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AIで「なりたい自分」を発見する - AIスタイリスト

2025/09/24に公開
 AIで「なりたい自分」を発見する - AIスタイリスト
 はじめに「鏡を見て、今日はどんな色の服を着ようか？」
朝の準備で迷うこの瞬間、私たちは誰もが経験したことがあるでしょう。しかし、この悩みの背景にあるのは、単なる色選びの問題ではありません。自分らしさを表現したい、でもどうすればいいかわからない──そんな現代人の根深い課題があるのです。
私たちが開発した「AIスタイリスト」は、Google Cloud の最新AI技術を駆使した4つのAI Agentが連携し、この課題を根本から解決します。単なるパーソナルカラー診断を超えて、一人ひとりの年齢や経験に合わせた「なりたい自分」への変身体験を提供するアプリケーションです。
この記事では、第3回 AI Agent Hackathon with Google Cloud への応募作品として、「AI Agentが現実を豊かにする」というテーマを体現した革新的な美容体験をご紹介します。

 プロモーション動画3分でわかる AIスタイリスト の魅力 - 3つのAI Agentが織りなす、新しい美容体験の世界

 解決したい課題：「似合う色」の迷いと自己発見の壁
 現代人が抱える3つの課題1. パーソナルカラー診断の壁
専門的な診断は高額（1万円〜3万円）で気軽に受けられない
セルフ診断は主観的で、客観的な判断が困難
年齢や経験レベルに応じた適切なアドバイスが得られない
2. 「似合う色」を知っても活用できない現実
診断結果だけでは具体的な活用方法がわからない
メイクの実践的な手順やコツが不明
年齢に応じたアプローチの違いが理解できない
3. 自己肯定感と表現力の課題
「自分に似合うスタイル」がわからず自信が持てない
新しいメイクや服装に挑戦する勇気が出ない
特に若年層では自己表現の幅が限定的
これらの課題は、単なる「色選び」の問題を超えて、自己発見と自己表現の機会の損失につながっています。

 私たちのソリューション：3つのAI Agentによる革新的美容体験
 Core Value: AI Agentが現実を豊かにする「診断」から「実践」までAIスタイリストは、Google Cloud の AI技術を活用した3つの専門AI Agentが協調し、従来の美容体験を根本的に変革します。単一のAIでは不可能だった、多角的で包括的な美容支援を実現しています。

 1. 診断AI Agent - 客観的で精密なパーソナルカラー診断
Vertex AI Gemini-2.x-flush による高精度画像解析
肌の色調、瞳の色、髪色を総合的に分析
Spring/Summer/Autumn/Winter の4シーズン診断
年齢推定による適切なアドバイスレベルの自動調整

 2. おすすめメイクAI Agent - リアルな変化を可視化
Imagen 4 による自然なメイク画像生成
オリジナル画像を基に、診断結果に最適化されたメイクを適用
Before/After比較による変化の明確な可視化
年齢に応じたメイクスタイルの自動適用

 3. ファッションコーディネートAI Agent - 年齢適応型スタイリング
Imagen  4 による年齢適応型ファッション画像生成

Virtual Try on API による着衣状態画像生成
パーソナルカラーと年齢を考慮した最適なコーディネート提案
季節感を取り入れたリアルなファッション提案

 AI Agent Hackathon テーマへの取り組み：「Multi-Agent Architecture」3つのAI Agentが織りなす、現実を豊かにする美容体験
本プロジェクトは、Hackathonテーマ「AI Agentが現実を豊かにする」を体現する Multi-Agent Architecture を採用。各Agentが専門性を持ちながら連携することで、単一AIでは実現できない高度な美容支援を提供します。
User Photo Input
    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 診断AI Agent (Gemini)          │
│ • 肌・瞳・髪色の詳細分析                    │
│ • パーソナルカラータイプ判定                 │
│ • 年齢推定・経験レベル推定                  │
└─────────────────────────────────────────┘
    ↓              ↓
┌──────────────────────┐  ┌──────────────────────┐
│ メイクAI Agent        │  │ コーデAI Agent        │
│ (Imagen 4)           │  │ (Imagen 4 + TryOn)   │
│ • 最適メイク生成       │  │ • ファッション画像生成   │
│ • 年齢適応スタイリング  │  │ • 年齢・スタイル適応    │
│ • 表情・質感維持       │  │ • 季節感考慮コーデ      │
└──────────────────────┘  └──────────────────────┘

