刺さるを設計するNeuroAIの技術　―技術の仕組みとその応用可能性について

本日は、D-Plannerの心臓部となる基盤技術NeuroAIの仕組みと、その応用の幅をご紹介します。

まずは・・D-Plannerとは？

D-Plannerは、広告やデザインを世に出す前に評価し、改善するためのクラウドサービスです。画像や動画をアップするだけで、「どこがどう伝わるか」「どれくらい覚えられそうか」といった情報を、定量値やグラフで可視化してくれる「感性のものさし」です。日々の制作に組み込むことで、評価→比較→改変のサイクルを回しやすくなります。

基盤技術NeuroAIのしくみをざっくり理解！

NeuroAIは2つのAIで構成されます。即ち、「(1)脳活動シミュレーターAI(エンコード)」と「(2)脳活動を意味へ翻訳するAI（デコード）」の2つ。これらが、「クリエイティブから主観の推定」を可能にしています。

(1) 脳活動シミュレーターAI：クリエイティブ から 脳活動を予測

映像・画像・音・テキストなどのクリエイティブから、脳内の反応パターンを予測します。従来はfMRIという大規模な機器で計測しなければ得られなかったデータですが、さまざまな被験者がfMRIに入り、多様な刺激と脳活動の組み合わせを蓄積してきた結果、いまではfMRI不要で推定できる"脳活動シミュレーター"が育ちました。

(2)脳活動を意味へ翻訳するAI：脳活動 から感情・反応を予測

次に、その脳活動パターンを意味へ翻訳します。特定の脳活動パターンにつき、

• 何に目が向いたか
• どう捉えたか/どう感じたか
• 試してみたい・買ってみたいと思えたか
• 1か月後も覚えているか
  といったスコアまたは言葉に置き換えます。ここでは、クリエイティブとあわせて生身の人の感想や実際の広告効果データを教師データとして使います。

なぜ"脳活動の予測"を挟むのか

正直、「クリエイティブ → その時の感情」のペアだけで似たAI、作れそう...と思いますよね。私たちが脳活動の予測を介して、クリエイティブの評価を行う理由はこのとおりです。

特にエンコードモデルは、たくさんの被験者のfMRIデータで学習していて、これが結構すごいんです！全国の気象データで学んだ天気予報のようなもので、バリエーション豊かな脳の反応を覚えているから、初めての"空模様"でも見当がつく。そのおかげで、いろんな刺激に対する反応をひと通り扱える汎用的なモデルとして機能します。

皆様の業務課題や事業ターゲットに応じて感性予測AIをカスタマイズ！

特定の文化圏・世代・趣味嗜好のターゲットの感性推定や広告効果予測、映像や画像起点での売上推定、過去ヒット作の特徴抽出やネクストヒット予測等、用途は無限大。その他気になるユースケースは次回の記事をお楽しみ！