JP7129763B2 - 肌状態、体状態又は心状態のケアに関する情報出力システム、情報出力プログラム及び情報出力方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報出力システム、情報出力プログラム及び情報出力方法に関する。

従来、肌状態、体状態又は心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。ここで、「Ｗ保湿」及び「ローションマスク・クリーム」は、それぞれ、スキンケア方法の種類又はスキンケアに用いる商品を示している。

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の技術は、ユーザの肌状態に応じて画一的なアドバイスを行うためのカウンセリングツールにすぎず、個々のユーザの嗜好、生活の状況、習慣等のユーザごとの個別の事情に鑑みて施策を提案するものではなかった。このため、ユーザの個別の事情によっては、有効でない施策が提案され続けるおそれがある。

そこで、本発明は、ユーザごとの個別の事情に鑑みて施策を提案することができる肌状態、体状態又は心状態のケアに関する情報出力システム、情報出力プログラム及び情報出力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、
ユーザ情報の入力を受け付ける入力部と、
情報を出力する出力部と、
前記ユーザ情報に基づいて、ユーザに推奨する一または複数の施策を認識する推奨施策認識部と、
ユーザの、前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策の実行履歴を認識し、当該認識された前記一または複数の施策の実行履歴から、施策ごとの実行の有無を認識する実行履歴認識部と、
前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策のうちから、施策の実行頻度に基づいて、ユーザにとって実行が難しい、または実行したくない第１施策を認識する第１施策認識部と、
前記第１施策認識部により認識された前記第１施策を代替する第２施策の候補を認識するとともに、前記ユーザ情報に基づいて前記ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を認識して、当該ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を当該施策の候補から除外した、当該第１施策を代替する第２施策を認識する代替施策認識部と、
前記代替施策認識部により認識された前記第２施策の情報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、推奨施策認識部により、ユーザ情報に基づいて、ユーザに推奨する一または複数の施策が認識される。また、前記実行履歴認識部により、前記情報出力システムのユーザの、前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策の実行履歴が認識される。そして、前記実行履歴認識部により、前記一または複数の施策の実行履歴から、施策ごとの実行の有無が認識される。

第１施策認識部により、前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策のうちから、前記施策の実行頻度に基づいて、ユーザにとって実行が難しい、または実行したくない第１施策が認識される。

そして、代替施策認識部により、前記第１施策認識部により認識された前記第１施策を代替する第２施策の候補が認識されるとともに、前記ユーザ情報に基づいて前記ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策が認識されて、当該ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を当該施策の候補から除外した、当該第１施策を代替する第２施策が認識される。出力制御部により、第２施策の情報が出力部に出力される。

これにより、ユーザにとって実行が難しい、または実行したくない第１施策について、第１施策に代替する第２施策が代替の施策として出力部に出力される。また、第２施策からは、前記ユーザ情報に基づいて認識された、ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策は除外されている。このようにユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を当該施策の候補から除外することで、ユーザが実行できないか実行したくない施策が代替施策から積極的に排除され、ユーザにとって実行ができる蓋然性の高い代替施策が提案されうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記第１施策認識部は、前記実行履歴認識部により認識された施策の実行率が所定の閾値以下という第１条件及び前記実行履歴認識部により認識された施策の不実行の期間が所定の第１期間以上継続しているという第２条件の一方または両方を充足している施策を前記第１施策として認識するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、、第１施策認識部により、前記実行履歴認識部により認識された施策の実行率が所定の閾値以下という第１条件及び前記実行履歴認識部により認識された施策の不実行の期間が所定の第１期間以上継続しているという第２条件の一方または両方を充足している第１施策が認識される。

そして、代替施策認識部により、前記第１施策認識部により認識された前記第１施策と異なる第２施策が認識される。出力制御部により、第２施策を含む情報が出力部に出力される。

これにより、実行率が所定の閾値以下及び施策の不実行の期間が所定の第１期間以上又は一方または両方である第１施策について、第１施策と異なる第２施策が代替の施策として出力部に出力される。これにより、ユーザの個別の事情により実行率が低い施策及び施策の不実行の期間が継続している施策の代替施策が提案されうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記代替施策認識部は、前記第１施策認識部により認識された前記第１施策のカテゴリを認識し、前記第１施策のカテゴリと同一のカテゴリの第２施策を認識するように構成されていることが好ましい。

本明細書において「施策のカテゴリ」との用語は、「食事」「更衣」「移動」「排泄」「整容」「入浴」等の、施策に含まれる行動の基本的な分類を意味する。

当該構成の情報出力システムによれば、代替施策認識部により、前記第１施策認識部により認識された前記第１施策のカテゴリが認識され、前記第１施策のカテゴリと同一のカテゴリの第２施策が認識される。

そして、出力制御部により、当該第２施策を含む情報が出力部に出力される。

これにより、第１施策と同一カテゴリの第２施策を含む情報が出力部に出力されるので、代替施策を推奨するにあたって、ユーザに違和感を軽減しながら代替施策を推奨することができる。

本発明の情報出力システムにおいて、
情報の入力を受け付ける入力部を備え、
前記入力部を介して受け付けられた情報に基づいて前記ユーザによる実行が不能な施策である不能施策を認識する不能施策認識部を備え、
前記代替施策認識部は、前記不能施策とは異なる施策を前記第２施策として認識するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、不能施策認識部により、前記入力部を介して受け付けられた情報に基づいて前記ユーザによる実行が不能な施策である不能施策が認識される。そして、前記推奨施策認識部により、前記不能施策とは異なる施策を推奨する施策として認識され、前記代替施策認識部により、前記不能施策とは異なる施策が前記第２施策として認識される。これにより、実行の禁止に関するユーザ個別の事情が勘案されて推奨又は代替の施策が適切に提案されうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記ユーザの一または複数の嗜好を示す嗜好情報を認識する嗜好情報認識部と、
前記推奨施策認識部は、前記嗜好に適した施策が認識されるように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、嗜好情報認識部により、前記ユーザの嗜好を示す嗜好情報が認識される。そして、前記推奨施策認識部により、前記嗜好に適した前記ユーザに推奨する施策が認識される。

この結果、ユーザの嗜好に適した施策が推奨する施策として提案されうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
推奨施策認識部は、前記一または複数の施策の実施に際しての負担を認識し、各施策の実施に際しての負担が小さい順に前記ユーザに推奨する施策を認識するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、推奨施策認識部により、一または複数の施策の実施に際しての負担が認識され、各施策の実施に際しての負担が小さい順に前記ユーザに推奨する施策が認識される。

