JP2024003417A - レコメンド装置、レコメンド方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの肌状態に適し、かつ、ユーザが望む美容品を、適切にレコメンドできるレコメンド装置を提供すること。【解決手段】レコメンド装置は、肌分析装置によって得られる複数のユーザの肌に関する客観的情報と、肌に関する複数のユーザの主観的情報と、美容品情報と、を対応付けたデータベース美容品レコメンド情報を参照し、肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応する美容品情報を取得する制御部と、美容品情報をユーザの端末に送信する送信部と、を有する。【選択図】図４

Description

本開示は、レコメンド装置、レコメンド方法、及びプログラムに関する。

店頭に設置された専用装置や、スマートフォン及びタブレットといった端末装置において、ユーザの肌を分析する肌分析装置がある。肌分析装置は、例えば、カメラを用いてユーザの顔画像を撮影し、撮影した顔画像データに基づいて、ユーザのしわ、シミ、及び、毛穴といった肌状態を分析する。化粧品メーカや化粧品を販売するお店は、肌分析装置が分析したユーザの肌状態に基づいて、そのユーザに合った化粧品を、レコメンドすることができる。

特許文献１には、同じ肌状態のユーザが使用した化粧品の改善効果の統計に基づいて、期待される効果をユーザに提示するシステムが開示されている。

国際公開第２０１３／１２２２３３号

ユーザの肌状態に合った化粧品をユーザにレコメンドしても、その化粧品がユーザの望む化粧品とは限らない場合がある。例えば、同じ肌状態のユーザであっても、しわを抑制したいと望むユーザもいれば、シミを抑制したいと望むユーザもいる。そのため、ユーザの肌状態に基づいて、ユーザに化粧品をレコメンドしても、その化粧品がユーザの望む商品でない場合がある。

本開示の非限定的な実施例は、ユーザの肌状態に適し、かつ、ユーザが望む美容品を、適切にレコメンドできるレコメンド装置、レコメンド方法、及びプログラムの提供に資する。

本開示の一実施例に係るレコメンド装置は、肌分析装置によって得られる複数のユーザの肌に関する客観的情報と、肌に関する前記複数のユーザの主観的情報と、美容品情報と、を対応付けたデータベースを参照し、前記肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応する前記美容品情報を取得する制御部と、前記美容品情報を前記ユーザの端末に送信する送信部と、を有する。

本開示の一実施例に係るレコメンド方法は、肌分析装置によって得られる複数のユーザの肌に関する客観的情報と、肌に関する前記複数のユーザの主観的情報と、美容品情報と、を対応付けたデータベースを参照し、前記肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応する前記美容品情報を取得し、前記美容品情報を前記ユーザの端末に送信する。

本開示の一実施例に係るプログラムは、プロセッサに、肌分析装置によって得られる複数のユーザの肌に関する客観的情報と、肌に関する前記複数のユーザの主観的情報と、美容品情報と、を対応付けたデータベースを参照し、前記肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応する前記美容品情報を取得し、前記美容品情報を前記ユーザの端末に送信する、処理を実行させる。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータープログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータープログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示の一実施例によれば、ユーザの肌状態に適し、かつ、ユーザが望む美容品を、適切にレコメンドできる。

本開示の一実施例における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。

第１の実施の形態に係るレコメンドシステムの構成例を示した図 レコメンドＤＢの構成例を示した図 第２の実施の形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成例を示した図 レコメンド装置の機能ブロック構成例を示した図 肌状態ＤＢの構成例を示した図 ユーザ情報ＤＢの構成例を示した図 肌属性分析ＤＢの構成例を示した図 商品属性分析ＤＢの構成例を示した図 肌属性分析ＤＢ及び商品属性分析ＤＢの生成動作例を示したフローチャート レコメンド情報の生成動作例を示したフローチャート 端末のディスプレイに表示される美容ポートフォリオの画面例 端末のディスプレイに表示されるコスメポーチの画面例 端末のディスプレイに表示されるアカウントマッチングの画面例 端末のディスプレイに表示されるシンクロプロフィールの画面例 端末のディスプレイに表示される口コミマッチングの画面例 端末のディスプレイに表示されるチャット相談の画面例

以下、図面を適宜参照して、本開示の実施の形態について、詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

＜第１の実施の形態＞
（システム構成例）
図１は、第１の実施の形態に係るレコメンドシステムの構成例を示した図である。図１に示すように、レコメンドシステムは、レコメンド装置１と、肌分析装置２と、端末３と、を有する。

レコメンド装置１、肌分析装置２、及び、端末３は、ネットワーク４を介して通信する。ネットワーク４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、及び、形態電話ネットワークといった無線通信ネットワークを含むネットワークである。

・肌分析装置
肌分析装置２は、例えば、化粧品メーカや化粧品を販売する店舗に設置される。肌分析装置２は、カメラを備え、ユーザの顔を撮影する。肌分析装置２は、撮影した顔画像データに基づいて、例えば、ユーザのしわ、シミ、及び、毛穴といった肌状態を分析する。

また、肌分析装置２は、タッチパネル又はキー装置といった入力装置を備え、例えば、ユーザの理想とする肌状態（以下、「理想肌」）や、ユーザの肌に関する悩みの情報を受け付ける。

肌分析装置２は、肌分析したユーザの肌状態情報、入力装置が受け付けたユーザの理想肌や悩みの情報、及び、肌分析したユーザのユーザＩＤ（identifier）を、レコメンド装置１に送信する。

なお、肌分析装置２によって肌分析された肌状態は、客観的な情報と捉えることができる。以下では、肌分析装置２によって肌分析された肌状態の肌状態情報を、客観的情報と称することがある。また、肌分析装置２の入力装置が受け付けたユーザの理想とする理想肌や、悩みといった情報は、ユーザの主観的な情報と捉えることができる。以下では、肌に関するユーザの主観的な情報を、主観的情報と称することがある。また、以下では、肌状態を、肌属性と称することがある。

