ものづくりにおける感性データ利活用の推進｜感性ＡＩ技術紹介

＜このコラムの内容＞　
1.感性データ利活用の重要性
2.人の感性を理解するAIの開発・支援
3.感性データ利活用の推進

１．感性データ利活用の重要性

出典：2015年5月　経済産業省「CPSによるデータ駆動型社会の到来を見据えた変革」

第4次産業革命により、大量・多様なデータを利活用し社会的価値を生み出す「データ駆動型社会」への変革が進む中、データは新たな天然資源とも言われています。

感性AIでは、感性を定量化する技術をもとに、「感性データ」の活用を推進しています。2030年に向けて経済産業省が策定した日本の成長戦略「新産業構造ビジョン」によると、技術革新・データ利活用による第4次産業革命への対応は、第１幕（ネット上のデータ競争）においては欧米がGAFAをはじめとした大規模なプラットフォームを先行して形成し急激に進展していたのに対し、第２幕は実世界における個々人の生活情報や製品の稼働状況等をネットワークに接続されたセンサーを介して直接的に収集するリアルな世界でのデータを巡る競争であり、リアルデータをかち合う形で利活用し革新的製品・サービス実現につなげるためのプラットフォームの創出・発展が必要であるとしています。

そのための戦略として、日本の強みを活かした戦略的取組を行うことが必要であるとし、

活かすべき強み・機会として掲げられた項目が下記の通りです。

1⃣　データを丁寧に拾い上げることができる力を活かしてリアルデータを蓄積し新たな価値を生み出していくこと
2⃣　世界シェアの高い日本の「モノ」の強みを活かしたプラットフォームを創出していくこと
3⃣　世界的に見て課題先進国であること活かし、課題解決のためのプラットフォームを創出し社会実装をいち早く進めていくこと

その中で、当社が目指しているのは、AIにより曖昧な感性を定量化・データ化する技術を活用することで、

ものづくりにおける感性価値を創造していくための感性データ利活用プラットフォームを実現していくこと

です。

出典：平成29年5⽉30⽇産業構造審議会新産業構造部会 事務局「新産業構造ビジョン」

これは、AIの学習元として質の高い教師データを取得が可能であり、社会実装先として高品質なモノを理解できる消費者が存在している日本ならではの強みを活かして推進することで、

ものづくりにおいて機能的価値を超え感性に働きかける新たな価値を生み出していくことができる分野です。

これにより、グローバルな産業競争において差別化できる高付加価値商品を生み出すことが可能になり、日本の感性産業を振興していくことにつながると考えています。

２．人の感性を理解するAIの開発・支援

感性データの利活用に向けて必要となるのが感性データの取得ですが、感性価値判断は主観的で個人差があるため正解不正解がなく回答は無限となり、データの獲得と処理は困難です。

そこで、国立大学法人電気通信大学坂本研究室では、感性の定量化技術と深層学習への適用について長年研究をしてきました。五感を通して感じたことを表すオノマトペをはじめとする様々な言語情報から、感性的印象を精緻に数値化・定量化するシステムを開発しています。

また、多様な質感に対する物理特徴、知覚表現、言語や多次元尺度値として記述される感性データを、実社会における様々な実例から掘り起こし、それらの対応関係を蓄積することで共有化する仕組みや、

経験や嗜好，価値判断などに起因する感性データの個人差を表現可能な物理特徴―知覚表現―オノマトペを紐づけるモデルを構築することによる感性的質感に基づく素材推薦など、ものと感性を結ぶ技術を開発してきました。

この技術を活用した人の感性を理解するAIを活用し、

当社では、感性的アプローチによるＡＩを用いたものづくりを支援しています。

また、コンサルティングとして専用のAIモデル開発を行うほか、感性データ活用に関するクラウドサービス提供によって、より多くの企業において感性データの活用、感性価値創造の機会の創出を目指しています。

それが、感性価値創造支援のためのマーケティングソリューション「感性ＡＩアナリティクス」です。

３．感性データ利活用の推進

感性ＡＩアナリティクスは、

消費者データを学習したＡＩが、ネーミング、キャッチコピー、パッケージデザインの感性データを瞬時に出力します。

あいまいな感性情報をＡＩにより数値化・データ化、活用することで、より消費者の感性に働きかけやすいコミュニケーションの実現に向けた分析・検討が可能になり、

消費者の印象調査等の市場調査の回数を減らすなどコストや期間を軽減・業務効率化推進に貢献するとともに、「感性データ」の活用を推進し、ものづくりにおける感性価値創造を推進しビジネスを成功へ導きます。

感性をデータ化することで、定量データと結び付けたデータ分析も可能になります。

例えば、商品Aについて、

過去のリニューアル時のパッケージデザインの感性評価結果とリニューアル後一定期間の売上高との相関を見ることによって、

どの感性評価項目が売り上げと相関が高いのか、などを分析をすることが可能です。

それにより、データに基づいて今後のデザイン・コミュニケーションの方向性検討に繋げることが可能です。

●商品Aのパッケージ①、②、③、④、⑤の販売一週間の売上と各尺度の感性評価値

この例だと、「明るさ」「現代風」「シンプルな」の感性尺度値と売上の相関が高いあることがわかります。

これにより、コミュニケーションコンセプトやブランディング・販促活動の検討において重視すべき感性が明らかになり方向性が明確化します。

今後も、コンサルティングによる伴走とともに様々な知見を活かしたサービス展開を行うことにより、

感性データの利活用推進を強力にサポートし、ものづくりにおける感性活用のプラットフォーマーを目指します。

少しでもご興味がありましたら、デモを用いてご説明をさせていただきます。

ぜひお問い合わせください。

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