こんにちは。感性AI 竹村です。
マーケティングソリューション感性ＡＩアナリティクスのバージョンアップを実施しました。

消費者データを学習したAIから、ネーミングやキャッチコピー、パッケージの印象を定量的に評価出来る感性ＡＩアナリティクスですが、今回バージョンアップでは、評価値分布の表示がされるようになりました！

今までは入力されたネーミングなどに対して、AIによる定量評価の結果のみを表示していたので、そのネーミングのイメージが「明るい」印象を持っていたとしても、それが一般的なネーミングと比較して顕著に「明るい」と思われるのか、ほんの少しだけ「明るい」イメージが強いのかといった、相対的な評価が行えないという課題がありました。

そこで今回は、モデルの評価値分布（平均値など）と比較できる機能を実装したので、その機能についてご紹介します！

今回は、ネーミングの音の印象値を分析してみました。弊社のAIのネーミングである「Hapina（はぴな）」の音韻から感じられる印象を定量的に可視化していきます。

評価結果は下記のように算出されました。

ネーミング「はぴな」の音韻印象評価結果

緑丸が「はぴな」の音の印象値、そしてグレーの丸がモデルのネーミングの平均値を表しています。箱ひげ図は一般的な箱ひげ図の見方と同様で、箱ひげ図のひげはモデルの最小値・最大値を、箱の部分は25％～75％のデータの分布を表しています。

グレーのデータと比較してみると、「はぴな」の印象は「明るい」「現代風な」「高級な」「軽快な」「楽しい」といった印象が突出しているのがわかります。つまり、一般的なネーミングと比較して、「Hapina（はぴな）」は「明るく軽快で楽しく、それでいて先進性や高級感を感じられる」そんなネーミングであることがわかりました。

今度は、評価するネーミングを「はぴな」から「ばびな」へ変更したときに、どのように評価結果が異なるのかを確認してみました。

ネーミング「ばびな」の音韻印象評価結果

算出された結果は図の通りで、グレーの値から離れている項目が多く見られる結果となりました。いくつか項目に着目してみると「緊張感のある」「悲しい」「不快な」「嫌いな」といった印象値が高いことがわかります。つまり、一般的なネーミングと比較して、「ばびな」は「緊張感があり、悲しく不快で嫌われる」ネーミングであることがわかりました。なんだか見ているだけで悲しくなるネーミングですね。

いかがでしたでしょうか？今回のアップデートに伴い、評価したい項目の印象を絶対評価するだけでなく、一般的な値との相対評価が行えるようになりました。

感性ＡＩアナリティクスは今後もバージョンアップを行い、より充実して、お客様に使いやすいサービスを目指していきます！