前へ 1 2 3 次へ

フォアー田中悠斗CEOと長岡技術科学大学 白川智弘准教授が語る:

日本の基礎研究は宝の山。AIベンチャー「Fore-」が切り拓く産学連携のスタンダード

文●盛田 諒(Ryo Morita) 撮影● 曽根田 元 編集● ASCII.jp

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷

こんな仕事がしたい人に来てほしい

── フォアーと白川先生の共同研究内容について教えてください。

白川 たとえばツイッターの分析ですね。ある漫画作品について、ツイッターでどういう感情語(ネガティブ・ポジティブ)が飛びかっているかという情報を使い、流行るかどうかを予測するというものです。人間が抱いた感情のパターンがどういう形でトレンドに跳ね返るかという法則性を探ろうとしています。

 他には、特にトレンド予測エンジンに関わるものでは「DVM(Document Vector Matching)」というマッチングエンジンがあります。

 これは特定の単語や文章というものをベクトル化する「Word2Vec」とか「Doc2Vec」と言われるAIの仕組みを応用したものです。ツイートを1個とってきたとき「これは3次元でいうと北東の方向、仰角30度の方向に矢印があるな」という感じで、座標のように変換していくんです。文章をベクトルにできれば、文章Aと文章Bの距離が定義できるようになる。そうすると、それぞれの人が発した文章を矢印、ベクトル、数値として扱えるようになります。

 それを応用して、たとえばAさんのツイートを100個とってきて、Aさんに似ている人は誰かというのを高精度に検出するしくみがDVMです。さらに応用の幅を広げると、たとえば漫画作品に対するツイートがどの方向を向いてるかが分かります。トレンド予測でいえば、「流行る作品というのはこういうベクトルのツイートを集める」ということを分析することが可能になるわけです。

田中 今後のDVMの活用の展望としては、たとえば企業のマーケティング担当者が書いたコピーの定量評価などがあります。いまはクリエイティブディレクターが「こんなコピーが30代OL未婚女性にささると思ってるのか」と、半ば勘で口を出しているといったことも多いですが、そのコピーがペルソナ(想定顧客)にささるかどうかを定量評価することも可能となります。

 フォアーにはいま、トレンドアルゴリズム以外の研究も含めて、そういう「できるかもしれないこと」が枠組みとして沢山あります。そしてまさにフォアーにいま足りていないのは、そんなふうに技術をソリューションに落とし込める人です。そういう仕事に興味のある人がいたら、ぜひ気軽に連絡してきてほしいですね。

 

(提供:フォアー)

前へ 1 2 3 次へ

この記事の編集者は以下の記事もオススメしています

過去記事アーカイブ

2022年
01月
02月
03月
04月
2021年
05月
11月
12月
2019年
08月