JP2019067392A - 情報出力システム、情報出力方法及び情報出力プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの肌状態、体状態又は心状態にかかわる様々な要素に広く注意を傾けさせながら、ユーザがどのような行動をとればよいかについての情報を出力することが出来るシステムを提供する。【解決手段】情報出力システムは、ユーザＵａの指定状態に関連するユーザＵａの行動の実行状況のレベルを行動の種別ごとに認識するレベル認識部２１と、ユーザＵａの行動の各種別のレベルに応じて、当該レベルを向上させるための施策を認識する施策認識部２２と、ユーザＵａの行動の実行状況のレベルと、当該実行状況のレベルに応じた施策認識部２２により認識された施策とを出力部３２に出力する出力制御部２３、３５ａとを備える。【選択図】図２６

Description

本発明は、情報出力システム、情報出力方法及び情報出力プログラムに関する。

従来、健康等にかかわる様々な要素に広く注意を傾けさせる情報を出力するシステムが知られている。

例えば、特許文献１には、体バランスを体力、抗齢力、美力、継続力、意識力の5種類
の評価項目に分け、それらの種別ごとに評価した結果をレーダーチャートとして利用者に提示するヘルスケアシステムが記載されている。特許文献１の技術では、歩数記録データ、体重記録データ、体脂肪記録データ、睡眠記録データ、食事記録データ、アプリ起動履歴記録データ、アップロード履歴記録データを基に、利用者の現在の健康状態を体力、抗齢力、美力、継続力、意識力の5種類の評価項目に分けて評価する1次解析を行い、この1次解析の結果を、レーダーチャートを含むカラダバランス画面として利用者に提示する。

特許文献１の技術では、各評価項目の評価レベルに応じたアドバイスとして、「美力を上げるためには寝る時間帯も関係しているよ」という、各評価項目と関連した情報を提供するように構成されている。

特許第５３８８１５４号公報

しかし、特許文献1では、アドバイスとして各評価項目と関連した情報が表示されるに
とどまり、積極的にどのようにすべきかを示すものではない。そのため、美力を上げるために睡眠の時間帯をどのようにすればよいかについては、利用者が別途検討しなくてはならなかった。また、睡眠の時間帯の変更以外に、各評価項目を向上させるためにどのような行動が効果的かについても、利用者が別途検討しなくてはならかなった。このようなに、特許文献1では、ユーザがどのような行動をとればよいかについての情報提示がなされないため、利用者が望む体バランスの評価項目を向上させるのには不十分であった。

そこで、本発明は、ユーザの肌状態、体状態又は心状態にかかわる様々な要素に広く注意を傾けさせながら、ユーザがどのような行動をとればよいかについての情報を出力することが出来る情報出力システム、情報出力方法及び情報出力プログラムを提供することを目的とする。

本発明の情報出力システムは、
情報を出力する出力部と、
ユーザの肌状態、心状態又は体状態の少なくとも１つの状態である指定状態に関連する前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するレベル認識部と、
前記ユーザの行動の各種別のレベルに応じて、当該レベルを向上させるための施策を認識する施策認識部と、
前記ユーザの行動の実行状況のレベルと、当該実行状況のレベルに応じた当該施策認識部により認識された施策とを前記出力部に出力する出力制御部とを備えることを特徴とす
る。

本発明の情報出力システムによれば、レベル認識部により、ユーザの肌状態、心状態又は体状態の少なくとも１つの状態である指定状態に関連する前記ユーザの行動の実行状況のレベルが前記行動の種別ごとに認識される。

施策認識部により、前記ユーザの行動の各種別のレベルに応じて、当該レベルを向上させるための施策が認識される。

そして、出力制御部により、前記ユーザの行動の実行状況のレベルと、当該施策認識部により認識された前記ユーザの行動の実行状況のレベルに応じた施策とが前記出力部に出力される。これにより、ユーザに、前記ユーザの行動の実行状況のレベルと、レベルを向上させるための施策とを知らせることが出来る。ユーザは、ユーザの肌状態、心状態又は体状態の少なくとも１つの状態である指定状態に関連する前記ユーザの行動の実行状況のレベルを向上させるために、具体的にどのような行動をとればよいかを理解することが出来る。加えて、ユーザの肌状態、心状態又は体状態の複数の前記ユーザの行動の実行状況のレベルが出力部に出力されるときには、もし、ユーザがその施策を何らかの理由で実行できない場合でも、ユーザは他の行動の実行状況のレベルを認識することにより、レベルを向上させるためにいずれの行動の実行状況を改善すればよいかを理解することが出来る。

以上の通り、本発明の情報出力システムによれば、ユーザの肌状態、体状態又は心状態にかかわる様々な要素に広く認識しながら、ユーザがどのような行動をとればよいかについての情報を出力することが出来る。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記施策認識部は、前記行動の各種別のレベルのうち、最低のレベルの行動の種別を認識し、当該種別のレベルを向上させるための施策を認識し、当該施策認識部により認識された施策を出力制御部は前記出力部に出力するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、前記行動の各種別のレベルのうち、最低のレベルの行動の種別が認識され、当該種別のレベルを向上させるための施策が認識される。出力制御部により、認識された施策が出力部に出力される。これにより、ユーザに最低のレベルの行動の種別のレベルを向上させるための施策を認識させることが出来、ひいては、実行状況のレベルのバランスの良い向上を促すことが出来る。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記レベル認識部は、前記行動のカテゴリを認識し、当該行動のカテゴリに含まれる各行動の種別のうち、最も高いレベルの種別を含むカテゴリを当該カテゴリのレベルとして認識し、
前記施策認識部は、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策を認識し、
前記出力制御部は、前記ユーザの行動のカテゴリのレベルと、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策とを前記出力部に出力するように構成されていることが好ましい。

本発明において、行動のカテゴリとは、行動の種類の基本的な分類を意味する。また、行動の種別とは、カテゴリよりもより詳細な分類を意味する。

肌状態、心状態又は体状態の少なくとも１つの状態である指定状態に関連する行動の種別は多岐にわたり、そのすべてをユーザに把握させることは困難であり、ユーザにわずらわしさを覚えさせてしまうおそれがある。

この点、当該構成の情報出力システムによれば、前記レベル認識部により、前記行動の種別と前記行動のカテゴリとが認識され、当該行動のカテゴリに含まれる各行動の種別のうち、最も高いレベルの種別を含むカテゴリを当該カテゴリのレベルとして認識される。

そして、施策認識部により、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策が認識される。

そして、前記出力制御部により、前記ユーザの行動のカテゴリのレベルと、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策とが前記出力部に出力される。

行動の基本的な分類である前記ユーザの行動のカテゴリのレベルであれば、ユーザにとって比較的容易に把握できると推察される。これにより、ユーザの肌状態、体状態又は心状態にかかわる様々な要素に広く注意を傾けさせながら、ユーザがどのような行動をとればよいかについての情報を出力するにあたり、ユーザに与えられる煩わしさを解消又は軽減することができる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記行動のカテゴリは、前記指定状態のケアと、飲食、運動及び生活のうちの少なくとも１つとを含むことが好ましい。

本発明において、「指定状態のケア」とは、指定状態の維持、改善、若しくは悪化防止を目的とした手入れを意味する。

当該構成の情報出力システムによれば、行動のカテゴリには、前記指定状態のケアと、飲食、運動又は生活のうち少なくとも1つとが含まれている。指定状態に関心があるユーザであれば、指定状態のケアにも関心を持つと推察される。また、飲食、運動又は生活はユーザが日常で行うことであるので、指定状態に関心があるユーザであれば、飲食、運動又は生活のうち少なくとも１つに関心を持つと推察される。

すなわち、当該構成の情報出力システムによれば、行動のカテゴリがユーザの関心が高いと推察される前記指定状態のケアと、飲食、運動又は生活のうち少なくとも1つとを含
んでいるので、ユーザがどのような行動をとればよいかについての情報を出力するにあたり、ユーザの関心を引くことが出来る。

当該構成の情報出力システムにおいて、
前記レベル認識部は、前記行動の種別のうち、最高のレベルの行動の種別とは異なる行動の種別のうち、次に高いレベルの行動の種別のレベルを前記カテゴリのレベルとして認識し、
前記施策認識部は、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策ための施策として、当該次に高いレベルを向上させるための施策を認識し、
前記出力制御部は、前記ユーザの行動のカテゴリのレベルと、当該次に高いレベルを向上させるための施策とを前記出力部に出力することが好ましい。
当該構成の情報出力システムによれば、前記レベル認識部により、前記行動の種別のうち、最高のレベルの行動の種別とは異なる行動の種別のうち、次に高いレベルの行動の種別のレベルが前記カテゴリのレベルとして認識される。そして、前述した施策認識部により、前記カテゴリのレベルを向上させる施策としての、当該次に高いレベルの行動の種別のレベルを向上させる施策が認識される。あるカテゴリに含まれるある行動の種別のレベルが元々最高のレベルであったり、ある行動の種別のレベルが新たに最高のレベルになった場合でも、当該次に高いレベルの行動の種別のレベルを向上させる施策が認識される。こ
れにより、各施策をカテゴリに分けながら、バランスよくレベルを向上させるための施策が認識されうる。

そして、さらに、出力制御部により、前記ユーザの行動のカテゴリごとの実行状況のレベルと、当該次に高いレベルを向上させるための施策とが前記出力部に出力される。これにより、ユーザに、各施策をカテゴリに分けながら、バランスよくレベルを向上させるための施策を認識させうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記施策認識部は、前記ユーザの情報に基づいて前記ユーザの嗜好を認識し、前記ユーザの嗜好に反する施策の選択を回避し、又は、前記ユーザの嗜好に合致する施策を選択する頻度よりも低頻度で前記ユーザの嗜好に反する施策を選択するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、前記施策認識部により、前記ユーザの嗜好に反する施策の選択を回避し、又は、前記ユーザの嗜好に合致する施策を選択する頻度よりも低頻度で前記ユーザの嗜好に反する施策が選択される。これにより、ユーザの嗜好に反する施策が出力部に出力されることが回避され又は出力される頻度が低頻度となるので、ユーザに与えられる違和感が解消又は軽減される。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記施策認識部は、前記ユーザの情報に基づいて前記ユーザが実行できない施策を認識し、前記ユーザが実行できない施策を除外するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、前記施策認識部により、前記ユーザが実行できない施策を認識し、前記ユーザが実行できない施策が除外される。これにより、前記ユーザが実行できない施策が出力部に出力されることが回避されるので、ユーザに与えられる違和感が解消又は軽減される。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記施策認識部は、前記レベルを向上させる施策として、前記行動の実行度合いを増加または減少させた施策を認識することが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、前記施策認識部により、前記レベルを向上させる施策として、前記行動の実行度合いを増加または減少させた施策が認識される。

既に実行している行動の実行度合いを増加または減少させることは、新たにならんかの行動を始めたり、実行している行動を完全に中止したりするより容易であると考えられる。これにより、ユーザがどのような行動をとればよいかについての情報を出力するにあたり、ユーザの負担を軽減することが出来る。

本発明の情報出力システムにおいて、
情報の入力を受け付ける入力部を備え、
前記レベル認識部は、前記入力部に入力された情報に基づいて、前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するように構成されていていてもよい。

当該構成の情報出力システムによれば、前記入力部に入力された情報に基づいて、前記ユーザの行動の実行状況のレベルが前記行動の種別ごとに認識されるので、多岐にわたる行動の種別についての情報を収集しうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記ユーザの肌の細胞の画像データである肌細胞画像データ、前記ユーザの肌の画像データである肌画像データ、前記ユーザの舌の画像データである舌画像データのうち少なくとも1つを認識する画像データ認識部と、
レベル認識部は、前記肌細胞画像データ、前記肌画像データ、前記舌画像データのうち少なくとも1つに基づいて前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するように構成されていていてもよい。

本発明者らの検討により、前記肌細胞画像データ、前記肌画像データ、前記舌画像データのうち少なくとも1つに基づいて、前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに比較的高精度に認識できることが判明した。

この点に鑑みて構成された当該構成の情報出力システムによれば、前記肌細胞画像データ、前記肌画像データ、前記舌画像データのうち少なくとも1つに基づいて前記ユーザの行動の実行状況のレベルが前記行動の種別ごとに認識される。これにより、ユーザがアンケートなどの情報を入力したりする手間が省かれながら、高精度に行動の実行状況のレベルを認識することができる。

