JP2022140270A - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顧客の肌に適した接客者又はカウンセラを選択する。【解決手段】化粧品の顧客と、顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラと、をマッチングさせる情報処理装置は、第１顧客の将来の肌の問題に関する第１顧客肌情報と、複数のカウンセラのそれぞれの過去又は現在の肌の問題に関するカウンセラ肌情報と、を参照して、第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算する手段を備え、第１類似度に基づいて、第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを識別するカウンセラ識別情報を選択する手段を備え、第１顧客を識別する第１顧客識別情報と、カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する手段を備える。【選択図】図８

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。

従来、種々の店舗において、販売員等（以下、接客者ともいう）は、店舗を訪れた顧客に対して接客を行っている。例えば、化粧品を販売している店舗では、美容部員が、顧客の肌の状態を測定したり、顧客の肌のカウンセリングをしたりしている。

顧客への適切な対応者の割り当てを支援するために、特許文献１では、対応実績と対応状況とに少なくとも基づいて複数の対応者の中から顧客に対応する対応者を提案している。

特開２０１７－１７４０９６号公報

しかしながら、従来の手法では、顧客は、顧客の肌の悩みを身をもって理解してくれる接客者に接客してもらえる機会が少なかった。

そこで、本発明では、顧客の肌に適した接客者又はカウンセラを選択することを目的とする。

本発明の一実施形態は、
化粧品の顧客と、前記顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラと、をマッチングさせる情報処理装置であって、
第１顧客の将来の肌の問題に関する第１顧客肌情報と、複数のカウンセラのそれぞれの過去又は現在の肌の問題に関するカウンセラ肌情報と、を参照して、前記第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算する手段を備え、
前記第１類似度に基づいて、前記第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを識別するカウンセラ識別情報を選択する手段を備え、
前記第１顧客を識別する第１顧客識別情報と、前記カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する手段を備える、
情報処理装置である。

本発明によれば、顧客の肌に適した接客者又はカウンセラを選択することができる。

第１実施形態に係る全体の構成図である。 第１実施形態に係る人物選択装置１０の機能ブロック図である。 第１実施形態に係る遺伝子に基づいて特定される肌の特徴について説明するための図である。 第１実施形態に係る遺伝子に基づいて特定される肌の特徴について説明するための図である。 第１実施形態に係る人物選択処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る人物選択装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る顧客端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 第２実施形態の概要の説明図である。 第２実施形態の顧客情報データベース及びカウンセラ情報データベースのデータ構造を示す図である。 第２実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。 図１０の情報処理で表示される画面の例を示す図である。 第３実施形態の概要の説明図である。 第３実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。 第４実施形態の概要の説明図である。 第４実施形態の顧客化粧ログ情報データベース及びカウンセラ化粧ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 第４実施形態の顧客行動ログ情報データベース及びカウンセラ行動ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 第４実施形態の顧客肌診断ログ情報データベース及びカウンセラ肌診断ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 第４実施形態の顧客環境ログ情報データベース及びカウンセラ環境ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 第４実施形態の顧客生体ログ情報データベース及びカウンセラ生体ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 第５実施形態の概要の説明図である。 第５実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。 第６実施形態の概要の説明図である。 第６実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。 第７実施形態の概要の説明図である。 第７実施形態のレコメンド処理のシーケンス図である。 図２５の情報処理において表示される画面例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

・本実施形態では、化粧品の販売での接客の実施形態を主に説明するが、これに限られず、サプリメント・健康食品やドリンクの販売での接客、美容機器の販売での接客、エステティックサロンでの接客等の場合にも適用することができる。
・本実施形態では、店頭での接客やインターネット上での接客の実施形態を主に説明するが、これに限られず、電話での接客の場合にも適用することができる。
・本実施形態では、接客時に接客者を選択する実施形態を主に説明するが、これに限られず、接客の予約時に接客者を選択する場合にも適用することができる。
・本実施形態の「化粧」は、メイキャップ及びスキンケアの両方を含む。
・本実施形態の「化粧品」は、メイキャップ商品及びスキンケア商品の両方を含む。

（１）第１実施形態
第１実施形態を説明する。

（１．１）第１実施形態の全体の構成
第１実施形態の全体の構成を説明する。図１は、第１実施形態に係る全体の構成図である。

＜実施例１＞
第１実施形態では、店頭での接客における接客者を選び出すことができる。具体的には、人物選択装置１０は、店舗を訪れた顧客２１の肌の特徴と同一の肌の特徴、または、顧客２１の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する接客者１１を、複数の接客者のなかから選択する。その後、選び出された接客者が顧客に対して接客を行う。

＜実施例２＞
第１実施形態では、インターネット上での接客（例えば、チャット、メッセージ、メール等による接客）における接客者を選び出すことができる。具体的には、顧客２１は、顧客端末２０を用いて、化粧品等を販売しているウェブサイトにアクセスする。そして、顧客２１は、顧客端末２０を用いて、インターネット上での接客を要求したとする。そうすると、人物選択装置１０は、顧客２１の肌の特徴と同一の肌の特徴、または、顧客２１の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する接客者１１を、複数の接客者の中から選択する。その後、選び出された接客者が顧客に対して接客を行う。

（１．２）第１実施形態の人物選択装置の機能ブロック
第１実施形態の人物選択装置の機能ブロックを説明する。図２は、第１実施形態に係る人物選択装置１０の機能ブロック図である。

図２に示されるように、人物選択装置１０は、特定部１０１と、選択部１０２と、顧客肌特徴記憶部１０３と、接客者肌特徴記憶部１０４と、を備えることができる。また、人物選択装置１０は、プログラムを実行することで、特定部１０１、選択部１０２として機能することができる。

なお、例えば、第１の人物（例えば、顧客、又は、化粧品の顧客）は、第２の人物（例えば、美容部員等の接客者、又は、顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラ）に対して美容に関する相談をする者である。また、例えば、第２の人物は、第１の人物から美容に関する相談を受ける者である。

特定部１０１は、第１の人物の肌の特徴を特定する。例えば、特定部１０１は、第１の人物を識別するための情報（例えば、顧客ＩＤ、顧客の氏名など）を取得する。また、特定部１０１は、該第１の人物を識別するための情報をもとに、顧客肌特徴記憶部１０３内で、第１の人物の肌の特徴を参照する。

選択部１０２は、複数の第２の人物（例えば、店頭にいる複数の接客者）から、特定部１０１が特定した第１の人物の肌の特徴と同一の肌の特徴、または、特定部１０１が特定した第１の人物の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する者を選択する。選択部１０２は、選択した第２の人物の情報を出力（例えば、表示）する。

なお、選択部１０２は、第１の人物の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する複数の者を、より類似している者から順に選択して出力することができる。また、選択部１０２は、複数の第２の人物のうち、接客可能な者（例えば、接客中ではない者）を選択することができる。また、選択部１０２は、複数の第２の人物のうち、第１の人物よりも年齢が上の者（つまり、過去の自身の肌の変化に対応した経験に基づき、第１の人物の将来の肌の変化へのアドバイスをできる者）を選択することができる。

顧客肌特徴記憶部１０３には、第１の人物の肌の特徴に関する情報が記憶されている。例えば、顧客肌特徴記憶部１０３には、第１の人物の遺伝子の情報が記憶さている。また、例えば、顧客肌特徴記憶部１０３には、第１の人物の肌の状態の測定値が記憶されている。また、例えば、顧客肌特徴記憶部１０３には、第１の人物の肌に関する問診の結果が記憶されている。

接客者肌特徴記憶部１０４には、第２の人物の肌の特徴に関する情報が記憶されている。例えば、接客者肌特徴記憶部１０４には、第２の人物の遺伝子の情報が記憶さている。また、例えば、接客者肌特徴記憶部１０４には、第２の人物の肌の状態の測定値が記憶されている。また、例えば、接客者肌特徴記憶部１０４には、第２の人物の肌に関する問診の結果が記憶されている。

なお、第１の人物の遺伝子の情報等および第２の人物の遺伝子の情報等が記憶されることについて、事前に許可または承諾が得られていることとする。

（１．３）第１実施形態の肌の特徴の特定
第１実施形態の肌の特徴の特定について説明する。以下、遺伝子に基づく特定、肌の状態の測定値に基づく特定、及び、肌に関する問診の結果に基づく特定に分けて説明する。

（１．３．１）第１実施形態の遺伝子に基づく特定
第１実施形態では、第１の人物および第２の人物の肌の特徴は、遺伝子に基づいて特定される。例えば、肌の特徴は、遺伝子のＳＮＰ（Single Nucleotide Polymorphism（一塩基多型とも呼ばれる））に基づいて特定される。例えば、遺伝子は、角層うるおいと、真皮コラーゲン分解と、血管機能と、肌の紫外線感受性と、肌の抗酸化と、肌トラブルと、体臭およびニキビと、に関する遺伝子である。以下、図３および図４を参照しながら詳細に説明する。

図３は、第１実施形態に係る遺伝子に基づいて特定される肌の特徴について説明するための図である。第１実施形態では、図３に示される７つの遺伝子（具体的には、角層うるおいと、真皮コラーゲン分解と、血管機能と、肌の紫外線感受性と、肌の抗酸化と、肌トラブルと、体臭およびニキビと、に関する遺伝子）をもとに、第１の人物および第２の人物を２１８７（＝３^７（７つの遺伝子のそれぞれに３グループあるため））のグループに分ける。

＜＜番号１＞＞
図３の番号１について説明する。遺伝子は「ＢＬＭＨ」であり、ＳＮＰ（ＲＳ番号）は「ｒｓ１０５０５６５」であり、機能は「角層うるおい」である。「Ｈｏｍｏ１」と「Ｈｅｔｅｒｏ」と「Ｈｏｍｏ２」の３グループがある。

＜＜番号２＞＞
図３の番号２について説明する。遺伝子は「ＭＭＰ－１」であり、ＳＮＰ（ＲＳ番号）は「ｒｓ１７９９７５０」であり、機能は「真皮コラーゲン分解」である。「Ｈｏｍｏ１
」と「Ｈｅｔｅｒｏ」と「Ｈｏｍｏ２」の３グループがある。

＜＜番号３＞＞
図３の番号３について説明する。遺伝子は「ＶＥＧＦＡ」であり、ＳＮＰ（ＲＳ番号）は「ｒｓ８３３０６１」であり、機能は「血管機能」である。「Ｈｏｍｏ１」と「Ｈｅｔｅｒｏ」と「Ｈｏｍｏ２」の３グループがある。

＜＜番号４＞＞
図３の番号４について説明する。遺伝子は「ＯＣＡ２」であり、ＳＮＰ（ＲＳ番号）は「ｒｓ７４６５３３３０」であり、機能は「肌の紫外線感受性」である。「Ｈｏｍｏ１」と「Ｈｅｔｅｒｏ」と「Ｈｏｍｏ２」の３グループがある。

＜＜番号５＞＞
図３の番号５について説明する。遺伝子は「Ｓ０Ｄ２」であり、ＳＮＰ（ＲＳ番号）は「ｒｓ４８８０」であり、機能は「肌の抗酸化」である。「Ｈｏｍｏ１」と「Ｈｅｔｅｒｏ」と「Ｈｏｍｏ２」の３グループがある。

＜＜番号６＞＞
図３の番号６について説明する。遺伝子は「ＴＮＦ（ａ）」であり、ＳＮＰ（ＲＳ番号）は「ｒｓ１７９９７２４」であり、機能は「肌トラブル」である。「Ｈｏｍｏ１」と「Ｈｅｔｅｒｏ」と「Ｈｏｍｏ２」の３グループがある。

＜＜番号７＞＞
図３の番号７について説明する。遺伝子は「ＡＢＣＣ１１」であり、ＳＮＰ（ＲＳ番号）は「ｒｓ１７８２２９３１」であり、機能は「体臭、ニキビ」である。「Ｈｏｍｏ１」と「Ｈｅｔｅｒｏ」と「Ｈｏｍｏ２」の３グループがある。

図４は、第１実施形態に係る遺伝子に基づいて特定される肌の特徴について説明するための図である。図４に示されるように、第１の人物および第２の人物を２１８７（＝３^７（７つの遺伝子のそれぞれに３グループあるため））のグループに分ける。

このように、７桁の数字にすることによって、グループ間での遺伝子の類似性が一目瞭然となる。どのＳＮＰが一致し、どのＳＮＰが異なるかがよく分かる。例えば、「１１１１１１１」、「１１１１１１２」、「１１１１１１３」は、６種類のＳＮＰが一致し、１種類のＳＮＰ（７番目のＳＮＰ）のみが異なる（「１１１１１１１」は７番目がＨｏｍｏ１であることを示し、「１１１１１１２」は７番目がＨｅｔｅｒｏであることを示し、「１１１１１１３」は７番目がＨｏｍｏ２であることを示す）。

