- 管理者 感性AI
評価値分布の表示機能で、相対評価が可能に！ ー感性AIアナリティクスー
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に伴い、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。
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。
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アナリティクスでは、ネーミングだけでなく、キャッチコピー、パッケージでもこの機能をお使い頂けます。
今回利用した、感性AIアナリティクスの詳細はこちら。
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