様々な企業さまに
ご利用いただいております
パッケージデザイン開発でこんなお悩みありませんか？
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- CASE 01
- 時間かかりすぎ問題
消費者調査は結果がでるまで時間がかかりすぎる
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- CASE 02
- 予算足りない問題
消費者調査も実施したいけれど予算がない
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- CASE 03
- ツルの一声問題
上司や社長の一声でデザインが決まってしまう
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- CASE 04
- 変わってない問題
元のデザイン案より、良くなっているのかわからない
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- デザイン案をWEBにアップロードするだけ
- わずか10秒で
結果表示!!
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- 1画像15,000円で評価ができる！
- 圧倒的な低価格で
AI評価が可能に
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- 1,000万人以上の消費者調査を学習したAI
- 客観的な指標で
評価可能!!
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- 短時間、低価格だから
- デザイン改良のたびに
検証可能!!
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パッケージデザインAIで
わかること
MAIN ABILITY
- function 01評価対象の国の選択
- 2023年11月現在、日本・中国・タイ・インドネシアの4ヵ国を対象としたデザイン評価が可能です。
- function 02好意度スコア
- パッケージデザインの好意度スコアを最大5（好き）から最小1（好きではない）までの加重平均値で予測します。全体、男性・女性、年代別（20代/30代/40代/50代）、性別×年代別の計15のセグメントで算出できます。画面上にグラフや数表で表示されます。3つの基準値（基準値/過去プロジェクト/自由設定）を設定でき、その基準値を上回っているか一目でわかります。PDF、CSVで保存ができます。
- function 03ヒートマップ
- パッケージデザインのどの部分が印象に残るかを可視化します。印象に残る割合が高いほど赤く、少ないほど青くなるように表示しています。デザインを修正するうえで重要な指針となります。結果はPDFで保存できます。
- function 04イメージワード予測1
- 好きと答えた理由を19（非飲食系：おいしそうを除く18）のイメージワードの出現割合で予測できます。膨大な自由回答から自然言語処理技術を駆使して構築しています。PDFとCSV（全ワード）で保存できます。
- function 05イメージワード予測2
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19のイメージワードのうち、2つのワードの組合せで画像のポジショニングマップを作成できます。
コンセプトの重要ワードを比較することで、どちらに反応しているかが一目でわかります
- function 06好意度のバラツキ予測
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好意度の標準偏差（バラツキ）を予測します。
数値が高いほどデザインの好き嫌いの差が大きいと解釈できます。 好意度スコアと一緒にみることで、万人に好まれるデザインか好き嫌いが大きいデザインか、がわかりやすく判断できますのでお勧めです。PDFとCSVで保存できます。
- function 07一括レポート
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セグメント・画像別に好意度、イメージワード、バラつき、ヒートマップの4つのメニューを1枚で整理して表示します。
好意度やバラツキのランキング、 基準値の入った好意度のグラフ、イメージワードTOP10やその強みと弱みのポジショニングマップといったデザインの意思決定における重要項目に絞ったレポートとなっています。
- function 08商品棚のヒートマップ
- 商品棚のどの個所が印象に残るかを可視化します。印象に残る割合が高いほど赤く、少ないほど青くなるように表示していますので棚の商品陳列で大切な指針となります。
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評価可能な
商品カテゴリー・形状
CATEGORY
パッケージデザインAIのデザイン評価でお使いいただける商品カテゴリーは全部で54種類、
デザイン生成でお使いいただける商品カテゴリーは全部で160種類（飲食系のみ）となります。パッケージ形状もほぼ全てに対応しております。
サービスの特徴や使い方、分析結果についての紹介動画はこちら！
予測精度が高い理由
- 1,000万人以上の消費者調査の結果をAIが学習
- 東京大学・山崎研究室との共同研究(2020年人工知能学会発表)
- デザイン評価について、日本有数の実績がある市場調査会社が作ったサービス
活用事例 CASES
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カルビー株式会社 様
クランチポテト※現在販売している商品のデザインとは異なります。
