本帖最后由 曉昀 于 2021-1-21 12:59 編輯
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- ‘’比起管理,,或許研究和工程方面的工作更適合我�,!� 在一家從事產(chǎn)品包裝研究和設(shè)計的公司擔任副社長的坂本英樹如此感嘆道,。 50多歲,文科背景,,一家市場調(diào)查公司的社長,。 這幾個標簽和AI似乎看上去并沒有什么關(guān)系。 但是,,坂本英樹現(xiàn)在所在的公司Plug正在開發(fā)一款AI服務“Package Design AI”,,簡單來說,這是一種能夠評判包裝設(shè)計的AI,。目前包括卡樂比和日本雀巢在內(nèi)的多家大型食品制造商都已經(jīng)將其正式投入商用了,。
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利用“Package Design AI”評估卡樂比兩個產(chǎn)品的新包裝。 在雀巢的一個系列產(chǎn)品中,,用熱圖評估了消費者關(guān)注的地方,。
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盡管這個AI服務是與東京大學的聯(lián)合研究項目,但實際上從編程到實際測試以及最終的落地,,全部都是坂本英樹一個人完成的,。 開始這個項目之前,坂本說,,“我連Python是什么都不知道”,。 那么副社長坂本英樹到底是如何入手開發(fā)AI服務的,又是什么促使了他選擇獨自開發(fā)這款項目,,趕快和文摘菌一起來揭秘吧,。
/ m1 f/ Y" ~6 f' s( Y( Y如何進行數(shù)據(jù)庫和設(shè)計的數(shù)字化轉(zhuǎn)變
T5 ]: y7 W5 x' t0 g) G如果先告訴你,Plug是由兩家公司合并而來的話,,或許會更好理解公司如今的發(fā)展和抉擇,。 1957年,,坂本的公司還在從事市場研究,現(xiàn)任Plug社長小川亮從1989年以來就一直從事包裝設(shè)計,,兩家公司與2014年合并,,目前約有70名員工。 或許你會疑惑,,為什么一家設(shè)計公司會和市場研究公司合并,,這是因為調(diào)查消費者反應的時候,他們對于產(chǎn)品包裝設(shè)計持何種感情十分重要,。 比如說,,假設(shè)剩下兩個最終的設(shè)計候選方案A和B,當決定使用哪種方法時,,傳統(tǒng)的方法是讓數(shù)十至數(shù)百個消費者聚在一起,,收集他們的意見和想法,統(tǒng)計得出哪種方法更得人心,。 換句話說,,大多數(shù)產(chǎn)品包裝都是由客觀數(shù)據(jù)確定的,“這是因為它在市場上更受歡迎”,,而不是某種主觀因素,,“這在某種意義上說是更好的”。 但是,,當同時抓住市場研究和設(shè)計兩頭的時候,,這個數(shù)字化問題就成了一個商業(yè)挑戰(zhàn),而AI正好可以作為這個問題的最優(yōu)解,。 目標是一年學習1000個小時,,5個月后就豁然開朗了
+ l0 T [* P2 B" J e* t* _- 其實,這個問題,,也完全可以用外包的方式來解決,。 但是,坂本英樹表示,,“外包的話,,知識無法在內(nèi)部積累”。 同時外包生產(chǎn)的AI模型也不總是能達到理想的精度,。如果沒有內(nèi)部知識,,那么后期的準確性也就無法得到保證,比如說你可能不知道未來如何去提高準確性,。 “實際上,,我們在開發(fā)之初就試圖將其外包,但是坂本和同事因為遇到種種問題,,最終轉(zhuǎn)向了內(nèi)部生產(chǎn),�,!�
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. q, z5 ^: j5 b% X 但是,還有一個問題,,公司最初并沒有進行AI相關(guān)的培訓,,如果要公司自己開發(fā),研發(fā)人員從哪來,? 于是,,坂本英樹決定從零開始學習Python。 坂本先生在接受采訪時表示,,這是他第一次接觸到編程,在使用Python的時候,,甚至都不知道for語法是什么,。 于是,阪本先生第一件事就是報名了一所編程學校并在家學習,,目標是一年學習1000個小時,,“如果工作日學習2個小時,節(jié)假日學習5個小時,,那么一周就是20個小時,,堅持一年,大約就是1000個小時”,。 在一所編程學校學習了兩個月的基礎(chǔ)知識后,,阪本先生還學習了一些機器學習相關(guān)的課程,再加上本身具有的統(tǒng)計知識,,整個過程還是比較輕松的,。 最初,該項目是在工作時間以外啟動的,。雖然這是一個重要的管理問題,,但公司也不知道能否將其轉(zhuǎn)變?yōu)檎降捻椖俊,!蔽宜较吕锩恐芑?0個小時在編程和AI上,,我的家人都對此感到了厭煩,說‘你滿腦子都是AI’",。 開始開發(fā)的5個月后,,阪本先生意識到,他們能夠開發(fā)出一個模型,。雖然設(shè)計的實際評價和人工智能的評價的相關(guān)性很低,,只有0.3;但經(jīng)過后續(xù)的研究和討論,,終于把相關(guān)性提高到0.5,。
1 O2 W7 ~2 n; }6 j& W" {“這時我們確信,,我們可以把這個項目做成一個內(nèi)部項目�,!� 業(yè)務從管理領(lǐng)導轉(zhuǎn)變?yōu)锳I工程師
