AIでキューティクルを科学する　毛髪評価を定量化する技術を確立

AI×ヘアケアでオープンイノベーション　日常のヘアカットで毛髪評価へ

株式会社KNiTのプレスリリース

　AIを活用した画像解析サービス「GeXeL」(ジクセル)を手掛けるスタートアップ企業の株式会社KNiT（代表取締役：窪内将隆、本社：大阪市、以下「当社」）は、頭髪化粧品、医薬部外品の製造、販売を行う中野製薬株式会社（代表取締役社長：中野孝哉、本社：京都市、以下「中野製薬」）と共同で、従来は美容師や研究者の主観に依存していた毛髪評価を、独自のAI画像認識と機械学習を活用し、客観的かつ定量的に評価できる技術を確立しました。

　今後は、当社が得意とする、画像の領域を数値化するセグメンテーション技術をさまざまな業界の課題解決に活用すべく、企業や研究機関との協業体制を強化。積極的にオープンイノベーションに取り組み、新規市場を開拓してまいります。

【発表のポイント】

（１）　AIによる毛髪評価の客観的・定量的な技術を確立

　　　従来の目視評価の課題を解決し、AI画像認識と機械学習を活用してキューティクルの状態を定量化する技術を開発

（２）　毛髪の傷み具合(キューティクルの重なり枚数)を画像解析でスコア化

　　　一般的には毛髪の断面観察が必要だったキューティクルの重なり枚数を、毛髪表面から正確に推定可能にし、髪質をスコア化。一人ひとりの毛髪の状態に応じた適切なヘアケアの提供が可能

（３）　AI画像解析技術の応用を拡大し、新規市場を開拓

　　　化学、食品、医療などの分野にも活用可能なセグメンテーション技術で、企業や研究機関との協業を強化し、オープンイノベーションを推進

【従来の課題】

　従来、毛髪評価の主な方法として目視評価が広く用いられています。特別な機器を必要とせず、視覚的な比較によって手軽に実施できるため、美容師やヘアケア関連企業、研究者など幅広い分野で活用されています。しかし、評価者が毛髪の色やツヤ、太さ、密度、ダメージ具合を観察して直感的に判断するため、簡単かつ迅速に評価できる反面、結果が評価者の主観に依存しやすいという課題があります。また、キューティクル重なり枚数を評価する場合、毛髪の断面画像を観察する必要がありますが、特別な機器や技術が必要であり、評価が困難でした。

　そこで近年では、客観性を高めるためにAIを使用した毛髪評価が提案されています。しかし、既存のAIは、目視による5段階評価などの主観的なデータがAIの学習に用いられるため根本的な課題解決には至っていませんでした。

【当社技術による課題解決】　　

　当社は、独自のセグメンテーション技術を用いたAI画像解析サービスGeXeLを応用することにより、毛髪表面のキューティクルの輪郭を自動的に識別し区分することに成功しました。そこで、10～70代の男女約150名の毛髪表面の画像解析を実施。キューティクルの重なり枚数と、キューティクルの輪郭で区別される領域に基づいて得られる特徴量（対角幅、外接する四角形の長辺・短辺の比率、面積など）との相関関係を分析しました。

　その結果、特定の特徴量とキューティクルの重なり枚数に高い相関があることを発見。AI画像認識システムと機械学習技術を組み合わせることで、毛髪の断面を観察せずにキューティクルの重なり枚数を正確に推定できるようになりました。

【本技術の貢献】

　キューティクルの重なり枚数が多いか少ないかによって、髪の質感やダメージ耐性が変わるため、毛髪のコンディションを判断する重要な指標となります。今回確立した技術を用いることで、一人ひとりの毛髪の状態に応じた適切なヘアケアの提供が可能となり、より科学的で信頼性の高いヘアケアソリューションを実現できます。

【今後の展開】

　当社のAI画像解析技術の一つである、画像の領域を数値化するセグメンテーション技術は、化学、食品、医療などの分野で注目を集めており、さまざまな課題の解決が期待されています。今後は、企業や研究機関との協業を一層強化し、オープンイノベーションを推進することで、AI画像認識技術を活用した新規市場の開拓に取り組んでまいります。