松野研究室AIでファッション診断を支援する
構造化LLMセマンティクスと2次元YIN/YANG理論による全体的なファッション分類
人の顔立ちや骨格、線の印象をLLMで構造化し、YIN/YANG理論に基づくファッション分類を再現しやすくする研究です。
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課題
ファッション診断は専門家の経験に強く依存し、同じ人物でも分析者によって診断が分かれることがあります。主観的な判断をどう補助するかが課題です。
方法
従来の1次元的なYIN/YANG分類を、線の質と成熟度の2軸に整理しました。LLMには外見特徴を直接分類させず、顔形状、骨格、曲率、成熟印象などの構造化記述を作らせます。
主な結果
100人の有名人データで評価し、GPT-5-miniとkNNを用いた構成でTop1精度55.00%、Weighted F1 56.44を達成しました。人間の判断を置き換えるのではなく、第二の意見として活用する方向を示しています。