また、肌分析装置２は、カメラ以外を使用するものであってもよい。例えば、肌に接触する端子により、肌の水分量等を計測するもので合ってもよい。また、肌分析装置２は、自動的に客観的に情報を取得しないものであってもよい。例えば、カメラによる撮影結果を医師や美容部員が目視して、客観的情報を手動で入力するものであってもよい。すなわち、客観的情報が何らかの形で得られるのであれば、装置の構成は問わない。

・端末
端末３は、例えば、スマートフォン、タブレット、及び、パーソナルコンピュータといった端末装置である。端末３は、肌分析装置２によって肌分析されたユーザによって所持される。

ユーザは、端末３を用いて、肌分析装置２の肌属性の結果を見ることができる。また、ユーザは、端末３を用いて、化粧品を購入することができる。端末３は、ユーザが購入した化粧品の種類といった商品情報と、化粧品を購入したユーザのユーザＩＤとを、レコメンド装置１に送信する。

また、端末３は、レコメンド装置１から、ユーザにお勧めの化粧品の情報を受信する。端末３は、受信したお勧めの化粧品情報を、ディスプレイに表示する。以下では、ユーザにお勧めの化粧品を、レコメンド商品と称することがある。

・レコメンド装置
レコメンド装置１は、肌分析装置２から送信される、ユーザの肌に関する客観的情報、主観的情報、及び、ユーザＩＤを受信する。また、レコメンド装置１は、端末３から送信される、ユーザが購入した化粧品の商品情報、及び、ユーザＩＤを受信する。

レコメンド装置１は、肌分析装置２から受信した客観的情報、主観的情報、及び、ユーザＩＤと、端末３から受信した化粧品の商品情報、及び、ユーザＩＤとから、或る客観的情報及び主観的情報を持ったユーザが、どのような化粧品を購入したかを分析する。そして、レコメンド装置１は、客観的情報及び主観的情報と、ユーザにレコメンドするレコメンド商品とを対応付けたレコメンドＤＢ（ＤＢ：Data Base）を生成する。

図２は、レコメンドＤＢの構成例を示した図である。図２に示すように、レコメンドＤＢは、客観的情報、主観的情報、及び、レコメンド商品を対応付けた情報を有する。

客観的情報は、肌分析装置２が分析したユーザのしわ、シミ、及び、毛穴といった肌属性である。肌属性は、例えば、しわの多少、シミの多少、及び毛穴の多少によって、数値化される。客観的情報は、肌属性の数値（パターン）によって、複数に分けられる。なお、客観的情報は、肌属性に限定されず、例えば、ユーザの朝方、夜型、深夜型といった生活パターンや、北海道や東北といった居住地域を含んでもよい。これらの客観的情報は、肌分析装置２の入力装置が受け付けてもよい。

主観的情報は、肌分析装置２の入力装置が受け付けたユーザのしわを減らしたい、シミを減らしたい、及び毛穴を目立たなくしたいといった理想肌に関する情報である。なお、主観的情報は、理想肌に限定されず、ユーザの肌悩みに関する情報などを含んでもよい。

レコメンド商品は、化粧品メーカや店舗におけるイベントや、季節の変化をトリガとして、ユーザの端末３に送信される、ユーザにお勧めの化粧品情報である。レコメンド商品は、ユーザの客観的情報及び主観的情報に対応して、レコメンドＤＢに記憶される。

レコメンド装置１は、肌分析装置２から送信される、客観的情報、主観的情報、及び、ユーザＩＤを受信し、記憶装置に記憶する。レコメンド装置１は、端末３から送信される、ユーザが購入した化粧品の商品情報と、ユーザＩＤとを受信し、記憶装置に記憶する。レコメンド装置１は、これらの情報を分析し、レコメンドＤＢを生成する。

例えば、レコメンド装置１は、端末３から受信したユーザＩＤに基づいて、化粧品を購入したユーザの客観的情報と、主観的情報とを記憶装置から取得し、取得した客観的情報と、主観的情報とに、ユーザが購入した化粧品を対応付けて（レコメンド商品として対応付けて）、レコメンドＤＢに記憶する。このようにして、例えば、図２に示すレコメンドＤＢが生成される。

図１の説明に戻る。レコメンド装置１は、例えば、化粧品メーカ及びお店のイベントや季節の変化をトリガとして、レコメンドＤＢを参照し、ユーザにレコメンドする化粧品情報（レコメンド商品）を取得する。例えば、レコメンド装置１は、トリガが発生すると、記憶装置に記憶された、会員ユーザ（例えば、肌分析装置２の肌分析サービスに予め登録した会員ユーザ）の客観的情報及び主観的情報に基づいて、レコメンドＤＢを参照し、会員ユーザのレコメンド商品を取得する。レコメンド装置１は、取得したレコメンド商品の情報を、会員ユーザの端末３に送信する。

ここで、化粧品は、個人の肌の性質によって効果の差が大きいため、一般的な口コミ等から、ユーザに合う化粧品をレコメンドすることが難しい。

また、同じ肌属性でも、理想とする肌や悩みは、個人で異なる。そのため、客観的な肌属性に基づいて化粧品をレコメンドしても、その化粧品がユーザの望む化粧品とは限らない場合がある。例えば、同じ肌属性でも、「しわを減らしたい」と望むユーザにレコメンドする化粧品と、「シミを減らしたい」と望むユーザにレコメンドする化粧品とは、一般的に異なる。