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ネスレ日本株式会社 様
ネスカフェ 香味焙煎
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三井農林株式会社 様
日東紅茶 デイリークラブ
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大王製紙株式会社 様
エリエール 消臭＋(プラス)
トイレットティシュー -
オタフクソース株式会社様
お好みソース 大人の辛口
お客さまの声 VOICES
- 最大のメリットは時間短縮とコスト削減です
- 人による好みの差が大きく数値化しにくいデザインに 客観的指標があるのは非常にありがたい
- リニューアルの手がかりをつかむときに活用出来ます
- 結果がすぐ出るので、商品開発の期間が短い場合に活用しています。 方向性を早い段階で決めることが出来る。
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デザイン評価のご利用手順 HOW TO USE
- 01
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会員登録
会員登録をお願いいたします。メールアドレスへ登録URLをお送りしますのでご入力ください。
- 02
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プランの選択
料金プランをお選びいただきます。プランは1画像15,000円と月額使い放題の２つです。
※無料プラン（上限10枚、2ヵ月、好意度全体のみ）もお試しいただけます
- 03
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メニューの選択
「パッケージデザイン評価」または「棚画像評価」をお選びください。
- 04
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入力設定
対象となる画像、セグメント、カテゴリーを選択します。
その際、商品コピーを入力することで精度が向上します。
- 05
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結果表示
予測結果が表示されます。PDFとCSVでの保存が可能です。
よくあるご質問 FAQ
- Question.5段階の予測値とはどういうものですか？
- Answer.「好き」を5、「やや好き」を4、「どちらでもない」を3、「あまり好きではない」を2、「好きではない」を1としたときの加重平均の予測値になります。
- Question.どんな画像をアップロードすれば良いですか？
- Answer.画像については必ず「真正面」のパッケージデザイン画像をご用意ください。写真がない場合はイラストレータからの画像でも予測することは可能ですができるだけ画像に近い陰影を表現されることをお勧めします。またデザイン案によって明度や彩度などが異なると、その点が予測結果に反映されてしまう場合がありますので、画像条件についてはそろえたものをご用意ください。詳しくは画像についてを参照下さい。
- Question.試してみたいが該当するカテゴリーがありません。
- Answer.現在、予測は9分野54カテゴリー、生成は18分野160カテゴリー219形状に対応しています。今後も増加予定です。該当カテゴリーがない場合には精度は低くなることが想定されますが「類似カテゴリー」や「上記以外」を選択してお試しください。
- Question.モデルはどんなデータセットで、どのくらいの画像数を使用しているのですか？
- Answer.毎年、春と秋に実施するパッケージデザイン好意度調査（webリサーチ）で収集したデータになります。1画像1,000人、性別・年代（20/30/40/50代）各125人づつ均等に割り付けた回答データです。1人複数枚回答するシーケンシャル手法を採用しています。現在、12,365商品、1236万5000人のデータセットを使用してAI学習しています。
- Question.AIはどんなプログラムや処理をしていますか？
- Answer.パッケージデザイン好意度評価予測AIでは、画像特徴量をCNNにより抽出し、特徴量をベースに特定のアルゴリズムに基づいて予測値を算出しています。
- Question.どのような場面で活用するのがおすすめですか？
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Answer.評価ではファーストプレゼンテーションで出てきたデザインを絞り込むのにご活用いただくケースと最終デザインを検証するフェイズでのご利用が多いかと思います。
デザイン生成では、初期段階のアイデアを広げる時や最終的にデザインを微修正して完成度を高めていく際にもご利用いただけると思います。
- Question.調査方法が違っても同じ予測値は期待できますか？
- Answer.調査方法が違うと調査結果は異なります。例えば、1人1枚の回答と複数枚の回答では結果は異なりますし、webリサーチと会場テストでも結果は違ってきます。当サービスの予測値はあくまで「毎年、春と秋に実施するwebリサーチによるシーケンシャル調査方法」に従った予測値となります。この点に十分ご留意ください。
- Question.予測精度はどのくらいでしょうか？
- Answer.予測精度とは学習モデルで使用したパッケージデザイン画像とは別に用意した検証用のデザイン評価の実測値と予測値の関係になります。予測精度については平均絶対誤差と相関係数で見ており、それぞれ0.133と0.748となっています。誤差はスコアの正確性を、相関係数はデザイン順位の正確性を見る指標です。詳しくは精度についてを参照ください。
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