JP5738720B2 - Melanin synthesis ability evaluation method and beauty advice method, and melanin synthesis ability evaluation system and beauty advice system using them - Google Patents

Melanin synthesis ability evaluation method and beauty advice method, and melanin synthesis ability evaluation system and beauty advice system using them Download PDF

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Description

本発明は、メラニン合成能力評価方法及び美容アドバイス方法、並びにそれらを用いるメラニン合成能力評価システム及び美容アドバイスシステムに関し、詳しくは、紫外線照射量及びメラニン量の変化から人物のメラニン合成能力を評価するメラニン合成能力評価方法、並びにデータベースに蓄積されたデータに基づき、人物毎に将来のメラニン量を予測し、美容アドバイスを提示することができる美容アドバイス方法等に関する。   TECHNICAL FIELD The present invention relates to a melanin synthesis ability evaluation method and a beauty advice method, and a melanin synthesis ability evaluation system and a beauty advice system using the same, and more particularly, melanin for evaluating a person's ability to synthesize melanin from changes in ultraviolet irradiation amount and melanin amount. The present invention relates to a synthesis ability evaluation method and a beauty advice method capable of predicting a future melanin amount for each person and presenting beauty advice based on data accumulated in a database.

従来、美容カウンセリングや医療の分野において、シミやしわ、毛穴、キメ、皮脂量、肌色等の皮膚の状態を解析し、それに応じた美容アドバイスを行うサービスがある。その場合、シミやしわ、毛穴、キメ等の評価は、それぞれに対して異なる測定や解析の方法によって行われている。
例えば、シミの評価に関しては、その原因となる過剰なメラニン量を測定し解析することにより、シミのでき具合もしくはでき易さを評価している。このとき、メラニン量の解析には、細胞レベルの解析や皮膚レベルの解析等がある。細胞レベルの解析では、角質標本を作製し、1細胞当りのメラニン量とメラニン分布の不均一性の2面から測定を行うことによって、シミの評価が行われている。また、皮膚レベルの解析では、マイクロスコープ等を用いて皮膚の表面状態を撮影し、その画像を色要素別に解析することによってメラニン量を測定し、シミの評価が行われている。
Conventionally, in the field of beauty counseling and medical care, there is a service for analyzing skin conditions such as spots, wrinkles, pores, texture, sebum amount, skin color, and the like and providing beauty advice accordingly. In that case, the evaluation of spots, wrinkles, pores, texture, etc. is performed by different measurement and analysis methods.
For example, with regard to the evaluation of the stain, the degree or the ease of the stain is evaluated by measuring and analyzing the excessive amount of melanin that causes the stain. At this time, analysis of the amount of melanin includes cell level analysis, skin level analysis, and the like. In the analysis at the cell level, a horny specimen is prepared, and the stain is evaluated by measuring from the two aspects of the amount of melanin per cell and the unevenness of the melanin distribution. In the skin level analysis, the surface condition of the skin is photographed using a microscope or the like, the amount of melanin is measured by analyzing the image for each color element, and the stain is evaluated.

シミの評価では、上記のような細胞レベル又は皮膚レベル等でのメラニン量の評価結果を蓄積することによって、疫学的な集団のデータベースが作成されている。このデータベースを使用して、年代別、地域別など任意のグループについて、メラニン量やシミの平均値が求められる。そして、その平均値と新たに測定した個人のデータとを比較することによって、その個人の現在のシミの状態を評価するシステムが開発されている(特許文献1及び2を参照)。このような技術は、いずれも測定時のメラニン量を評価する場合には適しているが、あくまでも平均値を基準とした評価であり、その個人の体質や通常のメラニン量を考慮したものではないことから、個人毎にシミの状態を評価し、その状態に対する今後の美容アドバイスを行うためには不十分であった。   In the spot evaluation, an epidemiological population database is created by accumulating the evaluation results of the amount of melanin at the cell level or the skin level as described above. Using this database, the average value of melanin amount and spots can be obtained for any group such as by age group or region. And the system which evaluates the state of the present spot of the individual by comparing the average value and the newly measured individual data is developed (refer to patent documents 1 and 2). All of these techniques are suitable for evaluating the amount of melanin at the time of measurement, but the evaluation is based on the average value only and does not take into account the individual's constitution or normal amount of melanin. Therefore, it was insufficient to evaluate the state of the stain for each individual and to give future beauty advice for the state.

これに対して近年では、シミの状態が、季節等によって異なる紫外線量や乾燥等の外部要因、ホルモンバランス(月経周期等)や加齢等の内部要因によって影響を受けることが明らかにされてきている。このため、これらの要因もデータベースに組み込むことにより、それぞれの要因を考慮し、さらに詳細なシミの現状とともに、季節や生活習慣等の要因に対してアドバイスを行うシステムが考案されている(特許文献3〜5を参照)。このような技術により、シミの状態を評価し、今後の生活パターンや季節の変化に対して美容アドバイスを具体的に行うこともできるようになってきた。
しかしながら、いずれのシステムも、これまでの疫学的なデータから得られる平均値や経験値を基に現在のシミの状態が評価されるため、相対的な評価となり、個人差が十分に考慮されないという問題があった。
On the other hand, in recent years, it has been clarified that the state of the stain is affected by external factors such as the amount of ultraviolet rays and drying which vary depending on the season, internal factors such as hormone balance (menstrual cycle, etc.) and aging. Yes. For this reason, by incorporating these factors into the database, a system has been devised in which each factor is taken into account and advice is given for factors such as seasons and lifestyle habits, as well as the detailed status of stains (Patent Literature) 3-5). With such a technique, it has become possible to evaluate the state of the stain and specifically give beauty advice for future life patterns and seasonal changes.
However, in any system, since the current state of the stain is evaluated based on average values and experience values obtained from epidemiological data so far, it is a relative evaluation, and individual differences are not fully considered There was a problem.

近年の研究から、人の生理状態を示す値(血圧、血糖値等)には個人差が存在し、その個人の状態によっても変動することが分かってきている。例えば、血圧には正常範囲が示されているものの、血圧は体調や測定する時間帯等で変動し、その個人の通常の値を評価するには1回の測定のみでは不十分と考えられている。メラニン量も、個人により又時期により大きく異なる値の1つである。なぜなら、メラニンの合成には、メラニン合成が開始される初期、最もメラニン合成が盛んな時期、そしてメラニン合成が終息する時期等の段階があり、メラニン合成の状態は日々変化しているからである(非特許文献1及び2を参照)。また、その変化の度合いやメラニン合成能力には個人差があるからである。このため、従来行われているように、メラニン量の1回の測定、平均値を基準とする比較だけでは、その時点でのメラニン量は評価できても、メラニン合成の段階や今後のメラニン合成の進行を見極めることは困難であった。また、個人毎にメラニン合成能力を判断することも困難であった。このような状況から、個人のメラニン合成について、より効果的で将来的な評価を可能にし、その個人に最適な美容アドバイスを行う方法の開発が望まれていた。   Recent studies have shown that there are individual differences in the values (blood pressure, blood glucose level, etc.) that indicate a person's physiological state, and they vary depending on the individual's state. For example, although the blood pressure shows a normal range, the blood pressure varies depending on the physical condition and the time zone to be measured, etc., and it is considered that only one measurement is insufficient to evaluate the normal value of the individual. Yes. The amount of melanin is one of the values that vary greatly from person to person and from time to time. This is because melanin synthesis has stages such as the beginning of melanin synthesis, the period when melanin synthesis is most active, and the period when melanin synthesis ends, and the state of melanin synthesis changes daily. (See Non-Patent Documents 1 and 2). In addition, there are individual differences in the degree of change and the ability to synthesize melanin. For this reason, as has been done in the past, even if the amount of melanin at that time can be evaluated by only one measurement of melanin and comparison based on the average value, the stage of melanin synthesis and future melanin synthesis It was difficult to determine the progress of It was also difficult to judge melanin synthesis ability for each individual. Under such circumstances, it has been desired to develop a method for enabling more effective and future evaluation of an individual's melanin synthesis and providing an optimal beauty advice for the individual.

特開2003−199727号公報JP 2003-199727 A 特開2007−133518号公報JP 2007-133518 A 特開2001−353129号公報JP 2001-353129 A 特開2006−103051号公報JP 2006-103051 A 特開2007−130104号公報JP 2007-130104 A

フレグランスジャーナル、北原隆他、9、p9−15、2000Fragrance Journal, Takashi Kitahara et al., 9, p9-15, 2000 フレグランスジャーナル、正木仁他、9、p16−23、2000Fragrance Journal, Hitoshi Masaki et al., 9, p16-23, 2000

前記のとおり、個人の皮膚の状態(メラニンの合成)は日々変化しており、その変化の度合いやメラニン合成能力も人により差異が大きい。そのため、1回のメラニン量の測定のみで、個人のメラニン合成能力やメラニン合成の段階を見極めることは困難である。特に、メラニン合成に関しては、様々な外的要因(気候、紫外線照射量、季節等)や内的要因(月経周期、スキンケア、生活習慣、ストレス等)に反応してメラニン合成が誘起され、その後メラニン合成が盛んな時期を経て、メラニン合成が終息する時期へと移行する。また、各個人によってメラニン合成能力は異なり、実際にメラニンが合成される量は人により様々である。
例えば、一般的に春から夏に向けてメラニンの合成量が増えることが知られているが、その増える度合(具体的には、メラニン産出の能力や速度、メラニンの蓄積量等による。)は、外的要因が同程度の地域で生活する同世代の人においても、個人によって異なる。その原因には、個人により、スキンケアや生活習慣が異なること、メラニン合成能力に差異があることが考えられる。このため、メラニン量を1回測定する従来の方法では、その個人の現在のメラニン量を知ることはできても、メラニン合成の段階を判断したり今後のメラニン量の変化を精度よく予測したりすることは困難であるという問題があった。また、個人のメラニン合成能力を評価することもできなかった。
As described above, an individual's skin condition (melanin synthesis) changes every day, and the degree of change and the ability to synthesize melanin vary greatly from person to person. Therefore, it is difficult to determine an individual's ability to synthesize melanin and the stage of melanin synthesis only by measuring the amount of melanin once. In particular, regarding melanin synthesis, melanin synthesis is induced in response to various external factors (climate, UV irradiation, season, etc.) and internal factors (menstrual cycle, skin care, lifestyle, stress, etc.). After a period when synthesis is thriving, it shifts to a period when melanin synthesis ends. In addition, melanin synthesis ability varies depending on each individual, and the amount of melanin actually synthesized varies from person to person.
For example, it is generally known that the amount of melanin synthesis increases from spring to summer, but the degree of increase (specifically, depending on the ability and speed of melanin production, the amount of accumulated melanin, etc.). Even among people of the same generation who live in an area with similar external factors, it varies from individual to individual. The cause may be that skin care and lifestyle habits differ from person to person, and that melanin synthesis ability is different. For this reason, the conventional method of measuring the amount of melanin once can know the current amount of melanin of the individual, but can judge the stage of melanin synthesis and accurately predict future changes in melanin. There was a problem that it was difficult to do. In addition, the ability of individuals to synthesize melanin could not be evaluated.

また、近年の紫外線防御意識や美白意識の高まりにも関わらず、個人のメラニン合成能力を評価する方法がなかったため、個人のメラニン合成能力に合わせた日々のスキンケア及び生活習慣を含む美容アドバイスを行うことができなかった。   In addition, despite the recent increase in awareness of UV protection and whitening, there was no way to evaluate an individual's ability to synthesize melanin. I couldn't.

本発明は、前記現状に鑑みてなされたものであり、様々な外的要因及び内的要因によって誘起された個人のメラニン合成が現在どの段階にあるかを知ることができ、その個人のメラニン合成能力を評価することができ、更にその個人のメラニン合成能力に合わせたスキンケア及び生活習慣を含む美容アドバイスを行うと共に将来のメラニン量の変動を予測することが可能な、メラニン合成能力評価及び美容アドバイスの方法等を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-mentioned present situation, and it is possible to know the stage in which an individual's melanin synthesis induced by various external factors and internal factors is present, and the individual's melanin synthesis. Melanin synthesis ability evaluation and beauty advice that can evaluate ability, and can provide beauty advice including skin care and lifestyle habits that match the individual's melanin synthesis ability, and can predict future changes in melanin amount The purpose of this is to provide a method.

本発明者らは、上記課題の解決に向けて鋭意検討し、個人のメラニン量の変動を見極め、個人のメラニン合成能力とメラニン合成の段階を評価することができるメラニン合成能力評価方法を見出した。また、個人のメラニン合成能力に対して影響を及ぼす外的要因及び/又は内的要因を精度よく判断し、各個人のメラニン合成能力とメラニン合成の段階に合わせた効果的な美容アドバイスを行い、将来のメラニン量を予測することができる美容アドバイス方法及び美容アドバイスシステムを開発した。   The present inventors diligently studied to solve the above-mentioned problems, ascertained a variation in individual melanin amount, and found a method for evaluating melanin synthesis ability capable of evaluating an individual's ability to synthesize melanin and the stage of melanin synthesis. . In addition, it accurately determines external factors and / or internal factors that affect an individual's ability to synthesize melanin, and provides effective beauty advice tailored to each individual's ability to synthesize melanin and the stage of melanin synthesis. A beauty advice method and beauty advice system that can predict the amount of melanin in the future have been developed.

本発明は、以下のとおりである。
1.人物毎に少なくとも2つの日にメラニン量を測定し、該メラニン量を人物データとして顧客情報データベースに蓄積して記憶するメラニン量測定工程と、
前記メラニン量測定工程により1人の人物についてメラニン量を測定した日の間を測定期間として、該測定期間における該人物のメラニンの変化量と気象データベースに蓄積して記憶された紫外線照射量とから、該測定期間における単位紫外線照射量当りのメラニン変化量を該人物のメラニン合成能力として算出するメラニン合成能力演算工程と、
を備えることを特徴とするメラニン合成能力評価方法。
2.上記1.記載のメラニン合成能力評価方法を用いる美容アドバイス方法であって、
人物毎に入力された前記測定期間における内的要因を、人物データとして前記顧客情報データベースに蓄積して記憶する顧客情報入力工程と、
被検者についてメラニン量を測定した前記測定期間に対応する、前年以前の期間を参照期間として、前記顧客情報データベースに記憶されている人物データと前記気象データベースに記憶されている紫外線照射量とに基づき、少なくとも該参照期間における前記メラニン合成能力が前記被検者の前記メラニン合成能力と近い1又は2以上の人物を参照人物として抽出する適合情報検索工程と、
前記被検者の所定の将来期間に対応する、前年以前の期間を将来参照期間として、前記顧客情報データベースに記憶されている人物データと前記気象データベースに記憶されている紫外線照射量とに基づき、前記適合情報検索工程により抽出された前記参照人物について、該将来参照期間における前記メラニン合成能力に影響度が高かった前記内的要因を影響要因として抽出する将来予測工程と、
を備えることを特徴とする美容アドバイス方法。
3.前記将来予測工程は、前記適合情報検索工程により抽出された前記参照人物のうち、前記将来参照期間における前記内的要因が、前記被検者の前記内的要因と類似度が高い人物を抽出し、該人物の該将来参照期間におけるメラニン量の変化に基づいて、前記被検者の前記将来期間におけるメラニン量を予測するメラニン量予測工程を含む前記2.記載の美容アドバイス方法。
4.前記将来予測工程は、抽出した前記影響要因と前記被検者の前記内的要因とに基づいて、前記被検者に対するメラニン量抑制のためのアドバイスを作成するアドバイス作成工程を含む前記2.又は3.に記載の美容アドバイス方法。
5.前記内的要因は、年齢、肌質、月経周期、生活習慣、紫外線対策、スキンケア及びストレスレベルのうちの1又は2以上を含み、
前記顧客情報入力工程は、前記内的要因毎の程度を数値化した内的要因スコアを作成して、該内的要因スコアを人物データとして前記顧客情報データベースに蓄積して記憶する前記2.乃至4.のいずれかに記載の美容アドバイス方法。
6.前記気象データベースには地域毎の紫外線照射量が蓄積して記憶されており、
前記メラニン合成能力演算工程は、前記気象データベースに記憶されている前記地域毎の紫外線照射量に基づき、前記人物の居住地域に応じた紫外線照射量により前記メラニン合成能力を算出する前記2.乃至5.のいずれかに記載の美容アドバイス方法。
7.前記気象データベースには地域毎の紫外線照射量が蓄積して記憶されており、
前記メラニン合成能力演算工程は、前記気象データベースに記憶されている前記地域毎の紫外線照射量に基づき、前記被検者の居住地域に応じた紫外線照射量により前記メラニン合成能力を算出する前記1.記載のメラニン合成能力評価方法。
8.前記1.又は7.に記載のメラニン合成能力評価方法を用いるメラニン合成能力評価システムであって、
前記気象データベースと、前記顧客情報データベースと、前記メラニン量測定工程を行うメラニン量測定処理部と、前記メラニン合成能力演算工程を行うメラニン合成能力演算処理部と、を備えることを特徴とするメラニン合成能力評価システム。
9.前記2.乃至6.のいずれかに記載の美容アドバイス方法を用いる美容アドバイスシステムであって、
前記気象データベースと、前記顧客情報データベースと、前記メラニン量測定工程を行うメラニン量測定処理部と、前記メラニン合成能力演算工程を行うメラニン合成能力演算処理部と、前記顧客情報入力工程を行う顧客情報入力処理部と、前記適合情報検索工程を行う適合情報検索処理部と、前記将来予測工程を行う将来予測処理部と、を備えることを特徴とする美容アドバイスシステム。
The present invention is as follows.
1. Measuring the amount of melanin for each person on at least two days, and storing and storing the amount of melanin in the customer information database as person data;
The measurement period is defined as the period during which the melanin amount is measured for one person in the melanin amount measurement step, and the amount of change in the melanin of the person in the measurement period and the ultraviolet irradiation amount stored and stored in the weather database , A melanin synthesis capacity calculation step for calculating the amount of melanin change per unit UV irradiation amount during the measurement period as the melanin synthesis capacity of the person,
A melanin synthesis ability evaluation method comprising:
2. Above 1. A beauty advice method using the described melanin synthesis ability evaluation method,
A customer information input step of storing and storing the internal factors in the measurement period input for each person as person data in the customer information database;
Corresponding to the measurement period in which the amount of melanin was measured for the subject, with the period before the previous year as a reference period, the person data stored in the customer information database and the ultraviolet irradiation amount stored in the weather database On the basis of, a matching information search step for extracting, as a reference person, one or more persons whose melanin synthesis ability in at least the reference period is close to the melanin synthesis ability of the subject;
Based on the person data stored in the customer information database and the ultraviolet irradiation amount stored in the weather database, with the period before the previous year corresponding to the predetermined future period of the subject as a future reference period, For the reference person extracted by the matching information search step, a future prediction step for extracting the internal factor having a high influence on the melanin synthesis ability in the future reference period as an influence factor;
Beauty advice method characterized by comprising.
3. The future prediction step extracts a person whose internal factor in the future reference period is high in similarity with the internal factor of the subject among the reference persons extracted by the matching information search step. The melanin amount prediction step of predicting the melanin amount in the future period of the subject based on a change in the melanin amount in the future reference period of the person. The beauty advice method described.
4). The future prediction step includes an advice creation step of creating an advice for suppressing the amount of melanin for the subject based on the extracted influence factor and the internal factor of the subject. Or 3. Beauty advice method as described in.
5. The internal factors include one or more of age, skin quality, menstrual cycle, lifestyle, UV protection, skin care and stress level,
The customer information input step creates an internal factor score in which the degree of each internal factor is quantified, and accumulates and stores the internal factor score as personal data in the customer information database. To 4. Beauty advice method according to any of the above.
6). The weather database stores and stores the amount of ultraviolet radiation for each region,
The melanin synthesis capacity calculation step calculates the melanin synthesis capacity based on the ultraviolet irradiation amount according to the area where the person lives based on the ultraviolet irradiation amount for each area stored in the weather database. To 5. Beauty advice method according to any of the above.
7). The weather database stores and stores the amount of ultraviolet radiation for each region,
The said melanin synthesis capability calculation process calculates the said melanin synthesis capability by the ultraviolet irradiation amount according to the living area of the said subject based on the ultraviolet irradiation amount for every said area memorize | stored in the said weather database. The melanin synthesis ability evaluation method as described.
8). 1 above. Or 7. A melanin synthesis capacity evaluation system using the melanin synthesis capacity evaluation method described in 1.
Melanin synthesis comprising: the meteorological database; the customer information database; a melanin amount measurement processing unit that performs the melanin amount measurement step; and a melanin synthesis capability calculation processing unit that performs the melanin synthesis capability calculation step. Capacity evaluation system.
9. 2. To 6. A beauty advice system using the beauty advice method described in any of the above,
The weather database, the customer information database, a melanin amount measurement processing unit that performs the melanin amount measurement step, a melanin synthesis ability calculation processing unit that performs the melanin synthesis ability calculation step, and customer information that performs the customer information input step A beauty advice system comprising: an input processing unit; a matching information search processing unit that performs the matching information search step; and a future prediction processing unit that performs the future prediction step.

