一人ひとりの肌に、最適な提案を。店頭カウンセリングの考え方をオンラインに広げるAI活用戦略
化粧品を選ぶ消費者が最も求めるのは「自分の肌に合うもの」との出会いです。これまで店頭の美容部員によるカウンセリングがその役割を担ってきましたが、オンライン購入が増えるなかですべての顧客に届けることは難しくなっています。AIによる画像解析技術の進歩により、肌の状態を推定し、一人ひとりに合った提案をオンラインでも行えるようになりつつあります。
本資料は、AIによる肌診断と個別提案をオンラインと店頭の双方で実現するための考え方と実践的アプローチを、肌データの取り扱いへの配慮も含めてまとめたホワイトペーパーです。
■ 本資料で解説する5つのテーマ
消費者が求める「自分に合う」体験
肌診断のデジタル化の歩み
肌データの取り扱いと信頼の確保
個別提案を支える4層の仕組み
セルフ診断チェックと次の一手
■ AIパーソナライゼーションを阻む3つの構造的な壁
第1の壁 診断の精度と信頼：照明・撮影条件で結果がぶれ、多様な肌色・肌質への対応や皮膚科学的根拠の説明が求められる
第2の壁 データの分断：オンラインと店頭の情報が別々で、購買履歴と肌データがつながらず提案に一貫性がない
第3の壁 肌データの取り扱い：顔写真・肌情報は個人的な情報であり、利用目的・同意・安全管理の丁寧な運用が前提
■ AIパーソナライゼーション 4層の仕組み
Layer1 同意・管理の基盤：利用目的の明示・同意取得・安全な管理・削除対応
Layer2 顧客データの統合：肌データ・購買履歴・店頭情報の一元化
Layer3 AI診断・分析：肌の状態の推定と変化の分析・根拠説明
Layer4 提案と商品開発：個別提案・使い方の助言・商品開発への活用
■ 3ステップの実行ロードマップ
STEP1（0〜6か月）：診断の検証とルールの整備。AI肌診断を少数の顧客で試し、精度と顧客の反応を確認しながらデータ取り扱いルールを整えます。
STEP2（6〜18か月）：ECやアプリへの実装。肌診断を組み込み、購買履歴と組み合わせて一人ひとりに合った商品と使い方を提案します。
STEP3（18か月〜）：店頭との統合と商品開発への活用。店頭情報とオンラインデータをつなぎ、肌の変化に合わせた継続的な提案と商品開発に活かします。
■ こんな課題をお持ちの方へ
・オンラインで肌の状態に合わせた提案ができていない
・店頭とECの顧客情報がつながっていない
・肌データの利用目的が明示されておらず、同意取得のルールも整っていない
・顧客の肌の変化を継続的に把握していない
アクセンチュアでは、個別提案の可能性診断（無償）からデータ設計、ECへの実装、店頭との統合まで段階的に支援しています。まずはお気軽にご相談ください。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 化粧品メーカー向け｜AI肌診断と個別提案のデジタル化・パーソナライゼーション実践フレームワーク |
|---|---|
| ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
| ファイルサイズ | 1Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | アクセンチュア株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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WHITE PAPER｜化粧品 × 営業・マーケティング 肌診断と個別提案の流れ
!
一人ひとりの肌に、 肌の
撮影
顧客 AI
診断
最適な提案を。
!
AIによる肌診断と 商品
提案
肌
個別提案の実践。 データ
美容
部員
AIパーソナライゼーションと
肌診断のデジタル化の実践フレームワーク EC・
店舗
継続
利用
個別提案 AI診断 継続利用
一人ひとりに 画像で肌の 提案の精度が
顧客との関係を深める 提案の精度と購入率の関係（概念・%）
合った提案 状態を推定
25
20%
本稿の内容 20
1 消費者が求める「自分に合う」体験 14%
15
2 肌診断のデジタル化の歩み
10 8%
3 肌データの取り扱いと信頼の確保 5%
5
4 個別提案を支える4層の仕組み
0
5 セルフ診断チェックと次の一手 一律 属性別 肌診断 診断＋履歴
従来型 肌診断 データ統合
自分に合う
消費者が化粧品に最も求める体験
画像解析
写真から肌の状態を推定する技術の進歩
信頼が前提
アクセンチュア株式会社
肌データの丁寧な取り扱いが不可欠
Supply Chain & Engineering（SC&E）
SupplyChain_Engineering@accenture.com
2026年 外部公開版
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エグゼクティブサマリー ／ Why 1 2
EXECUTIVE SUMMARY
「自分の肌に合うものがわからない」——その悩みに、店頭と同じ質で応えられるだろうか。
化粧品を選ぶ消費者は、多くの選択肢の中から「自分の肌に合うもの」を求めている。これまでその役割を担ってきたのは、店頭の美容
部員によるカウンセリングだった。画像解析などのAI技術の進歩により、肌の状態を推定し、一人ひとりに合った提案をオンラインでも行え
るようになりつつある。
本稿は、AIによる肌診断と個別提案を、オンラインと店頭の双方で実現するための考え方と実践的アプローチを、肌データの取り扱いへ
の配慮も含めて整理する。
Why 1 消費者が求めるのは「自分に合う」体験である
化粧品の選択肢は増え続けているが、消費者が本当に知りたいのは「自分の肌に何が合うか」である。店頭のカウンセリングはこの問いに応えて
きたが、時間や場所の制約があり、オンラインでの購入が増えるなかで、すべての顧客に届けることは難しい。
AIによる肌診断を活用すれば、店頭のカウンセリングの考え方をオンラインにも広げ、継続的に肌の変化を捉えながら提案を磨くことができる。
図1 AI肌診断と個別提案の価値の流れ
接点 肌の把握 分析と提案 肌データ基盤 成果
!
