(57)【要約】      （修正有）【課題】統計的分析によって得られる美容ニーズの分類に基づき、より有用な問診による美容判定を行う方法とシステム及び官能評価方法を提供する。【解決手段】美容判定方法は、肌に関する設問に対する多数の被検者の回答である基礎データと、顧客の設問に対する回答である問診データと、をコンピュータ制御プログラム５０の実行により処理して、顧客の美容判定を行う。コンピュータ制御プログラム５０は、前記基礎データから因子分析法により、少なくともエステティックに関するＥＳＴ因子とベースメイクに関するＭＢ因子とを抽出するための因子抽出手段５１ａと、前記問診データに基づいて顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳESTとＭＢ因子の得点ＳMBとを計算して、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置から、顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段５１ｂと、を有する。【選択図】図１６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
肌に関する３つ以上の設問に対する多数の被検者の回答である基礎データと、
顧客の前記設問に対する回答である問診データと、
をコンピュータ制御プログラムの実行により処理して、前記顧客の美容判定を行う美容判定方法であり、
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記基礎データから因子分析法により、少なくとも、エステティックに関するＥＳＴ因子と、前記ＥＳＴ因子と直交するベースメイクに関するＭＢ因子と、を抽出するための因子抽出手段と、
前記問診データに基づいて、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳESTと、ＭＢ因子の得点ＳMBと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置から、前記顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段と、を有することを特徴とする美容判定方法。
【請求項２】
前記設問が、エステティックと関係が深い、ハリ弾力、明るさ透明感、肌のキメ、若々しさ、に関する項目のうち少なくとも１つを含み、かつ、ベースメイクと関係が深い、化粧崩れ、化粧ノリが悪い、キメが粗い、に関する項目のうち少なくとも１つを含む請求項１に記載の美容判定方法。
【請求項３】
前記因子抽出手段は、前記ＥＳＴ因子と前記ＭＢ因子に加えて少なくとも、皮脂過剰に関するＯ因子と、肌乾燥に関するＤ因子と、を抽出し、
前記コンピュータ制御プログラムは、前記問診データに基づいて、前記顧客の、Ｏ因子の得点ＳOと、Ｄ因子の得点ＳDと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた肌タイプ識別面における点（ＳO，ＳD）の位置から前記顧客の肌タイプを判定するための肌タイプ判定手段を有する請求項１又は２に記載の美容判定方法。
【請求項４】
前記コンピュータ制御プログラムは、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳEST及び／又はＭＢ因子の得点ＳMBに対する、前記顧客の各設問の回答の寄与度を表示するための因子得点回答寄与度表示手段を有する請求項１〜３のいずれかに記載の美容判定方法。
【請求項５】
前記顧客の美容ニーズ及び／又は肌タイプの判定に加えて、少なくとも１つの美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを判別する美容判定方法であり、
前記設問は、被検者が美容商品ｇを利用しているか否かを問う設問を含み、
前記コンピュータ制御プログラムは、ｎを１以上の整数として、前記顧客のｎ個の因子の得点Ｓ＝（Ｓ1，Ｓ2，・・，Ｓn）から計算される少なくとも１つの利用率に基づいて、美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを判別する利用率基準推奨判別手段を有し、
前記利用率は、前記顧客のｎ個の因子の得点Ｓを含む、ｎ次元数ベクトル空間Ｒnのある領域に含まれるような、因子の得点を有する前記基礎データに係る被検者のうち、美容商品ｇを利用している被検者の割合に基づいて計算される請求項１〜４のいずれかに記載の美容判定方法。
【請求項６】
前記顧客の美容ニーズ及び／又は肌タイプの判定に加えて、少なくとも１つの美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを機械学習により判別する美容判定方法であり、
前記設問は、被検者が美容商品ｇを利用しているか否かを問う設問である利用有無設問を含み、
前記コンピュータ制御プログラムは、前記被検者若しくは前記顧客の、因子の得点、又は、前記設問に対する回答を表す数値を入力値とし、前記利用有無設問に対する回答を表す数値の予測値を出力値とする、予測関数の出力値を計算するための予測関数出力値計算手段を有し、
前記予測関数は、基礎データを用いた機械学習により好適化される請求項１〜４のいずれかに記載の美容判定方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の前記コンピュータ制御プログラム。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれかに記載の前記コンピュータ制御プログラムに係るパラメータ、又は、請求項６に記載の予測関数を規定するパラメータを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項９】
請求項１〜３のいずれかに記載の美容判定方法を利用した、美容商品の官能評価方法であり、評価に協力する協力者がある期間の間、前記美容商品を利用する、前と後の両時に、前記協力者に問診を行い、前記設問に対する前記協力者の回答に基づいて、ＥＳＴ因子、ＭＢ因子、Ｏ因子、Ｄ因子、及びこれら以外の因子のうち、いずれか１つ以上の因子の得点を、前記期間の前と後の両時について、それぞれ計算し、前記期間における前記得点の変化量から改善効果を測定することを特徴とする官能評価方法。
【請求項１０】
独立したコンピュータ、又は、互いに双方向に通信可能なサーバと端末からなり、
肌に関する３つ以上の設問に対する多数の被検者の回答である基礎データと、
顧客の前記設問に対する回答である問診データと、
をコンピュータ制御プログラムの実行により処理して、前記顧客の美容判定を行う美容判定システムであり、
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記基礎データから因子分析法により、少なくとも、エステティックに関するＥＳＴ因子と、前記ＥＳＴ因子と直交するベースメイクに関するＭＢ因子と、を抽出するための因子抽出手段と、
前記問診データに基づいて、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳESTと、ＭＢ因子の得点ＳMBと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置から、前記顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段と、を有することを特徴とする美容判定システム。
【請求項１１】
生徒が、顧客の美容ニーズの判定について学ぶことができるｅラーニングシステムであり、
独立したコンピュータ、又は、互いに双方向に通信可能なサーバと端末からなり、請求項１０に記載のコンピュータ制御プログラムを実行できるように構成され、
現実の若しくは仮想的な顧客の問診データについての、請求項１０に記載の美容判定システムによる美容判定の判定結果を表示するための判定結果表示手段、又は、当該判定結果と生徒自身による判定結果とを比較するための判定結果比較手段、を有することを特徴とするｅラーニングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客や被検者の美容ニーズや肌タイプを問診データに基づいて評価する美容判定方法、官能評価方法及び美容判定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
問診データに基づいて顧客や被検者の肌タイプを評価する美容判定を行う技術として、例えば特許文献１〜４に開示された技術が知られている。
【０００３】
特許文献１（特許第６４０４６７７号公報）には、肌に関する問診データと、角質および／または皮脂の画像データに、データ処理を施して診断データとし、これら診断データを演算して肌診断結果を出力する肌状態の判定システムが開示されている。しかし、この診断システムでは、被検者が画像データを用意する手間がかかり、また、画像データにデータ処理を施して診断データとし、診断データに演算を行って肌診断結果を出力するサーバ装置のプログラム開発にコストがかかる欠点がある。
【０００４】
美容室や化粧品販売店等における美容上の肌状態の評価は、被検者ないし顧客に問診してその自己判断に基づいて、手間とコストを要さない方法で簡易に行うことが望ましい。この問診方式においては、単なる聞き取りだけでなく、種々の工夫が特許文献２等に開示されている。
【０００５】
特許文献２（特開２００２−１５７４６９号公報）には、年齢、性別、生活環境、肌の水分量、皮脂量、肌の悩み、肌の感度、肌の感触の好みに関するチェックリストに回答することで自動的にユーザの肌質を決定する手段を有する化粧品購入システムの発明が開示されている。ここで、ユーザの肌質は、敏感、すべての肌質、混合肌質、普通肌質、オイリー肌質、及び、乾燥肌質に分類される。また、当該システムは、ユーザの肌に関する情報と関連付けられた化粧品名を含む化粧品データを蓄積しており、この化粧品データをユーザ端末に送信することができる。
【０００６】
ところで、一人一人に適した化粧品・ケア商品や美容サービスを選択する際には、自覚、他覚にかかわらず、肌タイプの判断・判定は、消費者・顧客の決定要因として重要になる。この肌タイプの美容判定には、上記問診方式が簡単で、且つ低コストに実施できる点で好適である。しかしながら、本発明者は、特許文献２のチェックリスト項目に見られるような、肌の乾燥性や脂性を直接的に聞く美容判定では、被検者の肌の水分量や皮脂量を客観的に把握することが難しいことに気付いた。言い換えれば、直接的設問による、被検者の肌タイプの自己評価と、対応する物理量の測定機器による測定値にはあまり相関性が見られない。肌タイプを決める乾燥性や脂性等については、直接的な設問項目に対する回答のみから判定するのではなく、複数の設問項目に対する回答から総合的に判定することが望ましいと考えられる。
【０００７】
特許文献３（特開２０１７−１２０５９５号公報）には、化粧料の塗布状態をアンケートで評価する場合に、回答精度を向上させる方法の発明が開示されている。この発明においては、評価用語（上記の設問項目に対応）に対する回答である評価値に基づいて評価得点を算出し、総称的評価用語（上記の肌タイプに対応）の分類ごとに評価得点を集計し、集計結果を含む評価結果を出力する。しかしながら、発明の開示は化粧料の塗布状態についてのものにとどまっており、被検者の美容ニーズや肌タイプについて評価したい場合に、どのような評価用語や総称的評価用語を採用すべきなのか、また、上記の場合に評価用語に基づいて評価得点はどのように設定すべきなのか、と言った点については全く不明で
ある。
【０００８】
本発明者による特許発明が記載された特許文献４（特許第５４１９００４号公報）には、多数の被検者から年齢別に問診して基礎データを収集し、基礎データから因子分析法により皮脂過剰因子と肌乾燥因子を抽出しておき、特定の年齢の被検者に問診したとき、その問診データに基づいて該被検者の肌タイプを２次元的に分類する方法等の発明が開示されている。
本発明者は、この特許発明を実施する過程で、２つの気付きを得た。第一の気付きは、直接的な設問を減らすなど、設問セットを見直すことで因子分析による肌タイプの判定精度を向上させる余地があることである。第二の気付きは、上記の皮脂過剰因子と肌乾燥因子による肌タイプの２次元分類は、化粧品分類において、洗顔・クレンジング・化粧水・乳液・ミルクなどの基礎化粧品群と相関が大きいことである。化粧品には、基礎化粧品群の他に、美容液やクリーム等のエステティック化粧品群、ファンデーション等のベースメイク化粧品群、口紅等のポイントメイク化粧品群といった種類があり、これら基礎化粧品群以外の種類の化粧品のそれぞれと相関の大きな因子を、因子分析により見出すことができれば、化粧品等の購買における顧客心理の総合的なモデルを確立することができる。そうすれば、顧客の肌タイプに加えて美容ニーズを的確に把握し、顧客に適した化粧品や美容サービスを勧めたり、使用法を提案するといった美容アドバイスを、総合的な購買心理モデルに基づいて、より的確に行うことができる可能性がある。特許文献４における基礎データの被検者数は４２２７人であったが、より大規模なビッグデータを基礎データに用いることで、上記モデルの精度向上が期待できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第６４０４６７７号公報
【特許文献２】特開２００２−１５７４６９号公報
【特許文献３】特開２０１７−１２０５９５号公報
【特許文献４】特許第５４１９００４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述の通り、問診データに基づいて顧客や被検者の肌タイプや美容ニーズを評価する美容判定を行う従来の技術には、問診以外の高コスト又は手間のかかる手段が必要であること、直接的な設問を減らすことで被検者の肌状態の判定精度を更に改善できる可能性があること、判定される肌タイプや美容ニーズが化粧品分類における特定の種類の化粧品群の顧客適性のみとしか相関をもたないこと、等の課題があった。