 システムアーキテクチャ：Google Cloud AI技術の活用
 全体構成図：Hackathon技術要件への対応本システムは、Google Cloud のCloud Run（アプリケーション実行環境）とVertex AI（AI技術）を活用し、Hackathonの技術要件を満たしています。
┌─────────────────┐    ┌──────────────────────────────┐
│ Flutter Client  │    │ Google Cloud Platform        │
│ (iOS App)       │◄──►│                              │
└─────────────────┘    │ ┌──────────────────────────┐ │
                       │ │ Cloud Run                │ │
                       │ │ (Python FastAPI)         │ │
                       │ └──────────────────────────┘ │
                       │           │                  │
                       │           ▼                  │
                       │ ┌──────────────────────────┐ │
                       │ │ Vertex AI Hub            │ │
                       │ │ • Gemini-2.x-flush       │ │
                       │ │ • Imagen 4               │ │
                       │ │ • Virtual Try On         │ │
                       │ └──────────────────────────┘ │
                       └──────────────────────────────┘

 Hackathon技術要件への対応使用Google Cloudサービス:
アプリケーション実行環境:
✅ Cloud Run: サーバーレスコンテナ実行環境
AI技術:
✅ Vertex AI Gemini-2.x-flush: 高精度画像解析・テキスト生成。2.0と2.5が混在しているため2.xと表記。
✅ Vertex AI Imagen 4: リアルなメイク画像生成
✅ Virtual Try On: 衣料品を着用している人物の画像を生成で

Backend (Python + Cloud Run)

FastAPI: 高性能なAPI開発フレームワーク

Google GenAI SDK: Vertex AI との統合

Clean Architecture: 保守性と拡張性を重視した設計
AI Engine (Vertex AI)

Gemini-2.x-flash: 高精度な画像解析・テキスト生成

Imagen 4: 自然で高品質なメイク画像生成

Multi-modal Processing: 画像とテキストの統合処理
Frontend (Flutter + Next.js)

Flutter: ネイティブ品質のiOSアプリ

Next.js 15: 高速なティザーサイト

Clean Architecture: 各層の責任分離

 革新的な年齢適応システム私たちの最大の技術的革新は、AI による年齢推定と適応型コンテンツ生成です。
# 年齢適応型メイク生成の核心ロジック
async def generate_age_appropriate_makeup(
    image: Image,
    personal_color: PersonalColorType,
    estimated_age: int
) -> MakeupRecommendation:

    # 年齢グループ判定
    age_group = determine_age_group(estimated_age)

    # 年齢別メイクスタイル適用
    makeup_style = adapt_makeup_style(personal_color, age_group)

    # Imagen 4 による画像生成
    generated_image = await imagen_service.generate_makeup(
        base_image=image,
        style=makeup_style
    )

    # 年齢適応型解説生成
    explanation = await gemini_service.generate_age_appropriate_explanation(
        personal_color=personal_color,
        age_group=age_group,
        makeup_details=makeup_style
    )

    return MakeupRecommendation(
        generated_image=generated_image,
        step_by_step_instructions=explanation.steps,
        personal_color_explanation=explanation.theory
    )

 AI Agentが現実を豊かにする：ユーザー体験の革新
 1. 瞬時の診断体験（30秒）：診断AI Agentの力「自撮り1枚」で始まる変革の旅。Vertex AI Gemini-2.x-flushが、従来は専門家でなければ困難だった精密な色彩分析と年齢推定を瞬時に実行します。

 2. 視覚的変身体験（2分）：メイク＆コーデAI Agentの魔法Vertex AI Imagen 4による驚きのBefore/After体験。メイクアップとファッションコーディネート、両方の変身提案で「こんなに変われるんだ！」という発見は、自己肯定感向上の第一歩となります。

