JPWO2019106998A1 - 情報処理装置、クライアント装置、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

情報処理装置は、ユーザの肌の触感に関する物理特性を示す触感情報を取得する手段を備え、触感情報に基づいて、ユーザの肌状態に関する第１情報、及び、複数の触感情報を含む触感ログ情報に基づいて、ユーザの肌状態に関する第２情報の少なくとも１つを提示する手段を備える。

Description

本発明は、情報処理装置、クライアント装置、及び、プログラムに関する。

一般に、肌のケアに用いる化粧品は、肌の状態に応じて選択することが好ましい。化粧品の販売店では、肌に関する専門知識を有する販売員が、顧客の肌を直接触ることによって、顧客の肌の物理特性（例えば、肌の凹凸及び硬さ）を特定する。販売員は、特定した肌の状態に応じたアドバイス（例えば、肌のケアの方法、及び、肌のケアに用いるべき化粧品）を顧客に提案する。顧客は、販売員の提案に従って、自身の肌の状態に応じた化粧品を購入する。

例えば、特許文献１には、肌の触感に基づく肌の状態を特定するために、触診結果に応じた肌の状態を判定する技術が開示されている。

特許５３５７３６３号公報

しかし、特許文献１の肌の触診結果は、触診を行った触診者の専門知識又は経験の程度に依存する。従って、判定結果は、触診者毎にバラツキがある。そのため、化粧品の販売店で特許文献１の技術を用いた場合、販売員が提供するアドバイスは、被験者の肌に適していない場合がある。

本発明の目的は、肌の触感に基づく肌の状態の判定結果のバラツキを防ぐことである。

本発明の一態様は、
ユーザの肌の触感に関する物理特性を示す触感情報を取得する手段を備え、
前記触感情報に基づいて、前記ユーザの肌状態に関する第１情報、及び、複数の触感情報を含む触感ログ情報に基づいて、前記ユーザの肌状態に関する第２情報の少なくとも１つを提示する手段を備える、
情報処理装置である。

本発明によれば、肌の触感に基づく肌の状態の判定結果のバラツキを防ぐことができる。

本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。 図１の触感センサの構成を示す概略図である。 本実施形態の概要の説明図である。 本実施形態のユーザ情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の触感ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の行動ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の心身ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の肌評価ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のコンテンツマッチングテーブルのデータ構造を示す図である。 本実施形態のタスク情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のコンテンツの提示の処理のシーケンス図である。 図１１の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１１の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１１の情報処理において表示される画面例を示す図である。 本実施形態のタスクの更新の処理のシーケンス図である。 図１５の情報処理において表示される画面例を示す図である。 本実施形態の推定式の補正の処理のフローチャートである。 変形例６の触感センサの構成を示す概略図である。

以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（１）情報処理システムの構成
情報処理システムの構成について説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。

図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、サーバ３０と、触感センサ４０と、ログデバイス５０と、予測情報提供サーバ７０と、を備える。
クライアント装置１０、サーバ３０、及び、予測情報提供サーバ７０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。

クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。

サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。

触感センサ４０は、人間の肌の触感に関する物理特性に関する情報を測定するように構成される。

ログデバイス５０は、ユーザが過ごした環境に関する環境情報、ユーザの行動に関する行動情報、及び、ユーザの心身に関する心身情報の少なくとも１つを取得する。ログデバイス５０は、例えば、ユーザが装着可能なウェアラブルデバイスである。ログデバイス５０は、有線又は無線によりクライアント装置１０と接続される。

予測情報提供サーバ７０は、将来の予測を示す予測情報を提供する情報処理装置の一例である。予測情報提供サーバ７０は、例えば、以下の情報を提供する。
・将来のユーザの肌の触感の予測を示す触感予測情報
・将来のユーザの行動の予測（例えば、予定）を示す行動予測情報
・将来のユーザの心身の予測（例えば、性周期の予測日）を示す心身予測情報

（１−１）クライアント装置の構成
図１を参照して、クライアント装置１０の構成について説明する。

図１に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４と、ＧＰＳモジュール１５と、を備える。

記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）

プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、コンピュータの一例である。

入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を受け付け、触感センサ４０から情報を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。

通信インタフェース１４は、クライアント装置１０とサーバ３０との間の通信を制御するように構成される。

ＧＰＳモジュール１５は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星と通信を行うことにより、クライアント装置１０の位置情報を取得するように構成される。

（１−２）サーバの構成
図１を参照して、サーバ３０の構成について説明する。

図１に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、通信インタフェース３４とを備える。

記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果

プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、コンピュータの一例である。

入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を受け付け、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。

通信インタフェース３４は、サーバ３０とクライアント装置１０との間の通信を制御するように構成される。

（１−３）触感センサの構成
本実施形態の触感センサ４０の構成について説明する。図２は、図１の触感センサの構成を示す概略図である。

図２に示すように、触感センサ４０の第１例は、センサユニット４０ａと、ベース部４０ｂと、コントローラ４０ｃと、を備える。センサユニット４０ａは、ユーザの指ＦＩＮに装着可能である。

センサユニット４０ａは、加速度センサ４０ａａと、一対の歪ゲージ４０ａｂと、を備える。

加速度センサ４０ａａは、例えば、以下の特性の少なくとも１つを測定するように構成される。
・肌の振動特性（一例として、振動周波数）
・肌の凹凸特性（一例として、振動周波数から推定される値）

一対の歪ゲージ４０ａｂは、ユーザが指ＦＩＮで、ベース部４０ｂに対して所定方向の力（例えば、下方（Ｙ−方向）の押圧力、又は、横（Ｘ方向）のせん断力）を加えたときに、肌の特性を測定するように構成される。測定される肌の特性は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・肌の接触特性
・肌の変形特性
・肌の摩擦特性

コントローラ４０ｃは、歪ゲージ４０ａｂによって測定された肌の変形特性を所定の推定式に適用することにより肌の摩擦特性を計算するように構成される。

（１−４）本実施形態の概要
本実施形態の概要について説明する。図３は、本実施形態の概要の説明図である。

触感センサ４０は、ユーザＵの肌の触感に関する物理特性を示す触感情報を取得する。触感情報とは、ユーザＵの肌の触感に関する物理特性を示す情報である。

クライアント装置１０は、触感センサ４０から触感情報を取得し、且つ、触感情報をサーバ３０に送信する。

サーバ３０は、クライアント装置１０から取得した触感情報に基づいて、肌状態を推定する。肌状態とは、ユーザＵの肌の触感に関する物理特性から推定される肌の状態である。

クライアント装置１０は、サーバ３０による肌状態の推定結果を取得し、且つ、肌状態の推定結果に基づく２種類の情報（リアルタイム情報（「第１情報」の一例）及びワンタイム情報（「第２情報」の一例））の少なくとも１つをユーザＵに提示する。

