顔で性格は分かる？ 人相の科学的根拠と研究が示すこと

「目つきが鋭いと性格が冷たい」「あごが張っていると頑固」といった人相の話を、一度は聞いたことがあるでしょう。mind.ioのAI人相占いのページも、写真の顔の比率と左右のバランスを測って伝統的な人相の言葉で楽しく読み解きますが、顔で性格や運勢を判断することはできないので遊びとして楽しんでほしいと、最初から断っています。では、顔と性格のあいだに本当に科学的な根拠はあるのでしょうか。この記事では、その問いに研究で答えます。

結論から言うと、顔立ちから性格や運命を読み取るという人相（西洋では physiognomy、観相学）の主張は、研究者のあいだでおおむね信頼を失っています（Todorov & Porter, 2014）。とはいえ「顔からは何も分からない」で終わる話でもありません。人は顔を0.1秒見ただけで印象を決め、その印象は人によってかなり似ています（Willis & Todorov, 2006; Todorov ほか, 2015）。外向性など一部の特性は、写真だけでも偶然よりよく当てられるという研究がありますが（Penton-Voak ほか, 2006; Naumann ほか, 2009）、その差はおおむね小さなものでした（Kachur ほか, 2020; Todorov, 2018）。全身の写真を使った研究では表情・姿勢・服装のような手がかりが性格の情報を伝えており（Naumann ほか, 2009）、顔写真だけを使った研究でも、メイク・角度・かすかな表情のような手がかりと生まれつきの顔の構造の効果を切り離せませんでした（Kachur ほか, 2020）。そして、お酒を飲むかどうかや支持政党のような特徴を当てるとき、ほかの情報も一緒にあると、見た目に頼ったせいでかえって外れることもありました（Olivola & Todorov, 2010）。

この記事では、人相と西洋の観相学がどこから来たのか、顔の第一印象がどれほど速く、どれほど似通って生まれるのか、印象が実際の性格と合う場合とその限界、顔で人を選ぶときに起きる問題とAI人相をめぐる議論、そして気軽に楽しむコツを順に整理します。血液型と星座、手相についての研究は、血液型と性格の科学的根拠のガイド、星座と性格の科学的根拠のガイド、手相の科学的根拠のガイドにまとめています。mind.ioには、顔で性格を判定するテストはありません。

顔から人柄を読み取ろうとする試みは、とても古くからあります。2018年の執筆当時アメリカ・プリンストン大学の心理学教授だったアレクサンダー・トドロフは、それを扱った記録として残る最初の文献はアリストテレスの時代までさかのぼると説明しています（Todorov, 2018）。1586年にイタリアのナポリで出たジャンバッティスタ・デッラ・ポルタの本は、人と動物の顔を並べて描き、豚に似た顔の人は性格も豚のようだといった主張をしました。1700年代には、スイスの神学者ヨハン・カスパー・ラヴァーターが、目・眉・口・鼻の形と位置から人の性格を分析しました（Agüera y Arcas ほか, 2017）。

チャールズ・ダーウィンも、鼻のせいで困ったことになりかけました。観相を熱心に信じていたビーグル号の船長は、あのような鼻の持ち主にはその航海に必要な決断力がないだろうと考え、ダーウィンは歴史的な航海を逃しかけたのです。ダーウィンは自伝に、船長はのちにダーウィンの鼻が間違ったことを語っていたと十分に納得したはずだと、淡々と書いています（Todorov, 2018）。

19世紀には、こうした考えが科学の衣をまといました。イタリアのチェーザレ・ロンブローゾは、犯罪者の頭蓋骨や左右非対称の顔といった身体の特徴を測り、犯罪者は「生まれつきの犯罪者」で、その性質が体に表れると主張しました。イギリスのフランシス・ゴルトンは、囚人の写真を1枚に重ねて「犯罪者の顔」を探そうとしました。この歴史をまとめた研究者たちは、ロンブローゾは測定と科学の言葉で自分の偏見に権威を与えた初期の例であり、観相学は今日では疑似科学とみなされていると述べています（Agüera y Arcas ほか, 2017）。

