[ITmedia ビジネスオンライン] ファミマ、AIで新作スイーツを開発 「最初は使えない案も多かったが……」データと指示をどう改善？

　ファミリーマートが、AIを活用した商品開発に取り組んでいる。過去の販売実績や消費者のトレンドなどをAIに読み込ませ、新商品のアイデアを出させる。9月22日には、AIを活用して商品化を進めたスイーツ「おいものカヌレ～キャラメルソースがけ～」（285円）を数量限定で発売した。

　AIはどのようなアイデアを出してきたのか。担当者の経験や感性に頼っていた従来の商品開発がAI活用でどのように変わるのか、担当者に話を聞いた。

担当者の経験に頼っていた商品開発　なぜAIを活用したのか

　開発を担当したスイーツ部デザート担当の宮島悠氏は「会社の方針としてデータ分析にAIを活用し、精度を高めた商品開発ができないかという話があったのが発端」と話す。

　従来の商品開発では、担当者の経験や感性がアイデア出しを支えていた。「こういう商品が売れそう」「こういうものがあったら面白いのではないか」といった発想に加え、前年の販売データなども参考にしながら、新商品の方向性を考えていた。

AIを活用して開発した「おいものカヌレ～キャラメルソースがけ～」（提供：ファミリーマート、以下同）

　1つのキャンペーンで3～4品を展開する場合、アイデアを出して候補を絞り込むまでに約2週間を要していた。商品の形状や内容について案を出し、メーカーなどと相談しながら具体化していく流れだ。

　こうした工程にAIを取り入れ、アイデア出しにかかる時間を短縮し、よりよい商品開発につなげることを目指した。

販売実績やトレンドをAIに投入　「売れる商品」をどう導き出した？

　商品開発に活用したのは、米GoogleのAIツール「Gemini Notebook」だ。Gemini Notebookは、ユーザーがアップロードした資料を情報源として回答を生成するツールだ。

　ファミマではGemini Notebookに、直近数年間の販売実績をはじめ、発注数や売り上げなどに関するデータを読み込ませた。さらに、過去のキャンペーンで売れた商品・売れなかった商品の分析資料や、消費トレンドをまとめた資料、同社が目指す売り場や商品戦略に関する情報も投入した。

　これらの情報を基に「こういう商品を作りたい」とテーマを与え、アイデアを出させた。当初は100個のアイデアを出すよう指示したこともあったが、数を増やすと似たような案が並んだり、実際の商品化が難しい案が含まれたりする課題があった。

　そこで、プロンプトを工夫した。過去に売れた商品の共通点や、売れなかった商品の要因を分析させた上で、理由を含めた論理的な提案を10個出すよう指示するなど、AIとのやりとりを重ねたという。

　具体的には「依頼の目的」「AIの役割」「分析のステップ」「商品提案の制約条件」「出力条件」などを定義した。さらに「論理的かつ情熱的な提案」「王道×新体験。あくまで芋をおいしく味わえるデザートであることがメイン」といった細かな条件も加えた。

　重視したのは、単に目新しい商品を提案させることではない。話題性だけでは継続的な販売につながらないため、誰もが味を想像できる王道の要素に、新しい体験を組み合わせることを意識したという。