1. AIが促進する処方・原料設計の革新

  • IBM × ロレアルが共同開発したAIモデルは、膨大な処方データや成分情報を解析し、新製品処方の迅速化、既存製品の再設計、量産性最適化を支援。＜引用： LivAI 生成AIメソッドIBM Japan Newsroom＞
  • Oakland発のAlbert Inventは、1500万以上の分子情報を学習したAI「Albert」で分子配合の安全性・機能性を予測。Nouryonと連携し、開発期間を“週間”から“数分”に短縮するプラットフォーム「BeautyCreations」を提供。 ＜引用：Business Insider＞

2. AIによる肌分析・パーソナライズ提案の高度化

  • 資生堂のVOYAGERは、50万件超の研究データをAI解析し、スキンケアからメイクまで新しい処方を包括的に提案 。＜引用：LivAI 生成AIメソッド＞
  • L’OréalグループのBeauty Geniusや資生堂の「AIみみちゃん」は、スマホ写真やLINEチャットで肌診断→商品推薦を自動化、24時間対応も可能。 ＜引用：Zenn＞
  • フィンランド発のRevieveは、AI＋ARで高精度の肌・メイク・ヘアアドバイザーを提供。グローバル導入を強化中 。＜引用：ウィキペディア＞

3. 現場接点でのAI体験・ロボティクス導入

  • Perfect Corp.は、AR／AI肌診断・メイク仮想体験・ヘア分析などAPIを拡充、ミラノや米国店舗に導入。 ＜引用：ウィキペディア＞
  • ロボットアイラッシュ＆マニキュア（米オークランド等）は、AI＋コンピュータビジョンで2時間の施術を60～10分に短縮。安全センサー付きで、美容業務の自動化に着手。＜引用：ft.com＞

4. 店舗・家庭利用のスマートミラー登場

  • CES2025でのSamsung 美容ミラーは、しわ・毛穴・メラニンを旧製品より細かく解析し、スキンケア提案まで行うデバイスを披露 ＜引用：thesun.co.uk＞
  • L’OréalのCell BioPrintなど、肌サンプル解析機も会場を賑わせ、店舗でのAI・分析連携に目が離せない。＜引用： thesun.co.uk＞

🚀 今後の可能性と導入検討の焦点

チャネル期待価値検討ポイント
R&D・処方開発数億通りの処方探索、研究時間短縮、原料の最適化データ品質（構造・許諾）、AI倫理、レギュレーション
パーソナライズ提案一人ひとりの肌分析＋推奨、オンライン完結型CXUX設計（UI/UX）、 privacy、運用コスト
リアル店舗・セルフケア説得力ある体験で購買促進、店舗接点での滞在向上ハード・ソフト投資、アシスタントとの協働
全体統合AI導入によるプロセス変革、狙いの見える化部門横断体制、AIリテラシー構築、KPI設計

✨ 1分まとめ

AIは処方設計や成分解析、パーソナライズ提案、リアル接点での顧客体験強化において即効性のある成果を挙げています。一方で、データ・倫理・UXの整備は導入成功のカギ。IT検討企業は、まず社内における小規模PoC（処方or診断or体験）から始め、横方向の横串施策へとフェーズアップする戦略が有効です。

最新の事例からも明らかなように、AIは化粧品ビジネスを“時間軸”と“顧客軸”の両方で加速します。cosme beauty business読者の皆さまには、“実証フェーズ”に踏み込む意思決定を後押しする情報をお届けしました。