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「」に対する検索結果が121件見つかりました

  • 色彩の基礎|PCCSとは?

    色彩には私たちの感情や認識に深い影響を与える力があります。本コラムでは、表色系と呼ばれる色の体系に焦点を当て、その基本概念について理解することで、色を効果的に扱うヒントを探っていきます。私たちの日常がちょっと豊かで魅力的なものになるかもしれません。 表色系とは? まず、表色系とは何でしょうか? 明るい赤、暗い赤などと表現をしても、この表現では曖昧で、自分の伝えたい色が相手にしっかり伝わるのは難しそうです。そこで、色相・明度・彩度など色に関する項目を数値化して、正確に情報が伝わるように体系化したものが表色系です。表色系には様々な種類がありますが、その中の1つがPCCSになります。 PCCSとは? PCCSはPractical Color Co-ordinate Systemの略で、一般財団法人日本色彩研究所が開発した表色系です。表色系の中でも馴染みやすい表現をしているものになるので、一番最初に学ぶのにおすすめです。PCCSでは色相・明度・彩度を用いて色の区分を行いますが、その際にHue(ヒュー)と呼ばれる色相と、Tone(トーン)と呼ばれる明度・彩度が類似したグループ、2つの要素によって色を区分するのが特徴的な表色系です。 表色系を表す際は横軸に彩度、縦軸に明度を取り、Toneを12種類に分け、それぞれのToneに応じた色相環を配置します。同じToneの中には明度・彩度が類似している色相が並ぶため、同じToneの色を複数利用すると、イメージが近くまとまりのある印象をもたらしてくれます。 例えば、こちらのライトトーンは浅い、澄んだ、子供っぽい、さわやかな、楽しい印象を感じることが出来ます。 ビビットトーンからはさえた、鮮やかな、派手な、目立つ、生き生きした印象です。 ダルトーンは鈍い、くすんだ、中間色の印象をもたらすトーンとなります。 色を表す際は、このToneの種類と色相の番号を組み合わせることで表現出来ます。例えば、こちらのコーラル色は「lt2」であり、ライトトーンの略であるltと2番目であるという色相番号を用いて表現します。 いかがでしたでしょうか? 表色系の知識を取り入れることで、ファッションやWEB制作など身近な場面において色の効果的な活用が可能となります。ファッションでは、ライトトーンやビビットトーンを利用して、明るく楽しい雰囲気を演出したり、ダルトーンを用いてシックな印象を作り出すことができますし、WEB制作においても目的やコンセプトに合わせて適切な表色系を選択し、情報を魅力的に表現できます。みなさんも表色系を学ぶことで、ぜひ色を効果的に利用してみてください。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • Z世代に効くのは「もちもち」食感!?

