図面 (/)

技術 美容判定方法、美容判定プログラム、美容判定プログラム記憶媒体及び美容判定装置

出願人 株式会社アイピーコーポレーション
発明者 岡本晃次
出願日 2008年12月11日 (11年0ヶ月経過) 出願番号 2008-316214
公開日 2010年6月24日 (9年5ヶ月経過) 公開番号 2010-136893
状態 特許登録済
技術分野 診断用測定記録装置 生体の呼吸・聴力・形態・血液特性等の測定
主要キーワード 分類形式 因子分析法 考察対象 解析結果テーブル スキンケア商品 美容面 類似表現 肌タイプ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2010年6月24日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (15)

目的

統計的手法によって科学的に得られた肌タイプ分類に基づき、より有用な問診による美容判定を行うことができる美容判定装置、美容判定方法及びその美容判定プログラムを内蔵した記憶媒体を提供することである。

構成

美容判定装置において問診項目を全て入力すると、美容判定の実行を確認する確認画面を表示する。「皮脂過剰」関連項目得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸布置した分布図上における、顧客入力データ値の2次元プロット位置から、いずれの象限に位置するかを判断する。2次元プロット位置が、右上、右下、左上、左下の象限に応じて、皮脂過剰型乾燥肌隠れ乾燥肌)、脂性肌、乾燥肌、普通肌と判断して、その旨を回答表示する。従来の問診方式では見出せなかった隠れ乾燥肌や脂性肌を的確に判定して、有用な美容アドバイスを提供することができる。

概要

背景

被験者肌状態を評価して、その評価結果を被験者に知らせるといった美容判定には、例えば特許文献1〜3に開示されているように、種々の形態がある。
まず、特許文献1に開示された素肌診断による美容判定がある。特許文献1の場合、被験者の肌状態の画像データをインターネットを通じて送信して、その受信画像データ濃淡情報から素肌診断を行っている。しかし、この診断方法では、病理学上の精度が求められるうえ、被験者から素肌の画像データを入手するための画像入力装置を必要とするために、診断システムコストがかかる不具合があった。

一方、美容室化粧品販売店等における美容上の肌状態評価は、被験者ないし顧客に問診してその自己判断に基づいて簡易に行われている。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。

特許文献2には、問診によるスキンケアアドバイスが開示されている。この問診によるスキンケアアドバイスでは、新聞雑誌綴じ込み店頭配布されているアンケート用紙、店頭に設置されているパソコン、インターネット等を通じて、一般消費者を被験者として肌の種々の性状に関して設問し、被験者からの回答内容に基づいて、被験者の肌状態を評価し、その結果を被験者に知らせると共にスキンケア商品推奨やスキンケアアドバイスが行われる。即ち、この問診方式によれば、被験者が美容アドバイザーと直接対面しなくても、また、特許文献1に開示された肌の撮像カメラや種々の測定機器を用いずに、被験者に簡単且つ短時間にスキンケアアドバイスを提供することができる。この種の問診による設問内容には、肌が脂ぎっているか、あるいはかさついているか、また、小じわ、たるみ、ニキビの跡、シミそばかす等の気になる肌に関するものの他に、洗顔等による肌の感触はしっとり感がよいか、あるいはさっぱり感がよいか等の被験者の好みなども含まれている。

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、且つ安価に実施できる点で好適である。かかる美容判定では、若年層から更年期にわたって把握、認識して評価する必要がある。

特許文献3には、更年期女性心身面と美容面での総合スクリーニングを行うために、良い面(ポジティブ面)と悪い面(ネガティブ面)の両面から指数化し、ポジティブ面を増加し、ネガティブ面を減少させる問診表が開示されている。この問診表における身体面のポジティブ項目は身体が軽い、すっきりする等であり、ネガティブ項目は身体のたるみや疲れ等である。一方、心理面のポジティブ項目は明るい、さわやか等であり、ネガティブ項目はいらいらする、気持ちが不安定等である。特許文献3においては、身体面と心理面のポジティブ項目及びネガティブ項目について多数の更年期女性にアンケートを実施し、その調査対象の女性の平均値を表したペンタグラムに基づいた問診表を用いている。
特開2002−366651号公報
特開2001−137216号公報
特開平11−76170号公報

概要

統計的手法によって科学的に得られた肌タイプの分類に基づき、より有用な問診による美容判定を行うことができる美容判定装置、美容判定方法及びその美容判定プログラムを内蔵した記憶媒体を提供することである。美容判定装置において問診項目を全て入力すると、美容判定の実行を確認する確認画面を表示する。「皮脂過剰」関連項目得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸布置した分布上における、顧客入力データ値の2次元プロット位置から、いずれの象限に位置するかを判断する。2次元プロット位置が、右上、右下、左上、左下の象限に応じて、皮脂過剰型乾燥肌隠れ乾燥肌)、脂性肌、乾燥肌、普通肌と判断して、その旨を回答表示する。従来の問診方式では見出せなかった隠れ乾燥肌や脂性肌を的確に判定して、有用な美容アドバイスを提供することができる。

