口元を撮るだけ。AIがあなたの「歯の健康年齢」を診る

「気づき」が、行動のきっかけになる

歯の白さや歯並びは、笑顔の印象や見た目年齢を大きく左右します。けれど毎日見ている自分の口元は、変化に気づきにくいもの。数値や年齢として示されて初めて、ケアへの一歩を踏み出せます。

歯の健康年齢は、撮影した口元の画像をAIが解析し、歯の色・比率・歯列などから「歯の健康年齢」と、白さ・歯型のランク（A〜E）を提示します。

ブレない撮影 — Face-api.js のガイド撮影

解析の精度は、入力画像の質でほぼ決まります。そこで Web版では Face-api.js による顔・口元検出（100msごと、スコア閾値0.5）でリアルタイムに構図を判定し、条件が揃った瞬間に自動撮影します。

口の幅が120px以上、正面向き、口がしっかり開いている、画面中央30〜70%に位置、歯が見えている——これらをすべて満たすと撮影。口元を512×512にトリミングして解析へ送るため、誰が撮っても安定した入力が得られます。

• Face-api.js で顔・口元をリアルタイム検出（100ms / スコア0.5）
• 解像度・向き・口の開き・位置・歯の可視性の5条件で自動撮影
• 口元を512×512にトリミングして解析サーバーへ送信

解析パイプライン

解析は専用の推論サービスが担います。YOLOv8 ベースの歯検出モデル（teeth.pt）で歯を検出し、前処理のうえで複数の分析器が並行して働きます。

歯の比率（proportion）、VITAシェードに基づく色判定（撮影画像のLAB色を基準シェード値と照合）、歯列（alignment）、位置（position）を解析し、それらを統合して「歯の健康年齢」と白さ・歯型ランクを算出します。サービスはアップロード受付（Flask API）と、キュー方式（in→out、完了/エラーを分離）のバックグラウンド推論で構成されています。

• YOLOv8（teeth.pt）で歯を検出
• VITAシェード照合（LAB色）＋ 歯の比率・歯列・位置を分析
• Flask API＋ファイルキュー方式のバックグラウンド推論で安定処理

Web と オンデバイスアプリ

Web版は Laravel 12 / Filament 3.3 上に構築し、マルチテナント対応。年齢入力・注意事項・撮影・結果までの体験フローと、精度に応じた再撮影を備えています。

さらに、推論サーバーに送らず端末内で完結する Flutter 製のオンデバイス版（YOLOv8 をデバイス上で実行）も開発。通信が不安定な会場や、画像を外部に出したくないケースに対応します。