JP7828381B2 - Estimation method, estimation device, estimation system, and program - Google Patents

Estimation method, estimation device, estimation system, and program

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JP7828381B2 JP2024056562A JP2024056562A JP7828381B2 JP 7828381 B2 JP7828381 B2 JP 7828381B2 JP 2024056562 A JP2024056562 A JP 2024056562A JP 2024056562 A JP2024056562 A JP 2024056562A JP 7828381 B2 JP7828381 B2 JP 7828381B2
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Description

本発明は、ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定する推定方法に関する。 The present invention relates to a method for estimating the state of a coating of a composition when the composition is applied to a user's skin.

問診データと角質および/または皮脂の画像データから肌または頭皮を診断するシステムがある(特許文献1)。 There is a system that diagnoses the skin or scalp based on medical interview data and image data of keratin and/or sebum (Patent Document 1).

特開2018‐97899号公報JP 2018-97899 A

ところで、ユーザが組成物、例えば、化粧料を肌に塗布した場合、その化粧料による塗膜が均一であると、化粧料に含まれる成分が肌上に均一に広がるため、化粧料の効果が十分に発揮されやすい状態になるため、化粧料の塗膜が十分に形成されているかはユーザの関心が高い項目である。しかし、特許文献1は、問診データと画像データから肌または頭皮を診断することはできていたが、化粧料を塗布した場合、化粧料による塗膜の状態を診断することは行われていなかった。 When a user applies a composition, such as a cosmetic, to their skin, if the cosmetic film is uniform, the ingredients contained in the cosmetic will spread evenly over the skin, making it easier for the cosmetic's effects to be fully realized. Therefore, whether the cosmetic film is sufficiently formed is an item of great interest to users. However, while Patent Document 1 was able to diagnose the skin or scalp from interview data and image data, it did not diagnose the condition of the cosmetic film when the cosmetic is applied.

本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザの肌に所定の組成物を塗布しなくても、所定の組成物を塗布した場合の肌に形成される組成物の塗膜の形成状態を推定する推定方法に関するものである。 The present invention was made in consideration of the above-mentioned problems, and relates to a method for estimating the state of a coating of a composition that would be formed on the skin if a specific composition were applied, without the need to apply the specific composition to the user's skin.

本発明は、ユーザの肌特性を示す肌状態指標を取得し、前記取得した肌状態指標と前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態との関係を示す数理モデルとを用いて、前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定する推定方法に関する。 The present invention relates to an estimation method for acquiring a skin condition index that indicates a user's skin characteristics, and estimating the state of a coating film of a composition when a predetermined composition is applied to the user's skin using a mathematical model that indicates the relationship between the acquired skin condition index and the state of a coating film of the composition when the predetermined composition is applied to the user's skin.

また、本発明は、ユーザの肌特性を示す肌状態指標と、前記肌状態指標と前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態と、の相関関係を示す情報を記憶しておく記憶手段と、前記肌状態指標を取得する肌状態取得手段と、前記記憶手段を参照し、前記取得した肌状態指標を用いて、前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定する塗膜推定手段と、を備えた推定装置に関する。 The present invention also relates to an estimation device that includes a skin condition index that indicates a user's skin characteristics, a storage means that stores information indicating the correlation between the skin condition index and the state of a coating of a predetermined composition when the composition is applied to the user's skin, a skin condition acquisition means that acquires the skin condition index, and a coating film estimation means that references the storage means and uses the acquired skin condition index to estimate the state of a coating of a composition when the composition is applied to the user's skin.

また、本発明は、ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定する推定装置を動作させるアプリケーションプログラムであって、前記ユーザの肌特性を示す肌状態指標を取得する肌状態取得処理と、前記取得した肌状態指標を用いて、前記ユーザの肌に前記組成物の塗膜の形成状態を推定する塗膜推定処理と、を含むアプリケーションプログラムに関する。 The present invention also relates to an application program for operating an estimation device that estimates the state of a coating of a composition when a predetermined composition is applied to a user's skin, the application program including a skin condition acquisition process that acquires a skin condition index that indicates the user's skin characteristics, and a coating estimation process that uses the acquired skin condition index to estimate the state of a coating of the composition on the user's skin.

また、本発明は、ユーザの肌特性を示す肌状態指標と、前記肌状態指標と前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態と、の相関関係を示す情報を記憶しておく記憶手段と、前記肌状態指標を取得する肌状態取得手段と、前記記憶手段を参照し、前記取得した肌状態指標を用いて、前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定する塗膜推定手段と、を備えた推定システムに関する。 The present invention also relates to an estimation system that includes a skin condition index that indicates a user's skin characteristics, a storage means that stores information indicating the correlation between the skin condition index and the state of a coating of a predetermined composition when the composition is applied to the user's skin, a skin condition acquisition means that acquires the skin condition index, and a coating film estimation means that references the storage means and uses the acquired skin condition index to estimate the state of a coating of the composition when the composition is applied to the user's skin.

本発明により提供される方法によれば、ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定することが可能となる。 The method provided by the present invention makes it possible to estimate the state of a coating of a composition when a specific composition is applied to a user's skin.

実施形態1の肌状態指標を取得する際のイメージ図である。FIG. 10 is an image diagram illustrating the process of acquiring a skin condition index according to the first embodiment. 実施形態1および2における所定の化粧料を塗布した肌の反射率を取得する際のイメージ図である。10A and 10B are conceptual diagrams illustrating the process of acquiring the reflectance of skin to which a predetermined cosmetic material has been applied in the first and second embodiments. (a)は図2-1で撮影された素肌の顔画像であり、(b)は図2-1で撮影された化粧料を塗布した顔画像である。(a) is a face image of bare skin taken in FIG. 2-1, and (b) is a face image of a face with cosmetics applied taken in FIG. 2-1. (a)は素肌にUVB領域の320nm波長を照射した場合のイメージ図、(b)は化粧料を塗布した塗布肌にUVB領域の320nm波長を照射した場合のイメージ図である。(a) is an image of bare skin irradiated with 320 nm wavelength in the UVB region, and (b) is an image of skin to which a cosmetic has been applied irradiated with 320 nm wavelength in the UVB region. (a)は塗膜推定数理モデル1を用いて化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測した結果を示し、(b)は塗膜推定数理モデル1を用いて予測された群と実際の群との一致度を正解率として示した図である。1A shows the results of predicting whether the quality of the coating state of a cosmetic material will fall into the low or high group using the coating film estimation mathematical model 1, and FIG. 1B shows the accuracy rate of the predicted group and the actual group using the coating film estimation mathematical model 1. 実施形態2および3における肌画像(素肌画像)を取得する際のイメージ図である。10A and 10B are conceptual diagrams illustrating the acquisition of a skin image (bare skin image) in the second and third embodiments. (a)は塗膜推定数理モデル2を用いて化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測した結果を示し、(b)は塗膜推定数理モデル2を用いて予測された群と実際の群との一致度を正解率として示した図である。10A shows the results of predicting whether the quality of the coating state of a cosmetic material will fall into the low or high group using the coating film estimation mathematical model 2, and FIG. 10B shows the accuracy rate of the predicted group and the actual group using the coating film estimation mathematical model 2. 実施形態3における所定の化粧料を塗布した肌の総合評価の評価値を取得する際のイメージ図である。11 is an image diagram illustrating the process of obtaining an evaluation value for a comprehensive evaluation of skin to which a predetermined cosmetic material has been applied in embodiment 3. FIG. (a)は塗膜推定数理モデル3を用いて化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測した結果を示し、(b)は塗膜推定数理モデル3を用いて予測された群と実際の群との一致度を正解率として示した図である。10A shows the results of predicting whether the quality of the coating state of a cosmetic material will fall into the low or high group using the coating film estimation mathematical model 3, and FIG. 10B shows the accuracy rate of the predicted group and the actual group using the coating film estimation mathematical model 3. 化粧料1~化粧料3を塗布した場合を想定し、当該化粧料が訴求する効果に関して推測する際の図である。This is a diagram for estimating the effects of cosmetics 1 to 3 when they are applied. 推定装置のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of an estimation device. 推定装置のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of an estimation device. 推定システムのブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an estimation system. 推定システムのブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an estimation system. (a‐1)~(a‐3)は肌情報分類画像の表示態様例であり、(b‐1)~(b‐3)は組成物分類画像の表示態様例であり、(c‐1)は肌情報分類画像と組成物分類画像との表示態様例であり、(d‐1)、(d‐2)は肌情報分類画像と組成物分類画像との表示態様例である。(a-1) to (a-3) are examples of display modes of skin information classification images, (b-1) to (b-3) are examples of display modes of composition classification images, (c-1) is an example of display modes of skin information classification images and composition classification images, and (d-1) and (d-2) are examples of display modes of skin information classification images and composition classification images. 化粧料C乃至EのUV防御効果の比較試験の結果を示した図である。FIG. 1 is a graph showing the results of a comparative test of the UV protection effects of cosmetics C to E. 化粧料C乃至EのUV防御効果の他の比較試験の結果を示した図である。FIG. 10 is a graph showing the results of another comparative test of the UV protection effects of cosmetics C to E. 推定装置または推定システムによる肌画像に基づく肌タイプ特徴情報及び化粧料スコア情報の提示処理の流れを示したフローチャートである。10 is a flowchart showing the flow of a process for presenting skin type characteristic information and cosmetic score information based on a skin image performed by an estimation device or estimation system. 推定装置または推定システムが生成して記憶する肌タイプ特徴情報の例を示した図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of skin type characteristic information generated and stored by the estimation device or the estimation system. 推定装置または推定システムが生成して記憶する肌タイプごとの化粧料のUV防御効果に関するスコア情報の例を示した図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of score information regarding the UV protection effect of cosmetics for each skin type, which is generated and stored by the estimation device or estimation system. (A)は推定装置または推定システムがユーザの情報処理端末に表示させる肌タイプ特徴情報の例を示した図であり、(B)は推定装置または推定システムがユーザの情報処理端末に表示させる化粧料スコア情報の例を示した図である。1A is a diagram showing an example of skin type characteristic information that an estimation device or estimation system displays on a user's information processing terminal, and FIG. 1B is a diagram showing an example of cosmetic score information that an estimation device or estimation system displays on a user's information processing terminal.

以下、本発明の好ましい実施形態の例について、図面を参照して説明する。なお、本実施形態の図面は、いずれも本発明の技術思想、構成及び動作を説明するためのものであり、その構成を具体的に限定するものではない。また、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、重複する説明は適宜省略する。 Below, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the drawings of the present embodiments are intended to explain the technical concept, configuration, and operation of the present invention, and do not specifically limit the configuration. Furthermore, in all drawings, similar components are designated by similar reference numerals, and duplicate explanations will be omitted where appropriate.

本実施形態における推定方法(以下、本方法と記載することもある)の概要について説明する。
本実施形態の推定方法は、ユーザの肌特性を示す肌状態指標を取得し、上記取得した肌状態指標と上記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態との関係を示す数理モデルとを用いて、上記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定する方法である。
「ユーザの肌特性を示す肌状態指標」とは、ユーザの肌に所定の組成物、所定の化粧料を塗布していない肌、洗顔後の肌、いわゆる素肌における肌特性を示す指標である。ここで、「肌特性」とは、肌の性質であり、例えば、乾燥肌、普通肌、脂性肌、混合肌などの肌タイプであり、この肌特性を示す指標が「肌状態指標」であり、例えば、角層水分量、水分蒸散量、皮膚粘弾性、皮膚柔軟性などのやわらかさ、接触角、色、メラニン含有量、メラニン密度、肌の温度、水分量、水分・油分バランス、表面形状、肌理、しわ、にきび、ほくろなどの肌の物性的な指標が好ましいが、肌年齢、化粧感、男性・女性らしさ、化粧くずれ度、パウダリー感などの肌の状態を示す、肌の印象も含まれる。なお、上記の一般的に知られている肌タイプ以外にも、上記肌状態指標に基づき適宜肌タイプを分類することができる。また、肌タイプの分類は、肌状態指標に含まれる所定の要素(例えば、「肌理」、「水分・油分バランス」、「やわらかさ」の3要素)に基づき分類する。肌タイプの分類方法はどのような方法でもよく、例えば、上記3要素の各値のうち所定要素の値が所定値以上の場合、全ての要素が所定値以上の場合、所定要素の値が所定位置以上かつ他の要素の値が所定値以下の場合など、各肌タイプに分類される条件が予め決められており、その条件に基づき分類してもよい。また、例えば、「肌理」、「水分・油分バランス」、「やわらかさ」の3要素の各値からクラスター分析により、例えば、5つのクラスターを作成し、作成した各クラスターに対応する肌タイプを関連付けておき、ユーザの肌状態指標に含まれる上記3要素の値から何れのクラスターに属するかを分析し、該当のクラスターに対応する肌タイプに分類してもよい。なお、上記の3要素は一例であり、要素の種類、数はこれに限らない。
「ユーザの肌」とは、生体の表層の軟部組織を意味し、顔、腕、手など、身体の部位は問わない。
「所定の組成物」とは、皮膚に塗布することを目的とした組成物であり、例えば、ローション、化粧水、クリーム、乳液などと呼ばれる化粧料、医薬部外品及び医薬品などを広く包含する。具体的には、例えば、ローション、化粧水、乳液、クリーム、美容液、マッサージパック、リップクリーム等のスキンケア化粧料;ファンデーション、化粧下地、液状ファンデーション、油性ファンデーション、パウダーファンデーション、コンシーラー、コントロールカラー、アイシャドウ、頬紅、口紅、リップグロス、リップライナー、ボディのデコルテ用等のメイクアップ化粧料;日やけ止め乳液、日やけ止めジェル、日焼け止めクリームなどの紫外線防御化粧料;バスオイル、入浴剤等の入浴用化粧料、殺菌成分、痒み止め成分、炎症を抑える成分などを含んだ軟膏などが挙げられ、特にこれらに限定されるものではない。
「組成物の塗膜」とは、所定の組成物を肌に塗布したことにより、当該肌に形成される塗膜であり、詳細は後述するが、同一組成物を同一量塗布した場合でも塗布される肌の状態に応じて組成物の塗膜の形成状態は異なり、また、同一の肌に塗布した場合でも、組成物の種類(成分)および塗布量に応じて組成物の塗膜の形成状態は異なる。
「塗膜の形成状態」とは、組成物の塗膜が肌にどのように形成されているかであり、形成された塗膜の厚さ、形成された塗膜の厚さのむら、形成された塗膜の均一性で評価される。例えば、塗布する組成物が色を含む場合は色むらなく組成物の塗膜が形成されている状態、塗布する組成物が粒子を含む場合は粒子が均一な状態で組成物の塗膜が形成されている状態、塗布する組成物が紫外線吸収剤を含む場合は形成された組成物の塗膜の位置に関わらず紫外線を吸収する状態、塗布する組成物が紫外線散乱剤を含む場合は形成された組成物の塗膜の位置に関わらず紫外線を反射する状態、などである。
「推定する」とは、所定の組成物をユーザの肌に塗布することなく所定の組成物を塗布した場合に形成される組成物の塗膜の形成状態を推定することであり、推定結果は数値の出力、グラフによる出力、シミュレーション画像の出力など形態は問わない。
「肌情報分類画像」とは、前記肌状態指標に基づき分類した肌タイプを示す任意の画像である。
「組成物分類画像」とは、組成物の特性に基づき分類した組成物分類を示す任意の画像である。「組成物の特性」としては、組成物の塗膜の形成状態に係る因子であれば特に限定されず、組成物の剤型や、濡れ性などの物性、粘度、色などが挙げられる。
肌情報分類画像及び組成物分類画像は、それぞれ形状、模様若しくは色彩、若しくは濃淡又はこれらの結合により作成され、これらの画像を重ね合わせるなど、組み合わせることにより、推定結果を出力することができる。
An outline of the estimation method in this embodiment (hereinafter sometimes referred to as the present method) will be described.
The estimation method of this embodiment is a method of acquiring a skin condition index that indicates a user's skin characteristics, and estimating the state of a composition coating film formed when a specified composition is applied to the user's skin using a mathematical model that indicates the relationship between the acquired skin condition index and the state of a composition coating film formed when a specified composition is applied to the user's skin.
The "skin condition index indicating the user's skin characteristics" refers to an index indicating the skin characteristics of bare skin, i.e., skin to which a predetermined composition or predetermined cosmetic product has not been applied, or skin after face washing. Here, "skin characteristics" refer to the nature of skin, such as skin types such as dry skin, normal skin, oily skin, and combination skin. The "skin condition index" is an index indicating these skin characteristics. Examples of such indices include stratum corneum moisture content, moisture evaporation rate, skin viscoelasticity, softness (e.g., skin flexibility), contact angle, color, melanin content, melanin density, skin temperature, moisture content, moisture/oil balance, surface shape, texture, wrinkles, acne, and moles. However, the index also includes skin impressions indicating the skin condition, such as skin age, makeup feel, masculinity/femininity, makeup smudge rate, and powdery feel. In addition to the commonly known skin types described above, skin types can also be classified as appropriate based on the above skin condition indexes. Furthermore, skin types are classified based on predetermined elements included in the skin condition index (e.g., three elements: "texture,""moisture/oilbalance," and "softness"). Any method for classifying skin types may be used. For example, conditions for classification into each skin type may be predetermined, such as when the value of a predetermined element among the three elements is equal to or greater than a predetermined value, when all elements are equal to or greater than a predetermined value, or when the value of a predetermined element is equal to or greater than a predetermined value and the values of the other elements are equal to or less than a predetermined value. Alternatively, for example, five clusters may be created by cluster analysis based on the values of the three elements: "texture,""moisture/oilbalance," and "softness." Each cluster may be associated with a corresponding skin type, and the values of the three elements included in the user's skin condition index may be analyzed to determine which cluster the user belongs to, and the skin may be classified into the corresponding cluster. Note that the above three elements are merely examples, and the types and number of elements are not limited to these.
"User's skin" refers to the soft tissue on the surface of the living body, regardless of the part of the body, such as the face, arms, or hands.
The "predetermined composition" refers to a composition intended to be applied to the skin, and broadly encompasses, for example, cosmetics known as lotions, toners, creams, emulsions, etc., as well as quasi-drugs and pharmaceuticals. Specific examples include, but are not limited to, skin care cosmetics such as lotions, toners, emulsions, creams, beauty serums, massage packs, and lip balms; makeup cosmetics such as foundations, makeup bases, liquid foundations, oil-based foundations, powder foundations, concealers, color control, eye shadows, blushers, lipsticks, lip glosses, lip liners, and body and décolleté products; UV protection cosmetics such as sunscreen emulsions, sunscreen gels, and sunscreen creams; bath cosmetics such as bath oils and bath additives; and ointments containing antibacterial ingredients, anti-itching ingredients, and anti-inflammatory ingredients.
A "film of a composition" is a film formed on the skin when a specific composition is applied to the skin. Details will be described later, but even when the same amount of the same composition is applied, the state of the film formed by the composition will differ depending on the condition of the skin to which it is applied, and even when the same amount of the composition is applied to the same skin, the state of the film formed by the composition will differ depending on the type (ingredients) of the composition and the amount applied.
The "state of formation of a coating film" refers to how a coating film of a composition is formed on the skin, and is evaluated by the thickness of the coating film formed, the unevenness of the thickness of the coating film formed, and the uniformity of the coating film formed. For example, when the composition to be applied contains a color, it refers to a state in which a coating film of the composition is formed without unevenness in color; when the composition to be applied contains particles, it refers to a state in which a coating film of the composition is formed with uniform particles; when the composition to be applied contains an ultraviolet absorber, it refers to a state in which ultraviolet rays are absorbed regardless of the position of the coating film formed; when the composition to be applied contains an ultraviolet scattering agent, it refers to a state in which ultraviolet rays are reflected regardless of the position of the coating film formed; etc.
"Estimating" means estimating the state of a coating film of a composition that would be formed if a specified composition were applied without applying the specified composition to the user's skin, and the estimated results can be output in any form, such as numerical output, graphical output, or simulation image output.
The "skin information classification image" is any image showing skin types classified based on the skin condition index.
A "composition classification image" is any image showing a composition classification based on the characteristics of the composition. The "characteristics of the composition" are not particularly limited as long as they are factors related to the state of formation of a coating film of the composition, and examples thereof include the formulation type of the composition, physical properties such as wettability, viscosity, and color.
The skin information classification images and composition classification images are each created based on shape, pattern, color, or shade, or a combination of these, and the estimation results can be output by combining these images, such as by overlaying them.

本実施形態で準備した塗膜数理モデルを作成するときに被験者の肌に塗布した所定の組成物は紫外線領域の波長を吸収する成分(以下、「紫外線吸収剤」と記載することもある)、または紫外線領域の波長を散乱する成分(以下、「紫外線散乱剤」と記載することもある)の少なくともいずれかの成分が添加された化粧料を用いた。ここで、「添加された化粧料」とは、紫外線吸収剤、または紫外線散乱剤の少なくともいずれかの成分が既に添加された(これらの成分を含んだ)化粧料だけでなく、これらの成分を含まない化粧料に当該成分を所定割合添加した化粧料も含まれる。これにより、紫外線領域の波長を吸収および/または散乱する成分が含まれていない化粧料をユーザの肌に塗布したと仮定した場合を想定したときの化粧料の塗膜の形成状態も推定することが可能となる。
本実施形態では、例えば、W/O型化粧料(Water in Oil化粧料)やO/W型化粧料(Oil in Water化粧料)に紫外線吸収剤や紫外線散乱剤を添加した化粧料を用いた。したがって、ユーザの肌に紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料を塗布したと仮定した場合を想定したときの、当該化粧料の肌上に形成される塗膜の形成状態を推定した推定結果を用いることで、化粧料による紫外線防御性を推定することが可能となる。なお、塗膜数理モデルを作成するときには、紫外線吸収剤のみが添加された化粧料でも、紫外線散乱剤のみが添加された化粧料でもよく、紫外線散乱剤と紫外線吸収剤の両方が添加された化粧料でもよく、これらの場合でも推定結果に基づいて、化粧料による紫外線防御性を推定することが可能となる。
紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料には、紫外線防御性を示す指標が明示されているものがある(予め公表された公表紫外線防御値)。紫外線防御性を示す指標には、UVB領域の紫外線に関するサンプロテクション・ファクター(Sun Protection Factor(SPF))が最も広く知られており、紫外線防御効果がSPF値(例えば、「SPF30」等)として表示される。また、UVA領域の紫外線に関してPFA(Protection Factor of UVA)又はUVAPF(UVA Protection factor of product)が用いられる。化粧料による紫外線防御性を評価する際には、明示されている紫外線防御性を示す指標に対する評価を行ってもよい。
本実施形態で塗膜の形成状態を推定する所定の組成物は紫外線領域の波長を吸収する成分、または紫外線領域の波長を散乱する成分の少なくともいずれかの成分が添加された化粧料であり、推定した組成物の塗膜の形成状態は、化粧料の塗膜の形成状態として説明する。また、推定した化粧料の塗膜の形成状態に基づき、当該化粧料が有する機能(例えば、訴求する紫外線防御機能を期待できるか否か)を発揮できるかを推定することについて説明する。
When creating the coating film mathematical model prepared in this embodiment, the specific composition applied to the subject's skin was a cosmetic containing at least one of a component that absorbs wavelengths in the ultraviolet range (hereinafter sometimes referred to as an "UV absorber") and a component that scatters wavelengths in the ultraviolet range (hereinafter sometimes referred to as an "UV scattering agent"). Here, "added cosmetic" includes not only a cosmetic containing at least one of an UV absorber or an UV scattering agent already added (contains these components), but also a cosmetic containing no such component but to which a predetermined proportion of the component has been added. This makes it possible to estimate the state of a cosmetic coating film formed when a cosmetic containing no components that absorb and/or scatter wavelengths in the ultraviolet range is applied to the user's skin.
In this embodiment, for example, a cosmetic product was used in which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent was added to a W/O cosmetic product (water-in-oil cosmetic product) or an O/W cosmetic product (oil-in-water cosmetic product). Therefore, by using the estimation results of the state of a coating film formed on the skin of a user when a cosmetic product containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent is applied to the user's skin, it is possible to estimate the ultraviolet protection properties of the cosmetic product. Note that when creating a coating film mathematical model, the cosmetic product may contain only an ultraviolet absorber, only an ultraviolet scattering agent, or both an ultraviolet scattering agent and an ultraviolet absorber. In all these cases, the ultraviolet protection properties of the cosmetic product can be estimated based on the estimation results.
Some cosmetics containing added ultraviolet absorbers or ultraviolet scattering agents have a clearly indicated index indicating their ultraviolet protection properties (previously published published ultraviolet protection values). The most widely known index indicating ultraviolet protection properties is the Sun Protection Factor (SPF) for ultraviolet rays in the UVB region, and the ultraviolet protection effect is expressed as an SPF value (e.g., "SPF 30"). For ultraviolet rays in the UVA region, PFA (Protection Factor of UVA) or UVAPF (UVA Protection factor of product) is used. When evaluating the ultraviolet protection properties of cosmetics, evaluation may be performed using clearly indicated indices indicating ultraviolet protection properties.
In this embodiment, the predetermined composition for which the coating film formation state is estimated is a cosmetic containing at least one of a component that absorbs wavelengths in the ultraviolet region and a component that scatters wavelengths in the ultraviolet region, and the estimated coating film formation state of the composition is described as the coating film formation state of the cosmetic. Furthermore, this description explains how to estimate whether the cosmetic can exhibit its intended functions (for example, whether the desired UV protection function can be expected) based on the estimated coating film formation state of the cosmetic.

