DEIM Forum 2023 4a-9-3

動画投稿サービスのサムネイル内テキストデータを対象としたSHAP を用いた再生数に寄与する重要単語抽出
福井 凜太朗†岡田 龍太郎†

峰松 彩子†

中西 崇文††武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科 〒135-8181 東京都江東区有明 3-3-3
E-mail: †s2122098@stu.musashino-u.ac.jp, ryotaro.okada@ds.musashino-u.ac.jp, a-mine@musashino-u.ac.jp,
takafumi.nakanishi@ds.musashino-u.ac.jp
あらまし

本稿では，動画投稿サービスのサムネイル内テキストデータを対象とした SHAP を用いた再生数に寄与する重要単語抽出方式について示す．動画投稿サービスにおいて，動画メディアコンテンツ群を俯瞰する上で，サムネイルは視聴行動に大きな影響を与えている．特に，サムネイル内のテキストデータは，その動画メディアコ
ンテンツの内容を端的に表現し，ユーザの視聴行動に大きく影響を与える要素であると考えられる．本方式では，
各動画メディアコンテンツのサムネイルから抽出されたテキストデータを対象とし，そのテキストデータから単語ベクトルを作成した上で，単語ベクトルを説明変数，再生数を目的変数として回帰モデルを生成する．本方式では，その回帰モデルについて，機械学習モデルを解釈する一手法である SHAP を用いることによって，サムネイルに含まれるテキストデータの中で再生数に寄与する重要単語の抽出を可能とする．本方式を実現することにより，コンテンツクリエイタにとって，再生数に良い影響を与えるサムネイルを創造するための一助となりうる．
キーワード

SHAP，動画メディアコンテンツ，再生数，重要単語抽出

1. は じ め に
近年，インタネットおよび，モバイル端末の普及にともない，ソーシャルメディアでの投稿やレビューな

ムネイル内に含まれるテキストデータは，サムネイルを構成する要素において，ユーザの視聴行動に大きく影響を与える要素のひとつであると考えられる．

ど，ユーザによって生成されたコンテンツがユーザ生

動画投稿サービスに，作成した動画メディアコンテ

成コンテンツと呼ばれ，さまざまな分野で注目されてン ツ を 投 稿・共 有 す る コ ン テ ン ツ ク リ エ イ タ に と っ て ，いる．

投稿・共有した動画メディアコンテンツの再生数に良

動 画 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ に お い て は ， YouTube[1]などに代表される動画投稿サービスが人気を博している．
これらの動画投稿サービスでは，多くのユーザが，自身 の 作 成 し た 動 画 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ を 投 稿・共 有 し ，他のユーザによって作成された動画メディアコンテン
ツを視聴することによって，非常に大きなコミュニテ
ィを形成している．
動画投稿サービスの利用者は，動画メディアコンテ
ンツ群を俯瞰し，視聴する動画メディアコンテンツを選定する．一般的に，動画投稿サービスにおいて，動画メディアコンテンツ群は，サムネイルが列挙される形でユーザに提示される．このことから，利用者が視聴する動画メディアコンテンツを選定する上で，サム
ネ イ ル は 非 常 に 重 要 な 要 素 で あ る と 考 え ら れ る ．ま た ，
サムネイル内に含まれるテキストデータは，その動画
メディアコンテンツを端的に表現し，サムネイルにさらなる情報を付加するものである．このことから，サい影響を与えるサムネイルを創造することは非常に重要である．また，再生数に良い影響を与えるサムネイ
ルを創造する上で，サムネイル内に適切なテキストを含めることは効果的であると考えられる．しかしながら，コンテンツクリエイタは，どのようなテキストをサムネイル内に含めると再生数に良い影響を与えるかを経験や主観などに頼らざるを得ないという課題がある．
本稿では，動画投稿サービスのサムネイル内テキス
ト デ ー タ を 対 象 と し た SHAP を 用 い た 再 生 数 に 寄 与 する重要単語抽出方式について示す．サムネイルに含まれるテキストデータから抽出できる情報として，テキストの内容や，テキストの色，テキストの大きさなどの情報があるが，本研究では，その一歩目としてテキストの内容に着目した．
本 研 究 で は ， YouTube[1]に 投 稿 さ れ た 動 画 メ デ ィ アコンテンツを対象として，サムネイル内に含まれるテキストデータを抽出し，抽出したテキストデータからまれる顔などの視覚的特徴を用いることが，予測精度