遺伝子に基づく特定の場合、選択部１０２は、第１の人物のグループ（つまり、７桁の数字の全部）と第２の人物のグループ（つまり、７桁の数字の全部）とが同一であった場合には、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は同一であると判断する。また、選択部１０２は、第１の人物の所定の個数の数字（つまり、７桁の数字の一部）と第２の人物の所定の個数の数字（つまり、７桁の数字の一部）とが同一であった場合には、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は類似していると判断する。選択部１０２は、７桁の数字のうち同一の数字の個数が多いほど、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は類似していると判断することができる。

なお、各遺伝子に重み付けを行う（例えば、角層うるおいに関する遺伝子が同一である場合には真皮コラーゲン分解に関する遺伝子が同一である場合よりも、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴が類似していると判断する）ようにしてもよい。

（１．３．２）第１実施形態の肌の状態の測定値に基づく特定
第１実施形態では、第１の人物および第２の人物の肌の特徴は、肌の状態を測定した値に基づいて特定される。例えば、肌の状態を測定した値は、以下の各項目について測定した値である。
・肌状態：皮脂量、毛穴の大きさ、角層水分量、角層バリア（経表皮水分蒸散量）等
・肌形状：シワの深さ、シワの長さ、シワの面積、目袋の大きさ、ほうれい線の目立ち、たるみ度等
・肌の色特性：肌色、シミの大きさ、シミの数、シミの濃さ、くすみ度、目周りのくま度等

肌の状態の測定値に基づく特定の場合、選択部１０２は、第１の人物の全項目の測定値と第２の人物の全項目の測定値とが同一であった場合には、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は同一であると判断する。また、選択部１０２は、第１の人物の所定の個数以上の項目の測定値と第２の人物の所定の個数以上の項目の測定値とが同一であった場合には、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は類似していると判断する。選択部１０２は、測定値が同一である項目の数が多いほど、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は類似していると判断することができる。

なお、各項目に重み付けを行う（例えば、項目１の測定値が同一である場合には項目２の測定値が同一である場合よりも、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴が類似していると判断する）ようにしてもよい。

（１．３．３）第１実施形態の肌に関する問診の結果に基づく特定
第１実施形態では、第１の人物および第２の人物の肌の特徴は、肌に関する問診の結果に基づいて特定される。例えば、問診は、日焼けをした場合の変化と、肌質と、肌のトラブルと、耳あかの状態と、に関する問診である。

肌に関する問診の結果に基づく特定の場合、選択部１０２は、第１の人物の全問診の回答と第２の人物の全問診の回答とが同一であった場合には、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は同一であると判断する。また、選択部１０２は、第１の人物の所定の個数以上の問診の回答と第２の人物の所定の個数以上の問診の回答とが同一であった場合には、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は類似していると判断する。選択部１０２は、回答が同一である問診の数が多いほど、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴は類似していると判断することができる。

なお、各問診に重み付けを行う（例えば、問診１の回答が同一である場合には問診２の回答が同一である場合よりも、第１の人物の肌の特徴と第２の人物の肌の特徴が類似していると判断する）ようにしてもよい。

以下、肌に関する問診の一例である。各問診事項において、回答１が最も肌の特徴がネガティブである（つまり、肌の問題が起きやすい）回答である。

問診１．あなたの肌は、日焼けをした場合、どのような変化しますか。以下の中から、最もあてはまるものをひとつだけ選んでください。
回答１．赤くならず、黒くなる
回答２．ほとんど赤くならず、黒くなる
回答３．あまり赤くならず、すぐ黒くなる
回答４．赤くなった後、黒くなる
回答５．すぐに赤くなった後、わずかに黒くなる
回答６．すぐに赤くなりやすいが、黒くならない

肌質についてお伺い致します。
問診２．あなたの「普段の顔の肌の状態」についてあてはまるものをひとつ選んでください。
回答１．脂性肌（うるおいはあるがべたつきやすい）
回答２．乾燥型脂性肌（脂っぽいのにかさつく）
回答３．乾燥肌（かさついてあれやすい）
回答４．普通肌（うるいおいがありみずみずしい）
回答５．わからない

問診３．幼少期にアトピー性皮膚炎といわれたことはありましたか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診４．あなたの肌のお肌について、あてはまるものを以下の中からすべて選んでください。
回答１．過去に化粧品トラブルで皮膚科への通院・治療経験がある
回答２．過去に肌荒れやかぶれ（花粉症からのトラブルも含む）で通院・治療経験がある
回答３．化粧品で（新しいものに変えたときなど）、赤み、ブツブツ、腫れなどの症状が出現したことがある
回答４．化粧品で（新しいものに変えたときなど）、かゆみ、ヒリヒリ、チクチクなどの症状が出現したことがある
回答５．アクセサリーなどの貴金属の接触で赤みや痒み、かぶれなどの症状が出たことがある
回答６．２０代以降に、アトピー性皮膚炎と診断されたことがある
回答７．２０代よりも前に、アトピー性皮膚炎と診断されたことがある
回答８．顔のお肌に、大きなほくろ・あざ・傷・やけど跡がある
回答９．日にあたったときに湿疹や蕁麻疹などの症状が出たことがある
回答１０．家族（親・兄弟・子供）にアトピー性皮膚炎と診断された者がいる
回答１１．あてはまるものはない

問診５．あなたの肌のお肌は敏感ですか。
回答１．とても敏感
回答２．敏感
回答３．普通
回答４．少し

問診６．あなたの肌は荒れやすいですか。
回答１．とても荒れやすい
回答２．やや荒れやすい
回答３．普通
回答４．荒れにくい

問診７．あなたの顔の肌の現在のお肌の色み傾向について、最もあてはまるものを選んでください。
回答１．白いと思う
回答２．黒いと思う
回答３．黄色いと思う
回答４．赤いと思う
回答５．青いと思う
回答６．その他

問診８．あなたの肌の地肌（日に当たらない部分、腹等）の色みの傾向について、最もあてはまるものを選んでください。
回答１．白いと思う
回答２．黒いと思う
回答３．黄色いと思う
回答４．赤いと思う
回答５．青いと思う
回答６．その他

肌のトラブルについてお伺い致します。
問診９．あなたの顔の肌に「くすみ」はありますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１０．あなたの肌には「シミ」がありますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１１．あなたの肌には「しわ」ができていますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１２．あなたの肌には、鼻を中心として、目立つ「角栓（毛穴づまり）」がありますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１３．あなたの肌は「べたつき、皮脂テカり」がよく起こりますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１４．あなたの肌は過去から現在まで「ニキビ・吹き出物」がよくできることがありましたか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１５．あなたの肌はよく「乾燥・かさつき」が起こりますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１６．あなたの肌には、「目立つ毛穴」がありますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１７．あなたの肌には、目立つ「ニキビ跡」がありますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１８．あなたの肌には、「たるみ」がありますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

問診１９．あなたの肌には、「くま」ができますか。
回答１．はい
回答２．いいえ

耳あかの状態についてお伺いします。
問診２０．あなたのいつもの耳垢の状態は次のうちどれに近いですか。
回答１．湿っている
回答２．乾いている
回答３．日によって変化する

（１．４）第１実施形態の人物選択処理
第１実施形態の人物選択処理を説明する。図５は、第１実施形態に係る人物選択処理のフローチャートである。

ステップ１（Ｓ１）において、特定部１０１は、第１の人物の肌の特徴を特定する。例えば、特定部１０１は、第１の人物を識別するための情報（例えば、顧客ＩＤ、顧客の氏名など）を取得する。次に、特定部１０１は、該第１の人物を識別するための情報をもとに、顧客肌特徴記憶部１０３内で、第１の人物の肌の特徴を参照する。

ステップ２（Ｓ２）において、選択部１０２は、複数の第２の人物（例えば、店頭にいる複数の接客者）から、Ｓ１で特定された第１の人物の肌の特徴と同一の肌の特徴、または、Ｓ１で特定された第１の人物の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する者を選択する。

なお、選択部１０２は、第１の人物の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する複数の者を、より類似している者から順に選択して出力することができる。また、選択部１０２は、複数の第２の人物のうち、接客可能な者（例えば、接客中ではない者）を選択することができる。また、選択部１０２は、複数の第２の人物のうち、第１の人物よりも年齢が上の者（つまり、過去の自身の肌の変化に対応した経験に基づき、第１の人物の将来の肌の変化へのアドバイスをできる者）を選択することができる。

（１．５）第１実施形態の効果
このように、第１実施形態では、顧客の肌の特徴と同一の肌の特徴または類似する肌の特徴を有する接客者が接客を行うことができる。接客者は、顧客の肌の悩みと同じような悩みがある（あるいは、顧客の肌の悩みと同じような悩みがあった）可能性が高い。そのため、接客者は、顧客の肌の悩みに共感することができ、顧客の肌の特徴に応じた接客（例えば、化粧品等のアイテムの提案、食生活の提案、エクササイズの提案）を行うことができる。

第１実施形態では、遺伝子の類似性から、顧客と美容部員をマッチングさせることができる。同じ紫外線量をあびても赤くなりやすい人と赤くならない人がいるように、もともとの遺伝子の違いによって紫外線に対する反応性も違う。肌の特徴の違いは、遺伝しうると考えられる。接客者と顧客は、環境要因による肌の特徴ではなく、遺伝要因による肌の特徴が同一または類似である。そのため、接客者と顧客の環境要因が異なっていたとしても、接客者は、顧客の肌の悩みに共感することができ、顧客の肌の特徴に応じた接客（例えば、化粧品等のアイテムの提案、食生活の提案、エクササイズの提案）を行うことができる。

第１実施形態では、顧客と美容部員との年齢差から、顧客と美容部員をマッチングさせることができる。肌は加齢によって変化するため、美容部員は、過去の自身の肌の変化に対応した経験に基づき、顧客の将来の肌の変化へのアドバイスをすることができる。

（１．６）第１実施形態のハードウェア構成
第１実施形態のハードウェア構成を説明する。

（１．６．１）第１実施形態の人物選択装置のハードウェア構成
第１実施形態の人物選択装置１０のハードウェア構成を説明する。図６は、第１実施形態に係る人物選択装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

人物選択装置１０は、クライアントコンピュータ又はホストコンピュータ（「情報処理装置」の一例）である。
クライアントコンピュータは、他のコンピュータ（例えば、顧客端末２０）と通信を行うことなく、機能を実現可能なコンピュータ（「情報処理装置」の一例）である。
ホストコンピュータは、他のコンピュータとネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）を介して接続され、且つ、他のコンピュータと通信を行うことにより機能を実現可能なコンピュータ（例えば、サーバ）である。

図６に示すように、人物選択装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００３を有する。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３は、いわゆるコンピュータを形成する。

また、人物選択装置１０は、補助記憶装置１００４、表示装置１００５、操作装置１００６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１００７、ドライブ装置１００８を有することができる。なお、人物選択装置１０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。

ＣＰＵ１００１は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。

ＲＯＭ１００２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ１００２は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１００１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ１００２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Inter face）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。

ＲＡＭ１００３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ１００３は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１００１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置１００４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。

表示装置１００５は、人物選択装置１０の内部状態等を表示する表示デバイスである。

操作装置１００６は、人物選択装置１０の管理者が人物選択装置１０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置１００７は、ネットワークに接続し、他の装置と通信を行うための通信デバイスである。

ドライブ装置１００８は記憶媒体１００９をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体１００９には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体１００９には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体１００９がドライブ装置１００８にセットされ、該記憶媒体１００９に記録された各種プログラムがドライブ装置１００８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置１００７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。

（１．６．２）第１実施形態の顧客端末のハードウェア構成
第１実施形態の顧客端末２０のハードウェア構成を説明する。図７は、第１実施形態に係る顧客端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

顧客端末２０は、ホストコンピュータとして機能する人物選択装置１０と通信可能なクライアントコンピュータである。

図７に示すように、顧客端末２０は、ＣＰＵ２００１、ＲＯＭ２００２、ＲＡＭ２００３を有する。ＣＰＵ２００１、ＲＯＭ２００２、ＲＡＭ２００３は、いわゆるコンピュータを形成する。

また、顧客端末２０は、補助記憶装置２００４、表示装置２００５、操作装置２００６、Ｉ／Ｆ装置２００７、ドライブ装置２００８を有することができる。なお、顧客端末２０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。

ＣＰＵ２００１は、補助記憶装置２００４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。

ＲＯＭ２００２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２００２は、補助記憶装置２００４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ２００１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２００２はＢＩＯＳやＥＦＩ等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。

ＲＡＭ２００３は、ＤＲＡＭやＳＲＡＭ等の揮発性メモリである。ＲＡＭ２００３は、補助記憶装置２００４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ２００１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置２００４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。

表示装置２００５は、顧客端末２０の内部状態等を表示する表示デバイスである。

操作装置２００６は、顧客端末２０の管理者が顧客端末２０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置２００７は、ネットワークに接続し、他の装置と通信を行うための通信デバイスである。

ドライブ装置２００８は記憶媒体２００９をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体２００９には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体２００９には、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置２００４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体２００９がドライブ装置２００８にセットされ、該記憶媒体２００９に記録された各種プログラムがドライブ装置２００８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置２００４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置２００７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。

