AIが考える日焼け止めの最適解：肌質・生活シーン別UV防御設計と塗り直しアルゴリズム について
UVリスクの定量化とAIモデル 紫外線暴露は時刻、緯度、標高、雲量、地表反射率、都市キャニオン効果、窓材の透過率、活動強度など多変量で決まる。AIモデルは気象APIと位置情報からUVI、直接・散乱光比、地表反射係数（海・雪・コンクリート）を推定し、個人要因としてフォトタイプ、メラニン量、色素沈着…
美容
AIが考える AIが考える美容医療の最新事情と賢い付き合い方…
AIが加速する美容医療の可視化と意思決定画像認識とシミュレーション技術の進歩により、肌状態や輪郭変化の「見える化」が高度化している。マルチスペクトル撮影と機械学習を組み…
AIが考える髪質×骨格別ヘアスタイル最適解
髪質と骨格の相互作用は、長さやレイヤー、前髪、パーマ強度、カラー設計にまで影響する複合変数として捉えられる。各指標を定量化し、顔面の視覚重心を再配置する設…
AIが考える肌悩み別スキンケアの最短ルート について
AIが導く「最短ルート」の前提最短とは、工程を減らすことではなく、目的に直結する有効成分を適切な順序と頻度で使い、刺激や中断を最小化することを指す。AIは肌タイプと悩み…
AIが考える美容家電の投資対効果ランキング：美顔器・ドライヤ…
投資対効果を数値で見る前提と指標美容家電の投資対効果は、効果の強さと再現性、使用頻度、効果の持続時間、時間短縮、総コスト（本体価格＋消耗品＋電気代＋メンテナンス）を軸に…
AIが考えるメイクトレンド予測と似合う色の見つけ方 について…
AIによるメイクトレンド予測の現在地SNSの画像・動画、ECのレビュー文、検索クエリの時系列、ランウェイのルックデータなどを横断的に学習したマルチモーダルAIが、メイク…
