人工知能が美容業界をみんなのものにする

「Nudemeter」の開発者が人工知能を利用して、化粧品売り場にあらゆる種類の肌色を導入

Atima Luiは、小学生のときに「ヌード」が世界共通ではないことを初めて知りました。現在30歳の彼女は、白人の友人の化粧品を使って遊び、彼女の豊かな肌色を引き立たせる色を探すのに苦労したことを思い出します。スーダン人とアフリカ系アメリカ人の血を引くルイは、「彼女のメイクをしようとすると、まるでピエロのようになってしまうんです」と語ります。スーダンとアフリカ系アメリカ人の血を引くルイさんは、「母がほとんど化粧をしなかったことを思い出すわ。母はほとんど化粧をしませんでしたが、それは母のために化粧が作られていなかったからだと今では思います」。

化粧品業界では、ベージュ色に染まらない人にとっては、長い間、不親切な環境が続いていました。リアーナが2017年に40色のファンデーションを揃えた画期的な「Fenty Beauty」ラインを発表し、競合ブランドにパレットの多様化を求めたり、世間の反発に遭ったりする前は、肌の色が濃い人たちは、自分の顔色に合った、またそれを引き立てるような利用しやすい選択肢がほとんどありませんでした。

しかし、リアーナがファンデーションのシェード選択の問題を解決したように、Luiはカラーマッチングの問題を解決したいと考えています。コンピュータビジョンツール「Nudemeter」を使えば、ユーザーが自分の写真をアップロードして簡単なクイズに答えるだけで、アルゴリズムがその人の肌の色に最も適した製品を提案してくれます。

累さんがこのアイデアを最初に思いついたのは、ハーバード・ビジネス・スクールの最終学年だった2016年のことで、色黒の買い物客が自信を持って買い物ができるようにするためのツールでした。「私は、カンザス州トピカで育った黒人女性であることに立ち返り、美しいと感じられず、知性の基準にもならず、十分ではないと感じていました」と説明します。「美しさは、世界では力の源として過小評価されているのです」。

しかし、Nudemeterの開発は簡単ではありませんでした。顔認識技術の世界は、美容業界と同様にライトスキンバイアスの罪を犯している。Algorithmic Justice Leagueの創設者であるJoy Buolamwiniが主導した2018年のMITの研究によると、市販の人工知能システムでは、肌の色が濃い女性の特徴を識別する際のエラー率が35％にも上るのに対し、肌の色が薄い男性の特徴を識別する際のエラー率は1％以下であることが判明しました。この矛盾は、”圧倒的に肌の色が薄い被験者で構成された “データセットに起因するものです。

この問題を回避するために、Luiは、最も薄い白から最も濃い茶色まで、肌の色のスペクトルをより正確に表す画像を使ってアルゴリズムを訓練しなければなりませんでした。そこでLuiは、「美の基準を、人間の肌の多様性に合わせて変える」というミッションのために、あらゆる肌色のボランティアに自分の写真を提供するよう呼びかけました。データセットができあがると、トロントのヨーク大学で色彩分析とデジタル画像処理を専門とするMichael Brown氏とMahmoud Afifi氏に連絡を取り、デバイスや写真の撮影条件にかかわらず、アルゴリズムがユーザーの本当の肌色を推測できるようにしました。

「私たちの携帯電話は、美しい画像を作成するためのものであり、色を正確に測定した画像を作成するためのものではありません。「AIを使って、画像に描かれている実際のシーンの色を予測することが重要であり、実際にピクセルから色を測定するわけではありません」。

この技術の可能性は、注目されていないわけではありません。2018年、Rimmel、Max Factor、Kylie Cosmeticsなどのブランドを擁する美容界の巨人Cotyは、Nudemeterにデジタルアクセラレータ・スタートアッププログラムのグランプリを授与し、Luiのアルゴリズムの改良とストレステストを支援しました。昨年は、肌の色が濃い人をターゲットにした独立系ブランドのSpktrm Beautyが、自社サイトで初めてNudemeterを活用し、5月には、メリヤスメーカーのNude Barreが、買い物客が自分に合ったタイツを選ぶのに役立つアプリを導入しました。

今後の展望として、ルイはカラーマッチングの分野でのさらなる成長を期待していますが、それ以外の分野でも彼女の技術には可能性があると考えています。「バーチャルメイクアップやバーチャルメガネの試着、さらにはInstagramのフィルターの改良などにも活用できる力があると思います」と彼女は言います。「見られていることを実感し、美しくなり、楽しむことができるのです」。

彼女はまた、よりインクルーシブなAI技術を開発し、既存のバイアスに対抗しようとしている他の企業と、いつか彼女のデータセット（独自のもの）を共有することも考えています。しかし、それまでの間、彼女が優先しているのは、Nudemeterのアルゴリズムを改良し、可能な限りインクルーシブなものにすることです。

「私の技術は、色黒の女性の肌色やアンダートーン、違いをうまく測定できると自負しています……しかし、白斑のある人の顔を読む技術はどうでしょうか？ハゲや抜け毛のある人はどうでしょうか？また、70歳以上でシワが多い人はどうでしょうか。このように、包括的で代表的な技術を生み出す作業に終わりはありません」。と彼女は言います。

出典：WIRED