木村屋とNEC、約100万曲の歌詞と恋愛番組の会話をAI分析した商品開発

異なる種類のデータを、同じ「感情のものさし」に載せて突き合わせた設計が、この企画の骨格になっています。番組の会話は出会いや告白、初めてのデートといった恋愛シーンごとに切り分けられ、32個の感情ワードとの相関を表すスコアが付与されました。同じスコアの付け方を、食品が登場する約3.5万曲の歌詞にも適用しています。感情という主観的で言語化しにくいものを、共通の数値の並びに変換したからこそ、「このシーンとこの果物は近い」という比較が成立したと考えられます。

AIの出力を最終決定にせず、候補リストの段階で人に渡した役割分担も効いています。感情の傾向が近い食品は上位50種としてリストアップされるにとどまり、そこから相性の良い組み合わせを選んだのは、多くの蒸しパンを手がけてきた職人でした。データ上は近い食品どうしでも、生地・マーブル・トッピングとして同時に成立するかは製造と味覚の領域です。AIに「探索の広さ」を、人に「実現可能性の判断」を担わせる線引きが、企画倒れを防いだ実務的なポイントに見えます。

分析結果を言葉に落とすところまでデータの流れをつないだ点も見逃せません。パッケージや特設サイトに載る商品解説文は、食品や感情のデータをもとにNECの大規模言語モデル「cotomi」が作成しています。分析で得た感情の傾向が、商品名・素材・説明文という顧客の目に触れる部分まで一本の線でつながる構成です。なお、番組コンテンツはABEMA、歌詞データベースはシンクパワーが提供しており、分析技術をNEC、商品化を木村屋が担う分業のうえに成り立っています。