AI と機械学習が美容業界にもたらした革命

「How AI and Machine Learning revolutionised the beauty industry」は、公開された証拠がインターネットインフラ、ガバナンス、運用依存関係、または市場の可視性に関連付けているため、BTW Media によってプロファイリングされています。

• AI や機械学習などのテクノロジーは、ユーザーの習慣、地理的位置、その他多くの要因に基づいて、パーソナライズされたスキンケアプランを提供できます。
• バーチャルリアリティ技術は化粧品の購入を容易にします。
• このプロジェクトには巨大な市場の可能性があります。

デジタル化は美容業界に浸透しており、これは新しいことではありません。しかし、人工知能（AI）の統合により、この分野は著しい変革を遂げています。美容とテクノロジーの巧妙な融合は、製品開発とマーケティング戦略を再定義するだけでなく、全体的な顧客体験を向上させる革新的なソリューションを生み出しました。

AI は、すべての美容トレンドを知っていて、あなたに最も似合うものを知っている超賢い友達のようなものです。実際に何も塗らずに、さまざまな髪色やメイクスタイルを試すことを想像してみてください。それが AI のバーチャル試着ツールが行っていることです。とても楽しく、より良い選択をするのに役立ちます。さらに、AI はパーソナルショッパーのように、あなたが以前に気に入ったり購入したものに基づいて、あなたが気に入るだろう製品を提案します。

広報、ビジネス戦略家、美容業界専門家、Dawna Jarvis

近年の美容業界における AI と機械学習

近年、美容・化粧品業界における人工知能（AI）の活用は大幅に増加しています。この傾向は、AI 技術の進歩と、パーソナライズされたデータ駆動型ソリューションに対する業界の需要によって促進されています。Swifternの予測によると、美容・化粧品業界における AI の世界市場は 2030 年までに 133.4 億ドルに達すると見込まれています。2021 年から 2030 年までの有望な年平均成長率（CAGR）は 19.7％と推定されています。

人工知能は美容・化粧品業界を根本から再構築し、バーチャル試着やパーソナライズされた製品選択など、まったく新しいインタラクティブな体験と効果的なパーソナライズドソリューションを消費者に提供しています。アプリやウェブサイト上のバーチャルミラーによって促進されるバーチャル試着は、顧客が購入前に化粧品やファッションアイテムを仮想的に試すことを可能にし、ショッピングの直感性と信頼性を向上させます。同時に、ロボット美容サービスの開発が進んでおり、よりパーソナライズされた美容アドバイスとサービスを消費者に提供しています。

美容業界の主要企業はテクノロジーの専門家と緊密に連携し、人工知能、機械学習、データ分析、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）などのテクノロジーを活用して、美容セクターの変革を共同で推進しています。しかし、人工知能の広範な応用に伴い、美容専門家の雇用への潜在的な影響を懸念する声もあります。それにもかかわらず、AI が新たな顧客を引き付け、美容サービス市場を拡大する可能性があるという見方もあります。テクノロジーと美容が融合するこの分野で、私たちは前例のない機会と課題を目の当たりにしています。

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AI と機械学習がパーソナライズされたスキンケア推奨を提供する方法

一部の AI ベースのプラットフォームは、機械学習技術を使用して、ユーザーから提供された情報に基づいてスキンケア製品をパーソナライズし、オイリー肌やクレンジングの必要性などの特定のニーズに対応します。このレベルのパーソナライゼーションは、従来のスキンケア製品が提供する一律のソリューションをはるかに超えています。

Perfect Locks LLC の CEO である Priyanka Swamy は BTW に次のように述べています。「スキンケア業界では、人工知能（AI）と機械学習（ML）が、肌タイプを理解するために大量の情報を分析するために使用されています。遺伝学、環境、ライフスタイル要因を考慮することで、AI と ML は特定の肌の悩みに対応するパーソナライズされた製品推奨を提供できます。AI の美しさは、学習し適応する能力にあります。パターンを認識し、各ユーザーの独自のニーズを理解することで、AI はパーソナライズされたスキンケア推奨体験を生み出します。それは正確であるだけでなく、変化する状況にも適応します。このレベルのパーソナライゼーションにより、顧客満足度が向上し、消費者と美容ブランドの間により強い関係が築かれます。」