目的

本発明の目的は、上記課題に鑑み、統計的手法によって科学的に得られた肌タイプの分類に基づき、より有用な問診による美容判定を行うことができる美容判定装置、美容判定方法及びその美容判定プログラムを内蔵した記憶媒体を提供することである。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

皮脂過剰因子肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別問診して基礎データ収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、肌乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプ分類する分類法に基づく美容判定方法であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記被験者の問診データのうち前記皮脂過剰及び前記乾燥に関するデータと年齢に基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定することを特徴とする美容判定方法。

請求項2

前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ毛穴化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含む、請求項1に記載の美容判定方法。

請求項3

前記因子分析法は主因子法又は最尤法統計解析に基づく請求項1又は2に記載の美容判定方法。

請求項4

皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、肌乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプに分類する分類法に基づき、皮脂過剰と肌乾燥の美容判定を行う美容判定プログラムであり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して被験者に問診したとき、前記被験者の年齢及び問診データを記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップにおいて記憶した、前記皮脂過剰及び前記肌乾燥に関する問診データと年齢データに基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出した象限における位置から前記分類法に基づきその肌タイプを判定する判定ステップとからなることを特徴とする美容判定プログラム。

請求項5

前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含む、請求項4に記載の美容判定プログラム。

請求項6

前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく請求項4又は5に記載の美容判定プログラム。

請求項7

請求項4〜6のいずれかに記載の美容判定プログラムを記憶させたことを特徴とする美容判定プログラム記憶媒体

請求項8

皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、肌乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプに分類する分類法に基づく美容判定装置であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記被験者の問診データ及び年齢を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶した問診データのうち、前記皮脂過剰及び前記肌乾燥に関するデータと年齢データに基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定する判定手段とを有することを特徴とする美容判定装置。

請求項9

前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含む、請求項8に記載の美容判定装置。

請求項10

前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく請求項8又は9に記載の美容判定装置。

請求項11

前記判定手段により判定した象限に対応する乾燥肌、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)のいずれかを判定結果として出力する判定結果出力手段を有する請求項8、9又は10に記載の美容判定装置。

技術分野

0001

本発明は、美容室化粧品販売店クリニックドラッグストアエスチックサロン等において、顧客や被験者肌状態問診データから適切に評価する美容判定装置美容判定方法、美容判定プログラム及び美容判定プログラム記憶媒体に関するものである。

背景技術

0002

被験者の肌状態を評価して、その評価結果を被験者に知らせるといった美容判定には、例えば特許文献1〜3に開示されているように、種々の形態がある。
まず、特許文献1に開示された素肌診断による美容判定がある。特許文献1の場合、被験者の肌状態の画像データをインターネットを通じて送信して、その受信画像データ濃淡情報から素肌診断を行っている。しかし、この診断方法では、病理学上の精度が求められるうえ、被験者から素肌の画像データを入手するための画像入力装置を必要とするために、診断システムコストがかかる不具合があった。

0003

一方、美容室や化粧品販売店等における美容上の肌状態評価は、被験者ないし顧客に問診してその自己判断に基づいて簡易に行われている。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。

0004

特許文献2には、問診によるスキンケアアドバイスが開示されている。この問診によるスキンケアアドバイスでは、新聞雑誌綴じ込み店頭配布されているアンケート用紙、店頭に設置されているパソコン、インターネット等を通じて、一般消費者を被験者として肌の種々の性状に関して設問し、被験者からの回答内容に基づいて、被験者の肌状態を評価し、その結果を被験者に知らせると共にスキンケア商品推奨やスキンケアアドバイスが行われる。即ち、この問診方式によれば、被験者が美容アドバイザーと直接対面しなくても、また、特許文献1に開示された肌の撮像カメラや種々の測定機器を用いずに、被験者に簡単且つ短時間にスキンケアアドバイスを提供することができる。この種の問診による設問内容には、肌が脂ぎっているか、あるいはかさついているか、また、小じわ、たるみ、ニキビの跡、シミそばかす等の気になる肌に関するものの他に、洗顔等による肌の感触はしっとり感がよいか、あるいはさっぱり感がよいか等の被験者の好みなども含まれている。

0005

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、且つ安価に実施できる点で好適である。かかる美容判定では、若年層から更年期にわたって把握、認識して評価する必要がある。