    これからの消費の鍵を握るZ世代。そのZ世代に刺さる食のキーワードとして浮かび上がるのが、「もちもち」食感です。もちもちした食べ物には、大福、わらび餅、うどん、チヂミ、ベーグル・・・など様々なものがあり、どの世代にも親しまれています。そんな日本人の味覚を捉えて離さない「もちもち」食感ですが、Z世代でブームになる食べ物には、常にもちもち食感のものが含まれてきました。 タピオカ 1つ目はタピオカです。数年前にブームとなったタピオカですが、もちもちとした食感で優しい味わいのドリンクが人気となっています。タピオカはもともとキャッサバと呼ばれる植物のでんぷんから作られており、ミルクティーやフルーツティーなどの様々なドリンクに加えることで楽しまれています。可愛いパッケージにつぶつぶタピオカのインスタ映えもはやりの要因として考えられますが、ここまで長く愛されるにはあの食感をまた楽しみたい!という「もちもち」食感が効いているのではないでしょうか。 カヌレ 2つ目のZ世代で流行している食べ物は、カヌレ。フランス発祥の伝統的な焼き菓子で、外側はカリッと焼かれ、内側はもっちりとした食感が特徴です。最近では専門店も多く出店されており、半熟カヌレやクリームをたっぷりつけていただくカヌレなど、様々なタイプのカヌレが発売されています。また、手作り用の動画が流行したり、カヌレの味わいを楽しめるグミが発売されるなど、お店で食べる以外にも広がりをみせています。 グミ 3つ目のZ世代で流行している食べ物は、グミ。近年流行りだした「地球グミ」を皮切りに、「水グミ」「雲グミ」など様々なグミがZ世代の間でブームとなっています。地球グミはふわふわ・もちもちした独特の食感がありますが、ブームとなっているグミは見た目の可愛さ・インパクトに留まらず「もちもち」を起点として独特の食感を生み出せることがヒットの要因なのではないでしょうか?例えば、「しゃりもにグミ」は歯ざわりの良いパウダーの中に、もにもにしたグミが特徴的。「グミッツェル」はプレッツェルをイメージしており外側がパリッと、中身はしっとりとした食感で、次世代食感グミとして発売されています。 ライスペーパー 4つ目のZ世代で流行している食べ物は、ライスペーパー。ライスペーパーとは主にアジアの料理で生春巻き等さまざまな料理で包み材として利用されることで有名です。このライスペーパーですが、女子大生がダイエットのためにライスペーパーを使ったレシピをSNSで紹介したことからZ世代を中心に話題となっており、ピザやトッポギ、お好み焼きといった食事系だけでなく、スイーツなど新たな食べ方によって広がりを見せているようです。 Z世代の心を掴む「もちもち」 このように「もちもち」食感がZ世代の食文化において重要な役割を果たしていることを振り返ると、今後のトレンドにもまた新たなもちもち食感のアイディアが期待されます。社会的な共有の場としてのSNSやインフルエンサーの影響が大きいZ世代において、「もちもち」は視覚的なインパクトと相まって、瞬く間に広がっていきます。新商品の発表や既存の食品のアレンジ、レシピのシェアなど、将来的にはより多様で斬新もちもち食感が登場し、食文化の進化を牽引していくことでしょう。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 広告効果階層モデルのDAGMARとは?わかりやすく解説!

    DAGMARモデルとは みなさんはDAGMAR理論についてご存知でしょうか? こちらは、販売促進のために消費者にどのようにアプローチしていくか考えるために有用なモデルとなり、様々な場面で利用されています。 元々は、アメリカ広告主協会(ANA)の要請により、経営コンサルタントであるColleyが各広告主の実態調査を基に提唱した広告効果階層モデルです。広告効果階層モデルとは、広告に触れた消費者の心理変容の階層をモデル化したもので、他にもAIDAやAIDMAといったモデルがあるので、みなさん一度は目にしたことがあるのではないでしょうか? 広告媒体や社会的な環境は時代とともに変化するため、その時代に適したモデルがその時々に提唱されていますが、今回は広告効果による消費者の心理変容の概要を掴むため、代表的な理論についてご紹介します。 広告効果とは? そもそも広告効果とは何を指すのでしょうか?こちらは皆さんのイメージされる通り、ある広告に対して訴求前と後に生じる変化のことになります。広告を配信することでサービスを認知してもらったり、またより利用をしてもらったり、消費者の反応としては様々なパターンが考えられますね。この広告効果に関しては、広告を配信する前の段階で消費者に対してどのように態度変容して貰いたいのかを計画しておく必要があります。そこで、消費者の行動パターンや態度変容の段階を視覚化して把握しておくのに有用なのが広告効果階層モデルです。 DAGMARモデル 広告効果階層モデルの中で代表的なものとして、DAGMARモデルが挙げられます。こちらは、消費者の心理変容を「未知(Unawareness)」「認知(Awareness)」「理解(Comprehension)」「確信(Conviction)」「購買(Action)」といった5段階のプロセスで捉えています。 未知の段階では商品やサービスを知らない消費者を対象に、広告は認知を促し、存在をアピールします。次に認知から始まり、理解と確信へと進む過程で、広告は情報を適切かつ分かりやすく伝え、消費者の商品やサービスに対する理解を深めます。確信の段階では、広告は信頼性や魅力を伝え、商品やサービスに対する確信を生み出し、消費者はポジティブな感情や信頼感を抱きます。最終的な購買段階では、広告を通じて得た認識、理解、確信が購買行動に結びつくことで、商品やサービスが市場で成功していくことが期待されます。DAGMARモデルは、このように広告の目的や効果を段階的に評価し、最終的な購買に導くための有用なツールとして活用されているのです。 このモデルの中で、どの段階に対するアプローチをしているのかを、広告を打つ前の段階で明確にしておくことで、広告効果を適切に発揮し、成果を適切に評価していくことが出来るのです。 広告効果階層モデルを理解し、上手に活用することで、消費者との円滑なコミュニケーションを築き、競争が激しい市場で成功に向けて歩みを進めることができます。環境が変わるにつれて柔軟に適応し、消費者の心を引き寄せるためには、広告戦略を適切に更新することが重要です。ぜひDAGMAR理論を取り入れ、魅力的で効果的な広告キャンペーンを展開してみてください。 DAGMAR理論の他にも、ブランド・ビルディング・ブロックなど各種マーケティング理論についてこちらで詳しく解説しております。ぜひご覧ください。 参考文献 Colley, R. H. (1961). Defining Advertising Goals. New York, NY. 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • AIと人が共存する未来に向けて必要なこと

