【令和６年度】化粧品サンプリングデータに関する市場全体のニーズとAIデータ活用の将来性について

1　目的

本資料は、近年の化粧品市場におけるサンプリング（試供品提供）施策の高度化及び、これに付随して得られる利用者データの活用可能性について整理し、今後の事業展開及びデジタル施策に係る検討の基礎資料とすることを目的とする。

2　現状と課題

（1）サンプリング施策の高度化
化粧品業界においては、従来から販促手法としてサンプル配布が行われてきたが、近年は QRコード・オンライン登録等の仕組みと連動させ、

使用者属性

使用後の評価（肌状態・感想）

購買行動の有無
等を把握する「サンプリングデータ」が重視される傾向にある。

（2）消費行動の多様化
消費者の価値観は多様化しており、特に成分・肌との相性・使用感等を重視する傾向が強まっている。また、オンライン媒体の拡大により、購買行動は「使用体験→口コミ→購買」という循環が可視化しやすくなっている。

（3）課題
一方で、サンプリングの実施に当たっては、

データ取得項目の不足

効果測定手法の未整備

コスト対効果の不明確性

個人情報管理に関わる配慮
等の課題が存在する。

3　市場ニーズの動向

（1）パーソナライズ需要の拡大
肌質・生活習慣・年齢等に応じた個別最適化された商品提案に対する需要が年々増加しており、サンプル使用データは当該提案の精度向上に資する。

（2）オンライン・オフライン連携の進展
ECサイト、SNS、店頭カウンター等の各タッチポイントが連携し、サンプル使用情報を基点とした顧客理解の高度化が求められている。

（3）プロモーション効果の可視化への要請
企業側においては、サンプル配布数量ではなく、配布後の行動（継続利用・購買転換率等）を基に施策効果を算出するニーズが高まっている。

4　AI・データ利活用の将来性

（1）行動データ分析の高度化
AI を用いることで、サンプル使用後の

肌状態の変化（画像解析）

感想コメントの自動分類（自然言語処理）

購買転換率の要因分析
が可能となり、施策改善のPDCAが精緻化される。

（2）商品開発へのフィードバック
大規模なサンプリングデータを解析することで、成分組成・テクスチャー等とユーザー評価の関連性を抽出し、次期商品の企画・改良に活用できる。

（3）パーソナライズ支援技術の発展
AI肌診断、バーチャルメイク、レコメンド機能等とサンプリングデータを連携させることで、利用者に対し「最適な製品提案」を行える環境が整う。

（4）安全性・信頼性向上への寄与
利用後の肌トラブル報告、長期的な使用傾向等を統合分析することで、化粧品の安全性評価やアフターケア（コスメビジランス）にも応用可能である。

5　導入に向けた留意点

AI・サンプリングデータ活用を推進するにあたっては、以下の点に留意する必要がある。

個人情報保護への適切な配慮
取得目的の明確化、同意取得、データ管理体制の整備が不可欠。

分析基盤の整備
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）等の構築、データ項目の標準化が求められる。

効果測定指標の設定
配布数ではなく、効果指標（購買率、再購入率、評価スコア等）を中心とした KPI 設計が重要。

消費者への影響配慮
AIによる肌診断等が心理的負荷を与える可能性への配慮が必要（過度な外見比較・自己評価低下等）。

6　今後の方向性（提言）

（1）サンプリングデータの体系的収集・分析体制の整備
行政としても、事業者・関連団体等と連携し、データ項目の標準化及び効果測定手法の共通化を検討することが望ましい。

（2）AIを活用した事業者支援
中小化粧品事業者においてもデータ活用が可能となるよう、AIツールの導入支援や研修の充実を図る必要がある。

（3）消費者保護・透明性の確保
肌画像・パーソナルデータの扱いについて、指針の明確化や情報提供の充実を行い、データ活用と個人保護の両立を推進する。

（4）体験型マーケティングの推進支援
サンプル配布とオンライン施策を連携させた「体験起点のマーケティングモデル」の普及に向けた支援策を検討する。

7　まとめ

令和6年度における化粧品市場では、サンプリングを単なる販促手段と捉えるのではなく、データ収集及び消費者理解の基盤として活用する重要性が高まっている。AI技術の活用により、施策効果の可視化、商品開発の高度化、パーソナライズ型サービスの拡充等が期待される。一方で、個人情報保護及び消費者への影響配慮が不可欠であり、行政としても適切な環境整備を進める必要がある