単語ベクトルを作成した上で，単語ベクトルを説明変向上に効果的であると述べている．

数，再生数を目的変数として回帰モデルを作成する．

Jiang et al.[14]は ，イ ン タ ネ ッ ト 上 で 共 有 さ れ ，人 気

作成した回帰モデルについて，機械学習モデルを解釈を 獲 得 し ， 広 ま っ た 動 画 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ (バ イ ラ

す る た め の 一 手 法 で あ る SHAP[16, 17]を 用 い る こ と にル・ビ デ オ )に つ い て ，そ の 人 気 の ピ ー ク 日 を 予 測 す る

よって，サムネイルに含まれるテキストデータから，モデルを提案している．

再生数に寄与する重要単語の抽出を可能とする．

2.2. 動 画 メディアコンテンツを対 象 とした要 因 解 析 に関 する

本方式を実現することによって，動画投稿サービス

研究に，作成した動画メディアコンテンツを投稿・共有すHalim et al.[15]は ，カ ナ ダ ，フ ラ ン ス ，ド イ ツ ，イ ン

るコンテンツクリエイタは，自身の投稿した動画メデド，パキスタン，アラブ首長国連邦，アメリカの 7 つィアコンテンツや，自身の投稿と類似する動画メディの 地 域 に つ い て ， YouTube[1]に 投 稿 さ れ た 動 画 メ デ ィ

アコンテンツのサムネイルから，再生数に寄与する重アコンテンツからデータセットを作成し，ニューラル

要単語を抽出することが可能となり，サムネイルにテネットワークと k 近傍法，サポートベクターマシンのキストを含める際に，再生数に良い影響を与える適切

3 つ の 分 類 器 で 動 画 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ が YouTube[1]なテキストを選択し，配置することが容易になる．

の ト レ ン ド に 入 る か ど う か を 予 測 し て い る ． Halim et

本稿は以下のように構成される．2 節では，関連研al.[15]の 提 案 で は ，特 徴 量 選 択 技 術 を 用 い て ，動 画 メ デ究について挙げる．3 節では，動画投稿サービスのサィアコンテンツの人気に関する，要因の影響の評価をム ネ イ ル 内 テ キ ス ト デ ー タ を 対 象 と し た SHAP を 用 い行っている．

た再生数に寄与する重要単語抽出方式について述べる．
4 節では，実験システムを構築し，実験を行った結果とその考察について述べる．5 節で本稿をまとめる．

2.3. 本 研 究 の位 置 付 け
2.1 節 で は ， イ ン タ ネ ッ ト 上 に 投 稿 さ れ た 動 画 メ ディアコンテンツの再生数予測に関する研究として，3
つ の 手 法 を 取 り 上 げ た ．ま た ，2,2 節 で は ，動 画 メ デ ィ

2. 関 連 研 究
本節では，本方式に関連する研究について挙げる．

アコンテンツを対象とした要因解析に関する研究について取り上げた．

近年，動画メディアコンテンツを対象とした再生数

本研究では，サムネイル内に含まれるテキストデー

予測に関する研究や，要因解析に関する研究は多数行

タという動画メディアコンテンツの投稿者が，比較的なわれている．

容易に変更することが可能な特徴量を用いて再生数の2.1. 動 画 メディアコンテンツの再 生 数 予 測 に関 する研 究予測を行い，そこから再生数に寄与する特徴を抽出しユーザ生成コンテンツのうち，動画メディアコンテ