0006

特許文献3には、更年期女性心身面と美容面での総合スクリーニングを行うために、良い面(ポジティブ面)と悪い面(ネガティブ面)の両面から指数化し、ポジティブ面を増加し、ネガティブ面を減少させる問診表が開示されている。この問診表における身体面のポジティブ項目は身体が軽い、すっきりする等であり、ネガティブ項目は身体のたるみや疲れ等である。一方、心理面のポジティブ項目は明るい、さわやか等であり、ネガティブ項目はいらいらする、気持ちが不安定等である。特許文献3においては、身体面と心理面のポジティブ項目及びネガティブ項目について多数の更年期女性にアンケートを実施し、その調査対象の女性の平均値を表したペンタグラムに基づいた問診表を用いている。
特開2002−366651号公報
特開2001−137216号公報
特開平11−76170号公報

発明が解決しようとする課題

0007

ところで、上記の美容問診に用いられている一般的な肌タイプの表示には、乾燥肌脂性肌、混合肌、普通肌、敏感肌(又は敏感乾燥肌)等に分類することが行われている。
しかし、従来のスキンケアアドバイス等においては、アドバイザーの主観あるいは経験によりいずれかの分類を選定しているのが現状であり、本発明者は、問診に必要な肌タイプの分類の仕方そのものに曖昧さがあることに気付いた。殊に、混合肌や敏感肌に関しては、本発明者が行った被験者の自覚評価アンケートで、自覚評価に明確なずれが生ずる結果となったことから、これらの分類の定義がいかに不明確で曖昧であるかを如実に示した。従来の肌タイプの分類の基礎は、普通肌を中間的に位置づけ、肌の乾燥度(乾燥肌)と脂性度(脂性肌)を一軸とした単純なモデル(後述の図9の(9B)参照)によるものであり、それに混合肌や敏感肌などが追加されてきた分類形式の経緯がある。つまり、商品供給優先ビジネス面の必要性、あるいは一般消費者の受入性(同意)の最大公約数化したものが自然に定着していった経緯があり、従来の肌タイプの分類の仕方は、基礎科学に基づくところは少なく、むしろ経験則に近いため、乾燥肌と脂性肌の中間の肌タイプを明確に分類できず、的確なスキンケアアドバイスができないといった問題があった。

0008

本発明の目的は、上記課題に鑑み、統計的手法によって科学的に得られた肌タイプの分類に基づき、より有用な問診による美容判定を行うことができる美容判定装置、美容判定方法及びその美容判定プログラムを内蔵した記憶媒体を提供することである。

課題を解決するための手段

0009

本発明者は、肌の乾燥度(乾燥肌)と脂性度(脂性肌)を一軸とした従来のモデルにおける曖昧さを解消すべく、鋭意研究した結果、統計的手法に基づき、アンケート調査で多数の被験者から得た問診データを分析することにより、従来モデルから2次元的に発展させた肌タイプのパターン化を得ることに成功した。
本発明は、かかる肌タイプの2次元的分類化の成功に基づきなされたものであり、本発明の第1の形態は、皮脂過剰因子肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データ収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、肌乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプに分類する分類法に基づく美容判定方法であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記被験者の問診データのうち前記皮脂過剰及び前記肌乾燥に関するデータと年齢に基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定する美容判定方法である。

0010

本発明の第2の形態は、前記第1の形態において、前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ毛穴化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含む美容判定方法である。

0011

本発明の第3の形態は、前記第1又は第2の形態において、前記因子分析法は主因子法又は最尤法統計解析に基づく美容判定方法である。

0012

本発明の第4の形態は、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプに分類する分類法に基づき、皮脂過剰と肌乾燥の美容判定を行う美容判定プログラムであり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して被験者に問診したとき、前記被験者の年齢及び問診データを記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップにおいて記憶した、前記皮脂過剰及び前記乾燥に関する問診データと年齢データに基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出した象限における位置から前記分類法に基づきその肌タイプを判定する判定ステップとからなる美容判定プログラムである。

0013

本発明の第5の形態は、前記第4の形態において、前記皮脂過剰因子の設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子の設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含む美容判定プログラムである。

0014

本発明の第6の形態は、前記第4又は第5の形態において、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく美容判定プログラムである。

0015

本発明の第7の形態は、前記第4、第5又は第6の形態に係る美容判定プログラムを記憶させた美容判定プログラム記憶媒体である。

0016

本発明の第8の形態は、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、肌乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプに分類する分類法に基づく美容判定装置であり、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記被験者の問診データ及び年齢を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶した問診データのうち、前記皮脂過剰及び前記乾燥に関するデータと年齢データに基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定する判定手段とを有する美容判定装置である。

0017

本発明の第9の形態は、前記第8の形態において、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含む美容判定装置である。

0018

本発明の第10の形態は、前記第8又は第9の形態において、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく美容判定装置である。

0019

本発明の第11の形態は、前記第8、第9又は第10の形態において、前記判定手段により判定した象限に対応する乾燥肌、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)のいずれかを判定結果として出力する判定結果出力手段を有する美容判定装置である。

