AI技術を活用した毛髪ダメージ評価システムの開発

中野製薬株式会社、AIによる毛髪ダメージ評価システムを開発

中野製薬株式会社は、株式会社ＫＮｉＴと協力し、毛髪表面の画像データをAIで解析し、ダメージ度を客観的に評価する新しいプログラムを開発しました。このプログラムは、従来の手作業による評価方法を革新し、より簡便かつ高精度な推定を可能にします。

開発背景

美容室では、お客様一人ひとりの髪の状態に合わせた施術が求められますが、その判断は往々にして美容師の経験に依存してきました。しかし、近年は毛髪に使用される薬剤や機器の進化に伴い、施術履歴が複雑化し、髪の状態を正確に判断することが困難になっています。ここで重要なのが、「キューティクルの重なり枚数」であり、この数値が毛髪の健康状態を示す指標の一つとなります。

キューティクルは約0.5μmと薄く、通常は6〜10枚が重なっており、外部からのダメージを受けると欠損し、剥がれていきます。これにより、残存枚数はダメージの度合いや施術時の薬剤浸透性に影響を与えます。

プログラムの新たな価値

従来は、毛髪を切断し、その断面からキューティクルの枚数を手作業で計測していました。この方法では、一度に評価できるサンプル数には限界があり、判断も経験則に則るものでした。しかし、今回開発したAIプログラムでは、毛髪の表面を撮影した画像から、技術を駆使してキューティクルの重なり枚数を高精度に推定することができます。

このプログラムにより、推定できたキューティクルの枚数から毛髪のダメージ度合いを算出することが可能となり、美容室での施術や自己ケアにおいて、データに基づいた最適な製品選定が実現します。

また、集積したデータの分析を通じて、現在の毛髪状態にとどまらず、将来的な毛髪の変化を予測する可能性も秘めています。中野製薬では、これを新たなサービスとして提供し、美容室におけるお客様の体験価値を向上させることを目指しています。

共同研究について

当社は、10代から70代の日本人男女150名から毛髪試料を採取し、マイクロスコープでの画像取得と断面観察を通じてキューティクルの重なり枚数を計測。その後、ＫＮｉＴが持つAI画像認識技術を用いて毛髪表面画像の解析を行いました。これにより、キューティクルの重なり枚数との高い相関関係を持つ特徴量を特定し、機械学習モデルを作成しました。