JP7051306B2 - 情報出力システム、肌状態サポートプログラム及び肌状態サポート方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報出力システム、肌状態サポートプログラム及び肌状態サポート方法に関する。

従来、肌状態のケアに関する様々なツールが知られている。

例えば、特許文献１には、化粧品販売員等がユーザに対して用いるカウンセリングツールとして、肌状態の典型的なパターンに対し、その肌の状態の説明をする肌状態説明部と、その肌の状態に必要なスキンケア方法の説明表示部とを備えたカウンセリングツールが記載されている。

肌状態説明部は、肌状態の典型的なパターンとしての「水分が不足しがちな状態」という小見出しと、当該肌の状態についての「お肌を外的刺激から守るバリア機能も低下しやすく、………考えられます。」という説明文とを含む。

スキンケア方法の説明表示部は、当該肌状態におけるスキンケア方法としての「やや不足している方 Ｗ保湿」及び「不足している方 Ｗ保湿＋ローションマスク・クリーム」という見出しとが含まれている。

化粧品販売員は、例えば、顧客の肌状態が水分がやや不足している状態であると判断した場合、スキンケア方法の説明表示部に表示された「Ｗ保湿」を行うよう勧めるなど、顧客の肌状態とカウンセリングツールとを突き合わせることで、肌のパターンに応じた施策を即座にユーザに対して提示することができる。

特許第４２９９０８０号公報

しかし、特許文献１の技術では、肌の状態ごとに画一的なアドバイスが表示されるにとどまっている。このため、このアドバイスに含まれる施策を実施するための負担が大きい場合にはユーザがアドバイスを過剰に感じたり、このアドバイスに含まれる施策を実施するための負担が小さい場合にユーザがアドバイスを物足りなく感じたりするおそれがある。

そこで、本発明は、ユーザの希望に応じて施策を実施するための負担を調整しながら、ユーザに適当な施策を推薦することができる情報出力システム、肌状態サポートプログラム及び肌状態サポート方法を提供することを目的とする。

本発明の情報出力システムは、
ユーザの入力を検知する入力部と、
情報を出力する出力部と、
ユーザが許容できる施策の実施にかかる負担の大小を示す複数の負担基準のうちから、前記入力部を介して指定された一の負担基準である指定負担基準を認識する指定負担基準認識部と、
前記ユーザの属性又は嗜好に基づいて当該ユーザが前記指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いを認識し、
前記施策の実行による前記指定状態の変化に対する前記ユーザの主観的評価の結果と、当該施策の実行による当該指定状態の変化に対する客観的評価の結果と、を当該度合いに応じて評価して得られる当該施策の効果を認識し、
肌状態、心状態又は体状態である指定状態を向上させるための複数の施策と、当該複数の施策それぞれの負担と、当該認識された前記複数の施策それぞれの効果と、に基づいて、前記指定負担基準に示される負担の範囲内の施策を抽出する施策抽出部と、
前記抽出された施策を示す表示を前記出力部に出力する出力制御部とを備えることを特徴とする。

当該構成の情報出力システムによれば、施策抽出部により、複数の施策と当該複数の施策のそれぞれの負担とに基づいて、指定負担基準に示される負担の範囲内の施策が抽出される。

指定負担基準は、指定負担基準認識部により、入力部を介して指定された、ユーザが許容できる施策の実施にかかる負担を示す負担基準である。

従って、この指定負担基準に示される負担の範囲内の施策であれば、ユーザが許容できる蓋然性が高い。

出力制御部によって、この抽出された施策を示す情報が出力部に出力されることにより、ユーザに、ユーザが許容できる負担の範囲内である蓋然性が高い施策を知らせることができる。

従って、本発明の情報出力システムによれば、ユーザの希望に応じて施策を実施するための負担を調整しながら、ユーザに適当な施策を推薦することができる。

指定状態をどのように変化させたいかはユーザそれぞれの属性又は嗜好に応じて変わると考えられるところである。当該構成の情報出力システムによれば、施策抽出部によりユーザの属性又は嗜好に基づいて当該ユーザが指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いが認識される。また施策抽出部により、施策の実行による指定状態の変化に対するユーザの主観的評価の結果と、施策の実行による指定状態の変化に対する客観的評価の結果と、が当該度合いに応じて評価されて、それにより得られる評価結果が、施策の効果として認識される。
そして施策抽出部により、指定負担基準に示される負担の範囲内の施策のうち、前記施策の効果が比較的高い施策が抽出され、抽出された施策が出力部に出力される。

これにより、ユーザが許容できる負担の範囲内の施策であり、かつ指定状態の変化に対する主観的評価を重視したいユーザ及び客観的評価を重視したいユーザのそれぞれに合った施策が抽出されて、ユーザに対して推薦される。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記負担基準は、ユーザが許容可能な前記施策の実施にかかるユーザの負担の大小を示す負担値である、施策の実施にかかる時間の大小を示す時間的負担値、施策の技術的な難易度を示す難易度値及び施策の実施にかかるユーザの心理的負担の大きさを示す心理的負担値のうち、少なくとも１つの上限値を示すことが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、各施策の時間的負担値、難易度値及び心理的負担値のうち少なくとも１つの値の上限がユーザによって指定された上で、施策が抽出される。これにより、ユーザが気にかける蓋然性が高い時間、難易度、心理的負担が抑えられるので、ユーザの希望に沿った形で施策が抽出される蓋然性が高い。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記ユーザの指定状態を認識する指定状態認識部と、
前記認識された前記ユーザの前記指定状態の時系列の遷移を示す時系列データとして記憶するデータベースと、を備え、
前記指定負担基準認識部は、前記指定状態認識部により認識された前記指定状態に基づいて前記指定状態の目標値である主観的又は客観的な目標スコアを認識し、
前記出力制御部は、前記指定状態の目標スコアを示す表示と、前記時系列データに基づく当該指定状態の時系列の遷移を示す表示と、を前記出力部に出力することが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、指定状態認識部により認識された指定状態に基づいて、指定状態の目標値である主観的又は客観的な目標スコアが認識されて、出力制御部により、前記指定状態の目標スコアを示す表示と前記指定状態の時系列の遷移を示す表示とが出力部に出力される。

これにより、ユーザに自己の指定状態の時系列の遷移とともに、指定状態認識部により認識された指定状態に基づく、指定状態の目標スコアとの差を認識させることができる。
本発明の情報出力システムにおいて、
前記指定負担基準認識部は、前記ユーザの属性又は嗜好に基づいて認識された当該ユーザが前記指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いと、前記指定状態認識部により認識された前記指定状態と、に基づいて、前記指定状態の主観的な目標スコア及び客観的な目標スコアを認識し、当該主観的な目標スコアと当該客観的な目標スコアとの合計値を当該指定状態の目標スコアとして認識することが好ましい。
施策の実施に伴う指定状態の改善効果は、ユーザの主観的な感覚と、客観的な数値との両面において現れる。そして、主観的な感覚と客観的な数値とのいずれを重視するかは、ユーザによって異なることが想定される。
そのため、ユーザが主観的な感覚と客観的な数値とのいずれを重視するかを考慮して、指定状態の目標値を定めることで、よりユーザの意向に沿った目標値となる。
当該構成の情報出力システムによれば、指定負担基準認識部により、ユーザの属性又は嗜好に基づいて認識された当該ユーザが指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いと、指定状態認識部により認識された指定状態とに基づいて、指定状態の主観的な目標スコア及び客観的な目標スコアが認識されて、主観的な目標スコアと客観的な目標スコアとの合計値が指定状態の目標スコアとして認識される。
これにより、ユーザが主観的な感覚と客観的な数値とのいずれを重視するかに沿った目標値をユーザに提示することができる。

本発明の情報出力システム情報出力システムにおいて、
前記ユーザの前記指定状態を、当該指定状態の変化を示す客観的な数値であって、所定の時間間隔をあけて認識される第１スコアと、当該ユーザの当該指定状態の変化に対する主観的評価を示す数値であって、当該第１スコアが認識される時間間隔よりも短い時間間隔をあけて認識される第２スコアと、に分けて認識する指定状態認識部を備えることが好ましい。
指定状態のデータを取得するために、例えばユーザの肌の角層細胞を採取して分析することが考えられるが、頻繁に角層細胞を採取すると、ユーザにとって手間や費用負担を生じさせてしまう。また、肌によくない影響を与えてしまう可能性もある。
一方で、データ取得の時間間隔が長すぎると、指定状態の情報をタイムリーに認識し、ユーザに知らせることができない。
当該構成の情報出力システムによれば、指定状態認識部により、指定状態の変化を示す客観的な数値である第１スコアが所定の時間間隔をあけて認識され、当該時間間隔よりも短い時間間隔をあけて、指定状態の変化に対する主観的評価を示す数値である第２スコアが認識される。
これにより、ユーザの手間、費用負担、指定状態への影響を抑えつつ、タイムリーに指定状態のデータを取得することができる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記認識された前記第１スコア及び前記第２スコアを前記ユーザの前記指定状態の時系列の遷移を示す時系列データとして記憶するデータベースを備え、
前記出力制御部は、
前記時系列データに記録されている前記第１スコア及び前記第２スコアに基づいて、前記指定状態の時系列の遷移を示す表示を前記出力部に出力するように構成されており、
当該出力を行う際に、当該第２スコアが認識された時点に対応する当該第１スコアが前記時系列データに含まれていない場合には、当該時系列データに含まれている前記第１スコア又は前記第２スコアに基づいて当該第２スコアが認識された時点の当該第１スコアの推定値を認識し、当該認識された推定値と前記第２スコアとに基づいて、当該指定状態の時系列の遷移を示す表示を前記出力部に出力することが好ましい。
第１スコアを取得する時間間隔と、第２スコアを取得する時間間隔と、を異なるものとした場合、第２スコアを取得した時点の第１スコアが存在しない（例えば、直近の第１スコアが１か月前に認識されたものである場合など。）ことが想定される。
当該構成の情報出力システムによれば、認識された第１スコア及び第２スコアが時系列データとして記憶されており、第２スコアが認識された時点に対応する第１スコアが時系列データに含まれていない場合には、出力制御部により、時系列データに含まれている第１スコア又は第２スコアに基づいて、第２スコアが認識された時点の第１スコアが推定される。そして、出力制御部により、当該推定値と第２スコアとに基づいて、指定状態の時系列の遷移を示す表示が出力部に出力される。
これにより、第２スコアが認識された時点において、対応する第１スコアが存在しない場合であっても、ユーザにおおよその指定状態のスコアを認識させることができる。
本発明の情報出力システムにおいて、
前記出力制御部は、前記第１スコアと前記第２スコアとの合計値に基づいて、前記指定状態の時系列の遷移を示す表示を前記出力部に出力することが好ましい。
当該構成の情報出力システムによれば、指定状態の変化を示すスコアを、ユーザの主観的評価及び客観的評価を用いて多角的に認識しつつも、ユーザに対してはその合計値の時系列の遷移が出力されるので、ユーザに自己の指定状態の変化を直感的に認識させることができる。

