JP6637244B2 - コンテンツ推奨システムおよびコンテンツ推奨方法 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザ端末を用いた測定対象物の測定結果に応じて、測定対象物に関するコンテンツをユーザ端末のユーザに推奨するコンテンツ推奨システムおよびコンテンツ推奨方法に関する。

一般に、スキンケア用の化粧品や美容器具（スキンケア装置：ケアエステ装置）の販売において、例えば、肌の状態を知るために、肌用カメラを用いて肌を拡大して撮影し、肌の状態を把握してから、肌の状態に対応するスキンケア用の化粧品、洗顔用品等やスキンケア用の器具を販売することが行われている。

また、スキンケアに係わる販売店で肌を撮影するのではなく、ユーザが個人で撮影した肌画像を、ネットを介して受信するとともに解析し、この解析結果である肌の状態をユーザに提供するサービスも提案されている（例えば特許文献１〜４参照）。

また、インターネットのウェブページには、美容に係わる様々な記事を載せて、スキンケアを含む美容の情報を提供するウェブページが知られている。このウェブページには、多数の医師が記載したスキンケア、ダイエット等の美容に係わる記事（コンテンツ）が既に掲載されているとともに、新しい記事が順次掲載される。

特開２０１４−１３１１２１号公報 特開２０１４−１３１２３７号公報 特開２０１４−１８０２８４号公報 特開２０１４−１８０２８５号公報

ところで、ユーザが撮影した肌画像を解析してユーザに肌の状態を知らせる場合に、例えば、化粧品会社等にスポンサーとなってもらって、ユーザの肌画像から解析された肌の状態に合ったスキンケア方法やスキンケア用品の情報をユーザに提供するなどのサービスが可能になる。

しかし、ユーザによっては、スキンケアに係わる情報だけではなく、肌に対して学術的な部分も含むさらに深い知識を求めたり、健康面から肌の状態の改善を図るための情報を求めたり、スキンケアを含む美容の総合的な情報を求めたり、最新のスキンケアに関する知識を求めたりする可能性がある。

ユーザによって、肌に関して求める情報の内容は、千差万別である。肌に係わる情報を求めているユーザには、上述のスキンケアを含む美容の記事が多数掲載されたウェブサイトで情報を得ることができる。しかし、各ユーザが求める情報が千差万別であるとともに、各記事の内容も多彩であり、ユーザは自分が求める肌の情報を得るのに時間や手間がかかることになる。特に、同じスキンケアに関する記事であっても、自分の肌に合ったスキンケアなのかどうかは記事を読まないと分からない場合が多い。

また、ユーザが肌を撮影するのに用いたカメラは、例えば、肌表面に近接して肌を撮影可能なマクロ撮影機能を有するものであるが、このようなカメラを用いて肌ではなく農作物となる植物の葉や実等の表面を撮影し、この植物の表面の状態、例えば、色などを解析して得られた測定結果から植物の育成状態を判断することが考えられる。この場合も農作物のコンテンツが公開される場合に同様の問題が生じる。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ユーザに合ったコンテンツを検索して推奨するコンテンツ推奨システムおよびコンテンツ推奨方法を提供することを目的とする。

本発明のコンテンツ推奨システムは、測定対象物の表面の状態を測定する表面状態測定手段と、ネットワークを介して情報の送受信を行う通信手段とを備えるユーザ端末と、
前記表面状態測定手段で測定されるとともに前記通信手段により送信される測定情報を前記ネットワークを介して受信し、当該測定情報から測定結果を決定し、前記測定結果を前記ユーザ端末に送信する測定結果決定手段を備えるサーバとを備え、
前記サーバは、前記測定対象物に係わるコンテンツを公開可能に蓄積しているコンテンツサーバに蓄積された各コンテンツに対応付けられた属性が登録されたコンテンツ属性テーブルと、前記測定結果に基づいて前記属性から選択された前記属性が前記ユーザ端末のユーザ毎に対応付けられて登録されたユーザ別コンテンツ属性テーブルとを有し、
かつ、前記コンテンツ属性テーブルの各コンテンツに対応付けられた前記属性と、前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性とを比較し、前記ユーザに対応付けられた前記属性と一致する前記属性が対応付けられた前記コンテンツを、当該ユーザに推奨する前記コンテンツとし、当該ユーザの前記ユーザ端末に当該ユーザに推奨する前記コンテンツを識別可能なコンテンツ情報を、前記ネットワークを介して送信するコンテンツ情報送信手段を備えることを特徴とする。

本発明のコンテンツ推奨方法は、測定対象物の表面の状態を測定する表面状態測定手段と、ネットワークを介して情報の送受信を行う通信手段とを備えるユーザ端末と、
前記表面状態測定手段で測定されるとともに前記通信手段により送信される測定情報を前記ネットワークを介して受信し、当該測定情報から測定結果を決定し、前記測定結果を前記ユーザ端末に送信する測定結果決定手段を備えるサーバとを備えるコンテンツ推奨システムにおいて、
前記サーバは、前記測定対象物に係わるコンテンツを公開可能に蓄積しているコンテンツサーバに蓄積された各コンテンツに対応付けられた属性が登録されたコンテンツ属性テーブルと、前記測定結果に基づいて前記属性から選択された前記属性が前記ユーザ端末のユーザ毎に対応付けられて登録されたユーザ別コンテンツ属性テーブルとを有し、
かつ、前記コンテンツ属性テーブルの各コンテンツに対応付けられた前記属性と、前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性とを比較し、前記ユーザに対応付けられた前記属性と一致する前記属性が対応付けられた前記コンテンツを、当該ユーザに推奨する前記コンテンツとし、当該ユーザの前記ユーザ端末に当該ユーザに推奨する前記コンテンツを識別可能なコンテンツ情報を、前記ネットワークを介して送信することを特徴とする。

このような構成によれは、ユーザに好適なコンテンツをユーザに推奨することが可能となり、ユーザが自分に合ったコンテンツを探す手間を軽減することができる。また、ユーザにコンテンツサーバに登録されたコンテンツから選択されるコンテンツを推奨することにより、ユーザに、測定対象物に関する多くの情報を提供することが可能となる。

なお、属性は、例えば、コンテンツの内容に係わるキーワードであり、各ユーザに対応付けられる属性は、各コンテンツに対応付けられた属性の中から選択されることになり、ユーザに対応付けられた属性は、少なくとも１つのコンテンツに対応付けられたものである。また、属性となるキーワードは、たとぇば、後述のように周知のデータマイニングにより決定される。この場合に、コンテンツは、テキストまたはテキストに変換可能な音声データや画像データを含む必要がある。コンテンツから得られたテキストから使用されているワードが検索されるとともに、各ワード同士の関係、例えば、ワード同士が類似もしくは近似している関係や、一方のワードが他方のワードを包含している関係や、ワード同士が反対の意味となっている関係などが抽出される。

このようなワード同士の関係から、シミに係わるコンテンツの場合に、一例として、シミというワード以外に、それに関連してメラニン、黒ずみ、日焼け、紫外線等のワードがあることになり、このようなワードがあるコンテンツのキーワードは、データマイニングによりシミとなる。なお、データマイニングは、例えば、コンテンツ毎に行わるとともに、全てのコンテンツおよび／またはグループ分けされた複数のコンテンツに対して行われる。複数のコンテンツをデータマイニングすることにより、比較的似た内容のコンテンツであるのに、異なる表現、例えば、意味が類似や近似する異なる単語が用いられることで、異なる属性と判断される可能性のあるコンテンツに同じ属性を対応付けることが可能となる。コンテンツのグループ分けの方法は。複数あるが、コンテンツの内容に関係なくグループ分けできながら、コンテンツの内容に係わる項目によりグループ分けすることが好ましい。例えば、季節をグループ分けの項目とすれば、内容に係わらずコンテンツのコンテンツサーバへの登録日やコンテンツの作成日を予め決めた日付の範囲でグループ分けすることができる。例えば、１２月、１月、２月を冬、３月、４月、５月を春、６月、７月、８月を夏、９月、１０月、１１月を秋とすることが可能である。この場合に、例えば、スキンケアにおいては、季節による温度や湿度や紫外線量の違いに基づいて、内容に違いがある可能性があり、それぞれの季節にグループ分けしたコンテンツ毎にデータマイニングすることに有意性が生じることになる。

