“比起管理，或許研究和工程方面的工作更適合我?！?/p>

在一家從事產(chǎn)品包裝研究和設(shè)計(jì)的公司擔(dān)任副社長(zhǎng)的坂本英樹如此感嘆道。

50多歲，文科背景，一家市場(chǎng)調(diào)查公司的社長(zhǎng)。

這幾個(gè)標(biāo)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A(yù)I服務(wù)“Package Design AI”，簡(jiǎn)單來說，這是一種能夠評(píng)判包裝設(shè)計(jì)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。

利用“Package Design AI”評(píng)估卡樂比兩個(gè)產(chǎn)品的新包裝。

在雀巢的一個(gè)系列產(chǎn)品中，用熱圖評(píng)估了消費(fèi)者關(guān)注的地方。

盡管這個(gè)AI服務(wù)是與東京大學(xué)的聯(lián)合研究項(xiàng)目，但實(shí)際上從編程到實(shí)際測(cè)試以及最終的落地，全部都是坂本英樹一個(gè)人完成的。

開始這個(gè)項(xiàng)目之前，坂本說，“我連Python是什么都不知道”。

那么副社長(zhǎng)坂本英樹到底是如何入手開發(fā)AI服務(wù)的，又是什么促使了他選擇獨(dú)自開發(fā)這款項(xiàng)目，趕快和文摘菌一起來揭秘吧。

如何進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)和設(shè)計(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)變

如果先告訴你，Plug是由兩家公司合并而來的話，或許會(huì)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(chǎng)研究，現(xiàn)任Plug社長(zhǎng)小川亮從1989年以來就一直從事包裝設(shè)計(jì)，兩家公司與2014年合并，目前約有70名員工。

或許你會(huì)疑惑，為什么一家設(shè)計(jì)公司會(huì)和市場(chǎng)研究公司合并，這是因?yàn)檎{(diào)查消費(fèi)者反應(yīng)的時(shí)候，他們對(duì)于產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì)持何種感情十分重要。

比如說，假設(shè)剩下兩個(gè)最終的設(shè)計(jì)候選方案A和B，當(dāng)決定使用哪種方法時(shí)，傳統(tǒng)的方法是讓數(shù)十至數(shù)百個(gè)消費(fèi)者聚在一起，收集他們的意見和想法，統(tǒng)計(jì)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?yàn)樗谑袌?chǎng)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(dāng)同時(shí)抓住市場(chǎng)研究和設(shè)計(jì)兩頭的時(shí)候，這個(gè)數(shù)字化問題就成了一個(gè)商業(yè)挑戰(zhàn)，而AI正好可以作為這個(gè)問題的最優(yōu)解。

目標(biāo)是一年學(xué)習(xí)1000個(gè)小時(shí)，5個(gè)月后就豁然開朗了

其實(shí)，這個(gè)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(shí)無法在內(nèi)部積累”。

同時(shí)外包生產(chǎn)的AI模型也不總是能達(dá)到理想的精度。如果沒有內(nèi)部知識(shí)，那么后期的準(zhǔn)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(zhǔn)確性。

“實(shí)際上，我們?cè)陂_發(fā)之初就試圖將其外包，但是坂本和同事因?yàn)橛龅椒N種問題，最終轉(zhuǎn)向了內(nèi)部生產(chǎn)?！?/p>

圖片

但是，還有一個(gè)問題，公司最初并沒有進(jìn)行AI相關(guān)的培訓(xùn)，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(xué)習(xí)Python。

坂本先生在接受采訪時(shí)表示，這是他第一次接觸到編程，在使用Python的時(shí)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(bào)名了一所編程學(xué)校并在家學(xué)習(xí)，目標(biāo)是一年學(xué)習(xí)1000個(gè)小時(shí)，“如果工作日學(xué)習(xí)2個(gè)小時(shí)，節(jié)假日學(xué)習(xí)5個(gè)小時(shí)，那么一周就是20個(gè)小時(shí)，堅(jiān)持一年，大約就是1000個(gè)小時(shí)”。

在一所編程學(xué)校學(xué)習(xí)了兩個(gè)月的基礎(chǔ)知識(shí)后，阪本先生還學(xué)習(xí)了一些機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的課程，再加上本身具有的統(tǒng)計(jì)知識(shí)，整個(gè)過程還是比較輕松的。

最初，該項(xiàng)目是在工作時(shí)間以外啟動(dòng)的。雖然這是一個(gè)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?xiàng)目。”我私下里每周花20個(gè)小時(shí)在編程和AI上，我的家人都對(duì)此感到了厭煩，說‘你滿腦子都是AI’"。

開始開發(fā)的5個(gè)月后，阪本先生意識(shí)到，他們能夠開發(fā)出一個(gè)模型。雖然設(shè)計(jì)的實(shí)際評(píng)價(jià)和人工智能的評(píng)價(jià)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。

