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人工知能スタートアップ取締役 橋崎良哉のブログ(はてな)

人工知能スタートアップ エッジコンサルティング株式会社 橋崎のブログ(http://yoshiyah.com/)のはてな版(コピー)です。

【新規事業/取り組みアイデア】炭酸飲料業界×人工知能(画像認識)

今日は、炭酸飲料業界×人工知能(画像認識)です。

■なんで新規アイデア考えてるの? 新規アイデア作成のためのシートの公開もしています

http://yoshiyah.com/%E6%96%B0%E8%A6%8F%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%83%87%E3%82%A2%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%A8%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%AB/

では以下今日のアイデアです。


【市場整理】

まずは市場規模から。

少し古いデータだが、以下は清涼飲料全体の市場だが、5兆円近い巨大市場があるものの微減傾向であることが分かる。

そのうち炭酸飲料市場は5400億円でほぼ横ばいとなっている。

 

清涼飲料の国内市場を調査

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出所 : 富士経済(2015)「清涼飲料の国内市場を調査」

https://www.fuji-keizai.co.jp/market/15002.html

 

次に、炭酸飲料の飲用シーンを調べてみた。

マイボイスコムの調査によると、炭酸飲料を飲むタイミングは、喉が渇いた時、スカッとしたい時、お風呂あがり、

休憩中・休み時間となっている。

 

〔(炭酸飲料を飲む方)市販の炭酸飲料を飲むのはどのようなときですか。当てはまるものをすべてお選びください。(複数回答可)〕

3 出所 : マイボイスコム(2015)「炭酸飲料に関するアンケート調査(第8回)」

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=20402

 

グラフを見渡すと、利用シーン(オケージョン)として、定期的な需要が見込めると思われる、

「食事と一緒に」というオケージョンは14.3%となっており、まだまだ少ないことが分かる。

お茶や水、ビール、ハイボール、チューハイ等競合が多く、なかなか入り込めていないのだろう。

 

近年のハイボールの成功の大きな要因の一つは、高価で敷居が高い飲み物として認知され、

オケージョンが非常に少なかったウイスキーを、食事中に飲む飲み物としてリポジショニングしたことであること思われるが、

そういった観点で見ると、炭酸飲料はまだまだリポジショニングの余地はありそうだ。

 

また、グラフはないが、本調査では、炭酸飲料飲用者の選定時の重視点も調査されており、

「味、飲み口」「価格」に続き、「商品ブランド」「メーカー名」「飲み慣れている」「カロリーゼロ」「甘さ控えめ」の順で多くなっているようだ。カロリーや甘さを気にしており、生活者の健康志向が継続していることが分かる。

 

先の富士経済の調査では、炭酸飲料の中でも注目の市場として、

炭酸水が挙げられており、市場規模はまだまだ小さいものの成長率が高い市場であるようだ。

 

炭酸水の市場規模

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出所 : 富士経済(2015)「清涼飲料の国内市場を調査」

https://www.fuji-keizai.co.jp/market/15002.html

 

この炭酸水、富士経済の記載によると、

カクテルやサワー、チューハイなどの割材、また“直飲み”用として提案 甘さ離れが進んだユーザーの需要を取り込んでいる

とのことで、カクテルやサワーは食中飲料であり、先に述べたオケージョンのリポジショニングを狙っているだろうこと、

また甘さを気にする健康志向のユーザーをターゲットにしていることが分かる。

 

上記を踏まえ、今回は炭酸水におけるオケージョンのリポジショニングをより加速させるべく、

画像認識を用いたアイデアを考えてみた。

  【ターゲット】

・甘さ控えめの炭酸水を食中に飲みたい生活者

【対象企業】

・上記ターゲットを狙っている飲料メーカー

【アイデア内容】

・画像認識による飲用シーン、飲用の組み合わせ分析システム

【ビジネス詳細】

・インスタ、ピンタレスト、ツイッター等のSNSの画像及びテキストを取得し、解析を行う

・オブジェクト認識やテキスト解析により、炭酸水であること、更に利用が食中かそうでないかを識別

・食中である場合、どのような飲み方をしているのかを判別

→カクテル等のアルコールの割材なのか、直飲みなのか、それともレモン水やオレンジ等他のジュースで割っているのか、

食事はどのようなものにあわせているのか

・これらを把握することで、より生活者に刺さるコミュニケーション開発を行うことが可能となる

 

例えば、Twitterで炭酸水を検索してみると、以下のようなツイートが見られ、 シーンや飲み合わせがそれなりに書かれていることが分かる。これらを利用していくイメージ。

 

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【効用/解決する課題】

・炭酸飲料の食中オケージョンへのリポジショニング

【インプット/教師データ】

・画像データ及びテキストデータ

・以下のブログにあるように、Caffeを使うと学習済みのものを使用可能

アルゴリズム

・Selective Search+ディープラーニング

以下のようなブログが公開されています

http://aial.shiroyagi.co.jp/2014/12/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%82%A4%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AE%E5%88%87%E3%82%8A%E6%8A%9C%E3%81%8D/


今日は以上です。

※30分~1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。