化粧品開発における処方開発フローは、企画から試作、評価、安定性確認、工場への技術移管までの段階を経て構築される。 企画・コンセプト定義では、ターゲット層、製品コンセプト、香り、テクスチャー、配合成分、価格帯の明確化を行い、その方針に基づき、トレンド情報や機能性原料の調査、および、安全性や薬機法に適合した原料の選定が行われる。この調査・分析ステップにおいて、AI援用が不可欠となりつつある。
　一方、汎用型AIアドバイザーは、処方技術や原料物性に関する専門知識や情報量が少なく、発展途上にある。このため、ラボスケールにおける試作・処方検討段階では、研究員が成分を調合し、プロトタイプ (試作品) を作成し、目的とするテクスチャーや機能が得られるまで何度も試作と評価を繰り返す状況は改善されていないのが現状である。製品の使用感や心理的効果を一般消費者の視点から数値化・可視化するための官能評価が開発予算の大半を占める場合もあり、試作・評価プロセスを効率化するため、膨大な原料・処方・評価情報を学習し、試作開発を支援する専門的AI+アドバイザーの創出が求められている。
　本セミナーは、粉体化粧品開発を例に、商品企画・設計におけるAI活用法の現状と、専門的技術AI+アドバイザーの創出と援用に欠かせない、各種機器評価法、原料および製品の物性および使用感のデータベース構築方法を解説する。
　次期商品の企画案に基づき、処方設計や原料の配合率を提案し、試作品の物性と使用感をフィードバックしながら、原料と製品の物性および使用感を学習するAI+アドバイザーにより、自社製品だけでなく、他社製品の原料処方や加工プロセスの解明作業も劇的に容易となる。
　ヒット商品開発の夢をかなえるAI相棒の現状と、今後の取り組み方について理解を深めます。

1. AIを活用した化粧品処方設計の現状と有能化
   1. 化粧品企画案に役立つ対話型AIとプレゼン型AI
   2. AIによる化粧品のトレンド分析と処方設計の例
   3. AIアドバイザーの超有能化に求められる原料と製品の物性値と使用感の学習フロー
2. 粉体化粧品の使用感の官能評価と機器分析の基礎
   1. 素肌のような透明感を演出する粉体技術
   2. アスペクト比と粉体形状係数
   3. 雲母、タルク、セリサイト、合成マイカの物性と用途の違い
   4. フワッと軽くのびる粉体の心地よさと嵩密度と動摩擦係数
   5. 均一にのびてピタッとつく付着力と分散性と結合油剤の影響
   6. 隠す効果とぼかす効果の光学的機能の差異と粉体形状と屈折率の関係
   7. 化粧くずれを防ぐ持続性の官能指標と粉体の物性機能
   8. ファンデーションの皮脂濡れの制御
      • 外観の変化と撥水撥油効果をもたらす表面処理
   9. 製品開発に用いる機器分析の常用項目
3. 化粧品の抗老化と若返り効果と安全性を高める紫外線遮蔽技術
   1. 紫外線・ブルーライト・近赤外線による肌の光老化と防御剤の特徴SPFとPA
   2. 紫外線・近赤外線遮蔽複合粉体の設計と使用感の改良
   3. 湿式充填プレス法と乾式粉砕プレス法の特徴
   4. 湿式スラリー複合化と撹拌乾燥・溶媒回収工程の1ステップ連続処理プロセス
   5. 処方を変えずに紫外線・近赤外線防御効果を高め、使用感を改善する粉体加工プロセス技術の要点
4. 化粧品の抗老化と若返り効果と安全性もたらす保湿原料開発
   1. 肌の保湿機能と老化メカニズム
   2. 保湿剤による水分蒸散加速メカニズムの検証
   3. 肌の保湿効果測定の問題点
      • 肌水分率計
      • 経皮水分蒸散量計
      • ラマン分光計
   4. 切餅を用いた化粧品の保湿効果試験法による保湿機能の改良法
   5. 赤外線サーモグラフィ解析と
      • 切り餅試験法による保湿メカニズムの解析と評価
   6. マイクロプラスチックビーズ代替多孔質セルロースの新機能開発
      • PFAS代替効果
      • SPFブースト効果
• 質疑応答