今年に入ってから、AIでパッケージデザインしてくるだけでなく、商品設計まで任せてくるケースが出てきている。
パッケージデザインに関しては、できないことないけど問題も起こるのでマニュアルを作成して対応しました。
なんだかんだで、ベクトルデータに変換する作業が必要。そこまでAIにさせるか、デザイナーにさせるかを判断しもらう必要がある。
これで、対応完了。
一方、商品設計に関しては、過去、パートナー企業で検証した結果、モールで売れている商品をベースにした設計しか示されず、売れる商品設計までAIはたどり着かなかった。
その他、AIによる商品設計では、以下のような商品設計がなされてしまう。
1. 海外での情報も組み込まれた商品設計
2. 関連法規を加味しない商品設計
3. 原料価格まで加味されない商品設計
4. ピークを越えようとしている商品設計
1について、代表的な例は、iHerbの日本語サイトの情報も組み込まれてしまうこと。
日本市場で販売するのに適した商品設計にならない。
当然、日本では、医薬品の成分も商品設計に組み込まれてくる。
2で示すように、日本の関連法規が反映されない。まして、関連法規の規制基準も変化するので、その変化をAIが理解できるようになるのは、もっと先の話だろう。
近年、iHerbの売れ筋成分が指定されるケースも増えているのだが、そういった顧客は、実はAIで商品設計を行った可能性が高い。
ちなみに、配合量条件や配合制限など、原料の使用条件も、全く加味されないだろう。だから、配合量制限のある原料の微量配合が頻繁に指定される。
これは、AIに限らず、広告系の人達が商品設計を行っても起こりやすい。
3は、原料価格という公開されていない（原料メーカーが公開を許していない）情報であり、AIが持てない情報であり、原料単価まで入った原料データベースまで組み込まない限り、加味／反映されることはない。ただし、原料データベースを持っているOEM会社であれば可能です。
実際、AIによる商品設計に限らず、顧客から机上の空論のコストで要望されるケースが非常に多い。それは、その顧客もAIも、原料の価格情報を持たないからである。
4については、実は、致命的な欠点である。
商品の納品までの時間とライフサイクルの変化まで加味されないので、納品時には、もう売れなくなっているケースも少なくないだろう。
現時点において、弊社が行っているようなライフサイクルの変化を先読みした商品設計まで行われることはないだろう。
そもそも、ライフサイクルの変化まで先読みする場合は、以下のライフサイクルの変化を必ず理解しておく必要がある。
AIが商品設計した場合、成長期後期の原料が選定されるケースが多いと推測している。決して、導入期の素材が選定されることはないだろう。
まぁ、売れている商品の調査には、AIが優れていると思う。
一方、創造性が求められると、現段階では難しいだろう。
また、仮に、近い将来、素材ライフサイクルまで加味して商品設計できるようになった場合、商品開発自身が大きく変わるだろう。
商品設計のライフサイクルの進み方が加速しやすくなるだろう。
売れていた商品が、コピー商品によって売れなくなる時期や広告費用対効果が合わなくなる時期が早まる。
そういった時代になると、原料段階から他社が絶対に真似できない要素を組み込む必要性が高まり、原料レベルからマーケット創造するような展開が必須になってくるだろう。
現在、通販勝ち組だけが行っている商品開発が必須になる。
AIの進化により、そういった時代が近づいているのかなぁ？と不安にもなる。
実際、想定より早く、仕事を奪われ始めている業種も存在する。
何れにしても、現段階において、商品設計は、AIより弊社の方が勝っている。
でも、負けないような取り組みを行っていかなければ、何れ差は縮まっていく。
頑張っていくしかない！
パッケージデザインに関しては、できないことないけど問題も起こるのでマニュアルを作成して対応しました。
なんだかんだで、ベクトルデータに変換する作業が必要。そこまでAIにさせるか、デザイナーにさせるかを判断しもらう必要がある。
これで、対応完了。
一方、商品設計に関しては、過去、パートナー企業で検証した結果、モールで売れている商品をベースにした設計しか示されず、売れる商品設計までAIはたどり着かなかった。
その他、AIによる商品設計では、以下のような商品設計がなされてしまう。
1. 海外での情報も組み込まれた商品設計
2. 関連法規を加味しない商品設計
3. 原料価格まで加味されない商品設計
4. ピークを越えようとしている商品設計
1について、代表的な例は、iHerbの日本語サイトの情報も組み込まれてしまうこと。
日本市場で販売するのに適した商品設計にならない。
当然、日本では、医薬品の成分も商品設計に組み込まれてくる。
2で示すように、日本の関連法規が反映されない。まして、関連法規の規制基準も変化するので、その変化をAIが理解できるようになるのは、もっと先の話だろう。
近年、iHerbの売れ筋成分が指定されるケースも増えているのだが、そういった顧客は、実はAIで商品設計を行った可能性が高い。
ちなみに、配合量条件や配合制限など、原料の使用条件も、全く加味されないだろう。だから、配合量制限のある原料の微量配合が頻繁に指定される。
これは、AIに限らず、広告系の人達が商品設計を行っても起こりやすい。
3は、原料価格という公開されていない（原料メーカーが公開を許していない）情報であり、AIが持てない情報であり、原料単価まで入った原料データベースまで組み込まない限り、加味／反映されることはない。ただし、原料データベースを持っているOEM会社であれば可能です。
実際、AIによる商品設計に限らず、顧客から机上の空論のコストで要望されるケースが非常に多い。それは、その顧客もAIも、原料の価格情報を持たないからである。
4については、実は、致命的な欠点である。
商品の納品までの時間とライフサイクルの変化まで加味されないので、納品時には、もう売れなくなっているケースも少なくないだろう。
現時点において、弊社が行っているようなライフサイクルの変化を先読みした商品設計まで行われることはないだろう。
そもそも、ライフサイクルの変化まで先読みする場合は、以下のライフサイクルの変化を必ず理解しておく必要がある。
AIが商品設計した場合、成長期後期の原料が選定されるケースが多いと推測している。決して、導入期の素材が選定されることはないだろう。
まぁ、売れている商品の調査には、AIが優れていると思う。
一方、創造性が求められると、現段階では難しいだろう。
また、仮に、近い将来、素材ライフサイクルまで加味して商品設計できるようになった場合、商品開発自身が大きく変わるだろう。
商品設計のライフサイクルの進み方が加速しやすくなるだろう。
売れていた商品が、コピー商品によって売れなくなる時期や広告費用対効果が合わなくなる時期が早まる。
そういった時代になると、原料段階から他社が絶対に真似できない要素を組み込む必要性が高まり、原料レベルからマーケット創造するような展開が必須になってくるだろう。
現在、通販勝ち組だけが行っている商品開発が必須になる。
AIの進化により、そういった時代が近づいているのかなぁ？と不安にもなる。
実際、想定より早く、仕事を奪われ始めている業種も存在する。
何れにしても、現段階において、商品設計は、AIより弊社の方が勝っている。
でも、負けないような取り組みを行っていかなければ、何れ差は縮まっていく。
頑張っていくしかない！
