資生堂、AIエージェントで原料探索時間を95％削減　複数LLMで研究員の「目利き」を再現

研究開発のボトルネックを解消する「AIエージェント」の衝撃

化粧品開発において、膨大な候補の中から最適な原料を見極めるプロセスは、製品の品質や競争力を左右する極めて重要な工程です。しかし、これには熟練した研究員の経験や「目利き」が必要であり、多大な時間と労力がかかっていました。

資生堂ジャパンはこの課題に対し、研究開発領域に革新的なAIエージェントを導入しました。その結果、原料の探索にかかる時間を95％削減するという驚異的な効率化を達成しました。さらに、単に時間を短縮しただけでなく、AIエージェントが提案する原料の数も従来より20〜50％増加しており、探索の質と量の双方で劇的な向上を実現しています。

「エキス原料探索エージェント」を支える3つの先進技術

研究員の高度な「目利き」を再現するために、資生堂ジャパンが開発した「エキス原料探索エージェント」には、以下の3つの主要な技術が組み込まれています。

HyDE（Hypothetical Document Embeddings）：ユーザーの質問に対して仮説的な回答文書を生成し、それを元に関連情報を検索する技術です。これにより、より文脈に即した高精度な検索が可能になります。
Hybrid RAG（Retrieval-Augmented Generation）：複数の検索手法を組み合わせることで、社内外の膨大なデータソースから必要な情報を的確に引き出す仕組みです。
複数のLLMによる評価：単一のAIモデルに依存せず、複数の大規模言語モデル（LLM）を協調・競合させることで、提案された原料の妥当性や安全性を多角的に評価します。

これらの技術を組み合わせることで、従来は人間が時間をかけて精査していたプロセスを、AIが高度かつ迅速にシミュレーションできるようになりました。

強固なセキュリティとデータ連携基盤の構築

研究開発データは企業の競争力の源泉であり、極めて機密性の高い情報です。資生堂ジャパンは、このAIエージェントを安全に運用するために、強固なセキュリティ環境とデータ基盤の整備を進めています。

セキュアな運用環境の整備には、生成AIに特化したセキュリティサービスである「Model Armor」と、厳格なアクセス管理を行う「IAM（Identity and Access Management）」を採用しています。これにより、機密データの漏洩を防ぎつつ、適切な権限を持つユーザーのみが安全にシステムを利用できる環境を構築しています。

また、システムを支えるデータ連携基盤には、閉域接続サービスである「Private Service Connect」と、高性能なデータベースサービスである「AlloyDB」を採用し、現在も構築を進めています。これにより、外部ネットワークから隔離された安全な環境で、高速かつ安定したデータ処理を実現しています。