80 トレンドテクノロジー


を置いています。 製品ラベルと成分リストを 直接的なクレームの立証ツー


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規制ガイドラインに照らして検証するプロセス を自動化します。


ルではありませんが、 ブランドが消費者に製品


の処方を伝える際に透明性とコンプライアンス を確保します。 ■ Sei ‐ 化粧品など、


厳格なマーケティングお


よび規制ガイドラインを持つ業界に関連する いくつかのソリューションを提供する規制コン プライアンス プラットフォームです。 な強みは、


など) にわたる表示、


複数の形式 (テキスト、 コンテンツ、


画像、 コミュニケー


ションを監視してマーケティング コンプライア ンスを自動化し、 証することです。


規制に準拠していることを保 Sei の AI モデルは、


2. 規制リスクに対する感情分析と予測分析 感情分析や意見分析、


予測分析は、 15 これらのツールは、 コンテン


ツが公開される前に潜在的な規制上の問題に フラグを立てるように設計されています。


ブランドが


自社のマーケティングクレームが消費者にどの ように受け止められるか、


の監視を受ける可能性を評価するのに役立ち ます。 ー、


ソーシャルメディアの会話、 ームを監視することで、 を招く、


ブランドに警告し、


できるようにします。 ■ Luminoso ‐ このツールは、


または広告規制当局 オンラインレビュ


競合他社のクレ 特定のクレームが誤解


または物議を醸す可能性がある場合に 発売前にメッセージを調整


主張や製品の


説明に関する消費者の感情についての洞察を 提供します。 析することで、


て誤解を招くような表現を避け、


16 顧客からのフィードバックを分 ブランドはクレームを洗練させ 消費者の期待


や規制基準に沿ったものにすることができま す。 ■ Crimson Hexagon (現在は Brandwatch の一部) ‐ このプラットフォーム は、


AI 駆動の予測分析を使用して、 会話の傾向を監視し、


す。 化粧品ブランドの場合、 ように認識されているか、


17 消費者の


規制リスクを評価しま クレームがどの


広告基準当局に警告


を発する可能性があるかどうかをマークできま す。


3. 臨床試験データの解釈と規制報告のため の AI AI は、


ータをより効果的に解釈するためにも使用さ れています。


大規模な臨床 試験データを分析して、 証する関連調査結果を抽出し、


際規制機関の両方への準拠を確保します。 ■ IBM Watson Health ‐ 範囲は広く、


クレームの立証に不可欠な臨床試験デ これらのツールは、


製品性能クレームを立 国内および国


IBM


Watson Health は臨床試験データ分析に活 用できる AI ツールであり、


くクレームの立証に役立ちます。 ブランドが 複雑なデータをナビゲートし、


科学的証拠に基づ 18


クレームが臨床


証拠によって裏付けられていることを保証し、 厳格な規制基準への準拠を容易にします。 ■ Antidote Technologies ‐ この AI ツー ルは、


臨床試験を合理化し、


に分析するのに役立ちます。 とって、 ことは、


結果をより効率的 化粧品ブランドに


このようなプラットフォームを使用する 製品のクレームが検証済みの試験結


ないクレームを行うリスクを最小限に抑えま す。


果によって裏付けられることを意味し、 19


広告基準の観点 これらの AI ツールは、


コンプライアンスと透 PERSONAL CARE 2025年5月 根拠の


明性の確保に大きな利点をもたらしますが、 米国の連邦取引委員会 (FTC)、 基準局 (ASA)、


英国の広告 および EU を含むその他のさ


まざまな国際規制機関などの広告基準当局 は、


信頼性が高く、


ータ ソース (臨床試験、 依存している場合、


これらのツールをいくつかの観点から見て


います。 1. AI 生成データの検証と信頼性 ‐ 広告基準 当局は、


への準拠を確実にする方法を示したブランド は、


ポートする可能性があります。 好意的に評価されます。


ただし、


視なしで AI を使用すると、 に疑問が生じる可能性があり、


人間の監


クレームの信頼性 製品開発から


マーケティングまでの明確な証拠の連鎖の必 要性が強調されるところです。 2. AI の使用における透明性 ‐ 当局は広告 の透明性をますます重視しています。 は、


特にビフォーアフター画像の場合、 AI の関与を開示しないと、 品の分野では、


ブランド クレー


ムやビジュアルを作成するために AI が使用 されている場合は、 ります。


罰則や評判の低下につながる可能性がある ため、


視の重要性を強調する可能性があります。 はデータ分析をサポートできますが、 定は、


人間の専門家が行う必要があります。


それを開示する必要があ 特に化粧


誇張したクレームが規制上の 虚偽の広告として告発される可能性が


あります。 3. 人間による監視と倫理的配慮 ‐ 規制機関 当局は、


最終決 特に皮膚科や化粧品などの分野では、 当局は、


特に消費者の健康と安全に影響を与える主 張を実証する際に、


AI が人間の判断に取って


代わるべきではないことを強調する可能性が あります。 4. AI に関する規制枠組みの進化 ‐ 規制当局 は、


広告クレームを含む AI 生成コンテンツに 関するより明確な枠組みを開発しています。


マーケティングにおける AI の使用 イ


ンフルエンサー マーケティングのアップデート と同様に、


に関するより詳細なガイドラインが期待されま


クレームの遵守における人間による監 AI


クレームの検証に AI をサ AI が規制基準


証拠に裏付けられたデ 査読済み研究など) に


す。 これらの規制では、 透明性、 ムに対するより厳格な証拠基準、 「欠陥」


AI 生成クレー および誤用


や欺瞞に対する罰則が義務付けられる可能性 があります。


性 AI の優れた機能にもかかわらず、


スクは常に存在し、 20 これは、


科学者、


と人間の専門知識の重要 「欠陥」


製品のクレームを検証し、 規制の専門家は、 のリ テクノロジーが現実世界


の複雑な状況を捉えきれない可能性がありま す。


倫理


的なマーケティングを確保する上で人間の専 門知識が必要であることを強調しています。 膚科医、


の解釈や AI の結果の偏りの特定など、 めることができますが、 皮


臨床データ AI で


は再現できない洞察を提供します。 人間の監視は消費者の信頼を維持するために 不可欠です。


AI はマーケティングの効率を高 化粧品に対する消費者


の信頼を築くのは透明性と誠実さという人間 の要素です。 クレームを立証する AI の利点と新規性への 要求のバランスを取るには、 チが必要です。 プレッシャーは、


る可能性があります。 革新的なマ


透明性を持って立証する必要があります。 AI 主導の洞察と人間の判断を組み合わせる ことで、


ことができます。 製品のクレームに ングに懐疑的であり、 戦略的なアプロー


新製品を迅速に発売するという 誇張されたクレームにつなが ブランドは、


ーケティングをサポートするために AI を活用 すると同時に、


信頼できるデータでクレームを


マーケティング活動の信頼性を高める 透明性は、


対する消費者の信頼を維持するために不可欠 です。


ために必要な信頼性を提供できます。 は、


この透明性により、


主張を立証するために AI がどのように使 用されたかを明確に開示し、


関連する研究と


データ ソースの詳細を記載する必要がありま す。


規制遵守が確保され、


信頼性よりも新規性が優先されることが防止 されます。 AI はクレームの立証に有益ですが、


業界の知 www.personalcaremagazine.com


今日の消費者は誇張されたマーケティ AI は彼らの信頼を得る ブランド


14 その主 ビデオ


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