JP5419004B2

JP5419004B2 - 美容判定方法、美容判定プログラム、美容判定プログラム記憶媒体及び美容判定装置

Info

Publication number: JP5419004B2
Application number: JP2008316214A
Authority: JP
Inventors: 晃次岡本
Original assignee: 株式会社アイピーコーポレーション
Priority date: 2008-12-11
Filing date: 2008-12-11
Publication date: 2014-02-19
Anticipated expiration: 2028-12-11
Also published as: JP2010136893A

Description

本発明は、美容室、化粧品販売店、クリニック、ドラッグストア、エステチックサロン等において、顧客や被験者の肌状態を問診データから適切に評価する美容判定装置、美容判定方法、美容判定プログラム及び美容判定プログラム記憶媒体に関するものである。

被験者の肌状態を評価して、その評価結果を被験者に知らせるといった美容判定には、例えば特許文献１〜３に開示されているように、種々の形態がある。
まず、特許文献１に開示された素肌診断による美容判定がある。特許文献１の場合、被験者の肌状態の画像データをインターネットを通じて送信して、その受信画像データの濃淡情報から素肌診断を行っている。しかし、この診断方法では、病理学上の精度が求められるうえ、被験者から素肌の画像データを入手するための画像入力装置を必要とするために、診断システムにコストがかかる不具合があった。

一方、美容室や化粧品販売店等における美容上の肌状態評価は、被験者ないし顧客に問診してその自己判断に基づいて簡易に行われている。この問診方式においては、単なる聞き取りだけでなく、種々の工夫が特許文献２等に開示されている。

特許文献２には、問診によるスキンケアアドバイスが開示されている。この問診によるスキンケアアドバイスでは、新聞、雑誌の綴じ込みや店頭で配布されているアンケート用紙、店頭に設置されているパソコン、インターネット等を通じて、一般消費者を被験者として肌の種々の性状に関して設問し、被験者からの回答内容に基づいて、被験者の肌状態を評価し、その結果を被験者に知らせると共にスキンケア商品の推奨やスキンケアアドバイスが行われる。即ち、この問診方式によれば、被験者が美容アドバイザーと直接対面しなくても、また、特許文献１に開示された肌の撮像カメラや種々の測定機器を用いずに、被験者に簡単且つ短時間にスキンケアアドバイスを提供することができる。この種の問診による設問内容には、肌が脂ぎっているか、あるいはかさついているか、また、小じわ、たるみ、ニキビの跡、シミやそばかす等の気になる肌に関するものの他に、洗顔等による肌の感触はしっとり感がよいか、あるいはさっぱり感がよいか等の被験者の好みなども含まれている。

ところで、一人一人に適した化粧品・ケア商品や美容サービスを選択する際には、自覚、他覚にかかわらず、肌タイプの判断・判定は、消費者・顧客の決定要因として重要になる。この肌タイプの美容判定には、上記問診方式が簡単で、且つ安価に実施できる点で好適である。かかる美容判定では、若年層から更年期にわたって把握、認識して評価する必要がある。

特許文献３には、更年期女性の心身面と美容面での総合的スクリーニングを行うために、良い面（ポジティブ面）と悪い面（ネガティブ面）の両面から指数化し、ポジティブ面を増加し、ネガティブ面を減少させる問診表が開示されている。この問診表における身体面のポジティブ項目は身体が軽い、すっきりする等であり、ネガティブ項目は身体のたるみや疲れ等である。一方、心理面のポジティブ項目は明るい、さわやか等であり、ネガティブ項目はいらいらする、気持ちが不安定等である。特許文献３においては、身体面と心理面のポジティブ項目及びネガティブ項目について多数の更年期女性にアンケートを実施し、その調査対象の女性の平均値を表したペンタグラムに基づいた問診表を用いている。
特開２００２−３６６６５１号公報特開２００１−１３７２１６号公報特開平１１−７６１７０号公報

