マシンラーニングでスキンケアをよりスマートに

概要

プロクター&ギャンブル (Procter & Gamble = P&G) のスキンケアリーダーであるオーレイ社がスキンケアのサイエンスへの取り組みをコミットしました。オーレイ社は、女性のためによりスマートでさらにパーソナルなスキンケアができるよう、ディープラーニング-パワードスキン分析、および推奨プラットフォームの開発をするためPARCと協業しました。

課題

よりスマートなスキンケアのチョイスを可能にするプラットフォームの開発
適切なスキンケアの選択をすることは難しいと言えましょう。今日の女性にとって、市場ある製品の過剰、それと深い科学的なスキンケアの知識の欠如を合わせると、スキンケア製品を十分な説明なしに実験していることになりかねません。これは、フラストレーションで、お金の無駄遣い、そして望まない結果を招くこととなります。オーレイ社は、毎日使用するコンシューマーのためにスキンケアをよりスマートでさらにパーソナルなものにしてくれる使いやすいプラットフォームの開発をすることを願っていました。

PARCを選ぶべき理由

アドバンストマシンラーニングシステムとユーザーエクスペリエンスデザインを構築する高い能力
すべての女性のそれぞれ独自の顔にパーソナライズされた製品を選択するには、ラボ内やカウンターの裏にある知識をどう扱ったら良いのでしょう。答えはマシンラーニングにあります。マシンラーニングは、アルゴリズムを使って膨大なデータ、このケースで言えばスキンの特徴がそれにあたり、そこから学んで予測をします。

オーレイ社 は、PARC の産業界にあまねくアドバンストマシンラーニングシステムを構築することのできる深い経験を有していることで同社と協業をしました。PARCのユーザーエクスペリエンスデザインの能力を駆使し、PARC とオーレイ社は、スキンケア知識についてユーザーと情報交換が図れ、 維持された関係を創造するための適切なプラットフォームを共同開発をすることができました。

デザインに立脚し、市場アクセスが可能な方法の徹底的な模索 (ドリーム)

多面的なユーザーエクスペリエンスリサーチ

ユーザーエクスペリエンスの探索
複雑な顧客のニーズ、新規ビジネスモデル、そして新規出現の技術に取り組むために、PARCは、センサーと自撮り画像に基づいてスキンケアアドバイスソリューションの価値を探索するための、反復ができ仮定主導型のリサーチテクニックを開発しました。

PARCは、下記についてより良く理解するためにオーレイ社が対象としているお客様にインタビューし、観察を行いました:

• 容姿やスキンケアに対する姿勢
• ユーザが自撮りをしてシェアする方法や時間
• ユーザーのスキンケアアドバイスソリューションに対する期待と反応
• 販売を意図したアドバイスを提供する際のユーザーからの信頼感の育成のしかた

PARCは、コンシューマーの独自のニーズに取り組むため、技術に立脚したソリューションを創造するための戦略的ロードマップを協同で構築しました。

テクノロジーの開発
PARCのコンピュータビジョン研究者は、社内のユーザーエクスペリエンス・デザインチームと密に研究を行い、照明、カメラとの距離、そして顔の表情の変数をコントロールして最適な状態で自撮りができるガイドをユーザーに行うソフトウェアを開発しました。

PARCのマシンラーニング研究者は下記を実施しました:

• 自撮り写真からスキン状態を予測するディープラーニングアルゴリズムを開発
• 検証データとして人間のスキングレードの画像の各種データベースを使用して目的とするスキンの特徴の存在を検知するためにモデルをトレーニング

コンシューマーにとり最も価値のあるものをしっかり分類できるディープラーニングアルゴリズムを確実なものとできるよう、PARCはオーレイ社と共同作業を行い、構築中の画像データセットも必要となる注釈条件をデザインしました。

プロトタイプ のデザイン
PARCは、 オーレイ社のために「このようなスタイルに」、「このような機能に」としてのちに徐々に忠実度を上げてゆくようなプロトタイプをデザインし構築しました。これによってプラットフォームを開発しながら、さらにユーザー認証ができるようにしたのです。プロトタイプをオーレイ社のお客様に紹介して全体のエクスペリエンスを評価してもらいました。

