同社の目的は、既存のアプリケーションに肌分析と予測、角質層分析、栄養／血流分析を追加して、パーソナライズされた推奨事項とともに、ユーザーに対して肌の健康状態についてもっと幅広く有意義な情報を提供することでした。

そして最終的には、競合する化粧品会社のサービスを上回ることで、ユーザーエンゲージメントと顧客満足度を向上させることを目指していました。

HCLTech は、本プロジェクトに臨むにあたり、皮膚分析と栄養評価に特化した高度な画像情報解析のアルゴリズムとモデルの開発に重点を置く戦略を打ち出しました。

開発チームではまず、高品質な画像の撮影をシンプルな手順で行える機能を作成しました。

その後、アプリケーションが画像を分析して、皮膚の健康状態を判断し、栄養状態と血流の分析を行います。使い方は簡単で、アプリケーション画面の前に顔を置くだけで、ユーザーの顔の画像が撮影されます。

アプリケーションのガイダンスに従ってユーザーが指定の動作を完了すると、鼻骨の構造を分析してユーザーの肌の健康状態の評価が表示されます。クライアントによると、鼻骨構造の分析結果が肌の健康に関する有意な指標を示すことが明らかになっているそうです。

さらにこのアプリケーションは、現在の肌の状態だけでなく、将来的に起こりうる問題も予測します。こうした情報を参考に、ユーザーは現在の問題に対処し、将来の問題を予防することができるようになります。またこのアプリケーションは、最適なコスメやスキンケア製品の推奨に加えて、栄養、運動、睡眠に関してもパーソナライズされたアドバイスを提供します。

HCLTech との提携により、クライアントは正確な演算を可能にする画像処理テクノロジーを開発できました。

技術的な課題を克服し、これらの機能をシームレスに統合することは、スキンケア技術の最前線に立ち続けようとするクライアントの熱意を反映しています。

HCLTech は、クライアントの取り組みを支援するために真摯に総力を結集し、AWS サーバー通信や肌分析アルゴリズムなどの複雑な機能を統合しました。これらの尽力により、ユーザーに肌の健康と全体的なウェルビーイングに関する比類のない洞察を提供することが可能となりました。