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公開：2025-03-28

MatrixFlowがDesignFlowにファインチューニング機能を追加、企業らしさを学習したパッケージデザインの生成が可能に

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• MatrixFlowがDesignFlowにファインチューニング機能を追加
• 過去のパッケージデザイン10枚で企業らしさを学習可能に
• 形状指定機能も搭載し柔軟なデザイン生成が実現

MatrixFlowのDesignFlowがAIパッケージデザイン機能を強化

株式会社MatrixFlowは次世代パッケージデザイン生成サービス「DesignFlow」に企業らしさを学習するファインチューニング機能を2025年3月27日に追加した。企業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がブランドコンセプトやデザイン傾向を自動で学習し、新たなパッケージに反映させることが可能となっている。^[1]

形状指定機能も新たに実装され、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った。この機能により、視覚的なこだわりや機能性を含めた、より実用的なデザイン制作が実現されるようになったのだ。

MatrixFlowは今後、POPやカタログ、Webバナーなどの販促ツールへの展開も視野に入れており、パッケージごとの購買データやSNS反応を基にAIがデザインの効果を定量的に分析する「デザインPDCA支援モジュール」も開発中だ。ブランド成長のパートナーとしてさらなる進化を遂げようとしている。

DesignFlowの新機能まとめ

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ファインチューニングについて

ファインチューニングとは、既存のAIモデルを特定の目的や用途に合わせて調整・最適化する技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 事前学習済みモデルをベースに追加学習を実施
• 少量のデータでも高精度な学習が可能
• 特定分野や用途に特化した出力の実現

DesignFlowでは、このファインチューニング技術を活用することで、わずか10枚程度の過去パッケージデザインから企業固有のブランドコンセプトやデザイン傾向を学習することが可能となった。従来のAIでは難しかった企業らしさの再現を、効率的かつ高精度に実現している。

DesignFlowのファインチューニング機能に関する考察

DesignFlowのファインチューニング機能は、少量のサンプルデータで企業らしさを学習できる点が画期的である。これにより、大量のデータを持たない中小企業でもAIを活用したブランディングが可能になり、デザイン制作のコストと時間を大幅に削減できるようになった。一方で、企業のブランドイメージを正確に捉えきれない可能性や、過去のデザインに依存しすぎて革新性が失われる懸念もあるだろう。

AIによるデザイン生成においては、人間のクリエイターの意図や感性をどこまで反映できるかが課題となっている。DesignFlowは形状指定機能を追加することで、この課題に一定の解決策を示しているが、今後はより詳細なデザイン指示や微調整が可能な機能の実装が望まれる。デザイナーとAIの協調による新しいクリエイティブの形を模索していく必要があるだろう。

将来的には、購買データやSNS反応の分析機能との連携により、デザインの効果測定と改善のサイクルが自動化される可能性がある。これにより、感覚的な評価に頼りがちだったデザイン領域に、データドリブンな意思決定プロセスが導入されることが期待される。AIによるデザイン支援は、クリエイティブ業界に新たな変革をもたらすものとなるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「企業の“らしさ”を学ぶAIパッケージデザイン「DesignFlow」に新機能追加 | 株式会社MatrixFlowのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000069.000041251.html, (参照 25-03-28).
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