（１．７）第１実施形態の付記
第１実施形態の第１態様は、
第１の人物の肌の特徴を特定するステップと、
複数の第２の人物から、第１の人物の肌の特徴と同一の肌の特徴、または、第１の人物の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する人物を選択するステップと
を含む情報処理方法である。

第１実施形態の第２態様は、
第１の人物は、第２の人物に対して美容に関する相談をする者であり
第２の人物は、第１の人物から美容に関する相談を受ける者である、上記第１態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第３態様は、
肌の特徴は、遺伝子に基づいて特定される、上記第１態様又は第２態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第４態様は、
肌の特徴は、遺伝子のＳＮＰに基づいて特定される、上記第３態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第５態様は、
遺伝子は、角層うるおいと、真皮コラーゲン分解と、血管機能と、肌の紫外線感受性と、肌の抗酸化と、肌トラブルと、体臭およびニキビと、に関する遺伝子である、上記第３態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第６態様は、
肌の特徴は、肌の状態を測定した値に基づいて特定される、上記第１態様又は第２態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第７態様は、
値は、皮脂量、毛穴の大きさ、角層水分量、角層バリア（経表皮水分蒸散量）、シワの深さ、シワの長さ、シワの面積、目袋の大きさ、ほうれい線の目立ち、たるみ度、肌色、シミの大きさ、シミの数、シミの濃さ、くすみ度、目周りのくま度に関する値である、上記第６態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第８態様は、
肌の特徴は、肌に関する問診の結果に基づいて特定される、上記第１態様又は第２態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第９態様は、
問診は、日焼けをした場合の変化と、肌質と、肌のトラブルと、耳あかの状態と、に関する問診である上記第８態様に記載の情報処理方法である。

第１実施形態の第１０態様は、
第１の人物の肌の特徴を特定する手段と、
複数の第２の人物から、第１の人物の肌の特徴と同一の肌の特徴、または、第１の人物の肌の特徴と類似する肌の特徴を有する人物を選択する手段と
を備えた情報処理装置である。

（２）第２実施形態
第２実施形態を説明する。第２実施形態は、顧客の将来の肌の問題に関する情報と、カウンセラの過去又は現在の肌の問題に関する情報との類似度に基づいて、顧客に適したカウンセラを選択する例である。上述の実施形態と同様の説明は省略する。

（２．１）第２実施形態の概要
第２実施形態の概要を説明する。図８は、第２実施形態の概要の説明図である。

図８に示すように、第２実施形態では、人物選択装置１０は、顧客肌情報と、カウンセラ肌情報と、を記憶する。
顧客肌情報は、化粧品の顧客の将来の肌の問題（例えば、将来、顧客の肌に発生することが予測されるトラブル）に関する情報である。
カウンセラ肌情報は、顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラの過去又は現在の肌の問題に関する情報である。

肌の問題は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・肌のトラブル
・肌の悩み

人物選択装置１０は、カウンセリングの対象となる顧客（以下「第１顧客」という）の顧客肌情報（以下「第１顧客肌情報」という）と、カウンセラのカウンセラ肌情報と、を比較することによって、第１類似度を計算する。第１類似度は、顧客肌情報と、各カウンセラのカウンセラ肌情報の類似のレベルである。

人物選択装置１０は、第１類似度に基づいて、第１顧客にカウンセリングを実施すべきカウンセラ（以下「第１カウンセラ」という）を選択する。

人物選択装置１０は、第１顧客の顧客識別情報（以下「第１顧客識別情報」という）と、第１カウンセラのカウンセラ識別情報（以下「第１カウンセラ識別情報」という）と、を関連付けて記憶する。

人物選択装置１０は、第１顧客が使用する顧客端末２０に、第１カウンセラ識別情報を提示する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客を担当する第１カウンセラが報知される。

（２．２）第２実施形態のデータベース
第２実施形態のデータベースを説明する。

（２．２．１）第２実施形態の顧客情報データベース及びカウンセラ情報データベース
第２実施形態の顧客情報データベース及びカウンセラ情報データベースを説明する。図９は、第２実施形態の顧客情報データベース及びカウンセラ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図９Ａの顧客情報データベースには、顧客情報が格納されている。顧客情報は、複数の顧客のそれぞれに関する情報である。
顧客情報データベースは、「顧客ＩＤ」フィールドと、「顧客名」フィールドと、「住所」フィールドと、「顧客属性」フィールドと、「顧客遺伝」フィールドと、「顧客肌」フィールドと、「カウンセラＩＤ」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。

「顧客ＩＤ」フィールドには、顧客ＩＤが格納される。顧客ＩＤは、顧客を識別する情報（以下「顧客識別情報」という）の一例である。

「顧客名」フィールドには、顧客名情報が格納される。顧客名情報は、顧客の氏名に関する情報である。顧客名情報は、顧客識別情報の一例である。

「住所」フィールドには、顧客住所情報が格納される。顧客住所情報は、顧客の住所に関する情報である。

「顧客属性」フィールドには、顧客属性情報が格納される。顧客属性情報は、顧客の属性に関する情報である。「顧客属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「年齢」フィールドと、「人種」フィールドと、「身長」フィールドと、「体重」フィールドと、を含む。

「性別」フィールドには、顧客性別情報が格納される。顧客性別情報は、顧客の性別に関する情報である。

「年齢」フィールドには、顧客年齢情報が格納される。顧客年齢情報は、顧客の年齢に関する情報である。

「人種」フィールドには、顧客人種情報が格納される。顧客人種情報は、顧客の人種に関する情報である。

「身長」フィールドには、顧客身長情報が格納される。顧客身長情報は、顧客の身長に関する情報である。

「体重」フィールドには、顧客体重情報が格納される。顧客体重情報は、顧客の体重に関する情報である。

「顧客遺伝」フィールドには、顧客遺伝情報が格納される。顧客遺伝情報は、顧客の遺伝子に関する情報である。顧客遺伝情報は、例えば、顧客のＤＮＡ（DeoxyriboNucleic Acid）検査の結果に関する情報である。

「顧客肌」フィールドには、顧客肌情報が格納される。顧客肌情報は、顧客の肌の先天的特徴、及び、顧客の現在及び将来の肌の問題に関する情報である。顧客肌情報は、例えば、「顧客遺伝」フィールドの情報に基づいて特定される。先天的特徴及び肌の問題は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・角層うるおい
・真皮コラーゲン分解
・血管機能
・肌の紫外線感受性
・肌の抗酸化
・体臭
・ニキビ

「カウンセラＩＤ」フィールドには、各顧客の第１カウンセラのカウンセラＩＤが格納される。

図９Ｂのカウンセラ情報データベースには、カウンセラ情報が格納されている。カウンセラ情報は、複数のカウンセラのそれぞれに関する情報である。
カウンセラ情報データベースは、「カウンセラＩＤ」フィールドと、「カウンセラ名」フィールドと、「住所」フィールドと、「カウンセラ属性」フィールドと、「カウンセラ遺伝」フィールドと、「カウンセラ肌」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。

「カウンセラＩＤ」フィールドには、カウンセラＩＤが格納される。カウンセラＩＤは、カウンセラを識別する情報（以下「カウンセラ識別情報」という）の一例である。

「カウンセラ名」フィールドには、カウンセラ名情報が格納される。カウンセラ名情報は、カウンセラの氏名に関する情報である。カウンセラ名情報は、カウンセラ識別情報の一例である。

「住所」フィールドには、カウンセラ住所情報が格納される。カウンセラ住所情報は、カウンセラの住所に関する情報である。

「カウンセラ属性」フィールドには、カウンセラ属性情報が格納される。カウンセラ属性情報は、カウンセラの属性に関する情報である。「カウンセラ属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「年齢」フィールドと、「人種」フィールドと、「身長」フィールドと、「体重」フィールドと、を含む。

「性別」フィールドには、カウンセラ性別情報が格納される。カウンセラ性別情報は、カウンセラの性別に関する情報である。

「年齢」フィールドには、カウンセラ年齢情報が格納される。カウンセラ年齢情報は、カウンセラの年齢に関する情報である。

「人種」フィールドには、カウンセラ人種情報が格納される。カウンセラ人種情報は、カウンセラの人種に関する情報である。

「身長」フィールドには、カウンセラ身長情報が格納される。カウンセラ身長情報は、カウンセラの身長に関する情報である。

「体重」フィールドには、カウンセラ体重情報が格納される。カウンセラ体重情報は、カウンセラの体重に関する情報である。

「カウンセラ遺伝」フィールドには、カウンセラ遺伝情報が格納される。カウンセラ遺伝情報は、カウンセラの遺伝子に関する情報である。カウンセラ遺伝情報は、例えば、カウンセラのＤＮＡ検査の結果に関する情報である。

「カウンセラ肌」フィールドには、カウンセラ肌情報が格納される。カウンセラ肌情報は、カウンセラの肌の先天的特徴、及び、カウンセラの現在及び将来の肌の問題に関する情報である。カウンセラ肌情報は、例えば、「カウンセラ遺伝」フィールドの情報に基づいて特定される。カウンセラ肌情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・角層うるおい
・真皮コラーゲン分解
・血管機能
・肌の紫外線感受性
・肌の抗酸化
・体臭
・ニキビ

（２．３）第２実施形態の情報処理
第２実施形態の情報処理を説明する。図１０は、第２実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。図１１は、図１０の情報処理で表示される画面の例を示す図である。

図１０の処理のトリガは、例えば、画面Ｐ２１２０（図１１）を表示させるための顧客による指示（以下「顧客指示」という）である。

顧客端末２０は、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ２００１は、画面Ｐ２１２０（図１１）を表示装置２００５に表示する。

画面Ｐ２１２０は、操作オブジェクトＢ２１２０と、フィールドオブジェクトＦ２１２０と、を含む。

フィールドオブジェクトＦ２１２０は、顧客ＩＤを入力するための顧客指示を受け付けるオブジェクトである。

操作オブジェクトＢ２１２０は、フィールドオブジェクトＦ２１２０に入力された顧客指示を確定させるための顧客指示を受け付けるオブジェクトである。

ステップＳ２１２０の後、顧客端末２０は、マッチングリクエスト（Ｓ２１２１）を実行する。
具体的には、顧客が、フィールドオブジェクトＦ２１２０に自身の顧客ＩＤを入力し、且つ、操作オブジェクトＢ２１２０を操作すると、ＣＰＵ２００１は、マッチングリクエストデータを人物選択装置１０に送信する。マッチングリクエストデータは、フィールドオブジェクトＦ２１２０に入力された顧客ＩＤを含む。

ステップＳ２１２１の後、人物選択装置１０は、将来の肌の問題の推定（Ｓ２１１０）を実行する。

ステップＳ２１１０の第１例では、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、マッチングリクエストデータに含まれる顧客ＩＤ（以下「第１顧客ＩＤ」という）に関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの遺伝情報（以下「第１顧客遺伝情報」という）を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ステップＳ２１１０の第２例では、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び問診の結果と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、マッチングリクエストデータに含まれる第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、顧客肌特徴記憶部１０３を参照して、第１顧客の問診の結果を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報と、第１顧客の問診の結果と、を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ステップＳ２１１０の後、人物選択装置１０は、第１類似度の計算（Ｓ２１１１）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、カウンセラ情報データベース（図９Ｂ）の「カウンセラ肌」フィールドのカウンセラ肌情報と、第１顧客の将来の肌の問題の推定結果と、を対比することにより、第１顧客と各カウンセラとの類似度（以下「第１類似度」という）を計算する。

ステップＳ２１１１の後、人物選択装置１０は、第１カウンセラの選択（Ｓ２１１２）を実行する。

具体的には、ＣＰＵ１００１は、ステップＳ２１１１の処理結果（つまり、第１類似度）のうち、所定条件に該当する第１類似度に対応するカウンセラのカウンセラＩＤを第１カウンセラＩＤとして特定する。
第１類似条件は、例えば、以下の少なくとも１つである。
・第１類似度が最大であること。
・問診の結果において、ネガティブな回答（一例として、「問診６．あなたの肌は荒れやすいですか。」に対して「回答１．とても荒れやすい」）が第１顧客と一致又は近似している問診項目が多いカウンセラであることである。

ステップＳ２１１２の後、人物選択装置１０は、データベースの更新（Ｓ２１１３）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）の第１顧客の顧客ＩＤに関連付けられた「カウンセラ」フィールドに、ステップＳ２１１２で特定された第１カウンセラＩＤを格納する。

ステップＳ２１１３の後、人物選択装置１０は、マッチングレスポンス（Ｓ２１１４）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、カウンセラ情報データベース（図９Ｂ）を参照して、第１カウンセラＩＤに関連付けられたカウンセラ情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、マッチングレスポンスデータを顧客端末２０に送信する。マッチングレスポンスデータは、特定されたカウンセラ情報（例えば、カウンセラＩＤ、カウンセラ名、性別、及び、年齢）を含む。

ステップＳ２１１４の後、顧客端末２０は、カウンセラ情報の提示（Ｓ２１２２）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ２００１は、画面Ｐ２１２１（図１１）を表示装置２００５に表示する。

