クリエイティブの現場には、絶対的な評価軸がない
MarkeZine編集部（以下、MZ）：クリエイティブのように感性やセンスが問われる分野で脳科学の研究成果をベースに新サービスを立ち上げられた点が興味深いです。背景にはどのような問題意識があったのでしょうか？
大山：我々は2015年からニューロ情報を基にした広告評価の研究を進めてきました。そもそもの問題意識としては、クリエイティブの制作過程には大きく分けて次の3つの課題があると感じていました。
第一に、クリエイティブの客観的な評価を得るには、消費者へのアンケートやインタビューが基本となるので、時間もコストもかかります。ある企業では、広告クリエイティブの案が複数あがってきてから1つに絞るまでに中3日しか猶予がないそうです。この間に人を集めてアンケートやインタビューを行う余裕はありませんよね。多くの企業で、時間もコストも余裕がある時でないと、客観的にクリエイティブを評価できていないというのが現状あります。
第二に、クリエイティブの評価を得られたとしても、言語化できる範囲には限りがあります。乱暴に言ってしまえば、「好きか嫌いか」と誘発して言語化してもらうことになるので、言語化できない部分の感想や本当の印象がどうだったのかはわかりません。
そして第三に、定量的な評価が得られないという問題があります。たとえば、「AとBのどちらが好きか」と聞かれたとしましょう。仮にAのほうが好きだとしても、Bと比べて何倍好きなのか、その差はどのくらいなのか、これはなかなか表現できないですよね。
MZ：たしかに、あがってきたクリエイティブを見てマーケターが「ちょっと違う」と思っても、何がどう違うのかをクリエイターにうまく伝えられない、意思疎通が難しいという悩みを聞くことはよくあります。
大山：また、答えるのは人間なので、質問されたタイミングによって、同じクリエイティブでも評価がまったく違ってしまうということもあります。つまり、評価が一定していないんです。私たちは、「NeuroAI」という技術でこの課題解決に取り組んできました。これをより多くの企業で便利に使っていただけるようにクラウドサービス化したものが「D-Planner」です。
従来のニューロマーケティングとは一線を画す、脳解読技術に注目！
MZ：D-Plannerは、NeuroAIを核にしたソリューションなんですね。具体的な製品概要に入る前に、まずはコアとなるNeuroAIについて詳しく教えてください。
大山：NeuroAIは脳活動を推定するモデルで、脳科学分野の研究者の方々と協力して開発しました。教師データとしてfMRIの実計測データを用いており、これを機械学習にかけることで、fMRIによる撮像がなくても仮想的に脳活動を把握することを可能にしています。
この仮想脳は、音楽や動画といった視聴覚コンテンツに接した時に人がどのような反応をするのか、どのような印象を抱くのかを予測します。もう少し詳しく説明すると、視聴覚コンテンツに接した際の脳の状態をシミュレートし、その脳の状態から「どんな印象を受けたのか」「その結果、どんな行動を取るか」と、2段階で予測する技術となっています。
MZ：クラウドに仮想的な脳があり、それを使って広告クリエイティブを評価するわけですね。脳モデルを使うことで、どのようなメリットがあるのでしょうか？
大山：最大のポイントは、脳活動をもとにクリエイティブの質を定量化できることです。もともとインタビューやアンケートで行っていた「言葉にする」「文字を書く」という行動も、脳の信号によるものですよね。それを定量化したわけです。
もう一つは、人間のように揺らぎがないという特徴があります。先ほどお話したように、アンケートは人やタイミングによって評価が変わりますが、仮想化された脳は揺らぎのない絶対的な数値ですので、普遍的な評価基準として活用いただけます。
MZ：従来のニューロマーケティングとはどう違うのでしょうか？
大山：今までのニューロマーケティングでは、脳波計測が多く細かい情報が取れないため、たとえば「何が知覚されているか」といった具体的な計測はできなかったと思います。一方当社は、fMRIを使ってより詳細な情報を計測しているので、様々な単語レベルでの認知情報や購買行動・注意・記憶定着などを予測できます。さらに仮想脳にしているため、リアルタイムで解析結果を確認することも可能です。
明るい・楽しい・おいしい……受け手の印象や行動を詳細に予測
MZ：さまざまな単語レベルというと、具体的にどのような評価が出てくるのでしょうか？
大山：「明るい」「楽しい」「おいしい」や「都会的」「田舎っぽい」といった一般的な単語や形容詞だけでなく、名詞や動詞も評価として用いられます。D-Plannerでは、この知覚予測の機能を含めた9つの機能を提供しています。
