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感情・気分はAiでつくれるかshare0727

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Atsushi Sasaki 2016/7/23 Machine Learning 15 minutes

Published in: Data & Analytics
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感情・気分はAiでつくれるかshare0727

  1. 1. 感情・気分はAIでつくれるか? CREATIVE GENOMEのご紹介 2016.7.23 AOI Pro.佐々木淳 1
  2. 2. ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved2 新しい領域への応用
  3. 3. 会社紹介 CM制作・映画・ドラマ・ WEB・スマホ動画・アドテク→その先 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved3
  4. 4. 1992-AOI Pro. CM制作部 1999-デジタル制作部立上げ、プロデューサー 2006-子会社AOI-DC独立、プロデュース部長・執行役員 2011-本体にてUXプロデュース部立上げ 2014-事業開発部 2016-経営企画部 事業開発T 広告映像プロデューサー デジタル広告プロデューサー 戦略立案・クリエイティブプランニング 自己紹介 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved4
  5. 5. CONFIDENTIAL 5©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved CM=翻訳 気分を作る そのための 作り手による 要素の配合 ロケーション 音楽 キャスティング 小道具 ファッション 手法 トーン 構造 キャスティング ↑ こういう世界観 ↑ 見た人の気分がこうなってほしい 感性的なことがらを巡ること コピー
  6. 6. 先行プロジェクト・UX映像タグのモックサービス 公共の場で、気分を大掴みした上で タグによって映像コンテンツ+テキスト を自動で出す CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved 映像を、UX軸によって分別できないか。 タグによって、映像クリエイティブをデータ化できないか。 6
  7. 7. 公共の場で、気分を大掴み した上で、UXタグによって 映像コンテンツ+テキスト を自動で出す CONFIDENTIAL参考)メタタグによる映像のデータ化試行 (nagarami)映像・テキストにメタデータを付与、クリエイティブタグとして DB化。映像とテキストをあわせてSmartTVアプリで出力 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved7
  8. 8. 8 世の中の動き
  9. 9. 参考)クリエイティブAIの潮流 9 Google Magenta MIT Drama Predict Juke deck
  10. 10. 10 参考)クリエイティブAIの潮流
  11. 11. 参考)クリエイティブAIの潮流 11 Pandora Radio (人間のタグDB+自動アルゴリズム) 自動レコメンデーションを可能にしているのは、Pandoraが独自に開発して いるテクノロ ジー「Music Genome Project」(ミュージック・ゲノム・プロ ジェクト) プロのミュージシャンや音楽の専門家が、Pandoraで再生する楽曲を1曲 ずつ、 ジャンルやテンポ、楽器など細かく属性によってカテゴリー分けしてデー タベース化するプロジェクト。Music Genome Project内に存在する属性 は400以上 Music Genome Projectはその膨大な情報量を人の手で作るというプロ ジェクト、人間の耳に委ねられたコンテンツ解析システム 米国ではspotify、AppleMusicを全く寄せ付けない強さ
  12. 12. 参考)クリエイティブAIの潮流 12 アルゴリズムが実際に取り込むのは、人 間が脚本を読み、何百もの異なる要 素に基づいて評価した報告書だ—-ス トーリー設定、主役のタイプ、脚本中 の道徳的 ジレンマ、脇役の設定、エン ディング、恋愛話など、要素はいくらで もある。新しい脚本を買うかどうか判断 するのに、もうフォーカスグループを招集 したり、 取締役会で議論をしたり、役 員同士が意見をぶつけ合う必要はな い。ただ評価をしてアルゴリズムに託せ ばいいのだ。しかし、いかに天才的とは いえ、このアル ゴリズムは、セリフやス トーリー、構想、キャラクターなどすべて の要素について、まずは人間による評 価を経る必要がある。
  13. 13. 13 問題意識 クリエイティブ領域に AIは本質的に資するか
  14. 14. 14 コンテンツ (UX)データ
  15. 15. CONFIDENTIAL 15©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved CM=翻訳 気分を作る そのための 作り手による 要素の配合 ロケーション 音楽 キャスティング 小道具 ファッション 手法 トーン 構造 キャスティング ↑ こういう世界観 ↑ 見た人の気分がこうなってほしい タグ=翻訳のための要素分解 コピー