ところで、上記の美容問診に用いられている一般的な肌タイプの表示には、乾燥肌、脂性肌、混合肌、普通肌、敏感肌(又は敏感乾燥肌)等に分類することが行われている。
しかし、従来のスキンケアアドバイス等においては、アドバイザーの主観あるいは経験によりいずれかの分類を選定しているのが現状であり、本発明者は、問診に必要な肌タイプの分類の仕方そのものに曖昧さがあることに気付いた。殊に、混合肌や敏感肌に関しては、本発明者が行った被験者の自覚評価アンケートで、自覚評価に明確なずれが生ずる結果となったことから、これらの分類の定義がいかに不明確で曖昧であるかを如実に示した。従来の肌タイプの分類の基礎は、普通肌を中間的に位置づけ、肌の乾燥度（乾燥肌）と脂性度（脂性肌）を一軸とした単純なモデル（後述の図９の（９Ｂ）参照）によるものであり、それに混合肌や敏感肌などが追加されてきた分類形式の経緯がある。つまり、商品供給優先のビジネス面の必要性、あるいは一般消費者の受入性（同意）の最大公約数化したものが自然に定着していった経緯があり、従来の肌タイプの分類の仕方は、基礎科学に基づくところは少なく、むしろ経験則に近いため、乾燥肌と脂性肌の中間の肌タイプを明確に分類できず、的確なスキンケアアドバイスができないといった問題があった。

本発明の目的は、上記課題に鑑み、統計的手法によって科学的に得られた肌タイプの分類に基づき、より有用な問診による美容判定を行うことができる美容判定装置、美容判定方法及びその美容判定プログラムを内蔵した記憶媒体を提供することである。

本発明者は、肌の乾燥度（乾燥肌）と脂性度（脂性肌）を一軸とした従来のモデルにおける曖昧さを解消すべく、鋭意研究した結果、統計的手法に基づき、アンケート調査で多数の被験者から得た問診データを分析することにより、従来モデルから２次元的に発展させた肌タイプのパターン化を得ることに成功した。
本発明は、かかる肌タイプの２次元的分類化の成功に基づきなされたものであり、本発明の第１の形態は、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに分類する分類法に基づく美容判定方法であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記被験者の問診データのうち前記皮脂過剰及び前記肌乾燥に関するデータと年齢に基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定する美容判定方法である。

本発明の第２の形態は、前記第１の形態において、前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含む美容判定方法である。

本発明の第３の形態は、前記第１又は第２の形態において、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく美容判定方法である。

本発明の第４の形態は、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに分類する分類法に基づき、皮脂過剰と肌乾燥の美容判定を行う美容判定プログラムであり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して被験者に問診したとき、前記被験者の年齢及び問診データを記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップにおいて記憶した、前記皮脂過剰及び前記乾燥に関する問診データと年齢データに基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出した象限における位置から前記分類法に基づきその肌タイプを判定する判定ステップとからなる美容判定プログラムである。

本発明の第５の形態は、前記第４の形態において、前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含む美容判定プログラムである。

本発明の第６の形態は、前記第４又は第５の形態において、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく美容判定プログラムである。

本発明の第７の形態は、前記第４、第５又は第６の形態に係る美容判定プログラムを記憶させた美容判定プログラム記憶媒体である。

本発明の第８の形態は、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに分類する分類法に基づく美容判定装置であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記被験者の問診データ及び年齢を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶した問診データのうち、前記皮脂過剰及び前記乾燥に関するデータと年齢データに基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定する判定手段とを有する美容判定装置である。

本発明の第９の形態は、前記第８の形態において、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含む美容判定装置である。

本発明の第１０の形態は、前記第８又は第９の形態において、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく美容判定装置である。

本発明の第１１の形態は、前記第８、第９又は第１０の形態において、前記判定手段により判定した象限に対応する乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）のいずれかを判定結果として出力する判定結果出力手段を有する美容判定装置である。

本発明の第１の形態によれば、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに２次元的に分類する、統計解析から得られた科学的分類法に基づいて美容判定を行う。この科学的分類法を判定原理として、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記設問内容に対する問診データのうち前記皮脂過剰及び前記乾燥に関するデータと年齢に基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定するので、脂性肌、乾燥肌、普通肌及び隠れ乾燥肌を明確に分類して、従来、問診判定で曖昧であった美容判定をより信頼性のある美容アドバイスを行うことができる。本発明の２次元的分類法によりキメ細かいスキンケアを実施することができるので、有益な美容教育方法や美容教育プログラムを創出して消費者、被験者等のユーザーと化粧品販売者等のアドバイザー間により強力な信頼関係を構築することに寄与する。

本発明の第２の形態によれば、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含むので、前記２次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、脂性肌（皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（隠れ乾燥肌）を明確に分類、判定することができる。
前記吹き出物は、１０代で発症する「ニキビ」や２０代以降に発症する「出来物」等であり、問診上は「ニキビ」と代称してもよい。各設問項目には実質的に同一又は類似の表現形態のものが包含されるが、具体的表現例としては、例えば、「ニキビ跡の有無（ニキビアト）」、「キメが粗い」、「毛穴の汚れ」、「化粧くずれ」、「汚れ除去」、「乾燥顔」、「乾燥防ぐ」等である。