画面Ｐ２１２１には、マッチングレスポンスデータに含まれるカウンセラ情報が表示される。

（２．４）第２実施形態の効果
第２実施形態によれば、将来の肌の問題について、第１顧客と類似度の高い第１カウンセラを選択する。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決に適したカウンセラを割り当てることができる。

（２．４）第２実施形態の変形例
ステップＳ２１１２において、第１類似条件に該当するカウンセラが複数存在する場合、人物選択装置１０は、第１類似度の計算（Ｓ２１１１）を再実行しても良い。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、第１顧客の化粧品購入履歴（例えば、後述する顧客行動ログ情報（図１６Ａ））を参照して、頻繁に購入している化粧品の種類に基づいて、第１顧客の将来の肌の悩みに対応する部位を特定する。例えば、ＣＰＵ１００１は、第１顧客がアイケア化粧品を頻繁に購入している場合、目周りの将来の肌の悩みが優位であると推定する。
ＣＰＵ１００１は、各カウンセラの第１類似度について、目周りの将来の肌の悩みについての重み係数を増加させ、且つ、当該重み係数を用いて第１類似度を再計算する。
これにより、第１顧客が頻繁に購入している化粧品から推定される将来の肌の悩みについて第１類似度の高いカウンセラが第１カウンセラとして選択される。

（３）第３実施形態
第３実施形態を説明する。第３実施形態は、第１顧客に類似する第２顧客とカウンセラとの第２類似度に基づいて、第１顧客に適した第１カウンセラを選択する例である。上述の実施形態と同様の説明は省略する。

（３．１）第３実施形態の概要
本実施形態の第３実施形態の概要を説明する。図１２は、第３実施形態の概要の説明図である。

図１２に示すように、第３実施形態では、人物選択装置１０は、顧客肌情報と、カウンセラ肌情報と、を記憶する。
顧客肌情報は、化粧品の顧客の将来の肌の問題に関する情報である。
カウンセラ肌情報は、顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラの過去又は現在の肌の問題に関する情報である。

肌の問題は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・肌のトラブル
・肌の悩み

人物選択装置１０は、カウンセリングの対象となる第１顧客の第１顧客肌情報と、第１顧客以外の顧客（以下「第２顧客」という）の顧客肌情報（以下「第２顧客肌情報」という）と、を比較することによって、第２類似度を計算する。第２類似度は、第１顧客肌情報と、第２顧客肌情報との類似のレベルである。

人物選択装置１０は、第２類似度に基づいて、将来の肌の問題が第１顧客と類似する顧客（以下「類似顧客」という）を選択する。

人物選択装置１０は、類似顧客の第２顧客肌情報と、カウンセラのカウンセラ肌情報と、を比較することによって、第１類似度を計算する。

人物選択装置１０は、第１類似度に基づいて、第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを選択する。

人物選択装置１０は、第１顧客識別情報と、第１カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する。

人物選択装置１０は、第１顧客が使用する顧客端末２０に、第１カウンセラ識別情報を提示する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客を担当する第１カウンセラが報知される。

（３．２）第３実施形態の情報処理
本実施形態の第３実施形態の情報処理を説明する。図１３は、第３実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。

図１３の処理のトリガは、例えば、カウンセラ選択処理の画面Ｐ２１２０（図１１）を表示させるための顧客指示である。

顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）～マッチングリクエスト（Ｓ２１２１）を実行する。

ステップＳ２１２１の後、人物選択装置１０は、将来の肌の問題の推定（Ｓ３１１０）を実行する。
具体的には、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、第２顧客の顧客ＩＤ（以下「第２顧客ＩＤ」という）に関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの遺伝情報（以下「第２顧客遺伝情報」という）を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第２顧客遺伝情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第２顧客の将来の肌の問題を推定する。

ステップＳ３１１０の後、人物選択装置１０は、第２類似度の計算（Ｓ３１１１）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、第１顧客の将来の肌の問題の推定結果と、第２顧客の将来の肌の問題の推定結果と、を対比することにより、第１顧客と第２顧客との第２類似度を計算する。

ステップＳ３１１１の後、人物選択装置１０は、類似顧客の選択（Ｓ３１１２）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、ステップＳ３１１１の処理結果（つまり、第２類似度）のうち、所定条件に該当する第２類似度に対応する類似顧客の顧客ＩＤ（以下「類似顧客ＩＤ」という）を選択する。
第２類似条件は、例えば、以下の少なくとも１つである。
・第２類似度が最大であること。
・問診の結果において、ネガティブな回答（一例として、「問診５．あなたの肌のお肌は敏感ですか。」に対して「回答２．とても敏感」）が第１顧客と一致又は近似している問診項目が多い第２顧客であること。
・第１顧客が使用する化粧品の使用期間が第１顧客より長い第２顧客の第２類似度であること。
・第１顧客より年上の第２顧客（つまり、過去の自身の肌の変化に対応した経験がある顧客）の第２類似度であること。
・遺伝情報及び化粧品の使用履歴が一致又は類似する第２顧客の第２類似度であること。

ステップＳ３１１２の後、人物選択装置１０は、第１類似度の計算（Ｓ３１１３）を実行する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ情報データベース（図９Ｂ）の「カウンセラ肌」フィールドのカウンセラ肌情報と、類似顧客の将来の肌の問題の推定結果と、を対比することにより、類似顧客と各カウンセラとの類似度を第１類似度として計算する。

ステップＳ３１１３の後、人物選択装置１０は、第２実施形態と同様に、第１カウンセラの選択（Ｓ２１１２）～マッチングレスポンス（Ｓ２１１４）を実行する。
ステップＳ２１１４の後、顧客端末２０は、カウンセラ情報の提示（Ｓ２１２２）を実行する。

（３．３）第３実施形態の効果
第３実施形態によれば、第１顧客の類似顧客に適したカウンセラを第１顧客の第１カウンセラとして選択する。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決に適したカウンセラを割り当てることができる。

（３．４）第３実施形態の変形例
ステップＳ３１１２において、第２類似条件に該当する類似顧客が複数存在する場合、人物選択装置１０は、第２類似度の計算（Ｓ３１１１）を再実行しても良い。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、第１顧客の化粧品購入履歴（例えば、後述する顧客行動ログ情報（図１６Ａ））を参照して、頻繁に購入している化粧品の種類に基づいて、第１顧客の将来の肌の悩みに対応する部位を特定する。例えば、ＣＰＵ１００１は、第１顧客がアイケア化粧品を頻繁に購入している場合、目周りの将来の肌の悩みが優位であると推定する。
ＣＰＵ１００１は、各類似顧客の第２類似度について、目周りの将来の肌の悩みについての重み係数を増加させ、且つ、当該重み係数を用いて第２類似度を再計算する。
これにより、第１顧客が頻繁に購入している化粧品から推定される将来の肌の悩みについて第２類似度の高い第２顧客が類似顧客として選択される。

（４）第４実施形態
第４実施形態を説明する。第４実施形態は、顧客肌情報及び顧客ログ情報と、カウンセラ肌情報及びカウンセラログ情報と、の類似度に基づいて、顧客に適したカウンセラを選択する例である。上述の実施形態と同様の説明は省略する。

（４．１）第４実施形態の概要
本実施形態の第４実施形態の概要を説明する。図１４は、第４実施形態の概要の説明図である。

図１４に示すように、第４実施形態では、人物選択装置１０は、顧客肌情報と、顧客ログ情報と、カウンセラ肌情報と、カウンセラログ情報と、を記憶する。
顧客ログ情報は、時系列に沿った顧客情報である。
カウンセラログ情報は、時系列に沿ったカウンセラ情報である。

人物選択装置１０は、カウンセリングの対象となる第１顧客の第１顧客肌情報及び顧客ログ情報（以下「第１顧客ログ情報」という）と、カウンセラのカウンセラ肌情報及びカウンセラログ情報と、を比較することによって、第１類似度を計算する。

人物選択装置１０は、第１類似度に基づいて、第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを選択する。

人物選択装置１０は、第１顧客の第１顧客識別情報と、第１カウンセラの第１カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する。

人物選択装置１０は、第１顧客が使用する顧客端末２０に、第１カウンセラ識別情報を提示する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客を担当する第１カウンセラが報知される。

（４．２）第４実施形態のデータベース
第４実施形態のデータベースを説明する。

（４．２．１）第４実施形態の顧客化粧ログ情報データベース及びカウンセラ化粧ログ情報データベース
第４実施形態の顧客化粧ログ情報データベース及びカウンセラ化粧ログ情報データベースを説明する。図１５は、第４実施形態の顧客化粧ログ情報データベース及びカウンセラ化粧ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図１５Ａの顧客化粧ログ情報データベースには、顧客化粧ログ情報が格納されている。顧客化粧ログ情報は、顧客の化粧の履歴に関する情報である。顧客化粧ログ情報は、例えば、顧客が使用する化粧料を収容し、当該化粧品の化粧品識別情報及び化粧品の残量を取得可能であり、且つ、人物選択装置１０と通信可能な容器から送信される情報に基づいて更新される。
顧客化粧ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「化粧品」フィールドと、「使用方法」フィールドと、「使用量」フィールドと、「使用時間」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
顧客化粧ログ情報データベースは、顧客ＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、顧客化粧ログタイムスタンプ情報が格納される。顧客化粧ログタイムスタンプ情報は、顧客が化粧品を使用したタイミングに関する情報である。

「化粧品」フィールドには、化粧品情報が格納される。化粧品情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・顧客が使用した化粧品を識別する情報（例えば、化粧品の製品番号、又は、化粧品の商品名）
・顧客が一定期間（例えば、１年）内に使用した化粧品のブランド
・顧客が一定期間内に使用した化粧品の種類
・顧客が一定期間内に使用した化粧品の数

「使用方法」フィールドには、顧客使用方法情報が格納される。顧客使用方法情報は、顧客による化粧品の使用方法に関する情報である。化粧品の使用方法は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・朝の時間帯のスキンケア方法と夜の時間帯のスキンケア方法の差
・１日の中でのスキンケアの実施回数
・１回の化粧品の使用量の少なくとも１つ

「使用量」フィールドには、顧客化粧品使用量情報が格納される。顧客化粧品使用量情報は、顧客が使用する化粧品の使用量（例えば、１回の化粧において使用する量）に関する情報である。

「使用時間」フィールドには、顧客化粧品使用時間情報が格納される。顧客化粧品使用時間情報は、顧客が化粧品を使用する時間（以下「使用時間」という）に関する情報である。使用時間は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・１回の化粧の所要時間
・各化粧品の使用時間
・スキンケアを実施する時間帯

図１５Ｂのカウンセラ化粧ログ情報データベースには、カウンセラ化粧ログ情報が格納されている。カウンセラ化粧ログ情報は、カウンセラの化粧の履歴に関する情報である。カウンセラ化粧ログ情報は、例えば、カウンセラが使用する化粧料を収容し、当該化粧品の化粧品識別情報及び化粧品の残量を取得可能であり、且つ、人物選択装置１０と通信可能な容器から送信される情報に基づいて更新される。
カウンセラ化粧ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「化粧品」フィールドと、「使用方法」フィールドと、「使用量」フィールドと、「使用時間」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
カウンセラ化粧ログ情報データベースは、カウンセラＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、カウンセラ化粧ログタイムスタンプ情報が格納される。カウンセラ化粧ログタイムスタンプ情報は、カウンセラが化粧品を使用したタイミングに関する情報である。

「化粧品」フィールドには、化粧品情報が格納される。化粧品情報は、カウンセラが使用した化粧品を識別する情報である。

「使用方法」フィールドには、カウンセラ使用方法情報が格納される。カウンセラ使用方法情報は、カウンセラによる化粧品の使用方法に関する情報である。

「使用量」フィールドには、カウンセラ化粧品使用量情報が格納される。カウンセラ化粧品使用量情報は、カウンセラが１回の化粧で使用する化粧品の使用量に関する情報である。

「使用時間」フィールドには、カウンセラ化粧品使用時間情報が格納される。カウンセラ化粧品使用時間情報は、カウンセラが化粧品を使用する時間に関する情報である。

（４．２．２）第４実施形態の顧客行動ログ情報データベース及びカウンセラ行動ログ情報データベース
第４実施形態の顧客行動ログ情報データベース及びカウンセラ行動情報データベースを説明する。図１６は、第４実施形態の顧客行動ログ情報データベース及びカウンセラ行動ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図１６Ａの顧客行動ログ情報データベースには、顧客行動ログ情報が格納されている。顧客行動ログ情報は、顧客の行動の履歴に関する情報である。顧客行動ログ情報は、顧客が装着したウェラブルデバイス及びウェブサーバの少なくとも１つから送信される情報である。
顧客行動ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「行動」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
顧客行動ログ情報データベースは、顧客ＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、顧客行動ログタイムスタンプ情報が格納される。顧客行動ログタイムスタンプ情報は、顧客が行動したタイミングに関する情報である。

