以人工智慧替代包裝設計消費者調查，產品開發流程可能徹底翻轉！

包裝設計對商品銷售影響極大，因此運用深度學習來挑選。二○一九年四月開始引進「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，將喜好程度分為五個等級預測。目前有超過兩百間公司登錄使用。或許未來將大幅改變行銷活動中費時的市場調查作業

◎幾分鐘就能計算出喜好度的分析結果

一般而言，包裝設計開發案多半先將設計案篩選至十個左右，如果要做消費者問卷調查，就會再精選出三案左右。至於如何篩選到三個案子，小川社長表示，初步階段只能仰賴負責人員的品味。

「最初是設想在一開始篩選的階段用來輔助。在篩選出要進行問卷調查的設計案過程中，很可能出現優秀設計落選的遺珠之憾。如果能先透過人工智慧大致了解喜好程度的數值，就能當作決策時的參考。」

這項服務可以在網路瀏覽器上使用。上傳想要查詢的商品影像，再選擇商品種類。用商品名稱和公司名稱作為反映品牌能力的係數，在雅虎上搜尋，將搜尋符合結果的數量當作「品牌分數」輸入。

這麼一來，只要幾分鐘就能計算出結果。此外，分析結果還能以PDF或CSV檔案的形式下載，方便客戶在公司內部簡報時使用。「喜好度的平均值大約是3.8。一般來說近4分就非常好，如果只有2分左右最好放棄。大致是這個標準。」小川社長說明。至於使用費，查詢十個影像以內免費，若是簽約則會因為合約期間長短而有不同的月費；但如果是上傳張數無上限的方案，一年需支付六百萬日圓。

◎如何判斷人工智慧分析結果的可信度？

這項服務使用在包裝設計開發第一線時，客戶如何判斷人工智慧分析結果的可信度，進一步決定簽約呢？

「坦白說，我們也一直在摸索。因為消費者問卷調查也不可能精算出絕對準確的數字。新型態的服務具備各種潛力，我們希望客戶嘗試各種途徑。」小川社長補充。

如果消費者問卷調查的結果非常好，是否就會大幅提高該商品的銷量呢？答案是未必。新服務採取定額的訂閱型服務，可不限次數嘗試，成本比一般的消費者問卷調查便宜許多。此外，以往的問卷調查大約要花上一個月才能得到結果，這項新服務只要幾分鐘。

設計出爐之後套用到新服務上看看，得到結果再據此修正設計，然後再次用新服務看看反應。像這樣，快速啟動PDCA循環（循環式品質管理）。這麼一來，確實能讓分數越來越高。在減少時間和成本的情況下，仍能得到好的結果。

◎運用擁有的資料和分析獲得的知識，自家公司開發人工智慧系統

令人驚訝的是，開發這套人工智慧系統的竟然是PLUG副社長坂元英樹。坂元過去是市場行銷調查員，據說完全沒有程式開發相關經驗。

「委外的話一方面耗費成本，而且know-how會外流，因此最後還是決定內部自己嘗試。說起來真的滿辛苦，但只要有理想的開發環境，深度學習目前有很多資訊都是公開的，某種程度上確實能自行開發。如果沒搞清楚這一點就貿然委外，最後什麼都學不到。」小川表示。

PLUG的強項是在相同的規格裡擁有大量過去的研究調查資料。然而，小川表示，除此之外還有其他優勢。

「人工智慧的開發不是有程式和資料就行了，我們在評估包裝設計上，有很多過去累積的知識和見解。為了提高準確率，必須根據這些知識見解一步一腳印建立起訓練資料，然後持續不斷調整。」這才是該公司的優勢所在。

◎也可以進行「美味」、「可愛」等要因分析

二○二○年三月推出增加新功能的更新版本。在消費者問卷調查中設有自由作答欄位，這些以文字呈現的評價也作為調查資料大量保留下來。針對這類資料，用深度學習來進行自然語言處理，擷取關鍵字。

將「美味」、「感覺很高級」、「可愛」等關鍵字分別建立模型，藉由加上分析商品影像，就能知道這個包裝搭配哪個關鍵字會得到比較高的分數。由於能進行這類要因分析，非常有助於思考包裝設計的方向。

「用影像分析可以看出包裝的哪個部分反映在該關鍵字的加權上，並能以熱點圖來表示。我認為這套系統完成版本升級之後，對於設計決策會有很大幫助。」小川說道，同時展現未來開發的企圖心。

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