- 好感度予測：CM総合研究所の調査データをもとに、コンテンツが視聴者にどれだけ好かれるかを予測
- 知覚予測：コンテンツ視聴時に視聴者が知覚する内容を名詞・動詞・形容詞の3種類の指標でスコア化
- GAP予測：任意のキーワードを設定し、それが視聴者にどのくらい伝わるかを予測
- 印象度予測：コンテンツが視聴者に与える印象を30項目の印象評価指標によってスコア化
- 広告効果予測：クリック率などコンテンツをウェブ広告として出稿した際の広告効果を予測
- 記憶定着度予測：コンテンツのどの部分がどのくらい視聴者の記憶に残りやすいかを予測
- アテンション予測：コンテンツのどこに視聴者の注意が集中するかをヒートマップ形式で予測
- 行動意向予測：CM総合研究所の調査データをもとに、コンテンツの「試用」「愛用」「購買」への影響を予測
- 好み／嗜好予測：コンテンツに対する好み嗜好（好き・嫌い）を評価
MZ：広告クリエイティブ評価において、特に役立つ機能は何でしょうか？
大山：まず、GAP分析の機能は特徴的です。これはCMなどの動画を視聴して何が知覚されたかについて、1秒ごとの推移を把握できる機能です。たとえば、「楽しい」「おいしい」などの単語を入れると、脳がどれくらいその言葉を知覚したかが数値化されて出てきます。
実際に、JA共済様の30秒のCMを分析にかけてみましょう。このCMでは、一時金がもらえるというメリットを訴求しているので、「嬉しい」という単語を入力し、GAP分析をかけてみます。
すると、全般的に「嬉しい」という印象が強く、特に27秒付近でスコアが最高値になっていることがわかりました。ただ、18秒から25秒にかけては若干スコアが下がっていますよね。これは商品説明の部分で、どの業界のCMでも商品説明のシーンはスコアが若干下がる傾向があります。このCMは最後に「嬉しい」という印象をしっかり高められているので、一時金がもらえる＝嬉しいというメッセージを消費者に伝えられているといえます。
また、CM総合研究所と共同で予測モデルの構築を行った「好感度予測」「行動意向予測」という機能があります。CM評価においては好感度が評価指標としてよく用いられますが、その好感度の推移を1秒ごとに計測する機能です。最も好感度の高いシーンを把握できるので、今後のクリエイティブ制作の参考としても使えると思います。
AIDMAに沿った活用で、マーケとクリエイティブをより深く
MZ：企業のマーケターは、D-Plannerをどのように活用していけばよいでしょうか？
大山：D-Plannerは、AIDMA（Attention・Interest・Desire・Memory・Action）のモデルに沿って活用できると考えており、主要機能をAIDMAモデルにマッピングしています。
通常は、AIDMAを予測しようとすると、それぞれのフェーズでアンケートやインタビュー調査を企画して、人を集めて……と合計5回分の調査が必要になります。これがD-Plannerを使うと、ワンパッケージでAIDMAの上流から下流まですべてをカバーできるイメージです。
まずAttetionに関しては、脳がどこに注目するかを把握する「アテンション予測」の機能があり、そこからInterestにかかるところでクリエイティブの内容がどのように伝わったかを数値化する「知覚予測」「GAP予測」があります。そして、Interestを測る指標として「好感度予測」を使っていただけます。
MZ：何を見て、どのように感じたのか、その結果どのように認知されるかがわかるんですね。Desire以降のフェーズでは、どのように活用するイメージでしょうか？
大山：Desireに関しては、「行動意向予測」も多少含まれるところがありますが、「広告効果予測（クリック率）」で表しています。これは特にウェブ広告出稿の指標に使えますね。この広告がどれだけ望まれているのか、要望されているのかを把握できます。
また行動意向予測は、「試用意向」と「愛用意向」の度合いを予測する機能が含まれており、文字通り“試してみたい”という欲求や、“使い続けたい”という欲求を測ることで、実際に欲求をどれだけ喚起できるのかがわかります。
Memoryにおいては、「記憶定着度予測」で1カ月後の記憶定着度を見ることができます。これは0％から100％で表しており、100％だと全員が覚えている状態、0％だと誰も覚えていないという意味になります。
最後のActionは、「行動意向予測」ですが、この機能で「購買意向予測」を見ることができます。購買というアクションにつながる度合いを把握するわけですね。
