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【AI導入事例】SNS投稿画像による商品利用実態の解析

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.30
更新日
2024.03.07

最終更新日：2023.11.28

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

一般ユーザ・消費者が投稿したSNS画像から、画像認識技術を利用して自社の商品が写っている画像のみを判別して抽出。また自社商品と一緒に撮影されている背景・物体・人物についても解析することで商品の利用実態を把握し新たな知見の獲得に繋げました。

Solution：解決策

ソーシャルリスニング・プラットフォーム「Crimoson Hexagon ForSight™ Platform」を利用して膨大なSNS投稿画像データから自社商品が撮影された画像データを取得。SNS投稿画像から商品ロゴが含まれる約10万点の画像を抽出しました。
さらに、 Google Cloud Vision API を活用してラベリングされた画像から、広告やグッズなど解析に必要のない要素を排除。実際に商品を消費しているシーンの画像のみを抽出し、商品と一緒に写り込んだ背景・人物・物体との関係性を解析することにより、商品の利用実態を可視化しました。


Subject：課題

従来よりフォーカスグループインタビュー等を実施して自社商品の利用実態を定期的に調査していましたが、さらに生活者に近い視点のマーケティング施策を考案するために、SNSへの投稿データの活用に注目していました。その中でも自社商品の写った投稿画像はリアルな利用実態を反映しているのではと考え、様々な方法が検討されていましたが、実現には至っていませんでした。


Achievement：導入後の成果

今回の取り組みにより、以下の成果を得ることができました。
・商品がどのような生活シーンで消費されているかを可視化
・季節ごとの消費傾向の違いなどを把握
・消費者の利用実態の新たな知見から、顧客理解の深化を実現
画像解析から得られたこれらの洞察により、今後、利用者の消費シーンにあったマーケティング施策の展開による収益化を目指します。


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