特許 7517429 肌状態推定方法、肌状態推定装置及び肌状態推定システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-08

(45)【発行日】2024-07-17

(54)【発明の名称】肌状態推定方法、肌状態推定装置及び肌状態推定システム

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/30 20180101AFI20240709BHJP

【ＦＩ】

G16H50/30

【請求項の数】 18

(21)【出願番号】P 2022541453

(86)(22)【出願日】2021-07-27

(86)【国際出願番号】 JP2021027725

(87)【国際公開番号】W WO2022030300

(87)【国際公開日】2022-02-10

【審査請求日】2022-12-05

(31)【優先権主張番号】P 2020131861

(32)【優先日】2020-08-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000006231

【氏名又は名称】株式会社村田製作所

(74)【代理人】

【識別番号】100132241

【弁理士】

【氏名又は名称】岡部 博史

(74)【代理人】

【識別番号】100183265

【弁理士】

【氏名又は名称】中谷 剣一

(72)【発明者】

【氏名】山根 梨江

(72)【発明者】

【氏名】坂本 智則

(72)【発明者】

【氏名】二瓶 裕司

【審査官】中元 淳二

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／１０６９９８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－０４６２００（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１８５９２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－２４２９６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－３４０７６３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ ５０／２２

Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータによって実行される肌状態推定方法であって、
ホルモンバランスに関連する第１情報を取得するステップと、
血管状態に関連する第２情報を取得するステップと、
前記第１情報と前記第２情報とに基づいて、前記第１情報を取得する第１取得日及び前記第２情報を取得する第２取得日より後の推定日における将来の肌状態を推定するステップと、
を含み、
前記第１情報は、基礎体温、脳波、血液中に含まれるホルモンの量、唾液中に含まれるホルモンの量及び尿中に含まれるホルモンの量のうち少なくとも１つの情報を含み、
前記第２情報は、加速度脈派の情報を含む、肌状態推定方法。

【請求項2】

前記加速度脈派は、時系列順にピークとなるａ波、ｂ波、ｃ波、ｄ波及びｅ波を有し、
前記第２情報は、前記加速度脈派におけるａ波の振幅とｃ波の振幅との比である、
請求項１に記載の肌状態推定方法。

【請求項3】

前記第１取得日は、前記推定日から７日以上前であって１３日以内である、
請求項１又は２に記載の肌状態推定方法。

【請求項4】

前記第１情報を取得するステップは、異なる複数の日において複数の前記第１情報を取得することを有し、
前記推定するステップは、前記異なる複数の日において取得された複数の前記第１情報に基づいて、前記将来の肌状態を推定することを有する、
請求項１～３のいずれか一項に記載の肌状態推定方法。

【請求項5】

前記第１取得日と前記第２取得日とは異なる、
請求項１～４のいずれか１項に記載の肌状態推定方法。

【請求項6】

前記第２取得日は前記第１取得日より後である、
請求項５に記載の肌状態推定方法。

【請求項7】

前記第２情報を取得するステップは、異なる複数の日において複数の前記第２情報を取得することを有し、
前記推定するステップは、前記異なる複数の日において取得された複数の前記第２情報に基づいて、前記将来の肌状態を推定することを有する、
請求項１～６のいずれか一項に記載の肌状態推定方法。

【請求項8】

前記第２情報とは異なる血管状態に関連する第３情報を取得するステップを含み、
前記推定するステップは、前記第１情報、前記第２情報及び前記第３情報に基づいて、前記第３情報を取得する第３取得日より後の前記推定日における前記将来の肌状態を推定することを有する、
請求項１～７のいずれか一項に記載の肌状態推定方法。

【請求項9】

前記第３情報は、時系列順にピークとなるａ波、ｂ波、ｃ波、ｄ波及びｅ波を有する加速度脈波におけるａ波の振幅とｂ波の振幅との比である、
請求項８に記載の肌状態推定方法。

【請求項10】

前記第３取得日は前記第２取得日と異なる、
請求項９に記載の肌状態推定方法。

【請求項11】

前記第３取得日は前記第２取得日より後である、
請求項９に記載の肌状態推定方法。

【請求項12】

前記第３情報を取得するステップは、異なる複数の日において複数の前記第３情報を取得することを有し、
前記推定するステップは、前記異なる複数の日において取得された複数の前記第３情報に基づいて、前記将来の肌状態を推定することを有する、
請求項８～１１のいずれか一項に記載の肌状態推定方法。

【請求項13】

前記推定日は現在であり、
前記推定するステップは、過去に取得した前記第１情報に基づいて現在の肌状態を推定すること、を有する、
請求項１～１２のいずれか一項に記載の肌状態推定方法。

【請求項14】

更に、
現在のホルモンバランスに関連する情報と現在の血管状態に関連する情報とのうち少なくとも１つを有する第４情報を取得するステップを含み、
前記現在の肌状態を推定することは、過去に取得した前記第１情報と現在取得した前記第４情報とに基づいて前記現在の肌状態を推定すること、を有し、
前記現在のホルモンバランスに関連する情報は、現在における、基礎体温、脳波、血液中に含まれるホルモンの量、唾液中に含まれるホルモンの量及び尿中に含まれるホルモンの量のうち少なくとも１つの情報を含み、
前記現在の血管状態に関連する情報は、現在の加速度脈波の情報を含む、
請求項１３に記載の肌状態推定方法。

【請求項15】

更に、
肌状態の実測情報を取得するステップと、
前記第１情報と前記肌状態の情報とを教師データとして用いて、前記第１情報を入力とし前記将来の肌状態を出力とする回帰モデルを作成するステップと、
含む、
請求項１～１４のいずれか一項に記載の肌状態推定方法。

【請求項16】

前記推定するステップは、前記回帰モデルに前記第１情報を入力することにより、前記将来の肌状態を推定することを有する、
請求項１５に記載の肌状態推定方法。

【請求項17】

ホルモンバランスに関連する第１情報及び血管状態に関連する第２情報を取得する１つ又は複数の測定部と、
前記１つ又は複数の測定部で取得した前記第１情報と前記第２情報とに基づいて、前記第１情報を取得した第１取得日及び前記第２情報を取得した第２取得日より後の推定日における将来の肌情報を推定する推定部と、
を備え、
前記第１情報は、基礎体温、脳波、血液中に含まれるホルモンの量、唾液中に含まれるホルモンの量及び尿中に含まれるホルモンの量のうち少なくとも１つの情報を含み、
前記第２情報は、加速度脈派の情報を含む、肌状態推定装置。

【請求項18】

測定装置と、
前記測定装置と通信する処理装置と、
備え、
前記測定装置は、
ホルモンバランスに関連する第１情報及び血管状態に関連する第２情報を取得する１つ又は複数の測定部と、
前記第１情報及び前記第２情報を送信する第１通信部と、
を有し、
前記処理装置は、
前記第１情報及び前記第２情報を受信する第２通信部と、
前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記第１情報を取得した第１取得日及び前記第２情報を取得した第２取得日より後の推定日における将来の肌状態を推定する推定部と、
有し、
前記第１情報は、基礎体温、脳波、血液中に含まれるホルモンの量、唾液中に含まれるホルモンの量及び尿中に含まれるホルモンの量のうち少なくとも１つの情報を含み、
前記第２情報は、加速度脈派の情報を含む、肌状態推定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、肌状態推定方法、肌状態推定装置及び肌状態推定システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、筋肉量を指標として肌状態を推定する肌状態の鑑別方法が開示されている。特許文献１に記載の鑑別方法は、測定により得た筋肉量を多変量解析によって得られた推定式に当てはめることにより、肌状態を表すパラメータを導くことによって解析を行っている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－１４７１０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

近年、将来の肌状態を推定することが求められている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明の一態様の肌状態推定方法は、
コンピュータによって実行される肌状態推定方法であって、
ホルモンバランスに関連する第１情報を取得するステップと、
前記第１情報に基づいて、前記第１情報を取得する第１取得日より後の推定日における将来の肌状態を推定するステップと、
を含む。

【0006】

本発明の一態様の肌状態推定装置は、
ホルモンバランスに関連する情報を取得する測定部と、
前記測定部で取得した前記情報に基づいて、前記情報を取得した日より後の推定日における将来の肌情報を推定する推定部と、
を備える。

【0007】

本発明の一態様の肌状態推定システムは、
測定装置と、
前記測定装置と通信する処理装置と、
備え、
前記測定装置は、
ホルモンバランスに関連する情報を取得する測定部と、
前記情報を送信する第１通信部と、
を有し、
前記処理装置は、
前記情報を受信する第２通信部と、
前記情報に基づいて、前記情報を取得した日より後の推定日における将来の肌状態を推定する推定部と、
有する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、将来の肌状態を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明に係る実施の形態１の肌状態推定装置の一例の概略構成を示すブロック図である。

【図2】測定タイミングの一例を示す概略図である。

【図3】基礎体温と肌状態との相関係数の一例を示すグラフである。

【図4】本発明に係る実施の形態１の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。

【図5】本発明に係る実施の形態１の変形例１の肌状態推定装置の概略構成を示すブロック図である。

【図6A】変形例１の表示部の表示画面の一例を示す概略図である。

【図6B】変形例１の表示部の表示画面の別例を示す概略図である。

【図7】本発明に係る実施の形態２の肌状態推定装置の一例の概略構成を示すブロック図である。

【図8】加速度脈波の一例を示す概略図である。

【図9】測定タイミングの一例を示す概略図である。

【図10】本発明に係る実施の形態２の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。

【図11】本発明に係る実施の形態３の肌状態推定装置の一例の概略構成を示すブロック図である。

【図12】測定タイミングの一例を示す概略図である。

【図13】本発明に係る実施の形態３の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。

【図14】本発明に係る実施の形態３の変形例２の肌状態推定方法のフローチャートである。

【図15】変形例２の測定タイミングの一例を示す概略図である。

【図16】本発明に係る実施の形態４の肌状態推定装置の一例の概略構成を示すブロック図である。

【図17】本発明に係る実施の形態４の肌状態推定方法における機械学習方法の一例のフローチャートである。

【図18】本発明に係る実施の形態５の肌状態推定装置の一例の概略構成を示すブロック図である。

【図19】本発明に係る実施の形態６の肌状態推定システムの一例の概略構成を示すブロック図である。

【図20】本発明に係る実施の形態６の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。

【図21】本発明に係る実施の形態６の変形例３の肌状態推定システムの一例の概略構成を示すブロック図である。

【図22】本発明に係る実施の形態７の肌状態推定システムの一例の概略構成を示すブロック図である。

【図23】本発明に係る実施の形態８の肌状態推定システムの一例の概略構成を示すブロック図である。

【図24】本発明に係る実施の形態９の肌状態推定装置の一例の概略構成を示すブロック図である。

【図25】本発明に係る実施の形態９の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。

【図26】本発明に係る実施の形態９の変形例４の肌状態推定方法のフローチャートである。

【図27】実測値、実施例１及び実施例２の相関関係の一例を示すグラフである。

【図28】比較例１と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。

【図29】比較例２と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。

【図30】比較例３と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。

【図31】比較例４と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。

【図32】実施例１－３及び比較例１－４の相関係数の一例を示す表である。

【図33】実測値、実施例４及び実施例５の相関関係の一例を示すグラフである。

【図34】実測値、実施例６及び実施例７の相関関係の一例を示すグラフである。

【図35】実測値、実施例８及び実施例９の相関関係の一例を示すグラフである。

【図36】実施例４－９の相関係数の一例を示す表である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

（本発明に至った経緯）
近年、将来の肌状態を推定することが求められている。将来の肌状態を知ることによって、肌に対する効果的なケアを実施することができ、肌状態を良好に保つことができる。

【0011】

特許文献１に記載の肌状態の鑑別方法は、筋肉量を指標として肌状態を推定している。しかしながら、特許文献１に記載の鑑別方法では、現在の肌状態を推定することができるが、将来の肌状態を推定することができないという課題がある。

