トレンドテクノロジー 77


AIと化粧品：クレームウ ォッシングの新時代？


Theresa Callaghan - Callaghan Consulting International


化粧品マーケティングの絶え間なく進化する 環境において、


際立ったクレームは長い間、 従来、


どの製品の有効性を検証するために、 研究、 した。


エイジングクリーム、 臨床試験、


しかし、 AIの出現により、 や岐路に立たされています。 AIは、


これらのクレームは、 日焼け止め、


消


費者の関心を喚起する重要な原動力であり、 購入決定やブランドロイヤルティに影響を与え てきました。


アンチ


シャンプーな 科学的


具体的な証拠に依存してきま 化粧品業界は今 パーソナラ


イズされたスキンケアの推奨から複雑な消費 者データや製品処方の分析まで、 に革命をもたらし、


これまでにないイノベーシ


ョンの可能性を提供します。 一方では、


パーパーソナライゼーションの新時代を約束 します。


AI を活用したテクノロジーはハイ ブランドは膨大な量の肌データとライ


フスタイル要因を分析して個別の製品を作り、 その効果について大胆な新しいクレームをす ることができます。


応を予測する AI アルゴリズムから仮想スキン ケアアドバイザーまで、


特定の成分に対する肌の反 AI の統合は、


が製品のメリットを伝える方法を変えつつあり ます。


しかし、 AI 主導のクレームの急増は、 めて重要な疑問も提起します。


ームを使って消費者を引き付ける、 れた形の


ブランド 極


本当に科学に基づいたものなのでしょうか、 れとも、


これらの進歩は そ


誇張されたクレームや誤解を招くクレ より洗練さ


「クレームウォッシング」という事なの


でしょうか？ 化粧品業界が AI に大きく依存するにつれて、 そのような主張の透明性と倫理性に関する精 査の必要性が高まっています。


消費者は科学


的に裏付けられたイノベーションを提供されて いるのでしょうか、


さを利用して真実を隠しているのでしょうか？ この記事では、


それとも企業は AI の複雑 イノベーションと操作の境界線


がますます曖昧になる中、 AI の力を活用して


真の技術的ブレークスルーを実現することと、 マーケティングにおける倫理的透明性を維持 することの間の微妙なバランスを探ります。 れはコンピューターを使用しての楽しみ、 る喜びjoie de vivreとなるのでしょうか、


こ


生き そ


れとも私たちの未来の終わりとなるのでしょ うか1


クレームの実証における AI: 諸刃 の剣 消費者は、


する製品に惹かれ、


えず革新を続けています。 2


ーニング、 データ マイニング、 製品テスト、 クレームの伝達、


3


実証を自動化および改善することでこれをサ ポートします。


5 　その結果、 www.personalcaremagazine.com


ーム開発と実証に顕著な利点をもたらします: ■ データ駆動型の洞察 – AI は、 消費者レビュー、


統計や肌タイプ向けにデータに裏付けられた パーソナライズされたクレームを作成できま す。 ■ 効率とスピード – AI は製品のテストと検 証を加速します。 を待つ代わりに、


企業は、


リングを使用して製品のパフォーマンスを迅速 に予測できます。


シミュレーションと予測モデ コンピューターベースのシミ


ュレーションを含むIn silicoテストテストでは、 多くの場合 AI を使用して生物学的システムを モデル化し、


成分の効果を予測し、 大規模なデ


ータセットを処理する際の精度と効率を高め ます。 ■ パーソナライゼーション – パーソナライズ されたスキンケアの需要が高まる中、肌のタイ プ、


年齢、 要約 臨床研究、


なデータセットを分析してパターンを特定し、 結果を予測できるため、


遺伝子データからの大規模 ブランドは特定の人口


AI ツールが化粧品のマーケティングやク レームの実証に不可欠なものになるにつ れ、


クノロジーは、 長くかかる臨床試験


規制環境も進化しています。 れたパーソナライゼーション、


ももたらします。 データに基づく洞察、 より迅速な


クレーム検証などを通じて興奮をもたらし ますが、


透明性と正確性に関連するリスク したがって、


AI の可能性


ンドは AI によって生成されたクレームが 透明であり、


証する必要があります。 のイノベーションを監視し、


最終的な目標は、


な慣行を防止するために適応する必要が あります。


倫理的な慣行


と厳格な科学的検証を通じて消費者の信 頼を高めることです。 れて、


ライフスタイルなどの要素に基づいて


個別の結果をシミュレートする AI の機能は、 カスタマイズされたマーケティングのクレーム を作成するために不可欠です。 これらの利点は業界に楽しみ、 de vivreをもたらしますが、


生きる喜びjoie


目に見える測定可能な結果を 約束 ブランドは際立つために絶 AI は、


文献のスクリ 4


規制監視を通じてクレームの AI は製品のクレ


環境上の利点を偽って主張するマーケティ ング戦術を説 明するために使用されます。 に、


クレーム‐ウォッシングと誤解を招くシミュレー ション – 「グリーンウォッシング」 は、


なう可能性のある重大な欠点もあります。 という用語


は、 同様 「クレーム—ウォッシング」 製品の有効


性を過大に約束する AI 生成のビジュアルを 説明するために使用される用語になる可能性


消費者の信頼を損 6


があります。 きますが、


AI は製品の結果をシミュレートで これらのシミュレーションは、


特に基


礎となるデータが堅牢でない場合や製品に有 利になるように選択されている場合、


果と必ずしも一致しない可能性があります。 駆動のシミュレーションは、 ていても、


て検証されない限り、


人間の専門知識と臨床試験によっ 基本的に推測に過ぎま


2025年5月 PERSONAL CARE どれほど洗練され


実際の結 AI


を防ぐことが不可欠であり、 業界が進歩するにつ


自動化によって信頼が損なわれるの 責任あるイノ


ベーションは AI 主導のクレームが消費者 の共感を得るのに役立ち、 値を促進します。


信頼性と真の価


は責任を持って活用する必要があり、 人間の監視下にあることを保


ブラ


規制機関もこれら 誤解を招くよう


これらのテ 強化さ


あらゆるもの


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