東アジアの人相（相法）も、顔から人の行く末まで読むという前提に立っていました。全南大学校のソ・ヨンイの論文によると、従来の相法は外に表れた目鼻立ちだけで人の貴賤や吉凶を決まったもののように判断していました。朝鮮後期の学者チェ・ハンギは、相法を人を推し量る方法の一つとして積極的に受け入れながらも、生まれつきの姿とは違いうるその人の行い（原文では「行事」）や予測しがたい心を見落とすという限界を指摘し、行いもあわせて見て照らし合わせるべきだと考えました（Seo, 2015）。顔だけで人を決めつけることへの疑問は、人相を受け入れた側からも出ていたわけです。

現代の心理学は、人相の問いを少し変えて問います。顔から性格が「分かるか」を問う前に、人が顔だけを見てどんな印象をどれだけ速くつくるのかから調べるのです。2006年に発表された五つの実験では、見知らぬ顔を0.1秒（100ミリ秒）見た人の魅力・好感・信頼・有能さ・攻撃性の判断が、時間制限なしで見た別の人たちの判断と高い相関を示しました。見る時間を延ばしてもこの相関は有意には高まらず、研究者は、時間が増えると判断への自信が強まるだけなのかもしれないと考えました（Willis & Todorov, 2006）。

顔から受ける印象が人によって似通うことは、20世紀の初めから知られていました（Todorov ほか, 2015）。この傾向はごく幼いころから見られ、ある研究では、3〜4歳の子どもがコンピューターでつくった二つの顔を見てどちらがいい人でどちらが意地悪な人かを選んだ判断が、大人の判断と似通っていきました（Cogsdill ほか, 2014）。ただし、これらの研究が測ったのは人どうしがどれだけ同じ印象を受けるかであって、その印象が実際の性格と合っているかではありません。

なぜこれほど速く、似通うのでしょうか。研究者は、その時の状態を性格へと広げて読む「過度の一般化」で説明します。笑顔を見て「親切な人」だと思うように、人は今見えている表情のような一時的な状態を、長く続く性格へと広げてしまいます（Todorov & Porter, 2014）。無表情とされる顔でも、信頼できそうかといった印象は、その顔が感情の表情にどれだけ似ているかで分かれます。研究者は、これを相手の今の意図を読む力が、その人が「もともとどんな人か」という判断にまであふれ出た結果だとみています（Agüera y Arcas ほか, 2017）。

だからこそ、人相は当たっているように感じられることがあります。多くの人が同じように受ける印象は客観的な事実のように感じられやすく、表情には実際にその瞬間の気分や意図が表れていることもあるからです。しかし研究者は、顔の判断が一致していることが、そのまま正確さを意味するわけではないと強調しています（Todorov & Porter, 2014）。韓国でも、こうした信念は珍しくありません。2026年の韓国ギャラップの調査では、占い・四柱推命・人相・姓名判断などをふだん信じると答えた成人は40%（「ほぼ信じる」3%、「ある程度」37%）でした（Gallup Korea, 2026）。この質問は人相だけを尋ねたものではなく、占い・四柱推命・姓名判断とまとめて尋ねたものです。

では、印象が実際の性格と合うことはないのでしょうか。いくつかの研究は、偶然よりよい結果を報告しています。2006年のある研究は、男性146人と女性148人の顔写真を撮り、それぞれにビッグファイブの性格検査に答えてもらいました。その結果、写真の顔から受けた外向性の印象は、本人が答えた外向性と関連があり、男性の顔では情緒の安定性と開放性もある程度当てられました。点数の高い人たちと低い人たちの顔をそれぞれ合成すると、協調性、外向性、そして男性の情緒の安定性で、二つの合成顔を見分けられました。研究者は論文のタイトルで、これを顔の印象に含まれる「一粒の真実（kernel of truth）」と呼んでいます（Penton-Voak ほか, 2006）。

