勘と経験頼みのクリエイティブ制作をAIで改革

DNPクリエイティブAI検証・改善サービス

「良いクリエイティブとはどのようなものか、社内での判断基準が曖昧になりやすい」
「特定の担当者の経験やセンスに頼って制作を進めている」
「制作中のクリエイティブが生活者にどのような印象を与えるのかが気になる」
これまで人間の勘と経験に頼っていたクリエイティブの検証にAIを活用することで、データドリブンな制作フローを実現します。 クリエイティブの定量評価を通じて客観的な判断軸を得ることができ、「作って終わり」ではないクリエイティブの継続的な改善につなげます。

コンテンツ視聴時の脳活動を予測するAIモデルを用い、コンテンツを見た人の印象・行動を予測しスコア化。AIの予測スコアを参考にクリエイティブ改善に活用できます。

特長

クリエイティブ検証・改善の流れ

① 基盤AI

脳情報通信融合研究センター(CiNet) とNTTデータ社との共同研究により開発された、コンテンツ視聴時の脳活動を予測するAIモデル、D-Planner(ディープランナー)。
コンテンツを見ている人の脳反応を解読することで、制作意図に沿った印象が伝わりそうか、記憶に残りそうかなどを定量評価することができます。

脳科学(人間の脳の反応情報)とユーザー調査の組み合わせをもとに構築された仮想脳を通じて評価を実施。

  • 「NeuroAI」「 D-Planner」は株式会社NTTデータの登録商標です。
  • fMRI(Functional Magnetic Resonance Imaging):機能的磁気共鳴画像法

② 検証

静止画・動画等の多様なコンテンツを対象に、脳反応にもとづく消費者の知覚・印象の予測スコアを簡単に算出します。
検証項目は消費者購買行動モデル(AIDMA)のフレームワークに沿って設けられており、対象のクリエイティブに応じて使い分けます。

消費者購買行動モデル(AIDMA)のフレームワークに沿って設けられた検証項目の図

③ 解析とクリエイティブの改善

制作物の意図がユーザーにきちんと伝わっているかというクリエイティブの特徴面と、どのような感情・行動を与えたいのかという結果面でスコアを解析。クリエイティブの改善に活用します。

カタログ表紙を例にした、クリエイティブの検証・改善の流れを示した図

活用シーン

過去の制作物の振り返り評価から、制作中のクリエイティブでの予測まで。
幅広い種類のクリエイティブに応じて、AIを制作に活用することが可能です。

クリエイティブ制作開始から市場展開までの各ステップにおけるサポート内容を示した図。

活用例:カタログクリエイティブの比較検討


■対象カタログ:食品カタログ 秋号
■対象ページ:表紙

秋のケーキを表紙に採用。
時節にあわせて落ち着いた色味のクリエイティブを制作しているが、美しさ・高級感のほか、あたたかみや清潔感を損なわないようにしたい。
2つの案のうち、どちらがよりコンセプトに合った印象を持つのか知りたい。



カタログ表紙A案とB案における、4項目の印象度予測スコアを比較した図。

未来のあたりまえをつくる。®