【0012】

本発明者らは、鋭意研究したところ、ホルモンバランスに関連する情報と肌状態とに相関関係があることを見出した。そこで、本発明者らは、ホルモンバランスに関連する情報を取得し、当該情報に基づいて当該情報の取得日よりも将来の肌状態を推定する構成を見出し、本発明に至った。

【0013】

本発明の一態様の肌状態推定方法は、
コンピュータによって実行される肌状態推定方法であって、
ホルモンバランスに関連する第１情報を取得するステップと、
前記第１情報に基づいて、前記第１情報を取得する第１取得日より後の推定日における将来の肌状態を推定するステップと、
を含む。

【0014】

このような構成により、将来の肌状態を推定することができる。

【0015】

前記第１情報は、基礎体温、脳波、血液、唾液及び尿のうち少なくとも１つの情報を含んでもよい。

【0016】

このような構成により、将来の肌状態を容易に推定することができる。

【0017】

前記第１取得日は、前記推定日から７日以上前であって１３日以内であってもよい。

【0018】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0019】

前記第１情報を取得するステップは、異なる複数の日において複数の前記第１情報を取得することを有し、
前記推定するステップは、前記異なる複数の日において取得された複数の前記第１情報に基づいて、前記将来の肌状態を推定することを有していてもよい。

【0020】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0021】

前記肌状態の推定方法は、更に、
血管状態に関連する第２情報を取得するステップを含み、
前記推定するステップは、前記第１情報と前記第２情報とに基づいて、前記第２情報を取得する第２取得日より後の前記推定日における前記将来の肌状態を推定することを有していてもよい。

【0022】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0023】

前記第２情報は、脈波、血圧、血管の形態及び機能のうち少なくとも１つの情報を含んでいてもよい。

【0024】

このような構成により、将来の肌状態を容易に推定することができる。

【0025】

前記第２取得日は前記第１取得日と異なっていてもよい。

【0026】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0027】

前記第２取得日は前記第１取得日より後であってもよい。

【0028】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を更に向上させることができる。

【0029】

前記第２情報を取得するステップは、異なる複数の日において複数の前記第２情報を取得することを有し、
前記推定するステップは、前記異なる複数の日において取得された複数の前記第２情報に基づいて、前記将来の肌状態を推定することを有していてもよい。

【0030】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を更に向上させることができる。

【0031】

前記肌状態の推定方法は、更に、
前記第２情報とは異なる血管状態に関連する第３情報を取得するステップを含み、
前記推定するステップは、前記第１情報と前記第３情報とに基づいて、前記第３情報を取得する第３取得日より後の前記推定日における前記将来の肌状態を推定することを有していてもよい。

【0032】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0033】

前記第３情報は前記第２取得日と異なっていてもよい。

【0034】

このような構成により、将来の肌状態を容易に推定することができる。

【0035】

前記第３取得日は前記第２取得日より後であってもよい。

【0036】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0037】

前記第３情報を取得するステップは、異なる複数の日において複数の前記第３情報を取得することを有し、
前記推定するステップは、前記異なる複数の日において取得された複数の前記第３情報に基づいて、前記将来の肌状態を推定することを有していてもよい。

【0038】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0039】

前記推定日は現在であり、
前記推定するステップは、過去に取得した前記第１情報に基づいて現在の肌状態を推定すること、を有していてもよい。

【0040】

このような構成により、現在の肌状態を推定することができる。

【0041】

前記肌状態の推定方法は、更に、
現在のホルモンバランスに関連する情報と現在の血液状態に関連する情報とのうち少なくとも１つを有する第４情報を取得するステップを含み、
前記現在の肌状態を推定することは、過去に取得した前記第１情報と現在取得した前記第４情報とに基づいて前記現在の肌状態を推定すること、を有していてもよい。

【0042】

このような構成により、現在の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0043】

前記肌状態の推定方法は、更に、
肌状態の実測情報を取得するステップと、
前記第１情報と前記肌状態の情報とを教師データとして用いて、前記第１情報を入力とし前記将来の肌状態を出力とする回帰モデルを作成するステップと、
含んでいてもよい。

【0044】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0045】

前記推定するステップは、前記回帰モデルに前記第１情報を入力することにより、前記将来の肌状態を推定してもよい。

【0046】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0047】

本発明の一態様の肌状態推定装置は、
ホルモンバランスに関連する情報を取得する測定部と、
前記測定部で取得した前記情報に基づいて、前記情報を取得した日より後の推定日における将来の肌情報を推定する推定部と、
を備える。

【0048】

このような構成により、将来の肌状態を推定することができる。

【0049】

本発明の一態様の肌状態推定システムは、
測定装置と、
前記測定装置と通信する処理装置と、
備え、
前記測定装置は、
ホルモンバランスに関連する情報を取得する測定部と、
前記情報を送信する第１通信部と、
を有し、
前記処理装置は、
前記情報を受信する第２通信部と、
前記情報に基づいて、前記情報を取得した日より後の推定日における将来の肌状態を推定する推定部と、
有する。

【0050】

このような構成により、将来の肌状態を推定することができる。

【0051】

以下、本発明の一実施形態を添付図面に従って説明する。なお、以下の説明は、本質的に例示に過ぎず、本開示、その適用物、あるいは、その用途を制限することを意図するものではない。さらに、図面は模式的なものであり、各寸法の比率等は現実のものとは必ずしも合致していない。

【0052】

（実施の形態１）
［全体構成］
図１は、発明に係る実施の形態１の肌状態推定装置１Ａの一例の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、肌状態推定装置１Ａ、測定部１０と、推定部２０と、制御部３０と、を備える。肌状態推定装置１Ａは、測定部１０で測定された情報に基づいて将来の肌状態を推定する。実施の形態１では、肌状態推定装置１Ａが推定する肌状態の部位は、ヒトの顔面である。

【0053】

本明細書では、「肌状態」とは、毛穴、シワ、キメ、色素沈着肌色、水分及び油分のうち少なくとも１つを含む。「毛穴」とは、肌表面から飛び出す毛の出口の目立ちを示す評価項目である。「シワ」とは、皮膚の表面にできる、折り目、ひだ、隆起を示す評価項目である。「キメ」とは、肌表面に刻み込まれた細かな凹凸によって決まる肌の美しさを示す評価項目である。「色素沈着」とは、メラニンなどの色素が皮膚に沈着することにより生じるシミ又は肌の色ムラ等を示す評価項目である。「肌色」とは、肌の色味や明るみを示す評価項目である。「水分」とは、肌に含まれる水分量を意味する。「油分」とは、肌に含まれる油量を意味する。これらの評価項目は、例えば、数値化されて表示される。例えば、肌状態は、５段階評価で表される。５段階評価とは、１～５の数値範囲で表され、数値が大きいほど良好であることを示す。

【0054】

肌状態推定装置１Ａについて詳細に説明する。

【0055】

＜測定部＞
測定部１０は、ホルモンバランスに関連する情報を取得する。測定部１０は第１測定部１０と称する場合がある。

【0056】

ホルモンとは、例えば、女性ホルモン、男性ホルモンを含む。女性ホルモンは、例えば、エストロゲン及びプロゲステロンを有する。男性ホルモンは、例えば、テストロンなどのステロイドホルモンを有する。

【0057】

ホルモンバランスに関連する情報とは、ホルモンバランスと相関関係にある情報を意味する。即ち、ホルモンバランスに関連する情報とは、ホルモンバランスの変化を推定することができる情報を意味する。例えば、ホルモンバランスに関連する情報は、ホルモンの分泌量の変化に伴って変化する生体情報である。例えば、ホルモンバランスに関連する情報は、基礎体温、脳波、血液、唾液及び尿のうち少なくとも１つの情報を含む。

【0058】

本明細書では、ホルモンバランスに関連する情報を第１情報と称する場合がある。

【0059】

「基礎体温」とは、活動による体温変化などの要因を排除し、生命維持に必要な最小限のエネルギーしか消費していない安静状態で測定した体温である。例えば、基礎体温は、起床時に安静した状態で基礎体温計によって測定することができる。基礎体温は、０．０１単位（小数点第二位）で表示される。

【0060】

「脳波」とは、脳波計測器で測定される脳波である。ホルモンバランスに関連する脳波としては例えば、２０以上２２Ｈｚ以下、１１Ｈｚ、１４Ｈｚ、８以上１０Ｈｚ以下付近の脳波が挙げられる。

【0061】

「血液」とは、例えば、血液中に含まれるホルモン（例えば、プロゲストロン）の量の情報である。血液中に含まれるホルモンの量は、例えば、血液検査によって測定することができる。

【0062】

「唾液」とは、例えば、唾液中に含まれるホルモンの量、又は唾液の分泌量の情報である。唾液中に含まれるホルモンの量及び唾液の分泌量は、例えば、唾液検査によって測定することができる。また、唾液の分泌量は、例えば、口腔湿潤計によって測定することができる。

【0063】

「尿」とは、例えば、尿中に含まれるホルモン（例えば、エストロゲン）の量の情報である。尿中に含まれるホルモンの量は、例えば、尿検査によって測定することができる。

【0064】

測定部１０は、ホルモンバランスに関連する情報として、基礎体温、脳波、血液、唾液及び尿のうち少なくとも１つの情報を測定できる測定装置である。

【0065】

実施の形態１では、ホルモンバランスに関連する情報が基礎体温である例について説明する。したがって、測定部１０は、基礎体温を測定する。測定部１０は、例えば、基礎体温計を有する。

【0066】

測定部１０は、ホルモンバランスに関連する情報を推定部２０に送信する。具体的には、測定部１０は、基礎体温の情報を推定部２０に送信する。あるいは、測定部１０で測定された基礎体温の情報が推定部２０に入力される。

【0067】

図２は、測定タイミングの一例を示す概略図である。図２において、Ｔ０は肌状態を推定する推定日を示す。Ｔ１は、測定部１０による基礎体温の測定日、即ち、基礎体温の取得日を示す。図２に示すように、測定部１０は、推定日Ｔ０よりも前の取得日Ｔ１に、基礎体温を測定する。

【0068】

図３は、基礎体温と肌状態との相関係数の一例を示すグラフである。図３において、横軸は推定日Ｔ０からの基礎体温の取得日Ｔ１のずれ日数を示し、縦軸は基礎体温と肌状態の相関係数を示す。なお、相関係数とは、基礎体温と肌状態との相関の度合いを示す。相関係数が高いほど、基礎体温と肌状態との相関が高いことを示す。相関係数は、基礎体温に基づいて推定した肌状態の推定スコアと、肌状態を実際に測定した実測スコアと、に基づいて算出される。例えば、相関係数は、共分散をそれぞれの変数の標準偏差で除算することによって算出される。なお、推定スコアの算出については後述する。実測スコアは、肌状態をスコア化できる測定装置を用いて測定した。測定装置としては、例えば、ソニー株式会社製の肌解析システムＢｅａｕｔｙ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）を用いることができる。

【0069】

相関係数は、０．５以上で相関があると言える。即ち、相関係数が０．５以上であれば、基礎体温の情報に基づいて肌状態を精度高く推定することができる。図３に示すように、相関係数が０．５以上となる測定部１０による基礎体温の取得日Ｔ１は、推定日Ｔ０より７日以上前であって１３日以内である。相関係数が０．６以上となる基礎体温の取得日Ｔ１は、推定日Ｔ０より８日以上前であって１２日以内である。また、相関係数が最も高くなる取得日Ｔ１は、推定日Ｔ０より１０日前の日である。

【0070】

したがって、測定部１０による取得日Ｔ１は、推定日Ｔ０より７日以上前であって１３日以内である。好ましくは、取得日Ｔ１は、推定日Ｔ０より８日以上前であって１２日以内である。より好ましくは、取得日Ｔ１は、推定日Ｔ０より１０日前の日である。これにより、推定部２０による肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0071】

＜推定部＞
推定部２０は、測定部１０で取得した情報に基づいて将来の肌状態を推定する。具体的には、推定部２０は、測定部１０で取得した情報に基づいて、測定部１０で取得した情報の取得日Ｔ１より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。

【0072】

実施の形態１では、推定部２０は、測定部１０で取得した基礎体温に基づいて、基礎体温を取得した取得日Ｔ１より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。