    現代のAIに足りないもの AIと人が共存する未来に向けて、現在のAIに最も欠けていることは何でしょうか。AIは問題を高速かつ正確に解くことなどには長けていますが、人間社会は主観的な「感性」が絡んでおり、より複雑です。感性とは「感覚の知性」であり、「知能」の一つと言えます。AIが、「感性」という知能を理解することによって、より人に寄り添い分かり合えることができる未来が開けていきます。では、「感性」とは一体何でしょう。 感性とは 大辞林第三版を参考にすると、「感性」の第1の意味は外界の刺激に応じて、知覚・感覚を生ずる感覚器官の感受能力のことであり、第2の意味は人間の身体的感覚に基づく自然な欲求のこととあります。つまり、感性は第1の意味として「外界の情報を知覚し、感じる能力」、第2の意味として「感情」であると感性AIでは考えています。 人々は世界のことを五感を通して様々な形で経験しています。五感それぞれの感覚受容器から入ってきた情報は、脳においてその人がそれまでに経験した情報と統合し価値判断を行っています。このように、外界の世界を感じて生じるものが感性なのです。 現在のAIは人が世界を感じる際の、最初の処理である、外界のものがどういったものであるのかを認識する部分については高精度に行えるようになりました。ちょうど、五感それぞれから入り感覚受容器を通して得られる情報の処理にあたる部分の処理のことです。しかし、人はそこから好き・嫌いや、様々なことを思いますし、それは人それぞれで正解不正解がありません。これが感性データにあたりますが、正解不正解が無く、回答が無限にある感性情報についてAIに学習させることは、難しい課題となります。 感性情報の獲得と処理 そのような感性情報を扱う方法の1つとして、SD法(アンケート)により情報を得た後で統計解析し、より少次元データへ変換することで構造を理解する方法があります。SD法とは「明るい」「暗い」などの対になる意味を持つ形容詞対を置き、対象物に感じる印象の程度を回答してもらう方法です。これにより得られた情報を統計解析により分析していく訳ですが、こちらは学術的にも用いられる精度の高い有用な方法の1つです。一方で、この方法では回答する量が多く被験者への負担が大きい、被験者の評価が尺度の種類と幅によって制約を受ける、という課題も残ります。 そこで感性AIでは、AIと人が共存する豊かな未来に向けて、AIと感性というテーマの元、感性データの獲得・処理についても様々な形で探求を行っております。さらに詳しい内容については、弊社COOかつ電気通信大学教授である坂本真樹が、こちらの動画にて感性マーケティングの題材と共に解説しております。 感性データとは、感性データの獲得と処理の難しさ、難しさをクリアするデータ取得方法とは?などについて感性AI COO・電気通信大学教授の坂本真樹が丁寧に解説いたします。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 経験価値マーケティングとは?具体事例も合わせてわかりやすく解説!

