「いいね！」増えるハッシュタグ、AIが提案、 東大が新技術

[ITmedia]

　東京大学は、SNSに投稿する画像・動画の「人気度」を向上させられるハッシュタグを、人工知能（AI）が提案する技術を開発した。AIが提案するハッシュタグを付けて約2000枚の画像を投稿したところ、人が付けたタグだけの場合より、2倍の閲覧数を獲得できたという。

ハッシュタグのスコアを計算するグラフの概念図

　人が付けた既存のタグに関連が深く、閲覧数や「いいね！」など「人気度」への影響力が強いタグを推薦できる計算手法「FolkPopularity Rank」を開発。画像や動画に付いているタグとその人気度を数学的なグラフ（行列）で表現し、どのタグ同士が同時に用いられることが多いかを考慮しながら反復的に計算することで、各タグの人気度への影響を数値化・ランキングする。

　スコア計算にかかる時間は「通常のサーバで数秒程度」と短いため、いつでもその瞬間のタグの影響度を計算し、タグを推薦できるという。

　実験として、約6万枚の画像とそれに付いたタグを用いて学習した上で、システムが推薦したタグを約2000枚の画像に追加し、SNSに投稿したところ、10日後には、人が付けたタグだけを用いた場合と比べて2倍程度の閲覧数を獲得できたという。

　また、システムで推薦した2万5000のタグについて、クラウド上で約1500人による主観評価を行ったところ、人が付けた場合とほぼ同じ正しさであることが確認できたという。「内容の正しさを持ちながらも、人気度を向上させるために開発された技術は本研究が世界初」としている。

　情報推薦の仕組みでは、「この商品を買った人はこちらの商品も買っています」といった推薦が行える協調フィルタリングが広く知られている。これをタグ推薦に適用すると、同時に使われることが多いタグは推薦できるが、人気度への影響は考慮できない。新システムは、人気度への影響度を計算し、タグの推薦を行える点が「全く新しい」としている。

　SNS上で商品やサービスなどをプロモーションする際のハッシュタグ推薦、ECサイトなどでクリック率を向上させるためのタグや説明文作成支援、オウンドメディアやニュース配信などでクリックを誘発する印象的なヘッドライン作成支援などへの応用が可能という。