顔だけでなく全身の写真を使った2009年の研究では、観察者が写真だけを見て10の性格特性を判断し、その判断を本人と知人の評価と比べました。姿勢と表情をそろえて撮った写真では、判断が合ったのは外向性、自尊心、信仰心だけでしたが、ふだんどおりの自然な姿勢と表情で撮った写真では、ほとんどすべての特性で合っていました。分析すると、服装のような手がかりと、表情や姿勢のような手がかりの両方が、性格についての情報を伝えていました（Naumann ほか, 2009）。

人工知能でも似た結果が出ています。2020年の研究は、ロシア語を話す成人のボランティア12,447人が提供した写真31,367枚と、その人たちのビッグファイブの検査結果でニューラルネットワークを学習・検証しました。参加者にはメイクなしで無表情のまま正面から撮るよう案内し、角度・表情・メイクなどで写真をふるい分けました。写真から予測した点数と本人が答えた点数の相関は0.14〜0.36、平均0.243でした。研究者の説明どおりに言い換えると、無作為に選んだ二人のうちどちらの点数が高いかを58%の確率で当てた計算で、偶然なら50%です。研究者はこれを、ビッグファイブの五つの特性がすべて顔の手がかりと関連している根拠とみなし、ニューラルネットワークが初対面の相手を直接見て判断する平均的な人より優れていると主張しました。同時に、この相関は控えめな水準で、顔写真による性格の評価は従来の性格検査の代わりにはなりにくいともしています（Kachur ほか, 2020）。

トドロフは、顔写真から人のさまざまな特徴が分かるとする研究では、その推測は偶然よりほんの少しよいだけで、より一般的な知識にもとづく推測より不正確なことも多いと指摘しています（Todorov, 2018）。手がかりがどこから来たのかも見ておく必要があります。全身写真の研究では、自然な表情と姿勢を許すと当てられる特性が大きく増えました（Naumann ほか, 2009）。人工知能の研究者も案内とふるい分けでこうした手がかりを減らそうとしましたが、参加者が自分で選んだ写真にはなおメイク、角度、かすかな表情、写真を撮って選ぶときの選択といった手がかりが残りうるため、生まれつきの顔の構造の効果と切り離せないと述べています。参加者もロシア語を話す一つの文化圏の成人のボランティアで、著者のうち3人はデータを提供した会社に雇われていました（Kachur ほか, 2020）。顔写真に性格の痕跡が少し見えるとしても、それは固定された目鼻立ちから性格や運命を読むという人相の決まりを裏づけるものではありません。

顔写真1枚がその人を代表しているという考えにも、落とし穴があります。2014年の研究は、顔認識研究用の画像データから選んだ20人の正面写真を一人5枚ずつ使い、800人の参加者が魅力、有能さ、外向性、信頼できそうかなど8項目のうち一つずつを分担して判断しました。照明と顔の向きが似た写真だけを選んだにもかかわらず、魅力以外のほとんどの判断で、同じ人の写真どうしの違いが別々の人どうしの違いと同じくらいか、それより大きくなりました。外向性の判断は、同じ写真のセットの中では評価者のあいだで一貫していましたが（信頼性0.88以上）、同じ人たちを別の写真で判断した結果どうしの相関は平均0.20、低いものでは0.03にとどまりました（Todorov & Porter, 2014）。

見た目に頼ることが、かえって損になることもあります。2010年の研究は、写真を投稿すると知らない人たちがその人について推測してくれるウェブサイトのデータを分析しました。901人の写真に寄せられた1,005,406件の推測は、お酒を飲むか、銃を持っているか、大学の学位があるかといった11の特徴すべてで、偶然よりはよく当たっていました。性格の特性ではありませんが、写真から人を推し量るという点では同じです。ところが11のうち10では、いつも多いほうの答えを選ぶだけの場合より正確さが低く、写真を見ていないアンケートの回答者がどちらの答えが多いかという自分の考えだけで答えていれば、7つでより多く当てられたはずでした（Olivola & Todorov, 2010）。

同じ論文の二つ目の実験では、1,005人がアメリカ下院選挙の候補者の顔写真だけを見て、民主党か共和党かを当てました。両党の候補者が半々のときの正答率は55%で、偶然（50%）より少し高い程度でした。ところが、候補者の70%が民主党だと知らせた条件でも、平均の正答率は55%でした。すべて民主党と答えるだけで70%は当たったはずなのに、写真を重く見すぎて、その情報を十分に使わなかったのです。研究者は、いくつもの手がかりがある現実の場面では、見た目に頼ることで他人の特徴をかえって当てにくくなる可能性があると結論づけました（Olivola & Todorov, 2010）。

