資生堂、原料探索を 95% 削減する AI エージェント導入──複数 LLM で研究員の目利きを再現
全社員参加型の AIX 推進で、約 40 のアンバサダーが主導し Gemini Enterprise を活用した業務エージェントを展開した。
リリース: 2026-09-18 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- 資生堂は研究員が担っていた原料探索の時間を最大 95% 削減する AI エージェントを開発・導入した。
- 約 40 の組織から選出された 130 人のアンバサダーが主導し、現場起点の AI 活用（AIX）を推進している。
- Gemini Enterprise を活用したノーコードの業務エージェント導入により、探索時間が 67% 削減されたケースも報告されている。
2. 影響（Why）
- 研究員の暗黙知の言語化と再現: 専門性の高い複雑な原料探索において、ベテラン研究員の判断基準を LLM に組み込むことで、属人化していた高度な意思決定を組織全体で再現可能にした。
- 現場主導のトップダウン併用モデル: トップダウンの号令ではなく現場の管理職自らが推進役となる「バクマター」方式を採用し、全社的な実証と定着を両立させた点が実務上の大きな差別化要素となる。
3. 根拠・詳細（How）
- Gemini Enterprise によるノーコード開発: Google Cloud の Gemini Enterprise プラットフォームを採用し、各組織の現場担当者がノーコード環境で業務エージェントを構築・運用している。
4. 展望・課題（Next）
- 業務プロセス全体の変革拡大: 原料探索だけでなく、さらなる複雑な業務プロセスの変革や、他部門へのエージェント展開を引き続き進める方針。