(57)【要約】      （修正有）【課題】ＡＩ判断で化粧のり度合を指数表示で表わす化粧画像機及び計測方法を提供する。【解決手段】AIの時代に入り、AIを化粧のりに活用する手段として、AIで画像処理のソフト又はアプリを搭載した、カメラ機能付きパソコンやスマホ又はタブレットの媒体と、化粧画像機に代わることで、従来の化粧方法に代わりAIの判断で化粧する画像機器へ転換する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の皮膚のうち、顔肌（ガンキ）画像において、人工知能（「AI」という）を活用し、人種と性別と年代ごとに顔肌の皮質（素顔）画像に美容専門医師（以下「教師」という）により、顔面部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像を円形状に操作し囲んだ部位に、皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」のタイプ毎に、「皮脂と水分量」の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに皮質タイプ毎に最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データとし、口紅含む「化粧のり」指数レベルを入力した教師データとを併せて人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア、又はアプリにより、カメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットを媒体とし、更に、化粧画像機に該ソフトやアプリ機能を内蔵させ、人間が顔面撮影した画像上での「化粧のり」をAI判断で分析する、美容のために人間の美肌状態を計測する特徴の、AI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法。
【請求項２】
請求項１において、該ソフト機能内蔵の該媒体と及び化粧画像機に、化粧に当り該カメラで撮影した顔肌画像に、自身の皮質を登録した全体画面を表示させ、自身の画像顔面へ最良に化粧した美肌画像を自己データとして保存させ、又、モデルの標準データを化粧のりに利用するかは、化粧時に、自身の化粧のり度合いとを見比べたAIの分析で、良し悪しを判断させた両方のデータ計測とを見比べ、何れかを自身の判断で選択し利用できる機能とし、又、化粧する都度、口紅含む化粧中での化粧状況や化粧直しをした時に、美肌状態をAIの分析で化粧度合いを音声で問う事もでき、化粧終了後に化粧のり指数レベルを画像に表示させ、同時に音声でも化粧度合いを知る事もできる機能を備えた、カメラ機能付き該媒体と及び化粧画像機で計測する特徴の、AI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、AI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法に関し、ハイテク技術としてAIを活用して化粧のりを見極める方法で、従来の鏡を前に適当に顔肌に化粧する現状を改善する技術分野である。
【背景技術】
【０００２】
AI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法により、従来の鏡による化粧のり判断をAI画像機で美肌度合いを判断する技術改革である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明のAI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法により、AIの判断で化粧のりを計測でき、従来の化粧方法の課題が解決できる。
【０００４】
本発明は、このような状況を鑑みて案出されたAI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の、人間の皮膚のうち、顔肌（ガンキ）画像において、人工知能（「AI」という）を活用し、人種と性別と年代ごとに顔肌の皮質（素顔）画像に美容専門医師（以下「教師」という）により、顔面部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像を円形状に操作し囲んだ部位に、皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」のタイプ毎に、「皮脂と水分量」の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに皮質タイプ毎に最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データとし、口紅含む「化粧のり」指数レベルを入力した教師データとを併せて人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア、又はアプリにより、カメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットを媒体とし、更に、化粧画像機に該ソフトやアプリ機能を内蔵させ、人間が顔面撮影した画像上での「化粧のり」をAI判断で分析する、美容のために人間の美肌状態を計測する特徴の、AI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法に関する。
【０００６】
