2017 Fiscal Year Annual Research Report
Content Generation Navigation Based on Big Multimedia Processing
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26700008
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山崎 俊彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (70376599)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | マルチメディア / ユーザナビゲーション / ビッグデータ / 魅力工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、(1)ユーザが生成するメディアに対するユーザ自身の主観的価値の検証を行うこと、 (2)個人のメディア生成行動をナビゲーションし、より良いメディア生成を支援することである。本年度は「(2)個人のメディア生成行動ナビゲーション」に関して、(a)行動デザイン支援、(b)素材作成支援、(c)コンテンツ作成支援、について取り組み、下記に示すとおり当初の計画以上の目覚ましい成果を達成できた。
「(a)行動デザイン支援」は、いい素材やコンテンツを作成するための前段階として、ユーザが満足の高い体験を得ることを支援するものである。29年度の成果は以下の通りである。世の中に同一の物件や人はいないという不動産物件推薦特有の困難な問題にもチャレンジし、ニューラルネットワークを用いることで高精度な推薦を行えるシステムを実現した。婚活においてユーザのチャットを解析することで面会に至るか否かを90%近い精度で実現した。
「(b)素材作成支援」は、画像・ビデオクリップ・テキストタグなど単体の素材データについて、その生成を支援するものである。28年度までに開発したFPRankというSNSで閲覧数を向上させるタグ推薦アルゴリズムについて、さらに多くの実験条件下で有効性を確認し、デモシステム開発を行った。企業へのライセンス提供を行い、実サービスにおいても研究開発したシステムが有効であることを確認した。
「(c)コンテンツ作成支援」は、複数の素材を組み合わせて映像やプレゼンといった高品質なコンテンツを生成することを支援するものである。29年度は、プレゼンテーション・スライドの印象解析と視覚的明瞭性向上支援するシステムの開発、テレビCMの認識率・好意度などを予測するシステムなどの研究を行った。
どれもユニークな試みとして多くの受賞やマスコミの取材、招待講演依頼を受けた。また、対外発表なども多く行った。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Remarks |
本研究に関し、日本経済新聞、日経ビッグデータ、日経ビジネスオンライン、朝日新聞、熊本日日新聞、NewsPicksなど多くの報道があった。
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Research Products
(66 results)
