{"templateId":"api_docs","sharedDataIds":{"apiDocsStore":"api-docs-@l10n/ja/reference/ai_fitzpatrick_skin_type.yaml","sidebar":"sidebar-@l10n/ja/reference/sidebars.yaml"},"props":{"definitionId":"@l10n/ja/reference/ai_fitzpatrick_skin_type.yaml","settings":{"baseUrlPath":"/ja/reference/ai_fitzpatrick_skin_type"},"disableAutoScroll":true,"seo":{"title":"AI フィッツパトリック肌タイプ分析","description":"YouCam API documentation by Perfect Corp. Learn how to use Skin analysis API, Virtual try-on API, Image editing API, and Video generative AI APIs.","siteUrl":"https://docs.perfectcorp.com","keywords":"AI Skin Analysis, AI Clothes, AI Hairstyle, AI Outfits","image":"/assets/favicon.cd6fa4d833b2a573b3c6dae68386b293da205b203402cb0c97b80bd2acc07ea2.8351e24f.png"},"dynamicMarkdocComponents":[],"metadata":{"type":"openapi","title":"AI フィッツパトリック肌タイプ分析","version":"","description":"# 概要\n\n![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2026-01-28/webp_a00e88ca-e20a-4082-89c2-9d486b03b8e8.webp)\n\n**AI フィッツパトリック肌タイプ分析**\n\nAI 駆動のフィッツパトリック肌タイプ検出をアプリケーションに統合し、カメラ入力を使用して肌タイプを分類します。e コマースおよびデジタルヘルスプラットフォームで、スキンケア、日焼け止め、製品推奨ワークフローに使用できます。\n\n**肌タイプ検出**\n\nこの API は、コンピュータビジョンと機械学習モデルを使用して肌の特徴を分析し、単一のリクエストでフィッツパトリック分類を返します。フロントエンドアプリケーション、推奨エンジン、または臨床システムによって直接消費可能な、構造化された客観的なデータを提供します。\n\nトーマス・B・フィッツパトリック博士によって導入されたフィッツパトリックスケールは、メラニンレベルと UV 曝露への反応に基づいて 6 つの肌タイプを定義し、システムが日焼けや日焼けしやすさを予測できるようにします。\n\n**分類出力**\n\nAPI は、UV 反応モデリングに基づいて、タイプ I からタイプ VI までの 6 つの標準化された肌タイプのいずれかを返します。\n\nこの出力で、カスタマイズされた製品推奨を提供し、スキンケアワークフローを自動化できます。\n\n| フィッツパトリックスケール | 肌タイプ | 太陽に対する肌の反応 |\n|  ----  | ----  | ---- |\n| タイプ I | 白 | ほぼ必ず日焼けし、日焼けしない |\n| タイプ II | ベージュ | 通常日焼けし、わずかに日焼けする |\n| タイプ III | 明るい茶色 | 時々日焼けし、徐々に日焼けする |\n| タイプ V | 中程度の茶色 | ほとんど日焼けせず、日焼けしやすい |\n| タイプ V | 濃い茶色 | 非常にまれに日焼けする |\n| タイプ VI | 非常に濃い茶色 | ほとんど日焼けしない |\n\n![](https://bcw-media.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/fitapatrick_skin_type_S_02_enu_5e4343e801.jpg)\n\n![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2026-03-10/webp_b9ca4198-1a9e-44df-9551-ac3ad8b65d17.webp)\n\n---\n\n## 統合ガイド\n\n**1. 画像のキャプチャ**\n十分な照明の下で正面を向いた画像をキャプチャします。顔がはっきりと見え、フレームの十分な部分を占めていることを確認してください。\n\n**2. 画像のアップロード**\n以下のエンドポイントを通じて、アップロード URL とファイル ID をリクエストします。\n\n```\nPOST /s2s/v2.0/file\n```\n\n返された URL を使用して画像をアップロードします。\nまたは、独自のストレージにホストされている公開アクセス可能な画像 URL を提供します。\n\n**3. オプションの前処理**\n\n```\nPOST /s2s/v2.0/task/fitzpatrick-scale-analyzer/pre-process\n```\n\n画像に複数の顔が含まれている場合、または明示的なターゲット選択が必要な場合にこの手順を使用します。単一の顔の画像の場合、デフォルトのインデックスで十分な場合、この手順はスキップできます。