花王とAI(人工知能)開発スタートアップのPreferred Networks(PFN)は2019年11月20日、花王が開発した「皮脂RNAモニタリング技術」の実用化に向けたプロジェクトを始めると発表した。あぶらとりフィルムなどで採取した皮脂に含まれるRNA(リボ核酸)の発現量データを基に、肌内部の状態や将来の肌ダメージを予測する機械学習モデルを構築する。2020年春に一部サービスの試行を始める考えだ。

左から花王の澤田道隆社長執行役員、花王の長谷部佳宏専務執行役員、Preferred Networksの岡野原大輔副社長、Preferred Networksの西川徹社長最高経営責任者
[画像のクリックで拡大表示]

 花王の長谷部佳宏専務執行役員は「血液マイクロRNAの先駆者であるPFNが、パートナーとして最も優れると考えていた」と語る。PFNと構築した予測モデルを生かした美容カウンセリングサービスの提供を目指す。「現状の技術では皮脂の採取から解析結果が出るまでに2日ほどかかるが、将来は数時間で結果を出し、その場でフィードバックを返せるようにしたい」(長谷部専務執行役員)。RNAの発現量からは個人を特定できないため、DNA(デオキシリボ核酸)ほどの厳密な情報管理は不要という。

約1万3000種類あるという皮脂RNAの発現量を入力データ、肌の状態を出力データとした予測モデルを構築する
[画像のクリックで拡大表示]

 今後技術面で解決すべき課題として、PFNの岡野原大輔副社長は「RNAの量は外部環境に左右される。環境因子を考慮した予測モデルをどう作るか、少ないデータで高い精度を実現できるかがカギになる」とした。さらに、深層学習では皮脂RNAと肌状態の相関関係は分かるが因果関係まで見いだすのは困難として「医学的な知見と組み合わせて因果関係を推定する研究が求められる」とした。

皮脂RNAから得られる皮膚関連の情報について、120項目のうち104項目は精度良く予想できたという
[画像のクリックで拡大表示]