本実施形態によれば、触感センサ４０によって取得された触感情報に基づいて、肌状態の推定結果が得られる。これにより、肌の触感に基づく肌の状態の判定結果のバラツキを防ぐことができる。その結果、ユーザＵの肌状態により適した情報を提供することができる。

（２）データベース
本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。

（２−１）ユーザ情報データベース
本実施形態のユーザ情報データベースについて説明する。図４は、本実施形態のユーザ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図４のユーザ情報データベースには、ユーザに関する情報（以下「ユーザ情報」という）が格納される。
ユーザ情報データベースは、「ユーザＩＤ」フィールドと、「ユーザ名」フィールドと、「ユーザ属性」フィールドと、「推定式」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。

「ユーザＩＤ」フィールドには、ユーザを識別するユーザＩＤが格納される。

「ユーザ名」フィールドには、ユーザ名を示す情報（例えば、テキスト）が格納される。

「ユーザ属性」フィールドには、ユーザの属性に関する情報（以下「ユーザ属性情報」という）が格納される。ユーザ属性情報は、ユーザが任意に決定する情報である。「ユーザ属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「年齢」フィールドと、を含む。
「性別」フィールドには、ユーザの性別を示す情報が格納される。
「年齢」フィールドには、ユーザの年齢を示す情報が格納される。

「推定式」フィールドには、ユーザの肌状態を推定するための推定式が格納される。推定式は、ユーザの肌に影響を与える因子（例えば、触感センサ４０によって取得された触感情報）毎の係数を含む。

推定式は、ユーザの肌状態の指標（以下「肌指標」という）毎に用意される。つまり、推定式に含まれる係数は、肌指標毎に異なる。肌指標とは、ユーザの肌の状態を表す定量値である。肌指標は、例えば、以下の少なくとも１つである。
・角層水分量
・肌理
・肌色
・肌のかさつき
・肌の滑らかさ
・肌の透明感
・肌の美白の程度
・肌荒れの有無
・肌の炎症の程度
・肌の小じわの程度
・肌のハリ
・肌のやわらかさ

（２−２）触感ログ情報データベース
本実施形態の触感ログ情報データベースについて説明する。図５は、本実施形態の触感ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図５の触感ログ情報データベースには、触感ログ情報が格納される。触感ログ情報は、触感センサ４０から取得される触感情報の履歴に関する情報である。
触感ログ情報データベースは、「触感ログＩＤ」フィールドと、「日時」フィールドと、「触感情報」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。触感ログ情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられている。

「触感ログＩＤ」フィールドには、触感ログ情報を構成する触感情報を識別する触感ログＩＤが格納される。

「日時」フィールドには、触感情報が取得された日時を示す情報が格納される。

「触感情報」フィールドは、「振動」フィールドと、「凹凸」フィールドと、「接触」フィールドと、「変形」フィールドと、「摩擦」フィールドと、を含む。

「振動」フィールドには、肌の振動特性に関する振動特性情報（例えば、加速度センサ４０ａａによって測定された振動周波数）が格納される。

「凹凸」フィールドには、肌の凹凸特性に関する凹凸特性情報（一例として、加速度センサ４０ａａによって測定された振動周波数から推定される値）が格納される。

「接触」フィールドには、肌の接触特性に関する接触特性情報（一例として、歪ゲージ４０ａｂによって測定された値）が格納される。

「変形」フィールドには、肌の変形特性に関する変形特性情報（一例として、歪ゲージ４０ａｂによって測定された変形量）が格納される。

「摩擦」フィールドには、肌の摩擦特性に関する摩擦特性情報（一例として、ベース部４０ｂによって計算された摩擦力）が格納される。

（２−３）行動ログ情報データベース
本実施形態の行動ログ情報データベースについて説明する。図６は、本実施形態の行動ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図６の行動ログ情報データベースには、行動情報の履歴を示す情報（以下「行動ログ情報」という）が格納される。行動ログ情報は、ログデバイス５０から取得される情報、ユーザ指示（例えば、アンケートに対するユーザの回答、又は、ユーザの自発的な入力）に応じて決まる情報、又は、それらの組合せである。
行動ログ情報データベースは、「行動ログＩＤ」フィールドと、「日時」フィールドと、「行動」フィールドと、「開始時間」フィールドと、「終了時間」フィールドと、「カロリー変化」フィールドと、「位置情報」フィールドと、「環境情報」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。行動ログ情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられている。

「行動ログＩＤ」フィールドには、行動ログ情報を構成する行動情報を識別する行動ログＩＤが格納される。

「日時」フィールドには、行動情報が取得された日時を示す情報が格納される。

「行動」フィールドには、ユーザの行動に関する情報が格納される。
ユーザの行動は、以下の少なくとも１つを含む。
・食事（例えば、食事の内容）
・運動（例えば、運動の種目）
・睡眠（例えば、睡眠中の寝返り回数）
・ケア行動（例えば、朝の洗願を実施したか否か、スキンケアを実施したか否か、ケアの内容、ケアに使用した商品に関する情報）

「開始時間」フィールドには、行動の開始時間を示す情報が格納される。

「終了時間」フィールドには、行動の終了時間を示す情報が格納される。

「カロリー変化」フィールドには、行動に応じた摂取カロリー又は消費カロリーを示す情報が格納される。

「位置情報」フィールドには、ＧＰＳモジュール１５によって取得された位置情報が格納される。

「環境情報」フィールドには、位置情報が示す位置における環境に関する環境情報が格納される。環境情報は、以下の少なくとも１つを含む。
・温度
・湿度
・紫外線曝露量

（２−４）心身ログ情報データベース
本実施形態の心身ログ情報データベースについて説明する。図７は、本実施形態の心身ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図７の心身ログ情報データベースには、ユーザの心身情報の履歴を示す情報（以下「心身ログ情報」という）が格納される。心身ログ情報は、ログデバイス５０から取得される情報、ユーザ指示（例えば、アンケートに対するユーザの回答）、又は、それらの組合せに応じて決まる情報である。
心身ログ情報データベースは、「心身ログＩＤ」フィールドと、「日時」フィールドと、「脈拍値」フィールドと、「性周期」フィールドと、「ストレス」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。心身ログ情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられている。

