SkinSense – 美容クリニック向けAIインテリジェンス＆患者パーソナライズプラットフォーム

美容クリニック向けインテリジェンス＆患者パーソナライズするAIプラットフォーム

8名 × 6ヶ月

PM / BA / 開発者 / QC

要件定義 / UI・UX設計 / 開発 / テスト / 導入 / 保守・運用

• AI / 画像解析：Vision Transformer（ViT） / MediaPipe / OpenCV / GPT-4o Vision

• LLM / RAG：GPT-4o / LangChain / Qdrant

• バックエンド：Python（FastAPI） / PostgreSQL / Redis

• 外部連携：LINE Messaging API

• フロントエンド：Flutter / React / TypeScript

• データ基盤：BigQuery / Airflow / Azure Blob Storage

• クラウド / MLOps：Azure（AKS / Azure OpenAI） / MLflow / GitHub Actions

• 画像解析AI + LLM + CRMを統合した美容医療向けAIプラットフォーム

• RAGによる治療提案とLINE連携による顧客接点の自動化

• 医療法に準拠した意思決定支援型AI設計

• 顔画像を標準化（角度・照明補正）

• MediaPipeで顔ランドマーク抽出

• Vision Transformerが12の肌指標を解析

• GPT-4o Visionが日本語レポートを生成

• 医師評価との一致率：87％

• 顧客データ + 肌分析 + 履歴を統合

• Qdrantで最適プロトコル検索

• GPT-4oが3つの治療案を理由付きで生成

• 医師の意思決定支援として活用（医療法準拠）

• 顔アライメントによる時系列比較

• 改善率を定量化

• アプリで可視化（患者体験向上）

• 施術後のシナリオ配信

• 直後：アフターケア・経過確認・再診促進

• スキン分析精度：医師一致率87％

• カウンセリング時間：45〜60分 → 20〜25分

• 2拠点PoC後、8週間で全院展開決定

• 満足度：4.1 → 4.8 / 5

• 治療理解の向上（可視化）

• 医師の説明時間：40％削減

• 問題箇所の特定が容易に

• 再来院率：42％ → 56％（+34％）

• LTV向上：売上 +29％ / 人

• CVR：38％ → 51％

• 医療法対応（診断 vs 支援の切り分け）を高評価

• 日本市場に適したUX品質を評価

• 次フェーズへの拡張決定