特集

Special Feature

商品パッケージにおけるAIの研究的利用の提案
三坂 昇司
公益財団法人流通経済研究所 主任研究員
リアル店舗活性化プロジェクトマネジャー

アブストラクト：AIの利用は、今後「人間がAIから学ぶ」というスタイルも主流になっていくと考えられる。
本稿では、まず商品のパッケージデザインにおける店頭の課題を確認する。その後に流通経済研
究所・店頭研究開発室が企画・運営するリアル店舗活性化プロジェクトで育成に取り組んでいるAI視線推定機能を用いて商品のパッケージデザイン評価の事例を取り上げ、AIの「研究的利用」について可能性を検討したい。
キーワード：パッケージ、AIの活用、AI視線推定機能、研究的利用、リアル店舗活性化プロ
ジェクト

1 はじめにすら全く勝てなくなった。しかしながら、プロ棋士たちが落胆して囲碁を打つのをやめた、ということはなかった。プロ棋士たちは AI囲碁という競技をご存知だろうか。中国での打ち方を参考にして戦術を研究するようには論語や孟子など歴史的な書物にも登場するなり、囲碁界の潮流は「AI が人間の打ち方ほど伝統的な競技として知られる一方で、現を学ぶ」という段階から「人間が AI の打ち代においてもプロ棋士が存在する人気競技で方を学ぶ」というスタイルへと変わっていっある。

た。現に近年 20 歳で名人位を獲得するなど、囲碁は人間と AI の関係を考える事例として非常に興味深い。古くから人間は、より若いプロ棋士たちが台頭しているのは、AIからの学びの影響も大きい。

強くなるための最善の一手を研究し続けてさて、現在の流通・小売業界でも、買物アき た。 と こ ろ が、DeepMind 社 が 開 発 し た

プリ・買物カートを用いた売場内レコメンデ「AlphaGo」 と 呼 ば れ る 囲 碁 AI が 2016 年 にーションや売場における買物客の属性認識な登場してから、あっという間に並み居るプロ

ど、AI の活用は広がりを見せている。これ棋士たちが勝てなくなった。AlphaGo は人間らの事例では、十分に蓄積された ID-POS デの打ち方を学習した AI であったが、その数ータや店頭におけるセンサーカメラのデータカ月後に同じく DeepMind 社から「AlphaGoをもとに買物客情報を学習した AI が、そのZero」という AI 同士の対局だけで強くなっ買物客それぞれの好み・嗜好を推定する取りた AI が登場し、トップレベルのプロ棋士で組みが多いように思える。一方で、食品メー

特集 ● データとAIを活用した顧客理解の深化

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カーとしては、店頭における買物客に向けた

図表1

アプローチの段階で AI を十分に活用できて非計画購買率の推移いないのが現状である。後述するが、従来のブランド計画

カテゴリー計画

ブランド変更非計画購買

商品パッケージのデザイン業務には「買物客の視点」という点で課題が残されており、そ%こに AI を活用した取り組みの余地が十分にあると考えている。特に冒頭で示したような、%「人間が AI から学ぶ」というスタイルでの可能性があるのではないかと考える。

%

本稿ではこのような AI の利用方法を「研究的利用」と呼び、商品パッケージのデザイン業務における新しい効果検討手法として提案を行いたい。まず、店頭での買物客の実態をもとに商品パッケージの課題を確認する。

その変化を分析している。図表１を確認する

その後で流通経済研究所が構築した AI を活と、非計画購買率は 1996 年が 72.6%、2006 年

用した商品パッケージの評価分析事例を紹介が 73.8%、2016 年は 76.7% となっており、長し、AI の研究的利用の可能性について検討期的なトレンドとして高まっている傾向を確する。

認することができる。この要因としては、食品・日用品の製品関与度が低いことや、有職

2

店頭から見る商品パッケージの課題主婦の増加、生活時間におけるその他の時間への関心の割当てなど、様々なことが考えられる。店頭で購買意思決定を行う買物客の傾商品パッケージは、リアル店舗における買向に合わせた、売場で選ばれるような商品パ物客との購買前の最後の接点である。しかしッケージの重要性は高いと言えるであろう。