肌状態サポートサーバの利用形態の説明図。 肌状態サポートサーバ及びユーザ端末の構成図。 肌状態サポートサーバによる一連の肌サポート処理の説明図。 肌状態サポートサーバにおける処理の第１のフローチャート。 肌状態サポートサーバにおける処理の第２のフローチャート。 ユーザ端末における処理の第１のフローチャート。 ユーザ端末における処理の第２のフローチャート。 主観データ及び客観データによる肌、心、体の初期データの解析処理の説明図。 体状態の数値化の説明図。 心状態の数値化の説明図。 図１１Ａは各施策とその施策の改善傾向等との関係を示す図で、図１１Ｂは各工程のスケジュールを示す図で、図１１Ｃはなりたい肌と肌状態の主観状態、客観状態との関係を示す図。 画像表示を実施している期間における日々のモニタリングに基づく進捗表の説明図。 特殊事例による肌状態への影響の説明図。 ユーザ端末における肌状態の改善度の表示画面の説明図。 施策の評価方法の説明図であり、図１５Ａは施策の評価基準を示し、図１５Ｂは施策の評価例を示している。 暮らし及び特殊事例の評価方法の説明図であり、図１６Ａは暮らし及び特殊事例の評価基準を示し、図１６Ｂは暮らし及び特殊事例の評価例を示している。 ゴール達成度の判定方法の説明図。 ２次データの説明図。 ユーザの主観的な感覚を重視する割合を推定するためのアンケート画面。 負担レベルの選択画面。 目標スコア設定処理のフローチャート。 第１実施形態の施策の決定処理のフローチャート。 第１実施形態の施策と施策の負担と施策の効果とを示すデータ。 第１実施形態における各施策の分類の説明図。 第２実施形態の施策の決定処理のフローチャート。 第２実施形態の施策と施策の負担と施策の効果とを示すデータ。 第２実施形態における各施策の分類の説明図。 第３実施形態の施策の決定処理のフローチャート。 第３実施形態の施策と施策の負担と施策の効果とを示すデータ。 第４実施形態の施策の決定処理のフローチャート。 第４実施形態の施策と施策の負担と施策の効果とを示すデータ。 スコア表示処理のフローチャート。 スコア表示処理で表示されるグラフで、図３３Ａが前回の客観スコアに基づいて前回の客観スコアの認識時点から現時点までの客観スコアの推定した場合のグラフで、図３３Ｂが前回の客観スコア及び最新の客観スコアに基づいて前回の客観スコアの認識時点から現時点までの客観スコアの推定した場合のグラフ。

本発明の実施形態の一例について、図１～図１８を参照して説明する。

［Ａ．肌状態サポートサーバの利用形態］
図１を参照して、肌状態サポートサーバ１０の構成および本発明を構成する系に対する位置付けを説明する。肌状態サポートサーバ１０は、ＣＰＵ、メモリ、各種インターフェース回路等を備えたコンピュータシステムにより構成される。肌状態サポートサーバ１０は、メモリに保持された画像表示用のプログラムをＣＰＵで実行することによって、複数のユーザＵ（図１ではＵａ，Ｕｂ，Ｕｃを例示）の肌状態を改善又は維持するための処理（画像表示処理）を実行する機能を実現する。

肌状態サポートサーバ１０は、インターネット等の通信ネットワーク１を介して、複数のユーザＵの通信端末（ユーザ端末）３０（図１では３０ａ，３０ｂ，３０ｃを例示）との間でデータ通信を行うことにより、ユーザＵの肌状態の改善又は維持をサポートする。肌状態サポートサーバ１０及びユーザ端末３０により、本発明の「情報出力システム」が構成される。

通信ネットワーク１には、担当者Ｔ（図１ではＴａ，Ｔｂを例示）の通信端末５０（図１では５０ａ，５０ｂを例示）も接続されている。担当者Ｔは、通信端末５０を介して、ユーザＵの肌の特徴や趣味嗜好、生活スタイル等を考慮した適切な肌ケア法等の情報を含むデータを、肌状態サポートサーバ１０及びユーザ端末３０に送信することにより、ユーザＵの肌状態の改善に対するアドバイスを行う。なお、担当者Ｔの通信端末５０とユーザＵのユーザ端末３０とは必ずしも一対一である必要はなく、肌状態サポートサーバ１０、担当者Ｔの通信端末５０、通信ネットワーク１を合わせた系全体によってユーザＵの肌状態の改善に対するアドバイスがユーザＵのユーザ端末３０に提供されればよい。例えば、ユーザＵの１又は複数のユーザ端末３０に対して、複数の担当者Ｔによってそれぞれの通信端末５０を介してアドバイスを提供する方法でも良い。

さらに、肌状態サポートサーバ１０は、複数のユーザＵのユーザ端末３０から送信される各ユーザの固有データを解析して、汎用的に活用可能な２次データを生成する機能を有し、この２次データを通信ネットワーク１を介して他のシステム６０に提供するサービスも行うことができる。

［Ｂ．肌状態サポートサーバ、及びユーザ端末の構成］
図２を参照して、肌状態サポートサーバ１０およびユーザ端末３０の構成について説明する。肌状態サポートサーバ１０は、メモリに保持された画像表示用のプログラムをＣＰＵで実行することにより、肌状態認識部１１、施策グループ選択部１２、施策情報送信部１３、指定負担基準認識部１４、施策抽出部１５、及び２次データ生成部１９として機能する。これらの構成による処理については後述する。また、肌状態サポートサーバ１０は、ユーザＵの画像表示処理に使用する各種データを保持するサポートＤＢ（データベース）２０を備えている。このサポートＤＢ２０はたとえばＲＡＭ上に展開され、後述する主観および客観データの更新によって書き換え可能である。

次に、本実施形態のユーザ端末３０は、表示器３１、タッチパネル３２、カメラ３３、マイク３４、ＣＰＵ３５、及びメモリ３６等を備えている。表示器３１が、本発明の「出力部」に相当する。タッチパネル３２が、本発明の「入力部」に相当する。これに代えてまたは加えて、カメラ３３で撮像したユーザＵの画像又はマイク３４から入力されたユーザＵの音声に基づいてユーザの指定を認識することにより、カメラ３３又はマイク３４を本発明の「入力部」として機能させてもよい。

本実施形態においては、ユーザ端末３０は例えばスマートフォンであるため、カメラ３３やマイク３４等を備えているが、ユーザ端末と有線無線にかかわらずやり取りできる構成であれば、外付けでの構成であったり、専門的な撮像装置を用いても良い。ＣＰＵ３５は、メモリ３６に保持された画像表示用のアプリケーション３５ａ（以下、肌サポートアプリ３５ａという）のプログラムを実行することにより、ユーザＵが肌サポートアプリ３５ａを介して肌状態サポートサーバ１０によるサポートを享受可能な状態とする。肌サポートアプリ３５ａを実行したＣＰＵ３５が、本発明の「第１情報出力制御部」「第２情報出力制御部」に相当する。

また、ユーザＵは、肌の細胞を取得するための角質採取テープ３７（図１では３７ａ、３７ｂ、３７ｃを例示）を別途有している。この角質採取テープ３７は、予め担当者ＴによりユーザＵに提供されたものであってもよいし、ユーザＵが市販の角質採取テープ３７を購入してもよい。

なお、以下の説明では、説明の便宜のため、肌状態の改善又は維持のサポート処理の対象のユーザをユーザＵａと表し、「ユーザＵａ」と異なるユーザを「他のユーザＵｂ、Ｕｃ」と表す。

［Ｃ．肌状態サポートサーバによる一連の処理］
次に、図３を参照して、肌状態サポートサーバによる一連の処理について説明する。肌状態サポートサーバ１０は、「１．ゴール設定」、「２．スケジュール決定」、「３．モニタリング」、「４．スケジュール修正」、［５．ゴール判定］及び「６．２次データ生成」の各工程の処理を、図４，５に示したフローチャートに従って実行する。また、ユーザ端末３０は、各工程における肌状態サポートサーバ１０による処理に応じて、図６，７に示したフローチャートによる処理を実行する。以下では、各工程における肌状態サポートサーバ１０及びユーザ端末３０のＣＰＵ３５の処理について、図４～７に示したフローチャートを参照しつつ説明する。

ユーザＵａは、図６のＳＴＥＰ５０で、肌サポートアプリ３５ａのプログラムをユーザ端末３０にダウンロードして肌サポートアプリ３５ａを起動する。そして、ユーザＵａは肌サポートアプリ３５ａへの登録申請を行う。

肌状態サポートサーバ１０は、図４のＳＴＥＰ１０で、ユーザＵａからの登録申請を受け付けたときに、「ユーザＵａからの登録申請を受け付けた」と認識し、ＳＴＥＰ１１に処理を進める。そしてＳＴＥＰ１１以降の画像表示処理を開始する。

［Ｄ．ゴール設定工程］
図３に示した「１．ゴール設定」の工程は、肌状態認識部１１及び施策グループ選択部１２により実行される。施策グループ選択部１２は、図４のＳＴＥＰ１１でユーザ端末３０にユーザＵａの現状の肌、体、心の各状態、及びユーザＵａが要望する肌状態を把握するための情報入力を促す初期情報要求データを送信する。

この初期情報要求データを受信したユーザ端末３０では、肌サポートアプリ３５ａが、図６のＳＴＥＰ５１で、ユーザＵａに対して、現状の肌、体、心の各状態、及びユーザＵａが要望する肌状態の入力を促す画面を表示器３１に表示する。それに対してユーザ端末３０は、ユーザＵａが入力した情報を含む初期ユーザ情報データを、肌状態サポートサーバ１０に送信する。

肌状態認識部１１は、図４のＳＴＥＰ１１において、初期ユーザ情報データを受信して、初期ユーザ情報データから認識したユーザＵａの肌、心、体の各状態と、ユーザＵａが要望する肌状態とに基づいて、肌状態の目標スコア（ゴール）を設定する。

ここで、初期ユーザ情報データには、肌状態、体状態、及び心状態についての主観データ及び客観データが含まれている。詳細な定義は後述するが、主観データはユーザの主観によって判定される項目、客観データは検査結果や画像解析、事実情報に基づいたデータである。肌状態の主観データは、現状の肌状態に対するユーザＵａの満足度を、例えば１０段階で示したデータである。肌状態の客観データは、ユーザＵａの肌画像データである。なお、肌状態の客観データには、初期ユーザ情報データに含まれる肌状態の客観データに加え、角質採取テープ３７により採取されたユーザＵａの角層細胞の解析データが含まれてもよい。角層細胞の解析データは、具体的には例えば保水能力と皮脂適格性に関するデータである。この場合、角層細胞の解析を、例えばユーザ端末３０に接続された測定機器４５により行うことで、或は、角質採取テープ３７の画像データをユーザ端末３０から肌状態サポートサーバ１０に送信し、肌状態サポートサーバ１０側で角質採取テープ３７の画像を分析して保水能力と皮脂適格性などを測定してもよい。

ユーザＵａの満足度は肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力によって取得される。また、肌画像データは、ユーザ端末３０のカメラ３３又は接続端子４０に接続され
た外部カメラによってユーザＵａがユーザＵａの顔を撮像することによって取得した画像データである。

また、肌サポートアプリ３５ａは、ユーザＵａに対して、角質採取テープ３７の使用方法を表示器３１に表示し、角質採取テープ３７の使用と別途の郵送とを促す。肌サポートアプリ３５ａは、ユーザＵａに対して、角質採取テープ３７の使用と肌画像の撮像を促し、撮像された画像が肌状態サポートサーバ１０に送信されるようにしてもよい。

肌状態認識部１１は、図８に示したように、肌状態の初期値を、例えば、主観のスコアを３、肌画像のスコアを３、保水能力のスコアを２、皮脂適格性のスコアを１に割り当てて、合計した値を肌状態のスコアとする。なお、スコアは正の整数ではなく、小数で表現されていてもよいし、負の数で表されてもよい。なお、肌画像のスコア、保水能力のスコア及び皮脂適格性のスコアの合計値を、以下適宜「客観スコア」という。なお、客観スコアは、客観データに基づいて定められる肌状態のスコア（数値）であればよく、例えば、角層水分量計により計測されたユーザの肌の水分量、皮脂量計により計測されたユーザの肌の皮脂量またはこれらに基づいて定められる値であってもよい。客観スコアは、肌画像のスコア、保水能力のスコア及び皮脂適格性のスコアの平均値、最大値または最小値等であってもよい。

角層細胞の解析による保水能力スコア及び皮脂適格性のスコアの認識を第１認識方法と呼ぶ。第１認識方法は、これに代えてまたは加えて、角層水分量計によりユーザの肌の水分量を計測する方法及び皮脂量計によりユーザの肌の皮脂量を計測する方法のうち少なくとも１つを含む。また、第１の認識方法によるユーザの肌の認識を定期的に行うため、肌状態認識部１１は、定期的にユーザ端末３０に角質採取テープ３７等の使用を促すメッセージを送信したりすることにより、ユーザに行動を促す。
このときの「定期的」というのは厳密に時間的に等間隔である必要はなく、肌状態に影響が出ない範囲で等間隔であればよい。例えば、３ヶ月ごとに第１の認識方法を実施する場合において、１月１日に初回を実施した場合、ちょうど３か月後の４月１日のみならず、例えばその１週間前の３月２４日前後にユーザ端末３０にメッセージを送信してもよいし、例えばその１週間後の４月８日前後にユーザ端末３０にメッセージを送信してもよい。また、長期的にサービスを提供するときなどは、例えば細かい改善を調べたい時は１ヶ月ごとに第１の認識方法を設定し、肌状態に対する季節変化の影響を調べるために３か月ごとに第１の認識方法を設定するなど、認識のタイミングは変更可能である。