請求項２に記載の、請求項１において、該ソフト機能内蔵の該媒体と及び化粧画像機に、化粧に当り該カメラで撮影した顔肌画像に、自身の皮質を登録した全体画面を表示させ、自身の画像顔面へ最良に化粧した美肌画像を自己データとして保存させ、又、モデルの標準データを化粧のりに利用するかは、化粧時に、自身の化粧のり度合いとを見比べたAIの分析で、良し悪しを判断させた両方のデータ計測とを見比べ、何れかを自身の判断で選択し利用できる機能とし、又化粧する都度、口紅含む化粧中での化粧状況や化粧直しをした時に、美肌状態をAIの分析で化粧度合いを音声で問う事もでき、化粧終了後に化粧のり指数レベルを画像に表示させ、同時に音声でも化粧度合いを知る事もできる機能を備えた、カメラ機能付き該媒体と及び化粧画像機で計測する特徴の、AI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法に関する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明のAI判断で化粧のり度合いを計測し指数表示の化粧画像機は、人間が文化的生活を営む環境の中で不可欠な、身だしなみとしての化粧は10代に達したら皆が必ず美肌を意識する風習から、近年はパソコンやスマホ又はタブレットの普及で、この媒体に本願発明のソフトやアプリ機能を内蔵させ、何時何処でも手軽に「口紅含む化粧のり」をチエック出来る様にし「鏡に代わる」化粧画像機であり、その利用場所は乗用車や都市間バス・旅客機（エコノミー座席毎）・客船やオフイス・ホテル・企業や公的の美肌研究機関、商業施設などの、美容院、化粧品対面販売、美容専門病院等で、化粧の指導や、お手洗い・化粧室などで化粧のりをチエックできる環境を提供でき、その経済的効果が期待できる。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
人種とは、現生人類を骨格・皮膚・毛髪などの形質的特徴によって分けた区分である。
世界の人種を、肌の色や目鼻立ちで大まかに区分けすると、１）白人（ヨーロッパ系人種）、
２）黒人（アフリカ系人種）、３）黄人（アジア系人種）、の３種で区分される。
化粧とは、白粉（おしろい）や口紅などをつけて顔を装い、飾ることで、英語で「メーキャップ」又は「メイクアップ」という。化粧というのは、人間の顔を中心として首・手・足などの表面に化粧料をほどこし、美化することである。歴史は古く古代から一部の人が化粧をしていた、古代エジプトでは王族などがすでに化粧をしていたらしい。中世ヨーロッパでは、「七つの大罪」の一つの「傲慢」にあたるとして行われなくなった。様々な王族などが人前に現れる時や祭礼などでも化粧が行われた。他に、ご遺体に化粧をほどこすことを死化粧（しにげしょう）と言う。
【０００９】
美肌の定義、スキンケアとは、１）石鹸で汚れを落とす。２）化粧水でうるおいを与える。３）クリームでうるおいを閉じ込める。という３つのプロセス（過程）の事を言います。
この事から肌の悩みの多くは、うるおいを与えたり、閉じ込めることが出来なくなる「乾燥」に根本的な問題がある、のがわかるのではないでしょうか。また、一般的に美肌と言われるのは次のようなことです。１）肌に張りとつやがあること。２）肌のきめが細かいこと。３）肌が乾燥していない・うるおいがあること。４）肌がくすんでいないこと。５）吹き出物（ニキビ）、しみ、そばかすなどがないこと。皮膚というのは、表皮・真皮・皮下組織で構成されています。表皮や真皮に含まれる水分が多くなると、肌はみずみずしくなってきます。
特に表皮の角質層に水分が多くなると、肌の張りがよくなってきます。「張り」「つや」「うるおい」などはこの皮膚内の水分量と密接な関係があることがわかります。
【００１０】
美肌ってどんな肌状態のこと、「あの人の肌きれい」と思うとき、どこで判断するか、健康で美しく見える肌の条件には、１）健やかで美しい肌とは、みずみずしいうるおいが感じられる、角層の状態がよく、水分が十分に保たれている状態。・目で見るときめが揃っている。・手で触れると、しっかりしたやわらかさがある。２）血色がよく、透明感がある、肌の生まれ変わりが順調で角層の重層化がない、メラニン代謝も、血液循環も良好な状態。３）張りと弾力がある、肌内部の働きが良好で、コラーゲンなどが十分に生み出されている状態。が三大要素です。
【００１１】
肌を美しくするメークの工程、１）朝の洗顔は頑張りすぎない、２）化粧水でたっぷり保水、３）乳液かクリームで保湿、４）日焼け止めは季節を問わず必ず塗ろう、５）化粧下地とコントロールカラー＆練りチーク、６）フアンデーション・肌質でフアンデーションを使い分ける、７）最後はパウダーで仕上げる・仕上げたい肌で使うパウダーを変える。
一方、男性も年代毎皮質に応じた保湿クリームやメンソレータムなどで肌の手入れをするに当り、本願の美容のために人間の美肌状態を計測する、該媒体と化粧画像機に入力し女性の様に美肌管理をする事もできる。
【００１２】
顔肌（ガンキと読む）とは、人間の顔の肌を言いその画像において、人工知能（「AI」という）を活用し、人種と性別（男女を言う）と年代（10代・20代・30代〜50代・60代〜90代）ごとに顔肌の素顔状態での皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」毎の画像に専門医師（以下「教師」という）により、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像に円形状に操作し囲んだ部位に皮質のタイプ毎に、皮脂と水分量の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに皮質タイプ毎に最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データとし、化粧のり指数レベルを入力した教師データとを併せて人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア又はアプリを作成する。
【００１３】
皮質の種類について、１）普通肌とは、潤い、キメ、ハリすべてが整った健康的で理想的な肌状態をいう。２）脂性肌とは、皮脂が過剰に（必要以上に）分泌されている状態をいう。
３）乾燥肌とは、文字通り、肌のうるおい・水分が不足している状態をいう。
本来、肌は角質がバリアとなり、水分を保持しています。健康な肌は、汗などの水分と皮脂が混ざり合ってできた皮脂幕で覆われています。４）混合肌とは、乾燥肌と脂性肌、両方の悩みを抱えるやっかいなもので、TゾーンとUゾーン（お肌の４つの働きで、皮質分泌力が活発なのをTゾーンで、「保水力」＋「自然代謝力」＋「皮脂分泌力」＋「毒素排出力」が弱いのがUゾーンで表す）の２つのタイプに別れているお肌のことです。
