ファンケルは、皮膚表面にある角層細胞の「かたち」と「タンパク質」を認識・推定するAIモデルを新たに開発し、数理モデルと組み合わせて解析することにより、1枚の角層画像から、皮膚のさまざまな生理状態を評価する新たなAI技術の開発に成功したと発表した。
なお同成果は、2022年7月に行われた第25回画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2022 姫路）、および2022年9月に行われた第32回国際化粧品技術者連盟学術大会（IFSCC2022 ロンドン）にて発表されたという。
また、同技術の一部は、従来同社が提供していた「角層バイオマーカー解析」を進化させ、無償サービスとして生まれ変わったカウンセリングサービス「AIパーソナル角層解析」に応用。同サービスは、9月より全直営店舗で開始しているとのことだ。
＜研究内容の詳細＞
■角層細胞の画像を解析する2つのAIモデルを構築に成功
テープストリッピング法で採取した約1,000人の女性の角層細胞の画像をデジタルマイクロスコープで撮影し、東芝デジタルソリューションズの東芝アナリティクスAI「SATLYS（サトリス）」を用いて機械学習することで、2つのAIモデルを開発。
①角層細胞の「かたち」の特徴約70種類を数値化するAIモデル
角層細胞の画像に含まれる一つひとつの角層細胞の領域を機械学習させることで、細胞の「かたち」を自動で認識し、細胞の大きさ、丸み、明るさや内部にあるシワなど、「かたち」の特徴値を約70種類の分析が可能なAIモデルを開発（図2）。
②角層細胞に含まれる「バイオマーカー量」を推定するAIモデル
角層細胞の画像と生化学的な方法で測定した角層バイオマーカーの量を組み合わせて学習させることで、角層細胞の画像から9種類の角層バイオマーカー量を推定するAIモデルを開発。
■AIモデルが出力した特徴値やバイオマーカー量により、皮膚の生理指標値※5を推定が可能になることを発見
それぞれのAIモデルで分析した、約70種類の「かたち」の特徴値と9つの「角層バイオマーカー」の量を元に、皮膚の生理的状態との関係を数理解析。
その結果、肌の水分量、バリア機能、弾力、シワや炎症など、さまざまな生理指標値の推定が可能であることを発見したという。この結果は、1枚の角層画像から皮膚のさまざまな生理状態を知ることを示唆している。
＜今後の発展＞
AI技術を用いた角層や皮膚の解析は、今後もさらに多くの発展の可能性が考えられるとし、ファンケルは、同研究で構築したAIモデルおよび数理モデルを発展・向上させるとともに、同技術を皮膚科学研究に応用することで、「美と健康」の追求に向けてさらなる進化へとつなげていくとのことだ。