「心身ログＩＤ」フィールドには、心身ログ情報を構成する心身情報を識別する心身ログＩＤが格納される。

「日時」フィールドには、心身情報が取得された日時を示す情報が格納される。

「脈拍値」フィールドには、ユーザの脈拍値が格納される。脈拍値は、例えば、ログデバイス５０から取得される情報である。

「性周期」フィールドには、性周期を示す情報（ホルモンバランス情報の一例）が格納される。

「ストレス」フィールドには、ストレスの指標を示すストレス情報が格納される。ストレス情報は、例えば、ストレスの強さ、ストレスの要因、ストレスの種類、又は、それらの組合せを示す。ストレス情報は、脈拍値、性周期、又は、それらの組合せによって決まる。

（２−５）肌評価ログ情報データベース
本実施形態の肌評価ログ情報データベースについて説明する。図８は、本実施形態の肌評価ログ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図８の肌評価ログ情報データベースには、肌状態に関する定性的な評価（以下「肌評価」という）の履歴を示す情報（以下「肌評価ログ情報」という）が格納される。
肌評価ログ情報データベースは、「肌評価ログＩＤ」フィールドと、「日時」フィールドと、「肌スコア」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。肌評価ログ情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられている。

「肌評価ログＩＤ」フィールドには、肌評価ログ情報を構成する肌評価を識別する肌評価ログＩＤが格納される。

「日時」フィールドには、肌評価が生成された日時を示す情報が格納される。

「肌スコア」フィールドには、触感情報及び推定式から得られる肌スコアが格納される。「肌スコア」フィールドは、「第１肌スコア」フィールドと、「第２肌スコア」フィールドと、を含む。
「第１肌スコア」フィールドには、第１肌スコア（第１肌指標の一例）が格納される。第１肌スコアは、触感ログ情報から推定される現在（例えば、触感情報が取得された時）の肌状態を示す。
「第２肌スコア」フィールドには、第２肌スコア（第２肌指標の一例）が格納される。第２肌スコアは、触感ログ情報及び触感予測情報から推定される将来（例えば、触感情報が取得された日の１週間後）の肌状態を示す。

（２−６）コンテンツマッチングテーブル
本実施形態のコンテンツマッチングテーブルについて説明する。図９は、本実施形態のコンテンツマッチングテーブルのデータ構造を示す図である。

図９のコンテンツマッチングテーブルは、肌評価と、ユーザに対して提示すべき２種類の情報（リアルタイム情報及びワンタイム情報）のコンテンツとの関係を示すデータ構造を有する。
コンテンツマッチングテーブルは、「基準スコア」フィールドと、「リアルタイムコンテンツ」フィールドと、「ワンタイムコンテンツ」フィールドと、を含む。

「基準スコア」フィールドには、リアルタイムコンテンツ又はワンタイムコンテンツを特定するための基準スコアが格納される。

「リアルタイムコンテンツ」フィールドには、リアルタイム情報を構成するリアルタイムコンテンツを識別するコンテンツＩＤが格納される。リアルタイムコンテンツは、例えば、テキスト、画像、音声、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、又は、それらの組合せである。
リアルタイムコンテンツは、例えば、以下を含む。
・すぐにケア行動を行うことを促すメッセージ
・すぐに行うべきケアの方法に関するアドバイス
・ケアに適した商品に関するアドバイス（例えば、当該商品を購入するためのウェブサイトのＵＲＬ）
・過去の肌状態を示す第１肌スコア

「ワンタイムコンテンツ」フィールドには、ワンタイム情報を構成するワンタイムコンテンツを識別するコンテンツＩＤが格納される。ワンタイムコンテンツは、例えば、テキスト、画像、音声、ＵＲＬ、又は、それらの組合せである。
ワンタイムコンテンツは、例えば、以下を含む。
・就寝前にケア行動を行うことを促すメッセージ
・就寝前に行うべきケアの方法に関するアドバイス
・ケアに適した商品に関するアドバイス（例えば、当該商品を購入するためのウェブサイトのＵＲＬ）
・未来の肌状態を示す第２肌スコア

（２−７）タスク情報データベース
本実施形態のタスク情報データベースについて説明する。図１０は、本実施形態のタスク情報データベースのデータ構造を示す図である。

図１０のタスク情報データベースには、ユーザが行うべきケア行動に関する情報（以下「タスク情報」という）が格納される。
タスク情報データベースは、「タスクＩＤ」フィールドと、「基準コンテンツ」フィールドと、「登録日時」フィールドと、「終了日時」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。タスク情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられている。

「タスクＩＤ」フィールドには、タスク情報を識別するタスクＩＤが格納される。

「基準コンテンツ」フィールドには、ケア行動の基準となる基準コンテンツ（リアルタイムコンテンツ又はワンタイムコンテンツ）を識別するコンテンツＩＤが格納される。

「登録日時」フィールドには、タスク情報がタスク情報データベースに登録された日時を示す情報が格納される。

「終了日時」フィールドには、タスク情報に対応するケア行動が終了した日時を示す情報が格納される。コード「ＮＯＴ」は、ケア行動が終了していないことを意味する。

（３）情報処理
本実施形態の情報処理について説明する。

（３−１）コンテンツの提示の処理
本実施形態のコンテンツの提示の処理について説明する。図１１は、本実施形態のコンテンツの提示の処理のシーケンス図である。図１２〜図１４は、図１１の情報処理において表示される画面例を示す図である。

図１１に示すように、クライアント装置１０は、触感情報の取得（Ｓ１００）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、一定時間毎に、触感センサ４０から触感情報を取得する。
プロセッサ１２は、触感情報と、ステップＳ１００の実行日時（つまり、触感情報を取得した日時）を示す情報と、を関連付けて記憶装置１１に記憶する。
プロセッサ１２は、画面Ｐ１００（図１２）をディスプレイに表示する。

図１２に示すように、画面Ｐ１００は、表示オブジェクトＡ１００と、ボタンオブジェクトＢ１００と、を含む。
表示オブジェクトＡ１００には、触感センサ４０から取得された触感情報（例えば、振動周波数、凹凸量、接触力、変形量、及び、摩擦の推定値）が表示される。
ボタンオブジェクトＢ１００は、コンテンツリクエスト（Ｓ１０１）を開始するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。

ステップＳ１００の後、クライアント装置１０は、コンテンツリクエスト（Ｓ１０１）を実行する。
具体的には、ユーザが、ボタンオブジェクトＢ１００を操作すると、プロセッサ１２は、コンテンツリクエストデータをサーバ３０に送信する。
コンテンツリクエストデータは、以下の情報を含む。
・ユーザＩＤ
・ステップＳ１００で取得された触感情報（つまり、表示オブジェクトＡ１００に含まれる触感情報）
・ステップＳ１００の実行日時を示す情報

