概要
Google は Pixel 6 のカメラを中心に、あらゆる肌色をより正確に写す画像処理群＝「Real Tone」を実装。長年の“暗い肌が正しく写らない”バイアスに対し、撮影アルゴリズムと学習データの両方を見直して解決に踏み込みました。2022年のカンヌでMobile部門グランプリを受賞。
背景
・写真技術は歴史的に暗い肌を過小評価してきた——この課題に対し、Googleは Pixel 6 発表時から「Image Equity」の方針を公表し、顔検出／ホワイトバランス／露出などのモデルを、より多様な画像で再学習・再チューニングしました。
何をしたか（仕組み）
・カメラ側の改善：多様な顔を“見落とさない”ように顔検出の訓練データを拡充し、オートホワイトバランスとオート露出を肌の微妙な差異に合わせて再設計。結果はパイプラインに常時適用されます。
・プロダクト横断の展開：2022年には Google フォトに「Real Tone フィルター」を追加し、Android／iOS／Webで利用可能に。さらに Harvard の社会学者 Dr. Ellis Monk と共同で10段階の「Monk Skin Tone（MST）スケール」を公開し、検索や写真の評価にも活用。
・コミュニティと共創：Joshua Kissi ら有色人種の写真家・フィルムメイカーと協働し、実写検証→アルゴリズム改善のループを構築。Pixel公式でも多様な作家の作品とともに Real Tone の思想を発信。
なぜ効いたか（クリエイティブ視点）
・“偏り”をプロダクトで是正：広告メッセージでなくカメラの仕組みそのものを直し、日常の自己表現に直接効く価値を提供した。
・規格化で拡張：MSTスケールというオープン指標を提示し、Googleフォトにも展開——単発の機能で終わらないエコシステム化を果たした。
・文化的文脈への橋渡し：Super Bowlという最大級の舞台で当事者の視点を中心に据え、技術の意味を社会に翻訳した。