【００１１】
本発明の目的は、上記課題に鑑み、ビッグデータに基づく統計的手法によって客観的に得られた美容ニーズの分類と、好ましくは肌タイプの分類と、に基づき、より総合的な問診による美容判定を行うことができる、簡易で低コストかつ高精度な美容判定方法、官能評価方法及び美容判定システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、係る課題を解決するためになされたものであり、本発明の第１の形態は、肌に関する３つ以上の設問に対する多数の被検者の回答である基礎データと、顧客の前記設問に対する回答である問診データと、をコンピュータ制御プログラムの実行により処理して、前記顧客の美容判定を行う美容判定方法であり、前記コンピュータ制御プログラムは、前記基礎データから因子分析法により、少なくとも、エステティックに関するＥＳＴ因子と、前記ＥＳＴ因子と直交するベースメイクに関するＭＢ因子と、を抽出するための因子抽出手段と、前記問診データに基づいて、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳESTと、Ｍ
Ｂ因子の得点ＳMBと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置から、前記顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段と、を有することを特徴とする美容判定方法である。
【００１３】
本発明の第２の形態は、前記設問が、エステティックと関係が深い、ハリ弾力、明るさ透明感、肌のキメ、若々しさ、に関する項目のうち少なくとも１つを含み、かつ、ベースメイクと関係が深い、化粧崩れ、化粧ノリが悪い、キメが粗い、に関する項目のうち少なくとも１つを含む前記美容判定方法である。
【００１４】
本発明の第３の形態は、前記因子抽出手段が、前記ＥＳＴ因子と前記ＭＢ因子に加えて少なくとも、皮脂過剰に関するＯ因子と、肌乾燥に関するＤ因子と、を抽出し、前記コンピュータ制御プログラムは、前記問診データに基づいて、前記顧客の、Ｏ因子の得点ＳOと、Ｄ因子の得点ＳDと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた肌タイプ識別面における点（ＳO，ＳD）の位置から前記顧客の肌タイプを判定するための肌タイプ判定手段を有する前記美容判定方法である。
【００１５】
本発明の第４の形態は、前記コンピュータ制御プログラムが、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳEST及び／又はＭＢ因子の得点ＳMBに対する、前記顧客の各設問の回答の寄与度を表示するための因子得点回答寄与度表示手段を有する前記美容判定方法である。
【００１６】
本発明の第５の形態は、前記顧客の美容ニーズ及び／又は肌タイプの判定に加えて、少なくとも１つの美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを判別する美容判定方法であり、前記設問は、被検者が美容商品ｇを利用しているか否かを問う設問を含み、前記コンピュータ制御プログラムは、ｎを１以上の整数として、前記顧客のｎ個の因子の得点Ｓ＝（Ｓ1，Ｓ2，・・，Ｓn）から計算される少なくとも１つの利用率に基づいて、美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを判別する利用率基準推奨判別手段を有し、前記利用率は、前記顧客のｎ個の因子の得点Ｓを含む、ｎ次元数ベクトル空間Ｒnのある領域に含まれるような、因子の得点を有する前記基礎データに係る被検者のうち、美容商品ｇを利用している被検者の割合に基づいて計算される前記美容判定方法である。
【００１７】
本発明の第６の形態は、前記顧客の美容ニーズ及び／又は肌タイプの判定に加えて、少なくとも１つの美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを機械学習により判別する美容判定方法であり、前記設問は、被検者が美容商品ｇを利用しているか否かを問う設問である利用有無設問を含み、前記コンピュータ制御プログラムは、前記被検者若しくは前記顧客の、因子の得点、又は、前記設問に対する回答を表す数値を入力値とし、前記利用有無設問に対する回答を表す数値の予測値を出力値とする、予測関数の出力値を計算するための予測関数出力値計算手段を有し、前記予測関数は、基礎データを用いた機械学習により好適化される前記美容判定方法である。
【００１８】
本発明の第７の形態は、前記コンピュータ制御プログラムである。
【００１９】
本発明の第８の形態は、前記コンピュータ制御プログラムの係るパラメータ、又は、前記予測関数を規定するパラメータを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体である。
【００２０】
本発明の第９の形態は、前記美容判定方法を利用した、美容商品の官能評価方法であり、評価に協力する協力者がある期間の間、前記美容商品を利用する、前と後の両時に、前記協力者に問診を行い、前記設問に対する前記協力者の回答に基づいて、ＥＳＴ因子、ＭＢ因子、Ｏ因子、Ｄ因子、及びこれら以外の因子のうち、いずれか１つ以上の因子の得点を、前記期間の前と後の両時について、それぞれ計算し、前記期間における前記得点の変
化量から改善効果を測定することを特徴とする官能評価方法である。
【００２１】
本発明の第１０の形態は、独立したコンピュータ、又は、互いに双方向に通信可能なサーバと端末からなり、肌に関する３つ以上の設問に対する多数の被検者の回答である基礎データと、顧客の前記設問に対する回答である問診データと、をコンピュータ制御プログラムの実行により処理して、前記顧客の美容判定を行う美容判定システムであり、前記コンピュータ制御プログラムは、前記基礎データから因子分析法により、少なくとも、エステティックに関するＥＳＴ因子と、前記ＥＳＴ因子と直交するベースメイクに関するＭＢ因子と、を抽出するための因子抽出手段と、前記問診データに基づいて、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳESTと、ＭＢ因子の得点ＳMBと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置から、前記顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段と、を有することを特徴とする美容判定システムである。
【００２２】
本発明の第１１の形態は、生徒が、顧客の美容ニーズの判定について学ぶことができるｅラーニングシステムであり、独立したコンピュータ、又は、互いに双方向に通信可能なサーバと端末からなり、前記コンピュータ制御プログラムを実行できるように構成され、現実の若しくは仮想的な顧客の問診データについての、前記美容判定システムによる美容判定の判定結果を表示するための判定結果表示手段、又は、当該判定結果と生徒自身による判定結果とを比較するための判定結果比較手段、を有することを特徴とするｅラーニングシステムである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の第１の形態によれば、肌に関する３つ以上の設問に対する多数の被検者の回答である基礎データと、顧客の前記設問に対する回答である問診データと、をコンピュータ制御プログラムの実行により処理して、前記顧客の美容判定を行う美容判定方法であり、前記コンピュータ制御プログラムは、前記基礎データから因子分析法により、少なくとも、エステティックに関するＥＳＴ因子と、前記ＥＳＴ因子と直交するベースメイクに関するＭＢ因子と、を抽出するための因子抽出手段と、前記問診データに基づいて、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳESTと、ＭＢ因子の得点ＳMBと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置から、前記顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段と、を有することを特徴とする美容判定方法を提供できる。
【００２４】
ここで「多数の被検者」とは、限定されるものではないが、概ね１千人以上であり、好ましくは８千人以上であり、更に好ましくは１．６万人以上の被検者をいう。対象とする顧客層の母集団からランダムにサンプリングされたサンプル集団に属する被検者の回答からなる基礎データが大規模になるほど、各因子の得点により把握される、サンプル集団における各顧客の相対位置と、母集団における当該顧客の真の相対位置とのずれが小さくなり、美容ニーズ及び肌タイプの判定精度が向上する。
【００２５】
本発明の本形態では、皮脂過剰及び肌乾燥などに関する直接的な設問に対する顧客の回答のみから肌タイプ及び美容ニーズを判定するのではなく、因子分析を用いてすべての設問に対する回答を総合して、顧客の各因子の得点を計算し、これらの因子の得点により顧客の肌タイプ及び美容ニーズを判定するから、当該判定の精度を高めることができる。更に、本発明では、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置として顧客の美容ニーズを視覚的に表現するから、顧客と販売者等がともに短時間で顧客の美容ニーズの情報を把握し、共有することができる。
【００２６】
ＥＳＴ因子は、基礎データにおける各設問の回答の分散の最も大きな部分を説明する極めて重要な因子である。後述する実施例の設問セットにおけるその説明力は、皮脂過剰に
関するＯ因子や肌乾燥に関するＤ因子より大きい。ＥＳＴ因子と関連性が大きい化粧品群はエステティック化粧品群であるが、市場における当該化粧品群の商品数が極めて多いこともＥＳＴ因子の重要性を示すと考えられる。また、ＭＢ因子は、基礎データにおける各設問の回答の分散の大きな部分を説明する重要な因子である。後述する実施例の設問セットにおけるその説明力は、ＥＳＴ因子、皮脂過剰に関するＯ因子、肌乾燥に関するＤ因子に次ぐ大きさを有する。ＭＢ因子と関連性が大きい化粧品群はベースメイク化粧品群であるが、市場における当該化粧品群の商品数が多いことはＭＢ因子の重要性を示すと考えられる。本発明の本形態によれば、ＥＳＴ因子及びＭＢ因子の得点に基づいて顧客の美容ニーズをより的確に判定し、把握することができる。
【００２７】
本発明の第２の形態によれば、前記設問が、エステティックと関係が深い、ハリ弾力、明るさ透明感、肌のキメ、若々しさ、に関する項目のうち少なくとも１つを含み、かつ、ベースメイクと関係が深い、化粧崩れ、化粧ノリが悪い、キメが粗い、に関する項目のうち少なくとも１つを含む前記美容判定方法を提供できる。本発明の本形態においては、前記設問が上記の項目のうち少なくとも１つを含むから、顧客のＥＳＴ因子の得点及び／又はＭＢ因子の得点を適切に算出して、顧客の美容ニーズを的確に判定し、把握することができる。顧客の美容ニーズのより的確な判定と把握のためには好ましくは、前記設問が、エステティックと関係が深い前記項目のうち少なくとも２つを含み、かつ、ベースメイクと関係が深い前記項目のうち少なくとも２つを含むことが望ましく、より好ましくは、前記設問が、エステティックと関係が深い前記項目のすべてを含み、かつ、ベースメイクと関係が深い前記項目のすべてを含むことが望ましい。
【００２８】
本発明の第３の形態によれば、前記因子抽出手段が、前記ＥＳＴ因子と前記ＭＢ因子に加えて少なくとも、皮脂過剰に関するＯ因子と、肌乾燥に関するＤ因子と、を抽出し、前記コンピュータ制御プログラムは、前記問診データに基づいて、前記顧客の、Ｏ因子の得点ＳOと、Ｄ因子の得点ＳDと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた肌タイプ識別面における点（ＳO，ＳD）の位置から前記顧客の肌タイプを判定するための肌タイプ判定手段を有する前記美容判定方法を提供できる。
【００２９】
肌の乾燥性や脂性についての顧客の主観的認識は意外にも、測定器による測定値と相関性が低い。本発明では、肌乾燥や皮脂過剰などに関する直接的な設問に対する顧客の回答のみから肌タイプ及び美容ニーズを判定するのではなく、肌の乾燥性や脂性などの程度を直接に尋ねる設問を減らし、因子分析法を用いてすべての設問に対する回答を総合して、顧客の皮脂過剰に関するＯ因子の得点と肌乾燥に関するＤ因子の得点と他の因子の得点を計算し、これらの因子の得点により総合的かつ間接的に顧客の肌タイプ及び美容ニーズを判定するから、当該判定の精度を高めることができる。加えて、本発明の本形態では、皮脂過剰に関するＯ因子の得点と肌乾燥に関するＤ因子の得点に加え、エステティックに関するＥＳＴ因子の得点とベースメイクに関するＭＢ因子の得点を用いて判定を行うから、顧客の肌タイプ及び美容ニーズを総合的に把握し、より正確かつ詳細に判定することができる。更に、本形態では、ＸＹ座標軸を備えた肌タイプ識別面における点（ＳO，ＳD）の位置として顧客の肌タイプを視覚的に表現するから、顧客と販売者等がともに短時間で顧客の肌タイプの情報を把握し、共有することができる。
【００３０】
本発明の第４の形態によれば、前記コンピュータ制御プログラムが、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳEST及び／又はＭＢ因子の得点ＳMBに対する、前記顧客の各設問の回答の寄与度を表示するための因子得点回答寄与度表示手段を有する前記美容判定方法を提供できる。本発明の本形態においては、前記コンピュータ制御プログラムが因子得点回答寄与度表示手段を有するから、顧客及び／又は販売者等は、顧客による各設問の回答が顧客のＥＳＴ因子の得点ＳEST及び／又はＭＢ因子の得点ＳMBにどの程度寄与しているか、という寄与度を知ることができる。したがって本形態によれば、顧客及び／又は販売者等は、
