ブレインパッド、AIでSNSの画像からドリンクの消費シーンを解析

ブレインパッドは2月13日、日本コカ・コーラのプロジェクトの一環として、SNSの投稿画像をAIで解析し、ドリンクの消費シーンを分析する取り組みを実施したことを発表した。

同取り組みでは、SNS上の投稿画像の中から、特定ブランドのドリンクが写った画像のみを抽出し、一緒に撮影されている物体、背景、人物の表情などから、消費者がそのドリンクを飲むシチュエーションや、一緒に食べられている食料品などを解析。実際の解析工程においては、機械学習を用いて消費シーン以外の画像(広告や自動販売機の画像など)の排除や、一緒に撮影されている物体の識別を行い、約10万枚の画像の分類・集計が可能だという。

• 解析の流れ

また、文書を特徴づける語の抽出を行って特徴語同士の共起関係をネットワーク図にした「共起ネットワーク」や、異なる性質のものが混ざり合っている集団からいくつかグループに分類する「階層クラスタリング」といった手法を用いて、そのドリンクがどのような生活シーンで飲まれることが多いのかといった分析や、季節の行事ごとの消費傾向の違いなどを解析を行った。

• SNSからの取得画像の例(左)と共起ネットワークや階層クラスタリングによる画像解析結果の可視化イメージ(右2枚)