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公開：2025-05-13

博報堂DYと大阪メトロ、AI活用でOOH広告のアテンション測定を実施、新たな広告価値指標を提示

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• AIによるアテンション測定の実証実験結果を公開
• 地下鉄車内の広告の注目度を数値化
• アテンション率とアテンションタイムを指標に測定

博報堂DYアウトドアと大阪メトロアドエラによるOOH広告アテンション測定の実証実験結果

株式会社博報堂DYアウトドアと株式会社大阪メトロアドエラは、2025年5月9日、AIを活用した地下鉄車内広告のアテンション測定に関する実証実験の結果を公開した。この実験では、デジタルサイネージとアナログ広告の両方を対象に、AIによるアテンション測定を実施したのだ。

視線学習と画像認識学習を融合したサリエンシーモデルを用いて、広告への注目度を30秒単位で解析した。測定された指標は、広告がどれだけ人の注意を引きつけたかを表すアテンション率と、広告に注目していた時間を示すアテンションタイムである。従来のインプレッション数や視認率では測れなかった「どれだけ注目されたか」を数値で示すことができたのだ。

本実験は、OOH広告の価値を科学的に証明しようとする先進的な取り組みであり、アテンション測定の標準化が進む中、国際的な注目を集める可能性を秘めている。今後、AIによるアテンション予測サービスの展開も視野に入れている。

今回の実証実験によって、OOH広告の評価が設置場所や通行量だけでなく、どれだけ注目されたかという定量的な指標に基づいて行われるようになることが期待される。駅や車内といった日常空間で接触するOOHにおいて、アテンションという指標の導入は非常に意義深いと考えるのだ。

実験概要と結果

大阪メトロアドエラブログ

サリエンシーモデルについて

サリエンシーモデルは、色彩や明暗、形状など、人が本能的に注目する要素を数理的に再現するAIモデルだ。実際のアイ・トラッキング調査との高い相関性が確認されており、コストを抑えてアテンションを予測することが可能である。

• 視覚的注目度の予測
• ロケーションやクリエイティブ要素の影響の可視化
• コスト効率の高いアテンション測定

このモデルを用いることで、OOH広告におけるアテンションの傾向を詳細に分析し、より効果的な広告クリエイティブの制作や媒体選定に役立てることができるのだ。

OOH広告アテンション測定に関する考察

今回の実証実験は、OOH広告の評価方法に新たな視点をもたらした点で大きな意義がある。従来のインプレッション数や視認率だけでは測れなかった「注目度」を定量的に評価できるようになったことは、広告効果の測定や改善に大きく貢献するだろう。しかし、アテンション測定の指標自体がまだ発展途上であり、測定方法や指標の解釈に関する議論が今後活発になる可能性もある。

アテンション測定の精度向上のためには、より多くのデータ収集と分析が必要となるだろう。また、異なる環境やターゲット層におけるアテンションの特性を理解することも重要だ。さらに、アテンション測定の結果を広告クリエイティブの改善や媒体選定にどのように活用していくかについても、具体的なガイドラインの策定が必要となるだろう。

今後、アテンション測定技術の進化と、その結果に基づいた広告戦略の高度化によって、OOH広告はより効果的で価値の高いメディアへと進化していくことが期待される。広告主と媒体社が連携して、アテンション測定の標準化や活用方法の確立を進めていくことが重要である。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「「そのOOH広告、本当に見られてる？」 〜地下鉄広告の“注目度”をAIで可視化、“注目されるOOH”を共に創る時代へ | 株式会社大阪メトロ アドエラのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000043.000077456.html, (参照 25-05-13).
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