この結果、実施に際しての負担が小さい施策が優先的に推奨する施策として提案されるので、ユーザの負担が軽減されうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
推奨施策認識部は、前記一または複数の施策の前記指定状態に対する効果を認識し、各施策の前記指定状態に対する効果が大きい順に前記ユーザに推奨する施策を認識するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、推奨施策認識部により一または複数の施策の前記指定状態に対する効果が認識され、各施策の前記指定状態に対する効果が大きい順に前記ユーザに推奨する施策が認識される。

この結果、指定状態に対する効果が大きい施策が優先的に推奨する施策として提案されうる。

当該構成の情報出力システムにおいて、
前記一または複数の施策とは異なる前記ユーザの施策外行動の実行履歴を認識する施策外行動認識部と、
前記施策外行動認識部により認識された前記施策外行動の実行履歴に基づいて、当該施策外行動に関連する嗜好と関連付けられた施策の優先度を調整する優先度認識部とを備え、
前記代替施策認識部は、施策の優先度に応じて前記第２施策を認識することが好ましい。

例えば、ユーザが自己の嗜好を入力したとしても、嗜好に関する情報は曖昧であり、同一の嗜好情報が入力されとしても、必ずしも同様の施策の実施傾向となるとは限らない。また、時間の経過とともにユーザ嗜好が変化することもある。

このような点に鑑みて構成された当該構成の情報出力システムによれば、施策外行動認識部により、前記一または複数の施策とは異なる前記ユーザの施策外行動の実行履歴が認識される。そして、前記優先度認識部により、前記施策外行動の実行履歴に基づいて、当該施策外行動に関連する嗜好と関連付けられた施策の優先度が調整される。そして、前記代替施策認識部により、施策の優先度に応じて前記第２施策が認識される。

この結果、ユーザの嗜好の曖昧さ又は嗜好の変化が勘案されて、第２施策が適切に提案されうる。

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２施策を含む情報の出力から所定の第２期間以上経過した場合に、前記第１施策を含む情報を前記出力部に出力するように構成されていることが好ましい。

多忙であったり、体調不良になったりなど、一時的に第１施策の実行率が低下したり、実行不能になったりした場合でも、期間が経過すれば再度第１施策の実行率が上昇したり、実行可能になる場合がある。当該構成の情報出力システムによれば、前記出力制御部により、前記第２施策を含む情報の出力から所定の第２期間以上経過した場合に、前記第１施策を含む情報が前記出力部に出力される。これにより、一時的に第１施策の実行率が低下したり、実行不能になったりした場合、所定の第２期間経過後に再度第１施策を含む情報が出力されることにより、ユーザに対し再度第１施策の実行を促すことができる。

当該構成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施策が第１時点と第２時点とにおいて前記第１条件及び前記第２条件の一方または両方を充足したと判定し、前記第１時点と前記第２時点との間の第３時点及び前記第２時点よりも後の第４時点において前記第１施策を含む情報を前記出力部に出力する場合、前記第１時点から前記第３時点までの期間よりも、前記第２時点から前記第４時点までの期間を長くするように構成されていることが好ましい。

前述したように、第１条件及び第２条件の一方または両方が充足されたと判定された場合でも、一時的な理由により第１施策の実行率が低下しているか、第１施策の実行が不能になった可能性がある。しかし、第１条件及び第２条件の一方または両方と判定された場合には、一時的な理由により第１施策の実行率が低下しているか、第１施策の実行が不能になった可能性もあるが、その蓋然性は低くなると考えられる。

この点に鑑みて構成された当該構成の情報出力システムによれば、前記出力制御部は、前記第１施策が第１時点と第２時点とにおいて前記第１条件及び前記第２条件の一方または両方を充足したと判定し、前記第１時点と前記第２時点との間の第３時点及び前記第２時点よりも後の第４時点において前記第１施策を含む情報を前記出力部に出力する場合、前記第１時点から前記第３時点までの期間よりも、前記第２時点から前記第４時点までの期間を長くするように構成されている。これにより、頻繁に第１施策の実行を促すことが回避されるので、ユーザにわずらわしさを与えることが回避されうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
外部の環境を示す外部環境情報を認識する外部環境情報認識部を備え、
前記代替施策認識部は、外部環境情報認識部により認識された外部環境情報に応じて前記第２施策を認識するように構成されていることが好ましい。

当該構成の情報出力システムによれば、外部の環境が勘案されて前記第２施策が認識される。この結果、よりユーザ個別の事情が勘案された形で代替施策が提案されうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記第１施策認識部は、前記ユーザの施策の実行率の平均値が高いほど前記閾値が連続的または断続的に高くなるように前記閾値を設定し、または前記第１期間が連続的または断続的に短くなるように前記第１期間を設定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、前記ユーザの施策の実行率の平均値が高いほど前記閾値が連続的または断続的に高くなるように前記閾値が設定され、または前記第１期間が連続的または断続的に短くなるように前記第１期間が設定される。これにより、各施策の実行率の平均値が高い比較的積極的なユーザと、各施策の実行率の平均値が低い比較的消極的なユーザとのそれぞれにあわせて施策の実行率または不実行の期間に応じた代替施策の提案が行われうる。

本発明の情報出力システムにおいて、
前記一または複数の施策の情報は、当該施策の種別を示す情報及び、所定期間あたりの当該施策を実行すべき時間の長さ又は量の多さである施策の実行の度合いを示す情報の一方または両方からなり、
前記代替施策認識部は、前記第１施策の実行率が所定の第２閾値以下であるか否かに応じて、前記第２施策の種別及び実行の度合いの一方または両方を選択することが好ましい。

本明細書において「施策の種別」との用語は、「野菜を食べる」「ランニング」等の、施策に含まれる行動の分類であって、「施策のカテゴリ」よりも細かい分類を意味する。

当該構成の情報出力システムによれば、一または複数の施策の情報は、当該施策の種別を示す情報及び、所定期間あたりの当該施策を実行すべき時間の長さ又は量の多さである施策の実行の度合いを示す情報の一方または両方からなる。そして、前記第１施策の実行率が所定の第２閾値以下であるか否かに応じて、認識する第２施策の種別及び第２施策の実行の度合いの一方または両方が選択される。前記第１施策の実行率の高低は、ユーザの状況又はやる気を反映していると考えられるところ、前記第１施策の実行率が所定の第２閾値以下であるか否かに応じて第２施策の種別及び実行の度合いの一方または両方が選択されることにより、ユーザの状況又はやる気が勘案された形で第２施策が選択される。