また、上述のように決定された各コンテンツに対応付けられた属性を全て登録し、これらの属性からユーザの測定結果に応じて属性を割り当てる。例えば、上述のように属性としてシミがあり、測定結果として肌のシミの良し悪しの状態を示し、高いほど良い状態となり、かつ１〜１０までのシミの点数があるものとする。この場合に、例えば、シミの点数が３点以下のユーザに属性としてシミを対応付けるというロジックを設定しておき、測定結果のシミの点数が３点以下のユーザには、属性としてシミを対応付けるようにすることができる。

本発明の前記構成において、前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルには、前記ユーザ毎に記憶された個人情報に基づいて前記属性から選択された前記属性が前記ユーザ毎に対応付けられて登録されていることが好ましい。

このような構成によれば、ユーザに対応付けられる属性が個人情報に基づいて決定されているので、当該属性は、ユーザの個人情報を反映していることから、属性に基づいて推奨するコンテンツを決定する際に、よりユーザにあったコンテンツを決定することができる。この場合も測定結果から属性を選択した場合と同様に、予め設定されたロジックとして、個人情報としてアンケート結果に悩んでいるポイントとしてシミが選択されているユーザには、属性としてシミを対応付けることが可能になる。

また、本発明の前記構成において、前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、予め設定されるとともに、前記個人情報と前記属性とを対応付けるロジックに基づいて決定されていることが好ましい。

このような構成によれば、上述のように予めロジックを決定しておけば、ユーザの個人情報に基づいて、推奨すべきコンテンツの属性をユーザ毎に決定する際に、前記個人情報と前記属性とを対応付けるロジックにしたがって属性を自動的に決めることが可能となる。

ロジックの変更によって、ユーザ毎に選択される属性を変更することも可能であり、最適と思われるロジックが決定するまで、ロジックの変更により、ユーザ別の属性の選択における問題点に対応することができる。

本発明の前記構成において、前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、予め設定されるとともに、前記測定結果と前記属性とを対応付けるロジックに基づいて決定されていることが好ましい。

このような構成によれば、上述のように予めロジックを決定しておけば、ユーザの測定結果に基づいて、推奨すべきコンテンツの属性をユーザ毎に決定する際に、前記測定結果と前記属性とを対応付けるロジックにしたがって属性を自動的に決めることが可能となる。

また、前記測定結果と前記属性とを対応付けるロジックの変更によって、ユーザ毎に選択される属性を変更することも可能であり、最適と思われるロジックが決定するまで、ロジックの変更により、ユーザ別の属性の選択における問題点に対応することができる。

前記コンテンツ属性テーブルに登録された属性は、前記コンテンツサーバに登録された前記コンテンツをデータマイニングすることにより決定されていることが好ましい。

このような構成によれば、上述のようにデータマイニングにより各コンテンツに対して属性を選択することが可能であり、この場合に属性となるキーワードを、当該キーワードに関連するワードに基づいて決定することができる。したがって、コンテンツにおいて、同じ内容に対して異なる表現がされるような場合であっても、コンテンツの内容が同じならば同じキーワードを設定することが可能となる。

本発明によれば、測定対象物に関するコンテンツを提供する際に、ユーザが多くのコンテンツからコンテンツを選択する手間を軽減することができる。

本発明の実施の形態のコンテンツ推奨システムを示す概略ブロック図である。 同、データ管理サーバの顧客個人情報管理データベースの登録項目を説明するための図である。 同、使用化粧品履歴データベースの登録項目を説明するための図である。 同、肌履歴データベースの登録項目を説明するための図である。 同、記事閲覧履歴データベースの登録項目を説明するための図である。 同、コンテンツ推奨方法を説明するための図である。 同、コンテンツ推奨方法を説明するための図である。 同、コンテンツ推奨方法を説明するための図である。 同、カウンセリング方法を説明するための図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
この実施の形態の図１に示すコンテンツ推奨システムと、このコンテンツ推奨システムで行われるコンテンツ推奨方法は、会員である肌状態測定装置（表面状態測定手段）１のユーザに、肌状態測定装置１の測定情報としての肌用カメラで撮像された肌画像（測定対象物の表面画像）のデータをアップロードしてもらい、この肌画像のデータ（測定情報）からユーザの肌状態の測定結果（分析結果、解析結果）を得られるサービスを提供する肌状態情報管理システムを利用したものである。

本実施の形態で利用される肌状態情報管理システムでは、ユーザが撮影してアップロードした肌画像のデータや、当該データの解析結果データや、ユーザの個人情報が、後述のデータ管理サーバ５に記録され、これらデータに基づいてユーザに自身の肌状態のデータ（測定情報、測定結果）の参照や、当該データの履歴の参照や、ユーザに対して作成され、ユーザの肌状態に対応したスキンケアの提案等のアドバイスのデータの参照をスマホ等のユーザ端末で可能とするようになっている。本実施の形態では、この肌状態情報管理システムを利用して、主に肌に係わる医師が記載した記事等のコンテンツからユーザの肌状態や生活環境や嗜好等に合ったコンテを選択し、選択したコンテンツをユーザに推奨し、ユーザが直ぐに推奨されたコンテンツを参照できるようになっている。

肌状態測定装置１は、本実施の形態において、例えば、スマートフォン３にデータ通信可能に接続された肌用カメラである。またはスマートフォン３の内蔵カメラを肌用カメラとしてマクロ撮影可能とするコンバージョンレンズと当該内蔵カメラを組み合わせた構成としてもよい。なお、肌状態測定装置１は、肌撮影用の機器に限られるものではなく、例えば、肌の水分を計測する水分計や、経表皮水分蒸散量を測定する周知の蒸散計や、肌のメラニン量を計測するメラニン計を含んでもよい。但し、肌状態測定装置１に肌用撮影機器が含まれることが好ましい。

図１に示すように、本実施の形態のコンテンツ推奨システムは、肌状態測定装置１と、肌状態測定装置１を備えるユーザ端末としてのスマートフォン３（スマホ３）と、スマホ３とインターネット４（ネットワーク）を介して接続可能なデータ管理サーバ５と、同様にスマホ３と接続可能なウェブサーバであり、かつスキンケアに係わる記事（コンテンツ）を提供するスキンケア記事提供会社が運営するコンテンツサーバ２とを備える。なお、コンテンツ推奨システムは、コンテンツサーバ２がウェブページで公開する記事から、各ユーザに推奨するコンテンツとしての記事を決定して、ユーザに知らせるものであり、必ずしもコンテンツサーバ２を含む必要はなく、コンテンツサーバ２から各記事のデータを取得可能となっていれば、コンテンツ推奨システムがコンテンツサーバ２を有する必要はない。

また、コンテンツ推奨システムは、ユーザに著名な医師等のカウンセラーによるカウンセリングまたはカウンセリングプログラムによる疑似カウンセリングを可能とするサーバとしての美容カウンタ６ａ〜６ｃが接続されている。この美容カウンタ６ａ〜６ｃもコンテンツ推奨システムに含まれないものとしてもよい。ドクターデータベース５ｈには、各美容カウンタ６ａ〜６ｃに属するドクターの情報が記憶されており、スマホ３から閲覧可能となっており、後述のようにカウンセリングを依頼するドクターをユーザが選択する際にドクターデータベース５ｈに登録されたドクターの情報を用いることができる。