図１に示すレコメンドシステムでは、肌分析装置２による肌属性といった客観的な分析結果と、ユーザの理想肌や悩みといった主観的な事項とを反映した化粧品をレコメンドする。これにより、図１に示すレコメンドシステムは、ユーザの肌状態に適した商品をレコメンドするとともに、ユーザが望む化粧品を、適切にレコメンドできる。

なお、レコメンド装置１は、サーバといった情報処理装置によって構成されてもよい。また、レコメンド装置１は、図３に示すハードウェア構成を有してもよい。レコメンド装置１は、図３に示すプロセッサ１１によって、制御部といった機能が実現されてもよい。また、レコメンド装置１は、図３に示すＲＡＭ１２及びＨＤＤ１３の両方又は一方によって、記憶部といった機能が実現されてもよい。図２のレコメンドＤＢは、記憶部に記憶されてもよい。レコメンド装置１は、図３に示す通信インターフェース１４によって、通信部といった機能が実現されてもよい。

（第１の実施の形態のまとめ）
以上説明したように、レコメンド装置１の制御部は、肌分析装置２によって得られる肌に関する客観的な客観的情報と、肌に関するユーザの主観的な主観的情報と、レコメンド商品と、を対応付けたレコメンドＤＢを参照し、肌分析装置２によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応するレコメンド商品を取得する。レコメンド装置１の通信部は、取得したレコメンド商品をユーザの端末３に送信する。

このように、レコメンド装置１は、肌分析装置２によって肌分析されたユーザの肌状態といった客観的情報と、ユーザの理想肌や悩みといった主観的情報とに基づくレコメンド商品を取得し、端末３に送信する。これにより、レコメンド装置１は、ユーザの肌状態に適し、かつ、ユーザが望む化粧品を、適切にレコメンドできる。

＜第２の実施の形態＞
第２の実施の形態におけるシステム構成例は、第１の実施の形態のシステム構成例と同様であり、その説明を省略する。

（レコメンド装置のハードウェア構成例）
図３は、第２の実施の形態に係るレコメンド装置１のハードウェア構成例を示した図である。図３に示すように、レコメンド装置１は、プロセッサ１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１３と、通信インターフェース１４と、を有する。

レコメンド装置１は、プロセッサ１１によって装置全体が制御される。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）であってもよい。プロセッサ１１には、バス１５を介して、ＲＡＭ１２、ＨＤＤ１３、及び通信インターフェース１４が接続される。

ＲＡＭ１２には、プロセッサ１１に実行させるＯＳ（Operating System）及びアプリケーションプログラムが一時的に格納される。また、ＲＡＭ１２には、プロセッサ１１による処理に必要な各種データが一時的に格納される。

ＨＤＤ１３には、ＯＳ及びアプリケーションプログラムが格納される。また、ＨＤＤ１３には、プロセッサ１１による処理に必要な各種データが格納される。

通信インターフェース１４は、ネットワーク４を介して、肌分析装置２と通信を行う。また、通信インターフェース１４は、ネットワーク４を介して、端末３と通信を行う。

（レコメンド装置のブロック構成例）
図４は、レコメンド装置１の機能ブロック構成例を示した図である。図４に示すように、レコメンド装置１は、制御部２０と、データ管理部３０と、通信部４０と、を有する。制御部２０は、例えば、図３に示したプロセッサ１１によって、その機能が実現される。データ管理部３０は、例えば、図３に示したＲＡＭ１２及びＨＤＤ１３の両方又は一方によって、その機能が実現される。通信部４０は、例えば、図３に示した通信インターフェース１４によって、その機能が実現される。通信部４０は、送信部と受信部とを備えてもよい。

データ管理部３０は、肌状態ＤＢ３１と、ユーザ情報ＤＢ３２と、口コミＤＢ３３と、会員ＤＢ３４と、肌属性分析ＤＢ３５と、商品属性分析ＤＢ３６と、コスメポーチＤＢ３７と、を有する。コスメポーチＤＢ３７は、購入済み商品リスト３７ａと、保有済み商品リスト３７ｂと、関心商品リスト３７ｃと、を有する。コスメポーチＤＢ３７は、会員ユーザごとに管理される。

・肌状態ＤＢ
図５は、肌状態ＤＢ３１の構成例を示した図である。肌状態ＤＢ３１には、肌分析装置２から送信される肌分析結果が記憶される。肌状態ＤＢ３１は、図５に示すように、肌分析されたユーザのユーザＩＤと、肌分析結果（肌属性）と、肌分析が行われた日時及び店舗と、肌分析を行った装置のＩＤと、が記憶される。

肌分析結果は、例えば、しわの多少、シミの多少、及び、毛穴の多少といった肌属性を数値化したものである。例えば、しわ、シミ、毛穴、…の数値を（ｘ，ｙ，ｘ，…）で表すとする。肌分析結果は、（１，１，１，…）、（２，１，１，…）、…、（ｎ，１，１，…）、（１，２，１，…）…といったように、数値によって表されてもよい。

・ユーザ情報ＤＢ
図６は、ユーザ情報ＤＢ３２の構成例を示した図である。肌状態ＤＢ３１には、肌分析装置２から送信されるユーザ情報が記憶される。ユーザ情報ＤＢ３２は、図６に示すように、肌分析されたユーザのユーザＩＤと、理想肌の情報と、肌悩みの情報と、ユーザの生活パターンの情報と、ユーザが居住している居住地域の情報と、肌分析が行われた日時と、が記憶される。理想肌及び肌悩みの情報は、ユーザの主観的情報と捉えることができる。生活パターン及び居住地域は、ユーザの客観的情報と捉えることができる。

・口コミＤＢ
口コミＤＢ３３は、ユーザが端末３を用いて、化粧品に対して行った口コミの情報が記憶される。

・会員ＤＢ
会員ＤＢ３４は、肌分析サービスに登録したユーザの情報が記憶される。例えば、会員ＤＢ３４には、会員ユーザに付与されたユーザＩＤ、氏名、年齢、住所といった情報が記憶される。