ている．これにより，動画メディアコンテンツの投稿

ンツを対象に，再生数予測を行った研究はさまざまな者にとって，直接自身のコンテンツの改善に役立つ知

着眼点から，多数行われてきた．

見を得ることが可能となっている．

Rui et al.[12]は ，ア メ リ カ ，イ ギ リ ス ，ド イ ツ ，カ ナ
ダ，フランス，ロシア，メキシコ，韓国，日本，インド な ど の 国 々 を 対 象 に ， YouTube[1]に 投 稿 さ れ た 動 画
メディアコンテンツに関するデータを収集し，それらを用いて，動画メディアコンテンツの再生数を予測す
る た め の 回 帰 モ デ ル を 提 案 し て い る ．Rui et al.[12]の 提案 で は ，回 帰 モ デ ル の 説 明 変 数 と し て ，Likes，Dislikes，Comment Count， Comment Disabled， Rating Disabled，Video Error / Removed を 用 い て い る ．
Trzcin ́ s ki et al.[13]は ，動 画 投 稿 サ ー ビ ス な ど に 公 開 する前の動画メディアコンテンツについて，その動画メディアコンテンツの将来的な人気度の変化のパターン
を 予 測 す る 手 法 に つ い て 提 案 し て い る ． Trzcin ́ s ki etal.[13]の 提 案 で は ，YouTube[1]と FaceBook に 投 稿 さ れた動画メディアコンテンツを対象として，サポートベ
クター回帰と，放射基底関数を用いて予測を行っている ．ま た ，Trzcin ́ s ki et al.[13]は ，予 測 に ，動 画 内 に 含

3. 動 画 投 稿 サ ー ビ ス の サ ム ネ イ ル 内 テ キ ス ト
デ ー タ を 対 象 と し た SHAP を 用 い た 再 生 数 に寄与する重要単語抽出方式
本節では，動画投稿サービスのサムネイル内テキス
ト デ ー タ を 対 象 と し た SHAP を 用 い た 再 生 数 に 寄 与 する重要単語抽出方式について述べる．
本 研 究 で は ， YouTube[1]に 投 稿 さ れ た 動 画 メ デ ィ ア
コ ン テ ン ツ を 対 象 と し て ， YouTube Data API[2]か ら データの取得を行い，システムの構築および，実験を行った．
本 節 は 以 下 の よ う に 構 成 さ れ る ．3.1 節 で は ，本 研 究の 全 体 像 に つ い て 述 べ る ．3.2 節 で は ，動 画 情 報 取 得 機
能 に つ い て 述 べ る ．3.3 節 で は ，サ ム ネ イ ル 内 テ キ ス ト
デ ー タ 取 得 機 能 に つ い て 述 べ る ．3.4 節 で は ，特 徴 量 作

図 2 サムネイル内テキストデータ
抽出機能の出力例
図 1 全体図機 械 学 習 モ デ ル を 解 釈 す る た め の 一 手 法 で あ る SHAPを用いて，再生数に寄与する重要単語の抽出を行う機
成 機 能 に つ い て 述 べ る ．3.5 節 で は ，再 生 数 推 定 モ デ ル

能である．

作 成 機 能 に つ い て 述 べ る ．3.6 節 で は ，重 要 単 語 抽 出 機

3.2. 動 画 情 報 取 得 機 能
本 研 究 で は ， YouTube[1]に 投 稿 さ れ た 動 画 メ デ ィ ア

能について述べる．
3.1. 全 体 像
本節では，本研究における提案手法の概要を述べる．

コンテンツを対象に，実験システムの構築を行った．

提案手法の全体像を図 1 に示す．本システムは，動画と し て ， YouTube Data API[2] を 用 い て ， 入 力 さ れ た

情 報 取 得 機 能 ，サ ム ネ イ ル 内 テ キ ス ト デ ー タ 取 得 機 能 ，channel id に 対 応 す る チ ャ ン ネ ル が 投 稿 し た 動 画 メ デ

特徴量作成機能，再生数予測モデル作成機能，重要単ィアコンテンツについて，再生数とサムネイルが格納語抽出機能で構成される．動画情報取得機能は，

さ れ た URL を 取 得 す る ．

YouTube[1]の channel id を 入 力 と し て ， YouTube Data
API[2]を 用 い て ， 動 画 メ デ ィ ア コ ン テ ン ツ の 情 報 を 取3.3. サムネイル内 テキストデータ抽 出 機 能サムネイル内テキストデータ抽出機能では，動画情得する機能である．サムネイル内テキストデータ取得

報 取 得 機 能 で 取 得 し た サ ム ネ イ ル が 格 納 さ れ た URL

機能は，動画情報取得機能で取得したサムネイルが格を入力として，サムネイルを取得する．取得したサム

納 さ れ て い る URL か ら ， サ ム ネ イ ル を 取 得 し た の ち ，

ネ イ ル か ら ， Cloud Vision API[6]の OCR に よ る テ キ ス

Cloud Vision API[6]の 光 学 式 文 字 認 識 (OCR)に よ る テ キ

ト検出機能を用いて，サムネイル内に含まれるテキス

スト検出機能を用いて，サムネイル内のテキストデー

トデータを抽出する．本機能の出力例を図 2 に示す．

タを抽出する機能である．特徴量作成機能は，サムネ
イル内テキストデータ取得機能で取得したテキストデ

3.4. 特 徴 量 作 成 機 能本方式では，再生数の増加に関連する重要単語の抽ー タ に つ い て ，形 態 素 解 析 エ ン ジ ン で あ る MeCab[7]と ，出を行うために，サムネイルに含まれるテキストデー