肌サポートサーバの利用形態の説明図。 肌サポートサーバ及びユーザ端末の構成図。 肌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。 推奨施策認識処理のフローチャート。 図２０Ａは、ユーザ情報の一例を示す図、図２０Ｂは、施策の一覧を示す図。 代替施策認識処理のフローチャート。 図２２Ａは、施策の実行履歴を示す図、図２２Ｂは、施策ごとの実行率、施策ごとの不実行期間を示す図、図２２Ｃは、平均実行率と第１閾値と第２閾値と第１期間との関係を示す図。 図２３Ａ～図２３Ｄは、それぞれ第２施策認識処理の第１例～第４例のフローチャート。 図２４Ａは、施策のカテゴリが同一の第２施策群の一例を示す図、図２４Ｂは、不能施策を除外した後の第２施策群の一例を示す図。 図２５Ａは、負担の小さな順で並び替えた場合の第２施策群の一例を示す図、図２５Ｂは、効果の大きな順で並び替えた場合の第２施策群の一例を示す図。 図２６Ａは、第２施策認識処理の第５例のフローチャート、図２６Ｂは、第２施策認識処理の第６例のフローチャート。 図２７は、第２施策認識処理の第７例のフローチャート。 施策の再推奨及び再々推奨を行うタイミングを示す図。

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．肌サポートサーバの利用形態］
図１を参照して、肌サポートサーバ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。肌サポートサーバ１０と、ユーザ端末３０とにより構成されるシステムが、本発明の「情報出力システム」の一例に相当する。

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。肌サポートサーバ１０は、メモリに保持された情報出力プログラムを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、及び２次データ生成部１９、実行履歴認識部２１、第１施策認識部２２、代替施策認識部２３、推奨施策認識部２４、不能施策認識部２５、嗜好情報認識部２６、施策外行動認識部２７、優先度認識部２８、外部環境情報認識部２９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。

なお、一の装置が情報を「認識する」とは、一の装置が他の装置から当該情報を受信すること、一の装置が当該一の装置に接続された記憶媒体に記憶された情報を読み取ること、一の装置が当該一の装置に接続されたセンサから出力された信号に基づいて情報を取得すること、一の装置が、受信した情報又は記憶媒体に記憶された情報又はセンサから取得した情報に基づいて、所定の演算処理（計算処理又は検索処理など）を実行することにより当該情報を導出すること、一の装置が他の装置による演算処理結果としての当該情報を当該他の装置から受信すること、一の装置が当該受信信号にしたがって内部記憶装置又は外部記憶装置から当該情報を読み取ること等、当該情報を取得するためのあらゆる演算処理が実行されることを意味する。

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。アプリケーション３５ａを実行したＣＰＵ３５が本発明の「出力制御部」として機能する。

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、肌サポートサーバによる一連の処理について説明する。肌サポートサーバ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良い。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から肌サポートサーバ１０に送信し、肌サポートサーバ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、主観のスコアをたとえば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。

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良い。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に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にされる。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に好ましい。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認識された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、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。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、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。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「なりたい肌スコア」「施策のカテゴリ、希望、頻度」「アレルギー情報」及び「現在行っている施策」を取得する。「なりたい肌スコア」「施策のカテゴリ，希望，頻度」「アレルギー情報」及び「現在行っている施策」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。

ここで、「なりたい肌スコア」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、及びハリ改善の中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、「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。

また、「施策のカテゴリ、希望、頻度」において、カテゴリとしては「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、金額制約、時間制約、やりたくない施策、肌ケアを行うシーン、施策のカテゴリに関する嗜好」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。

「アレルギー情報」は、ユーザＵａがアレルギー疾患の場合のアレルギー物質に関する情報が含まれる。

「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。

また、初期ユーザ情報データには、ユーザＵａの性別、年齢、住んでいる地域、職業、性格等のユーザの属性を示す情報が含まれている。

［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それぞれごと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それぞれごと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、希望、頻度」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。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。初期の施策の決定に際しては、後述する図１９の推奨施策認識処理が実行されてもよい。

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」および「湯船につかる」、「３００ｇ」および「野菜を摂取」、「１万５千歩」および「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。

［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。各施策の効果とは、各施策の実行の前後におけるユーザＵａのゴールに関連した、肌状態、体状態又は心状態のうち少なくとも１つの状態（指定状態）のスコアの変化により求められる。例えば、ある施策を実行したときに、指定状態のスコアが２から３に上昇した場合には、効果＋１として求められうる。

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良いし、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、ＳＴＥＰ１９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。客観値は、水分量が０－１００μＳ等、肌の物理状態を示す値そのままであってもよいし、それぞれの物理状態を大小に応じて１～１０のいずれかに割り当てるなどして正規化した値であってもよい。

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．推奨施策認識処理］
次に、図１９～図２０を参照して、スケジュール決定工程において行われる推奨施策認識処理を説明する。

図１９のＳＴＥＰ１０１において、推奨施策認識部２４は、初期ユーザ情報データに含まれるユーザＵａの各種情報を認識する。ユーザＵａの各種情報には、図２０Ａに示されるように、アレルギー物質に関する情報、ユーザＵａの性別、ユーザＵａの年齢、施策のカテゴリに関する嗜好並びに難易度、時間制約、金額的制約及び実施したいと思わない施策等の負担に関する情報が含まれている。図２０Ａでは、施策のカテゴリに関する嗜好として、好きな施策または行いたい施策のカテゴリには○が付され、嫌いな施策または実施したいと思わない施策のカテゴリには×が付されている。図２０Ａでは、負担の欄が上限なしとなっているが、これに代えて、難易度の上限、時間の上限、金額の上限及び実施したいと思わない施策のそれぞれが含まれていてもよい。

図１９のＳＴＥＰ１０２において、推奨施策認識部２４は、ゴール決定工程において決定されたユーザＵａのゴールを認識し、ゴールに対応する複数の推奨施策の候補である推奨施策候補群を認識する。

例えば、推奨施策認識部２４は、ユーザＵａのゴールとして、乾燥感改善のための肌の主観状態（乾燥感）に関する目標スコアと、肌の客観状態（保水性）に関する目標スコアとを認識する。そして、推奨施策認識部２４は、他のユーザＵｂ、Ｕｃの過去の施策実行履歴と他のユーザＵｂ、Ｕｃの肌の主観状態及び客観状態の変化に関するデータに基づいて、肌の主観状態（乾燥感）に関する目標スコアと、肌の客観状態（保水性）に関する目標スコアとを向上させるための施策の候補を認識する。推奨施策認識部２４は、ユーザＵａの過去の施策の実行履歴とユーザＵａの肌の主観状態及び客観状態の変化に関するデータがある場合には、このデータに基づいて施策の候補を認識してもよい。

以下、図２０Ｂに示される施策群が、推奨施策候補群であるとして説明する。図２０Ｂにおけるそれぞれの施策の情報は、肌サポートサーバ１０の開発者、管理者等によって定められてもよい。肌サポートサーバ１０は、負担について、ユーザＵａの難易度、金銭的制約、時間的制約、実施したいと思わない施策に基づいて、それぞれの施策を評価してもよい。肌サポートサーバ１０は、効果について、各ユーザの施策の実行履歴及びその後の肌状態等の変化に基づいて所定の計算式に従って計算してもよい。施策のそれぞれの情報は、サポートＤＢ２０に記憶されていてもよいし、別なサーバ等から受信してもよい。