<実施形態1>
実施形態1は、図1に示すように、ユーザの肌(素肌)に対して所定の計測器10を用いて肌状態指標を計測(取得)し、計測した肌状態指標に基づき、所定の化粧料を塗布したと仮定した場合に形成される化粧料が肌上につくる塗膜の形成状態を推定する方法である。計測した肌状態指標と予め作成した数理モデル(実施形態1の塗膜推定に用いる数理モデルを「塗膜推定数理モデル1」とする)とに基づき、化粧料の塗膜の形成状態を推定する。実施形態1では、所定の化粧料として、化粧料A(SPF50)および化粧料B(SPF50+)を塗布したと仮定した場合に肌に形成される塗膜の形成状態を推定する。
実施形態1で取得する肌状態指標は、ユーザの肌に対して所定の計測器10を用いて計測する肌状態を示す物性値である。物性値は、例えば、角層水分量、水分蒸散量、皮膚粘弾性、皮膚柔軟性、接触角などである。
<Embodiment 1>
1 , the first embodiment is a method for measuring (obtaining) a skin condition index on a user's skin (bare skin) using a predetermined measuring device 10, and estimating the state of a coating film that would be formed on the skin by a predetermined cosmetic if the cosmetic were applied, based on the measured skin condition index. The state of a coating film of the cosmetic is estimated based on the measured skin condition index and a mathematical model created in advance (the mathematical model used for coating film estimation in the first embodiment is referred to as "coating film estimation mathematical model 1"). In the first embodiment, the state of a coating film that would be formed on the skin if cosmetic A (SPF 50) and cosmetic B (SPF 50+) were applied as the predetermined cosmetic is estimated.
The skin condition index acquired in the first embodiment is a physical property value indicating the skin condition measured on the user's skin using a predetermined measuring device 10. The physical property value is, for example, the stratum corneum moisture content, the amount of water evaporation, skin viscoelasticity, skin flexibility, contact angle, etc.

図1は、肌に接触子を接触させることで水分蒸散量を計測することを示している。以下に取得する肌状態指標を示す。
・角層水分量:角層水分計(Corneometer,Courage+Khazaka製)によって計測した値を用いる
・水分蒸散量:水分蒸散量計(Tewameter,Courage+Khazaka製)によって計測した値を用いる
・皮膚粘弾性:皮膚粘弾性計測器(Cutometer,Courage+Khazaka製)によって計測した値を用いる
・皮膚柔軟性:皮膚粘弾性計測器(Cutometer,Courage+Khazaka製)によって計測した値を用いる
・接触角:接触角計(接触角計PCA-11,協和界面科学社製)によって計測した値を用いる
なお、上記した計測器は一例であり、他の計測器で測定した値や肌を撮影し当該画像を画像処理することによって算出した値を用いてもよい。
このように、実施形態1では、肌状態指標は、所定の計測器によって計測された角層水分量、水分蒸散量、皮膚粘弾性、皮膚柔軟性、および接触角の少なくとも1つ以上の評価項目を含むものである。
Figure 1 shows how the amount of water evaporation is measured by placing a contactor on the skin. The skin condition indicators obtained are as follows:
- Stratum corneum moisture content: Values measured using a stratum corneum moisture meter (Corneometer, manufactured by Courage+Khazaka) are used. - Water evaporation rate: Values measured using a water evaporation meter (Tewameter, manufactured by Courage+Khazaka) are used. - Skin viscoelasticity: Values measured using a skin viscoelasticity measuring device (Cutometer, manufactured by Courage+Khazaka) are used. - Skin flexibility: Values measured using a skin viscoelasticity measuring device (Cutometer, manufactured by Courage+Khazaka) are used. - Contact angle: Values measured using a contact angle meter (Contact angle meter PCA-11, manufactured by Kyowa Interface Science Co., Ltd.) are used. Note that the above-mentioned measuring devices are merely examples, and values measured using other measuring devices or values calculated by photographing the skin and processing the images may also be used.
Thus, in embodiment 1, the skin condition index includes at least one evaluation item of stratum corneum moisture content, moisture evaporation rate, skin viscoelasticity, skin flexibility, and contact angle measured by a specified measuring device.

次に、塗膜推定数理モデル1について説明する。
塗膜推定数理モデル1を作成するのに用いた教師データとその条件は以下の通りである。
・所定の組成物20:化粧料A(SPF50、剤型W/O)
化粧料B(SPF50+、剤型W/O)
・塗布面積 :4cm×4cm
・塗布量 :4cm×4cmに対し、16mg
・対象の被験者 :化粧料Aは19名の男女の額もしくは頬
化粧料Bは20名の男女の額もしくは頬
・使用カメラ :紫外線カメラ30
・塗布方法 :訓練された試験者が均一となるように塗布する
・光源 :MAX-303,朝日分光社製
・バンドパスフィルター(320nm±5nm)
・偏光板
図2‐1に示すように、被験者の肌に所定の組成物20を塗布し、被験者の肌を紫外線照射下で紫外線カメラ30によって撮影した画像データ(紫外線肌画像)を用いる。撮影した画像データから以下の手順で塗膜推定数理モデル1を作成する。
Next, the paint film estimation mathematical model 1 will be described.
The training data and conditions used to create the coating film estimation mathematical model 1 are as follows:
Prescribed composition 20: Cosmetic A (SPF 50, formulation W/O)
Cosmetic B (SPF50+, formulation W/O)
・Application area: 4cm x 4cm
Amount applied: 16 mg per 4 cm x 4 cm
・Target subjects: Cosmetic A was applied to the forehead or cheeks of 19 men and women.
Cosmetic B was applied to the forehead or cheek of 20 men and women. Camera used: UV camera 30
Application method: Apply evenly by a trained tester. Light source: MAX-303, manufactured by Asahi Spectroscopy. Bandpass filter (320 nm ± 5 nm)
As shown in Figure 2-1, a predetermined composition 20 is applied to the skin of a subject, and image data (ultraviolet skin image) of the subject's skin taken under ultraviolet irradiation with an ultraviolet camera 30 is used. A coating film estimation mathematical model 1 is created from the taken image data using the following procedure.

1)肌上に形成されている各化粧料の塗膜の紫外線反射率を算出する
被験者の肌(皮膚15)に所定の組成物20(化粧料A)を塗布した状態の化粧料Aが肌上に形成する塗膜の紫外線反射率(「紫外線反射率A」とする)、および被験者の肌に所定の組成物20(化粧料B)を塗布した状態の化粧料Bが肌上に形成する塗膜の紫外線反射率(「紫外線反射率B」とする)を算出する。算出方法を以下に示す。
図3(a)は、被験者の肌(素肌)にUVB領域に含まれる波長320nmの紫外線(以下、「紫外光」)を照射した場合を示す。図中の「入射光」は照射した紫外光であり、「正反射光」は肌の表面で反射する紫外光であり、「内部散乱光」は肌の表面で反射しなかった紫外光が肌内部に侵入し、肌の内部で拡がり肌から出てくる紫外光である。正反射光を除去した内部散乱光の強度を取得する。これを素肌の内部散乱光強度とする。
図3(b)は、被験者の肌に所定の組成物20を塗布し、紫外光を照射した場合を示している。図中の「入射光」は照射した紫外光であり、「正反射光」は所定の組成物20の表面で反射する紫外光、および、肌の表面で反射する紫外光であり、「内部散乱光」は所定の組成物20の表面、および肌の表面で反射しなかった紫外光が肌内部に侵入し、肌の内部で拡がり肌から出てくる紫外光である。所定の組成物20として化粧料Aを塗布した場合の正反射光を除去した内部散乱光と、所定の組成物20として化粧料Bを塗布した場合の正反射光を除去した内部散乱光の強度を取得する。化粧料Aを塗布した塗布肌の内部散乱光強度A、化粧料Bを塗布した内部散乱光強度Bとする。
そして、所定の組成物20を塗布した場合の塗布肌の内部散乱光強度を素肌の内部散乱光強度で除算することにより、所定の組成物20を塗布した部位に存在している組成物の紫外線反射率を算出する(化粧料Aを塗布した塗布肌の内部散乱光強度A/素肌の内部散乱光強度=化粧料Aを塗布した部位に存在する化粧料Aが形成する塗膜の紫外線反射率(紫外線反射率A)、化粧料Bを塗布した塗布肌の内部散乱光強度B/素肌の内部散乱光強度=化粧料Bを塗布した部位に存在する化粧料Bが形成する塗膜の紫外線反射率(紫外線反射率B))。
このように、正反射光を除去し、内部散乱光の強度を用いて紫外線反射率を算出することで肌に形成される塗膜の塗布状態(塗膜の形成状態)を精度高く推定することが可能となる。
ここで、光源と紫外線カメラに偏光板を取り付け、化粧料A(または化粧料B)を塗布した肌に紫外光を照射し、正反射光を除去し、反射されてきた内部散乱光を紫外線カメラ30で撮影することで、内部散乱強度を測定できる。
なお、本実施形態では、UVB領域の波長域が320~280nmであることを考慮して、波長320nmの紫外線反射率を算出するようにしたが、波長域はこれに限らず、例えば、化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定し、推定結果からUVA領域の紫外線防御効果を推定する場合は、波長380~320nmの何れか、例えば、波長350nmの紫外線を用いて紫外線の反射率を算出するようにしてもよい。
2)紫外線反射率に応じて2群に分ける
算出した各化粧料が肌上に形成する塗膜の紫外線反射率を紫外線反射率順に並べ、紫外線反射率の高い方(50%)と低い方(50%)との2群に各被験者を分ける。紫外線反射率の高い方の群を「化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群」、紫外線反射率の低い方の群を「化粧料の塗膜の形成状態の良さが高い群」とする。一般的に、紫外線反射率が高い場合、化粧料の塗膜が薄く形成されており、紫外線反射率が低い場合、化粧料の塗膜が厚く形成されている。この差は、本実施形態のように化粧料を塗布する面積と化粧料の塗布量が一定の場合、例えば、化粧料を塗布した肌表面に、シワ、にきび痕などにより凹部分があると、凹部分を埋めるように化粧料が塗布され、その結果、化粧料が肌上に形成される塗膜が薄く形成される。このように、化粧料の塗膜の形成状態は塗布する肌の状態に影響されるからである。そのため、各被験者から算出した各化粧料が肌上に形成する塗膜の紫外線反射率が異なる(順を付けられる)。なお、化粧料の塗膜の形成状態に影響する要因として肌表面の形状について記載したが、これはあくまでも一例であり、他の肌状態、肌の物性値の違いも化粧料の塗膜の形成状態に影響を与える要因となる。
3)被験者の肌状態指標を計測する
上記被験者に対して所定の計測器を用いて上述した肌状態指標(角層水分量、水分蒸散量、皮膚粘弾性、皮膚柔軟性、および接触角)を計測する。
4)機械学習に用いる教師データを作成する
2)で2群に分けた結果と3)の計測結果を用いて、塗膜推定数理モデル1を作成するための教師データを作成する。
5)塗膜推定数理モデル1を作成する
各評価値について標準化処理を行い、複数の分類モデル(例えば、naive bayes(NB)、logestic regression(LR)、linear discriminant analysis(LDA)、random forest(RF)、gradient boosting(GB)、support vector machine(SVM)、Gaussian process(GP))から最適なものを選択し予測モデルとし、当該予測モデルを用いて化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測する。予測された群と実際の群との一致度を正解率として算出する。分類モデルの汎化性能を一個抜き交差検証(leave-one-out cross-validation(LOOCV))で評価し、最も正解率の高い計算モデルを最適なモデル:塗膜推定数理モデル1とする。なお、本実施形態では、化粧料Aの塗膜推定数理モデル1は分類モデルGBを用いて、また、化粧料Bの塗膜推定数理モデル1は分類モデルLDAを用いた。
1) Calculating the UV reflectance of the coating film of each cosmetic formed on the skin When a predetermined composition 20 (cosmetic A) is applied to the skin (skin 15) of a subject, the UV reflectance of the coating film formed on the skin by cosmetic A (referred to as "UV reflectance A") is calculated, and when a predetermined composition 20 (cosmetic B) is applied to the skin of a subject, the UV reflectance of the coating film formed on the skin by cosmetic B (referred to as "UV reflectance B") is calculated. The calculation method is shown below.
Figure 3(a) shows the case where ultraviolet light with a wavelength of 320 nm (hereinafter referred to as "ultraviolet light") included in the UVB region is irradiated onto the skin (bare skin) of a subject. In the figure, "incident light" is the irradiated ultraviolet light, "specularly reflected light" is the ultraviolet light reflected from the surface of the skin, and "internal scattered light" is the ultraviolet light that is not reflected from the surface of the skin, penetrates the interior of the skin, spreads within the skin, and emerges from the skin. The intensity of the internal scattered light from which the specular reflected light has been removed is obtained. This is the internal scattered light intensity of bare skin.
3(b) shows the case where a predetermined composition 20 is applied to the skin of a subject and ultraviolet light is irradiated. In the figure, "incident light" refers to the irradiated ultraviolet light, "specularly reflected light" refers to the ultraviolet light reflected from the surface of the predetermined composition 20 and the ultraviolet light reflected from the surface of the skin, and "internal scattered light" refers to the ultraviolet light that is not reflected from the surface of the predetermined composition 20 and the surface of the skin, penetrates the interior of the skin, spreads within the skin, and emerges from the skin. The intensities of internal scattered light from which specular reflected light is removed when cosmetic A is applied as the predetermined composition 20, and internal scattered light from which specular reflected light is removed when cosmetic B is applied as the predetermined composition 20, are obtained. The internal scattered light intensity of the applied skin when cosmetic A is applied is designated A, and the internal scattered light intensity of the applied skin when cosmetic B is applied is designated B.
Then, the internal scattered light intensity of the applied skin when the specified composition 20 is applied is divided by the internal scattered light intensity of the bare skin to calculate the ultraviolet reflectance of the composition present at the site where the specified composition 20 has been applied (internal scattered light intensity A of the applied skin when cosmetic A is applied/internal scattered light intensity of the bare skin = ultraviolet reflectance of the coating film formed by cosmetic A present at the site where cosmetic A has been applied (ultraviolet reflectance A); internal scattered light intensity B of the applied skin when cosmetic B is applied/internal scattered light intensity of the bare skin = ultraviolet reflectance of the coating film formed by cosmetic B present at the site where cosmetic B has been applied (ultraviolet reflectance B)).
In this way, by removing specularly reflected light and calculating UV reflectance using the intensity of internally scattered light, it is possible to accurately estimate the application state of the coating film formed on the skin (the formation state of the coating film).
Here, polarizing plates are attached to the light source and the ultraviolet camera, ultraviolet light is irradiated onto the skin to which cosmetic A (or cosmetic B) has been applied, the specularly reflected light is removed, and the reflected internally scattered light is photographed with the ultraviolet camera 30, thereby making it possible to measure the internal scattering intensity.
In this embodiment, the reflectance of ultraviolet light at a wavelength of 320 nm is calculated taking into consideration that the wavelength range of the UVB region is 320 to 280 nm. However, the wavelength range is not limited to this. For example, when estimating the state of a coating film formed on the skin by a cosmetic product and estimating the ultraviolet protection effect in the UVA region from the estimation result, the reflectance of ultraviolet light may be calculated using ultraviolet light with a wavelength of 380 to 320 nm, for example, ultraviolet light with a wavelength of 350 nm.
2) Dividing into two groups according to UV reflectance The calculated UV reflectance of the coating film formed on the skin by each cosmetic was sorted in order of UV reflectance, and each subject was divided into two groups: those with high UV reflectance (50%) and those with low UV reflectance (50%). The group with high UV reflectance was designated the "group with low quality of cosmetic coating film formation," and the group with low UV reflectance was designated the "group with high quality of cosmetic coating film formation." Generally, when UV reflectance is high, the cosmetic coating film is thin, and when UV reflectance is low, the cosmetic coating film is thick. This difference occurs when the area to which the cosmetic is applied and the amount of cosmetic applied are constant, as in this embodiment. For example, if there are depressions on the skin surface to which the cosmetic is applied, such as wrinkles or acne scars, the cosmetic will be applied in a way that fills the depressions, resulting in a thin cosmetic coating film formed on the skin. This is because the state of the cosmetic coating film formation is affected by the condition of the skin to which it is applied. Therefore, the UV reflectance of the coating film formed on the skin by each cosmetic calculated for each subject will differ (they will be ranked). Note that although the shape of the skin surface has been described as a factor that affects the state of formation of a cosmetic coating, this is merely one example, and other skin conditions and differences in skin physical properties are also factors that affect the state of formation of a cosmetic coating.
3) Measuring Skin Condition Indicators of the Subject The skin condition indices described above (stratum corneum moisture content, water evaporation rate, skin viscoelasticity, skin flexibility, and contact angle) are measured for the subject using a predetermined measuring device.
4) Create training data to be used for machine learning. Using the results of dividing into two groups in 2) and the measurement results in 3), create training data to create a paint film estimation mathematical model 1.
5) Creating a coating film estimation mathematical model 1 A standardization process is performed on each evaluation value, and the most suitable model is selected from multiple classification models (e.g., naive Bayes (NB), logistic regression (LR), linear discriminant analysis (LDA), random forest (RF), gradient boosting (GB), support vector machine (SVM), Gaussian process (GP)) to create a prediction model. The prediction model is used to predict whether the quality of the coating film formation state of the cosmetic falls into a low or high group. The degree of agreement between the predicted group and the actual group is calculated as the accuracy rate. The generalization performance of the classification models was evaluated using leave-one-out cross-validation (LOOCV), and the calculation model with the highest accuracy rate was designated as the optimal model: coating film estimation mathematical model 1. In this embodiment, classification model GB was used as coating film estimation mathematical model 1 for cosmetic A, and classification model LDA was used as coating film estimation mathematical model 1 for cosmetic B.

図4(a)には、塗膜推定数理モデル1を用いて化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測した結果と実際の結果を、図4(b)には、塗膜推定数理モデル1を用いて予測された群と実際の群との一致度を正解率として算出した結果を示している。
図4(a)、図4(b)より、塗膜推定数理モデル1を用いて化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を予測した場合、高い正解率を得られることがわかる。
したがって、所定の計測器を用いて取得したユーザの肌状態指標と塗膜推定数理モデル1を用いることで、所定の化粧料を肌に塗布することなく当該化粧料の塗膜の形成状態を推定できるため、所定の化粧料(紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料)を肌に塗布しなくても、当該所定の化粧料をユーザの肌に塗布した場合に、肌上に形成する化粧料の塗膜の形成状態(化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態の良さの高低)を推定でき、これにより所定の化粧料が有する機能(例えば、紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料であれば紫外線防御機能)に基づく効果をどの程度期待できるか評価することも可能となる。
FIG. 4( a ) shows the results of predictions made using the Coating Film Estimation Mathematical Model 1 to determine whether the quality of the coating film formed by a cosmetic on the skin falls into the low or high group, as well as the actual results. FIG. 4( b ) shows the results of calculations of the accuracy rate, which is the degree of agreement between the group predicted using the Coating Film Estimation Mathematical Model 1 and the actual group.
4(a) and 4(b) show that when the film formation state of a cosmetic material formed on the skin is predicted using the film formation estimation mathematical model 1, a high accuracy rate can be obtained.
Therefore, by using the user's skin condition index obtained using a specified measuring device and the coating film estimation mathematical model 1, it is possible to estimate the coating film formation state of a specified cosmetic without applying the cosmetic to the skin.As a result, even without applying the specified cosmetic (cosmetics containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent) to the skin, it is possible to estimate the coating film formation state of the cosmetic that will be formed on the skin when the specified cosmetic is applied to the user's skin (the quality of the coating film formed by the cosmetic on the skin), and this makes it possible to evaluate the extent to which an effect based on the function possessed by the specified cosmetic (for example, the ultraviolet protection function in the case of cosmetics containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent) can be expected.

上述したように、実施形態1は、複数人の被験者(例えば、男女19~20名)のそれぞれの肌状態指標(例えば、計測器10により、角層水分量、水分蒸散量、皮膚粘弾性、皮膚柔軟性、接触角)と複数人の被験者の紫外線肌画像(例えば、図2‐1に示す撮影装置で撮影した図2‐2に示す画像)から算出した化粧料が肌上に形成する塗膜の紫外線反射率とを用いて、肌状態指標と化粧料の塗膜の紫外線反射率との関係を示す数理モデル(塗膜推定数理モデル1)を作成する。作成した塗膜推定数理モデル1と計測器10により計測したユーザの肌状態指標(例えば、角層水分量、水分蒸散量、皮膚粘弾性、皮膚柔軟性、接触角)を用いてユーザの肌に化粧料を塗布したと仮定した場合の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定することが可能となり、当該化粧料が発揮する機能を推定評価することが可能となる。 As described above, in embodiment 1, a mathematical model (film estimation mathematical model 1) is created that shows the relationship between the skin condition indexes and the UV reflectance of the cosmetic film, using skin condition indexes (e.g., stratum corneum moisture content, water evaporation rate, skin viscoelasticity, skin flexibility, and contact angle measured by measuring device 10) for each of multiple subjects (e.g., 19 to 20 men and women) and the UV reflectance of the cosmetic film formed on the skin calculated from UV skin images of the multiple subjects (e.g., images shown in FIG. 2-2 taken with the imaging device shown in FIG. 2-1). Using the created film estimation mathematical model 1 and the user's skin condition indexes (e.g., stratum corneum moisture content, water evaporation rate, skin viscoelasticity, skin flexibility, and contact angle) measured by measuring device 10, it is possible to estimate the state of the cosmetic film formed on the user's skin when the cosmetic is applied, thereby enabling an estimated evaluation of the functions of the cosmetic.