【0073】

推定部２０は、測定部１０による基礎体温の取得日Ｔ１から７日以上１３日以内の将来の肌状態を推定する。好ましくは、推定部２０は、測定部１０による基礎体温の取得日Ｔ１から８日以上１２日以内の将来の肌状態を推定する。より好ましくは、推定部２０は、測定部１０による基礎体温の取得日Ｔ１から１０日後の将来の肌状態を推定する。

【0074】

実施の形態１では、推定部２０は、測定部１０により情報を取得した取得日Ｔ１の日に、推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。即ち、取得日Ｔ１は現在であり、推定日Ｔ０は取得日Ｔ１より将来である。

【0075】

推定部２０は、測定部１０から基礎体温の情報を受信する。推定部２０は、基礎体温の情報を用いて回帰分析を実行する。具体的には、推定部２０は、予め機械学習させた回帰モデルを有する。回帰モデルは、推定部２０の記憶部に記憶されている。実施の形態１では、回帰モデルは、基礎体温の情報を入力とし、将来の肌状態の情報を出力とするモデルである。出力される将来の肌状態の情報とは、例えば、肌状態の評価を数値化した情報である。

【0076】

推定部２０は、測定部１０で測定された基礎体温の情報を回帰モデルに入力する。推定部２０は、回帰モデルを用いて基礎体温に基づいて、取得日Ｔ１より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。即ち、推定部２０は、回帰モデルに対して基礎体温を入力することによって、将来の肌状態の情報を出力する。

【0077】

推定部２０は、例えば、半導体素子などで実現可能である。例えば、推定部２０は、マイクロコンピュータ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）で構成することができる。

【0078】

＜制御部＞
制御部３０は、肌状態推定装置１Ａの構成要素を統括的に制御する。制御部３０は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。制御部３０においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。制御部３０は、例えば、半導体素子などで実現可能である。例えば、制御部３０は、マイクロコンピュータ、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣで構成してもよい。制御部３０の機能は、ハードウェアのみで構成してもよいし、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせることにより実現してもよい。実施の形態１では、制御部３０は、測定部１０及び推定部２０を制御する。

【0079】

肌状態推定装置１Ａは、例えば、コンピュータなどの情報処理装置で実現することができる。例えば、測定部１０、推定部２０及び制御部３０は、コンピュータの構成要素として実現されてもよい。

【0080】

［動作］
肌状態推定装置１Ａの動作（肌状態推定方法）の一例について図４を用いて説明する。図４は、本発明に係る実施の形態１の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。図４に示す肌状態推定方法は、肌状態推定装置１Ａによって実行される。

【0081】

図４に示すように、ステップＳＴ１において、ホルモンバランスに関連する情報を取得する。ステップＳＴ１では、測定部１０がホルモンバランスに関連する情報を取得する。具体的には、測定部１０は、ホルモンバランスに関連する情報として、基礎体温、脳波、血液、唾液及び尿のうち少なくとも１つの情報を取得する。実施の形態１では、測定部１０は、基礎体温を測定する。

【0082】

ステップＳＴ２において、測定部１０で取得した情報に基づいて将来の肌状態を推定する。ステップＳＴ２では、推定部２０が測定部１０で取得したホルモンバランスに関連する情報に基づいて、測定部１０による情報の取得日Ｔ１よりも将来の肌状態を推定する。実施の形態１では、推定部２０は測定部１０で測定された基礎体温に基づいて、取得日Ｔ１よりも将来の肌状態を推定する。

【0083】

推定部２０は、基礎体温の情報に基づいて回帰モデルを用いて回帰分析を実行する。具体的には、推定部２０は、予め機械学習させた回帰モデルに、推定日Ｔ０の７日以上前であって１３日以内の取得日Ｔ１の基礎体温の情報を入力する。好ましくは、推定部２０は、回帰モデルに推定日Ｔ０の８日以上前であって１２日以内の取得日Ｔ１の基礎体温の情報を入力する。より好ましくは、推定部２０は、回帰モデルに推定日Ｔ０の１０日前の取得日Ｔ１の基礎体温の情報を入力する。これにより、推定部２０は、回帰モデルによって取得日Ｔ１より将来の肌状態を推定する。

【0084】

［効果］
実施の形態１に係る肌状態推定方法によれば、以下の効果を奏することができる。

【0085】

肌状態推定方法は、ホルモンバランスに関連する情報を取得するステップＳＴ１と、取得した情報に基づいて、情報を取得する取得日Ｔ１より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定するステップＳＴ２と、を含む。このような構成により、ホルモンバランスに関連する情報に基づいて将来の肌状態を容易に推定することができる。

【0086】

ホルモンバランスに関連する情報は、基礎体温、脳波、血液、唾液及び尿のうち少なくとも１つの情報を含む。このような構成により、ホルモンバランスに関連する情報を容易に取得することができる。また、顔以外の部位から取得した情報に基づいて、将来の肌状態を推定することができる。また、基礎体温、脳波、唾液及び尿などの情報は、ユーザを侵襲せずに取得することができる。

【0087】

取得日Ｔ１は、推定日Ｔ０よりも７日以上前であって１３日以内である。このような構成により、ホルモンバランスと肌状態との相関が高い情報を取得することができる。これにより、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0088】

肌状態推定装置１Ａは、ホルモンバランスに関連する情報を取得する測定部１０と、測定部１０で取得した情報に基づいて、情報を取得した取得日Ｔ１より後の推定日Ｔ０における将来の肌情報を推定する推定部２０と、を備える。このような構成により、ホルモンバランスに関連する情報に基づいて将来の肌状態を容易に推定することができる。

【0089】

なお、実施の形態１では、測定部１０が基礎体温を測定する例について説明したが、これに限定されない。測定部１０は、ホルモンバランスに関連する情報を取得できればよい。また、ホルモンバランスに関連する情報は、推定部２０の回帰モデルに入力される前に任意の処理が施されていてもよい。

【0090】

実施の形態１では、肌状態推定装置１Ａが１つの測定部１０を備える例について説明したが、これに限定されない。肌状態推定装置１Ａは、１つ又は複数の測定部１０を備えていてもよい。例えば、肌状態推定装置１Ａが複数の測定部１０を備えることによって、肌状態の推定精度を向上させることができる。また、複数の測定部１０は、それぞれ、異なる情報を取得してもよい。

【0091】

肌状態推定装置１Ａにおいて、測定部１０は必須の構成ではない。即ち、肌状態推定装置１Ａは、測定部１０を有していなくてもよい。肌状態推定装置１Ａが測定部１０を有しない場合、ホルモンバランスに関連する情報は、肌状態推定装置１Ａに含まれない別体の測定装置によって取得されてもよい。肌状態推定装置１Ａは、測定部１０の代わりにホルモンバランスに関連する情報を入力する入力部を有していてもよい。肌状態推定装置１Ａの推定部２０は、入力部に入力されたホルモンバランスに関連する情報に基づいて、将来の肌状態を推定してもよい。

【0092】

実施の形態１では、推定部２０が基礎体温に基づいて、基礎体温の取得日よりも将来の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。肌状態を推定するために用いる情報は、ホルモンバランスに関連する情報であればよい。推定部２０は、基礎体温以外の情報に基づいて将来の肌状態を推定してもよい。

【0093】

推定部２０は、測定部１０により情報を取得した取得日Ｔ１に、推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。即ち、推定部２０による肌状態の推定を実施するタイミングは、取得日Ｔ１に限られない。推定部２０による肌状態の推定を実施するタイミングは、取得日Ｔ１以外であってもよい。推定部２０による肌状態の推定を実施するタイミングは、取得日Ｔ１から推定日Ｔ０までの間であってもよい。

【0094】

実施の形態１では、推定部２０が回帰モデルを用いた回帰分析により、将来の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。推定部２０は、ホルモンバランスに関連する情報に基づいて、将来の肌状態を推定できればよい。また、推定部２０は回帰モデル以外のモデルを用いて、将来の肌状態を推定してもよい。

【0095】

実施の形態１では、測定部１０、推定部２０及び制御部３０が別体で形成される例について説明したが、これに限定されない。例えば、測定部１０、推定部２０及び制御部３０のうち少なくとも２つは統合されていてもよい。

【0096】

実施の形態１では、取得日Ｔ１が現在であり、推定日Ｔ０が将来であり、推定部２０が取得日Ｔ１に、推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。例えば、取得日Ｔ１が過去であり、推定日Ｔ０が現在であってもよい。この場合、推定部２０は、過去に取得した第１情報に基づいて、現在の肌状態を推定してもよい。このような構成により、現在の肌状態を推定することができる。

【0097】

実施の形態１では、肌状態推定方法は、ステップＳＴ１及びＳＴ２を含む例について説明したが、これに限定されない。肌状態推定方法は、他のステップを追加してもよいし、いくつかのステップを減らしてもよいし、複数のステップを１つのステップで実施してもよい。

【0098】

実施の形態１では、肌状態推定装置及び肌状態推定方法を例として説明したが、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体にも適用可能である。例えば、プログラムは、コンピュータに上述した肌状態推定方法を実行させてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに上述した肌状態推定方法を実行させるためのプログラムを記憶していてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又はその他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気記憶デバイスであってもよい。

【0099】

（変形例１）
図５は、本発明に係る実施の形態１の変形例１の肌状態推定装置１ＡＡの概略構成を示すブロック図である。図５に示すように、変形例１における肌状態推定装置１ＡＡは、表示部３１を更に備える。表示部３１は、推定部２０で推定された肌状態の推定結果を表示する。表示部３１は、例えば、ディスプレイである。表示部３１は、制御部３０によって制御される。

【0100】

図６Ａは、変形例１の表示部３１の表示画面の一例を示す概略図である。図６Ａに示すように、表示部３１は、推定部２０によって推定された将来の肌状態の情報を表示する。表示部３１が表示する表示画面には、例えば、ＸＸ日後の肌状態における総合肌スコアを含む。総合スコアは、肌状態の総合的な評価を数値化したものであり、例えば、１～５の範囲の数値で示される。また、図６Ａの表示部３１には、総合肌スコアを視覚的に認識するために、評価用アイコンを表示している。評価用アイコンとは、総合肌スコアを視覚的に認識可能な画像である。評価用アイコンは、例えば、色付きのハートマークと、色なしのハートマークとを含む複数の評価アイコンを含む。複数の評価アイコンのうち色付きのハートマークが多い場合、総合肌スコアが良好であることが認識できる。また、複数の評価アイコンのうち色なしのハートマークが多い場合、総合肌スコアが良好ではないことが認識できる。

【0101】

図６Ｂは、変形例１の表示部３１の表示画面の別例を示す概略図である。なお、図６Ｂにおいて「◎」は良好、「〇」は普通、「△」は良好ではないことを示す。図６Ｂに示すように、表示部３１は、肌状態の予報を表示してもよい。例えば、１０日分の肌状態の予報を１日毎に表示してもよい。具体的には、曜日毎に、肌状態の予報を表示してもよい。

【0102】

なお、変形例１の表示部３１の表示画面は、図６Ａ及び図６Ｂに示す例に限定されない。表示部３１の表示画面には、図６Ａ及び図６Ｂに示す情報以外に、追加で別の情報が表示されてもよい。あるいは、図６Ａ及び図６Ｂに示す情報は、修正されて表示されてもよい。

【0103】

変形例１では、表示部３１はディスプレイである例について説明したが、これに限定されない。例えば、表示部３１は、１つ又は複数のＬＥＤを有していてもよい。表示部３１は、ＬＥＤを点灯させることにより、将来の肌状態が良好であるか否かをユーザに知らせてもよい。

【0104】

変形例１では、表示部３１が肌状態推定装置１ＡＡに含まれる例について説明したが、これに限定されない。表示部３１は肌状態推定装置１ＡＡに含まれていなくてもよい。表示部３１は、肌状態推定装置１ＡＡと別体であってもよい。例えば、表示部３１は、スマートフォンなどの情報処理端末の表示画面であってもよい。肌状態推定装置１ＡＡは、ネットワーク通信などによって、情報処理端末の表示部３１に推定結果を送信してもよい。これにより、肌状態推定装置１ＡＡ以外の情報処理端末などの表示部３１に、将来の肌状態の推定結果を表示することができるため、使い勝手を向上させることができる。