【００１４】
老化を早めるAGE（終末糖化産物）とは、「老け顔の人は、早死にする可能性が高い」という研究結果が報告されています。つまり、外見の老化と体内の老化は密接に関係しているということ。その原因となるのが、AGE（終末糖化産物）と呼ばれるもので「タンパク質と糖が加熱されてできた物質」のことで、強い毒性を持ち、老化を進める原因物質とされています。
では体内にAGEが増えると、こんな影響があります。１）肌の弾力が失われシミやシワが増える。２）血管が硬くなり動脈硬化を起こしやすい。３）骨がもろくなり、骨粗しょう症を起こす。４）目の水晶体を濁らせ白内障を発症する。５）血糖値が上がり糖尿病のリスクが高まる。これを見るとAGEはホント怖いです。シミやシワが増えるのも、AGEが関係していると、これを防ぐには、体内に作られるAGEを抑えてあげると、老化の進行を遅らせることができます。この様にAGEは老化を早める怖い物質なので、普段からAGEの多い食事を抑え、少ない食事をすることが大切である。体内から若くなるには、普段の食生活が大切です。
・AGEの多い食品は、とんかつ、唐揚げ、ステーキ、焼き鳥、フライドポテト、ハンバーグなど。しかし、日常食べる美味しい食品ですが「健康と美肌」を考えて食べるようにしましょう。
・AGEの少ない食品は、生野菜、お刺身、果物などです。美肌に関係あり参考に述べました。
【００１５】
ソフトウェアとは、コンピュータ分野でハードウェア（物理的な機械）と対比される用語で、何らかの処理を行うコンピュータ・プログラムや、更には関連する文書などを指す。ソフトウェアは、一般的にワープロソフトなど特定の作業や業務を目的としたアプリケーションソフトウェア（応用ソフトウェア又はアプリ）と、ハードウェアの管理や基本的な処理をアプリケーションソフトウエアやユーザーに提供するオペレーティングシステム（OS）などのシステムソフトウェアに分類される。
ソフトウェア作成は「プログラミング（コンピュータ）」および「ソフトウェア工学」はソフトウェアの開発・運用・保守に関して体型的・定量的にその応用を考察する分野での行為である。
【００１６】
人工知能（AI）とは、「計算」と言う概念と「コンピュータ」と言う道具を用いて「知能」を研究する計算機科学の一分野を指す語。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」とされる。
専門家は次のように述べている。誤解を恐れず平易に言い換えるならば、「これまで人間にしかできなかった知的な行為（認識、推論、言語運用、創造など）を、どの様な手順（アルゴリズム）と、どの様なデータ（事前情報や知識）を準備すれば、それを機械的に実行できるか」を研究する分野である。
【００１７】
AIに学習させるとはどういうことか、最も典型的な答えは、例えば写真を見たときに「犬」なのか「猫」なのか（または違う生物なのか）を区別する方法を学ぶことだ。
人間が一目見て分かることでも、何も学習していないAIは分からず、教えなければ適切な回答を導き出せない。AIの学習のための技術には、大きく分けて2種類の技術がある。「機械学習」と「デイープラーニング（深層学習）だ、システムの効率化やデータ分析の高速化などにも使われるこれらの技術はどのようなものがあるか。
まず「機械学習」を見てみよう。同技術は、開発者（教師）があらかじめすべての動作をプログラムするのでなく、データをAI自身が解析し、法則性やルールを見つけ出す特徴を持っている。つまり、「トレーニング」により特定のタスクを実行できるようになるようなAIのことです。例えば画像認識の場合、1枚1枚に「赤いリンゴ」「青いリンゴ」というタグをつけた、大量のリンゴの画像をAIに読み込ませる。その際に「色に着目して区別しなさい」とAIに指示を与えておくと、まだ解析していないリンゴの画像が出てきたときでも、AIはリンゴの色に着目する。そして、「赤いリンゴ」なのか「青いリンゴ」なのかを区別するように自ら学習するのだ。
【００１８】
デイープラーニングは機械学習をさらに発展させたものだ。従来の機械学習との大きな違いは、情報やデータを分析する際に使う枠組みが異なっていること。これは人間の神経を真似て作った「ニューラルネットワーク」でコンピュータによるデータの分析と学習を強力なものに仕立て上げているのだ。
より詳しく知るために、先ほど画像を分析し「青いリンゴ」か「赤いリンゴ」を見分ける仕組みについて見る。機械学習では「色」に着目するように指定しなければならなかったのに対して、デイープラーニングでは区別するための「目の付け所」をAIが自分で学習し、その性能を向上させていく。別の言い方をすれば、デイープラーニングは沢山のデータを見ることによって、どこに注目すればよいかを自分で学習し、人間からの指示を待たずに自動でどんどん賢くなっていくということだ。
「機械学習」と「デイープラーニング」については、AIの仕組みであるものの、機能強化の自動化を推し進めているという違いがあるといえる。特に、分析の対象を区別する際に「目の付けところ（特徴量）という」を自動的に見つけ出す点で、進化していると言える。
又、画像に映る物体や人物を識別する画像認識システム（コンピュータビジョン）、人間の発話を聞き取って内容を理解する音声認識システム、言葉を組み立てて声として発する音声合成システムを取り入れて、化粧のりの状態を音声で適切なアドレスを伝える事もできる。
【００１９】
本願における機械学習のワークフロー工程（流れ図）は以下の「材料」⇒（１）、「作成」⇒（２）〜（５）、「納品運用」⇒（６）、の工程で作成運用する。
（１）データの準備・・「どういうデータを使うか検討」⇒「データの収集」。
・データとは大学病院（美容皮膚科）や美容クリニック又は大手化粧品メーカーなどの美容専門医師を「教師」とし、人種と性別と年代（10代・20代・30代〜50代・60代〜90代）ごとに顔肌の素顔状態での皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」毎と、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像（全てカラー画像）に円形状に操作し囲んだ部位に
