資生堂的化粧品開發數位平台「VOYAGER」於 2024 年 2 月搭載配方開發 AI 功能，將多達約 50 萬筆的過往研究知識結構化，並把資深研究員的隱性知識轉化為顯性知識。此外，資生堂運用這次新增的配方推薦 AI 功能，透過開放式創新計畫 fibona 推出結合精華油與防曬的「Dual Blooming Mist UV」。本文訪問資生堂品牌價值開發研究所群組經理宗像英仁，了解其來龍去脈與背景。
把 50 萬筆研究累積轉為「可用知識」的配方開發 AI 功能
在化粧品開發數位平台「VOYAGER」搭載運用 AI 之新功能的構想始於 2021 年前後，出發點是把資生堂長年累積的龐大研究知識，重新整理成未來也能以 AI 運用的形式。資生堂與埃森哲（Accenture）、伊藤忠 Techno-Solutions 合作建置配方開發 AI 功能，並於 2024 年 2 月正式上線。
開發當時，研究結果以研究員電腦中的 Excel、PDF、手寫筆記等各種形式保存。另一套系統中雖有約 50 萬筆研究報告，但只用 OCR 轉成文字，並無法成為 AI 能處理的「有意義的資料」。因此資生堂動員多位研究員與研究所幕僚部門成員，以人工逐一確認內容，必要時向當時的負責人確認，把資料整理成第三方閱讀也能理解的形式。據稱，若負責人已經離開，就比對公司內的其他資料庫來進行資料清理。
資生堂品牌價值開發研究所群組經理宗像英仁如此回顧當時的情況：「資料整理果然是最辛苦的。從報告中萃取出來後，會出現很多除了負責人以外，沒人看得懂『這代表什麼意思』的內容。我們一筆一筆確認，把它們轉換成能當作事實使用的資料。」
目前也建立了上傳檔案後就會萃取、整理資訊並登錄到資料庫的機制等，讓每天產生的研究資料能持續累積。在減輕研究員負擔的同時，確立了讓研究成果持續作為企業資產累積的流程。
簡歷／從應屆畢業起即從事臉部保養產品開發。結合產品開發的工作經驗與學生時期的 IT 經驗，體認到研究所推動數位轉型（DX）的重要性，參與成立 DX 組織。規劃並執行配方開發領域的大型 DX 專案。從現場的組織內溝通到 AI 開發都廣泛參與，目前帶領整個研發領域的 DX 與 AI 運用推動。目標是結合美容領域的價值開發與 IT／AI，創造新世代的價值
不是「給出答案的 AI」，而是擴展研究者智慧的配方開發 AI
VOYAGER 是支撐化粧品研究與開發的數位平台，其中包含多項功能，知識與配方搜尋 AI、配方推薦 AI 也是其中的一部分。
一般而言，AI 在化粧品開發上的運用可分為 3 個層次。若把橫向搜尋公司內部研究文件與過往配方的「知識搜尋」視為第 1 層，第 2 層就是從已知原料的組合空間生成、推薦配方候選的「配方生成」，第 3 層則是從分子結構與原子層級的行為預測物性本身的「物性預測」。VOYAGER 的配方開發 AI 功能在 2024 年上線時屬於第 1 層，加入配方推薦 AI 功能後，便跨入了第 2 層。
資生堂期待透過運用 VOYAGER，串連不同研究領域的知識。目標是串連臉部保養、彩妝、防曬、卸妝等不同研究領域的知識，把過去靠人與人偶然交流才能實現的「知識跨界」，變成制度化的機制。對臉部保養研究者來說理所當然的試驗或技術，有時也能成為其他領域研究者新發想的契機。
其中的關鍵，是把研究者的「隱性知識」轉化為顯性知識。光靠量化資料，無法捕捉資深研究者憑經驗掌握的配方訣竅，或「在這種條件下不容易成功」之類的經驗法則。因此資生堂訪談研究員，引出他們腦中的知識，並與過往研究結果及實證連結後登錄到資料庫。這也開始促成研究者之間的新溝通，例如「去問問做過這項研究的人吧」。
「我們認為 AI 不是給出答案的東西，而是擴展人類智慧的東西。搜尋變快、減少重複研究當然都有，但那本身並不是目的。希望研究員能運用 AI 省下的時間提出新的問題，挑戰過去做不到的事。」（宗像）
實際上，據稱已有部分研究員表示，資訊搜尋的速度大幅提升，能更專注於發想點子。
從數萬個配方候選中找出「打破常規」的一案，新進員工的發想化為防曬噴霧
