WO2022080285A1 - 触感分類方法 - Google Patents

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WO2022080285A1
WO2022080285A1 PCT/JP2021/037489 JP2021037489W WO2022080285A1 WO 2022080285 A1 WO2022080285 A1 WO 2022080285A1 JP 2021037489 W JP2021037489 W JP 2021037489W WO 2022080285 A1 WO2022080285 A1 WO 2022080285A1
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WO
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skin
cosmetic
tactile sensation
condition
user
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PCT/JP2021/037489
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French (fr)
Inventor
直輝 齋藤
泰規 風間
孝平 松森
尚美 北村
光 永野
Original Assignee
株式会社資生堂
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A45—HAND OR TRAVELLING ARTICLES
    • A45D—HAIRDRESSING OR SHAVING EQUIPMENT; EQUIPMENT FOR COSMETICS OR COSMETIC TREATMENTS, e.g. FOR MANICURING OR PEDICURING
    • A45D44/00—Other cosmetic or toiletry articles, e.g. for hairdressers' rooms

Definitions

  • the present invention relates to a tactile sensation classification method.
  • Patent Document 1 As one of the evaluations of cosmetics such as lotion, there is an evaluation of the feeling of use of cosmetics (for example, Patent Document 1). Specifically, the tactile sensation felt when the person to whom the cosmetic is applied touches his / her own skin to which the cosmetic is applied is evaluated.
  • an object of the present invention is to evaluate the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied, in consideration of the condition of the skin.
  • the method according to the embodiment of the present invention is based on the correspondence between the step of specifying the condition of the user's bare skin, the condition of the bare skin, and the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied. , A step of estimating the tactile sensation of the cosmetic on the skin of the user to which the cosmetic is applied from the identified bare skin condition.
  • the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied can be evaluated in consideration of the condition of the skin.
  • an embodiment in which at least one of friction and vibration generated on the skin to which the cosmetic is applied or on bare skin is measured is used as the value indicating the tactile sensation, but the tactile sensation is shown.
  • the value is not limited to this.
  • temperature (° C) measured using a temperature sensor surface shape ( ⁇ m) measured using a laser displacement meter, confocal laser scanning microscope, white interferometer, and contact roughness meter. Etc. may be used.
  • Subject> The subjects of the experiment were 40 healthy Japanese women aged 21 to 68 years.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the lotion used in the experiment.
  • FIG. 1 shows the viscosity of each of the lotion A, the lotion B, the lotion C, and the lotion D, and the result of the sensory evaluation (specifically, the degree of moisturizing (moist feeling)).
  • ⁇ Measurement of bare skin condition The following items of the subject's bare skin were measured.
  • the device in parentheses is the device used for the measurement. ⁇ Water content of the stratum corneum (Corneometer CM 825 (registered trademark)) ⁇ Skin grooving condition (Skin Visiom II) ⁇ Skin elasticity (Cutometer CT580 (registered trademark)) ⁇ Softness sensor ⁇ Percutaneous water evaporation (VapoMeter®) ⁇ Sebum (Sebumeter SM 815 (registered trademark))
  • ⁇ Measurement of tactile sensation> at least one of friction and vibration generated on the skin to which the cosmetic is applied is measured, and the measured value is used as the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied. Is a value indicating.
  • a sensor that measures friction and vibration when the motor rotates and the probe strokes the skin can be used.
  • the probe of this sensor is made of a metal having a surface that imitates a fingerprint. Further, in this sensor, the friction is measured by the 6-axis force sensor, and the vibration is measured by the 3-axis acceleration sensor.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining friction. As shown in FIG. 2, the coefficient of friction is measured at each time.
  • the coefficient of friction (the average value of Fx (friction force) / Fz (normal force)) is used as a value indicating friction.
  • the frictional force (N) may be used instead of the coefficient of friction or in addition to the coefficient of friction.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining vibration. As shown in FIG. 3, the acceleration (G) at each time is measured. An amplitude spectrum (G / Hz) (mean value between 250 Hz and 1000 Hz) is used as a value indicating vibration.
  • FIG. 4 is a graph showing changes in the coefficient of friction after applying each of the cosmetics (toner A, toner B, toner C, and toner D described with reference to FIG. 1).
  • FIG. 4 shows the mean value of the coefficient of friction and one standard at each time (0 seconds, 30 seconds, 60 seconds, 90 seconds, 120 seconds, 180 seconds, 240 seconds after application of cosmetics). Indicates the deviation (error range).
  • the coefficient of friction is different between each cosmetic.
  • the coefficient of friction varies widely between subjects.
  • FIG. 5 is a graph showing changes in the amplitude spectrum after applying each of the cosmetics (toner A, toner B, toner C, and toner D described with reference to FIG. 1).
  • FIG. 5 shows the mean values of the amplitude spectra and one standard at each time (0 seconds, 30 seconds, 60 seconds, 90 seconds, 120 seconds, 180 seconds, 240 seconds after application of the cosmetics). Indicates the deviation (error range).
  • the amplitude spectrum is different between each cosmetic.
  • the amplitude spectra differ significantly between subjects.
  • Cluster analysis is a type of data analysis method that classifies data without external criteria. Changes in friction and vibration of each cluster will be described with reference to FIGS. 6 and 7.
  • FIG. 6 is a graph showing changes in friction of each cluster. As shown in FIG. 6, the coefficient of friction of cluster 1 is higher than that of the other clusters (ie, cluster 2 and cluster 3).
