サントリー
比較対象
コンテパターンA
ターゲット
評価モデル
AIペルソナ
People Model
機械学習
クリエイティブ評価
総合スコア: 39pt評価モデル: AIペルソナ
パターンA
AIペルソナ別評価
バランスの取れた印象。無難だが印象に残りにくい
良い点
- ●清潔感のある映像で好感が持てる
- ●日常に溶け込むナチュラルな演出
改善の余地
- ●もう少し健康面のアピールがあると響く
- ●インパクトに欠ける
キーワード分析
No.単語件数割合
119918.2%
飲む
217916.3%
鍋
315414.1%
美味しい
414112.9%
金麦
512411.3%
ビール
61089.9%
合う
7837.6%
冬
8706.4%
温かい
9605.5%
寒い
10605.5%
食べる
11595.4%
良い
12565.1%
季節
13433.9%
楽しい
14413.7%
感じる
15403.6%
食事
AIペルソナ ヒアリング分析
AI生成コメント各ターゲットペルソナにCMを視聴させ、AIが回答を生成・分析しました
3.0割
金麦が鍋と合いそう。飲んでみたい。
健康志向の30代男性
ターゲット層「鍋に金麦が合うんだなと思った。美味しそう！飲んでみたい。」
家族思いの60代父親
シニア層「鍋料理を食べながら金麦を飲みたくなった。」
働く40代女性
ターゲット層「お鍋に良く合い、冬にも美味しく飲めそうだ。」
子育て中の50代母親
ファミリー層「晩酌で鍋を囲んで金麦を飲みたくなる。」
1.5割
冬/寒い季節がやってきた。鍋と一緒に金麦飲みたくなった
単身赴任の50代男性
ターゲット層「寒くなってきたら暖かい鍋を囲んでビールが似合う季節になってきた。」
退職後の60代夫婦
シニア層「これからの季節、お鍋を食べながら金麦飲むのがすごく美味しそう。」
社会人2年目の20代女性
若年層「冬の鍋にビールは最高のひととき。心もあったまるCMだと思う。」
パート主婦の40代女性
ファミリー層「日本の冬っていう感じです。ほんわかあったかくって昔懐かしい雰囲気が好き。」
0.5割
ほっこり温かい/ 幸せな気持ちになった
在宅勤務の40代男性
ターゲット層「冬に暖かい部屋でぬくぬくしながら家族と食べる様子が、幸せな気持ちにさせてくれる。」
定年退職した65代男性
シニア層「季節感があってとても親しみやすくほっとして鍋と金麦が飲みたくなる。」
AIペルソナ vs 機械学習モデル 比較考察
| 評価軸 | AIペルソナ | MLモデル | 傾向 | 考察 |
|---|---|---|---|---|
| らしさ | 42 | 35 | AIペルソナ優位 | AIペルソナはブランドらしさを高く評価。MLモデルは過去データ基準で控えめな評価。 |
| 独自性 | 38 | 45 | MLモデル優位 | MLモデルは差別化要素を検出。AIペルソナは既存パターンとの類似性を指摘。 |
| 共感できる | 35 | 28 | AIペルソナ優位 | ターゲット層の感情理解においてAIペルソナが優位。 |
| わかりやすい | 25 | 32 | MLモデル優位 | 構造分析ではMLモデルがメッセージ伝達力を高評価。 |
| 印象的 | 30 | 25 | AIペルソナ優位 | 記憶に残る要素についてはAIペルソナの評価が上回る。 |
総合考察
AIペルソナは感情・ブランド観点、MLモデルは構造・差別化観点で強みを発揮。両者を組み合わせることで、より包括的な評価が可能です。