【0105】

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２に係る肌状態推定装置及び肌状態推定方法について説明する。なお、実施の形態２では、主に実施の形態１と異なる点について説明する。実施の形態２においては、実施の形態１と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態２では、実施の形態１と重複する記載は省略する。

【0106】

実施の形態２の肌状態推定装置の一例について、図７を用いて説明する。図７は、本発明に係る実施の形態２の肌状態推定装置１Ｂの一例の概略構成を示すブロック図である。

【0107】

実施の形態２では、２つの測定部１０，１１を備え、２つの測定部１０，１１で取得した情報に基づいて肌状態を推定する点で、実施の形態１と異なる。

【0108】

図７に示すように、肌状態推定装置１Ｂは、血管状態に関連する情報を取得する測定部１１を更に備える。実施の形態２では、測定部１０を第１測定部１０と称し、測定部１１を第２測定部１１と称する。また、ホルモンバランスに関連する情報を第１情報と称し、血管状態に関連する情報を第２情報と称する。

【0109】

＜第２測定部＞
第２測定部１１は、血管状態に関連する第２情報を取得する。第２情報は、血管状態と相関関係にある情報を意味する。即ち、第２情報とは、血管状態の変化を推定することができる情報を意味する。具体的には、第２情報は、脈波、血圧、血管の形態及び機能のうち少なくとも１つの情報を含む。

【0110】

「脈波」とは、心臓が血液を送り出すことに伴い発生する血管の容積変化のことを意味する。脈波は、例えば、光電脈波センサによって測定される。光電脈波センサは、例えば、ユーザの指に取り付けられることによって、脈波を測定する。

【0111】

「血圧」とは、血管壁に与える血液の圧力を意味する。血圧は、例えば、血圧計によって測定される。血圧計は、最高血圧値と最低血圧値とを測定できることが好ましい。

【0112】

「血管の形態及び機能」とは、例えば、血管の厚さ、動脈硬化、血液の流れ及び血管の詰まりなどである。血管の形態及び機能は、例えば、エコー検査によって測定することができる。

【0113】

実施の形態２では、第２情報として脈波を用いる例について説明する。第２測定部１１は、脈波を測定する。第２測定部１１は、例えば、光電脈波センサを有する。具体的には、第２情報は、光電脈波センサによって測定した脈波に基づいて、算出される加速度脈波の情報である。加速度脈波とは、脈波を時間軸で２回微分したものを意味する。

【0114】

図８は、加速度脈波の一例を示す概略図である。図８に示すように、加速度脈波は、時系列順にピークとなるａ波、ｂ波、ｃ波、ｄ波及びｅ波を有する。ピークとは振幅が大きくなる部分を意味する。実施の形態２では、第２情報として、加速度脈波におけるａ波の振幅とｃ波の振幅との比を用いる。具体的には、第２情報は、加速度脈波におけるｃ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｃ／ａである。

【0115】

第２測定部１１は、第２情報を推定部２０に送信する。あるいは、第２測定部１１で測定された第２情報が推定部２０に入力される。また、第２測定部１１は、制御部３０によって制御される。

【0116】

実施の形態２では、第１情報の取得日と第２情報の取得日とが異なる例について説明する。図９は、測定タイミングの一例を示す概略図である。図９に示すように、第２測定部１１は、第１測定部１０と異なるタイミングで第２情報を取得する。第２測定部１１は、推定日Ｔ０より前の日であって、第１測定部１０によって第１情報を取得する第１取得日Ｔ１と異なる第２取得日Ｔ２に第２情報を取得する。

【0117】

第２取得日Ｔ２は、推定日Ｔ０より前の日であって第１取得日Ｔ１より後の日である。実施の形態２では、第１取得日Ｔ１は推定日Ｔ０から１０日前の日であり、第２取得日Ｔ２は第１取得日Ｔ１の２日後である。言い換えると、第１取得日Ｔ１は推定日から１０日前の日であり、第２取得日Ｔ２は推定日Ｔ０より８日前の日である。

【0118】

血管状態は、ホルモンバランスと同様に、肌状態と相関関係にある。また、血管状態に関連する第２情報と肌状態との相関関係は、推定日Ｔ０より前の日であって第１取得日Ｔ１より後の日において高くなる傾向にある。このため、第２情報を取得する第２取得日Ｔ２は、推定日Ｔ０より前の日であって第１取得日Ｔ１より後の日に設定される。

【0119】

推定部２０は、第１情報と第２情報とに基づいて、第２取得日Ｔ２よりも将来の肌状態を推定する。実施の形態２では、推定部２０は、第１情報及び第２情報を入力とし、将来の肌状態の情報を出力とする回帰モデルを有する。推定部２０は、第１情報及び第２情報を回帰モデルに入力することによって、将来の肌状態を推定する。

【0120】

実施の形態２では、推定部２０は、第２測定部１１により情報を取得した取得日Ｔ２の日に、推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。

【0121】

肌状態推定装置１Ｂの動作（肌状態推定方法）の一例について図１０を用いて説明する。図１０は、本発明に係る実施の形態２の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。図１０において、ステップＳＴ１１は実施の形態１の図４に示すステップＳＴ１と同様であるため、詳細な説明を省略する。

【0122】

図１０に示すように、ステップＳＴ１１において、ホルモンバランスに関連する第１情報を取得する。ステップＳＴ１１では、第１測定部１０が第１情報を取得する。

【0123】

ステップＳＴ１２において、血管状態に関連する第２情報を取得する。ステップＳＴ１２では、第２測定部１１が、第１情報を取得した第１取得日Ｔ１と異なる第２取得日Ｔ２に、第２情報を取得する。第２情報は、脈波、血圧、血管の形態及び機能のうち少なくとも１つの情報を含む。第２取得日Ｔ２は、推定日Ｔ０より前の日であって、第１取得日Ｔ１より後の日である。

【0124】

実施の形態２では、ステップＳＴ１２では、光電脈波センサによって測定した脈波に基づいて加速度脈波を算出することを有する。また、ステップＳＴ１２では、加速度脈波におけるｃ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｃ／ａを算出することを有する。ステップＳＴ１２では、算出した値ｃ／ａを第２情報として取得する。

【0125】

ステップＳＴ１３において、第１情報と第２情報とに基づいて将来の肌状態を推定する。ステップＳＴ１３では、推定部２０が第１情報と第２情報とに基づいて、第２取得日Ｔ２よりも将来の肌状態を推定する。

【0126】

推定部２０は、第１情報と第２情報を回帰モデルに入力し、回帰分析を実行する。推定部２０は、予め機械学習させた回帰モデルに、第１取得日Ｔ１に取得した第１情報と、第２取得日Ｔ２に取得した第２情報と、を入力する。これにより、推定部２０は、第２取得日Ｔ２より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。

【0127】

［効果］
実施の形態２に係る肌状態推定方法によれば、以下の効果を奏することができる。

【0128】

肌状態推定方法は、更に、血管状態に関連する第２情報を取得するステップＳＴ１２を含む。推定するステップＳＴ１３は、第１情報と第２情報とに基づいて、第２情報を取得する第２取得日Ｔ２より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。このような構成により、将来の肌状態を推定することができる。

【0129】

第２情報は、脈波、血圧、血管の形態及び機能のうち少なくとも１つの情報を含む。このような構成により、血管状態に関連する第２情報を容易に取得することができる。また、顔以外の部位から取得した情報を用いて、将来の肌状態を推定することができる。また、脈波、血圧、血管の形態及び機能などの情報は、ユーザを侵襲せずに取得することができる。

【0130】

第２情報を取得する第２取得日Ｔ２は、第１情報を取得する第１取得日Ｔ１と異なる。このような構成により、取得のタイミングが異なる第１情報と第２情報とに基づいて将来の肌状態を推定することによって、推定精度を向上させることができる。

【0131】

第２取得日Ｔ２は、第１取得日Ｔ１の後である。このような構成により、第２情報と肌情報との相関関係が高くなるタイミングで第２情報を取得することができる。これにより、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0132】

肌状態推定装置１Ｂは、第１測定部１０と、第２測定部１１と、推定部２０とを備える。第１測定部１０は、ホルモンバランスに関連する情報を取得する。第２測定部１１は、血管状態に関連する第２情報を取得する。推定部２０は、第１情報と第２情報とに基づいて、第２取得日Ｔ２より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。このような構成により、将来の肌状態を推定することができる。

【0133】

なお、実施の形態２では、第１測定部１０と第２測定部１１とが別体である例について説明したが、これに限定されない。例えば、第１測定部１０と第２測定部１１とは、統合されていてもよい。

【0134】

実施の形態２では、第２測定部１１が血管状態に関連する第２情報を測定する例について説明したが、これに限定されない。第２測定部１１は、ホルモンバランスに関連する第１情報以外であって、肌状態と相関関係にある情報を取得できればよい。推定部２０は、肌状態と相関関係にある２つ以上の情報に基づいて将来の肌状態を推定してもよい。第２情報は、推定部２０の回帰モデルに入力される前に任意の処理が施されていてもよい。

【0135】

実施の形態２では、第２情報として加速度脈波に基づいて算出されたａ波とｃ波との比（ｃ／ａ）を用いる例について説明したが、これに限定されない。第２情報は、血管状態に関連する情報であればよい。例えば、第２情報は、加速度脈波におけるａ波とｂ波との比（ｂ／ａ）を用いてもよい。

【0136】

実施の形態２では、第２測定部１１が第１測定部１０と異なるタイミングで第２情報を取得する例について説明したが、これに限定されない。第１測定部１０の第１取得日Ｔ１と第２測定部１１の第２取得日Ｔ２とが同じ日であってもよい。即ち、第２情報を取得するステップＳＴ１２は、第１取得日Ｔ１に第２情報を取得してもよい。推定部２０は、同じ日に取得された第１情報と第２情報とに基づいて将来の肌状態を推定してもよい。このような構成においても、推定精度を向上させることができる。

【0137】

実施の形態２では、第１取得日Ｔ１が推定日から１０日前の日であり、第２取得日Ｔ２が推定日Ｔ０より８日前の日である例について説明したが、これに限定されない。第１取得日Ｔ１及び第２取得日Ｔ２は、推定日Ｔ０より前の日であればよい。

【0138】

実施の形態２では、肌状態推定方法は、ステップＳＴ１１～ＳＴ１３を含む例について説明したが、これに限定されない。肌状態推定方法は、他のステップを追加してもよいし、いくつかのステップを減らしてもよいし、複数のステップを１つのステップで実施してもよい。

【0139】

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３に係る肌状態推定方法について説明する。なお、実施の形態３では、主に実施の形態２と異なる点について説明する。実施の形態３においては、実施の形態２と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態３では、実施の形態２と重複する記載は省略する。

【0140】

実施の形態３の肌状態推定方法の一例について、図１１を用いて説明する。図１１は、本発明に係る実施の形態３の肌状態推定装置１Ｃの一例の概略構成を示すブロック図である。

【0141】

実施の形態３では、第２情報と異なる血管状態に関連する第３情報を取得し、第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて肌状態を推定する点で、実施の形態２と異なる。

【0142】

図１１に示すように、肌状態推定装置１Ｃは、第２測定部１１によって第３情報を取得する。第３情報は、第２情報と異なる血管状態に関連する情報である。実施の形態３では、第３情報は、第２測定部１１によって測定される脈波に基づいて算出される加速度脈波の情報であり、加速度脈波におけるａ波の振幅とｂ波の振幅との比である（図８参照）。具体的には、第３情報は、加速度脈波におけるｂ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｂ／ａである。

【0143】

なお、実施の形態３では、ホルモンバランスに関連する第１情報は、基礎体温の情報である。血管状態に関連する第２情報は、加速度脈波におけるｃ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｃ／ａの情報である。