アンケート入力による肌状態の主観データに基づいた主観スコアの認識及びユーザＵａの肌画像データに基づく肌画像スコアの認識のそれぞれを第２認識方法と呼ぶ。第２認識方法は、アンケート入力による肌状態の主観データに基づいて主観スコアの認識及びユーザＵａの肌画像データに基づく肌画像スコアの認識の一方によってユーザＵａの肌状態を認識してもよいし、これらと異なる方法を含んでもよい。また、第２認識方法は、第１の認識方法よりも頻繁に行われる。これは角質採取テープ３７の使用・郵送が手間的にも煩雑かつ値段的にも高価なってしまうためである。また、角質採取テープ３７の使用が頻繁であると、ユーザＵａの肌へ悪影響が及ぶおそれもある。

例えば３か月間ごとに第１の認識方法が実施され、第２の認識方法は毎日実施される。また、第１の認識方法の実施と第２の認識方法の実施のタイミングが重なる時は、できれば同じタイミングで実施されると精度の良いデータが取れるため好ましい。ただし第１の認識方法の実施時に第２の認識方法が実施されなくても本発明の実施は可能であるし、効果も得られる。

なお、主観スコアは、主観データに基づいて定められるスコアであればよい。

体状態の主観データと客観データは、図９に示したように分けられている。詳細な定義は後述するが、肌の主観データおよび客観データと同様に、体状態の主観データはユーザＵａの主観によって判定される項目、客観データは検査結果や画像解析、事実情報に基づいたデータである。体状態の主観データは、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａを通じてアンケートを入力することによって取得される。体状態の客観データは、ユーザＵａがユーザ端末３０のカメラ３３を用いて撮像されたユーザＵａの舌・唇の画像データ、ユーザ端末３０の接続端子４０に接続された測定機器４５により測定されたユーザＵａの血圧、不整脈、尿中成分、血中成分等の測定データと、肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力により取得された頭痛又は肩こり等の体調不良の回数、疲労度判定等のデータである。なお、将来の肌ケア以外のサービスへの展開に備えて、種々の病気の発生情報などについても初
期ユーザ情報データに含めてもよい。

心状態の主観データと客観データは、図１０に示したように分けられている。詳細な定義は後述するが、肌の主観データおよび客観データと同様に、心状態の主観データはユーザＵａの主観によって判定される項目、心状態の客観データは検査結果や画像解析、事実情報に基づいたデータである。主観データは、肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力によって取得される。客観データは、肌サポートアプリ３５ａにおけるアンケート入力（一日の笑った頻度等）と、測定機器による測定（脈拍モニタリングからの心理状態推定等）とにより取得される。なお、将来の肌ケア以外のサービスの展開に備えて、種々の精神疾患の発生情報についても初期ユーザ情報データに含めてもよい。

肌状態認識部１１は、認識したユーザＵａの肌、体、心の状態の主観データ及び客観データを、サポートＤＢ２０に記憶する。

肌状態認識部１１は、このようにして初期ユーザ情報データから認識したユーザＵａの肌状態、体状態、及び心状態の主観データと客観データに基づいて、図８の右側の三角形で示したように、肌状態を１～９、体状態を１～６、心状態を１～６の各スコアで表した３軸の初期値を設定する。なお、肌状態のスコアと同様に、体状態又は心状態の主観データ及び客観データから体状態又は心状態の主観スコア及び客観スコアが算出され、それらに基づいて体状態のスコア及び心状態のスコアとして扱われてもよい。

さらに、施策グループ選択部１２は、初期ユーザ情報データに含まれる「施策のカテゴリー，希望，頻度」「現在行っている施策」及び「なりたい肌とスコア」を取得する。「施策のカテゴリー，希望，頻度」「現在行っている施策」及び「なりたい肌とスコア」は、肌サポートアプリ３５ａにより、ユーザＵａが入力したものである。施策グループ選択部１２は、これらに加え、「なりたい体とスコア」「なりたい心とスコア」を取得してもよい。

ここで、「なりたい肌とスコア」において、「なりたい肌」とは、乾燥感改善、ごわつき改善、敏感肌改善、ニキビ改善、しぼみ感改善、シミ改善、シワ改善、たるみ改善、くすみ改善、くま改善、顔色改善、及びハリ改善等から選択された肌状態の改善対象である。また、「スコア」とは、各対象の肌状態に対するユーザＵａの満足度であって、肌サポートアプリにおいて１～１０の１０段階でユーザが選択したスコアである。

サポートＤＢ２０は、各改善対象に関連付けられた肌状態の主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を記憶している。例えば、図１１Ｃに示されるように、「乾燥感改善」には、肌状態の主観状態「乾燥感改善」と、肌状態の客観状態の基準「保水能力と皮脂適格性との差を最小化」とが関連付けられている。

例えば、「なりたい肌」が「乾燥感改善」であり、現状の肌状態の乾燥感の満足度のスコアが３であるときに、ユーザＵａの選択に応じて、「乾燥感改善」と関連付けられたユーザＵａの肌状態の主観状態「乾燥感改善」についての満足度５が主観的な目標スコアとして設定される。

また、施策グループ選択部１２は、「乾燥感改善」に関連付けられた肌状態の客観的な改善対象を設定する。例えば、施策グループ選択部１２は、ユーザＵａの選択に応じて、「乾燥感改善」に関連付けられた基準「保水能力と皮脂適格性との差を最小化」に基づいて、ユーザＵａの肌状態のうち、保水能力よりも低い皮脂適格性の値２を客観的な目標スコアとして設定する。

これらの、ユーザＵａの選択に応じた目標スコアの設定処理については後述する。

また、「施策のカテゴリー、希望、頻度」において、カテゴリーとしては「食生活、自
宅での行動、運動、化粧品の使い方」等、希望としては「難易度、時間制約、肌ケアを行うシーン」等、頻度としては「１日当たりのアドバイスを受ける回数」等が選択される。

「現在行っている施策」は、ユーザＵａがすでに行っている施策であり、「湯船につかる」等の内容及び頻度又は程度などにより表される。

［Ｅ．スケジュール決定工程］
図３に示した「２．スケジュール決定」の工程は、施策グループ選択部１２及び施策情報送信部１３により実行される。施策グループ選択部１２は、図４のＳＴＥＰ１２で、ゴール（主観的な目標スコア及び客観的な目標スコア）を達成するための施策グループを選択する。この選択は、上述した各改善対象に関連付けられた、肌状態の主観状態の改善傾向と肌状態の客観状態の改善傾向と適した周辺環境とを考慮して行われる。施策グループ選択部１２は、あらかじめ登録された地域またはＧＰＳセンサ等によって検出された位置情報と、端末の時計機能から取得した日時とに基づいて、スケジュール期間におけるユーザＵａの周辺環境の温度、湿度等を予測する。

例えば、施策グループ選択部１２は、カテゴリーの希望が「自宅での行動、食生活、運動」であり、梅雨の時期のように湿度が平均５０％と予測される季節であり、主観的な目標スコアが「乾燥感」の満足度５以上、客観的な目標スコアが皮脂適格性２以上である場合、主観状態の改善傾向が「乾燥感改善」を含み、客観状態の改善傾向が「皮脂適格性向上」を含み、カテゴリーに「自宅での行動、食生活、運動」のいずれかであり、適した周辺環境が湿度５０％と矛盾しない施策を選択する。

ここで、主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向は、予め担当者Ｔ等の専門家によって定められたものであってもよいし、サポートＤＢ２０に記憶された他のユーザＵｂ、Ｕｃが実施した施策と他のユーザＵｂ、Ｕｃの肌状態の時系列的変化に基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向であってもよいし、実施した施策とユーザＵａの肌状態の時系列的変化がサポートＤＢ２０に保存されている場合には、当該情報に基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向であってもよい。

例えば、サポートＤＢ２０には、他のユーザＵｂ、Ｕｃのそれぞれが実施した施策と、その施策を実施した前後の他のユーザＵｂ、Ｕｃそれぞれの肌状態の主観データの時系列的変化及び他のユーザＵｂ、Ｕｃそれぞれの肌状態の客観データの時系列的変化の一方又は両方とが記憶される。

また、例えば、サポートＤＢ２０には、他のユーザＵｂ、Ｕｃのそれぞれが実施した施策「湯船につかる」と、その施策を実施した前後における、他のユーザＵｂ、Ｕｃそれぞれの肌状態の主観状態の時系列的変化としての「乾燥感についての満足度」が記憶されているとする。

このとき、施策グループ選択部１２は、各他のユーザＵｂ、Ｕｃごとに、施策「湯船につかる」について、例えば、湯船につかる前日と、湯船につかった日の肌状態の主観データ（乾燥感についての満足度）の変化量を算出する。そして、施策グループ選択部１２は、各他のユーザＵｂ、Ｕｃごとの乾燥感についての満足度の変化量の平均値の変化量の平均値をとる。施策グループ選択部１２は、例えば、「乾燥感についての満足度」の変化量の平均値が所定値以上である場合に、施策「湯船につかる」の主観状態の改善傾向を「乾燥感改善」と認識する。客観状態の改善傾向についても、主観状態の改善傾向と同様に認識できる。

施策グループ選択部１２は、ユーザＵａの年齢及び肌状態に基づいて、同年代、同様の
肌状態等、処理対象とする他のユーザＵｂ、Ｕｃの範囲を絞ってもよい。

また、施策グループ選択部１２は、サポートＤＢに実施した施策とユーザＵａの肌状態の時系列的変化が保存されている場合には、上記と同様にして算出した当該情報に基づいて推定される主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識してもよい。

施策グループ選択部１２は、ユーザＵａの第１回目のスケジュール決定工程においては、他のユーザＵｂ、Ｕｃの肌状態の主観データ、客観データから上記主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識し、ユーザＵａの第２回目のスケジュール決定工程においてはユーザＵａの肌状態の主観データ、客観データから主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識してもよい。

施策グループ選択部１２は、肌状態のみならず、心状態、体状態についても同様に主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を認識し、当該心状態、体状態の主観状態の改善傾向及び客観状態の改善傾向を加味して施策を選択してもよい。

施策グループ選択部１２は、「現在行っている施策」と同内容及び同頻度または同程度の施策を施策グループから除外してもよい。ユーザが既に行っている施策は、提案するまでもないと考えられるからである。

図１１Ａの例では、施策グループ選択部１２は、「湯船につかる」「ビタミンＣ摂取」「野菜摂取」「１万歩以上歩く」を含むように複数の施策の組合せである施策グループを選択する。

施策情報送信部１３は、施策グループの中から、ユーザＵａの「施策のカテゴリー、希望、頻度」及び入力に応じて施策の優先度を評価し、当該優先度に従って初期の施策を決定する。

施策の優先度の評価及び優先度に従った初期の施策の決定処理については後述する。

図１２には、初期の施策として「湯船につかる」「野菜摂取」「１万歩以上歩く」が選択されたスケジュールの例を示している。施策情報送信部１３は、このようにして決定したスケジュールの内容を示すスケジュールデータをユーザ端末３０に送信する。

施策情報送信部１３は、併せて、ユーザＵａの指定を基に、一定期間の各工程の実施の計画を作成する。図１１Ｂには、ＳＴＡＲＴ時にゴール設定とスケジュール決定を行い、毎日モニタリングをし、１週間ごとにスケジュール修正を行い、１か月後に進捗グラフを作成し、３か月目にゴール判定と新たなゴール設定を行うという一連のイベントの計画が示されている。施策情報送信部１３は、ユーザＵａの指定に加えてまたは代えて、あらかじめ定められた、一定期間の各工程の実施の計画を用いてもよい。