ながら、十分な接点の時間を持てていないのが現状である。

また、コロナウイルス感染症の拡大に伴い、買物客の計画購買の増加が指摘されている。
2020 年度は、同感染症への対応で買物環境［1］非計画購買率の推移
まずは、商品パッケージの重要性を基本的な店頭に関する指標から確認する。

は激変したものの、外出自粛に伴う内食需要の増大に合わせて前年比を上回る業績を確保した食品スーパーも多い。2021 年度も業績

図表１は近年における食品スーパーの非計を維持するであろうことを考えると、やはり画購買率の推移である。非計画購買とは、消非計画購買の促進は重要になると言える。

費者が店内に入るまではその商品の購買を計画していないが、来店後に店内で商品選択を［2］定番売場の優位置における商品視認時間して購買する行為であり、購買した商品数に一方で、商品棚に目を向けると、１商品あ占める非計画購買の割合を非計画購買率と言たりの視認時間は非常に短いことが明らかにう。流通経済研究所では、数年に１度の頻度なっている。

で、非計画購買率を調査しており、時系列で2015 年に流通経済研究所では売場設置型
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アイカメラを用いて、定番売場の優位置におリニューアルを含め、新商品数は多く、１商ける商品視認の仕方を調査した。この調査で品あたりの管理コストの圧縮は難しいのだ。

は、売場設置型アイカメラ（富士通コンピュ

また、商品パッケージが売場でどのように見ータテクノロジーズ社「EyeExpert」）を定られているかを確認したくても、実際にアイ番売場の優位置の棚に設置し、およそ 50～カメラを使っての消費者調査をすべての商品80cm の距離からの買物客の視線データを取で行うことはできない。さらに消費者調査上得した。なお、定番売場の優位置は、通過率の問題点として、模擬棚調査におけるリアリや視認率の高さによって販売力が高い売場のティの問題も挙げられる。リアル店舗では商ことである。

品は他の競合商品の中に陳列されるため、売1)調査結果について、定番売場の優位置にお場の中でのパッケージ評価の重要性が認識さける視認時間は１人あたり 1.93 秒であることれている。そのため模擬棚に陳列した状態でが明らかになった。さらに１商品あたりの視の視認性や受容性の調査も行われるが、多く認時間は１人あたり 0.99 秒であった（図表２）。の商品パッケージ案を調査することも難し目的の商品を詳細に確認したい買物客は、棚い。前述の通り、コスト面での課題がある中から手にとって時間をかけてその商品パッケで、デザイン業務における感性的な評価にはージを確認するであろう。しかし、買物客が課題があると言える。消費者調査をもとに科売場から商品を視認する段階ではわずか１秒

学的に決定できれば良いが、多くの商品パッ程度しか商品パッケージを見ていない。買物

ケージのデザインは一部の担当者のセンスと客にアピールして、非計画購買を促進するた経験に基づいて行われるケースが多く、発売めには、短い時間で目にとまり、かつ興味をされるまで買物客の受容性が十分に検証でき持たれる工夫が必要であることが示唆される。

ないこともある。

このように、商品パッケージの重要性は極

このように商品パッケージにおいては、買めて高いと認識できるにもかかわらず、商品物客視点でより科学的に魅力的なデザインを開発の現場では１商品あたりの開発コストを決定できる余地があるだろう。買物客の様々十分にかけることができない現状もある。商なデータを学習した AI があったとしたら、品パッケージのデザインは、商品ブランドにデザイン起案の段階から買物客視点を取り込おいて売上を左右する重要な業務であるが、むことができるであろう。流通経済研究所では、これまでの店頭生産性を高めるための研