本発明のメラニン合成能力評価方法によれば、人物毎に少なくとも2つの日にメラニン量を測定し、そのメラニン量を人物データとして顧客情報データベースに蓄積して記憶するメラニン量測定工程と、そのメラニン量測定工程により1人の人物についてメラニン量を測定した日の間を測定期間として、該測定期間における該人物のメラニンの変化量と気象データベースに蓄積して記憶された紫外線照射量とから、該測定期間における単位紫外線照射量当りのメラニン変化量を該人物のメラニン合成能力として算出するメラニン合成能力演算工程と、を備えるため、その測定時期及び人物の生活地域に関わらず、人物毎に、精度よくメラニン合成能力を知ることができ、メラニン合成の段階を判断することができる。   According to the melanin synthesis ability evaluation method of the present invention, a melanin amount measuring step of measuring a melanin amount for at least two days for each person, and accumulating and storing the melanin amount in a customer information database as person data, and the melanin From the amount of change in the melanin of the person during the measurement period and the amount of ultraviolet irradiation accumulated and stored in the weather database, the period between the days when the amount of melanin was measured for one person by the quantity measurement step, And a melanin synthesis ability calculation step for calculating the amount of melanin change per unit UV irradiation dose during the measurement period as the person's melanin synthesis ability. The ability to synthesize melanin can be known well, and the stage of melanin synthesis can be judged.

上記メラニン合成能力評価方法を用いる美容アドバイス方法によれば、人物毎に入力された前記測定期間における内的要因を人物データとして前記顧客情報データベースに蓄積して記憶する顧客情報入力工程を備えるため、顧客情報データベースには、人物毎に、内的要因と、前記メラニン量測定工程により測定されたメラニン量とが、人物データとして経時的に記録される。また、被検者についてメラニン量を測定した測定期間に対応する、前年以前の期間を参照期間として、顧客情報データベースに記憶されている人物データと前記気象データベースに記憶されている紫外線照射量とに基づき、少なくとも参照期間におけるメラニン合成能力が被検者のメラニン合成能力と近い人物を参照人物として抽出する適合情報検索工程を備えるため、前年以前の同時期において、被検者のメラニン合成能力に近似するメラニン合成能力であった参照人物を1人又は複数人(例えば、数十人〜数百人)抽出することができる。そして、被検者の所定の将来期間に対応する、前年以前の期間を将来参照期間として、顧客情報データベースに記憶されている人物データと気象データベースに記憶されている紫外線照射量とに基づき、参照人物について、将来参照期間におけるメラニン合成能力に影響度が高かった内的要因を影響要因として抽出する将来予測工程を備えるため、所定の将来期間(例えば、今後の3ヶ月間)に対応する過去の期間において、参照人物のメラニン量変動に影響が大きかった内的要因を、影響要因として統計的に抽出することができる。これによって、被検者の今後のメラニン量変動に影響が大きいと評価される内的要因に基づいて、スキンケアや生活習慣を含む適切な美容アドバイスを精度よく行うことが可能になる。
また、本美容アドバイス方法を適用すれば、個人の将来のメラニン量の経時変化を提示することが可能になるだけでなく、個人のメラニン合成能力を基に、その内的要因や気象データを仮定することで、1年後、5年後、10年後等のメラニン量の経時変化を予測することができ、スキンケア方法や生活習慣の違い等による様々なメラニン量の経時変化パターンをシミュレーションすることができる。これにより、理想のメラニン量に近づけるための、又は現在のメラニン量を維持するためのスキンケアや生活習慣をアドバイスすることが可能になる。また、個人のメラニン合成能力を求めるという特徴から、新たにメラニン量を測定しなくても、日々のスキンケアや生活習慣、そして気象等のデータを記録(入力)することで、記録時の肌のメラニン量を推定したり、リアルタイムに理想のメラニン量に向けた日々のスキンケア、生活習慣等のアドバイスを行ったりすることが可能になる。
According to the beauty advice method using the melanin synthesis ability evaluation method, because it includes a customer information input step of storing and storing the internal factors in the measurement period input for each person as person data in the customer information database, In the customer information database, for each person, internal factors and the amount of melanin measured by the melanin amount measuring step are recorded as person data over time. In addition, with the period before the previous year corresponding to the measurement period in which the melanin amount was measured for the subject as a reference period, the person data stored in the customer information database and the ultraviolet irradiation amount stored in the weather database Based on this, it is equipped with a matching information search process that extracts a person whose melanin synthesis ability in the reference period is close to the subject's melanin synthesis ability as a reference person, so it approximates the subject's melanin synthesis ability in the same period before the previous year. One or a plurality of reference persons (for example, several tens to several hundreds) that have the ability to synthesize melanin can be extracted. Then, based on the person data stored in the customer information database and the ultraviolet irradiation amount stored in the weather database, with the period before the previous year corresponding to the predetermined future period of the subject as the future reference period In order to provide a future prediction process that extracts the internal factors that have a high influence on the ability to synthesize melanin in the future reference period as influence factors, the past corresponding to a predetermined future period (for example, the next three months) An internal factor that has a large influence on the melanin amount fluctuation of the reference person in the period can be statistically extracted as an influence factor. This makes it possible to accurately provide appropriate cosmetic advice including skin care and lifestyle habits based on an internal factor that is evaluated to have a large influence on the subject's future melanin fluctuation.
In addition, if this beauty advice method is applied, it will not only be possible to present changes in the individual's future melanin amount over time, but also the internal factors and weather data will be assumed based on the individual's ability to synthesize melanin. By doing so, it is possible to predict the time course of melanin amount after 1 year, 5 years, 10 years, etc., and to simulate various time course patterns of melanin amount due to differences in skin care methods and lifestyle habits, etc. Can do. This makes it possible to advise skin care and lifestyle habits for bringing the amount close to the ideal amount of melanin or maintaining the current amount of melanin. In addition, because of the characteristic of obtaining individual melanin synthesis ability, it is possible to record (input) daily skin care, lifestyle, and weather data without newly measuring the amount of melanin. It is possible to estimate the amount of melanin, and to provide advice on daily skin care, lifestyle, etc. for the ideal amount of melanin in real time.

前記将来予測工程は、前記適合情報検索工程により抽出された参照人物のうち、前記将来参照期間における内的要因が、前記被検者の内的要因と類似度が高い人物を抽出し、該人物の将来参照期間におけるメラニン量の変化に基づいて、被検者の将来期間におけるメラニン量を予測するメラニン量予測工程を含む場合には、今後の時期に対応し、統計的に被検者の内的要因に最も近い参照人物のメラニン量の変動データに基づいて、被検者のメラニン量の変動が予測される。これにより、メラニン合成能力が被検者と近く、且つ生活習慣やスキンケア等が被検者に似ている人物のデータに基づいて、被検者の今後のメラニン量の変動を精度よく予測することができる。
前記将来予測工程は、抽出した前記影響要因と前記被検者の内的要因とに基づいて、被検者に対するメラニン量抑制のためのアドバイスを作成するアドバイス作成工程を含む場合には、被検者の今後のメラニン量変動に影響が大きいと予測される内的要因に基づいて、スキンケアや生活習慣を含む適切なアドバイスを自動的に生成することができ、より確実且つ迅速に美容アドバイスを行うことができる。
前記内的要因は、年齢、肌質、月経周期、生活習慣、紫外線対策、スキンケア及びストレスレベルのうちの1又は2以上を含み、前記顧客情報入力工程は、内的要因毎の程度を数値化した内的要因スコアを作成して、人物データとして前記顧客情報データベースに蓄積して記憶する場合には、一般にメラニン量変動に影響が大きい内的要因である喫煙頻度等の生活習慣、紫外線対策(例えば、ファンデーション、日焼け止め、帽子、日傘等)の頻度、スキンケア(例えば、洗顔、ミルクローション、クリーム、マッサージ、美白用化粧品、美白用サプリメント、化粧を落とさずに就寝等)の頻度、ストレスレベル等を適宜選択し、その要因毎の程度によりメラニン量を増加又は抑制する順で数値化した内的要因スコアを作成することができるため、美容アドバイス方法の適用を容易にし、分析処理を精度よく行うことができる。
前記気象データベースには地域毎の紫外線照射量が蓄積して記憶されており、前記メラニン合成能力演算工程は、気象データベースに記憶されている地域毎の紫外線照射量に基づき、人物の居住地域に応じた紫外線照射量によりメラニン合成能力を算出する場合には、人物の生活地域の気象に応じて、よりきめ細かく精度のよい分析処理や美容アドバイスを行うことができる。
The future prediction step extracts a person whose internal factor in the future reference period is high in similarity with the internal factor of the subject among the reference persons extracted by the matching information search step, In the case of including a melanin amount prediction process that predicts the melanin amount in the future period of the subject based on the change in the melanin amount in the future reference period, Based on the variation data of the melanin amount of the reference person closest to the physical factor, the variation of the melanin amount of the subject is predicted. Based on the data of a person whose melanin synthesis ability is close to that of the subject and whose lifestyle and skin care are similar to the subject, it is possible to accurately predict future fluctuations in the amount of melanin of the subject. Can do.
When the future prediction step includes an advice creation step of creating an advice for suppressing the amount of melanin for the subject based on the extracted influence factor and the internal factor of the subject, Appropriate advice including skin care and lifestyle habits can be automatically generated based on internal factors that are predicted to have a large impact on future changes in melanin content, and more reliable and quick beauty advice is provided. be able to.
The internal factor includes one or more of age, skin quality, menstrual cycle, lifestyle, UV protection, skin care, and stress level, and the customer information input step quantifies the degree of each internal factor When the internal factor score is created and stored and stored in the customer information database as person data, it is a lifestyle factor such as smoking frequency, which is generally an internal factor that has a large effect on melanin fluctuation, and measures against ultraviolet rays ( For example, frequency of foundation, sunscreen, hat, parasol, etc., frequency of skin care (for example, face wash, milk lotion, cream, massage, whitening cosmetics, whitening supplement, sleeping without removing makeup), stress level, etc. Can be selected as appropriate, and an internal factor score can be created that is quantified in the order of increasing or suppressing the amount of melanin depending on the degree of each factor. Because, to facilitate application of the cosmetic advice method, it is possible to perform the analysis process accurately.
The weather database stores and stores the ultraviolet irradiation amount for each region, and the melanin synthesis capacity calculation step is based on the ultraviolet irradiation amount for each region stored in the weather database according to the person's living area. When the melanin synthesis ability is calculated based on the amount of ultraviolet irradiation, more detailed and accurate analysis processing and beauty advice can be performed according to the weather in the person's living area.

前記メラニン合成能力評価方法であって、前記気象データベースには地域毎の紫外線照射量が蓄積して記憶されており、前記メラニン合成能力演算工程は、気象データベースに記憶されている地域毎の紫外線照射量に基づき、人物の居住地域に応じた紫外線照射量によりメラニン合成能力を算出する場合には、人物の生活地域の気象に応じて、よりきめ細かく且つ精度よく、メラニン合成能力やメラニン合成段階の評価を行うことができる。   In the melanin synthesis ability evaluation method, the amount of ultraviolet irradiation for each region is accumulated and stored in the weather database, and the step of calculating the melanin synthesis ability is performed for each region stored in the weather database. When calculating the melanin synthesis ability based on the amount of ultraviolet irradiation according to the person's living area, the melanin synthesis ability and the melanin synthesis stage are evaluated more precisely and accurately according to the weather in the person's living area. It can be performed.

いずれかの前記メラニン合成能力評価方法を用いるメラニン合成能力評価システムであって、前記気象データベースと、前記顧客情報データベースと、前記メラニン量測定工程を行うメラニン量測定処理部と、前記メラニン合成能力演算工程を行うメラニン合成能力演算処理部と、を備えるメラニン合成能力評価システムによれば、前記メラニン合成能力評価方法を効果的に使用して、人物毎のメラニン測定時期や生活地域等に応じて精度よくメラニン合成能力を知ることができ、メラニン合成の段階を判断することが可能になる。   A melanin synthesis capacity evaluation system using any one of the melanin synthesis capacity evaluation methods, wherein the weather database, the customer information database, a melanin amount measurement processing unit for performing the melanin amount measurement step, and the melanin synthesis capacity calculation According to the melanin synthesis capacity evaluation system comprising the melanin synthesis capacity calculation processing unit that performs the process, the melanin synthesis capacity evaluation method is effectively used, and the accuracy is determined according to the melanin measurement period or living area for each person. The ability to synthesize melanin can be known well, and the stage of melanin synthesis can be judged.

いずれかの前記美容アドバイス方法を用いる美容アドバイスシステムであって、前記気象データベースと、前記顧客情報データベースと、前記メラニン量測定工程を行うメラニン量測定処理部と、前記メラニン合成能力演算工程を行うメラニン合成能力演算処理部と、前記顧客情報入力工程を行う顧客情報入力処理部と、前記適合情報検索工程を行う適合情報検索処理部と、前記将来予測工程を行う将来予測処理部と、を備える美容アドバイスシステムによれば、前記美容アドバイス方法を効果的に用いて、人物毎に、今後のスキンケアや生活習慣を含む適切な美容アドバイスを迅速に行うことができる。   A beauty advice system using any one of the beauty advice methods, wherein the weather database, the customer information database, a melanin amount measurement processing unit that performs the melanin amount measurement step, and a melanin that performs the melanin synthesis ability calculation step Beauty provided with a synthesis capability calculation processing unit, a customer information input processing unit that performs the customer information input step, a matching information search processing unit that performs the matching information search step, and a future prediction processing unit that performs the future prediction step According to the advice system, appropriate beauty advice including future skin care and lifestyle can be promptly performed for each person by effectively using the beauty advice method.

