青汁で有名な食品加工品会社のキューサイが、NTTデータおよびNTTデータ経営研究所とともにテレビショッピング番組の内容から顧客の問い合わせ電話数（入電件数）を予測する技術開発に取り組み、顧客からの入電件数増加に成功した。NTTデータが2018年11月13日に発表した。
キューサイは、NTTデータ、NTTデータ経営研究所と共同で、顧客が番組を視聴し、商品に興味を持って電話をかけるまでの反応を予測するAIモデル「nAomI（ナオミ）」を構築した。2018年7月に、同モデルを活用して制作したテレビショッピング番組を放送。この結果、従来の制作手法で同時期に放送した番組より、顧客からの入電件数が27.6％増加したという。
「nAomIを活用することで、顧客に楽しい体験を提供し、商品の魅力をわかりやすく理解してもらえる番組の制作が可能となり、入電件数を増やすことが期待できる」としている。
キューサイグループは、ヘルスケア商品やスキンケア商品など社会のニーズに合わせた事業展開を行っている。テレビショッピング番組制作では、顧客に楽しい体験を提供し、結果として商品の魅力を理解して注文してもらうための研究を重ねている。これまで、番組放送前に顧客の反応を分析し、反映する方法を模索していたが、精度・速度・コストの面から困難だった。
NTTデータグループは、脳活動を計測して知覚内容を解読する「脳情報解読技術」を利用して、2016年から広告評価サービスを開始した。このように、脳科学や機械学習分野の先端技術を取り入れながら、人間の情報処理プロセスの定量的理解とそのビジネス応用を進めている。
キューサイらは今回、それぞれが進めてきた研究およびノウハウを生かして、人工知能を活用した番組制作の最適化に向けて効果検証を行った。
顧客の反応情報（入電件数）を機械学習技術でモデル化
両者は、キューサイが2012～2018年に放送してきたテレビショッピング番組の映像とそれに対する顧客の反応情報（入電件数）を、機械学習技術でモデル化した。こうして、予測モデルであるnAomIを構築した（図1）。
図1：AIを利用した番組構成最適化に関する検証イメージ（出典：NTTデータ）拡大画像表示
機械的に生成した数千通りの構成案をnAomIに読み込んで評価させ、最も入電件数が見込めると予測した1素材を実際に放送した。検証方法として、従来の制作手法で制作した番組（2番組）とnAomIが制作した番組を、同時期・同放送局で放送し、顧客からの入電件数を比較した。
分析の結果、各平均入電件数において下記の違いが認められた。
- 従来手法による番組（1）との比較：平均29％増
- 従来手法による番組（2）との比較：平均24％増
2番組平均して27.6％増という結果となった一因としては、数千通りもの構成案を生成・評価することで、従来の方法では実現に至りづらい意外性の高い案を制作・放送できた可能性が挙げられる、としている。
今後、キューサイおよびNTTデータグループ2社は、今回の結果に基づき、キューサイの制作する各種の番組・広告・情報コンテンツに導入を拡大する考えだ。
人間の脳活動の情報を用いることにより、番組視聴中の情報処理を脳情報表現レベルでシミュレートして知覚や行動誘発を説明・予測する技術も適用しながら、精度と有効性を同時に高めていくという。