お金がかかった判断でも同じでした。2022年にスイスのチューリッヒ大学の学生を対象に行われた実験では、131人が実際のお金をやりとりする信頼ゲームで、31人の無表情の顔写真だけを見てお金を預けるかどうかを決めました。元の写真を見た参加者は信頼できそうに見える顔によくお金を預けましたが、その選択は相手が実際にお金を返した度合いとは関係がありませんでした。この人たちが得たお金は、でたらめに決めた場合より多くはなく、このサンプルでは誰にも預けないほうがむしろ多く稼げたはずでした。266人がお金をかけて相手の行動を予測した二つ目の実験でも、顔だけを切り抜いた写真でも切り抜かない写真でも結果は同じでした。研究者は若い大学生のサンプルという限界を示したうえで、短い会話のように手がかりがもっとあれば結果は変わるかもしれないと付け加えています（Jaeger ほか, 2022）。写真ではなく、表情やしぐさを見て話を聞きながら嘘をどれくらい見抜けるのかは、嘘をつく人の特徴のガイドで別に取り上げています。

顔の印象は、正確でなくても結果を変えます。トドロフは、人は有能そうに見える政治家により投票し、信頼できそうに見える人により投資し、そう見えない人により重い刑を科す傾向があるとまとめています（Todorov, 2018）。彼の研究チームは、顔の印象が投資の判断やリーダーの選出といった重要な結果を予測するという研究を検討したうえで、その印象が実際に当たっているという主張は研究文献のなかで大きく誇張されてきたと論じています（Todorov ほか, 2015）。

最近では、こうした判断を人工知能に任せようとする試みも出てきました。2016年、二人のコンピューター科学者が査読を経ていない論文をネットに公開し、中国人男性1,856人の身分証の写真で学習したアルゴリズムが有罪判決を受けた人を見分けられると主張しました（Wu & Zhang, 2016; Agüera y Arcas ほか, 2017）。著者たちは表情などを統制したとしていましたが（Wu & Zhang, 2016）、これを批判した研究者たちのまとめによると、90%近い正確さをうたったこの論文が例として示した写真では「犯罪者」の側は顔をしかめていて、「非犯罪者」の側はそうではなく、襟のある白いシャツを着ているように見えました。例が3枚ずつしかないので全体を代表しているかは分かりませんが、強力なアルゴリズムはこうした違いを簡単に拾ってしまうというのです（Agüera y Arcas ほか, 2017）。

トドロフは、カメラと顔の距離、カメラの設定、わずかな首の傾き、かすかな表情といった些細に見える違いも、「変わらない顔の特徴」の測定を揺るがすと説明しています。こうした違いを統制しなければ、人工知能の研究は人間の偏見を増幅するだけだというのです（Todorov, 2018）。批判した研究者たちは、この論文の言い回しがロンブローゾの言葉に似ていると指摘し、アルゴリズムを通った偏見が客観的な結果のように見えてしまうおそれがあると警告しました（Agüera y Arcas ほか, 2017）。

ですから、人の目であれアプリであれ、顔だけを見て恋愛の相手や応募者、同僚を選んだりふるい分けたりするのに使えば、根拠の弱い印象が不公平なレッテルになりえます。先ほどの信頼ゲームでも、顔だけを頼りにした選択は、でたらめに選ぶより良い結果になりませんでした（Jaeger ほか, 2022）。

人相の話やAI人相占いは、友だちと写真を見せ合って笑ったり、初対面の人と打ち解けたりするのに役立つ話題です。研究が示したのは、顔だけで性格を知るのは難しいということであって、人相の話をしてはいけないということではありません。いくつかのことを覚えておくだけで、ずっと気楽に楽しめます。

