ポーラ・オルビスホールディングスのAI活用事例（製造業／2025年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールAIM POLAR（エイムポーラー）

背景・課題

化粧品の処方設計では、目標とする感触を実現するための最適な成分配合を見つけ出すのに多くの試作が必要だった。また、安全性・安定性などの品質を総合的に考慮しつつ、パーソナライズ化粧品への対応も求められていた。

ポーラ化成工業が保有する数百種類の製品データ（処方、感触、品質など）と数十年分の処方設計ノウハウをAIに学習させた「AIM POLAR」を開発（SBXとの共同開発）。感触設計AIが目標の感触を実現する最適な成分組成を予測し、品質予測AIが安全性・安定性を総合評価する。

試作回数の大幅削減

試作回数の大幅削減により開発スピードが加速し、廃棄物削減による環境負荷軽減にも貢献。レーダーチャートで感触を視覚化する機能により、開発者の創造性を刺激する新しい視点の獲得にもつながっている。

化粧品開発AIの成功には、「ポーラ化成工業らしい処方」を再現できる独自データの蓄積が不可欠。汎用AIではなく、自社のノウハウを凝縮した専用AIの開発が差別化の源泉となる。