肌サポートサーバの利用形態の説明図。 肌サポートサーバ及びユーザ端末の構成図。 肌サポートサーバによる一連の肌サポート処理の説明図。 肌サポートサーバにおける処理の第１のフローチャート。 肌サポートサーバにおける処理の第２のフローチャート。 ユーザ端末における処理の第１のフローチャート。 ユーザ端末における処理の第２のフローチャート。 主観データ及び客観データによる肌、心、体の初期データの解析処理の説明図。 体状態の数値化の説明図。 心状態の数値化の説明図。 図１１Ａは各施策とその施策の改善傾向等との関係を示す図で、図１１Ｂは各工程のスケジュールを示す図で、図１１Ｃはなりたい肌と肌状態の主観状態、客観状態との関係を示す図。 画像表示を実施している期間における日々のモニタリングに基づく進捗表の説明図。 特殊事例による肌状態への影響の説明図。 ユーザ端末における肌状態の改善度の表示画面の説明図。 施策の評価方法の説明図であり、図１５Ａは施策の評価基準を示し、図１５Ｂは施策の評価例を示している。 暮らし及び特殊事例の評価方法の説明図であり、図１６Ａは暮らし及び特殊事例の評価基準を示し、図１６Ｂは暮らし及び特殊事例の評価例を示している。 ゴール達成度の判定方法の説明図。 ２次データの説明図。 図１９Ａは、負担レベル受付処理のフローチャート、図１９Ｂは、実行レベル受付処理のフローチャート、図１９Ｃは、実行レベルに応じた施策の認識処理のフローチャート、図１９Ｄは、施策出力処理のフローチャート。 負担レベルの入力画面を示す図。 実行レベル入力画面を示す図。 各行動の種別と、行動のレベルとを関係づけたテーブル。 図２３Ａは、行動の種別ごとの実行のレベルを示すテーブルで、図２３Ｂは、カテゴリごとのレベルを示すテーブルで、図２３Ｃは、行動の種別のレベルごとの負担を示すテーブルで、図２３Ｄは、アレルギーに関連する施策、嫌いな施策、好きな施策を記憶するテーブル。 施策認識処理のフローチャートの前半。 施策認識処理のフローチャートの後半。 図２５Ａは、行動の種別と、そのレベルと、その負担と、優先順位と、補正値と、合計値とを記憶するテーブルで、図２５Ｂは、図２５Ａの各フィールドの並べかえの一例を示すテーブル。 施策の実行状況を示す画面の図。 候補リスト画面の図。

本発明の実施形態の一例について、図１〜図２７を参照して説明する。

［Ａ．肌サポートサーバの利用形態］
図１を参照して、肌サポートサーバ１０の構成および本発明を構成する系に対する位置付けを説明する。肌サポートサーバ１０は、ＣＰＵ、メモリ、各種インターフェース回路等を備えたコンピュータシステムにより構成される。肌サポートサーバ１０は、メモリに保持された画像表示用のプログラムをＣＰＵで実行することによって、複数のユーザＵ（図１ではＵａ，Ｕｂ，Ｕｃを例示）の肌状態を改善又は維持するための処理（画像表示処理）を実行する機能を実現する。

肌サポートサーバ１０は、インターネット等の通信ネットワーク１を介して、複数のユーザＵの通信端末（ユーザ端末）３０（図１では３０ａ，３０ｂ，３０ｃを例示）との間でデータ通信を行うことにより、ユーザＵの肌状態の改善又は維持をサポートする。肌サポートサーバ１０と、ユーザ端末３０とにより構成されるシステムが、本発明の「情報出力システム」の一例に相当する。

通信ネットワーク１には、担当者Ｔ（図１ではＴａ，Ｔｂを例示）の通信端末５０（図１では５０ａ，５０ｂを例示）も接続されている。担当者Ｔは、通信端末５０を介して、ユーザＵの肌の特徴や趣味嗜好、生活スタイル等を考慮した適切な肌ケア法等の情報を含むデータを、肌サポートサーバ１０及びユーザ端末３０に送信することにより、ユーザＵの肌状態の改善に対するアドバイスを行う。なお、担当者Ｔの通信端末５０とユーザＵのユーザ端末３０とは必ずしも一対一である必要はなく、肌サポートサーバ１０、担当者Ｔの通信端末５０、通信ネットワーク１を合わせた系全体によってユーザＵの肌状態の改善に対するアドバイスがユーザＵのユーザ端末３０に提供されればよい。例えば、ユーザＵの１又は複数のユーザ端末３０に対して、複数の担当者Ｔによってそれぞれの通信端末５０を介してアドバイスを提供する方法でも良い。

さらに、肌サポートサーバ１０は、複数のユーザＵのユーザ端末３０から送信される各ユーザの固有データを解析して、汎用的に活用可能な２次データを生成する機能を有し、この２次データを通信ネットワーク１を介して他のシステム６０に提供するサービスも行うことができる。

［Ｂ．肌サポートサーバ、及びユーザ端末の構成］
図２を参照して、肌サポートサーバ１０およびユーザ端末３０の構成について説明する。肌サポートサーバ１０は、メモリに保持された情報出力プログラムをＣＰＵで実行することにより、肌状態認識部１１、施策グループ選択部１２、施策情報送信部１３、及び２次データ生成部１９、レベル認識部２１、施策認識部２２、施策送信部２３として機能する。これらの構成による処理については後述する。また、肌サポートサーバ１０は、ユーザＵの画像表示処理に使用する各種データを保持するサポートＤＢ（データベース）２０を備えている。このサポートＤＢ２０はたとえばＲＡＭ上に展開され、後述する主観および客観データの更新によって
書き換え可能である。

次に、本実施形態のユーザ端末３０は、表示器３１、タッチパネル３２、カメラ３３、マイク３４、ＣＰＵ３５、及びメモリ３６等を備えている。表示器３１が、本発明の「出力部」に相当する。

なお、一の装置が情報を「認識する」とは、一の装置が他の装置から当該情報を受信すること、一の装置が当該一の装置に接続された記憶媒体に記憶された情報を読み取ること、一の装置が当該一の装置に接続されたセンサから出力された信号に基づいて情報を取得すること、一の装置が、受信した情報又は記憶媒体に記憶された情報又はセンサから取得した情報に基づいて、所定の演算処理（計算処理又は検索処理など）を実行することにより当該情報を導出すること、一の装置が他の装置による演算処理結果としての当該情報を当該他の装置から受信すること、一の装置が当該受信信号にしたがって内部記憶装置又は外部記憶装置から当該情報を読み取ること等、当該情報を取得するためのあらゆる演算処理が実行されることを意味する。

本実施形態においては、ユーザ端末３０は例えばスマートフォンであるため、カメラ３３やマイク３４等を備えているが、ユーザ端末と有線無線にかかわらずやり取りできる構成であれば、外付けでの構成であったり、専門的な撮像装置を用いても良い。ＣＰＵ３５は、メモリ３６に保持された画像表示用のアプリケーション３５ａ（以下、肌サポートアプリ３５ａという）のプログラムを実行することにより、ユーザＵが肌サポートアプリ３５ａを介して肌サポートサーバ１０によるサポートを享受可能な状態とする。アプリケーション３５ａを実行したＣＰＵ３５が本発明の「出力制御部」として機能する。

また、ユーザＵは、肌の細胞を取得するための角質採取テープ３７（図１では３７ａ、３７ｂ、３７ｃを例示）を別途有している。この角質採取テープ３７は、予め担当者ＴによりユーザＵに提供されたものであってもよいし、ユーザＵが市販の角質採取テープ３７を購入してもよい。

なお、以下の説明では、説明の便宜のため、肌状態の改善又は維持のサポート処理の対象のユーザをユーザＵａと表し、「ユーザＵａ」と異なるユーザを「他のユーザＵｂ、Ｕｃ」と表す。

［Ｃ．肌サポートサーバによる一連の処理］
次に、図３を参照して、肌サポートサーバによる一連の処理について説明する。肌サポートサーバ１０は、「１．ゴール設定」、「２．スケジュール決定」、「３．モニタリング」、「４．スケジュール修正」、［５．ゴール判定］及び「６．２次データ生成」の各工程の処理を、図４，５に示したフローチャートに従って実行する。また、ユーザ端末３０は、各工程における肌サポートサーバ１０による処理に応じて、図６，７に示したフローチャートによる処理を実行する。以下では、各工程における肌サポートサーバ１０及びユーザ端末３０のＣＰＵ３５の処理について、図４〜７に示したフローチャート
を参照しつつ説明する。

ユーザＵａは、図６のＳＴＥＰ５０で、肌サポートアプリ３５ａのプログラムをユーザ端末３０にダウンロードして肌サポートアプリ３５ａを起動する。そして、ユーザＵａは肌サポートアプリ３５ａへの登録申請を行う。

肌サポートサーバ１０は、図４のＳＴＥＰ１０で、ユーザＵａからの登録申請を受け付けたときに、「ユーザＵａからの登録申請を受け付けた」と認識し、ＳＴＥＰ１１に処理を進める。そしてＳＴＥＰ１１以降の画像表示処理を開始する。

［Ｄ．ゴール設定工程］
図３に示した「１．ゴール設定」の工程は、肌状態認識部１１及び施策グループ選択部１２により実行される。施策グループ選択部１２は、図４のＳＴＥＰ１１でユーザ端末３０にユーザＵａの現状の肌、体、心の各状態、及びユーザＵａが要望する肌状態を把握するための情報入力を促す初期情報要求データを送信する。

この初期情報要求データを受信したユーザ端末３０では、肌サポートアプリ３５ａが、図６のＳＴＥＰ５１で、ユーザＵａに対して、現状の肌、体、心の各状態、及びユーザＵａが要望する肌状態の入力を促す画面を表示器３１に表示する。それに対してユーザ端末３０は、ユーザＵａが入力した情報を含む初期ユーザ情報データを、肌サポートサーバ１０に送信する。

肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ１００で、負担レベル受付処理を実行する。負担レベル受付処理の詳細については後述する。

肌状態認識部１１は、図４のＳＴＥＰ１１において、初期ユーザ情報データを受信して、初期ユーザ情報データから認識したユーザＵａの肌、心、体の各状態と、ユーザＵａが要望する肌状態とに基づいて、肌状態の目標スコア（ゴール）を設定する。

ここで、初期ユーザ情報データには、肌状態、体状態、及び心状態についての主観データ及び客観データが含まれている。詳細な定義は後述するが、主観データはユーザの主観によって判定される項目、客観データは検査結果や画像解析、事実情報に基づいたデータである。肌状態の主観データは、現状の肌状態に対するユーザＵａの満足度を、例えば１
０段階で示したデータである。肌状態の客観データは、ユーザＵａの肌画像データである。なお、肌状態の客観データには、初期ユーザ情報データに含まれる肌状態の客観データに加え、角質採取テープ３７により採取されたユーザＵａの角層細胞の解析データが含まれても良い。角層細胞の解析データは、具体的には例えば保水能力と皮脂適格性に関するデータである。この場合、角層細胞の解析を、例えばユーザ端末３０に接続された測定機器４５により行うことで、或は、角質採取テープ３７の画像データをユーザ端末３０から肌サポートサーバ１０に送信し、肌サポートサーバ１０側で角質採取テープ３７の画像を分析して保水能力と皮脂適格性などを測定してもよい。

ユーザＵａの満足度は肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力によって取得される。また、肌画像データは、ユーザ端末３０のカメラ３３又は接続端子４０に接続された外部カメラによってユーザＵａがユーザＵａの顔を撮像することによって取得した画像データである。

また、肌サポートアプリ３５ａは、ユーザＵａに対して、角質採取テープ３７の使用方法を表示器３１に表示し、角質採取テープ３７の使用と別途の郵送とを促す。肌サポートアプリ３５ａは、ユーザＵａに対して、角質採取テープ３７の使用と肌画像の撮像を促し、撮像された画像が肌サポートサーバ１０に送信されるようにしてもよい。

