テレビＣＭの広告効果を高精度に予測するモデルを開発 ～ 約３万サンプルのシングルソースデータを人工知能で解析 ～

本予測モデルは、制作された未公開のテレビCMについて、「どの程度の広告効果が見込めるか」を予測することが可能です。具体的には、当該テレビCMを放映した場合、そのCMがきちんと認知されるのか、そのCMによって消費者の購入・利用意向がどの程度上がるかについて、それぞれ「CM認知スコア」「購入・利用意向スコア」という数値で、定量的に予測します。
さらに、色彩、タレント表示時間、商品表示時間、BGM、カット数などを変更した場合、どの程度、広告効果が改善するかについて、シミュレーションできます。

本予測モデルを用いて、テレビCMによる広告効果を予測したところ、CM認知スコアについては95.3％、購入・利用意向スコアについては91.3％という精度で、正解率を判定することができました。
これは、過去に「インサイトシグナル」で取り扱った約3万サンプルの消費者から得られた広告効果データと、203事例のテレビCMについて画像解析や音声解析など複数の手法を組み合わせて特徴量を抽出したデータとを紐づけ、これらのデータを機械学習したAIによって両者の関係性を明らかにしたものです。また、機械学習における過学習を回避するために、交差検証（クロスバリデーション）なども実施しており、本予測モデルが広告効果の予測に利用できる精度を持っていることを検証しています。

なお、「インサイトシグナル」では、AIを利用してユーザ企業のマーケティング担当者自身が、より高精度かつ多様な視点で、自社で放映する予定のテレビCMについて事前に効果予測ができるサービスを、2018年度中に提供開始する予定です。