肌状態測定装置１は、例えば、肌用カメラであってもよいが、ここでは、スマートフォン３に内蔵されるデジタルカメラにコンバージョンレンズおよび撮影の照明用のＬＥＤを有するレンズモジュールを装着したものとしてもよい。

スマートフォン３は、上述のデジタルカメラと、デジタルカメラで撮影された画像データやその他のデータやアプリケーション（アプリ）等を記憶する記憶手段としてのフラッシュメモリと、ＯＳやアプリケーションが実行される制御部（ＣＰＵを有する制御基板等）と、動画、静止画、テキスト等の各種データを表示するディスプレイと、音のデータを出力する音出力装置と、ＷｉＦｉや携帯電話用公衆回線を用いてデータ通信を行うとともにインターネットに接続可能な通信手段とを備える。

なお、上述のレンズモジュールにおいては、基本的にＬＥＤを照明とした通常の撮影により、肌の色と、肌のキメと、肌のシワを測定する画像を撮影し、さらに。偏光板を用いて肌表面の反射を抑えてシミを測定する画像を撮影するようになっている。したがって、１回の測定において、最低２回の撮影が行われて、肌の色、キメ、シワ、シミの状態が分析可能な画像データを得られるようになっている。

なお、キメ（肌理）とは、肌上に互いに交差するように多数形成された溝である皮溝と、これら皮溝で囲まれて盛り上がった状態となった皮丘から構成されている。これら皮溝と皮丘が理路整然と配置された状態が、キメが整った状態となるが、乾燥等による肌荒れが生じると、皮溝や皮丘が乱れた状態となり、この皮溝や皮丘の見た目の状態でキメの良し悪しを判定可能である。また、例えば、皮溝同士が交差する位置に毛穴があり、毛穴が大きく目立つ状態はキメが悪い状態となる。これらキメの状態は、肌の画像がある場合に、画像認識技術を用いて、自動的に判定可能であり、キメの良し悪しを点数で表現することが可能である。

シミは、例えば、肌の表面ではなく表層中に蓄積したメラニンより形成されたものであり、上述のように肌表面の光の反射を取り除くように偏光板を用いた撮影により、シミの有無やシミの色の程度を認識可能であり、シミの状態の良し悪しを点数化することができる。

肌の色は、上述のメラニンの量や、血行の状態、乾燥の状態等により変化するが、例えば、日焼けしておらず、乾燥状態でなく、血行が良い状態の肌の色を基準として、肌の色の良し悪しを判定可能であり、点数化することができる。肌のシワは、シワがある場合に影が生じることから、肌の画像からシワを認識することが可能であり、肌の所定範囲内のシワの数や、各シワの影の幅等からシワの状態を判定可能であり、点数化することが可能である。

ユーザ端末としてのスマートフォン３は、例えば、無線通信として携帯用の無線電話回線を使用できるとともに、無線ＬＡＮ（ＷｉＦｉ）を使用できるようになっており、これらの無線通信を用いてネットワークとしてのインターネット４に接続可能になっており、無線携帯端末となっている。

また、スマートフォン３では、例えば、ダウンロードしてインストールしたアプリケーション（アプリ）を実行可能になっており、この実施の形態では、専用アプリ（Ａ）５ｉとして肌状態測定参照用アプリをデータ管理サーバ５からスマートフォン３にダウンロードするようになっている。なお、専用アプリ（Ａ）５ｉは、ＯＳ毎に決められているアプリの配布元となるウェブページからダウンロードするものとしてもよい。また、本実施の形態では、後述の専用アプリ（Ｂ）２ｂも用いられる。

スマートフォン３で実行される専用アプリ（Ａ）５ｉの機能は、肌の撮影と、撮影操作のアシストと、撮影され肌画像のアップロートと、ユーザの個人情報の入力とアップロードと、アップロードした肌画像に対する分析結果の受信および表示と、ユーザの肌状態に関するデータの参照の要求の送信と、要求したデータの受信および表示等を行うことである。

基本的に肌の撮影は、例えば、スマホ３にコンバージョンレンズを装着するとともに専用アプリ（Ａ）５ｉを起動し、専用アプリ（Ａ）５ｉで肌の撮影を選択すると、スマホ３で肌の撮影が可能な状態となり、専用アプリ（Ａ）５ｉによる音声や表示にしたがって肌を撮影するようになっている。そして、撮影された肌の画像データは、ユーザの操作に基づいて専用アプリ（Ａ）５ｉによってデータ管理サーバ５にアップロードされる。

データ管理サーバ５は、多数のユーザ端末となるスマホ３がインターネット４を介してデータ通可能となっており、スマホ３からアップロードされる個人情報や肌画像のデータが登録されて管理されるとともに、肌画像のデータの測定結果（解析結果）等のユーザにアップロードされたデータに基づいて作成されたデータが登録されて管理される。また、データ管理サーバ５は、ユーザに関するデータをユーザの要求にしたがって、スマホ３に送信し、スマホ３で閲覧可能としている。

データ管理サーバ５は、図１に示すように、基本的に上述のユーザに関するデータが登録されたデータベースやデータテーブルを複数備えるコンピュータシステムとして機能するものであり、コンピュータシステムとして、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ、ハードディスク等のストレージを備える制御部５ｊを有するものである。以下に、説明するデータベースやデータテーブルは、制御部５ｊのストレージまたは制御部５ｊに管理される制御部５ｊの外部のストレージに記憶されている。なお、各データベースは、それぞれ個別に構成されていても、１つのデータベース上で個別に検索可能なデータのグループとして存在するものであってもよい。また、制御部５ｊは、ユーザに推奨する記事を決定し、この記事を示す記事ＩＤ等を含む当該記事用のコンテンツ情報をユーザのスマホ３に送信するコンテンツ情報送信手段として機能する。

データ管理サーバ５は、図１に示すように、サーバとして機能するための上述の制御部５ｊを備え、上述のデータベースとして、顧客個人情報管理データベース５ａ、肌履歴データベース５ｂ、記事閲覧履歴データベース５ｃ、使用化粧品履歴データベース５ｄ、詳細診断結果データベース５ｅ、肌基準値データベース５ｇ、ドクターデータベース５ｈを備える。

顧客個人情報管理データベース５ａは、図２に示すように、スマートフォン３を用いてユーザが入力したデータとして、顧客ＩＤ、個人ユーザＩＤ、個人パスワード、氏名、生年月日、年齢、性別、住所１（国）、住所２（都道府県）、住所３（市町村（区））、住所４（番地（マンション名部屋番号））、メールアドレス、課金情報（クレジットカード情報等）が記憶される。なお、顧客ＩＤは、個人のユーザＩＤに対応して、データ管理サーバ５側で付されるＩＤであり、個人ユーザＩＤは、ユーザが他のユーザの個人ユーザＩＤと重ならないことを条件に設定するＩＤである。また、個人パスワードは、個人ユーザＩＤと合わせてユーザの認証に用いられる。なお、各ユーザに１対１で対応するＩＤとして、顧客ＩＤと個人ユーザＩＤとの二つを使用しているが、これらを一つのＩＤで兼用するものとしてもよいし、ユーザＩＤとして、顧客ＩＤだけを用いるものとしてもよいし、ユーザＩＤとして個人ユーザＩＤを用いるものとしてもよい。

また、各データベースでユーザに関連するデータが記憶されている場合には、全て顧客ＩＤで管理されており、各ユーザに関連するデータがそれぞれ記憶されている各データベースを顧客ＩＤで検索することで、各ユーザに関連するデータを全て検索して取得できるようになっている。
したがって、顧客個人情報管理データベース５ａにおいても、各顧客ＩＤに関連付けて各ユーザのデータが登録されている。

