AIは私の顔のどこを見て判断しているのか
AIが私のしわを62点と判断したとしたら、そのスコアは何を根拠に出たものなのでしょうか。INSKINVIEWがAIの判断根拠を確認する方法と、スコアを目で理解できるようにする取り組みについての記録です。
Blog
InSkin Labブログ
肌データとAI分析についてのお話をお届けします。
INSKINVIEWが測らないと決めたもの:皮脂と水分
肌分析といえば、まず皮脂と水分を思い浮かべがちです。INSKINVIEWがこの2つを測定項目から外した理由、そして数値よりも本人の感覚がより大切な領域についての記録です。
肌を変えるのは、施術だけではありません
「肌にいい」という情報はあふれていますが、その根拠の重みはまちまちです。皮膚科医の目で、生活習慣と肌の関係を根拠のレベル別に検証した記録です。
なぜ6つの軸なのか：肌の「深さ」について
しわ、たるみ、ボリュームは、なぜ分けて見る必要があるのでしょうか。顔の皮膚の層構造から出発し、INSKINVIEWの6つの軸がそれぞれ異なる深さの変化を映していることについての記録です。
施術前後の比較が難しい本当の理由
施術の効果が現れる時期は、施術の方法と個人によって異なります。一度の前後比較ではわからないこと、そして変化を積み重ねて確認する方法についての記録です。
施術決定の不確実性：正解ではなく選択肢です
がん治療には標準ガイドラインがありますが、肌の施術にはありません。正解のない決定をAIがどう手助けすべきかについての記録です。
肌老化のタイムテーブルをデータで描く
しわ、色素、たるみは同じ速さで老いるわけではありません。数千人のデータで描いた肌老化のタイムテーブル、そして男女で異なる理由についての記録です。
精緻な肌評価AIはどうつくるのか
皮膚科専門医は肌をグレードで評価します。ところがINSKINVIEWのスコアは0〜100点です。グレードで学習したAIがどのようにして精緻なスコアを理解するようになるのかについての記録です。
スマートフォン肌分析の技術的な壁と乗り越え方
角度や距離、照明が少し変わるだけで、肌分析の結果は揺らぎます。撮影の煩わしさを減らしながら精度は守る、その地点をどう探しているのかについての記録です。
一度の測定ではわからないこと
肌の状態は1日のうちでも、午前と午後の間でも変わります。ある一時点の測定値だけではわからないこと、そして頻繁に測るべき理由についての記録です。
なぜスマートフォンで肌分析をするのか
皮膚科にはすでに顔を分析する機器があります。それでもなぜスマートフォンでなければならなかったのか、そしてなぜ今だったのかについての記録です。
AIで肌を評価するということ
肌の重症度に、正解はひとつではありません。皮膚科専門医が大学病院と医療AI企業を経て向き合った「医師の判断はどこまで信じられるのか」という問い、そしてそれをAIで解いてきた話です。
肌をデータで測るということ：皮膚科医の記録
肌を客観的に測定する方法は、本当に存在するのでしょうか。皮膚科専門医が研修医時代から抱いてきたこの問いが、InSkin LabとINSKINVIEWへとつながった話です。
