はじめに 🎉
アイドルの写真集を眺めていてふとひらめいたんです。
キラキラした笑顔、いつも「かわいいな…！」と思っているけれど、
その“かわいさ”を数字で測れたら面白くないですか？
今回は、SCUT-FBP5500 のAIモデルに自分のセルフィーをアップロードして、
美しさスコアを実際に算出してみます！
実験概要 ✨
-
素の素顔（No Filter）
加工なしのセルフィーをそのまま評価 -
美肌アプリ「FaceApp」加工後（Filter）
同じ写真に人気フィルターを適用して再評価
両者を比較し、フィルター有無でどれだけ「顔面偏差値」が変わるかをチェック！
果たして AI は “加工” をどこまで認めるのか――。
環境準備 🖥️
AIモデルは以下GitHubからダウンロードしました。
https://github.com/HCIILAB/SCUT-FBP5500-Database-Release
ブラウザアプリケーションはこちらからソースをお借りしてローカル環境に建てています。
https://github.com/wanshun123/Facial-Beauty-Prediction
- Flask + OpenCV(DNN) + Caffeモデル（ResNeXt50）で構築
- モデル・プロト定義は
/models/に配置 - 評価結果はパーセンテージで表示されます。
1. 素の素顔（No Filter）評価 💁♀️
🤖 AIによる顔面偏差値評価、43点でした。
画像をアップロードしてAIに評価してもらいました。
最新の機械学習モデルが、僕の顔をピクセル単位で真剣に見つめてくれました。
そして出た結果が——
Rating: 43.59!!
43点。
テストなら補習確定。
偏差値ならど真ん中以下。
体温ならインフルエンザ後の回復期。
そして魅力度としては、たぶん「AIの恋愛対象外」。
なのに、AIくんは元気よく叫びます。
"43.59!!"
まるで褒めてるかのように。
語尾の "!!" が逆に痛い。
それは祝福じゃなくて、哀愁のエコー。
2. 美肌アプリ「FaceApp」加工後（Filter）評価 💁♀️
🤖 結果発表：AIはこう言いました。
Rating: 51.66!!
……
うん、ちょっとは上がった。でも、想定の半分以下。
盛った笑顔が通用しないなら、どうすればいいのか？
もはや深層学習じゃなくて深層失恋。
🤔 考察：なぜ加工でAIは落ちなかったのか？
📉 考察1：AIは“盛り”を見抜く
機械学習モデルは、肌のテクスチャ・顔の骨格・目と鼻の比率などを見て判断している。
つまり、加工による「見た目の可愛さ」では、数値がほとんど動かないことがある。
「加工」は、AIに通用しないのかもしれない。
📉 考察2：データセットの“顔の美”と加工の方向性がズレている
このAIは SCUT-FBP5500 という顔画像データセットをもとに学習されている。
その傾向として、評価されるのはナチュラルな整った顔立ち。
一方、私が行った加工はこちら：
- 笑顔 → ☑️ やや加点
- 顔の明るさ → ☑️ 軽く加点
- 盛りすぎて不自然 → ❌ むしろマイナス評価！
💡 学び
| 項目 | 結果 |
|---|---|
| 加工前 | 43.59点 |
| 加工後 | 51.66点 |
| 差分 | 約8点アップ（ただし想定は＋30） |
つまり、AIは 「表情」より「骨格」と「対称性」 を重視してるっぽい。
もはやこれは、外見評価という名の内面審査。
加工では突破できない骨格の壁があるのだ…。
✅ 結論：AIにはごまかしが効かない。
- 加工しても点数は微増
- 笑顔でも通用しない
- それでも……
AIに向かって笑った自分を、今日はちょっと褒めたい。