東京大学・山崎研究室との「深層学習（ディープラーニング）による記者会見の印象解析」に関する共同研究論文が、査読付き国際会議で採択されました

当社が、国立大学法人東京大学 大学院情報理工学系研究科・山崎研究室〔山崎 俊彦 准教授〕と共同で実施した、「深層学習（ディープラーニング）による記者会見の印象解析」に関する共同研究論文が、マルチメディアを対象とした情報・検索に関する国際会議 IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR) 2020のregular paper (査読付き)として採択されました。

本研究は、メディアトレーニングの知見を持つ当社と、プレゼンテーションの解析など、「印象」や「魅力」にまつわる研究を行う東京大学 大学院情報理工学系研究科 山崎研究室とが、互いの知見と専門性を掛け合わせ、記者会見におけるスポークスパーソンの印象に影響をおよぼす要素について深層学習（ディープラーニング）を用いて解析・予測するものです。

計7本、約12時間分にわたる記者会見を対象に研究を行った結果、各会見のスポークスパーソンの発言から得られる印象を当社専門コンサルタントが11の指標で評価した結果と、その評価内容を活用した深層学習（ディープラーニング）の評価が、60%近い精度で一致しました。これにより、広報・IR活動において重要な手法である記者会見の印象や影響を、客観的に自動測定・評価・予測できるシステム構築の可能性が示唆されました。

参考：IEEE MIPR 2020
http://www.ieee-mipr.org/