Methodology

どのように商品名を採点しているか

普通の生成AIは候補を増やします。Name Grading Studioは、用途に応じて評価軸の重みを変え、採用しない候補を落とす理由まで整理します。

共通する評価軸

初見で読み方とカテゴリの方向を想像できるか

一度見聞きした後に名前の形と音が残るか

聞き間違いが少なく、口コミや会話で伝えやすいか

入力しやすく、一般語や競合名へ埋もれにくいか

音の印象が商品、価格帯、ターゲットと合うか

有名企業・作品・既存サービスへの過度な類似がないか

短く言及でき、ハッシュタグや投稿で扱いやすいか

ロゴ、パッケージ、シリーズ、将来の商品へ広げやすいか

名称と色、写真、書体、売り場での見え方が同じ期待を作るか

アプリ名ではApp Store一覧での理解と文字数、B2Bサービスでは信頼感と口頭伝達、ブランド名では独自性とシリーズ展開性を重くします。同じ点数表を全用途へそのまま当てはめません。

既に存在する企業名、有名サービス、作品、キャラクターを強く想起させる候補は、記憶しやすく見えても独自性と採用安全性の観点で評価を下げます。ただし、AIは法的判断を行わないため、最終確認は検索、J-PlatPat、専門家相談が必要です。

アイコンやパッケージでは、特定の色を常に高評価にしません。背景や競合との色相差・明度差、縮小時の輪郭、情報階層を見ます。白い対象なら黄色が効く場面もありますが、売り場全体が黄色なら別の色が有効です。

採点の限界

スコアは商品開発上の比較材料です。売上、商標登録、権利上の安全性、消費者の反応を保証しません。