４.表現する/伝える

　前述の通り、2つのサービスを紹介し、それぞれ計測している方法も対象も異なるが、ユーザーの感性を推測した結果、すなわちAIが出力した結果を伝えるために様々な方法をとっている。

「数字」で表現する（定量的な計測および表現）
　例えば、「好き」～「嫌い」を10点～0点で表現する方法があげられる。セマンティック・ディファレンシャル法（SD法）と呼ばれる手法で、感情や感性の意味、強さ、強度を計測する手法として一般的である。当該の手法に限らず、感性を数値に変換し表現する方法は多数存在する。

　このように、定量的な心理量の計測は、一見合理的な手法に見えるが、数字は正しく利用しなければ、誤った判断を導く可能性があることも常に念頭に置く必要がある。例えばとある製品において調査や前述のサービス利用を通じて「好き」というなんらかのスコアが競合品より高いという結果が出たとする。では、果たしてこの商品は市場において消費者から選ばれる商品になるだとうか。答えは「わからない」もしくは、私の経験からすると売れない可能性すらあると考える。一見すると「好き」という単純な感性に思えるが、実際には複雑な感性であるようだ。商品を目の前にして、好きかどうかを問われると、多くの消費者は、調和度の高い、洗練された、スタイリッシュな、デザインの商品を「好き」と答えるようだ。だが、「好き」な商品を想起させ回答させると、必ずしも前述の特徴ではなく、馴染みがある、特異性や特徴がある、多少違和感があるデザインの商品を回答することがある。ある程度は質問の仕方で統制が取れるが、根本的には「好き」という感性は刺激に対して線形でなく、複雑に変化しているように感じる。

「文字」で表現する（定性的な計測および表現）
　本稿では感性をなんらかの感性を別の方法で表現する方法や意味を述べており、実際の人間であれば、最も原始的な方法として言語で表現する方法がまず思い起こされる。実際、従来の消費者やユーザー調査における定性調査では、質問用紙へ自由記述回答が手法として、様々な”本心”を引き出す工夫と共に存在する。一方、定性的にユーザーへ感性を推測した結果を伝える方法の一つとして、ワードクラウドのような単語を列挙する方法が一つ挙げられる。
　前述の二つのサービスでは目的や調査の対象も異なるものの、同様の表現方法が見られており、定性的な感性表現として一定の地位を得ていることがわかる。

NeuroAIにおける言語的表現の事例
https://youtu.be/dJUCYWcMPFs

KAORIUMにおける言語的表現の事例（1:35～1:45）
https://www.youtube.com/watch?v=KtTrryg-Fts

　単なる数字の羅列に比較して、1画面に多くの情報を盛り込むことが可能な方法であり、対象の様子を大まかに把握する方法として有効であると考える。より人に寄せる方法として、出力された単語を生成AIに取り込み文章を作成することで、自由記述回答と同様の結果を得ることも出来き、目的に応じて選択すればよいと思う。
　生成AI以前の自然言語処理技術において最も重要な発明は分散表現であると思っている（専門外の私にはかなり大きな驚きであった）。この概念を知った結果、自然言語の曖昧さや不完全さを感じるようになった。すなわち、本来は事実（商品やサービス等の物理現象）や五感等の感覚は、ほぼアナログ的な連続値であるはずだが、それに対して言語があまりにもデジタル的な離散的な表現であると感じるようになってしまった。PC等で色をRGBで表現をすると各色256段階で表現される。RGB(21,96,130)とRGB(21,96,125)は色を横並びで隣接させるとその色の違いを知覚することが出来るが、私にとって言葉でそれらの違いを明確に表現することは難しい。耳に聞こえる音の大きさ（デシベル）や目で見える輝度の差はよりその差を言葉で表現することは困難である。もちろんその様な場合は定量的な表現をすればよいだけではあるのだが…。

５.アートとデザインの境界たる位置にある産業

　CMや香水といった一見全く異なる対象向けにサービスを提供してきたが、それらの製作される過程や、業界構造は実はかなり近しいと感じている。
　一般的にCMにおいては、伝えたいメッセージやコンセプトをもとに企画書を最初に作成する。企画書には様々なお作法や、企業による違いが存在するが、例えば、絵コンテと呼ばれる漫画のような形でCMを簡単に表現したものがある。この企画書をベースに細部を詰め、実際に撮影と進んでいくこととなる。このような流れは現代の香水作りにおいても、企業やブランドによって差はあるもののおおよそ同じである。
　本来は映像も香水もアートの側面をもっていたはずであるが、現代では需要を意識した工業製品に近いものになっていると感じる。もちろん、企業が製作する以上は、より蓋然性高く売上を上げられることは重要ではあるが、逆説的に需要や過去の成功を意識した、つまらない、どこかで見たこと、嗅いだことがあるようなCMや香水が増えていることもまた事実であると思う。

６.マスターピースは機械で計測できるのか？（作れるのか？）

　人間の感性を測ること、特に、AIを使って計測、表現、可視化することを述べてきたが、このようなAIは基本的には過去のデータを使って作られたものであり、常に現実世界より一歩後ろを歩んでいる。AIやデジタルより先に「感性」を動かしているのは人間である。この構造は今後も変わらないはずだ（少なくともロボットが人間と同じように人権を持って生活をしていない現時点では）。紹介した取組以外にも、世間一般には多くの感性を計測/予測するサービスが存在するが、あくまで過去の経験から作られたものである。そのようなサービスでは、過去から非連続的に進化した次世代のマスターピースを正しく計測/予測出来ないであろう。むしろ過去の再生産されたものしか評価出来ないであろう。しかし、企業は蓋然性を高めるために、このようなサービスを捨てられず今後もより活用される機会は増えてくるはずだ。私は、我々人間の感性こそが常に世界の先端にあり（錯覚は起こりうるが、それを理解しつつ）正しいものであるという自負を持ち、世の中の刺激に心を向け、「我々がマスターピースを作るのだ」という意気込みが必要と主張していきたい。

【著者紹介】
大山　翔（おおやま　しょう）
セントマティック株式会社　プロジェクトマネージャー

2015年慶應義塾大学経済学部卒業。新卒でNTTデータに入社。鉄道会社、自動車メーカー、研究機関等多くの企業に向け、ニューロサイエンスに関する営業企画、商品企画や、戦略～業務コンサルティングサービスを提供。通信事業者向けの大規模システム統合プロジェクト、インフラ事業者との新規事業創出、事業連携に従事した後、2020年よりNeuroAI及びD-Plannerの企画、後にサービス主幹を担当。多くの消費財メーカー、サービス業向けにサービス提供を実施。2024年より現職。主にフレグランス領域で営業企画やサービス企画を担当。

【著書（共著）】
『ヒトの感性に寄り添った製品開発とその計測、評価技術』内第5章1節『NeuroAIを用いた広告クリエイティブの可視化と効果予測』