本発明の第３の形態によれば、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づくので、多変量解析によって科学的に裏付けされた前記２次元的判定原理を用いて、より精度よく美容判定を行うことができる。本発明における統計解析に主因子法及び最尤法を併用してより高精度に分析するようにしてもよい。

本発明の第４の形態に係る美容判定プログラムによれば、前記第１の形態に係る美容判定方法に基づいて美容判定を行えるので、この美容判定プログラムをパーソナルコンピュータ等のコンピュータ機器にインストールして、簡易且つ安価に、前記２次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）を明確に分類、判定することができる。

本発明の第５の形態によれば、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含むので、前記美容判定プログラムにより、脂性肌、乾燥肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）を明確に分類、判定することができる。

本発明の第６の形態によれば、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく美容判定プログラムであるので、前記第３の形態と同様に、多変量解析によって科学的に裏付けされた前記２次元的判定原理を用いて、より精度よく美容判定を行うことができる。

本発明の第７の形態によれば、前記記憶手段に記憶した前記美容判定プログラムをパーソナルコンピュータ等のコンピュータ機器にインストールすることができるので、簡易且つ安価に、前記２次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）を明確に分類、判定できる機器を実現することが可能になる。また、本形態に係る美容判定プログラム記憶媒体によりホストコンピュータに前記美容判定プログラムをインストールしておき、ホストコンピュータと通信回線を通じて双方向通信可能に接続した端末から前記設問内容に対する問診データを受信し、前記２次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）を分類、判定する美容判定システムを構築することも可能になる。記憶媒体の形態はＣＤ、ＤＶＤ、ＦＤ、ＭＤ、リムーバブルディスクメモリ等である。

本発明の第８の形態に係る美容判定装置によれば、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに２次元的に分類する、統計解析による科学的分類法に基づいて美容判定を行うことができる。この科学的分類法を判定原理として、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記記憶手段に記憶した問診データのうち前記皮脂過剰及び前記乾燥に関するデータと年齢データに基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定するので、脂性肌、乾燥肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）を明確に分類して、従来、問診判定で曖昧であった美容判定をより信頼性のある美容アドバイスを行うことができる。

本発明の第９の形態によれば、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含むので、前記第２の形態と同様に、前記２次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）を明確に分類、判定することができる美容判定装置を提供することができる。

本発明の第１０の形態によれば、因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づくので、前記第３の形態と同様に、多変量解析によって科学的に裏付けされた前記２次元的判定原理を用いて、より精度よく美容判定を行うことができる美容判定装置を提供することができる。

本発明の第１１の形態によれば、前記判定手段により判定した象限に対応する乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）のいずれかを判定結果として出力する判定結果出力手段を有するので、前記２次元的判定原理を用いて、精度のよい美容判定結果を被験者ないし顧客に対してフレンドリーに提供することができる。

本発明の実施形態に係る美容判定装置を図面を参照して以下に説明する。
図１は本実施形態の美容判定装置の概略構成図である。この美容判定装置はマイクロプロセッサ２からなるマイクロコンピュータ１により構成されている。マイクロプロセッサ２には、本発明に係る美容判定方法に基づく美容判定プログラムを記憶したＲＯＭ３及びワークキングメモリのＲＡＭ４が接続されている。マイクロコンピュータ１に予めプログラムしておくことに代えて、ＣＤ、ＤＶＤ、ＦＤ、ＭＤ、リムーバブルディスクメモリ等の記憶媒体に記憶させた前記美容判定プログラムを既成のパーソナルコンピュータにインストールすることにより実施するようにしてもよい。マイクロコンピュータ１には外部入出力装置として、キーボードの入力装置５、液晶ディスプレイ６及びプリンタ７が接続されている。