肌状態認識部１１は、図８に示したように、肌状態の初期値を、主観のスコアをたとえば３、肌画像のスコアを３、保水能力のスコアを２、皮脂適格性のスコアを１に割り当てて、合計した値を肌状態のスコアとする。なお、スコアは正の整数ではなく、小数で表現されていてもよいし、負の数で表されてもよい。

角層細胞の解析による保水能力スコア及び皮脂適格性のスコアの認識を第１認識方法と呼ぶ。第１認識方法は、これに代えてまたは加えて、角層水分量計によりユーザの肌の水分量を計測する方法及び皮脂量計によりユーザの肌の皮脂量を計測する方法のうち少なくとも１つを含む。また、第１の認識方法によるユーザの肌の認識を定期的に行うため、肌状態認識部１１は、定期的にユーザ端末３０に角質採取テープ３７等の使用を促すメッセージを送信したりすることにより、ユーザに行動を促す。このときの「定期的」というのは厳密に時間的に等間隔である必要はなく、肌状態に影響が出ない範囲で等間隔であれば良い。例えば、３ヶ月ごとに第１の認識方法を実施する場合において、１月１日に初回を実施した場合、ちょうど３か月後の４月１日のみならず、例えばその１週間前の３月２４日前後にユーザ端末３０にメッセージを送信してもよいし、例えばその１週間後の４月８日前後にユーザ端末３０にメッセージを送信してもよい。また、長期的にサービスを提供するときなどは、例えば細かい改善を調べたい時は１ヶ月ごとに第１の認識方法を設定し、肌状態に対する季節変化の影響を調べるために３か月ごとに第１の認識方法を設定するなど、認識のタイミングは変更可能である。

アンケート入力による肌状態の主観データに基づいて主観スコアの認識及びユーザＵａの肌画像データに基づく肌画像スコアの認識のそれぞれを第２認識方法と呼ぶ。第２認識方法は、アンケート入力による肌状態の主観データに基づいて主観スコアの認識及びユーザＵａの肌画像データに基づく肌画像スコアの認識の一方によってユーザＵａの肌状態を認識してもよいし、これらと異なる方法を含んでもよい。また、第２認識方法は、第１の認識方法よりも頻繁に行われる。これは角質採取テープ３７の使用・郵送が手間的にも煩雑かつ値段的にも高価になってしまうためである。また、角質採取テープ３７の使用が頻繁であると、ユーザＵａの肌へ悪影響が及ぶおそれもある。

例えば３か月間ごとに第１の認識方法が実施され、第２の認識方法は毎日実施にされる。また、第１の認識方法の実施と第２の認識方法の実施のタイミングが重なる時は、できれば同じタイミングで実施されると精度の良いデータが取れるために好ましい。ただし第１の認識方法の実施時に第２の認識方法が実施されなくても本発明の実施は可能であるし、効果も得られる。

なお、主観スコアは、主観データに基づいて認識されたスコアであればよい。

体状態の主観データと客観データは、図９に示したように分けられている。詳細な定義は後述するが、肌の主観データおよび客観データと同様に、主観データはユーザＵａの主観によって判定される項目、客観データは検査結果や画像解析、事実情報に基づいたデータである。体状態の主観データは、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａを通じてアンケートを入力することによって取得される。客観データは、ユーザＵａがユーザ端末３０のカメラ３３を用いて撮像されたユーザＵａの舌・唇の画像データ、ユーザ端末３０の接続端子４０に接続された測定機器４５により測定されたユーザＵａの血圧、不整脈、尿中成分、血中成分等の測定データと、肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力により取得された頭痛又は肩こり等の体調不良の回数、疲労度判定等のデータである。なお、将来の肌ケア以外のサービスへの展開に備えて、種々の病気の発生情報などについても初
期ユーザ情報データに含めてもよい。

心状態の主観データと客観データは、図１０に示したように分けられている。、詳細な定義は後述するが、肌の主観データおよび客観データと同様に、主観データはユーザＵａの主観によって判定される項目、客観データは検査結果や画像解析、事実情報に基づいたデータである。主観データは、肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力によって取得される。客観データは、肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力（一日の笑った頻度等）と、測定機器による測定（脈拍モニタリングからの心理状態推定等）とにより取得される。なお、将来の肌ケア以外のサービスの展開に備えて、種々の精神疾患の発生情報についても初期ユーザ情報データに含めてもよい。

肌状態認識部１１は、認識したユーザＵａの肌、体、心の状態の主観データ及び客観データを、サポートＤＢ２０に記憶する。

肌状態認識部１１は、このようにして初期ユーザ情報データから認識したユーザＵａの肌状態、体状態、及び心状態の主観データと客観データに基づいて、図８の右側の三角形で示したように、肌状態を１〜９、体状態を１〜６、心状態を１〜６の各スコアで表した３軸の初期値を設定する。なお、肌状態のスコアと同様に、体状態又は心状態の主観データ及び客観データから体状態又は心状態の主観スコア及び客観スコアが算出され、それらに基づいて体状態のスコア及び心状態のスコアとして扱われてもよい。

さらに、施策グループ選択部１２は、初期ユーザ情報データに含まれる「なりたい肌スコア」「施策のカテゴリ、希望、頻度」「アレルギー情報」及び「現在行っている施策」を取得する。「なりたい肌スコア」「施策のカテゴリ，希望，頻度」「アレルギー情報」及び「現在行っている施策」は、肌サポートアプリ３５ａにより、ユーザＵａが入力したものである。

ここで、「なりたい肌スコア」において、「なりたい肌」とは、乾燥感改善、ごわつき改善、敏感肌改善、ニキビ改善、しぼみ感改善、シミ改善、シワ改善、たるみ改善、くすみ改善、くま改善、顔色改善、及びハリ改善の中から選択された肌状態の改善対象である。また、「スコア」とは、各対象の肌状態に対するユーザＵａの満足度であって、肌サポートアプリにおいて１〜１０の１０段階でユーザが選択したスコアである。

サポートＤＢ２０は、各改善対象に関連付けられた肌状態の主観状態の改善傾向及び客
観状態の改善傾向を記憶している。例えば、図１１Ｃに示されるように、「乾燥感改善」には、肌状態の主観状態「乾燥感改善」と、肌状態の客観状態の基準「保水能力と皮脂適格性との差を最小化」とが関連付けられている。

例えば、「なりたい肌」が「乾燥感改善」であり、現状の肌状態の乾燥感の満足度のスコアが３であるときに、ユーザＵａの選択に応じて、「乾燥感改善」と関連付けられたユーザＵａの肌状態の主観状態「乾燥感改善」についての満足度５が主観的な目標スコアとして設定される。

また、施策グループ選択部１２は、「乾燥感改善」に関連付けられた肌状態の客観的な改善対象を設定する。例えば、施策グループ選択部１２は、「乾燥感改善」に関連付けられた基準「保水能力と皮脂適格性との差を最小化」に基づいて、ユーザＵａの肌状態のうち、保水能力よりも低い皮脂適格性の値２を客観的な目標スコアとして設定する。

また、「施策のカテゴリ、希望、頻度」において、カテゴリとしては「食生活、自宅での行動、運動、化粧品の使い方、飲食、肌ケア、行動」等、希望としては「難易度、金額制約、時間制約、やりたくない施策、肌ケアを行うシーン、施策のカテゴリに関する嗜好」等、頻度としては「１日当たりのアドバイスを受ける回数」等が選択される。

「アレルギー情報」は、ユーザＵａがアレルギー疾患の場合のアレルギー物質に関する情報が含まれる。

「現在行っている施策」は、ユーザＵａがすでに行っている施策であり、「湯船につかる」等の内容及び頻度又は程度などにより表される。

また、初期ユーザ情報データには、ユーザＵａの性別、年齢、住んでいる地域、職業、性格等のユーザの属性を示す情報が含まれている。

［Ｅ．スケジュール決定工程］
図３に示した「２．スケジュール決定」の工程は、施策グループ選択部１２及び施策情報送信部１３により実行される。施策グループ選択部１２は、図４のＳＴＥＰ１２で、ゴール（主観的な目標スコア及び客観的な目標スコア）を達成するための施策グループを選択する。この選択は、上述した各改善対象に関連付けられた、肌状態の主観状態の改善傾向と肌状態の客観状態の改善傾向と適した周辺環境とを考慮して行われる。施策グループ選択部１２は、あらかじめ登録された地域またはＧＰＳセンサ等によって検出された位置情報と、端末の時計機能から取得した日時とに基づいて、スケジュール期間におけるユーザＵａの周辺環境の温度、湿度等を予測する。

例えば、施策グループ選択部１２は、カテゴリの希望が「自宅での行動、食生活、運動」であり、梅雨の時期のように湿度が平均５０％と予測される季節であり、主観的な目標スコアが「乾燥感」の満足度５以上、客観的な目標スコアが皮脂適格性２以上である場合、主観状態の改善傾向が「乾燥感改善」を含み、客観状態の改善傾向が「皮脂適格性向上」を含み、カテゴリに「自宅での行動、食生活、運動」のいずれかであり、適した周辺環境が湿度５０％と矛盾しない施策を選択する。

ここで、主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向は、予め担当者Ｔ等の専門家によって定められたものであってもよいし、サポートＤＢ２０に記憶された他のユーザＵｂ、Ｕｃが実施した施策と他のユーザＵｂ、Ｕｃの肌状態の時系列的変化に基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向であってもよいし、実施した施策とユーザＵａの肌状態の時系列的変化がサポートＤＢ２０に保存されている場合には、当該情報に
基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向であってもよい。

例えば、サポートＤＢ２０には、他のユーザＵｂ、Ｕｃのそれぞれが実施した施策と、その施策を実施した前後の他のユーザＵｂ、Ｕｃそれぞれごとの肌状態の主観データの時系列的変化及び他のユーザＵｂ、Ｕｃそれぞれごとの肌状態の客観データの時系列的変化の一方又は両方とが記憶される。

また、例えば、サポートＤＢ２０には、他のユーザＵｂ、Ｕｃのそれぞれが実施した施策「湯船につかる」と、その施策を実施した前後における、他のユーザＵｂ、Ｕｃそれぞれの肌状態の主観状態の時系列的変化としての「乾燥感についての満足度」が記憶されているとする。

このとき、施策グループ選択部１２は、各他のユーザＵｂ、Ｕｃごとに、施策「湯船につかる」について、例えば、湯船につかる前日と、湯船につかった日の肌状態の主観データ（乾燥感についての満足度）の変化量を算出する。そして、施策グループ選択部１２は、各他のユーザＵｂ、Ｕｃごとの乾燥感についての満足度の変化量の平均値をとる。施策グループ選択部１２は、例えば、「乾燥感についての満足度」の変化量の平均値が所定値以上である場合に、施策「湯船につかる」の主観状態の改善傾向を「乾燥感改善」と認識する。客観状態の改善傾向についても、主観状態の改善傾向と同様に認識できる。

施策グループ選択部１２は、ユーザＵａの年齢及び肌状態に基づいて、同年代、同様の肌状態等、処理対象とする他のユーザＵｂ、Ｕｃの範囲を絞ってもよい。

また、施策グループ選択部１２は、サポートＤＢに実施した施策とユーザＵａの肌状態の時系列的変化が保存されている場合には、上記と同様にして算出した当該情報に基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識してもよい。

施策グループ選択部１２は、ユーザＵａの第１回目のスケジュール決定工程においては、他のユーザＵｂ、Ｕｃの肌状態の主観データ、客観データから上記主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識し、ユーザＵａの第２回目のスケジュール決定工程においてはユーザＵａの肌状態の主観データ、客観データから主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識してもよい。

施策グループ選択部１２は、肌状態のみならず、心状態、体状態についても同様に主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識し、当該心状態、体状態の主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を加味して施策を選択してもよい。

施策グループ選択部１２は、「現在行っている施策」と同内容及び同頻度または同程度の施策を施策グループから除外してもよい。ユーザが既に行っている施策は、提案するまでもないと考えられるからである。

図１１Ａの例では、施策グループ選択部１２は、「湯船につかる」「ビタミンＣ摂取」「野菜摂取」「１万歩以上歩く」を含むように複数の施策の組合せである施策グループを選択する。