皮質のタイプ毎に、皮脂と水分量の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに皮質タイプ毎に最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データとし、化粧のり指数レベルを入力しデータを加工して十分な量の“教師データ”を人工的に作りだした画像データを収集する。
【００２０】
（２）手法の選択・・・「機械学習の“手法⇒学習方法⇒アルゴリズム”」を選ぶ。
・機械学習とは、人工知能（AI）を作るための手法の一つ。通常の機械は、人間が細かく指示を書いたプログラムに従って動きます。ところが機械学習ではプログラムを人間が作らず、膨大なデータから機械が自分で学習して、判断基準のようなモデルをつくっていきます。そして
答えを自分で出します。そのための学習を機械学習です。又、アルゴリズムとは、ある特定の問題を解く手順を、単純な計算や操作の組合せとして明確に定義したもので、数学の解法や計算手順なども含まれるが、IT（情報技術の意味でコンピューターやデーター通信に関する技術
の総称）の分野ではコンピューターにプログラムの形で与えて実行させることができるよう定式化された、処理手順の集合のことを指す事が多い。
【００２１】
（３）前処理・・・「必要なデータの選別」⇒「データラングニング」⇒「データ拡張」⇒「学習・評価用にデータを分割」。
・データラングニングとは、データの抽出やクリーニングに費やす余分な時間を整える作業をいう。
・データ拡張とは、トレーニングデータの画像に対して移動・回転・拡大・縮小・歪曲・ノイズ付加などの操作をすることで、データ数を何倍にも増やすテクニックのこと。
・学習・評価用データを分割とは、教師あり学習では、トレーニングデータとは別に分ける必要がある。
１）、トレーニングデータ、２）、精度検証データ、３）、テストデータに分割します。
【００２２】
（４）モデルのトレーニング・・・「ハイパーパラメータのチユーニング」⇒「学習」。
・ハイパーパラメータとは、・トレーナー（指導員）は、モデルをトレーニング（練習・訓練）するときに、次の３種類のデータを扱います。
・入力データ（トレーニングデータ）は、機械学習の問題にとって重要な特徴が含まれている個別レコード（インスタンス=事例の意）の集合です。このデータはトレーニングに使用され、類似のデータの新しいインスタンスについて正確な予測が出来る様にモデルが設定されます。
・モデルのパラメータは、選択された機械学習手法をデータに適応させるために使用される変数です。例えば、デイープニューラルネットワーク（DNN）は多数の処理ノード（ニューロン=構造上及び機能上の単位）から構成され、各ノードにオペレーションが定義されています。
データがネットワークの中を移動していくと、各ノードのオペレーションがデータに対して実行されます。DNNをトレーニングするときに、各ノードに定義されている重みを基に、最終的な予測におけるそのノードの影響の大きさが決定されます。この重みは、モデルのパラメータの例です。パラメータこそがあるモデルと、類似のデータに作用する同種の別のモデルとを区別するものであるからです。
・モデルパラメータが変数であり、既存のデータを使用したトレーニングで調整されるものである場合に、ハイパーパラメータはトレーニングプロセス自体に関する変数です。
例えば、デイープニューラルネットワークをセットアップするときに、入力レイヤと出力レイヤの間で使用するノードの「隠し」レイヤ数と、各レイヤに使用するノードの数を決定します。
これらの変数は、トレーニングデータと直接関係するものではありません。これらは設定変数です。もう一つの違いは、パラメータはトレーニングジョブ中に変更されますが、ハイパーパラメータは一般的に、ジョブの実行中に変化することはありません。
モデルパラメータは、トレーニングプロセスによって最適化（「調整」と呼ぶ）されます。データに対してモデルのオペレーションを実行し、得られた予測を各データインスタンスの実際の値と比較して、精度を評価し、最適な値が見つかるまで調整します。ハイパーパラメータの調整も同様であり、トレーニングジョブ全体を実行し、全体的な精度を調べて調整します。どちらの場合も、モデルの構成に変更を加えながら、問題を処理するうえで最適な組み合わせを見つけます。
・学習とは・・・学習には大量の画像データが必要とし、それらのデータをどのように学習させるかというハイパーパラメータは人が設定する必要があります。通常、その学習を行い、「学習済みモデル」を作成します。これがAIを学習させるフエーズです。そして「学習済みモデル」を使用して、未知の事象を予測するのが、AIを使用するフエーズ、つまり変化する過程の一区切りです。
【００２３】
（５）モデルの評価・・「推論」⇒「（２）〜（５）を繰り返す」⇒「最適なモデルを選ぶ」。
・推論とは、学習済みモデルにデータを入力して、そのモデルから結果を出力として受け取ること。つまり教師あり学習であれば、精度検証データを使ってモデルの精度をチエックすること。未知のテストデータに対する学習済みモデルのパフオーマンス（汎化性能）を評価しておき、精度検証データにはデータ慣れによるバイアス問題の可能性があるから、改めて真新しいテストデータを使って、運用環境にできるだけ近いコンテキストで最終チェックする。（２）〜（５）を繰返し、最適なモデルを選択する。
（６）該媒体等必要とする市場に納入・運用「選択した学習済みモデルを本番環境にデプロイして運用」
・選択した学習済みモデルを運用環境で実行できる形でエクスポートして、AIサービスやアプリケーションに組み込めば完了です。
【００２４】