また、化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態は、UVBの波長域の波長320nmの紫外光の反射率を用いて推定したため、当該化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態により、当該化粧料が有する機能(UVB領域の紫外線防御機能を備えた化粧料であれば、UVB領域の紫外線防御機能)を直接的に推定評価することが可能である。具体的には、例えば、化粧料A(SPF50)の場合、複数の被験者(19人)それぞれの紫外線反射率を算出し、算出した紫外線反射率の標準値を特定する。本実施形態における「標準値」とは、『2)紫外線反射率に応じて2群に分ける』に記載した、紫外線反射率を紫外線反射率順に並べた際に中央に位置した紫外線反射率とする。そして、上述した方法で推定した被験者の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(紫外線反射率)が標準値の場合は、化粧料Aが訴求している効果(SPF50相当)が期待でき、標準値より高い場合は、化粧料Aが訴求している効果(SPF50相当)が十分期待でき、標準値より低い場合は、化粧料Aが訴求している効果(SPF50相当)があまり期待できないと推測できる。このように、ユーザは推定された化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態でその化粧料が自身の肌に適合するか否かの判断をすることができる。 Furthermore, because the state of the coating film formed by a cosmetic on the skin was estimated using the reflectance of ultraviolet light with a wavelength of 320 nm in the UVB wavelength range, it is possible to directly estimate and evaluate the functionality of the cosmetic (for cosmetics with UVB protection functionality, the UVB protection functionality) based on the state of the coating film formed by the cosmetic on the skin. Specifically, for example, in the case of cosmetic A (SPF 50), the UV reflectance of each of multiple subjects (19 people) was calculated, and a standard value for the calculated UV reflectance was determined. In this embodiment, the "standard value" refers to the UV reflectance that is located in the middle when the UV reflectances are sorted in order of UV reflectance, as described in "2) Dividing into two groups according to UV reflectance." If the state of the film formed by the cosmetic on the subject's skin (ultraviolet reflectance) estimated using the above method is a standard value, then the claimed effect of cosmetic A (equivalent to SPF 50) can be expected; if it is higher than the standard value, then the claimed effect of cosmetic A (equivalent to SPF 50) can be expected to be sufficient; and if it is lower than the standard value, then the claimed effect of cosmetic A (equivalent to SPF 50) cannot be expected to be very good. In this way, the user can determine whether or not a cosmetic is suitable for their skin based on the estimated state of the film formed by the cosmetic on the skin.

一般的に、所定の化粧料を肌に塗布してから時間が経過すると、化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態は変化する。これは、湿度、温度、風などの外的要因や対象者(ユーザ)の肌特性による要因、対象者(ユーザ)の体質(汗をかきやすいか否か、肌表面の動きが多いか否か(顔であれば、表情の変化が多いか否か))など、様々な要因によるものである。
そこで、ユーザの肌に所定の化粧料を塗布した後の第一時間帯の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(以下、「第一形成状態」という)と、第一時間帯よりも後の第二時間帯の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(以下、「第二形成状態」という)とを推定するように塗膜推定数理モデル1を構成してもよい。
Generally, over time after a given cosmetic is applied to the skin, the state of the coating film that the cosmetic forms on the skin changes. This is due to various factors, such as external factors such as humidity, temperature, and wind, factors related to the skin characteristics of the subject (user), and the subject (user)'s constitution (whether or not they sweat easily, whether or not they move their skin surface a lot (in the case of the face, whether or not they change their facial expressions a lot)).
Therefore, the coating film estimation mathematical model 1 may be configured to estimate the formation state of a coating film formed on the skin by the cosmetic in a first time period after applying a specified cosmetic to the user's skin (hereinafter referred to as the "first formation state"), and the formation state of a coating film formed on the skin by the cosmetic in a second time period after the first time period (hereinafter referred to as the "second formation state").

第一形成状態と第二形成状態を推定する方法について説明する。
ここでは、第一時間帯を例えば、塗布直後から1分後、第二時間帯を例えば、塗布直後から8時間後とする。そして、それぞれの時間における上記塗膜推定数理モデル1を作成すればよい。すなわち、上述した『1)肌上に形成されている各化粧料の塗膜の紫外線反射率を算出する』の工程を、複数の被験者の肌に所定の化粧料を塗布して1分経過したときと、複数の被験者の肌に所定の化粧料を塗布して8時間経過したときと、にそれぞれ各化粧料の紫外線反射率を算出し、上述した『2)紫外線反射率に応じて2群に分ける』~『5)塗膜推定数理モデル1を作成する』の工程を行い、塗布直後から1分後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル1と、塗布直後から8時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第二形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル1と、をそれぞれ構成すればよい。
このように、塗布直後から1分後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル1と、塗布直後から8時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第二形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル1と、を作成し、作成した2つの塗膜推定数理モデル1と所定の計測器を用いて取得したユーザの肌状態指標とを用いることで、所定の化粧料をユーザの肌に塗布することなく、かつ、塗布から所定時間(本実施形態では、第一時間帯:1分、または、第二時間帯:8時間)経たなくても、塗布から所定時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定できる。
このように、所定の組成物(例えば、化粧料A、化粧料B)を塗布した塗布後の第一時間帯(例えば、塗布後1分)の上記組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)と当該第一時間帯よりも後の第二時間帯(例えば、塗布後8時間)の上記組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態(第二形成状態)とを推定することが可能となる。なお、第一形成状態と第二形成状態の推定は、必ずしも両方を行う必要はなく、目的に応じて、いずれか一方のみの推定を行ってもよい。また、第三時間帯、第四時間帯など増やすことも可能である。
A method for estimating the first formation state and the second formation state will be described.
Here, the first time period is, for example, one minute after application, and the second time period is, for example, eight hours after application. Then, the coating film estimation mathematical model 1 can be created for each time period. That is, the above-described step "1) Calculating the UV reflectance of the coating film of each cosmetic formed on the skin" can be performed by calculating the UV reflectance of each cosmetic one minute after application of a predetermined cosmetic to the skin of multiple subjects and eight hours after application of a predetermined cosmetic to the skin of multiple subjects, and then performing the above-described steps "2) Dividing into two groups according to UV reflectance" to "5) Creating the coating film estimation mathematical model 1." This allows for the creation of a coating film estimation mathematical model 1 that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by the cosmetic one minute after application (first formation state), and a coating film estimation mathematical model 1 that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by the cosmetic eight hours after application (second formation state).
In this way, a coating film estimation mathematical model 1 is created that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic one minute after application (first formation state), and a coating film estimation mathematical model 1 is created that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic eight hours after application (second formation state).By using the two created coating film estimation mathematical models 1 and a user's skin condition index obtained using a specified measuring device, it is possible to estimate the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic a specified time after application, without applying the specified cosmetic to the user's skin and even before a specified time has passed since application (in this embodiment, first time period: 1 minute or second time period: 8 hours).
In this way, it is possible to estimate the state of a coating film formed on the skin by a given composition (e.g., cosmetic A, cosmetic B) in a first time period (e.g., 1 minute after application) (first formation state) and the state of a coating film formed on the skin by the composition in a second time period (e.g., 8 hours after application) after the first time period (second formation state). It is not necessary to estimate both the first formation state and the second formation state; only one of them may be estimated depending on the purpose. It is also possible to add a third time period, a fourth time period, etc.

また、第一形成状態および第二形成状態を用いることで、塗布した組成物が訴求している効果に対し、第一時間帯に期待できる効果と第二時間帯に期待できる効果それぞれを推測することが可能である。
このように、所定の化粧料は紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料(例えば、化粧料A、化粧料B)であり、第一形成状態および第二形成状態を推定し、当該推定した第一形成状態と第二形成状態とに基づき、化粧料が発揮する機能を推定評価(化粧料が有する機能に対しどの程度、効果を期待できるか評価)することが可能である。
したがって、例えば、外出前に塗布し、8時間後に紫外線を浴びやすい状況で活動するような場合の紫外線防御効果を推定評価したければ、第二時間帯の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定すればよいし、外出前に塗布し、その後、8時間、継続して紫外線を浴びやすい状況で活動するような場合の紫外線防御効果を評価したければ、第一時間帯および第二時間帯の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態の両方を推定し、両方を用いて推定評価するといったように目的に応じた塗膜推定数理モデル1の使い分けが可能となる。
Furthermore, by using the first formation state and the second formation state, it is possible to estimate the effects that can be expected in the first time period and the second time period, respectively, in relation to the effects that the applied composition is seeking.
In this way, the specified cosmetic is a cosmetic (e.g., cosmetic A, cosmetic B) to which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been added, and it is possible to estimate the first and second formation states and, based on the estimated first and second formation states, estimate and evaluate the functions exerted by the cosmetic (evaluate the extent to which the effect can be expected from the functions possessed by the cosmetic).
Therefore, for example, if one wishes to estimate and evaluate the UV protection effect when a cosmetic is applied before going out and then the person is active in a situation where they are likely to be exposed to UV rays eight hours later, it is sufficient to estimate the state of the film that the cosmetic forms on the skin in the second time period. On the other hand, if one wishes to evaluate the UV protection effect when a cosmetic is applied before going out and then the person is active in a situation where they are likely to be continuously exposed to UV rays for eight hours thereafter, it is sufficient to estimate the state of the film that the cosmetic forms on the skin in both the first time period and the second time period, and use both to estimate and evaluate. In this way, it is possible to use the coating film estimation mathematical model 1 in a way that suits the purpose.

<実施形態2>
実施形態2は、ユーザの肌(素肌)を撮影した画像から数理モデルを用いて生成した肌状態指標と、この肌状態指標と肌に所定の組成物を塗布したときの紫外線反射率との関係を示す数理モデルに基づき所定の組成物を塗布したと仮定した場合に肌上に形成される塗膜の形成状態を推定する方法である。
本実施形態では、肌状態指標を生成するのに用いる数理モデルを「肌状態指標数理モデル」と称する。また、実施形態2で取得する肌状態指標と肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の紫外線反射率との関係を示す数理モデルを「塗膜推定数理モデル2」と称する。実施形態2では、「肌状態指標数理モデル」と「塗膜推定数理モデル2」とを用いて、ユーザの肌に組成物を塗布せずに、組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定する。実施形態2では、所定の組成物として、化粧料C(SPF50+、剤型O/W)を塗布したと仮定した場合に肌に形成される塗膜の形成状態を「肌状態指標数理モデル」と「塗膜推定数理モデル2」との2種類の数理モデルを用いて推定する。
肌状態指標数理モデルと塗膜推定数理モデル2について説明する。
<Embodiment 2>
The second embodiment is a method for estimating the state of a coating film formed on the skin when a specified composition is applied, based on a skin condition index generated using a mathematical model from an image of the user's skin (bare skin) and a mathematical model showing the relationship between this skin condition index and the ultraviolet reflectance when a specified composition is applied to the skin.
In this embodiment, the mathematical model used to generate the skin condition index is referred to as the "skin condition index mathematical model." Furthermore, the mathematical model showing the relationship between the skin condition index obtained in embodiment 2 and the UV reflectance of a coating film of a predetermined composition when the composition is applied to the skin is referred to as the "coating film estimation mathematical model 2." In embodiment 2, the "skin condition index mathematical model" and the "coating film estimation mathematical model 2" are used to estimate the state of a coating film formed on the skin by a composition without applying the composition to the user's skin. In embodiment 2, the state of a coating film formed on the skin when cosmetic C (SPF50+, formulation O/W) is applied as the predetermined composition is estimated using two mathematical models, the "skin condition index mathematical model" and the "coating film estimation mathematical model 2."
The skin condition index mathematical model and paint film estimation mathematical model 2 will be described.

「肌状態指標数理モデル」は、複数の教師データに基づいて学習されている学習済みの判別モデルであり、少なくとも次の7項目の肌状態指標を取得できるように学習されている判別モデルである。
・総合評価(総合的な肌の状態の良さ)
・肌の色(肌の白さ)
・化粧感(化粧肌らしいか否か)
・肌年齢(肌の老化程度を示す指標)
・男性・女性らしさ(肌質感が男女のどちらに近いか)
・化粧くずれ度(化粧くずれの度合いを示す指標)
・パウダリー感(肌のさらさら感を示す指標)
これら7つの肌状態指標を実施形態2での肌状態指標として取得する。これらの肌状態指標は、図5に示すように、ユーザの肌(素肌)を撮影装置40で撮影し、撮影した肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルとに基づき取得できる。本実施形態で用いる撮影装置40は、どのようなものでもよく、独立したデジタルカメラ、ビデオカメラの他、一般的に移動端末と称される携帯電話、タブレット端末、パーソナルコンピュータが備える撮影装置でもよいが、ユーザの肌画像(素肌画像)は肌の見た目の状態又は属性を判別するため、可視光を撮像するカラー画像を撮像可能なカメラであることが好ましい。
このように、肌状態指標は、ユーザの肌を撮像した肌画像(素肌画像)と肌状態指標との関係を示す肌状態指標数理モデルとを用いて取得する評価項目(上記7項目)である。
The "skin condition index mathematical model" is a trained discrimination model that has been trained based on multiple training data, and is a discrimination model that has been trained to obtain at least the following seven skin condition indexes:
・Overall evaluation (overall skin condition)
Skin color (whiteness of skin)
・Makeup feel (does it look like makeup on the skin?)
・Skin age (an index showing the degree of skin aging)
-Masculinity/femininity (whether the skin texture is closer to male or female)
・Makeup smudge level (an index showing the degree of makeup smudge)
・Powderiness (an index indicating the smoothness of the skin)
These seven skin condition indices are acquired as the skin condition indices in embodiment 2. As shown in Fig. 5 , these skin condition indices can be acquired by photographing the user's skin (bare skin) with an imaging device 40 and based on the captured skin image (bare skin image) and a skin condition index mathematical model. The imaging device 40 used in this embodiment may be any type, and may be an independent digital camera, a video camera, or an imaging device included in a mobile phone, tablet terminal, or personal computer, which are generally referred to as a mobile terminal. However, in order to determine the appearance or attributes of the user's skin image (bare skin image), it is preferable that the imaging device 40 be a camera capable of capturing color images using visible light.
In this way, the skin condition index is an evaluation item (the above seven items) obtained using a skin image (bare skin image) captured of the user's skin and a skin condition index mathematical model that shows the relationship between the skin condition index.

ここで、肌状態指標数理モデルの作成方法を説明する。
肌状態指標数理モデルを作成するのに用いた教師データは、複数人分の素肌の顔画像と所定の化粧料を塗布した顔画像とそのそれぞれの顔画像に写り込む人顔の肌状態を示す正解情報との組合せデータである。
顔画像は、対象の被験者の顔が推定項目の肌状態を解析可能な程度に写り込んでいればよく、対象の被験者の顔の全体又は一部が写り込んでいればよい。取得される顔画像には、髪、首等のように対象者の顔以外の部位或いは背景が写り込んでいてもよい。また、顔画像に写り込む人顔の肌状態を推定可能であれば、カラー画像であってもよいし、グレースケール画像であってもよい。また、所定矩形形状にそれぞれ正規化されていてもよいし、所定矩形形状の所定画像サイズとは異なる画像サイズ又は所定矩形形状とは異なる形状の顔画像を含んでいてもよい。
所定の化粧料はどのようなものでもよく、紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が含まれていても含まれていなくてもよく、本実施形態では、ファンデーションを用いた。
正解情報は、対応する顔画像若しくはその顔画像の被写体自体を専門の評価者が目視或いは計測器等を用いて評価することで得られた人顔の肌状態を示す情報である。本実施形態では、5名の専門の評価者が顔画像を目視で評価した上記の肌状態指標(7項目)の情報を用いた。
・総合評価(総合的な肌の状態の良さ) 総合的な肌状態の良さを7段階評価
・肌の色(肌の白さ) 肌の白さを7段階で評価
・化粧感(化粧肌らしいか否か) 化粧肌らしいか否かの評価
・肌年齢(肌の老化程度を示す指標) 肌の老化程度を5段階評価
・男性・女性らしさ(肌質感が男女のどちらに近いか) 肌質感が男女のどちらに近いかの評価
・化粧くずれ度(化粧くずれの度合いを示す指標) 化粧くずれの度合いが高いか否かの評価
・パウダリー感(肌のさらさら感を示す指標) 肌のさらさら感があるか否かの評価
なお、本実施形態では、素肌の顔画像と所定の化粧料を塗布した顔画像の両画像のそれぞれについて上記7項目に対して評価を行った。
次に取得した顔画像に対して、顔画像毎に対象の顔画像に写り込む人顔の顔領域における複数の所定箇所の位置座標(所定位置座標)を特定する。所定位置座標には、顔領域の形状特徴点の位置座標が少なくとも含まれる。
次に、特定された複数の所定位置座標を基準に当該顔領域が所定矩形形状となり、かつ元顔画像の各ピクセルの位置が肌状態指標数理モデルの入力規則に対応する位置になるように、対象の顔画像の各ピクセルの位置を変換する。
そして、変換された顔画像を含む教師データを用いて、肌状態指標数理モデルを作成する。学習アルゴリズムは限定されないが、本実施形態ではディープラーニングにより行った。
このように、本実施形態で用いる「肌状態指標数理モデル」は、素肌の顔画像と所定の化粧料を塗布した顔画像の両画像と、両画像それぞれに対して上記7項目について評価した評価結果を用いて作成したものである。
なお、上記した肌状態指標(7項目)は、本実施形態において紫外線吸収剤や紫外線散乱剤を含む化粧料を塗布したと仮定した場合に化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定するために適した指標であるため、当該指標を算出する肌状態指標数理モデルを用いたが、紫外線吸収剤または紫外線散乱剤を含む化粧料以外の化粧料を塗布したと仮定した場合に化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定する場合は、当該化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定するのに適した肌状態指標を算出可能な肌状態指標数理モデルを用いればよい。
また、「肌状態指標数理モデル」は、素肌の顔画像と、素肌の顔画像に対して上記7項目について評価した評価結果を用いて作成した肌状態指標数理モデル(素肌)と所定の化粧料を塗布した顔画像と、所定の化粧料を塗布した顔画像に対して上記7項目について評価した評価結果を用いて作成した肌状態指標数理モデル(塗布)の何れか、または、両方を作成し、何れか、または、両方を用いて肌状態指標(7項目)を取得してもよい。ただし、実施形態2では、ユーザの肌状態指標を取得する際にユーザの肌画像(素肌画像)を用いるため、素肌の顔画像と素肌の顔画像に対して7項目について評価した評価結果を含む肌状態指標数理モデル(素肌)を少なくとも含むことが好ましい。
Here, a method for creating a mathematical model for skin condition indicators will be described.
The training data used to create the skin condition index mathematical model is a combination of facial images of multiple people with bare skin and facial images with a specified cosmetic applied, along with correct answer information indicating the skin condition of the human faces reflected in each facial image.
The facial image may include the subject's face to an extent that allows for analysis of the skin condition of the estimation item, and may include all or part of the subject's face. The acquired facial image may include other parts of the subject's face, such as hair or neck, or the background. Furthermore, the facial image may be a color image or a grayscale image, as long as it is possible to estimate the skin condition of the human face included in the facial image. Furthermore, the facial image may be normalized to a predetermined rectangular shape, or may include a facial image of an image size or shape different from the predetermined image size of the predetermined rectangular shape.
The predetermined cosmetic material may be any material, and may or may not contain an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent. In this embodiment, a foundation is used.
The correct answer information is information indicating the skin condition of a human face obtained by a professional evaluator visually evaluating the corresponding face image or the subject of the face image itself using a measuring instrument, etc. In this embodiment, information on the above skin condition indexes (seven items) obtained by visually evaluating face images by five professional evaluators was used.
- Overall evaluation (overall skin condition) Overall skin condition was rated on a 7-point scale. - Skin color (skin whiteness) Skin whiteness was rated on a 7-point scale. - Make-up appearance (whether or not the skin looks like it has been made up). Evaluation of whether or not the skin looks like it has been made up. - Skin age (index showing the degree of skin aging) The degree of skin aging was rated on a 5-point scale. - Masculinity/femininity (whether the skin texture is closer to that of a man or woman). Evaluation of whether the skin texture is closer to that of a man or woman. - Degree of makeup smudged (index showing the degree of makeup smudged). Evaluation of whether or not the makeup has smudged. - Powdery feel (index showing the smoothness of the skin). Evaluation of whether or not the skin feels smooth. In this embodiment, the above 7 items were evaluated for both facial images of bare skin and facial images of faces with a specified cosmetic applied.
Next, for each acquired face image, the position coordinates of a plurality of predetermined locations (predetermined position coordinates) in the face region of the human face captured in the target face image are identified. The predetermined position coordinates include at least the position coordinates of the shape feature points of the face region.
Next, the position of each pixel of the target facial image is converted so that the facial area has a predetermined rectangular shape based on the identified multiple predetermined position coordinates, and the position of each pixel of the original facial image corresponds to the input rules of the skin condition index mathematical model.
Then, a mathematical model for skin condition indicators is created using training data including the converted facial images. Although the learning algorithm is not limited, in this embodiment, deep learning is used.
As described above, the "skin condition index mathematical model" used in this embodiment was created using both a face image of bare skin and a face image with a specified cosmetic applied, and the evaluation results obtained by evaluating the above seven items for each of the images.
In this embodiment, the above-mentioned skin condition indices (seven items) are indices suitable for estimating the state of a coating film formed on the skin by a cosmetic product when it is assumed that the cosmetic product contains an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been applied, and therefore a skin condition index mathematical model for calculating these indices was used. However, when estimating the state of a coating film formed on the skin by a cosmetic product when it is assumed that the cosmetic product has been applied other than a cosmetic product containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent, it is sufficient to use a skin condition index mathematical model that can calculate a skin condition indices suitable for estimating the state of a coating film formed on the skin by the cosmetic product.
Furthermore, the "skin condition index mathematical model" may be either or both of a skin condition index mathematical model (bare skin) created using a bare skin face image and evaluation results obtained by evaluating the bare skin face image for the seven items, or a skin condition index mathematical model (application) created using a face image with a predetermined cosmetic applied and evaluation results obtained by evaluating the bare skin face image for the seven items, and the skin condition index (seven items) may be obtained using either or both. However, in the second embodiment, because the user's skin image (bare skin image) is used when obtaining the user's skin condition index, it is preferable to include at least a skin condition index mathematical model (bare skin) including a bare skin face image and evaluation results obtained by evaluating the bare skin face image for the seven items.

次に、塗膜推定数理モデル2について説明する。
塗膜推定数理モデル2を作成するのに用いた教師データとその条件は以下の通りである。
・所定の組成物20:化粧料C(SPF50+、剤型O/W)
・塗布面積 :4cm×4cm
・塗布量 :4cm×4cmに対し、16mg
・対象の被験者 :20名の女性の額もしくは頬
・使用カメラ :紫外線カメラ30
・塗布方法 :訓練された試験者が均一となるように塗布する
・光源 :MAX-303,朝日分光社製
・バンドパスフィルター(320nm±5nm)
・偏光板
図2‐1に示すように、被験者の肌に所定の組成物20を塗布し、被験者の肌を紫外線照射下で紫外線カメラ30によって撮影した画像データ(紫外線肌画像)を用いる。撮影した画像データから以下の手順で塗膜推定数理モデル2を作成する。なお、所定の組成物20(化粧料C)の紫外線反射率の取得方法は、実施形態1と同様である。
Next, the paint film estimation mathematical model 2 will be described.
The training data and conditions used to create the coating film estimation mathematical model 2 are as follows:
Prescribed composition 20: Cosmetic C (SPF 50+, formulation O/W)
・Application area: 4cm x 4cm
Amount applied: 16 mg per 4 cm x 4 cm
・Target subjects: forehead or cheek of 20 women ・Camera used: UV camera 30
Application method: Apply evenly by a trained tester. Light source: MAX-303, manufactured by Asahi Spectroscopy. Bandpass filter (320 nm ± 5 nm)
Polarizing Plate As shown in FIG. 2-1 , a predetermined composition 20 is applied to the skin of a subject, and image data (ultraviolet skin image) of the subject's skin taken with an ultraviolet camera 30 under ultraviolet irradiation is used. From the taken image data, a coating film estimation mathematical model 2 is created using the following procedure. The method for obtaining the ultraviolet reflectance of the predetermined composition 20 (cosmetic C) is the same as in embodiment 1.

