代表・上田が専門書『皮膚の測定評価と可視化、イメージング技』（仮題）に執筆参加
2025 年6月末刊行予定の本書は、皮膚研究・商品開発・遠隔美容医療の最前線で役立つ 「測る・視る・解析する」技術を一冊にまとめた最新ガイドです。
皮脂量や水分量など肌表面の基礎指標の計測から、高精細 2D／3D 画像による形状解析、OCT・光音響を用いた深部可視化、安全性・ダメージ評価のアップデート、さらに機械学習による顔画像解析まで――肌を「表面から内部」「静から動」「アナログからデジタル」へと多角的にとらえ直す方法論を体系的に整理しています。
研究者・技術者がすぐに活用できる計測プロトコルや解析フレームワークが満載です。
この本書に、代表・上田が、「顔画像解析による皮膚解析」節で執筆参加しました。
代表・上田執筆 節「顔画像解析による皮膚解析」
コンピュータビジョン（CV）を用いて顔全体を画像として捉え、多角的に解析する最新技術を解説しています。
その見どころは以下です。
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写真１枚でシミ・シワ・毛穴・赤みを数値化
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静止画から肌状態を数値化。 写真1枚の顔画像から、シミ・シワ・毛穴・赤みといった様々な皮膚の状態を、面積や濃さなどの具体的な数値として定量的に評価できる技術を解説。
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動画から皮膚弾力や血流変動（リモート PPG）を推定
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動画で皮膚の動的特性を推定: 静止画解析を時間軸につなげることで、表情によるシワの出現速度や皮膚弾力、さらにはリモートPPG（rPPG）による血流変動まで推定できる動的な解析手法についての紹介。
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前処理から AI 実装までのステップをサンプルコード付きで解説
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実践的な解析ステップを解説: 顔画像の取得・前処理から、シワやシミなどの特徴抽出、そしてAI（機械学習/深層学習）を用いたセグメンテーション・領域分類、さらには抽出結果を数値指標に変換する手順までを、具体的なアルゴリズムやオープンソースライブラリ（OpenCV, scikit-image, MediaPipe, PyTorchなど）の使用例と共に詳細に解説。
これらの内容を通じて、顔画像を用いた皮膚解析技術を実践的に活用するための道筋を具体的に示しています。
本書はこんな方におすすめです－ “読者像” のご案内
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01
シミ・シワ・血流変動などを客観指標化し、訴求力の高いエビデンスを得たい方
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02
化粧品・スキンケアメーカーの R&D 担当者
製品評価の精度向上や新規解析手法の探索したい方
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03
美容医療・皮膚科学の研究者／臨床家
非侵襲計測の最新知見や画像 AI の研究動向を把握したい方
「自社でも同じ解析を試したい」「研究設計から伴走してほしい」
そう感じたら、ぜひ当社までご相談ください。企画立案から撮影プロトコル構築、AI 実装、レポート作成までワンストップで支援いたします。