  • FIG. 7 is a graph showing changes in vibration of each cluster. As shown in FIG. 7, the amplitude spectrum of cluster 3 is smaller than the other clusters (ie, cluster 1 and cluster 2). Also, the correlation between cosmetics is different between clusters.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the state of the bare skin of each cluster.
  • FIG. 8 shows the water content (Capacitance) of the stratum corneum, the skin groove state (VC1), the elasticity of the skin (R7), and the softness of the stratum corneum (Resonant frequency change) of each cluster.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the state of the bare skin of each cluster.
  • the water content of the stratum corneum is "average”
  • the skin groove state is “average”
  • the elasticity of the skin is “average”
  • the softness of the stratum corneum is “soft”.
  • the age group is “average”.
  • the water content of the stratum corneum is “low”
  • the skin sulcus state is “non-uniform”
  • the elasticity of the skin is "low”
  • the softness of the stratum corneum is "hard”
  • the age group is "high”.
  • the water content of the stratum corneum is “average”
  • the skin groove state is “average”
  • the elasticity of the skin is “average”
  • the softness of the stratum corneum is “average”
  • the age group is "low”.
  • the skin of the subject in cluster 1 was “skin with a soft stratum corneum”
  • the skin of the subject in cluster 2 was “skin with a hard and dry stratum corneum, which was inelastic and distorted. It can be seen that the skin of the subjects in Cluster 3 is "standard skin”.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the result of sensory evaluation of each cluster. As shown in FIG. 10, the results of sensory evaluation differ between clusters. From this, it can be seen that the condition of the bare skin also affects the sensory evaluation.
  • the relationship between the condition of the bare skin and the feel of the cosmetic on the skin to which the cosmetic was applied was found. That is, it was found that the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic was applied (also referred to as the tactile sensation after application) can be inferred from the condition of the bare skin using the classification model or the regression model. In addition, it was found that the condition of bare skin can be inferred from the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied (also referred to as the tactile sensation after application) using a classification model or a regression model.
  • a method of estimating (classifying or returning) the tactile sensation after application and a method of estimating (classifying or returning) the state of bare skin using this relationship will be described.
  • any cosmetic for example, lotion, milky lotion, beauty essence, cream, etc.
  • any cosmetic for example, lotion, milky lotion, beauty essence, cream, etc.
  • FIG. 11 is a flowchart of a tactile sensation estimation process after application according to an embodiment of the present invention.
  • step 11 (S11) the evaluation device 10 acquires information regarding the condition of the user's bare skin.
  • the information regarding the state of the bare skin is information on the water content of the stratum corneum, the state of the skin sulcus, the elasticity of the skin, the softness of the stratum corneum, the amount of transpiration of sebum, and the sebum.
  • step 12 (S12) the evaluation device 10 estimates the tactile sensation of the cosmetic on the skin of the user to which the cosmetic is applied from the condition of the bare skin of the user in S11 by using the classification model or the regression model.
  • the evaluation device 10 can infer the type of tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic has been applied from the condition of the user's bare skin using the classification model.
  • the type of tactile sensation for example, “moisturizing”, “normal”, and “refreshing” classified according to the degree of moisturizing (moisturizing feeling).
  • the type of tactile sensation may be, for example, the degree of drying, the degree of unevenness, or the like.
  • the type classification may be, for example, 2 types, 4 types, 5 types, and so on, instead of 3 types.
  • the evaluation device 10 uses a regression model (for example, a simple regression model, a multiple regression model, etc.) to obtain the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic has been applied from the state of the user's bare skin.
  • the value to be indicated eg, a value indicating at least one of friction and vibration generated on the skin of the user to whom the cosmetic is applied
  • the information regarding the state of the bare skin may be information indicating the tactile sensation of the bare skin (for example, information regarding at least one of friction and vibration generated on the bare skin).
  • the evaluation device 10 can infer the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic is applied from the information indicating the tactile sensation of the user's bare skin by using the classification model or the regression model. That is, the evaluation device 10 can infer the tactile sensation of the user's skin to which the cosmetic has been applied from the tactile sensation of the user's bare skin.
  • FIG. 12 is a flowchart of the bare skin state estimation process according to the embodiment of the present invention.
  • step 21 (S21) the evaluation device 10 provides information on the tactile sensation of the cosmetic on the skin of the cosmeticed user (eg, at least the friction and vibration that occurs on the skin of the cosmeticed user). Get information about one or the other).
  • step 22 the evaluation device 10 estimates the state of the user's bare skin from the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic of S21 is applied, using the classification model or the regression model.
  • the evaluation device 10 can infer the type of the user's bare skin condition from the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic is applied, using the classification model.
  • the classification model For example, there are three types of bare skin: "skin with a soft stratum corneum”, “skin with a hard and dry stratum corneum, inelasticity, and irregular texture", and "standard skin".
  • the type classification may be, for example, 2 types, 4 types, 5 types, and so on, instead of 3 types.
  • the evaluation device 10 uses a regression model (for example, a simple regression model, a multiple regression model, etc.) to determine the state of the user's bare skin from the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic has been applied.
  • a regression model for example, a simple regression model, a multiple regression model, etc.
  • the condition of the bare skin may be the tactile sensation of the bare skin (for example, at least one of friction and vibration generated on the bare skin).
  • the evaluation device 10 can infer the tactile sensation of the user's bare skin from the information on the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic is applied, using the classification model or the regression model. That is, the evaluation device 10 can infer the tactile sensation of the user's bare skin from the tactile sensation of the user's skin to which the cosmetic is applied.
  • the type of bare skin condition may be classified based on at least one of friction and vibration generated on the bare skin.
  • the evaluation device 10 can output the estimated result.
