株式会社ストリート、テレビ通販CMの「勝ちパターン」を可視化する独自の映像分析AIシステムを開発

開発の背景：クリエイターの知見とAIを掛け合わせた「科学的な制作基準」の構築

テレビ通販CMの制作は、これまでディレクターが培ってきた経験や感覚といった専門人材の高度な知見に支えられてきました。しかし、これらのノウハウは属人的になりやすく、客観的な基準での映像評価や組織内での知見共有が難しいという課題が存在していました。同社はテレビ通販業界で20年以上の経験を有しており、この貴重な「暗黙知」をAIを用いてデータ化する分析プロジェクトを始動させました。クリエイターの優れた知見とAI分析による定量的なデータを組み合わせることで、専門性を損なうことなく、組織全体で活用できる「科学的な制作基準」の確立を目指しています。

ストリート独自の映像分析AIシステムの概要

本システムは、長尺（主に29分尺）のテレビ通販CMを対象としています。映像の構成要素をデータ化したAI解析データを同社のノウハウと掛け合わせることで、映像の構成が成果にどう繋がるのかを定量的に可視化します。これにより、個々の映像が持つ強みや改善すべき点を客観的なインサイトとして導き出し、勝ちパターンを抽出することが可能となります。

本システムで用いるAI解析データは、シーン構成（悩み提起、体験談、実演など）や、時間（商品の説明開始タイミング、前半/後半）、登場人数や登場回数、感情（不安、興奮など）、ナレーション・テロップの訴求軸など、複数の要素で映像の構造を可視化したものです。これにより、映像ひとつひとつの構成要素がひと目で把握できます。

分析によって得られるインサイトの例

本システムにより、テレビ通販CM特有の構成や表現に関する以下のような客観的なインサイトが得られます。

企業紹介パートや家族シーンは、全体の尺に対してどの程度の時間が適切か。
実演（デモンストレーション）パートは、どのタイミングにどのような構成で組み込むとよいか。
冒頭でどのようなシーンを流すと効果的か。

分析の流れ

分析の流れとしては、放映素材をAI解析データとして可視化し、同社のノウハウと掛け合わせることで、「勝ちパターン（売れる構成の条件）」を特定します。さらにこの勝ちパターンをAIに学習させ、データベースをもとに映像素材を診断できる『クリエイティブ評価シート』の作成や、効果的な構成を反映した『AI台本』の生成へと繋げています。『クリエイティブ評価シート』や『AI台本』を新規映像素材の制作や既存素材の改訂に活用することにより、より再現性高く、勝ち素材を生み出せる体制の構築を実現します。

開発責任者コメント

株式会社ストリート業務変革部ディレクター古橋いずみ氏は、「私たちが目指したのは、テレビ通販CM特有の『売れるロジック』を、組織で活用できるデータ基盤へと昇華させることです。今回のプロジェクトでは、映像を構成要素ごとに分解し、自社のノウハウと掛け合わせることで、これまで現場の感覚として語られていた定石を定量的に検証することが可能になりました。この独自の分析ノウハウを具体的なサービスに落とし込み、より確実性の高い成果に繋がるクリエイティブを提供してまいります。」と述べています。

今後の展望

同社では、すでにβ版の運用を開始している『クリエイティブ評価シート』や『AI台本』の実証を通じて、さらなる精度向上を進めています。今後は、現在のシーン構成やテキスト解析に加え、「音響」「BGM」「発話スピード」などの評価指標を拡充するとともに、分析結果に基づきAIと対話しながら提案精度を高める機能の実装も予定されています。本システムの継続的な改善を通じて、素材開発のPDCAサイクルを加速し、広告主への提案品質向上に努めていく方針です。