前記美容判定プログラムにおける美容判定方法を以下に説明する。かかる美容判定方法は、従来の肌タイプの分類のような普通肌を中間的に位置づけ、肌の乾燥度（乾燥肌）と脂性度（脂性肌）を一軸とした単純なモデルによるものではなく、多数の被験者から収集した基礎データに対する統計処理を施して、乾燥肌、普通肌、脂性肌（あるいは「皮脂過剰肌」と表記）及び皮脂過剰型乾燥肌（あるいは「隠れ乾燥肌」と表記）の肌タイプに明確に分類するものである。なお、一部の美容業界では、夏場の紫外線の影響により秋にはケアが重要という観点から「カクレ乾燥肌」という類似表現を使用するが、本発明における隠れ乾燥肌の概念は、このような単なる季節フレーズとは全く相違し、通年において適合可能な肌タイプの分類ファクタである。
この分類には、複数の皮脂過剰因子と複数の肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して収集した基礎データに対して、因子分析法（主因子法又は最尤法）により、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸とに関する分布を抽出して行われ、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（隠れ乾燥肌）に分類した肌タイプのデータ分析を行う。

図２〜図６は年齢別に収集した問診項目のうち主要な項目の分析値を示す。本実施形態においては、４２２７人の女性に対し、２９項目のアンケート調査（回答は各設問につきｙｅｓ又はｎｏの形式で行った。）を行った。アンケートの問診項目には、項番００１の「ニキビ」や項番００２の「ニキビアト」の他、項番００３、００５、００６、００８、０１１〜０１５、０２２〜０２６、０２８、０２９の１８項目がスキントラブル項目として含まれている。このアンケート結果は年齢層を５段階（１５〜２４歳、２５〜３４歳、３５〜４４歳、４５〜５４歳、５５歳以上）に分けて収集した。女性の更年期は、４５歳前後から５５歳前後までの間の約１０年間をいい、閉経期を中心とする閉経前期と閉経後期からなるので、その時期を分離できるように層別した。なお、図２〜図６は、約０．３以上の数値の項目が因子に寄与するものとしたときの因子寄与率の解析結果テーブルを示し、四捨五入で０.３０未満の値のものは省略している。「ニキビ」や「ニキビアト」の項目は各年齢層に共通使用しているが、問診実施に際しては、１０代に発症するニキビと２０代以降で発症する出来物とは発症メカニズムが異なる点に留意しておく必要がある。即ち、１０代のニキビは、主に、思春期における成長ホルモンの急激な分泌によって、ホルモンバランスが崩れて一時的に皮脂量が増加することに起因して、額から鼻筋にかけた、所謂Ｔゾーンや頬等に発症する吹き出物である。２０代以降においては、成長ホルモンの影響よりも、食生活、喫煙、睡眠不足等の生活環境の変化やストレスが多く影響し、散発的な吹き出物として発症するようになる。

因子分析法には、主因子法及び最尤法の回転法を用い、市販のＳＰＳＳの多変量解析ソフトウエア（文献：東京図書出版、著者小塩真司「ＳＰＳＳとＡｍｏｓによる心理・調査データ解析、２００７年４月１０日発行」）を使用してデータ解析した。各年齢層別に問診項目データに対して独立変数（分析因子）を５にして分析した。各年齢層の被験者数は後述の図８の（８Ｂ）に示す。図２は、１５〜２４歳の年齢層（低年齢層：被験者数９３１）において、「皮脂過剰」、「肌乾燥（初期乾燥）」、「肌質」、「のぼせ」、「老化」と名付けた５つの因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。「肌乾燥（初期乾燥）」因子は、若者の食生活が不規則になったり、寝不足になったりする傾向があることに関係する。「肌乾燥（初期乾燥）」因子は、後述の２５歳以降における「肌乾燥」因子と本発明の肌乾燥因子として共通するが、それらと区別するめに若年層を意味する初期乾燥を付記している。

図３は、２５〜３４歳の年齢層（被験者数２１９５）において、「肌質」、「皮脂過剰」、「肌乾燥」、「老化」、「のぼせ」の５因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。図４は、３５〜４４歳の年齢層（中年層：被験者数６７２）において、「皮脂過剰」、「肌質」、「老化」、「肌乾燥」、「暗さ」の５因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。図５は、４５〜５４歳（高年層：被験者数２６２）の年齢層において、「肌質」、「皮脂過剰」、「更年期」、「肌乾燥」、「老化」の５因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。図６は、５５歳以上の年齢層（老人層：被験者数１６７）において、「肌質」、「肌乾燥」、「更年期」、「皮脂過剰」、「老化」の５因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。なお、各テーブル中の括弧書きの数値は負数値であり、逆相関を示す。

