対面のパーソナルカラー診断は数万円。自然光の自撮り 1 枚で春夏秋冬の判定とメイク・コーデ・ヘア提案が出ます。GPT Image 2 を選べます。無料で試せます。
ChatIMG 画像アシスタント
画像をアップロードするか、生成したい画像の説明を開始してください
次のステップ
診断が終わったら、会話でこの写真を続けて編集
通勤メイク、ヘアカラー、似合う色のコーデに続けて変えられます。無料で試せます。
肌・髪・虹彩・唇の色を解析し、シーズン判定と信頼度スコアを返します。
シーズンタグだけでなく、似合う 8 HEX と顔がくすむ 5 HEX を一覧表示。
ワンクリックで BEFORE/AFTER・STYLE KEYWORDS・BEST COLORS の 9 グリッド共有画像を生成。
アップロードは単発診断のみに使用、Cloudflare R2 プライベートで保管、30 日後自動削除。学習未使用。
自撮りを上げるとカラーカードが出ます。照明・メイク・服を変えて出し直すたびに credits を使います。
小紅書/TikTok/IG/Threads 用の 6 テンプレート内蔵。9 グリッド・3 グリッド・9:16 縦長を提供。
診断時間
30s
アップロードからカード生成まで平均 30 秒、4G でも快適。
韓国スタジオ比較価格
₩300,000+
ソウルのスタジオは 30 万ウォン〜。ここでは無料で試せます。
対応言語
4
中・英・韓・日でネイティブ出力、カラー用語ローカライズ済み。
上で自撮りを上げると、モデルがシーズンを判定してパレットを返します。
小紅書/K-Beauty コミュニティで「パーソナルカラー診断は詐欺?」という懐疑投稿が定期的にバズる。合理的疑問: 30 万ウォンの診断がスタジオ間で 25% 不一致では疑いたくもなる。しかし「詐欺」は言い過ぎ。カラー理論(Munsell 色彩学、肌アンダートーン光学、コントラストマッチ) は 1980 年代 Suzanne Caygill が体系化した科学的根拠あり。本当の問題は (a) 30-50 万ウォン取りマーケティング言説するスタジオ、(b)「16 サブは一生不変」の過剰約束。AI がコスト 0+主観性の定量化(信頼度スコア)+無制限再診断を実現し、カラー理論を民主化。推奨: AI 無料で始め、3 自撮り一致なら信頼、境界型のみ対面検証。
AI も間違うことあり。chatimg.ai のソウルスタジオ一致率 82%、残り 18% はニュートラル境界型(ウォームサマー ⇄ クールスプリング) で、AI は「ニュートラル寄り暖/涼」ラベル+0-100 信頼度+sister シーズン候補を明示。検証法: (a) 同条件で 3 自撮り三角検証、一致+信頼度 ≥80% で信頼; (b) 70% 未満は再撮影/照明調整/メイクオフ後再診断; (c) 境界型は hex テキストフォールバックでダブルチェック。AI は 71% と正直に言う点で人スタイリストより誠実。
染髪: 可能です。但しプロンプトに自然ヘアカラー HEX を明示し AI が染色干渉を除外するように。さもなくば染色を自然色と判定して結果誤る。プレイグラウンドに「自然ヘアカラー」フィールド有り。フィルタ/美顔/ファンデ: NG — 肌信号汚染で結果無意味。ベスト: 自然光、すっぴん(化粧水のみ)、未染髪(または明記)、多角度自撮り 3 枚。
原理は同じ — ベース(イエベ/ブルベ)、明度、コントラスト、彩度を分析。対面は布のドレーピングを1枚ずつ、AI は12 色を同時レンダリング。AI はコスト・速度・照明比較で優勢、対面は実物の布・対面コンサルで優勢。まず AI で診断、不確かなら対面で検証することをおすすめします。
推奨: 自然光・フィルタなし・すっぴんかナチュラルメイク・染めていない髪・正面・無地背景・肩より上。NG: 白黒、美肌フィルタ、カラー光源、サングラス、大きな遮蔽物。
内部テストでは韓国スタジオ判定との一致率は約 82%。残り 18% はニュートラル境界型(ウォームサマー ⇄ クールスプリング) で、AI が「ニュートラル寄り暖/冷」と明示します。異なる光の自撮り3枚でクロス検証を。
はい。生成画像の商用権はユーザーに帰属します。コンサル報告書・SNS・有料講座教材に利用可能。GPT-Image-2 出力には SynthID 非可視ウォーターマーク(コンプライアンス用、視覚に影響なし) が付与されます。
毎日リセットされる無料回数はありません。新規登録で 50 credits が一度だけ付き、GPT Image 2 を 1 枚試せます。その後は 1 枚ごとに credits を使います。Plus は月 1,500、Pro は月 5,000、チャージは $10 からで期限はありません。