図１９のＳＴＥＰ１０３において、不能施策認識部２５及び推奨施策認識部２４は、ユーザ情報に示されるアレルギー物質を含む第１不能施策を推奨施策候補群から除外する。

より具体的には、不能施策認識部２５は、ユーザ情報に含まれるユーザＵａのアレルギー物質を認識する。例えば、不能施策認識部２５は、図２０Ａに示されるユーザ情報を参照して、アレルギー物質「エビ」及び「カニ」を認識する。

また、推奨施策認識部２４は、推奨施策候補群から、使用材料にユーザＵａのアレルギー物質が１つでも含まれる施策を除外する。例えば、推奨施策認識部２４は、図２０Ｂに示されるテーブルから、アレルギー物質「エビ」及び「カニ」を含む施策「海鮮物を食べる」（第１不能施策）を除外する。

図１９のＳＴＥＰ１０４において、不能施策認識部２５及び推奨施策認識部２４は、ユーザ情報に示されるユーザＵａの属性では実行できない第２不能施策を推奨施策候補群から除外する。

詳細には、不能施策認識部２５は、各施策の実行条件を参照して、ユーザ情報に示されるユーザＵａの属性と反する実行条件を有する施策を認識する。例えば、不能施策認識部２５は、図２０Ａに示されるユーザＵａの年齢「１９」、性別「女性」と反する実行条件を有する施策「ワインを飲む」「相撲をとる」を除外する。実行条件は、肌サポートサーバ１０の開発者、管理者等により設定されてもよい。実行条件には、法律の要請から定められる条件、社会通念から定められる条件、宗教の要請から定められる条件等がある。

そして、推奨施策認識部２４は、認識した施策（第２不能施策）を推奨施策候補群から除外する。

図１９のＳＴＥＰ１０５において、嗜好情報認識部２６は、ユーザ情報に示されるユーザＵａの施策のカテゴリに関する嗜好を認識する。例えば、嗜好情報認識部２６は、図２０Ａに示されるユーザＵａのユーザ情報から、○食事、○運動、×飲酒という情報を認識する。

図１９のＳＴＥＰ１０６において、推奨施策認識部２４は、推奨施策候補群からユーザＵａの嗜好に適さない施策を除外する。ここで、ユーザＵａの嗜好に適さない施策とは、ユーザＵａが好む施策のカテゴリに含まれる施策と異なる施策であってもよいし、ユーザＵａが嫌う施策のカテゴリに含まれる施策であってもよい。

図１９のＳＴＥＰ１０７において、推奨施策認識部２４は、推奨施策候補群に含まれる施策を、効果及び負担に応じて並び替えを行う。推奨施策認識部２４は、図２０ＡのユーザＵａの負担に関する希望を参照し、並び替えのルールを選択する。並び替えのルールは、種々のルールが採用されうるが、例えば、以下の（１）～（５）が挙げられる。

（１）施策を効果が大きい順に降順で並び替える。効果が同一の施策については、負担が小さい順に昇順で並び替える。

（２）負担が小さい順に昇順で並び替える。負担が同一の施策については、施策を効果が大きい順に降順で並び替える。

（３）効果から施策をマイナスした数を大きい順に降順で並び替える。

（４）施策を効果が大きい順に降順で並び替える。

（５）負担の小さい順に昇順で並び替える。

図１９のＳＴＥＰ１０８において、推奨施策認識部２４は、推奨施策候補群から推奨施策の候補を認識する。例えば、推奨施策認識部２４は、上位２個の施策を推奨施策の候補として認識する。

図１９のＳＴＥＰ１０９において、推奨施策認識部２４は、認識した推奨施策の候補を示す情報をユーザ端末３０に送信する。推奨施策認識部２４は、その他の施策の候補を併せてユーザ端末３０に送信してもよい。ユーザ端末３０の出力制御部は、受信した情報を表示器３１に出力する。

［Ｋ．推奨施策認識処理］
次に、図２１～図２２を参照して、スケジュール修正工程において行われる代替施策認識処理を説明する。

図２１のＳＴＥＰ２０１において、実行履歴認識部２１は、実行状況データに基づいて、指定の期間の施策の実行履歴を認識する。指定の期間はあらかじめ定まった期間またはユーザＵａによってユーザ端末３０を介して指定された期間であり、例えば、１か月である。

例えば、実行履歴認識部２１は、図２２Ａに示されるような施策の実行履歴を認識する。施策の実行履歴には、日付、施策の種別、施策の実行の度合い、実行の有無が含まれる。実行の有無は、当該日付に当該種別の施策を実行の度合いで実行したかどうかを示す。

図２１のＳＴＥＰ２０２において、実行履歴認識部２１は、指定の期間における施策の実行履歴に基づいて、平均実行率を認識する。

例えば、実行履歴認識部２１は、図２２Ｂに示されるように、施策ごとに指定の期間による実行率を算出する。実行率は、指定期間において施策を実行した日数を、指定期間の日数で割ることで得られる。実行履歴認識部２１は、これらの施策の実行率から、平均実行率を算出する。また、実行履歴認識部２１は、施策ごとに最新の情報が存在する時点から施策を実行していない期間（不実行期間）を認識する。

例えば、最新の情報が存在する時点が２０１７年６月３０日である場合、２０１７年６月２９日まで施策が実行されていなくとも２０１７年６月３０日に施策が実行されていれば、その施策の不実行期間は０日となる。

また、例えば、最新の情報が存在する時点が２０１７年６月３０日であり、２０１７年６月２１日から２０１７年６月３０日まで施策が実行されていない場合、その施策の不実行期間は１０日となる。

図２１のＳＴＥＰ２０３において、第１施策認識部２２は、平均実行率に基づいて、各施策の実行率の平均値に基づいて第１閾値と第２閾値と第１期間とを設定する。第１閾値と第２閾値と第１期間とは、後述する第１条件、第２条件において使用される値及び期間である。

例えば、第１施策認識部２２は、図２２Ｃに示される平均実行率と、第１閾値と、第２閾値と、第１期間との関係を示すテーブルを用いて、平均実行率から、第１閾値と第２閾値と第１期間とを求める。図２２Ｃに示されるテーブルは、例えば肌サポートサーバ１０の開発者または管理者等によってサポートＤＢ２０にあらかじめ登録されている。

