株式会社MatrixFlow（本社：東京都、代表取締役：田本芳文）は、生成AIを活用した次世代パッケージデザイン生成サービス「DesignFlow」に、企業の“らしさ”を学習して反映するファインチューニング機能を追加したことを発表いたします。

本機能により、ユーザーは自社の過去のパッケージデザイン10枚程度をアップロードするだけで、AIがブランドやコンセプト、デザイン傾向を学習。生成される新たなパッケージにもその“らしさ”を自然に反映させることが可能となりました。これは、AdobeのFireflyなど既存の生成AIにはない、DesignFlow独自の先進的な機能です。

さらに今回、形状指定機能も新たに搭載。手描きのスケッチや参考画像をアップロードすることで、希望するパッケージ形状を反映したデザインをAIが自動生成できるようになりました。これにより、視覚的なこだわりや機能性まで含めた、より現実的なデザイン制作が可能となります。

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【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

2. 形状指定デザイン機能
　　・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】
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