評価値分布表示でAIによるパッケージデザインの相対評価が可能に！　ー感性AIアナリティクスー

消費者データを学習したAIから、ネーミングやキャッチコピー、パッケージの印象を定量的に評価出来る感性AIアナリティクスですが、評価値分布の表示機能が実装されています。

今までは入力されたパッケージデザインなどに対して、AIによる定量評価の結果のみを表示していたので、そのパッケージデザインのイメージが「明るい」印象を持っていたとしても、それが一般的なパッケージデザインと比較して顕著に「明るい」と思われるのか、ほんの少しだけ「明るい」イメージが強いのかといった、相対的な評価が行えないという課題がありました。

その課題をクリアする機能である、モデルの評価値分布（平均値など）と比較できる機能が実装されたので、その機能についてご紹介します！

今回は、パッケージデザインの印象値を分析してみました。こちらのコーヒーのパッケージデザインから感じられる印象を定量的に可視化していきます。

出典：Designed by Freepik

評価結果は下記のように算出されました。

緑丸がパッケージデザインの印象値、そしてグレーの丸がモデルのパッケージデザインの平均値を表しています。箱ひげ図は一般的な箱ひげ図の見方と同様で、箱ひげ図のひげはモデルの最小値・最大値を、箱の部分は25％～75％のデータの分布を表しています。

グレーのデータと比較してみると、パッケージデザインの印象は「暗い」「落ち着いた」「シャープな」「重厚な」といった印象が強いことが分かります。つまり、一般的なパッケージデザインと比較してこちらのパッケージデザインは「暗く落ち着いていて、シャープで重厚な印象が感じられる」そういったパッケージであることが分かります。

もう少しく結果を見る為、例えば「高級な」という感性評価項目に着目してみると、絶対的な印象値として「高級な」という印象は高いものの、グレーの箱ひげ図（モデルの値）と比較すると、一般的なパッケージデザインと同程度の高級感であるということが分かります。

つまり、一般的なパッケージデザイン程度の高級感は伝わっているが、もしコンセプトとして高級感を挙げている場合は、もう少し高級感のイメージを高めていく必要がある、ということがこの結果から読み取れます。

いかがでしたでしょうか？今回のアップデートに伴い、評価したい項目の印象を絶対評価するだけでなく、一般的な値との相対評価が行えるようになりました。

感性AIアナリティクスでは、パッケージデザインだけでなく、ネーミング、キャッチコピーでもこの機能をお使い頂けます。

今回利用した、感性AIアナリティクスの詳細はこちら。

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