発明の効果

0020

本発明の第1の形態によれば、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプに2次元的に分類する、統計解析から得られた科学的分類法に基づいて美容判定を行う。この科学的分類法を判定原理として、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記設問内容に対する問診データのうち前記皮脂過剰及び前記乾燥に関するデータと年齢に基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定するので、脂性肌、乾燥肌、普通肌及び隠れ乾燥肌を明確に分類して、従来、問診判定で曖昧であった美容判定をより信頼性のある美容アドバイスを行うことができる。本発明の2次元的分類法によりキメ細かいスキンケアを実施することができるので、有益な美容教育方法や美容教育プログラム創出して消費者、被験者等のユーザーと化粧品販売者等のアドバイザー間により強力な信頼関係構築することに寄与する。

0021

本発明の第2の形態によれば、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含むので、前記2次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、脂性肌(皮脂過剰肌)及び皮脂過剰型乾燥肌(隠れ乾燥肌)を明確に分類、判定することができる。
前記吹き出物は、10代で発症する「ニキビ」や20代以降に発症する「出来物」等であり、問診上は「ニキビ」と代称してもよい。各設問項目には実質的に同一又は類似の表現形態のものが包含されるが、具体的表現例としては、例えば、「ニキビ跡の有無(ニキビアト)」、「キメが粗い」、「毛穴の汚れ」、「化粧くずれ」、「汚れ除去」、「乾燥顔」、「乾燥防ぐ」等である。

0022

本発明の第3の形態によれば、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づくので、多変量解析によって科学的に裏付けされた前記2次元的判定原理を用いて、より精度よく美容判定を行うことができる。本発明における統計解析に主因子法及び最尤法を併用してより高精度に分析するようにしてもよい。

0023

本発明の第4の形態に係る美容判定プログラムによれば、前記第1の形態に係る美容判定方法に基づいて美容判定を行えるので、この美容判定プログラムをパーソナルコンピュータ等のコンピュータ機器インストールして、簡易且つ安価に、前記2次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、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)を明確に分類、判定することができる。

0024

本発明の第5の形態によれば、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含むので、前記美容判定プログラムにより、脂性肌、乾燥肌、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)を明確に分類、判定することができる。

0025

本発明の第6の形態によれば、前記因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づく美容判定プログラムであるので、前記第3の形態と同様に、多変量解析によって科学的に裏付けされた前記2次元的判定原理を用いて、より精度よく美容判定を行うことができる。

0026

本発明の第7の形態によれば、前記記憶手段に記憶した前記美容判定プログラムをパーソナルコンピュータ等のコンピュータ機器にインストールすることができるので、簡易且つ安価に、前記2次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、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)を明確に分類、判定できる機器を実現することが可能になる。また、本形態に係る美容判定プログラム記憶媒体によりホストコンピュータに前記美容判定プログラムをインストールしておき、ホストコンピュータと通信回線を通じて双方向通信可能に接続した端末から前記設問内容に対する問診データを受信し、前記2次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、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)を分類、判定する美容判定システムを構築することも可能になる。記憶媒体の形態はCD、DVD、FD、MD、リムーバブルディスクメモリ等である。

0027

本発明の第8の形態に係る美容判定装置によれば、皮脂過剰因子と肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して基礎データを収集し、その収集データに対して、因子分析法により、皮脂過剰に関するX軸と、肌乾燥に関するY軸とに対応する分布を抽出して、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、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)の肌タイプに2次元的に分類する、統計解析による科学的分類法に基づいて美容判定を行うことができる。この科学的分類法を判定原理として、前記皮脂過剰因子と前記肌乾燥因子に関する設問内容に対して、特定年齢の被験者に問診したとき、前記記憶手段に記憶した問診データのうち前記皮脂過剰及び前記乾燥に関するデータと年齢データに基づき、前記4つの象限のいずれかに属する象限を抽出し、その抽出した象限における位置からその肌タイプを判定するので、脂性肌、乾燥肌、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)を明確に分類して、従来、問診判定で曖昧であった美容判定をより信頼性のある美容アドバイスを行うことができる。

0028

本発明の第9の形態によれば、前記皮脂過剰因子に関する設問内容として、吹き出物、吹き出物跡、肌のキメ、毛穴、化粧状態、肌汚れに関する項目のうち少なくとも1つを含み、且つ、前記肌乾燥因子に関する設問内容として、乾燥顔及び/又は乾燥防止の項目を含むので、前記第2の形態と同様に、前記2次元的判定原理に基づき、脂性肌、乾燥肌、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)を明確に分類、判定することができる美容判定装置を提供することができる。

0029

本発明の第10の形態によれば、因子分析法は主因子法又は最尤法の統計解析に基づくので、前記第3の形態と同様に、多変量解析によって科学的に裏付けされた前記2次元的判定原理を用いて、より精度よく美容判定を行うことができる美容判定装置を提供することができる。