  • the evaluation device 10 can recommend appropriate cosmetics to the user based on the estimated result.
  • FIG. 13 is an overall configuration diagram according to an embodiment of the present invention.
  • the evaluation device 10 can transmit and receive data to and from the bare skin condition measuring device 20, the friction / vibration measuring device 30, and the cosmetic discharger 40 via an arbitrary network.
  • the evaluation device 10 may send and receive data to and from the bare skin condition measuring device 20, the friction / vibration measuring device 30, and the cosmetics ejector 40 via the storage medium. Each will be described below.
  • the evaluation device 10 estimates the tactile sensation after application and estimates the condition of the bare skin.
  • the evaluation device 10 comprises one or more computers.
  • the evaluation device 10 can acquire information on the state of the user's bare skin from the bare skin state measuring device 20 or the friction / vibration measuring device 30. Further, the evaluation device 10 can infer the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic is applied from the state of the user's bare skin by using the classification model or the regression model.
  • the evaluation device 10 can acquire information on at least one of friction and vibration generated on the skin of the user to which the cosmetic is applied from the friction / vibration measuring device 30. Further, the evaluation device 10 can estimate the state of the user's bare skin from at least one of friction and vibration generated on the user's skin to which the cosmetic is applied, using the classification model or the regression model.
  • the bare skin condition measuring device 20 is a device for measuring the bare skin condition of the user.
  • the bare skin condition measuring device 20 measures the water content of the stratum corneum of the user's bare skin, the skin groove state, the elasticity of the skin, the softness of the stratum corneum, the amount of sebum evaporation, and the sebum.
  • the friction / vibration measuring device 30 is a device for measuring friction and vibration generated on the user's skin to which the cosmetic is applied and on the user's bare skin (that is, the skin before the cosmetic is applied).
  • the friction / vibration measuring device 30 measures the coefficient of friction at each time and the acceleration (G) at each time.
  • the friction / vibration measuring device 30 is a sensor that measures friction and vibration when the motor rotates and the probe strokes the skin.
  • the probe of this sensor is made of a metal having a surface that imitates a fingerprint. Further, in this sensor, the friction is measured by the 6-axis force sensor, and the vibration is measured by the 3-axis acceleration sensor.
  • the cosmetic discharger 40 is a device that mixes and discharges a plurality of cosmetics.
  • the cosmetic discharger 40 can mix and discharge a plurality of cosmetics based on the recommendation of the evaluation device 10.
  • FIG. 14 is a functional block diagram of the evaluation device 10 according to the embodiment of the present invention.
  • the evaluation device 10 includes a bare skin state acquisition unit (simply also referred to as an acquisition unit) 101, a post-application tactile sensation estimation unit 102, and a friction / vibration acquisition unit (simply also referred to as an acquisition unit). ) 103, a bare skin state estimation unit 104, a correspondence storage unit 105, an estimation result output unit 106, and a recommendation unit 107.
  • the evaluation device 10 can be used as a bare skin state acquisition unit 101, a post-application tactile sensation estimation unit 102, a friction / vibration acquisition unit 103, a bare skin state estimation unit 104, an estimation result output unit 106, and a recommendation unit 107 by executing a program. Function. Each will be described below.
  • the bare skin condition acquisition unit 101 acquires information on the user's bare skin condition measured by the bare skin condition measuring device 20.
  • the post-application tactile sensation estimation unit 102 uses the classification model or regression model stored in the correspondence storage unit 105 to determine the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic has been applied from the state of the user's bare skin. Guess.
  • one kind or a plurality of kinds of information regarding the condition of the bare skin can be used.
  • the friction / vibration acquisition unit 103 acquires information on at least one of friction and vibration that occurs on the user's skin to which the cosmetic is applied and on the user's bare skin, as measured by the friction / vibration measuring device 30.
  • the temperature (° C) measured using a temperature sensor the surface shape measured using a laser displacement meter, a confocal laser microscope, a white interferometer, and a contact roughness meter as values indicating tactile sensation. ( ⁇ m) or the like may be used.
  • Friction the information about friction is the coefficient of friction at each time.
  • the friction / vibration acquisition unit 103 calculates a friction coefficient (an average value of Fx (x-axis direction force) / Fz (x-axis direction force)) as a value indicating friction.
  • the information about vibration is the acceleration (G) at each time.
  • the friction / vibration acquisition unit 103 calculates an amplitude spectrum (an average value between 250 Hz and 1000 Hz) as a value indicating vibration.
  • the bare skin state estimation unit 104 uses the classification model or regression model stored in the correspondence storage unit 105 to determine the state of the user's bare skin from the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic has been applied. Infer. It should be noted that one or a plurality of types of information regarding the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied can be used.
  • the correspondence storage unit 105 stores a classification model or a regression model for each cosmetic that can infer the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied from the condition of the bare skin. Further, in the correspondence storage unit 105, a classification model or a regression model that can infer the state of the bare skin from the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied is stored for each cosmetic.
  • the estimation result output unit 106 outputs the results estimated by the tactile sensation estimation unit 102 and the bare skin condition estimation unit 104 after application.
  • the guessing result output unit 106 determines the type of the tactile sensation of the cosmetic on the skin of the user to whom the cosmetic is applied, or the value indicating the tactile sensation of the cosmetic on the skin of the user to which the cosmetic is applied. , Can be displayed on the evaluation device 10 or a device other than the evaluation device 10. Further, for example, the guess result output unit 106 can display the type of the state of the user's bare skin or the value indicating the state of the user's bare skin on the evaluation device 10 or a device other than the evaluation device 10.