一つ目は、自分の写真を何枚か使ってみること。mind.ioのAI人相占いも、角度や光、表情で測れる比率が変わるので同じ人でも写真によって結果が変わり、どれか一枚が正解というわけではないと案内しています。同じ人の写真どうしでも印象が大きく変わるという研究結果（Todorov & Porter, 2014）を、自分で確かめるいちばん簡単な方法です。

二つ目は、印象を質問に変えてみること。「冷たそうに見えて話しかけにくかった」ではなく「初対面の人といるとき、どんなふうになる？」と聞けば、同じ話題でその人のことを本当に知ることができます。三つ目は、合わない読み解きは笑って流し、恋愛の相手や一緒に働く人を選んだりふるい分けたりするのには使わないこと。第一印象は仮説として持っておき、付き合いながら直していけばいいのです。

四つ目は、自分を知りたい日には、回答から今の傾向を測る検査を使ってみること。ビッグファイブ性格診断は先ほどの研究のうち二つが比較の基準にした五つの特性を測り、MBTI診断は四つの好みからタイプを示します。どちらも顔と違って、自分が答えた項目から結果が出ます。MBTIをどこまで信頼できるかはMBTIの正確さのガイドにまとめました。

Q. 人相に科学的根拠はありますか？ A. 目鼻立ちから性格や運命を判断するという人相の決まりは、研究者のあいだでおおむね信頼を失っています（Todorov & Porter, 2014）。ただし、顔の印象が外向性など一部の特性で偶然よりよく当たるという研究はあります（Penton-Voak ほか, 2006; Naumann ほか, 2009）。その差はおおむね小さく（Kachur ほか, 2020; Todorov, 2018）、表情・姿勢・服装やメイク・角度といった写真の手がかりと混ざっています（Naumann ほか, 2009; Kachur ほか, 2020）。お酒を飲むかどうかや支持政党のような特徴を当てるときには、ほかの情報も一緒にあると、見た目に頼ったせいでかえって外れることもありました（Olivola & Todorov, 2010）。

Q. 第一印象は信頼できますか？ A. 第一印象は0.1秒で生まれ、人によって似通いますが（Willis & Todorov, 2006）、似ていることは正確だという意味ではありません。顔写真だけで政党を当てる実験では正答率は55%で、偶然（50%）より少し高い程度にとどまり（Olivola & Todorov, 2010）、お金がかかった信頼ゲームでも、顔だけでは信頼できる相手を見分けられませんでした（Jaeger ほか, 2022）。第一印象は仮説として持っておき、付き合いながら直していくのがよいでしょう。

Q. AI人相占いのほうが正確ですか？ A. 人工知能が顔写真からビッグファイブの点数を予測した2020年の研究では、予測した点数と本人が答えた点数の相関は平均0.243でした。研究者は、ニューラルネットワークが初対面の相手を直接見て判断する平均的な人より優れていると主張しましたが、従来の性格検査の代わりにはなりにくいともしています。案内とふるい分けで減らそうとしても、メイクや角度、かすかな表情といった写真の手がかりが残りうるため、顔の構造の効果と切り離せませんでした（Kachur ほか, 2020）。顔から犯罪者を見分けるという主張には、写真の表情や服装の違いを拾っていた可能性が指摘されています（Agüera y Arcas ほか, 2017）。mind.ioのAI人相占いは顔の比率を測って楽しく読み解く機能で、性格や運勢を判断するものではありません。

Q. 印象は変わりますか？ A. 変わります。同じ人でも写真によって印象が大きく変わり、ある研究では、魅力以外のほとんどの判断で、同じ人の写真どうしの違いが別々の人どうしの違いと同じくらいか、それより大きくなりました（Todorov & Porter, 2014）。信頼できそうかといった印象は顔が感情の表情にどれだけ似ているかで変わり、コンピューターでつくった「信頼できそうな顔」は「信頼できなさそうな顔」より表情が前向きでした（Agüera y Arcas ほか, 2017）。ただし、印象が変わっても性格が変わるわけではありません。