0030

本発明の第11の形態によれば、前記判定手段により判定した象限に対応する乾燥肌、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)のいずれかを判定結果として出力する判定結果出力手段を有するので、前記2次元的判定原理を用いて、精度のよい美容判定結果を被験者ないし顧客に対してフレンドリーに提供することができる。

発明を実施するための最良の形態

0031

本発明の実施形態に係る美容判定装置を図面を参照して以下に説明する。
図1は本実施形態の美容判定装置の概略構成図である。この美容判定装置はマイクロプロセッサ2からなるマイクロコンピュータ1により構成されている。マイクロプロセッサ2には、本発明に係る美容判定方法に基づく美容判定プログラムを記憶したROM3及びワークキングメモリのRAM4が接続されている。マイクロコンピュータ1に予めプログラムしておくことに代えて、CD、DVD、FD、MD、リムーバブルディスクメモリ等の記憶媒体に記憶させた前記美容判定プログラムを既成のパーソナルコンピュータにインストールすることにより実施するようにしてもよい。マイクロコンピュータ1には外部入出力装置として、キーボード入力装置5、液晶ディスプレイ6及びプリンタ7が接続されている。

0032

前記美容判定プログラムにおける美容判定方法を以下に説明する。かかる美容判定方法は、従来の肌タイプの分類のような普通肌を中間的に位置づけ、肌の乾燥度(乾燥肌)と脂性度(脂性肌)を一軸とした単純なモデルによるものではなく、多数の被験者から収集した基礎データに対する統計処理を施して、乾燥肌、普通肌、脂性肌(あるいは「皮脂過剰肌」と表記)及び皮脂過剰型乾燥肌(あるいは「隠れ乾燥肌」と表記)の肌タイプに明確に分類するものである。なお、一部の美容業界では、夏場紫外線の影響によりにはケアが重要という観点から「カクレ乾燥肌」という類似表現を使用するが、本発明における隠れ乾燥肌の概念は、このような単なる季節フレーズとは全く相違し、通年において適合可能な肌タイプの分類ファクタである。
この分類には、複数の皮脂過剰因子と複数の肌乾燥因子について、多数の被験者から年齢別に問診して収集した基礎データに対して、因子分析法(主因子法又は最尤法)により、皮脂過剰に関するX軸と、肌乾燥に関するY軸とに関する分布を抽出して行われ、X軸とY軸で区画される4つの象限に夫々、乾燥肌、普通肌、脂性肌(皮脂過剰肌)及び皮脂過剰型乾燥肌(隠れ乾燥肌)に分類した肌タイプのデータ分析を行う。

0033

図2図6は年齢別に収集した問診項目のうち主要な項目の分析値を示す。本実施形態においては、4227人の女性に対し、29項目のアンケート調査(回答は各設問につきyes又はnoの形式で行った。)を行った。アンケートの問診項目には、項番001の「ニキビ」や項番002の「ニキビアト」の他、項番003、005、006、008、011〜015、022〜026、028、029の18項目がスキントラブル項目として含まれている。このアンケート結果年齢層を5段階(15〜24、25〜34歳、35〜44歳、45〜54歳、55歳以上)に分けて収集した。女性の更年期は、45歳前後から55歳前後までの間の約10年間をいい、閉経期を中心とする閉経前期と閉経後期からなるので、その時期を分離できるように層別した。なお、図2図6は、約0.3以上の数値の項目が因子に寄与するものとしたときの因子寄与率解析結果テーブルを示し、四捨五入で0.30未満の値のものは省略している。「ニキビ」や「ニキビアト」の項目は各年齢層に共通使用しているが、問診実施に際しては、10代に発症するニキビと20代以降で発症する出来物とは発症メカニズムが異なる点に留意しておく必要がある。即ち、10代のニキビは、主に、思春期における成長ホルモンの急激な分泌によって、ホルモンバランス崩れて一時的に皮脂量が増加することに起因して、額から鼻筋にかけた、所謂Tゾーン等に発症する吹き出物である。20代以降においては、成長ホルモンの影響よりも、食生活、喫煙睡眠不足等の生活環境の変化やストレスが多く影響し、散発的な吹き出物として発症するようになる。

0034

因子分析法には、主因子法及び最尤法の回転法を用い、市販のSPSSの多変量解析ソフトウエア(文献:東京図書出版著者小塩 真司 「SPSSとAmosによる心理・調査データ解析、2007年4月10日発行」)を使用してデータ解析した。各年齢層別に問診項目データに対して独立変数(分析因子)を5にして分析した。各年齢層の被験者数は後述の図8の(8B)に示す。図2は、15〜24歳の年齢層(低年齢層:被験者数931)において、「皮脂過剰」、「肌乾燥(初期乾燥)」、「肌質」、「のぼせ」、「老化」と名付けた5つの因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。「肌乾燥(初期乾燥)」因子は、若者の食生活が不規則になったり、寝不足になったりする傾向があることに関係する。「肌乾燥(初期乾燥)」因子は、後述の25歳以降における「肌乾燥」因子と本発明の肌乾燥因子として共通するが、それらと区別するめに若年層を意味する初期乾燥を付記している。

