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魅力的な顔とは？研究の答えは意外と短い三つの手がかりはどれくらい確かか：誰を調べたかを見る一枚の写真で三つを自分で確かめる共通の好み、個人の好み、そして直前に見た顔FacialRate の場合よくある質問この記事のポイント
- 大勢の評価の平均はとても安定していますが、二人の評価者どうしの一致はほどほどです。
- 2017 年の研究では、平均性と対称性は一方の顔のグループで評価を予測し、もう一方では予測しませんでした。
- 頬の肌だけを見せると、色が均一なほど魅力的と評価されました。肌の色の明るさそのものは評価を予測しませんでした。
- 顔診断のスコアは、一枚の写真が評価者のグループにどう見えたかを表すもので、人を順位づけるものではありません。
魅力的な顔とは？研究の答えは意外と短い
手がかりは三つです。平均に近いこと、左右対称であること、肌の色が均一であること。何十年もの研究の中で、この三つがくり返し出てきます。
その前に、そもそも人どうしの意見は一致するのでしょうか。2000 年のメタ分析は、数十の研究をまとめました。大勢の評価を平均すると非常に安定していて、同じ文化の中で約 0.90、文化をまたいでも約 0.94 でした。ところが二人の評価者どうしでは、同じ文化で約 0.47、文化をまたぐと約 0.71 にとどまります。
大勢を平均すれば、評価は同じ顔に集まります。けれどもあなたと私の一対一では、よく食い違います。三つの手がかりは「グループで平均するとどんな顔が好まれるか」への答えです。
三つの手がかりはどれくらい確かか：誰を調べたかを見る
平均性と対称性。2017 年の研究は、照明と距離をそろえて 181 人を撮影し、オンラインの評価者に採点してもらいました。一方の顔のグループでは、平均性と対称性がどちらも魅力を予測しました（係数 0.28、0.30）。もう一方のグループでは、どちらも有意ではありませんでした（0.05、0.10）。しかも二つとも、評価者が目で判断したもので、計測値ではありません。
肌。同じ研究では、肌の色の明るさも色みも評価を予測しませんでした。効いていたのは均一さです。2007 年の研究では、353 人が頬の肌だけを切り抜いた 170 枚を評価し、色が均一なほど魅力的で健康的だと評価されました（r はいずれも 0.40 超）。均一さは、赤みとシミの広がり方とよく一致していました（0.92、0.68）。これはその研究で使われた肌の写真の中での結果で、研究には企業も関わっています。
この分野自身も限界を認めています。写真の多くは実験室で撮られ、評価者の多くは大学生で、尺度も研究ごとにばらばらです。
一枚の写真で三つを自分で確かめる
感覚に頼らず、測ってみましょう。上の図は見本の写真の中心線と七組の点です。
- 対称性：まず、七組の差がすべて同じ側に寄っていないかを見ます。すべて同じ側なら、顔より頭の向きの影響と考えられます。見本の写真は両目の線が約 0.4° 傾いているだけですが、顔の向きは別に確かめます。測り方は顔の対称性へ。顔の半分を鏡像にしてつないだ「対称版」は、実在しない顔です。話している最中は口が一瞬片側に寄るので、口を閉じて力を抜いた表情で測ります。
- 肌：両頬と額から小さな範囲の色を取ります。見本の写真は均一な光の下で 201、197、191（最大 255）でした。手順は肌の色の均一さへ。
- 平均性：一枚の写真では測れません。平均はたくさんの顔の集まりがもつ性質です。詳しくは平均顔へ。
比率も同じです。実際の顔の多くは、三等分や黄金比のような古典的な規則には合いません。「比率が整っている」とは、よくある範囲に収まっているという意味です。見本の写真の中顔面と下顔面の比は 0.99 ですが、これは一つの読み取り値で、基準ではありません。
共通の好み、個人の好み、そして直前に見た顔
2016 年の研究では、同じ人たちが同じ 100 枚の顔を一週間あけて二回評価し、その評価を分解しました。個人の好みは、意味のある違いの約 36〜44% を占めていました。2006 年の別の研究もほぼ同じ結果です。二人の評価者の一致は約 0.48〜0.58。同じ人が一週間後の自分と比べても約 0.80 で、1 にはなりません。
文化や時代も基準を動かします。文化をまたいだ平均の評価はよく一致しますが、見慣れたものに合わせて、心の中の「典型的な顔」は動いていきます。直前に見た顔さえ影響します。評価の高い顔を先に見てから自分を採点すると、自己評価が下がりました。
ですから、これらの研究は人を順位づけるものではありません。評価者のグループが、ある写真の集まりで平均してどんな顔を好んだかを表すだけです。顔のスコアも同じで、表しているのは一枚の写真であって、人の価値ではありません。
FacialRate の場合
FacialRate の顔分析は、対称性や比率を含む 11 項目以上を読み取ります。顔診断レポートには、顔のタイプ、いちばんの強み、三つのハイライト、試せるアドバイスが一つ入ります。総合スコアはこれらを足し合わせたものではなく、黄金比のような固定の計算式でもありません。実際の人の評価から学んだ機械学習モデルによるもので、実際の評価で調整し、検証しています。上の研究は手がかりであって、その計算方法ではありません。
また、スコアはこの一枚の写真を表すものだと、はっきり伝えています。光、角度、表情で、モデルに見えるものは変わります。アドバイスは撮影、髪型、メイク、スキンケアだけです。検出はお使いの端末の中で行われ、写真はアップロードされません。無料で、何度でも試せます。
よくある質問
対称な顔ほど魅力的なのですか？
そうとは限りません。2017 年の研究では、対称性が効いたのは一方の顔のグループだけでした。顔の半分を鏡像にしてつないだ「対称な顔」は、かえって不自然に見えがちです。
肌の色の明るさは顔のスコアに影響しますか？
2017 年の研究の自然な写真では、明るさも色みも評価を予測せず、効いていたのは均一さでした。正面からの均一な光で撮れば、肌そのものを読み取れます。
AI顔診断はこの三つのルールで採点しているのですか？
そうとは限りません。多くのツールは人の評価から学んでいます。これらの研究はモデルが何を見ているかの手がかりにはなりますが、計算式そのものではありません。