より具体的には、第１施策認識部２２は、ユーザＵａの施策の平均実行率が４０％である場合、図２２Ｃに示されるテーブルを参照して、第１閾値「２０％」第２閾値「１０％」第１期間「７日」を認識する。

図２１のＳＴＥＰ２０４～ＳＴＥＰ２０８は、施策ごとに実行される。処理対象の施策を、以下では「対象施策」と呼ぶ。

図２１のＳＴＥＰ２０４において、実行履歴認識部２１は、対象施策の実行率を認識する。

例えば、図２２Ｂにおいて、対象施策がランニングである場合、実行率「１８％」を認識する。

図２１のＳＴＥＰ２０５において、第１施策認識部２２は、対象施策が第１条件を充足するかどうかを判定する。第１条件は、施策の実行率が第１閾値以下という条件である。

例えば、対象施策の実行率が１８％であり、第１閾値が２０％であれば、第１施策認識部２２は、図２１のＳＴＥＰ２０５の判定結果を肯定的とする。

当該判定結果が肯定的である場合（図２１のＳＴＥＰ２０５でＹＥＳ）、第１施策認識部２２は、対象の施策はユーザＵａにとって実行が難しい、または実行したくない施策である可能性があると判定して、図２１のＳＴＥＰ２０８の処理へ進む。

当該判定結果が否定的である場合（図２１のＳＴＥＰ２０５でＮＯ）、図２１のＳＴＥＰ２０６において、実行履歴認識部２１は、対象施策の不実行期間を認識する。例えば、実行履歴認識部２１は、図２２Ｂに示されるテーブルを参照して、施策「野菜を食べる」の不実行期間「７日」を認識する。

図２１のＳＴＥＰ２０７において、第１施策認識部２２は、対象施策が第２条件を充足するかどうかを判定する。第２条件は、施策の不実行の期間が所定の第１期間以上継続しているという条件である。

例えば、対象施策の不実行期間が７日であり、第１期間が７日であれば、第１施策認識部２２は、図２１のＳＴＥＰ２０７の判定結果を肯定的とする。

当該判定結果が肯定的である場合（図２１のＳＴＥＰ２０７でＹＥＳ）、第１施策認識部２２は、対象の施策はユーザＵａにとって実行が難しい、または実行したくない施策であると判定して、図２１のＳＴＥＰ２０８の処理へ進む。

図２１のＳＴＥＰ２０８において、第１施策認識部２２は、対象施策を第１施策群に追加する。第１施策群は、第１条件及び第２条件の一方または両方を充足する施策の群であり、対象の施策はユーザＵａにとって実行が難しい、または実行したくない施策である。

本実施形態では、図２２Ｂに示される施策のうち、「野菜を食べる」及び「ランニング」が第１施策群に追加される。

なお、本実施形態では、対象の施策がユーザＵａにとって実行が難しい、または実行したくない施策であると判定するために、第１施策認識部２２は、対象の施策が第１条件及び第２条件の一方の条件を充足するかについて確認している。しかしながらこれに代えて、対象の施策が第１条件及び第２条件の両方が充足するかを確認してもよいし、第１条件に対してのみまたは第２条件に対してのみ充足するかを確認してもよい。また、これらに加えて、他の条件を充足するか否かを確認してもよい。

当該判定結果が否定的である場合（図２１のＳＴＥＰ２０７でＮＯ）は、対象の施策はユーザＵａにとって実行が難しい、または実行したくない施策である可能性はあるものの、まだ非継続期間が短いことから間隔が長い状態で継続できている可能性もあるため、様子見としてＳＴＥＰ２０９へ進む。

当該判定結果が否定的である場合（図２１のＳＴＥＰ２０７でＮＯ）又は図２１のＳＴＥＰ２０８の処理の後、図２１のＳＴＥＰ２０９において、第１施策認識部２２は、指定期間に実行されたすべての施策に対して図２１のＳＴＥＰ２０４～ＳＴＥＰ２０８の処理が実行され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２１のＳＴＥＰ２０９でＮＯ）、未処理の施策が残っているため、第１施策認識部２２は、未処理の施策を対象施策として、図２１のＳＴＥＰ２０４以下の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２１のＳＴＥＰ２０９でＹＥＳ）、図２１のＳＴＥＰ２０４～ＳＴＥＰ２０８の処理が実行されたとして、図２１のＳＴＥＰ２１０において、代替施策認識部２３は、第２施策群認識処理を実行する。第２施策群認識処理の詳細については後述する。

図２１のＳＴＥＰ２１１において、代替施策認識部２３は、第２施策群を含む情報をユーザ端末３０に送信する。

［Ｌ．第２施策認識処理］
次に、図２３～図２７を参照して図２１のＳＴＥＰ２１０において実行される第２施策認識処理の例を説明する。以下では、第１例～第７例の合計７つの第２施策認識処理の例を説明するが、これらの処理をすべて実行してもよいし、一部処理を省略してもよい。これらの処理に加え、さらにほかの処理が実行されてもよい。また、これらの処理について、任意の順番で処理を実行してよい。以下においては、第１例の処理から順に処理を行った場合を想定して説明する。

本実施形態では、図２０Ａに示されるユーザをユーザＵａとして説明する。

また、本実施形態では、図２２Ｂに示される施策のうち、ユーザＵａにとって実行が難しい、または実行したくない施策群である第１施策群には、「施策の種別 野菜を食べる 実行の度合い １００ｇ」及び「施策の種別 ランニング 実行の度合い ３ｋｍ」が含まれているとして説明する。また、初期状態では、第２施策群は図２０Ｂに示される施策群であるとして説明する。

（第１例）
図２３ＡのＳＴＥＰ３０１において、代替施策認識部２３は、第１施策群に含まれる各施策のカテゴリを認識する。例えば、代替施策認識部２３は、図２０Ｂ又は図２２Ｂに示されるテーブルを参照して、「野菜を食べる」の施策のカテゴリ「食事」及び「ランニング」の施策のカテゴリ「運動」を認識する。

図２３ＡのＳＴＥＰ３０２において、代替施策認識部２３は、第１施策群に含まれる各施策のカテゴリと同一のカテゴリの施策を抽出し、第２施策群とする。例えば、代替施策認識部２３は、図２０Ｂに示されるテーブルに含まれる施策のうち、施策のカテゴリが「食事」又は「運動」となっている施策を抽出し、第２施策群とする。

図２３ＡのＳＴＥＰ３０３において、代替施策認識部２３は、第２施策群から、第１施策群に含まれる各施策と同一の施策を除外する。例えば、代替施策認識部２３は、図２３ＡのＳＴＥＰ３０２で抽出された第２施策群（施策のカテゴリが「食事」又は「運動」となっている施策の群）から、図２２Ｂのテーブルに示される「施策の種別 野菜を食べる 実行の度合い１００ｇ」及び「施策の種別 ランニング 実行の度合い ３ｋｍ」の施策を除外する。

