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特開2025-30226肌状態の推定方法、肌状態推定装置、肌状態推定システム、及び、プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2025030226
(43)【公開日】2025-03-07
(54)【発明の名称】肌状態の推定方法、肌状態推定装置、肌状態推定システム、及び、プログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/00 20060101AFI20250228BHJP
G16H 20/00 20180101ALI20250228BHJP
G01N 33/493 20060101ALI20250228BHJP
【ＦＩ】
A61B5/00 M
G16H20/00
A61B5/00 N
G01N33/493 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】17
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023135336
(22)【出願日】2023-08-23
(71)【出願人】
【識別番号】000001959
【氏名又は名称】株式会社 資生堂
(71)【出願人】
【識別番号】515029156
【氏名又は名称】株式会社ユカシカド
(74)【代理人】
【識別番号】230116816
【弁護士】
【氏名又は名称】成川 弘樹
(74)【代理人】
【識別番号】100146123
【弁理士】
【氏名又は名称】木本 大介
(72)【発明者】
【氏名】深田 楓子
(72)【発明者】
【氏名】辻 竜海
(72)【発明者】
【氏名】脇 綾汰
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 良治
(72)【発明者】
【氏名】美濃部 慎也
【テーマコード（参考）】
2G045
4C117
5L099
【Ｆターム（参考）】
2G045AA16
2G045CB03
2G045DA57
2G045DB08
2G045DB10
2G045DB30
2G045JA01
4C117XE04
4C117XE71
5L099AA04
(57)【要約】
【課題】肌状態の推定の精度を向上させる。
【解決手段】肌状態の推定方法は、被験者の尿中の成分を計測するステップを備え、前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定するステップを備える。
【選択図】図２
【解決手段】肌状態の推定方法は、被験者の尿中の成分を計測するステップを備え、前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定するステップを備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
被験者の尿中の成分を計測するステップを備え、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定するステップを備える、
肌状態の推定方法。
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定するステップを備える、
肌状態の推定方法。
【請求項2】
前記推定するステップは、前記計測結果と、前記被験者の生活習慣と、に基づいて、前記肌状態を推定する、
請求項１に記載の方法。
請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記成分は、ミネラルである、
請求項１又は請求項２に記載の方法。
請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記ミネラルは、カリウムであり、
前記肌状態は、肌の水分に関する肌状態である、
請求項３に記載の方法。
前記肌状態は、肌の水分に関する肌状態である、
請求項３に記載の方法。
【請求項5】
前記ミネラルは、リンであり、
前記肌状態は、肌のバリア機能である、
請求項３に記載の方法。
前記肌状態は、肌のバリア機能である、
請求項３に記載の方法。
【請求項6】
前記ミネラルは、マグネシウムであり、
前記肌状態は、肌の粘弾性である、
請求項３に記載の方法。
前記肌状態は、肌の粘弾性である、
請求項３に記載の方法。
【請求項7】
前記ミネラルは、亜鉛であり、
前記肌状態は、肌のヘモグロビン量、肌のメラニン量、及び、肌のターンオーバの周期の少なくとも１つである、
請求項３に記載の方法。
前記肌状態は、肌のヘモグロビン量、肌のメラニン量、及び、肌のターンオーバの周期の少なくとも１つである、
請求項３に記載の方法。
【請求項8】
前記成分は、ビタミンＤであり、
前記肌状態は、肌のバリア機能、肌の色味、及び、肌のヘモグロビン量の少なくとも１つである、
請求項１又は請求項２に記載の方法。
前記肌状態は、肌のバリア機能、肌の色味、及び、肌のヘモグロビン量の少なくとも１つである、
請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項9】
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の計測の時点の肌状態を推定するステップを備える、
請求項１又は請求項２に記載の方法。
請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項10】
前記肌状態の推定結果に基づいて、前記被験者に対するレコメンドを生成するステップを備える、
請求項１又は請求項２に記載の方法。
請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項11】
前記レコメンドを生成するステップは、過去の計測結果と、最新の計測結果と、の比較の結果に基づいて、前記レコメンドを生成する、
請求項１０に記載の方法。
請求項１０に記載の方法。
【請求項12】
前記推定するステップは、前記被験者の尿外情報、及び、前記計測結果に基づいて、前記肌状態を推定する、
請求項１又は請求項２に記載の方法。
請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項13】
前記尿外情報は、前記被験者の生活習慣、前記被験者の尿の栄養状態に関する問診の結果、及び、前記被験者の血液検査の結果の少なくとも１つを含む、
請求項１２に記載の方法。
請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
前記推定するステップは、複数の尿中の成分の計測結果に基づいて、前記肌状態を推定する、
請求項１又は請求項２に記載の方法。
請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項15】
被験者の尿中の成分の計測結果を取得する手段を備え、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定する手段を備え、
肌状態推定装置。
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定する手段を備え、
肌状態推定装置。
【請求項16】
被験者が使用するクライアント装置と、前記クライアント装置と接続された肌状態推定装置と、を含む肌状態推定システムであって、
前記肌状態推定装置は、
前記被験者の尿中の成分の計測結果を取得する手段を備え、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定する手段を備え、
前記クライアント装置に、前記推定の結果を送信する手段を備え、
