Maybe it s how the product is packaged, or the ingredients, or maybe you ve bought it before and it tastes great.

パッケージのデザイン、原材料、あるいは以前買って美味しかった商品かもしれません。

Finding ways to attract consumers to package goods is the role of the global market research industry, worth an estimated $88 billion in 2024.

消費者に包装商品を魅力的に見せる方法を見つけることは、2024年に推定880億ドル相当のグローバル市場調査業界の役割です。

The industry is expected to grow by another $15 billion in the next four years, with artificial intelligence s rise one of the major contributing factors.

人工知能の台頭が主な要因の一つとなり、今後4年間でさらに150億ドル成長すると予想されています。

One company hoping to lead that disruption is AI Palette.

その破壊的イノベーションをリードしようとしている企業の1つがAI Paletteです。

Before co-founding AI Palette, Somsabra Gan Chowdhury worked in the fast-moving consumer goods industry and worked closely with some of the world s largest consumer packaged goods companies.

AI Paletteを共同設立する前、ソムサブラ・ガン・チョウドリーは、消費財業界で働き、世界最大の消費財企業と密接に協力していました。

The challenge that they always have is that consumer preferences are changing faster than ever before and they re not able to keep up or to understand and predict what will be popular say one year from now.

常に直面している課題は、消費者の嗜好が今までになく早く変化しており、1年後に何が人気になるかを理解し予測できないことでした。

That s when I first came across AI and machine learning.

そこで初めて人工知能と機械学習に出会いました。

As I learned more about it, it became quite obvious to me that it s just a matter of time before AI impacts every industry.

さらに学んでいくうちに、人工知能がすべての産業に影響を与えるのは時間の問題だと明らかになりました。

As AI development gathers pace, so does interest from investors.

人工知能の発展が加速するにつれ、投資家の関心も高まっています。

Venture capital firm 500 Global invests in entrepreneurs who they believe are building game-changing companies.

ベンチャーキャピタルファーム500 Globalは、業界を革新するような会社を作っていると信じる起業家に投資しています。

We caught up with them at Singapore Innovation Conference Switch.

シンガポール・イノベーション・カンファレンス Switchで取材しました。

Younger entrepreneurs that we re investing in, companies are being rebuilt with AI in mind.

我々が投資している若い起業家たちは、人工知能を念頭に置いて会社を再建しています。

It can, in an exponential fashion, reduce costs associated with day-to-day business activity that otherwise takes up a lot of time and requires a lot of people.

それは、通常多くの時間とたくさんの人員を必要とする日常的なビジネス活動に伴うコストを、指数関数的に削減できます。

One of the areas that we looked at was in the space of marketing, product design and creation, product research.

我々が注目した分野の一つは、マーケティング、製品設計と開発、製品調査の分野です。

Get to the market faster with more confidence that the product that you launch will be successful in the market.

より自信を持って、市場に早く製品を投入できます。

So today for the companies to launch a product, it takes one to two years.

現在、企業が製品を立ち上げるには1〜2年かかります。

And by the time they launch the product into the market, the consumer preferences would change significantly because the way it is done traditionally is by talking to a small sample of people, not only representative of that particular market.

そして製品を市場に投入するまでに、消費者の嗜好は大きく変わってしまいます。従来の方法は、特定の市場を代表しない少数のサンプルに話を聞くだけだからです。

It only tells you the trends of today.

それは今日のトレンドしか教えてくれません。

AI Palette was founded in Singapore in 2018 and its AI platform has been up and running for the past four years.

AI Paletteは2018年にシンガポールで設立され、AIプラットフォームは過去4年間稼働しています。

Its clients include major food and beverage brands, Diageo, Nestle and PepsiCo, as well as Simrise, a company that works with brands to manufacture ingredients and products in taste, nutrition, health, scent and care.

顧客には、ダイアジオ、ネスレ、ペプシコなどの主要な食品・飲料ブランド、そして味、栄養、健康、香り、ケアの分野で企業とともに原材料や製品を製造するSimriseなどが含まれます。

AI Palette knows very well the needs of companies like Simrise.

AI Paletteは、Simriseのような企業のニーズをよく理解しています。

So the platform, the capabilities are set up and established in the way that we would want to use them.

このプラットフォームの機能は、私たちが望む方法で設定され、確立されています。

It's very user-friendly.

非常に使いやすいです。

Data is pulled from many multiple different sources.

データは多くの異なるソースから収集されます。

So from social media, from online menus, from product data that is online.

ソーシャルメディア、オンラインメニュー、オンライン上の製品データなどからです。

And this is something that's of a key need for a company like Simrise that we're able to, let's say, easily synthesize what is happening in the marketplace and then interpret that and have an outcome that we can then present to our customers.