ステップＳ１０１の後、サーバ３０は、コンテンツリクエストデータに基づいて、データベースの更新（Ｓ３００）を実行する。

具体的には、プロセッサ３２は、コンテンツリクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられた触感ログ情報データベース（図５）に、新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「触感ログＩＤ」フィールド…新規触感ログＩＤ
・「日時」フィールド…コンテンツリクエストデータに含まれるステップＳ１００の実行日時を示す情報
・「振動」フィールド…コンテンツリクエストデータに含まれる振動特性情報
・「凹凸」フィールド…コンテンツリクエストデータに含まれる凹凸特性情報
・「接触」フィールド…コンテンツリクエストデータに含まれる接触特性情報
・「変形」フィールド…コンテンツリクエストデータに含まれる変形特性情報
・「摩擦」フィールド…コンテンツリクエストデータに含まれる摩擦特性情報
・「粘着」フィールド…コンテンツリクエストデータに含まれる粘着特性情報
これにより、ステップＳ１００で取得された触感情報がサーバ３０に記録される。

ステップＳ３００の後、サーバ３０は、肌状態の推定（Ｓ３０１）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、ユーザ情報データベース（図４）を参照して、コンテンツリクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられた推定式を特定する。

プロセッサ３２は、ステップＳ３００で更新した触感ログ情報データベースに格納された触感ログ情報のレコードのうち、「日時」フィールドの値がステップＳ１００の実行日から遡って一定期間（例えば、１週間）に含まれるレコード（以下「触感参照レコード」という）を特定する。
プロセッサ３２は、触感参照レコードの「触感情報」フィールドの各サブフィールド（「振動」フィールド、「凹凸」フィールド、「接触」フィールド、「変形」フィールド、及び、「摩擦」フィールド）の値の平均値を算出する。
プロセッサ３２は、算出した平均値を、特定した推定式に適用することにより、第１肌スコアを算出する。

第１肌スコアは、以下の指標毎に算出される。
・角層水分量に関する肌スコア
・肌理に関する肌スコア
・肌色に関する肌スコア
・肌の定性状態に関する肌スコア
・肌荒れに関する肌スコア
・炎症レベルに関する肌スコア
・肌の小じわの程度に関する肌スコア
・肌のはり
・肌のやわらかさ

プロセッサ３２は、予測情報提供サーバ７０から触感予測情報を取得する。
プロセッサ３２は、触感参照レコードの「触感情報」フィールドの各サブフィールドの値の平均値と、触感予測情報とを、特定した推定式に適用することにより、第２肌スコアを算出する。第２肌スコアは、第１肌スコアと同様の指標毎に算出される。

プロセッサ３２は、コンテンツリクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられた肌評価ログ情報データベース（図８）に新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「肌評価ログＩＤ」…新規肌評価ログＩＤ
・「日時」フィールド…ステップＳ１００の実行日時を示す情報
・「第１肌スコア」フィールド…第１肌スコア
・「第２肌スコア」フィールド…第２肌スコア

ステップＳ３０１の後、サーバ３０は、コンテンツの選択（Ｓ３０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、コンテンツマッチングテーブル（図９）の「基準スコア」フィールドを参照して、ステップＳ３０１で算出された第１肌スコアに対応するコンテンツＩＤを特定する。例えば、第１肌スコア「３０」の場合、基準スコア「２０〜３９」に関連付けれたコンテンツＩＤ「ＲＥＡＬ００１」が特定される。
プロセッサ３２は、「基準スコア」フィールドを参照して、ステップＳ３０１で算出された第２肌スコアに対応するコンテンツＩＤを特定する。例えば、第２肌スコア「６０」の場合、基準スコア「６０〜８９」に関連付けられたコンテンツＩＤ「ＯＮＥ００３」が特定される。

ステップＳ３０２の後、サーバ３０は、コンテンツレスポンス（Ｓ３０３）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、コンテンツレスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
コンテンツレスポンスデータは、以下の情報を含む。
・ステップＳ３０１で算出された第１肌スコア及び第２肌スコア
・ステップＳ３０１で第１肌スコアを算出するために参照された触感情報
・ステップＳ３０１で第２肌スコアを算出するために参照された触感ログ情報
・ステップＳ３０２で特定されたコンテンツＩＤ、及び、当該コンテンツＩＤによって識別されるコンテンツ（リアルタイムコンテンツ又はワンタイムコンテツ）

ステップＳ３０３の後、クライアント装置１０は、コンテンツレスポンスデータに基づいて、コンテンツの提示（Ｓ１０２）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０２（図１３）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１０２は、表示オブジェクトＡ１０２ａ〜Ａ１０２ｂと、ボタンオブジェクトＢ１０２ａ〜Ｂ１０２ｄと、を含む。

表示オブジェクトＡ１０２ａには、コンテンツレスポンスデータに含まれる触感ログ情報の少なくとも一部に対応するグラフ（例えば、振動特性、凹凸特性、接触特性、及び、変形特性の時間変化を示すグラフ）が表示される。
表示オブジェクトＡ１０２ｂには、コンテンツレスポンスデータに含まれる第１肌スコア及び第２肌スコアが表示される。

ボタンオブジェクトＢ１０２ａは、リアルタイムコンテンツ画面Ｐ１０４ａ（図１４Ａ）を表示させるためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
ボタンオブジェクトＢ１０２ｂは、ワンタイムコンテンツ画面Ｐ１０４ｂ（図１４Ｂ）を表示させるためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
ボタンオブジェクトＢ１０２ｃは、タスクの提示（図１５のＳ１１１）のユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
ボタンオブジェクトＢ１０２ｄには、リアルタイムコンテンツ又はワンタイムコンテンツに従ってケアを行う時に有用なケアアイテムを購入するためのショッピングサイトへアクセスするためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。

ユーザがボタンオブジェクトＢ１０２ａを指定すると、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０４ａ（図１４Ａ）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１０４ａは、表示オブジェクトＡ１０４ａと、ボタンオブジェクトＢ１０４ａと、を含む。

表示オブジェクトＡ１０４ａには、コンテンツレスポンスデータに含まれるコンテンツＩＤによって識別されるリアルタイムコンテンツが表示される。

ボタンオブジェクトＢ１０４ａは、表示オブジェクトＡ１０４ａに表示されたリアルタイムコンテンツが示すケアを終了したことをサーバ３０に通知するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。

ユーザがボタンオブジェクトＢ１０２ｂを指定すると、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０４ｂ（図１４Ｂ）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１０４ｂは、表示オブジェクトＡ１０４ｂと、ボタンオブジェクトＢ１０４ｂと、を含む。