本発明について、本発明による典型的な実施形態の非限定的な例を挙げ、言及された複数の図面を参照しつつ以下の詳細な記述によって更に説明するが、同様の参照符号は図面のいくつかの図を通して同様の部品を示す。
本実施形態に係るメラニン合成能力評価システム及び美容アドバイスシステムの構成を示すブロック図である。 メラニン合成能力演算工程における処理の例を示すフローチャートである。 時間(年月日)によるメラニン量の変化と日毎の紫外線照射量の変動を説明するためのグラフである。 ある1年間の各地域における月毎の日積算UV−B量(紫外線照射量)を表すグラフである。 図4に示した年の3月の紫外線照射量と地域毎の緯度との関係を表すグラフである。 測定期間、参照期間、将来期間及び将来参照期間の関係を説明するための図である。 顧客の現在の状態(内的要因)を入力するために表示される入力画面の例を表す図である。 内的要因及びその数値化(内的要因スコア)の例を示す表である。 美容アドバイスシステムにおける主要な処理の例を示すフローチャートである。 適合情報検索工程における処理の例を示すフローチャートである。 将来予測工程における影響要因抽出処理の例を示すフローチャートである。 内的要因とメラニン合成能力との関連性の例を示す散布図である。 メラニン量予測工程における処理の例を示すフローチャートである。 内的要因の類似度を評価するための数式の例である。 アドバイス作成工程における処理の例を示すフローチャートである。 美容アドバイスシステムの結果表示画面の例を表す図である。 美容アドバイスシステムの別の構成を示すブロック図である。 所定期間に対応するメラニン量の推定方法を説明するための図である。 所定期間に対応する内的要因スコアの推定方法を説明するための図である。 メラニン合成能力の算出例を説明するための表である。 顧客情報データベースに蓄積されている人物データから、参照期間におけるデータが記録されている人物についてメラニン合成能力を算出した例を示す表である。 参照人物について将来参照期間におけるメラニン合成能力を算出した例を示す表である。 参照人物の将来参照期間における内的要因の例を示す表である。 参照人物の将来参照期間における内的要因とメラニン合成能力との関連性を算出し、影響度の高い内的要因を影響要因として抽出した例を示す表である。 作成された美容アドバイスの例を示す表である。 別の被検者に対して抽出した影響要因の例を示す表である。 被検者の内的要因、及び被検者と参照人物との内的要因の類似度(距離)を求めた例を示す表である。 (a)被検者の居住地域の紫外線照射量を示す表、及び(b)被検者のメラニン量変動を予測した例を表す図である。
The present invention is further illustrated by the following detailed description with reference to a number of referenced drawings, given non-limiting examples of exemplary embodiments according to the present invention, wherein like reference numerals denote Similar parts are shown throughout the figure.
It is a block diagram which shows the structure of the melanin synthesis ability evaluation system and beauty advice system which concern on this embodiment. It is a flowchart which shows the example of the process in a melanin synthetic ability calculation process. It is a graph for demonstrating the change of the amount of melanins by time (year, month, day), and the fluctuation | variation of the ultraviolet irradiation amount for every day. It is a graph showing the daily integrated UV-B amount (ultraviolet ray irradiation amount) every month in each region for a certain year. It is a graph showing the relationship between the ultraviolet irradiation amount of March of the year shown in FIG. 4, and the latitude for every area. It is a figure for demonstrating the relationship between a measurement period, a reference period, a future period, and a future reference period. It is a figure showing the example of the input screen displayed in order to input the customer's present state (internal factor). It is a table | surface which shows the example of an internal factor and its quantification (internal factor score). It is a flowchart which shows the example of the main processes in a beauty advice system. It is a flowchart which shows the example of the process in a compatible information search process. It is a flowchart which shows the example of the influence factor extraction process in a future prediction process. It is a scatter diagram which shows the example of the relationship between an internal factor and melanin synthetic ability. It is a flowchart which shows the example of the process in a melanin amount prediction process. It is an example of the numerical formula for evaluating the similarity of an internal factor. It is a flowchart which shows the example of the process in an advice preparation process. It is a figure showing the example of the result display screen of a beauty advice system. It is a block diagram which shows another structure of the beauty advice system. It is a figure for demonstrating the estimation method of the melanin amount corresponding to a predetermined period. It is a figure for demonstrating the estimation method of the internal factor score corresponding to a predetermined period. It is a table | surface for demonstrating the calculation example of melanin synthetic ability. It is a table | surface which shows the example which calculated the melanin synthetic | combination capability about the person in which the data in the reference period are recorded from the person data accumulate | stored in a customer information database. It is a table | surface which shows the example which computed the melanin synthetic ability in a future reference period about a reference person. It is a table | surface which shows the example of the internal factor in the future reference period of a reference person. It is a table | surface which shows the example which calculated the relationship between the internal factor in the future reference period of a reference person, and melanin synthetic ability, and extracted the internal factor with a high influence degree as an influence factor. It is a table | surface which shows the example of the produced beauty advice. It is a table | surface which shows the example of the influence factor extracted with respect to another subject. It is a table | surface which shows the example which calculated | required the similarity (distance) of the internal factor of a subject, and the internal factor of a subject and a reference person. (A) The table | surface which shows the ultraviolet irradiation amount of the subject's residence area, and (b) The figure showing the example which estimated the melanin amount fluctuation | variation of the subject.

以下、図1〜28を参照しながら、本発明のメラニン合成能力評価方法及び美容アドバイス方法、並びにそれらを用いるメラニン合成能力評価システム及び美容アドバイスシステムを詳しく説明する。ここで示される事項は例示的なもの及び本発明の実施形態を例示的に説明するためのものである。   Hereinafter, the melanin synthesis ability evaluation method and beauty advice method of the present invention, and the melanin synthesis ability evaluation system and beauty advice system using them will be described in detail with reference to FIGS. The items shown here are exemplary and illustrative of the embodiments of the present invention.

本発明の方法及びシステムの実施形態においては、顧客(人物)毎のメラニン合成能力を評価し、それを基に美容アドバイスを作成するために、人物毎のメラニン量測定データと共に、メラニンの合成に影響を及ぼす外的要因及び内的要因についての情報を蓄積したデータベースを使用している。
このデータベースには、アンケート等により、日焼け時の肌の反応性が異なる人物を多数(例えば、100人以上)選別し、その人物毎に、長期的且つ経時的に特定部位の角質標本を採取し、その角質標本からメラニン量を測定すると共に、各人物のメラニン合成能力に対して影響を及ぼすと考えられる外的要因や内的要因に関する情報を調査し、得られたデータを蓄積している。
In the embodiment of the method and system of the present invention, in order to evaluate the melanin synthesis ability for each customer (person) and create a beauty advice based on the evaluation, the melanin synthesis data is combined with the melanin measurement data for each person. It uses a database that stores information about external and internal factors that affect it.
In this database, a large number (for example, 100 or more) of persons with different skin responsiveness at the time of sunburn are selected by a questionnaire or the like, and a horny sample of a specific part is collected for each person over a long period of time. In addition to measuring the amount of melanin from the stratum corneum, we are investigating information on external and internal factors that are thought to have an impact on each person's ability to synthesize melanin, and accumulate the obtained data.

すなわち、紫外線に対して異なる反応性を示す人物の通年のメラニン量の変動と、それに対応した外的要因及び内的要因に関するデータを収集し、データベースを作成した。このデータベースには、メラニン量の段階的な変動と、それに対応した外的要因及び内的要因の情報が、同一人物における通年の経時的なデータとして、平均値でなく個人単位で蓄積されている。本発明では、このデータベースを利用することで、各個人のメラニン合成能力やメラニン合成の段階を評価し、またメラニン合成能力に対して影響を及ぼす外的要因及び内的要因を導き出す。   That is, a database was created by collecting data on changes in the amount of melanin throughout the year and the corresponding external and internal factors of persons showing different reactivity to ultraviolet rays. In this database, gradual fluctuations in melanin content, and information on external and internal factors corresponding to the fluctuations are accumulated as individual data, not average values, as time-lapse data for the same person throughout the year. . In the present invention, this database is used to evaluate each individual's ability to synthesize melanin and the stage of melanin synthesis, and to derive external factors and internal factors that affect the ability to synthesize melanin.

前記「外的要因」とは、人物のメラニン合成に影響を及ぼす気象のうち、気温、湿度、天気及び紫外線照射量である
前記「内的要因」とは、メラニン合成に影響を及ぼす人物の状態のうち、年齢、生活地域、肌質、日焼け時の肌の反応性、日中の屋外活動時間、紫外線に対する意識(紫外線対策)、スキンケア、月経周期、生活習慣及びストレスレベルである
本発明において、外的要因としてどの事項を用いるか、また内的要因としてどの事項を用いるか、は特に限定されない。例えば、外的要因を紫外線照射量とすることができる。また、内的要因を、年齢、肌質、日焼け時の肌の反応性、日中の屋外活動時間、月経周期、生活習慣、紫外線対策、スキンケア及びストレスレベルのうちの1又は2以上を含むものとすることができる。
The "external factors", among the influences weather the melanin synthesis of the person, temperature, humidity, and weather and the amount of UV irradiation.
It said The "internal factors", of the state of affect a person in melanin synthesis, age, living area, skin type, the reactivity of the skin at the time of sunburn, outdoor activity time during the day, awareness of ultraviolet (UV protection ), skin care, menstrual cycle, is a lifestyle and stress level.
In the present invention, which items are used as external factors and which items are used as internal factors are not particularly limited. For example, the external factor can be the amount of ultraviolet irradiation. In addition, internal factors include one or more of age, skin quality , skin reactivity during sunburn, daytime outdoor activity time , menstrual cycle, lifestyle, UV protection, skin care, and stress level. be able to.

前記「データベース」は任意の構成とすることができ、例えば、主として外的要因に関する情報を蓄積して記憶する気象データベースと、人物のメラニン量及び主として内的要因に関する情報を蓄積して記憶する顧客情報データベースと、を備えて構成することができる。顧客情報データベースには、人物毎に関連付けて、メラニン量や内的要因に関するデータが経時的に蓄積される(人物毎のデータをまとめて「人物データ」という)。   The “database” can be of any configuration, for example, a weather database that mainly stores and stores information on external factors, and a customer that stores and stores information on the amount of melanin in a person and mainly internal factors. And an information database. In the customer information database, data relating to the amount of melanin and internal factors is accumulated over time in association with each person (data for each person is collectively referred to as “person data”).

本発明では、1人の人物(同一の単一個人)についてメラニン量を少なくとも2回以上測定し、その間のメラニン量の変動(メラニン変動の傾き)を算出することで、その個人のメラニン合成能力を数値化する方法を見出した。
「メラニン合成能力」とは、ある期間において、人物の外的要因又は内的要因により、その人物のメラニンの合成及び排出量がどれだけ変化したかを表わす数値をいう。人物のメラニンの変動に最も大きな影響を及ぼす要因として紫外線照射量が挙げられる。以下では、主として紫外線照射量に対するメラニン合成能力を取り上げている。その場合、メラニン合成能力は、次式のように、単位紫外線照射量当りのメラニン変化量として算出することができる。
メラニン合成能力=メラニン変化量÷紫外線照射量
In the present invention, the amount of melanin is measured at least twice for one person (the same single individual), and the melanin synthesis ability of the individual is calculated by calculating the variation of the melanin amount (gradient of melanin variation) during that time. I found out how to digitize.
The “melanin synthesis ability” refers to a numerical value representing how much the person's melanin synthesis and excretion amount has changed due to an external factor or an internal factor of a person during a certain period. The factor that has the greatest influence on the fluctuation of a person's melanin is the amount of ultraviolet irradiation. In the following, the ability to synthesize melanin with respect to the amount of UV irradiation is mainly taken up. In that case, the melanin synthesis ability can be calculated as the amount of melanin change per unit ultraviolet irradiation amount as in the following equation.
Melanin synthesis capacity = Melanin change ÷ UV irradiation

さらに、1人の人物(「被検者」という。)に対して効果的な美容アドバイスを行うことができる美容アドバイス方法及び美容アドバイスシステムを開発した。この美容アドバイス方法及び美容アドバイスシステムは、被検者について算出したメラニン合成能力の数値を基に、前記データベースに蓄積された人物データを検索して、被検者と類似したメラニン合成能力を示す他者(「参照人物」という。)を抽出し、その他者が示したメラニン合成能力に対して影響を及ぼした外的要因及び内的要因のデータに基づいて、被検者の現在のメラニン合成の段階や将来のメラニン量の変動を予測することができると共に、被検者のメラニン合成能力に対して影響を及ぼす外的要因又は内的要因を精度よく判断し、最も効果的な美容アドバイスを行うことができる。
前記「被検者」は、通常は新たな顧客であるが、それに限られず、既に顧客情報データベースに継続的に人物データが記録されている従来の顧客のうちの1人としてもよい。
前記抽出する参照人物の数は限定されず、1人であってもよいし、複数人(例えば、数百人以上)であってもよい。
Furthermore, a beauty advice method and a beauty advice system capable of providing effective beauty advice to one person (referred to as “subject”) have been developed. The beauty advice method and the beauty advice system are configured to search person data stored in the database based on the numerical value of the melanin synthesis ability calculated for the subject, and to show the melanin synthesis ability similar to the subject. (Referred to as “reference person”), and based on the data of external factors and internal factors that have influenced the melanin synthesis ability exhibited by others, the subject's current melanin synthesis Predict changes in stage and future melanin content, accurately determine external factors or internal factors that affect the subject's ability to synthesize melanin, and provide the most effective cosmetic advice be able to.
The “subject” is usually a new customer, but is not limited thereto, and may be one of conventional customers whose personal data is already recorded in the customer information database.
The number of reference persons to be extracted is not limited, and may be one person or a plurality of persons (for example, several hundreds or more).

本発明では、撮影手段と計算手段と記憶手段とを備え、被検者のメラニン合成能力を算出し、更にその被検者の将来のメラニン量の経時変化を予測し、メラニン合成の状態改善又は状態維持のために有効な方法(スキンケア、生活習慣等)を選定して美容アドバイスを提示するように構成される。そのために、少なくとも1週間間隔にて2回以上、被検者の角質細胞を採取又は撮影してメラニン量を測定すると共に、1回目の測定から2回目の測定までの期間(「測定期間」という。)における被検者の内的要因に関する情報と、過去の気象データ、並びに複数人についてのメラニン量及び内的要因に関する情報の各項目における状態の経時(通年)データを蓄積したデータベースとに基づき、当該被検者の将来のメラニン量の経時変化と、理想のメラニン量の経時変化と、理想に近づけるためのスキンケア及び生活習慣を選定する方法を提供するように構成することができる。   The present invention comprises imaging means, calculation means, and storage means, calculates the subject's ability to synthesize melanin, further predicts the aging of the subject's future amount of melanin, and improves the state of melanin synthesis or It is configured to present beauty advice by selecting an effective method (skin care, lifestyle habits, etc.) for maintaining the state. Therefore, at least one week at an interval of 2 weeks or more, the subject's corneocytes are collected or photographed to measure the amount of melanin, and the period from the first measurement to the second measurement (referred to as “measurement period”) .) Based on information on the subject's internal factors and past weather data, as well as a database that accumulates time-lapse (year-round) data on the status of each item of melanin content and information on internal factors for multiple individuals Further, it is possible to provide a method for selecting a change with time in the future melanin amount of the subject, a change with time in the ideal melanin amount, and skin care and lifestyle habits for approaching the ideal.

図1は、本発明の実施形態に係るメラニン合成能力評価方法を効果的に行うためのメラニン合成能力評価システム1、及び美容アドバイス方法を効果的に行うための美容アドバイスシステム10の構成を示すブロック図である。メラニン合成能力評価システム1及び美容アドバイスシステム10は、画像撮影装置2、入力装置3、出力装置4、情報処理装置(サーバ)5、気象データベース(記憶装置)61及び顧客情報データベース(記憶装置)62を備えて構成することができる。
メラニン合成能力評価システム1及び美容アドバイスシステム10の具体的な構成方法や接続方法等は特に限定されない。例えば、情報処理装置5は1台又は2台以上のコンピュータによって構成することができる。画像撮影装置2、入力装置3、出力装置4等のそれぞれの台数は問わない。気象データベース61及び顧客情報データベース62は、情報処理装置5内に備えられてもよいし、外部のデータベースを接続して利用するように構成されてもよい。また、情報処理装置5と各装置との間や、情報処理装置5と各データベースとの間等は、通信ネットワークを介して相互に通信可能に接続されていてもよい。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a melanin synthesis ability evaluation system 1 for effectively performing a melanin synthesis ability evaluation method according to an embodiment of the present invention and a beauty advice system 10 for effectively performing a beauty advice method. FIG. The melanin synthesis ability evaluation system 1 and the beauty advice system 10 include an image photographing device 2, an input device 3, an output device 4, an information processing device (server) 5, a weather database (storage device) 61, and a customer information database (storage device) 62. It can comprise.
The specific configuration method and connection method of the melanin synthesis ability evaluation system 1 and the beauty advice system 10 are not particularly limited. For example, the information processing apparatus 5 can be configured by one computer or two or more computers. The number of each of the image capturing device 2, the input device 3, the output device 4 and the like is not limited. The weather database 61 and the customer information database 62 may be provided in the information processing apparatus 5, or may be configured to connect and use an external database. Further, the information processing device 5 and each device, the information processing device 5 and each database, and the like may be connected to each other via a communication network.

前記画像撮影装置2は、人物の角質細胞を撮影する装置である。角質細胞の撮影方法は、例えば、テープストリッピング法で採取された角質細胞標本を、フォンタナ・マッソン法によりメラニンを染色し、該角質細胞標本を画像撮影装置2に接続された顕微鏡で撮影するのが好ましい。その他、テープストリッピング法で採取された角質細胞標本を、蛍光色素やメラニン抗体によりメラニンを標識し、該角質細胞標本を画像撮影装置2に接続したレーザー顕微鏡を用いて撮影してもよい。また、角質細胞を採取せず、画像撮影装置2に接続した共焦点レーザー顕微鏡や2光子励起顕微鏡を用いて、プローブを顔に密着させて直接角質細胞を撮影してもよい。   The image photographing device 2 is a device for photographing human keratinocytes. As a method for photographing keratinocytes, for example, a keratinocyte sample collected by the tape stripping method is stained with melanin by the Fontana-Masson method, and the keratinocyte sample is photographed with a microscope connected to the image photographing device 2. preferable. In addition, a keratinocyte sample collected by the tape stripping method may be photographed using a laser microscope in which melanin is labeled with a fluorescent dye or a melanin antibody and the keratinocyte sample is connected to the image photographing device 2. Alternatively, the corneocytes may be directly photographed with the probe in close contact with the face using a confocal laser microscope or a two-photon excitation microscope connected to the image photographing device 2 without collecting the corneocytes.

