概要
建築用金属塗装（コイルコーティング）を扱う Sherwin-Williams が、声で色を生成・微調整できるAIツールを開発。建築家が「カリブ海の澄んだ水のような色」と話しかけると、検索アルゴリズムと画像認識が数百万枚の画像を解析してパレットを提案し、さらに「少し明るく」「青を足して」など自然言語でチューニングできる。B2B領域の革新としてCreative B2B部門の初代グランプリを受賞。
背景
・B2Bの色選定は、建築家が大量の色票や仕様書を行き来する非直感的なプロセスになりがち。そこでWunderman Thompson Minneapolisは、「人の記憶や比喩から色を“呼び出す”」という体験で、合理一辺倒になりがちなB2Bコミュニケーションを感情起点に置き換えた。ローンチ対象はまず設計者（建築家）向けに限定。
仕組み（どう動くか）
・ユーザーが言葉やフレーズを話すと、ツールが画像検索＋光学的特徴抽出でパレットを生成。「darker red」「add warmth」「more retro」といった指示で数理的に色を再計算し、理想の一色へ収束させる。実装はReactベースのWebアプリ。
・使うほど色とことばの対応データが蓄積され、色マッピングやトレンド予測に生かせる“色のアトリビューションデータセット”を構築していく。
なぜ効いたか（クリエイティブ視点）
1. “課題＝体験”を直接置換：色票探索というペインを、語る→見えるに変え、B2Bを人間中心の体験に転換。
2. ブランド資産化するデータ設計：使うほど賢くなる色×言語のデータ資産が、今後の提案力・予測力を高める。
3. 領域適合（建築家特化）：まず建築の仕様決定にフォーカスして導入障壁を下げ、実務価値で認知を拡大。
