科学技術振興機構(JST)は8月1日、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、人工知能(ＡＩ)を用いてソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)で投稿した画像や映像の人気度(閲覧数やいいね!の数)を向上できるハッシュタグを推薦する技術を開発したと発表した。

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を推薦する技術は多数研究されてきたが、人気度を向上させるタグを推薦する技術は世界初の試みだという。

このシステムは、SNS上でそれぞれのハッシュタグが人気度に影響を与える強さを数値化し、ユーザーが付与したハッシュタグを参考にしたうえで人気度を向上させるのに効果的なタグを推薦するというもの。

ハッシュタグのスコアを計算するグラフの概念図。人気度の高い画像、人気度への寄与度の大きいタグが大きく表示されている　資料:科学技術振興機構

同研究グループは、約6万枚の画像を用いてシステムに学習させ、約2000枚の画像に対し、システムが推薦したタグを追加してSNSに投稿したところ、10日後には人が付けたタグだけを用いた場合と比べて2倍程度の閲覧数を獲得できることを確認したという。

実証実験の結果　資料:科学技術振興機構

推薦されるタグは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としている。

スコアの計算にかかる時間は通常のサーバで数秒程度と短いため、毎日タグを推薦し直すことも可能とのこと。