プロジェクト概要（Overview）

• お客様: 東京都内で新規開業した美容クリニック。二重整形や鼻修正などの顔の美容施術を提供
• 課題: 施術後の仕上がりを事前にイメージできないことにより、カウンセリング時の成約率が低迷
• 解決策: AI画像生成技術を活用し、顧客自身の顔写真から施術後のイメージを可視化するシミュレーションシステムを開発
• 成果: カウンセリングにおける成約率を35%向上させ、顧客満足度の大幅な改善を実現
• 開発期間: 4か月
• プロジェクト規模: 4 MM

カウンセリング現場で利用する Web ベースのシミュレーションアプリ

背景・課題

運用背景

当該クリニックでは、二重整形や鼻修正などの顔に関する美容施術を提供しています。従来のカウンセリングでは、医師による口頭での説明や参考画像を用いた提案が中心となっていました。

顧客が抱えていた課題

• 顧客が自身の顔での仕上がりを具体的に想像しづらい
• 「自分に合った結果になるのか」という不安が意思決定を妨げていた
• 不安解消のための説明に時間を要し、カウンセリング時間が長期化
• 結果として成約率の低下および運用効率の悪化を招いていた

市販のシミュレーションツールも検討されましたが、美容施術特有の細かな調整や、クリニック独自の施術メニューへの対応が困難であったため、カスタム開発による解決が必要となりました。

プロジェクト要件

お客様から以下の要件が提示されました。

• 施術後のイメージを事前に視覚的かつ正確に確認できること
• 対面カウンセリングに適した高速なレスポンス(数秒以内)
• スタッフおよび顧客双方にとって直感的に操作できるUI
• 顔写真などの個人情報を安全に取り扱えるセキュリティ対策
• 今後、複数の施術メニューへ拡張可能なシステム構成

AMELAのソリューション

AMELAは、施術前カウンセリングにおける課題解決を目的として、本プロジェクトの要件整理から設計、開発までを一貫して支援しました。

調査・分析フェーズ

• 既存のカウンセリングフローを分析し、顧客の意思決定を阻害している要因を整理
• 精度、処理速度、ユーザー体験に関する要件を明確化
• クリニック独自の施術メニューに対応するための技術的検討を実施

設計・アーキテクチャフェーズ

• 顧客の顔写真に基づき施術後のイメージを生成するWebアプリケーションを設計
• AI画像生成技術(GAN: Generative Adversarial Network)を活用し、自然で高品質なシミュレーション結果を実現するアーキテクチャを構築
• 実運用を想定し、画像アップロード後約5秒で結果を生成できる高速処理構成を採用
• 顧客の顔写真データは暗号化し、セキュアな環境で処理。個人情報保護に配慮したシステム設計を実施

開発・テストフェーズ

• クリニックが提供する美容施術パターンを学習したAIモデルを構築
• 出力結果の安定性、自然さ、および一貫性を段階的に検証
• カウンセリング現場での利用を想定した操作性テストを実施

導入・最適化フェーズ

• 実際のカウンセリング業務へ段階的に導入
• スタッフおよび顧客からのフィードバックを収集し、UIおよびAIモデルの継続的な改善を実施
• スタッフ向けの操作研修を行い、現場での円滑な運用を支援

導入効果

システム導入後、お客様は以下の成果を達成しました。

定量的成果

• 成約率: 導入前と比較し35%向上
• カウンセリング時間: 平均40%短縮(従来60分 → 約36分)
• 顧客満足度: アンケート調査により50%向上を確認

定性的成果

• カウンセリング内容が視覚的に分かりやすくなり、顧客の理解度が向上
• 施術に対する不安が軽減され、顧客が安心して意思決定できる環境を構築
• スタッフは説明負荷が軽減され、より丁寧なコミュニケーションや本来の価値提供に集中できるようになった

運用面においても、カウンセリングプロセスの標準化が進み、クリニック全体の業務効率が改善されました。

まとめ

本プロジェクトでは、施術前カウンセリングにおける「施術後のイメージが分からない」という本質的な課題を、AI画像生成技術により解決しました。

単なる成約率向上だけでなく、運用効率の改善および顧客体験の質的向上にも寄与しています。また、将来的な施術メニュー拡張にも対応可能な拡張性の高い基盤として構築されており、クリニックの事業成長を支えるシステムとなっています。