画像認識AIでニキビの原因菌を可視化する新技術を開発！

ライオン株式会社
学校法人東京電機大学

画像認識AI^※1でニキビの原因菌^※2を可視化する新技術を開発！
～毎日のニキビ予防ケアの効果実感向上を目指す～

ライオン株式会社（代表取締役兼社長執行役員：竹森 征之）は、東京電機大学（学長：射場本 忠彦）との共同研究により、画像認識AIを用いてニキビの原因菌である「アクネ菌」を可視化する新技術を開発しました。本技術は、自然光^※3のもとで一般的なカメラを用いて撮影した顔の画像に、車の自動運転などに用いられる画像認識AI^※4を新たに活用することでアクネ菌の可視化を実現しました（図1）。将来的には、スマートフォンで撮影した画像を使ってアクネ菌が増殖する兆しを日常的にチェックし、ニキビ予防に向けた睡眠、食事、運動などの生活習慣を見直すきっかけを提供することを目指します。
本研究成果は、2024年12月発行の「日本顔学会誌」に掲載されました。

※1 風景画像を分析し、その中に含まれる人、車、道路といった要素を自動的に識別・分類する深層学習（ディープラーニング）技術などのこと
※2 アクネ菌（Cutibacterium acnes）のこと
※3 目で見える白色光のこと
※4 O. Ronneberger et al.: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, In MICCAI, Part III 18, pp. 234-241（2015）

※5 H. C. Williams et al.: Acne vulgaris, The Lancet, 379（9813）, pp. 361-372（2012）
※6 S. V. Patwardhan et al.: Auto-classification of acne lesions using multimodal imaging, J. Drugs Dermatol., 12（7）, pp. 746-756（2013）

■画像認識AIを活用したアクネ菌の可視化技術の開発方法（図2）
　以下のステップでアクネ菌の可視化技術を開発しました。
【ステップ1　学習フェーズ】
①車の自動運転などに用いられる画像認識AIを基に、顔の画像からアクネ菌の存在する箇所を自動で判定するAIモデルを開発しました（以下、未学習AIモデル）。
②未学習AIモデルに、自然光で撮影した顔の画像と、紫外光で撮影しアクネ菌の代謝産物を赤く発光させた顔の画像を学習させました（以下、学習済みAIモデル）。

【ステップ2　利用フェーズ】
①学習済みAIモデルに自然光で撮影した画像を入力し、紫外光による撮影を再現した画像を生成しました（以下、生成画像）。
②紫外光で撮影した画像と生成画像中の赤色の強さを測定し、アクネ菌の代謝産物をスコア化し比較しました。具体的には、各画像の全ピクセルから赤色の強度を抽出し、その値を合計して比較しました。

※7 iPhone向け調査用アプリケーション「大人のニキビ予防習慣研究所」紹介ページ https://www.lion.co.jp/inno/otonacne/
※8 ライオン株式会社2024年10月発表資料「大人ニキビの発症に関わる生活習慣を明らかにするため、スマートフォンアプリを活用した調査を開始」

【ライオン株式会社 概要】
ライオングループは、「次世代ヘルスケアのリーディングカンパニーへ」を経営ビジョンに掲げ、「より良い習慣づくりで、人々の毎日に貢献する（ReDesign）」 を企業のパーパス（存在意義）として活動を行っています。今後も、先進的な技術の活用や社内外連携による共創の取り組みをさらに加速させ、当社ならではの新たな価値を創出し、社会に提供してまいります。

コーポレートサイトURL https://www.lion.co.jp/
研究開発サイトURL https://www.lion.co.jp/ja/rd/

【東京電機大学 概要】
1907年の創立以来、技術を通して人や社会の未来に貢献できる人材を育成しています。この精神は脈々と受け継がれ、時代の変化に柔軟に適応しながら、時代に即した教育・研究を展開しています。
https://www.dendai.ac.jp/

以上

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