連載twitter5facebook0hatenabookmark310lineこんにちは、杉浦です。連載テーマ「AI(人工知能)×マーケティング」の第2回目は、「読者の心をつかむ画像の選定にAIを活用」という事例をご紹介します。<はじめに>本連載は、ビッグデータ活用環境の進展によって実用可能になった、人間の知性に近づこうとしているビジネス活用事例を取り上げ、非エンジニアむけに易しく解説しています。今回のテーマは、匠の仕事「編集」の一部である「読者の心をつかむ画像選定」をAIで支援できないか?です。LAB(エーアイ・トウキョウ・ラボ株式会社)の井原さんに解説していただきました。LAB代表の井原さん)もくじ<1メディア運営における「画像の選定」という仕事><2Webメディアにおける画像ABテストの課題><3AIは、どうやって「読者の心をつかむ画像」を選定できるようになったのか?><4事例:AIによる編集チーム支援の成果><最後に><1メディア運営における「画像の選定」という仕事>「読者の心をつかむ画像」を選ぶということは、編集者やWebディレクターにとって非常に重要な仕事のひとつです。必要な「画像」をカメラマンに指示するというシーンも頻繁に見られます。高度な知識と豊富な経験がもとめられる、メディアの価値を左右する仕事です。優秀な編集者は、読者がどんな人物か?を具体的にイメージし、どんなシーン、どんな感情でその画像を見ているかを慮(おもんぱか)り、たくさんの選択肢の中から行動を促す画像を慎重に選定しています。<2Webメディアにおける画像ABテストの課題>人材の能力に成果が左右されることを避けるため、Webメディアでは画像のABテストが普及しています。たくさんの選択肢がある場合はテストパターンが膨大になってしまいます。その上、「テスト対象になったユーザー」に対しては機会損失を覚悟しなければなりません。<3AIは、どうやって「読者の心をつかむ画像」を選定できるようになったのか?>有能な編集者は、下記のような手順で考えて画像を評価し、読者むけに最適なものを選定しています。AIは、ディープラーニングによる「画像の評価(タグ付け)」と、属性や履歴による「ユーザーのセグメント」から、ユーザーひとり一人に対してベイズ推定による適切さの確率計算をしているのだそうです。【やさしい用語解説】<ディープラーニング>演算ルールを多層に組み合わせた学習手法です。人間の神経回路に似たニューラルネットワークを多層化した、「たたみ込みニューラルネットワーク」などのモデルがあります。<ベイズ推定>ベイズ推定の元となっている「ベイズの定理」とは、ある事象が起こった後に目的の事象が起こる確率を算出する理論です。この方法で、「◯◯を見た人は□□をする確率が85%!」のように、次に□□する確率を推定することができます。<4事例:AIによる編集チーム支援の成果>ある大手Webメディアでの事例をご紹介します。この企業では、イベント会場などを紹介するサイトや、飲食店やサービス店舗のクーポン券などを紹介するサイトを運営しています。そもそもの要望は「新しいコンテンツ(主に画像)をアップした際に、コンバージョン率を予測したい。」すなわち「最も高いコンバージョン率が期待できる画像をアップしたい。」というニーズでした。それまではABテストを繰り返して対応していたそうですが、作業量が膨大になり、担当者はABテストそのものが業務目的になってしまっていたそうです。AIによる編集者支援を導入した成果は下記のとおりです。コンバージョン率が2.5倍以上になった。読者層に最適化された(と人が考えた)固定のWebページが、AI活用によりパーソナライズ可能になりました。リアルタイムにベイズ推定を実施してユーザーごとに適切な画像を出し分けることで、数%だったコンバージョン率が2.5倍以上にアップしました。膨大なABテストをする必要がなくなった。掲載可能な画像点数が100枚あった場合、画像ABテストでは、100×99÷2=4,950通りのテストが必要になります。掲載箇所が3カ所あるとと、4,950の3乗=約1,200億通りの組み合わせが考えられます。このテスト業務が不要になりました。記号によるダグを人間むけに翻訳して、AIが撮影指示書を作った。AIにしか分からない記号だらけのタグを人間むけに翻訳した結果、新たに写真を撮影する際の「撮影指示書」を誰でも簡単に作成できるようになりました。<最後に>今回の事例でも、AI導入により「コンバージョン率が2.5倍以上」という素晴らしい成果が得られました。編集業務のうちAIが支援できているのは、画像の選定という限られた領域だけでした。事例に挙げた企業でも、企画やコンテンツ制作など、他の広範囲な業務で人の能力が必要とされていました。人とAIは手を携えて仕事をしていくことになりそうですね。データマイニング、分析体制構築を担当。同時に大学の研究センターにおいてアクセスログに関するデータマイニングを研究。顧問2002年デジタルハリウッド株式会社取締役に就任。IT業界における経営スペシャリスト育成やネット事業者向け研修開発を行う。ネットショップ運営能力を測る「ネットショップ検定」を主催。2013年7月、プレステージ・インターナショナル(東証一部)より出資を受けて(株)AppGTを設立。ケーションデータを分析し、今後の主要な顧客接点となるスマートフォンの活用において、様々な研究や企画提案を行っている。コメントをキャンセルコメントName*Email*(公開されません)Website次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。Reserved.arrowuphome。