スキルアップAIの導入事例
サービス詳細導入企業｜株式会社プラグ
課題・目的
AI開発に必要なPythonや機械学習の知見が社内に無かった。
合併した各社の強みにAIを加え、新サービスを創出する方法が未確立だった。
パッケージデザインとリサーチデータを組み合わせて商品開発の流れを変えるAIサービスを作ること。
導入後の効果
文系ノンプログラマーが8ヵ月でプロダクトをリリース可能になった。
プロダクト導入によりコスト削減ができるようになった。
意思決定をより科学的に行えるようになり、デザインの判断が客観化された。
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導入事例の詳細
導入前の課題
AI開発に必要なPythonや機械学習の知見が社内に無かった。
合併した各社の強みにAIを加え、新サービスを創出する方法が未確立だった。
導入の目的
パッケージデザインとリサーチデータを組み合わせて商品開発の流れを変えるAIサービスを作ること。
商品開発のスピードを上げ、トレンドに迅速に対応できるようにすること。
導入後の効果
文系ノンプログラマーが8ヵ月でプロダクトをリリース可能になった。
プロダクト導入によりコスト削減ができるようになった。
意思決定をより科学的に行えるようになり、デザインの判断が客観化された。
導入の決め手
スキルアップAIの具体的事例を使ったトレーニングで開発イメージを掴めたこと。
マンツーマンの伴走支援（コンサルティング）により疑問解消や開発の指針が得られたこと。
既に保有していたパッケージデザインのデータベースを活用できたこと。
導入のプロセス
まずパッケージデザインのデータベースを整備し、機械学習の基礎を学ぶためにPython等を学習。スキルアップAIで2か月の機械学習基礎トレーニングを受け、さらにマンツーマンのコンサルティング／伴走支援を依頼して開発を進めた。基礎学習に約5か月、コンサルを受けながらの開発に約3か月、合計約8か月でプロダクトローンチに至る。
活用方法
商品ターゲットを設定するとパッケージ案に対する好感度を予測する、パッケージ案で視線が集まる箇所を分析する、商品の訴求に対して効果的か数値化するなど、デザイン評価・リコメンド・視線分析や指標提示に利用
社内の反応
社内では年齢に関係なく学び挑戦する姿勢が評価されており、導入により意思決定が科学的になったとの好評がある。伴走者の存在や熱意がプロジェクト成功に寄与したと振り返っている。
今後の展望
データベースや機能のバージョンアップを継続し、利用者の要望に応じて機能改善を行う。パッケージの多様な要素を適正に評価に反映し、デザイン工数を削減しつつより響くパッケージを示せるよう改良を重ねる予定。
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