由筑波大學系統與信息系統大學的山木真一副教授領導的研究小組將圖像、視頻和音樂等媒體的“偏好”收集為大數據,並使用人工智能來確定市場上有多少媒體產品首選。我們開發了一種預測技術。它可用於各種產品的營銷預測。該開發是與大阪大學和 BIJIN & Co. 的聯合研究。
到目前為止,偏好的定義一直模棱兩可,因此研究小組開發了一種人工智能技術,通過收集大數據來定義偏好。通過這項技術,我們首先通過市場詢問很多人,根據“喜歡”和“不喜歡”這兩個值來判斷他們對現有媒體的偏好,然後從統計數據(偏好大數據)中創建偏好排名.接下來,人工智能通過將要投放市場的產品與數據中的媒體進行比較,從相似度高的媒體排名中預測被市場接受的可能性。這使得從收集的大數據中定義難以定義的偏好(如設計和旋律)成為可能,並提前進行營銷研究,而不會出現與設計權和版權相關的信息洩露風險。此外,通過使用時間和地區等屬性值,可以預測根據地區和國家而變化的時間和偏好的變化。
有了這種新的信息和通信技術,市場上出現了各種口味,包括“賣”和“不賣”的區別,比如“最暢銷的汽車的形狀”、“最喜歡的聲音”和“最暢銷的汽車”。最不喜歡的昆蟲”,都有。據說可以應用於預測。目前,作為難以定義的“碧津”的嘗試,碧津科技發布了移動應用“碧津科學研究所”,並開始進行實驗。