Skin Insight とは
アトピー性皮膚炎・敏感肌ユーザーの「肌状態の客観的経時データ × スキンケア商品使用データ × 生活習慣データ」を三次元統合した、国内唯一のリアルワールドデータプラットフォームです。既存の調査では入手困難な「同一ユーザーの経年変化」と「商品使用と肌改善の相関」を可視化します。
同一ユーザーの経時変化データ
同一IDで肌状態・使用商品・生活習慣を継続追跡。POS・レセプトデータでは得られない「使い続けた結果どうなったか」が見える
主観（実感）× 客観（AI画像解析）の統合
ユーザーの使用感・QOL実感（主観）と、AI画像解析による発赤・乾燥・色素沈着の定量スコア（客観）を同一IDに紐づけ
SKU単位・併用パターンまで深掘り可能
ブランド単位だけでなくSKU（個別商品）単位で「どの商品を」「他の何と組み合わせて」「どのくらいの期間」使い「どう変化したか」をデータで示す
| 項目 | Skin Insight | POS (インテージ) |
@cosme | レセプト (JMDC) |
定性調査 (デプスインタビュー) |
@cosme プレミアム |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 同一ID経年追跡 | ◎ | ✕ | ✕ | △（薬剤のみ） | ✕（単発） | ✕ |
| 肌状態の客観データ | ◎ AI画像解析 | ✕ | ✕ | ✕ | △（自己申告） | ✕ |
| 使用感・QOL主観 | ◎ | ✕ | ◎ 口コミ | ✕ | ◎ | ◎ |
| 商品×肌改善の相関 | ◎ | ✕ | ✕ | ✕ | △（N数限定） | ✕ |
| SKU単位分析 | ◎ | ◎ | △ | ✕ | ✕ | △ |
| 併用パターン分析 | ◎ | ✕ | ✕ | ✕ | △ | ✕ |
| 季節変動分析 | ◎（日次） | △（売上のみ） | ✕ | ✕ | ✕ | ✕ |
| リアルタイム性 | ◎ 日次更新 | △ 週次 | △ | ✕ 数ヶ月遅延 | ✕ | △ |
| N数 | 8,000+ | 大 | 大 | 大 | 10〜30名 | 大 |
💡 インサイト
中等症ユーザーの肌スコアが過去3ヶ月で平均+5.2pt改善（p<0.001, Cohen's d=0.42）。特に「保湿ケアを1日2回以上」行っているユーザー群（N=1,204）で改善幅が大きく、セラミド系保湿剤との相関が示唆される（r=0.38, p<0.001）。
| ブランド | 使用者数 | 平均使用期間 | 3M肌スコア改善 | 95%CI | p値 | 使用満足度 | 継続率 | 主訴改善TOP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| キュレル | 1,847 | 8.2ヶ月 | +6.8pt | 6.2〜7.4 | p<0.001 | 4.2 / 5.0 | 78% | 乾燥（62%） |
| dプログラム | 1,203 | 6.5ヶ月 | +5.4pt | 4.7〜6.1 | p<0.001 | 4.0 / 5.0 | 72% | かゆみ（54%） |
| ミノン | 982 | 7.8ヶ月 | +5.9pt | 5.1〜6.7 | p<0.001 | 4.1 / 5.0 | 75% | 乾燥（58%） |
| IHADA | 756 | 5.1ヶ月 | +4.1pt | 3.3〜4.9 | p<0.001 | 3.8 / 5.0 | 64% | 発赤（48%） |
| CeraVe | 634 | 4.8ヶ月 | +4.5pt | 3.6〜5.4 | p<0.001 | 3.9 / 5.0 | 68% | 乾燥（61%） |
| ファンケル | 412 | 5.4ヶ月 | +3.8pt | 2.8〜4.8 | p=0.003 | 3.7 / 5.0 | 62% | 乾燥（55%） |
💡 インサイト — 商品効果のエビデンス
キュレルは「乾燥」主訴のユーザーに対する改善幅が最も大きく（+6.8pt, 95%CI: 6.2-7.4, p<0.001）、使用継続率も78%と最高。特にセラミド補給×低刺激処方が中等症ユーザーの肌バリア回復に寄与（効果量 Cohen's d=0.51）。一方で「かゆみ」主訴ユーザーへの改善効果は限定的（+2.1pt, p=0.08, NS）であり、dプログラムが優位（+4.2pt, p<0.001）。
| SKU名 | カテゴリ | 使用者数 | 3M改善 | 95%CI | p値 | 継続率 | 主訴改善 | NPS |
|---|
💡 インサイト — SKUレベルの発見
キュレル 潤浸保湿フェイスクリームが全SKU中で最高の改善効果（+8.2pt, p<0.001）。同ブランド内でも「ローション」は+5.1pt、「ボディウォッシュ」は+3.4ptと、SKU間で最大2.4倍の効果差が存在。R&D部門にとって、ブランド全体ではなくSKU単位で処方改良の優先度を判断できるデータ。
| 季節 | 主なスイッチ傾向 | トリガー | スイッチ後改善 | 示唆 |