顧客の美容ニーズの内訳をより詳細に把握して、美容商品の購入や推奨の参考にすることができる。
【００３１】
本発明の第５の形態によれば、前記顧客の美容ニーズ及び／又は肌タイプの判定に加えて、少なくとも１つの美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを判別する美容判定方法であり、前記設問は、被検者が美容商品ｇを利用しているか否かを問う設問を含み、前記コンピュータ制御プログラムは、ｎを１以上の整数として、前記顧客のｎ個の因子の得点Ｓ＝（Ｓ1，Ｓ2，・・，Ｓn）から計算される少なくとも１つの利用率に基づいて、美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを判別する利用率基準推奨判別手段を有し、前記利用率は、前記顧客のｎ個の因子の得点Ｓを含む、ｎ次元数ベクトル空間Ｒnのある領域に含まれるような、因子の得点を有する前記基礎データに係る被検者のうち、美容商品ｇを利用している被検者の割合に基づいて計算される前記美容判定方法を提供できる。
本形態の利用率基準推奨判別手段は、前記ｎ次元数ベクトル空間Ｒnにおいて、問診データに基づいて計算される顧客の因子の得点と近い因子の得点を有する被検者による美容商品ｇの利用率を基礎データから計算し、その計算された利用率に基づいて美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを判別するから、本発明の本形態は、ビッグデータである基礎データの因子分析法による統計的分析と顧客の問診データに基づいて、客観的に美容商品の推奨判別を行うことのできる美容判定方法を提供することができる。
【００３２】
本発明の第６の形態によれば、前記顧客の美容ニーズ及び／又は肌タイプの判定に加えて、少なくとも１つの美容商品ｇを前記顧客に推奨すべきか否かを機械学習により判別する美容判定方法であり、前記設問は、被検者が美容商品ｇを利用しているか否かを問う設問である利用有無設問を含み、前記コンピュータ制御プログラムは、前記被検者若しくは前記顧客の、因子の得点、又は、前記設問に対する回答を表す数値を入力値とし、前記利用有無設問に対する回答を表す数値の予測値を出力値とする、予測関数の出力値を計算するための予測関数出力値計算手段を有し、前記予測関数は、基礎データを用いた機械学習により好適化される前記美容判定方法を提供できる。
本形態の予測関数出力値計算手段は、顧客の因子の得点、又は問診データにおける設問に対する回答を表す数値を入力値とし、前記利用有無設問に対する回答を表す数値の予測値を出力値とする、予測関数の出力値を計算し、前記予測関数は基礎データを用いた機械学習により好適化されるから、本発明の本形態は、ビッグデータである基礎データを用いた機械学習と顧客の問診データに基づいて、統計的かつ客観的に美容商品の推奨判別を行うことのできる美容判定方法を提供することができる。
【００３３】
本発明の第７の形態によれば、前記コンピュータ制御プログラムを提供できる。
【００３４】
本発明の第８の形態によれば、前記コンピュータ制御プログラムに係るパラメータ、又は、前記予測関数を規定するパラメータである分析済パラメータを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供できる。例えば、機械学習の場合、予測関数を規定するパラメータは、基礎データに基づく機械学習により好適化されるが、機械学習にはしばしば計算時間を要する。そこで、好適化された学習済みのパラメータである分析済パラメータをコンピュータ読取可能な記憶媒体に記録しておくことにより、他のコンピュータやサーバや端末において、計算時間を要する機械学習を行わなくても、あらかじめ分析済パラメータを前記記憶媒体から読み込み、前記コンピュータ制御プログラムを実行して、本発明に係る美容判定を行うことができる。また、因子分析法を用いる場合も同様であって、この場合には、前記コンピュータ制御プログラムに係るパラメータとは、基礎データを用いた因子分析によって得られる因子荷重係数、因子得点係数、変数や独立因子の共分散行列などの分析済パラメータを意味する。
【００３５】
本発明の第９の形態によれば、前記美容判定方法を利用した、美容商品の官能評価方法
であり、評価に協力する協力者がある期間の間、前記美容商品を利用する、前と後の両時に、前記協力者に問診を行い、前記設問に対する前記協力者の回答に基づいて、ＥＳＴ因子、ＭＢ因子、Ｏ因子、Ｄ因子、及びこれら以外の因子のうち、いずれか１つ以上の因子の得点を、前記期間の前と後の両時について、それぞれ計算し、前記期間における前記得点の変化量から改善効果を測定することを特徴とする官能評価方法を提供できる。
【００３６】
通常、化粧品等の開発局面における官能評価では、例えば「しっとり」の程度を例にとると、実験室内で被検者に短時間の当該化粧品等のテスト使用を行ってもらい、テストの前後にそれぞれ直接的な設問により問診を行い、選ばれた評価選択肢を保湿スケールとし、テストの前後における当該保湿スケールの変化量により改善効果を測定する方式が採用されている。一方、本発明の本形態においては、必ずしも直接的でない設問に対する回答から計算される乾燥因子の得点ＳDを用い、ある期間（例えば数日以上）の前後の得点変化として改善効果を測定する。本形態は、測定機器を用いない官能評価方法であり、実験室外での実際の使用条件に即した、化粧品又は美容サービスの実使用局面で利用可能な官能評価方法を提供できる。
【００３７】
本発明の第１０の形態によれば、独立したコンピュータ、又は、互いに双方向に通信可能なサーバと端末からなり、肌に関する３つ以上の設問に対する多数の被検者の回答である基礎データと、顧客の前記設問に対する回答である問診データと、をコンピュータ制御プログラムの実行により処理して、前記顧客の美容判定を行う美容判定システムであり、前記コンピュータ制御プログラムは、前記基礎データから因子分析法により、少なくとも、エステティックに関するＥＳＴ因子と、前記ＥＳＴ因子と直交するベースメイクに関するＭＢ因子と、を抽出するための因子抽出手段と、前記問診データに基づいて、前記顧客の、ＥＳＴ因子の得点ＳESTと、ＭＢ因子の得点ＳMBと、を計算して、ＸＹ座標軸を備えた美容ニーズ識別面における点（ＳEST，ＳMB）の位置から、前記顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段と、を有することを特徴とする美容判定システムを提供できる。
【００３８】
本発明の第１１の形態によれば、生徒が、顧客の美容ニーズの判定について学ぶことができるｅラーニングシステムであり、独立したコンピュータ、又は、互いに双方向に通信可能なサーバと端末からなり、前記コンピュータ制御プログラムを実行できるように構成され、現実の若しくは仮想的な顧客の問診データについての、前記美容判定システムによる美容判定の判定結果を表示するための判定結果表示手段、又は、当該判定結果と生徒自身による判定結果とを比較するための判定結果比較手段、を有することを特徴とするｅラーニングシステムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】図１は、従来の因子分析モデル［１３］による解析結果を示す表図であり、図（１Ａ）は因子荷重を、図（１Ｂ）は因子得点係数を示す。
【図２】図２は、上記の因子得点係数をプロットしたグラフ図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る因子分析モデル［２１］による解析結果を示す表図であり、図（３Ａ）は因子荷重を、図（３Ｂ）は因子得点係数を示す。
【図４】図４は、上記の２つのモデルによる解析結果における、因子の得点どうしの相関係数を示す表図である。
【図５】図５は、上記の因子分析モデル［２１］による解析結果における因子得点係数をプロットしたグラフ図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態に係る設問と、顧客の回答の具体例を示す表図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態において、美容ニーズ識別面及び肌タイプ識別面上に、上記の顧客の美容ニーズ及び肌タイプを図示したグラフ図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態において、各因子の得点に対する、上記の顧客の各設問の回答の寄与度を図示したグラフ図である。
【図９】図９は、本発明の一実施形態に係る因子分析モデル［３４］による解析結果における因子荷重を示す表図である。
【図１０】図１０は、上記の因子分析モデル［３４］による解析結果における因子得点係数を示す表図である。
【図１１】図１１は、本発明の一実施形態において、各美容商品を顧客に推奨すべきか否かを判別した推奨判別結果の表示の一例を示す表図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施形態に係るニューラルネットワークの２つの構成例を示す構成図である。
【図１３】図１３は、本発明の一実施形態に係る美容判定方法のフロー図である。
【図１４】図１４は、図１３のフロー図における、美容判定のステップ、判定結果表示のステップ、及び、推奨判別結果表示のステップの、それぞれの詳細フロー図である。
【図１５】図１５は、独立したコンピュータ（例えばパソコン）で構成される、本発明の一実施形態の構成図である。
【図１６】図１６は、本発明の一実施形態に係るコンピュータ制御プログラムの構成図である。
【図１７】図１７は、サーバと端末がネットワークで結ばれた本発明の２つの実施形態を示す構成図である。
【図１８】図１８は、化粧品の分類の一例を示す表図である。
【図１９】図（１９Ａ）は、従来の因子分析モデル［１３］による肌タイプの分類を示す説明図であり、図（１９Ｂ）は、本発明に係る美容ニーズの分類を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
本発明に係る美容判定方法、及びシステムの実施形態を、図面を参照して以下に詳細に説明する。
【００４１】
＜１．肌タイプを識別する従来の美容判定＞
（特許発明の要約）  本発明者が特許第５４１９００４号公報に開示した特許発明においては、美容や肌状態に関する設問を用いた年齢別の女性の問診データから、因子分析法により、皮脂過剰因子と肌乾燥因子が抽出される。皮脂過剰因子と肌乾燥因子は、低年齢層では逆相関の「一次元モデル」、中高年層では、ほぼ無相関の「二次元モデル」で説明できる。図（１９Ａ）に示すように、顧客のこれら因子の得点は、皮脂過剰に関するＸ軸と、肌乾燥に関するＹ軸と、が張る二次元の識別面上に分布し、これら因子の得点が示す顧客の肌タイプは、乾燥肌、普通肌、脂性肌（又は皮脂過剰肌）、及び皮脂過剰型乾燥肌（又は隠れ乾燥肌）の４つの象限に分類される。原点の周りにＸ軸を４５度回転させた軸をＡ軸とし、同じくＹ軸を４５度回転させた軸をＢ軸とする。Ａ軸は、第３象限（普通肌）と第１象限（皮脂過剰型乾燥肌）を通り、Ｂ軸は、第４象限（脂性肌）と第２象限（乾燥肌）を通る。Ｂ軸が低年齢層の一次元モデルに対応し、Ａ軸及びＢ軸が中高年層の二次元モデルに対応する。かつ、Ａ軸の座標が、皮脂および肌乾燥に関する肌不満の大きさを示す。前記特許発明は、上記の識別面を利用して肌タイプを分類する美容判定方法である。
【００４２】
＜２．美容ニーズを識別する本発明の美容判定＞
（３番目の因子の発見）  上記特許発明を実施する過程で蓄積したデータを再解析した結果、皮脂過剰因子（脂性因子）、肌乾燥因子（乾燥因子）の他に、独立した３番目の因子（以下、「Ｎｏ３因子」と呼ぶ。）を見い出した。本発明者は、後述する設問項目を用い、新たに20歳〜69歳の20000人の女性に問診して19468人から有効回答を得た。本明細書では、上記有効回答を基礎データとして因子分析法により解析を行った解析結果を例に、上記の発見と本発明について説明する。
図（１Ａ）は、上記基礎データから、肌タイプの分析に有用な１３項目の設問セットに
対する２択（０又は１）の回答を選択し、選択された回答を因子分析法で解析して抽出された３つの因子の因子荷重を示す表図である。抽出する因子の数を３としたのは、平均０、標準偏差１に標準化した上記回答の共分散行列の固有値のうち、１以上であるものの個数が３であるゆえである。因子荷重の推計には最尤法を用いた。表図（１Ａ）に示した因子荷重は、Kaiserの正規化を伴わないバリマックス法で収束するまで６回の回転を行った後の因子荷重である。また、図（１Ｂ）は、上記の因子分析法による解析で得られた因子得点係数を示す表図である。因子の得点の計算には回帰法を用いた。更に、図（２Ａ）は、脂性因子の因子得点係数を横軸に、乾燥因子の因子得点係数を縦軸にとってプロットしたグラフ図であり、図（２Ｂ）はＮｏ３因子と乾燥因子について、図（２Ｃ）はＮｏ３因子と脂性因子について、それぞれ同様に因子得点係数をプロットしたグラフ図である。図（１Ｂ）の表図及び図２のグラフ図から読み取れるように、３番目のＮｏ３因子は、「化粧崩れ」「化粧ノリが悪い」「キメが粗い」といった、化粧不満（肌質不満）にかかわる設問項目と高い関連があることが見い出された。以下では、上記のモデルを、因子分析モデル［１３］、と呼ぶ。
【００４３】
【表１】
2020201528.tif 000003
【００４４】