・肌属性分析ＤＢ
図７は、肌属性分析ＤＢ３５の構成例を示した図である。図７に示す肌属性分析ＤＢ３５は、後述するデータ分析部２１によって生成される。

肌属性分析ＤＢ３５は、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性の欄と、しわを減らしたい、シミを減らしたい、…といった理想肌の欄とを有する。
多い、シミ多い、毛穴目立つ

肌属性分析ＤＢ３５には、ユーザのユーザＩＤが、肌属性の欄に示される情報と、理想肌の欄に示される情報とに基づいて分類され、記憶される。例えば、後述するデータ分析部２１によって“しわが多い”と判断され、“しわを減らしたい”を理想肌とするユーザのユーザＩＤは、肌属性“しわ多い”の欄と、理想肌“しわを減らしたい”の欄とが重なる欄に、記憶される。また、データ分析部２１によって“しわ多い”と判断され、“シミを減らしたい”を理想肌とするユーザのユーザＩＤは、肌属性“しわ多い”の欄と、理想肌“シミを減らしたい”の欄とが重なる欄に、記憶される。

また、肌属性分析ＤＢ３５は、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性の欄と、朝型、夜型、深夜型といった生活パターンの欄とを有する。

肌属性分析ＤＢ３５には、ユーザのユーザＩＤが、肌属性の欄に示される情報と、生活パターンの欄に示される情報とに基づいて分類され、記憶される。例えば、データ分析部２１によって“しわが多い”と判断され、生活パターンが“朝型”のユーザのユーザＩＤは、肌属性“しわ多い”の欄と、生活パターン“朝方”の欄とが重なる欄に、記憶される。

また、肌属性分析ＤＢ３５は、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性の欄と、北海道、東北、北陸、…といった居住地域の欄とを有する。

肌属性分析ＤＢ３５には、ユーザのユーザＩＤが、肌属性の欄に示される情報と、居住地域の欄に示される情報とに基づいて分類され、記憶される。例えば、データ分析部２１によって“しわが多い”と判断され、“北海道”に居住するユーザのユーザＩＤは、肌属性“しわ多い”の欄と、居住地域“北海道”の欄とが重なる欄に、記憶される。

なお、上記では、肌属性と、理想肌、生活パターン、及び、居住地域との関係を示す情報に基づいて、ユーザＩＤが肌属性分析ＤＢ３５に記憶されたが、これに限られない。例えば、肌属性と、肌悩みのギャップとに基づいて、ユーザＩＤが分類され、肌属性分析ＤＢ３５に記憶されてもよい。肌悩みのギャップは、例えば、ユーザが理想とする肌状態と、実際の肌状態とのギャップが、ユーザの主観に基づいて、大、中、小に分類されてもよい。

また、肌属性と、ユーザの健康状態とに基づいて、ユーザＩＤが分類され、肌属性分析ＤＢ３５に記憶されてもよい。また、肌属性と、ユーザの購買行動とに基づいて、ユーザＩＤが分類され、肌属性分析ＤＢ３５に記憶されてもよい。また、肌属性と、ユーザの購買済み商品とに基づいて、ユーザＩＤが分類され、肌属性分析ＤＢ３５に記憶されてもよい。

・商品属性分析ＤＢ
図８は、商品属性分析ＤＢ３６の構成例を示した図である。図８に示す商品属性分析ＤＢ３６は、後述するデータ分析部２１によって生成される。

商品属性分析ＤＢ３６は、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性の欄と、しわを減らしたい、シミを減らしたい、…といった理想肌の欄とを有する。

商品属性分析ＤＢ３６には、ユーザが購入した化粧品の情報が、肌属性の欄に示される情報と、理想肌の欄に示される情報とに基づいて分類され、記憶される。例えば、後述するデータ分析部２１によって“しわが多い”と判断され、“しわを減らしたい”を理想肌とするユーザが購入した化粧品の情報は、肌属性“しわ多い”の欄と、理想肌“しわを減らしたい”の欄とが重なる欄に、記憶される。

また、商品属性分析ＤＢ３６は、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性の欄と、朝型、夜型、深夜型といった生活パターンの欄とを有する。

商品属性分析ＤＢ３６には、ユーザが購入した化粧品の情報が、肌属性の欄に示される情報と、生活パターンの欄に示される情報とに基づいて分類され、記憶される。例えば、データ分析部２１によって“しわが多い”と判断され、生活パターンが“朝型”のユーザが購入した化粧品の情報は、肌属性“しわ多い”の欄と、生活パターン“朝方”の欄とが重なる欄に、記憶される。

また、商品属性分析ＤＢ３６は、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性の欄と、北海道、東北、北陸、…といった居住地域の欄とを有する。

商品属性分析ＤＢ３６には、ユーザが購入した化粧品の情報が、肌属性の欄に示される情報と、居住地域の欄に示される情報とに基づいて分類され、記憶される。例えば、データ分析部２１によって“しわが多い”と判断され、“北海道”に居住するユーザが購入した化粧品の情報は、肌属性“しわ多い”の欄と、居住地域“北海道”の欄とが重なる欄に、記憶される。

なお、上記では、肌属性と、理想肌、生活パターン、及び、居住地域との関係を示す情報に基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報が商品属性分析ＤＢ３６に記憶されたが、これに限られない。例えば、肌属性と、肌悩みのギャップとに基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報が分類され、商品属性分析ＤＢ３６に記憶されてもよい。肌悩みのギャップは、例えば、ユーザが理想とする肌状態と、実際の肌状態とのギャップが、ユーザの主観に基づいて、大、中、小に分類されてもよい。