“這時(shí)我們確信，我們可以把這個(gè)項(xiàng)目做成一個(gè)內(nèi)部項(xiàng)目?！?/p>

業(yè)務(wù)從管理領(lǐng)導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)锳I工程師

當(dāng)這個(gè)公司內(nèi)部項(xiàng)目敲定之后，坂本先生也作為副社長(zhǎng)參與到了管理研究團(tuán)隊(duì)的工作中。

“當(dāng)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(huì)在研究困難時(shí)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?！?/p>

當(dāng)被問及管理領(lǐng)導(dǎo)和AI工程師，他更喜歡哪個(gè)職業(yè)的時(shí)候，阪本先生激動(dòng)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(jì)算需要一個(gè)小時(shí)，但最終結(jié)果就算只增加了0.01，也會(huì)感到非常高興 ”。

“你可以做以前無法做的事情?，F(xiàn)在使用AI，任何人都可以很輕松地進(jìn)行圖像處理和自然語言處理，并且可以非?？焖俚貙?duì)其進(jìn)行可視化處理。這非常有吸引力，雖然很有難度，但我們會(huì)追趕。我覺得自己正在成長(zhǎng)，這與公司的成長(zhǎng)息息相關(guān)。因此，我認(rèn)為我目前的工作比總裁和管理層更接近我想做的?！?/p>

但也不是一直都一帆風(fēng)順。當(dāng)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(shí)候，坂本先生就會(huì)求助于東京大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)研究生院的相澤山崎松井實(shí)驗(yàn)室，他與實(shí)驗(yàn)室副教授山崎俊彥每1個(gè)半月會(huì)開1次會(huì)，根據(jù)進(jìn)度聽取對(duì)應(yīng)的意見。

坂本先生說：“這種會(huì)面中不只是代碼教學(xué)，還會(huì)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(huì)上報(bào)告出來，山崎教授會(huì)給出20個(gè)左右的問題，然后會(huì)嘗試其中10個(gè)，再解決后續(xù)問題。如此下來，一年的時(shí)間，我收到了大約60個(gè)問題?！?/p>

在山崎教授的建議下，坂本先生開始一個(gè)人實(shí)施包裝設(shè)計(jì)的AI服務(wù)，這款A(yù)I可以將好感度分為5個(gè)階段進(jìn)行評(píng)價(jià)，除此之外，還可以將消費(fèi)者關(guān)注的地方、以及什么理由等可視化，整個(gè)過程只需要幾分鐘。

羅森的蘋果汁和7-11的包裝設(shè)計(jì)對(duì)比

無論是50多歲的男性還是20多歲的女性，對(duì)7-11中“美味”標(biāo)簽的評(píng)價(jià)會(huì)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(jì)評(píng)估流程，而且對(duì)于“分銷策略”也很有作用。

這是“設(shè)計(jì)上的一點(diǎn)變化”。根據(jù)商品的不同，有時(shí)在不改變內(nèi)容的情況下，只稍微改變包裝設(shè)計(jì)。因?yàn)槿绻桓淖冊(cè)O(shè)計(jì)，分發(fā)端就會(huì)以不需要舊商品為由，不讓其進(jìn)入銷路。但是，如果改變過多的設(shè)計(jì)，就無法被消費(fèi)者認(rèn)為是同一種商品，就會(huì)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(jì)時(shí)，像過去一樣，實(shí)際上需要花費(fèi)時(shí)間和金錢才能使人們看到包裝設(shè)計(jì)并進(jìn)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

即便如此，坂本和他的團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，基于人工智能的包裝設(shè)計(jì)可能性預(yù)測(cè)最終都會(huì)被接受的， 因?yàn)轭愃频那闆r在20年前就已經(jīng)存在。

“當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)調(diào)查方法出現(xiàn)時(shí)，當(dāng)基于互聯(lián)網(wǎng)的調(diào)查方法剛出現(xiàn)時(shí)，有人懷疑它與面對(duì)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(rèn)可，它可能會(huì)成為‘比當(dāng)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(zhǔn)確”。傳統(tǒng)的調(diào)查方法，可以故意通過強(qiáng)行調(diào)查問卷來改變現(xiàn)狀，“重要的不是強(qiáng)求的結(jié)果，而是產(chǎn)品是否真正被消費(fèi)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(yīng)對(duì)客戶的進(jìn)一步要求，坂本先生正考慮從單獨(dú)開發(fā)轉(zhuǎn)向團(tuán)隊(duì)開發(fā)。目前，項(xiàng)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(jìn)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(yàn)，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(yàn)的地方并不多。在這方面，我們有很多數(shù)據(jù)集和知識(shí)，所以我們認(rèn)為我們可以一起學(xué)習(xí)?！?/p>

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