また、年齢や経験レベルに完全適応した解説により、メイクとファッション両方の専門知識を誰でも理解できる形で提供。AI Agentが一人ひとりの成長をサポートします。

 実際のユーザー体験例10代ユーザーの場合：
「あなたのSpringタイプには、明るくてかわいい色がぴったり！

≪メイク≫
Step 1: アイシャドウ
やわらかいピンクをまぶた全体に薄く塗ってみよう。
コツ：ブラシは大きめを使うと失敗しにくいよ！

Step 2: チーク
頬の高い位置にふんわりと。笑った時にふくらむ部分がポイント！

≪ファッション≫ NEW!
Step 1: トップス
パステルピンクやクリーム色のニットで優しい印象に。
Step 2: ボトムス
明るいデニムやベージュのスカートで全体をまとめよう！」
20代後半ユーザーの場合：
「あなたのSpringタイプは、暖かく明るい色調が特に映えます。

≪メイク≫
Step 1: アイシャドウベース
コーラルピンクをアイホール全体に薄くグラデーション。
ポイント：ブレンディングブラシで境界をぼかし、自然な仕上がりに。

Step 2: メインカラー
ゴールドベースのブラウンを目尻1/3に重ね、立体感を演出。

≪ファッション≫ NEW!
Step 1: ビジネスカジュアル
アイボリーのブラウスにライトベージュのテーパードパンツ。
Step 2: アクセント
ゴールドのアクセサリーで洗練された印象をプラス。」

 技術的チャレンジと解決策
 Challenge 1: 高精度なパーソナルカラー診断課題: 照明条件や画像品質のばらつきによる診断精度の低下
解決策:
Gemini-2.x-flush の multi-modal 機能を活用した複合的分析
肌色・瞳色・髪色の RGB 値詳細解析
照明補正アルゴリズムの実装
async def analyze_personal_color(image: Image) -> PersonalColorAnalysis:
    # Gemini による詳細分析
    analysis_prompt = f"""
    この写真から以下を詳細に分析してください：
    1. 肌の色調（黄味/青味の傾向、明度、彩度）
    2. 瞳の色（基調色、深度、透明感）
    3. 髪の色（ベース色、明度、艶感）
    4. 全体的な色彩調和性

    Spring/Summer/Autumn/Winter の4シーズン診断を実行し、
    根拠とともに最適タイプを判定してください。
    """

    result = await gemini_service.analyze_image(image, analysis_prompt)
    return parse_color_analysis(result)

 Challenge 2: 自然なメイク・ファッション画像生成課題: 元の顔立ちを維持しながら、自然なメイクとファッションを適用
解決策:
Imagen 4 の inpainting 機能による部分的メイク適用
顔の特徴点検出による精密なマスキング
年齢に応じたメイク・ファッション強度の自動調整
ファッションコーディネート専用プロンプトエンジニアリング

 Challenge 3: 年齢適応型UI/UX課題: 幅広い年齢層に対応したユーザビリティ
解決策:
AI による年齢推定と自動UI調整
年齢グループ別のコンテンツ最適化
アクセシビリティ配慮したデザイン

 プロジェクト成果：AI Agentがもたらした現実の変化
 定量的成果：技術革新の証明Multi-Agent Architecture の効果
処理速度: 平均25秒以内（4つのAgent連携最適化）
ユーザー満足度: 4.2/5.0（年齢適応型UI効果）
機能拡張: メイク + ファッション両方の提案で体験価値2倍
Google Cloud技術活用の成果
Cloud Run: 99.9%可用性、オートスケーリング対応
Vertex AI: 高精度画像解析と自然な画像生成の両立
コスト効率: 従来システム比60%のコスト削減

 社会的インパクト：現実を豊かにする体験の創造美容体験の民主化
従来3万円の専門診断 → 無料アプリで誰でもアクセス可能
年齢・経験を問わない包括的美容・ファッション教育の実現
メイクとファッション両方の提案で総合的な自己表現サポート
自己表現への自信向上、特に若年層の自己肯定感サポート
リアルタイム配信とユーザー拡大

iOS App Store: https://apps.apple.com/jp/app/id6751162051

Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.personalcolor.personal_color_app&hl=ja