1)肌上に形成されている化粧料の塗膜の紫外線反射率を算出する
被験者の肌(皮膚15)に所定の組成物20(化粧料C)を塗布した場合の化粧料Cが肌上に形成する塗膜の紫外線反射率(「紫外線反射率C」とする)を算出する。算出方法を以下に示す。
図3(a)は、被験者の肌(素肌)にUVB領域に含まれる波長320nmの紫外線(以下、「紫外光」)を照射した場合を示す。図中の「入射光」は照射した紫外光であり、「正反射光」は肌の表面で反射する紫外光であり、「内部散乱光」は肌の表面で反射しなかった紫外光が肌内部に侵入し、肌の内部で拡がり肌から出てくる紫外光である。正反射光を除去した内部散乱光の強度を取得する。これを素肌の内部散乱光強度とする。
図3(b)は、被験者の肌に所定の組成物20を塗布し、紫外光を照射した場合を示している。図中の「入射光」は照射した紫外光であり、「正反射光」は所定の組成物20の表面で反射する紫外光、および、肌の表面で反射する紫外光であり、「内部散乱光」は所定の組成物20の表面、および肌の表面で反射しなかった紫外光が肌内部に侵入し、肌の内部で拡がり肌から出てくる紫外光である。所定の組成物20として化粧料Cを塗布した場合の正反射光を除去した内部散乱光の強度を取得する。これを塗布肌の内部散乱光強度Cとする。
そして、所定の組成物20を塗布した場合の塗布肌の内部散乱光強度Cを素肌の内部散乱光強度で除算することにより、所定の組成物20を塗布した部位に存在している組成物の紫外線反射率を算出する(化粧料Cを塗布した塗布肌の内部散乱光強度C/素肌の内部散乱光強度=化粧料Cを塗布した部位に存在する化粧料Cが形成する塗膜の紫外線反射率(紫外線反射率C))。
このように、正反射光を除去し、内部散乱光の強度を用いて紫外線反射率を算出することで肌に形成される塗膜の塗布状態(塗膜の形成状態)を精度高く推定することが可能となる。
ここで、光源と紫外線カメラに偏光板を取り付けることで、化粧料Cを塗布した肌に紫外光を照射し、正反射光を除去し、反射されてきた内部散乱光を紫外線カメラ30で撮影することで、内部散乱強度を測定できる。
なお、本実施形態では、UVB領域の波長域が320~280nmであることを考慮して、波長320nmの紫外線反射率を算出するようにしたが、波長域はこれに限らず、例えば、化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定し、推定結果からUVA領域の紫外線防御効果を推定評価する場合は、波長380~320nmの何れか、例えば、波長350nmの紫外線を用いて紫外線の反射率を算出するようにしてもよい。
2)紫外線反射率に応じて2群に分ける
算出した各化粧料が肌上に形成する塗膜の紫外線反射率を紫外線反射率順に並べ、紫外線反射率の高い方(50%)と低い方(50%)との2群に各被験者を分ける。紫外線反射率の高い方の群を「化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群」、紫外線反射率の低い方の群を「化粧料の塗膜の形成状態の良さが高い群」とする。なお、各被験者から算出した各化粧料が肌上に形成する塗膜の紫外線反射率が異なる(順を付けられる)のは、各化粧料の塗膜は、化粧料を塗布する肌の状態により異なるためである。なお、化粧料の塗膜の形成状態に化粧料を塗布する肌の肌状態が影響する点は、実施形態1で説明した通りである。
3)被験者の肌状態指標を計測する
上述した肌状態指標数理モデルと撮影した被験者の肌画像(素肌画像)を用いて、肌状態指標(7項目)を取得する。
4)機械学習に用いる教師データを作成する
2)で2群に分けた結果と3)の取得結果を用いて、塗膜推定数理モデル2を作成するための教師データを作成する。
5)塗膜推定数理モデル2を作成する
各評価値について標準化処理を行い、複数の分類モデル(例えば、naive bayes(NB)、logestic regression(LR)、linear discriminant analysis(LDA)、random forest(RF)、gradient boosting(GB)、support vector machine(SVM)、Gaussian process(GP))から最適なものを選択し予測モデルとし、当該予測モデルを用いて化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測する。予測された群と実際の群との一致度を正解率として算出する。分類モデルの汎化性能を一個抜き交差検証(leave-one-out cross-validation(LOOCV))で評価し、最も正解率の高い計算モデルを最適なモデル:塗膜推定数理モデル2とする。なお、本実施形態では、化粧料Cの塗膜推定数理モデル2は分類モデルRFを用いた。
1) Calculating the UV reflectance of a coating film of a cosmetic formed on the skin When a predetermined composition 20 (cosmetic C) is applied to the skin (skin 15) of a subject, the UV reflectance of the coating film formed by cosmetic C on the skin (referred to as "UV reflectance C") is calculated. The calculation method is shown below.
Figure 3(a) shows the case where ultraviolet light with a wavelength of 320 nm (hereinafter referred to as "ultraviolet light") included in the UVB region is irradiated onto the skin (bare skin) of a subject. In the figure, "incident light" is the irradiated ultraviolet light, "specularly reflected light" is the ultraviolet light reflected from the surface of the skin, and "internal scattered light" is the ultraviolet light that is not reflected from the surface of the skin, penetrates the interior of the skin, spreads within the skin, and emerges from the skin. The intensity of the internal scattered light from which the specular reflected light has been removed is obtained. This is the internal scattered light intensity of bare skin.
3(b) shows the case where a predetermined composition 20 was applied to the skin of a subject and ultraviolet light was irradiated. In the figure, "incident light" is the irradiated ultraviolet light, "specularly reflected light" is the ultraviolet light reflected from the surface of the predetermined composition 20 and the surface of the skin, and "internal scattered light" is the ultraviolet light that is not reflected from the surface of the predetermined composition 20 and the surface of the skin, penetrates the inside of the skin, spreads inside the skin, and emerges from the skin. The intensity of internal scattered light from which specular reflected light has been removed is obtained when cosmetic C is applied as the predetermined composition 20. This is called the internal scattered light intensity C of the applied skin.
Then, the internal scattered light intensity C of the applied skin when the specified composition 20 is applied is divided by the internal scattered light intensity of bare skin to calculate the ultraviolet reflectance of the composition present at the site where the specified composition 20 has been applied (internal scattered light intensity C of the applied skin when cosmetic C is applied / internal scattered light intensity of bare skin = ultraviolet reflectance of the coating film formed by cosmetic C present at the site where cosmetic C has been applied (ultraviolet reflectance C)).
In this way, by removing specularly reflected light and calculating UV reflectance using the intensity of internally scattered light, it is possible to accurately estimate the application state of the coating film formed on the skin (the formation state of the coating film).
Here, by attaching polarizing plates to the light source and the ultraviolet camera, ultraviolet light is irradiated onto the skin to which cosmetic C has been applied, the specularly reflected light is removed, and the reflected internally scattered light is photographed with the ultraviolet camera 30, thereby making it possible to measure the internal scattering intensity.
In this embodiment, the reflectance of ultraviolet light at a wavelength of 320 nm is calculated taking into consideration that the wavelength range of the UVB region is 320 to 280 nm. However, the wavelength range is not limited to this. For example, when estimating the state of a coating film formed on the skin by a cosmetic product and estimating and evaluating the ultraviolet protection effect in the UVA region from the estimation result, the reflectance of ultraviolet light may be calculated using ultraviolet light with a wavelength of 380 to 320 nm, for example, ultraviolet light with a wavelength of 350 nm.
2) Divide into two groups according to UV reflectance The calculated UV reflectance of the coating film formed on the skin by each cosmetic was ranked in order of UV reflectance, and each subject was divided into two groups: those with high UV reflectance (50%) and those with low UV reflectance (50%). The group with high UV reflectance was designated the "group with low quality of cosmetic coating film formation," and the group with low UV reflectance was designated the "group with high quality of cosmetic coating film formation." Note that the UV reflectance of the coating film formed on the skin by each cosmetic calculated for each subject was different (ranked) because the coating film of each cosmetic differs depending on the condition of the skin to which the cosmetic is applied. Note that the condition of the skin to which the cosmetic is applied affects the condition of the cosmetic coating, as explained in embodiment 1.
3) Measuring the subject's skin condition index Skin condition indexes (7 items) are obtained using the above-described mathematical model of skin condition indexes and the subject's captured skin image (bare skin image).
4) Creating training data to be used for machine learning Using the results of dividing into two groups in 2) and the results obtained in 3), training data for creating a paint film estimation mathematical model 2 is created.
5) Creating a coating film estimation mathematical model 2 A standardization process is performed on each evaluation value, and the most appropriate model is selected from multiple classification models (e.g., naive Bayes (NB), logistic regression (LR), linear discriminant analysis (LDA), random forest (RF), gradient boosting (GB), support vector machine (SVM), Gaussian process (GP)) to create a prediction model. The prediction model is used to predict whether the quality of the coating film formation state of the cosmetic falls into a low or high group. The degree of agreement between the predicted group and the actual group is calculated as the accuracy rate. The generalization performance of the classification model was evaluated using leave-one-out cross-validation (LOOCV), and the calculation model with the highest accuracy rate was designated as the optimal model: coating film estimation mathematical model 2. In this embodiment, classification model RF was used as the coating film estimation mathematical model 2 for cosmetic C.

図6(a)には、塗膜推定数理モデル2を用いて化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測した結果と実際の結果を、図6(b)には、塗膜推定数理モデル2を用いて予測された群と実際の群との一致度を正解率として算出した結果を示している。
図6(a)、図6(b)より、塗膜推定数理モデル2を用いて化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を予測した場合、高い正解率を得られることがわかる。
したがって、肌状態指標数理モデルを用いて推定したユーザの肌状態指標と塗膜推定数理モデル2とを用いることで、所定の組成物を肌に塗布することなく当該組成物による組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定できるため、所定の組成物(紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料)を肌に塗布しなくても、当該所定の組成物をユーザの肌に塗布した場合の、組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態の良さの高低を推定でき、これにより所定の組成物が有する機能(例えば、紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料であれば紫外線防御機能)に基づく効果をどの程度期待できるか評価することも可能となる。
FIG. 6( a ) shows the results of predictions made using the Coating Film Estimation Mathematical Model 2 to determine whether the quality of the coating film formed by a cosmetic on the skin falls into the low or high group, as well as the actual results. FIG. 6( b ) shows the results of calculations of the accuracy rate, which is the degree of agreement between the group predicted using the Coating Film Estimation Mathematical Model 2 and the actual group.
6(a) and 6(b) show that when the film formation state of a cosmetic material formed on the skin is predicted using the film formation estimation mathematical model 2, a high accuracy rate can be obtained.
Therefore, by using the user's skin condition index estimated using the skin condition index mathematical model and the coating film estimation mathematical model 2, it is possible to estimate the state of formation of a coating film that a specific composition will form on the skin without applying the composition to the skin.Therefore, even without applying the specific composition (a cosmetic product to which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been added) to the skin, it is possible to estimate the quality of the state of formation of a coating film that a specific composition will form on the skin when the specific composition is applied to the user's skin.This makes it possible to evaluate the extent to which an effect based on the function of the specific composition (for example, the ultraviolet protection function in the case of a cosmetic product to which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been added) can be expected.

上述したように、実施形態2は、複数人の被験者(例えば、女性20名)のそれぞれの肌状態指標(例えば、被験者の肌画像と肌状態指標数理モデルとを用いて算出した、7項目)と複数人の被験者の紫外線肌画像(例えば、図2‐1に示す撮影装置で撮影した図2‐2に示す画像)から算出した化粧料が肌上に形成する塗膜の紫外線反射率とから、肌状態指標と化粧料の塗膜の紫外線反射率との関係を示す数理モデル(塗膜推定数理モデル2)を作成する。作成した塗膜推定数理モデル2と、ユーザの肌画像(素肌画像)と肌状態数理モデルから取得したユーザの肌状態指標(例えば、上記7項目)を用いてユーザの肌に化粧料を塗布したと仮定した場合の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定することが可能となり、当該化粧料が発揮する機能を推定評価することが可能となる。 As described above, in embodiment 2, a mathematical model (film estimation mathematical model 2) is created that shows the relationship between the skin condition index and the UV reflectance of the cosmetic film, based on the skin condition index (e.g., seven items calculated using the subject's skin image and the skin condition index mathematical model) of each of multiple subjects (e.g., 20 women) and the UV reflectance of the cosmetic film formed on the skin calculated from the UV skin images of the multiple subjects (e.g., the images shown in Figure 2-2 taken with the imaging device shown in Figure 2-1). Using the created film estimation mathematical model 2, the user's skin image (bare skin image), and the user's skin condition index (e.g., the above seven items) obtained from the skin condition mathematical model, it is possible to estimate the state of the film formed on the skin by the cosmetic when the cosmetic is applied to the user's skin, thereby making it possible to estimate and evaluate the functions of the cosmetic.

また、実施形態1と同様に、化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態は、UVBの波長域の波長320nmの紫外光の反射率を用いて推定したため、当該化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態により、当該化粧料が有する機能(UVB領域の紫外線防御機能を備えた化粧料であれば、UVB領域の紫外線防御機能)を直接的に推定評価することが可能である。具体的には、例えば、化粧料C(SPF50+)の場合、複数の被験者(20人)それぞれの紫外線反射率を算出し、算出した紫外線反射率の標準値を特定する。本実施形態における「標準値」とは、『2)紫外線反射率に応じて2群に分ける』に記載した、紫外線反射率を紫外線反射率順に並べた際に中央に位置した紫外線反射率とする。そして、上述した方法で推定した被験者の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(紫外線反射率)が標準値の場合は、化粧料Cが訴求している効果(SPF50+相当)が期待でき、標準値より高い場合は、化粧料Cが訴求している効果(SPF50+相当)が十分期待でき、標準値より低い場合は、化粧料Cが訴求している効果(SPF50+相当)があまり期待できないと推測できる。したがって、ユーザは推定された化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態でその化粧料が自身の肌に適合するか否かの判断をすることができる。 Furthermore, as in embodiment 1, the state of the coating film formed by the cosmetic on the skin was estimated using the reflectance of ultraviolet light with a wavelength of 320 nm in the UVB wavelength range. Therefore, the state of the coating film formed by the cosmetic on the skin can be used to directly estimate and evaluate the functionality of the cosmetic (for cosmetics with UVB protection functionality, the UVB protection functionality). Specifically, for example, in the case of cosmetic C (SPF 50+), the UV reflectance of each of multiple subjects (20 people) was calculated, and a standard value for the calculated UV reflectance was determined. In this embodiment, the "standard value" refers to the UV reflectance that is located in the middle when the UV reflectances are sorted in order of UV reflectance, as described in "2) Divide into two groups according to UV reflectance." If the state of the film formed by the cosmetic on the subject's skin (ultraviolet reflectance) estimated using the above method is a standard value, then the claimed effect of cosmetic C (equivalent to SPF 50+) can be expected; if it is higher than the standard value, then the claimed effect of cosmetic C (equivalent to SPF 50+) can be expected to be sufficient; and if it is lower than the standard value, then the claimed effect of cosmetic C (equivalent to SPF 50+) cannot be expected to be very good. Therefore, the user can determine whether or not the cosmetic is suitable for their skin based on the estimated state of the film formed by the cosmetic on the skin.

また、実施形態1と同様に、第一時間帯を例えば、塗布直後から1分後、第二時間帯を例えば、塗布直後から8時間後における上記塗膜推定数理モデル2を作成することにより、第一形成状態および第二形成状態を推定することが可能となる。なお、作成方法は実施形態1と同様に、実施形態2で説明した『1)肌上に形成されている化粧料の塗膜の紫外線反射率を算出する』の工程を、被験者の肌に所定の化粧料を塗布して1分経過したときと、被験者の肌に所定の化粧料を塗布して8時間経過したときと、にそれぞれ化粧料の紫外線反射率を算出し、上述した『2)紫外線反射率に応じて2群に分ける』~『5)塗膜推定数理モデル2を作成する』の工程を行い、塗布直後から1分後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル2と、塗布直後から8時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル2と、をそれぞれ構成すればよい。
このように、塗布直後から1分後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル2と、塗布直後から8時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第二形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル2と、を作成し、作成した2つの塗膜推定数理モデル2と肌状態指標数理モデルを用いて取得したユーザの肌状態指標とを用いることで、所定の化粧料をユーザの肌に塗布することなく、かつ、塗布から所定時間(本実施形態では、第一時間帯:1分、または、第二時間帯:8時間)経たなくても、塗布から所定時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定できる。
このように、所定の組成物(例えば、化粧料C)を塗布した塗布後の第一時間帯(例えば、塗布後1分)の上記組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)と当該第一時間帯よりも後の第二時間帯(例えば、塗布後8時間)の上記組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態(第二形成状態)とを推定することが可能となる。なお、第一形成状態と第二形成状態の推定とは、必ずしも両方を行う必要はなく、目的に応じて、いずれか一方のみの推定を行ってもよい。また、第三時間帯、第四時間帯など増やすことも可能である。
Furthermore, similarly to embodiment 1, it is possible to estimate the first formation state and the second formation state by creating the coating film estimation mathematical model 2, where the first time period is, for example, one minute after immediately after application, and the second time period is, for example, eight hours after immediately after application. Note that the creation method, similarly to embodiment 1, can be achieved by calculating the UV reflectance of the cosmetic coating film formed on the skin one minute after application of the specified cosmetic to the subject's skin and eight hours after application of the specified cosmetic to the subject's skin, in addition to the step of “1) calculating the UV reflectance of the cosmetic coating film formed on the skin,” as described in embodiment 2, and then performing the steps of “2) dividing into two groups according to the UV reflectance” to “5) creating the coating film estimation mathematical model 2,” thereby creating a coating film estimation mathematical model 2 that estimates the formation state of the coating film formed on the skin by the cosmetic one minute after application (first formation state), and a coating film estimation mathematical model 2 that estimates the formation state of the coating film formed on the skin by the cosmetic eight hours after application (first formation state).
In this way, a coating film estimation mathematical model 2 is created that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic one minute after application (first formation state), and a coating film estimation mathematical model 2 that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic eight hours after application (second formation state).By using the two created coating film estimation mathematical models 2 and the user's skin condition index obtained using the skin condition index mathematical model, it is possible to estimate the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic a predetermined time after application, without applying the specified cosmetic to the user's skin and even before a predetermined time has passed since application (in this embodiment, first time period: 1 minute or second time period: 8 hours).
In this way, it is possible to estimate the state of a coating film formed on the skin by a given composition (e.g., cosmetic C) in a first time period (e.g., 1 minute after application) after application (first formation state), and the state of a coating film formed on the skin by the composition in a second time period (e.g., 8 hours after application) after the first time period (second formation state). It is not necessary to estimate both the first formation state and the second formation state; only one of them may be estimated depending on the purpose. It is also possible to add a third time period, a fourth time period, etc.

また、実施形態1と同様に、第一形成状態および第二形成状態を用いることで、塗布した組成物が訴求している効果に対し、第一時間帯に期待できる効果と第二時間帯に期待できる効果それぞれを推測することが可能である。
このように、所定の化粧料は紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料(例えば、化粧料C)であり、第一形成状態および第二形成状態を推定し、当該推定した第一形成状態および第二形成状態に基づき、化粧料が発揮する機能を推定評価(化粧料が有する機能に対しどの程度、効果を期待できるか評価)することが可能である。
したがって、例えば、外出前に塗布し、8時間後に紫外線を浴びやすい状況で活動するような場合の紫外線防御効果を推定評価したければ、第二時間帯の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定すればよいし、外出前に塗布し、その後、8時間、継続して紫外線を浴びやすい状況で活動するような場合の紫外線防御効果を評価したければ、第一時間帯および第二時間帯の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態の両方を推定し、両方を用いて推定評価するといったように目的に応じた塗膜推定数理モデル2の使い分けが可能となる。
Furthermore, as in embodiment 1, by using the first formation state and the second formation state, it is possible to estimate the effects that can be expected in the first time period and the second time period in relation to the effects that the applied composition is seeking.
In this way, the specified cosmetic is a cosmetic (e.g., cosmetic C) to which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been added, and it is possible to estimate the first and second formation states and, based on the estimated first and second formation states, estimate and evaluate the functions exerted by the cosmetic (evaluate the extent to which the effect can be expected from the functions possessed by the cosmetic).
Therefore, for example, if one wishes to estimate and evaluate the UV protection effect when a cosmetic is applied before going out and then 8 hours later is active in a situation where exposure to UV rays is high, one can simply estimate the state of the film that the cosmetic forms on the skin in the second time period. Alternatively, if one wishes to evaluate the UV protection effect when a cosmetic is applied before going out and then is active for 8 hours continuously in a situation where exposure to UV rays is high, one can estimate both the state of the film that the cosmetic forms on the skin in the first time period and the second time period and use both to estimate and evaluate. In this way, it is possible to use different coating film estimation mathematical models 2 depending on the purpose.

<実施形態3>
実施形態3は、ユーザの肌(素肌)を撮影した画像から数理モデルを用いて生成した肌状態指標と、この肌状態指標と肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態との関係を示す数理モデルに基づき所定の組成物を塗布した場合に形成される組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定する方法である。
本実施形態では、肌状態指標を生成するのに用いる数理モデルを「肌状態指標数理モデル」と称し、実施形態2で説明した「肌状態指標数理モデル」と同一である。取得する肌状態指標と肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態との関係を示す数理モデルを「塗膜推定数理モデル3」と称する。実施形態3では、「肌状態指標数理モデル」と「塗膜推定数理モデル3」とを用いて、ユーザの肌に組成物を塗布せずに、組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定する。
肌状態指標数理モデルと塗膜推定モデル3について説明する。
<Embodiment 3>
Embodiment 3 is a method for estimating the state of a coating film formed on the skin by a specified composition when the composition is applied, based on a skin condition index generated using a mathematical model from an image of the user's skin (bare skin) and a mathematical model showing the relationship between this skin condition index and the state of a coating film formed by the specified composition when the composition is applied to the skin.
In this embodiment, the mathematical model used to generate the skin condition index is referred to as a "skin condition index mathematical model," and is the same as the "skin condition index mathematical model" described in embodiment 2. A mathematical model showing the relationship between the acquired skin condition index and the state of a coating film formed by a composition when a predetermined composition is applied to the skin is referred to as a "coating film estimation mathematical model 3." In embodiment 3, the "skin condition index mathematical model" and the "coating film estimation mathematical model 3" are used to estimate the state of a coating film formed by a composition on the user's skin without applying the composition to the skin.
The skin condition index mathematical model and paint film estimation model 3 will be described.

「肌状態指標数理モデル」は、複数の教師データに基づいて学習されている学習済みの判別モデルであり、少なくとも次の7つの肌状態指標を取得できるように学習されている判別モデルであり、実施形態2で説明した「肌状態指標数理モデル」と同様である。
・総合評価(総合的な肌の状態の良さ)
・肌の色(肌の白さ)
・化粧感(化粧肌らしいか否か)
・肌年齢(肌の老化程度を示す指標)
・男性・女性らしさ(肌質感が男女のどちらに近いか)
・化粧くずれ度(化粧くずれの度合いを示す指標)
・パウダリー感(肌のさらさら感を示す指標)
なお、「肌状態指標数理モデル」は、実施形態2で説明した「肌状態指標数理モデル」と同様であるため、素肌の顔画像と所定の化粧料を塗布した顔画像の両画像と、両画像それぞれに対して上記7項目について評価した評価結果を用いて作成したものである。「肌状態指標数理モデル」の作成方法についての説明は省略する。
The "skin condition index mathematical model" is a trained discriminant model that has been trained based on multiple training data and is trained to be able to obtain at least the following seven skin condition indices, and is similar to the "skin condition index mathematical model" described in embodiment 2.
・Overall evaluation (overall skin condition)
Skin color (whiteness of skin)
・Makeup feel (does it look like makeup on the skin?)
・Skin age (an index showing the degree of skin aging)
-Masculinity/femininity (whether the skin texture is closer to male or female)
・Makeup smudge level (an index showing the degree of makeup smudge)
・Powderiness (an index showing how smooth the skin feels)
The "skin condition index mathematical model" is the same as the "skin condition index mathematical model" described in embodiment 2, and is therefore created using both a face image of bare skin and a face image with a predetermined cosmetic applied, as well as the evaluation results obtained by evaluating the above seven items for each of the images. A description of the method for creating the "skin condition index mathematical model" will be omitted.

