説明:
肌を覚え、肌色・アンダートーンに合わせて、あなた専用にすべてのおすすめをパーソナライズする、女の子向け初のエージェント型AI美容アシスタントを設計した方法。
誰も語らない問題:
あなたはスマホを手に取り、何時間もスクロールして47種のファンデーションの色を探します。画面に直接表示されるものを選択します。配達には4日かかります。パッケージを開けて試すと、顔色が灰色に見える。あるいはオレンジ、あるいは全く不適切です。
あなたは一人ではありません。
インドでは、ファンデーションの購入の40%が色が合わず返品されます。インドのビューティEC市場では、年間およそ35〜40%のファンデーション注文が返品されています。さらに、物理的なビューティーストアのない非大都市部の何百万人ものユーザーが購入前に製品を試す方法がありません。すべての購入は推測です。推測ごとにお金がかかり、間違った色味のたびに自信を失います。
現在の解決策は全く効果がありません。あなたのアンダートーン、肌タイプ、過去の反応、12月の肌が6月の肌と大きく異なるという事実は、カメラベースの色味マッチングアプリには無視され、一般的な結果だけを提供します。アプリを終了すると、彼らはあなたのことを忘れます。彼らは全員に同じ製品推奨をします。
この現象には名称があります。我々はそれを「間違った色味シンドローム」と呼んでいます。そして、それは長い間未解決のままです。
GlowMindのご紹介:
すべての肌色には完璧な一致があります。それぞれの人には独自の輝きがあります。
GlowMindはチャットボットではありません。色味をマッチさせるフィルターではありません。ただの汎用的な美容推奨システムでもありません。
GlowMindは危険な組み合わせからあなたを守り、肌を覚え、話す前に考え、対話を重ねるごとに賢くなる、完全なエージェント型AIシステムです。
それは1つのアイデアに基づいて作られました。一般的なAIツールは優れていましたが、誰のためにも特化して設計されてはいません。GlowMindはあなたの肌のために特別に作られたので、唯一無二です。
問題の詳細:
GlowMindが何をするのかを学ぶ前に、その問題の全体像を理解することは非常に重要です。
間違った色味シンドロームという現象が存在します。照明やカメラ設定、画面のキャリブレーションが異なると、ファンデーション、チーク、コンシーラーは著しく異なるように見えます。オフィス照明の下では、スマホ画面で完璧に見える暖かいベージュが、肌上ではくすんで不正確に見えることがあります。カメラベースのマッチングは肌の本質を捉えず、カメラが知覚するものだけを記録します。
美容ECの静かな敵はパーソナライズの欠如です。現在のアプリは汎用データベースと一回限りのカメラスキャンに依存しています。香りの強いファンデーションを最後に使ったとき、吹き出物があることには気づいていませんでした。過酸化ベンゾイルは肌を乾燥させ、ニアシンアミドは素晴らしい効果をもたらします。間違った色味シンドロームという現象があります。GlowMindはこれら3つの問題を同時に解決するよう設計されました。
What Makes GlowMind Different — The Four Novelties
GlowMindは、現在市場に出ている他の美容アプリにはない4つの機能を提供します。
持続的記憶
あなたが今まで使った美容アプリを終了すると、すぐに記憶を忘れます。GlowMindは常にあなたを覚えています。肌の色味、アンダートーン、肌タイプ、懸念、過去の製品、反応、予算、ルーティンを永久に保存するために構造化されたSQLiteデータベースが用いられます。GlowMindはあなたの全履歴を読み込み、戻ってくるたびに前回の続きから再開します。対話だけを覚えるのではなく、各やり取りとともにあなたの肌のプロファイルを動的に豊かにします。
Reasoning Chain for ReAct
AIシステムの大半は謎めいた方法で動作します。あなたは問いを投げかけます。応答があります。なぜそうなるのか分かりません。GlowMindは独自です。ReActパターン—Reason、Act、Observe—を守っています。推奨を出す前に、段階的に考えを口にします。何を見たのか、何を発見したのか、そしてなぜ特定の製品を推奨しているのかを説明します。各提案は完全に追跡可能で説明可能です。
成分衝突の特定
これは美容アプリの中で初めての機能であり、GlowMindの最も保護的な機能です。ビタミンCとレチノールは一緒に取るべきではありません。互いに刺激し合い、それぞれの利点を減らします。併用すると、レチノールとAHAは肌のバリアを深刻に傷つけます。レチノールは過酸化ベンゾイルにより完全に活性を失います。大多数の人はこの事実を知りません。これは多くの美容アプリが教えてくれないことです。ダメージが生じた後に警告するのではなく、互換性のない活性成分を組み合わせる前にGlowMindが事前に警告します。
季節的肌荒れ
JanuaryとJulyでは肌の見え方が異なります。年中を通じて、肌タイプとトーンは温度、湿度、日光曝露、ライフスタイルの変化によって影響を受けます。GlowMindは6か月を超えて古くなったプロフィールを自動的に更新するよう求めます。肌の自然な季節変化は他の美容製品には考慮されていません。