    経験価値マーケティングとは? みなさんは、経験価値マーケティングという言葉をご存じでしょうか? 「モノ消費」から「コト消費」が重視される時代において、商品の特徴やベネフィットだけでなく、感覚的・感情的なつながりを作り出すことで消費者の生活が豊かになることに焦点をおいたマーケティングのことを指します。 経験価値マーケティングの種類について、経験価値マーケティングの研究における第一人者であるSchmittは次の5つを挙げています。1つ目はセンス・マーケティング、五感に訴える価値。そしてフィール・マーケティング、好き・嬉しいといった気分や感情に働きかける価値。シンク・マーケティング、知的好奇心や想像力などに訴えかける価値。次にアクト・マーケティング、体を用いた活動や交流などに訴えかける価値。最後にリレート・マーケティング、こちらはグループの帰属に働きかける価値です。 経験価値マーケティングの具体事例 例えば、カフェに行く場合、価格やそのコーヒー自体の美味しさよりも、特定のブランドを好んで利用される方も多いのではないでしょうか?この場合、その店舗の接客がにこやかでほっとしたり、空間の照明が落ち着く空間づくりをしている、コーヒーの良い香りが店内に広がっていて落ち着くなど、経験価値の大きさによってその店舗を利用している可能性があります。 他にも、有名なスニーカーブランドでは体験型店舗を導入することで、消費者に楽しみや嬉しさといった経験価値を提供しているところもあります。実際にスニーカーを試着しスポーツを楽しむことができるスペースがあったり、靴に文字やロゴをマークすることで自分だけのオリジナルな一足をカスタマイズできるコーナーがあることで、アクト・マーケティングやフィール・マーケティングが行われています。 経験価値マーケティングの多様な手法が、単なる商品消費からより深い関係性の構築を促進しています。これは企業が商品やサービスを提供するだけでなく、消費者とのエモーショナルなつながりを築き、消費者の心に訴えかけることで独自の意義を持つものとなります。このような経験価値マーケティングは、今の時代に合ったマーケティング手法と言えるのではないでしょうか? 感性AIでは、このような経験価値マーケティングにおける感覚や情緒的な体験をコントロールするためのお手伝いをさせて頂いております、是非お気軽にご連絡ください。感性等をマーケティングに活かしブランドを強化していく具体的なステップについては、こちらでも解説しております。 各種マーケティング手法の解説とともに、感性をブランド強化に繋げる具体的なステップを方法を感性AI CEOが丁寧に解説いたします。 参考:Keller, K. L. (2013) Strategic brand management, 4th, Pearson. (恩藏直人監訳 (2015) 『戦略的ブランド・マネジメント第4版 : エッセンシャル』東急エージェンシー) 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • AIが解き明かすワインパッケージデザインの魅力