施策情報送信部１３は、施策グループの中から、ユーザＵａの「施策のカテゴリ、希望、頻度」に応じて施策の優先度を評価し、当該優先度に従って初期の施策を決定する。図１２には、初期の施策として「湯船につかる」「野菜摂取」「１万歩以上歩く」が選択されたスケジュールの例を示している。施策情報送信部１３は、このようにして決定したスケジュールの内容を示すスケジュールデータをユーザ端末３０に送信する。

施策情報送信部１３は、併せて、ユーザＵａの指定を基に、一定期間の各工程の実施の計画を作成する。図１１Ｂには、ＳＴＡＲＴ時にゴール設定とスケジュール決定を行い、毎日モニタリングをし、１週間ごとにスケジュール修正を行い、１か月後に進捗グラフを作成し、３か月目にゴール判定と新たなゴール設定を行うという一連のイベントの計画が示されている。施策情報送信部１３は、ユーザＵａの指定に加えてまたは代えて、あらかじめ定められた、一定期間の各工程の実施の計画を用いてもよい。

ユーザ端末３０において、図６のＳＴＥＰ５２で、肌サポートサーバ１０からスケジュールデータを受信すると、肌サポートアプリ３５ａは、図１２に示したようなスケジュールの実行表及び図１１Ｂに示したような作業内容の計画を表示可能にして、ユーザＵａによる各施策の実施を促す。図１２のスケジュールの実行表においては、各施策（「湯船につかる」、「野菜摂取」、「１万歩以上歩く」）の内容が表示される。

［Ｆ．モニタリング工程］
図３に示した「３．モニタリング」の工程は、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａ上で設定した期間ごとに（図１１Ｂでは毎日）、肌状態認識部１１及び施策情報送信部１３により実行される。肌サポートアプリ３５ａの利用を開始したユーザＵａは、ユーザ端末３０により、日々の肌、体、心の各状態と、スケジュールにより指示された施策の実施状況と、スケジュールにより指示された施策以外のユーザＵａの自主的な行動（施策外行動）の実施状況とを入力する。施策の実施状況には、「湯船につかる」、「野菜摂取」、「１万歩以上歩く」をそれぞれ実施したかどうかを示す情報のほか、「３０分」および「湯船につかる」、「３００ｇ」および「野菜を摂取」、「１万５千歩」および「歩く」など、時間、量などで表される施策の実行の度合いが含まれる。

肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５３で、ユーザＵａにより肌、体、心の状態が入力されるとＳＴＥＰ６０に処理を進め、上述した初期ユーザ情報データと同様に、ユーザＵａの肌、体、心の状態についての主観データと客観データを含む現状ユーザ情報データを肌サポートサーバ１０に送信してＳＴＥＰ５４に処理を進める。なお、肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５３で、ユーザＵａにより肌、体、心の状態が入力されない場合、そのままＳＴＥＰ５４に処理を進める。ここで送信されるデータには、角質採取テープ３７によって採取された角層細胞に関するデータは含まれない。

肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ１１０で、実行レベル受付処理を実行する。実行レベル受付処理の詳細については後述する。

また、肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５４で、ユーザＵａによりスケジュールの実行状況（各施策の実行状況）が入力されたときにＳＴＥＰ６１に処理を進め、スケジュールの実行状況を示す実行状況データを肌サポートサーバ１０に送信して図７のＳＴＥＰ５５に処理を進める。なお、肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５４で、ユーザＵａによりスケジュールの実行状況（各施策の実行状況）が入力されない時は、そのままＳＴＥＰ５５に処理を進める。

さらに、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５５で、ユーザＵａにより施策外行動の実施状況が入力されたときにＳＴＥＰ６２に処理を進め、実施された施策外行動の内容を示す施策外行動実施データを肌サポートサーバ１０に送信してＳＴＥＰ５６に処理を進める。なお、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５５で、ユーザＵａにより施策外行動の実施状況が入力されないときには、そのままＳＴＥＰ５６に処理を進める。

図４のＳＴＥＰ１３〜図５のＳＴＥＰ１６、及び図４のＳＴＥＰ２０〜ＳＴＥＰ２２は
、施策情報送信部１３による処理である。肌状態認識部１１は、ＳＴＥＰ１３でユーザ端末３０から現状ユーザ情報データを受信したときにＳＴＥＰ２０に処理を進め、現状ユーザ情報データをサポートＤＢ２０に蓄積してＳＴＥＰ１４に処理を進める。なお、肌状態認識部１１は、ＳＴＥＰ１３でユーザ端末３０から現状ユーザ情報データを受信しないときは、ＳＴＥＰ１４にそのまま処理を進める。

また、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１４でユーザ端末３０から実行状況データを受信したときにＳＴＥＰ２１に処理を進め、実行状況データをサポートＤＢ２０に蓄積してＳＴＥＰ１５に処理を進める。一方で、ＳＴＥＰ１４でユーザ端末３０から実行状況データを受信していないと判定された場合は、そのままＳＴＥＰ１５に処理を進める。

さらに、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１５でユーザ端末３０から施策外行動実施データを受信したときにＳＴＥＰ２２に処理を進め、施策外行動実施データをサポートＤＢ２０に蓄積して図５のＳＴＥＰ１６に処理を進める。一方で、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１５でユーザ端末３０から施策外行動実施データを受信しない時は、そのまま図５のＳＴＥＰ１６に処理を進める。

図５に移って、ＳＴＥＰ１６で、施策情報送信部１３は、サポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、実行状況データ、及び施策外行動実施データ等に基づいて、スケジュールの進捗状況を示す進捗表データを作成し、この進捗表データをユーザ端末３０に送信する。

ここで、スケジュールの進捗表は、例えば図１２に示したように、上から順に、肌状態（ここでは乾燥肌）のスコア、体状態のスコア、心状態のスコア、施策（湯船につかる、野菜摂取、１万歩以上歩く）の実施状況、暮らし情報（野菜摂取量、水分摂取量）、及び暮らし特殊事例が、１日単位で表示する構成となっている。

また、スケジュール進捗表には、施策の実行度合い（「３０分」湯船につかる、「３００ｇ」野菜摂取、「１万５千歩」歩く）が含まれている。

ユーザ端末３０において、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５６で、肌サポートサーバ１０から送信された進捗表データを受信したときにＳＴＥＰ６３に処理を進め、進捗表データをメモリ３６に保持する。肌サポートアプリ３５ａは、メモリ３６に格納された進捗表データを用いて、図１２に示した進捗表をユーザ端末３０の表示器３１に表示する。

また、肌サポートアプリ３５ａは、進捗表データの他に、通信を介して認識した、肌サポートサーバ１０のサポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、実行状況データ、施策外行動実施データ等を用いて、ユーザＵａの肌、体、心の各状態の推移や変化を示す情報を、ユーザ端末３０の表示器３１に表示する。

例えば、肌サポートアプリ３５ａは、図１３に示したように、スケジュールによる施策以外のユーザＵａの行動（洗顔法の変更、マッサージを受けた等）、及びユーザの体調（生理、睡眠不足等）と、ユーザＵａの肌状態の変化の関係を日単位の時系列グラフで、表示器３１に表示する。

また、肌サポートアプリ３５ａは、図１４に示したように、一カ月単位で、ユーザＵａの角質状態を含む肌状態、心理状態、肌ケアの満足度、及び化粧品の使い方の評価値の変化を対比したレーダーチャートを表示器３１に表示する。

ユーザＵａは、肌サポートアプリ３５ａによるこれらの表示を視認して、自身の肌、体、心の各状態の変化を確認することにより、肌の改善度と共に、体と心の状態の変化も把握することができるため、肌、体、及び心の状態をバランス良く改善しながら、目標とする肌状態のゴールへの到達することができる。

［Ｇ．スケジュール修正］
図３に示した「４．スケジュール修正」の工程は、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａ上で設定した期間ごとに（図１１Ｂでは１週間ごとに）、施策情報送信部１３により実行される。図５のＳＴＥＰ１７〜ＳＴＥＰ２０、及びＳＴＥＰ３０〜ＳＴＥＰ３３が、施策情報送信部１３による処理である。

施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１７で、サポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、及び実行状況データ等に基づいて、ユーザＵａ肌状態の目標達成度、スケジュールに組み込まれた各施策の実行度、及び各施策の効果を評価する。各施策の効果とは、各施策の実行の前後におけるユーザＵａのゴールに関連した、肌状態、体状態又は心状態のうち少なくとも１つの状態（指定状態）のスコアの変化により求められる。例えば、ある施策を実行したときに、指定状態のスコアが２から３に上昇した場合には、効果＋１として求められうる。

施策情報送信部１３は、図１５Ａに示した施策の評価基準を用いて、肌状態と体又は心の状態との相関関係を抽出し、この相関関係に基づいて、スケジュールに組み込まれた各施策の継続、施策グループからの除外、施策の中止、別の施策への変更を判断する。

図１５Ａの評価基準では、判定項目として、実施の有無、肌への影響、体への影響、心への影響という四項目が使用され、実施率が所定実施率を超え、肌に良い影響があり、且つ、体と心に悪い影響がない施策については、Ａ評価となって継続と判断される。なお、図１５Ａでは、実施率が所定の実施率を超えた施策を「実施」として表記し、実施率が所定の実施率以下であった施策を「不実施」として表記している。図１２及び図１５Ｂでも同様である。

施策の影響のタイミングと影響が継続する期間が施策ごとに定められている場合、施策情報送信部１３は、施策の影響のタイミングと施策の影響が継続する期間に基づいて、各施策の影響を判定してもよい。

例えば、「湯船につかる」という施策の肌への影響、体への影響、心への影響は、翌日に影響が出、１日だけ継続すると定められていた場合、施策情報送信部１３は、例えば１２月１５日の「湯船につかる」という施策の影響は、１２月１６日の各状態に反映されていると判断する。

また、「野菜摂取」という施策の肌への影響、体への影響、心への影響は、１週間後に影響が出、３日だけ継続すると定められていた場合、施策情報送信部１３は、例えば１２月１５日の「野菜摂取」という施策の影響は、１２月２２日〜１２月２４日の各状態に反映されていると判断する。

それに対して、実施され、肌に良い影響があるが、体と心のいずれかに悪い影響がある施策については、Ｂ評価となって中止或は別施策への変更と判断される。また、実施率が所定の実施率以下となった施策はユーザＵａにとって負荷が大きかったと考えられるため、Ｃ評価となって中止或は別施策（例えば、ユーザＵａの負荷が軽減する施策又は別の施策）への変更と判断される。

施策情報送信部１３は、各施策を１日だけ実施することで肌、体、心への良いまたは悪い影響があるかの評価を行っても良いし、数日や数週間などの一定期間において各施策を実施することで、肌、体、心への良いまたは悪い影響があるかの評価を行ってもよい。一定期間で評価を行う場合、施策情報送信部１３は、例えば、一定割合でいずれかの状態に悪影響が出た場合にＢ評価とし、実施割合が一定以下である場合にＣ評価とし、それ以外の場合Ａ評価としてもよい。これに代えて、施策情報送信部１３は、例えば、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定以下となった場合にＢ評価としてもよい。また、１日におけるいずれかの状態の満足度が所定以下となり、かつ、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定以下となった場合にＣ評価とし、１日の評価におけるいずれかの状態の満足度が所定以下となり、または、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定以下となった場合にＢ評価とし、１日におけるいずれかの状態の満足度が所定値を超え、かつ、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定値を超えた場合にＡ評価とするなど、１日の評価と一定期間の評価とを組み合わせて用いてもよい。

また、施策情報送信部１３は、図８に示した肌状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である場合に、当該肌状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である施策を施策グループから除外してもよい。施策情報送信部１３は、体状態又は心状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である場合に、体状態又は心状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である施策を施策グループから除外してもよい。

図１５Ｂは、図１５Ａに示した評価基準を、本実施形態における施策（湯船につかる、野菜摂取、１万歩以上歩く）に適用した例を示している。図１５Ｂにより、施策情報送信部１３は、「湯船につかる」についてはＡ評価として、次のスケジュールでの継続を決定し、「野菜摂取」についてはＢ評価として、施策グループからの除外、次のスケジュールでの中止或は他の施策への変更を決定し、「１万歩以上歩く」についてはＣ評価として、施策グループからの除外、次のスケジュールでの中止或は他の施策への変更を決定している。