また、顧客個人情報管理データベース５ａには、専用アプリ（Ａ）５ｉを介して、アンケート等の手法を用いてユーザに任意に入力されたデータも登録されており、例えば、ユーザの職業の種類（例えば、事務、営業、技術、販売、建築等）をコード化した職業コードや、勤務時間帯、肌タイプ（乾燥肌、脂性肌、脂性と乾燥の混合肌、普通肌等）、平均外出時間（主に日に当たる時間）、睡眠時間、肌の悩みの種類毎にコード化した肌の悩みポイントコード、喫煙情報、飲酒情報等が記憶されるようになっている。

図３に示すように、使用化粧品履歴データベース５ｄには、顧客ＩＤに関連付けてスキンケア用品（化粧品）の履歴データが各化粧品カテゴリー（種類）に登録されている。また、使用化粧品履歴データベース５ｄには、スマートフォン３を介してユーザが購入した化粧品（使用する化粧品）の商品コードが登録される。この商品コードが化粧品を特定可能な化粧品特定情報となる。なお、ここでは、商品コードとして、バーコードで用いられていれるＪＡＮ（Ｊａｐａｎｅｓｅ Ａｒｔｉｃｌｅ Ｎｕｍｂｅｒ）コードが用いられた例を示している。

使用化粧品履歴データベース５ｄでは、履歴データにおける各化粧品のカテゴリー（種類）を示す番号と、商品コードと、使用開始日と使用終了日が登録される。

なお、使用中の場合（使用終了を入力していない場合）には、使用終了日は登録されていない。また、化粧品カテゴリーは、一例であり、異なるカテゴリーの分け方を行ってもよい。

図４に示すように、肌履歴データベース５ｂには、顧客ＩＤとデータ入力日時に関連付けて、各肌状態測定装置１から入力される測定データが登録される。また、この測定データに関連付けられて、各簡易診断（分析）結果（測定結果）のデータが登録される。なお、例えば、３０分以内等の所定の時間範囲内で、複数種の肌状態測定装置１から測定データが入力された場合には、総合簡易診断が行われ、この総合簡易診断の結果のデータが登録される。さらに、測定データに対して美容カウンタドクターによる詳細診断が行われた場合には、詳細診断の結果が通知された後に、詳細診断結果データベース５ｅに顧客ＩＤと測定日時に関連付けて詳細診断の結果のデータが登録され、肌履歴データベース５ｂには、詳細診断結果データベース５ｅの各顧客ＩＤに対応する詳細診断結果の格納アドレスが登録される。
なお、本明細書における診断という文言は、医療行為に限定されるものではなく、非医療行為も含み、各種分析等を含む広い意味で用いられている。

図５に示すように、記事閲覧履歴データベース５ｃには、スマホ３で専用アプリ（Ｂ）２ｂを用いて、コンテンツサーバ２のスキンケア記事情報データベース２ａに登録された記事を表示させた場合（閲覧した場合）に、閲覧した日時と、閲覧した記事を特定可能に記事毎にユニークに設定された記事ＩＤが記憶されるようになっている。

図１に示すように、データ管理サーバ５およびスマホ３にインターネット４を介してデータ通信可能にコンテンツサーバ２が配置されている。コンテンツサーバ２は、スキンケア関係の記事を公開するウェブサーバとしての機能を有し、コンテンツとして公開されるスキンケア関係の記事を例えばブラウザアプリを用いて閲覧できるようにしている。コンテンツサーバ２は、記事を公開するために、記事である主に
テキストデータからなる記事情報を記憶したスキンケア記事情報データベース２ａを備える。記事情報は、テキスト以外に画像や音声等のデータを含んでいてもよい。

スキンケア記事情報データベース２ａは、記事情報と各記事情報を識別可能とするように各記事情報に紐付けされたユニークな記事ＩＤとを備え、記事ＩＤで記事情報を読み出し可能となっている。なお、スキンケア記事情報データベース２ａには、記事ＩＤに関連付けて、記事情報以外の画像データや音声データを含んでもよく、コンテンツサーバ２が記事情報を公開するウェブページ等で、例えば、記事タイトルと、記事に関連する画像や音が出力できるようになっている。また、後述するようにスマホ３のディスプレイ上に図６に示すようにコンテンツサーバ２のユーザに推奨すべき記事の情報として、記事のタイトルのリストを表示する際に、記事に関連する画像とテキストが表示されるようになっている。

専用アプリ（Ｂ）２ｂは、例えば、コンテンツサーバ２や、アプリ配布用の０Ｓ毎に設定された専用のウェブページからダウンロード可能となっている。専用アプリ（Ｂ）２ｂは、コンテンツサーバ２の記事情報データベース２ａに登録された記事をユーザに閲覧させるためのアプリである。この専用アプリ（Ｂ）２ｂは、本実施の形態において、上述のデータ管理サーバ５の各データベースにユーザを特定する顧客ＩＤに紐付けされて登録されたデータ、特に、肌画像の簡易診断結果としての分析結果のデータに基づいて、ユーザに推奨する記事を、ユーザが容易に閲覧できるようにする表示が可能となっている。専用アプリ（Ａ）５ｉ、専用アプリ（Ｂ）２ｂは一つのアプリとしてデータ管理サーバ５からダウンロードされるものであってもよい。

なお、ユーザに推奨する記事を主に肌画像の分析結果に基づいて決定する方法（アルゴリズム）については後述する。スマホ３においては、専用アプリ（Ｂ）２ｂで、ユーザがコンテンツサーバ２の記事情報データベース２ａに登録された記事をダウンロードして閲覧する際に、各記事に設定された記事ＩＤのデータを取得するようになっている。

例えば、専用アプリ（Ｂ）２ｂによるスマホ３上の表示画面には、複数の最新記事のタイトル等を、閲覧する記事を識別可能な記事ＩＤを指示可能に表示している。この際には、例えば、記事ＩＤが表示されるわけではなく、コンテンツサーバ２に記憶されるとともに、記事ＩＤに関係する情報として、例えば、記事のタイトル、記事の見出し、記事の一部、記事の関連画像等のコンテンツ情報が表示される。ユーザに推奨される記事を示す上述のコンテンツ情報がスマホ３の画面上に複数表示され、各記事に対応するコンテンツ情報をユーザがタッチすることで、当該コンテンツ情報に関連付けられている記事の記事ＩＤがコンテンツサーバ２に送信されて、記事情報データベース２ａから記事ＩＤに紐付けされた記事が抽出されてスマホ３にダウンロードされるようになっている。この際の記事ＩＤが、記事をダウンロードした日時とともにスマホ３を介してデータ管理サーバ５に送られ、データ管理サーバ５の記事閲覧履歴データベース５ｃに上述のようにユーザの顧客ＩＤに紐付けされて記憶される。

なお、専用アプリ（Ｂ）２ｂでは、上述の推奨される記事の一覧である推奨画面の他に、新着記事の情報の画面や、各分野別の記事の情報の画面や、特集記事の特集毎の記事の情報の一覧画面や検索画面等が設定されていてもよい。

例えば、新着記事の画面には、登録されて１カ月以内の記事の上述の表示領域が一覧として表示され、表示領域をタッチすることにより、記事をダウンロードして閲覧可能となる。同様に特集の一覧や、特集毎の記事の一覧等が表示可能である。また、検索画面では、一般的な検索エンジンにより、記事情報データベース２ａに登録された記事の検索結果として、上述の一覧表示の場合と同様に検索された各記事に対応するコンテンツ情報が複数表示可能となっている。

次に、図６〜図８を参照して、コンテンツ推奨システムで行われるコンテンツ推奨方法について説明する。
本発明のコンテンツ推奨方法は、コンテンツサーバで閲覧可能となっている多数の記事から、ユーザの上述の個人情報や肌履歴の情報に基づいてユーザに合わせて絞り込んだ記事を推奨するものである。または、ユーザの上述の個人情報や肌履歴の情報に基づいて、当該ユーザーに関連性の高い記事を関連性の高い順に表示して推奨するものである。