前記入力装置3は、情報処理装置5に対して情報を入力するための装置であり、入力情報に応じて、パーソナルコンピュータやキーボード、タッチパネル、スキャナ等を適宜用いることができる。
前記出力装置4は、情報処理装置5による処理結果や操作者への指示等を出力するための装置であり、出力情報に応じて、パーソナルコンピュータやモニタ、プリンタ、音声出力装置等を適宜用いることができる。
The input device 3 is a device for inputting information to the information processing device 5, and a personal computer, a keyboard, a touch panel, a scanner, or the like can be used as appropriate according to the input information.
The output device 4 is a device for outputting a processing result by the information processing device 5, an instruction to the operator, and the like, and a personal computer, a monitor, a printer, a voice output device, or the like is appropriately used according to the output information. Can do.

前記情報処理装置5は、各種情報処理を行うコンピュータによって構成され、メラニン量測定処理部51、顧客情報入力処理部52、メラニン合成能力(影響係数)演算処理部53、適合情報検索処理部54、将来予測処理部55、結果表示処理部56及び履歴検索処理部57を備えている。将来予測処理部55には、メラニン量予測処理部551及びアドバイス作成処理部552を備えることができる。前記各処理部の機能は、主としてコンピュータのソフトウェアにより構成することができるが、演算回路等のハードウェアと組み合わせて構成されてもよい。   The information processing apparatus 5 is configured by a computer that performs various types of information processing. A future prediction processing unit 55, a result display processing unit 56, and a history search processing unit 57 are provided. The future prediction processing unit 55 can include a melanin amount prediction processing unit 551 and an advice creation processing unit 552. The function of each processing unit can be configured mainly by software of a computer, but may be configured in combination with hardware such as an arithmetic circuit.

本メラニン合成能力評価方法は、主として前記メラニン量測定処理部51によって行われるメラニン量測定工程と、主として前記メラニン合成能力演算処理部53によって行われるメラニン合成能力演算工程とを備える。本美容アドバイス方法は、更に、主として前記顧客情報入力処理部52によって行われる顧客情報入力工程と、主として前記適合情報検索処理部54により行われる適合情報検索工程と、主として前記将来予測処理部55により行われる将来予測工程と、を備える。また、将来予測工程には、主として前記メラニン量予測処理部551により行われるメラニン量予測工程と、主として前記アドバイス作成処理部552により行われるアドバイス作成工程と、を備えることができる。   This melanin synthesis capability evaluation method includes a melanin amount measurement step mainly performed by the melanin amount measurement processing unit 51 and a melanin synthesis capability calculation step mainly performed by the melanin synthesis capability calculation processing unit 53. The beauty advice method further includes a customer information input step mainly performed by the customer information input processing unit 52, a fitness information search step mainly performed by the fitness information search processing unit 54, and mainly by the future prediction processing unit 55. A future prediction process to be performed. Further, the future prediction step can include a melanin amount prediction step mainly performed by the melanin amount prediction processing unit 551 and an advice creation step mainly performed by the advice creation processing unit 552.

前記気象データベース61及び前記顧客情報データベース62は、記憶装置上に構成され、情報処理装置5の前記各処理部によりアクセス可能とされている。データベース(気象データベース61及び顧客情報データベース62)は、統合して1つのデータベースとして構成されてもよいし、それぞれが複数に分割して構成されてもよい。
気象データベース61には、過去の全国各地域の気象に関するデータを蓄積して記憶することができる。気象データに含まれる地域毎の紫外線照射量等は、その地域で生活する人物のメラニン量の変動に影響を及ぼす外的要因となる。
また、顧客情報データベース62には、過去及び新規の顧客に関する人物データが蓄積して記憶される。人物データには、人物毎に、少なくとも2回のメラニン量測定日(角質細胞採取又は撮影年月日)と、各測定日における該角質細胞のメラニン量と、各測定日の間の該人物の内的要因に関するデータを含むことができる。内的要因に関するデータは、内的要因毎にその程度等を数値化した内的要因スコアとして記憶することができる。
The weather database 61 and the customer information database 62 are configured on a storage device and can be accessed by the processing units of the information processing device 5. The databases (the weather database 61 and the customer information database 62) may be integrated and configured as one database, or each may be configured by being divided into a plurality of units.
The weather database 61 can store and store data related to weather in the past in each region in Japan. The ultraviolet ray irradiation amount for each region included in the weather data is an external factor that affects the fluctuation of the melanin amount of a person living in the region.
The customer information database 62 accumulates and stores person data related to past and new customers. The person data includes, for each person, at least two melanin measurement days (corneocyte collection or photographing date), the melanin amount of the keratinocytes on each measurement day, and the person's data between each measurement day. Data on internal factors can be included. The data relating to the internal factor can be stored as an internal factor score obtained by quantifying the degree of each internal factor.

1.メラニン合成能力評価方法及びメラニン合成能力評価システム
本メラニン合成能力評価方法は、人物毎に少なくとも2つの日にメラニン量を測定し、測定したメラニン量を人物データとして顧客情報データベース62に記憶するメラニン量測定工程と、メラニン量測定工程により1人の人物についてメラニン量を測定した測定期間における該人物のメラニンの変化量と気象データベースに蓄積して記憶された紫外線照射量とから、測定期間における単位紫外線照射量当りのメラニン変化量を該人物のメラニン合成能力として算出するメラニン合成能力演算工程と、を備える。
「測定期間」とは、前記のとおり対象人物のメラニン量を測定した2つの日の間をいうが、その2回目のメラニン量の測定を行った日が最近である場合には、対象人物の最近のメラニン合成能力を得ることができる。また、測定期間が過去である場合には、対象人物のその過去の期間におけるメラニン合成能力が算出されることになる。測定期間は、1週間〜数ヶ月、好ましくは1ヶ月程度とすることができる。
1. Melanin synthesis ability evaluation method and melanin synthesis ability evaluation system This melanin synthesis ability evaluation method measures the amount of melanin at least two days for each person, and stores the measured amount of melanin in the customer information database 62 as person data From the measurement process and the amount of melanin change in the measurement period in which the melanin amount was measured for one person in the melanin amount measurement process and the ultraviolet irradiation dose accumulated and stored in the weather database, the unit ultraviolet rays in the measurement period A melanin synthesis capability calculation step of calculating a melanin change amount per irradiation dose as the melanin synthesis capability of the person.
As described above, the “measurement period” refers to a period between two days when the melanin amount of the subject person was measured. If the date when the second melanin amount was measured is the latest, Recent melanin synthesis ability can be obtained. When the measurement period is in the past, the melanin synthesis ability of the target person in the past period is calculated. The measurement period can be one week to several months, preferably about one month.

(メラニン量測定工程)
画像撮影装置2により撮影された人物の角質細胞の画像は、メラニン量測定処理部51に送られる。メラニン量測定処理部51は、受信された角質細胞画像に対して、例えばセグメンテーション処理と二値化処理を行うことにより、メラニン量を測定する。
前記セグメンテーション処理とは、角質細胞の部分とそうでない部分とを区分する処理のことであり、詳しくは、画像の緑色成分ヒストグラムを複数個の正規分布でモデル化し、正規分布のパラメータにより動的に角質細胞の部分とそうでない部分とを区分する処理である。また、前記二値化処理とは、メラニンが存在する部分とそうでない部分に区分する処理であり、具体的には、セグメンテーション処理により画像の角質細胞に区分された部分を、閾値によりメラニンが存在する部分とそうでない部分とを区分している。それにより、角質細胞の部分に占めるメラニンが存在する部分の割合をメラニン量として求めることができる。
メラニン量測定工程により、1人の人物についてメラニン量は少なくとも2回(2つの日に)測定される。メラニン量測定工程は、人物(人物番号、氏名等)に関連付けて、測定したメラニン量、測定日(角質細胞の採取年月日)、角質細胞画像等を顧客情報データベース62に記録することができる。
(Melanin content measurement process)
An image of a person's corneocytes photographed by the image photographing device 2 is sent to the melanin amount measurement processing unit 51. The melanin amount measurement processing unit 51 measures the melanin amount by performing, for example, a segmentation process and a binarization process on the received keratinocyte image.
The segmentation process is a process of distinguishing a corneocyte part from a non-keratin cell part. Specifically, the green component histogram of an image is modeled by a plurality of normal distributions, and is dynamically changed according to normal distribution parameters. This is a process of distinguishing the keratinocyte part from the non-keratinous part. The binarization process is a process of dividing a melanin portion into a portion where melanin is present, and specifically, a portion classified into keratinocytes of an image by a segmentation process is present according to a threshold value. The parts that do and the parts that don't. Thereby, the ratio of the part in which the melanin which occupies for the part of a keratinocyte exists can be calculated | required as a melanin amount.
In the melanin amount measurement step, the melanin amount is measured at least twice (two days) for one person. In the melanin amount measuring step, the measured melanin amount, the measurement date (the collection date of keratinocytes), the keratinocyte image, and the like can be recorded in the customer information database 62 in association with a person (person number, name, etc.). .

(メラニン合成能力演算工程)
図2は、メラニン合成能力演算工程によって行われるメラニン合成能力演算処理(S20)の流れを示している。メラニン合成能力演算処理S20では、1人の人物について2回測定されたメラニン量と、気象データベース61に記録されている紫外線照射量と、から対象人物のメラニン合成能力を算出する。
先ず、対象人物について、2つの測定日(A、B)に測定されたメラニン量データを顧客情報データベース62から取得する(S21)。例えば、図3(a)は、時間(年月日)による対象人物のメラニン量の変化を表わしている。先の測定日Aにおける対象人物のメラニン量がmであり、後の測定日Bにはメラニン量がmであった場合、測定日Aと測定日Bとの間(測定期間T0)におけるメラニン変化量は(m−m)となる。
(Melanin synthesis capacity calculation process)
FIG. 2 shows the flow of the melanin synthesis capacity calculation process (S20) performed by the melanin synthesis capacity calculation process. In the melanin synthesis capability calculation process S20, the melanin synthesis capability of the target person is calculated from the amount of melanin measured twice for one person and the ultraviolet irradiation amount recorded in the weather database 61.
First, melanin amount data measured on two measurement dates (A, B) for the target person is acquired from the customer information database 62 (S21). For example, FIG. 3A shows a change in the melanin amount of the target person with time (date). If melanin amount of the target person in the previous measurement date A is m A, the measurement date B after the amount of melanin was m B, between the measurement date A measurement date B (measurement period T0) The amount of melanin change is (m B -m A ).

一方、その測定期間T0における紫外線照射量を気象データベース61から読み出し(S22)、当該期間における紫外線照射量の積算値Uを求める(S23)。例えば、図3(b)は、日毎の紫外線照射量の変動を同図(a)と同じ時間軸で表わしている。この場合、測定期間T0における日毎の紫外線照射量を積算することによって、当該期間の紫外線照射積算量Uが求められる。なお、測定期間T0に測定当日(AやB)を含めるか否かは、適宜に設定されればよい。
紫外線照射積算量Uは対象人物が受けた紫外線量とすることが好ましいので、対象人物の内的要因(日中の屋外活動時間)等によって、紫外線照射積算量Uの値が補正されてもよい。
On the other hand, the ultraviolet irradiation amount in the measurement period T0 is read from the weather database 61 (S22), and the integrated value U of the ultraviolet irradiation amount in the period is obtained (S23). For example, FIG. 3B shows the fluctuation of the ultraviolet irradiation amount for each day on the same time axis as that of FIG. In this case, by integrating the daily ultraviolet irradiation amount in the measurement period T0, the ultraviolet irradiation integrated amount U of the period is obtained. Whether or not to include the measurement day (A or B) in the measurement period T0 may be set as appropriate.
Since the ultraviolet irradiation integrated amount U is preferably the ultraviolet ray amount received by the target person, the value of the ultraviolet irradiation integrated amount U may be corrected according to the internal factors of the target person (daytime outdoor activity time) or the like. .

そして、測定期間T0におけるメラニン変化量(m−m)と紫外線照射積算量Uとから、単位紫外線照射量当りのメラニン量の変化率を、対象人物のメラニン合成能力M(M=(m−m)/U)として算出する(S24)。メラニン合成能力Mの値(メラニン量の変化の傾き)から、対象人物のメラニン合成の段階を判断することができる。 Then, from the melanin change amount (m B −m A ) and the UV irradiation integrated amount U in the measurement period T 0, the change rate of the melanin amount per unit UV irradiation amount is determined as the melanin synthesis ability M (M = (m B− m A ) / U) (S24). From the value of the melanin synthesis ability M (the slope of the change in the amount of melanin), the stage of the subject person's melanin synthesis can be determined.

測定期間T0における紫外線照射積算量Uを求めるために、月毎の紫外線照射量の平均値を用いてもよい。例えば、図4は、気象庁により公開されている各地域(札幌、つくば、鹿児島及び那覇)における日積算UV−B量の月平均値の例(2003年)を示したグラフである。UV−B量とは波長が280〜315nmの紫外線強度の積算値(単位kJ/m2/day)であり、この月平均の日積算UV−B量を、当該月の「1日当りの紫外線照射量」(以下、「平均紫外線照射量」という。)として用いることができる。測定期間が2以上の月にまたがる場合には、各月に属する日数と各月の平均紫外線照射量とから、当該測定期間における平均紫外線照射量及び前記紫外線照射積算量Uを求めることができる。以下で、他の期間について平均紫外線照射量を算出する場合も同様である。
また、上例において、測定期間T0における「1日当りのメラニン変化量」(以下、「平均メラニン変化量」という。)は、((m−m)/(測定期間の日数))となる。したがって、簡単には、メラニン合成能力Mを次式により求めてもよい。
メラニン合成能力=平均メラニン変化量÷平均紫外線照射量
In order to obtain the UV irradiation integrated amount U in the measurement period T0, an average value of the monthly UV irradiation amount may be used. For example, FIG. 4 is a graph showing an example (2003) of a monthly average value of the daily integrated UV-B amount in each region (Sapporo, Tsukuba, Kagoshima and Naha) published by the Japan Meteorological Agency. The UV-B amount is an integrated value (unit: kJ / m 2 / day) of ultraviolet intensity having a wavelength of 280 to 315 nm, and this monthly average daily integrated UV-B amount is expressed as “ultraviolet irradiation per day” of the month. Amount "(hereinafter referred to as" average UV irradiation amount "). When the measurement period spans two or more months, the average ultraviolet irradiation amount and the ultraviolet irradiation integrated amount U in the measurement period can be obtained from the number of days belonging to each month and the average ultraviolet irradiation amount of each month. The same applies to the case where the average ultraviolet irradiation dose is calculated for other periods.
In the above example, “amount of melanin change per day” (hereinafter referred to as “average amount of melanin change”) in the measurement period T0 is ((m B −m A ) / (number of days in the measurement period)). . Therefore, simply, the melanin synthesis ability M may be obtained by the following equation.
Melanin synthesis ability = average melanin change ÷ average UV irradiation

気象データベース61に地域毎の紫外線照射量を蓄積して記憶し、対象人物の居住地域(生活地域)に近い地域の紫外線照射量に基づいてメラニン合成能力を算出することが好ましい。
例えば、図5は、図4に示した年の3月の平均紫外線照射量と地域毎の緯度との関係を表したグラフである。このように、各地域の紫外線照射量は緯度が小さいほど高く、紫外線照射量と緯度とはほぼ一定の関係にあることが見出される。したがって、人物毎にメラニン合成能力を算出するためには、その人物の居住地域と緯度が最も近い地域の紫外線照射量を用いることが好ましい。また、例えば、図5中に示した回帰式を用いて、その人物の居住地域(緯度x)における平均紫外線照射量(y)を推定するようにすることもできる。
It is preferable to accumulate and store the ultraviolet irradiation amount for each region in the weather database 61 and calculate the melanin synthesis ability based on the ultraviolet irradiation amount in a region close to the living area (living region) of the target person.
For example, FIG. 5 is a graph showing the relationship between the average ultraviolet irradiation amount in March of the year shown in FIG. 4 and the latitude for each region. Thus, it is found that the ultraviolet irradiation amount in each region is higher as the latitude is smaller, and the ultraviolet irradiation amount and the latitude are in a substantially constant relationship. Therefore, in order to calculate the melanin synthesis ability for each person, it is preferable to use the ultraviolet ray irradiation amount in the area where the latitude of the person is closest to the latitude. Further, for example, the average ultraviolet ray irradiation amount (y) in the person's residence area (latitude x) can be estimated using the regression equation shown in FIG.