図７は図２〜図６の各年齢層別の因子関係表（因子間相関）を示す。なお、これらの表中の括弧書きの数値は負数値であり、逆相関を示す。
図２は、１５〜２４歳の年齢層（低年齢層）の問診２値化データ（ｙｅｓ：１、ｎｏ：０）に対して、Ｋａｉｓｅｒの正規化を伴うプロマックス法により８回の回転で収束したデータを示す。図７の（７Ａ）は、図２の「皮脂過剰」、「肌乾燥」、「肌質」、「のぼせ」、「老化」の５因子間の相関係数を示す。
図３は、同様に、２５〜３４歳の年齢層の問診２値化データに対して、Ｋａｉｓｅｒの正規化を伴うプロマックス法により１１回の回転で収束したデータを示す。図７の（７Ｂ）は、図３の、「肌質」、「皮脂過剰」、「肌乾燥」、「老化」、「のぼせ」の５因子間の相関係数を示す。
図４は、同様に、３５〜４４歳の年齢層の問診２値化データに対して、Ｋａｉｓｅｒの正規化を伴うプロマックス法により７回の回転で収束したデータを示す。図７の（７Ｃ）は、「皮脂過剰」、「肌質」、「老化」、「肌乾燥」、「暗さ」の５因子間の相関係数を示す。
図５は、同様に、４５〜５４歳の年齢層の問診２値化データに対して、Ｋａｉｓｅｒの正規化を伴うプロマックス法により８回の回転で収束したデータを示す。図７の（７Ｄ）は、「肌質」、「皮脂過剰」、「更年期」、「肌乾燥」、「老化イメージ」の５因子間の相関係数を示す。
図６は、同様に、５５歳以上の年齢層の問診２値化データに対して、Ｋａｉｓｅｒの正規化を伴うプロマックス法により１４回の回転で収束したデータを示す。図７の（７Ｅ）は、「肌質」、「肌乾燥」、「更年期」、「皮脂過剰」、「老化」の５因子間の相関係数を示す。ちなみに、この相関係数が０に近いほど、各因子が互いに独立した関係にあることを表す。
図８の（８Ｂ）は各年齢層別の分析因子の順位を示す。年齢層全般にみると、各年齢層の願望項目に関連した因子がそれぞれ上位に現れている。

図２の因子寄与率の解析結果テーブルでは、本発明の皮脂過剰因子に対応する「皮脂過剰」因子に対して、項番００１の「ニキビ」〜項番００９の「汚れ除去」の９つの関連項目が関係している。しかし、これらの関連項目には後述のように、本発明の肌乾燥因子に対応する「肌乾燥」因子の関連項目、つまり、項番００３の「乾燥フェース（ＦＡＣＥ）」及び項番００７の「乾燥防ぐ」が含まれている。

一方、図３の因子寄与率の解析結果テーブルでは、「皮脂過剰」因子に対して、項番００８の「キメが粗い」〜項番０１４の「毛穴の汚れ」の７つの皮脂過剰関連項目が関係し、また、「肌乾燥」因子に対しては、項番０１６の「乾燥ＦＡＣＥ」及び項番０１７の「乾燥防ぐ」の肌乾燥関連項目が関係している。このような皮脂過剰と肌乾燥の関連項目が分離、独立する傾向は図４〜図６の解析結果にも現れている。従って、皮脂過剰と肌乾燥の関連項目の因子関連傾向の相違と加齢による傾向は、１５〜２４歳には肌の乾燥度（乾燥肌）と脂性度（脂性肌）が相反する一軸のイメージから始まり、それが、肌タイプを認識するモデルとして定着するものの、後の年齢層になるほど、若い頃のように一軸では認識し切れない、いわゆる二軸（２次元）モデルでないと肌タイプを正確に認識できなくなることを示している。

図８の（８Ａ）は「皮脂過剰」因子に対する「肌乾燥」因子の２項目（「乾燥ＦＡＣＥ」と「乾燥防ぐ」）の因子寄与率の変化を年齢層別に示す。統計解析上、寄与率が０に近づくほど互いの独立性が大きい。従って、許容幅を±０．１とすると、１５〜２４歳の年齢層（低年齢層）と、２０代後半以降の高年齢層とで「皮脂過剰」因子に対する「肌乾燥」因子の関係が独立していることが明確に分かった。

図１０及び図１１は、夫々、２５〜３４歳の年齢層と３５〜４４歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸に布置した分布図である。図１２及び図１３は、夫々、４５〜５４歳の年齢層と５５歳以上の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「乾燥対策」関連項目の得点データとを直交軸に布置した分布図である。図１０〜図１３の横軸、縦軸は夫々、皮脂得点、乾燥得点を示す。図中に引かれた直線は各得点の平均値を示す。

