大規模言語モデルによる脚本データの解析:プロダクト・プレイスメント挿入箇所の探索と評価

プロダクト・プレイスメント(PPL:ProductPlace-ment)とは,ドラマ・映画等の劇中において,飲食物・役者の小道具・背景として実在する企業ロゴや商品を露出する広告手法である.通常の広告に比べ,映像視聴者が無理に宣伝されているストレスを感じにくく宣伝効果が高いとされているほか[1],「ブランド認知施策」として欧米や韓国の映像コンテンツで注目を集めており,例えば,米国の2019年のPPL市場は1兆2500億円と報告されている[2].また,PPLはCMと違い映像コンテンツが視聴可能な期間中は広告効果を発揮し続けるため,今後も更なる市場価値向上が見込まれている[3].PPLを映画やドラマの作品に挿入する際には,担当者が脚本を人力で解析して,PPLを打診する必要がある.この脚本の人力による解析においては,PPLを可能なアイテムの抽出だけではなく,そのアイテムがどれだけ注目されるかを担当者の経験値をもとに評価し,PPLの打診を行う.このプロセスでは,担当者が脚本を受け取ってから,広告主に打診するまでに数ヶ月かかることがある.本研究では,上記の課題を昨今の大規模言語モデルを用いることで解決可能であるかを検証する.具体的には,事前学習済みのGPT-2[4]によって計算されるエントロピーの情報を活用することで，脚本中において顕在性が高く，注目が集まりやすい箇所を評価する指標を複数提案し，また，GPT-3[5,6]が持つゼロショット学習能力を活用することでPPLを挿入可能な箇所の抽出を行った．実在の映画脚本を用いた実験により，我々の提案手法を定性的に評価し，有効性を示す結果が得られた．