施策情報送信部１３は、複数の施策が行われた影響については、それらの施策の組合せごとに判断する。例えば、施策情報送信部１３は、「湯船につかる」「野菜摂取」の組合せが、Ｂ評価又はＣ評価であった場合、「湯船につかる」若しくは「野菜摂取」の単独の施策のみとするか、又はこれらのいずれかの施策と別な施策との組み合わせとするように変更してもよい。

施策情報送信部１３はこのような評価処理を行って、スケジュール修正（主として施策グループの他の施策への変更による修正）の要否を判断し、スケジュール修正が必要と判断したときには、ＳＴＥＰ２００およびＳＴＥＰ３０に処理を進めてスケジュールを修正する。ＳＴＥＰ２００における実行レベルに応じた施策の認識処理の詳細については後述する。
そして、修正したスケジュールのデータであるスケジュール修正データをユーザ端末３０送信して、ＳＴＥＰ１９に処理を進める。一方、スケジュールの修正が不要であると判断したときには、施策情報送信部１３は、図５のＳＴＥＰ１８から図５のＳＴＥＰ１９に処理を進め、この場合、スケジュールは修正されない。

次に、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１９で、初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、及び施策外行動実施データ等に基づいて、ユーザＵａが行った各施策外行動（スケジュールに組み込まれている施策以外に、ユーザが行った行動）を評価する。

施策情報送信部１３は、図１６Ａに示した施策外行動の評価基準を用いて、施策外行動の推奨の有無又は禁止の提案を判断する。図１６Ａの評価基準では、判定項目として、肌、体、心の各状態への影響が使用される。

そして、「肌、体、心のいずれかに良い影響があり、且ついずれについても悪い影響が無い」場合は、Ｄ評価となって実施が推奨される。それに対して、「肌、体、心のいずれかに悪い影響がある」場合は、Ｅ評価となって禁止が提案される。また、「肌、体、心のいずれにも影響が無い」場合には、Ｆ評価となって実施が推奨されない。

図１６Ｂは、図１６Ａに示した評価基準を、本実施形態における施策外行動（マッサージを受けた、チョコレートを大量に摂取した）に適用した例を示している。図１６Ｂにより、施策情報送信部１３は、「マッサージを受ける」についてはＤ評価として、次のスケジュールでの実施の推奨を決定している。また、「チョコレートの大量摂取」についてはＥ評価として、次のスケジュールでの止めるための施策（例えば、和菓子を摂取する代替案）の提案を決定している。

施策情報送信部１３は、スケジュールに組み込まれた施策の中止或は変更、又は施策外行動について、実施の推奨或は禁止の提案を決定したときには、ＳＴＥＰ２０からＳＴＥＰ３１に処理を進める。そして、推奨を決定したときはＳＴＥＰ３１からＳＴＥＰ３３に処理を進め、施策外行動の実施を推奨する施策外行動推奨データをユーザ端末３０に送信して、図４のＳＴＥＰ１３に処理を進める。

一方、施策情報送信部１３は、禁止の提案を決定したときには、ＳＴＥＰ３１からＳＴＥＰ３２に処理を進め、施策外行動の禁止を提案する施策外行動禁止データをユーザ端末３０に送信して、図４のＳＴＥＰ１３に処理を進める。

また、施策情報送信部１３は、推奨又は禁止を提案する施策外行動がない場合には、ＳＴＥＰ２０から図４のＳＴＥＰ１３に処理を進める。なお、禁止を提案する施策外行動に代替行動がある場合には、禁止の提案に代えて代替行動への変更を提案する施策外行動禁止データをユーザ端末３０に送信するようにしてもよい。

ユーザ端末３０において、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５７で、肌サポートサーバ１０からスケジュール修正データを受信すると、ＳＴＥＰ６５に処理を進め、スケジュール修正データに基づいてスケジュールを修正する。そして、肌サポートアプリ３５ａは、メモリ３６に保持されたスケジュールデータを更新して、処理をＳＴＥＰ５８に進める。
肌サポートアプリ３５ａは、ＳＴＥＰ１２０において、施策出力処理を実行する。施策出力処理の詳細については後述する。

また、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５８で、肌サポートサーバ１０から施策外行動推奨データ又は施策外行動禁止データを受信すると、ＳＴＥＰ６６に処理を進め、受信したデータに応じて、施策外行動を推奨又は禁止の提案を報知する画面をユーザ端末３０の表示器３１に表示する。なお、この報知は、例えば図１２に示した進捗表に報知メッセージを表示して行ってもよい。また、推奨する施策外行動を、新たな施策としてスケジュールを修正してもよい。

［Ｈ．ゴール判定工程］
図３に示した「５．ゴール判定」の工程は、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａ上で設定した期間ごとに（図１１ＢにおいてはＳＴＡＲＴから３か月後）、肌状態認識部１１、施策グループ選択部１２及び施策情報送信部１３により実行される。

肌サポートアプリ３５ａは、角質採取テープ３７の使用と、角質採取テープ３７の郵送を促すメッセージをユーザ端末３０の表示器３１に表示する。

肌状態認識部１１は、郵送された角質採取テープ３７から得られた情報に基づいて、肌状態の客観値（保水能力、皮脂適格性など）を認識する。客観値は、水分量が０−１００μＳ等、肌の物理状態を示す値そのままであってもよいし、それぞれの物理状態を大小に応じて１〜１０のいずれかに割り当てるなどして正規化した値であってもよい。

また、肌サポートアプリ３５ａは、アンケートの回答、肌等の撮像の使用を促すメッセージをユーザ端末３０の表示器３１に表示し、得られた情報を送信する。

肌状態認識部１１は、肌サポートアプリ３５ａから得られた情報に基づいて、肌の乾燥感の主観値（主観スコア）と、肌状態の客観値（肌の画像スコア）を認識する。

施策グループ選択部１２及び施策情報送信部１３は、肌の乾燥感の主観値と、肌状態の客観値とに基づいて、肌状態のサポート開始時と３カ月後における評価値を比較して、ゴール達成度を判定する。

図１７の例では、乾燥感の主観値のスコアが３カ月で３から５に増加しているので達成（○）と判定し、客観値についても、肌の画像スコアが３カ月で３から４に増大し、保水能力が２に維持され、皮脂適格性が１から２に増大しているので達成（○）と判定されている。そして、主観値と客観値が共にゴールを達成しているので、トータルとしてもゴールを達成したと判定している。

肌状態認識部１１及び施策グループ選択部１２は、ゴールを達成した場合には新たなゴールを設定するため、図３に示した「１．ゴール設定」の工程を再度実行する。肌状態認識部１１及び施策グループ選択部１２は、ゴール未達の場合は、「２．スケジュール決定」工程を実施してもよいし、ユーザの希望または進捗に応じて「１．ゴール設定」の工程を再度実行してもよい。

［Ｉ．２次データ生成］
図３に示した「６．２次データ生成」の工程は、２次データ生成部１９により実行される。２次データ生成部１９は、複数のユーザＵから送信される初期ユーザ情報データ、角層細胞解析データ、現状ユーザ情報データ、実行状況データ、施策外行動実施データ等の各種データ（以下、ユーザ個別データという）を、ユーザごとにサポートＤＢ２０に順次蓄積する。

そして、２次データ生成部１９は、サポートＤＢ２０に蓄積されたユーザ個別データを分析して、例えば図１８に示したように、各ユーザの特性（性別、年齢、居住地、嗜好、ライフスタイル等）、サポートの改善対象（乾燥感、ごわつき、敏感、ニキビ、しぼみ感等）、スケジュールにより提案された施策（湯船につかる、野菜摂取、１万歩以上歩く等）、及び施策の実施による肌、体、心の各状態の変化等を関連付けた２次データを生成する。

また、２次データ生成部１９は、施策外行動についても図１８と同様に、各ユーザの特性と施策外行動の実施による肌、体、心の各状態の影響とを関連付けた２次データを生成する。

このようにして生成された２次データは、同様の特性を有するユーザについて、体及び心に良い影響を与えつつ肌状態の改善を図るために有効な施策を選択する際に、有効に活用することができる。例えば、上述した図３の「２．スケジュール決定」の工程において、施策グループ選択部１２は、２次データを参照して、ユーザＵａの特性に適合した施策を選択することができる。

また、上述した図３の「４．スケジュール修正」の工程において、施策情報送信部１３は、ユーザＵａの肌、体、心の各状態の推移に応じてスケジュールを変更する際に、２次データを参照して、より有効な施策或は施策外行動を組み込んだスケジュールに変更することができる。

さらに、２次データは、肌状態のサポートを行う上で有効に利用できると共に、ある特性を有するユーザ（例えば、東京に住む３０代のアウトドア志向の女性等）をターゲットとしたマーケティング等の目的にも利用することができる。そのため、２次データを図１に示した他のシステム６０等に提供してもよい。

［Ｊ．負担レベル受付処理］
次に、図１９Ａおよび図２０を参照して、図６のＳＴＥＰ１００の負担レベル受付処理の詳細について説明する。

図１９ＡのＳＴＥＰ１０２において、肌サポートアプリ３５ａは、図２０に示されるような負担レベル入力画面Ｐ１を表示器３１に出力する。

負担レベル入力画面Ｐ１は、ユーザＵａが許容する負担のレベルとユーザＵａの肌状態の目標スコアと施策を実行する期間とを決定するための基礎情報を入力させるための画面である。

負担レベル入力画面Ｐ１には、負担を縦軸とし、期間を横軸とする２次元座標系と、原点から第１象限に延びる三つの矢印Ｒ１〜Ｒ３とが含まれている。

矢印Ｒ１は、比較的大きな負担を許容できるレベル（以下、「第１負担レベルＲ１」と適宜いう。）を示している。

矢印Ｒ３は、許容できる負担が比較的小さいレベル（以下、「第３負担レベルＲ３」と適宜いう。）を示している。

矢印Ｒ２は、許容できる負担が、第１負担レベルＲ１よりも小さく、第３負担レベルＲ３よりも大きいレベル（以下、「第２負担レベルＲ２」と適宜いう。）を示している。

肌サポートアプリ３５ａは、矢印Ｒ１〜Ｒ３のいずれかの押圧操作をタッチパネル３２を介して検知すると、図１９ＡのＳＴＥＰ１０４において選択された矢印に対応するユーザＵａが許容する負担のレベルを認識し、メモリ３６に記憶する。

図１９ＡのＳＴＥＰ１０６において、肌サポートアプリ３５ａは、メモリ３６に記憶されたユーザＵａが許容する負担のレベルを肌サポートサーバ１０に送信する。

肌サポートサーバ１０は、サポートＤＢ２０に受信した負担のレベルを記憶する。また、肌サポートサーバ１０は、図４／ＳＴＥＰ１１の目標レベルの設定において、この負担レベルに示される負担の範囲内での施策で達成可能な目標レベルを設定してもよい。

肌サポートサーバ１０は、図４／ＳＴＥＰ１２の施策を含むスケジュールの決定の際に、この負担レベルに示される負担の範囲内での施策を含むスケジュールを決定してもよい。

肌サポートサーバ１０は、図５／ＳＴＥＰ３０スケジュールの修正の際に、この負担レベルに示される負担の範囲内での施策を含むようにスケジュールを修正してもよい。

［Ｋ．実行レベル受付処理］
次に、図１９Ｂを参照して、図６のＳＴＥＰ１１０の実行レベル受付処理の詳細を説明する。

図１９ＢのＳＴＥＰ１１２において、肌サポートアプリ３５ａは、図２１に示される実行レベル入力画面Ｐ２を表示器３１に出力する。

実行レベル入力画面Ｐ２には、図２１に示されるように、各行動の表示Ｐ２１、Ｐ２２と、各行動の実行状況の入力ボックスＰ２１１〜Ｐ２１４、Ｐ２２１〜Ｐ２２４と、送信ボタンＰ２３とが含まれている。

各行動の表示Ｐ２１、Ｐ２２は、ケア製品の使用、野菜摂取という指定状態に関連する行動の種別の表示である。ここで、指定状態とは、肌状態、体状態および心状態の少なくとも１つを含む状態であるが、以下の説明においては、肌状態が指定状態であるとして説明する。これに代えてまたは加えて、実行レベル入力画面Ｐ２には、行動のカテゴリの表示が含まれていてもよいし、これらの表示が省略されてもよい。

