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もうタグで悩まない。

東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻の山崎俊彦准教授らは、人工知能(AI)を用いてSNSに投稿した画像や映像に、閲覧数や「いいね!」の数を向上させるハッシュタグを推薦する技術を開発しました。

これまでも、投稿した画像や映像に対して正しいと思われるタグを推薦する技術は開発されてきました。しかし、それらは画像や映像に映っているものを正しく示すためのものがほとんどでした。

今回開発された技術は、さらに一歩踏み込んで、その画像や映像に対してより多くの人に閲覧されるタグを推薦するものです。


Screenshot: 三浦一紀 via ©2015 Japan Science and Technology Agency. via 科学技術振興機構


この技術のベースとなっているのは「FolkPopularityRank」という計算方法。これは、画像や映像に付加されたタグの人気度を分析し、どのタグ同士が同時に用いられることが多いのかを考慮して反復的に計算し、各タグの人気度を数値化するもの。

従来のタグ推薦技術に比べ「人気度」という点を考慮しているため、より多くの人に見てもらえる可能性が高まるのです。

例えば、これまでならば「湖」というタグが付けられていた画像に、「湖面映り込み」といったタグが推薦されるというわけ。より具体的なタグが付加されるといった感じです。

個人の投稿はもちろんのこと、ECサイトの商品説明やニュースリリース、Webメディアの記事内の画像などに活用すれば、より拡散率やクリック率が高まる可能性が上がるようです。

確かに、これまでタグは多く使われているものを利用すればいいといった感じがありましたが、これからはよりピンポイントなタグのほうがいいのかもしれません。

この研究成果は、2017年8月19日から開催される「The 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence」(IJCAI/国際人工知能会議)にて発表される予定です。

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(三浦一紀)