上記の年齢層別の統計解析から、以下に示す２次元的肌タイプの分類結果が得られた。
図９の（９Ａ）は、「皮脂過剰」因子と「肌乾燥」因子に関して、新たに創出できた肌タイプの分類法をイメージ化した模式関係図を示す。（９Ａ）において、「皮脂過剰」因子をＸ軸に、「肌乾燥」因子をＹ軸にして作成している。これらの因子は図８の（８Ａ）で説明したように、互いに強い独立性が認められ、直交軸表現が可能になった。Ｘ軸の両端には皮脂が多いと少ないを布置でき、Ｙ軸の両端には乾燥が進んでいると進んでいないを布置できる。従って、これら２軸が交差して形成される４つの象限（ゾーン）により、４つの肌タイプに層別できることになる。右下及び左上のゾーンを夫々、脂性肌、乾燥肌と位置づけると、右上及び左下のゾーンに従来不明確であった肌タイプが出現するに至る。左下のゾーンは皮脂過剰が少なく、且つ乾燥もしていない普通肌に対応する。残りの右上のゾーンは、従来知見することのなかった脂性のある乾燥肌に対応し、「皮脂過剰型乾燥肌（隠れ乾燥肌）」と称することができる。図９の（９Ｂ）は従来の肌タイプのイメージであり、普通肌を中間あたりに位置づけ、肌の乾燥度（乾燥肌）と脂性度（脂性肌）を一軸とした１次元モデルを示す。この従来の分類イメージと比較すると、本発明に係る２次元イメージ分類は明らかに「皮脂過剰型乾燥肌（隠れ乾燥肌）」を具現化することに成功したことが明瞭になる。

なお、１５〜２４歳の年齢層（低年齢層）に関しては、「皮脂過剰」因子と「肌乾燥（初期乾燥）」因子は独立しているものの、「皮脂過剰」因子の中に、その後の年齢層の「肌乾燥」因子の主要な関連項目である「乾燥ＦＡＣＥ」と「乾燥防ぐ」が入り込んでいるため、肌タイプ認識が皮脂過剰の反対概念としての肌乾燥というように一軸化しやすいこと、しかも、その後の年齢層においてもこの経験則を引きずるために、２０代後半から起きやすくなる皮脂過剰と肌乾燥が相互に独立して現れる状態に対して混乱する傾向が強まる。しかし、本発明に係る上記２次元イメージ分類を用いることにより、より的確な自覚と理解を伴うスキンケアアドバイスが可能となり、インフォームド・コンセントの改善に寄与する。

図９の（９Ａ）において、「乾燥肌」領域と「脂性肌」領域の各中心を結ぶ軸Ｂは（９Ｂ）の１次元モデルに対応するが、「隠れ乾燥肌」領域と「普通肌」領域の各中心を結ぶ軸Ａが前記軸に交差して２次元モデルを出現させている。この２次元モデルは有用な美容判定に供することができるが、軸Ａの顕在化は健康面での考察対象となることを示唆している。即ち、軸Ａに関与する領域は、皮脂及び肌乾燥の肌不満（トラブル）の多さに関係することと、それに伴って、健康面での不定愁訴が増加することも統計処理上、明確となった。従って、被験者の肌不満要素に加え、健康に関する要素を収集、分類すれば、本発明に係る２次元モデルを所謂ヘルス＆ビューティソリューション分野等における美容の判定のみならず健康アドバイスの提供をも可能にする利用形態に発展させることができる。

図１４はＲＯＭ３に記憶された美容判定プログラムに基づき行う美容判定処理を示すフローチャートである。まず、マイクロコンピュータ１を起動して、顧客に対する美容問診サービスを開始する（ステップＳ１、Ｓ２）。問診データ入力は液晶ディスプレイ６の問診項目表示を見ながら、顧客ないし担当者が入力装置５を用いて行う。最初に、年齢入力を済ませると（ステップＳ３）、上記アンケート調査で用いた問診項目と同種もしくは一部を割愛した問診項目が表示され、ｙｅｓ／ｎｏで回答していく（ステップＳ４）。この問診項目には、必ず、スキンスキントラブル項目として、「キメが粗い」や「毛穴の汚れ」等の皮脂過剰関連項目が１つ以上、且つ、「乾燥ＦＡＣＥ」及び／又は「乾燥防ぐ」の肌乾燥関連項目が含まれる必要がある。入力問診データはＲＡＭ４に逐次記憶されていく。

