何れか一項に記載の装置。
14. 前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択される、請求項１３に記載の装置。
15. コンピュータを備える肌状態モデルの生成装置に読み込まれるプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    被検者から肌情報を取得する工程、
    取得した肌状態に基づいて、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータを測定又は推定する工程、
    前記肌構成要素ごとに、測定又は推定されたパラメータに基づいて、予め前記装置に記憶された１又は複数のモデルパーツから１つを選択する工程、
    前記肌構成要素ごとに選択されたモデルパーツを組み合わせて肌状態モデルを生成する工程、及び
    生成された肌状態モデルを出力する工程を実行させるためのプログラムであり、
    前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含むプログラム。
16. 前記肌情報を取得する工程が、撮像によるものである、請求項１５に記載のプログラム。
17. 前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含む、請求項１５又は１６に記載のプログラム。
18. 前記肌状態モデルが、二次元画像又は三次元画像である、請求項１５〜１７の何れか一項に記載のプログラム。
19. 前記コンピュータに、さらに、
    前記パラメータに基づいて、予め用意された１又は複数の注意項目から提示すべき注意項目を選択する工程、及び
    選択された注意項目を提示する工程を実行させるための、請求項１５〜１８の何れか一項に記載のプログラム。
20. 前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択される、請求項１９に記載のプログラム。
21. 肌状態の分析結果を表す肌状態モデルであって、
    被検者から取得した肌情報に基づいて測定又は推定された、１又は複数の肌構成要素を特徴づけるパラメータに対応するモデルパーツを含み、
    前記肌構成要素は少なくとも乳頭構造又は真皮を含む、肌状態モデル。
22. 前記肌情報が、撮像、肌細胞の採取、及び肌のレプリカ作製から選択される方法によって取得されたものである、請求項２１に記載の肌状態モデル。
23. 前記肌構成要素が、肌表面、表皮、メラニン、及び剥離角層から選択される１又は複数をさらに含む、請求項２１又は２２に記載の肌状態モデル。
24. 二次元画像、三次元画像、及び模型から選択される請求項２１〜２３の何れか一項に記載の肌状態モデル。
25. 請求項２１〜２４の何れか一項に記載の肌状態モデル、及び
    肌状態の分析結果に基づく注意項目を含む、カウンセリング用資料。
26. 前記注意項目が、キメ、皮脂、毛穴、角層細胞のはがれ方、角層細胞の並び方、角層細胞の面積、潜在シミ、コラーゲン線維、エラスチン線維、糖化、及び毛細血管から選択される、請求項２５に記載のカウンセリング用資料。
27. 請求項２５又は２６に記載のカウンセリング用資料に基づいて被検者に適した化粧料を選択するステップを含む、化粧料を選択する方法。

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