図表2究を拡張し、これらの課題に対して AI を用

定番売場の優位置における視認時間いて解決を目指す取り組みを進めている。次節以降では、取り組みの概要と AI 視線推定

視認時間（秒）秒機能を用いた研究的利用による分析事例を紹秒介する。

3 AI視線推定機能の概要
リアル店舗活性化プロジェクトは、2012
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年にスタートし、流通経済研究所・店頭研究したヒートマップを得ることができる（図表開発室が企画・運営する研究プロジェクトで、３）。

進化し続けるリテールテクノロジーを活用し、また従来のアイカメラを用いた計測結果と店舗内における買物客の行動を分析し、買物異なる点は、視認時間の長さによる注意配分価値を高め、ストア・ロイヤルティを高めるを表す結果ではなく、無意識に向けられる前売場施策について研究するプロジェクトであ注意的処理を示す結果を推定する点である。

る。2018 年度からは、新しい展開として VR

これまで買物客の無意識の処理を可視化する（バーチャル・リアリティ）を活用した店舗ことは容易ではなかった。また、無意識の処施策の研究や脳血流計測による無意識の買い理を調査することも容易ではなかった。本プ

やすさ評価や取得したデータの活用としてロジェクトでは、無意識の処理によるデータAI の育成に取り組んでいる。2021 年１月末を大量に集め、AI に学習させることにより時点では取得した視線データを学習した AI可視化することで、その課題を解決し、実務視線推定機能まで利用できるようになっていに活用することを可能にした。

る。

この買物客の視線を学んだ AI 視線推定機

AI 視線推定機能には、ジオクリエイツ社

能を利用することにより、パッケージのデザのサービス「ToPolog」を利用している。こイン検討や、視認性の高い売場づくりの検の視線推定機能は、あらかじめ売場の画像デ

討、POP のデザインの検討に役立てることータとその売場を視認した買物客の視線デーができる。この AI の活用により、これまでタを学習した AI である。売場における買物感覚的に行われていたデザイン業務の領域に客の視線を学習しているため、画像を AI に対して、買物客の視点から一定の指針を提供読み込ませることにより、買物客の視線に基することができるようになった。次節以降でづき、どの要素が視認されやすいかを可視化

は、この AI 視線推定機能を用いて商品パッ

図表3
AI視線推定のイメージ

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ケージや売場陳列を評価した事例を示す。

り当てられる。
分析結果を見ると、以下の３箇所の視認率

4

AI視線推定機能による商品パッケージ評価の事例［1］商品パッケージ単体での分析が高いことがわかる。
まず、「瓶に映る光」である。この光は、撮影上で写り込んだ照明である。撮影環境による要因であり、商品固有の結果であるとは

まず、商品パッケージを AI 視線推定機能考えにくいが、この結果より、光の当たり方で評価した事例を確認する。図表４の左写真

によっても視認のされ方が異なると考えられ、はある日本酒の製品である。この商品は、企売場での演出、店内照明の当たり方なども重業が地域で暮らす人と一緒に田植えから稲を要であることが推測できる。

育て、作り上げた日本酒である。地域で暮ら第二に漢字の「結」、特に「士」の部分である。

す人との繋がりを表す「結」の文字が商品の漢字全体ではなく、漢字の一部に対して視認重要なコンセプトを表している。

率が高いという推測結果であることが注目す

この商品について、AI 視線推定機能で評べき点であろう。一部に注目が集まる部分が価したものが図表４の右写真である（注：本わかるということは、商品名やその他文字に来はカラーでの出力であるが、紙面上の制約用いるフォントのデザインについても検討可により白黒で出力されている点をご容赦願い能であるということを意味していると考えらたい）。出力結果について、推定される視認れる。

