ライブ会場で、コンサートで、参加者の満足度を人工知能が分析


[2017 年 9 月 1 日]

ライブ会場やコンサート、イベントなどで参加者から発信される様々な感情。時には何万人にもなるような参加者の満足度を知りたい場合、ペンライトを振ってもらう、赤か白の札を出してもらう、後でアンケートを取る、などの方法がありますが、いずれも定性的な情報が中心で、多くの人数分のフィードバックを正確かつ迅速に収集する方法は今までなかったと言っていいでしょう。人工知能とカメラを組み合わせると、カメラを通して見える参加者の表情を分析して瞬時に満足度が分かる、そんなシステムの実証実験がはじまっています。

会場内に設置したカメラの画像から人工知能で来場者の顔を検知し、現在の催し物と「怒り」、「軽蔑」、「嫌悪感」、「恐怖」、「喜び」、「中立」、「悲しみ」、「驚き」の感情との関連性を分析、数値化するものです。これにより、来場者の反応を数値化することで、定量的な効果測定の難しいエンタテインメントの客観的な評価が可能になり、イベントの質や満足度の向上に向けた取り組みが行いやすくなります。

 

 

たとえば、来場者の属性 (男女別、年齢)などの属性情報も Microsoft Cognitive Services と呼ばれる人工知能APIの顔認識機能を使うと簡単に識別が可能で、カメラに顔が映った参加者分の情報を集計することができます。

感情についても、ライブ会場、物販エリアなど様々なところにカメラを設置しておけば、感情の構成比が分かりますので、その場所の企画がうまくいっているかどうかを定量的に測定することができるようになります。

 

 

さらに、この感情構成は時系列でも見ていくことができます。どの催し物の反応が一番強いのか、どの企画がうまくいったのか、といった情報も定量的に可視化することが可能となります。

 

 

この仕組みの応用例としては以下のようなことが考えられます。

  • 曲順や演出変更による来場者満足度の向上:ライブ中のネガティブな感情をリアルタイムで検知し、演奏の順番や演出などを変更することで、来場者がより楽しめるようなライブの実現を図る。
  • ライブ評価のスコアリング:ライブ自体の評価を観客の反応として数値化し、スコアリングすることで、アーティストのパフォーマンススキルや人気度などを定量的に評価する。
  • グッズ購入者の可視化:会場物販での購入者を検知し、属性 (性別や年齢など) をデータ化することで、ECサイトとの連動や販売予測などに活用する。
  • チケット購入者分析から来場者分析への転換:チケット販売時は、購入者として情報のみ取得可能ですが、来場者属性を分析することで「実際にチケットを必要としている人」を把握し、新たなマーケティングにつなげる。

 

人工知能を組み合わせた満足度向上の取り組みが当たり前になる世界が、もうすぐそこまでやってきています。

 

この文章は以下の原文を要約したものです:

 

 

Skip to main content