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Q1.Crepo(クレポ)パッケージデザインAIとはどのようなサービスですか?

株式会社プラグが提供する、コンセプトの作成から、ネーミング・キャッチコピー、パッケージデザイン、プロダクトデザインの作成、デザインやコンセプトの客観的評価までをワンストップで行える「商品企画支援AI」です。商品開発にかかる時間とコストを大幅に削減し、担当者の企画力を底上げします。

Q2.どのような人・企業におすすめですか?

大手消費財メーカーのブランドマネージャー、商品企画担当者、デザイン部、商品開発者全般(サービス開発も含む)、研究開発(R&D)部門の方に最適です。部署異動してきたばかりで経験の浅いマーケターから、ブランドを統括する方まで商品開発に携わる方に役立ちます。特に、経験の浅い担当者でも、AIのサポートにより、ベテランと同等のレベルで素早く企画を立案・視覚化し、社内で共有できる状態(7合目)まで引き上げることができます。

Q3.商品企画の「アイデア出し」はどのようにサポートしてくれますか?

リサーチ・デザイン業界で40年以上の実績を持つプラグ社独自の「5つの発想アプローチ(市場ニーズ、トレンド、新技術など)」をAIに搭載しています。ユーザーはアプローチを選択し、AIとチャット形式で壁打ち(対話)を行うだけで、多角的な視点から商品のコンセプトを簡単に作成できます。

Q4.Crepoの「デザイン評価」はどのようなデータに基づいていますか?

はい、非常に高い信頼性があります。東京大学との共同研究で開発され、総務大臣賞を受賞したAIシステムを採用しています。1,500万人以上の実際の消費者データに基づき、「好意度予測スコア」「19種類のイメージワード」「印象に残る部分を可視化するヒートマップ」を算出し、客観的な数値として提示します。資生堂、ネスレ、味の素、カルビー、伊藤園など1,000社以上の導入実績があります。

Q5.以前の「パッケージデザインAI」とは違うサービスですか?

「パッケージデザインAI」が大幅に進化し、名称を「Crepo(クレポ)」にしました。従来の高精度なデザイン評価機能はそのまま継続してご利用いただけます。新たに「コンセプトの作成」と「ネーミング・キャッチコピー生成」「テキストからのパッケージデザイン、プロダクトデザイン、キービジュアルの画像生成(視覚化)」機能が追加され、商品開発プロセス全体をサポートするツールへと進化しました。

Q1.他のAIとの違いは?

下記の点が違います
【商品企画に特化したAIです】
商品企画に必要な、コンセプト作成、ネーミング・キャッチコピー、パッケージデザイン、プロダクトデザイン、キービジュアル作成、デザイン評価ができる商品企画AIです。
【商品企画ノウハウが盛りだくさん】
生成のプロンプトには商品企画に必要な40年のノウハウが詰まっています。コンセプトの作り方やデザインのアイデアなど、最先端の開発ノウハウが盛り込まれているためAIや商品企画に不慣れな方でも質の高い商品企画が可能です
【プロンプトの必要がありません】
より容易に生成できるようプロンプトアシスト機能がついています。この機能を使うことでプロンプトを入力せずに生成することが可能です
【生成した評価スコアを算出】
パッケージデザインの生成では評価スコアを算出することができます。
【幅出しが得意】
複数モデルが搭載されていて、一度に複数案生成可能なので効率的に幅の広い生成が可能です。法律的にまだ定まっていないことも多く、デザイナーによる再作成をおすすめしています。
その後の知財確認については通常のフローと同様に考えていただければ問題ないと考えています。

Q2.生成画像の著作権はどうなっていますか?

法律的にまだ定まっていないことも多く、デザイナーによる再作成をおすすめしています。
その後の知財確認については通常のフローと同様に考えていただければ問題ないと考えています。

Q3.生成画像を入稿データまで作成することは可能ですか?

システムとしては入稿データまで作ることはできませんが当社にご依頼いただければ作成いたします。お気軽にお問合せください。

Q4.どのような場面で活用するのがおすすめですか?

初期デザインの作成や修正やバリエーション出し、社内報告やオリエン時のイメージの共有、調査時の提示画像などでご活用いただいております。

Q5.デザインの知識がなくても使えますか?

デザイナーでなくても、商品のコンセプトやアイデアがあれば大丈夫です。

Q6.生成には複雑なプロンプトが必要でしょうか?

必要ありません。プロンプトを作成するアシスト機能があるので、商品カテゴリーやコンセプトを入れるだけで、最適なプロンプトを作成できます。

Q7.どんな商品に向いていますか?