解 析 辞 書 で あ る NEologd[8]を 用 い て 形 態 素 解 析 行 っ た

タから単語ベクトルを作成し，そのそれぞれの要素を

後 ， TF-IDF[9,10]を 用 い て 単 語 ベ ク ト ル を 作 成 す る 機

特徴量として，回帰モデルを作成する．

動 画 情 報 取 得 機 能 は ， YouTube[1]の channel id を 入 力能である．再生数予測モデル作成機能は，特徴量作成

本研究では，サムネイル内のテキストデータから単機能で作成した単語ベクトルを説明変数，動画情報取語ベクトルを作成するにあたり，名詞および，形容詞

得機能で取得した再生数を目的変数として回帰モデルを対象とした．しかしながら，形容詞については単語を作成する機能である．重要単語抽出機能は，再生数ベクトルの次元数を少なくするために，見出し語化が予測モデル作成機能で作成した回帰モデルについて，必要である．本研究では，サムネイル内に含まれるテキストデータについて，形態素解析エンジンである

表 1 作成した単語ベクトルの例

MeCab[7]を 用 い て ，形 態 素 解 析 を 行 い ，名 詞 ，形 容 詞

貯金

警告

大量

…

動画

0

2.7

1.2

0

…

0

頻度が高いと考えられる新語にマッチさせるために，

1

0

0

1.7

…

2.1

MeCab[7]に 対 応 す る 形 態 素 解 析 用 の 辞 書 と し て ，更 新

2

0

1.3

1.2

…

0.8

頻 度 が 高 く ，多 く の 新 語 が 採 録 さ れ て い る NEologd[8]

…

…

…

…

…

…

n

0

0

0

…

0

を抽出し，形容詞の見出し語化を行った．また，本研
究では，サムネイル内テキストデータにおいて，出現を使用した．
特徴量作成機能では，サムネイルから抽出したテキストデータについて形態素解析を行い，名詞，形容詞を抽出したのち，単語ベクトルの作成を行う．本方式

ルのそれぞれの要素を説明変数，再生数を目的変数とで は ， TF-IDF[9,10]を 用 い て 単 語 ベ ク ト ル の 作 成 を 行

し た 回 帰 モ デ ル に つ い て ，SHAP[16,17]を 用 い て ，予 測っ た ．TF-IDF[9,10]は ，2 つ の 指 標 を 組 み 合 わ せ る こ と結果を可視化し，解釈する．これによって，再生数にで算出される．一つ目の指標は，ある文書において，寄与する重要な単語を抽出することが可能となる．

ある単語がどれくらい高い頻度で出現するかを示した指標である．2 つ目の指標は，ある文書群において，ある単語を含む文書が，どれくらい少ない頻度で出現
す る か を 表 し た 指 標 で あ る ．TF-IDF[8,9]は ，以 上 で 述
べた，2 つの指標を掛け合わせて算出され，以下の式

4. 実 験
本節では，本方式の実験内容と結果，その考察について述べる．
4.1 節 で は ， 実 験 環 境 に つ い て 述 べ る ． 4.2 節 で は ，実 験 の 目 的 に つ い て 述 べ る ．4.3 節 で は ，実 験 結 果 と ，で表される．
𝑤!,# = 𝑡𝑓!,# × log *𝑁
𝑑𝑓!

その考察について述べる．
4.1. 実 験 環 境
本 研 究 で は ，実 験 シ ス テ ム の 入 力 と し て ，“ひ ろ ゆ き ,

な お ，作 成 し た 単 語 ベ ク ト ル の 例 を 表 1 に 示 す ．単 語

hiroyuki”[3], “ 堀 江 貴 文 ホ リ エ モ ン ” [4], “Kuzuha

ベクトルは，行にサムネイルから抽出したそれぞれのChannel”[5]の 3 つ の チ ャ ン ネ ル に つ い て 「，切り抜き」

テキスト，列にテキスト群全体から抽出された単語をを行っているチャンネルを切り抜きチャンネル群と定とる行列である．

義 し ， そ の channel ID を 利 用 し た ． 利 用 し た チ ャ ン ネ

3.5. 再 生 数 予 測 モデル作 成 機 能
再生数予測モデル作成機能では，再生数についてのル に つ い て ， そ れ ぞ れ ， 表 2， 表 3， 表 4 に 示 す ．

