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デザイナーへ委託する場合のデザイン選出根拠づけの事例！
お菓子メーカーへ、イメージ分析AIツール「感性AIアナリティクス」を 導入した事例についてご紹介いたします。 同メーカーでは、パッケージの選定基準が勘になってしまっており、調査する 費用もなく、コンセプトの伝わるデザインをどう選べば良いかお悩みでした。 導入後は、画像をアップロードするだけで色彩印象をグラフで可視化。 複数のアイディアの中から消費者に届けたい感性価値を持ったパッケージを 根拠を持って選出することが可能になりました。 【事例概要】 ■導入前 ・パッケージアイディアをいつも感覚的に選んでしまっているけれど、本当は 根拠付きで選出して売り上げ貢献していることを社内に示して行きたい ■導入後 ・視覚的に分かりやすい選出根拠を用いることで、社内での納得度が上がり 所属部署の存在感を示すことも出来た ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
よりよく向上させていくことで顧客満足度の高い製品やサービスを作り出していくことが出来ます
感性品質は、顧客が製品やサービスを体感し、その感覚や感情に 基づいて評価する品質のことです。 つまり、製品やサービスが提供するものを五感によって評価した、 その印象や感じ方について焦点を当てた品質評価の概念です。 この感性品質を適切に評価し、それをよりよく向上させていくことで 顧客満足度の高い製品やサービスを作り出していくことが出来ます。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
機能、品質、価格といった機能的な価値だけでは、製品の差別化が難しくなってきています
感性価値とは、高機能性、高信頼性、合理的価格といった 従来型の価値を超え、生活者の感性に働きかけ、 その感動や共感を呼び起こす価値のことです。 様々な学者による一連のブランド研究の中で、製品の価値は大局的に 機能的価値と感性価値が存在することがわかっています。 技術革新によってコモディティ化が進む中、機能、品質、価格といった 機能的な価値だけでは、製品の差別化が難しくなってきています。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
評価結果の統計的手法は様々であり、評価の差の意味を判断するために計画的なアプローチが必要です
官能評価は、人の五感（視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚）を用いて 物の特性や感覚そのものを測定し、統計的に解析する方法です。 これにより、評価の要素を分解し、人々がそれぞれの感覚を使って 物事をどのように評価しているかを調査し、結果を分析します。 官能評価は食品分野などで広く使用され、物理的・化学的に説明できない 感覚的な現象を理解するのに役立ちます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
感性AIにおける擬音語・擬態語の分類の定義をご紹介いたします
擬音語とは、「焚き火の燃える音」を「ぱちぱち」、「すずめの鳴き声」を 「ちゅんちゅん」と表現するように、外界の音や動物の鳴き声・人の叫び声 などを模した言葉です。 特に、動物の鳴き声・人の叫び声などを模した言葉は擬声語とも言います。 擬音語と擬態語を総称したものをオノマトペといいます。 擬音語・擬態語の分類は研究者や文献によって異なりますが、 感性AIでは上記のように定義しています。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
シズル感とはなにか、具体例もあわせてご紹介します
シズル感とは、食品や料理などを広告する場面において、 食欲や購買意欲を掻き立てるような瑞々しさを表したり 五感を刺激する表現を行うことです。 例えば、焼いている肉の臨場感を「ジュージュー」と表現したり、 パンケーキの柔らかさを「ふわっふわ」と表現したりすることを指します。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
反射特性やヒストグラム統計量などの視覚情報についてご紹介
視覚から得られる情報の中には、形、明るさ、色、奥行きなどといった 基本的な特長量があるが、それ以外の知覚情報について解説します。 （1）反射特性 （2）ヒストグラム統計量 （3）半透明感 （4）液体の粘性 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
色の寒暖感や進出色・後退色、膨張色・収縮色などについてご紹介！