  • the recommendation unit 107 recommends an appropriate cosmetic to the user based on the results estimated by the tactile sensation estimation unit 102 and the bare skin condition estimation unit 104 after application.
  • the recommendation unit 107 can display the recommended cosmetics on the evaluation device 10 or a device other than the evaluation device 10. Further, for example, the recommendation unit 107 can notify the makeup ejector 40 of the recommended makeup (information necessary for mixing a plurality of cosmetics, etc.).
  • FIG. 15 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the evaluation device 10 according to the embodiment of the present invention.
  • the evaluation device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 1001, a ROM (Read Only Memory) 1002, and a RAM (Random Access Memory) 1003.
  • the CPU 1001, ROM 1002, and RAM 1003 form a so-called computer.
  • the evaluation device 10 can include an auxiliary storage device 1004, a display device 1005, an operation device 1006, an I / F (Interface) device 1007, and a drive device 1008.
  • the hardware of the evaluation device 10 is connected to each other via the bus B.
  • the CPU 1001 is an arithmetic device that executes various programs installed in the auxiliary storage device 1004.
  • ROM 1002 is a non-volatile memory.
  • the ROM 1002 functions as a main storage device for storing various programs, data, and the like necessary for the CPU 1001 to execute various programs installed in the auxiliary storage device 1004.
  • the ROM 1002 functions as a main storage device for storing boot programs such as BIOS (Basic Input / Output System) and EFI (Extensible Firmware Interface).
  • RAM1003 is a volatile memory such as DRAM (Dynamic RandomAccessMemory) or SRAM (StaticRandomAccessMemory).
  • the RAM 1003 functions as a main storage device that provides a work area to be expanded when various programs installed in the auxiliary storage device 1004 are executed by the CPU 1001.
  • the auxiliary storage device 1004 is an auxiliary storage device that stores various programs and information used when various programs are executed.
  • the display device 1005 is a display device that displays the internal state of the evaluation device 10 and the like.
  • the operation device 1006 is an input device in which the administrator of the evaluation device 10 inputs various instructions to the evaluation device 10.
  • the I / F device 1007 is a communication device for connecting to a network and communicating with other devices.
  • the drive device 1008 is a device for setting the storage medium 1009.
  • the storage medium 1009 referred to here includes a medium such as a CD-ROM, a flexible disk, a magneto-optical disk, or the like, which records information optically, electrically, or magnetically. Further, the storage medium 1009 may include a semiconductor memory for electrically recording information such as an EPROM (ErasableProgrammableReadOnlyMemory) and a flash memory.
  • EPROM ErasableProgrammableReadOnlyMemory
  • the various programs installed in the auxiliary storage device 1004 are installed, for example, by setting the distributed storage medium 1009 in the drive device 1008 and reading the various programs recorded in the storage medium 1009 by the drive device 1008. Will be done.
  • various programs installed in the auxiliary storage device 1004 may be installed by being downloaded from the network via the I / F device 1007.