表１は、因子分析モデル［１３］における、各因子の得点どうしの相関係数を示す。異なる因子の得点どうしの相関は小さく、言い換えれば、各因子はほぼ直交していることがわかる。この点は図２からも読み取れる。例えば、図（２Ａ）において、「化粧崩れ」「化粧ノリが悪い」「キメが粗い」といった、化粧不満（肌質不満）にかかわる設問項目は、点線で囲った原点の近傍にプロットされている。つまり、図２の３つの図を、空間的な１つの図の、直交する３方向それぞれへの射影図であると見做すとき、Ｎｏ３因子と高い関連のある上記の設問項目は、Ｎｏ３因子の因子得点係数の軸（Ｚ軸と呼ぶ）の近傍にプロットされている。このことは、脂性因子や乾燥因子の因子得点係数の軸（Ｘ軸及びＹ軸）と、Ｚ軸がほぼ直交していることを示すものである。
【００４５】
（４番目の因子の探求）  さらに、Ｎｏ３因子と直交し、脂性因子及び乾燥因子とも直交する、４番目の因子を見い出し、高次元に新たな識別面を得ることで、上記特許発明の知見を包含する、新しい美容判定方法の可能性を考え、検討を重ねた。具体的には、上記の基礎データを用い、特許第５４１９００４号で構築された上記の１３項目の設問セットに、新たな問診項目のセットを組み合わせて、乾燥因子及び脂性因子とともに、３番目、及び、その対となる４番目の因子を因子分析法による解析で抽出することを繰り返した。結果として、新たに８個の問診項目を追加することで、上記目的を達成した。つまり、（１３＋８）項目の設問セットを用いた因子分析により５つの因子が抽出された。以下では、このモデルを、因子分析モデル［２１］、と呼ぶ。
【００４６】
図（３Ａ）は、上記基礎データから、１３項目の設問セットに対する２択（０又は１）の回答、及び、追加の８個の設問項目に対する５択（−２（気にしない），−１（あまり気にしない），０（ふつう），＋１（少し気にする），＋２（気にする））の回答を２値化（正値は１に、それ以外は０に変換）した回答を選択し、選択された回答を因子分析法
で解析して抽出された５つの因子の因子荷重を示す表図である。追加の８個の設問項目は、「キメＲ」のように設問項目の項目名の後ろに「Ｒ」をつけて示した。抽出する因子の数を５としたのは、平均０、標準偏差１に標準化した上記回答の共分散行列の固有値のうち、１以上であるものの個数が５であるゆえである。因子荷重の推計には最尤法を用いた。また、図（３Ａ）に示した因子荷重は、Kaiserの正規化を伴わないバリマックス法で収束するまで６回の回転を行った後の因子荷重である。図（３Ｂ）は、上記の因子分析法による解析で得られた因子得点係数を示す表図である。因子の得点の計算には回帰法を用いた。更に、図４は、従来の因子分析モデル［１３］及び新たな因子分析モデル［２１］における、因子の得点どうしの相関係数を示す表図である。
【００４７】
【表２】
2020201528.tif 000004
【００４８】
表２は、因子分析モデル［２１］において抽出された５つの因子の、それぞれの因子荷重平方和と、各因子によって説明された回答の分散の割合を示す。
因子（21-1）は、最も説明力の高い因子であり、目的とする４番目の因子である。以下ではこの因子をＥＳＴ因子と呼ぶ。
因子（21-2）は、因子分析モデル［１３］における脂性因子と、因子の得点の相関係数が０．９７と大きく、ほぼ上記Ｘ軸に対応する因子である。以下ではこの因子をＯ１因子と呼ぶ。
因子（21-3）は、脂性因子に似ているがそれとは別の、脂性原因の肌満足度に関わっていると推定される因子である。以下ではこの因子をＯ２因子と呼ぶ。
因子（21-4）は、因子分析モデル［１３］におけるＮｏ３因子と、因子の得点の相関係数が０．９２と大きく、ほぼＮｏ３因子と同一視できる因子である。以下ではこの因子をＭＢ因子と呼ぶ。
因子（21-5）は、因子分析モデル［１３］における乾燥因子と、因子の得点の相関係数が０．９０と大きく、ほぼ上記Ｙ軸に対応する因子である。以下ではこの因子をＤ因子と呼ぶ。
「４番目の因子」として発見したＥＳＴ因子は、ＭＢ因子，Ｏ１因子，Ｄ因子と、因子の得点の相関係数が順に０．０７，−０．０１，０．１０と小さく、言いかえればこれら４つの因子とほぼ直交関係にあり、探索の目的に適っている。
【００４９】
図（５Ａ）は、各設問項目について、横軸にＥＳＴ因子の因子得点係数を、縦軸にＭＢ因子の因子得点係数をとって、平面上にプロットしたグラフ図である。ＥＳＴ因子を、化粧品カテゴリーの観点から見ると、エステティックに関わる設問項目（ハリ弾力、明るさ透明感、肌のキメ、若々しさ）との関連性が強い。また、ＭＢ因子を、化粧品カテゴリーの観点から見ると、ベースメイクに関わる設問項目（化粧崩れ、化粧ノリが悪い、キメが粗い）との関連性が強い。
【００５０】
図（５Ｂ）は、各設問項目について、横軸にＯ１因子の因子得点係数を、縦軸にＤ因子の因子得点係数をとって、平面上にプロットしたグラフ図である。Ｏ１因子を、化粧品カテゴリーの観点から見ると、脂性に関わる設問項目（ニキビ、ニキビあと）との関連性が強い。また、Ｄ因子を、化粧品カテゴリーの観点から見ると、肌乾燥に関わる設問項目（
乾燥、乾燥を防ぐ）との関連性が強い。
【００５１】
ＥＳＴ因子、ＭＢ因子、Ｏ１因子、Ｄ因子の因子の得点どうしがほぼ無相関である、言い換えれば、これらの因子がほぼ直交することの結果として、図（５Ａ）においては、脂性に関わる設問項目（ニキビ、ニキビあと）や肌乾燥に関わる設問項目（乾燥、乾燥を防ぐ）の因子得点係数は小さく、原点の近傍にプロットされている。また、図（５Ｂ）においては、エステティックに関わる設問項目（ハリ弾力、明るさ透明感、肌のキメ、若々しさ）やベースメイクに関わる設問項目（化粧崩れ、化粧ノリが悪い、キメが粗い）の因子得点係数は小さく、原点の近傍にプロットされている。
【００５２】
上記の通り、ＥＳＴ因子とＭＢ因子の、因子の得点はほぼ無相関である、言い換えればこれら２つの因子はほぼ直交するので、上記の設問項目を用いて顧客に問診して、その回答から当該顧客の各因子の得点を求め、例えば図（１９Ｂ）に示すように、横軸＝ＥＳＴ因子の得点、縦軸＝ＭＢ因子の得点、の２つの直交座標軸を有する二次元平面（美容ニーズ識別面と呼ぶ）の上に、当該顧客の因子の得点をプロットして、プロットされた点の位置により当該顧客の美容ニーズを表現し把握することができる。ＥＳＴ因子の得点が大きい顧客は、エステティックについての関心や期待が強く、ＭＢ因子の得点が大きい顧客は、ベースメイクについての不満が強い、と考えられる。
同様に、Ｏ１因子とＤ因子はほぼ直交するので、例えば横軸＝Ｏ１因子の得点、縦軸＝Ｄ因子の得点、の２つの直交座標軸を有する二次元平面（肌タイプ識別面と呼ぶ）の上に、当該顧客の因子の得点をプロットして、プロットされた点の位置により当該顧客の肌タイプを表現し把握することができる。
【００５３】
図４の相関係数を示す表図には、項目として、各因子の得点以外に「ＭＢ−Ｅ複合」及び「Ｄ−Ｏ複合」を挙げた。これらはそれぞれ次式で定義される量である。
ＭＢ−Ｅ複合  ＝  （ＭＢ因子の得点  ＋  ＥＳＴ因子の得点）／２0.5
Ｄ−Ｏ複合  ＝  （Ｄ因子の得点  ＋  Ｏ１因子の得点）／２0.5
「ＭＢ−Ｅ複合」は、顧客の美容ニーズの大きさや美容に対する関心の高さを表す量である。「ＭＢ−Ｅ複合」が大きい顧客は、美容商品の利用、すなわち、化粧品の購入や使用、美容サービスの利用に対する関心や期待が大きい。また、「Ｄ−Ｏ複合」は、上記の特許発明におけるＡ軸の座標に対応する量であり、顧客の皮脂および肌乾燥に関する肌不満の大きさを表す量である。
【００５４】
（１３＋８）個の設問項目を用いた因子分析モデル［２１］には、肌タイプの美容判定に係る特許第５４１９００４号の特許発明の知見が内包されている。因子分析モデル［２１］によれば、顧客の来店・立ち寄りニーズ、具体的には顧客の肌タイプや肌不満に加えて、顧客の (1)美容ニーズの強さ、(2)美容ニーズの重心、(3)美容商品の利用に対する心理的許容度、を迅速に分類し、効果的な顧客対応を実現し、顧客の負担を最小限にして、迅速、的確、総合的な美容カウンセリングを行うことを可能とし、美容商品の販売機会を増大し、顧客のロイヤルカスタマー化を促進することができる。因子分析モデル［２１］によれば、上記特許発明を包含し、かつ、化粧品販売に直結する意味で、実用性を向上させた美容判定方法、美容判定プログラム、官能評価方法、及び美容判定システムを提供することができる。
既述の通り、Ｏ１因子とＤ因子の得点については、直接的な設問を減らし、間接的な設問の回答から推定することが望ましい。また、ＥＳＴ因子とＭＢ因子を適切に抽出でき、かつ、判定の迅速性のためには設問項目の数が多すぎないことが望ましい。これらの条件を考慮して選ばれた、必要最低限の設問項目数で高精度に因子の得点を得ることのできる、最適な設問項目のセットが、因子分析モデル［２１］の２１の設問項目である。
【００５５】
なお、上記の実施例においては因子の得点は回帰法で計算したが、本発明における因子
の得点の計算法は回帰法に限られない。Bartlett法、Anderson-Rubin法など、因子の得点が観測量の線形結合を用いて表現できる任意の因子の得点の計算法が、本発明において利用可能である。
【００５６】
＜３．顧客の美容ニーズの判定と表示＞
＜３−１．顧客の美容ニーズを判定・表示するための一実施形態＞
因子分析モデル［２１］に基づいて顧客の美容ニーズを判定・表示する本発明の一実施形態について説明する。あらかじめビッグデータである基礎データを因子分析法により解析して、少なくともエステティックに関するＥＳＴ因子とベースメイクに関するＭＢ因子を抽出し、好ましくは、脂性に関するＯ１因子と肌乾燥に関するＤ因子も抽出しておく。また、基礎データに含まれる被検者の、各因子の得点を計算し、各因子について因子の得点の分布を複数の区間に分け、隣り合う区間の境界点の因子の得点を記録しておく。境界点の因子の得点の定め方は特に限定されるものではないが、一例をあげるならば、例えば、ある因子の得点についてデータ数がほぼ等しい５つの区間に分けるならば、０．２分位点、０．４分位点、０．６分位点、０．８分位点の因子の得点を求めておく。各分位点の因子の得点は、隣り合う区間のうち、因子の得点が大きい方の区間に属する因子の得点の最小値であってもよく、因子の得点が小さい方の区間に属する因子の得点の最大値であってもよく、或いは、両者の平均又は重み付き平均であってもよい。また、各分位点の因子の得点をその分布が正規分布でなくとも、正規分布の場合の分位点の位置を参考に、基礎データにおける被検者の各因子の得点の平均値ｍと標準偏差σに基づいて、例えば、ｍ−０．８４σ（０．２分位点），ｍ−０．２５σ（０．４分位点），ｍ＋０．２５σ（０．６分位点），ｍ＋０．８４σ（０．８分位点）のように定めてもよい。
【００５７】
ついで、顧客に対して、因子分析モデル［２１］における２１の設問項目のうち、いくつかの設問項目を選んで問診し、当該顧客について２択（気にする（１）、又は、気にしない（０））の回答の値を得る。その一例を図６に示す。図（６Ａ）は、回答済み問診票の外観であり、選ばれた２０個の設問項目と、それらの設問項目についてのある顧客の回答を示す。この例では、設問が２択式であるので、回答はチェックボックスにチェックマークを、つける、又は、つけない、ことにより行われている。図（６Ｂ）は、当該顧客の回答から導かれる回答の値が１（チェックマークあり）又は０（チェックマークなし）として以後、コンピュータ制御プログラムにより処理されることを示す表図であり、原則として当該顧客の目には触れない。
【００５８】
ついで、当該顧客について、上記の回答の値に基づいて、少なくともＥＳＴ因子の得点とＭＢ因子の得点を計算し、好ましくは、Ｏ１因子の得点とＤ因子の得点も計算する。そして、各因子について、上記の各分位点の因子の得点に基づき、当該顧客の各因子の得点が、どの区間に属するのかを求める。例えば、ＥＳＴ因子の得点を５つの区間に分ける場合には、当該顧客のＥＳＴ因子の得点が、得点が小さい方の区間から順に第１、第２、第３、第４、第５のいずれの区間に属するのかを求め、その区間の番号をＥＳＴ度と呼ぶ。図（６Ａ）に例示した顧客の回答から計算される、当該顧客のＥＳＴ度は２である。同様に、ＭＢ因子の得点を５つの区間に分けた場合、当該顧客のＭＢ因子の得点が属する区間の番号であるＭＢ度は５である。更に、Ｏ１因子の得点を５つの区間に分けた場合、当該顧客のО１因子の得点が属する区間の番号である脂性度は３であり、Ｄ因子の得点を５つの区間に分けた場合、当該顧客のＤ因子の得点が属する区間の番号である乾燥度は１である。
【００５９】
図（７Ａ）は、横軸にＥＳＴ度、縦軸にＭＢ度をとった二次元座標平面である美容ニーズ識別面上に、当該顧客のＥＳＴ度とＭＢ度をプロットしたグラフ図である。本図から、当該顧客の美容ニーズの強さと重心を一目で読み取ることができる。図（７Ｂ）は、横軸に脂性度、縦軸に乾燥度をとった二次元座標平面である肌タイプ識別面上に、当該顧客の
脂性度と乾燥度をプロットしたグラフ図である。本図から、当該顧客の肌タイプや肌不満の強さを一目で読み取ることができる。
【００６０】
ここで当該顧客の各因子の「因子の得点」の計算方法について補足する。第i番目の因子の得点ｆiは一般に、次の式（１）により計算できる。
（１）    ｆi  ＝  Σａij×（ｘj−ｍj）／σj
ここでａijは基礎データに基づき因子分析モデル［２１］により推定された因子得点係数、ｘjはｊ番目の設問に対する当該顧客の回答の値、ｍj及びσjは基礎データにおけるｊ番目の設問に対する被検者の回答の値の平均値及び標準偏差である。Σはｊについての和を意味する。式（１）において、ｊについての和は一般には、２１個のすべての設問にわたってとる。しかし、図６に示した実施例のように当該顧客に問診する際に２１個の設問からいくつかの設問を選択して問診する場合には、式（１）におけるｊについての和は、問診において選択された設問にわたってとる。また、ＥＳＴ度、ＭＢ度、脂性度、乾燥度を求めるには、あらかじめ基礎データに基いて、各分位点の「因子の得点」を求めておく必要があるが、その基礎データにおける被検者の「因子の得点」を式（１）を用いて計算する場合にも、ｊについての和は、問診において選択された設問にわたってとる。
【００６１】