2.美容アドバイス方法及び美容アドバイスシステム
本実施形態に係る美容アドバイス方法は、前記メラニン合成能力評価方法を用いる美容アドバイス方法であって、人物毎に入力された前記測定期間における内的要因を、人物データとして顧客情報データベース62に蓄積して記憶する顧客情報入力工程を備える。また、1人の被検者についてメラニン量を測定した前記測定期間に対応する、前年以前の期間を参照期間として、顧客情報データベース62に記憶されている人物データと気象データベース61に記憶されている紫外線照射量とに基づき、少なくとも該参照期間におけるメラニン合成能力が被検者のメラニン合成能力と近い、1又は2以上の人物を参照人物として抽出する適合情報検索工程を備える。更に、被検者の所定の将来期間に対応する、前年以前の期間を将来参照期間として、顧客情報データベース62に記憶されている人物データと気象データベース61に記憶されている紫外線照射量とに基づき、前記参照人物について、将来参照期間におけるメラニン合成能力に影響度が高かった内的要因を影響要因として抽出する将来予測工程を備える。
2. Beauty advice method and beauty advice system The beauty advice method according to the present embodiment is a beauty advice method using the melanin synthesis ability evaluation method, and internal factors in the measurement period input for each person are used as person data. A customer information input step of storing and storing in the customer information database 62 is provided. Further, the person data stored in the customer information database 62 and the weather database 61 are stored with the period before the previous year corresponding to the measurement period in which the amount of melanin was measured for one subject as a reference period. Based on the amount of ultraviolet irradiation, a suitable information search step is included for extracting one or more persons whose reference melanin synthesis ability is at least close to the melanin synthesis ability of the subject as a reference person. Furthermore, based on the person data stored in the customer information database 62 and the ultraviolet irradiation amount stored in the weather database 61, with the period before the previous year corresponding to the predetermined future period of the subject as the future reference period. And a future prediction step of extracting, as an influence factor, an internal factor that has a high influence on the melanin synthesis ability in the future reference period.

また、前記将来予測工程は、メラニン量予測工程を含んで構成することができる。メラニン量予測工程は、前記適合情報検索工程により抽出された参照人物のうち、前記将来参照期間における内的要因が、前記被検者の内的要因と類似度が高い人物を抽出し、該人物の将来参照期間におけるメラニン量の変化に基づいて、被検者の将来期間におけるメラニン量を予測する工程である。
また、前記将来予測工程は、アドバイス作成工程を含んで構成することができる。アドバイス作成工程は、将来予測工程において抽出した前記影響要因と前記被検者の内的要因とに基づいて、被検者に対するメラニン量抑制のための美容アドバイスを作成する工程である。
Moreover, the said future prediction process can be comprised including a melanin amount prediction process. The melanin amount predicting step extracts a person whose internal factor in the future reference period is high in similarity with the internal factor of the subject among the reference persons extracted by the matching information search step, This is a step of predicting the amount of melanin in the future period of the subject based on the change in the amount of melanin in the future reference period.
In addition, the future prediction process may include an advice creation process. The advice creation step is a step of creating cosmetic advice for suppressing the amount of melanin for the subject based on the influence factors extracted in the future prediction step and the internal factors of the subject.

本実施形態に係る美容アドバイスシステム10(図1参照)は、気象データベース61と、顧客情報データベース62と、前記メラニン量測定工程を行うメラニン量測定処理部と、前記メラニン合成能力演算工程を行うメラニン合成能力演算処理部と、前記顧客情報入力工程を行う顧客情報入力処理部と、前記適合情報検索工程を行う適合情報検索処理部と、前記将来予測工程を行う将来予測処理部と、を備えて構成することができる。   The beauty advice system 10 (see FIG. 1) according to the present embodiment includes a weather database 61, a customer information database 62, a melanin amount measurement processing unit that performs the melanin amount measurement step, and a melanin that performs the melanin synthesis ability calculation step. A synthesis capability calculation processing unit; a customer information input processing unit that performs the customer information input step; a matching information search processing unit that performs the matching information search step; and a future prediction processing unit that performs the future prediction step. Can be configured.

図6は、本美容アドバイス方法において処理対象とする期間について説明するための図である。同図(a)に示す日(年月日)A及びBは、新たな人物(被検者)について角質細胞を採取した年月日(測定日)を表し、先の測定日Aと後の測定日Bとの間を「測定期間」T0とする。例えば、測定日Aが2010年5月1日、測定日Bが同年6月1日(今日)とすると、測定期間T0は同年5月1日から6月1日までの32日間(測定日AとBを含む場合)となる。
図6(a)に示す日Cは将来の日であり、測定日Bから将来日Cまでの間を「将来期間」T1とする。将来期間の長さは適宜に設定することができ、例えば、将来日Cを1月後、3月後、6月後等とすることができる。
FIG. 6 is a diagram for explaining a period to be processed in the beauty advice method. Dates (dates) A and B shown in FIG. 5A represent the date (measurement date) when a keratinocyte was collected for a new person (subject), and the previous measurement date A and the subsequent date The interval between the measurement date B is a “measurement period” T0. For example, if the measurement date A is May 1, 2010 and the measurement date B is June 1 (today), the measurement period T0 is 32 days from May 1 to June 1 (measurement date A And B).
The date C shown in FIG. 6A is a future date, and the period from the measurement date B to the future date C is defined as a “future period” T1. The length of the future period can be set as appropriate. For example, the future date C can be one month later, three months later, six months later, and the like.

図6(b)に示す日B、A及びCは、それぞれ、前年以前の年において、前記測定日B、A及び前記将来日Cに対応する日(それぞれ月日が同じ日)である。そして、前年以前の年において、上記測定期間T0に対応する期間を「参照期間」T0、前記将来期間T1に対応する期間を「将来参照期間」T1とする。なお、測定期間T0の日数に測定日AやBを含めるか否かは適宜に設定されればよく、将来期間T1、参照期間T0及び将来参照期間T1の日数ついても同様とすることができる。 FIG 6 (b) to indicate the date B P, A P and C P are each in the previous year of age, the measurement date B, and day corresponding to A and the future date C (month each same day) is there. In a year before the previous year, a period corresponding to the measurement period T0 is referred to as a “reference period” T0 P , and a period corresponding to the future period T1 is referred to as a “future reference period” T1 P. Whether or not the measurement dates A and B are included in the number of days in the measurement period T0 may be set as appropriate. The same applies to the number of days in the future period T1, the reference period T0 P, and the future reference period T1 P. it can.

本美容アドバイス方法の各工程においては、顧客情報データベース62から、参照期間及び将来参照期間における人物のメラニン量や内的要因スコアを取得し、必要な処理を行っている。しかし、前年以前に人物のメラニン量を測定した日が被検者のメラニン量の測定日(A、B)に対応しない場合がある。このような場合、前記適合情報検索工程では、人物の測定日及び測定されたメラニン量に基づいて、参照期間における該人物のメラニン変化量を推定することができる。また、前記将来予測工程では、人物の測定日の間の内的要因(内的要因スコア)に基づいて、参照期間における該人物の内的要因(内的要因スコア)を推定することができる。また、前記アドバイス作成工程では、人物の測定日の間の内的要因(内的要因スコア)に基づいて、将来参照期間における該人物のメラニン量及び内的要因(内的要因スコア)を推定することができる。   In each step of the beauty advice method, the melanin amount and internal factor score of the person in the reference period and the future reference period are acquired from the customer information database 62, and necessary processing is performed. However, the date when the amount of melanin of a person was measured before the previous year may not correspond to the measurement date (A, B) of the subject's melanin amount. In such a case, in the matching information search step, the amount of melanin change of the person in the reference period can be estimated based on the measurement date of the person and the measured amount of melanin. Moreover, in the said future prediction process, the internal factor (internal factor score) of the said person in a reference period can be estimated based on the internal factor (internal factor score) between the measurement days of a person. In the advice creating step, the amount of melanin and the internal factor (internal factor score) of the person in the future reference period are estimated based on the internal factor (internal factor score) during the measurement date of the person. be able to.

図7は、顧客毎の状態の情報を得るために入力装置3に表示される顧客情報入力画面の一例を表している。ここで表示されているような顧客の年齢、居住地域、肌質、日中の屋外活動時間、紫外線対策(紫外線に対する意識。日焼け止め、帽子、日傘等。)、日焼け時の肌、生活習慣(喫煙、飲酒、食生活の乱れ、職種、運動、睡眠時間)、フェイシャルエステティック、生理周期、ストレスレベル、朝及び夜のスキンケア(ローション、ミルクローション、クリーム、マッサージ、飲用サプリメント)等を、内的要因の項目として挙げることができる。このような項目毎に程度や頻度が入力されるようにし、評価や分析の対象とする内的要因の項目は、任意に選択することができる。   FIG. 7 shows an example of a customer information input screen displayed on the input device 3 in order to obtain state information for each customer. Customer age, residential area, skin quality, daytime outdoor activities, UV protection (Awareness of UV, sunscreen, hat, parasol, etc.), sunburned skin, lifestyle (as shown here) Smoking, drinking, disorder of eating habits, occupation, exercise, sleeping time), facial esthetics, menstrual cycle, stress level, morning and evening skin care (lotion, milk lotion, cream, massage, drinking supplement), etc. It can be cited as a factor item. The degree and frequency are input for each item, and the internal factor items to be evaluated and analyzed can be arbitrarily selected.

取得された顧客の状態の情報から、内的要因毎に数値化することによって、内的要因スコアが作成される。内的要因スコアは、内的要因毎の程度や頻度を点数付けすることにより生成することができる。点数は、各項目の程度や頻度について、一般にメラニン量を増加させると考えられる順、又はメラニン量を抑制しないと考えられる順等で点数付けすることができる。
図8は、内的要因毎に5段階で点数付けする例を示している。例えば、「飲酒」はメラニン量を増加させる要因と考えられるため、その頻度が高いほど高い点数(5)を与えている。また、「ダブル洗顔」はメラニン量を抑制する効果があると考えられるため、その頻度が低いほど高い点数(5)を与えている。
An internal factor score is created by digitizing each acquired internal factor from the acquired customer state information. The internal factor score can be generated by scoring the degree and frequency of each internal factor. The points can be scored in the order in which the amount of melanin is generally increased or the order in which the amount of melanin is not suppressed with respect to the degree and frequency of each item.
FIG. 8 shows an example of scoring in five stages for each internal factor. For example, “drinking” is considered to be a factor that increases the amount of melanin. Therefore, the higher the frequency, the higher the score (5). Moreover, since “double face washing” is considered to have an effect of suppressing the amount of melanin, the lower the frequency, the higher the score (5).

(顧客情報入力工程)
顧客情報入力工程では、図7に示したような顧客情報入力画面を入力装置3等に表示し、それに従って入力された顧客の情報を取得することができる。これによって取得された顧客の情報を、図8に示したように内的要因毎に数値化して、内的要因スコアを作成することができる。そして、人物(人物番号、氏名等)に関連付けて、居住地域、年齢、肌質等の基本情報や内的要因(内的要因スコア)、情報取得日等を顧客情報データベース62に記録する。
(Customer information input process)
In the customer information input step, a customer information input screen as shown in FIG. 7 is displayed on the input device 3 or the like, and the customer information input according to the screen can be acquired. The customer information acquired in this way can be digitized for each internal factor as shown in FIG. 8 to create an internal factor score. Then, in association with a person (person number, name, etc.), basic information such as a residential area, age, skin quality, internal factors (internal factor score), information acquisition date, and the like are recorded in the customer information database 62.

図9は、本美容アドバイス方法で行う主要な処理の流れを示している。本美容アドバイス方法には、図示しない前記メラニン合成能力評価方法(メラニン量測定工程及びメラニン合成能力演算工程)及び上記顧客情報入力工程が組込まれている。
本美容アドバイス方法では、気象データベース61及び顧客情報データベース62を適宜使用して、適合情報検索工程により適合情報検索処理(S40)が行われ、将来予測工程により将来予測処理(S50)が行われる。その将来予測工程S50では影響要因抽出処理(S51)を行い、更に、メラニン量予測工程によりメラニン量予測処理(S52)、アドバイス作成工程によりアドバイス作成処理(S53)を行うようにすることができる。
FIG. 9 shows a flow of main processing performed by the beauty advice method. The beauty advice method incorporates the melanin synthesis capability evaluation method (melanin amount measurement step and melanin synthesis capability calculation step) and the customer information input step (not shown).
In this beauty advice method, the weather database 61 and the customer information database 62 are used as appropriate, and the fitness information search process (S40) is performed by the fitness information search process, and the future prediction process (S50) is performed by the future prediction process. In the future prediction step S50, an influence factor extraction process (S51) is performed, and further, a melanin amount prediction process (S52) is performed by the melanin amount prediction process, and an advice creation process (S53) is performed by the advice creation process.

(適合情報検索工程)
図10は、前記適合情報検索処理S40の例を示している。先ず、前記メラニン合成能力演算処理S20により、被検者の測定期間T0におけるメラニン合成能力M0を算出する(S41)。
次に、顧客情報データベース62に蓄積されている人物データの中から、測定期間T0に対応する参照期間T0においてメラニン量が測定されている人物を1人抽出する(S42)。メラニン量の測定日が参照期間と完全に対応しなくても、前記のとおり、参照期間におけるメラニン量を推定することが可能である。また、気象データベース61に蓄積されている参照期間における紫外線照射量を取得する(S43)。そして、当該人物の参照期間T0におけるメラニン合成能力(単位紫外線照射量当りのメラニン変化量)M0を算出する(S44)。メラニン合成能力M0は、前記メラニン合成能力演算処理S20を適用して求めることができる。
そして、顧客情報データベース62に蓄積されている人物データ中の、参照期間T0においてメラニン量が測定されている人物の全てについて、上記ステップS42〜S44を繰り返してメラニン合成能力を求める(S45)。
(Compliance information search process)
FIG. 10 shows an example of the matching information search process S40. First, the melanin synthesis capacity M0 in the measurement period T0 of the subject is calculated by the melanin synthesis capacity calculation process S20 (S41).
Then, from the person data stored in the customer information database 62, the amount of melanin in the reference period T0 P corresponding to the measurement period T0 extracts one person being measured (S42). Even if the measurement date of the melanin amount does not completely correspond to the reference period, as described above, the melanin amount in the reference period can be estimated. Moreover, the ultraviolet irradiation amount in the reference period accumulated in the weather database 61 is acquired (S43). Then, melanin synthesis ability (melanin change amount per unit ultraviolet irradiation amount) M0 P in the reference period T0 P of the person is calculated (S44). The melanin synthesis capacity M0 P can be obtained by applying the melanin synthesis capacity calculation process S20.
Then, in the person data stored in the customer information database 62, for all persons amount melanin is measured in the reference period T0 P, determining the melanin synthesis capability repeat the above steps S42 to S44 (S45).

参照期間T0においてメラニン量が測定されている全ての人物についてメラニン合成能力M0が求められたら、メラニン合成能力M0が被検者のメラニン合成能力M0に近い人物を、参照人物として抽出する(S46)。抽出する参照人物の数は特に問わず、例えば、人物のメラニン合成能力M0と被検者のメラニン合成能力M0との差が所定範囲内である人物を参照人物とすることができる。これによって抽出された参照人物のデータは、以下の各工程において参照される。 When melanin synthesis capability M0 P is obtained for all persons melanin amount in the reference period T0 P is measured, a person close to the melanin synthesis capability M0 of melanin synthesis capability M0 P is subject, it is extracted as a reference person (S46). The number of reference persons to be extracted is not particularly limited. For example, a person whose difference between a person's melanin synthesis ability M0 P and a subject's melanin synthesis ability M0 is within a predetermined range can be used as a reference person. The extracted reference person data is referred to in the following steps.

上記ステップS46では、ステップS42で抽出された人物すなわち参照期間にデータが存在する全ての人物の中から、メラニン合成能力M0が被検者のメラニン合成能力M0に近い人物を参照人物として抽出したが、参照人物を抽出する条件は、種々変更し又は組み合わせることが可能である。例えば、被検者と同じ世代の人物や、被検者と同様の肌質の人物、被検者と同じ地域の人物等の中から、メラニン合成能力が近い人物を参照人物として抽出するようにすることができる。また、参照人物を絞り込むように更に条件を組み合わせてもよい。世代、肌質、地域等の条件を適宜付加すれば、特性が被検者により近い人物を参照人物とすることが可能である。 In step S46, a person whose melanin synthesis ability M0 P is close to the melanin synthesis ability M0 of the subject is extracted as a reference person from among the persons extracted in step S42, that is, all persons whose data exist in the reference period. However, the conditions for extracting the reference person can be variously changed or combined. For example, a person with similar melanin synthesis ability is extracted as a reference person from people of the same generation as the subject, people with the same skin quality as the subject, people in the same area as the subject, etc. can do. Further, conditions may be further combined to narrow down the reference person. If conditions such as generation, skin quality, and region are appropriately added, a person whose characteristics are closer to the subject can be used as a reference person.

(将来予測工程)
図11は、前記将来予測工程における影響要因抽出処理S51の例を示している。先ず、顧客情報データベース62から、前記適合情報検索工程によって抽出された参照人物毎に、将来参照期間T1におけるメラニン量の測定データを取得するともに、気象データベース61から当該期間における紫外線照射量を取得して、当該人物の将来参照期間T1におけるメラニン合成能力M1を算出する(S511)。メラニン合成能力M1は、前記メラニン合成能力演算処理S20を適用して求めることができる。これによって、将来参照期間T1におけるメラニン量の測定データが存在する参照人物の全てについて、メラニン合成能力M1が算出される。メラニン量の測定日が将来参照期間T1と完全に対応していなくても、前記のとおり、将来参照期間T1におけるメラニン量を推定することが可能である。
また、顧客情報データベース62から、全ての参照人物について、将来参照期間T1における内的要因スコアを取得する(S512)。内的要因スコアの記録日が将来参照期間T1と完全に対応しなくても、前記のとおり、将来参照期間T1における内的要因スコア(平均内的要因スコア)を推定することが可能である。
(Future prediction process)
FIG. 11 shows an example of the influence factor extraction process S51 in the future prediction process. First, acquired from the customer information database 62, the every adaptation information retrieval reference person extracted by the process, both to obtain the measurement data of the amount of melanin in the future reference period T1 P, the ultraviolet irradiation amount for the period from the weather database 61 to, to calculate the melanin synthesis capability M1 P future reference period T1 P of the person (S511). The melanin synthesis capability M1 P can be obtained by applying the melanin synthesis capability calculation process S20. Thus, for all the reference persons of measurement data amount of melanin in the future reference period T1 P exists, melanin synthesis capability M1 P is calculated. Also not correspond perfectly with measurement date reference future periods T1 P weight melanin, as described above, it is possible to estimate the amount of melanin in the future reference period T1 P.
Further, from the customer information database 62, for all the reference person, and acquires the internal factors score in future reference periods T1 P (S512). Without recording date fully support the future reference period T1 P of internal factors scores, as described above, can be estimated internal factors scores in future reference periods T1 P (average in factor scores) is there.

