AI活用全般

ChatGPT Image 2.0で写真1枚からパーソナルカラー診断|美容院・服選び・コスメ売場で使える3つのプロンプト

サロンで1〜3万円払う前に、写真1枚で色の地図が手に入ります。

ChatGPT Image 2.0は、
肩に色チップを重ねた診断シートを画像で返してくれる仕組みです。

そのまま美容院・ZARA・コスメカウンターに持ち込めるので、
買い物の失敗を減らせます。

この記事はサロン診断1〜3万円に手が伸びない美容関心層(男女)向け(ChatGPTを触ったことがあれば読めます)。

ChatGPT Image 2.0のパーソナルカラー診断って何が新しいの?

2026年4月21日にOpenAIから出た新モデルです。

正式名称はChatGPT Images 2.0(Plus以上)、
API向けはGPT Image 2、
無料プランではImageGen 2.0と呼ばれます。

これまでのテキスト版ChatGPTは「あなたはイエベ秋寄りです」と文章で返すだけでした。
Image 2.0は写真に色チップを重ねた診断シートを画像で返します。
これがでかい。

特徴を1段で言うと、
推論能力(O-series)を画像生成に統合した「描く前に考える(Thinking Mode)」設計です。
OpenAI公式の解説によれば、
生成前にレイアウト・色配置・要件を計画してから出力に入ります。

テキスト精度は約99%(日本語・中国語・韓国語・ヒンディー語・ベンガル語など非ラテン文字を含む)。Image Arenaリーダーボードでスコア1,512を記録し、2位モデルに+242点差をつけている。
出典: mindwiredai.com

つまり、
色チップに「Type 1」「Warm Spring」みたいな日本語・英語ラベルを入れても、
ほぼ崩れずに描いてくれるという話です。
私はここが一番効くと見ています。

このユースケースの起点になったX投稿は?

世界にこのユースケースを広めた発端は、
米国のAIエンジニア・AI教育者(スタンフォード大学CS修士、
Meta MLエンジニア4年)によるX投稿です。
投稿主のプロフィールと出典は記事末の参考リンクに集約しました。

Did a color & hair analysis with ChatGPT Images 2.0! Been wanting to do this for a while. I have done this in the past with selfies but I think having someone take a pic of you in indirect sunlight gets the best results. Do you agree with the analysis? See the prompt below.
出典: 投稿主X(@HarperSCarroll)

注目すべきは撮影条件の指定です。投稿主が明記したのは次の3点。

  • indirect sunlight(間接光。直射日光ではなく、晴れの日陰や窓際の自然光)
  • having someone take a pic of you(自撮りではなく、他人に撮ってもらう)
  • selfies gives worse results(自撮りは結果が劣る)

これ、地味に重要です。

日本語の競合記事は「正面・明るい写真で」止まり。
元ネタは「間接光+他人撮り」を撮影プロトコル(手順の決まりごと)として指定しているので、
ここを真似するだけで精度が上がります。

X投稿で公開されたプロンプトの中身は?

y105fm.comが再現した英語プロンプト全文の要点を引用します。

Using my photo, create a professional color analysis image. Use the Dressing Your Truth system of colors. Show me draped in the Type 1, 2, 3, and 4 palettes with matching hair tone (but NO hair color change) and natural everyday makeup for each type. Please layer & drape all of the colors in one type across my shoulders together. Use correct 'DYT colors' so I can evaluate which palette makes my skin look brightest, eyes clearer, and shadows reduced.
出典: y105fm.com

プロンプトの肝は「DYT(Dressing Your Truth。
米国の考案者による4タイプ分類システム)」を指定している点です。

4シーズン分類(春夏秋冬)とは軸が違います。
DYTは「エネルギーと動き」を基準にした別系統で、
DYT公式によれば次のような分類になります。

タイプキーワード代表色
Type 1Bright & Animated(明るく活発)coral, peach, turquoise, light yellow
Type 2Soft & Subtle(柔らかく控えめ)dusty rose, lavender, sage, blue-gray
Type 3Rich & Dynamic(リッチで力強い)rust, mustard, olive, camel
Type 4Bold & Striking(大胆でシャープ)emerald, sapphire, royal purple, fuchsia, true red, black

出典: DYT公式(liveyourtruth.com)

個人的には、
4シーズン分類より海外プロンプト互換になるのが大きいと感じています。
後で英語圏の事例を読む時に同じ語彙で繋がる。

美容院に行く前に診断シートを作る手順は?