ユーザーエクスペリエンスを最適化し、離脱率を最小化するためにPARCは下記のことを実行しました:

• 自撮り画像を撮影するさいにお客様をガイドして (単にユーザーにとって顔立ちの良い自撮り画像とするのではなく) ディープラーニング分析のためのインプットデータの質が最大となるようなインターフェースをデザイン
• パーソナライズされ、推奨内容が容易に理解できる観点でユーザーに重要情報を戻すための最適な方法を探索

ソリューション

オーレイ社のスキンアドバイザー、マシンラーニング-パワード・プラットフォーム
ユーザースタディとエクスペリエンスの探索について初期の調査を終え、PARCとオーレイ社は、コンピュータビジョン、ディープラーニング、適応内容の推奨についての3種類の人口知能の方式でウェブベースのプラットフォームを開始することに同意しました。自撮り写真を使用してパーソナライズされたスキン診断を提供し、個人へと特化した製品と療法の変更を推奨できるようにしたものです。繰り返し使用によって結果が向上しより深い洞察が提供されるとともに、個々のユーザーとオーレイ社との間に深い持続関係が築けるようになりました。

結果

400万回を超えるサイトビジットと継続した協同開発
PARCは、オーレイ社に一連のアルゴリズムとユーザーエクスペリエンスの構成要素を提供し、そして2016年9月にオーレイ社スキンアドバイザー・プラットフォームがリリースされました。このプラットフォームによってユーザーのスキンの正確な分析、ユーザーのスキンに生じている状況の伝達、推奨製品、そして療法の変更ができるようになり、ユーザーに反復的に強制実行ができるようなフローを提供しました。

ローンチ以来、このプラットフォームは、オーレイ社にとっていくつか注目すべきマイルストーンに到達しました。それには下記のようなものがあります:

• 世界中で400万回のサイトビジット
• このプラットフォームのユーザーでは、顧客転換率が2倍、またチェックアウトの際のバスケットが、通常のOlay.comのビジターに比較して40% 増加。さらに、サイトビジット指標では、直帰率は3倍低くなり、関与尺度としての費やした時間も４倍に
• 10ヶ国でのローカルバーションが誕生

現在、PARCとオーレイ社は、オーレイ社スキンアドバイザー・プラットフォームの成長と機能拡張につき継続して探索をしており、協業開始当時に策定のロードマップ を延長することになりました。

よりスマートなスキンケアのチョイスを可能にするプラットフォームの開発

適切なスキンケアの選択をすることは難しいと言えましょう。今日の女性にとって、市場ある製品の過剰、それと深い科学的なスキンケアの知識の欠如を合わせると、スキンケア製品を十分な説明なしに実験していることになりかねません。これは、フラストレーションで、お金の無駄遣い、そして望まない結果を招くこととなります。オーレイ社は、毎日使用するコンシューマーのためにスキンケアをよりスマートでさらにパーソナルなものにしてくれる使いやすいプラットフォームの開発をすることを願っていました。

アドバンストマシンラーニングシステムとユーザーエクスペリエンスデザインを構築する高い能力

すべての女性のそれぞれ独自の顔にパーソナライズされた製品を選択するには、ラボ内やカウンターの裏にある知識をどう扱ったら良いのでしょう。答えはマシンラーニングにあります。マシンラーニングは、アルゴリズムを使って膨大なデータ、このケースで言えばスキンの特徴がそれにあたり、そこから学んで予測をします。

オーレイ社 は、PARC の産業界にあまねくアドバンストマシンラーニングシステムを構築することのできる深い経験を有していることで同社と協業をしました。PARCのユーザーエクスペリエンスデザインの能力を駆使し、PARC とオーレイ社は、スキンケア知識についてユーザーと情報交換が図れ、 維持された関係を創造するための適切なプラットフォームを共同開発をすることができました。

デザインに立脚し、市場アクセスが可能な方法の徹底的な模索 (ドリーム)

多面的なユーザーエクスペリエンスリサーチ

複雑な顧客のニーズ、新規ビジネスモデル、そして新規出現の技術に取り組むために、PARCは、センサーと自撮り画像に基づいてスキンケアアドバイスソリューションの価値を探索するための、反復ができ仮定主導型のリサーチテクニックを開発しました。