図（８Ａ）は、本発明の一実施形態において美容アドバイザ又は顧客に提示される、各因子の得点に対する、当該顧客の各設問の回答の寄与度を棒グラフで図示したグラフ図であり、図（８Ｂ）は当該寄与度をレーダーチャートで図示したグラフ図である。ここで、ｉ番目の因子の得点に対する、当該顧客の第ｊ番目の設問に対する回答の寄与度ｃijは簡単のため、次の式（２）で定義される量とした。
（２）    ｃij  ＝  ａij×ｘj／σj
言い換えるならば、寄与度ｃijは、当該顧客の各設問に対する回答の値に基づいて計算されるｉ番目の因子の得点から、当該顧客の第ｊ番目の設問に対する回答の値が０（チェックマークなし）であり、かつ、他の設問に対する回答の値はそのままである場合のｉ番目の因子の得点、を差し引いたものである。設問に対する回答の値が０と１の２値である本実施例の場合には、上記寄与度を式（２）のように定義することが簡明であるが、一般には、次の式（３）により上記寄与度ｃijを定義してもよい。
（３）    ｃij  ＝  ａij×（ｘj−ｍj）／σj
図（８Ａ）及び図（８Ｂ）において、乾燥度、脂性度、ＥＳＴ度、ＭＢ度とタイトルを付けたグラフはそれぞれ順に、Ｄ因子、Ｏ１因子、ＥＳＴ因子、ＭＢ因子の得点に対する各設問の寄与度を示す。
【００６２】
図７及び図８に例示される顧客の場合、まず、図７を見るとＭＢ度が５と大きくＥＳＴ度が２とそれほど大きくないことから、当該顧客はエステティックよりベースメイクの美容ニーズが強いことがわかり、次いで、図８を見ると、当該顧客のベースメイクの美容ニーズの強さは、「化粧崩れ」「キメが粗い」などの設問項目に対する当該顧客の回答から導かれたことがわかる。本実施形態によれば一般に、顧客又は美容アドバイザは、顧客のＥＳＴ度及びＭＢ度、言い換えれば、美容ニーズ識別面における顧客の位置と、ＥＳＴ因子及びＭＢ因子の得点に対する顧客による各設問の回答の寄与度と、から顧客の美容ニーズ及びその重心と詳細を客観的に判定・把握することが可能になる。
同様に、本実施形態によれば一般に、顧客又は美容アドバイザは、顧客の脂性度及び乾燥度、言い換えれば、肌タイプ識別面における顧客の位置と、Ｏ１因子及びＤ因子の得点に対する顧客による各設問の回答の寄与度と、から顧客の肌タイプや肌不満の大きさ及びその重心と詳細を客観的に判定・把握することが可能になる。
【００６３】
＜３−２．美容カウンセリングへの応用＞
因子分析モデル［２１］に基づいて顧客の美容ニーズ及び肌タイプを判定・表示する本発明の実施形態は、インターネット等のネットワークを介した、或いは対面での、或いは
施術の際の、或いは顧客自身による、美容カウンセリングに応用することができる。Ｏ１因子とＤ因子は、基礎化粧品中の洗顔・クレンジング（洗浄力、界面活性剤の選択など）、化粧水（成分、処方など）、乳液・ミルク（同前、乳化バランスなど）の使用感や満足度、結果としてそれらの商品の選択や継続使用に大きな影響を与える。また、ＥＳＴ因子とＭＢ因子は、美容液やクリーム、ファンデーションの使用感や満足度、結果としてそれらの商品の選択や継続使用に大きな影響を与える。本技術の利用により、使用手間・メンテナンスを要する機械測定（水分計測、皮脂計測など）を第一選択とすることなく、顧客の自覚と要望に適した商品や使用法の選択・提案を内容とした、美容カウンセリングの標準化と迅速化を実現する。機械測定に比べて、手間とコストを要さず、水準の高い相談機会と提案対応のタイムシェアを増やし、顧客心理面への適切な応対を通して「販売の質」を増大することができる。
因子分析モデル［２１］における設問項目のセットは、現在の肌不調に関する複数の項目とスキンケア目的に関する複数の項目で構成される。顧客の肌不調に関する悩みと美容ニーズを簡易に聞くセットになっているので、カウンセリング端緒において違和感なく、ごく短時間で、顧客と販売者が、回答と結果を共有することができる。かつ、現在の肌質自覚（乾燥−脂性）及び美容ニーズ（ＭＢ−ＥＳＴ）を視覚的に表示し、カウンセリングの方向性、商品の選択、使用方法を、迅速・的確に判断し、アドバイスする環境を提供する。美容ニーズ識別面と肌タイプ識別面の各々について、例えば「５×５」マップの場合、基本２５パターン（最低９パターン）の美容アドバイスのコンテンツを準備しておくことで、運用可能となる。年齢層別に詳細な判定が必要な場合は、上記パターン数×年齢層別のコンテンツを用意しておく。
【００６４】
＜３−３．官能評価への応用＞
因子分析モデル［２１］に基づいて顧客の肌タイプ及び美容ニーズを判定・表示する本発明の実施形態は、官能評価に応用することができる。本技術は、肌質又は美容ニーズに関する主観的自覚の客観情報化と共有に関するものであり、官能評価検査の目的と方向性は同じである。ただし、評価方法（設問）、評価スケール（得点化法）、評価タイムラグ（前後期間）が異なり、データ解釈も異なる点を留意する必要がある。通常、開発局面では、例えば「しっとり」の程度を、テスト前後に各直接的に聞く設問と評価選択肢で保湿スケールとし、改善効果を実験の前後、実験室内で測定する方式が採用されている。一方、本技術では、回答結果から計算される「乾燥因子」の得点を、一定期間（数日以上）前後の得点変化として、改善効果を測定する。ゆえに、本技術を用いた官能評価は実験室外、当該化粧品の実使用局面で利用されることが望ましい。具体例を挙げる。例えば「高保湿」商品を開発する場合、その訴求に満足する肌乾燥の自覚水準を「５」と想定した場合、まず簡易な問診で「５」の被験者群を選別する。一定期間の連続使用後に乾燥因子の得点平均値が「４」以下になれば当該品は「適」であるという実使用条件下での開発評価プロトコルを提供することができる。乾燥因子の得点は必要最小限の項目セットで測定できるため、開発者が必要と考える別の項目を組み合わせることで、高保湿に関連する、例えば「ふっくらした」「キメが回復した」等の別の効果を官能測定し、関連性を検証することができる。また、実使用条件に近いため、その成分処方品の発売後の販売予測に利用可能である。なお、ここでは「１」〜「５」に順序尺度化して表示する例で説明したが、元の因子の得点は連続値又は離散値（とびとびの値）をとり得るものであり、そのままで、又は、さらに目盛を詳細にした順序尺度化を施して、官能評価スケールとして利用することもできる。
【００６５】
＜４．美容商品の推奨判別＞
これまで、顧客の美容ニーズや肌タイプを判定するための本発明の実施形態のいくつかについて説明してきた。次に、顧客の美容ニーズや肌タイプの判定に加えて、美容商品を顧客に推奨するべきか否かを判別することができる本発明の実施形態について説明する。なお、本明細書において、「美容商品」は、化粧品又は美容サービスを意味し、「美容商
品の利用」は、化粧品の購入若しくは使用、又は、美容サービスの利用、を意味する。
【００６６】
＜４−１．専門家又は顧客自身による美容商品の推奨判別＞
本実施形態においては、美容ニーズ識別面における顧客の位置と、ＥＳＴ因子及びＭＢ因子の得点に対する顧客による各設問の回答の寄与度と、から把握される顧客の美容ニーズ及びその重心と詳細に基づいて、美容アドバイザ等の専門家又は顧客自身が、特定の美容商品を当該顧客に推奨すべきか否かを判別する。美容商品の例として化粧品を考える。図１８は、化粧品の分類の一例を示す表図である。化粧品には、洗顔料・クレンジング・化粧水・乳液・ミルク等の基礎化粧品群、美容液やクリーム等のエステティック化粧品群、ファンデーション等のベースメイク化粧品群、口紅等のポイントメイク化粧品群といった種類がある。
【００６７】
【表３】
2020201528.tif 000005
【００６８】
ＥＳＴ因子及びＭＢ因子は、エステティック化粧品群及びベースメイク化粧品群と関係が深い。表３が示すように、美容ニーズ識別面はあらかじめ、顧客のＥＳＴ度及びＭＢ度に対応する、例えば５×５の領域に分割されており、各領域には「Ｂ」「Ｅ」「Ｅ＆Ｂ」等の美容ニーズ符号が付与されている。それぞれの美容ニーズ符号には、その美容ニーズ符号を有する顧客に推奨することが適切な化粧品等の美容商品のリストが紐付けられている。専門家又は顧客は、当該顧客のＥＳＴ度及びＭＢ度に対応する美容ニーズ符号に紐付けられた美容商品のリストを見て、当該顧客に推奨すべき美容商品を把握することができる。更に、専門家又は顧客は、ＥＳＴ因子及びＭＢ因子の得点に対する顧客による各設問の回答の寄与度に基づいて、上記リストに含まれる美容商品、及び／又は、上記リストに含まれない美容商品を、当該顧客に推奨すべきであると判別する。
【００６９】
また、脂性因子及び乾燥因子は、基礎化粧品群と関係が深い。好ましくは、表３が示すように、肌タイプ識別面はあらかじめ、顧客の脂性度及び乾燥度に対応する、例えば５×５の領域に分割されており、各領域には「Ｄ」「О」「Ｄ＆Ｏ」等の肌タイプ符号が付与されている。それぞれの肌タイプ符号には、その肌タイプ符号を有する顧客に推奨することが適切な化粧品等の美容商品のリストが紐付けられている。専門家又は顧客は、当該顧客の脂性度及び乾燥度に対応する肌タイプ符号に紐付けられた美容商品のリストを見て、当該顧客に推奨すべき美容商品を把握することができる。更に、専門家又は顧客は、脂性因子及び乾燥因子の得点に対する顧客による各設問の回答の寄与度に基づいて、上記リストに含まれる美容商品、及び／又は、上記リストに含まれない美容商品を、当該顧客に推
奨すべきであると判別する。
【００７０】
＜４−２．因子の得点と美容商品の利用率に基づく美容商品の推奨判別＞
（はじめに）  上記の実施形態においては、美容ニーズ符号又は肌タイプ符号に推奨すべき美容商品を紐付けした上記リストをあらかじめ作成しておく作業は、もっぱら専門家等が自らの経験と知識に基づいて行う。それに対して本実施形態においては、基礎データが、美容についての設問に対する被検者の回答に加えて美容商品の利用有無の情報を含み、コンピュータ制御プログラムを実行して基礎データを統計的に解析することにより、顧客の因子の得点に基づいて当該顧客に美容商品を推奨すべきか否かを判別する。
【００７１】
（因子分析モデル［３４］）  本実施形態を詳しく説明する前に、以下ではまず、美容商品の利用有無の情報を含めた新たな因子分析モデル（因子分析モデル［３４］と呼ぶ）について説明する。上記の因子分析モデル［１３］や因子分析モデル［２１］に基づいて計算される因子の得点と美容商品の利用有無の情報を組み合わせて解析しても、本実施形態とほぼ同様にして美容商品を推奨すべきか否かを判別することができるが、後述するようにその判別精度は、美容商品の利用有無の情報を含めた因子分析モデル［３４］のほうが、因子分析モデル［１３］や［２１］を用いたものより、優れているからである。
【００７２】
因子分析モデル［３４］においては、前記基礎データは美容商品の利用有無の情報を含み、前記基礎データから、１３個の前記設問項目（以下ではＱ１〜Ｑ１３と呼ぶ）に対する２択（０又は１）の回答、及び、追加の８個の前記設問項目（以下ではＱ１４〜Ｑ２１と呼ぶ）に対する５択（−２（気にしない），−１（あまり気にしない），０（ふつう），＋１（少し気にする），＋２（気にする））の回答に加えて、年齢を問う設問項目（以下ではＱ２２と呼ぶ）に対する整数値の回答と、図１８の表図に示した１２個の美容商品（以下ではＧ１〜Ｇ１２と呼ぶ）の各々の利用有無を問う設問である利用有無設問に対する２値（１（利用している），０（利用していない））の回答を選択し、選択された計３４項目の回答を因子分析法で解析する。なお、１２個の美容商品Ｇ１〜Ｇ１２は、基礎データにおけるその利用率が0.07以上0.70以下である美容商品であるが、利用率が0.07未満、又は0.70より大きい美容商品についても、本発明の美容判定方法は有効に機能する。以下では、設問Ｑ１〜Ｑ２２及び美容商品Ｇ１〜Ｇ１２をアイテムと呼ぶ。また、被検者又は顧客の、各設問に対する回答を表す値（２値又は５値又は整数値）又は各美容商品の利用有無を表す値（２値）を、各アイテムの値と呼ぶ。
【００７３】
（基礎データの分割）  美容商品の推奨判別の精度を検証したいので、基礎データをランダムにシャッフルしたのち、訓練用データ（11868件），交差検証用データ（3800件），テスト用データ（3800件）の３つに分割して、まず、それらのうち訓練用データを用いて因子分析法により解析を行った。
【００７４】
（訓練用データの因子分析結果）  図９は、抽出された８つの因子（因子[1]〜因子[8]と呼ぶ）の因子荷重を示す表図である。抽出する因子の数を８としたのは、平均０、標準偏差１に標準化した上記回答の共分散行列の固有値のうち、１以上であるものの個数が８であるゆえである。因子荷重の推計には最尤法を用いた。図９に示した因子荷重は、Kaiserの正規化を伴わないバリマックス法で収束するまで９回の回転を行った後の因子荷重である。また、図１０は、上記の因子分析法による解析で得られた因子得点係数を示す表図である。因子の得点の計算には回帰法を用いた。更に、次の表４は、上記の因子分析モデル［２１］及び因子分析モデル［３４］における、因子の得点どうしの相関係数を示す表図である。また、次の表５は、因子分析モデル［３４］において抽出された８つの因子の、それぞれの因子荷重平方和と、各因子によって説明された回答の分散の割合を示す。
【００７５】
【表４】
2020201528.tif 000006
【００７６】
【表５】
2020201528.tif 000007
【００７７】
表４及び図１０などからわかるように、因子[1]はエステティックに関係した因子であり、ＥＳＴ因子とほぼ同一視することができる（∵相関係数が0.988）。因子[2]は脂性に関係した因子であり、Ｏ１因子とほぼ同一視することができる（∵相関係数が0.978）。因子[3]はベースメイクに関係した因子であり、ＭＢ因子とほぼ同一視することができる（∵相関係数が0.979）。因子[4]は乾燥に関係した因子であり、Ｄ因子とほぼ同一視することができる（∵相関係数が0.949）。因子[5]は新たな因子であり、保湿意識に関係した因子である。因子[6]も新たな因子であり、エイジングケア意識に関係した因子である。因子[7]は脂性関連の肌不満に関係する因子であり、Ｏ２因子とほぼ同一視することができる（∵相関係数が0.984）。因子[8]は新たな因子であり、美白意識に関係した因子である。