表示オブジェクトＡ１０４ｂには、コンテンツレスポンスデータに含まれるコンテンツＩＤによって識別されるワンタイムコンテンツが表示される。

ボタンオブジェクトＢ１０４ｂは、表示オブジェクトＡ１０４ｂに表示されたワンタイムコンテンツが示すケアを終了したことをサーバ３０に通知するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。

ステップＳ１０２の後、クライアント装置１０は、タスク更新リクエスト（Ｓ１０３）を実行する。

第１例として、ユーザが、ボタンオブジェクトＢ１０４ａ（図１４Ａ）を指定すると、プロセッサ１２は、タスク更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。
タスク更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
・ユーザＩＤ
・表示オブジェクトＡ１０４ａに表示されたリアルタイムコンテンツのコンテンツＩＤ・ステップＳ１０３の実行日時を示す情報

第２例として、ユーザが、ボタンオブジェクトＢ１０４ｂ（図１４Ｂ）を指定すると、プロセッサ１２は、タスク更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。
タスク更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
・ユーザＩＤ
・表示オブジェクトＡ１０４ｂに表示されたワンタイムコンテンツのコンテンツＩＤ
・ステップＳ１０３の実行日時を示す情報

ステップＳ１０３の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ３０４）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、タスク更新リクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられたタスク情報データベース（図１０）に新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「タスクＩＤ」フィールド…新規タスクＩＤ
・「コンテンツＩＤ」フィールド…タスク更新リクエストデータに含まれるコンテンツＩＤ
・「登録日時」フィールド…タスク更新リクエストデータに含まれるステップＳ１０３の実行日時を示す情報
・「終了日時」フィールド…コード「ＮＯＴ」
これにより、ユーザが画面Ｐ１０４ａ又はＰ１０４ｂ（図１４）で指定したタスクがサーバ３０に記録される。

（３−２）タスクの更新の処理
本実施形態のタスクの更新の処理について説明する。図１５は、本実施形態のタスクの更新の処理のシーケンス図である。図１６は、図１５の情報処理において表示される画面例を示す図である。

図１５に示すように、クライアント装置１０は、タスク提示リクエスト（Ｓ１１０）を実行する。
具体的には、ユーザがボタンオブジェクトＢ１０２ｃ（図１３）を指定すると、プロセッサ１２は、タスク提示リクエストデータをサーバ３０に送信する。
タスク提示リクエストデータは、ユーザＩＤを含む。

ステップＳ１１０の後、サーバ３０は、タスク提示レスポンス（Ｓ３１０）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、タスク提示リクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられたタスク情報データベース（図１０）を参照して、「終了日時」フィールドにコード「ＮＯＴ」が格納されているレコード（つまり、未終了タスクに関するタスク情報が格納されているレコード）のタスクＩＤ及びコンテンツＩＤを特定する。

プロセッサ３２は、タスク提示レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。
タスク提示レスポンスデータは、以下の情報を含む。
・未終了タスクのタスクＩＤ
・未終了タスクのタスクＩＤに関連付けられたコンテンツＩＤ

ステップＳ３１０の後、クライアント装置１０は、タスクの提示（Ｓ１１１）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、タスク提示レスポンスデータに基づいて、画面Ｐ１１０（図１６）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１１０は、表示オブジェクトＡ１１０ａ〜Ａ１１０ｂと、ボタンオブジェクトＢ１１０ａ〜Ｂ１１０ｂと、を含む。

表示オブジェクトＡ１１０ａ〜Ａ１１０ｂには、タスク提示レスポンスデータに含まれるコンテンツＩＤによって識別されるコンテンツが表示される。

ボタンオブジェクトＢ１１０ａ〜Ｂ１１０ｂは、それぞれ、表示オブジェクトＡ１１０ａ〜Ａ１１０ｂに表示されたコンテンツに対応するタスクの終了をサーバ３０に通知するためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。ボタンオブジェクトＢ１１０ａ〜Ｂ１１０ｂには、それぞれ、表示オブジェクトＡ１１０ａ〜Ａ１１０ｂに表示されたコンテンツを識別するコンテンツＩＤに関連付けられたタスクＩＤが割り当てられている。

ステップＳ１１１の後、クライアント装置１０は、タスク更新リクエスト（Ｓ１１２）を実行する。
具体的には、ユーザがボタンオブジェクトＢ１１０ａ（図１６）を指定すると、プロセッサ１２は、タスク更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。
タスク更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
・ユーザＩＤ
・ユーザが指定したボタンオブジェクトＢ１１０ａに割り当てられたタスクＩＤ
・ステップＳ１１２の実行日時を示す情報

ステップＳ１１２の後、サーバ３０は、データベースの更新（Ｓ３１１）を実行する。

具体的には、プロセッサ３２は、タスク更新リクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられたタスク情報データベース（図１０）を特定する。
プロセッサ３２は、特定したタスク情報データベースのうち、タスク更新リクエストデータに含まれるタスクＩＤを含むレコードを特定する。
プロセッサ３２は、特定したレコードの「終了日時」フィールドに、タスク更新リクエストデータに含まれるステップＳ１１２の実行日時を示す情報を格納する。

プロセッサ３２は、タスク更新リクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられた行動ログ情報データベース（図６）を特定する。
プロセッサ３２は、特定した行動ログ情報データベースに新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「行動ログＩＤ」フィールド…新規行動ログＩＤ
・「日時」フィールド…タスク更新リクエストデータに含まれるステップＳ１１２の実行日時を示す情報
・「行動」フィールド…タスク更新リクエストデータに含まれるタスクＩＤ

これにより、ユーザが画面Ｐ１１０（図１６）で指定したタスクの終了と、当該タスクを終了させるために実施したケア行動と、がサーバ３０に記録される。

（３−３）推定式の補正の処理
本実施形態の推定式の補正の処理について説明する。図１７は、本実施形態の推定式の補正の処理のフローチャートである。

図１７の処理は、専用の測定装置（例えば、化粧品の販売店に配置された装置）にユーザのユーザＩＤを登録した後に実行される。

図１７に示すように、サーバ３０は、測定結果の取得（Ｓ３２０）を実行する。
具体的には、ユーザが専用の測定装置（例えば、化粧品の販売店に配置された装置）を用いて、肌状態に関する基準値ＲＥＦを測定すると、プロセッサ３２は、測定装置から、ユーザＩＤと、基準値ＲＥＦと、を取得する。