  • the tactile sensation of the cosmetic on the skin to which the cosmetic is applied can be evaluated in consideration of the condition of the skin. Specifically, it is possible to infer the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic has been applied from the state of the user's bare skin. On the contrary, the state of the user's bare skin can be inferred from the tactile sensation of the cosmetic on the user's skin to which the cosmetic is applied.
  • Evaluation device 20 Bare skin condition measuring device 30 Friction / vibration measuring device 40 Cosmetic discharger 101 Bare skin condition acquisition unit 102 Post-application tactile sensation estimation unit 103 Friction / vibration acquisition unit 104 Bare skin condition estimation unit 105 Correspondence storage unit 106 Guessing result output Part 107 Recommended part 1001 CPU 1002 ROM 1003 RAM 1004 Auxiliary storage device 1005 Display device 1006 Operation device 1007 I / F device 1008 Drive device 1009 Storage medium

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  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

肌の状態を考慮して、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感を評価する。本発明の一実施形態に係る方法は、ユーザの素肌の状態を特定するステップと、素肌の状態と、化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、の対応関係に基づいて、特定した前記素肌の状態から前記化粧料を塗布された前記ユーザの肌上での前記化粧料の触感を推測するステップと、を含む。

Description

触感分類方法
　本発明は、触感分類方法に関する。
　従来、化粧水等の化粧料の評価の一つとして、化粧料の使用感の評価がある（例えば、特許文献１）。具体的には、化粧料を塗布された者が化粧料を塗布された自身の肌に触れたときに感じる触感を評価する。
特開２００８－６４７２２号公報
　しかしながら、従来の化粧料の触感の評価では、化粧料を塗布される肌がどのような肌であるかを考慮していなかった。
　そこで、本発明では、肌の状態を考慮して、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感を評価することを目的とする。
　本発明の一実施形態に係る方法は、ユーザの素肌の状態を特定するステップと、素肌の状態と、化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、の対応関係に基づいて、特定した前記素肌の状態から前記化粧料を塗布された前記ユーザの肌上での前記化粧料の触感を推測するステップと、を含む。
　本発明によれば、肌の状態を考慮して、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感を評価することができる。
実験で用いた化粧水について説明するための図である。 摩擦について説明するための図である。 振動について説明するための図である。 各化粧料を塗布された後の摩擦の変化を示すグラフである。 各化粧料を塗布された後の振動の変化を示すグラフである。 各クラスタの摩擦の変化を示すグラフである。 各クラスタの振動の変化を示すグラフである。 各クラスタの素肌の状態を説明するための図である。 各クラスタの素肌の状態を説明するための図である。 各クラスタの官能評価の結果を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る塗布後の触感の推測処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る素肌の状態の推測処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。 本発明の一実施形態に係る評価装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る評価装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
　なお、本明細書では、触感を示す値として、化粧料を塗布された肌上または素肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方を測定した値を用いる実施形態を説明するが、触感を示す値はこれに限定されない。例えば、触感を示す値として、温度センサを用いて測定された温度（℃）、レーザー変位計、共焦点レーザー顕微鏡、白色干渉計、接触式粗さ計を用いて測定された表面形状（μｍ）等を用いるようにしてもよい。
　まず、図１～図１０を参照しながら、被験者の素肌の状態と、化粧料を塗布された被験者の肌上での化粧料の触感と、の関係を見い出した実験について説明する。
＜実験の流れ＞
（１）まず、被験者の顔の素肌の状態を測定した。
（２）次に、被験者の顔に各化粧料（化粧水Ａ、化粧水Ｂ、化粧水Ｃ、化粧水Ｄ）を塗布した。
（３）次に、各化粧料を塗布された被験者の肌上での化粧料の触感の測定（以下の（Ａ））および被験者による官能評価（以下の（Ｂ））を実施した。
（Ａ）各化粧料を塗布された被験者の肌上での化粧料の触感を測定した。具体的には、各化粧料を塗布した直後（０秒後）、３０秒後、６０秒後、９０秒後、１２０秒後、１８０秒後、２４０秒後に測定した。
（Ｂ）被験者は、各化粧料を塗布された自身の肌に触れたときに感じる触感（具体的には、保湿（しっとり感）の程度）についてのアンケートに回答した。
＜被験者＞
　実験の被験者は、２１歳から６８歳までの４０人の健康な日本人の女性である。
＜実験で用いた化粧料＞
　図１は、実験で用いた化粧水について説明するための図である。図１は、化粧水Ａ、化粧水Ｂ、化粧水Ｃ、化粧水Ｄのそれぞれの粘度と、官能評価の結果（具体的には、保湿（しっとり感）の程度）と、を示している。
＜素肌の状態の測定＞
　被験者の素肌の以下の項目を測定した。なお、かっこ内は、測定に用いたデバイスである。
・角質層の含水量（Corneometer CM 825（登録商標））
・皮膚小溝状態（Skin Visiom II）
・肌の弾性（Cutometer CT580（登録商標））
・角質層の柔らかさ（Softness sensor）
・経皮水分蒸散量（VapoMeter（登録商標））
・皮脂（Sebumeter SM 815（登録商標））
＜触感の測定＞
　本発明の一実施形態では、化粧料を塗布された肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方を測定し、この測定した値を、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感を示す値とする。
　本発明の一実施形態では、モーターが回転してプローブが肌をなでるときに摩擦および振動を測定するセンサを用いることができる。なお、このセンサのプローブは、指紋を模倣した表面を有する金属でできている。また、このセンサでは、摩擦は、６軸力センサにて測定され、振動は、３軸加速度センサにて測定される。
　図２は、摩擦について説明するための図である。図２に示されているように、各時間における摩擦係数を測定する。摩擦を示す値として、摩擦係数（Ｆｘ（摩擦力）／Ｆｚ（垂直力）の平均値）を用いる。なお、摩擦係数の代わりにあるいは摩擦係数に加えて、摩擦力（Ｎ）を用いるようにしてもよい。
　図３は、振動について説明するための図である。図３に示されているように、各時間における加速度（Ｇ）を測定する。振動を示す値として、振幅スペクトル（Ｇ／Ｈｚ）（２５０Ｈｚと１０００Ｈｚとの間の平均値）を用いる。