次に、塗膜推定数理モデル3について説明する。
塗膜推定数理モデル3を作成するのに用いた教師データとその条件は以下の通りである。
・所定の組成物20:化粧料D(SPF50+ 剤型O/W)
化粧料E(SPF50+ 剤型W/O)
・塗布面積 :全顔
・塗布量 :全顔に対し、300mg
・対象の被験者 :化粧料Dおよび化粧料Eともに20名の女性の全顔
・使用カメラ :可視光カメラ
・塗布方法 :被験者が全顔に均一となるように塗布する
図7に示すように、被験者の肌に所定の組成物20(化粧料D、化粧料E)を塗布し、撮影装置40(スマートフォン40)で撮影した画像データ(塗布肌画像)を用いる。なお、撮影装置40(スマートフォン40)はどのようなものでもよく、デジタルカメラ、ビデオカメラの他、一般的に移動端末と称される携帯電話、タブレット端末、パーソナルコンピュータが備える撮影装置でもよく、可視光を撮像するカラー画像を撮像可能なカメラであることが好ましい。本実施形態ではスマートフォンに搭載されているカメラにより撮影する。撮影した画像データ(塗布肌画像)から以下の手順で塗膜推定数理モデル3を作成する。
Next, the paint film estimation mathematical model 3 will be described.
The training data and conditions used to create the coating film estimation mathematical model 3 are as follows:
Prescribed composition 20: Cosmetic D (SPF50+, formulation O/W)
Cosmetic E (SPF50+ formulation W/O)
・Application area: Whole face ・Application amount: 300 mg for the whole face
Subjects: 20 female full faces for both Cosmetic D and Cosmetic E; Camera used: Visible light camera; Application method: Subjects applied the cosmetic to the entire face evenly. As shown in FIG. 7 , a predetermined composition 20 (Cosmetic D, Cosmetic E) was applied to the skin of the subject, and image data (applied skin image) captured with a photographing device 40 (smartphone 40) was used. Note that the photographing device 40 (smartphone 40) may be any type, including a digital camera, a video camera, or a photographing device included in a mobile phone, tablet terminal, or personal computer, which are commonly referred to as mobile terminals. A camera capable of capturing color images using visible light is preferred. In this embodiment, photographs are taken using a camera installed on a smartphone. A coating film estimation mathematical model 3 is created from the captured image data (applied skin image) using the following procedure.

1)塗布肌総合評価の評価値を取得する
上記したように、化粧料D、化粧料Eをそれぞれ塗布した複数の被験者(本実施形態では、20人の女性)の全顔の塗布肌画像を取得する。取得した全顔の塗布肌画像と「肌状態指標数理モデル」を用いて塗布肌総合評価の評価値を取得する。
「塗布肌総合評価の評価値」は、取得した全顔の塗布肌画像と「肌状態指標数理モデル」を用いて算出される肌状態指標(上記7つの項目(総合評価、肌の色、化粧感、肌年齢、男性・女性らしさ、化粧くずれ度、パウダリー感))の中の「総合評価」の評価値である。本実施形態では、ユーザの肌画像(素肌画像)と「肌状態指標数理モデル」とを用いて算出する「肌状態指標」の中の1項目である「総合評価」と区別するため、化粧料D(または化粧料E)を塗布した全顔の塗布肌画像と「肌状態指標数理モデル」とを用いて算出した「総合評価」は「塗布肌総合評価」と記載する。また、塗布肌総合評価の評価値を「塗布肌総合評価値」と記載する。
2)塗布肌総合評価値に応じて2群に分ける
各被験者から算出した各化粧料の塗布肌総合評価値を、塗布肌総合評価値順に並べ、塗布肌総合評価値の高い方(50%)と低い方(50%)との2群に分ける。塗布肌総合評価値の高い方の群を「化粧料の塗膜の形成状態の良さが高い群」、塗布肌総合評価値の低い方の群を「化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群」とする。
3)被験者の肌状態指標を計測する
被験者に対して実施形態2で説明した肌状態指標数理モデルと可視光カメラで撮影した被験者の肌(素肌)画像を用いて、肌状態指標(7項目)を取得する。
4)機械学習に用いる教師データを作成する
2)で2群に分けた結果と3)の取得結果を用いて、教師データを作成する。
5)塗膜推定数理モデル3を作成する
各評価値について標準化処理を行い、複数の分類モデル(例えば、naive bayes(NB)、logestic regression(LR)、linear discriminant analysis(LDA)、random forest(RF)、gradient boosting(GB)、support vector machine(SVM)、Gaussian process(GP))から最適なものを選択し予測モデルとし、当該予測モデルを用いて化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測する。予測された群と実際の群との一致度を正解率として算出する。分類モデルの汎化性能を一個抜き交差検証(LOOCV)で評価し、最も正解率の高い計算モデルを最適なモデル:塗膜推定数理モデル3とする。なお、本実施形態では、化粧料Dの塗膜推定数理モデル3は分類モデルNBを用い、また、化粧料Eの塗膜推定数理モデル3は分類モデルLDAを用いた。
1) Obtaining an evaluation value for the overall evaluation of applied skin As described above, images of the entire face of multiple subjects (20 women in this embodiment) who applied each of cosmetic D and cosmetic E are obtained. An evaluation value for the overall evaluation of applied skin is obtained using the obtained images of the entire face of applied skin and the "mathematical model for skin condition indexes."
The "evaluation value of the overall applied skin evaluation" is the evaluation value of the "overall evaluation" among the skin condition indices (the above seven items (overall evaluation, skin color, makeup feel, skin age, masculinity/femininity, makeup smudge level, and powdery feel)) calculated using the acquired applied skin image of the entire face and the "skin condition index mathematical model." In this embodiment, to distinguish it from the "overall evaluation," which is one item among the "skin condition indices" calculated using the user's skin image (bare skin image) and the "skin condition index mathematical model," the "overall evaluation" calculated using the applied skin image of the entire face to which cosmetic D (or cosmetic E) has been applied and the "skin condition index mathematical model" is referred to as the "applied skin overall evaluation." Furthermore, the evaluation value of the applied skin overall evaluation is referred to as the "applied skin overall evaluation value."
2) Dividing into two groups according to the overall skin application evaluation score The overall skin application evaluation scores for each cosmetic calculated for each subject were sorted in order of overall skin application evaluation score, and the subjects were divided into two groups: those with high overall skin application evaluation scores (50%) and those with low overall skin application evaluation scores (50%). The group with high overall skin application evaluation scores was designated the "group with high quality of the cosmetic film formation state," and the group with low overall skin application evaluation scores was designated the "group with low quality of the cosmetic film formation state."
3) Measuring the subject's skin condition index Skin condition indexes (7 items) are obtained for the subject using the skin condition index mathematical model described in embodiment 2 and an image of the subject's skin (bare skin) taken with a visible light camera.
4) Create training data to be used for machine learning. Create training data using the results of dividing the data into two groups in 2) and the results obtained in 3).
5) Creating a coating film estimation mathematical model 3 A standardization process is performed on each evaluation value, and the most appropriate classification model is selected from multiple classification models (e.g., naive Bayes (NB), logistic regression (LR), linear discriminant analysis (LDA), random forest (RF), gradient boosting (GB), support vector machine (SVM), Gaussian process (GP)) to create a prediction model. This prediction model is used to predict whether the quality of the coating film formation state of the cosmetic falls into a low or high group. The degree of agreement between the predicted group and the actual group is calculated as the accuracy rate. The generalization performance of the classification model is evaluated using leave-one-out cross validation (LOOCV), and the calculation model with the highest accuracy rate is designated as the optimal model: coating film estimation mathematical model 3. In this embodiment, the coating film estimation mathematical model 3 for cosmetic D uses the classification model NB, and the coating film estimation mathematical model 3 for cosmetic E uses the classification model LDA.

このように、塗膜推定数理モデル3は、肌状態指標数理モデルと複数の被験者の肌画像(素肌画像)とを用いて生成した「肌状態指標(7項目)」と、肌状態指標推理モデルと複数の被験者の肌に化粧料D(または化粧料E)を塗布した全顔の塗布肌画像とを用いて生成した「塗布肌総合評価値」とを用いて学習させて作成する。肌状態指標(7項目)には、肌上に化粧料の塗膜を形成する際に影響する肌の物性値(例えば、各層水分量、水分蒸散値など)により変化する項目が含まれているため、研究を進めた結果、算出される肌状態指標(7項目)は全て用いることで正解率の高い塗膜推定数理モデル3を作成することができることがわかった。また、被験者の肌に化粧料D(または化粧料E)を塗布した全顔の塗布肌画像と肌状態指標推理モデルとを用いると肌状態指標(7項目)と同様の項目を算出できるが、本実施形態では、総合評価に相当する塗布肌総合評価の評価値である「塗布肌総合評価値」だけを用いることとした。これは、本方法では、化粧料を肌に塗布することにより肌上に形成される塗膜の形成状態を推定するため、研究を進めた結果、化粧料を塗布した肌の見た目の状態、仕上がりの状態の評価結果が肌上に形成される塗膜の形成状態を推定する際に最も重要であることがわかり、その結果、総合的な肌の状態の良さである総合評価の評価値である「塗布肌総合評価値」を用いることで正解率の高い塗膜推定数理モデルを作成することができることがわかったからである。 In this way, the coating film estimation mathematical model 3 is created by learning using "seven skin condition indices" generated using the skin condition index mathematical model and skin images (bare skin images) of multiple subjects, and "overall applied skin evaluation value" generated using the skin condition index inference model and full-face applied skin images of multiple subjects with cosmetic D (or cosmetic E) applied to their skin. The seven skin condition indices include items that change depending on skin physical properties (e.g., moisture content of each layer, moisture evaporation value, etc.) that affect the formation of a cosmetic film on the skin. Therefore, research has shown that using all of the calculated seven skin condition indices can create a coating film estimation mathematical model 3 with a high accuracy rate. Furthermore, while items similar to the seven skin condition indices can be calculated using the skin condition index inference model and full-face applied skin images of subjects with cosmetic D (or cosmetic E) applied to their skin, this embodiment uses only the "overall applied skin evaluation value," which is the evaluation value of the overall applied skin evaluation, which corresponds to the overall evaluation. This is because this method estimates the state of a coating film formed on the skin when cosmetics are applied to the skin, and as a result of further research, it was found that the evaluation results of the appearance and finish of the skin to which cosmetics have been applied are the most important when estimating the state of a coating film formed on the skin. As a result, it was found that a mathematical model for estimating the state of a coating film with a high accuracy rate can be created by using the "overall evaluation value of applied skin," which is an evaluation value for an overall evaluation that indicates the overall quality of the skin condition.

図8(a)には、塗膜推定数理モデル3を用いて化粧料の塗膜の形成状態の良さが低い群に入るか、高い群に入るかを予測した結果と実際の結果を、図8(b)には、塗膜推定数理モデル3を用いて予測された群と実際の群との一致度を正解率として算出した結果を示している。
図8(a)、図8(b)より、塗膜推定数理モデル3を用いて化粧料の塗膜の形成状態を予測した場合、高い正解率を得られることがわかる。
したがって、肌状態指標数理モデルを用いて取得したユーザの肌状態指標(7項目)と塗膜推定数理モデル3とを用いることで、所定の組成物による組成物の塗膜の形成状態を推定できるため、所定の組成物(紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料)を肌に塗布しなくても、当該所定の組成物をユーザの肌に塗布した場合を想定した塗膜の形成状態の良さの高低を推定でき、これにより所定の組成物が有する機能(例えば、紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料であれば紫外線防御機能)に基づく効果をどの程度期待できるか推測することも可能となる。
上述したように、実施形態3は、複数人の被験者(例えば、女性20名)の肌の肌状態指標(例えば、被験者の肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルとを用いて算出した7項目)をそれぞれ取得する。化粧料(例えば、化粧料D、化粧料E)を塗布した複数人の被験者の肌(塗布肌)を撮像した肌画像(例えば、図7に示す撮影装置で撮影した肌画像(塗布肌画像))と肌状態指標数理モデルとを用いて塗布肌総合評価値を算出する。取得した肌状態指標(7項目)と塗布肌総合評価値とから、肌状態指標と化粧料の塗膜の形成状態との関係を示す数理モデル(塗膜推定数理モデル3)を作成する。ユーザの肌画像(素肌画像)と肌状態数理モデルから取得したユーザの肌状態指標(例えば、上記7項目)と塗膜推定数理モデル3を用いてユーザの肌に化粧料(例えば、化粧料D、化粧料E)を塗布したと仮定した場合の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定することが可能となり、当該化粧料が発揮する機能を推定評価することが可能となる。
FIG. 8( a ) shows the results of predictions using the coating film estimation mathematical model 3 to determine whether the quality of the coating film formation state of the cosmetic material falls into the low or high group, as well as the actual results, and FIG. 8( b ) shows the results of calculations of the accuracy rate, which is the degree of agreement between the group predicted using the coating film estimation mathematical model 3 and the actual group.
8(a) and 8(b) show that when the coating film formation state of a cosmetic material is predicted using the coating film estimation mathematical model 3, a high accuracy rate can be obtained.
Therefore, by using the user's skin condition index (7 items) obtained using the skin condition index mathematical model and the coating film estimation mathematical model 3, it is possible to estimate the state of coating film formation of a composition by a specified composition.As a result, even without applying the specified composition (a cosmetic product to which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been added) to the skin, it is possible to estimate the quality of the coating film formation state assuming that the specified composition is applied to the user's skin.This makes it possible to estimate the degree of effect that can be expected based on the function possessed by the specified composition (for example, the ultraviolet protection function in the case of a cosmetic product to which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been added).
As described above, in the third embodiment, skin condition indices (e.g., seven items calculated using skin images (bare skin images) of the subjects and a skin condition index mathematical model) are acquired for each of a plurality of subjects (e.g., 20 women). A comprehensive skin-applied evaluation value is calculated using skin images (e.g., skin images (applied skin images) captured with the imaging device shown in FIG. 7 ) of the skin (applied skin) of the plurality of subjects to which cosmetics (e.g., cosmetics D and E) have been applied, and the skin condition index mathematical model. A mathematical model (coating film estimation mathematical model 3) showing the relationship between the skin condition indices and the state of formation of a cosmetic coating film is created from the acquired skin condition indices (seven items) and the comprehensive skin-applied evaluation value. Using a user's skin image (bare skin image), the user's skin condition indicators (e.g., the seven items mentioned above) obtained from the skin condition mathematical model, and the coating film estimation mathematical model 3, it is possible to estimate the state of the coating film that a cosmetic (e.g., cosmetic D, cosmetic E) will form on the skin when it is applied to the user's skin, thereby making it possible to estimate and evaluate the functions of the cosmetic.

また、実施形態1、2と同様に、第一時間帯を例えば、塗布直後から1分後、第二時間帯を例えば、塗布直後から8時間後における上記塗膜推定数理モデル3を作成することにより、第一形成状態および第二形成状態を推定することが可能となる。なお、作成方法は実施形態1、2と同様に、実施形態3に記載した『1)各塗布肌総合評価の評価値を取得する』の工程を、被験者の肌に所定の化粧料を塗布して1分経過したときと、被験者の肌に所定の化粧料を塗布して8時間経過したときと、にそれぞれ各塗布肌総合評価の評価値を取得し、実施形態3に記載した『2)塗布肌総合評価の評価値に応じて2群に分ける』~『5)塗膜推定数理モデル3を作成する』の工程を行い、塗布から1分後の化粧料の塗膜の形成状態(第一形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル3と塗布から8時間後の化粧料の塗膜の形成状態(第二形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル3をそれぞれ構成すればよい。
このように、塗布直後から1分後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル3と、塗布直後から8時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態(第二形成状態)を推定する塗膜推定数理モデル3と、を作成し、作成した2つの塗膜推定数理モデル3と肌状態指標数理モデルを用いて取得したユーザの肌状態指標とを用いることで、所定の化粧料をユーザの肌に塗布することなく、かつ、塗布から所定時間(本実施形態では、第一時間帯:1分、または、第二時間帯:8時間)経たなくても、塗布から所定時間後の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定できる。
このように、所定の組成物(例えば、化粧料D、化粧料E)を塗布した塗布後の第一時間帯(例えば、塗布後1分)の上記組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態(第一形成状態)と当該第一時間帯よりも後の第二時間帯(例えば、塗布後8時間)の上記組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態(第二形成状態)とを推定することが可能となる。なお、第一形成状態と第二形成状態の推定とは、必ずしも両方を行う必要はなく、目的に応じて、いずれか一方のみの推定を行ってもよい。また、第三時間帯、第四時間帯など増やすことも可能である。
Furthermore, similarly to Embodiments 1 and 2, it is possible to estimate the first and second formation states by creating the coating film estimation mathematical model 3, where the first time period is, for example, one minute after immediately after application, and the second time period is, for example, eight hours after immediately after application. The creation method, similarly to Embodiments 1 and 2, involves performing the step of “1) obtaining an evaluation value for each overall skin application evaluation” described in Embodiment 3, obtaining evaluation values for each overall skin application evaluation one minute after application of a predetermined cosmetic to the skin of the subject, and eight hours after application of the predetermined cosmetic to the skin of the subject, and then performing the steps of “2) dividing into two groups according to the evaluation value for the overall skin application evaluation” to “5) creating a coating film estimation mathematical model 3” described in Embodiment 3, thereby constructing a coating film estimation mathematical model 3 that estimates the formation state of a cosmetic coating film one minute after application (first formation state) and a coating film estimation mathematical model 3 that estimates the formation state of a cosmetic coating film eight hours after application (second formation state), respectively.
In this way, a coating film estimation mathematical model 3 is created that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic one minute after application (first formation state), and a coating film estimation mathematical model 3 that estimates the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic eight hours after application (second formation state).By using the two created coating film estimation mathematical models 3 and the user's skin condition index obtained using the skin condition index mathematical model, it is possible to estimate the formation state of a coating film formed on the skin by a cosmetic a predetermined time after application, without applying the specified cosmetic to the user's skin and even before a predetermined time has passed since application (in this embodiment, first time period: 1 minute or second time period: 8 hours).
In this way, it is possible to estimate the state of a coating film formed on the skin by a given composition (e.g., cosmetic D or cosmetic E) in a first time period (e.g., 1 minute after application) after application (first formation state), and the state of a coating film formed on the skin by the composition in a second time period (e.g., 8 hours after application) after the first time period (second formation state). It is not necessary to estimate both the first formation state and the second formation state; only one of them may be estimated depending on the purpose. It is also possible to add a third time period, a fourth time period, etc.

また、実施形態1、2と同様に、第一形成状態および第二形成状態を用いることで、塗布した化粧料が訴求している効果に対し、第一時間帯に期待できる効果と第二時間帯に期待できる効果それぞれを推測することが可能である。
このように、所定の化粧料は紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料(例えば、化粧料D、化粧料E)であり、第一形成状態および前記第二形成状態を推定し、当該推定した前記第一形成状態と前記第二形成状態とに基づき、化粧料が発揮する機能を推定評価(化粧料が有する機能に対しどの程度、効果を期待できるか評価)することが可能である。
Furthermore, as in embodiments 1 and 2, by using the first formation state and the second formation state, it is possible to estimate the effects that can be expected in the first time period and the second time period in relation to the effects that the applied cosmetic product is claiming.
In this way, the specified cosmetic is a cosmetic to which an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent has been added (e.g., cosmetic D, cosmetic E), and it is possible to estimate the first formation state and the second formation state, and based on the estimated first formation state and the estimated second formation state, to estimate and evaluate the function exerted by the cosmetic (evaluate the degree to which the effect can be expected from the function possessed by the cosmetic).

次に、実施形態1から実施形態3の方法で推定された化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を用いて、所定の機能を有する化粧料とユーザの肌との適合性を評価する方法について説明する。
上述したように、いずれの実施形態もユーザの肌に紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料を実際には塗布せずとも、実際に塗布した場合に化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定する。所定の化粧料は紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料であり、実施形態1および2ではUVB領域に含まれる波長320nmの紫外線反射率に基づき化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定するため、所定の化粧料が有するUVB波長域の紫外線を防御する効果に対して期待できるか否かを推測することが可能である。
また、上述したように、第一時間帯(例えば、塗布直後から1分後)の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態である第一形成状態と第二時間帯(例えば、塗布直後から8時間後)の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態である第二形成状態とを推定することも可能であるため、第一形成状態および第二形成状態を用いることで、塗布した化粧料が訴求している効果に対し、第一時間帯に期待できる効果と第二時間帯に期待できる効果をそれぞれを推測することが可能である。
そして、これらの推測結果を用いて、ユーザに適合する化粧料を提案する方法について説明する。
Next, we will explain a method for evaluating the compatibility of a cosmetic having a specified function with a user's skin using the state of the coating film formed on the skin by the cosmetic, estimated by the methods of embodiments 1 to 3.
As described above, in all of the embodiments, the state of a coating film that would be formed on the skin by a cosmetic containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent is estimated without actually applying the cosmetic to the user's skin. The specified cosmetic is a cosmetic containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent, and in Embodiments 1 and 2, the state of a coating film that would be formed on the skin by the cosmetic is estimated based on the ultraviolet reflectance at a wavelength of 320 nm, which is included in the UVB region, making it possible to estimate whether the specified cosmetic can be expected to have the effect of protecting against ultraviolet rays in the UVB wavelength region.
Furthermore, as described above, it is also possible to estimate a first formation state, which is the state of the coating film formed on the skin by the cosmetic in a first time period (e.g., one minute after application), and a second formation state, which is the state of the coating film formed on the skin by the cosmetic in a second time period (e.g., eight hours after application), and therefore, by using the first formation state and the second formation state, it is possible to estimate the effects that can be expected in the first time period and the second time period, respectively, in relation to the effects claimed by the applied cosmetic.
Then, a method for suggesting cosmetics suitable for the user using these estimation results will be described.

図9に、化粧料1~化粧料3の3種類の化粧料を塗布した場合に推定される第一時間帯(1分後)の第一形成状態と第二時間帯(8時間後)の第二形成状態がそれぞれ標準値に対して高い/低いを示した例を示す。
ここで、化粧料1~化粧料3は何れも同じ公表紫外線防御値(本実施形態では何れもSPF50)とする。本方法では、化粧料を塗布したと仮定した場合に化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定することより、当該化粧料が訴求する効果に対して期待できるか否かを推測することが可能であるため、公表紫外線防御値が同じ化粧料を比較することは有効である。ただし、標準値は化粧料によって異なるため、例えば、化粧料1と化粧料2とが何れも標準値程度であったとしても同様の紫外線防御値を期待できるとまではいえないが、ユーザに適合する化粧料を提案する際の情報としては有効である。
図9から、例えば、化粧料2は第一形成状態と第二形成状態との何れも標準値より低いため、ユーザには均一に塗布しにくいことが推定でき、これにより化粧料2が訴求している効果を期待することは難しいことが推測できる。また、化粧料1は第一形成状態は標準値より高く、第二形成状態は標準値程度であり、化粧料3は第一形成状態は標準値程度であるが、第二形成状態は標準値より高い。したがって、ユーザが化粧料を塗布してすぐの紫外線防御効果を期待するのであれば化粧料1を提案し、外出前に塗布し所定時間後に紫外線を浴びる環境へ行くのであれば化粧料3を提案すればよい。このように化粧料を提案する際の参考情報として用いることが可能となる。
このように、化粧料(例えば、化粧料1から化粧料3)は、予め公表された公表紫外線防御値(例えば、SPF値)があり、推定された上記化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態と上記公表紫外線防御値に基づき、所定の機能として紫外線防御機能を推定評価することが可能となる。
FIG. 9 shows an example in which the estimated first formation state in the first time period (after 1 minute) and the estimated second formation state in the second time period (after 8 hours) when three types of cosmetics, Cosmetic 1 to Cosmetic 3, were applied were higher or lower than the standard values.
Here, cosmetics 1 to 3 all have the same published UV protection value (in this embodiment, all are SPF 50). This method makes it possible to estimate whether the cosmetic can be expected to achieve its claimed effect by estimating the state of the coating film that the cosmetic will form on the skin when it is hypothesized to be applied, and therefore it is effective to compare cosmetics with the same published UV protection value. However, because standard values vary depending on the cosmetic, it cannot be said that similar UV protection values can be expected even if, for example, cosmetics 1 and 2 are both around the standard value. However, this information is useful when suggesting cosmetics suitable for the user.
9, for example, since both the first and second formation states of cosmetic 2 are lower than the standard values, it can be inferred that it will be difficult for the user to apply it evenly, and therefore it can be inferred that it will be difficult to expect the effects that cosmetic 2 claims. Furthermore, for cosmetic 1, the first formation state is higher than the standard value and the second formation state is about the standard value, while for cosmetic 3, the first formation state is about the standard value but the second formation state is higher than the standard value. Therefore, if the user expects UV protection effects immediately after applying the cosmetic, cosmetic 1 should be recommended, and if the user applies the cosmetic before going out and will be in an environment where they will be exposed to UV rays after a predetermined time, cosmetic 3 should be recommended. In this way, it is possible to use this information as reference when recommending cosmetics.
In this way, the cosmetics (e.g., cosmetics 1 to 3) have publicly announced UV protection values (e.g., SPF values) that have been published in advance, and it is possible to estimate and evaluate the UV protection function as a predetermined function based on the estimated state of the coating film that the cosmetics will form on the skin and the published UV protection values.

