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miraはAI顔診断&美容の専属アドバイザー、悩みも集まるプラットフォームの可能性

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AI顔診断で一人ひとりの「美容の専属アドバイザー」をめざすアプリmira。それはユーザーのリアルな悩みが日々集まるプラットフォームだ。そのうえで各自の悩みに合った美容サービスやプロダクト、参考になるインフルエンサーを独自のアルゴリズムを駆使してマッチングし、ブランドやサービス側は販促や送客に利用できるmiraの可能性をひもとく。

miraを立ち上げたきっかけについて、miraを運営するKINDLER株式会社 代表取締役 門脇明日香氏は「自分自身がそういうサービスが欲しかったからだ」と語る。

「仕事や生活が忙しくなかなかコスメを選ぶ時間がない。そんな時、ブランドの店舗やデパートの化粧品カウンターで提供しているようなパーソナルなカウンセリングをスマホから手軽に受けることができ、自分の顔のタイプを理解したうえで、理想的な商品やインフルエンサーと繋がれたらと思っていた」

miraでは、AI顔診断をもとに、一人ひとりの悩みを解決に導く美容サービスや商品、参考や手本になるインフルエンサーとマッチングする。いわば「専属アドバイザー」として寄り添うアプリをめざしている。

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リアルな測定値と悩みが集まる美容プラットフォーム

ユーザーはアプリをダウンロードし登録すると、まず問診を受ける。職業や年齢、地域、普段のケア方法、顔の各パーツの悩みなどをテキストベースで入力し、顔写真の自撮りとAIによる顔のタイプ診断を行う。

診断結果として、顔の黄金比や縦幅比、肌状態のほか、試したい美容法など10のチェックポイントの判定が画面に表示され、項目ごとに各自に適した美容コンテンツ(記事)や商品・サービスが「おすすめ」としてレコメンドされる。

コンテンツはmira編集部が作成し、約1,000名の登録インフルエンサーと組んだコラボ企画も多い。一方、サービスや商品は、化粧品のみならず、ファッションアイテム、美容整形やエステなどクリニック系の商材もある。つまり、顔の形や、肌質などから似合うメイク、ふさわしいスキンケア、希望によってはサロンや美容外科の紹介、似合うファッションコーディネイトなどのコンテンツも紹介される。それぞれのユーザーニーズの重みづけを行い、精度も高めている。門脇氏がそもそも欲しかった、「店頭でのさまざまなカウンセリングと提案」をアルゴリズムによって実現しているのだ。

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miraのビジネスモデルは、ユーザーが診断を行い、レコメンドを読んでアクションを起こすという仕組みの上に、ブランドやサロン、クリニックなどへの送客や広告を行うことで成り立っている。

「商品やソリューションを提供するブランド、クリニック、サービスプロバイダーとの提携は着実に増えており、継続しての取引も多い。主にクリニックやサービスプロバイダーに対しては送客プランを、ブランドに対しては販売促進プランを提供している。美容関連だけではなく、顔の分析結果からファッションアイテムのコーディネイト例などを紹介することで、販売に繋げていくケースもある」(門脇氏)。

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門脇氏はCEOであると同時に、エンジニアとしてmiraの開発に直接携わっている。現在は数名のエンジニアが社内におり、仕様は議論を進めて決定していくが、最後の決め手は「自分に刺さるかどうか」を基準にしていると門脇氏は話す。創業者の「こんなサービスが欲しい」との思いを、そのままエンジニアとして仕組みに落とせるという部分が、多くのユーザーたちから共感を得る理由のひとつかもしれない。

リリースからおよそ1年半で、miraはPC版月間100万UU(ユニークユーザー)、アプリ累計10万ダウンロードを達成している。「広告費はかけていないが、毎日300ダウンロード、月間で約1万ダウンロード規模でユーザーが増加している」(門脇氏)。

また、ユーザーのボリューム層は20代後半から30代半ばで、最近ではエイジングケアを詳しく知りたい40代前半のユーザーが増えており、男性ユーザーも20%ほどいるとする。

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悩みに関するさまざまなデータで強力なパーソナライズへ

miraの一番の強みは、問診や診断を通じて「ユーザー個々の悩みが集まる」ことと、AI活用により「一人ひとりの悩みを総合的に理解している」点にある。しかもその悩みは、ブランドなどサービス提供側が「予測した悩み」ではなく、ユーザー自ら発する「リアルな悩み」なところも特徴だ。miraでは現在、細かいセグメントまで含め、約1,000個のリアルな悩みをタグとして類型化。パーソナルデータと「悩みタグ」などのデータを組み合わせることで、個々人に最適なコンテンツや商品を届ける仕組みを構築している。

また、悩みを理解したうえでの提案を行うと購入率が高まることもわかってきた。問診・診断後はコンバージョン率が上昇し、しかも、高額商品もよく売れるという。「我々としては、個々人、もしくはそれぞれの悩みにいかに照準を絞れるかを考え、また最適化された情報コンテンツとヒトの関係性の構築に最大の注力を傾けてきた。今後も、パーソナライズのためのターゲティングアルゴリズムにこだわっていきたい」と門脇氏は意欲をみせる。

ブランドやサービス提供者にとっても、悩み(=潜在需要)をよく知るmiraと組むことはメリットが大きい。商品を届けたい「スモールマス」に向け、直接アプローチすることが可能になるからだ。また、プラットフォームに参画するインフルエンサーは、自分自身がどんなユーザーや悩みに対して訴求力があるのかを、より明確に知ることができ、“自身の商品価値”を高めることもできる。

キレイパスという美容医療チケット購入サービスと提携する際には、mira内でどのように商材を絞ればよいか、データをもとに議論することができた。キレイパスはもともと多くの施術バリエーションを保有していたが、悩みデータと突き合わせることでさらに効率的な訴求が可能になった。また提携するインフルエンサーにはインセンティブとして、どんなユーザー層や悩みに適合するかのデータを開示していく考えもある」(門脇氏)。

miraには「顔診断データ」だけでなく、「悩みに関するデータ」「悩みに対応した商品やサービスなどコンテンツのデータ」「繋がる先のヒトのデータ」があり、それらを巧みに組み合わせている。また、悩みをネガティブに捉えるのではなく、むしろポジティブな雰囲気のなかで解決を目指すという世界観もmiraを特徴づける。ユーザーやサービス提供者、インフルエンサーが、一人ひとりの美しさをテーマに楽しくコミュニケーションを取ることで最適なマッチングが生まれる。それを実現する手段として、AIやデータなどテクノロジーが背中を押すという構図だ。

今後は「診断の精度を高めるため、実際に肌の角質層などを採取してもらっての分析や、カラー診断なども取り入れていきたい」と門脇氏は語る。データ精度を向上させ、miraとしてD2Cブランドを立ち上げたり、韓国や台湾などアジアを中心に海外進出も果たしていきたいという展望もある。ポストコロナ時代に求められる非接触での接客やマッチングという文脈においても、さまざまな可能性を秘めたサービスになりそうだ。

Text: 河鐘基(Jonggi HA)
画像提供:KINDLER株式会社

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