すなわち、ユーザは、基本的にコンテンツサーバ２で公開されている記事を全て読むことが可能であるが、実際に公開されている多数の記事を読むことは時間的に困難であるとともに、ユーザにとって興味がない記事が多数あると思われる。ユーザは、コンテンツサーバ２で例えばタイトルや記事の分野や閲覧数を基準として記事を選んで閲覧することが可能であるが、記事を選ぶのにも時間がかかる。

そこで、コンテンツ推奨システムでは、ユーザに関連性がある記事をコンテンツサーバ２から検索し、検索された記事に関する情報（コンテンツ情報）をユーザに提示するようになっている。

コンテンツ推奨システムにおけるコンテンツ推奨方法では、コンテンツサーバ２に記憶されているコンテンツとしての各記事情報と関連するキーワードからなる属性が設定されている。属性は、例えば、各記事が属するグループを示すキーワードである。なお、各記事情報（記事ＩＤ）は、設定された多数の属性のいずれかに対応付けられるとともに、各記事情報は、通常、複数の属性に対応付けられている。この属性は、周知のデータマイニング等により決定されており、全ての属性が属性情報としてデータ管理サーバ５のストレージに記憶されている。

また、各記事には、全ての属性のうちどの属性が関連するかが決められており、これが記事属性データテーブル（テーブル）１０ｃとして記憶されている。記事属性データテーブル１０ｃでは、各記事を示す記事ＩＤと、各属性とが関連するか否かがテーブルとして記憶されている。

同様に、各ユーザを示す顧客ＩＤと、上述の属性情報に登録されている全ての属性とが関連するか否かがユーザ別記事属性テーブル１０ｄに記憶されており、例えば、ユーザが専用アプリ（Ｂ）２ｂで、おすすめページを開くと、スマホ３からデータ管理サーバ５に推奨記事の情報が要求される。この際に、各記事と属性を関連付けた記事属性データテーブル１０ｃと、各ユーザと属性とを関連付けたユーザ別記事属性テーブル１０ｄを参照して、例えば、ユーザに関連する属性と同じ属性が関連付けられている記事のうちの関連する属性の数が多い順に、多い方から所定数の記事がユーザに推奨される記事として選択される。

このようなコンテンツ推奨方法において、データ管理サーバ５では、上述の記事属性データテーブル１０ｃおよびユーザ別記事属性テーブル１０ｄが作成される。以下、記事属性データテーブル１０ｃおよびユーザ別記事属性テーブル１０ｄの作成方法について述べる。

まず、記事属性データテーブル１０ｃを作成する記事分析ロジックについて説明する。
コンテンツサーバ２の記事情報データベース２ａに新たにコンテンツとしての記事が登録される度にコンテンツサーバ２から当該記事を特定するための記事ＩＤとともに記事をダウンロードする。なお、データ管理サーバ５を用いてユーザに自身の肌の情報を提供するとともに当該データ管理サーバ５を運営する肌情報管理会社と提携しているスキンケア記事提供会社がコンテンツサーバ２を運営しており、データ管理サーバ５は、コンテンツサーバ２から記事を提供されるようになっている。
ダウンロードされた記事は、データ管理サーバ５において、記事分析ロジックにしたがって記事の属性が決定される。ここで、記事の属性とは、記事の内容に対応するキーワードであり、キーワードによって記事の属する範囲を推定可能とするようになっている。例えば、属性となるキーワードがシミの場合に、シミに関する記載がなされている記事と見なすことが可能であり、属性がシミの記事となる。

コンテンツサーバ２の記事情報データベース２ａに登録される記事は、基本的に医師が記載したスキンケア関連の記事であるが、スキンケアの記事としては、例えば、シミや乾燥や脂性や皮脂不足や日焼けや黒ずみ等の症状とその対策に係わることが考えられ、これら「シミ」、「乾燥」、「脂性」、「皮脂不足」、「日焼け」、「黒ずみ」等がキーワードとなる可能性がある。

また、肌の症状に対する対策としては、化粧水等のスキンケア用品、スキンケア器具や、スキンケア装置や、食事や運動等を含む健康面からの対策がある。

したがって、記事に属性となるキーワードとしては、「シミ」や「乾燥肌」等の肌の症状を示すワードや、症状への対策として各種スキンケア用品の種類や名称等のワードや、スキンケア器具の種類や名称等のワードや、各種運動の種類や、食事の種類等の健康に関係するワードや、カロリー、塩分濃度、油分等の食事に関連するワードなどが考えられる。

データ管理サーバ５の制御部５ｊのストレージには、記事分析ロジックを行うプログラムとそのデータとして、これらのスキンケアに関するワードが登録されている。そして、属性情報として登録されたキーワードのうちのダウンロードした記事に、例えば、５回（所定回数）以上使用されているキーワード、記事のタイトル、見出しに使われているキーワードを当該記事の属性となるキーワードとする。また、キーワードの抽出には、データマイニングの手法が用いられるようになっている。データマイニングにより、例えば、記事に記載されている各ワードの相互関係が読み取られ、例えば、「日焼け」、「陽射し」、「日照時間」、「外出」、「メラニン」、「日傘」等のワードには、「シミ」というキーワードと相互関係があると判定される。この際には、「シミ」が属性を示すキーワードとなり、「日焼け」、「陽射し」、「外出」、「メラニン」、「日傘」等が「シミ」というワードがキーワードに関連する関連ワードとなる。この場合に、記事のタイトルや見出しに「シミ」の記載があったり、本文に「シミ」という記載が所定回数以上ある場合に、その記事の属性を示すキーワードが「シミ」となるだけではなく、関連ワードが所定回数以上記載された記事は、「シミ」という記載がなくても、属性としてのキーワードとして「シミ」が選択されるようにしてもよい。

また、ワードには、意味が類似したり、近似したりするものがあり、例えば、水分量や水分濃度等の略同じ意味で使われるワードを１つのワードとして扱ってもよい。例えば、複数の記事をデータマイニングした際に、同じ関連ワードが多数使われ、それらに関連してそれぞれ水分量が使われている記事と、水分濃度が使われている記事がある場合に、これら記事の属性となるキーワードを水分量として扱うものとし、水分濃度と記載がある記事の属性となるキーワードを水分量とするものとしてもよい。また、喫煙とタバコを１つの喫煙というワードとして扱うものとしてもよく、たばこと記載がある記事の属性となるキーワードを喫煙とするものとしてもよい。データ管理サーバ５には、互いに関連するワードの多数のグループが代表としてキーワードとなる１つのワードに紐付けされた状態で記憶されており、互いに類似または近似するワードの１つのグループに存在する各ワードが記事中に所定回数以上存在する場合に当該ワードのグループの代表となるワードが当該記事の属性を示すキーワードとして採用される。例えば、たばこ、喫煙、禁煙が喫煙をキーワードとする１つのグループに登録されている場合に、例えば、１つの記事のタイトルや見出しに、タバコ、喫煙、禁煙のいずれか含まれている場合に、記事の属性としてのキーワードの１つが喫煙となる。

また、周知のデータマイニングの手法に基づいて、既存の全ての記事の全てのワードから、これらワードの相互関係等により重要度の高いワードを抽出し、これをキーワードとして、属性情報としてデータ管理サーバ５に登録するものとしてもよい。この場合に、各記事についても同様のデータマイニングを行い、重要度の高いワードを抽出し、このワードを上述の属性情報に登録されたキーワードと比較し、記事から抽出された重要度の高いワードと、近似または類似する意味のキーワードを抽出して、当該キーワードを記事の属性を示すキーワードとしてもよい。これを各記事の属性を示すキーワードとする。なお、既存の全ての記事に対するデータマイニングは、例えば、定期的に行い、新たなキーワードが抽出された場合に、属性情報にキーワードを追加する。また、記事毎のデータマイニングにより、属性情報に登録されていないキーワードがあった場合に、このキーワードも属性情報に登録する。なお、全ての記事を一緒にデータマイニングするのではなく、記事を複数のグループに分けて、グループ毎にデータマイニングしてもよい。例えば、記事を当該記事が作成された季節毎にグループ分けして、データマイニングしてもよい。