各行動の実行状況の入力ボックスＰ２１１〜Ｐ２１４、Ｐ２２１〜Ｐ２２４は、各行動の実行状況のレベルに対応する文言に関連付けられた入力ボックスである。各施策の実行状況のレベルに対応する文言は、例えば、ケア製品の使用に関しては、「ケア製品を使用しない」「洗顔料で顔を１日１回以上洗う」「１日１回スキンケア製品を使う」「スキンケア製品を朝晩使う」といった、ケア製品の使用の実行状況のレベルを複数の段階で表した文言である。

これに加えてまたは代えて、ケア製品にかける１日当たりの金額、１日当たりに使用するケア製品の量、１日当たりでケア製品を使用する回数、ＶＡＳ(Visual Analog Scale)法によるケア製品を使用する主観的な頻度等のように、行動の実行の度合いの高低を示す数字入力欄または選択欄などの入力フォーム（例えばスライドバーまたはオンオフボタンなど）が設けられていてもよい。

図１９ＢのＳＴＥＰ１１４において、肌サポートアプリ３５ａは、タッチパネル３２を介して送信ボタンＰ２３の押圧操作を検知すると、その時点で入力されている各行動の種別と各行動の実行状況のレベルに対応する文言とを認識する。これに代えて、肌サポートアプリ３５ａは、実行状況のレベルを認識してもよい。

図１９ＢのＳＴＥＰ１１６において、肌サポートアプリ３５ａは、例えば不図示のタイマを参照し、または、外部のＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ等と通信することにより、データの入力日としての処理時の日付を認識する。

図１９ＢのＳＴＥＰ１１６において、肌サポートアプリ３５ａは、入力されたデータと入力日とを肌サポートサーバ１０に送信する。ここで、入力されたデータには、各行動の種別と各行動の実行状況のレベルに対応する文言とが含まれている。

［Ｌ．実行レベルに応じた施策の認識処理］
次に、図１９Ｃを参照しながら、図５のＳＴＥＰ２００の実行レベルに応じた施策の認識処理の詳細を説明する。

図１９ＣのＳＴＥＰ２０２において、レベル認識部２１は、受信したデータに基づいて、各行動の実行レベルを認識する。

例えば、受信したデータに各行動の実行状況のレベルに対応する文言が含まれている場合、レベル認識部２１は、例えばサポートＤＢ２０に記憶されている、図２２に示されている行動のカテゴリと、行動の種別と、行動の各レベルに対応した文言とを関連付けたテーブルを用いて、受信した各行動の実行状況のレベルに対応する文言に対応する各行動の種別ごとに行動のレベルを認識する。

例えば、行動の種別が「ケア製品」であり、かつ、各行動の実行状況のレベルに対応する文言が「洗顔料を使って１日１回顔を洗う」である場合、レベル認識部２１は、行動の種別「ケア製品」について行動のレベル「１」を認識する。

なお、行動のカテゴリは、本発明では「肌ケア」「飲食」「運動」「生活」の４つのカテゴリに区分される。「肌ケア」は指定状態である肌状態の維持または向上を目的とした手入れである。「飲食」は、食物を食べることおよび飲物を飲むことの一方または両方である。「運動」は、歩行、走行、水泳等の意識的に体を動かすことである。「生活」とは、「肌ケア」「飲食」「運動」のいずれにも該当しない行動のうち、規則的にまたは不規則的に行われる習慣的な行動である。

レベル認識部２１は、例えば、受信した数字に基づいてそれぞれの行動の種別の実行レベルを認識してもよいし、ユーザによりテキストまたは音声等で入力されたデータに基づいて、テキスト解析または音声解析等を行うことにより、それぞれの行動の種別の実行レベルを認識してもよい。

文言で行動レベルを認識する場合、必ずしもすべてのレベルに対応する文言が規定されている必要はない。例えば、行動の種別が「ケア製品」であり、かつ、各行動の実行状況のレベルに対応する文言が「ケア製品を使用しない」である場合、レベル認識部２１は、行動の種別「ケア製品」に該当する文言がなければ、行動の種別「ケア製品」について０を行動のレベルとして認識してもよい。

レベル認識部２１は、例えば、図２３Ａに示される各行動の種別と実行状況のレベルとを含むテーブルをメモリに記憶する。

図１９ＣのＳＴＥＰ２０４において、レベル認識部２１は、認識された各行動のレベルに基づいて、各行動のカテゴリごとの実行レベルを認識する。

レベル認識部２１は、以下の規則（１）（２）に従って各行動のカテゴリを認識する。

（１）ユーザＵａの行動のレベルが上限のレベルの行動の種別を除外する。

ここで、上限の行動のレベルの例は、図２２に示されるレベル３である。各行動のレベルは３までであり、４以上は規定されていない。

（２）各カテゴリに含まれる行動のうち、ユーザＵａの実行状況のレベルが最も高い行動のレベルを各行動のカテゴリのレベルとする。

例えば、レベル認識部２１は、規則（１）に従い、図２３Ａに示されるユーザＵａの行動の種別「喫煙」のレベルが上限の３となっているので、行動の種別を除外する。

そして、レベル認識部２１は、規則（２）に従い、各カテゴリ「肌ケア」「飲食」「運動」「生活」について、各カテゴリのうちユーザＵａの実行状況のレベルが最も高い行動の種別「ケア製品」「野菜摂取」「歩く」「睡眠」を認識する。レベル認識部２１は、これらの行動の種別「ケア製品」「野菜摂取」「歩く」「睡眠」の行動のレベル「１」「２」「１」「０」を、それぞれ対応する行動のカテゴリ「肌ケア」「飲食」「運動」「生活」のレベルとして認識する。

レベル認識部２１は、図２３Ｂに示されるようなテーブルをメモリに記憶する。

図１９ＣのＳＴＥＰ３００において、施策認識部２２は、施策認識処理を実行する。

［Ｌ．施策認識処理］
図２４Ａおよび図２４Ｂを参照しながら、図１９ＣのＳＴＥＰ３００の施策認識処理の詳細を説明する。

図２４ＡのＳＴＥＰ３０２において、施策認識部２２は、図１９ＣのＳＴＥＰ２０４で認識されたカテゴリのレベルのうち、最も低いレベルのカテゴリを認識する。例えば、施策認識部２２は、メモリに記憶された図２３Ｂに示されるようなテーブルを参照して、テーブルに含まれるカテゴリのレベルのうち、最も低いレベルである「０」のカテゴリ「生活」を認識する。施策認識部２２は、複数のカテゴリを最も低いレベルのカテゴリとして認識してもよい。

図２４ＡのＳＴＥＰ３０４において、施策認識部２２は、当該カテゴリのレベルを１つ上げる施策を認識する。

より具体的には、施策認識部２２は、最も低いレベルのカテゴリ「生活」のレベルを０から１に上げる行動を認識する。最も低いレベルのカテゴリ「生活」のレベルを０から１に上げる行動は、例えば、カテゴリ「生活」に含まれる行動の種別「睡眠」のレベル「１」の行動である。施策認識部２２は、図２２に示されるテーブルを参照して、施策としての「１日５時間以上睡眠」を認識する。

図２４ＡのＳＴＥＰ３０６において、施策認識部２２は、図２４ＡのＳＴＥＰ３０４において認識された施策を、その優先順位を１として候補リストに追加し、メモリに記憶する。例えば、施策認識部２２は、行動の種別「睡眠」のレベル「１」のフィールドＦ１を、その優先順位を「１」としてメモリに記憶された候補リストＬ１に追加する。施策認識部２２は、図２３Ｃに示される各行動のレベルごとの負担を示すテーブルを参照して、候補リストＬ１の負担の欄を更新する。なお、図２３Ｃに示されるような各行動のレベルごとの負担を示すテーブルは、あらかじめサポートＤＢ２０に記憶されている。各行動のレベルごとの負担は、例えば複数のユーザＵに、アンケート等によって行動の負担を５段階で評価させることにより算出されてもよいし、複数のユーザＵの行動履歴に基づいて、実行がされにくい行動について負担を大きく評価することにより、算出されてもよいし、管理者等によってあらかじめ定められてもよい。負担は、本実施形態では、大きな数値であるほど、重い負担であることを示す値で示される。

図２４ＡのＳＴＥＰ３０８において、施策認識部２２は、図１９ＣのＳＴＥＰ２０４で認識されたカテゴリのレベルのうち、次に低いレベルのカテゴリを認識する。例えば、施策認識部２２は、メモリに記憶された図２３Ｂに示されるようなテーブルを参照して、テーブルに含まれるカテゴリのレベルのうち、次に低いレベルである「１」のカテゴリ「肌ケア」「運動」を認識する。このように、施策認識部２２は、複数のカテゴリを次に低いレベルのカテゴリとして認識してもよい。

図２４ＡのＳＴＥＰ３１０において、施策認識部２２は、当該レベルのカテゴリのレベルを１つ上げる行動を施策として認識する。

より具体的には、施策認識部２２は、当該レベルのカテゴリ「肌ケア」「運動」のレベルを１から２に上げる行動を認識する。カテゴリ「肌ケア」のレベルを１から２に上げる行動は、例えば、カテゴリ「肌ケア」に含まれる行動の種別「ケア製品」のレベル「２」の行動である。カテゴリ「運動」のレベルを１から２に上げる行動は、例えば、カテゴリ「運動」に含まれる行動の種別「歩く」のレベル「２」の行動である。

施策認識部２２は、図２２に示されるテーブルを参照して、施策としての「スキンケア製品を１日１回使う」「１日８，０００歩以上歩く」を認識する。

図２４ＡのＳＴＥＰ３１２において、施策認識部２２は、図２４ＡのＳＴＥＰ３１０において認識された施策を、その優先順位を２として候補リストに追加し、メモリに記憶する。例えば、施策認識部２２は、施策としての行動の種別「ケア製品」のレベル「２」のフィールドＦ２および行動の種別「歩く」のレベル「２」のフィールドＦ３を、その優先順位を「２」としてメモリに記憶された候補リストＬ１に追加する。

図２４ＡのＳＴＥＰ３１４において、施策認識部２２は、最高のレベルでない行動の種別を認識する。例えば、施策認識部２２は、メモリに記憶された図２３Ｂに示されるようなテーブルを参照して、行動のレベルが最高のレベル「３」でない行動の種別「野菜摂取」「水分摂取」「定期的なジム」を認識する。このように、施策認識部２２は、複数の行動の種別を認識してもよい。

図２４ＡのＳＴＥＰ３１６において、施策認識部２２は、当該レベルを１つ上げる行動を施策として認識する。

より具体的には、施策認識部２２は、行動の種別「野菜摂取」「水分摂取」「定期的なジム」のレベルを１上げる行動を認識する。施策認識部２２は、図２２に示されるテーブルを参照して、施策としての「野菜摂取」のレベル「３」の行動「１日野菜を３５０ｇ以上又は３０品目以上食べる」を認識する。施策認識部２２は、図２２に示されるテーブルを参照して、施策としての「水分摂取」のレベル「２」の行動「水分１日１．０Ｌ以上摂取する」を認識する。施策認識部２２は、図２２に示されるテーブルを参照して、「定期的なジム」のレベル「１」がないので、施策としての「定期的なジム」のレベル「２」の行動「週に１回以上ジムに行く」を認識する。

図２４ＡのＳＴＥＰ３１８において、施策認識部２２は、図２４ＡのＳＴＥＰ３１６において認識された施策を、その優先順位を３として候補リストに追加し、メモリに記憶する。例えば、施策認識部２２は、「野菜摂取」のレベル「３」のフィールドＦ４、「水分摂取」のレベル「２」のフィールドＦ５および「定期的なジム」のレベル「２」のフィールドＦ６を、その優先順位を「３」としてメモリに記憶された候補リストＬ１に追加する。

図２４ＡのＳＴＥＰ３２０において、施策認識部２２は、図１９ＣのＳＴＥＰ２０４で認識されたカテゴリのレベルのうち、最も低いレベルのカテゴリを認識する。例えば、施策認識部２２は、メモリに記憶された図２３Ｂに示されるようなテーブルを参照して、テ
ーブルに含まれるカテゴリのレベルのうち、最も低いレベルである「０」のカテゴリ「生活」を認識する。施策認識部２２は、複数のカテゴリを最も低いレベルのカテゴリとして認識してもよい。