以上の様に、AIの活用には精度の高いデイープラーニングを実用化する上で、コンピュータの高速化と同時に欠かせないのが、十分な量の「教師データ」を用意することであり、教師データとはコンピュータが学習するためのデータであり、その出来がデイープラーニングの精度を決める。ここでは、本願の皮脂と水分量及び化粧のり指数レベルを入力した教師データをAI化（機械学習）することです。教師データとは、美容や美肌に携わる専門医が過去の診断で蓄積した美容デスプレー画像スキャン又は最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データ（カラー画像）とした顔肌画像にマウス操作で円形状に操作し囲み入れた部位に、皮脂と水分量及び化粧のり指数レベルを入力したデータの加工であり、専門医が人工的に作り正解を定義したものを、機械学習させた画像処理のソフトウェア、又はアプリを言い、大変労力を要する場合があります。従って、上記の学習システムにより効率的な画像処理が可能であることから、教師データにおいて「計算式は不要」のAI画像である。
【００２５】
音声について、人工知能（AI）による音声認識の普及に障壁と考えられていた認識精度も、「デイープラニング（深層学習）」などの機械学習技術の進展により大きく改善し、人間が持つ音声認識能力を超えたというデータもある。よって、音声認識は研究段階から実用レベルに達し、音声入力や音声アシスタントサービスとして一般家庭にも普及しつつある。今後は、AI、ロボットとの対話、コミュニケーションなど、様々な場面で利用される音声認識技術を本願の  「AI判断で化粧のり度合いを指数表示の化粧画像機及び計測方法」にも活用する。
【００２６】
人種と性別（男女）と年代ごとに顔肌の素顔皮質画像に専門医師（「教師」）により、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像に円形状に操作し囲んだ５つの部位に、皮質ごと記号で表し、「普通肌を（A）、脂性肌を（B）、乾燥肌を（C）、混合肌を（D）」の４つのタイプ毎に、「皮脂と水分量」の度合いを示す「指数レベル」で表示する。
顔肌に教師が円形状に囲んだ５部位内部に、油分（皮質をいう）と水分の比率を数値で示す。
しかし、肌は加齢と共に水分量が低下していきますが、「大人の健康的」な肌の場合、水分量の平均値は「２０％〜３０％」と言われています。
「皮質と水分量」の「指数レベル」の表示方法、例えば、年代「１０代（２−８）」、「２０代（３−７）、３０代（４−６）、４０代（５−５）、５０代（６−４）、６０代（７−３）、７０代（８−２）、８０代（９−１）、９０代（９−１）、を標準として仮定したデータを、教師によりデータを入力する。カメラで撮影した顔画像を「なぞり」顔肌画面を表示させ、皮質タイプが記号で表示し、記号（皮質）別に「皮脂と水分量」が指数レベルで表示される、例えば（A４−６）と表示された場合は普通肌で油分４割、水分６割と表示し分析結果を理解し、自身の年代の標準データとを比較し、「化粧のり」を行う参考とする。
・油分が多すぎると肌がベタつく原因となりますが、ある程度の量は必要です。油分があることで肌表面に天然の薄いバリアを作り出し、肌内部に水分を逃がさないようにしてくれます。
尚、「普通肌を（O）、脂性肌を（O-S）、乾燥肌を（D-S）、混合肌を（M-S）」の４つのタイプ毎に英語の頭文字等による記号を以って顔面画像に表示する。
【００２７】
次に、年代毎の「化粧のり指数レベル」の表示方法、「化粧のり」に良し悪しの指数を記号で表示させ、「悪い（いまいち）を（１）」、「普通（２）」、「良い（３）」の３つの指数レベルで表記する。例えば、化粧した状態をカメラで撮影し顔画像を「なぞり」顔肌画面を表示させ、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像に円形状に操作し囲んだ５つの部位に、化粧のりを「化粧のり指数レベル」で部位内部に表示する「標準データ」を教師によりデータを入力する。又、皮質タイプ毎に最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データとし、化粧のり指数レベルを入力した教師データも化粧のりの参考に併せて表示させ、化粧のり状態を動画画像で見ながら手直しでき、その都度指数レベルが変換され「良い（３）」の表示がされるシステムとする。
【００２８】
本願のカメラ機能付き「パソコン」とは、パーソナルコンピューターを言い、個人によって占有されて使用されるコンピューターの事であり、略称は「パソコン」または「PC」という。「スマートフォン」とは、先進的な携帯機器用OS（モバイルオペレーテイングシステム）を備えた携帯電話の一種で略称「スマホ」という。
タブレットとは、一言でいうと、スマホとパソコンの中間に位置する板状のデジタル機器で、スマホ同様に画面をタッチして操作するアイテムである。見た目は大きくなったスマホのようにも、キーボードがなくなったパソコンのようにも見えます。スマホとパソコンのよい部分を併せ持った機器なので、上手に使いこなせばとても便利です。
【００２９】
この媒体に、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像を円形状に操作し囲んだ部位に、皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」のタイプ毎に、皮脂と水分量の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに皮質タイプ毎に最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データとし、化粧のり指数レベルを入力した教師データとを併せて人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア、又はアプリにより、カメラ機能付きパソコンやスマホ、又はタブレットは、自撮りを容易にする目的から、カメラを画像面側に取付けた機器とし、この媒体に該ソフトやアプリ機能を内蔵させた機器で、女性等オフイスでの仕事の合間（休憩時）に口紅含む化粧のりをチエックする時に使用できる。又特に、スマホにおいては何時も持参していることから仕事や旅行等での化粧のりをチエックできる。