ユーザ端末３０において、図６のＳＴＥＰ５２で、肌状態サポートサーバ１０からスケジュールデータを受信すると、肌サポートアプリ３５ａは、図１２に示したようなスケジュールの実行表及び図１１Ｂに示したような作業内容の計画を表示可能にして、ユーザＵａによる各施策の実施を促す。図１２のスケジュールの実行表においては、各施策（「湯船につかる」、「野菜摂取」、「１万歩以上歩く」）の内容が表示される。

［Ｆ．モニタリング工程］
図３に示した「３．モニタリング」の工程は、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａ上で設定した期間ごとに（図１１Ｂでは毎日）、肌状態認識部１１及び施策情報送信部１３により実行される。肌サポートアプリ３５ａの利用を開始したユーザＵａは、ユーザ端末３０により、日々の肌、体、心の各状態と、スケジュールにより指示された施策の実施状況と、スケジュールにより指示された施策以外のユーザＵａの自主的な行動（施策外行動）の実施状況とを入力する。施策の実施状況には、「湯船につかる」、「野菜摂取」、「１万歩以上歩く」をそれぞれ実施したかどうかを示す情報のほか、「３０分」「湯船につかる」、「３００ｇ」「野菜を摂取」、「１万５千歩」「歩く」など、時間、量などで表される施策の実行の度合いが含まれる。

肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５３で、ユーザＵａにより肌、体、心の状態が入力されるとＳＴＥＰ６０に処理を進め、上述した初期ユーザ情報データと同様に、ユーザＵａの肌、体、心の状態についての主観データと客観データを含む現状ユーザ情報データを肌状態サポートサーバ１０に送信してＳＴＥＰ５４に処理を進める。なお、肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５３で、ユーザＵａにより肌、体、心の状態が入力されない場合、そのままＳＴＥＰ５４に処理を進める。ここで送信されるデータには、角質採取テープ３７によって採取された角層細胞に関するデータは含まれない。

また、肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５４で、ユーザＵａによりスケジュールの実行状況（各施策の実行状況）が入力されたときにＳＴＥＰ６１に処理を進め、スケジュールの実行状況を示す実行状況データを肌状態サポートサーバ１０に送信して図７のＳＴＥＰ５５に処理を進める。なお、肌サポートアプリ３５ａは、図６のＳＴＥＰ５４で、ユーザＵａによりスケジュールの実行状況（各施策の実行状況）が入力されない時は、そのままＳＴＥＰ５５に処理を進める。

さらに、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５５で、ユーザＵａにより施策外行動の実施状況が入力されたときにＳＴＥＰ６２に処理を進め、実施された施策外行動の内容を示す施策外行動実施データを肌状態サポートサーバ１０に送信してＳＴＥＰ５６に処理を進める。なお、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５５で、ユーザＵａにより施策外行動の実施状況が入力されないときには、そのままＳＴＥＰ５６に処理を進める。

図４のＳＴＥＰ１３～図５のＳＴＥＰ１６、及び図４のＳＴＥＰ２０～ＳＴＥＰ２２は、施策情報送信部１３による処理である。肌状態認識部１１は、ＳＴＥＰ１３でユーザ端末３０から現状ユーザ情報データを受信したときにＳＴＥＰ２０に処理を進め、現状ユーザ情報データをサポートＤＢ２０に蓄積してＳＴＥＰ１４に処理を進める。なお、肌状態認識部１１は、ＳＴＥＰ１３でユーザ端末３０から現状ユーザ情報データを受信しないときは、ＳＴＥＰ１４にそのまま処理を進める。

また、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１４でユーザ端末３０から実行状況データを受信したときにＳＴＥＰ２１に処理を進め、実行状況データをサポートＤＢ２０に蓄積してＳＴＥＰ１５に処理を進める。一方で、ＳＴＥＰ１４でユーザ端末３０から実行状況データを受信していないと判定された場合は、そのままＳＴＥＰ１５に処理を進める。

さらに、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１５でユーザ端末３０から施策外行動実施データを受信したときにＳＴＥＰ２２に処理を進め、施策外行動実施データをサポートＤＢ２０に蓄積して図５のＳＴＥＰ１６に処理を進める。一方で、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１５でユーザ端末３０から施策外行動実施データを受信しない時は、そのまま図５のＳＴＥＰ１６に処理を進める。

図５に移って、ＳＴＥＰ１６で、施策情報送信部１３は、サポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、実行状況データ、及び施策外行動実施データ等に基づいて、スケジュールの進捗状況を示す進捗表データを作成し、この進捗表データをユーザ端末３０に送信する。

ここで、スケジュールの進捗表は、例えば図１２に示したように、上から順に、肌状態（ここでは乾燥肌）のスコア、体状態のスコア、心状態のスコア、施策（湯船につかる、野菜摂取、１万歩以上歩く）の実施状況、暮らし情報（野菜摂取量、水分摂取量）、及び暮らし特殊事例が、１日単位で表示する構成となっている。

また、スケジュール進捗表には、施策の実行度合い（「３０分」湯船につかる、「３００ｇ」野菜摂取、「１万５千歩」歩く）が含まれている。

ユーザ端末３０において、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５６で、肌状態サポートサーバ１０から送信された進捗表データを受信したときにＳＴＥＰ６３に処理を進め、進捗表データをメモリ３６に保持する。肌サポートアプリ３５ａは、メモリ３６に格納された進捗表データを用いて、図１２に示した進捗表をユーザ端末３０の表示器３１に表示する。

また、肌サポートアプリ３５ａは、進捗表データの他に、通信を介して認識した、肌状態サポートサーバ１０のサポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、実行状況データ、施策外行動実施データ等を用いて、ユーザＵａの肌、体、心の各状態の推移や変化を示す情報を、ユーザ端末３０の表示器３１に表示する。

例えば、肌サポートアプリ３５ａは、図１３に示したように、スケジュールによる施策以外のユーザＵａの行動（洗顔法の変更、マッサージを受けた等）、及びユーザの体調（生理、睡眠不足等）と、ユーザＵａの肌状態の変化の関係を日単位の時系列グラフで、表示器３１に表示する。

また、肌サポートアプリ３５ａは、図１４に示したように、一カ月単位で、ユーザＵａの角質状態を含む肌状態、心理状態、肌ケアの満足度、及び化粧品の使い方の評価値の変化を対比したレーダーチャートを表示器３１に表示する。

ユーザＵａは、肌サポートアプリ３５ａによるこれらの表示を視認して、自身の肌、体、心の各状態の変化を確認することにより、肌の改善度と共に、体と心の状態の変化も把握することができるため、肌、体、及び心の状態をバランス良く改善しながら、目標とする肌状態のゴールへの到達することができる。

また、肌サポートアプリ３５ａは、ＳＴＥＰ６３の後、ＳＴＥＰ６４に進み、図１９に示されるスコア表示処理を実行する。スコア表示処理の詳細については後述する。

［Ｇ．スケジュール修正］
図３に示した「４．スケジュール修正」の工程は、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａ上で設定した期間ごとに（図１１Ｂでは１週間ごとに）、施策情報送信部１３により実行される。図５のＳＴＥＰ１７～ＳＴＥＰ２０、及びＳＴＥＰ３０～ＳＴＥＰ３３が、施策情報送信部１３による処理である。

施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１７で、サポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、及び実行状況データ等に基づいて、ユーザＵａ肌状態の目標達成度、スケジュールに組み込まれた各施策の実行度、及び各施策の効果を評価する。

施策情報送信部１３は、図１５Ａに示した施策の評価基準を用いて、肌状態と体又は心の状態との相関関係を抽出し、この相関関係に基づいて、スケジュールに組み込まれた各施策の継続、施策グループからの除外、施策の中止、別の施策への変更を判断する。

図１５Ａの評価基準では、判定項目として、実施の有無、肌への影響、体への影響、心への影響という四項目が使用され、実施率が所定実施率を超え、肌に良い影響があり、且つ、体と心に悪い影響がない施策については、Ａ評価となって継続と判断される。なお、図１５Ａでは、実施率が所定の実施率を超えた施策を「実施」として表記し、実施率が所定の実施率以下であった施策を「不実施」として表記している。図１２及び図１５Ｂでも同様である。

施策の影響のタイミングと影響が継続する期間が施策ごとに定められている場合、施策
情報送信部１３は、施策の影響のタイミングと施策の影響が継続する期間に基づいて、各施策の影響を判定してもよい。

例えば、「湯船につかる」という施策の肌への影響、体への影響、心への影響は、翌日に影響が出、１日だけ継続すると定められていた場合、施策情報送信部１３は、例えば１２月１５日の「湯船につかる」という施策の影響は、１２月１６日の各状態に反映されていると判断する。

また、「野菜摂取」という施策の肌への影響、体への影響、心への影響は、１週間後に影響が出、３日だけ継続すると定められていた場合、施策情報送信部１３は、例えば１２月１５日の「野菜摂取」という施策の影響は、１２月２２日～１２月２４日の各状態に反映されていると判断する。

それに対して、実施され、肌に良い影響があるが、体と心のいずれかに悪い影響がある施策については、Ｂ評価となって中止或は別施策への変更と判断される。また、実施率が所定の実施率以下となった施策はユーザＵａにとって負荷が大きかったと考えられるため、Ｃ評価となって中止或は別施策（例えば、ユーザＵａの負荷が軽減する施策又は別の施策）への変更と判断される。

施策情報送信部１３は、各施策を１日だけ実施することで肌、体、心への良いまたは悪い影響があるかの評価を行ってもよいし、数日や数週間などの一定期間において各施策を実施することで、肌、体、心への良いまたは悪い影響があるかの評価を行ってもよい。一定期間で評価を行う場合、施策情報送信部１３は、例えば、一定割合でいずれかの状態に悪影響が出た場合にＢ評価とし、実施割合が一定以下である場合にＣ評価とし、それ以外の場合Ａ評価としてもよい。これに代えて、施策情報送信部１３は、例えば、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定以下となった場合にＢ評価としてもよい。また、１日におけるいずれかの状態の満足度が所定以下となり、かつ、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定以下となった場合にＣ評価とし、１日の評価におけるいずれかの状態の満足度が所定以下となり、または、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定以下となった場合にＢ評価とし、１日におけるいずれかの状態の満足度が所定値を超え、かつ、一定期間におけるいずれかの状態の満足度の平均値が所定値を超えた場合にＡ評価とするなど、１日の評価と一定期間の評価とを組み合わせて用いてもよい。

また、施策情報送信部１３は、図８に示した肌状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である場合に、当該肌状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である施策を施策グループから除外してもよい。施策情報送信部１３は、体状態又は心状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である場合に、体状態又は心状態のスコアの向上度が所定の向上度以下である施策を施策グループから除外してもよい。

図１５Ｂは、図１５Ａに示した評価基準を、本実施形態における施策（湯船につかる、野菜摂取、１万歩以上歩く）に適用した例を示している。図１５Ｂにより、施策情報送信部１３は、「湯船につかる」についてはＡ評価として、次のスケジュールでの継続を決定し、「野菜摂取」についてはＢ評価として、施策グループからの除外、次のスケジュールでの中止或は他の施策への変更を決定し、「１万歩以上歩く」についてはＣ評価として、施策グループからの除外、次のスケジュールでの中止或は他の施策への変更を決定している。

施策情報送信部１３は、複数の施策が行われた影響については、それらの施策の組合せごとに判断する。例えば、施策情報送信部１３は、「湯船につかる」「野菜摂取」の組合せが、Ｂ評価又はＣ評価であった場合、「湯船につかる」若しくは「野菜摂取」の単独の施策のみとするか、又はこれらのいずれかの施策と別な施策との組み合わせとするように変更してもよい。

施策情報送信部１３はこのような評価処理を行って、スケジュール修正（主として施策グループの他の施策への変更による修正）の要否を判断し、スケジュール修正が必要と判断したときには、ＳＴＥＰ３０に処理を進めてスケジュールを修正する。そして、修正したスケジュールのデータであるスケジュール修正データをユーザ端末３０送信して、ＳＴ
ＥＰ１９に処理を進める。一方、スケジュールの修正が不要であると判断したときには、施策情報送信部１３は、図５のＳＴＥＰ１８から図５のＳＴＥＰ１９に処理を進め、この場合はスケジュールは修正されない。

