プロジェクト総覧（Overview）

• クライアント: 東京都内の新規開業美容クリニック（顔の美容整形を提供）
• 課題: 施術後の仕上がりがイメージできず、患者の不安からカウンセリング成約率が低迷
• ソリューション: GANとAdaptive Learningを活用し、5秒で施術後イメージを可視化するアプリを開発
• 結果: カウンセリング成約率が35%向上、対応時間を40%短縮し、顧客満足度も50%向上

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

【プロジェクト情報】

• 業界 (Industry): 美容業界
• プラットフォーム (Platform): Web
• 開発カテゴリ (Solution Category): 業務システム
• 技術スタック (Technology Stack): Adaptive Learning, GAN（生成対向ネットワーク）
• 開発期間: 4ヶ月
• プロジェクト規模: 4 MM

背景・課題

1. 背景と課題

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。

• 背景: カウンセリング業務において、医師が口頭での説明や一般的な参考画像を用いて患者へ施術の提案を行っていました。
• ニーズ: 患者が「仕上がりが自分に合うのか」という不安を払拭し、安心して施術を選択できる環境を構築する必要がありました。
• 課題: 従来のフローでは、患者自身での仕上がりの想像が難しく、不安解消のための説明に多大な時間を要していました。結果として、カウンセリング時間の長期化と成約率の低下に直面し、運用効率の悪化を招いていました。

2. クライアントの要件

本課題を解決するため、クライアントからは以下の要件が提示されました。

• 患者自身の顔写真を用いて、施術後のイメージを視覚的かつ正確に事前確認できること
• 対面カウンセリングの現場で即座に提示できる高速なレスポンス（5秒以内）
• クリニック独自の細かな施術メニューへの対応
• 顔写真などの機微な個人情報を安全に取り扱えるセキュリティ対策

3. AMELAのソリューション

AMELAは、カウンセリング時の「仕上がりが分からない」という本質的な課題に対し、高度なAI技術を用いたWebベースのシミュレーションアプリケーションを設計・開発しました。

• GANによる高精度な画像生成: クリニックが提供する美容施術パターンをAIに学習させ、GAN（生成対向ネットワーク）とAdaptive Learningを活用したアーキテクチャを構築しました。これにより、不自然さのない高品質なシミュレーション結果を実現しています。
• 現場に即した高速処理とUI: 実際のカウンセリング業務を想定し、タブレット等から患者の顔写真をアップロード後、わずか5秒でシミュレーション画像を生成・表示できる高速処理を実現しました。スタッフと患者双方が直感的に操作できるUIを備えています。
• 堅牢なセキュリティ: 顧客の顔写真データを暗号化し、セキュアな環境下で処理を行うことで、医療現場に求められる個人情報保護要件を満たしました。

4. 導入効果

本システムの導入により、カウンセリング業務における運用効率と顧客体験が大幅に改善され、以下の成果を達成しました。

• 成約率の大幅な向上（＋35％）: 施術後の仕上がりを事前に可視化できたことで、患者の不安が軽減され、成約率が導入前と比較して35%向上しました。
• カウンセリング時間の短縮（−40％）: 視覚的なアプローチにより口頭での説明負荷が削減され、1件あたりのカウンセリング時間が平均60分から約36分へと40%短縮されました。
• 顧客満足度の向上（＋50％）: 納得感のある意思決定が可能となり、アンケート調査による顧客満足度が50%向上しました。

5. まとめ

本プロジェクトは、AI画像生成技術を美容医療のカウンセリング業務に適用することで、ビジネス上のKPI（成約率向上・業務効率化）と患者様の顧客体験の向上を同時に実現しました。将来的な施術メニューの拡張にも対応可能なシステム基盤を構築しており、クライアントの持続的な事業成長を支えるソリューションとなっています。