AIBR プレミアム
拓海さん、最近若手から「動画の視聴数より記憶されるかが大事です」と言われまして、正直ピンと来ないんです。要するにどういう価値があるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！動画の「覚えられる度合い」を数値化できれば、広告の印象設計や社内教育の効果測定に直結できますよ。大丈夫、一緒に整理しましょう。
動画ごとに覚えやすさが違うのは肌感覚で分かりますが、それをどうやって客観的に測るのですか。うちの現場でも使えるんですかね。
この研究は、人間が短時間でビデオを見た後にテキストで何を思い出すかを基にスコア化します。調査はクラウドの参加者に見てもらい、短い休憩を挟んでからテキストで問いを出す方式ですよ。必要なポイントは三つだけです。
三つですか。具体的にはどんな三点でしょうか。投資対効果の計算にも使える数字になりそうですか。
一つ目はデータの取り方、二つ目は特徴量（フィーチャー）の設計、三つ目はモデルの応用です。一つ目はスケールしやすい短期のリコール実験で安全に取れる点、二つ目は映像だけでなくテキストと時間構造を入れる点、三つ目は要約や検索に応用できる点です。
これって要するに、動画の“覚えやすさ”を数値化して、まとめに活かせるということ？
その通りです。具体的には、何が覚えられやすいかを学習してスコア化し、重要なシーンだけを残すような要約に使えます。大丈夫、一緒に段階を踏めば現場でも導入できますよ。
現場での運用は気になりますね。うちの現場の古い映像や雑多な商品紹介でも通用しますか。コストの見積もりが重要です。
導入は段階的に進めるのが合理的です。まずはサンプルで短い実験を回し、効果が出ればルール化して自動化へ移行します。リスクは小さく投資効率は見積もりやすくできますよ。
AIの黒箱感は嫌なんです。現場に説明できる透明性は保てますか。部下に説明するためのポイントを教えてください。
要点は三つで説明できます。実験設計で再現性を確保すること、どの特徴が効いているかを可視化すること、最終的な判断は人が行うフローにすることです。これなら透明性を担保できますよ。
分かりました。まずは小さく試して、効果が出れば拡張する流れですね。これなら説得できそうです。
素晴らしい着眼点ですね！それでは、社内のサンプルで実験を回す設計を一緒に作りましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要は「人がテキストで思い出す内容」を基に、動画の重要箇所を数値化して要約に使えるかを試す、という理解で合っていますか。自分の言葉で言うとそうなります。