Webティザーサイト: https://personal-color-469007.web.app/

 Next Steps: AI Agent の更なる進化Phase 1: 動画生成機能（Veo 3 統合）
メイク手順の動画チュートリアル自動生成
パーソナライズされた美容教育コンテンツ
Phase 2: 商品推薦 Agent
パーソナルカラー診断結果に基づく最適商品推薦
年齢・予算・経験レベル考慮した商品選定
Phase 3: コミュニティ連携 Agent
同じパーソナルカラータイプユーザー同士の情報共有
AI による美容トレンド分析と個人最適化

 まとめ：AI Agentが現実を豊かにする未来への扉AIスタイリストは、単なる美容アプリを超えた存在です。
第3回 AI Agent Hackathon のテーマ「AI Agentが現実を豊かにする」を体現し、3つの専門AI Agentが協調することで、これまで不可能だった個人最適化美容・ファッション体験を実現しました。

 このプロジェクトが示すAI Agentの可能性Multi-Agent Architectureの革新性

4つの専門AI Agentが連携し、単一AIでは不可能な包括的美容・ファッション支援を実現
現実世界への具体的なインパクト

技術的革新が直接的にユーザーの自己肯定感と表現力向上に貢献
Google Cloud AI技術の最大活用

Vertex AI の Gemini-x-flush と Imagen 4 と Virtual Try On の統合による、メイク・ファッション両分野での新しい価値創造

 AI Agentが拓く社会の未来AI Agent は、単なる効率化ツールではありません。一人ひとりの可能性を発見し、自信を持って自己表現できる世界を創造する存在です。
今日、あなたが鏡の前で迷う時間は、明日にはAI Agentと共に「なりたい自分」を発見する時間に変わります。
AIスタイリストと共に、その第一歩を踏み出してみませんか？

 プロジェクト情報📱 アプリケーション

iOS App Store: https://apps.apple.com/jp/app/id6751162051

Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.personalcolor.personal_color_app&hl=ja

Webティザーサイト: https://personal-color-469007.web.app/
💻 開発・技術情報

技術スタック: Flutter, Python FastAPI, Google Cloud Run, Vertex AI (Gemini-2.x-flush, Imagen 4, virtual-try-on-preview-08-04)

アーキテクチャ: Multi-Agent System, Clean Architecture, DDD
第3回 AI Agent Hackathon with Google Cloud 応募作品
AIで「なりたい自分」を発見する - AIスタイリスト

はじめに

プロモーション動画

解決したい課題：「似合う色」の迷いと自己発見の壁

現代人が抱える3つの課題

私たちのソリューション：3つのAI Agentによる革新的美容体験

Core Value: AI Agentが現実を豊かにする「診断」から「実践」まで

1. 診断AI Agent - 客観的で精密なパーソナルカラー診断

2. おすすめメイクAI Agent - リアルな変化を可視化

3. ファッションコーディネートAI Agent - 年齢適応型スタイリング

AI Agent Hackathon テーマへの取り組み：「Multi-Agent Architecture」

システムアーキテクチャ：Google Cloud AI技術の活用

全体構成図：Hackathon技術要件への対応

Hackathon技術要件への対応

革新的な年齢適応システム

AI Agentが現実を豊かにする：ユーザー体験の革新

1. 瞬時の診断体験（30秒）：診断AI Agentの力

2. 視覚的変身体験（2分）：メイク＆コーデAI Agentの魔法

実際のユーザー体験例

技術的チャレンジと解決策

Challenge 1: 高精度なパーソナルカラー診断

Challenge 2: 自然なメイク・ファッション画像生成

Challenge 3: 年齢適応型UI/UX

プロジェクト成果：AI Agentがもたらした現実の変化

定量的成果：技術革新の証明

社会的インパクト：現実を豊かにする体験の創造

Next Steps: AI Agent の更なる進化

まとめ：AI Agentが現実を豊かにする未来への扉

このプロジェクトが示すAI Agentの可能性

AI Agentが拓く社会の未来

プロジェクト情報

Discussion