この結果、第２施策群は、図２４Ａのテーブルに示されるような施策の群となる。

（第２例）
図２３ＢのＳＴＥＰ４０１において、不能施策認識部２５は、第１不能施策を認識する。第１不能施策の認識方法は、図１９のＳＴＥＰ１０３と同一の方法であってもよい。

図２３ＢのＳＴＥＰ４０２において、不能施策認識部２５は、第２不能施策を認識する。第２不能施策の認識方法は、図１９のＳＴＥＰ１０３と同一の方法であってもよい。

図２３ＢのＳＴＥＰ４０３において、代替施策認識部２３は、第１不能施策と第２不能施策とを第２施策群から除外する。例えば、代替施策認識部２３は、図２０Ａに示されるユーザＵａのアレルギー物質「エビ」「カニ」及び性別「女性」を認識し、すなわちユーザＵａが甲殻類アレルギーを持つ女性だった場合、図２４Ａに示されるテーブルから「海鮮物を食べる」及び「相撲を取る」の施策を除外し、図２４Ｂに示されるテーブルを第２施策群として生成する。

（第３例）
図２３ＣのＳＴＥＰ５０１において、代替施策認識部２３は、ユーザＵａの負担に関する要望を認識する。例えば、代替施策認識部２３は、図２０Ａに示されるユーザＵａの負担に関する要望「上限なし」を認識する。

図２３ＣのＳＴＥＰ５０２において、代替施策認識部２３は、第２施策群に含まれる各施策の負担を認識する。例えば、代替施策認識部２３は、図２４Ｂに示されるテーブルを参照して、各施策の負担を認識する。

図２３ＣのＳＴＥＰ５０３において、代替施策認識部２３は、ユーザＵａの負担に関する要望に応じて負担の順に施策を並び替える。例えば、代替施策認識部２３は、ユーザＵａの負担に関する要望に合致しない施策を第２施策群から除外した上で負担の小さい順に昇順で各施策を並び替えてもよいし、負担の小さい順に昇順で各施策を並び替えたのちユーザＵａの負担に関する要望に合致しない施策を下位に位置させてもよい。

本実施形態では負担の要望は「上限なし」なので、例えば、図２５Ａに示されるように、負担の小さい施策が上位に来るように並び替えられる。

（第４例）
図２３ＤのＳＴＥＰ６０１において、代替施策認識部２３は、各施策の効果を認識する。例えば、代替施策認識部２３は、図２４Ｃに示されるテーブルを参照して、各施策の効果を認識する。

図２３ＤのＳＴＥＰ６０２において、代替施策認識部２３は、各施策を効果が大きい順に並び替える。例えば、代替施策認識部２３は、図２５Ｂのように並び替えを行う。図１９のＳＴＥＰ１０７で説明したように、種々の並び替えの方法があるが、図２５Ｂは、図１９のＳＴＥＰ１０７で説明した（２）の方法で並び替えている。

（第５例）
図２６ＡのＳＴＥＰ７０１において、外部環境情報認識部２９は、ユーザＵａの外部の環境としての外部環境情報を認識する。外部の環境とは、例えば、ユーザＵａの住んでいる地域、時季、施策に関連するニュース等である。外部環境情報認識部２９は、初期ユーザ情報データ、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ、又はニュースサーバを参照することにより、外部の環境を認識する。

図２６ＡのＳＴＥＰ７０２において、外部環境情報認識部２９は、ユーザＵａの外部の環境としての外部環境情報に関連付けられた施策を抽出する。例えば、粉じんが多く発生する地域には、施策の種別「洗顔」が関連付けられうる。

（第６例）
図２６Ｂでは、第１施策群に含まれる各施策に対して、図２６ＢのＳＴＥＰ８０１～ＳＴＥＰ８０４の処理が実行される。以下においては、処理対象の施策を「対象の第１施策」と呼ぶ。

図２６ＢのＳＴＥＰ８０１において、代替施策認識部２３は、対象の第１施策について、実行率が第１閾値以下又は不実行期間が第１期間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２６ＢのＳＴＥＰ８０１でＹＥＳ）、図２６ＢのＳＴＥＰ８０２において、代替施策認識部２３は、対象の第１施策の実行率が第２閾値以下か否かを判定する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２６ＢのＳＴＥＰ８０２でＹＥＳ）、図２６ＢのＳＴＥＰ８０３において、代替施策認識部２３は、対象の第１施策と施策の種別が異なる施策を第２施策として抽出する。例えば、代替施策認識部２３は、施策の種別が「ランニング」である場合、施策の種別が「ランニング」とは異なる「水泳」を第２施策として抽出する。なお、代替施策認識部２３は、第１施策と施策のカテゴリが同一の施策を第２施策として抽出することが好ましい。

当該判定結果が否定的である場合（図２６ＢのＳＴＥＰ８０２でＮＯ）、図２６ＢのＳＴＥＰ８０４において、代替施策認識部２３は、対象の第１施策と施策の種別が同一で、実行の度合いが異なる施策を第２施策として抽出する。例えば、代替施策認識部２３は、施策の種別が「ランニング」、実行の度合い「３ｋｍ」である場合、施策の種別が「ランニング」と同一の施策のうち、実行の度合いが異なる施策「２ｋｍ」「１ｋｍ」を第２施策として抽出する。なお、第１施策の実行の度合いより第２施策の実行の度合いが小さいことが好ましい。これは、第１施策がユーザＵａにとって実行が難しい、または実行したくない施策であるのに対して、第２施策が第１施策と同じ種類の施策で実行の度合いが高い施策である場合、実行される可能性がほとんどないからである。

図２６ＢのＳＴＥＰ８０３の処理の後または図２６ＢのＳＴＥＰ８０４の処理の後、図２６ＢのＳＴＥＰ８０５において、代替施策認識部２３は、第１施策群に含まれるすべての施策について図２６ＢのＳＴＥＰ８０１～ＳＴＥＰ８０４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２６ＢのＳＴＥＰ８０５でＮＯ）、代替施策認識部２３は、未処理の施策について、図２６ＢのＳＴＥＰ８０１の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２６ＢのＳＴＥＰ８０５でＹＥＳ）、代替施策認識部２３は、第６例の第２施策認識処理を終了する。

（第７例）
図２７のＳＴＥＰ９０１において、嗜好情報認識部２６は、初期ユーザ情報データを参照して、施策のカテゴリに関するユーザＵａの嗜好を認識する。例えば、嗜好情報認識部２６は、図２０Ａのテーブルを参照して、施策のカテゴリに関するユーザＵａの嗜好「○食事、○運動、×飲酒」を認識する。