<推定装置>
図10‐1、図10‐2を用いて、推定装置200について説明する。図10‐1は、実施形態1の場合、図10‐2は、実施形態2および3の場合を示している。
本実施形態における推定装置200は、肌状態取得部130、および塗膜推定部140で構成される。推定装置200は、汎用的なパーソナルコンピュータであり、キーボード、ポインティングデバイスなどの入力装置、集積回路として実現されたCPUであるMPUなどで構成されている演算処理装、入出力インタフェース、記憶部等を備えている。肌状態取得部130は入出力インタフェースを演算処理装置がプログラムの所定の処理を実行することで、塗膜推定部140は演算処理装置がプログラムの所定の処理を実行することで実現される。また、推定装置200には、評価部150、表示部160(表示装置)を備えていることが好ましいが、表示部160は推定装置200の外部に設けられ、ネットワークなどで接続されていてもよい。また、実施形態1の場合、図10-1に示すように肌状態指標を計測する計測器10が、実施形態2および3の場合、図10―2に示すように肌状態指標を算出するための肌画像(素肌画像)を撮影する撮影装置40が必要である。店頭などでユーザの肌に所定の化粧料(紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料)を実際には塗布せず、塗布した場合を想定しどの程度の効果があるかを推定し、化粧料の推奨をする場合、推定装置200に加え、計測器10または/および撮影装置40を用意することで、逐次、ユーザに所定の化粧料の紫外線防御効果の期待度や推奨する化粧料の提案を行うことが可能となる。
<Estimation device>
The estimation device 200 will be described with reference to Fig. 10-1 and Fig. 10-2. Fig. 10-1 shows the case of the first embodiment, and Fig. 10-2 shows the cases of the second and third embodiments.
The estimation device 200 in this embodiment is composed of a skin condition acquisition unit 130 and a coating film estimation unit 140. The estimation device 200 is a general-purpose personal computer and includes input devices such as a keyboard and a pointing device, a processing unit including an MPU (a CPU implemented as an integrated circuit), an input/output interface, a storage unit, and the like. The skin condition acquisition unit 130 is realized by the processing unit executing predetermined processing of a program via the input/output interface, and the coating film estimation unit 140 is realized by the processing unit executing predetermined processing of a program. The estimation device 200 preferably includes an evaluation unit 150 and a display unit 160 (display device), but the display unit 160 may be provided external to the estimation device 200 and connected via a network or the like. Furthermore, in the case of embodiment 1, a measuring device 10 that measures skin condition indices is required as shown in FIG. 10-1 , and in the cases of embodiments 2 and 3, an imaging device 40 that captures skin images (bare skin images) for calculating skin condition indices is required as shown in FIG. 10-2 . When recommending cosmetics by estimating the effectiveness of a specific cosmetic (cosmetics containing UV absorbers or UV scattering agents) by simulating its application without actually applying it to the user's skin in a store or other location, it is possible to sequentially suggest to the user the expected UV protection effect of the specific cosmetic and the recommended cosmetic by providing a measuring device 10 and/or a photographing device 40 in addition to the estimation device 200.

肌状態取得部130は、計測器10で計測した測定値から(実施形態1)、あるいは撮影装置40で撮影した肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルとを用いて(実施形態2または3)肌状態指標(7項目)を取得する手段(肌状態取得手段)である。なお、実施形態2および実施形態3は、推定装置200とは異なる情報処理端末(図示しない)で、ユーザを撮影した肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルを用いて肌状態指標を算出し、算出した肌状態指標をネットワーク回線、媒体などを経由して推定装置200で取得できるように構成してもよいし、推定装置200に肌状態指標数理モデルを記憶しておき、撮影装置40で撮影された肌画像(素肌画像)を取得し、推定装置200で肌状態指標を算出・取得してもよい。
塗膜推定部140は、取得した肌状態指標と塗膜推定数理モデル1から3の何れかを用いて、所定の化粧料をユーザの肌に塗布したと仮定した場合の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定する手段(塗膜状態推定手段)である。推定方法は上述したものと同様である。
評価部150は、塗膜推定部140で推定した化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を用いて、紫外線防御値を公表している紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料同士の比較評価やユーザの肌に適した紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料の提案をする手段である。評価部150による評価結果は、表示部160を用いてユーザが把握しやすいように表示することが好ましい。
表示部160に、評価部150による評価結果、例えば、図9に示した図を表示することで、ユーザが推定結果・評価結果を把握しやすくなる。
推定装置200の記憶部には、上述した各数理モデルおよび上述した推定方法を実行するためのプログラムが記憶されており、肌状態取得部130で取得した肌状態指標と各数理モデルを用いてプログラムが塗膜推定部140に組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定させ、評価部150に評価をさせ、評価結果を表示部160に表示させる。なお、各数理モデルを他の装置、例えば、所定サーバ(図示しない)に記憶しておき、当該サーバに推定装置200から例えばインターネットを介してアクセスし、推定装置200が取得した肌状態指標を用いて化粧料の塗膜の形成状態を当該他の装置に推定させるなど、一部の機能を別の情報処理装置に分担させてもよい。
The skin condition acquisition unit 130 is a means (skin condition acquisition means) for acquiring skin condition indices (seven items) from measurements taken by the measuring instrument 10 (Embodiment 1) or using a skin image (bare skin image) captured by the imaging device 40 and a skin condition index mathematical model (Embodiment 2 or 3). Note that in Embodiments 2 and 3, an information processing terminal (not shown) different from the estimation device 200 may calculate the skin condition indices using a skin image (bare skin image) captured of the user and the skin condition index mathematical model, and the calculated skin condition indices may be acquired by the estimation device 200 via a network line, medium, or the like. Alternatively, the skin condition index mathematical model may be stored in the estimation device 200, a skin image (bare skin image) captured by the imaging device 40 may be acquired, and the skin condition indices may be calculated and acquired by the estimation device 200.
The coating film estimation unit 140 is a means (coating film state estimation means) that estimates the state of a coating film that a predetermined cosmetic material will form on the skin when it is assumed that the cosmetic material is applied to the skin of a user, using the acquired skin condition index and any one of the coating film estimation mathematical models 1 to 3. The estimation method is the same as that described above.
The evaluation unit 150 is a means for comparatively evaluating cosmetics containing UV absorbers or UV scattering agents that have published UV protection values, or for suggesting cosmetics containing UV absorbers or UV scattering agents that are suitable for the user's skin, using the state of the coating film formed on the skin by the cosmetic estimated by the coating film estimation unit 140. The evaluation results by the evaluation unit 150 are preferably displayed on the display unit 160 in a manner that is easy for the user to understand.
By displaying the evaluation results by the evaluation unit 150, for example, the diagram shown in FIG. 9, on the display unit 160, the user can easily understand the estimation results and evaluation results.
The storage unit of the estimation device 200 stores the above-mentioned mathematical models and a program for executing the above-mentioned estimation method, and the program causes the coating film estimation unit 140 to estimate the formation state of a coating film formed by the composition on the skin using the skin condition indices acquired by the skin condition acquisition unit 130 and the mathematical models, causes the evaluation unit 150 to make an evaluation, and causes the evaluation results to be displayed on the display unit 160. Note that some functions may be shared with another information processing device, such as by storing the mathematical models in another device, for example, a predetermined server (not shown), accessing the server from the estimation device 200 via the Internet, and having the other device estimate the formation state of a cosmetic coating film using the skin condition indices acquired by the estimation device 200.

<推定システム>
図11‐1、図11‐2を用いて、推定システム400について説明する。図11‐1は、実施形態1の場合、図11‐2は、実施形態2および3の場合を示している。
本実施形態における推定システム400は、肌状態取得部330、および塗膜推定部340で構成される。推定システム400は各種の処理を実行可能な情報処理端末300を備え、当該情報処理端末300に、肌状態取得部330、および塗膜推定部340が備えられている。情報処理端末300は、汎用的なパーソナルコンピュータであり、キーボード、ポインティングデバイスなどの入力装置、集積回路として実現されたCPUであるMPUなどで構成されている演算処理装置、入出力インタフェース、記憶部等を備えている。肌状態取得部330は入出力インタフェースを演算処理装置がプログラムの所定の処理を実行することで、塗膜推定部340は演算処理装置がプログラムの所定の処理を実行することで実現される。また、情報処理端末300には、評価部350、表示部360(表示装置)を備えていることが好ましいが、表示部360は情報処理端末300の外部に設けられ、ネットワークなどで接続されていてもよい。また、実施形態1の場合、図11-1に示すように肌状態指標を計測する計測器10が、実施形態2および3の場合、図11-2に示すように肌状態指標を算出するための画像を撮影する撮影装置40が必要である。店頭などでユーザの肌に所定の化粧料(紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料)を実際に塗布せず、塗布した場合を想定し、どの程度の効果があるかを推定し、化粧料の推奨をする場合、推定システム400に加え、計測器10または/および撮影装置40を用意することで、逐次、ユーザに所定の化粧料の紫外線防御効果の期待度や推奨する化粧料の提案を行うことが可能となる。
<Estimation system>
The estimation system 400 will be described with reference to Fig. 11-1 and Fig. 11-2. Fig. 11-1 shows the case of the first embodiment, and Fig. 11-2 shows the cases of the second and third embodiments.
In this embodiment, the estimation system 400 is composed of a skin condition acquisition unit 330 and a coating film estimation unit 340. The estimation system 400 includes an information processing terminal 300 capable of executing various processes, and the information processing terminal 300 is equipped with the skin condition acquisition unit 330 and the coating film estimation unit 340. The information processing terminal 300 is a general-purpose personal computer and includes input devices such as a keyboard and a pointing device, an arithmetic processing unit constituted by an MPU (a CPU implemented as an integrated circuit), an input/output interface, a memory unit, etc. The skin condition acquisition unit 330 is realized by the arithmetic processing unit executing predetermined processing of a program via the input/output interface, and the coating film estimation unit 340 is realized by the arithmetic processing unit executing predetermined processing of a program. Furthermore, the information processing terminal 300 preferably includes an evaluation unit 350 and a display unit 360 (display device), but the display unit 360 may be provided external to the information processing terminal 300 and connected via a network or the like. Furthermore, in the case of embodiment 1, a measuring device 10 that measures the skin condition index is required as shown in Fig. 11-1, and in the cases of embodiments 2 and 3, a photographing device 40 that captures an image for calculating the skin condition index is required as shown in Fig. 11-2. When recommending cosmetics by estimating the degree of effect of a predetermined cosmetic (a cosmetic containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent) on the user's skin in a store or the like without actually applying it, and assuming that the cosmetic would be applied, by providing the measuring device 10 and/or the photographing device 40 in addition to the estimation system 400, it is possible to sequentially suggest to the user the expected degree of ultraviolet protection effect of the predetermined cosmetic and to recommend a cosmetic.

肌状態取得部330は、計測器10で計測した測定値から(実施形態1)、あるいは撮影装置40で撮影した肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルとを用いて(実施形態2または3)肌状態指標を取得する手段(肌状態取得手段)である。なお、実施形態2および実施形態3は、推定システム400とは異なる情報処理端末(図示しない)で、ユーザを撮影した肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルを用いて肌状態指標を算出し、算出した肌状態指標をネットワーク回線、媒体などを経由して情報処理端末300で取得できるように構成してもよいし、推定システム400に肌状態指標数理モデルを記憶しておき、撮影装置40で撮影された肌画像(素肌画像)を取得し、推定システム400で肌状態指標を算出・取得してもよい。
塗膜推定部340は、取得した肌状態指標と塗膜推定数理モデル1から3の何れかを用いて、所定の化粧料をユーザの肌に塗布したと仮定した場合の化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定する手段(塗膜推定手段)である。推定方法は上述したものと同様である。
評価部350は、塗膜推定部340で推定した化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を用いて、紫外線防御値を公表している紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料同士の比較評価やユーザの肌に適した紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料の提案をする手段である。評価部350による評価結果は、表示部360を用いてユーザが把握しやすいように表示することが好ましい。
表示部360に、評価部350による評価結果、例えば、図9に示した図を表示することで、ユーザが推定結果・評価結果を把握しやすくなる。
情報処理端末300の記憶部には、上述した各数理モデルおよび上述した推定方法を実行するためのプログラムが記憶されており、肌状態取得部330で取得した肌状態指標と各数理モデルを用いてプログラムが塗膜推定部340に組成物が肌上に形成する塗膜の形成状態を推定させ、評価部350に評価をさせ、評価結果を表示部360に表示させる。なお、各数理モデルを他の装置、例えば、所定サーバ(図示しない)に記憶しておき、当該サーバに推定システム400から例えばインターネットを介してアクセスし、推定システム400が取得した肌状態指標を用いて化粧料の塗膜の形成状態を当該他の装置に推定させるなど、一部の機能を別の情報処理装置に分担させてもよい。
Skin condition acquisition unit 330 is a means (skin condition acquisition means) for acquiring a skin condition index from a measurement value measured by measuring instrument 10 (Embodiment 1) or using a skin image (bare skin image) captured by imaging device 40 and a skin condition index mathematical model (Embodiment 2 or 3). Note that in Embodiments 2 and 3, an information processing terminal (not shown) different from estimation system 400 may calculate a skin condition index using a skin image (bare skin image) captured of a user and the skin condition index mathematical model, and the calculated skin condition index may be acquired by information processing terminal 300 via a network line, medium, or the like. Alternatively, a skin condition index mathematical model may be stored in estimation system 400, a skin image (bare skin image) captured by imaging device 40 may be acquired, and the skin condition index may be calculated and acquired by estimation system 400.
The coating film estimation unit 340 is a means (coating film estimation means) that estimates the state of a coating film that a cosmetic will form on the skin when a predetermined cosmetic is applied to the user's skin, using the acquired skin condition index and any one of the coating film estimation mathematical models 1 to 3. The estimation method is the same as that described above.
The evaluation unit 350 is a means for comparatively evaluating cosmetics containing UV absorbers or UV scattering agents that have published UV protection values, or for suggesting cosmetics containing UV absorbers or UV scattering agents that are suitable for the user's skin, using the state of the coating film formed on the skin by the cosmetic estimated by the coating film estimation unit 340. The evaluation results by the evaluation unit 350 are preferably displayed on the display unit 360 in a manner that is easy for the user to understand.
By displaying the evaluation results by the evaluation unit 350, for example, the diagram shown in FIG. 9, on the display unit 360, the user can easily understand the estimation results and evaluation results.
The storage unit of the information processing terminal 300 stores the above-mentioned mathematical models and a program for executing the above-mentioned estimation method, and the program causes the coating film estimation unit 340 to estimate the state of a coating film formed by the composition on the skin using the skin condition indices acquired by the skin condition acquisition unit 330 and the mathematical models, causes the evaluation unit 350 to make an evaluation, and displays the evaluation results on the display unit 360. Note that some functions may be shared with another information processing device, such as by storing the mathematical models in another device, for example, a predetermined server (not shown), accessing the server from the estimation system 400 via the Internet, and having the other device estimate the state of a coating film of the cosmetic using the skin condition indices acquired by the estimation system 400.

<アプリケーションプログラム>
推定装置200には、上述した推定方法を推定装置200に実行させるためのアプリケーションプログラム(以下、本プログラムともいう)がインストールされている。
同様に、情報処理端末300には、上述した推定方法を情報処理端末300に実行させるためのアプリケーションプログラム(以下、本プログラムともいう)がインストールされている。本実施形態では、アプリケーションプログラムは、ユーザの肌に組成物を塗布せず、塗布した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定するアプリケーションソフトである。
本プログラムには、肌状態取得処理と塗膜推定処理が含まれている。
肌状態取得処理は、計測器10で計測した肌状態指標、撮影装置40で撮影したユーザの肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルを用いて算出した肌状態指標を取得する処理である。なお、実施形態2および実施形態3は、ユーザを撮影した肌画像(素肌画像)と肌状態指標数理モデルを用いて肌状態指標を推定装置200または情報処理端末300とは異なる情報処理端末(図示しない)で算出し、算出した肌状態指標をネットワーク回線、媒体などを経由して推定装置200または情報処理端末300で取得できるように構成してもよいし、推定装置200または情報処理端末300に肌状態指標数理モデルを記憶しておき、撮影装置40で撮影された肌画像(素肌画像)を取得し、推定装置200または情報処理端末300で肌状態指標を算出・取得してもよい。
塗膜推定処理は、取得した肌状態指標と塗膜推定数理モデル1から3の何れかを用いて、所定の化粧料をユーザの肌に塗布したと仮定した場合の化粧料の塗膜の形成状態を推定する処理である。
また、本プログラムには、評価処理、表示処理をさらに備えていることが好ましい。
評価処理は、推定処理で推定した化粧料が肌上に形成する塗膜の形成状態を用いて、紫外線防御値を公表している所定の紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料との比較評価やユーザに適した紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料の提案をする処理である。
表示処理は、評価処理による評価結果、例えば、図9に示した図を表示することで、ユーザが推定結果・評価結果を把握しやすいようにすることが可能となる。
<Application Program>
An application program (hereinafter also referred to as the program) for causing the estimation device 200 to execute the above-described estimation method is installed in the estimation device 200.
Similarly, an application program (hereinafter also referred to as the present program) for causing the information processing terminal 300 to execute the above-described estimation method is installed in the information processing terminal 300. In this embodiment, the application program is application software that estimates the formation state of a coating film of a composition when the composition is applied to the user's skin, without applying the composition to the user's skin.
This program includes skin condition acquisition processing and paint film estimation processing.
The skin condition acquisition process is a process of acquiring a skin condition index calculated using a skin condition index measured by the measuring instrument 10, a skin image (bare skin image) of the user captured by the imaging device 40, and a skin condition index mathematical model. Note that in the second and third embodiments, the skin condition index may be calculated by an information processing terminal (not shown) different from the estimation device 200 or the information processing terminal 300 using the captured skin image (bare skin image) of the user and the skin condition index mathematical model, and the calculated skin condition index may be acquired by the estimation device 200 or the information processing terminal 300 via a network line, medium, or the like. Alternatively, the skin condition index mathematical model may be stored in the estimation device 200 or the information processing terminal 300, a skin image (bare skin image) captured by the imaging device 40 may be acquired, and the skin condition index may be calculated and acquired by the estimation device 200 or the information processing terminal 300.
The coating film estimation process is a process that uses the acquired skin condition index and one of the coating film estimation mathematical models 1 to 3 to estimate the state of formation of a cosmetic coating when a specified cosmetic is applied to the user's skin.
Preferably, the program further includes an evaluation process and a display process.
The evaluation process uses the state of the coating film formed on the skin by the cosmetic product estimated in the estimation process to perform a comparative evaluation with cosmetics containing specified UV absorbers or UV scattering agents that have published UV protection values, and to suggest cosmetics containing UV absorbers or UV scattering agents that are suitable for the user.
The display process displays the evaluation results of the evaluation process, for example, the diagram shown in FIG. 9, making it possible for the user to easily understand the estimation results and evaluation results.

<情報処理端末>
推定システム400にはネットワークを介して情報処理端末(図示しない)がネットワークを介して接続されていてもよい。情報処理端末は、例えば、店頭に設けられたタブレット端末、スマートフォンやユーザが所有するタブレット端末、スマートフォンなどであってもよい。
情報処理端末には、ユーザの肌特性を示す肌状態指標を求めるためのデータ(例えば、肌画像(素肌画像))を送信する送信手段(例えば、入出力インタフェースが相当)と塗膜推定手段(塗膜推定部340)から送られる推定結果を受信する受信手段(例えば、入出力インタフェースが相当)を備えている。
このように、データ(例えば、肌画像(素肌画像))を送信する送信手段を備えた情報処理端末があると、例えば、情報処理端末はユーザが所有するタブレット端末、スマートフォンであれば、店頭で素肌の顔画像を撮影することに抵抗のあるユーザが自宅などでユーザが所有するタブレット端末、スマートフォンでユーザの素肌の顔画像を撮影し、その素肌の顔画像をユーザの肌画像(素肌画像)として店頭にある推定システム400が備えた情報処理端末300に送信することで、所定の化粧料を塗布したと仮定した場合の塗膜の形成状態を推定することが可能となる。また、情報処理端末に推定結果を受信する受信手段があれば、推定結果をユーザが所有するタブレット端末、スマートフォンで確認することも可能となる。なお、上述したように推定システム400には評価部350を備えることが好ましいため、評価部350を備えている場合であれば受信手段は評価結果を受信できることが好ましい。
<Information processing terminal>
An information processing terminal (not shown) may be connected via a network to the estimation system 400. The information processing terminal may be, for example, a tablet terminal installed in a store, a smartphone, or a tablet terminal or smartphone owned by a user.
The information processing terminal is equipped with a transmitting means (e.g., an input/output interface) for transmitting data (e.g., a skin image (bare skin image)) for determining a skin condition index indicating the user's skin characteristics, and a receiving means (e.g., an input/output interface) for receiving the estimation results sent from the coating film estimation means (coating film estimation unit 340).
In this way, if there is an information processing terminal equipped with a transmission means for transmitting data (e.g., a skin image (bare skin image)), for example, if the information processing terminal is a tablet terminal or smartphone owned by the user, a user who is reluctant to have their bare skin image taken in a store can take a facial image of the user's bare skin using the tablet terminal or smartphone owned by the user at home, etc., and transmit the facial image of the user's bare skin as a skin image (bare skin image) to the information processing terminal 300 equipped in the estimation system 400 located in the store, thereby making it possible to estimate the coating film formation state when a predetermined cosmetic is applied. Furthermore, if the information processing terminal has a receiving means for receiving the estimation results, the estimation results can also be confirmed on the tablet terminal or smartphone owned by the user. Note that, as described above, it is preferable that the estimation system 400 includes an evaluation unit 350, and therefore, if the evaluation unit 350 is included, it is preferable that the receiving means be able to receive the evaluation results.