自社EC・ 写真による AIによる 購入率の
アプリ 肌診断 肌の推定 向上
商品の 肌データ
店頭 問診 継続利用
個別提案 基盤
使い方の
SNS 購買履歴 商品開発
助言
精度と信頼の確保が重要
図1：オンラインと店頭で集めた肌データを1つにつなぎ、提案と商品開発に活かす
自分に合う 画像解析 信頼が前提
消費者が最も 写真から肌の 肌データの
求める体験 状態を推定 丁寧な取り扱い
※数値は公表情報・業界調査に基づく推計値・目安を含む
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Why 1（続き）／ Why 2 3
図2 AIパーソナライゼーションを阻む3つの構造的な壁
第1の壁 第2の壁 第3の壁
撮影条件 ・ 多様性 ・ 根拠 EC ・ 店頭 ・ アプリ 同意 ・ 目的 ・ 管理
診断の精度と信頼 データの分断 肌データの取り扱い
・照明や撮影条件で結果がぶれる ・オンラインと店頭の情報が別々 ・顔写真や肌の情報は、慎重に取り扱う必
要がある
・多様な肌色・肌質への対応 ・購買履歴と肌データがつながらない
・利用目的と同意の明確化
・皮膚科学的根拠に基づく説明 ・提案に一貫性がない
・保存と管理の安全性
信頼されなければ使われない 顧客像を一元化できない 丁寧な運用が前提
図2：精度・データ・信頼の3つを同時に満たす設計が求められる
Why 2 AI肌診断は「店頭のカウンセリング」をオンラインに広げる
AIによる肌診断は、美容部員の代わりではなく、そのカウンセリングの考え方をより多くの顧客に届ける手段である。オンラインで肌の状態を記録
し、店頭での相談や購買の履歴と組み合わせれば、季節や年齢による肌の変化に合わせた継続的な提案が可能になる。蓄積されたデータは、
次の商品開発の手がかりにもなる。
図3 肌診断と個別提案のデジタル化の歩み（概念）
店頭での 写真による 店頭とオンラ データを
対面相談 肌診断 インの統合 商品開発へ
段階1 段階3 段階5
1 2 3 4 5 6 7
以前 段階2 段階4 到達点
オンラインの 購買履歴との 肌の変化に
問診 連携 合わせた提案
診断のデジタル化 データの統合と活用
図3：診断のデジタル化から始め、データの統合と継続的な提案へと発展させる
AIの精度だけでは選ばれない ―― 肌データを預けてもよいと思える信頼が、個別提案の土台になる。
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Why 3 ／ アプローチの方向性 4
Why 3 肌データの「信頼」を設計する
顔写真や肌の状態は、顧客にとって極めて個人的な情報である。その取り扱いへの信頼がなければ、どれほど精度の高い診断も使われない。
信頼を設計するうえで、3つの課題がある。
1 課題 2 課題 3 課題
利用目的と同意 安全な管理 根拠が伝わる診断結果
何のためにデータを使うのかを明確に示し、 保存・アクセス・削除のルールを定め、安全に 診断結果の根拠をわかりやすく伝え、過度な
顧客の同意を得る仕組みが必要である。 管理する体制を整える必要がある。 期待や誤解を生まない表現が求められる。
図4 従来の販売と目指すべき姿
✕ 従来の販売 目指すべき姿
✕ 相談は店頭の美容部員のみ オンラインでも肌診断と提案
✕ すべての顧客に一律の商品を勧める 肌と履歴に合わせた提案
✕ 店頭とECの情報が別々 顧客情報の一元化
✕ 肌の変化は把握できない 継続的に肌の変化を記録
✕ データの扱いは個別対応 同意と管理のルールを整備
アプローチ 診断の精度と信頼を確かめ、店頭とオンラインをつなぐ
まずは小規模にAI肌診断の精度と顧客の反応を検証しながら、データの取り扱いルールを整える。そのうえでECやアプリに診断を組み込み、店
頭の情報とつないで継続的な提案へ広げる。それを支えるのが次の4層の仕組みである。
図5 AIパーソナライゼーション 4層の仕組み
Layer 4 提案と商品開発
個別提案 助言 商品開発
個別提案・使い方の助言・商品開発への活用
Layer 3 AI診断・分析
肌の推定 変化分析 根拠説明
肌の状態の推定と変化の分析
Layer 2 顧客データの統合
肌データ 購買履歴 店頭情報
肌データ・購買履歴・店頭情報の統合
Layer 1 同意・管理の基盤
