フジテレビ[1]と博報堂ＤＹメディアパートナーズの組織TV AaaS Lab[2]およびAaaS Tech Labとの共同研究により、ドラマ「silent」[3]に関する分析を行いました。本分析に関して、映像メディアに関する情報サイト「Screens」[4]から取材いただき、「silent」制作プロデューサー村瀬 健氏をはじめとした制作スタッフを交えた特集記事として公開していただいております。記事中の

データで見る『silent』視聴のダイナミズム〜生活者とのコミュニケーション戦略【vol.2】[5]
『silent』の広報施策は視聴者にどう影響した？ 〜生活者とのコミュニケーション戦略【vol.5】[6]

にて、AaaS Tech Labの小山田・青山が出演/解説しているので、ぜひご覧いただけますと幸いです。

「silent」は2022年10月から12月にかけて放送され、Twitterでの世界トレンド1位獲得や、TVerアワード2022ドラマ大賞 受賞等と大きく話題となりましたが、そのバズ要因の解析や視聴ジャーニーの分析を行いました。

AaaS Tech Labでは、NTTデータ社のサービス「なずきのおと」[7]を利用して「silent」を含む全量のツイートデータを取得し、分析を実施しました。

分析には、主に形態素解析をはじめとした自然言語処理を用いており、各単語に対する時系列的な出現回数の集計や、ワードクラウドによる特定単語と共起しやすいワードの分析を行っています。
Twitterデータにはユーザーの性別や年齢といったデモグラ属性が存在しないため、LDA(Latent Dirichlet Allocation)[8]により、ユーザーが任意で入力可能なプロフィール文をクラスタリングし、各ユーザーに対して、メタ的情報を付与するといった工夫も行いました。

また、ツイートデータは全量の取得が可能なため、最大で約750万件のデータを取り扱う必要がありました。データ量としてはリッチな反面、簡易的な集計でさえも計算時間を要するという問題があったため、表計算ライブラリPolars[9]を用いることで、計算時間を削減し、探索的な分析を効率化しました。

こういった形で、AaaS Tech Labでは、メディアやビジネスの最適化などを目的としたデータサイエンス活用はもちろん、メディア・コンテンツ領域へのAI技術応用も進めております。

もしご興味を持っていただけた方がいらっしゃいましたら、worksをご覧いただいたり、contactからご連絡いただけたりしますと幸いです。