問診項目を全て入力すると（ステップＳ５）、美容判定の実行を確認する確認画面を表示する（ステップＳ６）。図１４では省略しているが、再入力を希望すると、問診項目の入力画面に戻る。美容判定に同意する入力が行われると、美容判定処理に移行する。美容判定処理では、顧客の年齢データに基づき「皮脂過剰」と「肌乾燥」に対する判定を行う（ステップＳ７）。

美容判定処理においては、「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸に布置した分布図上における、顧客入力データ値の２次元プロット位置から、図９の（９Ａ）に示したように、いずれの象限に位置しているかを判断し抽出する。この抽出ステップにより抽出した、右上、右下、左上、左下の象限に応じて、皮脂過剰型乾燥肌（隠れ乾燥肌）、脂性肌（又は皮脂過剰肌）、乾燥肌、普通肌のいずれかを判定して、その判定結果を回答表示する（ステップＳ８）。同時に、「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点のプロット図と問診回答リストをプリンタ出力して終了する（ステップＳ９）。本実施形態に係る美容判定装置によれば、脂性肌、乾燥肌、普通肌の他、従来の問診方式では見出せなかった隠れ乾燥肌も的確に判定して、有用な美容アドバイスを提供することができるので、化粧品販売店の顧客向けやクリニック等の専門家向けだけでなく、美容教育、美容教育プログラム等に応用することができる。

回答形態としては、図１０等に示した、アンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸に布置した分布図を年齢層別に、予めＲＯＭ３に記憶させておき、その分布図に顧客データを重ねてプロットしたものを美容判定の回答として出力するようにしてもよい。図１０等の分布データにプロットすれば、同年齢層の一般的傾向との対比判断を行うことができる。

以上のように、本実施形態によれば、統計的手法によって科学的に得られた、脂性肌（皮脂過剰肌）、乾燥肌、普通肌及び皮脂過剰型乾燥肌（隠れ乾燥肌）を明確に分類可能にする肌タイプ分類法を美容判定原理として、従来、問診判定で曖昧であった美容判定をより信頼性のある美容アドバイスに反映させることができる。

尚、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲における種々変形例、設計変更などをその技術的範囲内に包含するものであることは云うまでもない。

本発明によれば、問診方式により、安価且つ簡単に、しかも肌タイプの科学的分類法に基づき実施できるので、美容室、化粧品販売店、クリニック、ドラッグストア、エステチックサロン等の美容判定サービス、化粧品、健康食品、美容補助剤等の推奨、美容教育等をより的確に行うことができる。

本発明の一実施形態である美容判定装置の概略構成図である。前記実施形態における１５〜２４歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。前記実施形態における２５〜３４歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。前記実施形態における３５〜４４歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。前記実施形態における４５〜５４歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。前記実施形態における５５歳以上の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。図２〜図６の各年齢層別の因子関係表である。「皮脂過剰」因子に対する「肌乾燥」因子の２項目の因子寄与率の変化を年齢層別示す図と、各年齢層別の分析因子の順位を示すテーブルである。高年齢層における「皮脂過剰」因子と「肌乾燥」因子に関する肌タイプ分類の２次元イメージ図と、従来の肌タイプの１次元イメージ図である。２５〜３４歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。３５〜４４歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。４５〜５４歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。５５歳以上の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。前記実施形態に係る美容判定装置の美容判定処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１マイクロコンピュータ
２マイクロプロセッサ
３ＲＯＭ
４ＲＡＭ
５入力装置
６液晶ディスプレイ
７プリンタ