    ワインの世界において、パッケージデザインは商品の魅力を伝える上で不可欠な要素です。視覚的な印象がワインの品質や特性についての期待を形成し、ボトルの形状や色、ラベルのデザインは消費者に最初に与える印象となります。また、パッケージデザインはブランドイメージを構築する1つの要因にもなります。商品の特性や、背後にあるストーリーを伝えることで、消費者の購買意欲を高めます。このように、パッケージデザインの印象はとても重要で、その印象をコントロールしていくことが商品開発成功へのカギとなります。 しかし、定量調査は費用が膨大にかかりますし、そもそも調査にかけられないブランドも存在すると思います。そこで、感性AIでは消費者のデータを学習したAIを用いることで、このような課題解決をサポートしております。 出典:Designed by macrovector/Freepik 今回は、こちらの2つのパッケージデザインを消費者データを学習したAIで定量評価してみました。2つのパッケージデザインを評価した結果が下記の通りになります。上のwhite wineのパッケージデザインがワインラベル①、下のred wineのパッケージデザインがワインラベル②です。 総合評価の結果は、ブドウのデザインが施されたワインラベル②の方が好意度、品質感などが高い結果となりました。それでは、2つのイメージの質の違いはどこにあるのでしょうか? 質的な要素について着目すると、2つのデザインともに上品で穏やかなイメージが高い結果となっています。そして、総合評価で好意度の高かったワンラベル②は、みずみずしく爽やかで落ち着いた印象が高くなっています。一方、ワインラベル①は楽しい印象が強いデザインであることがわかります。確かに、ワインラベル①はなにか物語の一節に出てきそうなお家のデザインで楽しさが伝わりますし、ワインラベル②はブドウのデザインから瑞々しさや落ち着きを感じます。 では、好意度の高かったぶどうのデザインのワインラベル②について、性年代別に評価を見てみるとどのような差が見られるでしょうか?20代と50代でその差を比較してみました。 差に着目して結果を見てみると、ぶどうのデザインのワインラベル②は、20代からはみずみずしい、若々しいと感じられています。一方で、50代からは安心感のある、整然とした、親しみのある、という印象が特に強く感じられています。つまり、おうちのデザインのワインラベル①と、ブドウのデザインのワインラベル②を比較した際に、好意度を引き上げていたと考えられるみずみずしく落ち着いた印象ですが、その中でも特に20代はみずみずしさを、50代は落ち着いた印象を強く感じ取っていることが分かりました。 今回のワインのターゲットが50代で、安心感などを伝えたい場合は、ブドウのデザインのワイラベル②がピッタリのデザインということが分かります。 このように、感性AIの感性AIアナリティクスを用いれば、消費者調査を行わずとも消費者データを学習したAIがパッケージデザインの印象を定量定期に評価することが可能です。また、好意度などの総合評価だけにとどまらず、その質的な印象を探ったり、性年代別にどのような差があるのかを確認しながら、デザイン開発に活かしていくことが可能です。 商品開発における効率化とコスト削減方法について、AIを用いた事例を掲載しております。 今回利用した、感性AIアナリティクス の詳細はこちら 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 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。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • CSVデータダウンロード機能で、感性データが探索的分析に活用可能に! ー感性AIアナリティクスー

    商品の成功に欠かせない要素の一つとして、そのパッケージデザインが挙げられます。例えば、コーヒーのパッケージデザインをリニューアルする場合、その効果を客観的に評価する手段が求められます。弊社の感性AIアナリティクスでは、消費者データを学習したAIからパッケージデザインの印象を定量的に瞬時に評価出来ますが、今回バージョンアップに伴い、瞬時に定量評価を行うだけでなく、さらに探索的データ分析を可能とする感性評価結果データのCSV形式ダウンロードが可能となりました! データをダウンロードすることで、貴社に保管されている過去の売上データなどを組み合わせ、感性評価値を様々な指標の説明変数(もしくは目的変数)としてお使い頂くことが可能です。 そこで今回は、ダウンロードデータの活用方法についてご紹介します! 出典:Designed by photographeeasia / Freepik 例えば、こちらのようなコーヒーのパッケージデザインをリニューアルした際を想定します。パッケージデザインの評価結果のデータは、下記のように「CSVダウンロード」のボタンからダウンロードして頂くことが可能です。 ダウンロードすると、このようにデータを取得できます。 このようにして、パッケージデザイン毎の評価結果をダウンロードし、例えば売上など貴社に蓄積されているデータと組み合わせることで、様々なインサイトが得られます。 今回は売上と各感性評価値との相関を算出してみました。(仮の値になります) 相関結果を見てみると、コーヒーのパッケージに関して、リニューアルした4つのデザインの感性評価値と売上の相関から、こちらの商品の売り上げにはパッケージデザインの「上品さ、嬉しさ、暗さ」が寄与していることが示唆されました。 つまり、このブランドを展開していくにあたって、消費者にとってパッケージデザインから上品さが感じられるか、嬉しさが感じられるか、そして暗い落ち着いた色合いであるかが重要ということですね。 今回はパッケージデザインを例にとってご紹介しましたが、このCSVデータのダウンロード機能は、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利用することが可能となります。 いかがでしたでしょうか?感性評価結果のCSVダウンロード機能を活かし、過去のデータと組み合わせながらマーケティング戦略を検討することで、より効果的な商品展開が可能です。新しい機能を存分に活用して、感性の観点からインサイトを得ることで、ぜひ貴社ブランドの魅力を最大限に引き出してみてください。 今回利用した、感性AIアナリティクスの詳細はこちら。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 年賀状のイメージをAIが定量評価!?