そして、全ての参照人物について、将来参照期間T1におけるメラニン合成能力M1に対する内的要因毎の影響度を求める(S513)。
前記「影響度」は、メラニン合成能力と1つの内的要因との関連の度合を評価し得る数値である限り、特に限定されない。例えば、図12は、1つの内的要因のスコア(横軸)と参照人物全てのメラニン合成能力(縦軸)との関係を表す散布図である。この場合には、相関分析により、当該内的要因とメラニン合成能力との間には有意な相関が見出される。また、両者の回帰分析を行うこともできる。すなわち、参照人物全てのメラニン合成能力と、各内的要因スコアとの相関を求め、有意な相関係数を「影響度」とすることができる。その場合、相関係数が大きい内的要因の影響度が高いといえる。また、有意な相関係数が得られた内的要因について、メラニン合成能力と内的要因スコアとの回帰分析を行うことによって回帰式を求めることができる。その場合、得られた相関係数と回帰係数との積の大きさを影響度の高さとすることもできる。
上記により求められた影響度の高い内的要因を、影響要因として抽出する(S514)。抽出する影響要因の数は問わず、前記影響度の大きい順に選出すればよい。抽出された影響要因は、次工程に送られる。
Then, for every reference person obtains the degree of influence of each internal factors on melanin synthesis capability M1 P future reference period T1 P (S513).
The “degree of influence” is not particularly limited as long as it is a numerical value capable of evaluating the degree of association between the ability to synthesize melanin and one internal factor. For example, FIG. 12 is a scatter diagram showing the relationship between the score of one internal factor (horizontal axis) and the melanin synthesis ability (vertical axis) of all reference persons. In this case, correlation analysis finds a significant correlation between the internal factor and the ability to synthesize melanin. Moreover, regression analysis of both can also be performed. That is, the correlation between the melanin synthesis ability of all the reference persons and the respective internal factor scores can be obtained, and a significant correlation coefficient can be set as the “influence degree”. In that case, it can be said that the influence of an internal factor having a large correlation coefficient is high. In addition, a regression equation can be obtained by performing regression analysis between the melanin synthesis ability and the internal factor score for the internal factor for which a significant correlation coefficient is obtained. In that case, the magnitude of the product of the obtained correlation coefficient and the regression coefficient can be set as the high degree of influence.
The internal factor having a high influence obtained as described above is extracted as an influence factor (S514). The number of influence factors to be extracted is not limited and may be selected in descending order of the influence degree. The extracted influence factors are sent to the next process.

以上によって、被検者の測定期間T0に対応する参照期間T0において、メラニン合成能力が被検者に近い参照人物が抽出され、その参照人物の将来参照期間T1におけるメラニン合成能力に影響の大きかった内的要因が影響要因として抽出されることとなる。この影響要因は、被検者の今後のメラニン量の変動に影響を及ぼす可能性が高いと評価することができる。したがって、本美容アドバイス方法の使用者は、出力された影響要因と被検者の内的要因スコアとに基づいて、被検者に対して今後のメラニン量の増加を抑制するために最適な美容アドバイスを行うことが可能になる。 As described above, in the reference period T0 P corresponding to the measurement period T0 of the subject, the reference person whose melanin synthesis ability is close to the subject is extracted, and the melanin synthesis ability of the reference person in the future reference period T1 P is influenced. A large internal factor is extracted as an influence factor. This influencing factor can be evaluated as having a high possibility of affecting the subject's future fluctuations in the amount of melanin. Therefore, the user of this beauty advice method can use the optimal beauty to suppress the future increase in the amount of melanin for the subject based on the output influence factor and the subject's internal factor score. It is possible to give advice.

(メラニン量予測工程)
前記将来予測工程は、前記適合情報検索工程により抽出された参照人物のうち、将来参照期間T1における内的要因が、前記被検者の内的要因と類似度が高い人物を抽出し、その人物の将来参照期間T1におけるメラニン量の変化に基づいて、被検者の将来期間T1におけるメラニン量を予測するメラニン量予測工程を含んで構成することができる。
(Melanin amount prediction process)
The future prediction step extracts a person whose internal factor in the future reference period T1 P has a high similarity to the internal factor of the subject among the reference persons extracted by the matching information search step, based on a change in the amount of melanin in the future reference period T1 P of a person it can be configured to include a melanin amount prediction step of predicting the amount of melanin in future periods T1 of the subject.

図13は、将来予測工程におけるメラニン量予測処理S52の例を示している。先ず、顧客情報データベース62から、被検者の測定期間T0における内的要因スコアを取得する(S521)。また、顧客情報データベース62から、全ての参照人物について、将来参照期間T1における内的要因スコアを取得する(S522)。そして、取得した被検者の内的要因スコアと各参照人物の内的要因スコアとの類似度を評価し、類似度が高い人物を抽出する(S523)。
前記「類似度」は、被検者の内的要因(内的要因スコア)と参照人物の内的要因(内的要因スコア)との類似性を評価し得る数値である限り、特に限定されない。例えば、図14は、被検者の内的要因スコアと前記抽出された人物の内的要因スコアとの距離を求める式を示す。この式では、内的要因毎の、被検者の内的要因スコアS、抽出された参照人物の内的要因スコアS、及びメラニン合成能力との相関係数Rから、内的要因間距離Dを求めている。この内的要因間距離Dを「類似度」とし、内的要因間距離Dが小さいほど類似度が高いと評価することができる。
上記で抽出する人物の数は特に問わず、類似度が高い順に所定数の人物を選択することができる。本例では、最も類似度が高い1人を抽出するものとする。
FIG. 13 shows an example of the melanin amount prediction process S52 in the future prediction step. First, an internal factor score in the measurement period T0 of the subject is acquired from the customer information database 62 (S521). Further, from the customer information database 62, for all the reference person, and acquires the internal factors score in future reference periods T1 P (S522). Then, the degree of similarity between the acquired internal factor score of the subject and the internal factor score of each reference person is evaluated, and a person with a high degree of similarity is extracted (S523).
The “similarity” is not particularly limited as long as it is a numerical value that can evaluate the similarity between the internal factor (internal factor score) of the subject and the internal factor (internal factor score) of the reference person. For example, FIG. 14 shows an expression for obtaining the distance between the internal factor score of the subject and the extracted internal factor score of the person. In this equation, for each internal factor, the internal factor score S c of the subject, the extracted internal factor score S i of the reference person, and the correlation coefficient R with the ability to synthesize melanin, The distance D i is obtained. The distance D i between the internal factors is set as “similarity”, and it can be evaluated that the similarity is higher as the distance D i between the internal factors is smaller.
The number of persons extracted above is not particularly limited, and a predetermined number of persons can be selected in descending order of similarity. In this example, one person with the highest similarity is extracted.

次に、前記ステップS523によって抽出された、被検者と内的要因スコアの類似度が最も高かった参照人物について、顧客情報データベース62及び気象データベース61を参照して、将来参照期間T1におけるメラニン合成能力M1を算出する(S524)。メラニン合成能力M1は、前記メラニン合成能力演算処理を適用して求めることができる。
そして、算出された参照人物のメラニン合成能力M1、被検者の現在のメラニン量m、及び将来期間T1における紫外線照射量の推定値を用いて、被検者の将来期間T1経過時におけるメラニン量mの予測値を算出することができる(S525)。ここで、将来期間T1における紫外線照射量の推定値は、例えば、気象データベース61に蓄積されている、被検者の居住地域における過去(将来参照期間T1)の紫外線照射量の平均値等とすることができる。
Next, the step S523 is extracted by, for the reference person similarity highest of the subject and internal factors score, by referring to the customer information database 62 and the weather database 61, melanin in future reference periods T1 P The composite ability M1 P is calculated (S524). The melanin synthesis capability M1 P can be obtained by applying the melanin synthesis capability calculation process.
Then, using the estimated melanin synthesis ability M1 P of the reference person, the current melanin amount m B of the subject, and the estimated value of the ultraviolet irradiation amount in the future period T1, the subject's future period T1 has elapsed. A predicted value of the melanin amount m C can be calculated (S525). Here, the estimated value of the ultraviolet irradiation amount in the future period T1 is, for example, the average value of the ultraviolet irradiation amount in the past (future reference period T1 P ) accumulated in the weather database 61, etc. can do.

(アドバイス作成工程)
図15は、前記将来予測工程におけるアドバイス作成処理S53の例を示している。先ず、顧客情報データベース62から、被検者の測定期間T0における内的要因スコアを取得する(S531)。そして、前記影響要因抽出処理S51により抽出された影響要因と、被検者の内的要因スコアと、に基づいて、被検者に対して今後のメラニン量を抑制するための美容アドバイスを作成する(S532)。
美容アドバイスとして、例えば、アドバイス文言とその重要度を挙げることができる。前記影響要因の順位とそれに対応する被検者の内的要因スコアの値とに基づいて、重要度を算定し、予め用意されている文言を選択して組み合わせる等の方法によってアドバイス文言を作成することができる。
美容アドバイスを作成する際には、影響要因のうち、被検者の内的要因で改善余地のない要因を除き、改善要因とすることができる。メラニン量を抑制するために最善のスコアである被検者の内的要因については、それ以上に改善することができないからである。この改善要因と被検者の内的要因スコアの値とに基づいて、美容アドバイスを作成するようにすることができる。
(Advice creation process)
FIG. 15 shows an example of the advice creation process S53 in the future prediction process. First, an internal factor score in the measurement period T0 of the subject is acquired from the customer information database 62 (S531). Then, based on the influence factor extracted by the influence factor extraction process S51 and the internal factor score of the subject, a beauty advice for suppressing the future amount of melanin is created for the subject. (S532).
As beauty advice, for example, advice words and their importance can be mentioned. Based on the ranking of the influence factors and the corresponding value of the internal factor score of the subject, the importance is calculated, and advice words are created by a method such as selecting and combining the words prepared in advance. be able to.
When creating beauty advice, it can be used as an improvement factor, except for factors that have no room for improvement due to the internal factors of the subject. This is because the internal factor of the subject who is the best score for suppressing the amount of melanin cannot be improved further. Beauty advice can be created based on this improvement factor and the value of the subject's internal factor score.

(結果表示処理)
前記各工程による処理結果(角質細胞画像、メラニン量、メラニン合成能力、影響要因、メラニン量予測値、美容アドバイス等の情報)は、結果表示処理部56に送信して出力するように構成することができる。結果表示処理部56では、各工程による出力情報を処理し、出力データを出力装置4へと送信する。出力データの形式は任意であり、例えば、HTML、XML、画像、動画、音声ファイル等が可能である。
図16は、出力装置4がモニターを有する場合の結果表示画面の一例である。この結果表示画面には、顧客(被検者)の3回のメラニン量測定結果とその角質細胞画像、メラニン量の未来予測、美容アドバイスが表示されている。本美容アドバイス方法は、以上に説明した工程を変形したり、対象期間の長さ等を種々設定したりすることによって、3ヶ月後、6ヶ月後など任意の期間でのメラニン量変動の予測を行うことができる。
(Result display processing)
The processing results (information such as keratinocyte image, melanin amount, melanin synthesis ability, influence factor, melanin amount predicted value, beauty advice, etc.) are transmitted to the result display processing unit 56 and output. Can do. The result display processing unit 56 processes the output information from each step and transmits the output data to the output device 4. The format of the output data is arbitrary. For example, HTML, XML, an image, a moving image, an audio file, and the like are possible.
FIG. 16 is an example of a result display screen when the output device 4 has a monitor. On this result display screen, the measurement result of the melanin three times of the customer (subject), its corneocyte image, future prediction of the melanin amount, and beauty advice are displayed. This beauty advice method predicts fluctuations in melanin amount in an arbitrary period such as 3 months or 6 months by modifying the process described above or setting various lengths of the target period. It can be carried out.

履歴検索処理部57は、例えば、出力装置4から指令を受けた場合、指令された日付の情報をデータベースより検索して処理し、出力データとして出力装置4へ送信する。   For example, when receiving a command from the output device 4, the history search processing unit 57 searches and processes information on the commanded date from the database, and transmits it to the output device 4 as output data.

3.メラニン合成能力評価方法及び美容アドバイスシステムの別の構成例
図17は、メラニン合成能力評価方法及び美容アドバイスシステムの別の構成を説明するためのブロック図である。この美容アドバイスシステム10’は、通信ネットワーク7を介して接続されており、前記顧客情報データベース62が、顧客情報データベース621と影響係数データベース622とに分けられて構成されている。また、影響係数演算処理部53’、適合情報検索処理部54’、及び将来予測処理部55’が、図1に示した美容アドバイスシステム10の各部から変形されている。その他の構成は、図1と同様である。以下では、美容アドバイスシステム10’が前記美容アドバイスシステム10と異なる点についてのみ説明する。
3. FIG. 17 is a block diagram for explaining another configuration of the melanin synthesis ability evaluation method and the beauty advice system. This beauty advice system 10 ′ is connected via a communication network 7, and the customer information database 62 is divided into a customer information database 621 and an influence coefficient database 622. Further, the influence coefficient calculation processing unit 53 ′, the matching information search processing unit 54 ′, and the future prediction processing unit 55 ′ are modified from the respective parts of the beauty advice system 10 shown in FIG. Other configurations are the same as those in FIG. Below, only the point in which the beauty advice system 10 'differs from the said beauty advice system 10 is demonstrated.

顧客情報データベース621は、過去及び新規の顧客の情報に関するデータが記録されている。前記顧客の情報に関するデータには、図17中に示されているように、顧客毎に、角質細胞採取又は撮影年月日、該角質細胞のメラニン量、顧客の状態(例えば、年齢、生活地域、肌質、紫外線に対する意識(紫外線対策)、月経周期、スキンケア、生活習慣及びストレスレベル等)を含むことができる。   The customer information database 621 stores data relating to past and new customer information. As shown in FIG. 17, the data relating to the customer information includes, for each customer, keratinocyte collection or photographing date, melanin amount of the keratinocytes, customer condition (for example, age, living area). Skin quality, UV awareness (ultraviolet light countermeasures), menstrual cycle, skin care, lifestyle, stress level, etc.).

影響係数データベース622には、過去の複数人の通年データ及びメラニン量の変動への影響係数が記録されている。すなわち、図17中に示されているように、系列毎に、その系列に属する人物の基本情報(年齢、肌質、紫外線対策等)、通年時系列情報(年月日、スキンケア、月経周期、生活習慣、ストレスレベル等)、及びメラニン変化量への影響係数(紫外線照射量影響係数、スキンケア影響係数、月経周期影響係数、生活習慣影響係数、ストレスレベル影響係数等)が蓄積して記録されている。   In the influence coefficient database 622, past year-round data of a plurality of persons and an influence coefficient for fluctuations in the amount of melanin are recorded. That is, as shown in FIG. 17, for each series, basic information (age, skin quality, UV countermeasures, etc.) of persons belonging to the series, year-round time series information (date, skin care, menstrual cycle, Life habits, stress levels, etc.) and influence factors on melanin change (ultraviolet irradiation dose influence coefficient, skin care influence coefficient, menstrual cycle influence coefficient, lifestyle habit influence coefficient, stress level influence coefficient, etc.) Yes.

前記「影響係数」とは、各個人のメラニン量に対して外的及び内的要因(複数の項目)が及ぼす影響の度合を算出し数値化したものであり、外的及び内的要因の項目毎に値が存在する。すなわち、外的及び内的要因に対して顧客個人のメラニン量がどのように変動するかを示す係数である。例えば、外的要因に関する影響係数として、前記メラニン合成能力が挙げられる。また、内的要因に関する影響係数は、前記影響度に相当する係数とすることができる。すなわち、影響係数は、外的及び内的要因の各項目が顧客個人のメラニン合成に対して及ぼす影響の度合を示す値である。
前記「系列」とは、外的及び内的要因の1又は2以上の項目について、又は、前記影響係数の1又は2以上について、類似する人物のグループをいう。
The “influence coefficient” is a numerical value obtained by calculating the degree of influence of external and internal factors (multiple items) on the amount of melanin of each individual. There is a value for each. That is, it is a coefficient indicating how the melanin amount of the individual customer varies with respect to external and internal factors. For example, the melanin synthesis ability is mentioned as an influence coefficient regarding an external factor. Further, the influence coefficient relating to the internal factor may be a coefficient corresponding to the influence degree. That is, the influence coefficient is a value indicating the degree of influence of each item of external and internal factors on the individual melanin synthesis of the customer.
The “series” refers to a group of similar persons with respect to one or more items of external and internal factors, or with respect to one or more of the influence coefficients.

前記影響係数演算処理部53’では、同一顧客による角質採取又は撮影年月日が異なる2つ以上のメラニン量データを顧客情報データベース621から選出し、それらメラニン量データから一定期間のメラニン変化量を求め、該一定期間の紫外線照射量変化を気象データベース61から選出し、該メラニン変化量と紫外線照射量変化の比から顧客の紫外線照射量影響係数(メラニン合成能力)を求め、適合情報検索処理部54’に演算結果として送信する。   In the influence coefficient calculation processing unit 53 ′, two or more melanin amount data with different keratin sampling or photographing date by the same customer are selected from the customer information database 621, and the melanin change amount for a certain period is determined from the melanin amount data. The change in the ultraviolet irradiation amount for the predetermined period is selected from the weather database 61, the influence factor (melanin synthesis ability) of the customer's ultraviolet irradiation amount is obtained from the ratio of the melanin change amount and the ultraviolet irradiation amount change, and the conformity information search processing unit 54 'is transmitted as a calculation result.