前記クライアント装置は、前記推定の結果を提示する手段を備える、
肌状態推定システム。
前記肌状態推定装置は、
前記被験者の尿中の成分の計測結果を取得する手段を備え、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定する手段を備え、
前記クライアント装置に、前記推定の結果を送信する手段を備え、
前記クライアント装置は、前記推定の結果を提示する手段を備える、
肌状態推定システム。
【請求項17】
コンピュータを、
被験者の尿中の成分を計測する手段として機能させ、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定する手段として機能させるためのプログラム。
被験者の尿中の成分を計測する手段として機能させ、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定する手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、肌状態の推定方法、肌状態推定装置、肌状態推定システム、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
肌のケア用品の消費者にとって、自身の肌状態を知ることは、肌のケアの成否を把握する上で重要である。
肌状態を推定する様々な技術が知られている。
肌状態を推定する様々な技術が知られている。
【0003】
例えば、特許文献１には、肌状態評価方法が開示されている。この肌状態評価方法は、被験者の顔面皮膚の血流情報を取得する取得工程（Ｓ１１）と、取得された血流情報に基づいて当該被験者の顔の肌状態を評価する評価工程（Ｓ１３）を含む。血流情報は、血流指標値を含み、血流指標値は、皮膚にレーザ光を照射し散乱光を撮像して得られる光強度画像から得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開2019-025071号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかし、特許文献１の技術は、光学的な手法で肌状態を推定するものである。
光学的な手法の場合、生体そのものが検体でないこと、及び、計測環境（例えば、環境光）の影響を受けることから、肌状態の推定の精度に制限がある。
光学的な手法の場合、生体そのものが検体でないこと、及び、計測環境（例えば、環境光）の影響を受けることから、肌状態の推定の精度に制限がある。
【0006】
本発明の目的は、肌状態の推定の精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の一態様は、
被験者の尿中の成分を計測するステップを備え、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定するステップを備える、
肌状態の推定方法である。
被験者の尿中の成分を計測するステップを備え、
前記成分の計測結果に基づいて、前記被験者の将来の肌状態を推定するステップを備える、
肌状態の推定方法である。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態の肌状態推定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図2】本実施形態の概要の説明図である。
【図3】本実施形態の被験者データベースのデータ構造を示す図である。
【図4】本実施形態の計測データベースのデータ構造を示す図である。
【図5】本実施形態の肌状態推定処理のフローチャートである。
【図7】変形例１の概要の説明図である。
【図8】本実施形態の肌状態推定処理のフローチャートである。
【図10】変形例２の概要の説明図である。
【図11】変形例２の肌状態推定処理のフローチャートである。
【図12】変形例３の概要の説明図である。
【図13】変形例３の肌状態推定システムの機能ブロック図である。
【図14】変形例３の肌状態推定処理のシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【0010】
本実施形態の各用語は、以下のとおり定義する。
「ユーザ」とは、肌状態推定装置の利用者（例えば、被験者、又は、検査担当者）である。
「ユーザ」とは、肌状態推定装置の利用者（例えば、被験者、又は、検査担当者）である。
【0011】
（１）肌状態推定装置の構成
肌状態推定装置の構成を説明する。図１は、本実施形態の肌状態推定装置の構成を示す機能ブロック図である。
肌状態推定装置の構成を説明する。図１は、本実施形態の肌状態推定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【0012】
図１の肌状態推定装置１０は、肌状態の推定処理を実行するコンピュータ（「情報処理装置」の一例）である。肌状態推定装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。
図１に示すように、肌状態推定装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。
図１に示すように、肌状態推定装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。
【0013】
記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
【0014】
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理において用いられるパラメータ、関数、及び、モデル
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、肌状態推定処理）のプログラム
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理において用いられるパラメータ、関数、及び、モデル
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、肌状態推定処理）のプログラム
【0015】
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
【0016】
プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、肌状態推定装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又は、これらの組み合わせである。
【0017】
入出力インタフェース１３は、肌状態推定装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、肌状態推定装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
【0018】
通信インタフェース１４は、肌状態推定装置１０と外部装置（例えば、サーバ）との間の通信を制御するように構成される。
【0019】
（２）実施形態の概要
本実施形態の概要を説明する。図２は、本実施形態の概要の説明図である。
本実施形態の概要を説明する。図２は、本実施形態の概要の説明図である。
【0020】
図２に示すように、被験者は、自身の採尿検体をユーザに渡す。
【0021】
ユーザは、採尿検体の検査を実施し、且つ、被験者の尿中の成分を計測する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果を入力する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果を入力する。
【0022】
肌状態推定装置１０は、入力された計測結果に基づいて、被験者の将来の肌状態を推定する。
