Attention Insightを日本国内でリリースして、５カ月ほど経過しました。クリエイティブエージェンシーを中心にトライアル、本利用を進めていただいていますが、改めてAttention Insightの非常に優れたテクノロジーの裏側を本日ご紹介します。

Attention Insightとは？

（クリエイティブローンチ前に）人間が関与することなく90-96%の精度でアイトラッキングヒートマップを作成することができます。アイトラッキングのデータは、Attention Insightが委託しているアイトラッキング調査、およびオープンソースのアイトラッキングデータセットから収集されます。このデータをディープラーニングアルゴリズムに与え、人間と同じように様々なデザインや画像を知覚できるようにトレーニングしています。

特徴としては、
・分析結果取得まで60秒

アイトラッキングツールを利用したマーケティングリサーチの場合、分析結果取得まで数週間かかることが通常です。Attention Insightは、必要なクリエイティブ素材をアップして60秒で分析結果が得られるようになっています。

・90%以上の精度

Webページやさまざまなクリエイティブ素材について、人間の知覚に対して90%以上の精度でさまざまなデザインや画像を知覚できるようになっています。

・調査に人が必要ない

アイトラッキング調査と異なり、Attention Insightの分析には調査対象者を必要としません。

・70,000のアイトラッキング調査結果を利用

アイトラッキングの調査結果の70,000の画像データを利用して、ディープラーニングアルゴリズムに学習をさせています。

Attention Insightの裏側のテクノロジー？

1.アイトラッキング調査

アイトラッキングとは、目の動きを測定し、人の視線がどこに向けられているかを判断するプロセスです。アイトラッキング調査の結果は、参加者グループが画像やビデオをどのように見たかを示すアテンションヒートマップです。このような眼球運動のデータは、ディープラーニングのアルゴリズムを学習させるために必要になります。アイトラッキング調査を実施するために、国際神経マーケティング科学ビジネス協会（NMSBA）のメンバーである神経マーケティング研究所に依頼しました。

2. データセット

Attention Insightのアルゴリズムは、アイトラッキング調査による約70,000人の個人参加者のデータセットでトレーニングされています。使用する画像データセットは、オープンソースと独自のデータの両方があります。

データセットの統計

• 参加者の注意持続時間：4秒
• 平均的な性別分布。女性58％、男性42％
• 参加者の平均年齢分布：7歳から約60歳以上まで様々。ただし、ほとんどの参加者が21～30歳の年齢層に該当する
• 参加者の出身地：米国、欧州

3.アルゴリズム

ヒートマップは、CNN（Convolutional Neural Network）と呼ばれるディープラーニングアルゴリズムによって生成されています。CNNは、生物の脳に近い構造を持ち、ニューロン層の働きを模倣したコンピューティングシステムです。CNNは、異なる重みの接続を持つノードの複数の層で構成されています。これらの重みは、あるノードが次のノードにどの程度影響を与えるかを決定します。

学習前の CNN はランダムな重みの接続を持ち、その結果ヒートマップは不正確なものとなります。生成されたヒートマップと実際のアイトラッキングヒートマップの差は、誤差と呼ばれます。何度も学習を繰り返すうちに、この誤差が小さくなるように、層間の重みが調整されます。学習後、生成されたヒートマップは実際のアイトラッキングヒートマップとほぼ一致するようになります。

Attention Insightは定期的に新しいデータセットを追加し、独自のアルゴリズムが業界標準を満たし、市場で最も正確なアルゴリズムであり続けることを下記のように確認しています。

4.精度の確認

生成したヒートマップの精度を測るために、Massachusetts Institute of Technology (MIT) に結果を提出しています。具体的には、300枚のテスト画像を送ってもらい、その300枚のテストデータに対するモデル結果を返して精度確認をしていただきました。

MITのサイエンティストたちは、結果評価の後、Attention Insightのヒートマップは一般的な画像に対して92.5%の精度で実際のアイトラッキングヒートマップと一致すると結論付けました。（あらゆるデザインのヒートマップで90～96％の精度を実現しています。）