【「TVCMマッチメーカーズ」サービス開発チームインタビュー：後編】「TVCMマッチメーカーズ」で企業・放送局・視聴者すべてに価値が高まるメディアプランニングを実現したい

▲（左から）当社メディアビジネス推進部 メディアビジネス推進グループより課長・小木、山本
／株式会社タスデザイングループ 藤井氏

テレビ番組やCMなどのコンテキスト（文脈）の一貫性の有無を定量化することでより効果的なメディアプランニングを支援する「TVCMマッチメーカーズ」は、テレビの価値を示す新たな切り口として、様々な可能性を秘めています。 インタビューの前編では「TVCMマッチメーカーズ」の開発の経緯や特長をお伝えしましたが、後編となる今回は、開発におけるエピソードや課題、今後の可能性について、引き続きサービス開発チームのメンバーが語ります。

★「TVCMマッチメーカーズ」の開発の経緯や特長をお伝えしたインタビューの前編はこちらから

ビデオリサーチが持つ数々のデータが、新たなサービス開発の鍵になった

「TVCMマッチメーカーズ」の開発にあたり、印象に残っているエピソードをお聞かせください。

小木：「TVCMマッチメーカーズ」のコンテキストマッチングにおいては、出演者や内容といった要素に加え、視聴者がどのような気持ちになるのかという視聴感が重要です。そのため、人の感じ方に近い視聴感をどのようにしてAI（人工知能）に学習させるかという点は、エンジン開発を進めるうえで大きな課題でした。

藤井：この課題を解決してくれたのが、ビデオリサーチが保有するデータでした。テレビ番組やCMの評価を調査したデータである「テレビ番組カルテ」や「クリエイティブカルテ」には、"この番組を観ると楽しい気持ちになる"、"このCMを観るとワクワクする"、といった視聴者の気持ちに関する多くの情報が含まれています。これらのデータをAIに与えることで、コンテキストマッチングにおける視聴感の問題を一気に解決することができました。

ビデオリサーチのデータでは、興味を惹かれる、話題になりそう、ためになる...等々、その番組やCMを観た視聴者の気持ちが数十項目に及び詳細に調査されていました。そのため、これらのデータを踏まえて算出するマッチスコアは、かなり人の感覚に近い、納得度の高いものにすることができたと思います。

山本：世の中のすべての番組やCMの調査データを保有しているわけではありませんが、学習元になるデータがあれば、AIがそこから学んで類推できるようになっていきます。

藤井：推論をつなぎ合わせていくことができるのはAIの強みですね。とはいえ、AIはあくまで人間とは違いますから、一般的にはいつでも人間が納得できる結果が出るわけではないんです。特に、AIに事前に正解となるデータを何も与えない「教師なし」の状態でクラスタリング（データのグループ分け）をさせると、人には納得できない、解読不能な結果が出てしまうことが多くみられます。

ところが、今回のエンジン開発にあたり、まずは実験的にAIに「教師なし」でクラスタリングをさせてみたところ、いきなり納得感が非常に高い結果が出て驚きました。それだけ、算出の素材となっている「テレビ番組カルテ」などの情報が番組の評価を総合的に、的確に捉えられているデータなのだということで、これにはとても感動しましたね。

"納得感のあるデータが出にくい"ことはAIの難しさのひとつに挙げられますが、そのあたりはある程度クリアしているということですね。

藤井：AIを使ってコンテンツのマッチスコアを算出していく中では、時に人が思いもよらなかった新たな発見もあるかもしれませんが、やはり、基本的には人が見て理解や納得ができる結果が得られなければなりません。サービスをご利用いただくお客様にマッチスコアの根拠をご説明できないようでは困りますからね。割合としては、人がわかっていることの確認が7、新しい発見が3という、7:3の比率が理想だと思っています。

今後も継続的な改良を重ねてサービスの幅を広げ、質を高めていきたい

今後の展望については、どのように考えていますか？

小木：「TVCMマッチメーカーズ」のサービスの幅と質をさらに高めていきたいと考えています。サービスの幅という観点では、放送局様にご協力いただくなどしてコンテンツのメタデータを増やし、サービスのさらなる拡充を図ってきたいと考えています。質については、AIで算出するマッチスコアをさらに人の感覚に近づけ、精度を高めていくために、顧客からのフィードバックも踏まえながら改良を続けていく予定です。

エンジンに関しては、時事性を適切に反映できるようにしていくことも今後の課題ですね。

藤井：「TVCMマッチメーカーズ」はメタ情報からマッチスコアを算出しますが、メタ情報はテキストデータです。テキストデータとして書かれている言葉というものは、時代や流行の変化で大きく意味合いやイメージが変わってしまうことがあります。例えば、若者の間では既存の言葉が本来の意味とは違う意味合いで使われたり、まったく新しい言葉が生み出されたりすることもありますね。流行語のように一時的にもてはやされる言葉もあります。

そのため、常にその時に合うマッチスコアを算出していくため、データがたまってきたら古いデータの比重を軽くし、最近の情報が反映されるようにするなど、エンジンを調整していきたいと考えています。

山本：「TVCMマッチメーカーズ」およびマッチスコアについては、「こういう新しい指標を待っていた」というお声もいただいている一方、これまでにないサービスであるために、一度の説明でご理解・ご納得いただくのが難しいという側面があります。今後、成功事例を積み重ねていき、それらの事例を通じて、多くの方にご理解・ご納得いただいたうえで、サービスをお使いいただけるよう工夫していきたいですね。

企業、放送局、視聴者すべてに有益なエコシステムの実現を目指す

最後に、今後のサービス展開についてお聞かせください。

山本：これまでサービス開発から事業化に向けて取り組んできましたが、このサービスをどのように活用していくか、これからが正念場だと思っています。
「TVCMマッチメーカーズ」が活躍できる場は地上波に限りません。動画配信サービスなどでも活用可能なロジックですので、そのような方向でのサービス展開も検討を重ねているところです。

また、「TVCMマッチメーカーズ」から生み出されるマッチスコアという指標は非常に汎用性が高いので、ビデオリサーチだけでこれを使っていくのではなく、なるべくオープンな形にして、いろいろな企業様に活用していただきたいです。

小木：「TVCMマッチメーカーズ」というサービスのリリースに込めた一番の願いは、このサービスがテレビメディアの新しい価値を示す一つの切り口となり、その結果、メディアや企業のビジネス拡大へとつながっていくことです。
我々がご提供するサービスによって、広告主はより効果的なプロモーションが可能となり、広告会社や放送局はプランニングがしやすくなり、視聴者は違和感なく情報を受け取ることができるという、"三方良し"ならぬ"四方良し"のエコシステムを作り出せれば理想ですね。

このような理想の実現のためにも、「TVCMマッチメーカーズ」のエンジンは外部のサービサーの皆様にも広くご活用いただきたいと考えています。このエンジンを使って新しいサービスを作りたいなどのお話があれば、ぜひお気軽にご相談いただければと思います。