App StoreやGoogle Playには、顔面偏差値のAI診断を謳うアプリケーションが数多く並んでいます。これらのアプリは一体どのような仕組みで数値を弾き出しているのでしょうか。
一般的な診断アプリは、GoogleのML Kitや各種オープンソースの顔認識ライブラリを活用し、顔の輪郭、目、鼻、口の端点など「ランドマーク（特徴点）」を数十〜数百箇所検出しています。それらの座標データを基に、前述した黄金比や左右対称度を計算し、独自の計算式によってスコア化を行っています。
しかし、顔面偏差値の真相とネットの反応を検証すると、手放しで信用できない実態が浮き彫りになります。SNSや大手掲示板では、次のような利用者の生々しい告白が後を絶ちません。
「部屋の白熱灯の下で撮ったら偏差値52だったのに、自然光が入る窓際で撮り直したら一気に68まで跳ね上がった」
「真顔で測定したら低評価だったが、広角レンズ特有の歪みを避けて2メートル離れてズーム撮影したらランクが2段階上がった」
「同じ写真を複数の有名AI診断アプリに読み込ませたところ、片方では『上位5%の美形』と判定され、もう片方では『平均点以下』と突き放された」
取材に応じた画像認識エンジニアは次のように証言します。
「現在のモバイル向け顔診断アルゴリズムの大半は、2次元の平面画像からピクセル情報を読み取っているにすぎません。そのため、陰影の落ち方ひとつで鼻の高さや輪郭の境界線の認識が大きく狂います。さらに、学習データにアジア系の顔立ちがどの程度含まれているかによってもスコアは激変します。科学的測定を標榜していても、実態はカメラの撮影環境テストに近いのが現状です」