  16. 16. 16 現状の大手アルゴリズムでは、ディープラーニングによる大量データの 解析は可能だが、これらの多くはマシンデータやユーザーデータ=現象データ また、これらの解析アルゴリズムの多くがクラウド化・OSSg化され始めておりコモディティ化 ※「データの何と何に着目するかがこれからのAIビジネスの勝負(Preferred西川氏)」 コンテンツ側のプロフェッショナル解析に基づくコンテンツ(UX)データがすっぽり抜けている状況。 + <例:現状のコンサル・マーケ> <コンテンツデータ接合でのエンゲージメント> ユーザー 属性・行動 データ ターゲティング 的エンゲージ エモーショナル なエンゲージ ユーザー 属性・行動 データ コンテンツ (UX)データ コンテンツ (UX)データ マーケ プラット フォーム 空間 アップ デート モビリ ティ コミュニ ケーショ ン VR 2D→ CONFIDENTIALコンテンツのデータ化 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved
  17. 17. コンテンツデータ(とそれに伴うUXデータ)は、 もっと科学されるべき! Mission CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved17 90秒のコンテンツだと離脱平均が60秒だから 60秒のコンテンツをつくるべき? →ではなくて、「どんな語り方や感情の作り方」 をすべきかが本質。そこにFitしたデータベースが 存在していない。
  18. 18. 1.クリエイティブの暗黙知(CMを作る側の手法論) をデータにしたい どう配合して、どういう気分にさせるか 2.クリエイティブ発想ができるAIを作りたい (彼の助けを最大限活かしてクリエイティブワーク、 インスピレーション発火を効率化したい) Mission CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved18
  19. 19. 19 テレビ スマホ モバイル IoT AI VR (固定環境) コンテンツのみ (デバイス環境) コンテンツ ユーザーデータ (実空間環境) コンテンツ コンテンツデータ 全ユーザーデータ ●固定環境のTVからスマホ、モバイル環境となり、人間の行動・肉体データが情報化された 環境ができあがる。 ●さらに、都市空間をはじめ、空間全体がデータ構成され、個人とデバイス&センサーで 通信し合う時代になると想定される。(=環境は個人の気分を最適化するように学習していく) ●コンテンツ側の視点としては、「コンテンツを誰がどのように作るのか」「過去知見から何を学んだか」 「ユーザーのUXを最適化できるか」「真の新たなクリエイティビティとは何か」が問われることになる。 CONFIDENTIAL(コンテンツ化・体験価値化する環境) ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved
  20. 20. 3.AIを発展させ、映像コンテンツの枠を超えて、 人の感情を 変容させる体験を「加速的に」「日常的に」 創出する 4.最終的に人が欲しい=買いたい、の本質は「気分」 5.AI時代でもクリエイティブだけは聖域か?いや。 Mission CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved20
  21. 21. Creative Genome Project =コンテンツデータを定義整理 © AOI Pro. Inc. All rights reserved CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved21
  22. 22. © AOI Pro. Inc. All rights reserved ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved22 CONFIDENTIAL 人間の CreativeDirector を代替する役としての AIの CreativeDirector <Clorets Project> 新 時 代 の 始 ま り を → テ ー マ 名 曲 の 替 え 歌 と → 手 法 自 然 現 象 を つ か い → モ チ ー フ 連 呼 型 フ ォ ー マ ッ ト で → フ レ ー ム 不 気 味 な 胸 の ざ わ つ き を 作 れ →UX 毛筆でディレクション プロモーションへの活用
  23. 23. CONFIDENTIAL 23©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved CM=翻訳 気分を作る そのための 作り手による 要素の配合 ロケーション 音楽 キャスティング 小道具 ファッション 手法 トーン 構造 キャスティング ↑ こういう世界観 ↑ 見た人の気分がこうなってほしい タグ=翻訳のための要素分解 コピー
  24. 24. 映像クリエイティブをタグでアーカイブする (約1000本予定) AOIグループの今後の商材として 裏側のCreative Genome CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved24
  25. 25. 25 ●Visualizer(全体)
  26. 26. 26 ●Visualizer(部分) オントロジーによるタグ内データの整理 領域内での頻出度による結合度(CCタグ→トーン)
  27. 27. NIKE Baseball (2013 ACC GranPrix) CONFIDENTIAL 27 既成概念を壊す(Cコンセプト) ↓ 痛快(UX) 挑戦・破壊 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved タグ解題のための実例① NIKE Tennis (1995 USA)