<推定結果の表示方法>
本推定方法を用いて取得した肌状態指標に基づき、肌タイプに分類した画像を肌分類画像として表示することができる。また、所定の組成物を組成物分類画像として表示し、上記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態の推定結果に基づく評価を、前記肌分類画像と前記組成物分類画像との組み合わせにより表示することができる。
上述されたように、本推定方法によって推定された結果、または推定された結果を用いて評価された結果は、表示部160、表示部360、または情報処理端末に表示される。表示形態について図12(a-1)から(d-2)を用いて、説明する。
図12(a‐1)から(a‐3)の肌情報分類画像50は、ユーザの肌タイプを3つの肌タイプ(肌タイプA、肌タイプB、肌タイプC)に分類したときの肌情報分類画像50の例である。図12(a‐1)から(a‐3)は、肌情報分類画像50を示しており、肌タイプAの肌情報分類画像50、肌タイプBの肌情報分類画像50、肌タイプCの肌情報分類画像50である。また、図12(b‐1)から(b‐3)は、3つの組成物(組成物1、組成物2、組成物3)の組成物分類画像60を示すときの表示例であり、組成物1の組成物分類画像60、組成物2の組成物分類画像60、組成物3の組成物分類画像60である。このように、肌情報分類画像50および組成物分類画像60は、全て異なる画像である。また、肌情報分類画像50は肌タイプを想起する画像を、また、組成物分類画像60は組成物を想起する画像を設定するようにしてもよい。例えば、肌タイプAがうるおいの多い肌タイプの場合、うるおいを想起するデザイン、またはうるおいを想起する色の画像としてもよい。このようにすることで、ユーザが、ユーザ自身が分類された肌タイプをイメージしやすくなる。
<How to display the estimation results>
Based on the skin condition index obtained using this estimation method, an image classified into skin types can be displayed as a skin classification image. Also, a predetermined composition can be displayed as a composition classification image, and an evaluation based on the estimated result of the state of the composition coating formed when the predetermined composition is applied to the skin of the user can be displayed by combining the skin classification image and the composition classification image.
As described above, the results estimated by this estimation method or the results evaluated using the estimated results are displayed on the display unit 160, the display unit 360, or the information processing terminal. The display forms will be explained using Figures 12(a-1) to 12(d-2).
The skin information classification images 50 in Figures 12(a-1) to (a-3) are examples of skin information classification images 50 when a user's skin type is classified into three skin types (skin type A, skin type B, and skin type C). Figures 12(a-1) to (a-3) show skin information classification images 50, including a skin information classification image 50 for skin type A, a skin information classification image 50 for skin type B, and a skin information classification image 50 for skin type C. Figures 12(b-1) to (b-3) are display examples of composition classification images 60 for three compositions (composition 1, composition 2, and composition 3), including a composition classification image 60 for composition 1, a composition classification image 60 for composition 2, and a composition classification image 60 for composition 3. As such, the skin information classification images 50 and the composition classification images 60 are all different images. Furthermore, the skin information classification images 50 may be set to images that evoke skin types, and the composition classification images 60 may be set to images that evoke compositions. For example, if skin type A is a moisturized skin type, the image may be a design or color that evokes moisture, making it easier for the user to visualize the skin type into which they have been classified.

例えば、ユーザの肌タイプと組成物との相性を肌情報分類画像50と組成物分類画像60の組み合わせによっても表示することが出来る。例えば、ユーザの肌タイプが肌タイプAのとき、組成物1を選択すると、図12(a‐1)の肌情報分類画像50と図12(b‐1)の組成物分類画像60との画像が徐々に重なりあう動画像とすることで、ユーザに肌タイプAと組成物1との適合結果をわかりやすく表示することが可能となる。
図12(c‐1)は、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを重ね合わせる際の途中状態を示した画像である。
図12(d‐1)、(d‐2)は、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを組合わせ、推定結果を示した適合性画像70である。図12(d‐1)は肌情報分類画像50と組成物分類画像60とがぴったり重なった状態の画像とし、ユーザの肌タイプと組成物との適合性が高い場合に用い、一方、図12(d‐2)は肌情報分類画像50と組成物分類画像60とがずれた状態の画像とし、ユーザの肌タイプと組成物との適合性が低い場合に用いるようにしてもよい。このように、適合性画像70の重なり度合いによって肌タイプと組成物との相性をユーザが把握できるようにしてもよい。また、推定結果は、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを組合わせて表示すればよく、組み合わせ方(重ね方)や組み合わせた画像の作成の仕方はどのようなものでもよい。例えば、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを並べて表示する。例えば、肌情報分類画像50および組成物分類画像60それぞれの透過画像を作成し、重ね合わせて表示する。例えば、肌情報分類画像50および組成物分類画像60それぞれ一部分を透過画像とし、両方の透過画像部分(透過画素部分)を重ね合わせて表示する。例えば、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを重ね合わせた画像を予め作成しておき、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを重ねるタイミングで予め作成された重ね合わせた画像を表示することで、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを組合わせて(重ねて)表示する。例えば、肌情報分類画像50および組成物分類画像60に対しそれぞれ間引き処理(肌情報分類画像50と組成物分類画像60とで間引き箇所(間引きライン)をずらす)を施し重ねて表示するなどどのような方法でもよい。また、例えば、ユーザの肌タイプと組成物との適合性が高いときは、肌情報分類画像50の透過率を高くし、組成物分類画像60の透過率を低くする一方、ユーザの肌タイプと組成物との適合性が低いときは、肌情報分類画像50の透過率を低くし、組成物分類画像60の透過率を高くするようにしてもよい。このような肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを組合わせて表示することで、適合性画像70の表示態様からユーザの肌タイプと組成物との適合性を把握することが可能となる。また、例えば、ユーザの肌タイプと組成物との適合性が低いときは、適合性が高いときに比べて、組成物分類画像60を小さく表示してもよい。このようにすることで適合性が高いときは、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とが同じ大きさで重なりあうのに対し、適合性が低いときは、肌情報分類画像50の一部分(例えば、中心部分)に組成物分類画像60が重なり合うように表示できるため、適合性画像70の表示態様からユーザの肌タイプと組成物との適合性を把握することが可能となる。また、例えば、ユーザの肌タイプと組成物との適合性によって、組成物分類画像60の明度または彩度を変更し、当該変更した組成物分類画像60を肌情報分類画像50と組み合わせて表示してもよい。このようにすることでもユーザの肌タイプと組成物との適合性を適合性画像70から把握することが可能となる。上記した内容は一例であり、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを組合わせて表示するとは、肌情報分類画像50と組成物分類画像60とを組合わせて表示することが把握できればどのような表示方法、表示態様でもよい。
また、肌情報分類画像50と組成物分類画像60との組み合わせの表示に加えて、ユーザの肌タイプと組成物との適合性を数値化した値をあわせて表示することもできる。
For example, the compatibility between a user's skin type and a composition can also be displayed by combining the skin information classification image 50 and the composition classification image 60. For example, when the user's skin type is skin type A and composition 1 is selected, the skin information classification image 50 in Fig. 12(a-1) and the composition classification image 60 in Fig. 12(b-1) are displayed as a moving image that gradually overlaps, making it possible to display the compatibility results between skin type A and composition 1 in an easy-to-understand manner to the user.
FIG. 12(c-1) is an image showing the state in the middle of superimposing the skin information classification image 50 and the composition classification image 60.
Figures 12(d-1) and (d-2) show compatibility images 70 that show the estimated results by combining the skin information classification image 50 and the composition classification image 60. Figure 12(d-1) shows an image in which the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 are perfectly overlapped, and is used when the compatibility between the user's skin type and the composition is high. On the other hand, Figure 12(d-2) shows an image in which the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 are misaligned, and is used when the compatibility between the user's skin type and the composition is low. In this way, the user may understand the compatibility between their skin type and the composition based on the degree of overlap of the compatibility image 70. Furthermore, the estimated results may be displayed by combining the skin information classification image 50 and the composition classification image 60, and any method of combination (overlapping) or creation of the combined image may be used. For example, the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 may be displayed side by side. For example, transparent images of the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 may be created and displayed superimposed. For example, a portion of each of the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 may be made transparent, and the transparent image portions (transparent pixel portions) of both images may be superimposed and displayed. For example, an image in which the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 are superimposed may be created in advance, and the superimposed image created in advance may be displayed at the timing when the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 are superimposed, thereby displaying the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 in combination (superimposed). For example, any method may be used, such as thinning the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 (shifting the thinning locations (thinning lines) between the skin information classification image 50 and the composition classification image 60) and displaying them superimposed. Furthermore, for example, when the compatibility between the user's skin type and the composition is high, the transmittance of the skin information classification image 50 may be increased and the transmittance of the composition classification image 60 may be decreased, whereas when the compatibility between the user's skin type and the composition is low, the transmittance of the skin information classification image 50 may be decreased and the transmittance of the composition classification image 60 may be increased. By displaying the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 in combination, the compatibility of the composition with the user's skin type can be understood from the display mode of the compatibility image 70. Furthermore, for example, when the compatibility of the composition with the user's skin type is low, the composition classification image 60 may be displayed smaller than when the compatibility is high. In this way, when the compatibility is high, the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 overlap at the same size, whereas when the compatibility is low, the composition classification image 60 can be displayed so that it overlaps a portion (e.g., the center) of the skin information classification image 50. This makes it possible to understand the compatibility of the composition with the user's skin type from the display mode of the compatibility image 70. Furthermore, for example, the brightness or saturation of the composition classification image 60 may be changed depending on the compatibility of the composition with the user's skin type, and the changed composition classification image 60 may be displayed in combination with the skin information classification image 50. This also makes it possible to understand the compatibility of the composition with the user's skin type from the compatibility image 70. The above content is an example, and displaying the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 in combination means any display method or display mode as long as it is clear that the skin information classification image 50 and the composition classification image 60 are displayed in combination.
In addition to displaying a combination of the skin information classification image 50 and the composition classification image 60, a numerical value of the compatibility between the user's skin type and the composition can also be displayed.

以上のように、具体的な実施形態を示して本発明を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的が達成される限りにおける種々の変形、改良等の態様も含む。
<変形例>
本実施形態では、第一形成状態と第二形成状態とを推定する際に、複数の被験者の肌に所定の化粧料を塗布してから第一時間帯が経過したとき、および第二時間帯が経過したときの塗膜推定数理モデルを作成したがこれに限らず、どのような環境で第一時間帯および第二時間帯が経過したか、環境の違いに応じて塗膜推定数理モデルを作成してもよい。例えば、炎天下の下で経過した場合、海水浴をして経過した場合で異なった塗膜推定数理モデルを作成することで、ユーザが所定の化粧料(紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料)を使用する環境に応じた最適な化粧料を提案することが可能となる。
As described above, the present invention has been described by showing specific embodiments, but the present invention is not limited to the above-described embodiments and also includes various modifications, improvements, and other aspects as long as the object of the present invention is achieved.
<Modification>
In the present embodiment, when estimating the first and second formation states, a coating film estimation mathematical model was created when a first time period had elapsed and when a second time period had elapsed after a predetermined cosmetic was applied to the skin of multiple subjects. However, this is not limiting, and a coating film estimation mathematical model may be created depending on the environment in which the first and second time periods elapsed. For example, by creating different coating film estimation mathematical models for when the first and second time periods elapsed under the blazing sun and when the first and second time periods elapsed after swimming in the sea, it becomes possible to suggest the optimal cosmetic for the environment in which the user will use the predetermined cosmetic (cosmetics containing ultraviolet absorbers or ultraviolet scattering agents).

本実施形態では、所定の化粧料として紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料を塗布したが、これに限らず、紫外線吸収剤のみや紫外線散乱剤のみ、または両方が配合されている日焼け止め化粧料が好ましい。 In this embodiment, a cosmetic containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent was applied as the specified cosmetic, but this is not limited to this. Sunscreen cosmetics containing only an ultraviolet absorber, only an ultraviolet scattering agent, or both are preferred.

本実施形態では、化粧料Aは剤型W/O、化粧料Bは剤型W/O、化粧料Cは剤型O/W、化粧料Dは剤型O/W、化粧料Eは剤型W/Oを用いたが、これに限らない。また、本実施形態で用いた化粧料A~Eは、化粧料に対し紫外線吸収剤が0~15パーセント、紫外線散乱剤が5~30パーセントの範囲で添加されている化粧料であるが、化粧料に添加されている紫外線吸収剤および/または紫外線散乱剤の割合はこれに限らない。なお、化粧料に対し紫外線吸収剤が0~15パーセント、紫外線散乱剤が5~30パーセントの範囲で添加されている化粧料が好ましい。 In this embodiment, cosmetic A was a W/O formulation, cosmetic B was a W/O formulation, cosmetic C was an O/W formulation, cosmetic D was an O/W formulation, and cosmetic E was a W/O formulation, but this is not limited to this. Furthermore, cosmetics A to E used in this embodiment contain 0-15% UV absorbers and 5-30% UV scattering agents, but the proportions of UV absorbers and/or UV scattering agents added to the cosmetics are not limited to this. Cosmetics containing 0-15% UV absorbers and 5-30% UV scattering agents are preferred.

本実施形態では、所定の化粧料として予め紫外線吸収剤および/または紫外線散乱剤が添加された化粧料を塗布したが、これに限らず、紫外線吸収剤および/または紫外線散乱剤が添加されていない化粧料に対し、所定割合(例えば、化粧料に対し、1質量パーセント以上30質量パーセント未満、好ましくは5質量パーセント以上20質量パーセント未満)の紫外線吸収剤または紫外線散乱剤を添加することで、紫外線吸収剤および/または紫外線散乱剤が添加されていない化粧料を実際に肌に塗布しなくとも、仮に実際に肌に塗布した場合に形成される塗膜の形成状態を推定することが可能である。この場合、紫外線吸収剤および紫外線散乱剤の何れを添加してもよいが、紫外線吸収剤を添加するほうが好ましい。紫外線吸収剤を添加する方が添加される化粧料の塗膜の形成に影響をおよぼす可能性が低いためである。 In this embodiment, a cosmetic to which an ultraviolet absorber and/or an ultraviolet scattering agent was added was applied as the specified cosmetic. However, this is not limited to this. By adding a specified proportion of an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent (for example, 1% by mass or more but less than 30% by mass, preferably 5% by mass or more but less than 20% by mass, relative to the cosmetic) to a cosmetic to which no ultraviolet absorber or ultraviolet scattering agent has been added, it is possible to estimate the state of a coating film that would be formed if the cosmetic to which no ultraviolet absorber and/or ultraviolet scattering agent has been added were actually applied to the skin, without actually applying the cosmetic to the skin. In this case, although either an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent may be added, adding an ultraviolet absorber is preferable. This is because adding an ultraviolet absorber is less likely to affect the formation of a coating film of the cosmetic to which it is added.

上述したように、本実施形態では、実施形態1から3の3種類の推定方法を説明した。推定する場所や推定目的に応じて何れかの推定方法を選択すればよい。また、実施形態3は、塗膜推定数理モデル3を作成する際に、複数の被験者の肌に紫外線吸収剤や紫外線散乱剤が添加された化粧料を塗布するが、紫外線を照射させずに被験者の肌を撮影(実施形態1および2のように撮影装置30(紫外線カメラ30)で撮影するのではなく、撮影装置40(スマートフォン40)で撮影)するため、塗膜推定数理モデル3を作成する際の被験者の肌への負担を軽減することが可能となる。 As described above, this embodiment describes three types of estimation methods, from embodiments 1 to 3. Any of the estimation methods may be selected depending on the location and purpose of estimation. Furthermore, in embodiment 3, when creating the coating film estimation mathematical model 3, cosmetics containing ultraviolet absorbers and ultraviolet scattering agents are applied to the skin of multiple subjects, but the subjects' skin is photographed without being exposed to ultraviolet light (photographed with imaging device 40 (smartphone 40) rather than with imaging device 30 (ultraviolet camera 30) as in embodiments 1 and 2), thereby making it possible to reduce the burden on the subjects' skin when creating the coating film estimation mathematical model 3.

上述したように、本実施形態では、実施形態1は化粧料A、化粧料Bを、実施形態2は化粧料Cを、実施形態3は化粧料D、化粧料Eを塗布したと仮定した場合の塗膜の形成状態を推定したが、例えば、実施形態1の方法で化粧料Cの塗膜の形成状態を推定することも可能である。推定する化粧料に応じた塗膜推定数理モデル1~3を作成しておけばよい。 As described above, in this embodiment, the coating film formation state was estimated assuming that cosmetics A and B were applied in embodiment 1, cosmetics C in embodiment 2, and cosmetics D and E in embodiment 3. However, it is also possible to estimate the coating film formation state of cosmetic C, for example, using the method of embodiment 1. All that is required is to create coating film estimation mathematical models 1 to 3 corresponding to the cosmetic to be estimated.

上述したように、本実施形態では、紫外線吸収剤や紫外線散乱剤を添加した化粧料を塗布した際の塗膜の形成状態を推定し、推定結果に基づき、ユーザの肌との適合性を評価したがこれに限らない。所定の組成物が有する機能(例えば、紫外線防御機能、かゆみ止め機能、メイクアップ機能、美白機能など)がどの程度発揮できるかを、推定した塗膜の形成状態から評価してもよい。塗膜の形成状態の良さが高ければ、所定の組成物が有する機能を高く発揮できると推測できるからであり、例えば、開発時の一指標として用いることが可能となる。 As described above, in this embodiment, the state of the coating film formed when a cosmetic containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent is applied is estimated, and compatibility with the user's skin is evaluated based on the estimated results. However, this is not limited to this. The extent to which a specific composition's functions (e.g., UV protection function, anti-itch function, makeup function, whitening function, etc.) can also be evaluated from the estimated state of the coating film. This is because the better the state of the coating film formed, the more likely it is that the specific composition will be able to fully exhibit its functions, and this can be used, for example, as an indicator during development.

上述したように、本実施形態では、紫外線吸収剤や紫外線散乱剤を添加した化粧料を塗布した際の塗膜の形成状態を推定し、推定結果に基づき、当該化粧料とユーザの肌との適合性を評価したがこれに限らない。組成物の塗膜の形成状態の推定結果に基づき、当該組成物とユーザの肌との適合性を評価することも可能である。 As described above, in this embodiment, the state of a coating film formed when a cosmetic containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent is applied is estimated, and the compatibility of the cosmetic with the user's skin is evaluated based on the estimated results. However, this is not limited to this. It is also possible to evaluate the compatibility of a composition with the user's skin based on the estimated results of the state of a coating film formed by the composition.

上述したように、本実施形態では、紫外線吸収剤や紫外線散乱剤を添加した化粧料を塗布したと仮定した際の塗膜の形成状態を推定し、推定結果に基づき、紫外線防御機能を高く期待できるかあまり期待できないかを評価することで、ユーザの肌との適合性を評価したがこれに限らない。例えば、美白成分が含有されている化粧料を塗布したと仮定した場合に、当該化粧料を塗布したことにより形成される塗膜の形成状態の良さが高ければ、肌に対してまんべんなく美白成分を与えられると推測できるため、所定の機能(美白機能)を有する化粧料と肌との適合性を評価することも可能である。 As described above, in this embodiment, the compatibility with the user's skin is evaluated by estimating the state of the coating film formed when a cosmetic containing an ultraviolet absorber or an ultraviolet scattering agent is applied, and evaluating whether the UV protection function can be expected to be high or low based on the estimation results. However, this is not limited to this. For example, if a cosmetic containing a whitening ingredient is applied, if the state of the coating film formed by application of the cosmetic is high, it can be inferred that the whitening ingredient will be evenly applied to the skin. Therefore, it is also possible to evaluate the compatibility of a cosmetic having a specified function (whitening function) with the skin.

上述したように、本実施形態では「標準値」は、『2)紫外線反射率に応じて2群に分ける』に記載した、紫外線反射率を紫外線反射率順に並べた際に中央に位置した紫外線反射率としたがこれに限らない。例えば、紫外線反射率順に並べた際の上位所定割合の値(例えば、上位25パーセント以内となる値)を標準値とし、標準値より上位であれば、当該化粧料の訴求する効果が期待できると評価してもよい。また、塗布肌総合評価値を塗布肌総合評価値順に並べた際の上位所定割合の値(例えば、上位25パーセント以内となる値)を標準値とし、標準値より上位であれば、当該化粧料の訴求する効果が期待できると評価してもよい。また、標準値を複数準備して3群以上に分けてもよい。 As described above, in this embodiment, the "standard value" is the UV reflectance that is located in the middle when the UV reflectances are sorted in order of UV reflectance, as described in "2) Dividing into two groups according to UV reflectance," but this is not limited to this. For example, a value that falls within a predetermined top percentage when sorted in order of UV reflectance (e.g., a value within the top 25%) may be used as the standard value, and if the value is higher than the standard value, it may be evaluated that the cosmetic product is expected to have the intended effect. Furthermore, if the overall skin evaluation values are sorted in order of the overall skin evaluation values when applied, it may be used as the standard value, and if the value is higher than the standard value, it may be evaluated that the cosmetic product is expected to have the intended effect. Furthermore, multiple standard values may be prepared and divided into three or more groups.

本実施形態では、第一形成状態と第二形成状態とを個々に用いてそれぞれの時間帯の紫外線防御効果をそれぞれ推測したがこれに限らない。例えば、第一形成状態と第二形成状態との平均値を算出し、平均値から第一時間帯から第二時間帯の期待できる紫外線防御効果を推測してもよいし、第一形成状態と第二形成状態の何れかに所定の重み付(例えば、塗布からの経過時間が長い方である第二形成状態の値を優先する、第一形成状態と第二形成状態とのうち、塗膜の形成状態が高い方を優先するなど)を行った後に平均値を算出し、第一時間帯から第二時間帯の期待できる紫外線防御効果を推測してもよい。このように、第一形成状態と第二形成状態とを用いて第一時間帯から第二時間帯の期待できる紫外線防御効果を推測することにより、塗布からの時間経過に伴い変化する紫外線防御効果を推測することが可能となるため、ユーザが必要としている情報をより細かく提供することが可能となる。 In this embodiment, the first and second formation states are used individually to estimate the UV protection effect for each time period, but this is not limited to this. For example, the average value of the first and second formation states may be calculated, and the expected UV protection effect for the second time period from the first time period may be estimated from the average value. Alternatively, a predetermined weighting may be assigned to either the first or second formation state (e.g., prioritizing the value of the second formation state, which has been applied longer since application, or prioritizing the value of the first or second formation state, whichever has a higher coating film formation state), and then the average value may be calculated to estimate the expected UV protection effect for the second time period from the first time period. In this way, by using the first and second formation states to estimate the expected UV protection effect for the second time period from the first time period, it is possible to estimate the UV protection effect that changes over time since application, making it possible to provide users with more detailed information they need.

本実施形態では、ユーザは例えば、店頭に化粧品を探しに来た客を想定したがこれに限らない。例えば、化粧品の開発時に研究所などで行われる評価時のモニタでもよい。本実施形態における「ユーザ」は、塗膜推定数理モデル1から3を用いて、肌に所定の組成物を塗布せず、当該所定の組成物を塗布した場合の肌上に形成される塗膜の形成状態を推定する肌の人であり、「被験者」は各数理モデルを作成する際の教師データの肌の人である。 In this embodiment, the user is assumed to be, for example, a customer who comes to a store looking for cosmetics, but this is not limited to this. For example, the user could also be a monitor during evaluations conducted in a laboratory during the development of cosmetics. In this embodiment, the "user" is a person with skin for which the state of a coating film formed on the skin when a specified composition is applied is estimated using coating film estimation mathematical models 1 to 3 without applying the specified composition to the skin, and the "subject" is a person with skin whose skin is used as training data when creating each mathematical model.

(追加試験例1)
図13は、上述した化粧料C乃至EのUV防御効果の比較試験の結果を示した図である。同図に示すように、上記肌状態指標数理モデルによって判定した「総合評価」および「肌の色」について中央値を閾値として、それぞれ2群に分類した4群を作成し、群ごとに化粧料C(実施形態2)、化粧料D(実施形態3)、化粧料E(実施形態3)のUV防御効果を比較した。
(Additional Test Example 1)
13 is a diagram showing the results of a comparative test of the UV protection effects of the above-mentioned cosmetics C to E. As shown in the figure, the "overall evaluation" and "skin color" determined by the above-mentioned skin condition index mathematical model were each divided into two groups using the median values as thresholds, creating four groups, and the UV protection effects of cosmetics C (Embodiment 2), cosmetic D (Embodiment 3), and cosmetic E (Embodiment 3) were compared for each group.

