「いいね！」が一番獲得できる画像を自動的に選出！SNSマーケティングのAI活用最前線に迫る

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年11月13日

  コムニコさんお取り組み、おもしろいですね。ヒートマップはclass activation mapに近い技術だと思います。
  
  Instaだけでなく、広告も同様の技術をつかって様々な予測ができます。ただ、DNNを使えばいいというわけではなく、うまく使いこなしたり入力するデータを工夫しないと性能が出ません。そこらへんが腕の見せ所。
  
  我々の実験だと、画像だけを用いた場合相関係数0.66、画像とハッシュタグを用いた場合相関係数0.77でSNSに投稿する画像の閲覧数やいいねすが予測できます。
  
  
  でも、この記述は明らかに間違いなので訂正されたほうがいいと思いますよ。誤差が27%のとき、予測から27%きちんとずれてくれるなら、それは誤差ではなくバイアスシフト。
  「現状では平均して約27％の誤差があるそうだ。たとえば、AIが1,000「いいね！」の獲得を予測した場合、実際には730や1,270といった「いいね！」獲得が見込める。」
• 川添 隆

  コマースプロデューサー

  ・2018年11月13日

  いいね！数をコミットされている担当者には向きそうですね。
  一方で、いいね！数が「ブランドへのエンゲージ」ではないので、どんなデジタルコミュケーションによって、ブランドに興味をもつようになるのかというようなインサイトを分類して欲しいです。
• 藤原 義昭

  株式会社ユナイテッドアローズ 執行役員 CDO

  ・2018年11月13日

  SNSは企業がハックするほどユーザーが離れていくのでは？
  何なのでしょうね。この違和感。