また、新しい記事のタイトル、見出し、本文等に出現するワードで、かつ、データ管理サーバ５の属性情報に登録されていないワードを新たに記事の属性を示すキーワードとして登録してもよい。

また、記事属性データテーブル１０ｃに存在する記事の属性を示すキーワードの全ては、属性情報として、データ管理サーバ５に記憶されている。この属性情報を用いて各ユーザに推奨すべき記事の属性が顧客ＩＤに紐付けされて決定されるようになっている。ここで、属性とされるキーワードは、属性情報に登録されているキーワードである。

ユーザ別記事属性テーブル１０ｄは、上述の属性情報としてデータ管理サーバに記憶された各属性と各ユーザとを関連付けたものであり、記事属性データテーブル１０ｃに登録されている属性と同じものである。ユーザ別記事属性テーブル１０ｄでは、ユーザ毎に、全ての属性のうちの当該ユーザに関連する属性が選択された状態となっており、ユーザ毎に複数の属性が関連付けられている。

ユーザ別記事属性テーブル１０ｄにおける各ユーザと各属性の関連付けは、基本的にユーザ毎に顧客個人情報管理データベース５ａに登録されたデータと、肌履歴データベース５ｂに記憶されたデータとに基づいて、個人情報・測定結果解析ロジックにより、各ユーザに関連する属性が選択されるようになっている。

次に、個人情報・測定結果解析ロジックについて説明する。
顧客個人情報管理データベース５ａからコンテンツ推奨方法で用いられるデータがユーザ情報テーブル１０ａに記憶される。ユーザ情報テーブル１０ａはユーザ毎の個人情報を纏めたテーブルであり、構成要素としては、顧客ＩＤ（ユーザＩＤ）に紐付けされた各種個人情報データからなる。このユーザ情報テーブル１０ａに記憶される個人情報データとしては、例えば、顧客ＩＤに紐付けされた状態で年齢、住所１、住所２、職業コード、勤務時間帯、平均外出時間、平均睡眠時間、お肌の悩みポイントコード、喫煙情報、飲酒情報等である。なお、ユーザ情報テーブル１０ａは、基本的には、顧客個人情報管理データベース５ａに登録されたデータを顧客ＩＤ毎に整理したものである。ユーザ情報テーブル１０ａに代えて顧客個人情報管理データベース５ａのデータに基づいて、上述のロジックを用いて各ユーザに対して属性を関連付けるようにしてもよい。なお、お肌の悩みポイントコードは、例えば、予めユーザが抱くと予想される悩みをコード化したものであり、例えば、肌荒れ、肌の乾燥、肌の色、シミ等をコード化したものであり、ユーザの肌の悩みを特定することが可能となる。

この肌履歴データベース５ｂからコンテンツ推奨方法で用いられるデータが測定結果テーブル１０ｂに記憶される。この測定結果テーブル１０ｂに記憶されるデータとしては、測定結果としての簡易診断結果となる点数である。簡易診断結果となる点数は、データ管理サーバ５に記憶されるとともにその制御部５ｊで実行される簡易診断プログラム５ｆの処理によって決定される。なお、簡易診断プログラム５ｆの処理においては、肌基準値データベース５ｇに登録された画像認識結果と点数との関係に基づいて、肌画像の画像認識結果から点数を決定する。制御部５ｊは、測定結果を決定する測定結果決定手として機能する。

測定結果テーブル１０ｂに記憶されるデータは、詳細診断結果となる点数や詳細診断結果のアドバイス等を加えてもよい。ここでは、例えば、簡易診断結果としてキメの点数と、シミの点数と、肌の色（またはシワ）の点数とが顧客ＩＤに紐付けされて測定結果テーブル１０ｂに登録されている。なお、測定結果テーブル１０ｂは、基本的に肌履歴データベース５ｂに登録されたデータを顧客ＩＤ毎に整理したものであり、測定結果テーブル１０ｂに代えて、肌履歴データベース５ｂに登録されたデータを直接用いてもよい。

個人情報・測定結果解析ロジックは、このユーザ情報テーブル１０ａおよび測定結果テーブル１０ｂと上述した記事属性データテーブル１０ｃの属性情報のデータを対比してユーザ別記事属性テーブルを作成するためのロジックである。ユーザ別記事属性テーブル１０ｄは、顧客ＩＤと属性と、各顧客ＩＤと各属性とが関連するか否かのデータから構成されており、ユーザ別記事属性テーブル１０ｄに登録されている全ての属性は記事属性データテーブル１０ｃに登録されている全ての属性と一致している。
記事属性データテーブル１０ｃの各属性の情報はユーザ情報テーブル１０ａの項目および測定結果テーブル１０ｂの項目と対応付けられており、この対応付けを規定する対応テーブル１０ｆがデータ管理サーバ５に記憶され、この対応デーブルを用いた個人情報・測定結果解析ロジックによりユーザ別記事属性テーブルを作成・更新する際に用いられる。

例えば、属性情報にある「喫煙（タバコを含む）」は、ユーザ情報テーブル１０ａの喫煙情報と、上記対応テーブル１０ｆにより関連付けられており、上記対応テーブル１０ｆには、ユーザ情報テーブルの喫煙情報において、たばこを毎日１本以上喫煙する場合に、属性情報の「喫煙」をユーザの属性とし、ユーザ別記事属性テーブル１０ｄに顧客ＩＤに紐付けして属性の「喫煙」にユーザの属性であることを示す「○」等のチェックが登録される。なお、ユーザ別記事属性テーブル１０ｄには、基本的に属性としての全てのキーワードが登録され、ユーザ（顧客ＩＤ）毎に各キーワードが当該ユーザの属性か否を示す記号が付けられて記憶されるものであってもよい。この場合に、ユーザの属性となるキーワードにだけチェックが付けられるものであってもよい。

また、測定結果テーブル１０ｂのシミの簡易診断結果であるシミの点数と、属性情報にある「シミ」とは、対応テーブル１０ｆにより関連付けられており、個人情報・測定結果解析ロジックでは、測定結果テーブル１０ｂにおけるシミの点数（１〜１０で低いほどシミが酷いものとする）が３点以下の場合に属性情報の「シミ」をユーザの属性とし、ユーザ別記事属性テーブル１０ｄにユーザＩＤに紐付けして「○」を登録する。

次に、推奨記事決定ロジックについて説明する。 以上の処理により、データ管理サーバ５上に記事属性データテーブル１０ｃとユーザ別記事属性テーブル１０ｄが参照可能に形成される。
ユーザ毎に属性となるキーワードが関連付けられたユーザ別記事属性テーブル１０ｄと、記事毎に属性となるキーワードが関連付けられた記事属性データテーブル１０ｃとを参照するとともに、推奨記事決定ロジックを用いて、ユーザ毎に推奨する記事の記事ＩＤを決定する。
データ管理サーバ５の制御部５ｊで実行されるプログラムにより推奨記事決定ロジックに基づく処理が行われる。
ここでは、ユーザ別記事属性テーブル１０ｄの顧客ＩＤの１つずつに対して、紐づけされているキーワードとしての属性を用いて、記事属性データテーブル１０ｃを検索して、ユーザＩＤに紐付けされた属性と、同じ属性が紐付けされている記事ＩＤを検索する。この際には、１つの顧客ＩＤに登録されている全ての属性を、記事属性データテーブル１０ｃで検索し、当該ユーザの属性に対する一致度の高い順に記事ＩＤを抽出する。

