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AIがメディアを激変させるNYタイムズの“感情広告”-ビジネスインサイダー 寄稿

2018/11/29 メディア掲載実績, ビジネスインサイダー 
by PALO ALTO INSIGHT, LLC. STAFF 

AIがメディアを激変させるNYタイムズの“感情広告”-ビジネスインサイダー 寄稿

AIがメディアを激変させる NYタイムズの「感情広告」実証、中立報道AIの衝撃

Shutterstock

こんにちは。パロアルトインサイトCEO・AIビジネスデザイナーの石角友愛です。先日、サンフランシスコでニューヨークタイムズのデータサイエンティストのトークセッションに参加する機会がありました。今日はアメリカのジャーナリズム業界でどんな機械学習の取り組みが行われているかご紹介したいと思います。

記事を読んだ人の「気持ちの推定」が広告を変える?

ニューヨークタイムズのデータサイエンティスト、アレクサンダー・スパンガー氏による記事。「Project Feels」プロジェクトについて語っている。

ニューヨークタイムズが行った「Project Feels」というプロジェクトがあります。目的は、それぞれの記事を読んで、どんな感情を読者が感じるかを予測する感情予測モデルの構築です。

感情検知(Emotional Recognition)という分野は現在の流行りの1つです。たとえば、人のバイタルデータや顔の表情のほか、RF信号の反射などを通して対象者が喜んでいるか怒っているかなどの感情を検知するものもあります。Project Feelsの場合、記事に登場する単語や内容などから、「読者がどんな感情を持つかをあらかじめ予測するモデル」です。

発端は、広告チームから「記事を読んで、読者がどんな感情を持つかあらかじめ予測できたら、広告主の希望により寄り添った広告表示ができる。どうにかできないか?」と依頼されてプロジェクトが始まったとのこと。プロジェクトの簡単な手順は以下の通りです。

1. 記事に対する感情も千差万別では予測できないので、あらかじめアンケート調査を通して、9種類の感情グループを用意しておきます(つまらない、嬉しい、嫌い、怖い、興味深い、希望、愛情、悲しい、何も感じない)

2. 1200人以上のクラウドソーシング(アマゾンメカニカルターク)を使ってデータ収集開始。例えば、下記の様な画面を見せて、「この記事を読んでどんな気持ちになりますか?」と質問します。ハエの記事はなかなか感情を持ちにくいかもしれませんが、それはわざとです。

ニューヨークタイムズのProject Feelsのトレーニングに用いられる記事の例。

例えば、「飼い主を探している犬が奇跡を起こした」という記事は、ほとんどの人に「愛情」「嬉しい」という感情を喚起させることが予想できますが、感情喚起が難しそうな記事カテゴリーのものを、アンケートに入れてトレーニングデータにする必要があります。

機械学習のモデルを作る時は、データ収集フェーズが一番時間がかかり、大変なことが多いのですが、Project Feelsでもアクティブラーニング(※)という手法を使っています。記事サンプルを無作為に選び、バッチにしてモデルの精度をその都度見ていき、精度がこれ以上は上がらない、というところにくるまでサンプルデータを変えていったということです。

3. データを綺麗にします。メカニカルターク(アマゾンが提供しているクラウドソースサービス。ワーカーに色々なタスクを投げることができるもの)のすべての人が真面目に答えているかどうか色々な手法で検証し、汚いデータは処理して解析しやすい形にまとめます。

4. モデルを構築します。あえて解説はしませんが、「線形モデル」「ツリーベースのアンサンブルモデル」そして「ディープラーニング」の3つで試したとのことです。

5. 結果を出します。両極端な感情を喚起させる記事などがあることも分かったそうです。例えば、「AIをどのように規制するか」というような記事は「面白い」と「つまらない」がずば抜けて多かったということで、AIに関する記事を書くことが多い私にもこれは興味深い発見でした。感情カテゴリーとしては、一番予測値が高かったのが「悲しい」次に「怖い」「嫌い」「愛情」で、75%以上の精度だったとのこと。一番難しいのが「興味深い」だったということです。

※アクティブラーニング:教師データを準備するのにコストがかかる場合に使われる手法。このケースでは、感情予測が簡単な記事ばかりをラベル付けをしても学習の精度は上がらないため、感情予測が難しい記事とは何なのかをその都度理解しながら、あえてそのような記事をアルゴリズムが次のラウンドで選び、学習していく。どのデータから学習するべきかをアルゴリズムが選定し、それにラベル付けをしていくため効率よく学習することができる。

今回のProject Feelsで作った感情検知モデルが実際に編集サイドで使われることはなかったということですが、この話を聞いてジャーナリズム業界で、ここまで機械学習が浸透しているのかということは大きな発見でした。

記事の反応はシェア数やクリック数などで見ていることが多いと思いますが、広告の観点から考えると、イメージや感情を理解した広告プラットフォームには面白みがあります。動画と違って、文字中心の記事だからこそ、反応が読めないことも多い。実際、今までこのような読者の感情と結びつける取り組みはされてこなかったはずです。

逆に言えば、例えば「怖い」感情を喚起させる記事には、どんな広告が相性が良いのかを考えるのも、マーケターとAIの新しい共同作業の領域になる可能性があります。共同作業の結果、より意味のあるコンバージョンにつながれば、それこそ新しいビジネスになるでしょう。

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パロアルトインサイトについて

AIの活用提案から、ビジネスモデルの構築、AI開発と導入まで一貫した支援を日本企業へ提供する、石角友愛氏(CEO)が2017年に創業したシリコンバレー発のAI企業。

社名 :パロアルトインサイトLLC
設立 :2017年
所在 :米国カリフォルニア州 (シリコンバレー)
メンバー数:17名(2021年9月現在)

パロアルトインサイトHP:www.paloaltoinsight.com
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com

石角友愛
<CEO 石角友愛(いしずみともえ)>

2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテック・流通系AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供。東急ホテルズ&リゾーツ株式会社が擁する3名のDXアドバイザーの一員として中長期DX戦略について助言を行う。

AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手掛け、順天堂大学大学院医学研究科データサイエンス学科客員教授(AI企業戦略)及び東京大学工学部アドバイザリー・ボードをはじめとして、京都府アート&テクノロジー・ヴィレッジ事業クリエイターを務めるなど幅広く活動している。

毎日新聞、日経xTREND、ITmediaなど大手メディアでの連載を持ち、 DXの重要性を伝える毎週配信ポッドキャスト「Level 5」のMCや、NHKラジオ第1「マイあさ!」内「マイ!Biz」コーナーにレギュラー出演中。「報道ステーション」「NHKクローズアップ現代+」などTV出演も多数。

著書に『AI時代を生き抜くということ ChatGPTとリスキリング』(日経BP)『いまこそ知りたいDX戦略』『いまこそ知りたいAIビジネス』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)、『経験ゼロから始めるAI時代の新キャリアデザイン』(KADOKAWA)、『才能の見つけ方 天才の育て方』(文藝春秋)など多数。

実践型教育AIプログラム「AIと私」:https://www.aitowatashi.com/
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com

 

※石角友愛の著書一覧

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