また、肌属性と、ユーザの健康状態とに基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報が分類され、商品属性分析ＤＢ３６に記憶されてもよい。また、肌属性と、ユーザの購買行動とに基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報が分類され、商品属性分析ＤＢ３６に記憶されてもよい。

・購入済み商品リスト
購入済み商品リスト３７ａは、ユーザが購入した化粧品の情報を記憶する。

・保有済み商品リスト
保有済み商品リスト３７ｂは、ユーザが現在保有している化粧品の情報を記憶する。

・関心商品リスト
関心商品リスト３７ｃは、レコメンド装置１がユーザにレコメンドした化粧品のうち、ユーザがお気に入り登録した化粧品の情報を記憶する。また、ユーザがＥＣサイト等でお気に入り登録した化粧品の情報を記憶してもよい。この場合、関心商品リスト３７ｃは、レコメンド装置１がユーザにレコメンドした化粧品のうちお気に入り登録した化粧品と、ＥＣサイト等でお気に入り登録した化粧品との両方を記憶してもよいし、いずれか一方のみを記憶してもよい。

制御部２０は、データ分析部２１と、タイミング判定部２２と、レコメンド生成部２３と、を有する。

・データ分析部
・・肌属性分析ＤＢの生成例
データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１と、ユーザ情報ＤＢ３２とに基づいて、ユーザの肌に関する属性分析を行い、肌属性分析ＤＢ３５を生成する。例えば、データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１の肌分析結果に基づいて、ユーザ（ユーザＩＤ）を、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性に分類し、さらに、ユーザ情報ＤＢ３２のユーザの理想肌に基づいて、ユーザＩＤを分類する。

例えば、データ分析部２１は、肌分析結果のうち、しわの多さを示す数値が所定値以上のユーザＩＤを“しわ多い”に分類し、さらに、そのユーザＩＤが“しわを減らしたい”を理想肌とする場合、理想肌“しわを減らしたい”に分類する。

なお、データ分析部２１は、肌分析結果のうち、シミの多さを示す数値が所定値以上のユーザＩＤを“シミ多い”に分類する。また、データ分析部２１は、肌分析結果のうち、毛穴の目立ち易さを示す数値が所定値以上のユーザＩＤを“毛穴目立つ”に分類する。

また、データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１に基づいて、ユーザＩＤを、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性に分類し、さらに、ユーザ情報ＤＢ３２に基づいて、ユーザＩＤを、朝型、夜型、及び深夜型といった生活パターンに分類する。

また、データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１に基づいて、ユーザＩＤを、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性に分類し、さらに、ユーザ情報ＤＢ３２に基づいて、ユーザＩＤを、北海道、東北、及び北陸といった居住地域に分類する。

・・商品属性分析ＤＢの生成例
データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１と、ユーザ情報ＤＢ３２とに基づいて、ユーザが購入した化粧品の属性分析を行い、商品属性分析ＤＢ３６を生成する。例えば、データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１の肌分析結果に基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報を、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性に分類し、さらに、ユーザ情報ＤＢ３２のユーザの理想肌に基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報を分類する。

例えば、データ分析部２１は、化粧品を購入したユーザのしわの多さを示す数値が所定値以上であった場合、ユーザが購入した化粧品の情報を“しわ多い”に分類し、さらに、そのユーザが“しわを減らしたい”を理想肌とする場合、ユーザが購入した化粧品の情報を理想肌“しわを減らしたい”に分類する。

また、データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１に基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報を、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性に分類し、さらに、ユーザ情報ＤＢ３２に基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報を、朝型、夜型、及び深夜型といった生活パターンに分類する。

また、データ分析部２１は、肌状態ＤＢ３１に基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報を、しわ多い、シミ多い、毛穴目立つ、…といった肌属性に分類し、さらに、ユーザ情報ＤＢ３２に基づいて、ユーザが購入した化粧品の情報を、北海道、東北、及び北陸といった居住地域に分類する。

・タイミング判定部
タイミング判定部２２は、下記の条件に基づいて、レコメンド生成部２３がレコメンド情報（レコメンド商品の情報）を生成するためのトリガを生成する。

・ユーザの肌状態の変化。なお、肌状態の変化は、肌状態ＤＢ３１から取得される。トリガは、肌状態の悪化に基づいて生成されてもよいし、良化に基づいて生成されてもよい。
・アンケート回答内容の変化。
・店舗イベントや地域イベントといったイベント開催時期。
・端末３の位置情報が所定範囲内にあるか否か。なお、端末３は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）といった位置測定装置によって、端末３の位置を測定し、レコメンド装置１に報告する。
・温度や湿度といった天候。
・ユーザが保有する化粧品の使用期限。
・理想肌に対する肌状態の差異（ギャップ）。

なお、トリガを生成する条件は、上記に列挙した条件のうち一つに基づいてもよいし、複数に基づいてもよい。また、端末３のユーザが、自らトリガを生成してもよい。例えば、端末３に表示されるボタン等を押下することで、レコメンド情報を生成するためのトリガが生成されてもよい。

また、タイミング判定部２２は、コスメポーチＤＢ３７の更新タイミングと、レコメンド商品売上の関係とに基づいて、売上向上に寄与する時期を機械学習し、売上向上に寄与する時期をトリガ生成の条件としてもよい。

また、トリガ生成の基となった条件が、トリガとともにレコメンド生成部２３に出力されてもよい。

・レコメンド生成部
レコメンド生成部２３は、タイミング判定部２２から、トリガが出力された場合、肌属性分析ＤＢ３５と、商品属性分析ＤＢ３６とに基づいて、ユーザにレコメンドするレコメンド情報を生成する。