Q. 人相と血液型、星座は何が違いますか？ A. 血液型や誕生日と違って、写真に写った姿には表情、姿勢、服装のように、その人がその瞬間に見せている情報が含まれていて、一部の研究では写真からの判断が偶然よりよい結果を出しました（Naumann ほか, 2009）。しかし、決まった顔立ちや血液型、誕生日で性格や運命が決まるという考えは、三つとも研究で裏づけられていません。血液型と星座についての研究は、血液型と性格の科学的根拠のガイドと星座と性格の科学的根拠のガイドにまとめています。

Q. 人相で性格が分かるテストはありますか？ A. mind.ioには、顔で性格を判定するテストはありません。AI人相占いのページは、写真の顔の比率と左右のバランスを測って伝統的な人相の言葉で楽しく読み解く遊びで、ページの案内どおり、写真はこのブラウザの中だけで分析され、サーバーに送信・保存されることはありません。自分の傾向を回答から確かめたいなら、ビッグファイブ性格診断を受けてみてください。

参考文献：Todorov, A., & Porter, J. M. (2014), Misleading first impressions: different for different facial images of the same person, Psychological Science 25(7), 1404-1417, https://doi.org/10.1177/0956797614532474; Agüera y Arcas, B., Mitchell, M., & Todorov, A. (2017), Physiognomy’s new clothes, Medium, 7 May 2017, archived at https://web.archive.org/web/20260930013957/https://medium.com/@blaisea/physiognomys-new-clothes-f2d4b59fdd6a; Todorov, A. (2018), Can we read a person’s character from facial images?, Scientific American, 14 May 2018, https://www.scientificamerican.com/article/can-we-read-a-persons-character-from-facial-images/; Seo, Y. Y. (2015), The experiential evolution of physiognomy: focusing on Choi Hanki’s human assessment [in Korean], Korean Studies Quarterly 38(4), 39-62, https://doi.org/10.25024/ksq.38.4.201512.39; Willis, J., & Todorov, A. (2006), First impressions: making up your mind after a 100-ms exposure to a face, Psychological Science 17(7), 592-598, https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01750.x; Todorov, A., Olivola, C. Y., Dotsch, R., & Mende-Siedlecki, P. (2015), Social attributions from faces: determinants, consequences, accuracy, and functional significance, Annual Review of Psychology 66, 519-545, https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143831; Cogsdill, E. J., Todorov, A. T., Spelke, E. S., & Banaji, M. R. (2014), Inferring character from faces: a developmental study, Psychological Science 25(5), 1132-1139, https://doi.org/10.1177/0956797614523297; Gallup Korea (2026), Do you believe in fortune-telling and saju? 1991-2026 [in Korean], Gallup Report, 30 April 2026, https://www.gallup.co.kr/gallupdb/reportContent.asp?seqNo=1638; Penton-Voak, I. S., Pound, N., Little, A. C., & Perrett, D. I. (2006), Personality judgments from natural and composite facial images: more evidence for a “kernel of truth” in social perception, Social Cognition 24(5), 607-640, https://doi.org/10.1521/soco.2006.24.5.607; Naumann, L. P., Vazire, S., Rentfrow, P. J., & Gosling, S. D. (2009), Personality judgments based on physical appearance, Personality and Social Psychology Bulletin 35(12), 1661-1671, https://doi.org/10.1177/0146167209346309; Kachur, A., Osin, E., Davydov, D., Shutilov, K., & Novokshonov, A. (2020), Assessing the Big Five personality traits using real-life static facial images, Scientific Reports 10, 8487, https://doi.org/10.1038/s41598-020-65358-6; Olivola, C. Y., & Todorov, A. (2010), Fooled by first impressions? Reexamining the diagnostic value of appearance-based inferences, Journal of Experimental Social Psychology 46(2), 315-324, https://doi.org/10.1016/j.jesp.2009.12.002; Jaeger, B., Oud, B., Williams, T., Krumhuber, E. G., Fehr, E., & Engelmann, J. B. (2022), Can people detect the trustworthiness of strangers based on their facial appearance?, Evolution and Human Behavior 43(4), 296-303, https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2022.04.004; Wu, X., & Zhang, X. (2016), Automated inference on criminality using face images, arXiv preprint 1611.04135v1, not peer reviewed, https://arxiv.org/abs/1611.04135v1