これは、Simriseのような企業にとって重要なニーズです。市場で起こっていることを簡単に統合し、解釈して、顧客に提示できる成果を生み出せるからです。

Consumer brand like Pringles, they used our platform to understand the preferences for snacks across four different markets, South Korea and Australia, which are very matured and developed markets.

プリングルズのような消費者向けブランドは、当社のプラットフォームを活用して、韓国とオーストラリアという非常に成熟した発展した市場でのスナックの好みを理解しました。

And then we have developing markets, Thailand, Indonesia.

そして発展途上市場、タイとインドネシアがあります。

So our AI helped them to understand flavor trends.

我々のAIは、味のトレンドを理解するのに役立ちました。

And this is that they launched quite a few products into the market.

そして、いくつかの製品を市場に投入しました。

AI Palette has a three-pronged approach to its cross-sectional forecasting, which includes 39 different factors to predict the future trajectory of a trend.

AI Paletteには、トレンドの将来的な軌跡を予測するために39の異なる要因を含む、横断的な予測の3つのアプローチがあります。

So a trend would start in South Korea and it will come to Thailand and that will go to Indonesia and Philippines.

トレンドは韓国から始まり、タイに来て、インドネシア、フィリピンに広がります。

The other influences are in terms of like cross-category influence.

他の影響は、クロスカテゴリーの影響です。

So for example, like alcoholic beverages as a category takes a lot of inspiration from non-alcoholic beverages.

例えば、アルコール飲料のカテゴリーは、ノンアルコール飲料から多くのインスピレーションを得ています。

And the final one is the generative AI, which helps us to create product concepts, incorporating the latest consumer trends and in a language which would resonate better with the consumers.

最後は生成的AIで、最新の消費者トレンドを取り入れ、消費者とより共感できる言葉で製品コンセプトを作るのに役立ちます。

What AI Palette provides for us, we could not do before.

AI Paletteが提供するものは、以前はできませんでした。

So it is something new.

つまり、何か新しいものです。

We still do traditional consumer research also.

まだ従来の消費者調査も行っています。

If the decision is a significant one, a large the very same consumers and ask questions of them.

決定が重要な場合、同じ消費者に質問します。

Here in the labs behind me, we still have to taste the product because artificial intelligence cannot do that yet.

ここ、私の背後の研究室では、まだ製品の味を確認する必要があります。人工知能はまだそれができないからです。

Our job is not to replace the humans, but to make the lives of the humans better so that they can do their job faster and with a lot more confidence.

我々の仕事は人間を置き換えることではなく、人間の仕事をより速く、より自信を持って行えるようにすることです。

The ground in AI is shifting very quickly.

人工知能の地盤は非常に早く変化しています。

The technology advances at light speed with every few months that go by.

技術は数か月ごとに光速で進歩します。

This creates a lot of opportunities for startups to create because this uncertain ground is fertile for innovation.

これにより、スタートアップが革新を起こすための多くの機会が生まれます。

But it also presents risks.

しかしそれはリスクも伴います。

We look at companies that are building resilient solutions.

我々は、レジリエントな解決策を構築している企業を探しています。

They are tackling big problems that no one is maybe looking at right now or have an innovative way to actually solve.

現在誰も見ていないかもしれない大きな問題に取り組んでいるか、それを解決する革新的な方法を持っている企業です。

So we think that ground is very, very right.

そう考えると、その地盤は非常に、非常に適切です。

It's often an overlooked area.

それはしばしば見過ごされている領域です。

So companies like AI Palette that take on a very specific sector, those are exactly the kind of companies that we like.

そのため、非常に特定のセクターに取り組む AI Paletteのような企業は、まさに我々が好む企業なのです。

Along with VC investors, AI Palette has had the backing of the Singapore government, which is committing more than three quarters of a billion dollars to AI development to strengthen its AI ecosystem.

ベンチャーキャピタル投資家と共に、AI Paletteはシンガポール政府からも支援を受けており、同国のAIエコシステムを強化するためにAI開発に7億5000万ドル以上を投資しています。

What they really loved was that we are trying to disrupt a very large and traditional industry like the CPG industry.

彼らが本当に気に入ったのは、我々が消費財業界のような大きく伝統的な産業を破壊しようとしていることでした。

The companies are very traditional and there have not been much disruption.

企業は非常に伝統的で、ほとんど破壊されていませんでした。

The planning to expand into other types of CPGs, be it home care and also maybe pet care.

ホームケアやペットケアなど、他の種類の消費財にも拡大する計画です。

We want to be synonymous with this particular category.

私たちは、この特別なカテゴリーの代名詞になりたいのです。