ブレインパッドは、日本コカ・コーラのプロジェクトの一環として、SNSの投稿画像をAIで解析し、ドリンクの消費シーンを分析する取り組みを実施した。

　食品メーカーにとって、自社商品がどのような生活シーンで消費されているのかを把握することは、消費者心理を深く理解するための重要課題の一つだ。

　消費者へのインタビューやインターネットへの書き込み内容の分析を通じた従来の消費者意識の把握に加え、昨今のディープラーニングなどを用いた画像解析技術の進化を受け、消費シーンの実態をより深く理解することを目的として、機械学習などを用いた画像解析に実績のあるブレインパッドの提供するサービスを活かし、SNSの投稿画像から消費シーンを分析する取り組みを実施するに至った。

　今回の取り組みでは、SNS上の投稿画像の中から、特定ブランドのドリンクが写った画像のみを抽出し、一緒に撮影されている物体や背景、人物の表情などから、消費者がそのドリンクを飲むシチュエーションや一緒に食べられている食料品などを解析した。

　実際の解析工程においては、広告や自動販売機の画像などといった消費シーン以外の画像の排除を機械学習によって可能にし、さらに一緒に撮影されている物体の識別、約10万枚の画像の分類・集計ができるようになった。

　また、共起ネットワークや階層クラスタリングにより、そのドリンクがどのような生活シーンで飲まれることが多いのかを可視化し、季節の行事ごとにおける消費傾向の違いなどを解析した。

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