    今年も早いもので残すところあと1ヶ月ほどとなりましたね。 新年には、多くの人々が感謝や幸福を表す手段として年賀状を送り合いますが、皆さんは2024年の年賀状の準備は出来ていますでしょうか? 近年はハガキだけでなくメールなどで挨拶をする方も増えていますね。そんな年賀状ですが、新年最初の挨拶としての年賀状は特別な印象を残すものですので、相手にどのような印象を与えるのかは重要となります。 そこで、年賀状の印象をAIで定量評価し、どのような印象が伝わるのか確認してみました。今回扱う年賀状はこちらの3つ。 どれも素敵な年賀状ですが、総合評価は以下の結果となりました。総合的な評価にはあまり差はなく、好まれているかどうかの好意度や、品質感などどれも同じ程度の印象値です。 次に質的な差がどのようにあるのか確認したところ、下記の通りの評価となりました。一番左の年賀状1は激しく強い印象です。また、和風な印象も少し感じられています。赤い龍が印象的で、今にも動き出しそうな躍動感が感じられますが、定量的にもその印象が評価されています。次に中央の年賀状2ですが、こちらは自然で和風な印象が強くなっています。確かに、自然を感じられるような植物の挿絵があったり、富士山に日の丸といった和風テイストなので、しっかりとそのイメージが伝わっていることがわかります。そして一番右の年賀状3は安心感があり楽しく陽気なイメージです。柔らかい色合いが用いられており、文字も丸みをおびている点からそのようなイメージが伝わっているのではないでしょうか。 年賀状から感じられるなんとなくのイメージを、AIによって定量評価することで、はっきりと違いを認識することが出来ました。これで新年のご挨拶がどのような印象で伝わるのか、しっかりと確認してコントロールすることが可能ですね。 今回は年賀状の印象を定量評価してみましたが、感性AIの感性AIアナリティクスは、その他にもチラシやWEB広告のクリエイティブ、さらには消費財などの商品パッケージなどの印象も、消費者の評価を学習したAIによって定量評価することが可能です。技術の進化によって、我々の日常の様々な要素が新たな視点から見直され、より豊かなコミュニケーションが生まれていきます。その波に乗りコミュニケーションの構築について一緒にアップデートしていきましょう。 今回利用した、感性AIアナリティクスの詳細はこちら。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 評価値分布の表示機能で、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 今回バージョンアップに伴い、評価値分布の表示がされるようになりました! 今までは入力されたネーミングなどに対して、AIによる定量評価の結果のみを表示していたので、そのネーミングのイメージが「明るい」印象を持っていたとしても、それが一般的なネーミングと比較して顕著に「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。 そこで今回は、モデルの評価値分布(平均値など)と比較できる機能を実装したので、その機能についてご紹介します! 今回は、ネーミングの音の印象値を分析してみました。弊社のAIのネーミングである「Hapina(はぴな)」の音韻から感じられる印象を定量的に可視化していきます。 評価結果は下記のように算出されました。 緑丸が「はぴな」の音の印象値、そしてグレーの丸がモデルのネーミング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、「はぴな」の印象は「明るい」「現代風な」「高級な」「軽快な」「楽しい」といった印象が突出しているのがわかります。つまり、一般的なネーミングと比較して、「Hapina(はぴな)」は「明るく軽快で楽しく、それでいて先進性や高級感を感じられる」そんなネーミングであることがわかりました。 今度は、評価するネーミングを「はぴな」から「ばびな」へ変更したときに、どのように評価結果が異なるのかを確認してみました。 算出された結果は図の通りで、グレーの値から離れている項目が多く見られる結果となりました。いくつか項目に着目してみると「緊張感のある」「悲しい」「不快な」「嫌いな」といった印象値が高いことがわかります。つまり、一般的なネーミングと比較して、「ばびな」は「緊張感があり、悲しく不快で嫌われる」ネーミングであることがわかりました。なんだか見ているだけで悲しくなるネーミングですね。 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、ネーミングだけでなく、キャッチコピー、パッケージ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。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 森永製菓株式会社様・国立大学法人電気通信大学の共同研究において感性評価AIを活用いただきました

