山脇学園の女子中学生に向けた「化粧品×データサイエンス講座」を開催　～化粧品研究から女性の理系キャリアを支援～

　株式会社コーセー（本社：東京都中央区、代表取締役社長：小林 一俊）は、2025年7月16日に山脇学園中学校・高等学校（所在地：東京都港区）の女子中学3年生 280名に向けて、化粧品×データサイエンス講座を開催しました。講座では、当社のデータサイエンティストから化粧品開発におけるデータサイエンスの応用事例を紹介するとともに、生徒たちが取り組む研究課題「感性とデータから、みんなにぴったりの化粧品をみつけよう」を提示しました。生徒たちは今後の授業のなかで、スキンケア商品を実際に触りながら、自分たちの感性とともにデータサイエンスを学んでいきます。

取り組みの背景

　当社では、3G（グローバル、ジェンダー、ジェネレーション）をキーワードに掲げ、性別や年齢にとらわれない新たなお客さまづくりを推進しています。ジェネレーションにおいては、幼少期からのスキンケアの啓発、思春期世代への日やけ止め講座などを通し、若い時期から生活に寄り添うべく取り組みを続けてきました。次のライフステージである進学や就職に目を向けると、日本の理工系大学への進学割合は17%とOECD平均の27%よりも低く、さらに女性の割合は男性の4分の1であるという課題があります（※1）。当社では多くの女性研究者が活躍していることから、女性の理系就職のロールモデルのひとつとして、化粧品研究の面白さを伝えることで、生徒たちに理系キャリアの選択肢を拡げ、誰もが活躍できる社会への一助になれないかと考えました。そこで今回、文部科学省のスーパーサイエンスハイスクールにも認定され、理系教育に注力している女子校である山脇学園と共同して、化粧品×データサイエンス講座の開催にいたりました。

（※1）文部科学省　理系学生の活躍促進に関するタスクフォース　とりまとめ（2023年8月）

研究課題は「感性とデータから、みんなにぴったりの化粧品をみつけよう」

　本講座は山脇学園の総合知の１つである探究基礎（中学３年生）で学ぶデータサイエンス授業の一環であり、当社のデータサイエンティストから化粧品開発におけるデータサイエンスの活用事例や、今後の授業で取り組む研究課題の提示を行いました。研究課題は「感性とデータから、みんなにぴったりの化粧品をみつけよう」。今後の授業のなかで、生徒たちはラベルを外したスキンケア商品を触り、それぞれの感性のみを頼りに感触を表現し、データ化していきます。同じ商品を触った生徒同士でデータを集め、統計解析することによって、生徒たちの好みの商品やその新しい魅力を見つけ出すことができます。最終的には生徒たちが好きな商品や見出した新しい魅力をコーセーに提案してもらいます。

　これらの体験は、化粧品を楽しみながら、データサイエンスを学ぶことができ、化粧品会社のデータサイエンティストの仕事の一端を体感することにもなります。これが生徒たちにとって、女性の理系キャリアの選択肢を拡げる一助になることを期待しています。

山脇学園　担当教員　黒田雅幸先生からのコメント

　近年、中学校・高等学校において、生徒が自ら課題を見つけ、解決策を模索する「探究学習」が大きな注目を集めています。また、Society 5.0時代を生きる上で必須の素養として「データサイエンス」への関心も高まり、大学ではデータサイエンス学部が新設されるなど、その重要性は増すばかりです。

　しかしながら、探究学習においては「アイデア出し」が中心になりがちで、課題を深く分析し、論理的に解決へと導く力が十分に育まれていないケースもあると感じておりました。本校では「探究基礎」という科目を設け、中学3年生のうちに、課題を正しく分析する力の獲得を目指しています。

　今回の株式会社コーセーとの共同プロジェクトは、まさにこの目的に合致するものです。生徒たちが普段の探究学習で行っているような「アイデア出し」だけでなく、実際に化粧品開発におけるデータサイエンスの活用事例を学び、さらに自分たちの感性をデータ化し統計解析するという体験を通して、探究学習への学びをより深いものにできると期待しています。この貴重な機会が、生徒たちの未来の可能性を広げる一助となることを心より願っております。

講演者プロフィール

株式会社コーセー

研究所　先端技術研究室グループマネージャー

兼　データサイエンスグループ主任研究員

中村　理恵

2005年にコーセーに入社。品質保証、製品開発、皮膚科学などの研究分野を経て、データサイエンスを学び、現部署の新設を主導。2022年に博士号（統計科学）を取得。独自のデータ研究から、顔写真から未来のシワレベルを予測する統計モデルを開発し、WEBサービス「KOSÉ HADA mite」に実装。現在はグループマネージャーとして、データサイエンス研究全体を統括。