【0144】

実施の形態３では、第１情報の取得日、第２情報の取得日及び第３情報の取得日がそれぞれ異なる例について説明する。図１２は、測定タイミングの一例を示す概略図である。図１２に示すように、第３情報は、第１情報を取得する第１取得日Ｔ１と第２情報を取得する第２取得日Ｔ２と異なる第３取得日に取得される。

【0145】

第３取得日Ｔ３は、推定日Ｔ０より前の日であって第１取得日Ｔ１より後の日である。また、第３取得日Ｔ３は、第２取得日Ｔ２より後の日である。実施の形態３では、第１取得日Ｔ１は推定日Ｔ０から１０日前の日であり、第２取得日Ｔ２は第１取得日Ｔ１から２日後であり、第３取得日Ｔ３は第２取得日Ｔ２から７日後である。言い換えると、第１取得日Ｔ１は推定日から１０日前の日であり、第２取得日Ｔ２は推定日Ｔ０より８日前の日であり、第３取得日Ｔ３は推定日Ｔ０より１日前の日である。

【0146】

第３情報が加速度脈波におけるｂ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｂ／ａである場合、第３情報と肌状態との相関関係は、推定日Ｔ０より前の日であって第１取得日Ｔ１及び第２取得日Ｔ２より後の日において高くなる傾向がある。このため、第３情報を取得する第３取得日Ｔ３は、推定日Ｔ０より前の日であって第１取得日Ｔ１及び第２取得日Ｔ２より後の日に設定される。

【0147】

推定部２０は、第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて、第３取得日Ｔ３よりも将来の肌状態を推定する。

【0148】

実施の形態３では、推定部２０は、第１情報、第２情報及び第３情報を入力とし、将来の肌状態の情報を出力とする回帰モデルを有する。推定部２０は、第１情報、第２情報及び第３情報を回帰モデルに入力することによって、将来の肌状態を推定する。

【0149】

実施の形態３では、推定部２０は、第３情報を取得する第３取得日Ｔ３の日に、推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。

【0150】

肌状態推定装置１Ｃの動作（肌状態推定方法）の一例について図１３を用いて説明する。図１３は、本発明に係る実施の形態３の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。図１３において、ステップＳＴ２１及びＳＴ２２は実施の形態２の図１０に示すステップＳＴ１１及びＳＴ１２と同様であるため、詳細な説明を省略する。

【0151】

図１３に示すように、ステップＳＴ２１において、ホルモンバランスに関連する第１情報を取得する。ステップＳＴ２１では、第１測定部１０が第１情報を取得する。

【0152】

ステップＳＴ２２において、血管状態に関連する第２情報を取得する。ステップＳＴ２２では、第２測定部１１が、第１情報を取得した第１取得日Ｔ１より後の第２取得日Ｔ２に、第２情報を取得する。

【0153】

ステップＳＴ２３において、第２情報と異なる血管状態に関連する第３情報を取得する。ステップＳＴ２３では、第２測定部１が、第１情報を取得した第１取得日Ｔ１及び第２情報を取得した第２取得日Ｔ２と異なる第３取得日Ｔ３に、第３情報を取得する。第３取得日Ｔ３は、推定日Ｔ０より前の日であって、第１取得日Ｔ１及び第２取得日Ｔ２より後の日である。

【0154】

実施の形態３では、ステップＳＴ２３では、第２測定部１１によって測定した脈波に基づいて加速度脈波を算出することを有する。また、ステップＳＴ２３では、加速度脈波におけるｂ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｂ／ａを算出することを有する。ステップＳＴ２３では、算出した値ｂ／ａを第３情報として取得する。

【0155】

ステップＳＴ２４において、第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。ステップＳＴ２４では、推定部２０が第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて、第３取得日Ｔ３よりも将来の肌状態を推定する。

【0156】

推定部２０は、第１情報、第２情報及び第３情報を回帰モデルに入力し、回帰分析を実行する。推定部２０は、予め機械学習させた回帰モデルに、第１取得日Ｔ１に取得した第１情報と、第２取得日Ｔ２に取得した第２情報と、第３取得日Ｔ３に取得した第３情報を入力する。これにより、推定部２０は、第３取得日Ｔ３より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。

【0157】

［効果］
実施の形態３に係る肌状態推定方法によれば、以下の効果を奏することができる。

【0158】

肌状態推定方法は、更に、第２情報と異なる血管状態に関連する第３情報を取得するステップＳＴ２３を含む。推定するステップＳＴ２４は、第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて、第３取得日Ｔ３より後の推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する。このような構成により、将来の肌状態を推定することができる。

【0159】

第３取得日Ｔ３は第２取得日Ｔ２と異なる。このような構成により、取得のタイミングが異なる第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定することによって、推定精度を更に向上させることができる。

【0160】

第３取得日Ｔ３は第１取得日Ｔ１及び第２取得日Ｔ２より後である。このような構成により、第３情報と肌情報との相関関係が高くなるタイミングで第３情報を取得することができる。これにより、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0161】

なお、実施の形態３では、第２測定部１１が第２情報と第３情報とを取得する例について説明したが、これに限定されない。例えば、第３情報は、第２測定部１１とは別の装置によって取得されてもよい。

【0162】

実施の形態３では、第３情報として加速度脈波に基づいて算出されたａ波とｂ波との比（ｂ／ａ）を用いる例について説明したが、これに限定されない。第３情報は、血管状態に関連する情報であればよい。例えば、第３情報は、脈波、血圧、血管の形態及び機能のうち少なくとも１つの情報を含んでいてもよい。

【0163】

実施の形態３では、第１取得日Ｔ１、第２取得日Ｔ２及び第３取得日Ｔ３が異なる日である例について説明したが、これに限定されない。例えば、第１取得日Ｔ１、第２取得日Ｔ２及び第３取得日Ｔ３のうち少なくとも２つが同じ日であってもよい。このような構成においても、推定精度を向上させることができる。

【0164】

実施の形態３では、第１取得日Ｔ１が推定日から１０日前の日であり、第２取得日Ｔ２が推定日Ｔ０より８日前の日であり、第３取得日Ｔ３が推定日Ｔ０より１日前の日である例について説明したが、これに限定されない。例えば、第３取得日Ｔ３は、推定日Ｔ０より前の日であって、第２取得日Ｔ２より前の日であってもよい。

【0165】

実施の形態３では、推定部２０が第３取得日Ｔ３に、推定日Ｔ０における将来の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。推定部２０は、過去に取得した第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて、現在の肌状態を推定してもよい。

【0166】

実施の形態３では、肌状態推定方法は、ステップＳＴ２１～ＳＴ２４を含む例について説明したが、これに限定されない。肌状態推定方法は、他のステップを追加してもよいし、いくつかのステップを減らしてもよいし、複数のステップを１つのステップで実施してもよい。

【0167】

（変形例２）
図１４は、本発明に係る実施の形態３の変形例２の肌状態推定方法のフローチャートである。図１５は、変形例２の測定タイミングの一例を示す概略図である。図１４及び図１５に示すように、変形例２の肌状態推定方法は、現在の血管状態に関連する第４情報を取得するステップＳＴ２４と、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報に基づいて、現在の肌状態を推定するステップＳＴ２６と、を更に含む。

【0168】

ステップＳＴ２５において、現在の血管状態に関連する第４情報を取得する。第４情報は、脈波、血圧、血管の形態及び機能のうち少なくとも１つを含む。ステップＳＴ２５では、第２測定部１１が第４情報を取得する。第４情報は、例えば、加速度脈波に基づいて算出されたａ波とｂ波との比（ｂ／ａ）である。

【0169】

変形例２において、推定日Ｔ０は現在である。ステップＳＴ２５では、第２測定部１１は、推定日Ｔ０における現在の血管状態に関連する第４情報を取得する。

【0170】

ステップＳＴ２６において、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報に基づいて、現在の肌状態を推定する。ステップＳＴ２６では、推定部２０は、過去に取得した第１情報、第２情報及び第３情報と、現在に取得した第４情報とに基づいて、現在の肌状態を推定する。

【0171】

このような構成により、現在の肌状態を精度よく推定することができる。

【0172】

なお、変形例２では、第４情報が血管状態に関連する情報である例について説明したが、これに限定されない。例えば、第４情報は、現在のホルモンバランスに関連する情報及び現在の血液状態に関連する情報のうち少なくとも１つを有していればよい。

【0173】

変形例２では、推定部２０が第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報に基づいて、現在の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。例えば、推定部２０は、過去に取得した第１情報と現在取得した第４情報とに基づいて現在の肌状態を推定してもよい。あるいは、推定部２０は、過去に取得した第１情報、第２情報及び第３情報のうち少なくとも１つと、現在取得した第４情報とに基づいて現在の肌状態を推定してもよい。このような構成においても、現在の肌状態を推定することができる。

【0174】

（実施の形態４）
本発明の実施の形態４に係る肌状態推定装置及び肌状態推定方法について説明する。なお、実施の形態４では、主に実施の形態３と異なる点について説明する。実施の形態４においては、実施の形態３と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態４では、実施の形態３と重複する記載は省略する。

【0175】

実施の形態４の肌状態推定装置の一例について、図１６を用いて説明する。図１６は、本発明に係る実施の形態４の肌状態推定装置１Ｄの一例の概略構成を示すブロック図である。

【0176】

実施の形態４では、肌状態の実測情報を取得する第３測定部１２を有する点、及び推定部２０Ａが学習部２１を有する点で、実施の形態３と異なる。

【0177】

図１５に示すように、肌状態推定装置１Ｄは、肌状態の実測情報を取得する第３測定部１２を有する。また、推定部２０Ａは、学習部２１を有する。

【0178】

＜第３測定部＞
第３測定部１２は、肌状態の実測情報を取得する肌測定器である。第３測定部１２は、例えば、ヒトの顔面部位の肌状態の実測情報を取得する。第３測定部１２で取得された肌状態の実測情報は、後述する学習部２１の教師データとして活用される。第３測定部１２は、ヒトの顔面部位の肌状態の評価を数値化できる装置である。第３測定部１２は、例えば、ソニー株式会社製の肌解析システムＢｅａｕｔｙ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）を用いることができる。なお、第３測定部１２は、ソニー株式会社製の肌解析システムＢｅａｕｔｙ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）に限定されない。

【0179】

第３測定部１２で取得された肌状態の実測情報は、推定部２０Ａの学習部２１に送信される。

【0180】

＜学習部＞
学習部２１は、第１情報、第２情報、第３情報、及び第３測定部１２で取得した肌状態の実測情報を教師データとして用い、機械学習によって回帰モデルを作成する。具体的には、学習部２１は、第１情報、第２情報及び第３情報を入力とし、将来の肌状態の情報を出力とする回帰モデルを作成する。

【0181】

学習部２１で行う機械学習法としては、ｋ最近傍法が挙げられる。ｋ最近傍法とは、教師データを用いる学習の一手法であり、クラス未知のサンプルのクラスラベルを近傍サンプルｋ個による多数決で決定するシンプルな手法である。例えば、Ｐｙｔｈｏｎのｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎライブラリに登録されているＫＮｅｉｇｈｂｏｒｓＲｅｇｒｅｓｓｏｒが挙げられる。

【0182】

学習結果は、交差検定によって最も精度の良いパラメータを選択することで機械学習による予測精度の良いモデルを得ることができる。交差検定を容易に行う市販のツールとして、例えば、ＤａｔａＲｏｂｏｔ社製のＤａｔａＲｏｂｏｔなどが使用できる。

【0183】

なお、学習部２１で行う機械学習法としてｋ最近傍法を説明したが、これに限定されない。例えば、学習部２１で行う機械学習法は、決定木などを用いた方法であってもよい。

【0184】

図１７は、本発明に係る実施の形態４の肌状態推定方法における機械学習方法の一例のフローチャートである。図１７に示すように、機械学習方法のステップＳＴ３１において、ホルモンバランスに関連する第１情報を取得する。ステップＳＴ３１は、第１測定部１０が第１情報を取得する。取得した第１情報は、推定部２０Ａの学習部２１に送信される。