, p1 y/ v9 ^7 ?/ I當這個公司內(nèi)部項目敲定之后,,坂本先生也作為副社長參與到了管理研究團隊的工作中。 “當然,,我能夠減少我的正常工作,。我有很多事情要做,所以我一般會在研究困難時加入�,,F(xiàn)在我的正常工作是大概占了2-3成,,其他的都是AI相關(guān)的工作�,!� 當被問及管理領(lǐng)導和AI工程師,,他更喜歡哪個職業(yè)的時候,阪本先生激動地回答,,“AI工程師有很多研究性質(zhì)的工作,。例如,要使相關(guān)性增加0.1,,你就必須嘗試各種組合,,一次計算需要一個小時,但最終結(jié)果就算只增加了0.01,,也會感到非常高興 ”,。 “你可以做以前無法做的事情。現(xiàn)在使用AI,,任何人都可以很輕松地進行圖像處理和自然語言處理,,并且可以非常快速地對其進行可視化處理,。這非常有吸引力,,雖然很有難度,但我們會追趕,。我覺得自己正在成長,,這與公司的成長息息相關(guān)。因此,,我認為我目前的工作比總裁和管理層更接近我想做的,。” 但也不是一直都一帆風順,。當嘗試了很多方式,,相關(guān)性還是沒有提高,這就很痛苦了。 這種時候,,坂本先生就會求助于東京大學信息科學與技術(shù)研究生院的相澤山崎松井實驗室,,他與實驗室副教授山崎俊彥每1個半月會開1次會,根據(jù)進度聽取對應的意見,。 坂本先生說:“這種會面中不只是代碼教學,,還會提出‘有這樣那樣的算法,你為什么不試試呢’,。然后我用谷歌搜索了一下,,在例會上報告出來,山崎教授會給出20個左右的問題,,然后會嘗試其中10個,,再解決后續(xù)問題。如此下來,,一年的時間,,我收到了大約60個問題�,!� 在山崎教授的建議下,,坂本先生開始一個人實施包裝設(shè)計的AI服務,,這款AI可以將好感度分為5個階段進行評價,,除此之外,還可以將消費者關(guān)注的地方,、以及什么理由等可視化,,整個過程只需要幾分鐘。
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& e4 i" }9 K s& v* ^羅森的蘋果汁和7-11的包裝設(shè)計對比
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無論是50多歲的男性還是20多歲的女性,,對7-11中“美味”標簽的評價會比較高(左),,在好感度方面,50歲左右的男性更喜歡7-11,,20歲左右的女性更喜歡羅森(右),。 這樣的系統(tǒng)不僅可以替代正常的包裝設(shè)計評估流程,而且對于“分銷策略”也很有作用,。
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這是“設(shè)計上的一點變化”,。根據(jù)商品的不同,有時在不改變內(nèi)容的情況下,,只稍微改變包裝設(shè)計,。因為如果不改變設(shè)計,分發(fā)端就會以不需要舊商品為由,,不讓其進入銷路,。但是,如果改變過多的設(shè)計,就無法被消費者認為是同一種商品,,就會賣不出去,。據(jù)說這樣的變更是常見的手法。 但是,,在更改設(shè)計時,,像過去一樣,實際上需要花費時間和金錢才能使人們看到包裝設(shè)計并進行問卷調(diào)查,,“這通常需要數(shù)月甚至數(shù)百萬美元”,。但是使用AI的話,一切的工作都可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成,,每張圖像的生成成本也只需要15,000日元,,只有傳統(tǒng)的1/100。 人工智能作為產(chǎn)品解決方案正在被接受
: W" x& ]6 e* l, h7 [即便如此,,坂本和他的團隊認為,,基于人工智能的包裝設(shè)計可能性預測最終都會被接受的, 因為類似的情況在20年前就已經(jīng)存在,。 “當互聯(lián)網(wǎng)調(diào)查方法出現(xiàn)時,,當基于互聯(lián)網(wǎng)的調(diào)查方法剛出現(xiàn)時,有人懷疑它與面對面的數(shù)據(jù)是否一致,,但不久就被接受了,。同樣的,如果人工智能方法得到認可,,它可能會成為‘比當前方法更好的方法’”,。 現(xiàn)在已經(jīng)有客戶表示,“AI的結(jié)果似乎更準確”,。傳統(tǒng)的調(diào)查方法,,可以故意通過強行調(diào)查問卷來改變現(xiàn)狀,“重要的不是強求的結(jié)果,,而是產(chǎn)品是否真正被消費者接受”,。這也是人工智能的客觀性如此受到重視的原因。 為了應對客戶的進一步要求,,坂本先生正考慮從單獨開發(fā)轉(zhuǎn)向團隊開發(fā),。目前,項目本身已經(jīng)和公司的基礎(chǔ)架構(gòu)工程師使用代碼管理工具Git共享,,所以重要的是招人,。“我想引進一些30歲左右的年輕人,,他可以沒有人工智能方面的經(jīng)驗,,也沒有做過PHP等工作,。想從事人工智能工作的人很多,但能作為人工智能人員積累經(jīng)驗的地方并不多,。在這方面,,我們有很多數(shù)據(jù)集和知識,所以我們認為我們可以一起學習,�,!�
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