コーセーが挑む、美容領域でのデジタル活用 「顔の印象をデータ化する」感性評価AIの最先端とは

　コーセー研究所（以下、研究所）では製品開発研究、皮膚や薬剤などの研究、品質保証研究に加え、データ解析分野における基礎・応用研究も担っている。デジタルを活用した新しい価値を生み出す中枢と言っていいだろう。研究所所長の小椋敦子氏、同・先端技術研究室（以下、先端研） 専任研究員伊藤理恵氏、同・黒沢正治氏に、人の顔の印象をデータ化する取り組み「感性評価AI」をテーマに話を聞いた。

　デパートなどの化粧品売場で、化粧品の専門家が顧客にアドバイスしているシーンを一度は見たことがあるだろう。対話によるコミュニケーションを通じて顧客の求める、あるいは本人も気付いていないような魅力を引き出し、その人にとって最適な化粧品を提案する仕事だ。

　コーセーではこれまで、ビューティーコンサルタント（以下、BC）と呼ばれている美容の専門家が経験に基づき、熟練のカウンセリングスキルや職人技による暗黙知、感性で提案を行ってきた。感性評価AIはBCの感性による評価法を、AIを用いてデータ化・可視化し再現性を持たせる試みだ。これらの一連の開発を担った主メンバーが、先述した先端研の2人である。

　まずは、コーセーの中で先端研が担っている役割を研究所所長の小椋氏に説明してもらった。

小椋氏　研究所では、基礎研究や製品研究、市場分析などを行い、各取り組みが連携を深め、お客様の期待を超える商品を生み出すことをミッションとしています。その中の先端研ではデジタル技術を活用したアルゴリズムの開発により、これらの連携をより高速化、高度化することがミッションです。つまり、あらゆる研究所の業務に対してデジタル技術を導入・開発・活用する役割を担っているのです。

　さらに、お客様自身、あるいは私たちですら気付いていないような、いわゆる潜在的な価値をデータ化・可視化、あるいは言語化するための研究も行っています。

　まさに今回のメインテーマである、BCのスキルをAI化した「感性評価AI」技術がそれに当たる。当技術を応用し、今後はオンラインカウンセリングのサポートや、スマートフォンを用いた「セルフ診断」などに展開していく予定だという。

　ただしこの研究は、単にBCのカウンセリングをシステムへ置き換えることや、工数を簡略化することが目的ではないと強調する。あくまで、感性をデジタルで評価し可視化・言語化することで、BＣによるカウンセリングの強化、標準化を進めるとともに顧客により高度なカウンセリングを提供したいと考えているそうだ。

　もともとオンラインでの活用が想定されていたものの、研究が開始されたのは新型コロナウイルス感染症拡大前の2019年頃だ。先端研の伊藤氏は、研究が始まったきっかけを振り返る。

伊藤氏　当研究所内に、現場でお客様への接客業務に携わってきた者がおりまして。そのメンバーとディスカッションをしている中で、「お化粧を施した際のお客様の印象について、年齢や若々しさだけではなく、もっとお客様を応援できるものにしたい」という話が出ました。その結果、お化粧をもっと続けたいと思ってもらえることが大事だよね、と。

　ディスカッションではさらに仮説を深めて、「マニュアル的な明文化こそされていないものの、本当は現場のお客様とのコミュニケーションの中でBCはさまざまな視点からお客様の個性や特徴を掴んで、お客様に向けた“応援する言葉”として発信しているのかもしれない」と考えました。だとしたら、BCから発信されている言葉の中で、最もお客様のモチベーションにつながっている言葉はなんだろう、と。

　そうした言葉がもしあるのならもっと言語化できないか、と深堀りするために当社のBC1000人へアンケートを実施。「応援」を象徴する言葉として「活き活き感」というキーワードに最後はたどり着きました。これが、この研究のスタート地点でした。

　研究ではさらに議論を深め、活き活き感を指標化・数値化すれば客観性と再現性が生まれて顧客に理解されやすくなると考えたそうだ。それができれば、顧客の求める「お化粧をしたときの顔の印象を良くしたい」という気持ちにもっと寄り添い、喜ばれる提案ができるのでは、とも。また、活き活き感を数値化できればオンライン展開もしやすくなる。

　そこでまずは、熟練BCが肌診断やカウンセリングを行う際に視覚で捉えていることを画像データで捉え直すことを考えたそうだ。その際に白羽の矢が立ったのが今回、感性評価AIの実務面を担当した黒沢氏だ。

黒沢氏　声をかけられて、具体的にプロジェクトが立ち上がったのは2019年の春頃でした。「明確に特徴を言語化できない」との課題感があったことで、脳の神経回路を模倣した深層学習（ディープラーニング）によるAI技術が上手くハマるのではないか、という仮説から始まったのです。より適切な深層学習の適用を行うため、電気通信大学 情報理工学研究科 庄野逸教授に協力を仰ぎ、共同研究がスタートしました。