【背景と開発の経緯】

パッケージデザインは、消費者との最初の接点であり、企業のブランドを体現する重要な要素です。従来のパッケージAIは、あくまで“それっぽい”デザインを出力するにとどまり、企業固有のトーンや歴史を踏まえた“らしさ”の再現は困難でした。
こうした課題に応えるため、株式会社MatrixFlowでは、独自のファインチューニング技術を活用した“らしさ学習機能”を開発。企業のパッケージ戦略を理解し、継承したうえで未来のデザインを提案する、次世代のAIデザイン生成を実現しました。

【新機能の概要】

1．「らしさ」学習機能（ファインチューニング）

• 過去のパッケージ画像（目安：10枚）を入力
• ブランドコンセプト、色づかい、フォント、レイアウト傾向などをAIが自動学習
• 新規デザインにも自然に“その企業らしさ”を反映

• 参考画像や手描きスケッチをアップロードするだけで、希望形状を自動解析してパッケージデザインに活用
• ボトルや箱形状だけでなく、特殊な形状の立体物への対応を可能にした。

【利用シーンと活用例】

• 新商品開発時の高速試作に
  　一度に最大100案のパッケージデザインを自動生成。初期コンセプトに沿った複数案を短時間で比較検討でき、開発スピードを飛躍的に向上させます。
  
  
• 既存商品のリブランディング・刷新に
  　過去のブランドイメージを継承しながら、新しい価値やデザイン性を提案。売場での差別化や新ターゲットへの訴求にも対応。
  
  
• 外部デザイナーとの認識合わせに
  　生成された案をたたき台とすることで、コンセプトや方向性の齟齬を最小限に。やりとりの効率化と質の向上が可能です。
  
  
• お客様との認識合わせや提案時に
  　対話形式で修正できるDesignFlowなら、顧客の要望を反映したデザイン案をその場で提示可能。イメージ共有がスムーズになります。

【競合比較とDesignFlowの優位性】

【今後の展望】

今後は、POP、カタログ、Webバナーなどの販促ツールはもちろん、ブランドガイドライン生成やCI（コーポレート・アイデンティティ）支援への展開も視野に入れています。
また、パッケージごとの購買データやSNS反応などを基に、AIが「どのデザインが響いたか」を定量的に分析し、次回提案に反映する「デザインPDCA支援モジュール」も開発中です。DesignFlowは、単なるデザインツールではなく、ブランド成長のパートナーとして進化し続けます。

【サービスURL・お問い合わせ先】

DesignFlowの詳細・トライアル希望の方は下記をご覧ください。
📩 お問い合わせフォーム：https://www.matrixflow.net/contact

【株式会社MatrixFlowについて】
株式会社MatrixFlowは、最先端のデータ解析とAI技術を駆使し、企業の業務効率化と意思決定の精度向上を支援するソリューションを提供しています。常に革新を追求し、ビジネス現場で即戦力となるツールをお届けすることで、企業のデジタル変革を力強くサポートします。

【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/