＜実験結果＞
　以下、実験の結果について説明する。
　図４は、各化粧料（図１を参照しながら説明した化粧水Ａ、化粧水Ｂ、化粧水Ｃ、化粧水Ｄ）を塗布された後の摩擦係数の変化を示すグラフである。図４は、各時間（化粧料の塗布の０秒後、３０秒後、６０秒後、９０秒後、１２０秒後、１８０秒後、２４０秒後）における摩擦係数の平均値および１つの標準偏差（誤差範囲）を示す。
　図４に示されているように、摩擦係数は、各化粧料間で異なっている。さらに、摩擦係数は、被験者間で大きく異なっている。
　図５は、各化粧料（図１を参照しながら説明した化粧水Ａ、化粧水Ｂ、化粧水Ｃ、化粧水Ｄ）を塗布された後の振幅スペクトルの変化を示すグラフである。図５は、各時間（化粧料の塗布の０秒後、３０秒後、６０秒後、９０秒後、１２０秒後、１８０秒後、２４０秒後）における振幅スペクトルの平均値および１つの標準偏差（誤差範囲）を示す。
　図５に示されているように、振幅スペクトルは、各化粧料間で異なっている。さらに、振幅スペクトルは、被験者間で大きく異なっている。
　図４および図５に示されている摩擦係数および振幅スペクトルをもとにクラスタ解析（クラスタリング、クラスタ分析とも呼ばれる）をすることにより、被験者は、３つのクラスタに分類された。クラスタ解析とは、データ解析の手法の一種であり、データを外的基準無しに分類する手法である。図６および図７を参照しながら、各クラスタの摩擦および振動の変化について説明する。
　図６は、各クラスタの摩擦の変化を示すグラフである。図６に示されているように、クラスタ１の摩擦係数は、他のクラスタ（つまり、クラスタ２およびクラスタ３）よりも大きい。
　図７は、各クラスタの振動の変化を示すグラフである。図７に示されているように、クラスタ３の振幅スペクトルは、他のクラスタ（つまり、クラスタ１およびクラスタ２）よりも小さい。また、化粧料間の相関関係は、クラスタ間で異なっている。
＜素肌の状態＞
　図８および図９を参照しながら、各クラスタの素肌の状態を説明する。
　図８は、各クラスタの素肌の状態を説明するための図である。図８は、各クラスタの角質層の含水量（Capacitance）、皮膚小溝状態（ＶＣ１）、肌の弾性（Ｒ７）、角質層の柔らかさ（Resonant frequency change）を示す。
　図９は、各クラスタの素肌の状態を説明するための図である。図９に示されているように、クラスタ１は、角質層の含水量は「平均」、皮膚小溝状態は「平均」、肌の弾性は「平均」、角質層の柔らかさは「柔らかい」、年齢層は「平均」である。クラスタ２は、角質層の含水量は「少ない」、皮膚小溝状態は「不均一」、肌の弾性は「低い」、角質層の柔らかさは「硬い」、年齢層は「高い」である。クラスタ３は、角質層の含水量は「平均」、皮膚小溝状態は「平均」、肌の弾性は「平均」、角質層の柔らかさは「平均」、年齢層は「低い」である。
　図８および図９の結果より、クラスタ１の被験者の肌は「柔らかい角質層を有する肌」、クラスタ２の被験者の肌は「硬く乾燥した角質層を有し、弾力が無く、キメが乱れている肌」、クラスタ３の被験者の肌は「標準的な肌」であることが分かる。
　図１０は、各クラスタの官能評価の結果を説明するための図である。図１０に示されているように、官能評価の結果はクラスタ間で異なっている。このことから、素肌の状態は、官能評価にも影響を与えることが分かる。
　このように、素肌の状態と、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感と、の関係が見い出された。すなわち、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、素肌の状態から、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感（塗布後の触感ともいう）を推測できることが分かった。また、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感（塗布後の触感ともいう）から、素肌の状態を推測できることが分かった。以下、この関係を用いた、塗布後の触感を推測（分類または回帰）する方法と、素肌の状態を推測（分類または回帰）する方法と、について説明する。
＜方法＞
　以下、＜塗布後の触感の推測＞と＜素肌の状態の推測＞の各処理について説明する。なお、評価装置１０（後段で説明する）が各処理を実行する場合を説明するが、人が各処理の少なくとも一部を実行してもよい。
　なお、上記の実験では化粧水を用いたが、任意の化粧料（例えば、化粧水、乳液、美容液、クリーム等）を用いて、素肌の状態と、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感と、の関係を生成してもよい。
　図１１は、本発明の一実施形態に係る塗布後の触感の推測処理のフローチャートである。
　ステップ１１（Ｓ１１）において、評価装置１０は、ユーザの素肌の状態に関する情報を取得する。例えば、素肌の状態に関する情報は、角質層の含水量、皮膚小溝状態、肌の弾性、角質層の柔らかさ、皮水分蒸散量、皮脂の情報である。
　ステップ１２（Ｓ１２）において、評価装置１０は、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、Ｓ１１のユーザの素肌の状態から、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感を推測する。
＜分類の場合＞
　Ｓ１２において、評価装置１０は、分類モデルを用いて、ユーザの素肌の状態から、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感のタイプを推測することができる。例えば、触感のタイプは、保湿（しっとり感）の程度で分けられた３タイプ（例えば、「しっとり」、「普通」、「さっぱり」）である。また、触感のタイプは、例えば、乾燥の程度、凹凸の程度等であってもよい。タイプ分けは、３タイプではなく、例えば、２タイプ、あるいは４タイプ、５タイプ・・・、であってもよい。
＜回帰の場合＞
　Ｓ１２において、評価装置１０は、回帰モデル（例えば、単回帰モデル、重回帰モデル等）を用いて、ユーザの素肌の状態から、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感を示す値（例えば、化粧料を塗布されたユーザの肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方を示す値）を推測することができる。
＜＜塗布前の触感から塗布後の触感の推測＞＞
　図１１の処理において、素肌の状態に関する情報は、素肌の触感を示す情報（例えば、素肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方に関する情報）であってもよい。この場合、評価装置１０は、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、ユーザの素肌の触感を示す情報から、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感を推測することができる。つまり、評価装置１０は、ユーザの素肌の触感から、化粧料を塗布されたユーザの肌の触感を推測することができる。
　図１２は、本発明の一実施形態に係る素肌の状態の推測処理のフローチャートである。
　ステップ２１（Ｓ２１）において、評価装置１０は、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感に関する情報（例えば、化粧料を塗布されたユーザの肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方に関する情報）を取得する。
　ステップ２２（Ｓ２２）において、評価装置１０は、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、Ｓ２１の化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感から、ユーザの素肌の状態を推測する。
＜分類の場合＞
　Ｓ２２において、評価装置１０は、分類モデルを用いて、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感から、ユーザの素肌の状態のタイプを推測することができる。例えば、素肌の状態のタイプは、「柔らかい角質層を有する肌」、「硬く乾燥した角質層を有し、弾力が無く、キメが乱れている肌」、「標準的な肌」の３タイプである。タイプ分けは、３タイプではなく、例えば、２タイプ、あるいは４タイプ、５タイプ・・・、であってもよい。