次に、施策情報送信部１３は、ＳＴＥＰ１９で、初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データ、及び施策外行動実施データ等に基づいて、ユーザＵａが行った各施策外行動（スケジュールに組み込まれている施策以外に、ユーザが行った行動）を評価する。

施策情報送信部１３は、図１６Ａに示した施策外行動の評価基準を用いて、施策外行動の推奨の有無又は禁止の提案を判断する。図１６Ａの評価基準では、判定項目として、肌、体、心の各状態への影響が使用される。

そして、「肌、体、心のいずれかに良い影響があり、且ついずれについても悪い影響が無い」場合は、Ｄ評価となって実施が推奨される。それに対して、「肌、体、心のいずれかに悪い影響がある」場合は、Ｅ評価となって禁止が提案される。また、「肌、体、心のいずれにも影響が無い」場合には、Ｆ評価となって実施が推奨されない。

図１６Ｂは、図１６Ａに示した評価基準を、本実施形態における施策外行動（マッサージを受けた、チョコレートを大量に摂取した）に適用した例を示している。図１６Ｂにより、施策情報送信部１３は、「マッサージを受ける」についてはＤ評価として、次のスケジュールでの実施の推奨を決定している。また、「チョコレートの大量摂取」についてはＥ評価として、次のスケジュールでの止めるための施策（例えば、和菓子を摂取する代替案）の提案を決定している。

施策情報送信部１３は、スケジュールに組み込まれた施策の中止或は変更、又は施策外行動について、実施の推奨或は禁止の提案を決定したときには、ＳＴＥＰ２０からＳＴＥＰ３１に処理を進める。そして、推奨を決定したときはＳＴＥＰ３１からＳＴＥＰ３３に処理を進め、施策外行動の実施を推奨する施策外行動推奨データをユーザ端末３０に送信して、図４のＳＴＥＰ１３に処理を進める。

一方、施策情報送信部１３は、禁止の提案を決定したときには、ＳＴＥＰ３１からＳＴＥＰ３２に処理を進め、施策外行動の禁止を提案する施策外行動禁止データをユーザ端末３０に送信して、図４のＳＴＥＰ１３に処理を進める。

また、施策情報送信部１３は、推奨又は禁止を提案する施策外行動がない場合には、ＳＴＥＰ２０から図４のＳＴＥＰ１３に処理を進める。なお、禁止を提案する施策外行動に代替行動がある場合には、禁止の提案に代えて代替行動への変更を提案する施策外行動禁止データをユーザ端末３０に送信するようにしてもよい。

ユーザ端末３０において、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５７で、肌状態サポートサーバ１０からスケジュール修正データを受信すると、ＳＴＥＰ６５に処理を進め、スケジュール修正データに基づいてスケジュールを修正する。そして、肌サポートアプリ３５ａは、メモリ３６に保持されたスケジュールデータを更新して、処理をＳＴＥＰ５８に進める。

また、肌サポートアプリ３５ａは、図７のＳＴＥＰ５８で、肌状態サポートサーバ１０から施策外行動推奨データ又は施策外行動禁止データを受信すると、ＳＴＥＰ６６に処理を進め、受信したデータに応じて、施策外行動を推奨又は禁止の提案を報知する画面をユーザ端末３０の表示器３１に表示する。なお、この報知は、例えば図１２に示した進捗表に報知メッセージを表示して行ってもよい。また、推奨する施策外行動を、新たな施策としてスケジュールを修正してもよい。

［Ｈ．ゴール判定工程］
図３に示した「５．ゴール判定」の工程は、ユーザＵａが肌サポートアプリ３５ａ上で設定した期間ごとに（図１１ＢにおいてはＳＴＡＲＴから３か月後）、肌状態認識部１１、施策グループ選択部１２及び施策情報送信部１３により実行される。

肌サポートアプリ３５ａは、角質採取テープ３７の使用と、角質採取テープ３７の郵送を促すメッセージをユーザ端末３０の表示器３１に表示する。

肌状態認識部１１は、郵送された角質採取テープ３７から得られた情報に基づいて、肌状態の客観値（保水能力、皮脂適格性など）を認識する。

また、肌サポートアプリ３５ａは、アンケートの回答、肌等の撮像の使用を促すメッセージをユーザ端末３０の表示器３１に表示し、得られた情報を送信する。

肌状態認識部１１は、肌サポートアプリ３５ａから得られた情報に基づいて、肌の乾燥感の主観値（主観スコア）と、肌状態の客観値（肌の画像スコア）を認識する。

施策グループ選択部１２及び施策情報送信部１３は、肌の乾燥感の主観値と、肌状態の客観値とに基づいて、肌状態のサポート開始時と３カ月後における評価値を比較して、ゴール達成度を判定する。

図１７の例では、乾燥感の主観値のスコアが３カ月で３から５に増加しているので達成（○）と判定し、客観値についても、肌の画像スコアが３カ月で３から４に増大し、保水能力が２に維持され、皮脂適格性が１から２に増大しているので達成（○）と判定されている。そして、主観値と客観値が共にゴールを達成しているので、トータルとしてもゴールを達成したと判定している。

肌状態認識部１１及び施策グループ選択部１２は、ゴールを達成した場合には新たなゴールを設定するため、図３に示した「１．ゴール設定」の工程を再度実行する。肌状態認識部１１及び施策グループ選択部１２は、ゴール未達の場合は、「２．スケジュール決定」工程を実施してもよいし、ユーザの希望または進捗に応じて「１．ゴール設定」の工程を再度実行してもよい。

［Ｉ．２次データ生成］
図３に示した「６．２次データ生成」の工程は、２次データ生成部１９により実行される。２次データ生成部１９は、複数のユーザＵから送信される初期ユーザ情報データ、角層細胞解析データ、現状ユーザ情報データ、実行状況データ、施策外行動実施データ等の各種データ（以下、ユーザ個別データという）を、ユーザごとにサポートＤＢ２０に順次蓄積する。

そして、２次データ生成部１９は、サポートＤＢ２０に蓄積されたユーザ個別データを分析して、例えば図１８に示したように、各ユーザの特性（性別、年齢、居住地、嗜好、ライフスタイル等）、サポートの改善対象（乾燥感、ごわつき、敏感、ニキビ、しぼみ感等）、スケジュールにより提案された施策（湯船につかる、野菜摂取、１万歩以上歩く等）、及び施策の実施による肌、体、心の各状態の変化等を関連付けた２次データを生成する。

また、２次データ生成部１９は、施策外行動についても図１８と同様に、各ユーザの特性と施策外行動の実施による肌、体、心の各状態の影響とを関連付けた２次データを生成する。

このようにして生成された２次データは、同様の特性を有するユーザについて、体及び心に良い影響を与えつつ肌状態の改善を図るために有効な施策を選択する際に、有効に活用することができる。例えば、上述した図３の「２．スケジュール決定」の工程において、施策グループ選択部１２は、２次データを参照して、ユーザＵａの特性に適合した施策を選択することができる。

また、上述した図３の「４．スケジュール修正」の工程において、施策情報送信部１３は、ユーザＵａの肌、体、心の各状態の推移に応じてスケジュールを変更する際に、２次データを参照して、より有効な施策或は施策外行動を組み込んだスケジュールに変更することができる。

さらに、２次データは、肌状態のサポートを行う上で有効に利用できると共に、ある特性を有するユーザ（例えば、東京に住む３０代のアウトドア志向の女性等）をターゲットとしたマーケティング等の目的にも利用することができる。そのため、２次データを図１に示した他のシステム６０等に提供してもよい。

［Ｊ．目標スコアの設定処理］
図１９～図２１を参照して、図４のＳＴＥＰ１１の一連の処理の中で実行される目標スコアの設定処理を説明する。目標スコアの設定処理は、指定負担基準認識部１４により実行される処理である。なお、目標スコアの設定処理は、図３の「１．ゴール設定」の際に実行されるに限られず、例えば、図３の「４．スケジュール修正」の際に実行されてもよいし、図３の「５．ゴール判定」の後の「１．ゴール設定」で実行されてもよい。

目標スコアの設定処理の説明の前に、図６のＳＴＥＰ５３で入力されるデータについて補足する。

図６のＳＴＥＰ５３の一連の処理の中で、肌サポートアプリ３５ａは、アンケートの一環として、図１９に示される画面Ｐ１を表示器３１に出力する。画面Ｐ１は、ユーザＵａの主観的な感覚と客観データとのいずれを重要視して思考するかを推測するための基礎情報を入力させる画面である。

画面Ｐ１には、バーＰ１１と、アイコンＰ１２と、主観割合表示Ｐ１３と、考え方についての質問のリストＰ１４と、入力完了ボタンＰ１５とが含まれている。

バーＰ１１の両端には、「客観データ」「主観的感覚」との文字が表示されている。また、バーＰ１１上にはアイコンＰ１２が表示されている。アイコンＰ１２は、ユーザＵａの操作により、左右に移動可能となっている。

また、アイコンＰ１２の情報には、主観割合表示Ｐ１３が表示されている。主観割合表示Ｐ１３は、主観的な感覚を重視する割合を０から１００までの数字で表した表示であり、バーＰ１１上のアイコンＰ１２の位置が「主観的感覚」に近くなるほど大きくなり、バーＰ１１上のアイコンＰ１２の位置が「客観データ」に近くなるほど小さくなるように、主観割合表示Ｐ１３の数字が変化する。

考え方についての質問のリストＰ１４には、質問と、回答の入力欄とが含まれている。回答の入力欄には、「客観データ」よりも「主観的な感覚」を重視することを示す主観選択及び「主観的な感覚」よりも「客観データ」を重視することを示す客観選択のどちらかが入力される。例えば、「健康診断の値が悪くても実感が伴わなければ気にしない」という質問に対し、「はい」という回答は、「客観データ」よりも「主観的な感覚」を重視することを示す主観選択である。一方、「健康診断の値が悪くても実感が伴わなければ気にしない」という質問に対し、「いいえ」という答えは、「主観的な感覚」よりも「客観データ」を重視することを示す客観選択である。

肌サポートアプリ３５ａは、タッチパネル３２を介して入力完了ボタンＰ１５の押圧操作を検知すると、入力された情報をメモリ３６に記憶するとともに、図２０に示される画面Ｐ２を表示器３１に出力する。

画面Ｐ２は、ユーザＵａが許容する負担のレベルとユーザＵａの肌状態の目標スコアと施策を実行する期間とを決定するための基礎情報を入力させるための画面である。

画面Ｐ２には、負担を縦軸とし、期間を横軸とする２次元座標系と、原点から第１象限に延びる三つの矢印Ｒ１～Ｒ３とが含まれている。

矢印Ｒ１は、負担が比較的大きいけれども、短期間でユーザＵａの肌状態を比較的大きく向上させるコースを示している。

矢印Ｒ３は、負担が比較的少なく、長期間でユーザＵａの肌状態を比較的小さく向上させるコースを示している。

矢印Ｒ２は、その負担が、矢印Ｒ１の負担よりも小さく、矢印Ｒ３の負担よりも大きく、その期間が、矢印Ｒ１の期間よりも長く、矢印Ｒ３の期間よりも短く、ユーザＵａの肌状態の向上度が矢印Ｒ１よりも小さく矢印Ｒ３よりも大きいコースを示している。

肌サポートアプリ３５ａは、矢印Ｒ１～Ｒ３のいずれかの押圧操作をタッチパネル３２を介して検知すると、選択された矢印に対応するユーザＵａが許容する負担のレベルと施策を実行する期間とを認識し、メモリ３６に記憶する。

肌サポートアプリ３５ａは、メモリ３６に記憶された情報を、ＳＴＥＰ６０の一連の処理の中で肌状態サポートサーバ１０に送信する。

肌状態サポートサーバ１０は、これらの情報を受信した状態で、図２１の処理を実行する。

図２１のＳＴＥＰ７１において、指定負担基準認識部１４は、図１９のバーＰ１１、アイコンＰ１２及び主観割合表示Ｐ１３に対して入力された、ユーザＵａが指定した主観的感覚を重視する割合を示す数値を認識する。例えば、図１９では、主観的感覚を重視する割合としての５０（％）を認識する。

