映画産業の変革におけるデータサイエンスはどうですか？

人工知能や機械学習などの先駆的なテクノロジーを備えたデータサイエンスは、業界のすべてのドメインに変革の波を生み出しています。 ITセクターからヘルスケアやガバナンスに至るまで、ビッグデータとデータ分析は、革新的で「直感的な」ビジネスプロセスに道を譲るために、通常のビジネスプロセスを再構築しています。

データサイエンスの最大の強みは、データを活用して顧客の考え方や市場の状況に関する有用な洞察を得ることができるため、直感的だと言えます。

ビッグデータとは、ソーシャルメディア、パブリックデータソース、企業データベースなどの複数のソースから収集された大量のデータを指し、その後、AI / ML技術とツールを使用して分析され、正確なデータベースの予測が行われます。

ビッグデータが脚光を浴びて以来、それは企業や組織にとって最大の魅力となっています。 すべての企業は、ビッグデータの可能性を活用して、データ内に隠された貴重な情報を抽出し、それらの洞察を使用して将来のビジネス上の意思決定を形成したいと考えています。

データサイエンスは、拡大の伝統を引き継ぎ、映画業界にも進出しています。 映画業界のデータサイエンスは、ビッグデータと予測分析を活用して、高度にパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供し、顧客の好みを予測し、コンテンツを最適化する方法を見つけ、損失を最小限に抑えるのに役立つ一連の予測を行うことを目的としています。

映画産業におけるデータサイエンス

データ分析は、映画業界の未来を大きく変えるものです。 情報に基づいた意思決定は、映画/ショーの成功に不可欠です。したがって、高品質で関連性のある業界および顧客データを取得することは、顧客維持と利益の向上に優れている可能性があります。

Predictive Analyticsは、映画製作者/プロデューサー、制作会社、およびマーケティングエグゼクティブが視聴者の習慣を理解し、味を良くし、リリース前の傾向を予測し、最も重要なことに、データ指向の決定を下すのに役立ちます。

アナリティクスの専門家が映画/テレビ番組の成功を予測するために使用する主要なパラメータのいくつかは、スターの価値、人気、および視聴者の特定のセグメントの間で同じものによって作成された感情です。 これらの洞察を分析することにより、アナリティクスの専門家はプレリリースの話題の一般的なアイデアを得ることができ、映画製作者とプロデューサーがそれに応じて制作とマーケティング戦略を形作るのを助けることができます。

映画の成功の背後にある最大の保証または原動力の1つは、観客が映画に何を期待しているのか、または映画で見たいと思っているのかを正確に予測することです。 2018年、20世紀フォックス（現在はウォルトディズニーが買収）は、MLを使用して映画の予告編のコンテンツを分析する方法を明らかにしました。

20世紀フォックスはGoogleサーバーとTensorFlowを組み合わせることで、「実験的な映画の出席予測および推奨システム」であるMerlinを開発しました。 テストランでは、マーリンは「ローガン」の予告編を分析して、「ローガン」の視聴者が興味を持つ可能性のある他の映画を予測しました。 驚いたことに、マーリンによって行われた20の予測のうち11が正しかったのです！

したがって、さまざまな映画の予告編から関連データを収集し、それらの予告編を比較および分析することで、マーリンは特定の映画の予告編を見た人々がどのような映画に興味を持っているかを予測できます。 マーリンの20の予測のうち、実際の映画の5つはチャートバスターでした–

• バットマンvsスーパーマン：正義の夜明け
• ジョンウィック：第2章
• X-メン：アポカリプス
• ドクターストレンジ
• スーサイド・スクワッド

ローガンの予告編に関するマーリンの分析は、観客が「頑丈な男性のアクションリード」を主演するスーパーヒーロー映画に興味を持っていることを指摘しました。 マーリンの予測機能は完璧ではありませんが、過去10年間でデータサイエンスがどれだけ進化したかを示す優れた例です。

データサイエンスはどのように映画産業を助けることができますか？

データサイエンスが映画業界にどのように役立つかを次に示します。

1）適切なスターキャストを選択する

特定の役割にふさわしい適切な俳優をキャストすることは、映画で行われるべき最も難しい決定の1つです。 俳優Xの代わりに俳優Yが特定の役割を果たしたとしたら、それは同じように成功するのだろうかと思わずにはいられません。 たとえば、レオナルド・ディ・カプリオがジョニー・デップの代わりにジャック・スパロウの役を演じた場合、彼はその役にもっと適しているでしょうか？

データサイエンスの進歩のおかげで、もう不思議に思う必要はありません。具体的な結果を得ることができます。 Cinelyticは、MLを使用して、キャストのメンバーが他の誰かに置き換えられた場合に映画が興行収入でどのように機能するかを予測するプラットフォームです。

俳優の過去の映画公演の履歴データを使用し、俳優の才能と問題の映画のテーマとジャンルを照合して、俳優が映画の特定の役割に適しているかどうかを判断します。

2）脚本分析

映画の脚本を分析するためにAI/MLを使用すると、映画の品質を大幅に向上させることができます。 ScriptBookはその好例です。 映画の台本を分析し、数分以内に詳細なレポートを提供できます。

映画の脚本のPDFファイルをScriptBookにロードするだけで、わずか5分で分析レポートが生成されます。 レポートには、映画のキャラクター、主人公と敵対者、個々のキャラクターの感情指数、映画の年齢評価、映画のターゲットオーディエンス、および可能な興行成績の分析が含まれます。

3）広告パフォーマンスの向上

アイオワ大学による最近の研究によると、予測分析は、より高いマーケティングの成功のために映画の広告キャンペーンのあらゆる側面を分析することができます。 研究の回帰分析は、映画の成功のための最も重要な要因を浮き彫りにしました。

データサイエンス技術のおかげで、映画製作者とマーケターは、広告キャンペーンを開始する前でも、広告キャンペーンのパフォーマンスを予測できるようになりました。 2018年、ウォルトディズニーは「ソロ：スターウォーズストーリー」でこれを証明しました。 映画は2億5000万ドルの予算で制作されましたが、興行収入で惨めに失敗しました。

しかし、この映画はなんとか約2億1300万ドルを稼ぎました。 どのように？ その広告キャンペーンから生み出された収入から。 映画の広告はティーザーの前に（1か月早く）出て、本格的に獲得されました。

4）パーソナライズされた推奨事項

Amazon、Netflix、Huluなどのビデオコンテンツストリーミングプラットフォームは、長い間、レコメンデーションエンジンの力を活用して、個々の顧客向けにパーソナライズされたレコメンデーションを作成してきました。

これらのプラットフォームは、データを利用して、ユーザーが最も共鳴するコンテンツの種類を理解し、ユーザーの好み、好み、検索パターンに基づいて、ユーザー専用のリストを作成します。

映画業界が顧客データを使用して顧客の要求をよりよく理解する場合、問題の半分は解決されます。 映画製作者は、自分の映画のベースとすべきコンテンツと、興行収入でどのような種類の映画が上手くいくかを知っているでしょう。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

結論

したがって、データサイエンスは、映画業界に計り知れない可能性を秘めています。 適切なデータと適切なデータサイエンスツールを使用して、データサイエンティストは、映画製作者が映画製作プロセスに伴う多くの課題を克服するのを支援できます。

興行収入に関連するほぼ正確な予測を行い、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成し、映画に適したキャストを選択するなど、さまざまなことができます。

将来的には、データサイエンスがさらに進歩するにつれて、映画業界でこのような興味深いものがさらに増えることを期待できます。