日本人の評価で効いていた顔の特徴

使ったデータ

公開データセット（Sano 2026, PsyCh Journal）の顔写真のうち、アジア系100枚を使いました。 それぞれの顔には日本人評価者73名の魅力度評定が付いています。

この100枚から顔のランドマークを478点検出し、31項目の比率を計算して、 評価者の平均点との相関を1項目ずつ見ています。撮影条件は統制されていて、 全員が正面・無表情です。

効いていた特徴

相関が強かった順に並べます。値が ±1 に近いほど強く、0 に近いほど関係がありません。

上位3つはすべて目に関する項目で、しかも同じことを言っています。 測り方の違う3つの比率が揃って「顔に対して目が大きいほど高い」を指しており、 単独の項目のブレではなさそうです。

次に来るのが輪郭で、あご先が鋭くエラが狭いほど、そして顔の下半分が 相対的に短いほど評価が高くなっていました。

左右対称性はほとんど効いていませんでした

「左右対称な顔は美しい」はよく言われます。同じデータで測ったところ、 対称性に関する5項目はどれも相関がほぼゼロでした。

それどころか、対称性の項目は別の問題を抱えていました。輪郭の左右差は 頭の向き（ヨー角）と相関 0.96 で連動していたのです。つまり顔の非対称さではなく、 「写真で少し横を向いているか」を測っていたことになります。

この状態で学習させると、係数が「左右差が大きいほど高得点」と反転し、 斜めを向いた写真ほど高く出る採点になっていました。Hensache では対称性の5項目を 採点から外しています。外しても精度は落ちず、むしろ改善しました。

この数字の読み方

これは1項目ずつの単純な相関です。他の項目の影響を差し引いたものではないので、 たとえば「目が大きい顔は同時に顔が小さい傾向がある」といった重なりは分離できていません。 相関があることと、それが原因であることも別の話です。

100枚という枚数も、順位を確定させるには十分ではありません。上位と下位の 大まかな違いは読めても、0.44 と 0.42 の差に意味を持たせるのは無理があります。

そして何より、これは73名の平均が示した傾向にすぎません。評価者が変われば 結果も変わります。実際、同じデータで40歳未満と40歳以上の評価の一致度は 0.53 しかありませんでした。世代が違えば好みも違うということです。

骨格は生まれつきのもので、変える必要のあるものではありません。ここに挙げたのは 「集団の平均が示した傾向」であって、目指すべき形ではないという点だけは、 はっきりさせておきたいと思います。