ブラウザ体験できるWebARで
マーケティングに差をつける
生成AIをXRコンテンツ開発に活用するメリット
コンテンツ開発コストの削減
自動的にコンテンツを生成・更新することで、制作にかかる時間とコストを大幅に削減。これにより、リソースを他の重要な業務に集中できます。
ユーザーを動かす体験
ユーザーの行動や嗜好をリアルタイムで分析、最適化されたコンテンツやサービスを提供。一貫性のある体験で、ユーザーの行動を促進します。
自然な対話インターフェース
音声、ジェスチャー、視線など、複数の入力方法を組み合わせた自然な対話が可能。デジタル体験と現実世界をシームレスに繋ぎます。
パートナー企業
デジタルコンテンツ開発のこんなお悩みを解決します
企業や自治体の皆さまのこんなお悩み、す べて解決します。
マーケティング施策や、PoCや研究開発（R&D）の用途に加え
代理店や制作会社のAR制作も柔軟に支援します。
CASE 1
個別のマーケティング施策にコストと時間がかかり、効果が限定的
CASE 2
一度作ったデジタルコンテンツがすぐに飽きられ、再活用ができない
CASE 3
多様化するユーザーの期待に柔軟に対応することが難しい
CASE 4
生成AIを活用してパーソナライズされた体験を提供したい
CASE 5
業界実績のあるAR開発会社に安心してシステム開発を任せたい
CASE STUDY
生成AI × XRの事例紹介
生成AIとXR技術を組み合わせた体験開発の、実際の取り組みをご紹介します。
Interactive AR Agents
ユーザーと対話する次世代のスポットガイド
ユーザーの行動やニーズに応じて、リアルタイムで情報や体験を提供するXRソリューション。
観光地や商業施設、イベント会場などでの活用のほか
地域活性化やマーケティング施策にも応用できる柔軟なシステム設計が特徴です。
Area Scale AR Agents/ enXross HACKATHON応募作品
当社は株式会社東京ドーム主催の「enXross HACKATHON(エンクロス ハッカソン)」に参加し、東京ドームシティを舞台にエンタメ体験を強化したプロトタイプ「AR Agent」を発表しました。
本アプリでは、エリアや施設に応じたデータベースと生成AIを活用し、コンテンツを自動生成する仕組みを構築しています。キャラクターとの冒険、デイリーミッションなどのゲーミフィケーション要素、AR空間を活用したインタラクティブな広告展示などを組み合わせることによって体験価値を高めて、ユーザーを実際の送客へと導く仕組みを強化することを目指しています。
関連サイト
enXross HACKATHON公式ページ
観光ARコンシェルジュ/ MUIC Kansai課題解決プログラム
このアプリは、ChatGPTとVPS（Visual Positioning Service）技術、さらに観光資源などの外部データベースを活用し、ユーザーごとに最適化された観光体験を実現します。AI音声応答とARナビゲーション（3D道案内）を組み合わせ、リアルタイムで施設情報やおすすめルートを案内。効率的で快適な観光をサポートし、観光地の魅力を最大限に引き出すことで、ユーザー満足度の向上を目指します。
京都市西京区で行われた実証実験では、観光客の周遊促進と、混雑の 緩和、地域活性化に寄与する仕組みを検証しました。
AI-Driven XR Experiences
生成AIで広がるXRコンテンツの新境地
生成AIを駆使して開発したコンテンツの制作プロセスの解説記事をまとめました。
クリエイティブの最前線で実現する体験設計の裏側をぜひご覧ください。
FaceFusion / ARフィルター
SNAP社が提供する開発環境「LensStudio」でSnapchat向けのARフィルター「FaceFusion」を開発しました。各国に由来する、あるいは代表とする人物の姿や顔になってARで遊ぶことが出来ます。
画像生成AI「DALL-E3」でのイラスト生成、動画生成AI「Runway-Gen2」での動画化、Adobe社の画像生成AI「Adobe Firefly」による画 像修正など、各種生成AIツールを活用。複数の国やテーマに合わせたバリエーション豊かなフィルターを開発しました。
関連note記事
【第1回】動画生成AI×LensStudioでSnapChatのARフィルターをつくる(全3回)
【第2回】動画生成AI×LensStudioでSnapChatのARフィルターをつくる(全3回)
【第3回】動画生成AI×LensStudioでSnapChatのARフィルターをつくる(全3回)
Magifal Forest / Niantic Innovation Labs選定作品
約10週間でWebARコンテンツを開発しました。プレイヤーは、魔法の本の住人である小人の妖精「Kobbito」と共に、現実世界に現れた魔法の森で、逃げ出した虫を探すミッションに挑みます。
この作品では、生成AIを活用し、企画からデザイン素材の制作までを進行。「ChatGPT」とのブレインストーミング、画像生成AI「Midjourney」での素材制作、音声生成AI「Eleven Labs」でのナレーション作成などAIを多面的に活用し、短期間で高品質のコンテンツ制作を行いました。
Generative AI for Prototyping
生成AIで加速するXRプロトタイプ開発
生成AIを活用したプロトタイプ開発の事例。
ChatGPTが90%のコード作成を担い、企画から実装までのプロセスを効率化しました。