【００７８】
（因子の得点の計算）  例として、ある顧客に上記３４項目のアイテムについて問診して得られた回答に基づいて、当該顧客に美容商品Ｇ６を推奨すべきか否かを本発明の本実施形態に基づいて判別する方法を説明する。もちろん、Ｇ６以外の美容商品についても、同様の方法で推奨判別を行うことが可能である。まず、上記回答と式（１）により、当該顧客について、因子[1]〜因子[8]の各因子ｉの得点ｆiを計算する。ここでａijは訓練用データに基づき因子分析モデル［３４］により推定された因子得点係数、ｘjは当該顧客のｊ番目のアイテムの値（回答の値）、ｍj及びσjは訓練用データにおける被検者のｊ番目のアイテムの値の平均値及び標準偏差である。Σはｊについての和を意味する。ここでは、式（１）におけるｊについての和は、推奨判別の対象とする美容商品（ここではＧ６）以外のすべてのアイテム（つまり３３個のアイテム）にわたってとる。
【００７９】
（顧客のスコア）  ついで、計算された当該顧客の各因子ｉの得点ｆiが、あらかじめ決めておいた、各因子ｉについての得点の複数の区間のいずれに属するのかを求める。各区間にはあらかじめ因子区間スコアが付与されており、当該顧客の各因子ｉの得点が属する区間の、因子区間スコアをすべての因子ｉについて足し合わせて得られる値を当該顧客のスコアとし、このスコアに基づいて当該顧客に美容商品Ｇ６を推奨すべきか否かを判定する。
【００８０】
【表６】
2020201528.tif 000008
【００８１】
表６に示す例では、ある顧客の因子[1]の得点は、当該因子の第２区間（因子区間スコアが-0.013）に属し、同じく因子[2]の得点は、当該因子の第１区間（因子区間スコアが0.359）に属し、（中略）、同じく因子[8]の得点は、当該因子の第１区間（因子区間スコアが0.144）に属するゆえ、当該顧客のスコアは、これら８つの因子区間スコアの和で1.868と求めることができる。
【００８２】
（因子区間スコア）  次に、あらかじめ決めておく因子区間スコアについて説明する。まず、交差検証用データ及び／又は訓練用データに属する各被検者について、上記の顧客と同様の方法で各因子ｉの得点を計算する。計算された因子ｉの得点の分布を参考に、実軸（実数の集合）を重複も漏れもない複数の区間にわける。表６においては、交差検証用データについて、因子ｉの得点の平均値と標準偏差を求め、正規分布の場合の分位点の位置を参考に、因子分析モデル［２１］のところで説明した方法で５つの区間に分けたが、区間数は５つ以外でもよく、また、各区間がほぼ同数の被検者の因子ｉの得点を含むように分けても良い。次に、各区間について、因子ｉの得点がその区間に属する交差検証用データ及び／又は訓練用データに属する被検者のうち、美容商品Ｇ６を利用している被検者の割合ｒを求めて、割合ｒと、因子ｉの得点によらない美容商品Ｇ６の利用率ｒ0との差（ｒ−ｒ0）を、美容商品Ｇ６の因子ｉの因子区間スコアと定義する。
【００８３】
（しきい値による判別）  このようにして計算した、美容商品Ｇ６についての当該顧客のスコアが、あらかじめ定めたしきい値ｈ以上である場合には、当該顧客に美容商品Ｇ６を推奨すべきであると判別し、そうでない場合には、推奨すべきでないと判別する。しきい値ｈは、交差検証用データ及び／又は訓練用データにおける、美容商品Ｇ６についてのスコアがｈ以上である被検者の割合が、美容商品Ｇ６の利用率とほぼ等しくなるように選ぶ。具体的には例えば、しきい値の候補の減少列ｈ1，ｈ2，ｈ3，・・を用意し、整数ｋを１，２，３，・・と増やしながら、交差検証用データ及び／又は訓練用データにおける、美容商品Ｇ６についてのスコアがｈk以上である被検者の割合が、美容商品Ｇ６の利用率より大きくなる最初のｋを求めて、ｈkを求めるしきい値として定めるとよい。
表６に示した実施例では、交差検証用データを用いて求めた美容商品Ｇ６についての上記しきい値ｈはｈ＝0.610であり、当該顧客のスコアは1.868であった。この例では、顧客
のスコアがしきい値ｈより大きいから、当該顧客に美容商品Ｇ６を推奨すべきである、と判別される。Ｇ６以外の美容商品についても同様にして推奨判別を行うことができる。当該顧客について、その推奨判別の判別結果を、図１１の表図における「判別」と記載した列の欄に示した。
【００８４】
図１１の表図は、本発明の実施形態における美容商品の推奨判別の判別結果表示の一例を示している。図１１の「利用有無」の欄には、当該顧客の問診データに基づき、各美容商品を当該顧客が利用しているか否かが表示されている。同じく「利用率」の欄には、テスト用データにおける被検者について、各美容商品の利用率が表示されている。同じく「適合率」と「再現率」の欄には、本実施形態の推奨判別方法による判別の適合率と再現率が表示されている。適合率は、好ましくは、数値に加えて、棒グラフ等により視覚的に表示することが望ましい。また、美容商品は、好ましくは、適合率の大きい順に並べ替えて表示することが望ましい。当該顧客については、美容商品Ｇ１０（クリーム）の適合率が0.58、Ｇ６（美容液（保湿））の適合率が0.51といずれも0.50を超えており、かつ、これらの美容商品を当該顧客は利用していない。したがって、まず、この２つの美容商品を当該顧客に推奨することが望ましいと考えられる。
【００８５】
一般に、判別の「適合率」とは、推奨すべしと判別された被検者のうち実際にその美容商品を利用している被検者の割合をいう。また、判別の「再現率」とは、実際にその美容商品を利用している被検者のうち、推奨すべしと判別された被検者の割合をいう。図１１においては、「再現率」は、テスト用データ全体を用いて計算した。また、「適合率」については、まず、上記と同様にして求めたテスト用データにおける各被検者のスコアをシグモイド関数で変換して [0, 1] 区間に属する値である有界化スコアを求め、一方、[0, 1] 区間はあらかじめ、例えば、[0, 0,1], (0.1, 0.2], ・・, (0.9, 1.0] の10個の部分区間に分けておき、当該顧客の有界化スコアが属する部分区間と同じ部分区間に属する有界化スコアをもつテスト用データの被検者における当該美容商品の利用率を、求める適合率とした。
【００８６】
【表７】
2020201528.tif 000009
【００８７】
（ｆ１スコア）  表７の「８因子」と表記された列欄の数値は、テスト用データの3800人の被検者について、Ｇ１〜Ｇ１２のそれぞれの美容商品について、因子分析モデル［３４
］により上記のようにして推奨判別を行った判別結果のｆ１スコアである。ここで「ｆ１スコア」とは、次式が示すように、判別の適合率と再現率の調和平均である。
ｆ１スコア  ＝  ２／（適合率-1  ＋  再現率-1）。
なお、ｆ１スコアの計算に用いる判別の「適合率」は、「再現率」と同様に、テスト用データ全体を用いて計算した。
【００８８】
表７の「制限５因子」と表記された列欄の数値は、因子分析モデル［３４］により上記とほぼ同様にして、ただし、因子[1]，因子[2]，因子[3]，因子[4]，因子[7]の５つの因子の得点のみを用いて、美容商品の推奨判別を行った判別結果のｆ１スコアである。「８因子」の場合には、「制限５因子」の場合と比べて、判別結果のｆ１スコアが平均で０．１５だけ改善している。なお、本明細書には記載していないが、５因子のモデルである因子分析モデル［２１］と美容商品の利用有無の情報を組み合わせて、上記と同様に美容商品の推奨判別を行っても、判別結果のｆ１スコアは、表７の「制限５因子」と表記された列欄の数値とほぼ同じになる。このように、因子分析モデル［３４］による美容判定と美容商品の推奨判別においては、美容についての設問に対する顧客の回答に加えて、顧客による美容商品の利用有無の情報を合わせて利用することで、顧客の美容ニーズと肌タイプをより詳細に判定・把握しつつ、顧客の購買心理の解明を通じて、顧客の購買アイテムをより的確に予測することが可能になる。
【００８９】
本実施形態では、各因子についての因子区間スコアの和として顧客のスコアを計算したが、顧客のスコアの計算方法はさらに一般化することが可能である。例えば、表３に示す美容ニーズ符号や肌タイプ符号が同じ被検者のうち美容商品Ｇ６を利用している被検者の割合に基づいて顧客のスコアを計算してもよい。より一般的な実施形態においては、ｎを１以上の整数、ｍを２以上の整数として、被検者のｎ個の因子の得点Ｔ＝（Ｔ1，Ｔ2，・・，Ｔn）が張るｎ次元数ベクトル空間Ｒnは、互いに重複せず漏れもないｍ個の因子領域Ｕ1，Ｕ2，・・，Ｕmに分割され、当該顧客のｎ個の因子の得点Ｓ＝（Ｓ1，Ｓ2，・・，Ｓn）が属する因子領域Ｕkに含まれるような、因子の得点Ｔを有する交差検証用データ及び／又は訓練用データデータに係る被検者のうち、美容商品Ｇ６を利用している被検者の割合に基づいて、当該顧客の上記分割に係る因子領域スコアが計算され、上記ｎ次元数ベクトル空間Ｒnの、互いに重複せず漏れもないいくつかの分割の仕方について、その分割に係る当該顧客の因子領域スコアを足し合わせ、或いは平均をとり、或いは重み付き平均をとることにより、当該顧客のスコアが計算され、当該スコアとしきい値に基づいて美容商品Ｇ６の推奨判別が行われる。以上の計算と推奨判別は、コンピュータ制御プログラムの利用率基準推奨判別手段によってなされる。美容商品の推奨判別の精度を高める観点から、推奨判別に利用する因子の数ｎは、２以上であることが望ましく、好ましくは４以上であることが望ましく、更に好ましくは８以上であることが望ましい。もちろん、美容商品Ｇ６以外の美容商品についても同様にして推奨判別を行うことができる。
【００９０】
＜４−３．機械学習による美容商品の推奨判別（その１）＞
上記の利用率基準推奨判別手段による推奨判別は、顧客のｎ個の因子の得点Ｓ＝（Ｓ1，Ｓ2，・・，Ｓn）からある規則に基づいて、ある美容商品ｇに係る当該顧客のスコアという実数値（予測値）ａを計算し、その予測値ａがしきい値ｈ以上であるかどうかにより、当該顧客に対して美容商品ｇの推奨判別を行う方法である、ということができる。上記規則は利用率基準に基づくのであるが、本実施形態である機械学習による美容商品の推奨判別においては、利用率基準という仮定を取り払って、顧客のｎ個の因子の得点Ｓから予測値ａを計算する際に用いる関数を、データに基づいて直接、機械学習により定めるのである。いま、顧客のｎ個の因子の得点Ｓを入力値とし、予測値ａを出力値とする予測関数ｆを
ａ  ＝  ｆ（Ｓ，Θ）
とする。ここでΘは、予測関数ｆを規定するいくつかのパラメータをまとめて示した記号
である。顧客ｕのｎ個の因子の得点をＳ（ｕ），顧客ｕについての予測関数の出力値をａ（ｕ）＝ｆ（Ｓ（ｕ），Θ），顧客ｕについて美容商品ｇの利用有無を表す値（１又は０）をｙ（ｕ）とする。訓練用データ及び／又は交差検証用データに含まれる被検者ｕについて、次の式（４）で示されるコスト関数Ｊを最小にすることを目指して、パラメータΘを好適化することにより、推奨判別に有用な予測関数ｆを得ることができる。
【００９１】
【数１】
2020201528.tif 000010
【００９２】
なお、美容商品ｇの推奨判別を行う場合には、式（１）を用いて顧客のｎ個の因子の得点Ｓを計算する際に、当該顧客の美容商品ｇの利用有無を示す値（アイテムの値）は使わない。この点は、利用率基準推奨判別手段による推奨判別の場合と同様である。しきい値ｈの定め方も利用率基準推奨判別手段による推奨判別の場合と同様である。また、λは正則化パラメータであり、||Θ||2は予測関数を規定するいくつかのパラメータの２乗和を意味する。また、式（４）において、顧客ｕについての和は、基礎データの訓練用データ等に含まれる全ての被検者についてとる。ｍは訓練用データ等の被検者の数である。
【００９３】
予測関数ｆは、ニューラルネットワークを用いて構成することができる。図（１２Ａ）は、美容商品Ｇ１の推奨判別を行う場合に利用することができる順伝搬型のニューラルネットワークの一例を示す。入力層は推奨判別に利用する因子の数ｎに対応して、ｎ個のニューロンをもち、入力層の各ニューロンは、訓練用データに対して好ましくは平均０、標準偏差１に標準化された、顧客ｕの各因子の得点を出力する。中間層は１以上の層からなる。中間層の各層の各ニューロンは、バイアスのあるシグモイドニューロン、バイアスのないシグモイドニューロン、双曲正接ニューロン、正規化線形ユニットなどで構成される。図（１２Ａ）に示す実施形態においては、出力層は１つのシグモイドニューロンで構成される。各ニューロンは、前層のニューロンの出力に重みを掛け合わせた値の和をとって、必要ならばバイアスを加え、その和に活性化関数を施した値を出力する。この出力値は、次層のニューロンの入力値となる。上記の重みとバイアスが予測関数ｆのパラメータΘを構成する。
【００９４】
（実施例Ｄｅｅｐ８）  表７の「Ｄｅｅｐ８」と表記された列欄の最初の数値は、因子分析モデル［３４］により計算される因子[1]〜因子[8]の８つの因子の得点を標準化して、図（１２Ａ）の入力層に用い、中間層を３層として順に、２４個のバイアスのないシグモイドニューロンからなる層、１２個のバイアスのあるシグモイドニューロンからなる層、６個のバイアスのあるシグモイドニューロンからなる層により構成し、出力層を１個のバイアスのあるシグモイドニューロンから構成し、予測関数ｆを全結合型ニューラルネットワークにより表現し、式（４）のコスト関数に登場する正則化パラメータλをλ＝１×１０-2，３．２×１０-3，１×１０-3，３．２×１０-4，１×１０-4，３．２×１０-5，１×１０-5のいずれかに固定して、訓練用データを用いて、コスト関数を最小化することを目指してパラメータΘをバッチ学習でADADELTA法により2000回繰り返し更新してパラメータΘの好適値Θ＝Θ（λ）を求め、次いで、パラメータΘをΘ＝Θ（λ）と定めた場合の、交差検証用データを用いて計算した美容商品ｇ＝Ｇ１の判別結果のｆ１スコアを求め、ただし、その際のしきい値は訓練用データを用いて定めることとし、上記λの値のうち、ｆ１スコアを最大とするλを求め（本実施例ではλmax＝１×１０-4であった）、パラメータΘをΘ＝Θ（λmax）と定めて、テスト用データに対して計算したｆ１スコアを、美容商品Ｇ１について示した数値である。他の美容商品についても同様にして推奨判別を行