【0023】
（３）データベース
本実施形態のデータベースを説明する。以下のデータベースは、記憶装置１１に記憶される。
本実施形態のデータベースを説明する。以下のデータベースは、記憶装置１１に記憶される。
【0024】
（３－１）被験者データベース
本実施形態の被験者データベースを説明する。図３は、本実施形態の被験者データベースのデータ構造を示す図である。
本実施形態の被験者データベースを説明する。図３は、本実施形態の被験者データベースのデータ構造を示す図である。
【0025】
図３の被験者データベースには、被験者情報が格納されている。被験者情報は、被験者に関する情報である。
被験者情報データベースは、「被験者ＩＤ」フィールドと、「被験者名」フィールドと、「被験者属性」フィールドと、「尿外」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
被験者情報データベースは、「被験者ＩＤ」フィールドと、「被験者名」フィールドと、「被験者属性」フィールドと、「尿外」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
【0026】
「被験者ＩＤ」フィールドには、被験者識別情報が格納される。被験者識別情報は、被験者を識別する情報である。
【0027】
「被験者名」フィールドには、被験者名情報が格納される。被験者名情報は、被験者の氏名に関する情報である。
【0028】
「被験者属性」フィールドには、被験者属性情報が格納される。被験者属性情報は、被験者の属性に関する情報である。「被験者属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「年齢」フィールドと、を含む。
【0029】
「性別」フィールドには、性別情報が格納される。性別情報は、被験者の性別に関する情報である。
【0030】
「年齢」フィールドには、年齢情報が格納される。年齢情報は、被験者の年齢に関する情報である。
【0031】
「尿外」フィールドには、尿外情報が格納される。尿外情報は、尿中の成分の計測結果情報以外の情報であって、且つ、肌状態の推定に参照される情報である。「尿外」フィールドは、「生活習慣」フィールドと、「問診」フィールドと、「血液」フィールドと、を含む。
【0032】
「生活習慣」フィールドには、生活習慣情報が格納される。生活習慣情報は、被験者の生活習慣に関する情報（例えば、被験者に対するアンケート結果から得られる情報、及び、被験者が装着したウェアラブルデバイスによって計測された情報の少なくとも１つ）である。生活習慣は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・睡眠の習慣
・食生活の習慣
・運動の習慣
・労働の習慣
・睡眠の習慣
・食生活の習慣
・運動の習慣
・労働の習慣
【0033】
「問診」フィールドには、問診情報が格納される。問診情報は、被験者に対して実施された尿の栄養状態に関する問診の結果に関する情報である。問診情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・疲労感（一例として、疲れやすさ）
・心理的状態（一例として、ストレス又は不安感）
・体調（一例として、頭痛及び集中力の少なくとも１つ）
・喫煙の状態（一例として、有無又は頻度）
・妊娠の有無
・生理の状態（一例として、生理周期）
・アレルギーの有無
・食事の嗜好性（一例として、魚の接種頻度）
・疲労感（一例として、疲れやすさ）
・心理的状態（一例として、ストレス又は不安感）
・体調（一例として、頭痛及び集中力の少なくとも１つ）
・喫煙の状態（一例として、有無又は頻度）
・妊娠の有無
・生理の状態（一例として、生理周期）
・アレルギーの有無
・食事の嗜好性（一例として、魚の接種頻度）
【0034】
「血液」フィールドには、血液情報が格納される。血液情報は、血液に関する情報である。血液情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・ビタミン（一例として、ビタミンＤ）
・ミネラル
・ビタミン（一例として、ビタミンＤ）
・ミネラル
【0035】
（３－２）計測データベース
本実施形態の計測データベースを説明する。図４は、本実施形態の計測データベースのデータ構造を示す図である。
本実施形態の計測データベースを説明する。図４は、本実施形態の計測データベースのデータ構造を示す図である。
【0036】
図４の計測結果データベースには、計測結果情報が格納されている。計測結果情報は、被験者に対して実施された計測の結果に関する情報である。
計測結果情報データベースは、「計測結果ＩＤ」フィールドと、「タイムスタンプ」フィールドと、「尿中ミネラル」フィールドと、「尿中ビタミン」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
計測データベースは、被験者識別情報に関連付けられている。
計測結果情報データベースは、「計測結果ＩＤ」フィールドと、「タイムスタンプ」フィールドと、「尿中ミネラル」フィールドと、「尿中ビタミン」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
計測データベースは、被験者識別情報に関連付けられている。
【0037】
「計測結果ＩＤ」フィールドには、計測結果識別情報が格納される。計測結果識別情報は、計測結果を識別する情報である。
【0038】
「タイムスタンプ」フィールドには、タイムスタンプ情報が格納される。タイムスタンプ情報は、計測が実施された日時に関する情報である。
【0039】
「尿中ミネラル」フィールドには、尿中ミネラル情報が格納される。尿中ミネラル情報は、被験者に対して実施された尿検査から得られる尿中のミネラル成分に関する情報である。計測結果情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・カリウムの含有量
・マグネシウムの含有量
・リンの含有量
・亜鉛
・カリウムの含有量
・マグネシウムの含有量
・リンの含有量
・亜鉛
【0040】
「尿中ビタミン」フィールドには、尿中ビタミン情報が格納される。尿中ビタミン情報は、被験者に対して実施された尿検査から得られる尿中のビタミン成分に関する情報である。計測結果情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・ビタミンＤ
・ビタミンＤ
【0041】
（４）肌モデル
本実施形態の肌モデルを説明する。
本実施形態の肌モデルを説明する。
【0042】
本実施形態では、肌モデルを用いて、肌状態を推定する。
肌モデルは、将来肌モデルと、現在肌モデルと、を含む。
肌モデルは、将来肌モデルと、現在肌モデルと、を含む。
【0043】
（４－１）将来肌モデル
本実施形態の将来肌モデルを説明する。
本実施形態の将来肌モデルを説明する。
【0044】
将来肌モデルには、尿中の成分と将来の肌状態との相関関係が記述される。
将来の肌状態とは、尿中の成分の計測時点より先の時点の肌状態を意味する。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
将来の肌状態とは、尿中の成分の計測時点より先の時点の肌状態を意味する。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
【0045】
将来肌モデルは、将来の肌状態の指標毎に異なる。
将来の肌状態の指標は、例えば、以下の少なくとも１つの指標を含む。
・肌の水分（一例として、真皮の水分の量又はレベル）
・肌のバリア機能
・肌のハリ（つまり、粘弾性）
・肌の色味（一例として、透過度、黄ぐすみ、又は、肌の黄み）
・肌のヘモグロビン量
・肌のメラニン量