再 帰 モ デ ル を 作 成 す る ．本 研 究 で は ，lightGBM[11]を 用

MeCab[4] と 形 態 素 解 析 用 の 辞 書 と し て NEologd[8] をいて，特徴量作成機能で作成した単語ベクトルのそれ用いた．

ぞれの要素を説明変数，再生数を目的変数として，回帰モデルを作成した．予測精度の評価値として，二乗4.2. 実 験 目 的
本実験では 3 節で提案したシステムを実装し，複数

平 均 平 方 根 誤 差 𝑅𝑀𝑆𝐸を 用 い た ． 二 乗 平 均 平 方 根 誤 差の切り抜きチャンネル群を対象に，サムネイルに含ま

𝑅𝑀𝑆𝐸は ，各 実 測 値 を 𝑦! ，回 帰 モ デ ル に よ る そ れ ら の 予

れるテキストデータから再生数に寄与する重要単語を

測 値 を 𝑦3! ，デ ー タ の 総 数 を 𝑛と し た と き ，以 下 の 式 で 表

抽出し，切り抜きチャンネル群ごとにどのような傾向される．

が現れているのか考察する．
%&'

1
𝑅𝑀𝑆𝐸 = 5 7( 𝑦! − 𝑦3! )$𝑛!()

また，本研究では，形態素解析を行うにあたり，

本 研 究 で は ， 4.1 で 述 べ た 3 つ の チ ャ ン ネ ル に つ いて の 切 り 抜 き チ ャ ン ネ ル 群 の channel ID を 利 用 し た ．
切り抜きとは，ある動画メディアコンテンツの一部分について，要約・編集し，数十秒から数分の短時間の3.6. 重 要 単 語 抽 出 機 能

動画メディアコンテンツとして編集したものである．

SHAP(SHapley Additive exPlanations)[16,17]は ， 機 械

切り抜きには，サムネイルにテキストデータを含むコ

学 習 モ デ ル を 解 釈 す る た め の 手 法 で あ る ．SHAP[16,17]

ンテンツが多数存在すること，切り抜きの元になるコ

は ，協 力 ゲ ー ム 理 論 の Shapley Value を 応 用 し ，機 械 学

ンテンツと比較して，切り抜きは，動画投稿サービス

習モデルのそれぞれの特徴量について，特定の予測値においての重要度を提示する．
本方式では，特徴量作成機能で作成した単語ベクト

表 2 “ひ ろ ゆ き , hiroyuki”[3]の 切 り 抜 き チ ャ ン ネ ル 群
チャンネル名channel ID

表 4 “Kuzuha Channel”[5]の 切 り 抜 き チ ャ ン ネ ル 群
チャンネル名channel ID

ひろゆけ【ひろゆき切り抜き】

UC059SA_tXAptG0JdMgDG3g

葛抜きチャンネル

UCklHcB5UtRu7MjixOnA9DGQ

ひ ろ ゆ き の マ イ ン ド【 #ひ ろ ゆ き #hiroyuki 】《切り抜き》

UCMcPUQ32zjHF_pkfn_24LkQ

切葉葛抜きチャンネル

UCA6FNdOkkdk3QiSoi
7150mg

ひろゆきの控え室【切り抜き】

UC3QY3npvAhdBncds9bim
5A

葛葉切り抜き集UCqqErSrScE_EtaRseIY
E66A

ひろぬき【ひろゆき切り抜き】

UC9CR9ZDPfBrE4jllws
xoMTw

葛 葉 ch【 kuzuha 切 り 抜き】

UC8cvL2vDilL4Xh_M6
bXP2iQ

ひろゆきの暇つぶし【 ひ ろ ゆ き ,hiroyuki 】
切り抜き

UCkF8hPTBjE00fDjV4p
4hZbQ

葛 葉 切 り 抜 き ch

UCoerCIV6VqIzqKipAkSWG
A

表 3 “堀 江 貴 文 ホ リ エ モ ン ” [4]の切り抜きチャンネル群
チャンネル名channel ID
ホリエモンのお前が終
UCd99nqHiRSDAわ っ て ん だ よ !【 堀 江 貴
2gGLEJ3tiw
文 切り抜き】ホリエモンの思考【切り抜き】

