官能評価✕AIで製品開発を推進
更新日：9月2日
近年、製品開発の競争がますます激化し、消費者の期待は高まる一方です。製品の成功は、その品質や実用性だけでなく、官能的な魅力も重要な要素となっています。従来の官能評価方法は時間とリソースを多く必要とし、効率的なプロセスを妨げることがありました。しかし、テクノロジーの進化により、AI（人工知能）を活用した新たなアプローチが可能となりました。本記事では、官能評価とAIの融合が製品開発においてどのように革新的な変化をもたらすかについてご紹介していきます。
【目次】
官能評価技術① 五感を定量化する技術
官能評価技術② 質感/味わいの違いを可視化する技術
官能評価技術③ 製品の質感/味わい・食感を制御する仕組みづくり
質疑応答
官能評価技術① 五感を定量化する技術
感性（=様々なモノ・コトを見る / 触る / 味わうなどして五感で知覚し感じる能力）で感じとったモノ・コトの印象（質感、味わい、など）を、人は言語の情報(例：「さらさら」「とろり」などの擬音語・擬態語【オノマトペ】)で表現します。
感性AIでは、この人の感性に結びつく様々な言語情報を、人工知能（AI）により定量化することを得意としており、感性を表現する言語情報を数値化・定量化し潜在的な印象を掘り起こすことにより、
感性を活かした製品開発から販売までをトータルでサポートしています。
例えば、味わいを表現する「さっぱり」と「じゅわあ」について
味わいに関する形容詞の尺度軸を用いて以下のように数値化することで、
違いを定量的に把握することが可能です
また、視覚・触覚に関する形容詞の尺度軸を用いて「ふわふわ」と「さらさら」を以下のように数値化することが可能です。
このように、ヒトの感性を数値化・定量化する技術が、感性AIのコア技術である「感性評価AI”Hapina”」です。この技術によって、モノの質感や味わいを数値化したり、商品名の印象を数値化したりすることが出来ます。
実例を紹介すると、
プラスチック製模造金属をより実金属に近づけるために、
被験者実験で実金属と模造金属を見せてその質感から直観的に浮かんだオノマトペをこの感性評価AI”Hapina”に投入し数値化することで、
「滑らか-粗い」の評価尺度に大きな差があること（模造金属のほうがより「滑らか」と感じ取ること）がわかり、凹凸を深くし表面が粗くする加工を施すことにより、より実金属に近づけることが可能となりました。
官能評価技術② 質感/味わいの違いを可視化する技術
このように数値化・定量化することができる製品の感性的な質感の違い、味わいの違いを、ポジショニングマップでわかりやすく可視化することができます。
例えばこちらは、日本酒とワインの味わいの違いに基づいて作られたマップです。
味わいの感じ方を感性評価AI”Hapina”で数値化し、統計処理することにより、このような形で各々のお酒の味わいをポジショニングマップ化することが可能です。
例えば、商品企画・開発の場面における自社商品の質感や味わいの観点でのポジショニング把握や、営業・販促の場面でお客様へ質感や味わいの違いを分かりやすく伝える手法の一つとして活用いただいております。
