・皮脂RNAモニタリング技術（注）の実用化に向けたプロジェクト。
（注）皮脂RNAモニタリング技術：日々変動する体内状態を反映するRNAを皮脂から単離し、分 析する技術。あぶらとりフィルムで皮脂を採取するという非侵襲性の（体に負担の少ない） 試験で約13,000種類のRNA発現量を得ることができる。
・これまでの肌測定・解析技術では把握できなかった肌内部の状態を知ることや、 将来の肌ダメージのリスク評価や、さらに遺伝情報をもとにパーソナライズされ た美容アドバイスやスキンケアを提供することで、肌状態の改善・予防への道が 拓けることが期待される。
・皮脂RNAモニタリング技術で、1人あたり約13,000種類のRNAを抽出し、RNA 発現量を測定。あわせて肌や健康状態のデータを取得。
・機械学習・深層学習技術によって皮脂RNA発現データ等を学習し、肌、皮膚、体 内の因子状態を推定する予測モデルの構築を目指す。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
ディープラーニング活用事例
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・アプリコンテンツ「パーソナルAIメイクアドバイザー」に深層学習技術を適用。
・「その日のなりたい印象に合わせたメイクを楽しむためのサポートツール」とし ての位置付け。
・顔写真を撮影するだけで、深層学習技術を用いて独自に開発したエンジンが四季 をイメージした4カテゴリにてパーソナルカラーを判定し、顔のパーツや比率の 分析と組み合わせて似合う色や目的に合った商品を提示。
・深層学習技術の活用によりAIがプロのカラースタイリストの判定に関わるポイン トや理論、判定に際しての感覚などを学習し、プロカラースタイリストと比べて も遜色ないレベルでパーソナルカラーを判定できることを実証（注）。
（注）時間帯や照明など多様な条件下で撮影された多数の顔写真を見てプロカラースタイリストが カラー判定した結果をデータ化し、深層学習技術を用いて独自に開発したAIエンジンがプロ の判定結果を再現できるかを多面的に検証。その結果、画質が低い場合や不明瞭な場合を除 き、AIによるベースカラー判定は90%程度がカラースタイリストの判定と一致。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
・「その日のなりたい印象に合わせたメイクを楽しむためのサポートツール」とし ての位置付け。
・顔写真を撮影するだけで、深層学習技術を用いて独自に開発したエンジンが四季 をイメージした4カテゴリにてパーソナルカラーを判定し、顔のパーツや比率の 分析と組み合わせて似合う色や目的に合った商品を提示。
・深層学習技術の活用によりAIがプロのカラースタイリストの判定に関わるポイン トや理論、判定に際しての感覚などを学習し、プロカラースタイリストと比べて も遜色ないレベルでパーソナルカラーを判定できることを実証（注）。
（注）時間帯や照明など多様な条件下で撮影された多数の顔写真を見てプロカラースタイリストが カラー判定した結果をデータ化し、深層学習技術を用いて独自に開発したAIエンジンがプロ の判定結果を再現できるかを多面的に検証。その結果、画質が低い場合や不明瞭な場合を除 き、AIによるベースカラー判定は90%程度がカラースタイリストの判定と一致。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
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