美容とファッション業界が AR と空間コンピューティングの未来である理由

VR業界をフォローしている人なら、それが何十年も前から存在していることをご存知でしょう。企業は長年にわたり、仮想現実を主流にしようとしてきました。Appleは「空間コンピューティング” は Vision Pro ヘッドセットで実現していますが、彼らが初めて試みたわけではありません。

90年代に失敗したバーチャルボーイから、そこそこ成功したOculusやHTC ViveのVRヘッドセットまで、テクノロジーの巨人たちは、なかなか見つからないキラーアプリを見つけるのに苦労してきた。しかし、TikTokやInstagramをスクロールしてみると、最近の人々が本当に考えていることが分かる。そして、それはNetflixを見たりゲームをしたりするための大きな画面の話ではない。そう、会話を盛り上げているのは、美しさ、外見、ファッション、そして、どのように輝かせるかということなのだ。

したがって、空間コンピューティングが変革をもたらす可能性はありますが、AR は数兆ドル規模の世界規模の美容とファッションの分野が主導することになります。見た目も気分も良くなりたいという普遍的な欲求が、誰もが求めている現実世界での使用例を提供します。

AR美容の可能性と課題

AR ビューティーの基本的な前提はシンプルですが説得力があります。高度なコンピューター ビジョンとレンダリングを使用して、メイクアップ、ヘアスタイル、服装、アクセサリーを顔や体に超リアルな精度で仮想的に重ね合わせます。消費者は、手間や負担をかけずに、さまざまな外観や製品を試して、無限に実験することができます。

オンラインで服を注文したのに、届いたものが全く違った見た目（またはサイズが合わない）だった経験があるなら、イライラするあるいは高価な時計や靴を買ったのに、期待していたものと違っていたために購入を後悔することもあるでしょう。

お金を払う前に、何でも仮想的に試着できるとしたらどうでしょう? それが AR 美容とファッションの大きなアイデアです。購入する前に、あらゆるルックスや製品を現実的に試せるようにすることで、推測や潜在的な失望を排除します。

しかし、いくつかの初歩的な AR メイクアップ アプリは、それに伴う重大な技術的課題を浮き彫りにしています。顔のトラッキングが不十分、インターフェイスが使いにくい、視覚的なリアリティが説得力に欠けるため、体験が妨げられています。化粧品が顔のさまざまな形状、肌の色、動きとどのように相互作用するかという複雑な仕組みを忠実にシミュレートすることは、非常に複雑な計算上の問題です。

AIとAR技術の導入

AIとAR技術の最新の進歩は、これらの課題を解決するのに役立っていることが証明されています。例えば、パーフェクト社のAI メイクアップバーチャル試着機械学習を使用して、口紅、アイシャドウなどのさまざまなメイクアップの色や質感をリアルにレンダリングします。シミュレーションは各個人のユニークな顔の特徴や微妙な表情に合わせてカスタマイズされ、非常にパーソナライズされた仮想体験を提供します。

ファッションや美容にそれほど興味がない人にとっては、これは大したことではないように思えるかもしれません。しかし、見た目を最高にすることにこだわる人にとっては、購入前にあらゆるルックスや製品を視覚化できる機能は、大きな変化をもたらす可能性があります。

彼らのAI肌分析この技術はさらに進んで、人工知能を使って顔をスキャンし、14種類の肌の状態や悩みを検出し、ユーザーに合わせたカスタマイズされた製品やスキンケアの推奨事項を提示します。

また、AgileHand テクノロジーにより、手の動きを正確に追跡することで、顔だけでなく、リアルな仮想試着が可能になります。これにより、ジュエリー、時計、マニキュアなどの複雑な製品をフォトリアリスティックな AR 視覚化で表現できるようになります。

その他の AR 美容ソリューションには、仮想メイクアップ試着用のメイクアップ AR、肌の色調を正確に検出してファンデーションの色を合わせる AI ファンデーション シェード ファインダーおよびマッチャー、肌の悩みを正確に検出してパーソナライズされた製品を推奨する AI スキン分析、最新の AR テクノロジーで顔に直接重ね合わせて一連の治療の予測結果を正確に表現するスキンケア治療用エミュレーション テクノロジーなどがあります。

AR美容のためのAI技術

近年の AI のブレークスルーの復活、特に生成的敵対ネットワーク (GAN)、顔の意味的セグメンテーション、ニューラル レンダリングなどの分野における AI のブレークスルーにより、ほんの数年前には単なる SF だったような超現実的でパーソナライズされた AR 体験が可能になっています。

GAN を使用すると、AI モデルは、ほんの数枚のソース画像から、人間の顔、顔の特徴、顔のアニメーションの非常にリアルな表現を生成することを学習できるようになりました。これにより、各ユーザーの顔の形状や特徴に合わせてカスタマイズされた仮想のメイクアップやヘアスタイルを瞬時に生成する可能性が開かれます。

顔のセマンティックセグメンテーションにより、AI は肌、顔の毛、まつげなどのさまざまな顔の特徴を正確に理解してマッピングできるため、AR 効果をユーザーの顔とシームレスに統合して調和させることができます。

AI を活用したニューラル レンダリング技術では、従来のレンダリング パイプラインで可能な範囲をはるかに超えて、光がさまざまなマテリアルやテクスチャと相互作用する複雑な方法をリアルタイムでリアルに合成することもできます。

将来的には、AI によって AR の美容体験が、パーソナル ビューティー グルを持つようなものに変化していくでしょう。ディープラーニングを使用すると、AI アシスタントがユーザー固有の属性、習慣、好みを継続的に分析し、音声コマンドや微妙なジェスチャーだけで、AR で仮想的に試すことができる理想的な製品、流行のスタイル、パーソナライズされた推奨事項を自動的に表示できるようになります。

可能性はバーチャル試着だけにとどまりません。AI は、個人のニーズや環境条件に合わせて最適化された特注の美容製品の開発に役立ちます。あるいは、DTC ブランドは、AI の支援を受けて、顧客が新しい化粧品や色合いを共同で作成できるようにすることもできます。

結論：美容とファッションはARキラーアプリ

メタバースはまだ大部分が空想の世界ですが、控えめなメイクアップチュートリアルが、私たちが考えるよりも早く空間コンピューティングを主流に押し上げるかもしれません。最高の見た目を求める消費者の飽くなき欲求と、稼げるお金がたくさんあることから、世界の美容・ファッション業界は、AR のイノベーションと採用を他のどの業界よりも強力に推進する動機とリソースの両方を備えています。

AR がうまく実行され、レンダリング、トラッキング、ハードウェアに関する主要な技術的障壁が克服されれば、美容製品の発見、購入、使用、さらには認識の方法までも変える変革の可能性を秘めています。没入型の仮想試着体験、AI 駆動型のパーソナライゼーション、参加型製品開発は、美容消費者の体験を一新するだけでなく、個人の自己表現をこれまで以上に身近なものにすることができます。

したがって、テクノロジーの世界が OS のアップデートやアプリ エコシステムの発表を報道するたびに、動画ごとに新鮮なメイクを披露して空間コンピューティングの最前線を開拓しているインフルエンサーや美容マニアに注目してください。彼らは、ただかっこよく見せようとしているだけで、ひっそりと次のユビキタス コンピューティング パラダイムを刺激するかもしれません。