X投稿主が示したプロトコルを日本語ユーザーが再現する手順を組み立てると、
こうなります。

  1. STEP1: 撮影する。晴れの日陰または窓際の自然光(間接光)で、家族か友人にバストアップを撮ってもらう。自撮りは色温度(撮影時の光の色味)が崩れるので避ける。化粧は薄め、髪は顔にかからない位置で。
  2. STEP2: ChatGPT Plus(月$20・約3,000円)にログイン。Image 2.0は無料プランだとInstant Modeのみ・1日2〜3枚に制限されます。Thinking Mode(最高品質出力)はPlus以上で開放。プロンプトの精度を出すならPlus一択。
  3. STEP3: 写真をアップロードしてプロンプトを送信。元ネタの英語プロンプトをそのまま貼り、文末に「Please add Japanese labels: イエベ春/イエベ秋/ブルベ夏/ブルベ冬 for each type as well」を追記すると4シーズン併記の図解になります。
  4. STEP4: 出力された4枚(Type 1〜4の色ドレープ)を比較。「skin look brightest(肌が一番明るく見える)」「eyes clearer(目がクリアに見える)」「shadows reduced(影が減って見える)」の3観点で1タイプを選びます。
  5. STEP5: スマホに画像保存して美容院に持参。スタイリストに「このTypeの色味で髪色を提案してほしい」と渡せば、口頭説明がいらない。

ここで引っかかりやすいポイントは、
Step1の撮影条件です。
蛍光灯や夕方の屋内だと色温度が黄色寄りに転んで、
診断結果が「Warm寄り」に偏る癖があります。
屋外の間接光が無難。

服を買う前にZARAやUNIQLOへ持ち込む手順は?

美容院用の診断シートはそのまま服選びにも使えますが、
買い物用には少しプロンプトを変えると精度が上がります。

  1. STEP1: 同じ写真を使い回す。撮影し直す必要はなし(間接光で撮ったやつをそのまま)。
  2. STEP2: プロンプトを買い物用に書き換える。例「Using my photo, create a shopping reference card. Show 6 tops in the colors that suit me best (with hex codes), and 3 colors I should avoid. Use the DYT system. Format: 1080x1080 square, minimal text.」
  3. STEP3: 出力されたカードをスマホ保存。hexコード(色を6桁の英数字で表す表記)付きで色見本が並ぶので、ZARAやUNIQLOの店頭でタグの色と照合する用途に使えます。
  4. STEP4: 「避ける色」もスクショして別フォルダに。買い物中、迷った時に「これNGリストに入ってるな」と即判断できる。

正直、
Image 2.0前後で買い物体験が一番変わるのはここだと私は感じています。

テキスト版GPTでは「あなたはサマー」と言葉で返ってきても、
店頭で「サマーってどの色?」を毎回ググる手間が発生していました。
hexコード付きの色見本シートが手元にあれば、
その手間が消えます。

コスメカウンターでファンデーションを選ぶ手順は?

BA(ビューティーアドバイザー)にDYT Type名を渡してもピンと来ないので、
コスメ用にはまた別のプロンプトを使います。

  1. STEP1: 撮影は別カット推奨。化粧を完全オフ・前髪も上げて、首と顔の境界が見える状態で撮ってもらう。
  2. STEP2: プロンプトを送信。例「Using my photo, suggest 3 foundation undertones (cool / neutral / warm) and recommend 3 lip color swatches that suit me. Use the DYT system. Show swatches as horizontal bars with hex codes.」
  3. STEP3: 出力されたhexコード付き色帯をBAに見せる。「この色味のラインってどれですか」と聞けば、SHISEIDOやMACのカウンターで該当色を即出してもらえます。

私の見方では、これは仮説作りです。

最終決定はカウンターで実物を肌に乗せた時の見え方で決めます。
AIはあくまで「下見の地図」役。

男性のスーツ・ネクタイ用にも使えるの?