図２１のＳＴＥＰ７２において、指定負担基準認識部１４は、図１９の質問のリストＰ１４に入力された主観選択の個数と客観選択の個数とを認識する。例えば、図１９の質問率では、いずれも「はい」が客観データよりも主観的感覚を重視する主観選択であり、「いいえ」が「主観的な感覚」よりも「客観データ」を重視することを示す客観選択である。図１９では、「はい」が４個で、「いいえ」が１個であるので、指定負担基準認識部１４は、主観選択が４個であり、客観選択が１個であると認識する。

図２１のＳＴＥＰ７３において、指定負担基準認識部１４は、主観的な感覚を重視する割合、主観選択及び客観選択の個数に基づいてユーザの主観的な感覚を重視する割合を認識する。

例えば、指定負担基準認識部１４は、図２１のＳＴＥＰ７１で認識された主観的な感覚を重視する割合から、ユーザは、主観も客観もどちらも同じように重視していると認識してもよい。

また、指定負担基準認識部１４は、図２１のＳＴＥＰ７２で認識された主観選択及び客観選択の個数から、主観選択の個数と客観選択の個数との比を算出し、ユーザの主観的な感覚を重視する割合を認識してもよい。例えば、指定負担基準認識部１４は、主観選択が４個であり、客観選択が１個であれば、ユーザＵａが主観的な感覚を客観データよりも４倍重視している（主観的な感覚を重視する割合が８０％である）と認識してもよい。

また、指定負担基準認識部１４は、これらの平均から、ユーザの主観的な感覚を重視する割合を認識してもよい。例えば、指定負担基準認識部１４は、図２１のＳＴＥＰ７１で認識された主観的な感覚を重視する割合が５０％であり、図２１のＳＴＥＰ７２で認識された主観選択及び客観選択の個数から、主観的な感覚を重視する割合が８０％であると認識した場合、これらの平均値の６５％をユーザＵａが主観的な感覚を重視する割合であると認識してもよい
図２１のＳＴＥＰ７４において、指定負担基準認識部１４は、サポートＤＢ２０にユーザの主観的な感覚を重視する割合を記憶する。

図２１のＳＴＥＰ７５において、指定負担基準認識部１４は、ユーザＵａが許容する負担のレベルとユーザＵａの肌状態の目標スコアと施策を実行する期間を認識し、サポートＤＢ２０に記憶する。このうち、ユーザＵａの肌状態の目標スコアについては、指定負担基準認識部１４は、ユーザＵａが許容する負担のレベルと、各施策の効果と、ユーザの主観的な感覚を重視する割合に基づいて、ユーザＵａの肌状態の主観的な目標スコアと、客観的な目標スコアとを決定する。指定負担基準認識部１４は、ユーザＵａの肌状態の主観的な目標スコアと、客観的な目標スコアとの合計値を、ユーザＵａの肌状態の目標スコアとして認識する。

［Ｋ．第１実施形態の施策の決定処理］
図２２～図２４を参照して、図４のＳＴＥＰ１２の一連の処理の中で行われる施策の決定処理について説明する。施策の決定処理は、施策抽出部１５が実行する処理である。

図２２のＳＴＥＰ８１において、施策抽出部１５は、施策グループに含まれる施策の中から、一の施策を認識する。これに代えて、施策抽出部１５は、全ての施策のうちから一の施策を認識してもよいし、全ての施策又は施策グループに含まれる施策のうち、ユーザによって入力された情報に合致する一の施策を認識してもよい。

例えば、図２３に示される施策が施策グループに含まれる施策であるとすると、施策抽出部１５は、ＩＤ「Ｓ１」の「抗酸化作用果物を食べる」を認識する。図２３に示されるデータは、サポートＤＢ２０に記憶されているデータである。図２３に示されるデータが、本発明の「施策情報」に相当する。

図２２のＳＴＥＰ８２において、施策抽出部１５は、当該一の施策の負担を評価する。例えば、図２３に示されるように、各施策に対し、負担が「時間的負担」「金銭的負担」「心理的負担」「客観的難易度」に分けてスコアリングされている。施策抽出部１５は、これらの各スコアの合算値を一の施策の負担として認識する。例えば、施策抽出部１５は、ＩＤ「Ｓ１」の「抗酸化作用果物を食べる」の負担を５と認識する。ユーザＵａが入力したアンケート又はユーザＵａの属性により各スコアの係数が定められている場合、施策抽出部１５は、各スコアと各係数とをかけ合わせ、その後に夫々を合算した値を一の施策の負担として認識してもよい。

なお、「時間的負担」とは、一の施策を実行するのにかかる時間の長短を示す。「金銭的負担」とは、一の施策を実行するのにかかる金銭の大小を示す。「心理的負担」は、ユーザＵａがその施策を実行するに当たって感じる心理的抵抗の大小を示す。「客観的難易度」は、その施策の技術的な難度を示す。「時間的負担」「金銭的負担」「客観的難易度」「心理的負担」はあらかじめ定められた値であってもよいし、ユーザＵａ、Ｕｂ、Ｕｃを含む多数のユーザからのアンケートによって定められてもよいし、ユーザＵａにより入力されたアンケートに基づいて定められてもよいし、又はユーザＵａの過去の行動の履歴に基づいて定められてもよい。いずれの数値も、数値が大きいほど負担が重いことを示し、数値が小さいほど負担が軽いことを意味する。

図２２のＳＴＥＰ８３において、施策抽出部１５は、サポートＤＢ２０に記憶されたユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合に基づいて、ユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合を認識する。これに代えてまたは加えて、施策抽出部１５は、ユーザＵａの年齢、設別等の属性からユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合を認識してもよい。ユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合が本発明の「前記ユーザの属性からまたは嗜好から定まる割合」に相当する。

図２２のＳＴＥＰ８４において、施策抽出部１５は、当該一の施策の効果の高さを認識する。

ユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合が５０％である場合、施策抽出部１５は、図２３に示される当該一の施策の客観的効果の数値の５０％と、主観的効果の数値の５０％とを合算した値を当該一の施策の効果として認識する。以下の説明においては、ユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合が５０％であるとして説明する。

ユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合が８０％である場合、施策抽出部１５は、図２３に示される当該一の施策の客観的効果の数値の２０％と、主観的効果の数値の８０％とを合算した値を当該一の施策の効果として認識する。

なお、図２３の客観的効果と主観的効果とは、例えば、同一の施策を実施した他のユーザＵｂ、Ｕｃに対する客観的効果と主観的効果とであってもよい。

施策の効果とは、施策の実行がどの程度だけ肌状態の向上に資するかを示す数値を意味する。施策の効果の数値が大きいほど、施策の実行が肌状態の向上に資する程度が大きくなり、施策の効果の数値が小さいほど、施策の実行が肌状態の向上に資する程度が小さくなる。たとえば、施策の客観的効果の数値が大きいほど、施策の実行が肌状態の客観的スコアが上昇しやすくなり、施策の主観的効果の数値が大きいほど、施策の実行が肌状態の主観的スコアが上昇しやすくなる。

たとえば、施策の効果（客観的効果及び主観的効果）は、施策の実行前の肌状態のスコア（客観スコア及び主観スコア）と、施策の実行後の肌状態のスコア（客観スコア及び主観スコア）との差分の平均値、最小値、最大値、最頻値、最新の値または中央値等で表されてもよい。

この場合、施策の効果は、必ずしも正になるとは限られず、ゼロまたは負になることもある。この場合において施策の効果が負とは、施策の実行により、肌状態がむしろ悪化することを意味する。

また、施策の効果（客観的効果及び主観的効果）は、施策の実行後の肌状態のスコア（客観スコア及び主観スコア）の平均値、最小値、最大値、最頻値、最新の値または中央値等で表されてもよい。

この場合、（施策の実行前の肌状態のスコア及び）施策の実行後の肌状態のスコアは、ユーザＵａの過去の肌状態のスコアであることが好ましいが、これに代えて又は加えて他のユーザＵｂ、Ｕｃ等の過去の肌状態のスコアであってもよいし、システム設計者によりあらかじめ定められた値であってもよいし、所定の計算式を用いて導かれた値であってもよい。

図２２のＳＴＥＰ８５において、施策抽出部１５は、当該一の施策の負担の合計値及び効果の高さから当該一の施策を分類する。なお、施策抽出部１５は、施策の効果が所定値以下である（たとえばゼロまたは負）施策など、施策を実行することにより、ユーザＵａの肌状態がほとんど良化しないまたは悪化すると見込まれる施策を除外してもよい。

ただし、施策の効果はユーザＵａの年齢、季節、環境等によっても変わる可能性がある。すなわち、施策の実行により、以前ユーザＵａの肌状態がたまたま悪化したとしても、次回以降はユーザＵａの肌状態が改善することもあるので、すべての施策を推薦対象としてもよい。

例えば、施策抽出部１５は、図２４に示されるように、施策の効果を縦軸とし、施策の負担を横軸とする２次元座標系上において、当該２次元座標系上を複数の領域Ｚ_１～Ｚ９に分割し、当該一の施策がいずれの領域に含まれるかで、当該一の施策を分類する。

図２４では、各施策は以下のとおりに分類される。なお、以下では、Ｘ_１＝６．５、Ｘ_２＝８．５、Ｙ_１＝５．５、Ｙ_２＝２．５としている。

Ｚ_１：負担がＸ_１未満、かつ、効果がＹ_１以上の領域
Ｚ_２：負担がＸ_１以上Ｘ_２未満、かつ、効果がＹ_１以上の領域
Ｚ_３：負担がＸ_２以上、かつ、効果がＹ_１以上の領域
Ｚ_４：負担がＸ_１未満、かつ、効果がＹ_２以上Ｙ_１未満の領域
Ｚ_５：負担がＸ_１以上Ｘ_２未満、かつ、効果がＹ_２以上Ｙ_１未満の領域
Ｚ_６：負担がＸ_２以上、かつ、効果がＹ_２以上Ｙ_１未満の領域
Ｚ_７：負担がＸ_１未満、かつ、効果がＹ_２未満の領域
Ｚ_８：負担がＸ_１以上Ｘ_２未満、かつ、効果がＹ_２未満の領域
Ｚ_９：負担がＸ_２以上、かつ、効果がＹ_２未満の領域。

例えば、施策抽出部１５は、「ユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合が５０％」から、ＩＤ「Ｓ１」の「抗酸化作用果物を食べる」の効果を６×５０％＋２×５０％＝４と認識する。ＩＤ「Ｓ１」の「抗酸化作用果物を食べる」の負担は、前述した通り５である。

従って、施策抽出部１５は、ＩＤ「Ｓ１」の「抗酸化作用果物を食べる」を、「負担がＸ_１未満、かつ、効果がＹ_２以上Ｙ_１未満の領域Ｚ_４」に分類する。

図２２のＳＴＥＰ８６において、施策抽出部１５は、施策グループに含まれる全ての施策に対してＳＴＥＰ８１～ＳＴＥＰ８５の処理を実行したか否かを判定する。

当該判定結果が否定的である場合（図２２のＳＴＥＰ８６でＮＯ）、施策抽出部１５は、図２２のＳＴＥＰ８１に戻り、未処理の施策に対してＳＴＥＰ８１～ＳＴＥＰ８５の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２２のＳＴＥＰ８６でＹＥＳ）、ＳＴＥＰ８７において、施策抽出部１５は、サポートＤＢに記憶された負担レベルを認識する。

図２２のＳＴＥＰ８８において、施策抽出部１５は、負担レベルと分類と効果とに基づいて各施策に優先度を付与する。

例えば、負担レベルが、図２０の矢印Ｒ１に対応する負担レベル（大）である場合、施策抽出部１５は、負担が小さい施策よりも効果が高い施策が優先されるように、各施策に優先度を付与する。また、負担レベルが、図２０の矢印Ｒ２に対応する負担レベル（中）である場合、施策抽出部１５は、負担が過剰に大きくならない範囲で効果の高い施策が優先されるように各施策に優先度を付与する。負担レベルが、図２０の矢印Ｒ３に対応する負担レベル（小）である場合、施策抽出部１５は、負担が小さい施策が優先されるように各施策に優先度を付与する。矢印Ｒ１～Ｒ３に対応する負担レベルは、前記施策の負担値の合計又は平均の上限値を示すものであってもよい。