「行動」フィールドには、行動情報が格納される。行動情報は、顧客の行動に関する情報である。行動は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・食事
・歩行
・運動
・ウェブサイトの閲覧
・商品（例えば、化粧品）の購入

図１６Ｂのカウンセラ行動ログ情報データベースには、カウンセラ行動ログ情報が格納されている。カウンセラ行動ログ情報は、カウンセラの行動の履歴に関する情報である。カウンセラ行動ログ情報は、カウンセラが装着したウェラブルデバイス及びウェブサーバの少なくとも１つから送信される情報である。
カウンセラ行動ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「行動」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
カウンセラ行動ログ情報データベースは、カウンセラＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、カウンセラ行動ログタイムスタンプ情報が格納される。カウンセラ行動ログタイムスタンプ情報は、カウンセラが行動したタイミングに関する情報である。

「行動」フィールドには、カウンセラ行動情報が格納される。カウンセラ行動情報は、カウンセラの行動に関する情報である。

（４．２．３）第４実施形態の顧客肌診断ログ情報データベース及びカウンセラ肌診断ログ情報データベース
第４実施形態の顧客肌診断ログ情報データベース及びカウンセラ肌診断ログ情報データベースを説明する。図１７は、第４実施形態の顧客肌診断ログ情報データベース及びカウンセラ肌診断ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図１７Ａの顧客肌診断ログ情報データベースには、顧客肌診断ログ情報が格納されている。顧客肌診断ログ情報は、顧客の肌診断の結果の履歴に関する情報である。最新の顧客の肌診断の結果は、顧客の現在の肌状態を示す。肌診断は、例えば、スマートフォンのカメラによって撮影された画像、及び、センサを備える肌測定装置のセンシング結果の少なくとも１つに基づいて実行される。
顧客肌診断ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「肌診断」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
顧客肌診断ログ情報データベースは、顧客ＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、顧客肌診断ログタイムスタンプ情報が格納される。顧客肌診断ログタイムスタンプ情報は、顧客が肌診断したタイミングに関する情報である。

「肌診断」フィールドには、顧客肌診断情報が格納される。顧客肌診断情報は、顧客の肌診断結果に関する情報である。

図１７Ｂのカウンセラ肌診断ログ情報データベースには、カウンセラ肌診断ログ情報が格納されている。カウンセラ肌診断ログ情報は、カウンセラの肌診断の結果の履歴に関する情報である。
カウンセラ肌診断ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「肌診断」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
カウンセラ肌診断ログ情報データベースは、カウンセラＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、カウンセラ肌診断ログタイムスタンプ情報が格納される。カウンセラ肌診断ログタイムスタンプ情報は、カウンセラが肌診断したタイミングに関する情報である。

「肌診断」フィールドには、カウンセラ肌診断情報が格納される。カウンセラ肌診断情報は、カウンセラの肌診断結果に関する情報である。

（４．２．４）第４実施形態の顧客環境ログ情報データベース及びカウンセラ環境ログ情報データベース
第４実施形態の顧客環境ログ情報データベース及びカウンセラ環境ログ情報データベースを説明する。図１８は、第４実施形態の顧客環境ログ情報データベース及びカウンセラ環境ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図１８Ａの顧客環境ログ情報データベースには、顧客環境ログ情報が格納されている。顧客環境ログ情報は、顧客の外部環境の履歴に関する情報である。顧客環境ログ情報は、顧客が装着したウェラブルデバイス、及び顧客が所持するスマートフォンから送信される。
顧客環境ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「環境」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
顧客環境ログ情報データベースは、顧客ＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、顧客環境ログタイムスタンプ情報が格納される。顧客環境ログタイムスタンプ情報は、顧客が環境したタイミングに関する情報である。

「環境」フィールドには、顧客環境情報が格納される。顧客環境情報は、顧客の環境に関する情報である。顧客環境情報は、例えば、以下の少なくとも１つを示す。
・気候（一例として、気温又は湿度）
・紫外線曝露量
・エアコンが配置された場所の滞在時間

図１８Ｂのカウンセラ環境ログ情報データベースには、カウンセラ環境ログ情報が格納されている。カウンセラ環境ログ情報は、カウンセラの環境の履歴に関する情報である。カウンセラ環境ログ情報は、カウンセラが装着したウェラブルデバイスから送信される。
カウンセラ環境ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「環境」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
カウンセラ環境ログ情報データベースは、カウンセラＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、カウンセラ環境ログタイムスタンプ情報が格納される。カウンセラ環境ログタイムスタンプ情報は、カウンセラが環境したタイミングに関する情報である。

「環境」フィールドには、カウンセラ環境情報が格納される。カウンセラ環境情報は、カウンセラの環境に関する情報である。カウンセラ環境情報は、例えば、以下の少なくとも１つを示す。
・・気候（一例として、気温又は湿度）
・紫外線曝露量
・エアコンが配置された場所の滞在時間

（４．２．５）第４実施形態の顧客生体ログ情報データベース及びカウンセラ生体ログ情報データベース
第４実施形態の顧客生体ログ情報データベース及びカウンセラ生体ログ情報データベースを説明する。図１９は、第４実施形態の顧客生体ログ情報データベース及びカウンセラ生体ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図１９Ａの顧客生体ログ情報データベースには、顧客生体ログ情報が格納されている。顧客生体ログ情報は、顧客の生体に関する情報（以下「顧客生体情報」という）の履歴に関する情報である。顧客生体情報は、例えば、画像から特定可能な情報、及び、顧客が装着したウェラブルデバイスから送信される情報の少なくとも１つである。
顧客生体ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「画像」フィールドと、「呼吸回数」フィールドと、「脈拍」フィールドと、「皮膚温度」フィールドと、「表情」フィールドと、「快適指数」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
顧客生体ログ情報データベースは、顧客ＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、顧客生体ログタイムスタンプ情報が格納される。顧客生体ログタイムスタンプ情報は、顧客が生体したタイミングに関する情報である。

「画像」フィールドには、顧客画像が格納される。顧客画像は、例えば、顧客の人体（一例として、顔）の画像である。顧客画像は、動画である。

「呼吸回数」フィールドには、顧客呼吸回数情報が格納される。顧客呼吸回数情報は、例えば、単位時間（一例として、１分）あたりの顧客の呼吸回数に関する情報である。

「脈拍」フィールドには、顧客脈拍情報が格納される。顧客脈拍情報は、単位時間あたりの顧客の脈拍に関する情報である。

「皮膚温度」フィールドには、顧客皮膚温度情報が格納される。顧客皮膚温度情報は、顧客の平均皮膚温度に関する情報である。

「表情」フィールドには、顧客表情情報が格納される。顧客表情情報は、顧客の表情の指標（以下「表情指標」という）に関する情報である。表情指標は、例えば、以下の少なくとも１つの感情状態を含む。
・カテゴライズされた感情状態（一例として、怒りを感じている状態、幸せを感じている状態、又は、悲しみを感じている状態）
・連続的な感情状態（一例として、ポジティブな状態、ネガティブな状態、興奮している状態、冷静な状態、気持ち悪いと感じている状態、リラックス状態、又は、つまらないと感じている状態）

「快適指数」フィールドには、顧客快適指数が格納される。顧客快適指数は、顧客が感じる快適度に関する情報である。顧客快適指数は、顧客呼吸回数情報、顧客脈拍情報、顧客皮膚温度情報、及び、顧客表情情報の少なくとも１つによって決まる。

図１９Ｂのカウンセラ生体ログ情報データベースには、カウンセラ生体ログ情報が格納されている。カウンセラ生体ログ情報は、カウンセラの生体に関する情報（以下「カウンセラ生体情報」という）の履歴に関する情報である。カウンセラ生体情報は、画像から特定可能な情報、及び、カウンセラが装着したウェラブルデバイスから送信される情報の少なくとも１つである。
カウンセラ生体ログ情報データベースは、「タイムスタンプ」フィールドと、「画像」フィールドと、「呼吸回数」フィールドと、「脈拍」フィールドと、「皮膚温度」フィールドと、「表情」フィールドと、「快適指数」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
カウンセラ生体ログ情報データベースは、カウンセラＩＤに関連付けられている。

「タイムスタンプ」フィールドには、カウンセラ生体ログタイムスタンプ情報が格納される。カウンセラ生体ログタイムスタンプ情報は、カウンセラが生体したタイミングに関する情報である。

「画像」フィールドには、カウンセラ画像が格納される。カウンセラ画像は、例えば、カウンセラの人体（一例として、顔）の画像である。カウンセラ画像は、動画である。

「呼吸回数」フィールドには、カウンセラ呼吸回数情報が格納される。カウンセラ呼吸回数情報は、例えば、単位時間あたりのカウンセラの呼吸回数に関する情報である。

「脈拍」フィールドには、カウンセラ脈拍情報が格納される。カウンセラ脈拍情報は、単位時間あたりのカウンセラの脈拍に関する情報である。

「皮膚温度」フィールドには、カウンセラ皮膚温度情報が格納される。カウンセラ皮膚温度情報は、カウンセラの平均皮膚温度に関する情報である。

「表情」フィールドには、カウンセラ表情情報が格納される。カウンセラ表情情報は、カウンセラの表情の指標（以下「表情指標」という）に関する情報である。表情指標は、例えば、以下の少なくとも１つの感情状態を含む。
・カテゴライズされた感情状態（一例として、怒りを感じている状態、幸せを感じている状態、又は、悲しみを感じている状態）
・連続的な感情状態（一例として、ポジティブな状態、ネガティブな状態、興奮している状態、冷静な状態、気持ち悪いと感じている状態、リラックス状態、又は、つまらないと感じている状態）

「快適指数」フィールドには、カウンセラ快適指数が格納される。カウンセラ快適指数は、カウンセラが感じる快適度に関する情報である。カウンセラ快適指数は、カウンセラ呼吸回数情報、カウンセラ脈拍情報、カウンセラ皮膚温度情報、及び、カウンセラ表情情報の少なくとも１つによって決まる。

（４．３）第４実施形態の情報処理
本実施形態の第４実施形態の情報処理を説明する。

本実施形態の第４実施形態のカウンセラ選択処理では、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）～マッチングリクエスト（Ｓ２１２１）を実行する。

ステップＳ２１２１の後、人物選択装置１０は、将来の肌の問題の推定（Ｓ２１１０）を実行する。

ステップＳ２１１０の第１例では、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び化粧ログ情報と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。

ＣＰＵ１００１は、第１顧客ＩＤに関連付けられた顧客化粧ログ情報データベース（図１５Ａ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「化粧品」フィールド、「使用方法」フィールド、「使用量」フィールド、及び、「使用時間」フィールドの情報の少なくとも１つを特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報及び特定されたフィールドの顧客化粧ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ化粧ログ情報データベース（図１５Ｂ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「化粧品」フィールド、「使用方法」フィールド、「使用量」フィールド、及び、「使用時間」フィールドの情報の少なくとも１つを特定する。
ＣＰＵ１００１は、カウンセラ遺伝情報及び特定されたフィールドのカウンセラ化粧ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、カウンセラの将来の肌の問題を推定する。

これにより、例えば、以下の少なくとも１つの将来の肌の問題が推定される。
・化粧品の使用履歴に依存する将来の肌の問題
・化粧品の使用方法に依存する将来の肌の問題
・化粧品の使用時間に依存する将来の肌の問題
・化粧品を使用する時間帯に依存する将来の肌の問題
・特定の時間帯（一例として、所定の朝の時間帯若しくは夜の時間帯、顧客が指定した朝の時間帯若しくは夜の時間帯、又は、顧客の行動ログ情報から特定される朝の時間帯若しくは夜の時間帯）の使用方法に依存する将来の肌の問題

ステップＳ２１１０の第２例では、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び行動ログ情報と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。

ＣＰＵ１００１は、第１顧客ＩＤに関連付けられた顧客行動ログ情報データベース（図１６Ａ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「行動」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報及び特定されたフィールドの顧客行動ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ行動ログ情報データベース（図１６Ｂ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「行動」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、カウンセラ遺伝情報及び特定されたフィールドのカウンセラ行動ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、カウンセラの将来の肌の問題を推定する。

これにより、例えば、以下の少なくとも１つの将来の肌の問題が推定される。
・活動の傾向（一例として、活動の種類又は活動時間帯（朝若しくは夜））に依存する将来の肌の問題
・睡眠の傾向（一例として、睡眠時間帯、又は、睡眠時間）に依存する将来の肌の問題
・食事の傾向（一例として、食事時間帯、又は、食事の内容）に依存する将来の肌の問題
・運動の傾向（一例として、運動時間帯、運動の頻度、運動の内容、又は、運動量）に依存する将来の肌の問題
・外出の傾向（一例として、外出時間帯、又は、外出の頻度）に依存する将来の肌の問題
・日光の被照射の傾向（一例として、非照射時間帯、被照射頻度、又は、被照射時間）に依存する将来の肌の問題
・在宅の傾向（一例として、在宅勤務時間帯、在宅勤務の頻度、又は、在宅勤務時間）に依存する将来の肌の問題

ステップＳ２１１０の第３例では、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び肌診断ログ情報と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。

