78 トレンドテクノロジー


せん。


これらのチェックがなければ、


AI を使用して過度に楽観的または欺瞞的なビ ジュアル主張を作成するリスクがあります。 費者は、


ブランドが 消


スキンケア製品が実際には実現しな


い可能性のある奇跡的な結果をもたらすと誤 解する可能性があります。 透明性の欠如 ‐ 消費者はビフォーアフター画 像を見ると、


を表していると想定します。 ーションでは、


いまいになります。


これらのビジュアルが実際の結果 しかし、


現実とフィクションの境界があ 消費者は、


ビジュアルが実際の表現なのか、


自分が見ている AI によって


生成された推測の結果なのかをどうやって知 ることができるのでしょうか。 如は、


この透明性の欠


者の信頼を損なうリスクがあります。 規制違反の可能性 ‐ 国際規制機関は、 品の効能に関するクレームに関しては、


ブランドと業界全体の両方に対する消費 特に製


化粧品


のマーケティングに関して厳格なガイドライン を持っています。


ブランドが臨床試験や科学的


証拠によってそれらの主張を適切に実証する ことなく、


ートし始めると、 能性があります。


AI ツールを使用して結果をシミュレ 規制当局の反発に直面する可 すでに、


規制機関がマーケテ


ィングにおける AI 生成コンテンツに関する新 しいガイドラインを検討しており、ブランドは 注意しないと法廷闘争の中心に立たされる可 能性があります。


規制上の課題: AI の活用 規制環境は美容マーケティングにおける AI


の台頭にまだ追いついておらず、 責任と検証の


境界があいまいになる可能性があるグレーゾ ーンが生じています。


のが含まれる可能性があります: ■ 透明性要件 ‐ 実際の写真の代わりに AI シミュレーションが使用されている場合、


規制機関がマーケティン


グにおける AI 生成シミュレーションの使用に 対処するための具体的なガイドラインを策定 する必要性が高まっています。


これには次のも ブラ


ンドがそれを開示することを義務付け る。 ■ 有効性の検証 ‐ AI 生成の視覚的主張が


PERSONAL CARE 2025年5月 AI シミュレ


科学的データと臨床研究によって裏付けられ ていることを保証する。 ■ 倫理ガイドライン ‐ 特に、


理想化された美


の基準に惑わされやすい若い消費者などの脆 弱な集団に関しては、


マーケティングで AI をどのように使用すべきか、 また使用すべき でないかについての基準を設定します。


AI 消費者ツール 生成 AI は化粧品マーケティングを変革し、


これらの AI ツールは、 「高級」


ルゴリズム (基本的には高度なコンピュータ ー プログラム) を搭載しており、 齢、 て、


コスト削減、 しかし、


製


品を一定期間使用した後の消費者の外観を 非常にリアルなシミュレーションで示していま す。


マシン学習ア 肌のタイプ、


状態に関する膨大なデータセットを分析し 製品が個人の外観にどのような影響を与


えるかについて十分な情報に基づいた予測を 行います。 潜在的なメリットは計り知れません―パーソナ ライズされたスキンケア、 ターゲット設定などです。


消費者の


識を歪めるエアブラシと同様に、 ュレーションは、


美に対する認 AI 駆動のシミ


製品効果に基づいていなければ、 者を誤解させる可能性があります。


実際の臨床結果や実証された 同様に消費 課題は、


AI


強化の主張が説得力があるだけでなく本物で あることを保証することです。 美容業界ではすでにいくつかの AI 駆動プラッ トフォームが波を起こしており、正しく使用す れば製品のクレームと消費者体験の両方を強 化できるツールを提供しています。


いくつかの


例を以下に示します。 ■ Revieve Oy ‐ 顔の肌の悩みを分析し、 パーソナライズされたスキンケアソリューシ ョンを推奨する AI 搭載プラットフォーム。


7


Revieve は機械学習を使用して製品の効能を 予測しますが、


これらの予測を実際の皮膚科


の専門知識で補完します。 ■ Proven Skincare ‐ このブランド は、


20,000 を超えるスキンケア成分と数百万


の消費者レビューのデータに基づいて AI を 利用してカスタマイズされたスキンケアレジメ


科学文献スクリーニングにおける AI ツール の利点 1. 大規模データセットの処理効率 ‐ AI ツー ルは、


な量の科学文献を処理および分析できます。 れは、


人間の研究者よりもはるかに速く、 成分、


肌の状態、


えている化粧品業界で特に役立ちます。 関連する研究をすばやく特定し、 を抽出し、 これにより、 に実証し、


処方に関する研究が増 重要な情報


ことができます。 2. 精度とデータマイニングの向上 ‐ AI は、


間が見逃す可能性のある研究のパターンや 相関関係を検出できます。 は、


AI はさまざまな肌タイプ、


たとえば化粧品で 季節、


または地 理的な地域にわたる成分の効能の微妙な傾向 www.personalcaremagazine.com 膨大 こ AI は、


調査結果を要約することもできます。 ブランドはクレームをより効率的 進化する研究に遅れずについていく


人


ンを作成し、 8


パーソナライズされているものの


実際の結果に基づいたクレームを提供してい ます。


■ ModiFace (L’Oréal) ‐ バーチャル試用 と肌分析の先駆者の 1 つである ModiFace は、


顔に与える影響をシミュレートしますが、 これ


AI を使用してスキンケア製品が消費者の 9


らのシミュレーションはL’Oréalの社内の科学 者と皮膚科医によって慎重に検証されていま す。 ■ Haut.Ai ‐ スキンケア分析とパーソナライ ゼーションの改善を目的とした生成 AI 技術 に焦点を当てています。 は、


同社の SkinGPT10 年 態をモデル化し、


マルチモーダル生成 AI を利用して肌の状 時間の経過とともにさまざま


なスキンケア製品に対する肌の反応を予測し ます。


この機能により、 ロードして肌の変化を視覚化できます。


AI と科学文献のスクリーニング 科学研究者にとって、


分野の 1 つは、 ーニングです。


があります。 これは、


際に非常に役立ちます。 11


AI が長年役立ってきた


膨大な量の科学文献のスクリ 製品の主張を裏付ける ただし、


これにも課題 ユーザーは画像をアップ


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