パッケージデザイン、プロダクト、キービジュアルの生成メニューがあり、どんな商品の生成にも適しています。フリーというメニューもあるので画像の素材なども生成可能です。

Q8.設定した画像やプロンプトはいつまで残りますか?

画像は1ヶ月で自動削除します。プロンプトは削除していませんが、依頼があれば適宜削除はできます。

Q1.どのような場面で活用するのがおすすめですか?

現行デザインの課題抽出やデザイン案の絞り込み、デザイン説明時の客観的評価や上市後デザインの振り返り、調査の前のスクリーニングとしてご活用いただいております。

Q2.AIはどのような調査結果を学習させていますか?

2015年から毎年、春と秋に実施しているパッケージデザイン好意度調査(webリサーチ)で収集したデータになります。1商品につき1,000人、20代~50代の男女各125人ずつ均等に割り付けた調査結果を学ばせています。現在、16,556商品、1655万6000人のデータセットを使用してAI学習しています。(2026年8月現在)

Q3.どのような商品に向いていますか?

デザイン評価が可能なカテゴリーは食品や飲料、調味料、化粧品、日用品など、スーパーやコンビニで売られている55種類について、精度が高く評価できます。それ以外カテゴリーについては類似のカテゴリーかその他を選択していただくことで評価が可能です。

Q4.自分の担当商品のカテゴリーがないのですが、追加できますか?

カテゴリー追加は有料で追加可能です。

Q5.どんな画像をアップロードすればよいですか?

画像については「真正面」のパッケージデザイン画像をご用意ください。写真がない場合はイラストレータからの画像でも評価することは可能ですが、できるだけ実際の商品に近い陰影を表現されることをお勧めします。また、デザイン案によって明度や彩度などが異なると、その点が予測結果に反映されてしまう場合があるため、画質は同条件のものをご用意ください。詳しくは画像についてを参照下さい

Q6.予測精度はどれくらいでしょうか?

予測精度とは学習モデルで使用したパッケージデザイン画像とは別に用意した検証用のデザイン評価の実測値と予測値の関係になります。予測精度については平均絶対誤差と相関係数で見ており、それぞれ0.139と0.774となっています。誤差はスコアの正確性を、相関係数はデザイン順位の正確性を見る指標です。詳しくは精度についてを参照ください。

Q7.解約して改めて再契約した場合、過去のデータは残っていますか?

プラン解約後も、過去の予測スコアデータは半年間は残っていますのでご安心ください。但し、画像データは定期的に削除しますのでタイミングによっては消えていることがあります。また、アカウント削除ご希望の場合は、全てのデータを削除させていただきます。

Q8.ヒートマップ評価の仕組みは?

パッケージ内の印象的な部分を範囲選択する消費者調査の結果を学習させ、評価予測をしています。※棚ヒートマップも同様です。

Q9.ヒートマップについて、カーソルを合わせたときに表示される数値(%)は、何の数値とみればよいのか?

パッケージ内で、そこが印象的な部分として範囲選択される割合を予測しています。

Q10.棚ヒートマップの使い方は?

店頭で競合と並んだ時のパッケージデザインの注目度の比較や、棚割り検討されている時にご活用いただいております。

Q11.スコア差どの程度あれば有意差があるといえますか?

予測なので有意差という概念はありません。ただ経験則としては、好意度で0.1違えば差がでると考えています

Q12.パッケージの文字は評価に影響しますか?

コピーや商品名など記載事項を入力すると、デザイン画像と言葉の意味の2つの要素から評価を予測するので、より予測精度があがります。

Q1.入力した内容がAIに学習されませんか?

【評価】学習に利用することはありません。
【生成】基本的に学習に利用されないAIを使用していますが、各AIの規定に準じるため定期的に規約の確認をし、規定変更によって学習される可能性があった場合にはその旨をお伝えします。特定のAIモデルを利用しないように設定することも可能です。

Q2.社内のシステム規定があるため、システム部との面談をお願いできますでしょうか?

もちろん可能です。懸念点をクリアにした上で導入いただいております。

Q1.現地語での説明やサポートをもらえますか?

可能です。本サービスについての海外サービスにおいてはインテージホールディングスの各国のグループ会社と業務提携をしています。タイ語、インドネシア語、中国語でのご紹介、現地サポートが可能です。

Q2.利用は何語でできますか?

日本語、英語でご利用いただけます。中国評価AIについては中国語でご利用いただけます。

Q3.学習データは各国のもので学習させているのでしょうか?

日本と同様20代~50代、男女を対象に各国でパッケージデザイン調査を行い、精度検証した上でAI実装をしています。

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