\n\n**4. 前処理結果の取得**\n\n```\nGET /s2s/v2.0/task/fitzpatrick-scale-analyzer/pre-process\n```\n\n[Webhook](../develop/webhook.md) を設定するか、ポーリングを実装してタスク結果を取得します。Webhook を使用すると、タスクが完了したときにアプリケーションが自動的に通知を受信します。ポーリングを使用すると、ステータスが running から success または error に変更されるまで、システムがタスクエンドポイントを繰り返し呼び出します。\n\n**5. 分析タスクの実行**\n\n```\nPOST /s2s/v2.0/task/fitzpatrick-scale-analyzer\n```\n\nファイル ID または画像 URL を入力として使用してタスクを送信します。レスポンスには、追跡および結果取得用の task_id が返されます。\n\n**6. タスク結果の取得**\n\n```\nGET /s2s/v2.0/task/fitzpatrick-scale-analyzer/{task_id}\n```\n\nタスク ID を使用してステータスを追跡し、結果を取得します。\n\n[Webhooks](../develop/webhook.md) を設定して、success または error ステータスでタスク完了時の非同期通知を受信できます。ステータスが running から success または error に更新されるまでタスクエンドポイントを繰り返し呼び出すことにより、ポーリングもサポートされています。\n\n使用料は、タスクが正常に完了した場合にのみ課金されます。\n\n---\n\n## ファイル仕様とエラー\n\n* サポートされる形式と寸法\n\n|AI 機能|サポートされる寸法|サポートされるファイルサイズ|サポートされる形式|\n|  ----  | ----  | ----  | ----  |\n| AI フィッツパトリック肌タイプ分析 | 長い辺の長さは 4096 ピクセルを超えてはならず、短い辺の長さは 320 ピクセル以上でなければなりません。 | < 10MB | jpg/jpeg |\n\n* エラーコード\n\n|エラーコード|説明|\n|  ----  | ----  |\n| error_below_min_image_size | ソース画像の寸法は少なくとも 320 ピクセルでなければなりません。 |\n|error_face_position_invalid|画像内で顔が完全に可視であり、切り取られた部分がない必要があります|\n|error_face_position_too_small|写真内の顔が小さすぎて適切に分析できません|\n|error_face_position_out_of_boundary|顔が大きすぎるか、写真の端の一部が外れています|\n|error_insufficient_lighting|照明が暗すぎて分析が困難です|\n|error_face_angle_invalid|顔の角度が正しくありません。正面からの撮影では、頭を正面から 10 度以内に保ってください。横からの撮影では、角度は 15 度以上である必要があります|\n\n* 環境と依存関係\n\n| サンプルコード言語 / ツール | 推奨ランタイムバージョン |\n|---|---|\n| cURL | - bash >= 3.2</br>   - curl >= 7.58 (モダンな TLS/HTTP サポート)</br>   - jq >= 1.6 (堅牢な JSON パーシング) |\n| Node.js (JavaScript) | Node >= 18 (グローバル fetch 用) |\n| JavaScript | - Chrome / Edge >= 80</br>   - Firefox >= 74</br>   - Safari >= 13.1 |\n| PHP | PHP >= 7.4 (モダンな TLS/互換性用), ext-curl (推奨) または allow_url_fopen=On + ext-openssl, ext-json |\n| Python | Python >= 3.10 (f-strings 用), requests >= 2.20.0 |\n| Java | Java 11+ (HttpClient 用), Jackson Databind >= 2.12.0 |\n\n---\n\n## ユニット消費\n\n| AI 機能 | 消費ユニット |\n|---|---|\n| AI フィッツパトリック肌タイプ分析 V1.0 | 10 |\n\n---\n"},"compilationErrors":[],"markdown":{"partials":{},"variables":{"rbac":{"teams":["anonymous"]},"user":{},"remoteAddr":{"hostname":"docs.perfectcorp.com","port":4000,"ipAddress":"216.73.216.56"},"lang":"ja","env":{"PUBLIC_REDOCLY_BRANCH_NAME":"master"}}},"pagePropGetterError":{"message":"","name":""}},"slug":"/ja/reference/ai_fitzpatrick_skin_type","userData":{"isAuthenticated":false,"teams":["anonymous"]},"isPublic":true}