い、ｆ１スコアを計算し、表７の当該欄に示した。
表７の「Ｄｅｅｐ８」と表記された列のｆ１スコアは、「８因子」と表記された列のｆ１スコアに比べて、平均で０．０３大きい。つまり、利用率基準推奨判別手段による推奨判別よりも、入力層が因子の得点を出力するニューラルネットワークを用いた機械学習による推奨判別のほうが、判別精度が高い。本実施形態においては、顧客の問診データから計算される因子の得点に基づき、上記の好適化された予測関数としきい値を用いて美容商品の推奨判別を行い、判別結果表示手段が、判別結果と判別の適合率、再現率等を図１１と同様の表図に表示することができる。
【００９５】
＜４−４．機械学習による美容商品の推奨判別（その２）＞
上記の、入力層が因子の得点を出力するニューラルネットワークを用いた機械学習による推奨判別から、因子の得点という仮定を取り払って、顧客のアイテムの値（設問の回答や美容商品の利用有無）から直接、予測値ａを機械学習により計算するのがこれから説明する実施形態である。いま、顧客のｐ個のアイテムの値ｘ＝（ｘ1，ｘ2，・・，ｘp）を入力値とし、予測値ａを出力値とする予測関数ｆを
ａ  ＝  ｆ（ｘ，Θ）
とする。ここでΘは、予測関数ｆを規定するいくつかのパラメータをまとめて示した記号である。顧客ｕのｐ個のアイテムの値をｘ（ｕ），顧客についての予測関数の出力値をａ（ｕ）＝ｆ（ｘ（ｕ），Θ），顧客ｕについて美容商品ｇの利用有無を表す値（１又は０）をｙ（ｕ）とする。訓練用データ及び／又は交差検証用データに含まれる被検者ｕについて、式（４）で示されるコスト関数Ｊを最小にすることを目指して、パラメータΘを好適化することにより、推奨判別に有用な予測関数ｆを得ることができる。なお、美容商品ｇの推奨判別を行う場合には、顧客ｕのｐ個のアイテムの値ｘ（ｕ）は、当該顧客ｕの美容商品ｇの利用有無を示す値（アイテムの値）を含まない。しきい値ｈの定め方は、利用率基準推奨判別手段による推奨判別の場合と同様である。また、λは正則化パラメータであり、||Θ||2は予測関数を規定するいくつかのパラメータの２乗和を意味する。
【００９６】
予測関数ｆは、ニューラルネットワークを用いて構成することができる。図（１２Ｂ）は、美容商品Ｇ１の推奨判別を行う場合に利用することができる順伝搬型のニューラルネットワークの一例を示す。入力層は推奨判別に利用するアイテムの数ｐに対応して、ｐ個のニューロンをもち、入力層の各ニューロンは、訓練用データに対して好ましくは平均０、標準偏差１に標準化された、顧客ｕの各アイテムの値を出力する。中間層は１以上の層からなる。中間層の各層の各ニューロンは、バイアスのあるシグモイドニューロン、バイアスのないシグモイドニューロン、双曲正接ニューロン、正規化線形ユニットなどで構成される。図（１２Ｂ）に示す実施形態においては、出力層は１つのシグモイドニューロンで構成される。各ニューロンは、前層のニューロンの出力に重みを掛け合わせた値の和をとって、必要ならばバイアスを加え、その和に活性化関数を施した値を出力する。この出力値は次層のニューロンの入力値となる。上記の重みとバイアスが予測関数ｆのパラメータΘを構成する。
【００９７】
（実施例ＤｅｅｐＲａｗ）  表７の「ＤｅｅｐＲａｗ」と表記された列欄の最初の数値は、顧客の、設問Ｑ１〜Ｑ２２に対する回答及び美容商品Ｇ２〜Ｇ１２の利用有無を表す数値（１又は０）を標準化して、図（１２Ｂ）の入力層に用い、中間層を３層として順に、２４個のバイアスのないシグモイドニューロンからなる層、１２個のバイアスのあるシグモイドニューロンからなる層、６個のバイアスのあるシグモイドニューロンからなる層により構成し、出力層を１個のバイアスのあるシグモイドニューロンから構成し、予測関数ｆを全結合型ニューラルネットワークにより表現し、式（４）のコスト関数に登場する正則化パラメータλをλ＝１×１０-2，３．２×１０-3，１×１０-3，３．２×１０-4，１×１０-4，３．２×１０-5，１×１０-5のいずれかに固定して、訓練用データを用いて、コスト関数を最小化することを目指してパラメータΘをバッチ学習でADADELTA法により20
00回繰り返し更新してパラメータΘの好適値Θ＝Θ（λ）を求め、次いで、パラメータΘをΘ＝Θ（λ）と定めた場合の、交差検証用データを用いて計算した美容商品ｇ＝Ｇ１の判別結果のｆ１スコアを求め、ただし、その際のしきい値は訓練用データを用いて定めることとし、上記λの値のうち、ｆ１スコアを最大とするλを求め（本実施例ではλmax＝３．２×１０-4であった）、パラメータΘをΘ＝Θ（λmax）と定めて、テスト用データに対して計算したｆ１スコアを、美容商品Ｇ１について示した数値である。他の美容商品についても同様にして、推奨判別を行い、ｆ１スコアを計算することができる。
表７の「ＤｅｅｐＲａｗ」と表記された列のｆ１スコアは、「８因子」と表記された列のｆ１スコアに比べて平均で０．０８大きく、「Ｄｅｅｐ８」と表記された列のｆ１スコアに比べて平均で０．０５大きい。つまり、因子の得点を用いた利用率基準推奨判別手段による推奨判別よりも、一般に機械学習による推奨判別のほうが判別精度が高く、また、機械学習による推奨判別においては、入力層が因子の得点を出力するニューラルネットワークよりも、入力層がアイテムの値を出力するニューラルネットワークを用いた推奨判別のほうが、判別精度が高い。
本実施形態においては、利用有無設問を含む美容に関する設問に対する回答である顧客の問診データに基づき、上記の好適化された予測関数としきい値を用いて美容商品の推奨判別を行い、判別結果表示手段が、判別結果と判別の適合率、再現率等を図１１と同様の表図に表示することができる。
【００９８】
＜５．美容判定方法のフロー図＞
図１３は、本発明の一実施形態に係る美容判定方法のフロー図である。ステップＳ１で美容判定方法の実施を開始する。次いでステップＳ２では、分析済パラメータが利用可能であり、かつ、その分析済パラメータを美容判定に利用するか否か、が判断される。ＮｏであればステップＳ３に進み、因子分析法により基礎データを解析して因子を抽出し、分析済パラメータを得てステップＳ４に進む。ＹｅｓであればステップＳ４に進む。ステップＳ４では、顧客の問診データが利用可能であるか否かが判断される。ＮｏであればステップＳ５に進み、顧客に問診して問診データを得て、ステップＳ６に進む。ＹｅｓであればステップＳ６に進む。ステップＳ６では、分析済パラメータと前記問診データに基づいて顧客の因子の得点を計算する。次いでステップＳ７では、分析済パラメータと顧客の因子の得点に基づいてＥＳＴ度、ＭＢ度、好ましくは脂性度、乾燥度が計算され、顧客の美容判定が行われる。次いでステップＳ８では、顧客の美容判定の判定結果が表示される。次いでステップＳ９で美容判定方法の実施が終了する。
【００９９】
図（１４Ａ）は、美容判定のステップＳ７の詳細フロー図である。ステップＳ７０で美容判定を開始する。次いでステップＳ７１では、分析済パラメータと顧客の因子の得点に基づいて、顧客のＥＳＴ度とＭＢ度が計算される。次いでステップＳ７２では、顧客のＥＳＴ度とＭＢ度に基づいて、顧客の美容ニーズ符号が決定される。好ましくは、次のステップＳ７３で、分析済パラメータと顧客の因子の得点に基づいて、顧客の脂性度と乾燥度が計算され、更に次のステップＳ７４において、顧客の脂性度と乾燥度に基づいて、顧客の肌タイプ符号が決定される。最後にステップＳ７５で美容判定が終了する。なお、美容判定のステップＳ７は、好ましくは美容商品の推奨判別のステップ（図示せず）を含む。
【０１００】
図（１４Ｂ）は、美容判定の判定結果表示のステップＳ８の詳細フロー図である。ステップＳ８０で判定結果表示を開始する。次いでステップＳ８１では、判定結果出力手段５３ａが出力装置４０に係る美容ニーズ識別面上に、顧客のＥＳＴ度とＭＢ度をプロットし、好ましくは顧客の美容ニーズ符号を表示する。好ましくは次のステップＳ８２において、判定結果出力手段５３ａが出力装置４０に係る肌タイプ識別面上に、顧客の脂性度と乾燥度をプロットし、好ましくは顧客の肌タイプ符号を表示する。次いでステップＳ８３において、因子得点回答寄与度表示手段５１ｄが、出力装置４０に顧客の因子得点回答寄与度を表示する。好ましくは次のステップＳ８４において、判別結果出力手段５３ｂが、顧
客に対する美容商品の推奨判別の判別結果を表示する。最後にステップＳ８５において、判定結果表示のステップが終了する。
【０１０１】
図（１４Ｃ）は、美容商品の推奨判別結果表示のステップＳ８４の詳細フロー図である。ステップＳ８４ａで推奨判別結果表示を開始する。次いでステップＳ８４ｂで、専門家が推奨判別を行うか否かを判断する。Ｙｅｓの場合には、ステップＳ８４ｃに進み、判別結果出力手段５３ｂが出力装置４０に、顧客の美容ニーズ符号と好ましくは肌タイプ符号を表示し、好ましくは、当該美容ニーズ符号及び／又は当該肌タイプ符号にあらかじめ紐付けられた推奨すべき美容商品を示す美容商品リストを表示し、ステップＳ８４ｅに進む。Ｎｏの場合には、ステップＳ８４ｄに進み、判別結果出力手段５３ｂが出力装置４０に、美容商品ごとの推奨判別の判別結果と当該推奨判の適合度を表示し、ステップＳ８４ｅに進む。最後にステップＳ８４ｅにおいて、推奨判別結果表示のステップが終了する。
【０１０２】
＜６．美容判定システム及びｅラーニングシステムの構成＞
＜６−１．独立システム＞
図１５は、独立したコンピュータで構成された本発明の一実施形態におけるシステム構成を示す構成図である。本実施形態の美容判定システムは、パソコン等の独立したコンピュータ１０と、キーボード、マウス、タッチパネルディスプレイ等で構成される入力装置２０と、ディスプレイ、プリンタ等で構成される出力装置４０と、ＣＰＵのレジスタ、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリなどの内部記憶手段、又は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）若しくはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）若しくはＵＳＢメモリやＳＤカード等のリムーバブル記憶装置若しくはＣＤ−Ｒ若しくはＤＶＤ等の外部記憶手段により構成されるコンピュータ読取可能な記憶手段３０と、で構成される。本美容判定システムは、顧客が操作してもよく、顧客に問診しながら美容用品店等の美容アドバイザが操作しても良い。入力装置２０は、各顧客の問診データを入力するために用いられる。ここで各顧客の問診データは、美容に関する設問の回答、美容商品の利用有無、その他の情報などを含む。コンピュータ１０は、コンピュータ制御プログラム５０を実行して、記憶手段３０に格納された基礎データと、問診データに基づいて美容判定を行い、判定結果を出力装置４０に出力する。また、コンピュータ１０は好ましくは、コンピュータ制御プログラム５０を実行して、基礎データと問診データに基づいて美容商品の推奨判別を行い、判別結果を出力装置４０に出力する。出力装置４０には、好ましくは判別結果とともに判別の適合率や再現率などの判別精度が出力されることが望ましく、その場合には、基礎データは、訓練用データ、交差検証用データ、テスト用データ等に分割しておくことが望ましい。
【０１０３】
コンピュータ１０は基本構成１１を有する。基本構成１１は、顧客の問診データを入力するための問診データ入力手段１２と、基礎データを記憶し、問診データを一時的に記憶するためのコンピュータ読取可能な記憶手段３０と、因子分析や機械学習、判定結果の出力等を行うためのコンピュータ制御プログラム５０と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）若しくはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）若しくはＵＳＢメモリやＳＤカード等のリムーバブル記憶装置若しくはＣＤ−Ｒ若しくはＤＶＤ等の外部記憶手段により構成され、分析済パラメータ１５等を記憶するためのコンピュータ読取可能な記憶媒体１４と、を含む。本美容判定システムが前記ｅラーニングシステムの一部を構成する場合には、基本構成１１は、生徒自身による美容判定の判定結果を入力するための顧客判定結果入力手段１６を有する。なお、分析済パラメータ１５とは、アイテムの値の平均や標準偏差などの標準化パラメータ、因子分析法による解析で見出された因子荷重や因子得点係数、各分位点の因子の得点、推奨判別におけるしきい値、機械学習により好適化されたニューラルネットワークの重みや正則化パラメータなどの学習済パラメータ等を意味する。
【０１０４】
図１６は、コンピュータ制御プログラム５０の構成図である。コンピュータ制御プログラム５０は、美容判別を行うための美容判定プログラム５１と、美容商品の推奨判別を行
うための推奨判別プログラム５２と、美容判定の判定結果や美容商品の推奨判別の判別結果を出力するための結果出力プログラム５３を含む。
【０１０５】
美容判定プログラム５１は、基礎データを因子分析法を用いて分析することにより因子を抽出するための因子抽出手段５１ａと、抽出された因子と顧客の問診データに基づいて顧客のＥＳＴ因子の得点とＭＢ因子の得点を求め、これら因子の得点に基づいて顧客の美容ニーズを判定するための美容ニーズ判定手段５１ｂと、好ましくは抽出された因子と顧客の問診データに基づいて顧客のＯ１因子の得点とＤ因子の得点を求め、これら因子の得点に基づいて顧客の肌タイプを判定するための肌タイプ判定手段５１ｃと、好ましくは顧客の各因子の得点に問診データの各回答がどの程度寄与したのかを表す量である因子得点回答寄与度を出力装置４０に表示するための因子得点回答寄与度表示手段５１ｄと、を含む。
