CO-003
大規模テレビ視聴データを用いた行動学的属性に基づくセグメント抽出手法

◎田之上伸吾・大盛善啓（東芝映像ソリューション）

テレビ広告市場では、効率的な広告出稿のため、共通のニーズを持つ顧客集合（セグメント）に絞って広告を見せるターゲティングが行われる。主なセグメント抽出手法として、各顧客の人口統計学的属性（年齢・性別など）を用いて集合を細分化する手法などが挙げられるが、その分解能には限界があり、新たなセグメントの切り口が望まれている。そこで本論文では、視聴者の行動履歴である大規模テレビ視聴データを用い、行動学的属性に基づくセグメント抽出手法を提案する。F値による評価によれば、我々の提案手法は、未来番組の視聴者を抽出するタスクにおいて、従来手法よりも、評価値が10倍以上高いセグメントを抽出できることがわかった。