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 電通は2017年6月16日、人工知能(AI)の学習手法の一つであるディープラーニング(深層学習)を用いることで、テレビ視聴率を予測できるシステム「SHAREST(β版)」(シェアレスト・ベータ版)を開発したと発表した。

 電通は2015年10月より、AI開発事業を手がけるデータアーティストと共同で、過去の視聴率データや番組ジャンル、出演者情報、インターネット上のコンテンツ閲覧傾向などのデータを教師データとしたディープラーニングによるモデル構築を行い、放送前のテレビ視聴率を予測するシステムの研究開発を行ってきた。その結果、高速データ解析プラットフォーム内で予測視聴率を算出するプログラムの構築に至ったという。

図●テレビ視聴率予測システム「SHAREST(β版)」の概念図
図●テレビ視聴率予測システム「SHAREST(β版)」の概念図
(出所:電通)

 同社は今後、「SHAREST(β版)」を活用し、関東地区で1週間内の放送枠の高精度な視聴率予測を実現する検証プロジェクトを実施する。順次、関西や中部地区への拡大を予定する。

 このプロジェクトでは、これまで達成が困難であったターゲット別(性年代別など)の視聴率予測とその自動化の実現に向けた実施検証を行う。過去のテレビ視聴とマーケティングデータとの関連性をAIが学習することで、これまで達成が困難であったターゲット別(性年代別など)の視聴率予測とその自動化が実現できるという。電通はまず社内で予測視聴率を用いた実施検証を行う。将来的には、テレビCMの素材割り付けの高度運用と広告効果を高める実証を進める。

 複数ブランドのCM素材を予測視聴率に基づいて広告枠に割り付ける場合、現在は視聴率の予測を人が行うケースがあるが、業務負荷が膨大になるという課題があった。視聴率予測のAI対応での自動化により、「業務の効率化においても大いに効果があると期待している」としている。

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