矢印Ｒ１～Ｒ３に対応する負担レベルは、サポートＤＢ２０に記憶されている。矢印Ｒ１～Ｒ３に対応する負担レベルが、本発明の「負担基準」に相当し、ユーザＵａにより指定された矢印Ｒ１～Ｒ３に対応する負担レベルが、本発明の「指定負担基準」に相当する。

さらに具体的には、施策抽出部１５は、図２０の矢印Ｒ１に対応する負担レベル（大）である場合、領域Ｚ_１に含まれる施策→領域Ｚ_２に含まれる施策→領域Ｚ_３に含まれる施策→領域Ｚ_４に含まれる施策→領域Ｚ_５に含まれる施策→領域Ｚ_６に含まれる施策→領域Ｚ_７に含まれる施策→領域Ｚ_８に含まれる施策→領域Ｚ_９に含まれる施策の順で優先度を付与する。施策抽出部１５は、一の領域に複数の施策が含まれる場合、効果が大きい順、効果が同一である場合、負担が小さい順で、優先度を付与する。

また、施策抽出部１５は、図２０の矢印Ｒ２に対応する負担レベル（中）である場合、領域Ｚ_１に含まれる施策→領域Ｚ_２に含まれる施策→領域Ｚ_４に含まれる施策→領域Ｚ_５に含まれる施策→領域Ｚ_７に含まれる施策→領域Ｚ_８→領域Ｚ_３に含まれる施策→領域Ｚ_６に含まれる施策→領域Ｚ_９に含まれる施策に含まれる施策の順で優先度を付与する。施策抽出部１５は、一の領域に複数の施策が含まれる場合、効果が大きい順、効果が同一である場合、負担が小さい順で、優先度を付与する。

また、施策抽出部１５は、図２０の矢印Ｒ３に対応する負担レベル（小）である場合、領域Ｚ_１に含まれる施策→領域Ｚ_４に含まれる施策→領域Ｚ_７に含まれる施策→領域Ｚ_２に含まれる施策→領域Ｚ_５に含まれる施策→領域Ｚ_７に含まれる施策→領域Ｚ_３に含まれる施策→領域Ｚ_６に含まれる施策→領域Ｚ_９に含まれる施策の順で優先度を付与する。施策抽出部１５は、一の領域に複数の施策が含まれる場合、効果が大きい順、効果が同一である場合、負担が小さい順で、優先度を付与する。

これに代えて、施策抽出部１５は、図２０の矢印Ｒ１に対応する負担レベル（大）である場合、効果の高い順に施策を選択してもよい。また、図２０の矢印Ｒ３に対応する負担レベル（小）である場合、負担が小さい順に施策を選択してもよい。

図２２のＳＴＥＰ８９において、施策抽出部１５は、優先度に基づいて推薦する施策を選択する。例えば、施策抽出部１５は、４つの施策を選ぶ場合、かつ、図２０の矢印Ｒ１に対応する負担レベル（大）である場合、Ｓ６，Ｓ８、Ｓ１、Ｓ２の施策を選択する。また、施策抽出部１５は、４つの施策を選ぶ場合、かつ、図２０の矢印Ｒ２に対応する負担レベル（中）である場合、Ｓ６、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４の施策を選択する。また、施策抽出部１５は、４つの施策を選ぶ場合、かつ、図２０の矢印Ｒ３に対応する負担レベル（小）である場合、Ｓ６、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の施策を選択する。

施策抽出部１５は、４つの施策を選ぶのに限らず、通信を介してユーザ端末３０より受信したユーザにより指定された数となるまで施策を選択してもよいし、あらかじめ定められた数となるまで施策を選択してもよいし、矢印Ｒ１～Ｒ３に紐づけられた数となるまで施策を選択してもよいし、負担の合計が所定値を超えない範囲で施策を選択してもよい。また、施策抽出部１５は、時間的負担、金銭的負担、心理的負担、客観的難易度の選択された施策すべての合計が所定値を超えない範囲で施策を選択してもよい。

施策抽出部１５は、選択した施策をサポートＤＢ２０に記憶する。

［Ｋ．第２実施形態の施策の決定処理］
図２５～図２７を参照して、第２実施形態の施策の決定処理について説明する。

本実施形態では、図２６に示されるように、施策が「抗酸化作用果物を食べる」「走る」等の施策の種別と、「１種類の果物（を食べる）」「週１度１ｋｍ（走る）」等の施策の実行の度合いとに分類されている場合の処理について説明する。

図２５のＳＴＥＰ９１～ＳＴＥＰ９８は、図２２のＳＴＥＰ８１～ＳＴＥＰ８８と同様の処理である。そのためＳＴＥＰ９１～ＳＴＥＰ９８の説明を割愛する。これらの処理の結果、図２７に示されるように、施策ＩＤ「Ｉ－１」～「Ｉ－３」「Ｊ－１」～「Ｊ－３」が領域Ｚ_１～Ｚ_９に分類される。優先度の付与は、第１実施形態と同様に付与される。

図２５のＳＴＥＰ９９において、施策抽出部１５は、施策種別ごとに一つまで推薦する施策を選択し、サポートＤＢ２０に記憶する。

例えば、施策抽出部１５は、２つの施策を選ぶ場合、かつ、図２０の矢印Ｒ１に対応する負担レベル（大）である場合、Ｉ－２，Ｊ－３の施策を選択する。また、施策抽出部１５は、２つの施策を選ぶ場合、かつ、図２０の矢印Ｒ２に対応する負担レベル（中）である場合、Ｉ－２、Ｊ－２の施策を選択する。また、施策抽出部１５は、４つの施策を選ぶ場合、かつ、図２０の矢印Ｒ３に対応する負担レベル（小）である場合、Ｉ－２、Ｊ－２の施策を選択する。

［Ｌ．第３実施形態の施策の決定処理］
図２８～図２９を参照して、第３実施形態の施策の決定処理を説明する。

第３実施形態の施策の決定処理は、負担の小さい順、負担が同じ場合には効果の大きい順に所定数までの施策を選択する処理である。説明を簡易にするため、図２９では、負担としての心理的負担のみ記載しているが、合計値等により負担の大小が決定できるのであれば、複数の種類の負担で表されていてもよい。

図２８のＳＴＥＰ１０１において、施策抽出部１５は、負担検索値を認識する。具体的には、施策抽出部１５は、心理的負担の最小値「１」を負担検索値として認識する。

図２８のＳＴＥＰ１０２において、施策抽出部１５は、負担検索値と同一の負担の各施策と各効果とを認識する。図２９を例として説明すると、施策抽出部１５は、負担検索値「１」と同一の負担の施策であるＩＤ「Ｓ９」～「Ｓ１２」とその効果とを認識する。例えば、ユーザＵａの主観的な感覚を重視する割合が５０％である場合、施策抽出部１５は、ＩＤ「Ｓ９」と、その効果６×５０％＋２×５０％＝「４」を認識する。以下、認識された施策群を施策候補群という。

図２８のＳＴＥＰ１０３において、施策抽出部１５は、施策候補群に含まれる施策の効果のうち最大の効果を効果検索値として認識する。図２９を例として説明すると、施策抽出部１５は、効果の最大値「４」を効果検索値として認識する。

図２８のＳＴＥＰ１０４において、施策抽出部１５は、効果検索値と同一の効果の施策を施策候補として認識する。図２９を例として説明すると、施策抽出部１５は、効果検索値「４」と同一の効果のＩＤ「Ｓ９」「Ｓ１２」の施策を施策候補として認識する。

図２８のＳＴＥＰ１０６において、施策抽出部１５は、施策候補の総数が、負担レベルに応じた施策の数の上限値以上かどうかを判定する。

施策抽出部１５は、図２０の矢印Ｒ１に対応する負担レベル（大）である場合、比較的大きい値（例えば５個）を施策の数の上限値として認識する。施策抽出部１５は、図２０の矢印Ｒ３に対応する負担レベル（小）である場合、比較的小さい値（例えば１個）を施策の数の上限値として認識する。施策抽出部１５は、図２０の矢印Ｒ２に対応する負担レベル（中）である場合、矢印Ｒ１の施策の数の上限値よりも小さく、矢印Ｒ３の施策の数の上限値よりも大きい値（例えば３個）を施策の数の上限値として認識する。

施策抽出部１５は、施策候補の総数が、上記のようにして認識した施策の数の上限値以上か否かを判定する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２８のＳＴＥＰ１０６でＹＥＳ）、施策抽出部１５は、図２８のＳＴＥＰ１０７に進み、認識された施策候補をサポートＤＢ２０に記憶する。施策候補の総数が施策の数の上限値を超えている場合には、施策抽出部１５は、ユーザＵａの嗜好又はユーザＵａの属性等に基づいて施策の数が上限値以内になるように絞ってもよいし、後にユーザ端末３０で施策候補の総数が施策の数の上限値を超えている旨を表示し、ユーザＵａに施策の選択を求めてもよい。

当該判定結果が否定的である場合（図２８のＳＴＥＰ１０６でＮＯ）、施策抽出部１５は、図２８のＳＴＥＰ１０８に進み、施策候補群にＳＴＥＰ１０４で未認識の施策があるか否かを判定する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２８のＳＴＥＰ１０８でＹＥＳ）、施策抽出部１５は、図２８のＳＴＥＰ１０９に進み、効果検索値を１減少させたあと、図２８のＳＴＥＰ１０４に進む。

当該判定結果が否定的である場合（図２８のＳＴＥＰ１０８でＮＯ）、施策抽出部１５は、図２８のＳＴＥＰ１１０に進み、負担検索値を１増加させたあと、図２８のＳＴＥＰ１０２に進む。

［Ｍ．第４実施形態の施策の決定処理］
図３０～図３１を参照して、第４実施形態の施策の決定処理を説明する。

本実施形態では、図３１に示されるように、施策が「抗酸化作用果物を食べる」「走る」等の施策の種別と、「１種類の果物（を食べる）」「週１度１ｋｍ（走る）」等の施策の実行の度合いとに分類されている場合の処理について説明する。

図３０のＳＴＥＰ１１１～ＳＴＥＰ１１４は、それぞれ、図２８のＳＴＥＰ１０１～ＳＴＥＰ１０４の夫々の処理と同様の処理である。そのためＳＴＥＰ１１１～ＳＴＥＰ１１４の説明を割愛する。

図３０のＳＴＥＰ１１５において、施策抽出部１５は、図３０のＳＴＥＰ１１４で認識された施策候補と同一の種別の施策を除外する。ここで、「施策を除外する」とは、以後の施策の決定処理のＳＴＥＰ１１４において、その施策を施策候補として認識しないことを意味する。

例えば、図３１において施策ＩＤ「Ｋ－３」が認識された場合には、同一種別の施策ＩＤ「Ｋ－１」「Ｋ－２」が除外される。この結果、同一種別の中で負担が少なく、効果が高い施策が１つだけ選択されるので、同一種別の施策が複数施策候補として選択されることが回避される。

図３０のＳＴＥＰ１１５～ＳＴＥＰ１２０は、それぞれ、図２８のＳＴＥＰ１０５～ＳＴＥＰ１１０の夫々の処理と同様の処理である。そのためＳＴＥＰ１１５～ＳＴＥＰ１２０の説明を割愛する。

［Ｎ．スコア表示処理］
図３２～図３３を参照して、図７のＳＴＥＰ６４のスコア表示処理の詳細を説明する。スコア表示処理は、肌サポートアプリ３５ａにより実行される。

図３２のＳＴＥＰ１２１で、肌サポートアプリ３５ａは、通信を介して認識した、肌状態サポートサーバ１０のサポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データに基づいて、所定の期間のユーザＵａの肌状態の客観スコアを認識し、メモリ３６に記憶する。ここで、「所定の期間」とは、肌状態と施策の実行の度合いとの関係が示される程度の期間であることが好ましく、例えば実行時点から前の、１週間、１０日間、１カ月間又は３カ月間である。