0035

図3は、25〜34歳の年齢層(被験者数2195)において、「肌質」、「皮脂過剰」、「肌乾燥」、「老化」、「のぼせ」の5因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。図4は、35〜44歳の年齢層(中年層:被験者数672)において、「皮脂過剰」、「肌質」、「老化」、「肌乾燥」、「暗さ」の5因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。図5は、45〜54歳(高年層:被験者数262)の年齢層において、「肌質」、「皮脂過剰」、「更年期」、「肌乾燥」、「老化」の5因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。図6は、55歳以上の年齢層(老人層:被験者数167)において、「肌質」、「肌乾燥」、「更年期」、「皮脂過剰」、「老化」の5因子に対する因子寄与率の解析結果テーブルを示す。なお、各テーブル中の括弧書きの数値は負数値であり、逆相関を示す。

0036

図7図2図6の各年齢層別の因子関係表因子間相関)を示す。なお、これらの表中の括弧書きの数値は負数値であり、逆相関を示す。
図2は、15〜24歳の年齢層(低年齢層)の問診2値化データ(yes:1、no:0)に対して、Kaiserの正規化を伴うプロマックス法により8回の回転で収束したデータを示す。図7の(7A)は、図2の「皮脂過剰」、「肌乾燥」、「肌質」、「のぼせ」、「老化」の5因子間の相関係数を示す。
図3は、同様に、25〜34歳の年齢層の問診2値化データに対して、Kaiserの正規化を伴うプロマックス法により11回の回転で収束したデータを示す。図7の(7B)は、図3の、「肌質」、「皮脂過剰」、「肌乾燥」、「老化」、「のぼせ」の5因子間の相関係数を示す。
図4は、同様に、35〜44歳の年齢層の問診2値化データに対して、Kaiserの正規化を伴うプロマックス法により7回の回転で収束したデータを示す。図7の(7C)は、「皮脂過剰」、「肌質」、「老化」、「肌乾燥」、「暗さ」の5因子間の相関係数を示す。
図5は、同様に、45〜54歳の年齢層の問診2値化データに対して、Kaiserの正規化を伴うプロマックス法により8回の回転で収束したデータを示す。図7の(7D)は、「肌質」、「皮脂過剰」、「更年期」、「肌乾燥」、「老化イメージ」の5因子間の相関係数を示す。
図6は、同様に、55歳以上の年齢層の問診2値化データに対して、Kaiserの正規化を伴うプロマックス法により14回の回転で収束したデータを示す。図7の(7E)は、「肌質」、「肌乾燥」、「更年期」、「皮脂過剰」、「老化」の5因子間の相関係数を示す。ちなみに、この相関係数が0に近いほど、各因子が互いに独立した関係にあることを表す。
図8の(8B)は各年齢層別の分析因子の順位を示す。年齢層全般にみると、各年齢層の願望項目に関連した因子がそれぞれ上位に現れている。

0037

図2の因子寄与率の解析結果テーブルでは、本発明の皮脂過剰因子に対応する「皮脂過剰」因子に対して、項番001の「ニキビ」〜項番009の「汚れ除去」の9つの関連項目が関係している。しかし、これらの関連項目には後述のように、本発明の肌乾燥因子に対応する「肌乾燥」因子の関連項目、つまり、項番003の「乾燥フェースFACE)」及び項番007の「乾燥防ぐ」が含まれている。

0038

一方、図3の因子寄与率の解析結果テーブルでは、「皮脂過剰」因子に対して、項番008の「キメが粗い」〜項番014の「毛穴の汚れ」の7つの皮脂過剰関連項目が関係し、また、「肌乾燥」因子に対しては、項番016の「乾燥FACE」及び項番017の「乾燥防ぐ」の肌乾燥関連項目が関係している。このような皮脂過剰と肌乾燥の関連項目が分離、独立する傾向は図4図6の解析結果にも現れている。従って、皮脂過剰と肌乾燥の関連項目の因子関連傾向の相違と加齢による傾向は、15〜24歳には肌の乾燥度(乾燥肌)と脂性度(脂性肌)が相反する一軸のイメージから始まり、それが、肌タイプを認識するモデルとして定着するものの、後の年齢層になるほど、若いのように一軸では認識し切れない、いわゆる二軸(2次元)モデルでないと肌タイプを正確に認識できなくなることを示している。