この際には、例えば、１つの顧客ＩＤの推奨される記事ＩＤで、前記顧客ＩＤに紐付けされた属性としてのキーワードと、記事ＩＤに紐付けされた属性としてのキーワードとを比較し、一致するキーワードの数を求める。１つの顧客ＩＤに対して推奨される記事の記事ＩＤにおいて、上述の一致するキーワードの数が多い記事ＩＤほど順位が高いものとする。例えば、顧客ＩＤに紐付けされたキーワードと一致するキーワードが５個紐付けされた記事ＩＤと、３個紐付けされた記事ＩＤと、１個紐付けされた記事ＩＤがあった場合に、一致するキーワードが５個の記事ＩＤを推奨順位１位とし、一致するキーワードが３個の記事ＩＤを推奨順位２位とし、一致するキーワードが１個の記事ＩＤを推奨順位３位とする。なお、上述の推奨順位が同順の記事ＩＤが複数ある場合には、例えば、新着順とし、記事情報データベース２ａに登録された日時が遅い記事ＩＤを推奨順位の上位とする。

順位の決定には、本日あるいは明日の気候情報や日時情報を考慮して決定してもよい。例えば明日の気候情報に想定以上の乾燥が予想される場合、「乾燥」の属性に重みづけを行い、「乾燥」の属性を有する記事が上位にでるようにしてもよい。

図６〜図８に示すように、ユーザに推奨される記事の記事ＩＤとその推奨順位が決定されると、推奨順位の高い順に各記事ＩＤに対応する記事の名称や要約や関連画像等のコンテンツ情報が一覧として表示されるとともに、画面をスクロールすることにより、推奨順位が低い記事ＩＤに対応するコンテンツ情報を表示可能となっている。

また、各ユーザに推奨される記事には、既にユーザにより読まれた既読の記事が含まれる可能が高いので、上述の記事閲覧履歴データベース５ｃを参照してユーザ毎に、推奨される記事ＩＤから当該ユーザが既に閲覧している記事ＩＤを検索し、既に閲覧している記事ＩＤに対して、一覧表示画面上で既読等を示す印を付けるようになっている。なお、記事閲覧履歴データベース５ｃにおいては、一度でもユーザが閲覧した場合に、ユーザの顧客ＩＤに関連付けて記事ＩＤが登録されて閲覧済みとなる。
したがって、実際にはユーザが記事を読んでいない可能性もあり、ここではコンテンツ情報を一覧表示する画面から閲覧履歴のある記事のコンテンツ情報を消さずに残して既読であることを示すものとしたが、一覧画面に閲覧済みの記事のコンテンツ情報を表示しないようにしてもよい。

このようなコンテンツ推奨システムおよびコンテンツ推奨方法によれば、肌画像をアップロードして肌画像を分析してもらい、肌画像の分析結果に示される肌状態の改善や維持を図ろうとするユーザに対して、スキンケアに関する記事のうちのユーザの肌画像の分析結果や、個人情報に合った記事をユーザに推奨することができる。これにより、肌画像の分析結果や分析結果に基づくスキンケアのアドバイス等の他に、医師等が記載したスキンケアに関する記事のうちのユーザに関連する記事、特に、ユーザの肌状態に関連する記事を推奨することにより、ユーザに適切な情報を提供可能となる。

すなわち、簡易診断結果や詳細診断結果における肌状態とそれに対するアドバイス以外に、例えば、スキンケアや美容等に詳しい医師による最新の情報や、専門性の高い情報や、健康や病気の観点からのスキンケア情報を得ることができる。

また、スキンケアの記事を提供するウェブページにおいて、ユーザが自分に合った記事を自分で探すために、大量に記憶された既存の記事、すなわち、最新記事だけではなく、以前からある古い記事も含めて現在閲覧可能な全ての記事を検索対象として、自分にあった記事や、自分が読みたい記事を探すことが困難であるとともに、探す場合に記事を絞り込むのに多くの時間が必要となる。

したがって、肌の状態の測定結果や、個人情報に含まれるユーザの嗜好性を含むスキンケアに係わる情報に基づいて、記事が絞り込まれていることにより、時間の節約と、適切な記事を見つける確率の向上を図ることができる。
なお、コンテンツサーバ２で記事を閲覧する場合に、各記事には広告となる動画、静止画、テキスト、音声等のデータが関連付けられており、この広告となるデータが記事のデータともにスマホ３の画面の端部に出力されるようになっている。

これにより、広告を提供する会社から各広告に関連付けられた記事の閲覧回数に応じて広告収入が得られるようにうなっている。この広告収入は、上述のようなコンテンツ推奨システムにおけるコンテンツ推奨方法を用いてユーザが記事を閲覧した場合にも得られるものとなっており、コンテンツ推奨システムの運営会社においても広告収入を得られるようになっている。なお、記事の閲覧時の広告の表示は、コンテンツ推奨システムの運営会社とスキンケア記事提供会社とで別々に独立して行うものとしてもよい。

なお、本実施の形態のコンテンツ推奨システムおよびコンテンツ推奨方法では、ユーザに推奨するコンテンツの順番を上述のユーザの属性と記事の属性とで一致する数の多い順としたが、推奨する記事の順番に各記事の閲覧回数を加味してもよい。

例えば、コンテンツサーバ２において、過去１週間等の過去の所定期間における各記事の閲覧回数を数えて記憶するようにしておく。上述のように属性の一致数に応じて推奨する記事の順位を決定する際に、各記事の属性の一致数に上述の閲覧回数や閲覧回数の多い順の順位等を加工した数字を加算（減算）したり乗算（除算）したりしてもよい。

また、属性の一致数に基づく記事の推奨順のリストとは別に、上述の閲覧回数による記事の順位のリストを表示してもよい。この場合に、閲覧回数による記事の順位のリストに載せる記事は例えば上述の推奨順の上位２０件等の推奨順で上位の所定数の記事としてもよい。

この場合に、記事の閲覧回数としては、例えば、全てのコンテンツサーバ２のユーザや、データ管理サーバ５の顧客ＩＤを持つ全てのユーザの閲覧回数を用いるが、例えば、閲覧回数として記事の推奨順位が決められるユーザに対して、上述の顧客個人情報管理データベース５ａにおける住所が近いユーザや、年齢が近いユーザや、肌タイプが同じユーザなどの特定の関連があるユーザの閲覧回数を用いてもよい。

また、顧客ＩＤ（ユーザ）毎に過去の何時どの記事を選択したかの情報を蓄積しておき、ユーザーが既読を判断できるように、この情報をもとに過去に閲覧した記事についてはリスト表示の際に薄く表示するようにしてもよい。

また、本実施の形態のコンテンツ推奨システムでは、ユーザに対するコンテンツとして、肌の上述の測定結果のデータに基づいて、美容関係で名の知られた医師、例えば、上述のコンテンツサーバ２のスキンケア記事情報データベース２ａに記事を掲載し、多くのユーザに読まれている医師のカウンセリングが受けられるようになっている。

図９に示すように、データ管理サーバ５に対して、スマホ３からカウンセリングの要求があった場合に、データ管理サーバ５から各カウンセリング用のコンピュータシステムからなる美容カウンタ６ａ〜６ｃに、カウンセリングを要求しているユーザの肌データとして、上述の測定結果のデータが送られ、ドクターはその測定結果に応じたカウンセリングを行いその結果がスマホ３に送信されるようになっている。なお、測定結果のデータは、上述のデータ管理サーバ５の肌履歴データベース５ｂに登録されたものである。

