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最近の調査では、以下のことが明らかになりました。 62%の女性が、実店舗で自分に合ったファンデーションを探すのに手助けを必要としていることがわかりました。
店員の助けを得た後でも 54%の女性が、購入したファンデーションの色合いに自信が持てず、2つ以上の化粧品を購入したと回答しています。
完璧な色合いを発見するのに役立つ機器やツールを使うかどうかという質問に対して 86%の女性が、店頭で自分にぴったりのファンデーションを正確に見つけることができる携帯型デバイスを試してみたいと回答しています。
上記のデータは、美容業界が顧客の信頼を強化し、売上を伸ばすために技術的なソリューションを獲得することを後押ししました。
現場での経験、研究開発の専門知識、そして顧客満足度を高めるためのクライアントの懸念から、Virtual Foundation Lab™-AI の陰影検出技術は、店舗とオンラインの両方で展開する美容ブランドにとって必要不可欠なものであると予測しています。
研究開発責任者のKat Matusevichは、「写真から人物の肌色を推定することは、非常に困難な作業です」と述べています。写真に写る肌の色は、光の加減で違って見えることがあります。 AI を使うことで、さまざまな光の下での顔画像の隠れたパターンを発見し、ブランドが完璧なマッチングを推奨するのに役立ちます。"
Beauty By Holition's最先端のファンデーションシェード発見技術は、ディープラーニング（AI ）を使用して、多様な民族の消費者の肌色を分析し識別します。このツールは、ブランドのデータベースにある任意の数のファンデーションと直接比較して、 完璧に一致するものを見つけるために、連続的な色調出力を 生成します。
Virtual Foundation Lab™の開発にあたっては、専用の肌色測定器を用いてさまざまな肌色サンプルを検査し、正確な基準値を作成しました。
さらに、このベースラインデータは、様々な照明条件下で肌色を検出するリアルタイムAI モデルの学習に成功した。
当社の CTO である Russell Freeman は、このソリューションが画期的なものであると断言し、次のように説明しています。 「あらゆるウェブページにリアルタイムのAI 技術を組み込むことができるため、美容消費者の検索やオンラインショッピングが変化して います。当社の Virtual Foundation lab™ は、完璧にマッチするファンデーションを簡単に見つけることができるようにします。当社の先進的なリアルタイム技術とのシームレスな組み合わせにより、ファンデーションの最適な組み合わせを見つけることができます。 バーチャル試着のウェブソリューションがセールスジャーニーを完成させる との購入前に試す」体験を提供します。"
Virtual Foundation Lab™の統合は、迅速かつ簡単なプロセスです。数行のHTMLコードを使用することで、ブランドは数分で没入型体験を展開することができます。
ユーザーは、同ブランドのプラットフォームに入り、機械学習アルゴリズムを用いて顔の100以上のポイントを追跡するフェイススキャン分析を開始することで、体験を開始することができます。
また、フェイススキャンの前に、プロセスや結果を理解するためのいくつかの説明があります。このスキャンは、明るい肌色、中程度の肌色、日焼けした肌色、暗い肌色など、さまざまな肌色をカバーしています。
顔のスキャンに続いて、ユーザーは自分の肌色を確認します。AI を活用したシェードファインダーの技術により、消費者のニーズに合ったファンデーションのシェードを推奨します。
この先駆的なビューティーテックソリューションは、ブランドとユーザー双方のプライバシーと安全性を最優先しています。つまり、すべてのユーザーデータはユーザーのデバイス内で処理・保管され、インターネット上には保存・送信されません。
美容業界を観察し、消費者ニーズを調査し、ユーザーの声を反映させることで、どんな肌色にもぴったりのファンデーションを見つけるための最も効果的で信頼できるテクノロジーを備えたVirtual Foundation Lab™が生まれました。
シェードファインダーの技術は、肌の色を理解し、ファンデーションのシェードを識別し、自信を持って購入するまでのユーザー・ジャーニーを簡素化するものです。世界中のあらゆるデバイスに対応し、インブラウザ、Mac、iOS、Windowsなど、あらゆるOSで数分以内に展開されます。
ビューティー・テクノロジー・ソリューションは、ブランドが顧客と接する方法を形成し続けています。 Beauty By Holition ブランドとその顧客にとって最も有益なものになるよう、常にイノベーションの先頭に立ち続けています。
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