使えます。
DYT Type 1〜4は性別を問わず使える分類なので、
プロンプトに「ビジネスシーン用」と指定すればOK。

Color Studio SENDAIの調査をベースに、
4シーズン別のスーツ・ネクタイ傾向はこうなっています。

タイプスーツ傾向ネクタイ傾向
イエベ春ネービー・キャメル・明るいブラウン澄んだ明るいストライプ・小花柄
イエベ秋茶系・深いグリーン・トープグレー大きめペイズリー・アースカラー
ブルベ夏青みグレー・ブルー同系色レジメンタル・小紋
ブルベ冬ブラック・チャコール・ネービー原色・幾何学・コントラスト配色

出典: Color Studio SENDAI

男性向けプロンプトの雛形はこうなります。

  1. STEP1: スーツを着ない普段の写真を間接光で撮る(顔色を見るため、白Tシャツ推奨)。
  2. STEP2: プロンプト送信。「Using my photo, suggest 4 business outfit combinations (suit + shirt + tie) that match my DYT type. Show as a 2x2 grid with hex codes for each item.」
  3. STEP3: 出力カードを伊勢丹メンズ館やSUIT SELECTで照合。タグの色を見ながら「ロイヤルブルーのネクタイってこの色か」と物理確認できる。

男性は色の選択肢が女性より少ない分、
外しにくい。
Image 2.0で4パターン出して比較するだけで、
無難な「とりあえず紺」から抜けられる感覚があります。

ChatGPTのパーソナルカラー診断は本当に当たるの?

当たる場面と外れる場面があります。賛否両方の声を並べておきます。

賛成・興味の声

The most accurate ChatGPT hairstyle analysis I've tried.
出典: media.io ユーザー声

veganbeautygirl.substack.comの著者は、
有料の写真アップロード版と無料のhexコード版で別々にChatGPTに診断させたところ、
両方で「warm autumn(イエベ秋)」と一致した結果が出たと記録しています(出典: veganbeautygirl)。

再現性が出るケースもある、ということです。

批判・限界指摘

AI doesn't 'see' colors like we do—it processes color information in a very mathematical, digital way. Color analysis is part science, but it's also part art, and that's where AI falls short.
出典: Style With DC(プロカラーアナリスト)

kstyle-i.comは、
同一人物の異なる写真バージョンで「warm beige tones work best」と「summer blue reveals refined skin texture」の矛盾した結果が出た実例を記録しています(出典: kstyle-i.com)。

同じ顔でも撮影条件が変わると結果がブレる、という話。これがAI診断の弱点です。

個人的には、
サロン診断が「不要になる」とは思っていません。
Image 2.0の出力はあくまで仮説で、
就活や結婚式みたいな勝負どころでは1〜3万円でプロに見てもらう価値があります。
普段の買い物の地図としてAIを使い、
勝負どころでサロンに行く二段構えが現実的。

サロン診断との料金比較は?

東京の中央値・最安値・最高値を並べると、こんな感じです。

方法料金(東京目安)所要時間強み
ChatGPT Plus(Image 2.0)$20/月(約3,000円)5〜10分色チップ図解・画像で持ち歩ける
16タイプ診断(スタパト)9,900円約60分東京最安値クラス・無期限LINEフォロー
16タイプ診断(R Dresser)17,000円約75分東京・横浜・大阪に展開
トータル診断(R Dresser)32,000円約150分16タイプ+骨格+顔タイプの全部入り
東京中央値約18,500円約60〜90分プロのリアルタイム調整

出典: personalcol0r.com / R Dresser公式

月3,000円で毎月仮説を作り直せると考えると、コスパは悪くないです。

無料プランでも試せる?