＜回帰の場合＞
　Ｓ２２において、評価装置１０は、回帰モデル（例えば、単回帰モデル、重回帰モデル等）を用いて、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感から、ユーザの素肌の状態を示す値を推測することができる。
＜＜塗布後の触感から塗布前の触感の推測＞＞
　図１２の処理において、素肌の状態は、素肌の触感（例えば、素肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方）であってもよい。この場合、評価装置１０は、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感に関する情報から、ユーザの素肌の触感を推測することができる。つまり、評価装置１０は、化粧料を塗布されたユーザの肌の触感から、ユーザの素肌の触感を推測することができる。＜＜塗布後の触感から塗布前の触感の推測＞＞の場合、素肌の状態のタイプは、素肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方に基づいて分けられてもよい。
　なお、図１１のＳ１１および図１２のＳ２２の分類の後に、評価装置１０は、推測した結果を出力することができる。また、評価装置１０は、推測した結果に基づいて、ユーザに適切な化粧料を推奨することができる。
　図１３は、本発明の一実施形態に係る全体の構成図である。図１３に示されているように、評価装置１０は、任意のネットワークを介して、素肌状態測定器２０、摩擦・振動測定器３０、化粧料吐出器４０とデータを送受信することができる。なお、評価装置１０は、記憶媒体を介して、素肌状態測定器２０、摩擦・振動測定器３０、化粧料吐出器４０とデータを送受信してもよい。以下、それぞれについて説明する。
　評価装置１０は、塗布後の触感の推測、および、素肌の状態の推測を行う。評価装置１０は、１つまたは複数のコンピュータからなる。
＜＜塗布後の触感の推測＞＞
　評価装置１０は、ユーザの素肌の状態に関する情報を、素肌状態測定器２０または摩擦・振動測定器３０から取得することができる。また、評価装置１０は、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、ユーザの素肌の状態から、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感を推測することができる。
＜＜素肌の状態の推測＞＞
　評価装置１０は、化粧料を塗布されたユーザの肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方に関する情報を、摩擦・振動測定器３０から取得することができる。また、評価装置１０は、分類モデルまたは回帰モデルを用いて、化粧料を塗布されたユーザの肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方から、ユーザの素肌の状態を推測することができる。
　素肌状態測定器２０は、ユーザの素肌の状態を測定するための機器である。例えば、素肌状態測定器２０は、ユーザの素肌の角質層の含水量、皮膚小溝状態、肌の弾性、角質層の柔らかさ、皮水分蒸散量、皮脂を測定する。
　摩擦・振動測定器３０は、化粧料を塗布されたユーザの肌上およびユーザの素肌（つまり、化粧料を塗布される前の肌）上で生じる摩擦および振動を測定するための機器である。摩擦・振動測定器３０は、各時間における摩擦係数、および、各時間における加速度（Ｇ）を測定する。例えば、摩擦・振動測定器３０は、モーターが回転してプローブが肌をなでるときに摩擦および振動を測定するセンサである。なお、このセンサのプローブは、指紋を模倣した表面を有する金属でできている。また、このセンサでは、摩擦は、６軸力センサにて測定され、振動は、３軸加速度センサにて測定される。
　化粧料吐出器４０は、複数の化粧料を混合して吐出する機器である。化粧料吐出器４０は、評価装置１０の推奨をもとに、複数の化粧料を混合して吐出することができる。
＜機能ブロック＞
　図１４は、本発明の一実施形態に係る評価装置１０の機能ブロック図である。図１４に示されているように、評価装置１０は、素肌状態取得部（単に、取得部ともいう）１０１と、塗布後触感推測部１０２と、摩擦・振動取得部（単に、取得部ともいう）１０３と、素肌状態推測部１０４と、対応関係記憶部１０５と、推測結果出力部１０６と、推奨部１０７と、を備える。また、評価装置１０は、プログラムを実行することで、素肌状態取得部１０１、塗布後触感推測部１０２、摩擦・振動取得部１０３、素肌状態推測部１０４、推測結果出力部１０６、推奨部１０７として機能する。以下、それぞれについて説明する。
　素肌状態取得部１０１は、素肌状態測定器２０が測定した、ユーザの素肌の状態に関する情報を取得する。
　塗布後触感推測部１０２は、対応関係記憶部１０５に記憶されている分類モデルまたは回帰モデルを用いて、ユーザの素肌の状態から、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感を推測する。なお、１種類または複数種類の、素肌の状態に関する情報を用いることができる。
　摩擦・振動取得部１０３は、摩擦・振動測定器３０が測定した、化粧料を塗布されたユーザの肌上およびユーザの素肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方に関する情報を取得する。上述したように、触感を示す値として、温度センサを用いて測定された温度（℃）、レーザー変位計、共焦点レーザー顕微鏡、白色干渉計、接触式粗さ計を用いて測定された表面形状（μｍ）等を用いるようにしてもよい。
＜＜摩擦＞＞
　例えば、摩擦に関する情報は、各時間における摩擦係数である。摩擦・振動取得部１０３は、摩擦を示す値として、摩擦係数（Ｆｘ（ｘ軸方向力）／Ｆｚ（ｘ軸方向力）の平均値）を算出する。
＜＜振動＞＞
　例えば、振動に関する情報は、各時間における加速度（Ｇ）である。摩擦・振動取得部１０３は、振動を示す値として、振幅スペクトル（２５０Ｈｚと１０００Ｈｚとの間の平均値）を算出する。
　素肌状態推測部１０４は、対応関係記憶部１０５に記憶されている分類モデルまたは回帰モデルを用いて、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感から、ユーザの素肌の状態を推測する。なお、１種類または複数種類の、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感に関する情報を用いることができる。
　対応関係記憶部１０５には、素肌の状態から、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感を推測できる分類モデルまたは回帰モデルが、化粧料ごとに記憶されている。また、対応関係記憶部１０５には、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感から、素肌の状態を推測できる分類モデルまたは回帰モデルが、化粧料ごとに記憶されている。
　推測結果出力部１０６は、塗布後触感推測部１０２および素肌状態推測部１０４が推測した結果を出力する。例えば、推測結果出力部１０６は、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感のタイプ、または、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感を示す値を、評価装置１０あるいは評価装置１０以外の装置に表示することができる。また、例えば、推測結果出力部１０６は、ユーザの素肌の状態のタイプ、または、ユーザの素肌の状態を示す値を、評価装置１０あるいは評価装置１０以外の装置に表示することができる。
　推奨部１０７は、塗布後触感推測部１０２および素肌状態推測部１０４が推測した結果に基づいて、ユーザに適切な化粧料を推奨する。例えば、推奨部１０７は、推奨する化粧料を、評価装置１０あるいは評価装置１０以外の装置に表示することができる。また、例えば、推奨部１０７は、推奨する化粧料（複数の化粧料を混合するために必要な情報等）を化粧料吐出器４０に通知することができる。
