魅力を数値化する魅力工学プロジェクトが今、さまざまな業界で進んでいる。第1回は「婚活」ビジネスに焦点を当てる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦准教授は、結婚情報サービス大手IBJの協力を得て、男女のマッチング精度の向上で成果を上げた。AIや画像認識を活用し、会員プロフィルシート、いいねのやりとりなどから魅力度を算出し、要因を分析。IBJは得られた知見を基にカップル成立のアドバイスに生かす。

定量化しにくい魅力を数値化する魅力工学プロジェクトが今、さまざまな業界で進んでいる。そうした最新事例を紹介する特集の第2回は不動産の物件探しに焦点を当てる。オンライン接客型不動産仲介サービスietty（東京・渋谷）は、これまでユーザーに提示した物件に対する評価を基に磨いた人工知能（AI）を活用し、引っ越し予定者の希望により近い物件を提案する精度を高めている。

「魅力」をAI（人工知能）で解明する「魅力工学」特集の第3弾はハッシュタグ。これまでも画像認識技術から写り込んでいる対象物を把握してタグ候補に推すAIシステムは存在した。だが正確なタグを付与しただけではビューは伸びない。東京大学の山崎俊彦准教授は、画像6万枚のタグを解析することで、ビューを伸ばすタグを推薦するシステムを開発。クチコミマーケティング支援のサイバー・バズ（東京・渋谷）が連携して、プロモーションに活用する。

放映後の調査で明らかになるテレビCMの効果を、放映前の段階で的確に予測し、CM効果を高めるポイントまでも把握できるシステムが、この夏にも実用の段階に入っている。曖昧模糊とした「魅力」を数値化して予測、改善に生かす魅力工学シリーズ特集の第4弾は「テレビCM」を取り上げる。CMのABテストが事前に容易になることで、CM制作工程に変化が起きそうだ。

曖昧模糊とした「魅力」を数値化して予測、改善に生かす魅力工学特集の第5弾は「バナー広告」。ネット広告関連事業を展開するソネット・メディア・ネットワークスが、配信実績を基に高クリック率を得たバナーと低クリック率だったバナーをディープラーニングで学習させたところ、70％の精度でクリック率の高低予測が可能になった。ネット広告のプロである同社社員でも予測精度は53％にとどまる。広告の制作・選定の工程が変わりそうだ。