顔面偏差値って何?平均50の意味とAI診断の裏側

最終更新 2025年10月17日・約12分で読めます

3行でまとめ

顔面偏差値は、AIが「パーツのバランス・黄金比・対称性・順位」を多角的に分析した総合スコアです。偏差値50が平均なのは統計的な正規化による必然で、累計650万件以上の診断データから統計的に算出されています。診断画像は処理後に即座に削除され、撮影条件を整えれば再現性の高い結果が得られます。

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平均=50になる理由

偏差値50が平均になるのは、統計的な正規化処理によって数学的に保証されています。

「顔面偏差値」と聞いて、まず気になるのは「なんで平均が50なの?」という疑問かもしれません。実はこれ、偶然じゃないんです。

多くの類似サイトでは「顔面偏差値85点！」といった100点満点方式を採用していますが、Funny-AIはそうした感覚的な採点とは異なり、統計学に基づいた厳密な偏差値を算出しています。累計650万件以上の実際の診断データから母集団の平均と標準偏差を計算し、あなたのスコアを相対的に位置づけているため、科学的に正確な「自分が全体のどの位置にいるか」を把握できます。

当サービスでは、測定されたスコアを統計的に正規化して偏差値に変換しています。この変換に使うのが、統計学でよく使われる標準化という処理です。

z = (score - 平均) / 標準偏差
偏差値 = z × 10 + 50

測定されたスコアから母集団の平均を引いて標準偏差で割る。そこに10をかけて50を足す。こうすると、統計的に必ず平均が50、標準偏差が10の分布になります。

偏差値50は母集団のど真ん中、偏差値60は上位約16%(プラス1σ)、偏差値70は上位約2.3%(プラス2σ)に相当します。つまり、数字が大きいほど、その時期に診断を受けた人たちの中で上位ってわけです。

AIが見ているもの

パーツの形状・黄金比・対称性・全国順位の4軸から、顔のバランスを多角的に評価しています。

「AIって具体的に何を見てるの?」って思いますよね。顔面偏差値は単一の指標じゃなく、複数の要素を組み合わせて算出しています。

パーツごとの評価(目・眉・鼻・口・輪郭)

角度や曲率、丸みといった形状、幅・高さ・面積といった大きさ、中心線に対する左右のバランス、それに目間隔や鼻幅といった相対的な比率。これらをパーツごとに細かく測定しています。

一つ一つのパーツが単独で評価されるわけじゃなく、互いの関係性も見ています。目が大きくても鼻とのバランスが悪ければ、トータルの評価は下がることもある。

黄金比・三庭五眼との比較

顔の縦横比、目間隔と目の幅の比率。こうした「理想的」とされる比率にどれだけ近いかを評価します。黄金比や三庭五眼といった古典的な美の基準について詳しく知りたい方は、専用記事をご覧ください。

三庭は、髪際から眉・眉から鼻下・鼻下から顎先の3区画が均等かどうか。五眼は、顔幅が目の幅の約5個分かどうか。古くから使われてきた基準です。

対称性のチェック

人間の脳は、左右対称の顔を好む傾向があります。中心線に対する距離や角度のズレ、左右の縦横比の差を計算して、どれだけ対称かを数値化しています。

大きな左右差は評価に影響します。

全国順位との照合

同じ時期に診断を受けた人たちの中で、あなたがどの位置にいるか。この相対的な順位も、評価の一部として組み込まれています。

データの裏付け

累計650万件以上の実測データを分析し、理想比との偏差をS字カーブでスコア化しています。

「本当にデータに基づいてるの?」という疑問もあるでしょう。当サービスでは、累計650万件以上の実測データを分析し、評価の土台としています。

実際の測定値と理想比との比較データ、分位ごとの分布データ、そして比率からスコアへの変換ルールなど、複数のデータセットを組み合わせて評価しています。

これらのデータをもとに、各比率の偏差をS字カーブで滑らかにスコア化し、重み付けして総合偏差値を出しています。印象論じゃなく、データに裏打ちされた評価です。

精度を上げるには

正面・水平・適正距離・明るい光・髪で隠れないという5原則で、結果が安定します。

AIの評価は、撮影条件にかなり左右されます。入力画像がダメなら正確な結果は出ません。

顔は正面・水平に、画面の中央へ。距離は肩から胸が入るくらい。近づきすぎると、広角レンズの歪みで輪郭や鼻が実際より大きく写ります。

明るい環境で撮影してください。逆光や強い影、レンズへの反射は、AIがランドマーク(目頭、鼻翼、口角)を正確に検出できなくする主な原因です。

目・眉・輪郭が髪で隠れないように。表情はニュートラルが基本。笑顔や怒り顔だと、パーツの位置や形が変わるので、評価がブレます。

撮影方法の詳細は撮影ガイドをご覧ください。正面・水平・適正距離・明るい光の4原則を守ることで、診断精度が大きく向上します。

結果がバラつく場合は、診断結果のブレの原因と対処法で詳しく解説しています。同じ条件で2〜3回撮って、中央値を取るのが実務的です。複数回の測定で偶然の誤差を平均化できます。

画像の扱いとプライバシー

診断処理後に画像は即時削除され、サーバーに保存されません。

「アップロードした画像、どうなるの?」気になりますよね。

診断処理が終わったら、画像は即座に削除され、サーバーには一切保存されません。共有用のOGP画像にも、個人を特定できる情報は含まれないよう配慮しています。画像の取り扱いについて詳しくは、プライバシー保護の専用記事をご確認ください。

結果の読み方

偏差値は母集団内の位置、パーツ別コメントは理想比とのズレを示します。

診断結果が出たとき、どう解釈すればいいでしょうか。

偏差値は、母集団の中でのあなたの位置。50が平均で、60なら上位16%くらい。パーツ別のコメントは、理想比とのズレ量と改善の余地を示しています。ランキングは、同時期のユーザー分布での順位です。

よくある質問

なんで平均が50なの?

正規化してzスコアを偏差値に変換すると、統計的に平均50・標準偏差10になります。測定スコアから平均を引いて標準偏差で割り、それに10をかけて50を足す数式で変換されます。

スマホの写真でも大丈夫?

正面・適正距離・適正露出なら、再現性は高いです。斜めや逆光は誤差の元なので避けてください。

画像は保存される?

診断処理後に即削除。サーバーには残りません。

「上位◯%」の見方は?

偏差値60は上位16%、70は上位2.3%の目安です。