＜ハードウェア構成＞
　図１５は、本発明の一実施形態に係る評価装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。評価装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００３を有する。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３は、いわゆるコンピュータを形成する。
　また、評価装置１０は、補助記憶装置１００４、表示装置１００５、操作装置１００６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１００７、ドライブ装置１００８を有することができる。なお、評価装置１０の各ハードウェアは、バスＢを介して相互に接続されている。
　ＣＰＵ１００１は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。
　ＲＯＭ１００２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ１００２は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１００１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ１００２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
　ＲＡＭ１００３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ１００３は、補助記憶装置１００４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１００１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
　補助記憶装置１００４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
　表示装置１００５は、評価装置１０の内部状態等を表示する表示デバイスである。
　操作装置１００６は、評価装置１０の管理者が評価装置１０に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
　Ｉ／Ｆ装置１００７は、ネットワークに接続し、他の機器と通信を行うための通信デバイスである。
　ドライブ装置１００８は記憶媒体１００９をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体１００９には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体１００９には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
　なお、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体１００９がドライブ装置１００８にセットされ、該記憶媒体１００９に記録された各種プログラムがドライブ装置１００８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置１００４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置１００７を介して、ネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。
＜効果＞
　このように、本発明の一実施形態では、肌の状態を考慮して、化粧料を塗布された肌上での化粧料の触感を評価することができる。具体的には、ユーザの素肌の状態から、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感を推測することができる。また、逆に、化粧料を塗布されたユーザの肌上での化粧料の触感から、ユーザの素肌の状態を推測することができる。
　以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　本国際出願は２０２０年１０月１２日に出願された日本国特許出願２０２０－１７１８０８号に基づく優先権を主張するものであり、２０２０－１７１８０８号の全内容をここに本国際出願に援用する。
１０　評価装置
２０　素肌状態測定器
３０　摩擦・振動測定器
４０　化粧料吐出器
１０１　素肌状態取得部
１０２　塗布後触感推測部
１０３　摩擦・振動取得部
１０４　素肌状態推測部
１０５　対応関係記憶部
１０６　推測結果出力部
１０７　推奨部
１００１　ＣＰＵ
１００２　ＲＯＭ
１００３　ＲＡＭ
１００４　補助記憶装置
１００５　表示装置
１００６　操作装置
１００７　Ｉ／Ｆ装置
１００８　ドライブ装置
１００９　記憶媒体

Claims (12)

  1. 　ユーザの素肌の状態を特定するステップと、
    　素肌の状態と、化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、の対応関係に基づいて、特定した前記素肌の状態から前記化粧料を塗布された前記ユーザの肌上での前記化粧料の触感を推測するステップと
    　を含む方法。
  2. 　化粧料を塗布されたユーザの肌上での前記化粧料の触感を特定するステップと、
    　化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、素肌の状態と、の対応関係に基づいて、特定した前記触感から前記ユーザの素肌の状態を推測するステップと
    　を含む方法。
  3. 　前記素肌の状態は、前記素肌の触感である、請求項１または２に記載の方法。
  4. 　前記触感は、肌上で生じる摩擦および振動の少なくともいずれか一方で特定される、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 　前記対応関係は、分類モデルまたは回帰モデルである、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 　推定結果に応じた化粧料を推奨するステップ
    　をさらに含む請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
  7. 　推定結果に応じた化粧料を生成して吐出するステップ
    　をさらに含む請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
  8. 　前記対応関係は化粧料の種類ごとに作成される、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 　ユーザの素肌の状態を特定する取得部と、
    　素肌の状態と、化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、の対応関係に基づいて、特定した前記素肌の状態から前記化粧料を塗布された前記ユーザの肌上での前記化粧料の触感を推測する塗布後触感推測部と
    　を備えた装置。
  10. 　コンピュータを、
    　ユーザの素肌の状態を特定する取得部、
    　素肌の状態と、化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、の対応関係に基づいて、特定した前記素肌の状態から前記化粧料を塗布された前記ユーザの肌上での前記化粧料の触感を推測する塗布後触感推測部
    　として機能させるプログラム。
  11. 　化粧料を塗布されたユーザの肌上での前記化粧料の触感を特定する取得部と、
    　化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、素肌の状態と、の対応関係に基づいて、特定した前記触感から前記ユーザの素肌の状態を推測する素肌状態推測部と
    　を備えた装置。
  12. 　コンピュータを、
    　化粧料を塗布されたユーザの肌上での前記化粧料の触感を特定する取得部、
    　化粧料を塗布された肌上での前記化粧料の触感と、素肌の状態と、の対応関係に基づいて、特定した前記触感から前記ユーザの素肌の状態を推測する素肌状態推測部
    　として機能させるためのプログラム。
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