大広のプロジェクト「気持センシングラボ」に、ソネット・メディア・ネットワークスが新たに参画

大広・SOOTH・ヒトクセ・ビデオリサーチによる共同研究プロジェクト「気持センシングラボ」にソネット・メディア・ネットワークスが新たに参画し、５社プロジェクトに。

株式会社大広（代表取締役社長：落合　寛司）（以下、大広）は、SOOTH株式会社（代表取締役：額田　康利）（以下、SOOTH）、株式会社ヒトクセ（CEO：宮崎　航）（以下、ヒトクセ）、株式会社ビデオリサーチ（代表取締役社長：加藤　讓）（以下、ビデオリサーチ）と進めている共同研究プロジェクト「気持センシングラボ」に、ソネット・メディア・ネットワークス株式会社（代表取締役社長：石井　隆一）（以下、SMN）が参画することが決定しましたのでお知らせいたします。

「気持センシングラボ」は、生活者にとっての心地よいコミュニケーションを創造していくため、テクノロジーを活用して生活者理解を深めることを目的に昨夏発足したプロジェクトです。第一弾として「動画」領域での研究をスタートさせ、クライアントの動画戦略立案とプロジェクト全体のプロデュースを大広が担当。脳波や視線などのバイタルデータのセンシングを行うSOOTH、独自保有する生活者クラスター「ひとセグ」を活用した高度な分析を行うビデオリサーチ、独自のトラッキング技術を活用した動画配信時のユーザー行動分析を行うヒトクセと共に取り組んでおります。

 　今回新たに参画するSMNは、ユーザーのWEB行動履歴をもとに、マーケティングAIプラットフォーム「VALIS-Cockpit（ヴァリス‐コックピット）」のペルソナ分析やステージフローなどの機能を活用し、ユーザーインサイトの抽出や動画の視聴完了による生活者行動の分析・評価を担当。これによりコンテンツとコミュニケーションの見直しを図れると共に、同社のDSP「Logicad」※1とも連携することによってマーケティングROI最適化の実現が可能になります。

気持センシングラボについて

【活動内容】

本プロジェクトでは第一弾のテーマとして、脳波データを活用した「動画マーケティング」を研究いたします。既に広告主の「概念検証」の第一フェーズとして、被験者グループに対して調査を実施済み。動画視聴時の視線、脳波等をセンシングし、無意識下に存在する「気持」の感情データ（脳波）と、アスキングデータ（目線）を融合させ、視聴の質について検証いたしました。視聴者にとって、より受容しやすい動画の制作や広告主の目的を達成させるための要素発見へ向けたレポートを今後発表予定でおります。

 

【今後の展望】

今後は対象を動画以外にも拡大し、様々なコミュニケーションを通して「もたらされた体験」が、その後の生活者行動にどのように結びついたかをトラッキングし、分析・評価していきます。それを基に、生活者の感情変化に適したコミュニケーション施策を立案できるソリューションを開発してまいります。

さらに、気持センシングラボでは、取り組み自体の「見える化」も強化していきます。セミナーやワークショップ、ワールドカフェなども実施し、直接事業社や生活者との交流を情報発信してくことを検討しています。

 ＜ご参考＞

株式会社大広
https://www.daiko.co.jp

SOOTH株式会社
https://www.sooth.co.jp

 株式会社ヒトクセ
https://hitokuse.com/

株式会社ビデオリサーチ
https://www.videor.co.jp/

ソネット・メディア・ネットワークス株式会社
https://www.so-netmedia.jp/

【ソネット・メディア・ネットワークス株式会社「VALIS-Cockpit」（ヴァリス‐コックピット）について】
https://cockpit.valis-ai.com/about/
 

「VALIS-Cockpit」（ヴァリス‐コックピット）は、自社開発した人工知能「VALIS-Engine」※2を搭載し、マーケティングの一元化・自動化を実現したマーケティングAIプラットフォーム[k1] です。膨大なユーザーデータからユーザーインサイトを発見し、ターゲットの特定とコミュニケーションメッセージの最適化を行い、当社DSP「Logicad」と連携することによってマーケティングROIの最適化を実現します。

※1 DSP「Logicad」（ロジカド）とは
「Logicad」は、大規模な配信ログ、オーディエンスデータを高速かつ安定的に処理することが可能なシステムインフラを備え、独自のアルゴリズムを用い、RTBにも対応した自社開発の広告配信最適化プラットフォームです。

※2 「VALIS-Engine」（ヴァリス-エンジン）とは
「Logicad」の膨大なログ情報を解析し、様々な課題に対して局面ごとの価値を高精度に測り、答えを導き出すエンジンです。膨大な離散特徴量や連続特徴量を適切に変換活用する独自の機械学習アルゴリズムをベースに、高速・高精度に価値判断を行うことを特徴としています。