Olay などの企業は、深層学習に基づく肌分析および推奨プラットフォームを積極的に開発しています。これらのプラットフォームは、消費者によりスマートでパーソナライズされたスキンケアの選択肢を提供できます。これらのテクノロジーの統合は、パーソナライゼーションのレベルを高めるだけでなく、美容業界に新たな成長ポイントとイノベーションの機会をもたらします。これらのテクノロジーが進化し続けるにつれて、スキンケア業界がよりスマートでパーソナライズされた方向に進化しているのを目の当たりにしています。

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クイズゾーン

この技術の 2030 年までの市場予測は？
A. 20.46 億ドル
B. 133.4 億ドル
C. 163.7 億ドル
D. 105.8 億ドル
答えは記事の最後に表示されます。

AI はどのようにしてこれを行うのか？

AI の専門家である Ben Steele は BTW に次のように述べています。「美容業界における AI の台頭は、主に他の分野の進歩によって推進されてきました。高精度の AI 搭載顔認識ソフトウェアは、これまで主にセキュリティ対策として開発されてきました（iPhone の Face ID を思い浮かべてください）。肌の欠陥を特定して治療を推奨できる同じタイプのテクノロジーは、皮膚がんの兆候を診断する能力について、はるかに多くの報道がなされています。」

CNNによると、このシステムで採用されているテクノロジーは、アルゴリズムに基づく深層学習を使用しています。このアプローチでは、肌の問題の画像を大量に畳み込みニューラルネットワークにアップロードします。一連のパラメーターを定義することで、システムはさまざまな肌の問題を認識するようにトレーニングされます。ユーザーが画像をアップロードすると、人工知能は膨大なサンプル画像データセットと事前定義されたパラメーターを使用して、ユーザーの肌の問題を特定・評価します。

Ben はまた BTW に次のように述べています。「これらのツールは通常、複数の異なる機械学習モデルを 1 つのアプリケーションに組み合わせています。あるモデルは老化の兆候を探し、別のモデルは特定の皮膚状態を探します。機械学習により、AI は、経験豊富な皮膚科医が目で見て状態を診断する方法を学ぶのと同じように、視覚的に皮膚状態を診断することができます――多くの経験を積むことによって。」

ユーザーがアップロードした画像に対し、AI システムは既知のサンプルと事前定義されたパラメーターに依存して肌の問題を特定します。特定された問題と、ユーザーのライフスタイルや地理的環境などの要因を分析することで、システムは個別のニーズに合わせてスキンケアソリューションを提供し、さらにはスキンケア製品の処方をパーソナライズします。この方法の実装には、大規模なニューラルネットワークのトレーニングが含まれ、さまざまな肌の問題の画像を継続的に学習・分析して、システムの精度と予測能力を向上させます。大量のデータと複雑なアルゴリズムを伴いますが、この深層学習テクノロジーはパーソナライズされたスキンケアに革命をもたらし、消費者により正確で思いやりのあるスキンケアソリューションを提供しています。

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この分野のリーディングカンパニー

Provenは、Massachusetts Institute of Technology（MIT）発のブランドで、その膨大なデータベース「Skin Genome Project」を誇っています。このデータベースには、800 万件以上の消費者レビューと 4,000 の科学雑誌記事が集約され、20,000 以上の美容成分がカバーされています。この膨大な情報リポジトリが Proven の独自の強みであり、パーソナライズドスキンケア分野での卓越性を可能にしています。

Proven は単に標準製品を提供するブランドではなく、顧客の地域の環境要因（水質、湿度、紫外線曝露など）を深く理解することで、クレンザー、SPF 入り保湿剤、ナイトクリームなどの処方をカスタマイズします。このパーソナライズドスキンケアアプローチにより、ユーザーは特定の環境条件によって異なるニーズに基づいて最も効果的な結果を得ることができます。