首款運用配方推薦 AI 上市的產品，是資生堂研究所開放式創新計畫 fibona 推出的「Dual Blooming Mist UV」。開發契機是在配方推薦功能開發階段，與研究員一起進行的發想會議（ideation，產生新點子的過程）。參與者不只有資深研究員，也包括新進員工，會中誕生了「讓精華油具備防曬性與 SPF 功能」這個跳脫傳統常規的點子。
Dual Blooming Mist UV 50mL SPF20・PA++ 3,300 日圓（含稅）
在這個過程中，AI 並不是提出「這個配方就是正解」的單一答案。AI 先不受人的先入為主觀念限制，廣泛提出數萬個可能的配方候選，再透過反映研究員知識的篩選條件逐步縮小範圍。最後收斂到幾個候選，之後就由研究者反覆實驗與評估。
「AI 給出的，可以說是『原石』。人看了之後加以詮釋、擴展假說。以精華油為出發點、讓它具備 SPF 功能，或許就能實現看似相互矛盾的質地。提出這樣的問題並實際驗證的，是研究者。」（宗像）
經過多次反覆改良，Dual Blooming Mist UV 終於商品化。這可說是 AI 不受人的成見限制、拓寬候選範圍，研究者再從中找出意義，轉化為對消費者之價值的案例。
導入 AI 不是為了提升效率或取代人力，「決定價值的是人」
VOYAGER 在技術開發的同時，也致力於讓工具在研究組織中落地。結合讓現場研究員參與的由下而上，以及由領導層指出方向的由上而下，以宗像等人稱為「三明治策略」的方法推動專案。
資生堂一再強調的是，導入 AI 的目的並不是減少研究人員。
「簡單來說，決定價值的是人。AI 能提出各種假說與點子，但那並不等於價值。要從中找出什麼意義、以什麼樣的價值送到消費者手上，我們認為即使 AI 再進步，這仍是由人負責的領域。」（宗像）
研究員不只是 VOYAGER 的使用者，也開始整理在使用過程中產生的改善需求，參與思考系統本身應有的樣貌。AI 並沒有讓研究者的工作消失，研究者負責的領域反而從構思配方，擴展到「提出問題」「選擇價值」「設計如何運用 AI」。
運用 110 年資料整備優勢的資生堂研發策略
資生堂研究所在 2026 年迎來創立起算 110 週年。長年累積的研究知識、技術訣竅與研究者的隱性知識，是其他公司難以在短期內複製的資產。
近來，從分子與原子層級探索新素材與最佳條件的 AI 運用也逐漸普及，例如量子化學模擬。萊雅於 2026 年 3 月宣布擴大與 NVIDIA 的合作，運用機器學習框架「ALCHEMI」，建置在原子尺度預測分子行為的開發平台。這是從配方開發延伸到以分子模擬預測未知物性、往縱向深化探索的工具。
資生堂一方面認知到這類手法的重要性，一方面優先把研究者的隱性知識轉化為顯性知識、重新串連累積的知識，先把自家既有的研究資產發揮到極致。這可說是一種打破領域、世代、地區各自封閉累積知識的藩籬，橫向擴展知識的設計。
分子模擬能處理的是物性，而使用起來感覺如何，除了由人實際使用並記錄之外，沒有其他收集方法。先把花 110 年累積起來的這些資料發揮到極致，VOYAGER 正是這種研發策略的體現。
在 VOYAGER 的運用上，資生堂也在推動英語化，讓美國、法國、中國的研究所也能使用，致力於跨區域的知識與技術融合。面向 2030 年的中期經營計畫也將數位／AI 的策略性運用納入其中，方針是包括生成式 AI 在內的新技術，只要符合目的就作為手段導入。
在各公司的 AI 性能日益進步之際，運算能力可以透過合作或投資取得。無法取得的，是企業把獨有知識整理成「可用知識」到什麼程度的累積。或許正是這個差距，將左右今後的研發競爭。
撰文：小野梨奈（Lina Ono）
精選圖片與照片：資生堂
本文出自經營 @cosme的日本上市公司 istyle 集團 旗下媒體 BeautyTech.jp，專注報導全球美妝科技與創新趨勢。並由CMRI美妝行銷總研全責翻譯。
CMRI美妝行銷總研 隸屬於istyle集團台灣子公司 i-TRUE 艾思網絡，專注台灣美妝市場趨勢與消費洞察分析。