高速生成・改善できるデザインAIで、モノづくりに革新を起こす「AIR Design」(ICC KYOTO 2020)【文字起こし版】 | 【ICC】INDUSTRY CO-CREATION

高速生成・改善できるデザインAIで、モノづくりに革新を起こす「AIR Design」(ICC KYOTO 2020)【文字起こし版】

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ICCサミット KYOTO 2020 カタパルト・グランプリに登壇いただいた、ガラパゴス 中平 健太さんのプレゼンテーション動画【高速生成・改善できるデザインAIで、モノづくりに革新を起こす「AIR Design」】の文字起こし版をお届けします。ぜひご覧ください!

ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢900名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。 次回ICCサミット FUKUOKA 2021は、2021年2月15日〜2月18日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。

本セッションは、ICCサミット KYOTO 2020 プラチナ・スポンサーのAGSコンサルティング にサポート頂きました。

【速報】“はじまりは「愛」”──ゴミをアートに変え、世界の貧困を解決する異色のアーティスト「MAGO」がカタパルトGP優勝!!(ICC KYOTO 2020)


【登壇者情報】
2020年9月1〜3日開催
ICCサミット KYOTO 2020
Session 6A
CATAPULT GRAND PRIX
強者が勢揃い
Sponsored by AGSコンサルティング

中平 健太
株式会社ガラパゴス
代表取締役社長

1981年生まれ。早稲田大学理工学部卒業後、新卒でインクス(現ソライズ)に入社し国内大手メーカーの業務改善コンサルティングに従事。その後インクスの同期と2009年にガラパゴスを創業。100を超える大手企業のスマホアプリ開発を行う中、デザイン産業のアナログさを痛感し、Deep Learningを活用した画像解析/生成技術を独自自社開発し、デザインAIサービス「AIR Design」をリリース。「AIで、デザインを空気のようにカンタンに。」をコンセプトに、従来よりも圧倒的な速さでバナーやLPなどのマーケティングクリエイティブを生成し、クライアントのCTRやCVRの広告効果を科学的に高めている。ICCサミット スタートアップ・カタパルト 準優勝、G-STARTUP 優秀賞、B-SKET デモデイ MVT(最優秀チーム)、JSSA 優勝、KDDI ∞ Labo 1期生、AERA「日本を立て直す100人」選出。


中平 健太さん 「人工知能で、デザインを空気のように。」

弊社が提供するAIR Designをご紹介させていただきます。

皆さんが日常で目にするこのようなバナーは、

世界では今、年間2億2,000万枚、1秒に7枚も作られています。

この膨大な数のデザインは、このようなやりとりで作られています。非常にアナログで、人間的で、主観的なやりとりです。

私はデザインの会社を経営して12年になります。

現場のデザイナーは、このようなやりとりに非常に苦しめられています。

誰か変えてくれないかと思い待ちましたが、誰も変えてはくれません。

それならどうするか。

ロゴ、LPに続き、バナーを半自動生成するAI

「自分でやるしかない」

そう思った2015年、AI、ディープラーニングと出会いました。

それから3年後の2018年に、我々はロゴを自動生成するAIの開発に成功しました。

その生産性は2倍、3倍? そんなものではありません。

150倍です。

そこからさらに進化させ、我々はランディングページを半自動生成するAIを作りました。

誰もが無理だと言い、バカにされました。しかしできたのです。

その生産性は30倍です。

我々はさらに、賢人たち、先人たち、誰もが取り組んでもうまくいかなかった、バナーを半自動生成するAIを作り、すでに運用しています。

その生産性はなんと45倍です。

2倍、3倍ではない、30倍、45倍、150倍の圧倒的な生産性、爆発的な生産性を実現し、我々はデザイン業界に産業革命を起こします。

なぜ、それができるのでしょうか?