【0185】

ステップＳＴ３２において、血管状態に関連する第２情報を取得する。ステップＳＴ３２では、第２測定部１１が第２情報を取得する。取得した第２情報は、推定部２０Ａの学習部２１に送信される。

【0186】

ステップＳＴ３３において、第２情報と異なる血管状態に関連する第３情報を取得する。ステップＳＴ３３では、第２測定部１１が第３情報を取得する。取得した第３情報は、推定部２０Ａの学習部２１に送信される。

【0187】

ステップＳＴ３４において、肌状態の実測情報を取得する。ステップＳＴ３４では、第３測定部１２が肌状態の実測情報を取得する。取得した肌状態の実測情報は、推定部２０Ａの学習部２１に送信される。

【0188】

ステップＳＴ３５において、第１情報、第２情報、第３情報及び肌状態の実測情報を用いて回帰モデルを作成する。ステップＳＴ３５では、学習部２１は、第１情報、第２情報、第３情報及び肌状態の実測情報を受信する。学習部２１は、受信した第１情報、第２情報、第３情報及び肌状態の実測情報を教師データとして用いて回帰モデルを作成する。具体的には、学習部２１は、第１情報、第２情報及び第３情報を入力とし、将来の肌情報を出力とする回帰モデルを作成する。

【0189】

また、学習部２１は、第１情報、第２情報及び第３情報の取得日を教師データとして用いてもよい。これにより、学習部２１は、第１情報、第２情報及び第３情報の取得日と肌状態との相関関係を算出することができる。学習部２１は、肌状態との相関関係が高くなる取得日に取得された第１情報、第２情報及び第３情報を回帰モデルへの入力とすることができる。

【0190】

［効果］
実施の形態４に係る肌状態推定方法及び肌状態推定装置によれば、以下の効果を奏することができる。

【0191】

肌情報推定方法は、機械学習方法を含む。機械学習方法は、第１情報を取得するステップＳＴ３１、第２情報を取得するステップＳＴ３２、第３情報を取得するステップＳＴ３３、肌状態の実測情報を取得するステップＳＴ３４、及び回帰モデルを作成するステップＳＴ３５を含む。第１情報はホルモンバランスに関連する情報である。第２情報は血管状態に関連する情報である。第３情報は第２情報と異なる血管状態に関連する情報である。ステップＳＴ３５は、第１情報、第２情報、第３情報及び肌状態の実測情報を用いて、第１情報、第２情報及び第３情報を入力とし、将来の肌状態を出力とする回帰モデルを作成する。このような構成により、推定精度を向上させた回帰モデルを作成することができる。

【0192】

ステップＳＴ３５は、更に、第１情報、第２情報及び第３情報の取得日を入力とする回帰モデルを作成する。このような構成により、肌状態との相関関係が高くなる取得日を推定できる。これにより、将来の肌状態の推定精度を更に向上させた回帰モデルを作成することができる。

【0193】

肌状態推定装置１Ｄは、第３測定部１２と、学習部２１と、を有する。第３測定部１２は、肌状態の実測情報を取得する。学習部２１は、第１情報、第２情報及び第３情報、及び第３測定部１２で取得した肌状態の実測情報を教師データとして用い、機械学習によって第１情報、第２情報及び第３情報を入力とし、将来の肌状態を出力とする回帰モデルを作成する。このような構成により、推定精度を向上させた回帰モデルを作成することができる。

【0194】

なお、実施の形態４では、肌状態推定装置１Ｄが第１測定部１０、第２測定部１１及び第３測定部１２を備える例について説明したが、これに限定されない。例えば、肌状態推定装置１Ｄは、第１測定部１０及び第３測定部１２を備え、第２測定部１１を備えなくてもよい。

【0195】

あるいは、肌状態推定装置１Ｄにおいて、測定部１０－１２は必須の構成ではない。即ち、肌状態推定装置１Ａは、測定部１０－１２を有していなくてもよい。肌状態推定装置１Ｄが測定部１０－１２を有しない場合、第１情報、第２情報、第３情報及び肌状態の情報は、肌状態推定装置１Ｄに含まれない別体の測定装置によって取得されてもよい。肌状態推定装置１Ｄは、測定部１０－１２の代わりに第１情報、第２情報、第３情報及び肌状態の実測情報を入力する入力部を有していてもよい。学習部２１は、入力部に入力された第１情報、第２情報、第３情報及び肌状態の実測情報を教師データとして用いて、回帰モデルを作成してもよい。

【0196】

実施の形態４では、学習部２１が第１情報、第２情報及び第３情報、及び第３測定部１２で取得した肌状態の実測情報を教師データとして用いる例について説明したが、これに限定されない。第２情報及び第３情報は、教師データとして用いなくてもよい。この場合、学習部２１は、第１情報と、第３測定部１２で取得した肌状態の実測情報を教師データとして用いてもよい。即ち、学習部２１は、第１情報と肌状態の実測情報と、を教師データとして用い、第１情報を入力とし、将来の肌状態を出力とする回帰モデルを作成してもよい。

【0197】

実施の形態４では、肌状態推定方法は、ステップＳＴ３１～ＳＴ３５を含む例について説明したが、これに限定されない。肌状態推定方法は、他のステップを追加してもよいし、いくつかのステップを減らしてもよいし、複数のステップを１つのステップで実施してもよい。

【0198】

実施の形態４では、肌状態推定方法が機械学習方法を含む例について説明したが、これに限定されない。機械学習方法は、肌状態推定方法に含まれていなくてもよい。

【0199】

実施の形態４では、推定部２０Ａが学習部２１に含まれる例について説明したが、これに限定されない。学習部２１は推定部２０Ａに含まれていなくてもよい。例えば、学習部２１は、肌状態推定装置１Ｄとは別体の学習装置に含まれていてもよい。

【0200】

（実施の形態５）
本発明の実施の形態５に係る肌状態推定装置について説明する。なお、実施の形態５では、主に実施の形態３と異なる点について説明する。実施の形態５においては、実施の形態３と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態５では、実施の形態３と重複する記載は省略する。

【0201】

実施の形態５の肌状態推定装置の一例について、図１８を用いて説明する。図１８は、本発明に係る実施の形態５の肌状態推定装置１Ｅの一例の概略構成を示すブロック図である。

【0202】

実施の形態５では、測定部１０，１１を備えない代わりに、情報取得部１３を備える点で、実施の形態３と異なる。

【0203】

図１８に示すように、肌状態推定装置１Ｅは、情報取得部１３、推定部２０及び制御部３０を備える。実施の形態３では、測定部１０，１１は、肌状態推定装置１Ｅとは別体の装置である。

【0204】

＜情報取得部＞
情報取得部１３は、第１情報、第２情報及び第３情報を取得する。情報取得部１３は、例えば、情報を入力することができる入力部である。入力部としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力インタフェースを用いることができる。あるいは、入力部は、例えば、音声により入力するためのマイクなどであってもよい。情報取得部１３は、制御部３０によって制御される。

【0205】

例えば、ユーザは、肌状態推定装置１Ｅとは別体の第１測定部１０及び第２測定部１１を用いて、第１情報、第２情報及び第３情報を取得する。例えば、第１情報、第２情報及び第３情報は、各測定部１０，１１の表示部に表示される。ユーザは、第１情報、第２情報及び第３情報を情報取得部１３に入力する。

【0206】

情報取得部１３に入力された第１情報、第２情報及び第３情報は、推定部２０に送信される。

【0207】

推定部２０は、情報取得部１３から第１情報、第２情報及び第３情報を受信する、推定部２０は、第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。

【0208】

［効果］
実施の形態５に係る肌状態推定装置によれば、以下の効果を奏することができる。

【0209】

肌状態推定装置１Ｅは、情報取得部１３と、推定部２０と、を備える。情報取得部１３は、第１情報、第２情報及び第３情報を取得する。推定部２０は、情報取得部１３で取得した第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。このような構成により、測定部を備えてなくてもよいため、コストを低減することができる。

【0210】

なお、実施の形態５では、情報取得部１３が情報を入力することができる入力部である例について説明したが、これに限定されない。例えば、情報取得部１３は、所定の通信規格（例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））に準拠して測定部１０，１１，１２との通信を行う回路を含む通信部を有していてもよい。このような構成により、測定部１０，１１から情報を受信することによって、情報を容易に取得することができる。

【0211】

実施の形態５では、情報取得部１３が第１情報、第２情報及び第３情報を取得する例について説明したが、これに限定されない。情報取得部１３は、少なくとも第１情報を取得すればよい。

【0212】

（実施の形態６）
本発明の実施の形態６に係る肌状態推定システム及び肌状態推定方法について説明する。なお、実施の形態６では、主に実施の形態１と異なる点について説明する。実施の形態６においては、実施の形態１と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態６では、実施の形態１と重複する記載は省略する。

【0213】

実施の形態６の肌状態推定システムの一例について、図１９を用いて説明する。図１９は、本発明に係る実施の形態６の肌状態推定システム５０Ａの一例の概略構成を示すブロック図ある。

【0214】

図１９に示すように、肌状態推定システム５０Ａは、測定装置５１と、処理装置６０と、を備える。

【0215】

＜測定装置＞
測定装置５１は、ユーザの情報を取得する装置である。測定装置５１は、測定部１０と、通信部１４と、制御部１５と、を有する。実施の形態６では、通信部１４を第１通信部１４と称し、制御部１５を第１制御部１５と称する。

【0216】

測定部１０は、ホルモンバランスに関連する情報を取得する。測定部１０は、実施の形態１の測定部１０と同様であるため、詳細な説明を省略する。

【0217】

第１通信部１４は、測定部１０で取得した情報を送信する。第１通信部１４は、所定の通信規格（例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））に準拠して処理装置６０との通信を行う回路を含む。

【0218】

第１制御部１５は、測定装置５１の構成要素を統括的に制御する。第１制御部１５は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。第１制御部１５においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。実施の形態６では、第１制御部１５は、測定部１０及び第１通信部１４を制御する。

【0219】

＜処理装置＞
処理装置６０は、測定装置５１と通信する装置である。処理装置６０は、推定部２０と、通信部２２と、制御部２３と、を有する。実施の形態６では、通信部２２を第２通信部２２と称し、制御部２３を第２制御部２３と称する。例えば、処理装置６０は、サーバなどの情報処理端末である。

【0220】

推定部２０は、ホルモンバランスに関連する情報に基づいて、情報を取得した日より後の推定日における将来の肌状態を推定する。推定部２０は、実施の形態１の推定部２０と同様であるため、詳細な説明を省略する。

【0221】

第２通信部２２は、測定装置５１から送信される情報を受信する。第２通信部２２は、所定の通信規格（例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））に準拠して測定装置５１との通信を行う回路を含む。

【0222】

第２通信部２２で受信した情報は、推定部２０に送信される。

【0223】

第２制御部２３は、処理装置６０の構成要素を統括的に制御する。第２制御部２３は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。第２制御部２３においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。実施の形態６では、第２制御部２３は、推定部２０及び第２通信部２２を制御する。

【0224】

［動作］
肌状態推定システム５０Ａの動作（肌状態推定方法）の一例について図２０を用いて説明する。図２０は、本発明に係る実施の形態６の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。図２０に示す肌状態推定方法は、肌状態推定システム５０Ａによって実行される。

【0225】

図２０に示すように、ステップＳＴ４１において、ホルモンバランスに関連する情報を取得する。ステップＳＴ４１では、測定装置５１がホルモンバランスに関連する情報を取得する。

【0226】

ステップＳＴ４２において、取得したホルモンバランスに関連する情報を送信する。ステップＳＴ４２では、測定装置５１が取得した情報を処理装置６０へ送信する。

【0227】

ステップＳＴ４３において、送信された情報を受信する。ステップＳＴ４３では、処理装置６０が、測定装置５１から送信された情報を受信する。

【0228】

ステップＳＴ４４において、受信した情報に基づいて将来の肌状態を推定する。ステップＳＴ４４では、処理装置６０が、受信した情報に基づいて、測定装置５１によって情報を取得した日より後の推定日における将来の肌状態を推定する。なお、推定部２０の推定処理については、実施の形態１と同様であるため説明を省略する。

