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SNSで「いいね!」が増えそうなハッシュタグをAIが推薦する技術--東大が開発

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 科学技術振興機構(JST)は8月2日、同団体の戦略的創造研究推進事業において、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻の山崎俊彦准教授らが、AIを用いてSNSで投稿した画像や映像の人気度(閲覧数やいいね!の数)を向上させるハッシュタグのレコメンド技術を開発したと発表した。人気度を向上させるタグの推薦技術は世界初の試みとなるという。

 InstagramなどのSNSにおいて、ユーザーが投稿するコンテンツの閲覧数、お気に入り数といった人気に関わる指標(人気度)は重要な要素になっている。また、個人だけでなく、SNSをマーケティングに活用する企業にとっても、効果を測るための重要な指標となる。

 ただし、特定のコンテンツを意図して人気を上げるのは難しく、現在では、専門家が経験と勘をもとに人気獲得のアドバイスをすることが主流という。そこで、山崎准教授らは、SNSのタグに注目。人気度への影響力が強く、かつ元々のタグと関連の深いタグを推薦できる「FolkPopularityRank」という新しい計算手法を開発した。


 これまで、画像や動画に何が写っているかを判断し、客観的に正しいタグ(山、湖、森林など)を推薦する技術は多数研究されてきたが、FolkPopularityRankでは、人気度を向上させるタグ(山、湖、森林などに対して「湖面映り込み」など)を任意の個数で推薦する。

 これは、画像や映像についているタグとその人気度を数学的なグラフ・行列として表現し、どのタグ同士が同時に用いられることが多いかを考慮しながら反復的に計算することで、各タグの人気度への影響を数値化・ランキングする。


 同研究グループでは、約6万枚の画像をシステムに学習させ、約2000枚の画像に対してシステムが推薦したタグを追加して投稿したところ、10日後には人が付けたタグだけの場合と比較して2倍程度の閲覧数を獲得した。

 推薦されるタグは、これまでに人が付与したタグを参考にするため、画像や映像の中身とマッチした正しいタグが推薦されることも約1500名の主観評価によって検証済みだという。


 今後の展開としては、SNS上で商品やサービスなどを効果的にプロモーションするためのハッシュタグ推薦、ECサイトなどでクリック率を向上させるためのタグや説明文作成支援、オウンドメディアやニュース配信などでクリックを誘発する印象的なヘッドライン作成支援などが考えられるとしている。

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