また、レコメンド生成部２３は、コスメポーチＤＢ３７に記憶されている化粧品の中から、ユーザにレコメンドするレコメンド情報を選択する。例えば、レコメンド生成部２３は、ユーザが購入したことのある化粧品、ユーザが保有している化粧品、又は、ユーザの関心のある化粧品の中から、肌属性分析ＤＢ３５と、商品属性分析ＤＢ３６とに基づいて、レコメンド情報を選択する。

例えば、レコメンド生成部２３は、肌属性分析ＤＢ３５に記憶されているユーザＩＤを取得する。レコメンド生成部２３は、ユーザＩＤを取得した欄に対応する、商品属性分析ＤＢ３６の化粧品情報を取得する。例えば、レコメンド生成部２３は、図７の点線枠Ａ７ａに示す“しわ多い－しわを減らしたい”欄におけるユーザＩＤを取得する。レコメンド生成部２３は、ユーザＩＤを取得した点線枠Ａ７ａの“しわ多い－しわを減らしたい”欄に対応する、図８の点線枠Ａ８ａに示す“しわ多い－しわを減らしたい”欄における化粧品情報（図８の例の場合、商品－Ａ、商品－Ｂ）を取得する。

そして、レコメンド生成部２３は、取得した化粧品情報のうち、コスメポーチＤＢ３７に記憶されている化粧品情報を選択する。レコメンド生成部２３は、コスメポーチＤＢ３７に記憶されている化粧品情報を選択すると、選択した化粧品情報をレコメンド情報とし、肌属性分析ＤＢ３５から取得したユーザＩＤのユーザの端末３に送信する。

なお、レコメンド生成部２３は、図７に示す肌属性分析ＤＢ３５の全ての欄において、ユーザＩＤを取得し、取得したユーザＩＤに対応する図８に示す商品属性分析ＤＢ３６の化粧品情報を取得する。そして、レコメンド生成部２３は、取得した化粧品情報のうち、コスメポーチＤＢ３７に記憶されている化粧品情報を選択し、選択した化粧品情報をレコメンド情報とする。レコメンド生成部２３は、レコメンド情報を、肌属性分析ＤＢ３５から取得したユーザＩＤのユーザの端末３に送信する。

また、商品属性分析ＤＢ３６から取得する化粧品情報が複数存在する場合、レコメンド生成部２３は、購入数が多い順に、優先度を付加してもよい。例えば、図８の点線枠Ａ８ａに示す化粧品において、商品－Ａ、商品－Ｂ、…の順に購入数が多いとする。この場合、商品－Ａには、優先度１が付与され、商品－Ｂには、優先度２が付与される。ここでは、優先度の数字が小さいほど、優先度が高いとしている。

なお、この購入数は、全てのユーザの購入数を想定している。これにより、端末３のユーザを含めた化粧品のユーザ全体の興味をレコメンドされる化粧品に反映することができる。しかし、考慮する購入数は、全てのユーザのうち端末３のユーザを除いたユーザによる購入数であってもよいし、端末３のユーザ自身による購入数であってもよい。全てのユーザのうち端末３のユーザを除いたユーザによる購入数を考慮する場合は、端末３のユーザが知らない化粧品がレコメンドされる可能性が高まり、端末３のユーザ自身による購入数を考慮する場合は、端末３が過去に購入したことのある化粧品がレコメンドされる可能性が高まる。

また、購入数と異なる基準で優先度を付加してもよい。例えば、化粧品を使用したユーザの客観的情報の改善の程度に応じて優先度を付加してもよい。この場合、客観的情報の変化の度合いが、主観的情報として与えられている理想肌や悩みにどの程度効果があったかによって優先度を付加してもよい。このようにすることで、効果的だが発売直後の商品など、高い効果が期待できるにもかかわらず、購入数が少ない商品がレコメンドの対象から除外されてしまうことを防ぐことができる。

また、レコメンドの対象とする化粧品には、客観的情報または主観的情報のいずれかがユーザの客観的情報または主観的情報と合致していない化粧品も含めてもよい。端末３のユーザと同一の客観的情報と主観的情報を持つユーザが少ない（例えば一人しかいない）場合には、そのユーザの購入結果に基づくと、レコメンドの結果の信頼度が下がってしまったり、レコメンドされる化粧品が限られてしまったりするためである。なお、この場合でも、客観的情報と主観的情報が端末３のユーザのものと完全に一致するユーザの購入結果に基づくレコメンドと、どちらか一方しか一致しないユーザの購入結果に基づくレコメンドとを区別できるように表示してもよい。根拠となった人数が少ない場合でも、客観的情報と主観的情報とが端末３のユーザのものと一致しているユーザにとって効果のあった化粧品は、端末３のユーザにとっても効果がある可能性が高いためである。また、客観的情報それぞれまたは主観的情報それぞれについて、類似度や相関関係が定義されている場合、端末３のユーザの客観的情報または主観的情報と同一または類似する客観的情報または主観的情報を持つユーザの購入結果のみをレコメンドに反映してもよい。この類似度は、医学または美容の経験則の観点から、設定されてよい。例えば、「しわを少なくしたい」と「肌に潤いを持たせたい」は類似しているが、「日焼けしたい」と「肌に潤いを持たせない」は類似していないと設定すること等が考えられる。

また、購入数に替えて、または、購入数と共に、未購入のユーザの興味の程度を考慮してレコメンドの対象とする化粧品を決定してもよい。このようにすることで、新発売の商品など、現実の購入者がまだ少ない商品もレコメンドの対象に含めることができる。この場合、未購入のユーザの情報したレコメンドを行っていることを、通知してもよい。一般的に、実際に購入したユーザの提供する情報の方が、未購入のユーザの提供する情報よりも信頼できるためである。