・肌のターンオーバの周期
将来の肌状態の指標は、例えば、以下の少なくとも１つの指標を含む。
・肌の水分（一例として、真皮の水分の量又はレベル）
・肌のバリア機能
・肌のハリ（つまり、粘弾性）
・肌の色味（一例として、透過度、黄ぐすみ、又は、肌の黄み）
・肌のヘモグロビン量
・肌のメラニン量
・肌のターンオーバの周期
【0046】
肌の水分を目的変数とする将来肌モデルでは、例えば、説明変数のうち尿中カリウムの重みが大きい。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中カリウムが多いほど、肌の水分が多いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中カリウムが多いほど、肌の水分が多いと推定される。
【0047】
肌のバリア機能を目的変数とする将来肌モデルでは、例えば、説明変数のうち尿中リン及び尿中ビタミンＤの少なくとも１つの重みが大きい。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中リンが多いほど、肌のバリア機能が悪いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中ビタミンＤが多いほど、肌のバリア機能が良いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中リンが多いほど、肌のバリア機能が悪いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中ビタミンＤが多いほど、肌のバリア機能が良いと推定される。
【0048】
肌のハリを目的変数とする将来肌モデルでは、例えば、説明変数のうち尿中マグネシウムの重みが大きい。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中マグネシウムが多いほど、肌のハリが良いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中マグネシウムが多いほど、肌のハリが良いと推定される。
【0049】
肌の色味を目的変数とする将来肌モデルでは、例えば、説明変数のうち尿中ビタミンＤの重みが大きい。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中ビタミンＤが多いほど、黄ぐすみが減ると推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中ビタミンＤが多いほど、黄ぐすみが減ると推定される。
【0050】
肌のヘモグロビン量を目的変数とする将来肌モデルでは、例えば、説明変数のうち尿中ビタミンＤ及び尿中亜鉛の少なくとも１つの重みが大きい。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中ビタミンＤが多いほど、ヘモグロビン量が多いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中亜鉛が多いほど、ヘモグロビン量が多いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中ビタミンＤが多いほど、ヘモグロビン量が多いと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中亜鉛が多いほど、ヘモグロビン量が多いと推定される。
【0051】
肌のメラニン量を目的変数とする将来肌モデルでは、例えば、説明変数のうち尿中亜鉛の重みが大きい。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中亜鉛が多いほど、メラニン量が減ると推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中亜鉛が多いほど、メラニン量が減ると推定される。
【0052】
肌のターンオーバの周期を目的変数とする将来肌モデルでは、例えば、説明変数のうち尿中亜鉛の重みが大きい。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中亜鉛が多いほど、ターンオーバの周期が整うと推定される。
一例として、将来肌モデルによれば、尿中亜鉛が多いほど、ターンオーバの周期が整うと推定される。
【0053】
（４－２）現在肌モデル
本実施形態の現在肌モデルを説明する。
本実施形態の現在肌モデルを説明する。
【0054】
現在肌モデルには、尿中の成分と現在の肌状態との相関関係が記述される。
現在の肌状態とは、尿中の成分の計測時点の肌状態を意味する。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
現在の肌状態とは、尿中の成分の計測時点の肌状態を意味する。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
【0055】
現在肌モデルは、現在の肌状態の指標毎に異なる。
現在の肌状態の指標は、将来の肌状態と同様である。
現在の肌状態の指標は、将来の肌状態と同様である。
【0056】
【0057】
図５のトリガは、以下の何れかである。
・ユーザが肌状態推定装置１０の所定のアプリケーション（例えば、肌状態を推定するためのアプリケーション）を起動したこと。
・ユーザが肌状態推定装置１０を用いて、所定のウェブサイト（例えば、肌状態を推定するためのサービスを提供するウェブサイト）にアクセスしたこと。
・ユーザが肌状態推定装置１０の所定のアプリケーション（例えば、肌状態を推定するためのアプリケーション）を起動したこと。
・ユーザが肌状態推定装置１０を用いて、所定のウェブサイト（例えば、肌状態を推定するためのサービスを提供するウェブサイト）にアクセスしたこと。
【0058】
図５に示すように、肌状態推定装置１０は、計測結果の取得（Ｓ１１１０）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１１１０（図６）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１１１０は、操作オブジェクトＢ１１１０と、フィールドオブジェクトＦ１１１０ａ～Ｆ１１１０ｂと、を含む。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１１１０（図６）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１１１０は、操作オブジェクトＢ１１１０と、フィールドオブジェクトＦ１１１０ａ～Ｆ１１１０ｂと、を含む。
【0059】
操作オブジェクトＢ１１１０は、フィールドオブジェクトＦ１１１０ａ～Ｆ１１１０ｂに対する入力を確定させるためのユーザ指示を受け付けるオブジェクトである。
【0060】
フィールドオブジェクトＦ１１１０ａは、被験者識別情報の入力を受け付けるオブジェクトである。
【0061】
フィールドオブジェクトＦ１１１０ｂは、被験者の計測結果情報の入力を受け付けるオブジェクトである。
【0062】
ユーザが、フィールドオブジェクトＦ１１１０ａに被験者識別情報を入力し、フィールドオブジェクトＦ１１１０ｂに被験者の計測結果情報を入力し、且つ、操作オブジェクトＢ１１１０を操作すると、プロセッサ１２は、被験者識別情報及び計測結果情報を記憶装置１１に記憶する。
【0063】
ステップＳ１１１０の後、肌状態推定装置１０は、将来の肌状態の推定（Ｓ１１１１）を実行する。
具体的には、記憶装置１１には、将来肌モデルが記憶されている。
具体的には、記憶装置１１には、将来肌モデルが記憶されている。
【0064】
