データ駆動型の美しさ：エスティ ローダー カンパニーズはどのように ChatGPT によってインサイトを得るのか

エスティ ローダー カンパニーズ⁠（新しいウィンドウで開く）（ELC）は、プレステージビューティーの世界的リーダーであり、クリニーク、ラ・メール、ボビイブラウンコスメティクス、アヴェダなど、20以上の象徴的ブランドを持っています。同社とそのブランドは、一流の美容製品と、世界の消費者に向けた親密かつパーソナライズされた体験で知られています。

美容の世界がハイパー・パーソナライゼーションに向かうにつれ、同社の研究と技術へのアプローチも変化してきました。ELC は、ChatGPT Enterprise を広く採用することで、従業員の創造性を高め、現在の消費者により良いサービスを提供するためのインサイトを得るために役立てています。

世界の美容業界の動きは速く、ELC の製品パイプラインは、調査、臨床試験、製品の使用から得られる膨大な消費者データの影響を受けています。

ELC チームは大規模なデータ処理と分析に ChatGPT を採用しました。現在、ChatGPT は ELC のワークフローに不可欠な要素の1つであり、240を超えるカスタム GPT によって、従業員はより多くの時間とインサイトを得て、力を最大限に発揮できます。つまり、新たなスキンケアと美容のトレンドに合わせて、綿密に新製品の開発と既存製品のマーケティングを行えるのです。

ELC が AI を急速に導入した主な理由は、創造性はすべての椅子に宿るという同社の信念にあります。ELC でフォーサイト・グロースインテリジェンス SVP を務める Raheel Khan 氏は、「OpenAI が ChatGPT を発表したとき、私たちは従業員にそれをどのように使うかを尋ねました。1000人以上がアイデアを提出しました。」と語っています。

この関心から ELC は GPT Lab を設立しました。GPT Lab は、ChatGPT でビジネスソリューション「カスタム GPT」の実験と開発を行う権限を与えられた部門横断型のグループ。 

ELC の ChatGPT Enterprise 採用ディレクターの Charmaine Pek 氏は、「私たちの仕事は、さまざまなブランドと地域に価値をもたらす、大きなインパクトを持つユースケースを発見することです。GPT Lab は、有意義なユースケース全体においてパターンを特定し、その成功をより多くのブランドと地域に拡大することを目指しています。」と語っています。

Lab のメンバーはわずか10週間の間に、それぞれ独自の目的と範囲を持つ複数のカスタム GPT を開発しました。

GPT Lab が作成した傑出したアプリケーションの1つに、フレグランス・インサイト GPT があります。この GPT は、フレグランス・フォーサイト・チームが消費者調査からのインサイトの抽出に役立てるために開発され、大規模な消費者調査データセットを分析し、トレンドと嗜好を特定することで、ELC がさまざまな消費者層に響く製品を設計できるようにします。

ELCのフレグランス・フォーサイト・チームのディレクターを務める Yuan Zhan 氏は、「以前は、インサイトを特定するため、手作業で何時間もかけてデータのクリーニングと整理を行っていました。フレグランス GPTを使えば、平易な英語で複雑な質問を尋ねることができ、瞬時にデータにチェックできます。」と語っています。

Lab のメンバーはまた、臨床試験データ GPTを立ち上げました。この GPT は、スキンケア製品の効果に関するインサイトを素早く抽出します。たとえば、エスティ ローダー・アドバンスナイトリペア美容液のような製品の即時保湿改善率を、簡単なクエリで何千もの臨床試験報告書から割り出します。                 

その他の GPT としては、さまざまなブランド向けにカスタマイズされたコピーライティング・アシスタントであるコピーライティング GPT や、各ベンダーのプロフィール、ELC の購入履歴、その他の関連する詳細など、各ベンダーについての重要なインサイトを合成するベンダースナップ・ショット・クリエイター GPT などが挙げられます。

エスティ ローダー カンパニーズは、GPT 作成プロセスをスプリントのように構成し、迅速なプロトタイピングとテストを重視して、成功の予測要因を特定し、規模を拡大できるように構築しています。

ELCでエンタープライズ・アーキテクチャ、AI、および R&D のディレクターを務める Kingsuk Chakrabarty 氏は、「私たちは GPT が組織にもたらす価値と、必要となる労力を把握しています。そして、価値が高く、迅速に構築できる GPT を優先します。」と語っています。

GPT Lab では、ビジネスユーザー、主題専門家（SME）、技術リードで構成される「チーム」が、各アイデアがインパクトと実行可能性に基づくようにする責任を負います。

1. 設計：ビジネスユーザーは、構築前に明確化のため、2ページのユースケース・ブリーフで GPT の目的、範囲、オーディエンスを定義します。
2. 準備：SME は関連データを収集および準備することでユースケースを形成し、GPT 開発のベストプラクティスを確保します。
3. 構築とテスト：技術主任は、データセットを使用して GPT を構築し、正確性と一貫性を評価するために厳密なテストを行います。
4. 立ち上げ：フルチームが GPT とチームが使用するためのユーザーガイドを展開します。
5. フィードバックと改善：フルチームがフィードバック・ループを使用して、GPT のパフォーマンスに基づき反復し、出力を最適化します。

Pek 氏は、「正しいユースケースを設計するということは、正しい質問をすることを意味します。なぜ GPT を構築するのですか？解決しようとしている問題は何ですか？どんな影響がありますか？こういった問いかけです。」と語っています。

反復サイクルに取り組み、インサイトを共有することで、GPT Lab は AI を活用したプロトタイプを数週間で開発することができました。

ChatGPT は、従業員の作業時間の短縮に役立つだけでなく、手作業を減らすことで創造性を拡大しました。

• 時間の節約：ChatGPT は、R&D チームとマーケティングチーム全体で応答時間を 90%以上短縮しました。製品の効能に関する主張の発見など、以前はチームが数時間かけて調査していたことが、今では数分で完了するようになりました。 
• 市場投入までの時間：データ分析を加速させることで、ELC は製品をより早く発売し、急速に変化する消費者動向に確実に適応できます。 
• 内部採用：組織全体で GPT が積極的に採用されており、創造的なソリューションのためにワークフローへの AI の統合を求めるチームが増えています。

Khan 氏は、「ChatGPT Enterprise を使用することで、2つのことを達成できました。1つは、当社の優れた人材が、創造性を必要とする作業にもっと時間を割けるようになったことです。もう1つは、消費者にとって最も重要なことを提供する能力が向上したことです。」と語っています。 

ELC は、トップ GPT をブランドのポートフォリオ全体に適用し、より多くのチームが AI 駆動型のインサイトと創造性を活用できるようにすることを計画しています。 

Lauder 氏は、「AI によって市場をリードする製品をより大規模に、より良く提供できます。OpenAI によって、従業員にとって価値の低い仕事を減らし、チームにかつてない規模で創造する機会を与えています。」と語っています。