D-Plannerは、CMや商品パッケージなど様々な動画や静止画で活用できます。それぞれどこに注目がいき、それがどう感じられて、欲求にどうつながるか。記憶にどれだけ残って、最終的に買いたいと思われるかを一貫して見ることができるのです。
クリエイターの個性や才能をどう捉えるか？
MZ：現在、マーケティングに関わるクリエイティブの現場は、まだまだデータ活用が進んでいるとはいえない状況ですが、D-Plannerを取り入れることで、マーケティングやクリエイティブの現場はどのように変化するとお考えですか？
大山：定性的な情報を定量的なデータとして扱うことができるという点で、マーケターとクリエイターに共通の指標を提供できると考えています。冒頭であったように、クリエイティブを見て、マーケターが「ちょっと違う」と思っても、これまでならその感覚を言語や数値で表すことはできませんでした。その感覚を数値化することで、バックグラウンドが異なるクリエイターとマーケターの共通言語となることを期待しています。
経営にデータドリブンが根付いているように、クリエイティブの現場にもデータドリブンが浸透していくとよいですね。
MZ：クリエイティブの現場でデータ活用が進むことの可能性を感じる一方で、感性やセンスといった部分を数値で測るのは難しいのではという疑問もありますが、この点についてはいかがでしょうか？
大山：まず前提として、私たちは「マーケティングやクリエイティブの世界に正解はない」と考えています。D-Plannerはあくまでも「受け手がどう感じるか」を定量化するツールです。
クリエイティブの世界には、圧倒的な才能とセンスを持つクリエイターの方がいらっしゃり、その方のセンスを全面的に信頼するという選択肢もあると思います。ですが、企業活動である以上、メッセージが消費者にしっかり伝わっているかどうかは非常に重要なポイントです。素晴らしいクリエイティブは多数ありますが、「いい」だけでなく、「伝わっているか」という観点をクリエイターの方と共有し参考にしていただければと考えています。
MZ：クリエイティブが均質化していく可能性もあるのではと思ったのですが、このリスクはありますか？
大山：これついても同様で、クリエイティブの表現パターンは無数にあります。おっしゃるように、たとえば好感度という点を挙げると、好感度が上がる一定の黄金律というものもあるようですが、それに沿っていないからといって、好感度が上がらないということはないんです。唯一絶対の正解がある分野ではないですし、D-Plannerもその正解を示すツールではありません。
たとえば、D-Plannerを活用すると、クリエイターから個性的で挑戦的なクリエイティブを提案された時に、受け手がそれを見てどんな印象を抱くかを事前に予測することができます。逆にノーマルなクリエイティブ案が出てきた時は、それを客観的に評価することで「もう少しジャンプさせたクリエイティブにしよう」などの判断材料を得ることができます。あくまでも評価を補助するツールであり、主役は現場のマーケターやクリエイターの方々なので、意思決定の判断材料として活用いただくことを想定しています。
D-Plannerのスコアをクリエイティブ評価指標のスタンダードに
MZ：最後に、D-Plannerに関するこれからの抱負、今後の展望をお聞かせください。
大山：大きく4つの目標があります。1つは、クリエイティブや広告業界のDXです。特にクリエイティブ分野の制作評価は、まだまだDXが進んでいません。D-Plannerを使うことで、これまで不可能と思っていたことができるようになったり、効率化されたりと、広告業界のDXを推進する一翼として貢献したいです。
2つ目は、よいクリエイティブを作る素地をチーム内に育てることです。売れっ子のCMディレクターやクリエイターのような個人の才能に頼ることも多い業界ではありますが、このソリューションを使えばクリエイティブ業務を定量化・定式化することも不可能ではありません。天才が制作したクリエイティブのよいところをうまく取り入れていくことで、品質の向上・一定化に貢献できると思っています。
3つ目は、クリエイターとマーケターの架け橋になること。繰り返しになりますが、数字を作っていくマーケターとよいクリエイティブを作るクリエイターの共通言語として、D-Plannerが役立つことを願っています。
最後の4つ目が最も目指したいところなのですが、このD-Plannerの各種スコアがクリエイティブの評価指標としてデファクトスタンダードになることです。ここで提供している指標は、いずれも企業内に閉じたものではなく、全世界で共有指標として利用できるものにしたいと思っています。テレビにおける視聴率のように、よいクリエイティブ制作を支援する指標として、世界中に浸透することを目指しています。
