[事例ニュース]

2018年11月15日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　日本コカ・コーラの経営戦略部門ナレッジアンドインサイツでディレクターを務める小林康二氏が、グーグル開催の記者発表会に登壇し、画像認識APIの事例として同社の取り組みを説明した。消費者がTwitterに掲載した日常生活の写真画像から、清涼飲料「コカ･コーラ」の飲用シーンを分析する、というプロジェクトである（図1）。プロジェクトの期間は3～4カ月で、2017年に実施した。

図1：Twitterの画像を画像認識APIを使った分析し、消費者がどんな場面でコカ・コーラを飲んでいるかを調べた（出典：日本コカ・コーラ）
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　従来、コカ･コーラがどんなシーンで飲まれているのかを調べるためには、アンケートなどのテキストを分析するというやり方が主だった。今回、日本コカ・コーラが挑戦したやり方は、ビジュアル（写真画像）から飲用シーンを調べるというもの。コカ・コーラのロゴが写り込んでいる写真画像をソーシャルメディアから抽出して分析することにした。生活者の視点に立った投稿が多いSNSとして、Twitterを選んだ。

　まず、Twitterの過去3年分ほどのデータから、コカ・コーラのロゴが写っている写真画像7万枚を抽出した。ここで、米Googleの画像認識APIサービスであるVision APIを使い、実際に消費者がコカ・コーラを消費しているシーンと、コカ・コーラの広告や自販機などが写り込んでいるだけの非消費シーンに分類した。こうして、非消費シーンを除いた消費シーン4万枚を抽出した（図2）。

図2：Google Vision APIを使って、7万枚の画像から消費シーン4万枚を抽出し、それぞれにラベルを付けた（出典：日本コカ・コーラ）
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　Vision APIでは、何が写っているのか、どんなシーンなのかについて、ラベル付けも行った。フード（食品）やポップコーンなどのラベルを付けた。4万枚の画像に対して、2000個のラベルを付けた。ただし、Vision APIのラベルは横一線であり、「自然、森、木」などの階層構造を持たないので、後工程として、データサイエンスの力でクラスタリングした。

写真1：日本コカ・コーラの経営戦略部門ナレッジアンドインサイツでディレクターを務める小林康二氏
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　成果として、約50のコカ・コーラの飲用シーンを発見できた。想定内の飲用シーンとして、ピザ、ポップコーン、夏の海といったシーンがある。新たな気付きとしては、ペット、山登りといったシーンで多くの消費者がコカ・コーラを飲んでいることが分かった。

　「これまではアンケートなどによるテキスト分析が主流だったので、ペットと一緒に飲んでいるといった情報は得られていなかった。画像分析によって、有益な情報を得られた」（日本コカ・コーラの経営戦略部門ナレッジアンドインサイツでディレクターを務める小林康二氏、写真1）。