色彩知覚感情とは、「白」を見たときに「純粋」と感じたり、 「赤」を見たときに「情熱的」と感じるように色彩の知覚に よって生じる感情のことです。 個人差はありますが、共通してある程度の傾向があり次のように まとめられています。 ＜色の寒暖感＞ 赤系統の色はあたたかく、青系統の色は冷たく、涼しく感じられる。 前者が暖色、後者が寒色。 ＜進出色・後退色＞ 2つの色が同じ距離にあっても、赤系統の色は近くに、青系統の色は 遠くに感じられる。前者が進出色、後者が後退色。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
コンテンツベースのフィルタリングと協調フィルタリングについてご紹介！
情報フィルタリングには、基本的に二つの主要なアプローチがあります。 ＜コンテンツベースのフィルタリング(内容ベースフィルタリング)＞ 一つは、コンテンツベースのフィルタリング(内容ベースフィルタリング)で、 これは対象のコンテンツから特徴量を抽出し、そのコンテンツに対する 評価から嗜好情報を抽出しモデル化します。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
AI開発において非常に重要！AIモデルの機械学習に利用されます
アノテーションは、データに対してタグやメタデータなどの情報を 付与するプロセスを指します。 これにより、テキスト、画像、音声、動画などの多様なデータ形式 において、それぞれのデータ要素が何を表しているのかを明確に することができます。 AI開発においては、アノテーションが非常に重要です。 アノテーションされたデータは教師データと呼ばれ、 AIモデルの機械学習に利用されます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
有利な性質を持つ個体は環境への適応に成功し、多くの子孫を残すことが可能！
遺伝的アルゴリズムは、1975年に考案されたもので、 その基盤にはダーウィンの進化論があります。 進化論の中でも特に重要なのは自然淘汰説です。 これによれば、同じ種であっても個々の生物は異なる 性質を持ち、その中から有利な性質を持つ個体は環境への 適応に成功し、多くの子孫を残すことができます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
学習したデータから文章、画像、音楽など様々なものを生み出します！
生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれる、 AIの一種です。 生成AIは、学習したデータから文章、画像、音楽など様々なものを 生み出します。 新しいアイディアの創出を行えるため、人間の仕事をサポートする ツールとして期待されています。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
テキストや画像からターゲットが連想するワードを確認！イメージを表現する語彙の探索
当社「感性AI MateriaLink」の「ブランドオーナー」様での利用イメージを ご紹介いたします。 ブレスト会議、ターゲットヒアリング・アンケートでは、テキストマイニングで 自由記述の文書を分析。頻出単語や単語同士の関係性を視覚的に把握。 素材探索では、曖昧なイメージの感性を定量化。素材メーカーと連携し、 求める感性を発現する素材を探索します。 【機能】 ■テキストマイニング ■テキスト連想 ■画像連想 ■テキスト画像 ■テキスト感性評価 ■画像感性評価 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
消費者に対して複数の質問をし、考えを掘り下げる手法をご紹介！
ラダリング法とは消費者が商品を選んだ潜在的な理由や、消費者が持つ 潜在的な価値観を調べるための手法です。 ラダリング法による調査では、消費者に対して複数の質問をし、 考えを掘り下げます。 ラダリング法の基本となる質問は「なぜそれが、あなたにとって 重要なのですか」です。この質問を繰り返し、潜在的な理由や価値観を 明らかにします。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
オノマトペが表現するモダリティ・五感の多義性などについてご紹介
当資料では、言葉の音の印象を探ることにおいて、大きなキーワードとなる オノマトペと音象徴について解説しております。 日本語のオノマトペ研究や、言語の恣意性と音象徴、オノマトペの 品詞について掲載。 この他にも、オノマトペの誕生と消滅と変化の歴史も詳しくご紹介 しておりますので、ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■オノマトペと音象徴 ■言語の恣意性と音象徴 ■日本語のオノマトペ研究 ■オノマトペの品詞 ■オノマトペが表現するモダリティ・五感の多義性 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