PARCは、下記についてより良く理解するためにオーレイ社が対象としているお客様にインタビューし、観察を行いました:

• 容姿やスキンケアに対する姿勢
• ユーザが自撮りをしてシェアする方法や時間
• ユーザーのスキンケアアドバイスソリューションに対する期待と反応
• 販売を意図したアドバイスを提供する際のユーザーからの信頼感の育成のしかた

PARCは、コンシューマーの独自のニーズに取り組むため、技術に立脚したソリューションを創造するための戦略的ロードマップを協同で構築しました。

テクノロジーの開発
PARCのコンピュータビジョン研究者は、社内のユーザーエクスペリエンス・デザインチームと密に研究を行い、照明、カメラとの距離、そして顔の表情の変数をコントロールして最適な状態で自撮りができるガイドをユーザーに行うソフトウェアを開発しました。

PARCのマシンラーニング研究者は下記を実施しました:

• 自撮り写真からスキン状態を予測するディープラーニングアルゴリズムを開発
• 検証データとして人間のスキングレードの画像の各種データベースを使用して目的とするスキンの特徴の存在を検知するためにモデルをトレーニング

コンシューマーにとり最も価値のあるものをしっかり分類できるディープラーニングアルゴリズムを確実なものとできるよう、PARCはオーレイ社と共同作業を行い、構築中の画像データセットも必要となる注釈条件をデザインしました。

プロトタイプ のデザイン
PARCは、 オーレイ社のために「このようなスタイルに」、「このような機能に」としてのちに徐々に忠実度を上げてゆくようなプロトタイプをデザインし構築しました。これによってプラットフォームを開発しながら、さらにユーザー認証ができるようにしたのです。プロトタイプをオーレイ社のお客様に紹介して全体のエクスペリエンスを評価してもらいました。

ユーザーエクスペリエンスを最適化し、離脱率を最小化するためにPARCは下記のことを実行しました:

• 自撮り画像を撮影するさいにお客様をガイドして (単にユーザーにとって顔立ちの良い自撮り画像とするのではなく) ディープラーニング分析のためのインプットデータの質が最大となるようなインターフェースをデザイン
• パーソナライズされ、推奨内容が容易に理解できる観点でユーザーに重要情報を戻すための最適な方法を探索

オーレイ社のスキンアドバイザー、マシンラーニング-パワード・プラットフォーム

ユーザースタディとエクスペリエンスの探索について初期の調査を終え、PARCとオーレイ社は、コンピュータビジョン、ディープラーニング、適応内容の推奨についての3種類の人口知能の方式でウェブベースのプラットフォームを開始することに同意しました。自撮り写真を使用してパーソナライズされたスキン診断を提供し、個人へと特化した製品と療法の変更を推奨できるようにしたものです。繰り返し使用によって結果が向上しより深い洞察が提供されるとともに、個々のユーザーとオーレイ社との間に深い持続関係が築けるようになりました。

400万回を超えるサイトビジットと継続した協同開発

PARCは、オーレイ社に一連のアルゴリズムとユーザーエクスペリエンスの構成要素を提供し、そして2016年9月にオーレイ社スキンアドバイザー・プラットフォームがリリースされました。このプラットフォームによってユーザーのスキンの正確な分析、ユーザーのスキンに生じている状況の伝達、推奨製品、そして療法の変更ができるようになり、ユーザーに反復的に強制実行ができるようなフローを提供しました。

ローンチ以来、このプラットフォームは、オーレイ社にとっていくつか注目すべきマイルストーンに到達しました。それには下記のようなものがあります:

• 世界中で400万回のサイトビジット
• このプラットフォームのユーザーでは、顧客転換率が2倍、またチェックアウトの際のバスケットが、通常のOlay.comのビジターに比較して40% 増加。さらに、サイトビジット指標では、直帰率は3倍低くなり、関与尺度としての費やした時間も４倍に
• 10ヶ国でのローカルバーションが誕生

現在、PARCとオーレイ社は、オーレイ社スキンアドバイザー・プラットフォームの成長と機能拡張につき継続して探索をしており、協業開始当時に策定のロードマップ を延長することになりました。