図２４ＡのＳＴＥＰ３２２において、施策認識部２２は、当該カテゴリのレベルを２つ上げる施策を認識する。

より具体的には、施策認識部２２は、最も低いレベルのカテゴリ「生活」のレベルを０から２に上げる行動を認識する。最も低いレベルのカテゴリ「生活」のレベルを０から２に上げる行動は、例えば、カテゴリ「生活」に含まれる行動の種別「睡眠」のレベル「２」の行動である。施策認識部２２は、図２２に示されるテーブルを参照して、施策としての「１日６時間以上睡眠」を認識する。

図２４ＡのＳＴＥＰ３２４において、施策認識部２２は、図２４ＡのＳＴＥＰ３２２において認識された施策を、その優先順位を４として候補リストに追加し、メモリに記憶する。例えば、施策認識部２２は、行動の種別「睡眠」のレベル「２」のフィールドＦ７を、その優先順位を「４」としてメモリに記憶された候補リストＬ１に追加する。

図２４ＢのＳＴＥＰ３２６において、施策認識部２２は、図２３Ｄに示されるようなテーブルを参照することにより、ユーザＵａのアレルギーを認識する。図２３Ｄに示されるようなテーブルは、例えば、ＳＴＥＰ１１で初期ユーザ情報データが受信された際にユーザごとに作成されうる。施策認識部２２は、例えば、アレルギー「スキンケア製品」（または物質名）を認識する。

図２４ＢのＳＴＥＰ３２８において、施策認識部２２は、候補リストＬ１内におけるアレルギーに関する施策の補正値を第１補正値（例えば１００）とする。補正値は大きな値であるほどその施策が選択されにくくなる値である。例えば、「ケア製品」のレベル「２」「スキンケア製品を１日１回使う」には、アレルギー「スキンケア製品」が含まれているので、図２５Ａに示されるように、施策認識部２２は、候補リストＬ１内における「ケア製品」のレベル「２」の補正値を第１補正値とする。これに代えてまたは加えて、施策認識部２２は、レベルごとではなく、施策の種別ごとにアレルギーを認識してもよい。これに代えてまたは加えて、施策認識部２２は、不図示の対応表を参照して、アレルギーに関する補正値を更新してもよい。施策認識部２２は、アレルギーに関する施策を候補リストから除外してもよい。なお、アレルギーに関する施策が、本発明の「ユーザが実行できない施策」に該当する。また、例えば、ユーザの年齢等のユーザの属性に基づいて、飲酒の本発明の「ユーザが実行できない施策」が認識されてもよい。

図２４ＢのＳＴＥＰ３３０において、施策認識部２２は、図２３Ｄに示されるようなテーブルを参照することにより、ユーザＵａの嫌いな行動のカテゴリを認識する。施策認識部２２は、例えば、ユーザＵａの嫌いな行動のカテゴリ「運動」を認識する。これに加えてまたは変えて、施策認識部２２は、ユーザＵａの嫌いな行動の種別を認識してもよい。なお、ユーザＵａの嫌いな行動のカテゴリまたは行動の種別は、初期ユーザ情報データに含まれる情報に基づいて認識されてもよいし、図４のＳＴＥＰ２１およびＳＴＥＰ２２で受信されたユーザＵａの行動の履歴に基づいて認識されてもよい。

図２４ＢのＳＴＥＰ３３２において、施策認識部２２は、候補リストＬ１内における嫌いな行動のカテゴリの補正値を第１補正値よりも小さな第２補正値(例えば５)とする。例えば、施策認識部２２は、カテゴリ「運動」似対応する行動の種別「歩く」「定期的なジム」の補正値を第２補正値とする。施策認識部２２は、嫌いな行動の種別の補正値を第２補正値としてもよいし、第２補正値とは異なる第１補正値よりも小さな補正値を設定して
もよい。施策認識部２２は、ユーザＵａが嫌いな行動にかかる施策を候補リストＬ１から除外してもよい。ユーザＵａが嫌いな行動にかかる施策が、本発明の「ユーザの嗜好に反する施策」に相当する。

図２４ＢのＳＴＥＰ３３４において、施策認識部２２は、図２３Ｄに示されるようなテーブルを参照することにより、ユーザＵａの好きな行動のカテゴリを認識する。施策認識部２２は、例えば、ユーザＵａの好きな行動のカテゴリ「食事」を認識する。これに加えてまたは変えて、施策認識部２２は、ユーザＵａの好きな行動の種別を認識してもよい。なお、ユーザＵａの好きな行動のカテゴリまたは行動の種別は、初期ユーザ情報データに含まれる情報に基づいて認識されてもよいし、図４のＳＴＥＰ２１およびＳＴＥＰ２２で受信されたユーザＵａの行動の履歴に基づいて認識されてもよい。ユーザＵａが好きな行動にかかる施策が、本発明の「ユーザの嗜好に合致する施策」に相当する。

図２４ＢのＳＴＥＰ３３６において、施策認識部２２は、候補リストＬ１内における好きな行動のカテゴリの補正値を第２補正値よりも小さな第３補正値(例えば１)とする。例えば、施策認識部２２は、カテゴリ「食事」に対応する行動の種別「野菜摂取」「水分摂取」の補正値を第３補正値とする。施策認識部２２は、好きな行動の種別の補正値を第３補正値としてもよいし、第３補正値とは異なる第２補正値よりも小さな値を設定してもよい。また、施策認識部２２は、アレルギーに関する行動でも、好きな行動でも嫌いな行動でもない行動の補正値を、第２補正値よりも小さく、第３補正値よりも大きい第４補正値（例えば３）として候補リストＬ１を更新する。

図２４ＢのＳＴＥＰ３３８において、施策認識部２２は、図２５Ａに含まれる各施策ごとにレベルに応じた負担、優先順位、補正値の合計値を算出し、候補リストＬ１を更新する。

図２４ＢのＳＴＥＰ３４０において、施策認識部２２は、図１９ＡのＳＴＥＰ１０４で選択され、サポートＤＢ２０に記憶された負担レベルが第１負担レベルＲ１かどうか否かを判定する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２４ＢのＳＴＥＰ３４０でＹＥＳ）、図２４ＢのＳＴＥＰ３４２において、施策認識部２２は、図２５Ａの候補リストＬ１に含まれる施策を合計値の小さい順に並び替えることにより、図２５Ｂに示される候補リストＬ２を作成する。候補リストＬ２では、合計値の昇順で各フィールドＦ１，Ｆ５，Ｆ３，Ｆ４，Ｆ７，Ｆ４，Ｆ２が並べられている。

当該判定結果が否定的である場合（図２４ＢのＳＴＥＰ３４０でＮＯ）、図２４ＢのＳＴＥＰ３４４において、施策認識部２２は、負担レベルが第２負担レベルＲ２かどうか否かを判定する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２４ＢのＳＴＥＰ３４２でＹＥＳ）、施策認識部２２は、図２４ＢのＳＴＥＰ３４６において図２５Ａの候補リストＬ１に含まれる施策を負担が所定値（例えば３）以下の施策を合計値の小さい順に並び替え、図２４ＢのＳＴＥＰ３４８において図２５Ａの候補リストＬ１に含まれる施策を負担が所定値（例えば３）より大きいの施策を合計値の小さい順に並び替えることにより、新たな候補リストを作成する。この新たな候補リストについては図２５Ａ〜図２５Ｂと順番が異なる以外同様のリストとなるため、図示を省略する。

当該判定結果が否定的である場合（図２４ＢのＳＴＥＰ３４４でＮＯ）、図２４ＢのＳＴＥＰ３５０において、施策認識部２２は、負担が小さい順、負担が同一の施策については合計値が小さい順に施策を並び替えることにより、新たな候補リストを作成する。この新たな候補リストについては図２５Ａ〜図２５Ｂと順番が異なる以外同様のリストとなるため、図示を省略する。

なお、施策認識部２２は、上記ステップに代えてまたは加えて、行動の各種別のレベル（例えば、図２３Ａでは「０」〜「３」）のうち、最も低いレベル（例えば図２３Ａでは「０」）の行動の種別（例えば図２３Ａでは「定期的なジム」「睡眠」）を認識し、当該種別のレベルを向上させるための施策（例えば、図２２では、「週に１回以上ジムに行く」「１日５時間以上睡眠」）を認識してもよい。

［Ｍ．実行レベルに応じた施策の認識処理］
再び図１９Ｃを参照して、実行レベルに応じた施策の認識処理の続きの処理を説明する。

図１９ＣのＳＴＥＰＳＴＥＰ２０６において、施策送信部２３は、図２５ＢのＳＴＥＰ３４２、ＳＴＥＰ３４８またはＳＴＥＰ３５０で作成された新たな候補リストを含む情報をユーザ端末３０ａに送信する。

［Ｎ．施策出力処理］
図１９Ｄを参照して、施策出力処理を説明する。

図１９ＤのＳＴＥＰ１２２において、肌サポートアプリ３５ａは、行動の実行状況を示す画面Ｐ３を表示器３１に出力する。

施策の実行状況を示す画面Ｐ３は、図２６に示されるように、グラフＰ３１と、ボタンＰ３２とを含む。グラフＰ３１は、カテゴリごとに当該カテゴリに含まれる各行動の実行状況のレベルと当該カテゴリのレベルとを示すグラフとなっている。例えば、当該グラフＰ３１には、各行動「野菜摂取」「水分摂取」のレベルを示すグラフと、飲食カテゴリのレベルを示すグラフが飲食カテゴリに分類されて含まれている。

なお、図２６に示されるグラフＰ３１に示される行動の実行状況のレベルが、本発明の「前記ユーザの行動の実行状況のレベル」に相当する。また、本実施形態では、カテゴリのレベルは、当該カテゴリに含まれる行動のレベルと同一であるから、図２６に示されるグラフＰ３１に示されるカテゴリのレベルも、本発明の「前記ユーザの行動の実行状況のレベル」に相当する。また、図２６に示されるグラフＰ３１に示されるカテゴリのレベルは、本発明の「カテゴリのレベル」に相当する。

肌サポートアプリ３５ａは、ボタンＰ３２の押圧操作をタッチパネル３２を介して検知すると、図１９ＤのＳＴＥＰ１２４において、受信した候補リストを含む候補リスト画面Ｐ４を表示器３１に出力する。この候補リストは、例えば、図７のＳＴＥＰ５７において、スケジュール修正データとともに受信されうる。

候補リスト画面Ｐ４は、図２７に示されるように、各施策の選択ボックスＰ４１１〜Ｐ４１６と各行動の実行状況のレベルおよびカテゴリのレベルとを示す表示Ｐ４２１〜Ｐ４２６と決定ボタンＰ４７とを含む。図２７では、各施策を「作戦」として表している。

各施策の選択ボックスＰ４１１〜Ｐ４１６は、候補リストの上位であるほど、選択されやすくなるように配置される。例えば、上位の施策の選択ボックスほど、施策を示す文字が大きくなり、施策を示す文字が太字や目立つ色など強調された態様で表示されたり、画面上部または画面中央に表示されたりすることが好ましい。また、下位の施策の選択ボッ
クスほど、施策を示す文字が小さくなり、施策を示す文字が細字や目立たない色など強調されていない態様で表示されたり、画面下部または画面の端部付近に表示されたりすることが好ましい。また、肌サポートアプリ３５ａは、候補リストの合計値が所定の値以上である施策を表示しなかったり、合計値が大きくなるほどランダムに合計値が小さい施策よりも低頻度で表示されるようにしてもよい。

各行動の実行状況のレベルおよびカテゴリのレベルとを示す表示Ｐ４２１〜Ｐ４２６は、推薦された施策に関連付けられた行動の現在のレベルと、施策実行時の行動のレベルと、当該行動のカテゴリの現在のレベルと、施策実行時の行動のカテゴリのレベルとを含む。例えば、施策「１日５時間以上睡眠」に対応する表示Ｐ４２１は、行動「睡眠」の現在のレベル「０」と施策実行時の行動「睡眠」のレベル「１」と、当該行動のカテゴリ「生活」の現在のレベル「０」と、施策実行時の行動のカテゴリ「生活」のレベル「１」とを含む。表示Ｐ４２１〜Ｐ４２６は、推薦された施策に関連付けられた行動の現在のレベルと、施策実行時の行動のレベルと、当該行動のカテゴリの現在のレベルと、施策実行時の行動のカテゴリのレベルとの一部のみを含んでもよいし、他の情報を含んでもよい。また、表示Ｐ４２１〜Ｐ４２６は、グラフまたは図形等で表示されてもよいし、表示が省略されてもよい。