|---|---|---|---|---|
| 🌸 春 | 低刺激系 → 抗炎症系 | 花粉飛散開始 | +3.2pt | 2月後半からの予防提案が有効 |
| ☀️ 夏 | クリーム → ジェル・ローション | 汗・ベタつき感 | +1.8pt | テクスチャ軽めへの切替ニーズ |
| 🍂 秋 | ジェル → クリーム系に回帰 | 乾燥の自覚開始 | +2.4pt | 9月の保湿強化アナウンスが鍵 |
| ❄️ 冬 | 単品 → 重ね塗り・併用増 | 極度の乾燥 | +4.1pt | 「冬セット」提案で購買単価↑ |
💡 インサイト — 季節マーケティングへの示唆
冬季（12-2月）は全ブランドで肌スコアが低下するが、その低下幅にブランド間で有意差が存在（F(4,5417)=8.23, p<0.001）。キュレルは冬季の肌スコア低下が-4.2ptに対し、dプログラムは-7.1ptと大きく、冬の保湿力がブランド選好に直結している。dプログラム利用者の32%が冬季にキュレルを「追加併用」しており、クロスブランド商機も存在する。
💡 インサイト — 併用パターンの商機
ファンケル「モイストバリア」サプリメントとキュレルクリームの併用ユーザー（N=156）は、クリーム単品利用者比で+3.4ptの追加改善（p=0.002）。インナーケア×アウターケアの複合効果が統計的に裏付けられた。ファンケルにとって「Skin Insightのデータを活用した"サプリ×スキンケアセット"のエビデンスマーケ」が可能。また、同ブランド統一の方がクロスブランドより平均+0.8pt改善効果が高い（p=0.04）ことから、ライン使い促進の根拠データとしても活用可能。
バーの太さ = スイッチ件数。ユーザーが商品を変更した際の流入・流出の全体像
💡 インサイト — 商品スイッチの法則
「皮膚科で推奨された」をきっかけに他ブランドからキュレルへスイッチしたユーザー（N=203）は、平均+5.7ptの肌スコア改善を示した（95%CI: 4.9-6.5, p<0.001）。医療チャネルからの推奨がスイッチ後の満足度・改善効果の双方に最も強く影響する。逆に「SNSで話題」をきっかけとしたスイッチは改善効果のSD=4.8と個人差が大きく、マーケ投資のROIが読みにくい。
「使った結果どうなったか」をSKU単位・併用パターンまで定量的に示せる、唯一のデータソース
POSデータは「売れた」を教えてくれますが、「使って肌がどう変わったか」は教えてくれません。@cosmeの口コミは主観のみで客観評価がありません。Skin Insightは「AI画像解析による客観的肌スコア × ユーザーの使用感」を同一IDで経時追跡し、SKU単位の効果検証・季節変動分析・併用パターン解析まで可能にした唯一のプラットフォームです。
R&D部門への価値
- SKU単位の肌改善エビデンス（統計的有意性付き）
- 競合商品との効果比較データ（95%CI・p値つき）
- セグメント別（重症度・年代・季節）の効果差分析
- 新商品開発のターゲット肌タイプ特定
- 敏感肌向け処方改良の優先度判断データ
- カテゴリ別（洗浄/化粧水/クリーム）の効果比較
マーケティング部門への価値
- 「肌スコア+○pt改善」のエビデンスマーケ
- 商品スイッチの流入元・流出先フロー分析
- 季節別の最適コミュニケーション設計
- 併用パターンを活かしたセット提案
- ユーザーの声（定性×定量裏付け）の統合レポート
- 競合ポジショニングの定量マッピング
メディカル・新規事業への価値
- 皮膚科医推奨時の効果エビデンス提供
- 処方薬からの移行パターン分析
- 学術発表用データの基盤
- 医療×化粧品のブリッジ
- サプリメント×スキンケアの複合効果立証
- 敏感肌市場の新規参入可否判断データ
| プラン | 内容 | 価格帯（年間） | 想定用途 |
|---|---|---|---|
| Standard | ブランドレベルの肌改善データ + 競合比較（匿名）+ 月次レポート + 季節分析 | 1,000〜2,000万円 | マーケティング部門 |
| Premium | Standard + SKU単位分析 + 併用パターン + スイッチフロー + ユーザーインサイト | 2,000〜3,500万円 | R&D + マーケティング |
| Enterprise | Premium + カスタム分析 + API連携 + 共同研究支援 + リアルタイムアラート | 3,500〜5,000万円 | R&D + マーケ + メディカル |
📌 既存データ予算からの置き換えイメージ
敏感肌ブランドが年間支出しているデータ関連費用（POSデータ: 数百万円、定性調査: 500〜1,000万円、@cosme: 600万円〜）を統合・置き換える形で導入可能。「バラバラだったデータソースが一つのダッシュボードで見える」ことで、調査の重複コスト削減 + より深いインサイトの両方を実現。v2.0ではSKU分析・季節分析・併用分析を追加し、Premium以上のプランで「R&Dが意思決定に使える」レベルのエビデンスを提供。