同意取得 安全管理 削除対応
利用目的の明示・同意・安全な管理
図5：同意と管理の基盤を土台に、データの統合・診断・提案を積み上げる
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実行ロードマップ ／ 期待する成果 5
図6 AIパーソナライゼーション 実行ロードマップ
STEP 1 STEP 2 STEP 3
0〜6ヶ月 6〜18ヶ月 18ヶ月〜
診断の検証と EC・アプリへの 店頭との統合と
ルールの整備 実装 商品開発への活用
AI肌診断の試行 ECへの診断の組み込み 店頭情報との統合
顧客の反応調査 購買履歴との連携 肌の変化に応じた提案
データ取扱ルール整備 個別提案の開始 商品開発への活用
「信頼される診断」を定義する オンラインで個別提案を提供 データが価値を生み続ける
図6：検証・実装・統合の3段階で、信頼される個別提案を広げる
STEP 1 精度と信頼を小規模に検証する
AI肌診断を少数の顧客で試し、診断の精度と顧客の受け止め方を確かめる。利用目的の明示、同意、安全な管理など、肌データの取り
扱いルールを先に整える。
STEP 2 オンラインで個別提案を届ける
ECやアプリに肌診断を組み込み、購買履歴と組み合わせて一人ひとりに合った商品と使い方を提案する。提案への反応を見ながら精度を
高める。
STEP 3 店頭とつなぎ、商品開発に活かす
店頭のカウンセリングの情報とオンラインのデータをつなぎ、肌の変化に合わせた継続的な提案を行う。蓄積されたデータを次の商品開発の手
がかりにする。
期待する成果 変革が生み出す具体的な価値
短期（0〜6ヶ月） 中期（6〜18ヶ月） 長期（18ヶ月〜）
→ 診断精度の確認 → ECでの診断の提供 → 店頭との統合
→ 顧客の反応の把握 → 個別提案の開始 → 継続利用の拡大
→ 取扱ルールの整備 → 購入率の向上 → 商品開発への活用
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スライド 6
セルフ診断 ／ 次のステップ 6
セルフ診断 あなたの会社の個別提案は進んでいるか？
以下の項目に1つでも当てはまれば、対応の遅れによるリスクが潜んでいる可能性があります。まず現状の確認を。
図7 AIパーソナライゼーション セルフ診断チェック
☐ オンラインで肌の状態に合わせた提案ができていない
警告
→ 早急な対応が必要な可能性があります
☐ 店頭とECの顧客情報がつながっていない
危険 安全
→ 早急な対応が必要な可能性があります
☐ 肌データの利用目的が明示されておらず、同意取得のルールも整っていない
個別提案スコア → 早急な対応が必要な可能性があります
要対応レベル ☐ 顧客の肌の変化を継続的に把握していない
当てはまる項目が多いほど → 早急な対応が必要な可能性があります
針は「危険」側に振れる
☐ 提案の効果を測る指標がない
→ 早期の見直しを推奨します
☐ 顧客データを商品開発に活かしていない
→ 早期の見直しを推奨します
図7：赤は早急な対応が必要な項目、黄は早期見直しの推奨項目
3つ以上当てはまった場合
早急な着手が必要な段階です。「自分に合う」提案への期待は高まり続けており、信頼される形で肌データを活かす仕組みを早期に整
えることが、顧客との長期的な関係構築につながります。
次のステップ まず「個別提案の可能性診断」から始める
AIパーソナライゼーションは、大規模なシステム投資から始める必要はない。まず肌診断の精度と顧客の受け止め方を小規模に検証することか
ら始まる。アクセンチュアでは、可能性の診断やデータの取り扱いに関する設計、ECへの実装、店頭との統合まで、段階的に支援している。
「AIによる個別提案、まずは相談してみませんか」
個別提案の可能性診断（無償）を受け付けています。
アクセンチュア株式会社 Supply Chain & Engineering（SC&E）
SupplyChain_Engineering@accenture.com
本資料のデータは公表情報・統計資料に基づく推計値・目安を含みます。個別の投資・経営判断については当社の専門家にご相談ください。
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