キーワードは「工業化」です。

我々は、誰でも高品質のものが高速に作れる世界を作っています。

AIの客観と人間の作り込みで品質を担保

そもそもデザイン市場は30兆円の規模があるのですが、デザインは手作業で行われるので、全てが人件費です。

これまでは、デザインは非常に主観的なものでした。

しかし我々は、デザインをデータで客観的に語れる世界を作りました。

デザインがデータで語れるので、AIが予測し、AIが高速に試作をします。

そこからさらに、AIのサポートを受けて人間が作り込みをします。

我々はAIと人が融合することによって、デザインを工業化しているのです。

AIが予測をするには、膨大なデータが必要です。

バナーであれば、約20万件のデータを集めます。

そこからAIがパフォーマンスを予測し、データベースを構築します。

さらに特許出願中の弊社独自のAI画像解析技術“Reverse Design”を用いて、何色がいいのか、どんなキャッチコピーなのか、女性は右向きなのか左向きなのか、そこまで子細に因数分解すると、パターンが見えます。

そこからはAIが高速にバナーを自動生成してくれます。

1,000個、2,000個、必要であれば1億個でも作ることができます。

そして、AIが改善ポイントを予測し、そこからカーニング(文字間の調整)といった最後の微妙な調整は、人間が作り込みを行います。

ここに品質が宿るのです。

製造業でのプロセス改善経験をデザイン業界に持ち込む

我々はこのようにデザインを工業化していますが、

なぜ工業化できるのでしょうか。

我々ファウンダー3名は、もともとINCSという会社の製造業のプロセス改善コンサルタントでした。

これまでは職人の頭の中にある思考プロセスを可視化、標準化、自動化することによって、圧倒的な生産性を実現してきました。

そして今度は、それをデザインの世界に持ってきました。だから工業化できるのです。

作り手を圧倒的な生産性で変えると、買い手の体験も変わってきます。

キーワードは、「自動アップデート」「進化し続けるデザイン」です。

バナーデザインも、効果を見ながらAIで高速改善

今存在する広告デザイン制作市場は約5,000億円で、中小企業ばかりです。

広告というものは日々、状況や情報が変化します。

変化についていくため、アプリやソフトウエアであれば、自動でアップデートするのが当たり前です。

しかしデザインは、納品で終了し、アップデートとは程遠い世界にありました。

そこに疑問を持ち、我々はソフトウエアを作りました。

デザインをセットすると、CTR(Click Through Rate:クリック率)、CPA(Cost Per Acquisition:ユーザー獲得コスト)といったデータで評価され、パフォーマンスを確認することができます。

この例ではパフォーマンスが悪いので、AIに診断をしてもらいましょう。人間が注視するポイントをAIがヒートマップで予測してくれたり、データで因数分解します。

改善ポイントが分かると、そこからはAIがサンプルを作ってくれます。

今回はサンプルを5枚作りました。

どれがいいのか分からなくても、スコアが付いているので大丈夫です。

一番右のスコアが9.01ポイントなので、「これがいい、では更新をしよう」とサンプルを選択します。

ここで人間がやっていることは、見て、判断してボタンを押す、それだけでデザインがアップデートされます。

我々はそんな時代を作っているのです。

勝ちが分かり、高速に改善するので、広告の効果が上がります。

偶然だと思われる方も、我々は再現をしていますのでご安心ください。なぜなら工業的だからです。

再現性をもってデザイン領域を拡充

サブスクモデルでAIR Designを提供し、サービス開始から12カ月で122社に導入いただいています。

今後、我々はこのプラットフォームを拡大していきます。

まずはラインナップの拡充です。

現在、ランディングページ、バナー、動画のラインナップがあります。

そこにチラシやポスティング、DM、アプリ、テレビCM、思いつく限りのグラフィックデザイン領域に進入していきます。

ラインナップが増えれば、顧客が増えます。

リソースも、我々はプロセスを工業化しているので、再現性を持って拡大をすることができるのです。

このプラットフォームを拡大していきます。

デザイン×工業化×テクノロジーで世界へ

さらに、「世界へ」。

私たちには、すでに世界で売れた実績があります。

アメリカ、ブラジル、イギリス、イタリア、プエルトリコまで、我々のAIR Designで作ったデザインはすでに世界で売れています。

デザインに工業化という考えを持ち込み、テクノロジーで世界で勝ちます。

トヨタやユニクロ、これまで日本の会社で世界に勝ってきた会社の共通項目は何だと思われますか?

「モノづくりの革新」です。

我々はデザインという産業にモノづくりの革新を持ち込み、世界で勝ち抜きます。

「人工知能で、デザインを空気のように。」

今回のスライドも、すべてAIR Designで生成しました。

以上です。ご清聴、誠にありがとうございました。

▶︎実際のプレゼンテーション動画もぜひご覧ください。

(終)

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編集チーム:小林 雅/浅郷 浩子/フローゼ祥子/小林 弘美/戸田 秀成

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