化粧品の企画開発・商品化における生成AI活用の実践と効率化

☆生成AIの本格的な業務活用は、化粧品業界も例外ではなく、
　省人化・効率化・コスト削減等、あらゆる観点から戦略的なアプローチが必要です。
☆本講座では、実務者目線で‘何をどうすべきか’徹底解説いたします！

【テーマ名】
化粧品の企画開発・商品化における生成AI活用の実践と効率化
― 市場情報分析、コンセプト設計から製造・品質管理までを踏まえた実務応用 ―

【講師】
株式会社バージョン
代表取締役
門間 浩典 氏

【経歴】
　化粧品・医薬部外品等開発プロデューサー、デザインプロデューサー、AI活用コーディネーター。化粧品OEM工場 社長室 ソリューション戦略 客員執行役。
　日本香粧品学会 正会員。JDPU（協同組合ジャパンデザインプロデューサーズユニオン）理事・オフィシャルプロデューサー。分科会「JDPU Club Area AI」主催。
　広告プロダクション、出版社、広告代理店等での実務を経て、平成13年に株式会社バージョンを設立。化粧品メーカー取締役を歴任し、化粧品・サプリメントの商品開発から製造受託、流通開拓までを一貫して手がける。近年は、生成AIを活用した企画開発支援、情報発信支援にも取り組んでいる。

【専門および得意な分野・研究】
・化粧品・医薬部外品等の企画開発、商品化支援、差別化コンセプト設計
・化粧品OEM／ODMにおける提案型製品開発、販促設計、情報発信支援
・生成AIを活用した市場情報分析、商品企画、コピー・ネーミング開発、実務導入支援

【本テーマ関連学協会での活動】
・日本香粧品学会 正会員
・JDPU（協同組合ジャパンデザインプロデューサーズユニオン）理事・オフィシャルプロデューサー
・分科会「JDPU Club Area AI」主催

【開催日時(オンライン配信)】
2026年7月27日(月) 13:00-16:00

【受講料】
●オンライン受講(見逃し視聴なし)：1名40,700円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき29,700円

●オンライン受講(見逃し視聴あり)：1名46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。

【セミナーの内容】
■講座のポイント
　化粧品の企画開発・商品化プロセスにおいて、生成AIをどのように実務へ活かせるかを体系的に整理します。市場情報分析、競合比較、生活者ニーズの把握、コンセプト設計、訴求案の整理から、OEM提案、発売元・製造販売元間の情報共有、製造・品質管理を踏まえた運用上の留意点までを幅広く解説します。単なるツール紹介ではなく、商品化を現実に前進させるための活用視点と、事実確認・責任分担・薬機法対応・機密情報管理など実務上の注意点も含めて整理します。さらに、企画精度と開発効率の両立に向けた考え方も学べる内容です。

■受講後、習得できること
・化粧品の企画開発・商品化プロセスにおける生成AI活用領域を体系的に理解できる
・市場情報分析、競合比較、生活者ニーズ把握に生成AIを活用する基本的な考え方を習得できる
・商品コンセプト設計、訴求案整理、企画提案資料作成に生成AIを応用する視点を習得できる
・OEM、発売元、製造販売元など関係者間の情報共有や認識合わせに生成AIを活かす実務的な方法を理解できる
・製造・品質管理、薬機法対応、事実確認、機密情報管理を踏まえた安全な生成AI活用の留意点を習得できる

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（薬機法）
・医薬品等適正広告基準
・化粧品等の適正広告ガイドライン（日本化粧品工業連合会）
・不当景品類及び不当表示防止法（景品表示法）
・個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）
・AI事業者ガイドライン（経済産業省）

■プログラム項目
1．化粧品業界における生成AI活用の現在地
　-生成AI活用が注目される背景
　-化粧品業界における活用領域の広がり
　-国内外における活用動向

2．市場情報分析における生成AI活用
　-市場動向・競合情報の整理と比較
　-生活者ニーズ・不満・期待の抽出
　-企画仮説形成を支援する情報整理

3．化粧品の企画開発における生成AI活用
　-商品企画初期における発想支援
　-ターゲット設定と訴求方向の整理
　-商品コンセプト設計と差別化要因の抽出

4．商品化プロセスにおける生成AI活用
　-企画意図を商品化へつなぐ情報整理
　-訴求案、ネーミング、コピー開発支援
　-提案書、企画書、比較表作成への応用

5．OEM・発売元・製造販売元の関係性とAI活用
　-提案型OEMへの展開可能性
　-発売元・製造販売元間の情報共有
　-関係者間のズレを減らすための活用方法

6．製造・品質管理を踏まえた生成AI活用の実務（考察）
　-文書整理、教育、FAQ、ナレッジ共有への応用
　-表示、品質、責任、薬機法への配慮
　-事実確認、機密情報管理に関する注意点

7．まとめ
　-企画精度と開発効率を両立するための視点
　-AIに任せる業務と人が担うべき業務
　-小さく始めて成果につなげる導入の進め方

8．質疑応答

※生成AIは日々目まぐるしく進化しています。最新の情報を加味するために、プログラム項目に一部変更が発生する場合があります。ご了承いただきましようお願い申し上げます。

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