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SNSの投稿画像をAIで解析。特定ドリンクの消費シーンだけを詳細に分類・集計

 株式会社ブレインパッドは、日本コカ・コーラ株式会社のプロジェクトの一環として、SNSの投稿画像をAIで解析し、ドリンクの消費シーンを分析する取り組みを実施したことを発表しました。

 食品メーカーにとって、自社商品がどのような生活シーンで消費されているのかを把握することは、消費者心理を深く理解するための重要課題の一つです。

 そこでブレインパッドは、消費シーンの実態をより深く理解することを目的として、機械学習などを用いた画像解析のサービスを活かし、SNSの投稿画像から消費シーンを分析する取り組みを実施しました。

 今回の取り組みでは、SNS上の投稿画像の中から、特定ブランドのドリンクが写った画像のみを抽出。一緒に撮影されている物体や、背景、人物の表情などから、消費者がそのドリンクを飲むシチュエーションや、一緒に食べられている食料品などを解析しました。

SNS上の「特定ブランドのドリンク」が写った画像約10万枚の解析が可能に

 実際の解析工程においては、機械学習を用いて広告や自動販売機の画像などを排除し、消費シーンのみを識別し、一緒に撮影されている物体も識別を行い、約10万枚の画像の分類・集計が可能としています。

 また、文書からその文書を特徴づける「語」の抽出も行い、特徴語同士の共起関係を、ネットワーク図にしたり、階層クラスタリングによって、そのドリンクがどのような生活シーンで飲まれることが多いのかを可視化したり、季節の行事ごとの消費傾向の違いなどを解析しました。

 マーケティングの進化は進み、以前よりもかなり詳細に深いところまで情報を得ることができるようになりました。そしてそこで集めたデータをもとに新しい商品展開や、広告が生み出されていくはずです。AIを使ってどういう情報を集め、何をするか。そのセンスが問われているのかもしれません。

参考:SNSの投稿画像をAIで解析。ブレインパッドの技術で商品の「素」の利用状況を知る
https://ecnomikata.com/ecnews/17883/

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