【００３０】
本願の化粧画像機とは、前項に記載する、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像を円形状に操作し囲んだ部位に、皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」のタイプ毎に、「皮脂と水分量の度合いを示す指数レベル」を入力した教師データと、並びに皮質タイプ毎に最良な化粧をしたモデルの美肌を標準データとし「化粧のり指数レベル」を入力した教師データとを併せて人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア、又はアプリにより、画像面側（表面）に取付けたカメラ機能付き化粧画像機には、片手持用の支脚付き化粧画像機と、台付き固定型化粧画像機と、壁掛け化粧画像機及び細長タイプの化粧画像機とがある。使用箇所として、１）片手持用の支脚付き化粧画像機は一般家庭向けとし個人占有で手軽に使用でき様にした中型の画面とし、従来の手鏡のようなイメージの機器とする。２）台付き固定型化粧画像機はやや大きめの画面とし、従来の鏡台のイメージとした機器とする。３）壁掛け化粧画像機はやや大きめの画面で、美容室＋美容院・化粧品対面販売や美肌研究機関（企業・公的）等、に設置する機器とする。４）細長タイプの化粧画像機は、自動車のルームミラーと一体型とし、ミラーを上方向に上げるとその裏側に化粧画像機が現れ見えるようにしたもので、車中で化粧のりをチエックする時などに使用できる機器とした。同様に都市間バス・旅客機・旅客船・旅客鉄道等にも設置ができる。
【００３１】
従来のソフトとアプリ機能に加えた、カメラ機能付き「パソコン」や「スマホ」又は「タブレット」及び、化粧画像機の機能について、機械学習させたAI画像処理のソフトウェア、又はアプリの機能を内蔵し追加した該媒体に、人間が顔面撮影した画像上での「化粧のり」をAI判断で分析させる美容状態とは、該カメラで撮影した顔肌画像に、次のような化粧作業がAIの分析で判断させる対象とする。１）自身の顔面部位（顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り）毎に今の皮質を分析させる。２）顔面部位毎に自身の顔面へ最良に化粧した美肌状態を分析させる。３）モデルの標準データと自身の化粧のりを「みくらべ」させて化粧度合いを分析させる。４）又は、モデルの標準データの他に、顔面部位毎に自身の最良化粧のりをデータとして登録する。５）自身の最良化粧のりをデータは年代毎に最良化粧のりを更新させ登録する。
６）化粧する時は、カメラで顔面撮影した顔全体画像に化粧中の化粧のり状態を随時確認させ、その度合いを分析し指数レベルと音声で化粧のりの良し悪しを知らせる。７）その他、化粧作業に関し必要とする化粧状態を分析し判断する機能をいう。８）これら化粧ごとの画像には日付を自動的に表示させ登録・保存、又は削除できる機能とする。
【００３２】
カメラ機能付き「パソコン」や「スマホ」又は「タブレット」及び、化粧画像機の操作について、この内、「パソコン」と「スマホ」又は「タブレット」には、従来のソフトウェア、又はアプリの機能に加え、本願のソフトウェア、又はアプリの機能を追加した新機種とするが、操作方法は、１）カメラアプリを起動し「顔写真」アイコンを選びます（画面前面カメラに変る）、２）顔面をカメラに向ける、３）従来のカメラで撮影機能に加え、顔肌撮影機能になり自動的に写るように設定される、４）撮影画像を動画又は静止画かを画面に表示させいずれかを選択する、５）カメラのシャッターを押す、６）画面上を指でなぞると上下左右に拡大縮小ができ、顔面部位を見て化粧をする、７）美肌状態を保存や削除は従来の通りの手順で操作する、８）スマホ等媒体でも高画質で撮れるカメラアプリを搭載している、新機種となる「化粧画像機」は、該媒体と異なり、顔肌撮影のみを目的とした機能であり、操作は１）カメラアプリを起動し、２）顔面をカメラに向ける、３）カメラのシャッターを押す、４）自動的に写り撮影画像を動画又は静止画かを画面の表示を選択する、５）画面上を指でなぞると上下左右に拡大縮小ができ、顔面部位を見て化粧をする、６）その後の化粧のり状態はAIの判断で症状度合いを画面上に表示し同時に音声で化粧のりを教えくれる、７）化粧作業終了後は「閉じる」をタッチすると保存して画面が閉じる、但し、保存不要のときは画面表示の「削除」タッチするよい。
画質をデジカメと同質かそれ以上の高画質（全てカラー画像）とし、機能の充実を図り利便性重視の「化粧画像機」とし、電源は通常の電気と接続し又は充電式蓄電池で起動させ使用する。
【００３３】
本願発明のAIが判断し化粧のりの度合いを指数で表示する該媒体及び化粧画像機及び計測方法において、遠隔操作で他人の顔肌画像を見ながら化粧の方法や化粧のりの良し悪しを、教えてくれる事もでき、また化粧品会社や美容院での美容専門員が画像上で個別に又は集団（学校の学生）で化粧の仕方を指導することもできる。
【００３４】
美容専門のクリニックや研究機関で使用されている「ビシア」という肌画像診断器の機能は、１）シミの解析、２）毛穴の解析、３）隠れジミの解析、４）ポルフイリン（ニキビの元になるアクネ菌の代謝物）の解析、５）シワの解析、６）キメの解析、７）皮膚の色の解析、８）肌年齢の解析と、いう画像診断器であり、本願発明のAIが判断し化粧のりの度合いを指数で表示する該媒体及び化粧のり判断機及び計測方法とは趣旨・目的が異なります。
【産業上の利用可能性】
【００３５】
従来、化粧するときには、手鏡や鏡台又は壁掛鏡の前で化粧をするのが通例ですが、本発明は鏡に代わり、AIで画像処理のソフト又はアプリを搭載した、カメラ機能付きパソコンやスマホ又はタブレットの媒体と及び化粧画像機にて、鏡に代わり顔肌画像ろ見ながら化粧をすることができる、「ソフト又はアプリ」であり、該媒体と肌画像診断器に機能を内蔵した新機種の製造には、多くの労力が必要になり、従って雇用増で経済活性化となり、更には世界の男女（人間）が楽しんで利用できる化粧用画像機器の開発で産業上の利用価値があり経済効果が大いに期待できる。