ステップＳ３２０の後、サーバ３０は、式１を用いて、基準値ＲＥＦと肌スコアｆとの差分値（以下「乖離値」という）Ｄを算出する（Ｓ３２１）。
（式１）Ｄ＝｜ＲＥＦ−ｆ｜

ステップＳ３２１で算出された乖離値Ｄが所定の閾値Ｔｈ未満である場合（Ｓ３２２−ＮＯ）、図１７の処理が終了する。

ステップＳ３２１で算出された乖離値Ｄが所定の閾値Ｔｈ以上である場合（Ｓ３２２−ＹＥＳ）、サーバ３０は、推定式の補正（Ｓ３２３）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、乖離値Ｄが所定の閾値Ｔｈ未満になるように、ステップＳ３２０で取得したユーザＩＤに関連付けられた推定式（図４）の係数を変更する。
これにより、推定式がユーザ毎に調整される。

図１７の処理は、肌指標毎に実行される。

（４）変形例
本実施形態の変形例について説明する。

（４−１）変形例１
変形例１について説明する。変形例１は、触感ログ情報（図５）、及び、行動ログ情報（図６）の組合せを用いて、コンテンツの提示の処理（図１１）を実行する例である。

具体的には、変形例１の推定式は、ユーザの行動の係数と、行動情報に応じて決まるパラメータと、を含む。

ステップＳ３０１（図１１）において、プロセッサ３２は、コンテンツリクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられた行動ログ情報データベース（図６）のレコードのうち、「日時」フィールドの値がステップＳ１００の実行日から遡って一定期間（例えば、１週間）に含まれるレコード（以下「行動参照レコード」という）を特定する。
プロセッサ３２は、行動参照レコードの「行動」フィールド、「開始時間」フィールド、「終了時間」フィールド、「カロリー変化量」フィールド、及び、「位置情報」フィールドの少なくとも１つと、触感参照レコードから算出した平均値とを推定式に適用することにより、第１肌スコアを算出する。第１肌スコアは、触感ログ情報及び行動ログ情報から推定される現在の肌状態を示す。

プロセッサ３２は、予測情報提供サーバ７０から行動予測情報を取得する。
プロセッサ３２は、行動参照レコードの「行動」フィールド、「開始時間」フィールド、「終了時間」フィールド、「カロリー変化」フィールド、及び、「位置情報」フィールドの少なくとも１つの情報と、触感参照レコードから算出した平均値と、行動予測情報と、を推定式に適用することにより、第２肌スコアを算出する。第２肌スコアは、触感ログ情報、行動ログ情報、及び、行動予測情報から推定される将来の肌状態を示す。

リアルタイムコンテンツ及びワンタイムコンテンツは、更に、ユーザの行動に関するアドバイスを含む。

変形例１によれば、触感ログ情報及び行動ログ情報に基づいて、肌状態を推定する。これにより、ユーザの肌の触感に関する物理特性、及び、ユーザの行動の組合せに応じたコンテンツを提供することができる。

（４−２）変形例２
変形例２について説明する。変形例２は、触感ログ情報（図５）、及び、心身ログ情報（図７）の組合せを用いて、コンテンツの提示の処理（図１１）を実行する例である。

具体的には、変形例２の推定式は、ユーザの心身の係数と、心身ログ情報に応じて決まるパラメータと、を含む。

ステップＳ３０１（図１１）において、プロセッサ３２は、コンテンツリクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられた心身ログ情報データベース（図７）のレコードのうち、「日時」フィールドの値がステップＳ１００の実行日から遡って一定期間（例えば、１週間）に含まれるレコード（以下「心身参照レコード」という）を特定する。
プロセッサ３２は、心身参照レコードの「脈拍値」フィールド、「性周期」フィールド、及び、「ストレス」フィールドの少なくとも１つと、触感参照レコードから算出した平均値とを推定式に適用することにより、第１肌スコアを算出する。第１肌スコアは、触感ログ情報及び心身ログ情報から推定される現在の肌状態を示す。

プロセッサ３２は、予測情報提供サーバ７０から心身予測情報を取得する。
プロセッサ３２は、心身参照レコードの「脈拍値」フィールド、「性周期」フィールド、及び、「ストレス」フィールドの少なくとも１つの情報と、触感参照レコードから算出した平均値と、心身予測情報と、を推定式に適用することにより、第２肌スコアを算出する。第２肌スコアは、触感ログ情報、心身ログ情報、及び、心身予測情報から推定される将来の肌状態を示す。

リアルタイムコンテンツ及びワンタイムコンテンツは、更に、以下の情報を含む。
・ユーザのホルモンバランスに関するアドバイス
・ユーザのストレスに関するアドバイス

変形例２によれば、触感ログ情報及び心身ログ情報の組合せに基づいて、肌状態を推定する。これにより、ユーザの肌の触感に関する物理特性、及び、ユーザの心身の組合せに応じたコンテンツを提供することができる。

（４−３）変形例３
変形例３について説明する。変形例３は、ユーザのケア行動を考慮して将来の肌状態を推定する例である。

具体的には、変形例３の推定式は、ユーザのケア行動の係数と、タスク情報に応じて決まるパラメータと、を含む。

ステップＳ３０１（図１１）において、プロセッサ３２は、平均値を算出した後、コンテンツリクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられたタスク情報データベース（図１０）を参照して、一定期間内（例えば、ステップＳ３０１の実行日から遡って１週間）のレコード（以下「参照レコード」という）を特定する。
プロセッサ３２は、特定した参照レコードの情報（つまり、一定期間内のケア行動に関する情報）と、算出した平均値と、を推定式に適用することにより、第２肌スコアを算出する。

変形例３によれば、ユーザのケア行動の履歴を考慮して、将来の肌状態を推定する。これにより、各ユーザに適合した将来の肌状態を提示することができる。

（４−４）変形例４
変形例４について説明する。変形例４は、肌スコアをクライアント装置１０以外の外部装置に出力する例である。

具体的には、サーバ３０には、肌スコアに基づいて化粧品を生成する化粧品生成装置に接続されている。化粧品生成装置には、複数のカートリッジが配置されている。各カートリッジには、化粧品の成分となる原料、又は、複数の原料の混合物（以下「化粧料」という）が収容されている。原料は、例えば、液体、粉体、固体、又は、それらの組合せである。

ステップＳ３０１（図１１）において、プロセッサ３２は、第１肌スコア及び第２肌スコアを、化粧品生成装置に送信する。

化粧品生成装置は、サーバ３０から送信された第１肌スコア及び第２肌スコアの少なくとも１つに基づいて、各カートリッジに収容された原料又は化粧料の使用量を決定する。
化粧品生成装置は、決定した使用量の原料又は化粧料を各カートリッジから抽出して、ユーザに提供する。