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０でフィールドオブジェクトＦ１１１０ｂに入力された計測結果を将来肌モデルに与えることにより、被験者の尿中の成分に応じた将来の肌状態を推定する。
【0065】
ステップＳ１１１１の後、肌状態推定装置１０は、現在の肌状態の推定（Ｓ１１１２）を実行する。
具体的には、記憶装置１１には、現在肌モデルが記憶されている。
具体的には、記憶装置１１には、現在肌モデルが記憶されている。
【0066】
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０でフィールドオブジェクトＦ１１１０ｂに入力された計測結果を現在肌モデルに与えることにより、被験者の尿中の成分に応じた現在（つまり、ステップＳ１１１２の実行時点）の肌状態を推定する。
【0067】
ステップＳ１１１２の後、肌状態推定装置１０は、データベースの更新（Ｓ１１１３）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０で得られた被験者識別情報に関連付けられた計測結果データベース（図４）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「計測結果ＩＤ」フィールド：新規の計測結果識別情報
・「タイムスタンプ」フィールド：ステップＳ１１１０の実行日時に関する情報
・「尿中ミネラル」フィールド：ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報
・「尿中ビタミン」フィールド：ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報
具体的には、プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０で得られた被験者識別情報に関連付けられた計測結果データベース（図４）に新規レコードを追加する。新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「計測結果ＩＤ」フィールド：新規の計測結果識別情報
・「タイムスタンプ」フィールド：ステップＳ１１１０の実行日時に関する情報
・「尿中ミネラル」フィールド：ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報
・「尿中ビタミン」フィールド：ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報
【0068】
ステップＳ１１１３の後、肌状態推定装置１０は、推定結果の表示（Ｓ１１１４）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１１１１（図６）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１１１１は、表示オブジェクトＡ１１１１ａ～Ａ１１１１ｂを含む。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１１１１（図６）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１１１１は、表示オブジェクトＡ１１１１ａ～Ａ１１１１ｂを含む。
【0069】
表示オブジェクトＡ１１１１ａは、ステップＳ１１１１で得られた将来の肌状態の推定結果を表示するオブジェクトである。
【0070】
表示オブジェクトＡ１１１１ｂは、ステップＳ１１１２で得られた現在の肌状態の推定結果を表示するオブジェクトである。
【0071】
（６）本実施形態の小括
本実施形態によれば、尿中の成分に基づいて将来の肌状態を推定する。これにより、肌状態の推定の精度を向上させることができる。
本実施形態によれば、尿中の成分に基づいて将来の肌状態を推定する。これにより、肌状態の推定の精度を向上させることができる。
【0072】
本実施形態によれば、計測結果に基づいて現在の肌状態を推定してもよい。これにより、肌状態の推定の精度をさらに向上させることができる。
【0073】
（７）変形例
本実施形態の変形例を説明する。
本実施形態の変形例を説明する。
【0074】
（７－１）変形例１
本実施形態の変形例１を説明する。変形例１は、肌状態の推定結果に基づくレコメンドを提供する例である。
本実施形態の変形例１を説明する。変形例１は、肌状態の推定結果に基づくレコメンドを提供する例である。
【0075】
（７－１－１）変形例１の概要
変形例１の概要を説明する。図７は、変形例１の概要の説明図である。
変形例１の概要を説明する。図７は、変形例１の概要の説明図である。
【0076】
図７に示すように、被験者は、自身の採尿検体をユーザに渡す。
【0077】
ユーザは、採尿検体の検査を実施し、且つ、被験者の尿中の成分を計測する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果を入力する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果を入力する。
【0078】
肌状態推定装置１０は、入力された計測結果に基づいて、被験者の将来の肌状態を推定し、且つ、当該将来の肌状態に応じたレコメンドを決定する。
【0079】
【0080】
【0081】
ステップＳ１１１２の後、肌状態推定装置１０は、レコメンドの生成（Ｓ２１１０）を実行する。
具体的には、記憶装置１１には、レコメンドモデルが記憶されている。
具体的には、記憶装置１１には、レコメンドモデルが記憶されている。
【0082】
レコメンドモデルの第１例には、将来の肌状態とレコメンドとの相関関係が記述されている。
レコメンドモデルの説明変数は、将来の肌状態である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
レコメンドモデルの説明変数は、将来の肌状態である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
【0083】
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１１で得られた将来の肌状態をレコメンドモデルに与えることにより、当該将来の肌状態に応じたレコメンドを生成する。
【0084】
レコメンドモデルの第２例には、現在の肌状態とレコメンドとの相関関係が記述されている。
レコメンドモデルの説明変数は、現在の肌状態である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
レコメンドモデルの説明変数は、現在の肌状態である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
【0085】
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１２で得られた現在の肌状態をレコメンドモデルに与えることにより、当該現在の肌状態に応じたレコメンドを生成する。
【0086】
レコメンドモデルの第３例には、将来の肌状態及び現在の肌状態と、レコメンドとの相関関係が記述されている。
レコメンドモデルの説明変数は、将来の肌状態及び現在の肌状態である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
レコメンドモデルの説明変数は、将来の肌状態及び現在の肌状態である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
【0087】
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１１で得られた将来の肌状態と、ステップＳ１１１２で得られた現在の肌状態と、をレコメンドモデルに与えることにより、当該将来の肌状態及び当該現在の肌状態の組合せに応じたレコメンドを生成する。