図２７のＳＴＥＰ９０２において、施策外行動認識部２７は、ユーザＵａの行動履歴から、ユーザＵａの施策外行動を認識する。より具体的には、施策外行動認識部２７は、施策外行動データに基づいて、ユーザＵａの施策外行動を認識する。

図２７のＳＴＥＰ９０３において、施策外行動認識部２７は、ユーザＵａの施策外行動のカテゴリを認識する。例えば、施策外行動認識部２７は、図２０Ｂに類似したテーブルを参照することにより、施策外行動のカテゴリを認識してもよい。また、ユーザ端末３０に施策外行動を入力する際に、ユーザＵａがあらかじめ施策外行動のカテゴリを指定してもよい。

図２７のＳＴＥＰ９０４において、優先度認識部２８は、ユーザＵａの嗜好と施策外行動との整合性をチェックする。図２７のＳＴＥＰ９０５において、優先度認識部２８は、ユーザＵａの嗜好と施策外行動との整合性に基づいて、ユーザＵａの嗜好を修正する。

例えば、優先度認識部２８は、ユーザＵａが好む（○）としたカテゴリの施策外行動の実行率が所定の閾値以上か否かを判定し、判定結果が否定的である場合、当該嗜好を無効にしてもよいし、他の嗜好を優先するようにしてもよい。また、優先度認識部２８は、ユーザＵａが嫌う（×）としたカテゴリの施策外行動の実行率が所定の閾値以上か否かを判定し、判定結果が肯定的である場合、当該嗜好を無効にしてもよいし、他の嗜好を優先するようにしてもよい。優先度認識部２８は、少なくとも、ユーザＵａが嫌う（×）とした嗜好の修正をすることが好ましい。

図２７のＳＴＥＰ９０６において、代替施策認識部２３は、修正後の嗜好に基づいて、第２施策群から施策を抽出する。例えば、代替施策認識部２３は、修正されていない好む（○）とした施策を最優先の順位とし、修正された好む（○）施策を次の優先順位とし、好む（○）でも嫌う（×）でもない施策をその次の優先順位とし、修正された嫌う（×）施策をその次の優先順位とし、修正されていない嫌う（×）施策を最後の順位として、各施策を認識して、上位の施策から所定の個数の施策を抽出してもよい。

［Ｍ．施策再推奨処理］
次に図２８を参照して、施策再推奨処理を説明する。

代替施策認識部２３は、図２１で説明したように、第１時点ｔ１において、施策Ｘが第１条件または第２条件を充足したと判定した場合、代替施策Ｙを抽出し、ユーザ端末３０に当該代替施策Ｙを含む情報を送信して表示器３１にその情報を出力させることにより、代替施策Ｙの実行を促す。

その後、所定の第２期間が経過した場合、代替施策認識部２３は、施策Ｘを含む情報をユーザ端末３０に送信し、表示器３１にその情報を出力させることにより、ユーザＵａに施策Ｘの再実行を促す。代替施策認識部２３は、代替施策Ｙの施策の種別またはカテゴリが施策Ｘの施策の種別又はカテゴリと同一で、代替施策Ｙの実行率が所定以上又は実行継続期間が所定以上であるということを、施策Ｘの再実行を促す条件としてもよい。

その後、代替施策認識部２３は、再度施策Ｘが第２時点ｔ２において第１条件または第２条件を充足した場合、再度、代替施策認識部２３は、図２１と同様の処理により、代替施策Ｚを含む情報を抽出し、ユーザ端末３０に当該代替施策Ｚを含む情報を送信して表示器３１にその情報を出力させることにより、代替施策Ｚの実行を促す。代替施策Ｚは、代替施策Ｙと同一の施策であってもよいし、異なる施策であってもよい。

代替施策認識部２３は、一定の期間が経過した場合、施策Ｘの再々実行を促す。ただし、代替施策Ｚを促した第２時点ｔ２から、代替施策Ｚの後に施策Ｘの再々実行を促した第４時点ｔ４までの期間Ｔ２は、代替施策Ｙを促した第１時点ｔ１から、代替施策Ｙの後に施策Ｘの再実行を促した第３時点ｔ３までの期間Ｔ１より、長い期間であるようにすることが好ましい。また、代替施策認識部２３は、代替施策Ｚの施策の種別またはカテゴリが施策Ｘの施策の種別又はカテゴリと同一で、代替施策Ｚの実行率が所定以上又は実行継続期間が所定以上であるということを、施策Ｘの再々実行を促す条件としてもよい。

（変形態様）
上記の例では、肌サポートサーバ１０は、メモリに保持された情報出力プログラムをＣＰＵで実行することにより、実行履歴認識部２１、第１施策認識部２２、代替施策認識部２３、推奨施策認識部２４、不能施策認識部２５、嗜好情報認識部２６、施策外行動認識部２７、優先度認識部２８、外部環境情報認識部２９として機能したが、これに代えて、肌サポートアプリ３５ａ等の適当なプログラムを読み込んだユーザ端末３０が実行履歴認識部、第１施策認識部、代替施策認識部、推奨施策認識部、不能施策認識部、嗜好情報認識部、施策外行動認識部、優先度認識部及び外部環境情報認識部の一部または全部の機能並びに「出力制御部」として機能してもよい。この場合、情報出力プログラムを実行したＣＰＵが通信を介して実行結果を認識し、実行履歴認識部、第１施策認識部、代替施策認識部、推奨施策認識部、不能施策認識部、嗜好情報認識部、施策外行動認識部、優先度認識部及び外部環境情報認識部の残部として機能しうる。この場合、肌サポートアプリ３５ａを実行したＣＰＵ３５が、肌サポートサーバ１０と通信することにより、初期ユーザ情報データ及び図２０Ａ，図２０Ｂ、図２２Ａ～図２２Ｃ、図２４Ａ，図２４Ｂ、図２５Ａ、図２５Ｂ等のテーブル等の各種必要なデータを受信してもよいし、肌サポートアプリ３５ａ等のプログラムを実行したＣＰＵ３５が、ユーザ端末３０の記憶装置に記憶されたデータを参照し、処理を実行してもよい。この場合、図２０Ａ，図２０Ｂ、図２２Ａ～図２２Ｃ、図２４Ａ，図２４Ｂ、図２５Ａ、図２５Ｂに示されるテーブルは、肌サポートサーバ１０のサポートＤＢに記憶され、肌サポートアプリ３５ａ等のプログラムを実行したＣＰＵが必要に応じてダウンロードしてメモリ３６に記憶して使用してもよいし、肌サポートサーバ１０が肌サポートアプリ３５ａ等のプログラムを実行したＣＰＵから検索情報を受信して、テーブルを検索し、検索結果をユーザ端末３０に送信してもよい。

