セガサミーの生成AIで玩具のデザイン案が100倍、アンケート分析も内製化

汎用のモデルに任せきりにせず、自社が持つ既存製品の画像を学習させたうえで案を出させる設計が、この取り組みの核にあります。既存デザインを踏襲した改善案という形で出力の方向をあらかじめ絞れば、大量に生成しても検討の俎上に載せられる案が残ります。デザイナーの立ち位置を、ゼロから発想する側から、出てきた案を選び磨く側へ移す組み立てとも言えます。

アンケート側では、意見の抽出と分類で止めず、その背景にある感情の読み取りから製品改善案の提案までを一つのシステムに通した点が効いていると考えられます。分析結果を人が改めて解釈し直す工程が挟まらないぶん、読み手の主観が入り込む余地が構造的に小さくなります。数万件という規模の回答を前提に機能を組んだことも、外へ出していた工程を社内へ戻す判断を支えたはずです。

環境をつくる主体と使う主体を分けた進め方も見逃せません。ホールディングス側が生成AI環境の構築を引き受け、玩具事業を担うToysカンパニーが実務で回す。しかも検証の題材に「動く絵本プロジェクター Dream Switch」という実在の製品を据えており、机上の試用ではなく実際の開発対象で有用性を確かめる形になっています。