【0229】

［効果］
実施の形態６に係る肌状態推定システムによれば、以下の効果を奏することができる。

【0230】

肌状態推定システム５０Ａは、測定装置５１と、測定装置５１と通信する処理装置６０と、を備える。測定装置５１は、ホルモンバランスに関連する情報を取得する測定部１０と、取得した情報を送信する第１通信部１４と、有する。処理装置６０は、情報を受信する第２通信部２２と、受信した情報に基づいて、情報を取得した日より後の推定日における将来の肌状態を推定する推定部２０と、有する。このような構成により、将来の肌状態を推定することができる。

【0231】

なお、実施の形態１では、肌状態推定システム５０Ａが１つの測定装置５１を備える例について説明したが、これに限定されない。肌状態推定システム５０Ａは、１つ又は複数の測定装置５１を備えていてもよい。例えば、肌状態推定システム５０Ａが複数の測定装置５１を備えることによって、肌状態の推定精度を向上させることができる。また、複数の測定装置５１は、それぞれ、異なる情報を取得してもよい。

【0232】

（変形例３）
図２１は、本発明に係る実施の形態６の変形例３の肌状態推定システム５０ＡＡの一例の概略構成を示すブロック図である。図２１に示すように、肌状態推定システム５０ＡＡは、複数の測定装置５１，５２を備える。肌状態推定システム５０ＡＡにおいて、第１測定装置５１は、ホルモンバランスに関連する第１情報を取得する。第２測定装置５２は、血管情報に関連する第２情報及び第３情報を取得する。

【0233】

第１測定装置５１は、第１測定部１０、第１通信部１４Ａ及び第１制御部１５Ａを有する。第１測定装置５１は、第１測定部１０で第１情報を取得し、第１通信部１４Ａによって第１情報を処理装置６０へ送信する。第１制御部１５Ａは、第１測定部１０と第１通信部１４Ａとを制御する。

【0234】

第２測定装置５２は、第２測定部１１、第２通信部１４Ｂ及び第２制御部１５Ｂを有する。第２測定装置５２は、第２測定部１１で第２情報を取得し、第２通信部１４Ｂによって第２情報を処理装置６０へ送信する。第２制御部１５Ｂは、第２測定部１１と第２通信部１４Ｂとを制御する。

【0235】

処理装置６０は、第１測定装置５１及び第２測定装置５２から第１情報、第２情報及び第３情報を受信する。処理装置６０は、第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。なお、推定部２０の推定処理については、実施の形態３と同様であるため説明を省略する。

【0236】

なお、変形例３では、肌状態推定システム５０ＡＡが２つの測定装置５１，５２を備える例について説明したが、これに限定されない。肌状態推定システム５０ＡＡは、複数の測定装置を備えていればよい。

【0237】

（実施の形態７）
本発明の実施の形態７に係る肌状態推定システムについて説明する。なお、実施の形態７では、主に実施の形態６と異なる点について説明する。実施の形態７においては、実施の形態６と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態７では、実施の形態６と重複する記載は省略する。

【0238】

実施の形態７の肌状態推定システムの一例について、図２２を用いて説明する。図２２は、本発明に係る実施の形態７の肌状態推定システム５０Ｂの一例の概略構成を示すブロック図ある。

【0239】

実施の形態７では、表示装置７０を更に備える点で、実施の形態６と異なる。

【0240】

図２２に示すように、肌状態推定システム５０Ｂは、測定装置５１と、処理装置６０と、表示装置７０と、備える。

【0241】

＜表示装置＞
表示装置７０は、処理装置６０で推定された肌状態の推定結果を表示する装置である。表示装置７０は、例えば、スマートフォンなどの情報処理端末又はディスプレイを有する情報処理装置である。

【0242】

表示装置７０は、表示部３１と、通信部３２と、制御部３３と、を有する。

【0243】

表示部３１は、推定部２０で推定された肌状態の推定結果を表示する。表示部３１は、例えば、ディスプレイである。表示部３１は、制御部３３によって制御される。

【0244】

通信部３２は、処理装置５０から推定結果を受信する。

【0245】

制御部３３は、表示装置７０の構成要素を統括的に制御する。制御部３３は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。制御部３３においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。実施の形態７では、制御部３３は、表示部３１と通信部３２とを制御する。

【0246】

［効果］
実施の形態７に係る肌状態推定システムによれば、以下の効果を奏することができる。

【0247】

肌状態推定システム５０Ｂは、処理装置６０で推定された肌状態の推定結果を表示する表示装置７０を更に備える。このような構成により、将来の肌状態の推定結果を表示することができる。

【0248】

（実施の形態８）
本発明の実施の形態８に係る肌状態推定システムについて説明する。なお、実施の形態８では、主に実施の形態６と異なる点について説明する。実施の形態８においては、実施の形態６と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態８では、実施の形態６と重複する記載は省略する。

【0249】

実施の形態８の肌状態推定システムの一例について、図２３を用いて説明する。図２３は、本発明に係る実施の形態８の肌状態推定システム５０Ｃの一例の概略構成を示すブロック図ある。

【0250】

実施の形態８では、制御端末８０を更に備える点で、実施の形態６と異なる。

【0251】

図２３に示すように、肌状態推定システム５０Ｃは、制御端末８０と、処理装置６０と、を備える。

【0252】

＜制御端末＞
制御端末８０は、第１情報、第２情報及び第３情報を取得し、処理装置６０に送信する。また、制御端末８０は、処理装置６０から処理装置６０で推定された肌状態の推定結果を受信し、表示する。制御端末８０は、例えば、スマートフォン、ＰＣなどの情報処理装置である。

【0253】

制御端末８０は、情報取得部４１、通信部４２、表示部４３及び制御部４４を備える。

【0254】

情報取得部４１は、第１情報、第２情報及び第３情報を取得する。情報取得部４１は、例えば、情報を入力することができる入力部である。入力部としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力インタフェースを用いることができる。あるいは、入力部は、例えば、音声により入力するためのマイクなどであってもよい。

【0255】

例えば、ユーザは、測定装置で取得した第１情報、第２情報及び第３情報を情報取得部４１に入力する。情報取得部４１は、ユーザから入力された情報を取得する。

【0256】

通信部４２は、処理装置６０と通信する。通信部４２は、第１情報、第２情報及び第３情報を処理装置６０へ送信する。また、通信部４２は、処理装置６０から肌状態の推定結果を受信する。

【0257】

表示部４３は、処理装置６０で推定された肌状態の推定結果を表示する。表示部４３は、例えば、ディスプレイである。

【0258】

制御部４４は、制御端末８０の構成要素を統括的に制御する。制御部４４は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。制御部４４においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。実施の形態８では、制御部４４は、情報取得部４１、通信部４２及び表示部４３を制御する。

【0259】

［効果］
実施の形態８に係る肌状態推定システムによれば、以下の効果を奏することができる。

【0260】

肌状態推定システム５０Ｃは、制御端末８０と、処理装置６０と、を備える。制御端末８０は、第１情報、第２情報及び第３情報を取得し、処理装置６０に送信する。また、制御端末８０は、処理装置６０で推定された肌状態の推定結果を受信し、表示する。処理装置６０は、制御端末８０から第１情報、第２情報及び第３情報を受信する。処理装置６０は、受信した第１情報、第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。処理装置６０は、肌状態の推定結果を制御端末８０に送信する。

【0261】

このような構成により、制御端末８０によって情報の取得と肌状態の推定結果の表示を容易に行うことができる。また、肌状態推定システム５０Ｃは、測定装置を必須の構成としないため、コストを低減することができる。

【0262】

なお、実施の形態８では、情報取得部４１が情報を入力することができる入力部である例について説明したが、これに限定されない。例えば、情報取得部４１は、所定の通信規格（例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））に準拠して測定部１０，１１，１２との通信を行う回路を含む通信部を有していてもよい。このような構成により、測定部１０，１１，１２から情報を受信することによって、情報を容易に取得することができる。

【0263】

実施の形態８では、情報取得部４１が第１情報、第２情報及び第３情報を取得する例について説明したが、これに限定されない。情報取得部４１は、少なくとも第１情報を取得すればよい。

【0264】

実施の形態８では、制御端末８０が情報の取得と肌状態の推定結果の表示の両方を実施する例について説明したが、これに限定されない。例えば、制御端末８０は、情報の取得を行うが、推定結果の表示を行わなくてもよい。

【0265】

（実施の形態９）
本発明の実施の形態９に係る肌状態推定装置について説明する。なお、実施の形態９では、主に実施の形態３と異なる点について説明する。実施の形態９においては、実施の形態３と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態９では、実施の形態３と重複する記載は省略する。

【0266】

実施の形態９の肌状態推定装置の一例について、図２４を用いて説明する。図２４は、本発明に係る実施の形態９の肌状態推定装置１Ｆの一例の概略構成を示すブロック図である。

【0267】

実施の形態９では、第１測定部１０及び第２測定部１１が複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報を取得し、推定部２０が複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する点で、実施の形態３と異なる。

【0268】

図２４に示すように、肌状態推定装置１Ｆでは、第１測定部１０は、複数の第１情報を取得する。また、第２測定部１１は、複数の第２情報及び複数の第３情報を取得する。

【0269】

第１測定部１０は、異なる複数の日において複数の第１情報を取得する。実施の形態９では、第１測定部１０は、推定日Ｔ０から１０日前、９日前、８日前の３つの第１情報を取得する。

【0270】

第２測定部１１は、異なる複数の日において複数の第２情報及び複数の第３情報を取得する。実施の形態９では、第２測定部１１は、推定日Ｔ０から１０日前、９日前、８日前の３つの第２情報を取得する。また、第２測定部１１は、推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前の３つの第３情報を取得する。

【0271】

推定部２０は、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて、将来の肌状態を推定する。

【0272】

図２５は、本発明に係る実施の形態９の肌状態推定方法の一例のフローチャートである。図２５に示す肌状態推定方法は、肌状態推定装置１Ｆによって実行される。

【0273】

図２５に示すように、ステップＳＴ５１において、ホルモンバランスに関連する第１情報を取得する。ステップＳＴ５１は、異なる複数の日において複数の第１情報を取得するステップＳＴ５１Ａを有する。

【0274】

ステップＳＴ５１Ａでは、第１測定部１０が、異なる複数の日において第１情報を複数回取得する。例えば、第１測定部１０が、推定日Ｔ０から１０日前、９日前、８日前の３つの第１情報を取得する。実施の形態９では、第１情報は基礎体温である。

【0275】

ステップＳＴ５２において、血管状態に関連する第２情報を取得する。ステップＳＴ５２は、異なる複数の日において複数の第２情報を取得するステップＳＴ５２Ａを有する。

【0276】

ステップＳＴ５２Ａでは、第２測定部１１が、異なる複数の日において第２情報を複数回取得する。例えば、第２測定部１１が、推定日Ｔ０から１０日前、９日前、８日前の３つの第２情報を取得する。実施の形態９では、第２情報は心拍である。

【0277】

ステップＳＴ５３において、第２情報とは異なる血管状態に関連する第３情報を取得する。ステップＳＴ５３は、異なる複数の日において複数の第３情報を取得するステップＳＴ５３Ａを有する。

【0278】

ステップＳＴ５３Ａでは、第２測定部１１が、異なる複数の日において第３情報を複数回取得する。例えば、第２測定部１１が、推定日Ｔ０から１０日前、９日前、８日前の３つの第３情報を取得する。実施の形態９では、第３情報は加速度脈波である。

【0279】

ステップＳＴ５３において、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。ステップＳＴ５３では、推定部２０が複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。

【0280】

［効果］
実施の形態９に係る肌状態推定装置および推定方法によれば、以下の効果を奏することができる。

【0281】

肌状態推定装置１Ｆにおいて、第１測定部１０は異なる複数の日において複数の第１情報を取得し、第２測定部１１は異なる複数の日において複数の第２情報及び複数の第３情報を取得する。推定部２０は、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。