L'Oréal グループも、子会社の Lancôme 向けに肌検出機能を導入しました。Isabel Suchy（L'Oréal のコーポレートコミュニケーション責任者）は BTW に次のように伝えています。「Skin Screen は、トライポーラーライトテクノロジー、AI、高度なアルゴリズムを組み合わせた画期的な組み合わせで、13 の臨床肌パラメーターを測定します。」これら 13 の臨床肌パラメーターには、しわ・小じわ、ハリ、目尻のしわ、キメ、詰まり毛穴、シミ、目の下のたるみ、表面の斑点、赤み、紫外線ダメージ、水分量、くま、目立つ毛穴が含まれます。

L'Oréal と Proven 以外にも、Estée Lauder、P&G、LVMH などの業界大手がこの分野の開発を積極的に進めています。

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美容分野における AI 導入の利点は？

美容製品の品質保証は常に複雑でコストのかかる課題でした。しかし、デジタル嗅覚の導入はこの課題に対処するための新しいアプローチを提供します。センサーを使用して匂いを捉え、機械学習ソフトウェアを介したインテリジェントな解釈を採用することで、デジタル嗅覚は原材料と最終製品の品質を客観的かつ確実に検証し、製品の劣化を効果的に防ぐことができます。このテクノロジーの応用は生産効率を向上させるだけでなく、品質管理に関連するコストを削減し、美容業界により大きなイノベーションの可能性をもたらします。

現代の消費者は、美容・化粧品の成分に関する透明性に対してより高い期待を持っています。この点で、人工知能は美容サプライチェーン全体で製品成分のクリーンさと安全性を確保することにより強力なサポートを提供します。AI の監視・追跡能力により、消費者は製品にパーム油などの不健康な成分が含まれていないことを知り、安心して購入できます。

美容業界は AI テクノロジーの恩恵を受けるだけでなく、拡張現実（AR）技術ともシームレスに統合されています。スキンケア専門家の Christina DiFerdinando 博士は BTW に次のように述べています。「実際に店舗に足を運ぶことなく、さまざまなメイクの色合いをバーチャルで試し、その口紅やファンデーションが自分の肌にどのように見えるかを正確に見ることができると想像してみてください。これは消費者が自分の肌に最適な美容製品について情報に基づいた選択をするのに役立ちます。」

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美容業界における AI 技術の応用が直面する課題

美容業界による人工知能の採用は、倫理的および規制上の懸念を引き起こしています。これには、データプライバシー、アルゴリズムのバイアス、そして人工知能の実践における透明性と倫理性の確保に関連する問題が含まれます。AI の計り知れない可能性にもかかわらず、美容セクターにおけるこのテクノロジーの統合と応用には、多大な投資、専門知識、インフラストラクチャが必要であり、中小企業や若い企業にとっては課題となります。スキンケアの推奨や診断に AI アルゴリズムを使用する際には、データの品質と正確性を確保することが最も重要です。さらに、結果を説明し、それらが専門的な基準や実践に沿っていることを保証することは、対処すべき課題です。これらの側面は、美容業界における人工知能の応用における重要な考慮事項です。

Ben はまた警告しています。「美容向け AI ツールに対する一般的な批判は、トレーニングデータが通常主に 1 つの民族グループを表しており、肌の色が異なる人が使用するとモデルが完全に役に立たなくなる可能性があることです。おそらく、モデルは人の肌の赤みの程度や、見ることができるコントラストにのみ基づいて判断するようにトレーニングされています...つまり、あるグループの人々には非常にうまく機能するが、別のグループにはあまり機能しない近道を取っているのです。」

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人工知能と機械学習は、高度なアルゴリズムとデータ分析を通じてパーソナライズされたスキンケア推奨を提供することで、スキンケア業界のイノベーションを推進しています。肌タイプ、悩み、環境要因などの肌データを分析することで、これらのテクノロジーは個々のニーズに合わせたスキンケアルーティンを設計できます。これらのパーソナライズされたスキンケア推奨を通じて、AI はユーザーに前例のないパーソナライズド体験を提供し、美容セクターにおけるテクノロジーの深遠な影響を示しています。

人工知能の広範な応用は美容専門家の仕事への潜在的な影響についての懸念を提起していますが、一部の見通しでは、AI には新しい顧客を引き付け、美容サービス市場を拡大する可能性があると示唆されています。テクノロジーと美容のこの融合において、私たちは前例のない機会と課題に直面しています。

正解は B. 133.4 億ドルです。