0039

図8の(8A)は「皮脂過剰」因子に対する「肌乾燥」因子の2項目(「乾燥FACE」と「乾燥防ぐ」)の因子寄与率の変化を年齢層別に示す。統計解析上、寄与率が0に近づくほど互いの独立性が大きい。従って、許容幅を±0.1とすると、15〜24歳の年齢層(低年齢層)と、20代後半以降の高年齢層とで「皮脂過剰」因子に対する「肌乾燥」因子の関係が独立していることが明確に分かった。

0040

図10及び図11は、夫々、25〜34歳の年齢層と35〜44歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸布置した分布図である。図12及び図13は、夫々、45〜54歳の年齢層と55歳以上の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「乾燥対策」関連項目の得点データとを直交軸に布置した分布図である。図10図13横軸縦軸は夫々、皮脂得点、乾燥得点を示す。図中に引かれた直線は各得点の平均値を示す。

0041

上記の年齢層別の統計解析から、以下に示す2次元的肌タイプの分類結果が得られた。
図9の(9A)は、「皮脂過剰」因子と「肌乾燥」因子に関して、新たに創出できた肌タイプの分類法をイメージ化した模式関係図を示す。(9A)において、「皮脂過剰」因子をX軸に、「肌乾燥」因子をY軸にして作成している。これらの因子は図8の(8A)で説明したように、互いに強い独立性が認められ、直交軸表現が可能になった。X軸の両端には皮脂が多いと少ないを布置でき、Y軸の両端には乾燥が進んでいると進んでいないを布置できる。従って、これら2軸が交差して形成される4つの象限(ゾーン)により、4つの肌タイプに層別できることになる。右下及び左上のゾーンを夫々、脂性肌、乾燥肌と位置づけると、右上及び左下のゾーンに従来不明確であった肌タイプが出現するに至る。左下のゾーンは皮脂過剰が少なく、且つ乾燥もしていない普通肌に対応する。残りの右上のゾーンは、従来知見することのなかった脂性のある乾燥肌に対応し、「皮脂過剰型乾燥肌(隠れ乾燥肌)」と称することができる。図9の(9B)は従来の肌タイプのイメージであり、普通肌を中間あたりに位置づけ、肌の乾燥度(乾燥肌)と脂性度(脂性肌)を一軸とした1次元モデルを示す。この従来の分類イメージと比較すると、本発明に係る2次元イメージ分類は明らかに「皮脂過剰型乾燥肌(隠れ乾燥肌)」を具現化することに成功したことが明瞭になる。

0042

なお、15〜24歳の年齢層(低年齢層)に関しては、「皮脂過剰」因子と「肌乾燥(初期乾燥)」因子は独立しているものの、「皮脂過剰」因子の中に、その後の年齢層の「肌乾燥」因子の主要な関連項目である「乾燥FACE」と「乾燥防ぐ」が入り込んでいるため、肌タイプ認識が皮脂過剰の反対概念としての肌乾燥というように一軸化しやすいこと、しかも、その後の年齢層においてもこの経験則を引きずるために、20代後半から起きやすくなる皮脂過剰と肌乾燥が相互に独立して現れる状態に対して混乱する傾向が強まる。しかし、本発明に係る上記2次元イメージ分類を用いることにより、より的確な自覚と理解を伴うスキンケアアドバイスが可能となり、インフォームドコンセントの改善に寄与する。

0043

図9の(9A)において、「乾燥肌」領域と「脂性肌」領域の各中心を結ぶ軸Bは(9B)の1次元モデルに対応するが、「隠れ乾燥肌」領域と「普通肌」領域の各中心を結ぶ軸Aが前記軸に交差して2次元モデルを出現させている。この2次元モデルは有用な美容判定に供することができるが、軸Aの顕在化は健康面での考察対象となることを示唆している。即ち、軸Aに関与する領域は、皮脂及び肌乾燥の肌不満トラブル)の多さに関係することと、それに伴って、健康面での不定愁訴が増加することも統計処理上、明確となった。従って、被験者の肌不満要素に加え、健康に関する要素を収集、分類すれば、本発明に係る2次元モデルを所謂ヘルスビューティソリューション分野等における美容の判定のみならず健康アドバイスの提供をも可能にする利用形態に発展させることができる。

0044

図14はROM3に記憶された美容判定プログラムに基づき行う美容判定処理を示すフローチャートである。まず、マイクロコンピュータ1を起動して、顧客に対する美容問診サービスを開始する(ステップS1、S2)。問診データ入力は液晶ディスプレイ6の問診項目表示を見ながら、顧客ないし担当者が入力装置5を用いて行う。最初に、年齢入力を済ませると(ステップS3)、上記アンケート調査で用いた問診項目と同種もしくは一部を割愛した問診項目が表示され、yes/noで回答していく(ステップS4)。この問診項目には、必ず、スキンスキントラブル項目として、「キメが粗い」や「毛穴の汚れ」等の皮脂過剰関連項目が1つ以上、且つ、「乾燥FACE」及び/又は「乾燥防ぐ」の肌乾燥関連項目が含まれる必要がある。入力問診データはRAM4に逐次記憶されていく。