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１２で得られた現在の肌状態をレコメンドモデルに与えることにより、当該現在の肌状態に応じたレコメンドを生成する。
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１２で得られた現在の肌状態をレコメンドモデルに与えることにより、当該現在の肌状態に応じたレコメンドを生成する。
【0088】
レコメンドモデルの第４例には、尿中の成分の計測結果の変化と、レコメンドとの相関関係が記述されている。
レコメンドモデルの説明変数は、尿中の成分の計測結果の変化である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
レコメンドモデルの説明変数は、尿中の成分の計測結果の変化である。
レコメンドモデルの目的変数は、レコメンドである。
【0089】
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０で得られた被験者識別情報に関連付けられた計測結果データベース（図４）の「尿中ミネラル」フィールド及び「尿中ビタミン」フィールドから、計測結果情報（つまり、過去の計測結果情報）を取得する。
プロセッサ１２は、当該計測結果情報（つまり、過去の計測結果情報）と、ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報（つまり、最新の計測結果情報）と、を比較することにより、尿中の成分の差を特定する。
プロセッサ１２は、特定された差（つまり、尿中の成分の変化）をレコメンドモデルに与えることにより、当該変化に応じたレコメンドを生成する。
プロセッサ１２は、当該計測結果情報（つまり、過去の計測結果情報）と、ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報（つまり、最新の計測結果情報）と、を比較することにより、尿中の成分の差を特定する。
プロセッサ１２は、特定された差（つまり、尿中の成分の変化）をレコメンドモデルに与えることにより、当該変化に応じたレコメンドを生成する。
【0090】
ステップＳ２１１０の後、肌状態推定装置１０は、図５と同様に、データベースの更新（Ｓ１１１３）を実行する。
【0091】
ステップＳ１１１３の後、肌状態推定装置１０は、推定結果の表示（Ｓ２１１１）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１１１１（図６）の次に、画面Ｐ２１１０（図９）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ２１１０は、表示オブジェクトＡ２１１０を含む。
具体的には、プロセッサ１２は、画面Ｐ１１１１（図６）の次に、画面Ｐ２１１０（図９）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ２１１０は、表示オブジェクトＡ２１１０を含む。
【0092】
表示オブジェクトＡ２１１０は、ステップＳ２１１０で得られたレコメンドを表示する。
【0093】
（７－１－３）変形例１の小括
変形例１によれば、肌状態の推定結果に基づいて、レコメンドを生成してもよい。これにより、肌状態に応じた改善を促すことができる。
変形例１によれば、肌状態の推定結果に基づいて、レコメンドを生成してもよい。これにより、肌状態に応じた改善を促すことができる。
【0094】
変形例１によれば、過去の計測結果及び最新の計測結果の比較の結果に基づいて、レコメンドを生成してもよい。これにより、被験者の肌状態の変化の傾向を考慮して改善を促すことができる。
【0095】
（７－２）変形例２
本実施形態の変形例２を説明する。変形例２は、尿中の成分の計測結果及び尿中の成分以外の情報（以下「尿外情報」という）の組合せに基づいて、肌状態を推定する例である。
本実施形態の変形例２を説明する。変形例２は、尿中の成分の計測結果及び尿中の成分以外の情報（以下「尿外情報」という）の組合せに基づいて、肌状態を推定する例である。
【0096】
（７－２－１）変形例２の概要
変形例２の概要を説明する。図１０は、変形例２の概要の説明図である。
変形例２の概要を説明する。図１０は、変形例２の概要の説明図である。
【0097】
図１０に示すように、被験者は、自身の採尿検体をユーザに渡す。
被験者の尿外情報は、記憶装置１１に記憶されている。
尿外情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・生活習慣（一例として、睡眠の質及び疲労感の少なくとも１つ）
・尿の栄養状態に関する問診の結果
・血液検査の結果
被験者の尿外情報は、記憶装置１１に記憶されている。
尿外情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・生活習慣（一例として、睡眠の質及び疲労感の少なくとも１つ）
・尿の栄養状態に関する問診の結果
・血液検査の結果
【0098】
ユーザは、採尿検体の検査を実施し、且つ、被験者の尿中の成分を計測する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果を入力する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果を入力する。
【0099】
肌状態推定装置１０は、被験者の尿外情報を取得する。
肌状態推定装置１０は、入力された計測結果及び当該尿外情報の組合せに基づいて、被験者の将来の肌状態を推定する。
肌状態推定装置１０は、入力された計測結果及び当該尿外情報の組合せに基づいて、被験者の将来の肌状態を推定する。
【0100】
（７－２－２）変形例２の肌モデル
変形例２の肌モデルを説明する。
変形例２の肌モデルを説明する。
【0101】
（７－２－２－１）将来肌モデル
変形例２の将来肌モデルを説明する。
変形例２の将来肌モデルを説明する。
【0102】
変形例２の将来肌モデルの第１例には、尿中の成分及び生活習慣の組合せと、将来の肌状態との相関関係が記述される。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び生活習慣である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び生活習慣である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
【0103】
変形例２の将来肌モデルの第３例には、尿中の成分及び尿の栄養状態に関する問診の結果の組合せと、将来の肌状態との相関関係が記述される。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び尿の栄養状態に関する問診の結果である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
例えば、「心理的状態」に関する問診の結果が「ストレスがある」又は「不安感がある」である場合、マグネシウムが不足していることが推定される。
例えば、「食事の嗜好性」に関する問診の結果が「魚をあまり食べない」である場合、ビタミンＤが不足していることが推定される。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び尿の栄養状態に関する問診の結果である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
例えば、「心理的状態」に関する問診の結果が「ストレスがある」又は「不安感がある」である場合、マグネシウムが不足していることが推定される。