（レコメンド装置の動作例）
図９は、肌属性分析ＤＢ３５及び商品属性分析ＤＢ３６の生成動作例を示したフローチャートである。レコメンド装置１は、肌分析装置２から、客観的情報であるユーザの肌分析結果と、主観的情報であるユーザの理想肌や悩みといった情報と、を受信する（Ｓ１）。

レコメンド装置１は、Ｓ１にて受信した情報に基づいて、肌状態ＤＢ３１及びユーザ情報ＤＢ３２を生成する（Ｓ２）。

レコメンド装置１は、Ｓ２にて生成した肌状態ＤＢ３１及びユーザ情報ＤＢ３２に基づいて、肌属性分析ＤＢ３５を生成する（Ｓ３）。また、レコメンド装置１は、Ｓ２にて生成した肌状態ＤＢ３１及びユーザ情報ＤＢ３２と、ユーザが購入した化粧品の情報とに基づいて、商品属性分析ＤＢ３６を生成する（Ｓ３）。

図１０は、レコメンド情報の生成動作例を示したフローチャートである。レコメンド装置１は、トリガが発生したか否かを判定する（Ｓ１１）。

レコメンド装置１は、トリガが発生していないと判定した場合（Ｓ１１のＮｏ）、Ｓ１１の処理を繰り返す。

レコメンド装置１は、トリガが発生したと判定した場合（Ｓ１１のＹｅｓ）、肌属性分析ＤＢ３５、商品属性分析ＤＢ３６、及び、コスメポーチＤＢ３７を参照し、レコメンド情報を生成する（Ｓ１２）。

レコメンド装置１は、Ｓ１２にて生成したレコメンド情報を、ユーザの端末３に送信する（Ｓ１３）。

（端末の画面例）
図１１は、端末３のディスプレイに表示される美容ポートフォリオの画面例である。端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１１ａに示すように、ユーザのしわ、しみ、及び毛穴といった肌属性の時系列データ（肌スコア）が表示される。また、端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１１ｂに示すように、ユーザが化粧品を購入できる予算や、ユーザが保有している化粧品の情報などが表示される。

図１２は、端末３のディスプレイに表示されるコスメポーチの画面例である。端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１２ａに示すように、ユーザが購入した化粧品、ユーザが保有している化粧品、及び、ユーザの関心の有る化粧品が表示される。

端末３のコスメポーチの画面では、例えば、レコメンド装置１からのレコメンド情報に基づいて、化粧品の順番が並び替えられてもよい。例えば、レコメンド情報に含まれる化粧品が、優先度に従って、端末３のディスプレイの上方から下方に向け、順番に表示されてもよい。

なお、レコメンド情報は、コスメポーチの画面とは別の画面で表示されてもよい。例えば、美容ポートフォリオの画面には、“お勧め商品”といったボタンが表示されてもよい。“お勧め商品”のボタンが押下された場合に、レコメンド情報に含まれる化粧品の情報が表示されてもよい。レコメンド情報に含まれる化粧品は、レコメンド情報に含まれる優先度に従って、端末３のディスプレイの上方から下方に向け、順番に表示されてもよい。

図１３は、端末３のディスプレイに表示されるアカウントマッチングの画面例である。端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１３ａに示すように、端末３のユーザと、客観的情報及び主観的情報の類似度が高いユーザが、類似度の高い順に表示される。

なお、本実施の形態では類似度を「シンクロ率」という表現で記載している。このシンクロ率は、客観的情報及び主観的情報そのものの類似度のみならず、他の情報の類似度も考慮した値であってもよい。例えば、各情報が取得された時期や気候の類似度等を考慮してもよい。冬は肌が乾燥し易くなるなど、肌の状態や理想肌は、季節や気候を受けて随時変化するため、これらの情報も考慮した方がよりユーザの現在の状態に適した判断ができるためである。

図１４は、端末３のディスプレイに表示されるシンクロプロフィールの画面例である。端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１４ａに示すように、端末３のユーザと、端末３のユーザとは別のユーザとの、客観的情報及び主観的情報のシンクロ率が表示される。画像Ａ１４ａは、例えば、図１３の画像Ａ１３ａに表示されるユーザアカウントが選択（押下）された場合に表示される。また、端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１４ｂに示すように、別のユーザが使用している化粧品の情報が表示される。

図１５は、端末３のディスプレイに表示される口コミマッチングの画面例である。端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１５ａに示すように、端末３のユーザと、客観的情報及び主観的情報とのシンクロ率が高いユーザが口コミした化粧品が表示される。また、端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１５ｂに示すように、画像Ａ１５ａに表示された化粧品のレビューが表示される。

図１６は、端末３のディスプレイに表示されるチャット相談の画面例である。端末３のディスプレイには、例えば、画像Ａ１６ａに示すように、端末３のユーザと、客観的情報及び主観的情報とのシンクロ率が高い美容要員とのチャット画面が表示される。端末３のユーザは、画像Ａ１６ａに示すチャット画面において、端末３のユーザと客観的情報及び主観的情報とのシンクロ率が高い美容要員に対し、例えば、肌についての相談ができる。

（第２の実施の形態のまとめ）
以上説明したように、レコメンド装置１の制御部２０は、肌分析装置２によって得られる肌に関する客観的な客観的情報と、肌に関するユーザの主観的な主観的情報と、レコメンド情報と、を対応付けた商品属性分析ＤＢ３６を参照し、肌分析装置２によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応するレコメンド情報を取得する。レコメンド装置１の通信部４０は、取得したレコメンド情報をユーザの端末３に送信する。

このように、レコメンド装置１は、肌分析装置２によって肌分析されたユーザの肌属性といった客観的情報と、ユーザの理想肌や悩みといった主観的情報とに基づくレコメンド情報を取得し、端末３に送信する。これにより、レコメンド装置１は、ユーザの肌状態に適し、かつ、ユーザが望む化粧品を、適切にレコメンドできる。