前記適合情報検索処理部54’では、影響係数演算処理部53’から送信された顧客(被検者)の紫外線照射量影響係数と、顧客情報データベース621から選出した顧客に関する情報(例えば、年齢、肌質、紫外線に対する意識、スキンケア、生活習慣及びストレスレベル等)から算出された影響係数と、が最も類似する系列を影響係数データベース622の系列群から検索し、将来予測処理部55’に検索結果として送信する。   In the matching information search processing unit 54 ′, the UV irradiation amount influence coefficient of the customer (subject) transmitted from the influence coefficient calculation processing unit 53 ′ and information about the customer selected from the customer information database 621 (for example, age, The most similar series of influence coefficients calculated from skin quality, awareness of ultraviolet rays, skin care, lifestyle habits, stress levels, etc.) is searched from the series group of the influence coefficient database 622, and the search result is sent to the future prediction processing unit 55 ′. Send as.

前記将来予測処理部55’では、適合情報検索処理部54’から送信された系列のメラニン変化量への各種影響係数と、データベース61に蓄積された紫外線照射量のデータ、及びデータベース621、622に蓄積された顧客に関する情報の各項目のデータ等を要素として、複数の将来のメラニン量変動(パターン)がシミュレーションできる。このシミュレーションの際には、例えば、下記数式を用いて将来のメラニン量を求め、その変動を予測する。予測結果は結果表示処理部26に送信する。
結果表示処理部26は、前記美容アドバイスシステム10と同様、メラニン量の予測や美容アドバイスを、結果表示画面(図16参照)として出力装置4に表示することができる。
In the future prediction processing unit 55 ′, various influence coefficients on the melanin change amount of the series transmitted from the matching information search processing unit 54 ′, the ultraviolet irradiation data accumulated in the database 61, and the databases 621 and 622 are stored. A plurality of future melanin fluctuations (patterns) can be simulated using the data of each item of the stored customer information as an element. In this simulation, for example, a future melanin amount is obtained using the following mathematical formula, and the fluctuation is predicted. The prediction result is transmitted to the result display processing unit 26.
Similar to the beauty advice system 10, the result display processing unit 26 can display the prediction of melanin and beauty advice on the output device 4 as a result display screen (see FIG. 16).

(数式) Y=a+a+a+・・・a+b (Formula) Y = a 1 X 1 + a 2 X 2 + a 3 X 3 + ··· a n X n + b

なお、Yは特定時期(現在及び将来)のメラニン量予測値、Xは顧客データベース621に蓄積された顧客の外的及び/又は内的要因に関する情報を評価した値、aは影響係数データベース622より導き出された顧客のX(外的及び/又は内的要因に関する情報を評価した値)についての影響係数である。bは顧客により異なる、メラニン量の基準となる定数である。   Y is a predicted value of the melanin amount at a specific time (current and future), X is a value obtained by evaluating information on the external and / or internal factors of the customer accumulated in the customer database 621, and a is an influence coefficient database 622 It is an influence coefficient for the derived customer X (a value obtained by evaluating information on external and / or internal factors). b is a constant serving as a reference for the amount of melanin, which varies depending on the customer.

以上の構成により、美容アドバイスシステム10’は、
(1)同一の単一個人におけるメラニン量に関する情報、並びにメラニン合成能力に対して影響を及ぼす外的要因及び/又は内的要因に関する情報を各個人別に複数人分蓄積して作製したデータベースを利用し、
(2)そのデータベースから、自己と類似した他者(単一個人)のデータのみを抽出することができ、
(3)更に、前記抽出した他者のデータから自己のメラニン合成能力に対して最も影響を及ぼす外的要因及び/又は内的要因を導き出すことができる、美容アドバイスシステムとすることができる。また、メラニン合成能力の評価方法は、
(4)時期が異なる少なくとも2回以上のメラニン量の測定からメラニン合成の変化量を求め、その変化量から、メラニン合成能力を算出するメラニン合成能力の評価方法とすることができる。また、上記(1)〜(3)において、
(5)外的要因は、個人の生活する地域の気象とすることができ、
(6)内的要因は、個人の年齢、肌質、月経周期、生活習慣、スキンケア、紫外線に対する意識及びストレスレベルから選ばれる1種又は2種以上とすることができる。
With the above configuration, the beauty advice system 10 '
(1) Using a database created by accumulating information on the amount of melanin in the same single individual and information on external factors and / or internal factors affecting melanin synthesis ability for each individual. ,
(2) From the database, it is possible to extract only the data of another person (single individual) similar to self,
(3) Furthermore, it is possible to provide a beauty advice system capable of deriving external factors and / or internal factors that have the greatest influence on the melanin synthesis ability of the self from the extracted data of others. In addition, the evaluation method of melanin synthesis ability is
(4) It can be set as the evaluation method of the melanin synthesis capability which calculates | requires the variation | change_quantity of melanin synthesis from the measurement of the amount of melanin at least 2 times from which time differs, and calculates melanin synthesis capability from the variation | change_quantity. In the above (1) to (3),
(5) The external factor can be the weather in the area where the individual lives,
(6) The internal factor may be one or more selected from an individual's age, skin quality, menstrual cycle, lifestyle, skin care, awareness of ultraviolet rays, and stress level.

そして、美容アドバイスシステム10’によれば、将来のメラニン量の経時変化を表示等できるだけでなく、個人のメラニン合成能力を基に、仮の個人の状態データ及び気象データを設定することで、1年後、5年後、10年後のメラニン量の経時変化や、スキンケア方法の違いや、生活習慣の違い等による様々なメラニン量の経時変化パターンをシミュレーションし表示することができる。これにより、理想のメラニン量に近づける或いは現在のメラニン量を維持するためのスキンケア及び生活習慣をアドバイスするシステムとすることができる。また、個人のメラニン合成能力を求めるという特徴から、新たにメラニン量を測定しなくても、日々のスキンケアや生活習慣、そして気象等のデータを記録(入力)することで、記録時の肌のメラニン量を予測することができ、リアルタイムに理想のメラニン量に向けた日々のスキンケア、生活習慣等のアドバイスを行うことができる。   According to the beauty advice system 10 ′, not only can a future change in the amount of melanin be displayed over time, but also by setting temporary personal status data and weather data based on the individual's ability to synthesize melanin, 1 It is possible to simulate and display changes over time in various melanin amounts due to changes over time in melanin after 5 years, 10 years, skin care methods, lifestyle habits, and the like. Thereby, it can be set as the system which advises the skin care and lifestyle for approaching the ideal amount of melanin, or maintaining the present amount of melanin. In addition, because of the characteristic of obtaining individual melanin synthesis ability, it is possible to record (input) daily skin care, lifestyle, and weather data without newly measuring the amount of melanin. The amount of melanin can be predicted, and advice on daily skin care, lifestyle, etc. for the ideal amount of melanin can be given in real time.

4.実施例
以下では、前記メラニン合成能力評価システム1及び前記美容アドバイスシステム10(図1参照)によって行った、メラニン合成能力評価方法及び美容アドバイス方法の実施例を説明する。
4). Examples Hereinafter, examples of the melanin synthesis ability evaluation method and the beauty advice method performed by the melanin synthesis ability evaluation system 1 and the beauty advice system 10 (see FIG. 1) will be described.

以下の工程において、被検者の測定期間・将来期間に対応する参照期間・将来参照期間のデータ処理については、前述のとおり適宜推定を行っている。図18は、被検者の測定期間T0が5月1日〜6月1日であり、顧客情報データベース62に記録されている人物の前年以前のメラニン測定日がそれと異なっている場合の処理例を示している。同図(a)は、その人物の先のメラニン測定日が5月1日より前、且つ後のメラニン測定日が6月1日より後であった場合であり、図示するように先後の測定日のメラニン量から内挿して、5月1日〜6月1日(参照期間T0)におけるその人物のメラニン量を推定し、その推定値に基づいて参照期間T0における人物の平均メラニン変化量及びメラニン合成能力を推定することができる。また、同図(b)のように3回の測定値が参照期間T0を挟んで存在する場合や、参照期間T0内に複数回の測定値が存在する場合も、適宜に参照期間T0における人物のメラニン量を推定すればよい。将来参照期間T1についてのデータ処理も同様である。
また、図19は、被検者についての将来期間T1が6月1日〜9月1日であり、顧客情報データベース62に記録されている人物の前年以前の内的要因作成日がそれと異なっている場合の処理例を示している。同図は、その人物の先の内的要因スコア作成日が9月1日より前で且つ後の内的要因スコア作成日が9月1日より後である2つの場合を示している。(a)はスコアの数値は同じであり、(b)はスコアに変化があった場合である。いずれであっても、図示するように先後に作成されたスコアを期間内の日数によって按分する等の方法により、6月1日〜9月1日(将来参照期間T1)におけるその人物の内的要因スコア(平均内的要因スコア)を推定することができる。その他の場合についても適宜に将来参照期間T1における人物の内的要因スコアを推定すればよいし、参照期間T0についての内的要因スコアの処理も同様である。
In the following steps, the data processing in the reference period / future reference period corresponding to the measurement period / future period of the subject is appropriately estimated as described above. FIG. 18 shows an example of processing when the measurement period T0 of the subject is from May 1 to June 1 and the melanin measurement date before the previous year recorded in the customer information database 62 is different from that. Is shown. FIG. 6A shows a case where the person's previous melanin measurement date was before May 1 and the subsequent melanin measurement date was after June 1, and the previous measurement was performed as shown in the figure. Interpolated from the amount of melanin in the day, the person's melanin amount in May 1 to June 1 (reference period T0 P ) is estimated, and the average melanin change in the person in the reference period T0 P based on the estimated value Amount and ability to synthesize melanin can be estimated. Further, when the three measurement values exist with the reference period T0 P interposed therebetween as shown in FIG. 5B, or when there are a plurality of measurement values within the reference period T0 P , the reference period T0 is appropriately set. What is necessary is just to estimate the melanin amount of the person in P. Data processing is also the same for future reference periods T1 P.
Further, FIG. 19 shows that the future period T1 for the subject is from June 1 to September 1, and the person's internal factor creation date before the previous year recorded in the customer information database 62 is different from that. An example of processing is shown. The figure shows two cases in which the person's previous internal factor score creation date is before September 1 and the later internal factor score creation date is after September 1. (A) has the same numerical value of the score, and (b) shows a case where the score has changed. In any case, as shown in the figure, by the method such as apportioning the score created later according to the number of days in the period, among the persons from June 1 to September 1 (future reference period T1 P ) A manual factor score (average internal factor score) can be estimated. May be estimated internal factors score of a person in the future reference period T1 P appropriately even in the case of other processes internal factors scores for reference period T0 P is the same.

(メラニン合成能力の算出)
図20は、1人の人物についてメラニン合成能力を算出した例を示している。東京に居住する人物(被検者1)のメラニン量を2回測定したところ、同図(a)に示すように、2010年5月1日のメラニン量は3.59%、同年6月1日のメラニン量は3.86%であった。東京と緯度が近いつくばの平均紫外線照射量は、同図(b)に示すように、同年5月が19.88kJ/m2/day、6月が23.64kJ/m2/dayであった。これらから、同図(c)に示すように、測定期間T0(5月1日から6月1日までの32日間)において、平均メラニン変化量は84.38(10-4%/day)、平均紫外線照射量は20.0kJ/m2/dayとなるため、被検者1のメラニン合成能力M0は4.22(10-4%・m2/kJ)と算出された。なお、平均メラニン変化量は、測定期間T0における1日当りのメラニン変化量を10倍した値としている(以下、同様)。
別の人物(被検者2)について、上記と同じ測定期間T0にメラニン量を測定したところ、平均メラニン変化量は37.50(10-4%/day)であり、メラニン合成能力は1.88(10-4%・m2/kJ)と算出された。
(Calculation of melanin synthesis ability)
FIG. 20 shows an example in which the melanin synthesis ability is calculated for one person. When the amount of melanin of a person living in Tokyo (subject 1) was measured twice, the amount of melanin on May 1, 2010 was 3.59% and June 1 of the same year as shown in FIG. The daily melanin amount was 3.86%. The average amount of UV irradiation of Tsukuba Tokyo and latitude are close, as shown in FIG. (B), the same year is 19.88kJ / m 2 / day, 6 months was 23.64kJ / m 2 / day . From these, as shown in FIG. 5C, in the measurement period T0 (32 days from May 1 to June 1), the average melanin change amount is 84.38 (10 −4 % / day), Since the average ultraviolet irradiation amount was 20.0 kJ / m 2 / day, the melanin synthesis ability M0 of the subject 1 was calculated to be 4.22 (10 −4 % · m 2 / kJ). The average melanin amount of change, the melanin amount of change per day in the measurement period T0 is set to 10 4 times the value (hereinafter, the same).
For another person (subject 2), when the amount of melanin was measured during the same measurement period T0 as described above, the average melanin change amount was 37.50 (10 −4 % / day), and the melanin synthesis ability was 1. It was calculated to be 88 (10 −4 % · m 2 / kJ).

(参照人物の抽出)
適合情報検索工程によるデータ処理(参照人物の抽出)結果の例を挙げる。図21は、顧客情報データベース62に蓄積されている人物データのうち、参照期間T0(前年以前の5月1日〜6月1日)においてメラニン量が測定されている人物を検索し、抽出された人物148人(番号1〜148)毎に、当該期間におけるメラニン合成能力M0等を算出した結果である。メラニン合成能力M0は、参照期間T0における平均紫外線照射量と平均メラニン変化量から算出される。例えば、札幌に居住している人物番号2の人物については、2002年にメラニン量が測定されており、平均メラニン変化量は89.34(10-4%/day)であった。一方、気象データベース61を参照すると、当該期間における札幌の平均紫外線照射量は20.46kJ/m2/dayであった。これらから、この人物の当該参照期間(2002年5月1日〜6月1日)におけるメラニン合成能力M0は、4.37(10-4%・m2/kJ)と算出される。この人物のメラニン合成能力M0と前記被検者1のメラニン合成能力M0(4.22(10-4%・m2/kJ))との差(絶対値)は、図の最右欄に示すように0.15(10-4%・m2/kJ)となる。上記差が小さい順に、被検者のメラニン合成能力と近い人物として、50名の参照人物を抽出した(図中*印)。尚、本図ではデータの1部のみを表示している(以下において同様)。
(Extract reference person)
An example of the result of data processing (extracting a reference person) by the matching information search process will be given. FIG. 21 searches and extracts persons whose melanin amount is measured in the reference period T0 P (May 1 to June 1 before the previous year) from the person data stored in the customer information database 62. each is the person 148 people (number 1-148), a result of calculating the melanin synthesis capability M0 P or the like in the period. Melanin synthesis capability M0 P is calculated average amount of UV irradiation in the reference period T0 P from the mean melanin variation. For example, the melanin amount was measured in 2002 for the person number 2 living in Sapporo, and the average melanin change amount was 89.34 (10 −4 % / day). On the other hand, referring to the weather database 61, the average ultraviolet irradiation amount in Sapporo during the period was 20.46 kJ / m 2 / day. From these, the melanin synthesis ability M0 P in this person's reference period (May 1 to June 1, 2002) is calculated as 4.37 (10 −4 % · m 2 / kJ). The difference (absolute value) between the melanin synthesis capacity M0 P of this person and the melanin synthesis capacity M0 (4.22 (10 −4 % · m 2 / kJ)) of the subject 1 is shown in the rightmost column of the figure. As shown, it is 0.15 (10 −4 % · m 2 / kJ). In order of increasing difference, 50 reference persons were extracted as persons close to the subject's ability to synthesize melanin (* in the figure). In this figure, only a part of the data is displayed (the same applies hereinafter).

(影響要因の抽出)
将来予測工程によるデータ処理結果の例を挙げる。図22は、被検者1の将来期間T1を6月1日〜9月1日として、前記抽出された50人の参照人物について、将来参照期間T1(前年以前の6月1日〜9月1日)におけるメラニン合成能力M1等を算出した結果である。人物毎の将来参照期間T1におけるメラニン量は顧客情報データベース62に蓄積されており、当該将来参照期間における平均紫外線照射量は気象データベース61を参照して導き出すことができる。例えば、札幌に居住している人物番号2の人物については2002年に継続的にメラニン量が測定されており、当該将来参照期間における平均メラニン変化量は12.74(10-4%/day)であった。一方、当該将来参照期間における札幌の平均紫外線照射量は19.87kJ/m2/dayであった。これらから、この人物の当該将来参照期間(2002年6月1日〜9月1日)におけるメラニン合成能力M1は、−0.64(10-4%・m2/kJ)と算出される。
(Extraction of influence factors)
The example of the data processing result by a future prediction process is given. FIG. 22 shows the future reference period T1 P (June 1 to 9 before the previous year) for the extracted 50 reference persons, assuming that the future period T1 of the subject 1 is June 1 to September 1. It is the result of calculating the melanin synthesis ability M1 P etc. in (Monday 1). Melanin amount in future reference periods T1 P of each person is stored in the customer information database 62, the average amount of UV irradiation in the future reference period can be derived by referring to the weather database 61. For example, the person number 2 who lives in Sapporo, the melanin amount was continuously measured in 2002, and the average melanin change during the future reference period was 12.74 (10 -4 % / day). Met. On the other hand, the average ultraviolet irradiation amount in Sapporo during the future reference period was 19.87 kJ / m 2 / day. From these, the melanin synthesis ability M1 P of this person in the future reference period (June 1 to September 1, 2002) is calculated to be −0.64 (10 −4 % · m 2 / kJ). .

