AIは香水の処方を書けるのか？

AIはもっともらしい香水の処方を書けますが、一般的なチャットボットが書く処方は量ることができません。持っていない原料を挙げ、読んだフォーラムの投稿すべての平均から配合量を決め、0.1%のIso E Superが強いアルデヒドの隣でどうふるまうかは、誰も書き留めていないので知りません。実際のカタログ、あなたの原料棚、IFRAの表を実行のたびに渡されるツールなら、はかりに載せられるものを書けます。それでも、ムエットでの試作はあなたの仕事です。

一般的なチャットボットは香料原料について実際に何を知っているのか？

文章です。言語モデルは説明文、サプライヤーのページ、フォーラムのスレッド、何冊かの本を読んでおり、そこから原料について人々が言っていること、たとえばヘディオンは透明感のあるジャスミン、エチルマルトールはキャラメル、ということを知っています。ヘディオンが作りたてのムエットではほとんど何も感じられないのに4時間後には処方を担っていること、1%のエチルマルトールがすでに香水全体になってしまうことは、誰かがたまたまその文を書いていない限り知りません。何も嗅いだことがなく、さらに重要なことに、ムエットに正されたことが一度もありません。だからその処方は処方の平均になります。シトラスのオープニング、フローラルのミドル、ウッディアンバーのラストで、パーセントの合計は100になり、強い原料をすべて静かな原料のように配合します。

毎回現れる三つの失敗：

持っていない原料。架空の原料棚に向けて書きます。行の半分は、愛好家が一度も買ったことのないアブソリュートやキャプティブ原料です。
強さの感覚がない。パーセントは原料の強さではなく、その原料がどれだけ頻繁に言及されるかで決まります。
適合性がない。どの行が規制対象の分子を含むかを知らず、ましてや三つの天然香料から来る一つの分子を一度だけ合算することなど知りません。

AIにカタログと原料棚を渡すと何が変わるのか？

違いはより賢いモデルではありません。リクエストでモデルに何を渡すかです。実行のたびに、手持ちの原料が、香りの説明、強さの評価、ムエット上の持続時間の数値、強い原料には配合量の上限、該当する行にはIFRAの上限とともに渡されれば、モデルは文章の記憶ではなく事実から調香します。リストにない原料を挙げることはできません。強さ9の原料には、1%未満の世界の原料だとモデルに伝える上限が付いてきます。答えは原料棚の行として返ってきて、各行に割合と役割があり、割合はあなたが見る前にコードで正確に100に再正規化され、もう一度原料棚と照合されます。

それがPerfuMateのAI Studioの仕組みであり、この違いははっきり述べておく価値があります。モデルには実行のたびにカタログとあなたの原料棚が渡されます。それで学習することはありません。あなたのものが何かモデルの一部になることはなく、同じリクエストでも原料棚が違えば違う処方になります。原料棚こそがブリーフだからです。

そうしたツールが得意なことは？

ブリーフから構造を下書きする。「夏向けのドライなウッディシトラス、原料15種類以下、手持ちのもので」と頼めば、10分で量れる骨格が返ってきます。
自分のボトルから代替品を提案する。ブリーフがサンダルウッドを求めていて、Javanolはあるがサンダルウッドオイルはない場合、JavanolをJavanolに合った配合量で書きます。
修正をグラムの変更に変える。「甘さを控えめに、もっとドライに」は、手持ちのボトルで、バニリンの行を小さくし、ベチバーの行を新たに加えることになります。
計算を正確に保つ。希釈、合計を100にすること、安全上の上限は、モデルがではなく、モデルの周りのコードが行います。

それでもどこで失敗するのか？

ムエットの上です。優れた事実を渡されたモデルでも、鼻はありません。あなたのベルガモットが古くて香りが抜けたボトルであることも、それぞれは問題なく感じられる二つの原料が香りの変化の中でぶつかり合うことも、ブリーフの裏にあるアイデアのほうがブリーフより優れていたことも知りえません。また、与えられた上限の範囲内で、静かな原料を配合しすぎたり、強い原料を少なすぎにしたりすることもあります。上限は柵であって、判断ではないからです。出力は、すべてを読んだが何も嗅いだことのない人による、有能な最初の下書きとして扱ってください。

AIの処方はどう使えばいい？

何かを変える前に、下書きを書かれたとおりに小さな試作サイズで量る。
10分後、1時間後、4時間後、翌朝にムエットを評価し、何がおかしいかを一文で書く。
その一文を次のブリーフとして返すか、自分でその一行を動かす。
すべてのバージョンを残す。うまくいった処方はたいてい3番目か4番目で、何かを教えてくれるのは最初のものとの差分です。

このサイクルこそが製品です。数秒で最初の下書きを書くAIが役に立つのは、まさに最終的な判断を下すのがモデルではなくムエットだからです。

それがAI Studioの目的です。あなたの原料棚だけから調香し、実行のたびにカタログ、あなたのボトル、IFRAの上限を渡されますが、それで学習することはなく、量れる行を返し、下書きをそのままエディターに入れます。エディターでは、香りのプロファイルと香りの変化のチャートが一日を通してどう感じられるかを示します。作業台は無料で始められます。