Claims

皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その基礎データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに分類する分類法に基づき、更に、前記乾燥肌に対応する前記象限と前記脂性肌に対応する前記象限の各中心を結ぶ軸Ｂと、前記皮脂過剰型乾燥肌に対応する前記象限と前記普通肌に対応する前記象限の各中心を結ぶ軸Ａが交差して、前記Ｙ軸と前記Ｘ軸を左回りに４５度回転させた直交軸を形成し、前記軸Ｂが、低年齢層において肌の乾燥度と脂性度が相反する１次元モデルに対応し、且つ加齢による傾向として、前記肌タイプを認識するモデルが、前記１次元モデルから、前記軸Ｂに前記軸Ａを交差させた２次元モデルとなり、前記軸Ａに関与する領域が、皮脂及び肌乾燥の肌不満を示すことに基づく美容判定方法であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診して収集された前記特定年齢の被験者の問診データを、マイクロプロセッサに接続された記憶手段に記憶させ、記憶媒体に記憶された美容判定プログラムを実施する前記マイクロプロセッサにより、前記問診データのうち前記皮脂過剰及び前記肌乾燥に関するデータと年齢に基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限及び前記象限における位置を抽出し、その抽出した前記象限における前記位置からその肌タイプを判定し、更に前記位置から前記軸Ｂにおける前記肌の乾燥度と前記脂性度を判定し、且つ前記位置から前記軸Ａに関与する皮脂及び肌乾燥の肌不満を判定して、美容判定を行うことを特徴とする美容判定方法。
前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含む、請求項１に記載の美容判定方法。
前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく請求項１又は２に記載の美容判定方法。
皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その基礎データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに分類する分類法に基づき、更に、前記乾燥肌に対応する前記象限と前記脂性肌に対応する前記象限の各中心を結ぶ軸Ｂと、前記皮脂過剰型乾燥肌に対応する前記象限と前記普通肌に対応する前記象限の各中心を結ぶ軸Ａが交差して、前記Ｙ軸と前記Ｘ軸を左回りに４５度回転させた直交軸を形成し、前記軸Ｂが、低年齢層において肌の乾燥度と脂性度が相反する１次元モデルに対応し、且つ加齢による傾向として、前記肌タイプを認識するモデルが、前記１次元モデルから、前記軸Ｂに前記軸Ａを交差させた２次元モデルとなり、前記軸Ａに関与する領域が、皮脂及び肌乾燥の肌不満を示すことに基づき、皮脂過剰と肌乾燥の美容判定を行うことをマイクロプロセッサに実施させる美容判定プログラムであり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して特定年齢の被験者に問診したとき、前記特定年齢の被験者の年齢及び問診データを、前記マイクロプロセッサに接続された記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップにおいて前記記憶手段に記憶された、前記皮脂過剰及び前記肌乾燥に関する前記問診データと前記年齢に基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限及び前記象限における位置を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出した前記象限における前記位置から前記分類法に基づきその肌タイプを判定し、更に前記位置から前記軸Ｂにおける前記肌の乾燥度と前記脂性度を判定し、且つ前記位置から前記軸Ａに関与する皮脂及び肌乾燥の肌不満を判定する判定ステップとからなることを特徴とする美容判定プログラム。
前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含む、請求項４に記載の美容判定プログラム。
前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく請求項４又は５に記載の美容判定プログラム。
請求項４〜６のいずれかに記載の美容判定プログラムを記憶させたことを特徴とする美容判定プログラム記憶媒体。
皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その基礎データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸とに対応する分布を抽出して、Ｘ軸とＹ軸で区画される４つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の肌タイプに分類する分類法に基づき、更に、前記乾燥肌に対応する前記象限と前記脂性肌に対応する前記象限の各中心を結ぶ軸Ｂと、前記皮脂過剰型乾燥肌に対応する前記象限と前記普通肌に対応する前記象限の各中心を結ぶ軸Ａが交差して、前記Ｙ軸と前記Ｘ軸を左回りに４５度回転させた直交軸を形成し、前記軸Ｂが、低年齢層において肌の乾燥度と脂性度が相反する１次元モデルに対応し、且つ加齢による傾向として、前記肌タイプを認識するモデルが、前記１次元モデルから、前記軸Ｂに前記軸Ａを交差させた２次元モデルとなり、前記軸Ａに関与する領域が、皮脂及び肌乾燥の肌不満を示すことに基づく美容判定装置であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診して収集された前記特定年齢の被験者の問診データ及び年齢を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶した前記問診データのうち、前記皮脂過剰及び前記肌乾燥に関するデータと前記年齢に基づき、前記４つの象限のいずれかに属する象限及び前記象限における位置を抽出し、その抽出した前記象限における前記位置からその肌タイプを判定し、更に前記位置から前記軸Ｂにおける前記肌の乾燥度と前記脂性度を判定し、且つ前記位置から前記軸Ａに関与する皮脂及び肌乾燥の肌不満を判定して、美容判定を行う判定手段とを有することを特徴とする美容判定装置。
前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも１つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び／又は乾燥防止の項目を含む、請求項８に記載の美容判定装置。
前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく請求項８又は９に記載の美容判定装置。
前記判定手段により判定した前記象限に対応する前記乾燥肌、前記普通肌、前記脂性肌（又は前記皮脂過剰肌）及び前記皮脂過剰型乾燥肌（又は前記隠れ乾燥肌）のいずれかを判定結果として出力する判定結果出力手段を有する請求項８、９又は１０に記載の美容判定装置。