変形例４によれば、ユーザの肌の触感に関する物理特性に応じた原料又は化粧料を用いて生成される化粧品をユーザに提供することができる。

（４−５）変形例５
変形例５について説明する。変形例５は、リアルタイムコンテンツ及びワンタイムコンテンツの少なくとも１つに含まれるアドバイスの変形例である。

変形例５のリアルタイムコンテンツ及びワンタイムコンテンツの少なくとも１つは、皮膚の状態に基づくアドバイスを更に含む。

具体的には、サーバ３０は、ステップＳ３０１（図１１）において、皮膚の状態を更に推定する。この場合、サーバ３０は、皮膚の状態の指標に関する第１肌スコア及び第２肌スコアを更に算出する。
皮膚の状態は、例えば、皮膚バランスである。皮膚バランスとは、皮膚の健康状態に関する指標である。皮膚バランスは、皮膚の状態（一例として、角層、表皮、真皮、及び、血流の状態）に関する測定値から導き出される。

サーバ３０は、ステップＳ３０２において、皮膚の状態に応じたコンテンツを更に選択する。皮膚の状態に応じたコンテンツは、皮膚の状態に基づくアドバイスを含む。

クライアント装置１０は、ステップＳ１０２において、皮膚の状態に基づくアドバイスをユーザＵに更に提示する。

変形例５によれば、皮膚の状態に応じた情報をユーザに提供することができる。

（４−６）変形例６
変形例６について説明する。変形例６は、触感センサ４０の変形例である。図１８は、変形例６の触感センサの構成を示す概略図である。

変形例６の触感センサ４０の第１例は、図１８Ａの粘着感センサ４１である。粘着感センサ４１は、ベース部材４１ａと、複数の接触子４１ｂと、を備える。

各接触子４１ｂは、ベース部材４１ａに対して伸縮可能である。複数の接触子４１ｂは、ベース部材４１ａ上において、マトリクス状に配置される。複数の接触子４１ｂの表面には、粘着物質が塗布されてもよい。複数の接触子４１ｂは、接触した肌ＳＫの物理量を検出するように構成される。

ユーザの肌ＳＫが複数の接触子４１ｂに対して下方（Ｙ−方向）の押圧力を加えると、粘着感センサ４１は、接触子４１ｂによって検出された物理量に基づいて、以下の少なくとも１つのパラメータを示す電気信号を生成する。
・肌の粘着力（例えば、接触子４１ｂから肌ＳＫを離す際に生じる力の時空間変化から推定される値）
・接触力の分布（例えば、接触子４１ｂで肌ＳＫを押す際に生じる接触力の分布）
・接触面積（例えば、接触子４１ｂで肌ＳＫを押したときに接触する接触子４１ｂの数から推定される値）

変形例６の触感センサ４０の第２例は、図１８Ｂの柔軟感センサ４２である。柔軟感センサ４２は、ピエゾ振動子４２ａと、ロードセル４２ｂと、を備える。

ピエゾ振動子４２ａは、ユーザの肌ＳＫに押し付けられたときに、以下の生体情報を取得する。
・肌の粘弾性（一例として、ピエゾ振動子４２ａによって測定された肌ＳＫへの押込量、押込速度、及び、反力から推定される値）
・肌ＳＫの表面の柔軟性の指標（一例として、ピエゾ振動子４２ａによって測定された肌ＳＫの表面の周波数変化量）

ロードセル４２ｂは、ピエゾ振動子４２ａが肌ＳＫに押し付けられたときの接触特性を測定するように構成される。測定された接触特性は、肌ＳＫの全体の柔軟性の指標である。接触力は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・接触力の最大値
・ヒステリシス性
・応力緩和
・波形特性

なお、変形例６の第２例において、ピエゾ振動子４２ａは省略可能である。この場合、ロードセル４２ｂは、肌ＳＫに直接押し付けられたときの接触力を測定するように構成される。

変形例６の触感センサ４０の第３例は、温度センサ（不図示）である。
温度センサは、肌の温度を測定するように構成される。

（４−７）変形例７
変形例７について説明する。変形例７は、予測情報提供サーバ７０による触感予測情報の生成方法の例である。

図１の予測情報提供サーバ７０には、触感の予測値を計算するための計算式が格納されている。この計算式は、以下の少なくとも１つの情報の関数である。
・触感ログ情報
・行動ログ情報
・心身ログ情報

予測情報提供サーバ７０は、クライアント装置１０又はサーバ３０からユーザＩＤを取得すると、当該ユーザＩＤに関連付けられた以下のデータベースの少なくとも１つを参照する。
・触感ログ情報データベース（図５）
・行動ログ情報データベース（図６）
・心身ログ情報データベース（図７）

予測情報提供サーバ７０は、参照したデータベースの情報を計算式に適用することにより、触感の予測値を計算する。

（５）本実施形態の小括
本実施形態について小括する。

本実施形態の第１態様は、
ユーザの肌の触感に関する物理特性を示す触感情報を取得する手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
触感情報に基づいて、ユーザの肌状態に関する第１情報、及び、複数の触感情報を含む触感ログ情報に基づいて、ユーザの肌状態に関する第２情報の少なくとも１つを提示する手段（例えば、ステップＳ３０３の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第１態様によれば、肌の触感に関する物理特性に基づいて、肌の状態が判定される。これにより、触診者が触診により肌状態を判定した場合に生じる判定結果のバラツキを防ぐことができる。その結果、ユーザは、コンテンツ（例えば、リアルタイムコンテンツ、及び、ワンタイムコンテンツの少なくとも１つ）を介して、肌に適したアドバイスの提供を受けることができる。

本実施形態の第２態様は、
第１情報及び第２情報の少なくとも１つは、ユーザの肌のケアの方法に関するアドバイス、ユーザの肌のケアに適した商品に関するアドバイス、ユーザのホルモンバランスに関するアドバイス、及び、ユーザのストレスに関するアドバイスの少なくとも１つを含む、情報処理装置である。

第２態様によれば、肌のケアの方法、肌のケアに適した商品、ホルモンバランス、及び、ストレスの少なくとも１つに関するアドバイスの少なくとも１つが提示される。これにより、ユーザは、より詳細なアドバイスに従って肌のケアを実施することができる。

本実施形態の第３態様は、
触感ログ情報に基づくユーザの肌状態の肌指標を推定する手段（例えば、ステップＳ３０１の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
推定された肌指標を提示する手段（例えば、ステップＳ３０３の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第３態様によれば、肌の触感に関する物理特性に基づく肌状態の肌指標が提示される。これにより、ユーザは、正確な肌状態を知ることができる。