ＣＰＵ１００１は、第１顧客ＩＤに関連付けられた顧客肌診断ログ情報データベース（図１７Ａ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が所定条件を満たすレコードの「肌診断」フィールドの情報を特定する。所定条件は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれること。
・特定の季節（春夏秋冬）に該当すること。
・特定の時間帯（一例として、朝又は夜）に該当すること。

ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報及び特定されたフィールドの顧客肌診断ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ肌診断ログ情報データベース（図１６Ｂ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「肌診断」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、カウンセラ遺伝情報及び特定されたフィールドのカウンセラ肌診断ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、カウンセラの将来の肌の問題を推定する。

これにより、例えば、顧客及びカウンセラの肌の診断結果に依存する将来の肌の問題が推定される。

ステップＳ２１１０の第４例では、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び環境ログ情報と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。

ＣＰＵ１００１は、第１顧客ＩＤに関連付けられた顧客環境ログ情報データベース（図１８Ａ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「環境」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報及び特定されたフィールドの顧客環境ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ環境ログ情報データベース（図１８Ｂ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「環境」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、カウンセラ遺伝情報及び特定されたフィールドのカウンセラ環境ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、カウンセラの将来の肌の問題を推定する。

これにより、例えば、顧客及びカウンセラが過ごした環境に依存する将来の肌の問題が推定される。

ステップＳ２１１０の第５例では、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び生体ログ情報と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。肌問題推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。

ＣＰＵ１００１は、第１顧客ＩＤに関連付けられた顧客生体ログ情報データベース（図１９Ａ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「画像」フィールド、「呼吸回数」フィールド、「脈拍」フィールド、「皮膚温度」フィールド、及び、「表情」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報及び特定されたフィールドの顧客生体ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ生体ログ情報データベース（図１９Ｂ）を参照して、「タイムスタンプ」フィールドの情報が一定期間（例えば、ステップＳ２１２２の実行日時から遡って１週間）に含まれるレコードの「画像」フィールド、「呼吸回数」フィールド、「脈拍」フィールド、「皮膚温度」フィールド、及び、「表情」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、カウンセラ遺伝情報及び特定されたフィールドのカウンセラ生体ログ情報を肌問題推定モデルに入力することにより、カウンセラの将来の肌の問題を推定する。

これにより、例えば、顧客及びカウンセラの生体情報に依存する将来の肌の問題が推定される。

ステップＳ２１１３の後、人物選択装置１０は、第１類似度の計算（Ｓ３１１３）を実行する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ情報データベース（図９Ｂ）の「カウンセラ肌」フィールドのカウンセラ肌情報と、ステップＳ３１１１で得られた第２顧客のうち類似顧客の将来の肌の問題の推定結果と、を対比することにより、類似顧客と各カウンセラとの類似度を第１類似度として計算する。

ステップＳ３１１３の後、人物選択装置１０は、第２実施形態と同様に、第１カウンセラの選択（Ｓ２１１２）～マッチングレスポンス（Ｓ２１１４）を実行する。
ステップＳ２１１４の後、顧客端末２０は、カウンセラ情報の提示（Ｓ２１２２）を実行する。

（４．４）第４実施形態の効果
第４実施形態によれば、顧客及びカウンセラのそれぞれのログ情報（つまり、時系列に沿った情報）に基づいて、第１類似度を計算する。これにより、肌の問題の推移について第１顧客と類似度の高いカウンセラに第１顧客を割り当てることができる。

（５）第５実施形態
第５実施形態を説明する。第５実施形態は、第１顧客がカウンセリングに対して感じる快適度の指標（以下「快適指数」という）に応じて、第１顧客を担当するカウンセラを変更する例である。上述の実施形態と同様の説明は省略する。

（５．１）第５実施形態の概要
本実施形態の第５実施形態の概要を説明する。図２０は、第５実施形態の概要の説明図である。

図２０に示すように、第５実施形態では、顧客生体ログ情報データベース（図１９Ａ）には、第１顧客が第１カウンセラによるカウンセリングが実施されたときに記録された第１顧客生体情報が記憶されている。
人物選択装置１０は、第１顧客生体情報を参照して、第１カウンセラによるカウンセリングに対して第１顧客が感じる快適指数を計算する。
人物選択装置１０は、快適指数が所定の閾値未満である（つまり、第１顧客が第１カウンセラによるカウンセリングに対して快適に感じていない）場合、第１カウンセラとは異なる新たなカウンセラ（以下「第２カウンセラ」という）を選択する。

人物選択装置１０は、第１顧客識別情報と、第２カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する。

人物選択装置１０は、第１顧客が使用する顧客端末２０に、第２カウンセラ識別情報を提示する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客を担当する新たなカウンセラ（第２カウンセラ）が報知される。

（５．２）第５実施形態の情報処理
本実施形態の第５実施形態の情報処理を説明する。図２１は、第５実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。

図２１の処理のトリガは、例えば、前回の処理から一定期間（一例として１ヶ月）が経過したことである。

図２１に示すように、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）～マッチングリクエスト（Ｓ２１２１）を実行する。

ステップＳ２１２１の後、人物選択装置１０は、顧客生体情報の取得（Ｓ５１１０）を実行する。

ステップＳ５１１０の第１例では、ＣＰＵ１００１は、顧客生体ログ情報データベース（図１９Ａ）を参照して、カウンセラ選択処理の対象となる第１顧客の第１顧客識別情報に関連付けられた第１顧客生体情報のうち、第１顧客が第１カウンセラによるカウンセリングが実施されたときに記録された第１顧客生体情報を特定する。

ステップＳ５１１０の第２例では、ＣＰＵ１００１は、顧客生体ログ情報データベース（図１９Ａ）を参照して、カウンセラ選択処理の対象となる第１顧客の第１顧客識別情報に関連付けられた「画像」フィールドの画像情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、特定された画像情報に基づいて、第１顧客の呼吸の回数、脈拍、皮膚温度、及び、表情の少なくとも１つを第１顧客生体情報として特定する。

ステップＳ５１１０の後、人物選択装置１０は、快適指数の計算（Ｓ５１１１）を実行する。
具体的には、記憶媒体１００９には、快適指数計算モデルが記憶されている。快適指数計算モデルには、生体情報と快適指数との相関関係が記述されている。
ＣＰＵ１００１は、ステップＳ５１１０で特定された第１顧客生体情報を快適指数計算モデルに入力することにより、第１顧客が第１カウンセラによりカウンセリングが実施されたときの快適指数を出力する。

ステップＳ５１１１の後、人物選択装置１０は、カウンセラの変更の判定（Ｓ５１１２）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、ステップＳ５１１１で得られた快適指数が所定の閾値未満であるか否かを判定する。
快適指数が閾値以上である場合、ＣＰＵ１００１は、カウンセラ選択処理を終了する。
快適指数が閾値未満である場合、人物選択装置１０は、第２実施形態と同様に、将来の肌の問題の推定（Ｓ２１１０）～第１類似度の計算（Ｓ２１１１）を実行する。

ステップＳ２１１１の後、人物選択装置１０は、第２カウンセラの選択（Ｓ５１１３）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、第１カウンセラ以外のカウンセラについて、ステップＳ２１１１の処理結果（つまり、第１類似度）のうち、所定条件に該当する第１類似度に対応するカウンセラのカウンセラＩＤを第２カウンセラＩＤとして特定する。

ステップＳ５１１３の後、人物選択装置１０は、データベースの更新（Ｓ２１１３）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）の第１顧客の顧客ＩＤに関連付けられた「カウンセラ」フィールドに、ステップＳ５１１３で特定された第２カウンセラＩＤを格納する。

ステップＳ５１１４の後、人物選択装置１０は、マッチングレスポンス（Ｓ５１１５）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、カウンセラ情報データベース（図９Ｂ）を参照して、第２カウンセラＩＤに関連付けられたカウンセラ情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、マッチングレスポンスデータを顧客端末２０に送信する。マッチングレスポンスデータは、特定されたカウンセラ情報（例えば、カウンセラＩＤ、カウンセラ名、性別、及び、年齢）を含む。

ステップＳ５１１５の後、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、カウンセラ情報の提示（Ｓ２１２２）を実行する。

（５．３）第５実施形態の効果
第５実施形態によれば、第１カウンセラによるカウンセリングに対して第１顧客が感じる快適度が低い場合、カウンセラを変更する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客と相性の良いカウンセラを割り当てることができる。

（６）第６実施形態
第６実施形態を説明する。第６実施形態は、第１カウンセラによるカウンセリングの効果の指標（以下「効果指数」という）に応じて、第１顧客を担当するカウンセラを変更する例である。上述の実施形態と同様の説明は省略する。

（６．１）第６実施形態の概要
本実施形態の第６実施形態の概要を説明する。図２２は、第６実施形態の概要の説明図である。

図２２に示すように、第６実施形態では、顧客生体ログ情報データベース（図１９Ａ）には、第１顧客が第１カウンセラによるカウンセリングの実施前の第１顧客肌情報と、当該カウンセリングの実施後の第１顧客肌情報と、が記憶されている。
人物選択装置１０は、カウンセリングの実施前の第１顧客肌情報と、カウンセリングの実施後の第１顧客肌情報と、を参照して、第１カウンセラによるカウンセリングによる効果指標を計算する。
人物選択装置１０は、効果指数が所定の閾値未満である（つまり、第１カウンセラによるカウンセリングの効果が低い）場合、第２カウンセラを選択する。

人物選択装置１０は、第１顧客識別情報と、第２カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する。

人物選択装置１０は、第１顧客が使用する顧客端末２０に、第２カウンセラ識別情報を提示する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客を担当する新たなカウンセラ（第２カウンセラ）が報知される。

（６．２）第６実施形態の情報処理
本実施形態の第６実施形態の情報処理を説明する。図２３は、第６実施形態のカウンセラ選択処理のシーケンス図である。

図２３の処理のトリガは、例えば、前回の処理から一定期間（一例として１ヶ月）が経過したことである。

図２３に示すように、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）～マッチングリクエスト（Ｓ２１２１）を実行する。

ステップＳ２１２１の後、人物選択装置１０は、効果指数の計算（Ｓ６１１０）を実行する。
具体的には、記憶媒体１００９には、効果指数計算モデルが記憶されている。効果指数計算モデルには、肌情報の変化と効果指数との相関関係が記述されている。
ＣＰＵ１００１は、顧客肌診断ログ情報データベース（図１７Ａ）を参照して、マッチングリクエストデータに含まれる顧客ＩＤに関連付けられた「タイムスタンプ」フィールドのうち、カウンセリングが最初に実施された日時の直前の「タイムスタンプ」フィールドを含むレコードを実施前レコードとして特定し、且つ、カウンセリングが最後に実施された日時の直後の「タイムスタンプ」フィールドを含むレコードを実施後レコードとして特定する。
ＣＰＵ１００１は、実施前レコードに含まれる「肌診断」フィールドの情報を実施前肌情報として特定し、且つ、実施後レコードに含まれる「肌診断」フィールドの情報を実施後肌情報として特定する。
ＣＰＵ１００１は、実施前肌情報と実施後肌情報との差（以下「肌変化情報」という）を計算する。
ＣＰＵ１００１は、肌変化情報を効果指数計算モデルに入力することにより、カウンセリングの効果指数を出力する。

ステップＳ６１１０の後、人物選択装置１０は、カウンセラの変更の判定（Ｓ６１１１）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、ステップＳ６１１０で得られた効果指数が所定の閾値未満であるか否かを判定する。
効果指数が閾値以上である場合、人物選択装置１０は、カウンセラ選択処理を終了する。
効果指数が閾値未満である場合、人物選択装置１０は、第２実施形態と同様に、将来の肌の問題の推定（Ｓ２１１０）～第１類似度の計算（Ｓ２１１１）を実行する。

ステップＳ２１１１の後、人物選択装置１０は、第５実施形態と同様に、第２カウンセラの選択（Ｓ５１１３）～マッチングレスポンス（Ｓ５１１５）を実行する。

ステップＳ５１１５の後、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、カウンセラ情報の提示（Ｓ２１２２）を実行する。

（６．３）第６実施形態の効果
第６実施形態によれば、第１カウンセラによるカウンセリングによる肌に対する効果が低い場合、カウンセラを変更する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客の将来の肌の問題の解決に適したカウンセラを割り当てることができる。

（７）第７実施形態
第７実施形態を説明する。第７実施形態は、第１顧客の情報及び第１顧客に類似する類似顧客の情報を用いて、第１顧客の肌の問題の推定する例である。上述の実施形態と同様の説明は省略する。

（７．１）第７実施形態の概要
本実施形態の第６実施形態の概要を説明する。図２４は、第７実施形態の概要の説明図である。

図２４に示すように、人物選択装置１０には、複数の顧客のそれぞれについて、各顧客の遺伝情報と、各顧客が使用する化粧品に関する化粧品情報と、各顧客の化粧品の使用方法に関する使用方法情報と、各顧客の化粧品の使用時間に関する使用時間情報と、各顧客の肌の問題に関する肌診断情報と、が関連付けて記憶されている。

