TLDR：
Beauty by Holition (BBH)のチームは、2015年以来、新たなテクノロジーソリューションを開拓してきた。以下のような バーチャル試着ソリューション AI-シェードマッチング NeoSkinによる正確なAI の肌診断まで。
BBHの特許取得済みFaceSDK（当社独自のソフトウェアAR ソリューションライブラリ）は、機械学習（ML）と人工知能（AI ）を活用し、人間の顔に関する何千ものデータポイントを分析し、優れたビジュアライゼーションと正確な肌分析を提供します。当社は、AI 、AR 美容ソリューションのパイオニアであるだけでなく、当社のテクノロジーは、購買意欲を5倍 高め、製品とのインタラクション時間を 平均2分以上に 延ばし、コンバージョンを24％増加 させることが実証されている。当社のバーチャル・ビューティ・ソリューションの成功は、以下の要因によるものです：
人間中心設計でリードする AI 配備を担当 業界をリードする技術で、比類のないAI 精度と視覚的再現性を約束する。 当社のソリューション開発において人間中心設計が果たす役割について、詳しくは こちらをご覧ください。 こちら .
責任を理解するAI ResponsibleAI (RAID)は、実践として、AI の透明性を高めると同時に、AI のバイアスを減らすことを目標としており、次のような指針に基づいている。 6つの基本原則
公正、非善意、責任 Beauty by Holition チームは、RAIDの原則に沿うため、以下の3つのステップを踏んでいる：
3ステップ・システム
バランスのとれたデータセットの作成 AI アルゴリズムをトレーニングする際、バランスの取れた結果が得られるよう、独自のデータセットを作成しています。例えば、NeoSkinが肌の色むらを正確に検出するためには、トレーニングに使用される画像ファイルには、肌のタイプ、トーン、性別、年齢を完全に代表する、様々な程度の炎症後色素沈着、肝斑、濃いシミ、日焼けによるシミが含まれていなければなりません。
ピアレビュー ：様々な肌の悩み、タイプ、年齢のバランスの取れたデータセットを作成した後、各カテゴリは数回のピアレビューを受けなければならない。このステップの目的は、各データセットのラベリング時に発生した可能性のあるバイアスを未然に防ぐことである。
反復的バイアステスト ：このプロセスの最終段階は、AI-enabled face-scanを実行して、根本的なバイアスを明らかにし、データセットとAI トレーニングをさらに微調整する方法を特定します。
透明性、包括性、プライバシー さらに、特に透明性、包括性、プライバシーに対応するため、BBHのチームは以下の点に配慮しています；
説明しやすいAI : ユーザージャーニーで、AI がいつ、どのように使われるかを明確に示す。ユーザーには、オンボーディングページでジャーニーにどのような内容が含まれるのか、また、AI がどのように製品や日常的な推奨事項に反映されるのかを正確に理解してもらいます。旅のアンケート段階で、ユーザーは自分の関心事を選択することができます。この関心事は、AI が写真分析から推奨事項を出力する際に考慮されます。AI 、2つの提案を行います。1つ目は、AI が最も優先度の高い懸念事項として検出したもの、2つ目は、ユーザーが自己選択した2つの懸念事項の間で優先順位をつけるのを支援するものです。 詳しくはこちら 説明可能AI
ユーザーリサーチとテスト ：最高の直感的体験を提供し、AI が透明で説明可能であることをテストするために、NeoSkinはコンセプトテストとユーザビリティテストを含む複数のユーザーテストを実施しました。
プライバシー BBHのチームは、ユーザーのプライバシーを尊重し優先するAI ソリューションを開発することに誇りを持っています。通常、AI の処理はクラウドホスティングや、ユーザーに対する義務をほとんど負わないサードパーティにアウトソーシングされ、個人データを驚くほど簡単に保存することができます。NeoSkinは、ユーザーのデバイス内で完全にローカルに動作するため、個人データが送信、共有、保存されることはありません。
プライバシー
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エディット・クルック著
21.05.2024
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