石井 晃

ヒット現象の数理モデルを用いた
ＳＮＳマーケティング
鳥取大学工学研究科
石井 晃
ヒット現象の数理モデルとは
吉田就彦、石井晃、新垣久史 「大ヒットの方程式」
ソーシャルメディアのクチコミ効果を数式化する
序章 大ヒットを数式で予測する大胆な試み
第１章 ヒット現象を数理モデルで数式化（石井）
第２章 映画の分析と予想シミュレーション（石井）
第３章 ヒットの話題共鳴分析で聴衆インサイトをつかむ（新垣）
第４章 アバターとアリス・イン・ワンダーランド（石井・新垣）
第５章 地方のイベントにも応用できる数理モデル（石井・新垣）
第６章 ＣＧＭがマーケティング・メディアの中心になる（吉田）
第７章 「ヒットの数理モデル分析」と「ヒットの話題共鳴分析」の使い
方（吉田）
「読めない、見えない」不特定多数の声を味方につける法、
教えます ●吉田就彦・石井 晃
数理物理学が「広まる法則」を解明！
「クチコミで売り上げ10倍」CGMマーケティング入門
▼流行、話題のウラ側を数式化すると
▼購入意欲の測定はブログ指数でわかる
▼もっと売れる「数理モデル」活用入門
▼打率を高める「話題共鳴分析」とは……
ヒット現象の数理モデル
Business
Consumer
従来のイメージの
双方向マーケティング
Consumer
Business
C
Consumer
Consumer
Consumer
SNS時代の
時代
双方向のイメージ
直接的コミュニケーション
N
dI i (t )
 aI i (t )  A(t )   Dij I j (t )   Pijk I j (t ) I k (t )
dt
j i
i
j
k
宣伝・広告
間接的コミュニケーション
直接コミュニケーション
直接コミュニケーション は直接の
知り合いの関係で
j
i
j さんから i さんへの
直接コミュニケーションで
i さんが映画を観ちゃう確率
間接コミュニケーション
j
k
i
ブログ書込数と実数
時系列な変化が 驚くほど一致する
時系列な変化が、驚くほど
致する
I am Legend
ブログ書込数と上位９人が 致
ブログ書込数と上位９人が一致
ＡＫＢ４８の総選挙の上位９人と
１月 ５月のブログ書込数の
１月〜５月のブログ書込数の
上位９人とが一致
ただ、順位は違うので、
ただ
順位は違うので
ブログ書込数による精度は
そこまでくらい、か
2011年６月１７日
ヒット現象の数理モデルの活用例
• ヒット現象の数理モデルを用いると、映画の
日々の広告出稿費から観客動員数を求める
とができる
ことができる
＜パイレーツオブカリビアン・ワー
ルドエンド＞
＜ダヴィンチ・コード＞
ヒット現象の数理モデルでのシミュレーションの例
連作の映画
＜ALWAYS 三丁目の夕日＞
Iinit = 0
＜ALWAYS 続・三丁目の夕日＞
第29回日本アカデミー賞
最優秀賞受賞
Iinit = 300
地域イベントの例
2008年 水木しげるロード ゴールデンウィークのフィッティング結果
っっっっｚ
『アバター』のヒットの中身は・・・
ブログ書き込み数⇒観客動員数
直接＋間接コミュニケーションで計算
公開日
直接コミ ニケ ションのみで計算
直接コミュニケーションのみで計算
食べるラー油の大ヒット
間接コミュニケーションによる
ヒットの典型
© 2008 Hit Content Laboratory
Inc. All Rights Reserved.
ヒット現象の数理モデルを活かし
たマーケティングをするには
• １日ごとのデータを収集する
日 との売 （週間，月間はダ ）
１日ごとの売上（週間，月間はダメ）
１日ごとの広告出稿費、ＧＲＰ
１日ごとのブログ Twitter Facebookなど
１日ごとのブログ、Twitter,
• 過去の似た製品で数理モデルにあてはめ、
その製品のパラメータを決める
製
パ
を決
過去の製品のパラメータを使って
タを使って、数理モデ
数理モデ
• 過去の製品のパラメ
ルの方程式で最適の広告投入を決める