率は当該商品を視認した人数に占める当該要そして第三に漢字の「霞」の一部分である。

素を視認する人数を推定した割合である。相この漢字は字画が多く複雑になっており、密対的に高い要素付近に赤いヒートマップが割度が高い部分に注目が集まっていると解釈す

図表4
商品パッケージ単体でのAI視線推定結果

検証画像

推定結果

【視認率】

高低

AIによって推定された視認率が高い部分

注：本来はカラー出力であるが、紙面上の制約により白黒で出力している

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ることができる。このことから前述の通り、

まず、最上段の小容量商品について、そのパッケージにおける文字情報のデザインにつ上の部分の視認率が高いと評価された。このいても検討することが可能であろう。

売場の最上段陳列は４合瓶の高さで揃えられ今回の事例について、総合的に考えると、ているものの、注目が集まった部分のみ小容

まず商品コンセプトを表す重要な文字「結」

量の商品が並んでおり、商品の高さが揃ってについては、視認されやすい傾向を確認するいない。高さの違和感から視認率が高い評価ことができた。商品画像を入力するだけで、が得られたものと考えられる。また、同じく評価できるため、パッケージデザインの検討

最上段に１SKU のみ１升瓶が陳列されてい段階から、視認されやすい文字の配置やフォる部分も視認率が高いと評価された。前述のントを確認することができる。

事例と同様に最上段における陳列の違和感から、視認率が高まると評価されたと考えられ［2］売場での視認性分析の事例る。

次に図表４で示した商品を売場に陳列した

その他にも商品に添付された首掛け型の場合（図表５の左写真）の AI 視線推定機能

POP やインストア・マーチャンダイジングの評価事例を確認する。図表５の右写真はで言われる最下段の突き出し部分の商品につAI 視線推定機能で評価した結果である。商いても視認率が高まるとの評価が確認され、品パッケージのみの結果と同様に買物客の視既存理論との整合性も見られた。

線を学んだ AI が視認率を推定し、ヒートマ一方で、前項で確認した商品については、ップを出力したものである。なお、対象商品

売場陳列における分析では視認率が高まるとは図表５の A に図示している。の評価が得られなかった。この結果は、様々分析結果を見ると、以下の４箇所の視認率が高いことがわかる。

な商品が陳列される実際の売場では、無意識に視線を集めることはできず、商品パッケー

図表5
売場における商品パッケージのAI視線推定結果

検証画像

推定結果
A

【視認率】

高低

AIによって推定された視認率が高い部分

注：本来はカラー出力であるが、紙面上の制約により白黒で出力している

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ジが売場の中で埋もれてしまっていることをちろん今後、AI による生成技術も利用でき意味するのであろう。

るようになるとも考えられるが、現段階ではよりよいデザイン案を複数用意することは研5

商品パッケージデザインの買物客視点での科学的な評価に向けて究的利用を進める上で不可避な課題と言えよう。同時に生成技術の発展についても期待とともに今後の動向に注目しておきたい。

AI の研究的利用では、実際に買物客に対して調査する従来的な研究から、AI に対して刺激を提示し知見を得る方向性に一部が変わっていくだろう。例えば、商品パッケージ検討段階での複数案からの絞り込みや、あるいはデザインを起こす試行錯誤の段階からAI を活用すること、さらには冒頭で示したような新たな発案のために AI から知見を獲得することに利用することもできる。もちろん従来の手法を否定するものではない。当面
実務の現場では、人と人のコミュニケーションによって動いていくと考えられるので、実際の買物客に対して調査を行う手法はなくならないだろう。
言うまでもなく、研究的利用を実現していくためには課題も多く存在する。最後に２つの課題を指摘しておきたい。
１つは、AI の信頼性に関する課題である。
AI がアウトプットする結果に対してどの程度信頼がおけるかは、活用していく上で大きな課題になる。ただし、「人間を正として、AI がどの程度それに適合しているか」という視点で信頼性を評価することには注意が必要である。近年、人間自体が正しく自身のことを語れないことも指摘されているため、信頼性の評価は難しい課題である。
そして、もう１つはパッケージデザイン案起案に関する課題である。デザイン案は現段〈注〉

階では人が作り出すより他ない。研究的に知1） 株式会社富士通コンピュータテクノロジーズ 小型視線検出システム「EyeExpert」 https://www.fujitsu.com/jp/group/fct/products/discontinued/
eyeexpert/（2021 年２月５日アクセス）

見を得るには、AI に比較評価させるために複数のデザイン案を用意する必要がある。も特集 ● データとAIを活用した顧客理解の深化

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