飲み物缶デザインの検討プロセスを公開！AIを活用したパッケージ調査事例
- 彩椰 久保田
- 28 分前
- 読了時間: 5分
スーパーやコンビニエンスストアの棚に並ぶ無数の商品の中で、消費者の目を惹き、思わず手に取ってもらうために不可欠なパッケージデザインの戦略。
特に飲料品において、パッケージは商品の「顔」となり、ブランドイメージを形成するだけでなく、消費者の視覚や感性に直接訴えかけ、リピート購入率にも大きく影響を与える重要な要素です。
そこで、曖昧な印象に頼るのではなく、多角的な視点からパッケージを評価し、消費者の感性を科学的に分析する「パッケージ調査」が極めて重要になります。
この記事では、飲み物缶のパッケージデザインに焦点を当て、消費者のアンケートデータを学習したAIツール「感性AIアナリティクス」を用いた効果的なパッケージ調査事例をご紹介します。
缶のパッケージデザインの評価プロセス
AIが生成したパッケージデザインを用いたモデルケースを通じて、効果的な飲み物のパッケージ開発のための4つのステップを見ていきましょう。
1. コンセプトの深掘り：ターゲットに響くイメージの特定
パッケージ検討は、明確なコンセプトから始まります。
例えば、「いつもはカジュアルな飲み物を手に取る人が、思わず『特別感』を感じて購入する、高級路線でありながら『手に取りやすさ』も両立する飲み物」といったコンセプトを深く掘り下げることが重要です。
感性AIアナリティクスでは、テキストからイメージされる言葉を出力する「連想語マップ」機能を活用したラダリングを通じてそのコンセプトが持つ「上品さ」や「軽やかで飲みやすそうなイメージ」など、ターゲットに響かせたい具体的な感性イメージを特定できます。
これにより、パッケージデザインで目指すべき方向を明確にします。
2. 市場調査：競合と比較してポジショニングを決定
デザイン案の方向性が固まったら、現在の市場における自社商品の位置づけや競合商品のパッケージデザインの傾向を把握します。
感性AIアナリティクスを用いたパッケージ調査では、AIがパッケージの「画像印象評価」を行い、
「高級な」「女性的な」といった狙いたい感性イメージごとに消費者の印象を予測して数値化し、
既存商品をジャンル別にポジショニングマップで表示することで傾向を把握していきます。
この詳細な分析により、自社が狙うべき差別化ポイントを明確にできます。
例えば、「女性の憧れ」と「手に取りやすさと品質感の両立」といった、コンセプトに沿った新しい視点で最適なパッケージのポジションを決定し、競合他社との差別化を図ることが可能になります。
3. パッケージテスト：デザインの定量評価で絞り込み
コンセプトをもとに具体的なパッケージデザイン案が複数完成したら、それらを定量的に評価する「パッケージテスト」を実施します。これにより、最適な案を選定し、さらなる改善点を検討します。
マーケティング指標での評価
各デザイン案について、「好意度」「インパクト」「品質感」といった指標での消費者の評価を確認します。
複数のデザイン案を比較し、消費者の属性（性別、年齢層など）ごとの評価スコアを可視化できます。
また、あるデザイン案が全体で最高評価ではなくても、特定のユニークなコンセプトが高く評価されている点を見つけることもできます。
異なる案の強みを組み合わせることで、より購買意欲を高める新しいデザイン案の検討に繋げられる可能性もあります。
感性イメージでの評価
さらに、「高級な」「女性的な」「洗練された」「親しみのある」など、コンセプトにあった具体的な感性イメージ項目についてデザイン案がどの程度評価されるかを分析します。
単に評価値の高低で判断するのではなく、コンセプトに合った訴求ポイントへの影響を複合的に検討することが重要です。改めて競合パッケージとも比較して検討します。
4. 改善策の抽出：分解調査で詳細な印象を確認
パッケージテストの結果は、単なる数値の優劣の判断に留まらず、具体的な改善点を導き出すための詳細なパッケージ調査に活用されます。
感性AIアナリティクスでは、評価項目ごとに詳細な評価の根拠をヒートマップで表示し改善策の方向性を明確に把握することができます。
ここから、「配色は好印象だが、商品名の印象が弱い」や「背景が目立ちすぎる」など要素ごとの魅力に関して深掘りします。
デザインの色彩やレイアウトの見直し、アイキャッチ要素の追加など、具体的な改善策を検討することが可能になり、より強力なパッケージデザインへとブラッシュアップできます。
さらに、リテイクをかけたデザイン案を評価したり、元のデザインの評価と比較することで改善できているか確認したり、パッケージ調査のサイクル全体を通してAIを活用することで市場調査から上市、販売後の分析まで時間を大幅に短縮することが可能になります。
まとめ：データドリブンなパッケージ調査で売れる飲み物パッケージを
飲み物のパッケージは、消費者が商品を手に取る最初の接点であり、その購買意欲に大きく影響を与える重要な要素です。
「感性AIアナリティクス」を活用したパッケージ調査は、低コストで何度でも、曖昧な印象ではなく実際の消費者データに基づいた客観的なデザイン選定を可能にします。
これにより、ターゲットの感性に響き、「売れる」デザインを効率的かつ効果的に見つけ出すことができます。
最適なパッケージデザインを生み出し市場での競争力を高めるために、ぜひAIを活用したデータドリブンなアプローチをご検討ください。
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