図３２のＳＴＥＰ１２２で、肌サポートアプリ３５ａは、ユーザＵａの客観スコアの更新があるか否かを判定する。例えば、肌サポートアプリ３５ａは、本スコア表示処理の実行日に新たに認識されたユーザＵａの客観スコアがあるか否かを判定する。客観スコアが、本発明の「第１肌スコア」に相当する。

当該判定結果が否定的である場合（図３２のＳＴＥＰ１２２でＮＯ）、肌サポートアプリ３５ａは、図３２のＳＴＥＰ１２３ａに進み、ユーザＵａの前回の客観スコアに基づいて、前回の客観スコアの認識時点から現時点までのユーザＵａの客観スコアを推定し、メモリ３６に記憶する。

図３３Ａは、前回の客観スコアの認識時点から次回の客観スコアの認識時点以前である現時点ｄ１までの客観スコアの推移である。例えば、肌サポートアプリ３５ａは、図３３Ａに一点鎖線で示されるように、前回の客観スコアの認識時点から現時点ｄ１までのユーザＵａの客観スコアが、ユーザＵａの前回の客観スコアｅ１と同一であると仮定する。これは、特に客観スコアを認識する初回から２回目までの間は、ユーザの将来の客観スコアを推測することが困難だからである。３回目以降は前回までの客観度スコアの改善度に基づいて推測値を用いることも可能である。また、これに代えて、肌サポートアプリ３５ａは、ユーザＵａの前回の客観スコアに加え、ユーザＵａの前々回以前の客観スコアの時系列の遷移、季節、ユーザＵａが実行している施策等に基づいて、前回の客観スコアの認識時点から現時点までのユーザＵａの客観スコアを推定してもよい。なお、図３３Ａ及び図３３Ｂのグラフは、いずれも肌スコアを縦軸とし、期間を横軸としたグラフである。

当該判定結果が肯定的である場合（図３２のＳＴＥＰ１２２でＹＥＳ）、肌サポートアプリ３５ａは、図３２のＳＴＥＰ１２３ｂに進み、ユーザＵａの前回の客観スコアとユーザＵａの最新の客観スコアとに基づいて、前回の客観スコアの認識時点から現時点までのユーザＵａの客観スコアを推定し、メモリ３６に記憶する。

図３３Ｂは、前回の客観スコアの認識時点から現時点である今回の客観スコアの認識時点ｄ２までの客観スコアの推移である。例えば、肌サポートアプリ３５ａは、図３３Ｂに一点鎖線で示されるように、前回の客観スコアの認識時点から現時点である今回の客観スコアの認識時点ｄ２までのユーザＵａの客観スコアが、線形で遷移したと推定する。線形の傾きについては、前回の客観スコア（ｅ１）と今回の客観スコア（ｅ２）から一次関数を算出してその傾きを使用したり、入力された主観スコアの値も考慮して近似直線を作成してその傾きを使用したり、といった方法が考えられる。

図３２のＳＴＥＰ１２３ａ又は図３２のＳＴＥＰ１２３ｂの後、肌サポートアプリ３５ａは、図３２のＳＴＥＰ１２４に進み、通信を介して認識した、肌状態サポートサーバ１０のサポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの初期ユーザ情報データ、現状ユーザ情報データに基づいて、所定の期間のユーザＵａの主観スコアを認識し、メモリ３６に記憶する。主観スコアが、本発明の「第２肌スコア」に相当する。

図３２のＳＴＥＰ１２５において、肌サポートアプリ３５ａは、客観スコア及び主観スコアに基づいて、肌状態のスコアを認識する。この処理に限られないが、肌サポートアプリ３５ａは、図２２のＳＴＥＰ８４の効果の認識と同様に、ユーザの主観的な感覚を重視する割合に基づいて、肌状態のスコアを評価してもよい。

図３２のＳＴＥＰ１２６において、肌サポートアプリ３５ａは、通信を介して認識した、肌状態サポートサーバ１０のサポートＤＢ２０に蓄積されたユーザＵａの肌状態の目標スコアを認識し、メモリ３６に記憶する。

図３２のＳＴＥＰ１２７において、肌サポートアプリ３５ａは、認識された肌状態のスコアの遷移を示すグラフと肌状態の目標スコアを示す表示Ｇ１、Ｇ２を表示器３１に出力させる。図３２のＳＴＥＰ１２３ａの推定処理がされた場合には、例えば、図３３Ａの実線のグラフが表示器３１に出力される。図３２のＳＴＥＰ１２３ｂの推定処理がされた場合には、例えば、図３３Ｂの実線のグラフが表示器３１に出力される。なお、肌状態のスコアの遷移を示すグラフが、本発明の「肌状態の時系列の遷移を示す表示」に相当する。肌状態の目標スコアを示す表示Ｇ１、Ｇ２が、本発明の「肌状態の目標スコアを示す表示」に相当する。
（その他の実施形態）
本実施形態では、肌サポートアプリ３５ａが肌状態を「指定状態」として処理を行う例を説明したが、これに限られず、肌サポートアプリ３５ａが心状態又は体状態を「指定状態」として処理を行ってもよい。

肌状態サポートサーバ１０の一部または全部の処理をユーザ端末３０が実行してもよい。また、ユーザ端末３０の出力、入力以外の一部または全部の処理を肌状態サポートサーバ１０が実行してもよい。

本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

１…通信ネットワーク、１０…肌状態サポートサーバ、１１‥肌状態認識部、１２…施策グループ選択部、１３…施策情報送信部、１９…２次データ生成部、２０…サポートＤＢ（データベース）、３０（３０ａ，３０ｂ，３０ｃ）…ユーザ端末（スマートフォン）、３１…表示器、３２…タッチパネル、３３…カメラ、３４…マイク、３５…ＣＰＵ、３５ａ…肌サポートアプリ、３６…メモリ、４０…接続端子、４５…測定機器。

Claims (9)

1. ユーザの入力を検知する入力部と、
   情報を出力する出力部と、
   ユーザが許容できる施策の実施にかかる負担の大小を示す複数の負担基準のうちから、前記入力部を介して指定された一の負担基準である指定負担基準を認識する指定負担基準認識部と、
   前記ユーザの属性又は嗜好に基づいて当該ユーザが前記指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いを認識し、
   前記施策の実行による前記指定状態の変化に対する前記ユーザの主観的評価の結果と、当該施策の実行による当該指定状態の変化に対する客観的評価の結果と、を当該度合いに応じて評価して得られる当該施策の効果を認識し、
   肌状態、心状態又は体状態である指定状態を向上させるための複数の施策と、当該複数の施策それぞれの負担と、当該認識された前記複数の施策それぞれの効果と、に基づいて、前記指定負担基準に示される負担の範囲内の施策を抽出する施策抽出部と、
   前記抽出された施策を示す表示を前記出力部に出力する出力制御部とを備えることを特徴とする情報出力システム。
2. 請求項１記載の情報出力システムにおいて、
   前記負担基準は、ユーザが許容可能な前記施策の実施にかかるユーザの負担の大小を示す負担値である、施策の実施にかかる時間の大小を示す時間的負担値、施策の技術的な難易度を示す難易度値及び施策の実施にかかるユーザの心理的負担の大きさを示す心理的負担値のうち、少なくとも１つの上限値を示すことを特徴とする情報出力システム。
3. 請求項１又は２記載の情報出力システムにおいて、
   前記ユーザの指定状態を認識する指定状態認識部と、
   前記認識された前記ユーザの前記指定状態の時系列の遷移を示す時系列データとして記憶するデータベースと、を備え、
   前記指定負担基準認識部は、前記指定状態認識部により認識された前記指定状態に基づいて前記指定状態の目標値である主観的又は客観的な目標スコアを認識し、
   前記出力制御部は、前記指定状態の目標スコアを示す表示と、前記時系列データに基づく当該指定状態の時系列の遷移を示す表示と、を前記出力部に出力することを特徴とする情報出力システム。
4. 請求項３記載の情報出力システムにおいて、
   前記指定負担基準認識部は、前記ユーザの属性又は嗜好に基づいて認識された当該ユーザが前記指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いと、前記指定状態認識部により認識された前記指定状態と、に基づいて、前記指定状態の主観的な目標スコア及び客観的な目標スコアを認識し、当該主観的な目標スコアと当該客観的な目標スコアとの合計値を当該指定状態の目標スコアとして認識することを特徴とする情報出力システム。
5. 請求項１～４のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   前記ユーザの前記指定状態を、前記指定状態の変化を示す客観的な数値であって、所定の時間間隔をあけて認識される第１スコアと、当該ユーザの当該指定状態の変化に対する主観的評価を示す数値であって、当該第１スコアが認識される時間間隔よりも短い時間間隔をあけて認識される第２スコアと、に分けて認識する指定状態認識部を備えることを特徴とする情報出力システム。
6. 請求項５記載の情報出力システムにおいて、
   前記認識された前記第１スコア及び前記第２スコアを前記ユーザの前記指定状態の時系列の遷移を示す時系列データとして記憶するデータベースを備え、
   前記出力制御部は、
   前記時系列データに記録されている前記第１スコア及び前記第２スコアに基づいて、前記指定状態の時系列の遷移を示す表示を前記出力部に出力するように構成されており、
   当該出力を行う際に、当該第２スコアが認識された時点に対応する当該第１スコアが前記時系列データに含まれていない場合には、当該時系列データに含まれている前記第１スコア又は前記第２スコアに基づいて当該第２スコアが認識された時点の当該第１スコアの推定値を認識し、当該認識された推定値と前記第２スコアとに基づいて、当該指定状態の時系列の遷移を示す表示を前記出力部に出力することを特徴とする情報出力システム。
7. 請求項５又は６に記載の情報出力システムにおいて、
   前記出力制御部は、前記第１スコアと前記第２スコアとの合計値に基づいて、前記指定状態の時系列の遷移を示す表示を前記出力部に出力することを特徴とする情報出力システム。
8. ユーザの入力を検知する入力部と、
   情報を出力する出力部とを備えるシステムに、
   ユーザが許容できる施策の実施にかかる負担の大小を示す複数の負担基準のうちから、前記入力部を介して指定された一の負担基準である指定負担基準を認識するステップと、
   前記ユーザの属性又は嗜好に基づいて当該ユーザが前記指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いを認識するステップと、
   前記施策の実行による前記指定状態の変化に対する前記ユーザの主観的評価の結果と、当該施策の実行による当該指定状態の変化に対する客観的評価の結果と、を当該度合いに応じて評価して得られる当該施策の効果を認識するステップと、
   肌状態、心状態又は体状態である指定状態を向上させるための複数の施策と、当該複数の施策それぞれの負担と、当該認識された前記複数の施策それぞれの効果と、に基づいて、前記指定負担基準に示される負担の範囲内の施策を抽出するステップと、
   前記抽出された施策を示す表示を前記出力部に出力するステップと、
   を実行させることを特徴とする情報出力プログラム。
9. ユーザの入力を検知する入力部と、
   情報を出力する出力部とを備えるシステムが実行する方法であって、
   ユーザが許容できる施策の実施にかかる負担の大小を示す複数の負担基準のうちから、前記入力部を介して指定された一の負担基準である指定負担基準を認識するステップと、
   前記ユーザの属性又は嗜好に基づいて当該ユーザが前記指定状態に関する主観的な感覚を重視する度合いを認識するステップと、
   前記施策の実行による前記指定状態の変化に対する前記ユーザの主観的評価の結果と、当該施策の実行による当該指定状態の変化に対する客観的評価の結果と、を当該度合いに応じて評価して得られる当該施策の効果を認識するステップと、
   肌状態、心状態又は体状態である指定状態を向上させるための複数の施策と、当該複数の施策それぞれの負担と、当該認識された前記複数の施策それぞれの効果と、に基づいて、前記指定負担基準に示される負担の範囲内の施策を抽出するステップと、
   前記抽出された施策を示す表示を前記出力部に出力するステップと、
   を含むことを特徴とする情報出力方法。

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