UCqLGRxEOcneQj23Yr
i4eHzw

ホリエモンの思考【堀江貴文切り抜き】

UCS728Qen7oPEBiSsWE9mNA

教えてホリエモン【堀江貴文】切り抜き

UCVqlKmlMgD5YjMB1—
ZQTA

ホリエモンまとめ【ほりぬき】 堀江貴文切り抜き

UCR7q9VmyFbmoQPun
9DX35Ng

ホリエモンの 8 ちゃん
ねる

UCTtJi8CjbKgpNDlZH7t8Nw【吹いたら負け】葛葉先生のしくじり【切り抜き】
よりぬき葛葉ちゃん【にじさんじ切り抜き】
切り抜くペンギン

UCMGvmEqkVbl372DC
yn3NLAw
UC7xmbCFDecDqX26J74jA-Q
UCMGugn9nEmGXYxt
G8FdABlgの利用者の視聴行動に影響を与える外的要因が少ないと考えられることから，本実験では切り抜きを行って
い る チ ャ ン ネ ル 群 の channel ID を 利 用 し て い る ．
切り抜きの対象として 3 つのチャンネルを選定した．
“ひ ろ ゆ き , hiroyuki”[3]は ，視 聴 者 か ら の 質 問 に 返 答 する 形 式 の 長 時 間 の 配 信 を 中 心 に 投 稿 し て い る ．“堀 江 貴
文 ホ リ エ モ ン ” [4]は ， 10 数 分 程 度 の 動 画 メ デ ィ ア コ

ホ リ エ モ ン【 ビ ジ ネ ス 】 UCywH83fVuhr_71n8B7
LXVmg
堀江貴文

ンテンツと，数時間の対談を中心に投稿しており，主にビジネスに関する話題について扱っている．
“Kuzuha Channel” [5]は ， VTuber と し て 活 動 し て お り ，
長時間のゲーム実況などを中心に投稿している．視聴者 と の 交 流 や ， 他 の VTuber と の コ ラ ボ レ ー シ ョ ン もホリエモンの部屋 【堀江貴文】

UCc3rMo-JDqtCuoE8VG82Rw

ホリエモンの部屋【堀UCHGvJHEUPhLQQpp1
江 貴 文 ,TakafumiHorie】
ddN8jMQ
切り抜き
ホリエモンの部屋 堀
江貴文 切り抜き

UCGhyuQrJTufiV6d_sl7
N36A

活発である．
4.3. 実 験 結 果“ひ ろ ゆ き , h i r o y u k i ” [ 3 ] ， “堀 江 貴 文 ホ リ エ モ ン ”[ 4 ] ， “K u z u h a C h a n n e l ” [ 5 ] の 3 つ の チ ャ ン ネ ル に ついて，それぞれの切り抜きチャンネル群のchannelID を入力として，得られた結果について， 図 3，図4，図 5 に示す．

ホ リ エ モ ン の 部 屋 [堀江 貴 文 , horiemon] 切
り抜き

UCVtBftQ7wzThHJdbba
yFqlw

ホ リ エ モ ン の 部 屋 3000
堀江貴文

UC7bS85viOSZre6cbJT
BSMLg

出力された図の見方について述べる． 横軸には特徴量の予測値への寄与率を示す SHAP Value をとる．
SHAP Value が 正 の 値 を と る と き ，特 徴 量 は 予 測 値 に プ
ラ ス に 寄 与 し ，SHAP Value が 負 の 値 を と る と き ，特 徴

量は予測値にマイナスに寄与する．各特徴量は，各インスタンスごとの SHAP Value の絶対値の平均値について降順で並んでおり，各点は各インスタンスごとの各 特 徴 量 の S H A P V a l u e を 示 し て い る ．ま た ，各 点 の色は各インスタンスにおける特徴量の大きさを示して
おり，本方式においては，説明変数に TF-IDF を用いて作成した単語ベクトルを用いているため，単語がサ
ムネイル内に出現しているときは赤く，出現していな
いときは青く表示される．図 3 の例では，「これ」という単語が含まれていると，再生数の予測値にプラスに寄与するということが読み取れる．
4.4. 考 察“ひ ろ ゆ き , hiroyuki”[3]， “堀 江 貴 文 ホ リ エ モ ン ”