また、ユーザ端末３０が肌サポートサーバ１０の機能を有することにより、ユーザ端末３０が単独で情報出力システムを構成してもよい。

上記の例では、肌サポートサーバ１０がサポートＤＢ２０に格納されたデータを参照したが、これに代えて又は加えて、肌サポートサーバ１０が、ユーザ端末３０と通信を行うことにより、必要なデータを認識してもよい。

１…通信ネットワーク、１０…肌サポートサーバ、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、３５
ａ…肌サポートアプリ、３６…メモリ、４０…接続端子、４５…測定機器。

Claims (15)

1. ユーザ情報の入力を受け付ける入力部と、
   情報を出力する出力部と、
   前記ユーザ情報に基づいて、ユーザに推奨する一または複数の施策を認識する推奨施策認識部と、
   ユーザの、前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策の実行履歴を認識し、当該認識された前記一または複数の施策の実行履歴から、施策ごとの実行の有無を認識する実行履歴認識部と、
   前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策のうちから、施策の実行頻度に基づいて、ユーザにとって実行が難しい、または実行したくない第１施策を認識する第１施策認識部と、
   前記第１施策認識部により認識された前記第１施策を代替する第２施策の候補を認識するとともに、前記ユーザ情報に基づいて前記ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を認識して、当該ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を当該施策の候補から除外した、当該第１施策を代替する第２施策を認識する代替施策認識部と、
   前記代替施策認識部により認識された前記第２施策の情報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、
   前記第１施策認識部は、前記実行履歴認識部により認識された施策の実行率が所定の閾値以下という第１条件及び前記実行履歴認識部により認識された施策の不実行の期間が所定の第１期間以上継続しているという第２条件の一方または両方を充足している施策を前記第１施策として認識するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
3. 請求項１または２記載の情報出力システムにおいて、
   前記ユーザの一または複数の嗜好を示す嗜好情報を認識する嗜好情報認識部と、
   前記推奨施策認識部は、前記嗜好に適した施策が認識されるように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
4. 請求項１～３のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   推奨施策認識部は、前記一または複数の施策の実施に際しての負担を認識し、各施策の実施に際しての負担が小さい順に前記ユーザに推奨する施策を認識するように構成されてい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、
   前記推奨施策認識部は、前記一または複数の施策のユーザの指定状態に対する効果を認識し、各施策の前記指定状態に対する効果が大きい順に前記ユーザに推奨する施策を認識するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
6. 請求項１～５うちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   前記代替施策認識部は、前記第１施策認識部により認識された前記第１施策のカテゴリを認識し、前記第１施策のカテゴリと同一のカテゴリの第２施策を認識するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
7. 請求項１～６のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   情報の入力を受け付ける入力部を備え、
   前記入力部を介して受け付けられた情報に基づいて前記ユーザによる実行が不能な施策である不能施策を認識する不能施策認識部を備え、
   前記代替施策認識部は、前記不能施策とは異なる施策を前記第２施策として認識するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
8. 請求項１～７のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
   前記一または複数の施策とは異なる前記ユーザの施策外行動の実行履歴を認識する施策外行動認識部と、
   前記施策外行動認識部により認識された前記施策外行動の実行履歴に基づいて、当該施策外行動に関連する嗜好と関連付けられた施策の優先度を調整する優先度認識部とを備え、
   前記代替施策認識部は、施策の優先度に応じて前記第２施策を認識することを特徴とする情報出力システム。
9. 請求項２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２施策を含む情報の出力から所定の第２期間以上経過した場合に、前記第１施策を含む情報を前記出力部に出力するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
10. 請求項９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施策が第１時点と第２時点とにおいて前記第１条件及び前記第２条件の一方または両方を充足したと判定し、前記第１時点と前記第２時点との間の第３時点及び前記第２時点よりも後の第４時点において前記第１施策を含む情報を前記出力部に出力する場合、前記第１時点から前記第３時点までの期間よりも、前記第２時点から前記第４時点までの期間を長くするように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
11. 請求項１～１０のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
    外部の環境を示す外部環境情報を認識する外部環境情報認識部を備え、
    前記代替施策認識部は、外部環境情報認識部により認識された外部環境情報に応じて前記第２施策を認識するように構成されていることを特徴とする情報出力システム。
12. 請求項２、９、１０のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
    前記第１施策認識部は、前記ユーザの施策の実行率の平均値が高いほど前記閾値が連続的または断続的に高くなるように前記閾値を設定し、または前記第１期間が連続的または断続的に短くなるように前記第１期間を設定することを特徴とする情報出力システム。
13. 請求項１～１２のうちいずれか１項記載の情報出力システムにおいて、
    前記一または複数の施策の情報は、当該施策の種別を示す情報及び、所定期間あたりの当該施策を実行すべき時間の長さ又は量の多さである施策の実行の度合いを示す情報の一方または両方からなり、
    前記代替施策認識部は、前記第１施策の実行率が所定の第２閾値以下であるか否かに応じて、前記第２施策の種別及び実行の度合いの一方または両方を選択することを特徴とする情報出力システム。
14. 情報を出力する出力部を備えるシステムが実行する方法であって、
    ユーザ情報の入力を受け付けるステップと、
    前記ユーザ情報に基づいて、ユーザに推奨する一または複数の施策を認識するステップと、
    ユーザの、前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策の実行履歴を認識し、当該認識された前記一または複数の施策の実行履歴から、施策ごとの実行の有無を認識するステップと、
    前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策のうちから、施策の実行頻度に基づいて、ユーザにとって実行が難しい、または実行したくない第１施策を認識するステップと、
    前記第１施策を代替する第２施策の候補を認識するとともに、前記ユーザ情報に基づいて前記ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を認識して、当該ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を当該施策の候補から除外した、当該第１施策を代替する第２施策を認識するステップと、
    前記第２施策の情報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。
15. 情報を出力する出力部を備えるシステムに、
    ユーザ情報の入力を受け付けるステップと、
    前記ユーザ情報に基づいて、ユーザに推奨する一または複数の施策を認識するステップと、
    ユーザの、前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策の実行履歴を認識し、当該認識された前記一または複数の施策の実行履歴から、施策ごとの実行の有無を認識するステップと、
    前記ユーザ情報に基づき認識された一または複数の施策のうちから、施策の実行頻度に基づいて、ユーザにとって実行が難しい、または実行したくない第１施策を認識するステップと、
    前記第１施策を代替する第２施策の候補を認識するとともに、前記ユーザ情報に基づいて前記ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を認識して、当該ユーザにとって実行ができない、または実行したくない施策を当該施策の候補から除外した、当該第１施策を代替する第２施策を認識するステップと、
    前記第２施策の情報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。

Images