資生堂

課題

化粧品の処方は原料から使用感、安定性まで多くの変数に左右される。研究員は新商品の開発に着手するたびに、長年にわたり分散して蓄積された実験記録から手がかりを探す必要があった。

取り組み

資生堂はアクセンチュアと処方開発AIを開発し、伊藤忠テクノソリューションズが稼働基盤となるVOYAGERを構築した。同システムは同社の研究員による五十万件超のデータを蓄積している。欠損データを予測し、スキンケアやファンデーションなどの分野を横断して類似処方を検索する。ある事例では、研究員が類似処方検索を使い、さっぱりした使用感と濃密な泡立ちを備える洗顔料を試作した。資生堂は世界各地の他の研究拠点にもVOYAGERを展開する計画である。

主な数値

示唆

同社によると、本格稼働からおよそ七カ月で研究員の大半が利用するようになった。開発期間や費用への効果は、まだ数値で示していない。

分類

規模

大企業

業種

消費財

業務機能

IT・研究開発

イノベーションの類型

プロセス・イノベーション

AI技術

予測分析・機械学習

導入形態

パートナーとの共同開発

目的

生産性・スピード

根拠

企業自身の発表

出典

1. News release on the VOYAGER AI-integrated cosmetics development platform

   Shiseido·2024年9月26日企業の公表資料

出典の要約

詳細は原典でご確認いただけます。