L'Oréalの生成AI活用は、消費者向けサービスと社内の制作業務の両面で進んでいます。同社のVivaTech 2025に関する公式発表では、パーソナル美容アシスタント「Beauty Genius」と、マーケターの創造性を拡張する生成AI基盤「CreAItech」が紹介されています。別々のプロジェクトとしてではなく、職種の現場にAIを置く進め方として読みます。 消費者向けと社内向けを別物として進めず、どちらも「対話と生成の基盤」として育てる置き方は、投資の地図を描く際の前提になります。

Beauty Geniusは、会話の蓄積そのものが改善の材料になる

Beauty Geniusは診断や提案を行う美容アシスタントで、公式発表によれば米国での提供開始以降、40万件を超える会話が積み上がっています。対話型サービスは公開して終わりではなく、会話の蓄積そのものが改善の材料になります。人事・DX担当者の観点では、利用ログをどう改善サイクルに回すかという運用設計が、ツール選定と同じ重さを持つことが分かります。

CreAItechでは、品質基準を誰が握るかが設計の核心になる

CreAItechは、複数のAIモデルやパートナー技術を組み合わせ、ブランドに沿った画像・文章・動画を大量に生成できるようにする基盤として紹介されています。個人がばらばらに外部ツールを使うのではなく、ブランド基準とガバナンスを備えた共通基盤を用意する点が要点です。制作職種のAI活用では、品質基準を誰が握るかが初期設計の核心になります。生成の量を増やす基盤と、ブランドに沿うかどうかを判断する基準は、セットで用意しなければ機能しません。

消費者ケアでは、AIの目的を「人が向き合うべき対応への集中」と置く

公式発表では、Salesforceの生成AIを活用した消費者ケアの取り組みにも触れられ、定型業務から担当者を解放し、人による対応に集中させる方向性が示されています。AIエージェントの導入目的を「人の代替」ではなく「人が向き合うべき対応への集中」と置く表現は、現場の受け止め方を設計するうえでも実務的です。目的の置き方が、現場がAIを脅威として受け止めるか、道具として受け止めるかを分けます。

対話データを改善に回す設計まで含める

消費者向けの対話と社内の生成は、どちらも使うほどデータと知見が蓄積される種類の取り組みです。Beauty Geniusにおける会話の蓄積と、CreAItechにおけるブランド基準の運用は、導入後の改善サイクルを誰が回すのかという同じ問いに行き着きます。基盤の導入で終えず、改善の担当と頻度までを設計に含めることが、職種別AI活用の前提になります。

自社に引くときのチェック

  • 消費者向けの対話サービスで、利用ログを改善サイクルに回す運用が設計されているか
  • 制作業務の生成基盤で、品質基準とガバナンスを誰が握るかが決まっているか
  • AIの導入目的が「人の代替」ではなく「人が向き合うべき対応への集中」と言語化されているか
  • 顧客接点と従業員体験を、同じ地図の上に置いて投資を検討しているか

優先順位を付けるなら、顧客接点と従業員体験のどちらから始めるかではなく、どちらの基盤にも改善サイクルの担当が付いているかを先に確認してください。対話と生成の基盤は、導入した瞬間ではなく、蓄積を改善に回し続けた先で差が付くからです。

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出典：L'Oréal Finance公式発表（VivaTech 2025、2025年6月） https://www.loreal-finance.com/eng/news-event/loreal-unleashes-science-technology-and-creativity-forge-new-beauty-frontiers-viva

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