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ChatGPTプロトタイプ / 自社開発作品
当社のエンジニアがChatGPTを活用して、ユーザーの音声入力に応じてAR空間に惑星や星雲が生成されるARアプリのプロトタイプを開発しました。2023年4月の事例です。
このプロジェクトでは、アプリの企画段階(アイディア出し)からコード作成、アイディアのブラッシュアップまでをChatGPTに依頼、約90%のコードを生成AIが担当しています。
生成AIとXRの連携で生まれる実践的なメリット
AIは現在も進化の途上にあり、ユースケースの創出と実証を重ねる中で可能性を探求しています。
開発プロジェクトを通じて、単なる技術の組み合わせを超えた
全く新しい体験の創出が現実味を帯びてきました。
01
高度なパーソナライズ
従来のデジタル広告にはない、高度にパーソナライズされたマーケティングソリューションを生み出します。例えばユーザーの興味関心に応じて、ARを用いて現実世界の場所や物体に、個別に最適化された情報をオーバーレイすることが可能です。
02
クリエイティブの無限の可能性
クリエイティブのアイデアやデザイン案を短時間で大量に生み出すことが可能になります。
XRは物理的な制約が少ないため、時 空を超えた製品デモンストレーションなど、今までにない表現で、消費者の記憶に強く残る体験を創出できます。
03
スケーラブルなXR体験
制作したコンテンツを効率的に再利用して、継続的に進化させることが可能です。
クラウドベースのXRプラットフォームを活用することで、高性能なハードウェアを必要とせずに、リピートしたくなる体験コンテンツを提供できます。
04
開発効率と品質向上
プランニングから市場投入までの期間を大幅に短縮し、市場の変化に柔軟に対応。競争優位性の獲得と事業成長を実現できます。
制作プロセス全体を効率化し、高品質なXRシステム開発の高速化が図れます。
05
データドリブンな体験最適化
視線や動作パターンなど、XR特有のデータポイントを分析することで、より直感的で没入感のある体験設計が可能になります。
音声入力による感情分析などの定性的な要素も分析に取り入れることが容易です。
AR技術の種類
AR技術の種類と実現できることをご紹介します。
画像認識型AR(マーカー型AR)
特定の写真やイラスト、文字などの画像認識でARコンテンツが出現。商品パッケージやポスターを活用したプロモーションなどに活用されます。
パノラマAR
周囲360度にわたってARコンテンツを展開し、全方位からの没入体験を提供する技術。観光地のバーチャルツアーやゲームなどのリアルな体験が可能。
平面認識AR
カメラで地面やテーブルなどの平面を検出し、その上にARを表示させる技術。家具の配置や、インテリアのシミュレーションでよく使われています。
顔認識AR
顔にバーチャルエフェクトやアニメーションを適用できます。表情に応じた変化も可能で、ソーシャルメディアのフィルターなどに使用される技術です。
身体認識AR
人の体の動きやポーズと、デジタルコンテンツを同期させる技術。指の動きなども検出可能。フィットネスやダンスゲームなどが代表例です。
場所認識AR
GPSやVPSなどの技術で、ユーザーの位置情報や方角に基づいた情報やコンテンツを展開。AR観光ツアーや、スタンプラリーなどに利用されています。
生成AIとXRの未来
AIエージェントが、意思決定を次のレベルへ
LLM（大規模言語モデル）などの生成AIは、事前に学習したデータを基盤に高度な自動生成を行います。
そこからさらに進化した技術で新しい情報を自律的に取り入れて、
行動や決定を自律的に判断して進める「AIエージェント」が注目されています。
複数のAIが連携
AIエージェントは、複数の生成AIが連携してタスクを分担し、チームのように作業を進める仕組みを持ちます。これをマルチエージェントシステム（MAS）といいます。
Possibilities
例: 商品検索、購入アドバイス、決済などを分担してシームレスな購買体験を提供。
継続的な学習
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は生成AIにリアルタイム検索やデータベース参照を組み合わせる技術です。これにより、最新情報を生成内容に反映します。
Possibilities
例: 新商品がリリースされた場合、即座にその情報を取り込んで提案に反映。
目標指向型の設計
生成AIを利用して、ユーザーの行動や嗜好に合わせて変化するコンテンツを構築。設定された目標達成のための複数のタスクを自律的に進行、ユーザーをスムーズに誘導します。
Possibilities
例: 行動履歴や回答データから最適な観光プランを提案、チケットを予約する。
デザイニウムが選ばれる理由
幅広い業界での実績
BtoC向けのAR開発の実績が豊富。テクノロジー、ゲーム、メディア、不動産、小売、IT、広告、地方自治体、教育など幅広い業界で活用されています。
ワンストップサービス
企画からビジュアルデザイン、開発、テストまで、WebARの体験設計を一貫して提供。全てのプロセスをワンストップでサポートします。
グローバル基準の技術力
グローバル企業とのパートナーシップ、数々の受賞歴など、世界標準の技術力に裏打ちされたが実績が多数。海外の最新技術をいち早くプロダクトに落とし込みます。