【手続補正書】
【提出日】令和1年7月8日(2019.7.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の皮膚のうち、顔肌（ガンキ）画像において、人工知能（「AI」という）を活用し、人種と性別と年代ごとに顔肌の皮質（素顔）、及び顔面部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の画像に、美容専門医師（以下「教師」という）により、各部位の画像を円形状に操作し囲んだ部位に、皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」の各皮質に性別と年代毎に「皮質と水分量」の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに部位毎に最良な化粧色彩した複数モデルを「良し」とした化粧ノリを標準データとし、口紅含む「化粧ノリ」の色彩度合いを「文字と数値」で入力した教師データとを人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア及びアプリにより、カメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットに該ソフトやアプリ機能を内蔵させ、複数モデルの標準データ中に、自身に最も適したデータを基に、美容師又は自身で部位全面に化粧ノリした色彩顔面を「良し」とした化粧ノリ画像を登録し、毎回の化粧時において化粧ノリ色彩が「良しとしたデータ」と見比べ、ソフトウェアの画像処理コンピュータが化粧色彩を識別し、化粧色彩の度合いをAIの判断で計測する特徴の、化粧ノリの色彩度合いをAI判断で画像に表示する計測方法。
【請求項２】
請求項１において、美容師又は自身で化粧するに当たり、カメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットで撮影した顔肌画像に、自身の性別と年代及び美容院・化粧品店で検査した皮質と水分量の数値データを該ソフト画像に登録した全体画面を表示させ、モデルの標準データをもとに、自身の画像顔面へ最良に化粧色彩した画像を自己データとして保存させ、毎回の化粧後に化粧ノリの色彩度合いの指数を画像に表示させ、同時に音声でも化粧ノリ度合いを伝える機能とし、更に、毎年の加齢ごとに、美容師か自身による最良の色彩で化粧ノリした顔肌画像を更新させ、毎回の化粧ノリを更新画像と見比べ、ソフトウェアの画像処理コンピュータが化粧色彩を識別し、化粧色彩の度合いをAIの判断で計測する特徴の、化粧ノリの色彩度合いをAI判断で画像に表示する計測方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
請求項1に記載の、人間の皮膚のうち、顔肌（ガンキ）画像において、人工知能（「AI」という）を活用し、人種と性別と年代ごとに顔肌の皮質（素顔）、及び顔面部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の画像に、美容専門医師（以下「教師」という）により、各部位の画像を円形状に操作し囲んだ部位に、皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」の各皮質に性別と年代毎に「皮質と水分量」の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに部位毎に最良な化粧色彩した複数モデルを「良し」とした化粧ノリを標準データとし、口紅含む「化粧ノリ」の色彩度合いを「文字と数値」で入力した教師データとを人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア及びアプリにより、カメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットに該ソフトやアプリ機能を内蔵させ、複数モデルの標準データ中に、自身に最も適したデータを基に、美容師又は自身で部位全面に化粧ノリした色彩顔面を「良し」とした化粧ノリ画像を登録し、毎回の化粧時において化粧ノリ色彩が「良しとしたデータ」と見比べ、ソフトウェアの画像処理コンピュータが化粧色彩を識別し、化粧色彩の度合いをAIの判断で計測する特徴の、化粧ノリの色彩度合いをAI判断で画像に表示する計測方法に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
請求項２に記載の、請求項１において、美容師又は自身で化粧するに当たり、カメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットで撮影した顔肌画像に、自身の性別と年代及び美容院・化粧品店で検査した皮質と水分量の数値データを該ソフト画像に登録した全体画面を表示させ、モデルの標準データをもとに、自身の画像顔面へ最良に化粧色彩した画像を自己データとして保存させ、毎回の化粧後に化粧ノリの色彩度合いの指数を画像に表示させ、同時に音声でも化粧ノリ度合いを伝える機能とし、更に、毎年の加齢ごとに、美容師か自身による最良の色彩で化粧ノリした顔肌画像を更新させ、毎回の化粧ノリを更新画像と見比べ、ソフトウェアの画像処理コンピュータが化粧色彩を識別し、化粧色彩の度合いをAIの判断で計測する特徴の、化粧ノリの色彩度合いをAI判断で画像に表示する計測方法に関する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
皮質の種類について、１）普通肌とは、潤い、キメ、ハリすべてが整った健康的で理想的な肌状態をいう。２）脂性肌とは、皮脂が過剰に（必要以上に）分泌されている状態をいう。
３）乾燥肌とは、文字通り、肌のうるおい・水分が不足している状態をいう。