    第 25 回日本感性工学会大会で発表された、森永製菓株式会社と国立大学法人電気通信大学坂本教授との共同研究「子供におけるソフトキャンディ・グミの食感と幸福感の関係に関する研究」において、 ソフトキャンディまたはグミを食べた時に感じたオノマトペ(さくさく、ふんわり等の擬音語・擬態語)を感性に変換するシステムとして、当社の感性評価AI Hapinaを活用いただきました。 この感性評価AI Hapinaは、感性的な印象の数値化・評価を瞬時に行うAIで、感性AIアナリティクスなどにも搭載し、感性のものさしとして多くの企業様の研究または事業において活用いただいております。 詳細は以下森永製菓様ニュースリリースをご覧ください。 電気通信大学 坂本真樹教授との共同研究「子供におけるソフトキャンディ・グミの食感と幸福感の関係に関する研究」について第 25 回日本感性工学会大会で発表

  • 色彩の基礎|色の3属性とは?

    みなさんは、インテリアの配色決めや、PPTでの資料作成などで、色の配色に悩んだ経験はありませんか?もしホームページ作成や、パッケージ作成などそれが仕事に関係すると配色決めの重要度は増してきます。 今回は、色をどのように考えていけばよいのか知るためのきっかけとして、色の基礎である色の3属性(色相・明度・彩度)について解説していきたいと思います。 色の3属性 皆さんはある色について思い浮かべるとき、どのように色のことを考えていますでしょうか? 「青」と一言に言っても、「明るい青」「暗い青」「紫っぽい青」「軽めな青」「くすんだ青」など様々な青色がありますね。色の三属性について理解を深めると、このように様々な色を的確に考え指定することができるようになります。色の三属性には色相、明度、彩度という概念が存在しています。 色相とは まず色相について解説していきます。色相は色合いの違いのことを表します。「青」「赤」「黄」「緑」と言ったように表される色味のことですね。こちらは光の波長の違いによって現れるもので、長波長ほど赤色に近づき、短波長ほど青や紫に近づいて行きます。この色相の変化を輪にしたものを色相環と呼び、ちょうど反対同士に並ぶ色はお互いを引き立て合う補色と呼ばれています。 暖色・寒色に関してはこちらで解説していますので合わせてご覧ください。 明度とは 次に明度について。言葉から想像がつくかと思いますが、色の明るさの度合いを表しています。明るい色のことを高明度の色、逆に暗い色のことは低明度の色と表現します。高明度の色は薄く柔らかい印象、低明度の色は暗い印象になりますね。 彩度とは 続いて彩度。彩度は色の鮮やかさを表します。下記の図では右に行くほど彩度が高く、左に行くほど彩度が低い色を表します。よく「真っ赤」「真っ青」などと表現しますが、この場合は彩度の高い色を指していると考えられます。 無彩色とは ここまで色の三属性についてご紹介してきましたが、無彩色に関しては、色相と彩度が存在せず、明度だけで色を表現することとなります。一般的にはモノトーンなどと呼ばれることもありますね。無彩色である白、グレー、黒は、シックで大人なイメージや、無機質なイメージが与えられます。 Illustratorカラーピッカーでの色相・明度・再度 Illustratorで色を選択するカラーピッカーはこのように表示されますが、右の縦棒で色相を選択し、左の四角の画面から縦に明度を、横に彩度を選ぶ仕様となっています。こういった身近な場面にも色の三属性は使われています。 おわりに 皆さん、色の三属性について理解は深まったでしょうか?これらの色の基本的な属性を理解することで、私たちは様々な色を適切に認識し、指定することができるようになります。ここを起点として色についてより理解を深め、デザイン制作や空間づくりに役立てていきましょう。 感性AIではこのような技術を元に、HAPPINESSを実感できる社会を目指しております。 ご興味がありましたら、ぜひお問い合わせください。Facebookでも情報更新しています!

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