パイプライン:
GlowMindは各クエリを処理するために6段階のパイプラインを使用します。
ユーザー入力、記憶の呼び出し、LLM推論、ツール実行、ライブ検索、そしてパーソナライズされた応答。
あなたの入力は、テキストメッセージかオンボーディング時に撮られた1枚のセルフィーである可能性があり、旅の出発点です。GlowMindは話し始めた瞬間にデータベースからあなたの完全な永続プロファイルを読み込みます。思考を始める前に、すでにあなたが誰かを知っています。
推論フェーズでは、あなたのクエリはLangChainを介して連携されるGroqの堅牢な言語モデルによって、あなたの独自の肌プロファイルと関連付けて検討されます。どのツールを呼び出し、どの順序で呼び出すかを選択します。
ツールの実行によって3つのタスクが実行されます：実際の製品レビューに対するBERT感情分析、危険な活性成分の組み合わせを検証するための厳選データベースとの照合、9000点の実在のSephora製品に対する色味マッチング。
すべての推奨には実際の購入情報が付随します。SerpAPIのライブ検索が現在の価格と在庫をインターネットから取得するためです。
最後に、GlowMindは予算内に収まり、各オプションを説明し、衝突があれば警告する、親しみやすく、根拠に基づいた、詳細な推奨を提供します。
技術スタック:
Groq LLM - llama-3.3-70b-versatile - 自然言語推論と段階的思考を行うLLM。
LangChain - LLMをすべてのツール、メモリ、データソースに接続し、ReActエージェントパターンを実装するオーケストレーションフレームワークです。
Hugging Face CLIP - OpenAIのビジョン言語モデルで、セルフィーの画像を8つの肌色テキスト説明と照合して自動的に肌色を認識します。
Hugging Face BERT - Sephoraデータセットの製品説明とレビューを読み取り、感情スコアを付けて低評価の製品をGlowMindが推奨するのを防ぎます。
Kaggle Sephora Dataset – 9000件以上の実在の美容製品が、色味コード、成分リスト、評価、レビュー、価格を含みます。これはRAG検索のデータベースとして使用されます。
SerpAPI – NykaaやMyntraなどのインドのウェブサイトの現在の価格と在庫をインターネット検索できるよう、GlowMindに機能を提供します。
SQLite – セッションをまたいで、すべてのユーザーの肌プロファイルを永続的に保存する軽量データベースです。
Gradio – Pythonコードを美しく共有可能なウェブアプリに変換し、GlowMindブランドに合うダークでエレガントなテーマを持つインターフェースです。
ユーザー体験：
GlowMindを初めて開くのは、美容アプリを開くのとは全く異なります。
汎用的なクイズはありません。
ポップアップ広告はありません。
ホーム画面に待っている汎用のアプリ推奨はありません。
新規ユーザーには2つの開始方法があります。
テキスト形式のオプションでは、肌タイプと悩みを手動で入力できます。
セルフィーオプションはCLIPのAIを使用して、1枚のセルフィーから肌のトーンを検出します。
どちらのオプションを選んでも、あなたのプロフィールは永久に保存・記憶されます。
再ログインするユーザーは、User IDを入力するだけです。
あなたの肌の全履歴が瞬時に読み込まれ、左側のパネルに表示されます。
そして初めて、会話が始まります。
あなたは通常通りタイプします。
800以下のファンデーションは何を選ぶべきですか？
私の現在のルーティンを一緒に使っても安全ですか？
シミには何を使えばいいですか？
GlowMindはあなたのプロフィールを考慮し、ツールを呼び出して、あなたの名前を使い、予算内に収まる温かく個人的で段階的な方法であなたの質問に答えます。
今後の取り組み：
次のリリースには、肌色の正確なHEXカラーコードを、製品のHEXコードと直接一致させるためのシェード検出用のコンピュータビジョンも含まれ、ピクセル単位の正確さを実現します。モバイルアプリにより、GlowMindをインドのすべてのスマートフォンで利用可能にし、あらゆる都市や町のユーザーに個人的な美容インテリジェンスを提供します。インドのブランドリストも、Lakme、Sugar、Colorbar、Mamaearth、そしてインドの美容ユーザーにとって重要なその他のブランドを含むように拡張されます。
ミッションは同じです。すべての肌色には完璧なマッチがあります。すべての人には独自の輝きがあります。GlowMindはそれを見つけることに専念しています。
概要：
GlowMindはAyushi Shuklaによって、BCAセミナーのプロジェクトの一部として構想・作成されています。これは、エージェントAI、パーソナル化、そして現実世界のビューティーテックの交差点です。
Groq、LangChain、Hugging Face、Sephora Data、SerpAPI、Gradioを用いて構築。
あなたの魔法を引き出します。