人物選択装置１０は、第１顧客遺伝情報と一致又は類似する遺伝情報（以下「第２顧客遺伝情報」という）を有する類似顧客を特定する。

人物選択装置１０は、各類似顧客の化粧品情報、各類似顧客の使用方法情報、各類似顧客の使用時間情報、及び、各類似顧客の肌診断情報を参照して、影響度を計算する。影響度は、各類似顧客の肌の問題に対して化粧品、使用方法、及び、使用時間が与える影響の大きさである。

人物選択装置１０は、第１顧客の化粧品情報と、第１顧客の使用方法情報と、第１顧客の使用時間情報と、影響度と、を参照して、第１顧客の肌の問題を推定する。

人物選択装置１０は、第１顧客の肌の問題の推定結果を含むレコメンド情報を顧客端末２０に送信する。

ＣＰＵ２００１は、人物選択装置１０から送信されたレコメンド情報を第１顧客に提示する。

（７．２）第７実施形態の情報処理
本実施形態の第７実施形態の情報処理を説明する。図２５は、第７実施形態のレコメンド処理のシーケンス図である。図２６は、図２５の情報処理において表示される画面例を示す図である。

図２５の処理のトリガは、例えば、画面Ｐ２１２０（図１１）を表示させるための顧客指示である。

図２５に示すように、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）を実行する。

ステップＳ２１２０の後、顧客端末２０は、レコメンドリクエスト（Ｓ７１２０）を実行する。
具体的には、顧客が、フィールドオブジェクトＦ２１２０に自身の顧客ＩＤを入力し、且つ、操作オブジェクトＢ２１２０を操作すると、ＣＰＵ２００１は、レコメンドリクエストデータを人物選択装置１０に送信する。レコメンドリクエストデータは、フィールドオブジェクトＦ２１２０に入力された顧客ＩＤを含む。

ステップＳ７１２０の後、人物選択装置１０は、類似顧客の選択（Ｓ７１１０）を実行する。
具体的には、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、レコメンドリクエストデータに含まれる第１顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１顧客遺伝情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベースの「顧客遺伝」フィールドを参照し、第１顧客遺伝情報と同一又は類似の顧客遺伝情報に関連付けられた顧客ＩＤ（以下「類似顧客ＩＤ」という）を特定する。

ステップＳ７１１０の後、人物選択装置１０は、影響度の計算（Ｓ７１１１）を実行する。
具体的には、記憶媒体１００９には、影響度計算モデルが記憶されている。影響度計算モデルには、化粧品、使用方法、使用時間、及び、肌診断の結果と、影響度との相関関係が記述されている。
ＣＰＵ１００１は、類似顧客ＩＤに関連付けられた顧客化粧ログ情報データベース（図１５Ａ）及び顧客肌診断ログ情報データベース（図１７Ａ）を参照し、「化粧品」フィールドの情報、「使用方法」フィールドの情報、「使用時間」フィールドの情報、及び、「肌診断」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、特定された情報（つまり、類似顧客の化粧品情報、使用方法情報、使用時間情報、及び、肌診断情報）を影響度計算モデルに入力することにより、類似顧客の影響度を出力する。

ステップＳ７１１１の後、人物選択装置１０は、肌の問題の推定（Ｓ７１１２）を実行する。
具体的には、記憶媒体１００９には、肌問題推定モデルが記憶されている。肌問題推定モデルには、影響度及び肌診断の結果と、肌問題との相関関係が記述されている。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客ＩＤに関連付けられた顧客肌診断ログ情報データベース（図１７Ａ）を参照し、「肌診断」フィールドの情報を特定する。
ＣＰＵ１００１は、ステップＳ７１１１で得られた影響度と、特定された情報（つまり、第１顧客の肌診断の結果）と、肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の肌の問題の推定結果を出力する。

ステップＳ７１１２の後、人物選択装置１０は、データベースの更新（Ｓ７１１３）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照して、第１顧客ＩＤに関連付けられたレコードを特定する。
ＣＰＵ１００１は、特定されたレコードの「顧客肌」フィールドに、ステップＳ７１１２で得られた出力（つまり、第１顧客の肌の問題の推定結果）を格納する。

ステップＳ７１１３の後、人物選択装置１０は、レコメンドレスポンス（Ｓ７１１４）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１００１は、レコメンドレスポンスデータを顧客端末２０に送信する。レコメンドレスポンスデータは、ステップＳ７１１２で得られた第１顧客の肌の問題の推定結果を含む。

ステップＳ７１１４の後、顧客端末２０は、レコメンド情報の提示（Ｓ７１２１）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ２００１は、画面Ｐ７１２０（図２６）を表示装置２００５に表示する。

画面Ｐ７１２０には、ステップＳ７１１４で送信されたレコメンドレスポンスデータに含まれる情報（つまり、第１顧客の肌の問題の推定結果）が表示される。

（７．３）第７実施形態の効果
第７実施形態によれば、第１顧客に類似する類似顧客の化粧品、使用方法、及び、使用時間に基づく影響度を考慮して、第１顧客の肌の問題を推定する。これにより、第１顧客の肌の問題の推定の精度を向上させることができる。

（８）変形例
本実施形態の変形例を説明する。

（８．１）変形例１
本実施形態の変形例１を説明する。変形例１は、遺伝情報に加えて、属性情報を参照して第１類似度を計算する例である。

（８．１．１）変形例１の情報処理
本実施形態の変形例１の情報処理を説明する。

変形例１では、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）～マッチングリクエスト（Ｓ２１２１）を実行する。

ステップＳ２１２１の後、人物選択装置１０は、第１類似度の計算（Ｓ２１１１）を実行する。
具体的には、肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び属性情報（例えば、性別、人種、身長、及び、体重の少なくとも１つ）と、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、マッチングリクエストデータに含まれる顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１遺伝情報と、「顧客属性」フィールドの顧客属性情報（以下「第１顧客属性情報」という）と、を特定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報及び第１顧客属性情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ情報データベース（図９Ｂ）の「カウンセラ肌」フィールドのカウンセラ肌情報と、第１顧客の将来の肌の問題の推定結果と、を対比することにより、第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算する。

ステップＳ２１１１の後、人物選択装置１０は、第２実施形態と同様に、第１カウンセラの選択（Ｓ２１１２）～マッチングレスポンス（Ｓ２１１４）を実行する。
ステップＳ２１１４の後、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、カウンセラ情報の提示（Ｓ２１２２）を実行する。

（８．１．２）変形例１の効果
変形例１によれば、遺伝情報に加えて、属性情報を参照して第１類似度を計算する。これにより、第１顧客により適した第１カウンセラを選択することができる。

（８．２）変形例２
本実施形態の変形例２を説明する。変形例２は、遺伝情報に加えて、住所情報を参照して第１類似度を計算する例である。

（８．２．１）変形例２の情報処理
本実施形態の変形例２の情報処理を説明する。

変形例２では、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、顧客指示の受付（Ｓ２１２０）～マッチングリクエスト（Ｓ２１２１）を実行する。

ステップＳ２１２１の後、人物選択装置１０は、第１類似度の計算（Ｓ２１１１）を実行する。
具体的には、記憶媒体１００９には、生活パターン推定モデルが記憶されている。生活パターン推定モデルには、生活拠点（例えば、住所）と、生活パターンとの相関関係が記述されている。生活パターン推定モデルは、ルールベースモデル、又は、機械学習により学習された学習済モデルである。生活パターンは、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・気候
・食生活（一例として、主食が魚又は肉である）
・生活スタイル（一例として、外出頻度、睡眠時間、仕事時間、又は、心理的ストレスを受ける頻度）

肌問題推定モデルには、人物の遺伝情報及び生活パターンと、人物の将来の肌の問題と、の相関関係が記述されている。

ＣＰＵ１００１は、顧客情報データベース（図９Ａ）を参照し、マッチングリクエストデータに含まれる顧客ＩＤに関連付けられた「顧客遺伝」フィールドの第１遺伝情報と、「住所」フィールドの顧客住所情報（以下「第１顧客住所情報」という）と、を特定する。
ＣＰＵ１００１は、推定された第１顧客住所情報を生活パターン推定モデルに入力することにより、第１顧客の生活パターンに関する情報（以下「第１生活パターン情報」という）を推定する。
ＣＰＵ１００１は、第１顧客遺伝情報及び第１顧客生活パターン情報を肌問題推定モデルに入力することにより、第１顧客の将来の肌の問題を推定する。

ＣＰＵ１００１は、カウンセラ情報データベース（図９Ｂ）の「カウンセラ肌」フィールドのカウンセラ肌情報と、第１顧客の将来の肌の問題の推定結果と、を対比することにより、第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算する。

ステップＳ２１１１の後、人物選択装置１０は、第２実施形態と同様に、第１カウンセラの選択（Ｓ２１１２）～マッチングレスポンス（Ｓ２１１４）を実行する。
ステップＳ２１１４の後、顧客端末２０は、第２実施形態と同様に、カウンセラ情報の提示（Ｓ２１２２）を実行する。

（８．２．２）変形例２の効果
変形例２によれば、遺伝情報に加えて、住所情報を参照して第１類似度を計算する。これにより、第１顧客により適した第１カウンセラを選択することができる。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。

（９）付記
本実施形態の第１態様は、
化粧品の顧客と、顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラと、をマッチングさせる情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）であって、
第１顧客の将来の肌の問題に関する第１顧客肌情報と、複数のカウンセラのそれぞれの過去又は現在の肌の問題に関するカウンセラ肌情報と、を参照して、第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算する手段を備え、
第１類似度に基づいて、第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを識別するカウンセラ識別情報を選択する手段を備え、
第１顧客を識別する第１顧客識別情報と、カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する手段を備える、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１態様によれば、将来の肌の問題について、第１顧客と類似度の高い第１カウンセラが選択される。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決に適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第２態様は、
第１類似度を計算する手段は、各カウンセラの遺伝情報と、第１顧客の遺伝情報と、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第２態様によれば、遺伝情報を更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第３態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１顧客が使用する化粧品の履歴と、各カウンセラが使用する化粧品の履歴と、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第４態様によれば、化粧品の使用履歴を更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第４態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１顧客の化粧品の使用方法の履歴と、各カウンセラの化粧品の使用方法の履歴と、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第４態様によれば、化粧品の使用方法を更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第５態様は、
使用方法は、化粧の所要時間、各化粧品の使用時間、スキンケアを実施する時間帯、朝の時間帯のスキンケア方法と夜の時間帯のスキンケア方法の差、１日の中でのスキンケアの実施回数、及び、１回の化粧品の使用量の少なくとも１つを含む、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第５態様によれば、化粧の所要時間、各化粧品の使用時間、スキンケアを実施する時間帯、朝の時間帯のスキンケア方法と夜の時間帯のスキンケア方法の差、１日の中でのスキンケアの実施回数、及び、１回の化粧品の使用量の少なくとも１つを更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第６態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１顧客の肌の診断結果の履歴と、各カウンセラの肌の診断結果の履歴と、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第６態様によれば、肌の診断結果の履歴を更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第７態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１顧客の行動履歴と、各カウンセラの行動履歴と、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第７態様によれば、行動履歴を更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第８態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１顧客の環境情報と、各カウンセラの環境情報と、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第８態様によれば、環境情報を更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第９態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１顧客の生活パターンと、各カウンセラの生活パターンと、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第９態様によれば、生活パターンを更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第１０態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１顧客の生体情報と、各カウンセラの生体情報と、を参照して、第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１０態様によれば、生体情報を更に参照して、第１類似度を計算しても良い。これにより、第１顧客に対して、将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第１１態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１カウンセラが第１顧客にカウンセリングを実施したときの第１顧客の生体情報に基づいて、カウンセリングが実施されたときの第１顧客の快適指数を計算する手段を備え、
選択する手段は、快適指数が所定値以下である場合、第１類似度に基づいて、第１カウンセラとは異なる第２カウンセラを識別する第２カウンセラ識別情報を選択し、
記憶する手段は、第１顧客識別情報と、第２カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１１態様によれば、第１カウンセラによるカウンセリングに対して第１顧客が感じる快適度が低い場合、カウンセラを変更する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客と相性の良いカウンセラを割り当てることができる

本実施形態の第１２態様は、
快適指数を計算する手段は、第１カウンセラが第１顧客にカウンセリングを実施したときの第１顧客の画像の解析結果に基づいて第１顧客の呼吸の回数、脈拍、皮膚温度、及び、表情の少なくとも１つを特定する手段を備え、
快適指数を計算する手段は、呼吸の回数、脈拍、皮膚温度、及び、表情の少なくとも１つに基づいて、快適指数を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１２態様によれば、呼吸の回数、脈拍、皮膚温度、及び、表情の少なくとも１つに基づいて、快適指数を計算する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客とより相性の良いカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第１３態様は、
第１類似度を計算する手段は、第１カウンセラが第１顧客にカウンセリングを実施する前の第１顧客の肌情報と、第１カウンセラが第１顧客にカウンセリングを実施する後の第１顧客の肌情報との変化に基づいて、カウンセリングが実施されたときの第１顧客の効果指数を計算する手段を備え、
選択する手段は、効果指数が所定値以下である場合、第１類似度に基づいて、第１カウンセラとは異なる第２カウンセラを識別する第２カウンセラ識別情報を選択し、
記憶する手段は、第１顧客識別情報と、第２カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１３態様によれば、第１カウンセラによるカウンセリングに対して第１顧客が感じる快適度が低い場合、カウンセラを変更する。これにより、第１顧客に対して、第１顧客の肌の問題の解決により適したカウンセラを割り当てることができる。