例えば、「食事の嗜好性」に関する問診の結果が「魚をあまり食べない」である場合、ビタミンＤが不足していることが推定される。
【0104】
変形例２の将来肌モデルの第４例には、尿中の成分及び血液検査の結果の組合せと、将来の肌状態との相関関係が記述される。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び血液検査の結果である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
将来肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び血液検査の結果である。
将来肌モデルの目的変数は、将来の肌状態である。
【0105】
（７－２－２－２）現在肌モデル
変形例２の現在肌モデルを説明する。
変形例２の現在肌モデルを説明する。
【0106】
変形例２の現在肌モデルの第１例には、尿中の成分及び生活習慣の組合せと、現在の肌状態との相関関係が記述される。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び生活習慣である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び生活習慣である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
【0107】
変形例２の現在肌モデルの第３例には、尿中の成分及び尿の栄養状態に関する問診の結果の組合せと、現在の肌状態との相関関係が記述される。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び尿の栄養状態に関する問診の結果である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
例えば、「疲労感」に関する問診の結果が「疲れやすい」である場合、ビタミンＢ が不足していることが推定される。
例えば、「心理的状態」に関する問診の結果が「ストレスがある」又は「不安感がある」である場合、マグネシウムが不足していることが推定される。
例えば、「喫煙の状態」に関する問診の結果が「喫煙している」である場合、ビタミンＣ が不足していることが推定される。
例えば、「食事の嗜好性」に関する問診の結果が「魚をあまり食べない」である場合、ビタミンＤが不足していることが推定される。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び尿の栄養状態に関する問診の結果である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
例えば、「疲労感」に関する問診の結果が「疲れやすい」である場合、ビタミンＢ が不足していることが推定される。
例えば、「心理的状態」に関する問診の結果が「ストレスがある」又は「不安感がある」である場合、マグネシウムが不足していることが推定される。
例えば、「喫煙の状態」に関する問診の結果が「喫煙している」である場合、ビタミンＣ が不足していることが推定される。
例えば、「食事の嗜好性」に関する問診の結果が「魚をあまり食べない」である場合、ビタミンＤが不足していることが推定される。
【0108】
変形例２の現在肌モデルの第４例には、尿中の成分及び血液検査の結果の組合せと、現在の肌状態との相関関係が記述される。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び血液検査の結果である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
現在肌モデルの説明変数は、尿中の成分及び血液検査の結果である。
現在肌モデルの目的変数は、現在の肌状態である。
【0109】
（７－２－３）変形例２の肌状態推定処理
変形例２の肌状態推定処理を説明する。図１１は、変形例２の肌状態推定処理のフローチャートである。
変形例２の肌状態推定処理を説明する。図１１は、変形例２の肌状態推定処理のフローチャートである。
【0110】
【0111】
ステップＳ１１１０の後、肌状態推定装置１０は、尿外情報の取得（Ｓ３１１０）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、被験者データベース（図３）を参照して、ステップＳ１１１０で得られた被験者識別情報に関連付けられた尿外情報を取得する。
具体的には、プロセッサ１２は、被験者データベース（図３）を参照して、ステップＳ１１１０で得られた被験者識別情報に関連付けられた尿外情報を取得する。
【0112】
ステップＳ３１１０の後、肌状態推定装置１０は、将来の肌状態の推定（Ｓ３１１１）を実行する。
具体的には、記憶装置１１には、将来肌モデルが記憶されている。
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報と、ステップＳ３１１０で得られた尿外情報と、を将来肌モデルに与えることにより、当該計測結果情報及び当該尿外情報の組合せに応じた将来の肌状態を推定する。
具体的には、記憶装置１１には、将来肌モデルが記憶されている。
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報と、ステップＳ３１１０で得られた尿外情報と、を将来肌モデルに与えることにより、当該計測結果情報及び当該尿外情報の組合せに応じた将来の肌状態を推定する。
【0113】
ステップＳ３１１１の後、肌状態推定装置１０は、現在の肌状態の推定（Ｓ３１１２）を実行する。
ステップＳ３１１２の第１例では、記憶装置１１には、現在肌モデルが記憶されている。
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報と、ステップＳ３１１０で得られた尿外情報と、を現在肌モデルに与えることにより、当該計測結果情報及び当該尿外情報の組合せに応じた現在の肌状態を推定する。
ステップＳ３１１２の第１例では、記憶装置１１には、現在肌モデルが記憶されている。
プロセッサ１２は、ステップＳ１１１０で得られた計測結果情報と、ステップＳ３１１０で得られた尿外情報と、を現在肌モデルに与えることにより、当該計測結果情報及び当該尿外情報の組合せに応じた現在の肌状態を推定する。
【0114】
ステップＳ３１１２の後、肌状態推定装置１０は、図５と同様に、データベースの更新（Ｓ１１１３）～推定結果の表示（Ｓ１１１４）を実行する。
【0115】
（７－２－４）変形例２の小括
変形例２によれば、尿中の成分及び尿外情報（例えば、生活習慣、及び、尿の栄養状態に関する問診の結果の少なくとも１つ）の組合せに基づいて、被験者の肌状態を推定してもよい。これにより、肌状態の推定の精度をさらに向上させることができる。
変形例２によれば、尿中の成分及び尿外情報（例えば、生活習慣、及び、尿の栄養状態に関する問診の結果の少なくとも１つ）の組合せに基づいて、被験者の肌状態を推定してもよい。これにより、肌状態の推定の精度をさらに向上させることができる。
【0116】
（７－３）変形例３
変形例３を説明する。変形例３は、肌状態推定装置１０を含む肌状態推定システムの例である。
変形例３を説明する。変形例３は、肌状態推定装置１０を含む肌状態推定システムの例である。
【0117】
（７－３－１）変形例３の概要
変形例３の概要を説明する。図１２は、変形例３の概要の説明図である。
変形例３の概要を説明する。図１２は、変形例３の概要の説明図である。
【0118】
図１２に示すように、被験者は、自身の採尿検体をユーザに渡す。
被験者は、クライアント装置３０を介して、肌状態推定装置１０に被験者識別情報を送信する。
被験者は、クライアント装置３０を介して、肌状態推定装置１０に被験者識別情報を送信する。
【0119】