本来、肌は角質がバリアとなり、水分を保持しています。健康な肌は、汗などの水分と皮脂が混ざり合ってできた皮脂幕で覆われています。４）混合肌とは、乾燥肌と脂性肌、両方の悩みを抱えるやっかいなもので、TゾーンとUゾーン（お肌の４つの働きで、皮質分泌力が活発なのをTゾーンで、「保水力」＋「自然代謝力」＋「皮脂分泌力」＋「毒素排出力」が弱いのがUゾーンで表す）の２つのタイプに別れているお肌のことです。
又、老化を早めるAGE（終末糖化産物）とは、「老け顔の人は、早死にする可能性が高い」という研究結果が報告されています。つまり、外見の老化と体内の老化は密接に関係しているということ。その原因となるのが、AGE（終末糖化産物）と呼ばれるもので「タンパク質と糖が加熱されてできた物質」のことで、強い毒性を持ち、老化を進める原因物質とされています。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
人間の皮膚のうち、顔肌（ガンキ）画像において、人工知能（「AI」という）を活用し、人種と性別と年代ごとに顔肌の皮質、及び顔面部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の画像に美容専門医師（以下「教師」という）により、各部位の画像を円形状に操作し囲んだ部位に、皮質即ち「普通肌・脂性肌・乾燥肌・混合肌」の各皮質に性別と年代毎に「皮質と水分量」の度合いを示す指数レベルを入力した教師データと、並びに部位毎に最良な化粧色彩した複数モデルを「良し」とした化粧ノリを標準データとし、口紅含む「化粧ノリ」の色彩度合いを「文字と数値」で入力した教師データとを人工的に作り正解を定義したものを機械学習させた画像処理のソフトウェア及びアプリにより、画面側の適所に付けたカメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットに該ソフトやアプリ機能を内蔵させ、複数モデルの標準データ中に、自身に最も適したデータを基に、美容師又は自身で部位全面に化粧ノリした色彩顔面を「良し」とした化粧ノリ画像を登録し、毎回の化粧時において化粧ノリ色彩が「良しとしたデータ」と見比べ、ソフトウェアの画像処理コンピュータが化粧色彩を識別し、化粧色彩の度合いをAIの判断で計測する特徴の、化粧ノリの色彩度合いをAIが判断し画像に表示する計測方法と、  又、美容師又は自身で化粧するに当たり、画面側の適所に付けたカメラ機能付きパソコンやスマートフォン、又はタブレットで撮影した顔肌画像に、自身の性別と年代及び美容院・化粧品店で検査した皮質と水分量の数値データを該ソフト画像に登録した全体画面を表示させ、モデルの標準データをもとに、自身の画像顔面へ最良に化粧色彩した画像を自己データとして保存させ、毎回の化粧後に化粧ノリの色彩度合いの指数を画像に表示させ、同時に音声でも化粧ノリ度合いを伝える機能とし、更に、毎年の加齢ごとに、美容師か自身による最良の色彩で化粧ノリした顔肌画像を更新させ、毎回の化粧ノリを更新画像と見比べ、ソフトウェアの画像処理コンピュータが化粧色彩を識別し、化粧色彩の度合いをAIの判断で計測する特徴の、化粧ノリの色彩度合いをAIが判断し画像に表示する計測方法である。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
年代ごとに顔肌の素顔皮質画像に専門医師（「教師」）により、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・
鼻の下と口の周り」の顔肌画像に円形状に操作し囲んだ５つの部位に、皮質ごと記号で表し、「普通肌を（A）、脂性肌を（B）、乾燥肌を（C）、混合肌を（D）」の４つのタイプ毎に、「皮脂と水分量」の度合いを示す「指数レベル」で表示する。顔肌に教師が円形状に囲んだ５部位内部に、油分（皮質をいう）と水分の比率を数値で示す。しかし、肌は加齢と共に水分量が低下していきますが、「大人の健康的」な肌の場合、水分量の平均値は「２０％〜３０％」と言われています。
「皮質と水分量」の「指数レベル」の表示方法、例えば、年代「１０代（２−８）」、「２０代（３−７）、３０代（４−６）、４０代（５−５）、５０代（６−４）、６０代（７−３）、７０代（８−２）、８０代（９−１）、９０代（９−１）、を標準としたデータを、教師によりデータ入力する。カメラで撮影した顔画像を「タッチか、なぞりながら」顔肌画面を表示させ、皮質タイプが記号で表示し、記号（皮質）別に「皮脂と水分量」が指数レベルで表示される、例えば、「皮質と水分量」の「指数レベル」を「A４−６」と表示された場合は「普通肌」で「油分４割」、「水分６割」と理解させ、自身の年代の標準データとを比較し、「化粧ノリ」を行う場合の参考とする。
○油分が多すぎると肌がベタつく原因となりますが、ある程度の量は必要です。油分があることで肌表面に天然の薄いバリアを作り出し、肌内部に水分を逃がさないようにしてくれます。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
次に、年代毎の「化粧のり指数レベル」の表示方法、「化粧ノリ度合い」に良し悪しの指数を記号
又は文字で表示させる、例えば、化粧ノリ色彩度合いのAI判断とは「悪い（いまいち）を記号１」、「普通は２」、「良いは３」の３つの指数レベルで表記する。例えば、化粧した状態をカメラで撮影し顔画像を「なぞりながら」顔肌画面を表示させ、顔面の部位「顎・頬・目元・鼻・鼻の下と口の周り」の顔肌画像に円形状に操作し囲んだ５つの部位に、化粧ノリを「化粧ノリの色彩度合い指数」で部位内部に表示する「標準データ」を教師によりデータを入力する。化粧に当り該カメラで撮影した顔肌画像に、自身の皮質を登録した全体画面を表示させ、モデルの標準データをもとに、自身の画像顔面へ最良に化粧した美肌画像を自己データとして登録・保存させ、のちに、化粧時に自身の化粧ノリを自己データと見比べ、化粧ノリの色彩で良し悪し度合いを、化粧の段階又は化粧終了時にAIの判断で化粧ノリの色彩度合い指数レベル、例えば「普通（２）」又は「良い（３）」と文字と数値で画像に表示させ、音声でも知る事ができるシステムとする。