  28. 28. Maxell DVD (2005 ACC GranPrix) CONFIDENTIAL タグ解題のための実例② 28 TOKYO GAS 何気ない日常の累積や努力(Cコンセプト) ↓ 感動・感涙(UX) 蓄積・応報
  29. 29. 29 CONFIDENTIAL Cコンセプト---UX(気分変容)の対応
  30. 30. CONFIDENTIAL 30©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved CM=翻訳 気分を作る そのための 作り手による 要素の配合 ロケーション 音楽 キャスティング 小道具 ファッション 手法 トーン 構造 キャスティング ↑ こういう世界観 ↑ 見た人の気分がこうなってほしい タグ=翻訳のための要素分解 コピー
  31. 31. Creative Genomeのタグ 31 <ルールベースの整理> エクセルベースでの作品解析、タグ付け要素の要件定義決定 CCタグを中心にすえることを決定 CCタグ、UX、トーン、手法、モチーフなど計22個の メタタグで各CMを解析、入力⇨手動 ベースマップ 20個のCCタグによるCM世界観マップ CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved
  32. 32. 32 CONFIDENTIAL Creative Genomeのタグ ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved 作り手の視点で、TVCMの読解属性を分解 コミュニケーション・コンセプト・タグ(各CMがユーザーに特定の気分変容を引き起こすために用いるコンセプト) UX(ユーザーがCMを見たときに感じて欲しい気分) 手法(そのCMに使われている撮影技法・物語/メタファ技法・メディア技法など) トーン(そのCMの色彩・心情感) テンション(そのCMの心性的エネルギー) モデル(フィクション・ファンタジー・ドキュメントなどの物語構成方法)
  33. 33. 33 <各タグの説明> ○最終価値の設定 「態度変容における気分(=UX)を学習し、 明示・パターン分けできるAIの保持」に置く ※消費は「モノ→コト」ではなく「コト→気分」へ ○基本タグ 上記態度変容を促すための コンテンツ側のコミュニケーションのタイプを 「コミュニケーションコンセプト」としてタグ化 (=CCタグ 20個のタイプを仮定) ※x軸に感情の「保守/革新」、y軸にマズローの 欲望の5段階を目盛り、20個の位置をマップ化 すべてのCMは上記20個のCCタグに格納される前提 ※実際にACC過去作品700本は全て格納 ○その他のタグ ひとつのCMごとに「CCタグ」「UX」のほか 下位コンセプト、手法、トーン、テンション、文法、モチーフ ターゲット、デブリーフ、訴求内容 演出、カメラマン、代理店、プロダクション 等のデータを入力 CONFIDENTIAL Creative Genomeの説明 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved
  34. 34. ○コンテンツの価値=読後感 これに立脚した定義をベースとする (作り手の方法論/受け手の読後感) →究極的には「読後感」のPredictionができたい ○自然科学的な、現象データではなく 読解のデータ定義が基盤・中心になる (作り手側の狙いに立脚・プロの独断的解釈のデータ) →DLはまだ困難な領域 ○とにかく一度要素分解し、データにする 方向・方法 CONFIDENTIAL ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved34
  35. 35. 広告会社の一番面白いところは、情報企業であるところだと僕は思っています。 ●人間というコンピューターに、ビジュアルや音声でどうやったら情報をインストー ルできるかということだけをやってきた企業でしょう。ということは、 その情報を制御するシステムも社内に持った方が面白い。 ●グッとくる表現と技術のコンビネーションで、人に刺さる枠組みのエンジンを開発する。 グーグルやアマゾンはこういうコンテンツベースのプラットフォームは作らないでしょうから、 コンテンツ提供企業や広告のプラットフォーマーがやるべきです。 情報・気分・読後感 インストール=気分を作ってきた ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved35
  36. 36. ○人文知 (クリエイティブ知→感情変容の方法論) をとりこむためには、定義が必要 一旦ぶっ込んだ ○我々にはその定義を進めることはできそう →工学・解析のパートナーシップが急務 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved36 CONFIDENTIAL
  37. 37. 今後、機械学習等への応用 ・有意度の高いデータの組み合わせの発見 (高田純次・手法の頻出) 中盤でスロー演出があるものは○○属性が多い、など ・映像や音声からの特徴点抽出 中盤でスロー演出があるものは○○属性が多い こういうナレーションだとこういう属性が多い ・他分野への応用 ©2016 AOI Pro. Inc. All rights reserved37 CONFIDENTIAL
  38. 38. ありがとうございま した。 38

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