第一三共ヘルスケア、AI顔画像解析で体内・心身状態と外見特徴の関連を確認

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第一三共ヘルスケア株式会社は、AIによる顔画像解析を活用し、体内や心身状態に関する指標と、頬の赤みやシワといった顔に現れる外見上の特徴との関連について研究を実施しました。その結果、顔画像から体内および心身の状態を捉えられる可能性が示され、日常的に認識できる外見特徴との関連も確認されました。研究成果は、9月12～13日に開催された第31回日本顔学会大会（フォーラム顔学2026）で発表されています。

研究の背景とアプローチ

健康状態を把握する技術が進歩する一方、検査値やスコアだけでは自身の状態を実感しにくく、行動変容につながりにくいという課題があります。また、AIが顔画像から捉えた情報を生活者自身が理解できるかについては十分に明らかになっていませんでした。

そこで同社は、健康な成人310名を対象に顔画像、血液検査値、心身状態（ストレス・疲労・不眠など）のデータを取得しました。このうち年齢およびBMIの情報を有する278名について、年齢とBMIの影響を調整した解析を行いました。

顔画像からは、以下の8項目が抽出されました。

• 肌の明るさ
• 頬の赤み
• 黄ぐすみ
• 目の下の影
• 目尻のシワ
• 目尻の微細な線
• 肌の微細な凹凸
• ほうれい線の深さ

AI深層学習と外見特徴の解析結果

解析では、AIの深層学習によって炎症、加齢変化、酸化、ホルモン、ストレス、疲労、不眠などの健康関連指標について高値群と低値群を識別できる可能性が示されました。代表的な指標として、炎症に関連するIL-6や高感度CRP、加齢変化や組織代謝に関連するMMP-1・MMP-3、男性ホルモンの一種であるテストステロンなどが確認されています。

また、外見上の特徴との関係を解析したところ、以下のような統計学的関連がみられました。

• 頬の赤みとヘモグロビン
• 目尻のシワと心理的ストレス
• 目尻の微細な線と炎症関連指標
• 肌の微細な凹凸とテストステロン

さらに、深層学習で分析の可能性が示された指標の一部についても、肌の明るさや赤み、シワなどの外見特徴との関連がみられ、深層学習で捉えられた情報の一部が外見上の特徴として現れている可能性が示唆されました。

今後の展望

第一三共ヘルスケアは今後、対象者数の拡大や解析手法の高度化により顔画像から得られる情報の精度向上を進めるとともに、外見上の特徴との関連性について検証を重ねる方針です。生活者自身の気づきや状態の理解を促し、セルフケア行動をサポートする仕組みの実現に向けた研究を進めていくとしています。

本記事は第一三共ヘルスケア株式会社の発表をもとに作成しています。

Dellows News編集部

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