例えば、専用アプリ（Ａ）５ｉまたは専用アプリ（Ｂ）２ｂのメニュー画面には、カウンセリングの項目があり、メニュー画面からカウンセリングを選択すると、例えば、データ管理サーバ５のドクターデータベース５ｈに登録されたカウンセリングを担当する医師のプロフィールデータがスマホ３に送られて各医師を選択可能な表示が行われる。

ユーザは、スマホ３のディスプレイに表示された各医師の情報に基づいて、カウンセリングを依頼する医師を決定して選択することになる。

ユーザが自分に合った医師を選択するようにデータ管理サーバ５に要求することも可能となっている。

この場合に、カウンセリングを担当する医師は上述のコンテンツサーバ２に記事を掲載している医師とする。ドクターデータベース５ｈにおいて、当該医師に当該医師が記載した記事に対応付けられた属性を対応付けたドクター属性テーブルを記憶させておく。

上述のユーザ別記事属性テーブル１０ｄに記憶されたカウンセリングを依頼するユーザに対応付けられた属性と、ドクター属性テーブルに記憶された全ドクターに対応付けられた属性を比較し、属性が一致するドクターを選択する。複数のドクターが選択される場合に、上述の記事の場合と同様に順位付けを行い、ユーザにドクター名と順位を表示したり、順位が１位のドクターをユーザに推奨する。

ユーザがスマホ３からカウンセリングの要求を行うと、データ管理サーバ５から美容カウンタ６ａ〜６ｃにカウンセリングの要求を行ったユーザの顧客ＩＤに紐付けされた肌履歴データベース５ｂのデータ、例えば、上述の測定結果のデータが出力される。

各美容カウンタ６ａ〜６ｃでは、ユーザの測定結果が受信されると、当該美容カウンタ６ａ〜６ｃに所属する医師がユーザの測定結果を検証してユーザに対してテキストや音声や動画でカウンセリングを行う。なお、実際に医師がカウンセリングを行う必要はなく、例えば、ユーザの測定結果の情報に基づいて推奨する記事を求めた場合と同様にしてカウンセリングとなるテキストを出力するようにしてもよい。
例えば、上述のように決定した属性情報の各属性に対応するように複数のカウンセリング結果としてのテキストを悪性しておき、各テキストに属性を関連付けておき、上述のように各ユーザに関連付けられた属性と一致する属性のテキストを選択してカウンセリングのテキストとしてもよい。この場合に、ユーザの属性を決定する際に、個人情報を用いずに、測定結果のデータを用いて属性を決定するものとしてもよい。

１ 肌状態測定装置（表面状態測定手段、肌用カメラ、スマートフォン＋レンズモジュール）
２ コンテンツサーバ
３ スマートフォン（スマホ、ユーザ端末、通信手段）
４ インターネット（ネットワーク）
５ データ管理サーバ（サーバ）
５ａ 顧客個人情報管理データベース
５ｂ 肌履歴データベース
５ｊ 制御部（測定結果決定手、コンテンツ情報送信手段）
１０ｃ 記事（コンテンツ）属性テーブル
１０ｄ ユーザ別記事（コンテンツ）属性テーブル

Claims (10)

1. 測定対象物の表面の状態を測定する表面状態測定手段と、ネットワークを介して情報の送受信を行う通信手段とを備えるユーザ端末と、
   前記表面状態測定手段で測定されるとともに前記通信手段により送信される測定情報を前記ネットワークを介して受信し、当該測定情報から測定結果を決定し、前記測定結果を前記ユーザ端末に送信する測定結果決定手段を備えるサーバとを備え、
   前記サーバは、前記測定対象物に係わるコンテンツを公開可能に蓄積しているコンテンツサーバに蓄積された各コンテンツに対応付けられた属性が登録されたコンテンツ属性テーブルと、前記測定結果に基づいて前記属性から選択された前記属性が前記ユーザ端末のユーザ毎に対応付けられて登録されたユーザ別コンテンツ属性テーブルとを有し、
   前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、前記測定結果に応じて更新され、
   かつ、前記コンテンツ属性テーブルの各コンテンツに対応付けられた前記属性と、前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性とを比較し、前記ユーザに対応付けられた前記属性と一致する前記属性が対応付けられた前記コンテンツであって、一致する前記属性の数が多い方から所定数の前記コンテンツを、当該ユーザに推奨する前記コンテンツとし、当該ユーザの前記ユーザ端末に当該ユーザに推奨する前記コンテンツを識別可能なコンテンツ情報であって、当該ユーザが閲覧済みの前記コンテンツの前記コンテンツ情報を当該ユーザの前記ユーザ端末で表示しないようにすることを可能とする情報に関連付けられる前記コンテンツ情報を、前記ネットワークを介して送信するコンテンツ情報送信手段を備えることを特徴とするコンテンツ推奨システム。
2. 前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルには、前記ユーザ毎に記憶された個人情報に基づいて前記属性から選択された前記属性が前記ユーザ毎に対応付けられて登録されていることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推奨システム。
3. 前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、予め設定されるとともに、前記個人情報と前記属性とを対応付けるロジックに基づいて決定されていることを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ推奨システム。
4. 前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、予め設定されるとともに、前記測定結果と前記属性とを対応付けるロジックに基づいて決定されていることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のコンテンツ推奨システム。
5. 前記コンテンツ属性テーブルに登録された前記属性は、前記コンテンツサーバに登録された前記コンテンツをデータマイニングすることにより決定されていることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンテンツ推奨システム。
6. 測定対象物の表面の状態を測定する表面状態測定手段と、ネットワークを介して情報の送受信を行う通信手段とを備えるユーザ端末と、
   前記表面状態測定手段で測定されるとともに前記通信手段により送信される測定情報を前記ネットワークを介して受信し、当該測定情報から測定結果を決定し、前記測定結果を前記ユーザ端末に送信する測定結果決定手段を備えるサーバとを備えるコンテンツ推奨システムにおいて、
   前記サーバは、前記測定対象物に係わるコンテンツを公開可能に蓄積しているコンテンツサーバに蓄積された各コンテンツに対応付けられた属性が登録されたコンテンツ属性テーブルと、前記測定結果に基づいて前記属性から選択された前記属性が前記ユーザ端末のユーザ毎に対応付けられて登録されたユーザ別コンテンツ属性テーブルとを有し、
   前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、前記測定結果に応じて更新され、
   かつ、前記コンテンツ属性テーブルの各コンテンツに対応付けられた前記属性と、前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性とを比較し、前記ユーザに対応付けられた前記属性と一致する前記属性が対応付けられた前記コンテンツであって、一致する前記属性の数が多い方から所定数の前記コンテンツを、当該ユーザに推奨する前記コンテンツとし、当該ユーザの前記ユーザ端末に当該ユーザに推奨する前記コンテンツを識別可能なコンテンツ情報であって、当該ユーザが閲覧済みの前記コンテンツの前記コンテンツ情報を当該ユーザの前記ユーザ端末で表示しないようにすることを可能とする情報に関連付けられる前記コンテンツ情報を、前記ネットワークを介して送信することを特徴とするコンテンツ推奨方法。
7. 前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルには、前記ユーザ毎に記憶された個人情報に基づいて前記属性から選択された前記属性が前記ユーザ毎に対応付けられて登録されていることを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ推奨方法。
8. 前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、予め設定されるとともに、個人情報と前記属性とを対応付けるロジックに基づいて決定されることを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ推奨方法。
9. 前記ユーザ別コンテンツ属性テーブルの各ユーザに対応付けられた前記属性は、予め設定されるとともに、前記測定結果と前記属性とを対応付けるロジックに基づいて決定されることを特徴とする請求項６から請求項８のいずれか１項に記載のコンテンツ推奨方法。
10. 前記コンテンツ属性テーブルに登録された前記属性は、前記コンテンツサーバに登録された前記コンテンツをデータマイニングすることにより決定されていることを特徴とする請求項６から請求項９のいずれか１項に記載のコンテンツ推奨方法。

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