【0282】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0283】

肌情報推定方法においては、第１情報を取得するステップＳＴ５１は、異なる複数の日において複数の第１情報を取得するステップＳＴ５１Ａを有する。第２情報を取得するステップＳＴ５２は、異なる複数の日において複数の第２情報を取得するステップＳＴ５２Ａを有する。第３情報を取得するステップＳＴ５３は、異なる複数の日において複数の第３情報を取得するステップＳＴ５３Ａを有する。推定するステップＳＴ５４においては、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。

【0284】

このような構成により、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0285】

なお、実施の形態９では、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報が、３回の測定により得られた３つの情報である例について説明したが、これに限定されない。複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報は、２つ以上の情報であればよい。

【0286】

実施の形態９では、複数の第１情報が推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に測定した情報である例について説明したが、これに限定されない。例えば、第１測定部１０は、肌状態を推定する推定日Ｔ０から７日以上前であって１３日以内の間で複数の異なる日に第１情報を取得してもよい。

【0287】

実施の形態９では、複数の第２情報が推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に測定した情報である例について説明したが、これに限定されない。例えば、第２測定部１１は、第１測定部１０が複数の第１情報を取得したそれぞれの日から２日後に第２情報を取得してもよい。

【0288】

実施の形態９では、複数の第３情報が推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に測定した情報である例について説明したが、これに限定されない。例えば、第２測定部１１は、推定日Ｔ０より前の日であって複数の第１情報及び複数の第２情報を取得した日より後に複数の第３情報を取得してもよい。

【0289】

実施の形態９では、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報を取得し、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。第１情報、第２情報及び第３情報のうち少なくとも１つが複数の情報であればよい。例えば、第１測定部１０が複数の測定を行い、複数の第１情報を取得する一方、第２測定部１１は１回の測定を行い、第２情報及び第３情報を取得してもよい。この場合、推定部２０は、複数の第１情報、１回の測定で得られた第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定してもよい。

【0290】

＜変形例４＞
図２６は、本発明に係る実施の形態９の変形例４の肌状態推定方法のフローチャートである。図２６に示すように、第１情報を取得するステップＳＴ５１は、複数の第１情報を取得するステップＳＴ５１Ａを有している。一方、第２情報を取得するステップＳＴ５２及び第３情報を取得するステップＳＴ５３は、それぞれ、複数の第２情報を取得するステップＳＴ５２Ａ及び複数の第３情報を取得するステップＳＴ５３Ａを有していなくてもよい。

【0291】

変形例４では、推定するステップＳＴ５４は、複数の第１情報、１回の測定で得られた第２情報及び第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する。このような構成においても、将来の肌状態の推定精度を向上させることができる。

【0292】

実施の形態９では、複数の第１情報、複数の第２情報及び複数の第３情報に基づいて将来の肌状態を推定する例について説明したが、これに限定されない。例えば、第２情報及び第３情報を用いずに、複数の第１情報に基づいて将来の肌状態を推定してもよいし、第３情報を用いずに、複数の第１情報及び複数の第２情報に基づいて将来の肌状態を推定してもよい。

【実施例】

【0293】

＜実施例１及び実施例２について＞
実施例１及び実施例２について説明する。

【0294】

実施例１は、実施の形態１の肌状態推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例１では、ホルモンバランスに関連する第１情報として、基礎体温を用いた。測定部１０として、家庭用の基礎体温計（オムロン社製：ＭＣ－６５２ＬＣ）を使用して、基礎体温を取得した。実施例１では、推定部２０は、推定日Ｔ０の１０日前の基礎体温の情報を回帰モデルに入力し、推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0295】

実施例２は、実施の形態３の肌状態推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例２では、ホルモンバランスに関連する第１情報として、基礎体温を用いた。また、血管情報に関連する第２情報及び第３情報として、脈波から抽出される情報である加速度脈波を使用した。測定部１１として、光学式心拍センサを使用した。加速度脈波は測定された脈波信号を二次微分することで算出される。第２情報は、加速度脈波におけるｃ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｃ／ａを用いた。第３情報は、加速度脈波におけるｂ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｂ／ａを用いた。実施例２では、推定部２０は、推定日Ｔ０の１０日前の第１情報、推定日Ｔ０の８日前の第２情報及び推定日Ｔ０の１日前の第３情報を回帰モデルに入力し、推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0296】

実測値は、肌測定機によって肌状態を実際に測定した値である。肌測定器は、ソニー株式会社製の肌解析システムＢｅａｕｔｙ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）を用いて測定した。

【0297】

図２７は、実測値、実施例１及び実施例２の相関関係の一例を示すグラフである。図２７に示すように、実施例１及び実施例２における肌スコアの変動傾向が、実測値の肌スコアの変動傾向と相関していることがわかる。

【0298】

実施例１は、推定日Ｔ０の１０日前のホルモンバランスに関連する第１情報に基づいて、推定した肌状態のスコアである。図２７に示す結果から、第１情報に基づいて第１情報の取得日Ｔ１から１０日後の肌状態が推定できることがわかる。

【0299】

実施例２は、推定日Ｔ０の１０日前の第１情報、推定日Ｔ０の８日前の第２情報及び推定日Ｔ０の１日前の第３情報に基づいて推定した肌状態のスコアである。図２７に示す結果から、第１～３情報に基づいて、第３情報の取得日から１日後の肌状態が推定できることがわかる。また、実施例２では、実施例１と比べて、より精度高く将来の肌状態を推定できていることがわかる。

【0300】

＜比較例１－４について＞
比較例１は、顔面部位の水分に基づいて将来の肌状態を推定した。比較例２は、顔面部位の油分に基づいて将来の肌状態を推定した。比較例３は、顔面部位のキメに基づいて将来の肌状態を推定した。比較例４は、顔面部位のシミに基づいて将来の肌状態を推定した。

【0301】

比較例１－４では、水分、油分、キメ及びシミの情報は、肌測定機によって測定した値を用いた。肌測定器は、ソニー株式会社製の肌解析システムＢｅａｕｔｙ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）を用いて測定した。比較例１－４では、肌測定器で測定した値に基づいて、将来の肌状態を推定した。

【0302】

比較例１－４においては、肌測定器で測定した実測値と、推定した肌状態の推定値との相関関係を調べた。

【0303】

図２８は、比較例１と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。図２９は、比較例２と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。図３０は、比較例３と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。図３１は、比較例４と実測値との相関関係の一例を示すグラフである。

【0304】

図２８－３１に示すように、比較例１－４においては、実測値との相関関係は見られなかった。図２８－３１に示す結果から、顔面部位の水分、油分、キメ及びシミの情報に基づいて将来の肌状態を推定することは困難であることがわかる。

【0305】

＜実施例１－３及び比較例１－４における相関係数について＞
実施例１－３及び比較例１－４の相関係数の例を、図３２を用いて説明する。図３２は、実施例１－３及び比較例１－４の相関係数の一例を示す表である。

【0306】

なお、実施例３は、実施の形態２の肌状態推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。

【0307】

実施例３では、ホルモンバランスに関連する第１情報と、血管状態に関連する第２情報とに基づいて、将来の肌状態を推定した。第１情報は基礎体温の情報を用い、第２情報は加速度脈波におけるｃ波の振幅値をａ波の振幅値で除算した値ｃ／ａを用いた。実施例３では、推定部２０は、推定日Ｔ０の１０日前の第１情報、推定日Ｔ０の８日前の第２情報を回帰モデルに入力し、推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0308】

図３２に示すように、実施例１－３では、比較例１－４と比べて相関係数が大きくなっており、実測値と相関関係にあることがわかる。また、実施例２及び実施例３では、相関係数が０．７を超えており、強い相関があることがわかる。

【0309】

＜実施例４－９について＞
実施例４－９について説明する。実施例４－９において、第１情報は基礎体温、第２情報は心拍、第３情報は加速度脈波である。

【0310】

実施例４は、実施の形態１の肌状態推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例４では、推定部２０は、推定日Ｔ０の１０日前に取得した第１情報を回帰モデルに入力し、推定日Ｔ０の肌状態を推定した。なお、実施例４は、実施例１とは異なる日に実施している。

【0311】

実施例５は、実施の形態９の肌情報推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例５は、推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に取得した３つの第１情報に基づいて推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0312】

実施例６は、実施の形態２の肌情報推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例６は、推定日Ｔ０の１０日前に取得した第１情報と、推定日Ｔ０の１０日前に取得した第２情報に基づいて推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0313】

実施例７は、実施の形態９の肌情報推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例７は、推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に取得した３つの第１情報と、推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に取得した３つの第２情報と、に基づいて推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0314】

実施例８は、実施の形態３の肌情報推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例８は、推定日Ｔ０の１０日前に取得した第１情報と、推定日Ｔ０の１０日前に取得した第２情報と、推定日Ｔ０の１０日前に取得した第３情報と、に基づいて推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0315】

実施例９は、実施の形態９の肌情報推定方法を実施して得られた肌状態の推定結果である。実施例８は、推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に取得した３つの第１情報と、推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に取得した３つの第２情報と、推定日Ｔ０の１０日前、９日前、８日前に取得した３つの第３情報と、に基づいて推定日Ｔ０の肌状態を推定した。

【0316】

図３３は、実測値、実施例４及び実施例５の相関関係の一例を示すグラフである。図３４は、実測値、実施例６及び実施例７の相関関係の一例を示すグラフである。図３５は、実測値、実施例８及び実施例９の相関関係の一例を示すグラフである。なお、実測値は、肌測定機によって肌状態を実際に測定した値である。肌測定器は、ソニー株式会社製の肌解析システムＢｅａｕｔｙ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）を用いて測定した。

【0317】

図３３－３５に示すように、実施例４－９における肌状態の推定結果は、実測値と近似している。これらの結果から、実施例４－９は、実測値と相関関係があることがわかる。

【0318】

図３６は、実施例４－９の相関係数の一例を示す表である。図３６に示すように、実施例４－９において、高い相関係数を示している。また、複数の情報や異なる複数の日で取得した情報を用いて肌状態を推定することによって、相関係数がより高くなっていることがわかる。即ち、複数の情報や異なる複数の日で取得した情報を用いて肌状態を推定することによって、肌状態の推定精度をさらに向上させることができる。

【0319】

なお、本発明における肌状態推定方法の肌状態の推定に用いた回帰モデルを、現在を含む過去におけるある期間の肌状態の変化の原因分析に利用してもよい。現在を含む過去のある期間の肌状態の変化の原因を分析する場合、その期間の回帰モデルの入力に該当する、すでに取得済みの第１－３情報の少なくとも１つ以上の情報の変化をそれぞれ独立に回帰モデルに入力し、それぞれの情報変化における肌状態の変化値を得る。それを元にそれぞれの情報の変化が肌状態の変化に与えた影響を見積もることができる。

【0320】

本発明は、添付図面を参照しながら好ましい実施の形態に関連して充分に記載されているが、この技術に熟練した人々にとっては種々の変形や修正は明白である。そのような変形や修正は、添付した請求の範囲による本発明の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。

【産業上の利用可能性】

【0321】

本発明の肌状態推定方法は、例えば、将来の肌状態を推定する用途に適用できる。

【符号の説明】

【0322】

１Ａ，１ＡＡ，１Ｂ，１Ｃ、１Ｄ，１Ｅ，１Ｆ 肌状態推定装置
１０ 測定部（第１測定部）
１１ 測定部（第２測定部）
１２ 測定部（第３測定部）
１３ 情報取得部
１４，１４Ａ，１４Ｂ 通信部
１５，１５Ａ，１５Ｂ 制御部
２０ 推定部
２１ 学習部
２２ 通信部
２３ 制御部
３０ 制御部
３１ 表示部
３２ 通信部
３３ 制御部
４１ 情報取得部
４２ 通信部
４３ 表示部
４４ 制御部
５０Ａ，５０ＡＡ，５０Ｂ、５０Ｃ 肌状態推定システム
５１ 測定装置（第１測定装置）
５２ 測定装置（第２測定装置）
６０ 処理装置
７０ 表示装置
８０ 制御端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図31】

【図32】

【図33】

【図34】

【図35】

【図36】