また、レコメンド装置１は、ユーザの口コミに基づく情報収集において、ユーザの客観的情報及び主観的情報に合った口コミ情報を提供する。これにより、ユーザは、ユーザの肌状態に適し、かつ、ユーザが望む情報を、適切に取得できる。

また、レコメンド装置１は、ユーザの美容要員におけるチャット相談において、ユーザの客観的情報及び主観的情報に合った美容要員を紹介する。これにより、ユーザは、ユーザの肌状態に適し、かつ、ユーザが望む情報を、適切に取得できる。

（変形例）
レコメンド情報は、商品属性分析ＤＢ３６に基づいて取得され、さらに、コスメポーチから選択されるとしたが、これに限られない。レコメンド情報は、コスメポーチから選択されなくてもよい。すなわち、レコメンド情報は、商品属性分析ＤＢ３６から取得され、ユーザの端末３に送信されてもよい。

以上、図面を参照しながら実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかである。そのような変更例または修正例についても、本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、実施の形態における各構成要素は任意に組み合わされてよい。

（変形例１）
上記では、化粧品をユーザにレコメンドするとしたが、これに限られない。レコメンド装置１は、ユーザに適した美容器具をユーザにレコメンドしてもよい。化粧品や美容器具といった、美容に関する商品は、美容品と称されてもよい。また、肌状態の改善等に用いる医薬品等をレコメンドしてもよい。

（変形例２）
上記では、肌分析装置２は、店舗に設置されるとしたが、これに限られない。肌分析装置２は、例えば、カメラを備えたスマートフォン、タブレット、又は、パーソナルコンピュータといった端末装置であってもよい。端末装置は、肌分析するアプリケーションを実装し、ユーザの自宅といった店舗以外の場所で用いられてもよい。

（変形例３）
上記では、レコメンド装置１と肌分析装置２とを別体としたが、これに限られない。レコメンド装置１が、肌分析装置２を有してもよい。

上述の実施の形態においては、各構成要素に用いる「・・・部」という表記は、「・・・回路（circuitry）」、「・・・アッセンブリ」、「・・・デバイス」、「・・・ユニット」、又は、「・・・モジュール」といった他の表記に置換されてもよい。

本開示はソフトウェア、ハードウェア、又は、ハードウェアと連携したソフトウェアで実現することが可能である。上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、部分的に又は全体的に、集積回路であるＬＳＩとして実現され、上記実施の形態で説明した各プロセスは、部分的に又は全体的に、一つのＬＳＩ又はＬＳＩの組み合わせによって制御されてもよい。ＬＳＩは個々のチップから構成されてもよいし、機能ブロックの一部または全てを含むように一つのチップから構成されてもよい。ＬＳＩはデータの入力と出力を備えてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路、汎用プロセッサ又は専用プロセッサで実現してもよい。また、ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用してもよい。本開示は、デジタル処理又はアナログ処理として実現されてもよい。

さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。

本開示の一態様は、肌分析システムに有用である。

１ レコメンド装置
２ 肌分析装置
３ 端末
４ ネットワーク
１１ プロセッサ
１２ ＲＡＭ
１３ ＨＤＤ
１４ 通信インターフェース
２０ 制御部
２１ データ分析部
２２ タイミング判定部
２３ レコメンド生成部
３０ データ管理部
３１ 肌状態ＤＢ
３２ ユーザ情報ＤＢ
３３ 口コミＤＢ
３４ 会員ＤＢ
３５ 肌属性分析ＤＢ
３６ 商品属性分析ＤＢ
３７ コスメポーチＤＢ
３７ａ 購入済み商品リスト
３７ｂ 保有済み商品リスト
３７ｃ 関心商品リスト
４０ 通信部

Claims (7)

1. 肌分析装置によって得られる複数のユーザの肌に関する客観的情報と、肌に関する前記複数のユーザの主観的情報と、美容品情報と、を対応付けたデータベースを参照し、前記肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応する前記美容品情報を取得する制御部と、
   前記美容品情報を前記ユーザの端末に送信する送信部と、
   を有するレコメンド装置。
2. 前記主観的情報は、前記ユーザの理想とする肌の状態および肌の悩みのいずれかを含む、
   請求項１に記載のレコメンド装置。
3. 前記データベースの前記美容品情報は、対応する前記客観的情報と前記主観的情報とに該当するユーザが購入した美容品の情報である、
   請求項２に記載のレコメンド装置。
4. 前記制御部は、取得した前記美容品情報のうち、ユーザが購入したことのある美容品、保有している美容品、又は、関心のある美容品の情報を選択する、
   請求項２に記載のレコメンド装置。
5. 前記美容品情報は、さらに、ユーザの生活パターン及び居住地域と対応付けられ、
   前記制御部は、前記肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報、主観的情報、生活パターン、及び居住地域に対応する前記美容品情報を取得する、
   請求項２に記載のレコメンド装置。
6. 肌分析装置によって得られる複数のユーザの肌に関する客観的情報と、肌に関する前記複数のユーザの主観的情報と、美容品情報と、を対応付けたデータベースを参照し、前記肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応する前記美容品情報を取得し、
   前記美容品情報を前記ユーザの端末に送信する、
   レコメンド方法。
7. プロセッサに、
   肌分析装置によって得られる複数のユーザの肌に関する客観的情報と、肌に関する前記複数のユーザの主観的情報と、美容品情報と、を対応付けたデータベースを参照し、前記肌分析装置によって肌分析されたユーザの客観的情報と主観的情報とに対応する前記美容品情報を取得し、
   前記美容品情報を前記ユーザの端末に送信する、
   処理を実行させるプログラム。

Images