L'Oréal、Claudeを活用して対話型分析を推進
業種：
e コマース
会社規模：
ラージ
製品：
AI プラットフォーム
地域：
ヨーロッパ
1か月44,000人のユーザー
L'OréalのAIプラットフォーム全体で、1か月250万件のメッセージ
15以上の専門エージェント
データ洞察をClaudeがオーケストレーション
問題
ソリューション
Agenticの導入が進み始める中、当社はビューティーテックの最前線に立つためにもAnthropicのモデルに期待を寄せています。
L'Oréal、エージェントプラットフォームおよびラボ担当責任者
L'Oréalは世界最大の化粧品および美容企業で、150か国以上で事業を展開し、スキンケア、ヘアケア、メイクアップ、香水分野にわたり、37以上の国際ブランドのポートフォリオを擁しています。 同社はAI、データ、デジタル機能を最先端の研究とイノベーションと組み合わせて、ビューティーテックのリーダーとして自らを位置付けています。
Claudeを活用してL'Oréalは以下を実現しました。
- 対話型分析アプリケーションで99.9%の精度を達成（従来のGenAIアプローチでは90%の精度）
- 自然言語による質問をデータ洞察と可視化に変換するマルチエージェントシステムを構築
- 各質問についてカスタムダッシュボードを構築するのではなく、従業員が直接データをクエリ送信
- 社内AIプラットフォーム全体にClaudeを導入し、1日あたり15,000人のユーザー、１か月あたり44,000人のユーザーにサービスを提供
問題
従来型のAIアプリケーションの開発や導入を長年続けていたL'Oréalは、2023年に生成AIの取り組みを開始しました。 同社はセキュリティ、ガバナンス、ビジネス価値を維持しながら、世界中の従業員全体にAI機能を民主化する必要がありました。 従業員が技術的な専門知識や各問い合わせに対するカスタムダッシュボードの開発をしなくても、データにアクセスして分析できるようにすることが主な課題でした。
L'Oréalは、数学、コーディング、SQL生成を伴う複雑な分析タスクおよび財務タスクのために、特に従業員が自然言語で質問をして正確な洞察を得られる対話型分析のために、高度な推論能力を必要としていました。また、市場投入までの時間を短縮し、市場シェアを伸ばし、調剤研究を加速化させる一方で、反復作業を排除し、従業員がより価値の高い業務に集中できるようにして、生産性を向上させることを目指していました。
Claudeが複雑なワークフローのために複数の専門エージェントを調整
L'Oréalは、ユースケース全体にわたる厳格なテストを経てClaudeを選定しました。 L'Oréalのエージェントプラットフォームおよびラボ責任者のThomas Menard氏はこう述べています。「さまざまな種類のユースケース、特に複雑なケースにおいて、LLMを審査員として活用するなどの自動評価機能により、Claudeモデルの優位性は繰り返し証明されています」
L'Oréalは、具体的には対話型分析で、Claudeのパフォーマンスを検証するために広範な実地テストを実施してきました。Claudeの高度な推論能力は、社内で最も要求の厳しいアプリケーション、特にユーザーの信頼構築のために精度と信頼性が重要となる対話型分析において、不可欠であることが実証されました。
L'Oréal、インテリジェントなオーケストレーターとしてClaudeを導入
L'Oréalは主に、高品質な推論機能が必要なAIコンパニオンとして、そして、GitHub CopilotやClaude Codeといったツールを通じてのソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたる2つの方法でClaudeを活用しています。
対話型分析では、複数のエージェントが連携してユーザーの質問を洞察と可視化に変換し、Claudeがこれらの専門エージェントの主要なオーケストレーターとして機能します。従業員が自然言語で質問をすると、ClaudeはセマンティックAPIエージェント、データ検索システム、そして、計算、製品マスターデータ、地理マスターデータに関する専門エージェントと連携して調整を行います。
このオーケストレーションアプローチにより、Claudeはユーザーの質問に基づいてどの専門エージェントを委ねるべきかを決定し、作業を調整し、データの可視化を支援しながら結果を明確な回答に統合できます。 L'Oréalはすべてのタスクを単一のモデルに依存するのではなく、特定の機能向けに専門的なエージェントを構築しました。 計算については、Claudeは専用の計算エージェントにルートを適用します。 製品の寸法については、Claudeは製品マスターデータエージェントに委任します。 地理クエリは、地理マスターデータエージェントによって処理されます。
このアーキテクチャにより、潜在的な精度の問題が軽減されます。「ハルシネーションのリスクは、チームが追跡することで軽減しています」とMenard氏は説明しています。 特定の種類のクエリを目的に構築されたエージェントにルーティングすることで、このシステムではさまざまな分析タスクで高い精度が維持され、Claudeによりワークフロー全体が管理され、結果が統合されます。ユーザーIDとアクセス制御を管理しながら、システムはL'Oréalのビューティーテックデータプラットフォームに対して自然言語でクエリを送信します。
このアーキテクチャの有効性はテストにより証明されています。「テストの結果、Claude 3.7、4、そして、現在では4.5 Sonnetが、サブエージェントを駆動してユーザーのニーズを満たすという点で、圧倒的に最高の能力を持つ先進的なモデルであることが証明されました」とMenard氏は語っています。
結果
精度への影響は申し分のないものでした。 L'Oréalでは、従来のGenAIアプローチでは90%だった対話型分析アプリケーションの精度スコアが、現在では99%に達するようになりました。この改善を通じて、従業員はこれらの新しい機能を大規模に採用することに信頼と自信を深めています。
従業員によるデータの扱い方法で変化があったことも同様に重要です。従業員は、特定の質問ごとにカスタムダッシュボードを構築するのではなく、自然言語で質問を投げかけるだけでよくなりました。これにより、L'Oréalの従業員が情報にアクセスして分析する方法が根本的に変わりました。
L'Oréal社内でAIプラットフォームは幅広く採用されており、複数のモデルにわたって、1日で15,000人のユニークユーザー、1週間で33,000人のユニークユーザー、1か月で44,000人のユニークユーザーが、1か月に250万件のメッセージを生成しています。 30～50人の開発者でClaude Codeを早期にテストしたところ、エンジニアリングの生産性において有望な結果が見られました。
今後を見据え、L'Oréalは、社内におけるエージェントAIがまだ初期段階にあると見ています。 「Agenticの導入が本格化されつつあります。当社はビューティーテックの最前線に立つためにも、Anthropicのモデルに期待を寄せています」とMenard氏は述べています。 同社はエージェント機能を拡大し、Anthropicとの提携を深化させることで、競争の激しい化粧品業界におけるビューティーテックのリーダーとしての地位を維持していく計画です。
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Agenticの導入が進み始める中、当社はビューティーテックの最前線に立つためにもAnthropicのモデルに期待を寄せています。
L'Oréal、エージェントプラットフォームおよびラボ担当責任者
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