また、図23は、前記抽出された50人の参照人物について、将来参照期間T1における平均内的要因スコアを示した表である。人物毎の将来参照期間T1における平均内的要因スコアは、顧客情報データベース62に蓄積されている内的要因スコアから取得し又は推定することができる。例えば、人物番号2の人物については、2002年の将来参照期間における内的要因「ダブル洗顔」の平均内的要因スコアは2.00であった。 Further, FIG. 23, for 50 people reference person the extracted, a table showing the average internal factors scores in future reference periods T1 P. The average internal factor score in the future reference period T1 P for each person can be obtained or estimated from the internal factor score stored in the customer information database 62. For example, for the person with the person number 2, the average internal factor score of the internal factor “double face wash” in the future reference period in 2002 was 2.00.

図24(a)は、前記参照人物50人について、将来参照期間T1における各平均内的要因スコア(図23参照)とメラニン合成能力M1(図22参照)との相関係数及び回帰係数を求めた結果である。本例では、相関係数と回帰係数との積(E)を、前記影響度として用いることとした。ただし、相関係数が有意と判断されない内的要因(本例では、相関係数<0.235の内的要因)は除くものとした。そして、上記影響度が大きい順に内的要因を影響要因として抽出すると、同図(b)のようになった。これにより、影響要因は、影響度の高い順に「ダブル洗顔」、「ストレスレベル」、「喫煙」、「朝のミルクローション」等であると評価された。 FIG. 24 (a) shows the correlation coefficient and regression coefficient between each average internal factor score (see FIG. 23) and melanin synthesis ability M1 P (see FIG. 22) in the future reference period T1 P for the 50 reference persons. Is the result of In this example, the product (E) of the correlation coefficient and the regression coefficient is used as the degree of influence. However, an internal factor for which the correlation coefficient is not determined to be significant (in this example, an internal factor of correlation coefficient <0.235) is excluded. When the internal factors are extracted as the influence factors in descending order of the influence degree, the result is as shown in FIG. As a result, the influential factors were evaluated as “double facial cleansing”, “stress level”, “smoking”, “morning milk lotion”, etc. in descending order of influence.

(美容アドバイスの作成)
図24(b)の右欄は、前記影響要因に対応する被検者1の測定期間T0における内的要因スコアを示している。この被検者1の内的要因スコアから、被検者1は「ダブル洗顔」がほとんどなく、「ストレス」を大いに感じていて、「喫煙」は毎日であり、「朝のミルクローション」をほぼ毎日使用している(図8参照)。したがって、被検者1の「朝のミルクローション」については、改善する余地がないといえる。「飲酒」や「夜のミルクローション」についても同様である。本例では、このように改善余地がない内的要因(同図(b)*印)は、被検者1のメラニン量抑制のための改善要因から除くこととした。
そして、被検者1に対する美容アドバイスとして、前記改善要因の項目について、前記影響度の順位及び被検者1の内的要因スコアに基づいて、図25に示すようなアドバイスの文言及び重要度(「おススメ度」)が作成された。
(Creation of beauty advice)
The right column of FIG. 24B shows the internal factor score in the measurement period T0 of the subject 1 corresponding to the influence factor. From the internal factor score of the subject 1, the subject 1 has almost no “double face wash”, feels “stress” a lot, “smoking” is everyday, and almost “morning milk lotion” Used daily (see FIG. 8). Therefore, it can be said that there is no room for improvement in the “morning milk lotion” of the subject 1. The same applies to “drinking” and “night milk lotion”. In this example, the internal factor (mark (b) * in the figure) having no room for improvement is excluded from the improvement factor for suppressing the amount of melanin in the subject 1.
Then, as cosmetic advice for the subject 1, the wording and importance of the advice as shown in FIG. 25 based on the ranking of the influence level and the internal factor score of the subject 1 for the item of improvement factor ( "Recommendation") was created.

図26は、以上と同様の処理により、別の前記被検者2(メラニン合成能力1.88(10-4%・m2/kJ))について、影響度が大きい順に6つの内的要因を影響要因として抽出した結果を示す。被検者1と被検者2とはメラニン合成能力に差異があるため、選択される参照人物が異なることとなり、それによって抽出される影響要因も異なってくる。被検者2の場合の改善要因は、重要度の順に「朝のマッサージ」、「帽子」、「日傘」、「夜の美白用サプリメント」となった。このように、人物毎に、最適な美容アドバイスを作成することができる。 FIG. 26 shows the six internal factors in descending order of influence on another subject 2 (melanin synthesis ability 1.88 (10 −4 % · m 2 / kJ)) by the same processing as above. The result extracted as an influence factor is shown. Since the subject 1 and the subject 2 have different melanin synthesis abilities, the selected reference person is different, and the influence factors extracted thereby are also different. The improvement factors in the case of the subject 2 were “morning massage”, “hat”, “parasol”, and “night whitening supplement” in order of importance. In this way, optimal beauty advice can be created for each person.

(メラニン量の予測)
前記参照人物50人から、将来参照期間T1(前年以前の6月1日〜9月1日)における内的要因が、被検者1の内的要因と類似度が高い人物を抽出し、その人物の将来参照期間T1におけるメラニン量の変化に基づいて被検者1の将来期間T1(今年の6月1日〜9月1日)におけるメラニン量を予測した例について説明する。
先ず、被検者1と内的要因の類似度が高い人物を、図14に示した内的要因間距離Diを求めることによって抽出することとした。参照人物iの将来参照期間における内的要因スコアSは、図23に挙げられている。また、参照人物50人についての将来参照期間における各平均内的要因スコアとメラニン合成能力M1との相関係数は図24に示されており、これを内的要因間距離Diを算出するための内的要因の相関係数Rとした。
(Predicting the amount of melanin)
From the 50 reference persons, a person whose internal factor in the future reference period T1 P (June 1 to September 1 before the previous year) is similar to the internal factor of the subject 1 is extracted, for example of predicting the amount of melanin in future periods T1 of the subject 1 (year 1 June to September 1, 2009) will be described based on a change in the amount of melanin in the future reference period T1 P of the person.
First, a person having a high degree of similarity between the subject 1 and the internal factors is extracted by obtaining the distance Di between the internal factors shown in FIG. The internal factor score S i of the reference person i in the future reference period is listed in FIG. Further, the correlation coefficient between each average internal factor score and the melanin synthesis ability M1 P in the future reference period for 50 reference persons is shown in FIG. 24, and this is used to calculate the distance Di between the internal factors. The correlation coefficient R was an internal factor.

図27(a)は、被検者1の測定期間T0における内的要因スコアSを示している。このS、上記S及び上記Rを用いて算出された内的要因間距離Diは、同図(b)に示すとおりであった。本例では、内的要因間距離Diの最も小さい人物(人物番号89)を選択し、その人物の将来参照期間Tiにおけるメラニン合成能力M1に基づいて、被検者1の将来期間T0におけるメラニン量を予測することとした。被検者1の将来期間におけるメラニン量の変化は、番号89の人物の将来参照期間におけるメラニン量の変化傾向に近いものと考えることができるからである。 FIG. 27 (a) shows the internal factors score S c in the measurement period T0 of the subject 1. The distance Di between the internal factors calculated using S c , S i, and R was as shown in FIG. In this example, the person (person number 89) having the smallest internal factor distance Di is selected, and the person 1 in the future period T0 of the person 1 based on the melanin synthesis ability M1 P in the future reference period Ti P of the person is selected. We decided to predict the amount of melanin. This is because the change of the melanin amount in the future period of the subject 1 can be considered to be close to the change tendency of the melanin amount in the future reference period of the person No. 89.

人物番号89の人物の将来参照期間T1におけるメラニン合成能力M1は、−0.05(10-4%・m2/kJ)と算出されている(図22参照)。現在(6月1日)の被検者1のメラニン量mは、3.86%である(図20(a)参照)。図28(a)は、気象データベース61に蓄積されている紫外線照射量データから得られる、つくばにおける過去(1994〜2008年)の月毎の平均紫外線照射量を示している。この月毎の平均紫外線照射量から、将来期間T1における平均紫外線照射量u1を推定することとした。そうすると、被検者1の将来期間T1経過時(9月1日)におけるメラニン量Mは、3.85%と予測することができる(M=M+m1×u1×(将来期間T1の日数)/10)。図28(b)は、被検者1のメラニン量の、5月1日及び6月1日の実測値と、9月1日の上記予測値を表したグラフである。 Melanin synthesis capability M1 P future reference period T1 P of the person the person number 89 is calculated to be -0.05 (10 -4% · m 2 / kJ) ( see FIG. 22). The melanin amount m B of the subject 1 at present (June 1) is 3.86% (see FIG. 20A). FIG. 28A shows the average ultraviolet irradiation amount for each month in the past (1994 to 2008) in Tsukuba, which is obtained from the ultraviolet irradiation amount data accumulated in the weather database 61. From the monthly average ultraviolet irradiation amount, the average ultraviolet irradiation amount u1 P in the future period T1 was estimated. Then, melanin amount M C during future periods T1 elapses of the subject 1 (September 1) can be predicted with 3.85% (M C = M B + m1 P × u1 P × ( future periods T1 days) / 10 4 ). FIG. 28B is a graph showing the actual measurement values of May 1 and June 1 and the predicted value of September 1 of the melanin amount of the subject 1.

尚、本発明においては、上述の実施形態に限られず、目的、用途に応じて本発明の範囲で種々変更した実施形態とすることができる。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made within the scope of the present invention depending on the purpose and application.

本メラニン合成能力評価方法及び美容アドバイス方法並びにメラニン合成能力評価システム及び美容アドバイスシステムは、皮膚科、美容皮膚科、エステティックサロン、化粧品販売等において、顧客のシミや肌色に対して、現在のメラニン量やその顧客の持つメラニン合成能力を評価すると共に、その結果を基に美容におけるスキンケアや生活習慣の提案を行うことが可能な方法及びシステムとして、広く適用することができる。   This melanin synthesis ability evaluation method and beauty advice method, melanin synthesis ability evaluation system and beauty advice system are used for dermatology, beauty dermatology, esthetic salon, cosmetic sales, etc. It can be widely applied as a method and system capable of evaluating the melanin synthesis ability of a customer and the customer and proposing skin care and lifestyle habits in beauty based on the results.

1、1’;メラニン合成能力評価システム、10、10’;美容アドバイスシステム、2;画像撮影装置、3;入力装置、4;出力装置、5;情報処理装置(サーバ)、51;メラニン量測定処理部、52;顧客情報入力処理部、53;メラニン合成能力演算処理部、53’;影響係数演算処理部、54、54’;適合情報検索処理部、55、55’;将来予測処理部、551;メラニン量予測処理部、552;アドバイス作成処理部、56;結果表示処理部、57;履歴検索処理部、61;気象データベース、62、621;顧客情報データベース、622;影響係数データベース、7;通信ネットワーク。   1, 1 '; Melanin synthesis capacity evaluation system, 10, 10'; Beauty advice system, 2; Image taking device, 3; Input device, 4; Output device, 5; Information processing device (server), 51; Processing unit, 52; customer information input processing unit, 53; melanin synthesis ability calculation processing unit, 53 ′; influence coefficient calculation processing unit, 54, 54 ′; matching information search processing unit, 55, 55 ′; 551; Melanin amount prediction processing unit, 552; Advice creation processing unit, 56; Result display processing unit, 57; History search processing unit, 61; Weather database, 62, 621; Customer information database, 622; Influence coefficient database, 7; Communication network.

Claims (3)

人物毎に少なくとも2つの日にメラニン量を測定し、該メラニン量を人物データとして顧客情報データベースに蓄積して記憶するメラニン量測定工程と、
前記メラニン量測定工程により1人の人物についてメラニン量を測定した日の間を測定期間として、該測定期間における該人物のメラニンの変化量と気象データベースに蓄積して記憶された紫外線照射量とから、該測定期間における単位紫外線照射量当りのメラニン変化量を該人物のメラニン合成能力として算出するメラニン合成能力演算工程と、
を備えることを特徴とするメラニン合成能力評価方法を用いる美容アドバイス方法であって、
人物毎に入力された前記測定期間における、年齢、生活地域、肌質、日焼け時の肌の反応性、月経周期及び日中の屋外活動時間からなる内的要因の基本情報と、喫煙、飲酒、食生活の乱れ、運動、睡眠時間、紫外線対策、スキンケア及びストレスレベルから選ばれる1又は2以上の内的要因の程度を数値化した内的要因スコアと、を人物データとして前記顧客情報データベースに蓄積して記憶する顧客情報入力工程と、
被検者についてメラニン量を測定した前記測定期間に対応する、前年以前の期間を参照期間として、前記顧客情報データベースに記憶されている人物データのうち、前記内的要因の基本情報が該被検者と等しい、かつ、前記気象データベースに記憶されている紫外線照射量に基づき算出された該参照期間における前記メラニン合成能力が前記被検者の前記メラニン合成能力と近い2以上の人物を参照人物として抽出する適合情報検索工程と、
前記被検者の所定の将来期間に対応する、前年以前の期間を将来参照期間として、前記顧客情報データベースに記憶されている人物データと前記気象データベースに記憶されている紫外線照射量とに基づき、前記適合情報検索工程により抽出された前記参照人物について、該将来参照期間における前記メラニン合成能力に影響度が高かった前記内的要因を影響要因として抽出する将来予測工程と、
を備えることを特徴とし、
前記将来予測工程は、前記適合情報検索工程により抽出された前記参照人物のうち、前記将来参照期間における前記メラニン合成能力と前記内的要因スコアとの相関係数を重みとして、前記被検者の前記内的要因スコアとの差の重み付き二乗和が小さい人物を類似度が高い人物として抽出し、該人物の前記将来参照期間におけるメラニン合成能力と、前記気象データベースに蓄積されている過去の紫外線照射量の平均値と、に基づいて、前記被検者の前記将来期間におけるメラニン量を予測するメラニン量予測工程と、
前記影響要因において、前記影響度の高い順に前記被検者に対するメラニン量抑制のためのアドバイスを作成するアドバイス作成工程と、
を含む美容アドバイス方法。
Measuring the amount of melanin for each person on at least two days, and storing and storing the amount of melanin in the customer information database as person data;
The measurement period is defined as the period during which the melanin amount is measured for one person in the melanin amount measurement step, and the amount of change in the melanin of the person in the measurement period and the ultraviolet irradiation amount stored and stored in the weather database , A melanin synthesis capacity calculation step for calculating the amount of melanin change per unit UV irradiation amount during the measurement period as the melanin synthesis capacity of the person,
A beauty advice method using a melanin synthesis ability evaluation method characterized by comprising:
Basic information on internal factors consisting of age, living area, skin quality, skin responsiveness during sunburn, menstrual cycle and daytime outdoor activity time in the measurement period entered for each person , smoking, drinking, An internal factor score obtained by quantifying the degree of one or two or more internal factors selected from disorder of eating habits, exercise, sleep time, ultraviolet ray countermeasures, skin care and stress level is stored as personal data in the customer information database. Customer information input process to be stored,
Basic information of the internal factor among the person data stored in the customer information database, with the period before the previous year corresponding to the measurement period in which the melanin amount was measured for the subject as a reference period, 2 or more persons who are equal to the person and whose melanin synthesis ability in the reference period calculated based on the ultraviolet irradiation amount stored in the weather database is close to the melanin synthesis ability of the subject A conformity information search process to be extracted;
Based on the person data stored in the customer information database and the ultraviolet irradiation amount stored in the weather database, with the period before the previous year corresponding to the predetermined future period of the subject as a future reference period, For the reference person extracted by the matching information search step, a future prediction step for extracting the internal factor having a high influence on the melanin synthesis ability in the future reference period as an influence factor;
Characterized by comprising,
The future prediction step uses the correlation coefficient between the melanin synthesis ability and the internal factor score in the future reference period as a weight among the reference persons extracted by the matching information search step . A person with a small weighted sum of squares of the difference from the internal factor score is extracted as a person with high similarity, and the person 's ability to synthesize melanin in the future reference period and past ultraviolet rays accumulated in the weather database Based on the average value of the irradiation amount, a melanin amount prediction step for predicting the melanin amount in the future period of the subject ,
In the influence factor, an advice creating step of creating advice for suppressing the amount of melanin for the subject in order of the degree of influence ,
Including beauty advice methods.
前記気象データベースには地域毎の紫外線照射量が蓄積して記憶されており、前記メラニン合成能力演算工程は、前記気象データベースに記憶されている前記地域毎の紫外線照射量に基づき、前記人物の居住地域に応じた紫外線照射量により前記メラニン合成能力を算出する、
請求項1記載の美容アドバイス方法。
The weather database stores and stores the ultraviolet irradiation amount for each region, and the melanin synthesis capacity calculation step is based on the ultraviolet irradiation amount for each region stored in the weather database. Calculate the melanin synthesis ability by the amount of ultraviolet irradiation according to the region,
The beauty advice method according to claim 1 .
請求項1又は2に記載の美容アドバイス方法を用いる美容アドバイスシステムであって、前記気象データベースと、前記顧客情報データベースと、前記メラニン量測定工程を行うメラニン量測定処理部と、前記メラニン合成能力演算工程を行うメラニン合成能力演算処理部と、前記顧客情報入力工程を行う顧客情報入力処理部と、前記適合情報検索工程を行う適合情報検索処理部と、前記将来予測工程を行う将来予測処理部と、
を備えることを特徴とする美容アドバイスシステム。
A beauty advice system using the beauty advice method according to claim 1 , wherein the weather database, the customer information database, a melanin amount measurement processing unit that performs the melanin amount measurement step, and the melanin synthesis ability calculation A melanin synthesis capacity calculation processing unit that performs a process, a customer information input processing unit that performs the customer information input process, a matching information search processing unit that performs the matching information search process, and a future prediction processing unit that performs the future prediction process; ,
Beauty advice system characterized by comprising.
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