資生堂、日本人女性1472人のビッグデータもとに先天的な肌の特徴を高精度に評価

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株式会社資生堂は、皮膚科学研究の知見と蓄積してきた日本人女性1472人のビッグデータに、機械学習法などのAI(人工知能)を組み合わせ、DNAの特徴(SNP※)と肌状態との関連性を明らかにしたことを発表した。得られた結果から独自のアルゴリズムを構築し、1人ひとり異なる先天的な肌の特徴を高精度に評価できる、新たなDNA検査法の開発に成功した。

※SNPとは、個人によってDNAの構成要素の1つが異なる現象を表す。

資生堂は日本人女性1472人のビッグデータを使用し、SNPと肌状態の関連性を調査。同社の先行研究から、コラーゲン代謝関連因子などの肌状態に直接的な影響を与える肌内部の因子と、血管の状態やビタミンなどの栄養成分代謝、ホルモン代謝など間接的に肌への関与が考えられる体内因子から79種類のSNPを厳選し、解析対象として設定した。

また、シワやシミ、バリア機能などの豊富な項目の肌測定データのほかに、紫外線履歴や喫煙歴、年齢などの情報も追加し、機械学習に利用した。そして、肌状態の各項目について年代別に比較し、平均から上下25%外れた人がもつ特徴的なSNPを解析し、独自の評価アルゴリズムを構築した。


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同社は本アルゴリズムを用いて、シワのできやすさ・できにくさなど、人が生まれつきもつ肌のさまざまな特徴の各項目に対応する5〜10種類のSNPの組み合わせを発見した。一般的な肌のDNA検査では、肌状態の各項目に対して1〜2種類のSNPを解析するが、より多くのSNPを解析することで正確性が高まる。多様なSNPと膨大な肌の実測データの組み合わせから構築したアルゴリズムを活用することで、1人ひとり異なる肌の特徴を、非常に高い精度で評価する新たなDNA検査法を開発したという。

肌状態の各項目に対応するSNPの組み合わせは、肌内部の因子だけではなく、体内因子も含めた多様な種類で構成されていることも判明した。健やかで美しい肌へ導くためには肌への直接的なアプローチに加えて、食事や運動、睡眠などのホリスティックなアプローチも有効なことを示している。

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