本実施形態の第１４態様は、
第１顧客以外の複数の第２顧客の将来の肌の問題に関する第２顧客肌情報を推定する手段を備え、
第１顧客肌情報と、第２顧客肌情報と、を参照して、第１顧客と第２顧客との第２類似度を計算する手段を備え、
第２類似度を参照して、第２顧客の中から、第１顧客に類似する類似顧客を特定する手段を備え、
第１類似度を計算する手段は、類似顧客と各カウンセラの第１類似度を計算する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１４態様によれば、第１顧客の類似顧客に適したカウンセラを第１顧客の第１カウンセラとして選択する。これにより、第１顧客に適したカウンセラを選択することができる。

本実施形態の第１５態様は、
類似顧客を特定する手段は、第１顧客が使用する化粧品の使用期間が第１顧客より長い第２顧客を類似顧客として特定する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１５態様によれば、化粧品の使用期間について、第１顧客より長い第２顧客の中から類似顧客を選択する。これにより、第１顧客の将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを選択することができる。

本実施形態の第１６態様は、
類似顧客を特定する手段は、第１顧客より年上の第２顧客を類似顧客として特定する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１６態様によれば、年齢について、第１顧客より高い第２顧客の中から類似顧客を選択する。これにより、第１顧客の将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを選択することができる。

本実施形態の第１７態様は、
類似顧客を特定する手段は、第１顧客の遺伝情報及び化粧品の使用履歴が一致又は類似する第２顧客を類似顧客として特定する、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１７態様によれば、遺伝情報及び使用履歴について、第１顧客と類似する類似顧客を選択する。これにより、第１顧客の将来の肌の問題の解決により適したカウンセラを選択することができる。

本実施形態の第１８態様は、
複数の顧客のそれぞれについて、各顧客の遺伝情報と、各顧客が使用する化粧品に関する化粧品情報と、各顧客の化粧品の使用方法に関する使用方法情報と、各顧客の化粧品の使用時間に関する使用時間情報と、各顧客の肌の問題に関する肌診断情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、
第１顧客の遺伝情報と一致又は類似する遺伝情報を有する類似顧客を特定する手段を備え、
各類似顧客の化粧品情報、各類似顧客の使用方法情報、各類似顧客の使用時間情報、及び、各類似顧客の肌診断情報を参照して、各類似顧客の肌の問題に対して化粧品、使用方法、及び、使用時間が与える影響の大きさである影響度を計算する手段を備え、
第１顧客の化粧品情報と、第１顧客の使用方法情報と、第１顧客の使用時間情報と、影響度を参照して、第１顧客の肌の問題を推定する手段を備える、
情報処理装置（例えば、人物選択装置１０）である。

第１８態様によれば、第１顧客に類似する類似顧客の化粧品、使用方法、及び、使用時間に基づく影響度を考慮して、第１顧客の肌の問題を推定する。これにより、第１顧客の肌の問題の推定の精度を向上させることができる。

本実施形態の第１９態様は、
コンピュータを上記各手段として機能させるためのプログラムである。

第１９態様によれば、第１態様～第１８態様のいずれかと同様の効果を得ることができる。

本実施形態の第２０態様は、
化粧品の顧客と、顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラと、をマッチングさせる情報処理方法であって、
第１顧客の将来の肌の問題に関する第１顧客肌情報と、複数のカウンセラのそれぞれの過去又は現在の肌の問題に関するカウンセラ肌情報と、を参照して、第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算するステップを備え、
第１類似度に基づいて、第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを識別するカウンセラ識別情報を選択するステップを備え、
第１顧客を識別する第１顧客識別情報と、カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶するステップを備える、
情報処理方法である。

第２０態様によれば、第１態様と同様の効果を得ることができる。

（１０）その他の実施形態
その他の変形例を説明する。

記憶媒体１００９は、ネットワークＮＷを介して、人物選択装置１０と接続されてもよい。記憶媒体２００９は、ネットワークＮＷを介して、顧客端末２０と接続されてもよい。

上記の情報処理の各ステップは、人物選択装置１０及び顧客端末２０の何れでも実行可能である。
例えば、顧客端末２０が上記の情報処理の全てのステップを実行可能である場合、顧客端末２０は、人物選択装置１０にリクエストを送信することなく、スタンドアロンで動作する情報処理装置として機能する。
本実施形態では、人物選択装置１０は、朝の時間帯及び夜の時間帯の少なくとも１つを以下のいずれかに応じて変更してもよい。
・顧客の指示
・顧客の行動履歴
これにより、第１顧客に対して、第１顧客により最適なカウンセラを割り当てることができる。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。

１０ ：人物選択装置
１１ ：接客者
２０ ：顧客端末
２１ ：顧客
１０１ ：特定部
１０２ ：選択部
１０３ ：顧客肌特徴記憶部
１０４ ：接客者肌特徴記憶部
１００１ ：ＣＰＵ
１００２ ：ＲＯＭ
１００３ ：ＲＡＭ
１００４ ：補助記憶装置
１００５ ：表示装置
１００６ ：操作装置
１００７ ：装置
１００７ ：Ｉ／Ｆ装置
１００８ ：ドライブ装置
１００９ ：記憶媒体
２００１ ：ＣＰＵ
２００２ ：ＲＯＭ
２００３ ：ＲＡＭ
２００４ ：補助記憶装置
２００５ ：表示装置
２００６ ：操作装置
２００７ ：Ｉ／Ｆ装置
２００８ ：ドライブ装置
２００９ ：記憶媒体

Claims (20)

1. 化粧品の顧客と、前記顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラと、をマッチングさせる情報処理装置であって、
   第１顧客の将来の肌の問題に関する第１顧客肌情報と、複数のカウンセラのそれぞれの過去又は現在の肌の問題に関するカウンセラ肌情報と、を参照して、前記第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算する手段を備え、
   前記第１類似度に基づいて、前記第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを識別するカウンセラ識別情報を選択する手段を備え、
   前記第１顧客を識別する第１顧客識別情報と、前記カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する手段を備える、
   情報処理装置。
2. 前記第１類似度を計算する手段は、各カウンセラの遺伝情報と、前記第１顧客の遺伝情報と、を参照して、前記第１類似度を計算する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１顧客が使用する化粧品の履歴と、各カウンセラが使用する化粧品の履歴と、を参照して、前記第１類似度を計算する、
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１顧客の化粧品の使用方法の履歴と、各カウンセラの化粧品の使用方法の履歴と、を参照して、前記第１類似度を計算する、
   請求項１～請求項３の何れかに記載の情報処理装置。
5. 前記使用方法は、化粧の所要時間、各化粧品の使用時間、スキンケアを実施する時間帯、朝の時間帯のスキンケア方法と夜の時間帯のスキンケア方法の差、１日の中でのスキンケアの実施回数、及び、１回の化粧品の使用量の少なくとも１つを含む、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１顧客の肌の診断結果の履歴と、各カウンセラの肌の診断結果の履歴と、を参照して、前記第１類似度を計算する、
   請求項１～請求項５の何れかに記載の情報処理装置。
7. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１顧客の行動履歴と、各カウンセラの行動履歴と、を参照して、前記第１類似度を計算する、
   請求項１～請求項６の何れかに記載の情報処理装置。
8. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１顧客の環境情報と、各カウンセラの環境情報と、を参照して、前記第１類似度を計算する、
   請求項１～請求項７の何れかに記載の情報処理装置。
9. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１顧客の生活パターンと、各カウンセラの生活パターンと、を参照して、前記第１類似度を計算する、
   請求項１～請求項８の何れかに記載の情報処理装置。
10. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１顧客の生体情報と、各カウンセラの生体情報と、を参照して、前記第１類似度を計算する、
    請求項１～請求項９の何れかに記載の情報処理装置。
11. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１カウンセラが前記第１顧客にカウンセリングを実施したときの前記第１顧客の生体情報に基づいて、前記カウンセリングが実施されたときの前記第１顧客の快適指数を計算する手段を備え、
    前記選択する手段は、前記快適指数が所定値以下である場合、前記第１類似度に基づいて、前記第１カウンセラとは異なる第２カウンセラを識別する第２カウンセラ識別情報を選択し、
    前記記憶する手段は、前記第１顧客識別情報と、前記第２カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する、
    請求項１～請求項１０の何れかに記載の情報処理装置。
12. 前記快適指数を計算する手段は、前記第１カウンセラが前記第１顧客にカウンセリングを実施したときの前記第１顧客の画像の解析結果に基づいて前記第１顧客の呼吸の回数、脈拍、皮膚温度、及び、表情の少なくとも１つを特定する手段を備え、
    前記快適指数を計算する手段は、前記呼吸の回数、脈拍、皮膚温度、及び、表情の少なくとも１つに基づいて、前記快適指数を計算する、
    請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記第１類似度を計算する手段は、前記第１カウンセラが前記第１顧客にカウンセリングを実施する前の前記第１顧客の肌情報と、前記第１カウンセラが前記第１顧客にカウンセリングを実施する後の前記第１顧客の肌情報との変化に基づいて、前記カウンセリングが実施されたときの前記第１顧客の効果指数を計算する手段を備え、
    前記選択する手段は、前記効果指数が所定値以下である場合、前記第１類似度に基づいて、前記第１カウンセラとは異なる第２カウンセラを識別する第２カウンセラ識別情報を選択し、
    前記記憶する手段は、前記第１顧客識別情報と、前記第２カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶する、
    請求項１～請求項１２の何れかに記載の情報処理装置。
14. 前記第１顧客以外の複数の第２顧客の将来の肌の問題に関する第２顧客肌情報を推定する手段を備え、
    前記第１顧客肌情報と、前記第２顧客肌情報と、を参照して、前記第１顧客と前記第２顧客との第２類似度を計算する手段を備え、
    前記第２類似度を参照して、前記第２顧客の中から、前記第１顧客に類似する類似顧客を特定する手段を備え、
    前記第１類似度を計算する手段は、前記類似顧客と各カウンセラの第１類似度を計算する、
    請求項１～請求項１３の何れかに記載の情報処理装置。
15. 前記類似顧客を特定する手段は、前記第１顧客が使用する化粧品の使用期間が前記第１顧客より長い第２顧客を前記類似顧客として特定する、
    請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記類似顧客を特定する手段は、前記第１顧客より年上の第２顧客を前記類似顧客として特定する、
    請求項１４又は請求項１５に記載の情報処理装置。
17. 前記類似顧客を特定する手段は、前記第１顧客の遺伝情報及び前記化粧品の使用履歴が一致又は類似する第２顧客を前記類似顧客として特定する、
    請求項１４～請求項１６の何れかに記載の情報処理装置。
18. 複数の顧客のそれぞれについて、各顧客の遺伝情報と、各顧客が使用する化粧品に関する化粧品情報と、各顧客の化粧品の使用方法に関する使用方法情報と、各顧客の化粧品の使用時間に関する使用時間情報と、各顧客の肌の問題に関する肌診断情報と、を関連付けて記憶する手段を備え、
    第１顧客の遺伝情報と一致又は類似する遺伝情報を有する類似顧客を特定する手段を備え、
    各類似顧客の化粧品情報、各類似顧客の使用方法情報、各類似顧客の使用時間情報、及び、各類似顧客の肌診断情報を参照して、各類似顧客の肌の問題に対して化粧品、使用方法、及び、使用時間が与える影響の大きさである影響度を計算する手段を備え、
    前記第１顧客の化粧品情報と、前記第１顧客の使用方法情報と、前記第１顧客の使用時間情報と、前記影響度を参照して、前記第１顧客の肌の問題を推定する手段を備える、
    情報処理装置。
19. コンピュータを、請求項１～請求項１８の何れかに記載の各手段として機能させるためのプログラム。
20. 化粧品の顧客と、前記顧客に対して美容に関するカウンセリングを実施するカウンセラと、をマッチングさせる情報処理方法であって、
    第１顧客の将来の肌の問題に関する第１顧客肌情報と、複数のカウンセラのそれぞれの過去又は現在の肌の問題に関するカウンセラ肌情報と、を参照して、前記第１顧客と各カウンセラとの第１類似度を計算するステップを備え、
    前記第１類似度に基づいて、前記第１顧客にカウンセリングを実施すべき第１カウンセラを識別するカウンセラ識別情報を選択するステップを備え、
    前記第１顧客を識別する第１顧客識別情報と、前記カウンセラ識別情報と、を関連付けて記憶するステップを備える、
    情報処理方法。

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