スキンケア製品の品質管理のこだわりをAIで実現～「ToromiAI」活用シリーズ～

ToromiAIは、AIカメラによる液体監視AIソリューションです。
スキンケア製品のような液体製品の粘度、液体の色、濁り、油膜などを高精度に判定し、リアルタイムで異常を検知・通知します。
目視検査の属人化や見逃しを防ぎ、品質向上、生産性向上、環境リスク削減に貢献します。

本ブログでは、どのようなシーン・対象物において、このToromiAIが効果が出るのかを具体的にお伝えしていきます。

【今回の対象】化粧水、クリームなど直接肌に触れるスキンケア製品の製造プロセス
【検知すること】異物の有無、粘度変化、混濁・沈殿・気泡などの異常検知
【期待できる効果】異物、粘度、混ざり具合など早期異常検知による製造プロセスの効率化、材料ロス低減

スキンケア市場は年々拡大を続け、消費者のニーズも多様化しています。
その一方で、製品の安全性や効果への信頼は、ブランド価値を左右する重要な要素です。とくに化粧水やクリーム、乳液といったスキンケア製品は、肌に直接使われるため「品質管理」の徹底が欠かせません。
しかし現場では、目視による「品質検査」に依存しているケースが多く、異物混入や製造ラインでの異常を完全に防ぎきることは難しいのが実情です。
そこで近年注目されているのが、「画像認識AI」を用いた次世代の品質管理手法です。
本ブログでは、その有用性と具体的なメリットについて詳しく解説します。

スキンケア製品における品質管理の難しさ

スキンケア製品は「肌に直接触れる」という特性上、安全性・衛生性・見た目・機能すべてにおいて高い水準を維持しなければなりません。
そのため、単に製品が見た目に良好であるだけでなく、国際規格や国内基準に沿った 品質規格への適合確認 と、製造から出荷までの間における 適切な管理体制 が不可欠です。

化粧品業界では、代表的な規格として ISO 22716（化粧品GMP） があり、原料の受け入れから製造、包装、保管、輸送に至るまでの工程を網羅的に管理する指針を示しています。また、ISO 9001（品質マネジメントシステム） も品質保証体制の整備に活用されます。
さらに国内では、GQP省令 に基づき、製造販売業者は品質保証責任者の設置、手順書や記録の整備などを義務付けられています。

こうした規格に適合することは必須でありながら、現場の品質管理にはいくつかの難しさがあります。透明な化粧水中の微細な異物、乳液やクリームのわずかな沈殿や混濁などは目視では発見が難しく、異物検知 に限界があります。また、全品検査を行うにはコストと時間がかかるため、サンプリング検査に留まるケースも多く、不良品の流出リスクが残ります。さらに、文書管理やトレーサビリティの徹底など記録業務も煩雑で、人的リソースを圧迫する要因となっています。

現在のスキンケア製品の品質検査とその限界

スキンケア製品の品質検査には、以下のような方法が一般的に用いられています。

目視検査：最も多い方法だが、人的負担が大きく見落としのリスクも高い。
サンプリング検査：全量検査ができず、不良品を見逃す可能性がある。
物理化学的検査：成分分析や粘度・pH測定には有効だが、リアルタイムの 異物混入 検出には向かない。

これらの手法は一定の効果を持ちつつも、「リアルタイム性に欠ける」「全数検査が難しい」「人員コストが高い」といった課題を抱えています。
この限界を補う技術として、画像認識AIが注目されています。

画像認識AI「ToromiAI」で行うデジタル品質管理のメリット

画像認識AI は、カメラで撮影した画像や動画を高速に解析し、異常を発見する技術です。
スキンケア製品の製造ラインに導入すれば、異物混入 やパッケージ不良をリアルタイムで検出できます。人間では見逃しがちな透明液体中の異物や、光の加減でわずかに変化した色調も、AIなら高精度に判定可能です。

さらに当社の画像認識AI「ToromiAI」は動画解析にも対応できるため、液体の充填やキャップの閉鎖といった工程をリアルタイムで監視し、不自然な動きや異物の侵入を即座に特定します。
これにより、従来は後工程でしか発見できなかった不良をその場で排除でき、品質管理の信頼性が大幅に向上できることが想定されます。

異物検知の自動化
高精度カメラと組み合わせ、透明液体や乳液中の微小な異物まで識別可能。異物混入リスクを大幅に削減。

流体判定の高度化
動画解析により、液体の沈殿や気泡の不自然な発生を検出。従来難しかった流体品質管理を強化。

外観品質の保証
容器の傷、キャップの緩み、ラベルのずれなどをAIが即時判定。ブランド価値を守る外観管理が可能。

リアルタイム品質管理
製造ラインと連動し、異常を検出した時点でアラートを発信。不良品流出のリスクを最小化。

スキンケアｘAIの未来展望

スキンケア業界におけるAI活用は今後ますます拡大すると見込まれます。画像認識AIは 異物検知 や 品質検査 の効率化にとどまらず、ビッグデータ解析と組み合わせることで「不良発生の予兆検知」や「生産プロセスの最適化」にもつながります。

過去の異常検知データを学習させることで、AIは「この条件下では不良が発生しやすい」といった予兆を把握し、事前に工程改善を提案できるようになります。国際的な規制や品質基準が厳格化する中、こうしたAI活用は企業にとって競争力の源泉になると考えられます。

また、製造現場での品質管理にとどまらず、スキンケア製品をお客様へ届ける販売の場においても、AIはマーケティングや顧客体験を大きく変革する力を持っています。肌診断やパーソナライズ提案といった新しい体験を提供することで、ブランドの信頼性や価値を一層高め、リピーターの獲得やファンづくりにも直結していくでしょう。