近年，テレビ視聴データの利活用が進められており，番組の視聴分析やCM効果測定などの取り組みが行われている．本稿ではテレビ番組のコーナーごとに視聴量が増加するのか，そうでないのかの予測に取り組んだ．予測には番組内容に関するテキストを用い，BERTモデルを基準に2つの精度改善アプローチに取り組んだ．予測精度は視聴者属性によるばらつきがあったものの高い精度で予測できる視聴者属性があった．予測モデルの方法と結果を紹介する．

1.1研究背景近年，視聴データを活用した取り組みが拡大している．視聴データとは，インターネット接続のあるテレビ受像機から収集できるデータである．これを用いることで，いつどの番組を視聴していたかが分かる．しかし放送局は自局の視聴データしか取得出来ない．そこで，在京局，在阪局や在名局などが同一エリアでの視聴データの共同利用を目指した実証実験が進められている[1]．視聴データの活用を目指す背景には，テレビの価値を示すためのビッグデータとしての期待があり，広告代理店やテレビCMの出稿を検討している企業からはマーケティングデータとしての活用が期待されている．1.2研究目的本研究の目的は次の2点である．1つ目は蓄積されるデータの利活用方法についての知見を得ることである．1.1節の研究背景で述べたように視聴データの活用方法を考案する．2つ目は視聴者属性ごとに視聴量変動を予測することである．テレビ番組では，番組コーナー間にテレビCMを放送している．放送回により視聴量の変動は同一ではなく，番組の後半に視聴量が増大するパターンや減少するパターンなど様々である．視聴量が増加した後のCMチャンスにCM数を増やすことができればより多くの視聴者にテレビCMを見てもらうことが出来る（図1）．そのために番組のコーナーごとに視聴量変動を視聴者属性別に予測することは重要である．本研究では実際に放送による検証は行わないため，予測結果に応じてCMチャンスのCM数を変動させた場合には視聴行動の変化が起きると考えられるが，これについては本研究では言及しない．