試せますが、制限があります。

無料プランで使えるのは「ImageGen 2.0」名義のInstant Modeのみ。
1日2〜3枚(24時間ローリング)の上限です。
Thinking Modeが使えないので、
DYTプロンプトのような複雑な構成指示は精度が落ちます。

料金プランの全体像はこう。

プラン月額Image 2.0の使い方1日の生成上限
無料$0Instant Modeのみ2〜3枚
Plus$20(約3,000円)Instant + Thinking180〜200枚
Business$25(約3,750円)Plus相当180〜200枚
Pro$200(約30,000円)Instant + Thinking 優先実質無制限

出典: SHIFT AI TIMES

パーソナルカラー診断の用途なら、Plus一択です。月20ドル払う前提で動く。

FAQ

Q. 自撮りでもいい結果は出ますか?

X投稿の元ネタでは「selfies gives worse results(自撮りは結果が劣る)」と明示されています。
スマホ自撮りはレンズの色味補正と顔の影が影響するため、
他人撮り+間接光が推奨されます。

Q. 4シーズン分類とDYT分類のどちらを使うべきですか?

日本語の買い物・美容院ではイエベ春/イエベ秋/ブルベ夏/ブルベ冬の4シーズン表記が通じやすいです。
プロンプトに両方併記してもらう(DYT Type 1〜4+4シーズン名)と、
海外プロンプトの互換性も保てます。

Q. ChatGPT以外のAIでも同じことができますか?

Geminiや他社モデルでも画像入力+画像生成は使えます。
ただ、
2026年4月時点でImage Arenaリーダーボードのスコア1,512(2位に+242差)はGPT Image 2が首位。
色チップを画像内に正確に配置する精度は現時点で最も高いです(出典: mindwiredai.com)。

Q. 男性が試す時の注意点はありますか?

髪型分析と同時に「ビジネスシーン用」「カジュアル用」をシーン別に分けてプロンプトすると精度が上がります。
スーツ・ネクタイの色合わせはイエベ秋なら茶系+アースカラー、
ブルベ冬ならブラック+原色ネクタイが定石です(出典: Color Studio SENDAI)。

Q. 出力された色チップの精度は信頼できますか?

同一人物でも撮影条件で結果が変わる例が報告されています(kstyle-i.com)。
Image 2.0の出力は「仮説」として扱い、
勝負どころ(就活・結婚式・成人式)はサロン診断1〜3万円で確認する二段構えが現実的です。

このページに出てきた言葉

DYT(Dressing Your Truth)
米国で考案された4タイプ分類システム。エネルギーと動きを基準にする。4シーズン分類とは別系統。
イエベ/ブルベ
イエローベース(黄み肌)/ブルーベース(青み肌)の略。日本のパーソナルカラー界で定着した分類。
4シーズン分類
イエベ春/イエベ秋/ブルベ夏/ブルベ冬の4タイプ。日本で最も普及した分類体系。
明度/彩度
明度=色の明るさ、彩度=色の鮮やかさ。パーソナルカラーの軸として使われる。
間接光(indirect sunlight)
直射日光を避けた自然光。晴れの日陰、北向きの窓際など。色を正確に判別しやすい光源。
色温度
光源の色味を数値化したもの。蛍光灯・夕日・正午で異なり、診断結果に影響する。
Thinking Mode
Image 2.0の高品質出力モード。生成前にレイアウト・構造を計画する。Plus以上で利用可能。
Instant Mode
Image 2.0の高速出力モード。無料プランで使える唯一のモード。1日2〜3枚制限。
Plus契約
ChatGPTの月額$20プラン。Image 2.0のThinking Modeとほぼ全機能が開放される。
hexコード
色を6桁の英数字で表す表記(例: #FF5733)。AI出力の色見本に併記されると店頭照合に使える。
ファンデーション
肌の色味を整える化粧品。アンダートーン(cool/neutral/warm)でラインが分かれる。

参考リンク

※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。

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