【０１０６】
美容商品の推奨判別を行うための推奨判別プログラム５２は、顧客の因子の得点と近い因子の得点を有する基礎データの被検者による当該美容商品の利用率に基づいて当該顧客に当該美容商品の推奨判別を行うための利用率基準推奨判別手段５２ａ、又は、顧客の因子の得点若しくは問診データにおける顧客の回答に基づいて、機械学習により当該美容商品の推奨判別を行うための予測関数の出力値を計算するための予測関数出力値計算手段５２ｂ、を有する。ここで、予測関数はパラメータで規定され、当該パラメータは基礎データを用いた機械学習により好適化され、予測関数の出力値は好ましくは０以上１以下の間の実数値をとり、当該出力値がしきい値以上である場合には当該顧客に当該美容商品を推奨すべきであると判別し、当該出力値がしきい値未満である場合には当該顧客に当該美容商品を推奨すべきでないと判別する。
【０１０７】
結果出力プログラム５３は、美容判定の判定結果を出力するための判定結果出力手段５３ａと、好ましくは美容商品の推奨判別の判別結果を出力するための判別結果出力手段５３ｂと、を有する。判定結果出力手段５３ａは、顧客のＥＳＴ度及びＭＢ度を美容ニーズ識別面上にプロットして表示し、好ましくは顧客の脂性度及び乾燥度を肌タイプ識別面上にプロットして表示し、好ましくは因子得点回答寄与度を棒グラフ等で表示する。判別結果出力手段５３ｂは、顧客に美容商品を推奨すべきか否かを表す推奨判別結果とともに、好ましくは判別の適合度を数値と棒グラフ等で表示し、好ましくは判別の再現率も表示する。本美容判定システムが前記ｅラーニングシステムの一部を構成する場合には、結果出力プログラム５３は、生徒自身による美容判定の判定結果と本美容判定システムによる美容判定の判定結果を比較するための判定結果比較手段５３ｃと、好ましくは生徒自身による美容商品の推奨判別の判別結果と本美容判定システムによる美容商品の推奨判別の判別結果を比較するための判別結果比較手段５３ｄと、を有する。
【０１０８】
＜６−２．サーバで美容判定を行うシステム＞
図（１７Ａ）は、本発明の別の一実施形態における、システム構成を示す構成図である。本実施形態においては原則として、美容判定と美容商品の推奨判別はサーバ１０ａが行い、入力と出力は顧客に近い端末１０ｂが行う。本実施形態の美容判定システムは、インターネット等のネットワーク１０ｃ等を介して双方向に通信可能なサーバ１０ａと端末１０ｂとを含む。端末１０ｂは、パソコン、スマートフォン、タブレット等のコンピュータと、キーボード、マウス、タッチパネルディスプレイ等で構成される入力装置２０と、ディスプレイ、プリンタ等で構成される出力装置４０と、で構成される。サーバ１０ａは、パソコン、サーバマシン等のコンピュータであり、前記基本構成１１を備え、オプションでキーボード、マウス、タッチパネルディスプレイ等で構成される入力装置と、ディスプレイ、プリンタ等で構成される出力装置と、を有してもよい。本形態における端末１０ｂは、顧客が操作してもよく、顧客に問診しながら美容用品店等の美容アドバイザが操作しても良い。入力装置２０は、顧客の問診データを入力するために用いられる。端末１０ｂ
は、入力装置２０を用いて入力された問診データをサーバ１０ａに向けて送信するための問診データ送信手段５４ａを有する。サーバ１０ａは、端末１０ｂの問診データ送信手段５４ａにより送信された問診データを、問診データ受信手段５４ｂにより受信する。サーバ１０ａは、コンピュータ制御プログラム５０を実行して、問診データに基づいて顧客の美容判定を行い、好ましくは美容商品の推奨判別も行い、その判定結果と、好ましくはその判別結果と、を端末１０ｂに向けて送信するための判定結果送信手段５５ａを有する。端末１０ｂは、サーバ１０ａの判定結果送信手段５５ａにより送信された判定結果と、好ましくは判別結果と、を受信するための判定結果受信手段５５ｂを有する。端末１０ｂは、判定結果受信手段５５ｂにより受信された判別結果と、好ましくは判別結果と、を出力装置４０に出力するための判定結果出力手段５３ａを有する。
【０１０９】
本実施形態においては、サーバ１０ａは、問診データ受信手段５４ｂが受信する顧客の問診データを記憶手段３０に保存し、保存された問診データの件数などが一定の基準を満たしたときに、それらの問診データの全部又は一部を基礎データ又は訓練用データに追加して、更新された基礎データ又は訓練用データを記憶手段３０に保存し、当該基礎データ又は当該訓練用データに基づいて因子分析または機械学習を行って、分析済パラメータ１５を更新し、更新された分析済パラメータ１５を、記憶媒体１４又は記憶手段３０に保存するように構成してもよい。
【０１１０】
また、本実施形態の美容判定システムが、前記ｅラーニングシステムの一部を構成する場合には、端末１０ｂは更に、生徒自身による美容判定の判定結果を入力するための顧客判定結果入力手段１６と、顧客判定結果入力手段１６により入力された生徒による判定結果をサーバ１０ａに向けて送信するための顧客判定結果送信手段５６ｂを有する。また、サーバ１０ａは更に、端末１０ｂの顧客判定結果送信手段５６ｂにより送信された生徒による判定結果を受信するための顧客判定結果受信手段５６ｃと、基本構成１１に含まれているところの、生徒による美容判定の判定結果と美容判定システムによる美容判定の判定結果とを比較するための判定結果比較手段５３ｃと、を有する。
好ましくは美容商品の推奨判別のｅラーニングシステムも同様に構成される。すなわち、本実施形態の美容判定システムが、前記ｅラーニングシステムの一部を構成する場合には、端末１０ｂは好ましくは、生徒自身による美容商品の推奨判別の判別結果を入力するための顧客判別結果入力手段と、顧客判別結果入力手段により入力された生徒による判別結果をサーバ１０ａに向けて送信するための顧客判別結果送信手段を有する。また、サーバ１０ａは好ましくは、端末１０ｂの顧客判別結果送信手段により送信された生徒による判別結果を受信するための顧客判別結果受信手段と、基本構成１１に含まれているところの、生徒による美容判定の判定結果と美容判定システムによる美容判定の判定結果とを比較するための判別結果比較手段５３ｄと、を有する。
【０１１１】
＜６−３．端末で美容判定を行うシステム＞
図（１７Ｂ）は、本発明の更に別の一実施形態における、美容判定システムの構成を示す構成図である。一般に因子分析や機械学習には高負荷の計算が必要となるが、モデルの分析済パラメータ１５が既知であれば、因子の得点や予測関数の出力値の計算や推奨判別の演算そのものは一般に軽負荷であって、モバイル端末等の端末でも十分に行うことができる。そこで、因子の得点の計算や予測関数の出力値の計算や推奨判別の演算を端末１０ｂで行う構成が、本実施形態である。
【０１１２】
本実施形態の美容判定システムにおいては原則として、問診データの入力と、美容判定の判定結果の出力に加えて、美容判定や好ましくは美容商品の推奨判別に必要な演算は端末１０ｂが行う。本実施形態における端末１０ｂは、前記基本構成１１を備え、入力装置２０と、出力装置４０と、入力装置２０を用いて入力された問診データをサーバ１０ａに向けて送信するための問診データ送信手段５４ａを有する。サーバ１０ａは、前記基本構
成１１を備え、問診データ受信手段５４ｂを有し、オプションで入力装置と、出力装置と、を有してもよい。サーバ１０ａは、分析済パラメータ１５を、端末１０ｂに向けて送信するための分析済パラメータ送信手段５７ａを有する。端末１０ｂは、サーバ１０ａの分析済パラメータ送信手段５７ａにより送信された分析済パラメータ１５を受信するための分析済パラメータ受信手段５７ｂを有する。端末１０ｂは、分析済パラメータ受信手段５７ｂにより受信された分析済パラメータ１５と入力装置２０を用いて入力された問診データに基づき、コンピュータ制御プログラム５０を実行して、顧客の美容判定を行い、好ましくは美容商品の推奨判別も行い、当該美容判定の判定結果と、好ましくは当該推奨判別の判別結果と、を出力装置４０に出力するための判定結果出力手段５３ａを、基本構成１１の一部として有する。
【０１１３】
本実施形態においても、サーバ１０ａは、一定の基準に基づいて基礎データ又は訓練用データに問診データを追加し、追加更新された基礎データ又は訓練用データに基づく因子分析又は機械学習を行って分析済パラメータ１５を更新し、更新された分析済パラメータ１５を、記憶媒体１４又は記憶手段３０に保存するように構成してもよい。
【０１１４】
また、本実施形態の美容判定システムが、ｅラーニングシステムの一部を構成する場合には、端末１０ｂは更に、基本構成１１の一部に含まれているところの生徒自身による美容判定の判定結果を入力するための顧客判定結果入力手段１６と、顧客判定結果入力手段１６により入力された生徒による判定結果をサーバ１０ａに向けて送信するための顧客判定結果送信手段５６ｂを有する。また、サーバ１０ａは更に、端末１０ｂの顧客判定結果送信手段５６ｂにより送信された生徒による判定結果を受信するための顧客判定結果受信手段５６ｃと、基本構成１１に含まれているところの、生徒による美容判定の判定結果と美容判定システムによる美容判定の判定結果とを比較するための判定結果比較手段５３ｃと、を有する。
好ましくは美容商品の推奨判別のｅラーニングシステムも同様に構成される。すなわち、本実施形態の美容判定システムが、ｅラーニングシステムの一部を構成する場合には、端末１０ｂは好ましくは、基本構成１１の一部に含まれているところの生徒自身による美容商品の推奨判別の判別結果を入力するための顧客判別結果入力手段と、顧客判別結果入力手段により入力された生徒による判別結果をサーバ１０ａに向けて送信するための顧客判別結果送信手段を有する。また、サーバ１０ａは好ましくは、端末１０ｂの顧客判別結果送信手段により送信された生徒による判別結果を受信するための顧客判別結果受信手段と、基本構成１１に含まれているところの、生徒による推奨判別の判別結果と美容判定システムによる推奨判別の判別結果とを比較するための判別結果比較手段５３ｄと、を有する。
【０１１５】
本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲における種々変形例、設計変更などをその技術的範囲内に包含するものであることは云うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
本発明によれば、ビッグデータを用いた因子分析の手法によって、問診データに基づいて、顧客の肌タイプだけでなく美容ニーズを客観的かつ的確に判定可能な、美容判定方法、官能評価方法、及び美容判定システムを提供することができる。本発明によれば、美容室、化粧品販売店、クリニック、ドラッグストア、エステチックサロン等のオンライン店舗若しくはリアル店舗における化粧品や美容サービスの推奨、美容教育、美容アドバイザの育成、美容商品の官能評価等を従来より的確に行うことができる。本発明は幅広い産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【０１１７】
１０          コンピュータ（パソコン）        １０ａ        サーバ
１０ｂ        端末                            １０ｃ        ネットワーク
１１          基本構成                        １２          問診データ入力手段
１４          記憶媒体                        １５          分析済パラメータ
１６          顧客判定結果入力手段            ２０          入力装置
３０          記憶手段                        ４０          出力装置
５０          コンピュータ制御プログラム      ５１          美容判定プログラム
５１ａ        因子抽出手段                    ５１ｂ        美容ニーズ判定手段
５１ｃ        肌タイプ判定手段
５１ｄ        因子得点回答寄与度表示手段      ５２          推奨判別プログラム
５２ａ        利用率基準推奨判別手段
５２ｂ        予測関数出力値計算手段          ５３          結果出力プログラム
５３ａ        判定結果出力手段                ５３ｂ        判別結果出力手段
５３ｃ        判定結果比較手段                ５３ｄ        判別結果比較手段
５４ａ        問診データ送信手段              ５４ｂ        問診データ受信手段
５５ａ        判定結果送信手段                ５５ｂ        判定結果受信手段
５６ｂ        顧客判定結果送信手段
５６ｃ        顧客判定結果受信手段
５７ａ        分析済パラメータ送信手段
５７ｂ        分析済パラメータ受信手段
Ｇ１〜Ｇ１２  美容商品                        Ｑ１〜Ｑ２２  美容に関する設問
【図１】
2020201528.tif 000011
【図２】
2020201528.tif 000012
【図３】
2020201528.tif 000013
【図４】
2020201528.tif 000014
【図５】
2020201528.tif 000015
【図６】
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【図７】
2020201528.tif 000017
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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