図 3 “ひ ろ ゆ き , hiroyuki”[3]の切り抜きチャンネル群の出力結果[4]， “Kuzuha Channel”[5]の 3 つ の チ ャ ン ネ ル に つ い てそれぞれの切り抜きチャンネル群を対象として，重要単語の抽出を行った．
3 つの出力結果に共通する傾向として，再生数の予測値にプラスに寄与している単語は，動画メディアコ
ンテンツの内容を想起させるような単語である傾向が見られる．これは，本研究で利用した切り抜きの対象となった 3 つのチャンネルが，配信などの長時間の動
画メディアコンテンツを主に投稿しているためであると考えられる．さまざまな理由で，長時間の動画メデ

図 4 “堀 江 貴 文 ホ リ エ モ ン ” [4]のィアコンテンツを視聴することのできないユーザが，切り抜きチャンネル群の出力結果

効率的に動画メディアコンテンツを視聴するために，
これらのチャンネルの切り抜きを視聴していると考え
られ，サムネイルに動画メディアコンテンツの内容を想起させるような単語を含めることによって，そのようなユーザの視聴行動を促す結果につながっていると考えられる．
“ひ ろ ゆ き , hiroyuki”[3]の 切 り 抜 き チ ャ ン ネ ル 群 の場 合 で は ， 図 3 よ り ，「 こ れ 」，「 日 本 人 」 や ，「 絶 対 」，
「マジで」などの特徴量の値が大きいとき，予測値も大 き く な る こ と が 読 み 取 れ る ． こ の こ と か ら ， “ひ ろゆ き , hiroyuki”[3]の 切 り 抜 き に お い て は ，「 こ れ 」が 示

図 5 “Kuzuha Channel”[5]のすトピックや「日本人」など，視聴するユーザにとっ切り抜きチャンネル群の出力結果て関係のあるトピックについて，動画メディアコンテ
ン ツ 内 で ，“ ひ ろ ゆ き , hiroyuki”[3]自 身 の 主 張 を 述 べ

リ エ モ ン ”の 主 張 で は な く ，あ る ト ピ ッ ク に つ い て の 事ていることを想起させるような単語の再生数への寄与

実や，それについての解説に関する内容が，動画メデ率が高いと考えられる．

ィアコンテンツ内に含まれていることを想起させる単“堀 江 貴 文 ホ リ エ モ ン ” [4]の 切 り 抜 き チ ャ ン ネ ル

語の再生数への寄与率が高いと考えられる．

群 の 場 合 で は ，図 4 よ り ，「 完 全 」，「 真 実 」な ど の 特 徴“Kuzuha Channel”[5]の 切 り 抜 き チ ャ ン ネ ル 群 の 場 合量の値が大きいとき，予測値も大きくなっている．一で は ，図 5 よ り ，「 お 前 」，
「 爆 笑 」，「 強 い 」な ど の 特 徴

方 で ，「 理 由 」，「 や ば い 」 や ，「 堀 江 貴 文 」，「 ホ リ エ モ

量の値が大きいとき，予測値の値も大きくなることがン」などの特徴量の値が大きいときは，予測値が小さ

読 み 取 れ る ． こ れ は ， “Kuzuha Channel”[5]の 投 稿 し て

く な る こ と が 読 み 取 れ る ． こ の こ と か ら ， “ひ ろ ゆ き ,いる動画メディアコンテンツが，ゲーム実況や，他の

hiroyuki”[3]の 切 り 抜 き の 場 合 と は 異 な り ， “堀 江 貴 文

チャンネルとのコラボレーションといった内容が多い

ホ リ エ モ ン ” [4]の 切 り 抜 き に お い て は ， “堀 江 貴 文 ホ

ことと関連していると考えられる．切り抜きにおいて

も，同様の内容が視聴するユーザから求められている
ため，そういった内容を想起させるような単語が，再生数に寄与していると考えられる．
実験全体の考察として，全ての切り抜きチャンネル
群に共通する再生数に寄与する単語は見受けられなかっ た ． “ひ ろ ゆ き , hiroyuki”[3]と “堀 江 貴 文 ホ リ エ モ
ン ” [4]は ， 投 稿 内 容 が 近 し い チ ャ ン ネ ル で あ る と 想 定
していたが，その中でも大きな差異が見られた．このことから，サムネイル内のテキストデータと，そこから抽出される重要単語に求められる役割は，チャンネ
ルごとに大きく異なり，適切なテキストをサムネイル
内に配置することが，再生数に良い影響を与えるサム
ネイルを創造する上で，重要であると考えられる．

