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

玩具のデザイン案づくりとアンケートの集計・分析は、Toysカンパニーの製品開発工数のおよそ20％を占めていました。自由記入欄に集まる大量の意見については、主観やバイアスを排した精緻な読み込みが求められ、社内で抱えきれない分は外部への発注でまかなわれていました。

編集部の見立てでは、ここでの本質は作業量そのものよりも、案の幅と分析の客観性が担当者一人ひとりの時間と力量に縛られていた点にあります。案出しは時間をかけた分だけ広がり、分析は読み手が変われば結論も揺れる。開発判断の土台になるはずの材料が、その時々の余力次第で変わってしまう構造だったのではないでしょうか。

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。

画像生成AIの活用により、生成されるデザイン案の数は従来の100倍に増えました。デザイナーは幅広い案を土台に、より洗練されたデザインを仕上げるコア業務へ時間を振り向けられるようになっています。アンケート分析では、主観やバイアスを排した信頼性の高いデータが社内システムだけで得られるようになり、外部発注を挟まない迅速な分析が可能となって、約80％の効率化に至りました。今後は全社や海外のグループ会社への展開も見据えられています。