概要
先日、美容師さんと「人工知能やテクノロジーの進化によって美容業界はどうなっていくのか？」という話をする機会がありました。私がエンジニアということもあり、色々と質問を受けたのですが、AIの市場調査を行なっている Emerj Artificial Intelligence Research から興味深いレポートが出ていたので、こちらに要点を紹介しつつ、簡単にまとめます。
Artificial Intelligence for Beauty and Cosmetics – Current Applications
こちらのレポートは、美容業界におけるAIの活用について調査したものです。
紹介されているいくつかのアプリケーションなど
Proven Skincare
顧客の肌タイプにあったスキンケアを教えてくれるWebベースのアプリです。
アプリケーションの流れ
- 乾燥、色素沈着、ニキビ、弾力などの肌状態を質問形式で入力
- Proven Skincareが持つデータベース（Beauty Genome Project）と顧客の入力データを比較分析
- 機械学習アルゴリズムが顧客にマッチした肌のスキンケアプランを提案
- 顧客が提案に同意すれば、製品処方を開始
機械学習アルゴリズムは頻繁に学習を繰り返しており、顧客に合ったプランを提案できるようになっています。
例えば、南米に居住する褐色肌の顧客に対し、同じように褐色の肌をもつフィリピン出身の顧客情報から製品や成分に関する情報を照合して提案することができます。
データについて
- Proven社のデータベース Beauty Genome Project
- 800万以上の顧客による製品レビュー
- 10万のスキンケア製品情報
- 2万の成分
- 皮膚や成分に関する科学的ジャーナルからの情報
Function of Beauty
顧客の髪質とその髪質に必要なトリートメント情報を元に、シャンプーやコンディショナーをカスタマイズして処方するアプリです。
アプリケーションの流れ
- 顧客は自分の髪型、髪質、頭皮の水分量、好みの香り、シャンプーとコンディショナーの色、好みのボトルサイズ、使用頻度を回答
- 機械学習アルゴリズムが会社のデータベース内のパターンから顧客にあったシャンプーとコンディショナーを見つける
MagicMirror / Coty
CotyはMagicMirrorと呼ばれる拡張現実（AR）ソフトウェアを提供しています。
詳しくは以下の動画を見てください。
顧客が目の前に並ぶ化粧品テスター（と思われるもの）を手に取るとセンサーが作動し、様々な色をバーチャルに試すことができます。
アプリケーションの流れ
- 顧客がミラーの前に立ってテスターから試したい色を選ぶ
- 手に取った製品に応じてミラー内の自分の画像が変化
ModiFace
アンチエイジング、スキンケアシミュレーションアプリ「ModiFace Skin AI」を含むARアプリを提供しています。 ビデオベースのアプリであり、肌の変化を検出して定量化し、肌の状態の変化を予測することができます。
詳しくは以下の動画を見て下さい。
アプリケーションの流れ
- ユーザーはアプリを開いて自分のスマートフォンで顔写真を撮る
- アプリはユーザーの肌状態を測定し、化粧品を何度か使用した後のユーザーの肌への影響を予測
- 予測を複数に分割して肌の状態がどのように改善されるかをユーザーに示す
Perfect Corp.
（今回の件とは特に関係ありませんが、パーフェクトさんの日本法人の求人にある同社の価値観が率直でとても素晴らしいので興味がある方は見て下さい 2019/06/16時点）
顧客がARを使用してさまざまなメイクを試すことができるスマートフォンアプリを提供しています。
顔の検出と追跡、拡張現実、Live3D Face ARを組み合わせて、異なる外観を作成するとしています。
また、ユーザーの顔のしわ、しみ、肌の質感、目のクマの検出も可能だそうです。
アプリケーションの流れ
- スマートフォンのカメラを使用するディープラーニングによる顔検出と追跡
- ユーザーの顔の上に100以上のフォーカスポイントを配置
- 目、唇、髪の毛などのパーツごとに色を試すことができ、自分好みの外観を作成
- コピーしてスタイリストなどにシェア
まとめ
本レポートから、美容業界でのテクノロジ、特にARの導入が進んでいて、ビジュアルで見せることで顧客の次のアクションにつなげていく、という流れが多いと感じました。
美容とは概念そのものが拡張現実ですが、このようにリアルでもARを使っていくというのは洒落がきいてますね（関係ない）。
ビューティテックについては過去にも記事を書いています。よろしかったらこちらもどうぞ。
