- R&Iのデータや知見を統合した「データハイウェイプロジェクト」で研究開発のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速

アモーレパシフィックが70年余りにわたる研究開発の蓄積を生かし、研究特化型の生成AIプラットフォームを構築した。

アモーレパシフィックは、KTと共同で推進した 「データハイウェイ（Data Highway）」プロジェクトを通じて、研究知見をAIが理解・活用できる形に再構築し、 これらをもとに研究特化型の生成AIサービスである「AI Assistant LEMON(Lab Efficiency Mode ON)」を開発した。

アモーレパシフィックは、1954年に韓国初の化粧品研究室を設立して以来、原料情報、処方データ、研究報告書、特許、論文などの研究開発に関する膨大なデータや知見を蓄積してきた。しかし、これらのデータが複数のシステムに分散していたため、必要な情報を探し出して活用することが難しく、AIの活用においても限界があった。

これを受けて、アモーレパシフィックは、昨年から社内のAX組織を中心に、KTとともに、「データハイウェイ」プロジェクトを推進してきた。 両社は共同でAIの活用に最適化した「AIレディデータ（AI Ready Data）」を基盤とするプラットフォームやAIサービスを設計・開発するとともに、 数百万件に及ぶ原料データ、処方データ、研究報告書などの構造化・非構造化データを統合・標準化した「AIデータハブ (AI Data Hub)」を構築した。

これをもとに、 アモーレパシフィックは、研究に特化した大規模言語モデル（LLM）サービスである「AIアシスタントレモン（AI Assistant LEMON）」を開発した。研究員らは、LEMONを活用して研究開発はもちろん、生産、品質、規制対応など様々な業務において膨大な研究データを容易かつ迅速に検索・分析・活用できるようになった。さらに、AIシステムを活用することで、研究プロセスにおける様々な探索や発掘、提案も可能になった。

アモーレパシフィックR&Iセンター研究員を対象に行った「AI Assistant LEMON」のベータテストでは、従来約12日を要していた製品企画段階における研究資料および法規制の検討業務が、約5分に短縮されたことが確認された。また、特定の原料の研究履歴や製品への適用可能性を検討するのに要した時間も従来の約6日から約5分に短縮された。

アモーレパシフィックは、今回のプロジェクトを通じて単にAIサービスを導入するだけにとどまらず、研究環境全体のイノベーションを推進する。今後、「AIエージェント」の導入をはじめとするDXの取り組みをさらに拡大し、研究員が繰り返し行う情報探索業務を減らすことで、新たな仮説の立案や技術革新といった、より創造的な研究活動に集中できるよう支援していく方針だ。

アモーレパシフィックR&Iセンター長兼CTOのソ・ビョンフィ氏は、「優れたAIは、良質なデータと組み合わさって初めて、研究のパートナーとなることができる。今回のプロジェクトはアモーレパシフィックが AI時代にふさわしい研究環境への転換を先導しているという点で、大きな意義がある」とし、「今後、AIプラットフォームは、繰り返される情報探索や分析を担い、研究者は創造的な問いやイノベーションに集中するようになるだろう。データハイウェイとLEMONは、新たな研究環境をつくっていく出発点となる」と述べた。