0045

問診項目を全て入力すると(ステップS5)、美容判定の実行を確認する確認画面を表示する(ステップS6)。図14では省略しているが、再入力を希望すると、問診項目の入力画面に戻る。美容判定に同意する入力が行われると、美容判定処理に移行する。美容判定処理では、顧客の年齢データに基づき「皮脂過剰」と「肌乾燥」に対する判定を行う(ステップS7)。

0046

美容判定処理においては、「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸に布置した分布図上における、顧客入力データ値の2次元プロット位置から、図9の(9A)に示したように、いずれの象限に位置しているかを判断し抽出する。この抽出ステップにより抽出した、右上、右下、左上、左下の象限に応じて、皮脂過剰型乾燥肌(隠れ乾燥肌)、脂性肌(又は皮脂過剰肌)、乾燥肌、普通肌のいずれかを判定して、その判定結果を回答表示する(ステップS8)。同時に、「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点のプロット図問診回答リストプリンタ出力して終了する(ステップS9)。本実施形態に係る美容判定装置によれば、脂性肌、乾燥肌、普通肌の他、従来の問診方式では見出せなかった隠れ乾燥肌も的確に判定して、有用な美容アドバイスを提供することができるので、化粧品販売店の顧客向けやクリニック等の専門家向けだけでなく、美容教育、美容教育プログラム等に応用することができる。

0047

回答形態としては、図10等に示した、アンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データとを直交軸に布置した分布図を年齢層別に、予めROM3に記憶させておき、その分布図に顧客データを重ねてプロットしたものを美容判定の回答として出力するようにしてもよい。図10等の分布データにプロットすれば、同年齢層の一般的傾向との対比判断を行うことができる。

0048

以上のように、本実施形態によれば、統計的手法によって科学的に得られた、脂性肌(皮脂過剰肌)、乾燥肌、普通肌及び皮脂過剰型乾燥肌(隠れ乾燥肌)を明確に分類可能にする肌タイプ分類法を美容判定原理として、従来、問診判定で曖昧であった美容判定をより信頼性のある美容アドバイスに反映させることができる。

0049

尚、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。

0050

本発明によれば、問診方式により、安価且つ簡単に、しかも肌タイプの科学的分類法に基づき実施できるので、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美容判定サービス、化粧品、健康食品美容補助剤等の推奨、美容教育等をより的確に行うことができる。

図面の簡単な説明

0051

本発明の一実施形態である美容判定装置の概略構成図である。
前記実施形態における15〜24歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。
前記実施形態における25〜34歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。
前記実施形態における35〜44歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。
前記実施形態における45〜54歳の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。
前記実施形態における55歳以上の年齢層の因子寄与率の解析結果テーブルである。
図2図6の各年齢層別の因子関係表である。
「皮脂過剰」因子に対する「肌乾燥」因子の2項目の因子寄与率の変化を年齢層別示す図と、各年齢層別の分析因子の順位を示すテーブルである。
高年齢層における「皮脂過剰」因子と「肌乾燥」因子に関する肌タイプ分類の2次元イメージ図と、従来の肌タイプの1次元イメージ図である。
25〜34歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。
35〜44歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。
45〜54歳の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。
55歳以上の年齢層からアンケート調査で得た「皮脂過剰」関連項目の得点データと、「肌乾燥」関連項目の得点データの分布図である。
前記実施形態に係る美容判定装置の美容判定処理を示すフローチャートである。

符号の説明

0052

1マイクロコンピュータ
2マイクロプロセッサ
3 ROM
4 RAM
5入力装置
6液晶ディスプレイ
7 プリンタ

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

  • ニプロ株式会社の「 留置針組立体」が 公開されました。( 2019/09/19)

    【課題】従来よりも安全性などの向上を図ることのできる、新規な構造の留置針組立体を提供する。【解決手段】針先を有する留置針と、前記留置針の基端側に設けられた針ハブと、筒状の周壁を有し、前記針ハブに外挿装... 詳細

  • アマネファクトリー株式会社の「 月齢表示アクセサリー」が 公開されました。( 2019/09/19)

    【課題】容易に胎児の月齢等の情報を取得することが可能な装身具、及び胎児の月齢等を前記装身具に表示するシステムを提供する。【解決手段】 装身具に胎児の月齢及び/又は胎児イメージ画像を含む胎児情報を表示... 詳細

  • オムロン株式会社の「 算出システム、指標算出方法、およびコンピュータプログラム」が 公開されました。( 2019/09/19)

    【課題】移動中の移動体において、人物の覚醒度に関する情報を、より高い精度で得ることのできる算出システムを提供すること。【解決手段】移動体M中の運転者Dの顔を撮影するカメラ11と、移動体Mの運動データを... 詳細

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