本実施形態の第４態様は、
ユーザの肌の触感に関する物理特性を示す触感情報を取得する手段（例えば、ステップＳ３００の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
複数の触感情報を含む触感ログ情報に基づく肌状態の肌指標を推定する手段（例えば、ステップＳ３０１の処理を実行するプロセッサ３２）を備え、
推定された肌指標を提示する手段（例えば、ステップＳ３０３の処理を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第４態様によれば、肌の触感に関する物理特性に基づく肌指標が提示される。これにより、ユーザは、正確な肌状態を知ることができる。

本実施形態の第５態様は、
ユーザの行動に関する行動情報の履歴を示す行動ログ情報を取得する手段を備え、
推定する手段は、触感ログ情報と、行動ログ情報と、に基づいて、肌指標を推定する、情報処理装置である。

第５態様によれば、肌の触感に関する物理特性、及び、行動ログの組合せに基づく肌指標が提示される。これにより、ユーザは、自身の肌の触感に関する物理特性、及び、自身の行動の両方に基づく肌状態を知ることができる。

本実施形態の第６態様は、
ユーザの心身に関する心身ログ情報を取得する手段を備え、
推定する手段は、触感ログ情報と、心身ログ情報と、に基づいて、肌指標を推定する、情報処理装置である。

第６態様によれば、肌の触感に関する物理特性、及び、心身ログの組合せに基づく肌指標が提示される。これにより、ユーザは、自身の肌の触感に関する物理特性、及び、自身の心身の両方に基づく肌状態を知ることができる。

本実施形態の第７態様は、
将来の肌の触感に関する物理特性を示す触感予測情報を取得する手段を備え、
推定する手段は、触感ログ情報と、触感予測情報と、に基づいて、肌指標を推定する、情報処理装置である。

第７態様によれば、肌の触感に関する物理特性のログ及び予測に基づく肌状態が提示される。これにより、ユーザは、自身の肌の触感に関する物理特性の過去及び未来の状態に基づく肌の状態を知ることができる。

本実施形態の第８態様は、
取得する手段は、触感情報を測定するように構成された触感センサ４０から触感情報を取得する、
情報処理装置である。

本実施形態の第９態様は、
触感情報は、肌の振動特性、凹凸特性、接触特性、変形特性、温度、及び、肌の摩擦特性の少なくとも１つを含む、
情報処理装置である。

本実施形態の第１０態様によれば、
情報処理装置（例えば、サーバ３０）と接続可能なクライアント装置１０であって、
ディスプレイを備え、
情報処理装置（例えば、サーバ３０）によって提示された第１情報及び第２情報をディスプレイに表示する手段（例えば、ステップＳ１０２の処理を実行するプロセッサ１２）を備える、
クライアント装置である。

本実施形態の第１１態様によれば、
コンピュータ（例えば、プロセッサ１２又は３２）を上記各手段として機能させるためのプログラムである。

（６）その他の変形例
その他の変形例について説明する。

記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。

上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０及びサーバ３０の何れでも実行可能である。

触感ログ情報、及び、行動ログ情報は、クライアント装置１０に内蔵されたモジュールによって取得してもよい。
触感ログ情報、行動ログ情報、及び、心身ログ情報は、サーバ３０とは異なる外部サーバから取得してもよい。

ステップＳ３０１において、第１肌スコア及び第２肌スコアの一方の推定は省略可能である。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。

１ ：情報処理システム
１０ ：クライアント装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
１５ ：ＧＰＳモジュール
３０ ：サーバ
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース
４０ ：触感センサ
４１ ：粘着感センサ
４２ ：柔軟感センサ
５０ ：ログデバイス
７０ ：予測情報提供サーバ

Claims (11)

1. ユーザの肌の触感に関する物理特性を示す触感情報を取得する手段を備え、
   前記触感情報に基づいて、前記ユーザの肌状態に関する第１情報、及び、複数の触感情報を含む触感ログ情報に基づいて、前記ユーザの肌状態に関する第２情報の少なくとも１つを提示する手段を備える、
   情報処理装置。
2. 前記第１情報及び前記第２情報の少なくとも１つは、前記ユーザの肌のケアの方法に関するアドバイス、前記ユーザの肌のケアに適した商品に関するアドバイス、前記ユーザのホルモンバランスに関するアドバイス、前記ユーザのストレスに関するアドバイス、及び、前記ユーザの皮膚の状態に基づくアドバイスの少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記触感ログ情報に基づく前記ユーザの肌状態の肌指標を推定する手段を備え、
   前記推定された肌指標を提示する手段を備える、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. ユーザの肌の触感に関する物理特性を示す触感情報を取得する手段を備え、
   複数の触感情報を含む触感ログ情報に基づく肌状態の肌指標を推定する手段を備え、
   前記推定された肌指標を提示する手段を備える、
   情報処理装置。
5. 前記ユーザの行動に関する行動情報の履歴を示す行動ログ情報を取得する手段を備え、
   前記推定する手段は、前記触感ログ情報と、前記行動ログ情報と、に基づいて、前記肌指標を推定する、
   請求項３又は４に記載の情報処理装置。
6. 前記ユーザの心身に関する心身ログ情報を取得する手段を備え、
   前記推定する手段は、前記触感ログ情報と、前記心身ログ情報と、に基づいて、前記肌指標を推定する、
   請求項３〜５の何れかに記載の情報処理装置。
7. 将来の肌の触感に関する物理特性を示す触感予測情報を取得する手段を備え、
   前記推定する手段は、前記触感ログ情報と、前記触感予測情報と、に基づいて、前記肌指標を推定する、
   請求項３〜６の何れかに記載の情報処理装置。
8. 前記取得する手段は、前記触感情報を測定するように構成された触感センサから前記触感情報を取得する、
   請求項１〜７の何れかに記載の情報処理装置。
9. 前記触感情報は、前記肌の振動特性、凹凸特性、接触特性、変形特性、粘着特性、温度、及び、摩擦特性の少なくとも１つを含む、
   請求項１〜８の何れかに記載の情報処理装置。
10. 請求項１〜９の何れかに記載の情報処理装置と接続可能なクライアント装置であって、
    ディスプレイを備え、
    前記情報処理装置によって提示された第１情報及び第２情報を前記ディスプレイに表示する手段を備える、
    クライアント装置。
11. コンピュータを、請求項１〜１０の何れかに記載の各手段として機能させるためのプログラム。