なお、ユーザＵａの睡眠時間が１日５時間未満である場合（より正確には、肌サポートサーバ１０が、ユーザＵａの睡眠時間が１日５時間以上であると認識できなかった場合）の施策「１日５時間以上睡眠」が、本発明の「行動の実行度合いを増加させた施策」に相当する。また、例えば、ユーザＵａの喫煙本数が１日１６本以上であるときの行動「喫煙」の「１日１５本以内」という施策が、本発明の「行動の実行度合いを減少させた施策」に相当する。なお、施策認識部２２は、上述したように、図２２のようなテーブルを参照して、行動の実行の度合いを増加または減少させた施策を認識することに代えてまたは加えて、現在のユーザＵａの行動の実行の度合いをそれぞれの行動の種別から定まる所定の度合いだけ増加または減少させた施策を認識してもよい。また、施策認識部２２は、ユーザＵａの行動履歴に基づいて、ユーザＵａおよび目標達成の観点から適切な行動の実行の度合いを認識し、当該行動の実行の度合いの施策を行動の実行の度合いを増加または減少させた施策として認識してもよい。

図１９ＤのＳＴＥＰ１２５において、肌サポートアプリ３５ａは、タッチパネル３２を介して検知されたユーザＵａの押圧操作に応じて、選択された（選択ボックスにチェックがつけられた）施策を認識する。

図１９ＤのＳＴＥＰ１２６において、肌サポートアプリ３５ａは、タッチパネル３２を介して決定ボタンＰ４７の押圧操作を検知すると、選択された施策を肌サポートサーバ１０に送信する。肌サポートサーバ１０は、受信した施策をスケジュールに反映させるように修正し、サポートＤＢ２０に記憶する。

（変形態様）
ユーザ端末３０が、肌サポートサーバ１０の一部または全部の処理を実行してもよい。この場合、演算処理に必要なデータがユーザ端末３０に記憶されてもよいし、ユーザ端末３０が適当なサーバから適宜演算処理に必要なデータをダウンロードしてもよい。

また、レベル認識部２１は、歩数計、睡眠の深さセンサ、目覚めの時刻センサなどの生活情報収集装置等からユーザUaの行動を示すデータを収集してもよい。

生活情報収集装置は、例えば、スマートフォンのようにユーザUaにより携帯される装置であってもよいし、スマートウォッチのようにユーザUaに装着される装置であってもよい。これらの装置から、インターネットなどのネットワークを介して肌サポートサーバ１０にユーザUaの識別情報とともに各データが送信されてもよいし、これらの装置からUSB接続などでユーザUaのユーザ端末３０aにデータが送信され、ユーザ端末３０aでユーザUaの識別情報ともに各データが肌サポートサーバ10に送信されてもよい。ユーザ端末３０aに測定用のアプリケーションがインストールがされることでこれらのデータが収集されてもよい。

また、本発明者らの検討によれば、肌の細胞の撮像画像である肌細胞画像データ、肌の撮像画像である肌画像データ、舌の撮像画像である舌画像データから、ユーザの飲酒などの習慣的な行動の少なくとも1つに関する項目の値を高精度に推定できることが分かった。

これを利用して、肌サポートサーバ１０は、ユーザUaの肌細胞画像データ、肌画像データ、舌画像データのうち少なくとも1つを認識する画像データ認識部を備え、レベル認識部２１は、入力フォームに入力された各情報に加えてまたは代えて、ユーザUaの肌細胞画像データ、肌画像データ及び舌画像データのうち少なくとも1つに基づいて、ユーザUaの行動の実行状況のレベルを行動の種別ごとに認識してもよい。

より具体的には、レベル認識部２１は、あらかじめ収集された複数の人の肌細胞画像データ及び肌細胞データの少なくとも一方と、複数の人それぞれの行動の実行状況のレベルとを教師データとして、機械学習により、線形推測式又は畳込みニューラルネットワークなどのモデルを構築する。

ここで、肌細胞画像データは、例えば、角質採取テープによって採取された細胞を拡大して撮像した画像データであってもよいし、角質染色液又はメラニン染色液などの薬剤による処理後の細胞を撮像した画像データであってもよい。

例えば、肌サポートサーバ１０に設けられた撮像部が肌細胞を撮像してもよいし、スマートフォン等のカメラが撮像した肌細胞の画像データを肌サポートサーバ１０がスマートフォン等から受信してもよい。

また、肌画像データは、スマートフォンなどで人の顔又は腕の肌を撮像した画像であってもよい。例えば、肌サポートサーバ１０に設けられた撮像部が肌を撮像してもよいし、スマートフォン等のカメラが撮像した肌の画像データを肌サポートサーバ１０がスマートフォン等から受信してもよい。

また、肌画像データは、スマートフォンなどで人の顔又は腕の舌を撮像した画像であってもよい。例えば、肌サポートサーバ１０に設けられた撮像部が舌を撮像してもよいし、スマートフォン等のカメラが撮像した舌の画像データを肌サポートサーバ１０がスマートフォン等から受信してもよい。

複数の人それぞれの行動の実行状況のレベルは、例えば、当該複数の人からのヒアリングされたものであってもよい。歩数計、睡眠の深さセンサ、目覚めの時刻センサなどの生活情報収集装置等から複数の人それぞれの行動の実行状況のレベルを示すデータが収集されてもよい。

また、肌サポートサーバ10に設けられた画像データ認識部は、ユーザUaの角質採取テープ３７aで採取された細胞の撮像画像である肌細胞画像データ、ユーザUaの肌の撮像画像である肌画像データ及びユーザUaの舌の撮像画像である舌画像データを認識する。

画像データ認識部は、肌サポートサーバ１０に設けられた撮像部が撮像した、ユーザUaの角質採取テープ３７aで採取されたユーザUaの肌細胞の画像データを取得してもよい。これに加えてまたは代えて、画像データ認識部は、ユーザ端末３０aのカメラ３３aが撮像した、ユーザUaの角質採取テープ３７aで採取されたユーザUaの肌細胞の画像データをユーザ端末３０aから受信してもよい。

また、画像データ認識部は、肌サポートサーバ１０に設けられた撮像部が撮像したユーザUaの肌の画像データを取得してもよい。これに代えてまたは加えて、画像データ認識部は、ユーザ端末３０aのカメラ３３aが撮像した肌の画像データをユーザ端末３０aから受信してもよい。

また、画像データ認識部は、肌サポートサーバ１０に設けられた撮像部が撮像したユーザUaの舌の画像データを取得してもよい。これに代えてまたは加えて、画像データ認識部は、ユーザ端末３０aのカメラ３３aが撮像した舌の画像データをユーザ端末３０aから受信してもよい。

レベル認識部２１は、上述したようにして構築したモデルに、ユーザUaの肌細胞画像データ、肌画像データ及び舌画像データのうち少なくとも1つを入力し、出力された値を取得する。そして、レベル認識部２１は、当該取得した値に基づいて行動の実行状況のレベルを行動の種別ごとに認識してもよい。

１…通信ネットワーク、１０…肌サポートサーバ、１１‥肌状態認識部、１２…施策グループ選択部、１３…施策情報送信部、１９…２次データ生成部、２０…サポートＤＢ（データベース）、２１…レベル認識部、２２…施策認識部、２３…施策送信部、３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）…ユーザ端末（スマートフォン）、３１…表示器、３２…タッチ
パネル（出力部）、３３…カメラ、３４…マイク、３５…ＣＰＵ、３５ａ…肌サポートアプリ（出力制御部）、３６…メモリ、４０…接続端子、４５…測定機器。

Claims (12)

1. 情報を出力する出力部と、
   ユーザの肌状態、心状態又は体状態の少なくとも１つの状態である指定状態に関連する前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するレベル認識部と、
   前記ユーザの行動の各種別のレベルに応じて、当該レベルを向上させるための施策を認識する施策認識部と、
   前記ユーザの行動の実行状況のレベルと、当該実行状況のレベルに応じた当該施策認識部により認識された施策とを前記出力部に出力する出力制御部とを備えることを特徴とする情報出力システム。
2. 請求項１記載の情報出力システムにおいて、
   前記施策認識部は、前記行動の各種別のレベルのうち、最低のレベルの行動の種別を認識し、当該種別のレベルを向上させるための施策を認識し、当該施策認識部により認識された施策を出力制御部は前記出力部に出力するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
3. 請求項１又は２記載の情報出力システムにおいて、
   前記レベル認識部は、前記行動のカテゴリを認識し、当該行動のカテゴリに含まれる各行動の種別のうち、最も高いレベルの種別を含むカテゴリを当該カテゴリのレベルとして認識し、
   前記施策認識部は、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策を認識し、
   前記出力制御部は、前記ユーザの行動のカテゴリのレベルと、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策とを前記出力部に出力するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
4. 請求項３の情報出力システムにおいて、
   前記行動のカテゴリは、前記指定状態のケアと、飲食、運動及び生活のうちの少なくとも１つとを含むことを特徴とする情報出力システム。
5. 請求項３又は４の情報出力システムにおいて、
   前記レベル認識部は、前記行動の種別のうち、最高のレベルの行動の種別とは異なる行動の種別のうち、次に高いレベルの行動の種別のレベルを前記カテゴリのレベルとして認識し、
   前記施策認識部は、前記カテゴリのレベルを向上させるための施策ための施策として、当該次に高いレベルを向上させるための施策を認識し、
   前記出力制御部は、前記ユーザの行動のカテゴリのレベルと、当該次に高いレベルを向上させるための施策とを前記出力部に出力することを特徴とする情報出力システム。
6. 請求項１〜５のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   前記施策認識部は、前記ユーザの情報に基づいて前記ユーザの嗜好を認識し、前記ユーザの嗜好に反する施策の選択を回避し、又は、前記ユーザの嗜好に合致する施策を選択する頻度よりも低頻度で前記ユーザの嗜好に反する施策を選択するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
7. 請求項１〜６のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   前記施策認識部は、前記ユーザの情報に基づいて前記ユーザが実行できない施策を認識し、前記ユーザが実行できない施策を除外するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
8. 請求項１〜７のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   前記施策認識部は、前記レベルを向上させる施策として、前記行動の実行度合いを増加または減少させた施策を認識することを特徴とする情報出力システム。
9. 請求項１〜8のうちいずれか1項記載の情報出力システムにおいて、
   情報の入力を受け付ける入力部を備え、
   前記レベル認識部は、前記入力部に入力された情報に基づいて、前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
10. 請求項１〜9のうちいずれか1項記載の情報出力システムにおいて、
    前記ユーザの肌の細胞の画像データである肌細胞画像データ、前記ユーザの肌の画像データである肌画像データ及び前記ユーザの舌の画像データである舌画像データを認識する画像データ認識部と、
    レベル認識部は、前記肌細胞画像データ、前記肌画像データ、前記舌画像データのうち少なくとも1つに基づいて前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
11. 情報を出力する出力部を備えるシステムが実行する方法であって、
    ユーザの肌状態、心状態又は体状態の少なくとも１つの状態である指定状態に関連する前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するステップと、
    前記ユーザの行動の各種別のレベルに応じて、当該レベルを向上させるための施策を認識するステップと、
    前記ユーザの行動の実行状況のレベルと、当該実行状況のレベルに応じた前記ステップにおいて認識された施策とを前記出力部に出力するステップとを含む情報出力方法。
12. 情報を出力する出力部を備えるシステムに、
    ユーザの肌状態、心状態又は体状態の少なくとも１つの状態である指定状態に関連する前記ユーザの行動の実行状況のレベルを前記行動の種別ごとに認識するステップと、
    前記ユーザの行動の各種別のレベルに応じて、当該レベルを向上させるための施策を認識するステップと、
    前記ユーザの行動の実行状況のレベルと、当該実行状況のレベルに応じた前記ステップにおいて認識された施策とを前記出力部に出力するステップとを実行させる情報出力プログラム。