ユーザは、採尿検体の検査を実施し、且つ、被験者の尿中の成分を計測する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果と、被験者識別情報と、を入力する。
ユーザは、肌状態推定装置１０に対して、被験者の尿中の成分の計測結果と、被験者識別情報と、を入力する。
【0120】
肌状態推定装置１０は、入力された計測結果及び被験者識別情報を関連付けて記憶する。
肌状態推定装置１０は、入力された計測結果に基づいて、被験者の将来の肌状態を推定し、且つ、クライアント装置３０を介して、推定結果を被験者に提示する。
肌状態推定装置１０は、入力された計測結果に基づいて、被験者の将来の肌状態を推定し、且つ、クライアント装置３０を介して、推定結果を被験者に提示する。
【0121】
（７－３－２）変形例３の肌状態推定システムの構成
変形例３の肌状態推定システムの構成を説明する。図１３は、変形例３の肌状態推定システムの機能ブロック図である。
変形例３の肌状態推定システムの構成を説明する。図１３は、変形例３の肌状態推定システムの機能ブロック図である。
【0122】
図１３に示すように、変形例３の肌状態推定システム１は、肌状態推定装置１０と、クライアント装置３０と、を備える。
【0123】
肌状態推定装置１０の構成は、図１と同様である。
【0124】
図１３のクライアント装置３０は、肌状態推定装置１０にリクエストを送信し、且つ、肌状態推定装置１０からレスポンスを受け付けるコンピュータ（「情報処理装置」の一例）である。クライアント装置３０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。
図１に示すように、クライアント装置３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。
図１に示すように、クライアント装置３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。
【0125】
記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。
【0126】
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理において用いられるパラメータ、関数、及び、モデル
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理において用いられるパラメータ、関数、及び、モデル
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム
【0127】
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）
【0128】
プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらの組み合わせである。
【0129】
入出力インタフェース３３は、クライアント装置３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、クライアント装置３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
【0130】
通信インタフェース３４は、クライアント装置３０と肌状態推定装置１０との間の通信を制御するように構成される。
【0131】
（７－３－３）変形例３の肌状態推定処理
変形例３の肌状態推定処理を説明する。図１４は、変形例３の肌状態推定処理のシーケンス図である。
変形例３の肌状態推定処理を説明する。図１４は、変形例３の肌状態推定処理のシーケンス図である。
【0132】
図１４のトリガは、以下の何れかである。
・被験者が肌状態推定装置１０の所定のアプリケーション（例えば、肌状態を推定するためのアプリケーション）を起動したこと。
・被験者が肌状態推定装置１０を用いて、所定のウェブサイト（例えば、肌状態を推定するためのサービスを提供するウェブサイト）にアクセスしたこと。
・被験者が肌状態推定装置１０の所定のアプリケーション（例えば、肌状態を推定するためのアプリケーション）を起動したこと。
・被験者が肌状態推定装置１０を用いて、所定のウェブサイト（例えば、肌状態を推定するためのサービスを提供するウェブサイト）にアクセスしたこと。
【0133】
【0134】
ステップＳ１１１０の後、クライアント装置３０は、推定リクエスト（Ｓ５３１０）を実行する。
具体的には、プロセッサ３２は、推定リクエストデータを肌状態推定装置１０に送信する。推定リクエストデータは、例えば、以下の情報を含む。
・フィールドオブジェクトＦ１１１０ａに入力された被験者識別情報
・フィールドオブジェクトＦ１１１０ｂに入力された計測結果情報
具体的には、プロセッサ３２は、推定リクエストデータを肌状態推定装置１０に送信する。推定リクエストデータは、例えば、以下の情報を含む。
・フィールドオブジェクトＦ１１１０ａに入力された被験者識別情報
・フィールドオブジェクトＦ１１１０ｂに入力された計測結果情報
【0135】
ステップＳ５３１０の後、肌状態推定装置１０は、図５と同様に、将来の肌状態の推定（Ｓ１１１１）～データベースの更新（Ｓ１１１３）を実行する。
【0136】
ステップＳ１１１３の後、肌状態推定装置１０は、推定レスポンス（Ｓ５１１０）を実行する。
具体的には、プロセッサ１２は、推定レスポンスデータをクライアント装置３０に送信する。推定レスポンスデータは、例えば、以下の情報を含む。
・ステップＳ１１１１で得られた将来の肌状態の推定結果
・ステップＳ１１１２で得られた現在の肌状態の推定結果
具体的には、プロセッサ１２は、推定レスポンスデータをクライアント装置３０に送信する。推定レスポンスデータは、例えば、以下の情報を含む。
・ステップＳ１１１１で得られた将来の肌状態の推定結果
・ステップＳ１１１２で得られた現在の肌状態の推定結果
【0137】
ステップＳ５１１０の後、クライアント装置３０は、図５と同様に、推定結果の表示（Ｓ１１１４）を実行する。
【0138】
（７－３－４）変形例３の小括
変形例３によれば、被験者が使用するクライアント装置３０を介して、肌状態推定装置１０に対して、肌状態の推定を要求し、且つ、肌状態の推定結果を取得する。これにより、被験者は、より容易に自身の肌状態を知ることができる。
変形例３によれば、被験者が使用するクライアント装置３０を介して、肌状態推定装置１０に対して、肌状態の推定を要求し、且つ、肌状態の推定結果を取得する。これにより、被験者は、より容易に自身の肌状態を知ることができる。
【0139】
（８）その他の変形例
その他の変形例を説明する。
その他の変形例を説明する。
【0140】
記憶装置１１は、ネットワークを介して、肌状態推定装置１０と接続されてもよい。
記憶装置３１は、ネットワークを介して、クライアント装置３０と接続されてもよい。
記憶装置３１は、ネットワークを介して、クライアント装置３０と接続されてもよい。
【0141】
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。
【符号の説明】
【0142】
１ ：肌状態推定システム
１０ ：肌状態推定装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
３０ ：クライアント装置
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース
１０ ：肌状態推定装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
３０ ：クライアント装置
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