5. お わ り に
本稿では，動画投稿サービスのサムネイル内テキス
ト デ ー タ を 対 象 と し た SHAP を 用 い た 再 生 数 に 寄 与 する重要単語抽出について示した．
本研究では，サムネイル内に含まれるテキストデー
タ か ら ，再 生 数 の 増 加 に 関 連 す る 重 要 単 語 を 抽 出 し た ．
本方式では，サムネイル内に含まれるテキストデータ
から単語ベクトルを作成し，作成した単語ベクトルを
説明変数，再生数を目的変数として回帰モデルを作成
し，作成した回帰モデルについて，機械学習モデルを
解 釈 す る 一 手 法 で あ る SHAP を 用 い る こ と に よ っ て ，
サムネイルに含まれるテキストデータから，再生数に寄与する重要単語の抽出を可能とした．また，提案手法についてシステムを構築し，実験を行った．
今後の課題として，ユーザのチャンネルと類似するチャンネルの推定，サムネイルに含まれるテキストデータから抽出できる情報のうち，テキストの内容以外の情報について，再生数に寄与する要因の推定などが挙げられる．
本方式によって，動画投稿サービスに，作成した動画メディアコンテンツを投稿・共有するコンテンツク
リエイタは，自身の投稿した動画メディアコンテンツ
や，自身の投稿と類似する動画メディアコンテンツのサムネイルから，再生数に寄与する重要単語を抽出することが可能となり，サムネイルにテキストを含める
際に，再生数に良い影響を与える適切なテキストを選択し，配置することが容易になる．これにより，コンテンツクリエイタが，再生数に良い影響を与えるサム
ネイルを創造する一助となると考えられる．

参

考

文

献

[1] YouTube, https://www.youtube.com/[2] YouTube Data API,
https://developers.google.com/youtube/v3/[3] ひ ろ ゆ き , hiroyuki,

https://www.youtube.com/@hirox246[4] 堀 江 貴 文 ホ リ エ モ ン ,https://www.youtube.com/@takaponjp[5] Kuzuha Channel,
https://www.youtube.com/@Kuzuha[6] Cloud Vision API, https://cloud.google.com/vision/[7] 工 藤 拓 , MeCab, https://taku910.github.io/mecab/[8] Toshinori Sato, mecab-ipadic-NEologd, NEologd,
https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/[9] G. Salton, M. J. McGill, “Introduction to modern
information retrieval.” McGraw-Hill Book Company,
1983.
[10] K. S. Jones, “A statistical interpretation of term
specificity and its application in retrieval.” Journalof Documentation, 28, 11-21, 1972.
[11] G. Ke, Q. Meng, T. Finley, et al., “LightGBM: A
Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree”,
Advances in Neural Information Processing Systems
30 (NIPS 2017), 2017.
[12] L. T. Rui, Z. A. Afif, R. R. Saedudin, A. Mustapha,
N. Razali, “A regression approach for prediction of
Youtube views.” Bulletin of Electrical Engineering
and Informatics, 8(4), 1502–1506, 2019.
[13] T. Trzcin ́ s ki, P. Rokita, “Predicting popularity of
online videos using support vector regression.”,IEEE Transactions on Multimedia, 19(11), 2561–
2570, 2017.
[14] L. Jiang, Y. Miao, Y. Yang, Z. Lan, A. G.
Hauptmann, “Viral video style: A closer look at viral
videos on youtube”, in Proceedings of ACM
International Conference on Multimedia Retrieval,
2014.
[15] Z. Halim, S. Hussain, R. H. Ali, “Identifying content
unaware features influencing popularity of videos on
YouTube: A study based on seven regions”, Expert
Systems with Applications, Volume 206, 117836,
ISSN 0957-4174, 2022.
[16] S. M. Lundberg, S. Lee, “A Unified Approach toModel Predictions”, Advances in Neural Information
Processing Systems 30 (NIPS 2017), 2017[17] S. M. Lundberg, G. Erion, H. Chen, et al., “Fromlocal explanations to global understanding with
explainable AI for trees”, Nature MachineIntelligence 2, 56-57(2020), 2020