その結果、UV防御効果としては、総合評価が高く肌の色値も高い群1では化粧料Eが推奨され、総合評価が高く肌の色値は低い群2では化粧料Cが推奨され、総合評価が低く肌の色値が高い群3では化粧料D及びEが推奨され、総合評価が低く肌の色値も高い群4では化粧料C及びEが推奨されることが分かった。 The results showed that, in terms of UV protection effect, cosmetic product E is recommended for Group 1, which has a high overall rating and a high skin color value; cosmetic product C is recommended for Group 2, which has a high overall rating and a low skin color value; cosmetic products D and E are recommended for Group 3, which has a low overall rating and a high skin color value; and cosmetic products C and E are recommended for Group 4, which has a low overall rating and a high skin color value.

このように、上述の実施形態における7項目の肌状態指標を説明変数として用いる場合のみならず、「総合評価」および「肌の色」の2項目を説明変数として4群の肌タイプに分類した場合でも、当該肌タイプにUV防御効果が高い化粧料をユーザに推薦することができる。 In this way, not only when using the seven skin condition indices in the above-mentioned embodiment as explanatory variables, but also when classifying skin types into four groups using the two items "overall evaluation" and "skin color" as explanatory variables, it is possible to recommend to the user cosmetics with high UV protection effects for that skin type.

(追加試験例2)
図14は、上述した化粧料C乃至EのUV防御効果の他の比較試験の結果を示した図である。上記肌状態指標数理モデルによって判定した「総合評価」、「肌の色」、「化粧感」、「肌年齢」、「男性・女性らしさ」、「化粧くずれ度」、「パウダリー感」の7項目を用いて非階層的クラスタリング手法(k‐means法)により試験参加者を5群に分類し、群ごとに化粧料C(実施形態2)、化粧料D(実施形態3)、化粧料E(実施形態3)のUV防御効果を比較した。
(Additional Test Example 2)
14 is a diagram showing the results of another comparative test of the UV protection effects of the above-mentioned cosmetics C to E. The test participants were classified into five groups by a non-hierarchical clustering method (k-means method) using seven items determined by the above-mentioned skin condition index mathematical model: "overall evaluation,""skincolor,""makeupfeel,""skinage,""masculinity/femininity,""makeup smudge level," and "powdery feel," and the UV protection effects of cosmetics C (embodiment 2), cosmetics D (embodiment 3), and cosmetics E (embodiment 3) were compared for each group.

その結果、群1~群5においてそれぞれ、化粧料C乃至EのUV防御効果に相違が見られた。UV防御効果としては、群1では化粧料Dが推奨され、群2では化粧料Cが推奨され、群3では化粧料C及びDが推奨され、群4では化粧料Eが推奨され、群5では化粧料Dが推奨されることが分かった。 As a result, differences were found in the UV protection effects of cosmetics C, E, and E among groups 1 to 5. In terms of UV protection effect, cosmetic D was recommended for group 1, cosmetic C for group 2, cosmetics C and D for group 3, cosmetic E for group 4, and cosmetic D for group 5.

このように、上述の実施形態における7項目の肌状態指標を説明変数として5群の肌タイプに分類した場合でも、当該肌タイプにUV防御効果が高い化粧料をユーザに推薦することができる。 In this way, even if skin types are classified into five groups using the seven skin condition indices in the above-mentioned embodiment as explanatory variables, cosmetics with high UV protection effects for that skin type can be recommended to the user.

(ユーザへの肌タイプに応じた化粧料提案処理)
上述の実施形態では、推定した肌状態指標に基づき、肌タイプに分類した画像を肌分類画像としてユーザの情報処理端末に表示させるとともに、所定の組成物を組成物分類画像としてユーザの情報処理端末に表示させ、上記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態の推定結果に基づく評価を、前記肌分類画像と前記組成物分類画像との組み合わせにより表示させる例を示した。
(Processing for suggesting cosmetics to users according to their skin type)
In the above-described embodiment, an example was shown in which an image classified into skin types based on estimated skin condition indexes is displayed as a skin classification image on the user's information processing terminal, and a specified composition is displayed as a composition classification image on the user's information processing terminal, and an evaluation based on the estimated results of the formation state of a coating film of the composition when the specified composition is applied to the user's skin is displayed by combining the skin classification image and the composition classification image.

この際、推定装置200または推定システム400は、上記分類した肌タイプの特徴を示す情報をユーザの情報処理端末に表示させ、さらに、当該肌タイプに対応する化粧料ごとのユーザの肌タイプとの相性(UV防御効果)を示すスコアをユーザの情報処理端末に表示させてもよい。 In this case, the estimation device 200 or estimation system 400 may display information indicating the characteristics of the classified skin types on the user's information processing terminal, and may also display a score indicating the compatibility (UV protection effect) of each cosmetic product corresponding to that skin type with the user's skin type on the user's information processing terminal.

図15は、推定装置200または推定システム400による肌画像に基づく肌タイプ特徴情報及び化粧料スコア情報の提示処理の流れを示したフローチャートである。以下の説明では、便宜上、推定装置200を動作主体とするが、当該動作は、推定装置200または推定システムのCPU、通信部、記憶部等のハードウェアと記憶部に記憶されたソフトウェア(プログラム)との協働により実行される。 Figure 15 is a flowchart showing the flow of the process of presenting skin type characteristic information and cosmetic score information based on a skin image by the estimation device 200 or the estimation system 400. For convenience, in the following description, the estimation device 200 will be the subject of operations, but the operations are actually performed by the hardware of the estimation device 200 or the estimation system, such as the CPU, communication unit, and memory unit, in cooperation with the software (program) stored in the memory unit.

同図に示すように、推定装置200は、ユーザの情報処理端末から当該情報処理端末で撮影されたユーザの素顔の肌画像を受信する(ステップ11)。 As shown in the figure, the estimation device 200 receives from the user's information processing terminal a skin image of the user's natural face captured by the information processing terminal (step 11).

続いて推定装置200は、上記受信した肌画像と上記肌状態指標数理モデルを基に肌状態指標値を取得する(ステップ12)。 The estimation device 200 then obtains a skin condition index value based on the received skin image and the skin condition index mathematical model (step 12).

続いて推定装置200は、上記取得した肌状態指標値を基にユーザをいずれかの肌タイプに分類する(ステップ13)。 The estimation device 200 then classifies the user into one of the skin types based on the acquired skin condition index values (step 13).

当該肌タイプの分類情報を生成する際、推定装置200または推定システム400は、例えば図16に示すように、各肌タイプの特徴を説明するための特徴情報を生成して記憶する。当該特徴情報は、上記肌状態指標値や、被験者の肌質に関する意識を基に各肌タイプを評価することで生成されたものである。 When generating the classification information for the skin types, the estimation device 200 or estimation system 400 generates and stores feature information to explain the characteristics of each skin type, as shown in FIG. 16, for example. The feature information is generated by evaluating each skin type based on the skin condition index values and the subject's awareness of skin quality.

またそれとともに推定装置200または推定システム400は、上記肌タイプごとの塗膜の形成状態に基づいて、複数種類の化粧料のUV防御効果に関するスコアを示すスコア情報を生成して記憶する。 In addition, the estimation device 200 or estimation system 400 generates and stores score information indicating scores related to the UV protection effects of multiple types of cosmetics based on the coating film formation state for each of the above skin types.

スコア情報は、例えば図17に示すように、肌タイプと化粧料とでマトリックスを作って生成する。スコア情報は例えば塗膜のUV反射率、塗布直後や塗布後時間経過後の総合評価値を用いて数値で算出する。同一肌タイプ間で比較した際に、点数が高いほど高いUV防御効果を示す。 Score information is generated by creating a matrix of skin type and cosmetic product, as shown in Figure 17, for example. Score information is calculated numerically using, for example, the UV reflectance of the coating film and the overall evaluation value immediately after application and after a certain period of time has passed since application. When comparing products of the same skin type, a higher score indicates a higher UV protection effect.

当該スコア情報は、上述のように0~100の値で表されるものに限られず、例えば0~10の値で表されてもよいし、例えばA,B,C,D,E(または星の数等)の5段階の評価情報等、いかなる評価情報であってもよい。 The score information is not limited to being expressed as a value between 0 and 100 as described above, but may be expressed as a value between 0 and 10, or may be any evaluation information, such as a five-level rating of A, B, C, D, E (or the number of stars, etc.).

続いて推定装置200は、図18(A)に示すように、上記分類したユーザの肌タイプの情報とともに、上記記憶された特徴情報のうち、当該肌タイプに対応する特徴情報をユーザの情報処理端末に表示させる(ステップ14)。同図の例では、ユーザが肌タイプAに分類され、当該肌タイプAの情報とともに、それに応じた特徴情報(うるおいがある肌タイプ)が示されている。 The estimation device 200 then displays, on the user's information processing terminal, the stored characteristic information corresponding to the user's skin type, along with the classified user's skin type information, as shown in FIG. 18(A) (step 14). In the example shown in the figure, the user is classified as skin type A, and the corresponding characteristic information (moist skin type) is displayed along with the information on skin type A.

そして推定装置200は、図18(B)に示すように、例えば上記表示された特徴情報に対してユーザがスクロール/タップ操作した場合や、表示開始から所定時間が経過した場合等に、肌タイプにおいて、UV防御効果が高い化粧料の情報及びそのスコア情報をユーザの情報処理端末に表示させる(ステップ15)。 Then, as shown in FIG. 18(B), the estimation device 200 displays information about cosmetics with high UV protection effects for the skin type and their score information on the user's information processing terminal, for example, when the user scrolls/tap on the displayed characteristic information or when a predetermined time has passed since the start of display (step 15).

ここで、表示される化粧料及びスコアは、分類された肌タイプにおいて少なくとも最もスコアが高い化粧料が表示されるが、上位複数(1位~3位等)の化粧料の情報及びそのスコアが表示されてもよい。 The cosmetics and scores displayed here will be those with at least the highest score for the classified skin type, but information on the top several cosmetics (1st to 3rd place, etc.) and their scores may also be displayed.

このように、ユーザの肌画像と肌状態指標数理モデルを基に取得した肌状態指標に基づき、ユーザを複数種類の肌タイプの何れかに分類し、当該肌タイプの特徴情報及び当該肌タイプにおいてUV防御効果の高い化粧料の情報をユーザに提示し把握させることができる。 In this way, based on the user's skin image and the skin condition index obtained from the skin condition index mathematical model, the user can be classified into one of several skin types, and the user can be presented with and understood information about the characteristics of that skin type and information about cosmetics with high UV protection effects for that skin type.

10 計測器
15 皮膚
20 組成物
30 撮影装置(紫外線カメラ)
40 撮影装置(スマートフォン)
50 肌情報分類画像
60 組成物分類画像
70 適合性画像
130 肌状態取得部
140 塗膜推定部
150 評価部
160 表示部
200 推定装置
330 肌状態取得部
340 塗膜推定部
350 評価部
360 表示部
400 推定システム
10 Measuring instrument 15 Skin 20 Composition 30 Photography device (ultraviolet camera)
40. Camera (smartphone)
50 Skin information classification image 60 Composition classification image 70 Compatibility image 130 Skin condition acquisition unit 140 Coating film estimation unit 150 Evaluation unit 160 Display unit 200 Estimation device 330 Skin condition acquisition unit 340 Coating film estimation unit 350 Evaluation unit 360 Display unit 400 Estimation system

Claims (17)

ユーザの肌特性を示す肌状態指標を取得し、
前記取得した肌状態指標と前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布した場合の組成物の塗膜の形成状態との関係を示す数理モデルとを用いて、前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定し、その結果に基づき紫外線防御機能を推定する推定方法。
Acquire a skin condition index indicating a skin characteristic of the user;
The method uses a mathematical model showing the relationship between the acquired skin condition index and the state of formation of a coating film of a composition when the specified composition is applied to the user's skin to estimate the state of formation of a coating film of the composition when the specified composition is applied to the user's skin, and estimates the UV protection function based on the results.
前記肌状態指標は、所定の計測器で計測された肌状態を示す物性値に基づく評価項目を含むことを特徴とする請求項1に記載の推定方法。 The estimation method described in claim 1, characterized in that the skin condition index includes evaluation items based on physical property values indicating skin condition measured by a specified measuring device. 前記物性値に基づく評価項目は、角層水分量、水分蒸散量、皮膚粘弾性、皮膚柔軟性、および接触角の少なくとも1つ以上を含むことを特徴とする請求項2に記載の推定方法。 The estimation method described in claim 2, characterized in that the evaluation items based on the physical property values include at least one of the following: stratum corneum moisture content, water evaporation rate, skin viscoelasticity, skin flexibility, and contact angle. 前記肌状態指標は、前記ユーザの肌を撮像した肌画像と前記肌状態指標との関係を示す肌状態指標数理モデルとを用いて取得する評価項目を含むことを特徴とする請求項1に記載の推定方法。 The estimation method described in claim 1, characterized in that the skin condition index includes evaluation items obtained using a skin condition index mathematical model that shows the relationship between a skin image captured of the user's skin and the skin condition index. 前記所定の組成物は紫外線を吸収する成分、または紫外線を散乱する成分の少なくともいずれかの成分が添加された化粧料であり、
前記ユーザから取得した前記肌状態指標と前記数理モデルに基づき前記化粧料の塗膜の形成状態を推定し、その結果に基づき紫外線防御機能を推定する推定方法であって、
複数人の被験者の肌状態指標をそれぞれ取得し、
前記化粧料を塗布した複数人の被験者の肌を紫外線照射下で撮像した紫外線肌画像から化粧料の塗膜の紫外線反射率をそれぞれ取得し、
前記数理モデルは、取得した前記複数人の被験者の肌状態指標と取得した前記複数人の被験者の化粧料の塗膜の紫外線反射率とに基づき機械学習を行って作成することを特徴とする請求項1から4いずれか一項に記載の推定方法。
the predetermined composition is a cosmetic containing at least one of an ultraviolet absorbing component and an ultraviolet scattering component added thereto,
a method for estimating a coating state of the cosmetic based on the skin condition index acquired from the user and the mathematical model, and estimating an ultraviolet protection function based on the result of the estimation,
Acquire skin condition indexes for each of the subjects,
acquiring ultraviolet reflectances of the coating film of the cosmetic from ultraviolet skin images of the skin of a plurality of subjects to which the cosmetic has been applied, under ultraviolet irradiation;
The estimation method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that the mathematical model is created by performing machine learning based on the acquired skin condition indices of the plurality of subjects and the acquired ultraviolet reflectance of the cosmetic coating film of the plurality of subjects.
前記所定の組成物は紫外線を吸収する成分、または紫外線を散乱する成分の少なくともいずれかの成分が添加された化粧料であり、
前記ユーザから取得した前記肌状態指標と前記数理モデルに基づき前記化粧料の塗膜の形成状態を推定し、その結果に基づき紫外線防御機能を推定する推定方法であって、
複数人の被験者の肌状態指標をそれぞれ取得し、
前記複数人の被験者の前記化粧料を塗布した肌の状態を示す塗布肌総合評価をそれぞれ取得し、
前記塗布肌総合評価は、前記化粧料を塗布した前記被験者の肌を撮像した塗布肌画像と前記塗布肌総合評価との関係を示す肌状態指標数理モデルとを用いて取得する評価項目であり、
前記数理モデルは、取得した前記複数人の被験者の肌状態指標と取得した前記複数人の被験者の塗布肌総合評価とに基づき機械学習を行って作成することを特徴とする請求項1から4いずれか一項に記載の推定方法。
the predetermined composition is a cosmetic containing at least one of an ultraviolet absorbing component and an ultraviolet scattering component added thereto,
a method for estimating a state of formation of a coating film of the cosmetic based on the skin condition index acquired from the user and the mathematical model, and estimating an ultraviolet protection function based on the result of the estimation,
Acquire skin condition indexes for each of the subjects,
obtaining a comprehensive skin evaluation indicating the condition of the skin to which the cosmetic has been applied for each of the plurality of subjects;
the overall evaluation of the applied skin is an evaluation item obtained using an applied skin image obtained by capturing an image of the skin of the subject to which the cosmetic has been applied and a mathematical model of skin condition indicators showing a relationship between the applied skin overall evaluation,
The estimation method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that the mathematical model is created by performing machine learning based on the acquired skin condition indexes of the plurality of subjects and the acquired overall skin evaluations of the plurality of subjects.
前記推定した前記組成物の塗膜の形成状態に基づき、当該組成物が有する機能を評価することを特徴とする請求項1から6いずれか一項に記載の推定方法。 The estimation method described in any one of claims 1 to 6, characterized in that the function of the composition is evaluated based on the estimated state of formation of the coating film of the composition. 前記所定の組成物は紫外線を吸収する成分、または紫外線を散乱する成分の少なくともいずれかの成分が添加された化粧料であり、
前記化粧料は、予め公表された公表紫外線防御値があり、
推定された前記化粧料の塗膜の形成状態と前記公表紫外線防御値に基づき、所定の機能として前記紫外線防御機能を推定評価する請求項1から7いずれか一項に記載の推定方法。
the predetermined composition is a cosmetic containing at least one of an ultraviolet absorbing component and an ultraviolet scattering component added thereto,
The cosmetic has a previously published UV protection value,
The estimation method according to claim 1 , wherein the UV protection function is estimated and evaluated as a predetermined function based on the estimated state of formation of the cosmetic film and the published UV protection value.
前記所定の組成物は紫外線を吸収する成分、または紫外線を散乱する成分の少なくともいずれかの成分が添加された化粧料であり、
前記化粧料は所定の機能を有し、
推定された前記化粧料の塗膜の形成状態を用いて、前記化粧料と前記ユーザの肌との適合性を評価する請求項1から7いずれか一項に記載の推定方法。
the predetermined composition is a cosmetic containing at least one of an ultraviolet absorbing component and an ultraviolet scattering component added thereto,
The cosmetic has a predetermined function,
The estimation method according to claim 1 , wherein the estimated state of formation of a coating film of the cosmetic is used to evaluate compatibility between the cosmetic and the user's skin.
前記所定の組成物を塗布した塗布後の第一時間帯の前記組成物の塗膜の形成状態である第一形成状態と当該第一時間帯よりも後の第二時間帯の前記組成物の塗膜の形成状態である第二形成状態との少なくともいずれか一つを推定することを特徴とする請求項1から9いずれか一項に記載の推定方法。 The estimation method described in any one of claims 1 to 9, characterized in that at least one of a first formation state, which is the formation state of the coating film of the composition in a first time period after application of the specified composition, and a second formation state, which is the formation state of the coating film of the composition in a second time period after the first time period, is estimated. 前記肌状態指標に基づき複数種類の肌タイプの何れかに前記ユーザの肌を分類し、
前記複数種類の肌タイプ毎に当該肌タイプを示す肌情報分類画像が予め決められており、
前記所定の組成物を示す組成物分類画像が予め決められており、
前記肌情報分類画像と前記組成物分類画像とにより、推定結果を表示することを特徴とする請求項1から10いずれか一項に記載の推定方法。
classifying the user's skin into one of a plurality of skin types based on the skin condition index;
a skin information classification image indicating each of the plurality of skin types is determined in advance,
a composition classification image indicating the predetermined composition is determined in advance;
The estimation method according to claim 1 , wherein the estimation result is displayed using the skin information classification image and the composition classification image.
前記推定結果は、前記肌情報分類画像と前記組成物分類画像とを組合わせて表示することを特徴とする請求項11に記載の推定方法。 The estimation method described in claim 11, characterized in that the estimation result is displayed by combining the skin information classification image and the composition classification image. 複数種類の肌タイプの特徴を示す特徴情報と、当該複数種類の肌タイプごとの前記塗膜の形成状態に基づく少なくとも一つ以上の化粧料の紫外線防御機能に関する評価を示す評価情報とを記憶し、
前記肌画像と前記肌状態指標数理モデルを基に取得した前記肌状態指標に基づき、前記複数種類の肌タイプの何れかに前記ユーザの肌を分類し、
前記分類した肌タイプに対応する前記特徴情報を出力し、
前記分類した肌タイプに対応する前記化粧料ごとの前記評価情報を出力する
請求項4に記載の推定方法。
storing characteristic information indicating characteristics of a plurality of types of skin types and evaluation information indicating an evaluation of the ultraviolet protection function of at least one or more cosmetics based on the state of formation of the coating film for each of the plurality of types of skin types;
classifying the user's skin into one of the plurality of skin types based on the skin image and the skin condition index acquired based on the skin condition index mathematical model;
outputting the characteristic information corresponding to the classified skin type;
The estimation method according to claim 4 , further comprising outputting the evaluation information for each of the cosmetics corresponding to the classified skin types.
ユーザの肌特性を示す肌状態指標と、前記肌状態指標と前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布した場合の組成物の塗膜の形成状態と、の相関関係を示す情報を記憶しておく記憶手段と、
前記肌状態指標を取得する肌状態取得手段と、
前記記憶手段を参照し、前記取得した肌状態指標を用いて、前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定し、その結果に基づき紫外線防御機能を推定する塗膜推定手段と、
を備えた推定装置。
a storage means for storing a skin condition index indicating a user's skin characteristics and information indicating a correlation between the skin condition index and a coating state of a composition when a predetermined composition is applied to the user's skin;
a skin condition acquisition means for acquiring the skin condition index;
a coating film estimation means for estimating the state of a coating film of a composition when a predetermined composition is applied to the skin of the user by referring to the storage means and using the acquired skin condition index, and estimating the UV protection function based on the result of the estimation;
An estimation device comprising:
ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定し、その結果に基づき紫外線防御機能を推定する推定装置を動作させるアプリケーションプログラムであって、
前記ユーザの肌特性を示す肌状態指標を取得する肌状態取得処理と、
前記取得した肌状態指標を用いて、前記ユーザの肌に前記組成物の塗膜の形成状態を推定し、その結果に基づき紫外線防御機能を推定する塗膜推定処理と、を含むアプリケーションプログラム。
An application program for operating an estimation device that estimates the state of a coating film formed by a predetermined composition when the composition is applied to a user's skin and estimates the UV protection function based on the result of the estimation,
a skin condition acquisition process for acquiring a skin condition index indicating a skin characteristic of the user;
and a coating film estimation process that estimates the state of a coating film of the composition on the user's skin using the acquired skin condition index, and estimates the UV protection function based on the result.
ユーザの肌特性を示す肌状態指標と、前記肌状態指標と前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布した場合の組成物の塗膜の形成状態と、の相関関係を示す情報を記憶しておく記憶手段と、
前記肌状態指標を取得する肌状態取得手段と、
前記記憶手段を参照し、前記取得した肌状態指標を用いて、前記ユーザの肌に所定の組成物を塗布したと仮定した場合の組成物の塗膜の形成状態を推定し、その結果に基づき紫外線防御機能を推定する塗膜推定手段と、
を備えた推定システム。
a storage means for storing a skin condition index indicating a user's skin characteristics and information indicating a correlation between the skin condition index and a coating state of a composition when the composition is applied to the user's skin;
a skin condition acquisition means for acquiring the skin condition index;
a coating film estimation means for estimating the state of a coating film of a composition when a predetermined composition is applied to the skin of the user by referring to the storage means and using the acquired skin condition index, and estimating the UV protection function based on the result of the estimation;
An estimation system comprising:
請求項14記載の推定装置とネットワークを介して接続された推定システムに用いる情報処理端末であって、
ユーザの肌特性を示す肌状態指標を求めるためのデータを送信する送信手段と、前記塗膜推定手段から送られる推定結果を受信する受信手段と、
を備えた推定システムに用いる情報処理端末。
An information processing terminal used in an estimation system connected to the estimation device according to claim 14 via a network,
a transmitting means for transmitting data for determining a skin condition index indicating a user's skin characteristics; and a receiving means for receiving an estimation result transmitted from the coating film estimation means.
An information processing terminal used in an estimation system comprising:
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