株式会社BitStar（本社：東京都渋谷区、代表取締役 社長執行役員CEO：渡邉 拓、以下 BitStar）とKDDI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 CEO：髙橋 誠、以下 KDDI）は、SNSに投稿した写真や映像を生成AIで解析し、そのデータを元に企業の商品やサービスと親和性の高いインフルエンサーを提案する技術（以下 本技術）を共同で開発しました。
両社は2024年12月4日から、本技術を搭載した企業向けインフルエンサーマーケティングサービス「BitStar Match」の提供を開始します。
インフルエンサーを活用したプロモーションを検討している企業では、商品やサービスと親和性の高いインフルエンサーを見つけることが難しく、効果のブレが大きいことや、再現性が低いことが課題となっています。本技術により、企業は生成AIで解析したデータから最適なインフルエンサーを起用でき、プロモーション後の分析データから、データに基づいたターゲティングと効果測定が可能となります。
なお、KDDIの自社ブランドのプロモーションや、エイベックス・クリエイター・エージェンシー株式会社（以下 エイベックス・クリエイター・エージェンシー）が開催したイベントのプロモーションに、本技術を搭載した「BitStar Match」を先行導入しました。導入の結果、AIによる最適なインフルエンサーを起用し、分析データからプロモーションの改善につなげることができています。
両社は、今後もパートナリングをさらに深めるとともに、KDDIが保有する技術を活用し、より多角的で精度の高いインフルエンサー解析とサービス品質の向上を目指します。
詳細は下記をご参照ください。
■背景
・SNSや動画配信サイトで活動するインフルエンサーは、特定の分野でフォロワーへ強い影響力があります。企業はインフルエンサーと協力することで、フォロワーに商品やサービスの情報を効果的に届けることができます。また、インフルエンサーが作るコンテンツを広告クリエイティブとして二次利用することで、フォロワー以外にもプロモーションすることができます。
・国内におけるインフルエンサーマーケティング市場規模は高い成長率で拡大しており、2024年で860億円、2029年には1,645億円の規模に達する見込みです（注）。
・一方、現状のインフルエンサーマーケティングにおいて、企業が商品やサービスと親和性の高いインフルエンサーを見つけることが難しく、効果のブレが大きいことや、再現性が低いことが課題となっています。
■本技術について
1．特長
（1）生成AIを活用した投稿解析データに基づく最適なインフルエンサー選定を実現
従来の「BitStar Match」では、SNSプラットフォームが開示可能なインフルエンサー属性（プロフィール内容や位置情報など）や視聴者・フォロワー属性（性年代など）を基にした絞り込みでのインフルエンサー選定を行っていました。本技術により、インフルエンサーが投稿する写真や映像を生成AIで解析し、データを蓄積します。このデータを基に、ジャンル・分類だけでなく、商品名称や活動地域、趣味嗜好など、より柔軟なキーワードで親和性の高いインフルエンサーを選定することを実現しました。
（2）SNS上での発信内容の分析によるターゲティングと効果測定
インフルエンサー施策の実施前後で、SNS上での発信内容の分析データを活用し、データに基づいたターゲティングと効果測定を提供します。施策実施前には、企業の商品やサービスと関連性の強いキーワードを抽出し、ターゲットとすべきお客さまの興味関心を明確にします。施策実施後は、商品やサービスに関するSNS上でのポジティブとネガティブな発信量の前後を比較することができます。
2．各社の役割
| BitStar | システム開発／販売営業／サービス運用 |
| KDDI | システム開発支援／販売営業 |
3．先行導入事例
（1）KDDI導入事例
au/UQ mobile/povoのプロモーションにおいて、本機能を先行導入し、AI解析データを活用したインフルエンサーの選定を行いました。導入の結果、「つながりやすさ」の訴求によるイメージ向上施策において、キャンプ、ゴルフ、ゲームといったさまざまな利用シーンに適したインフルエンサーをAIデータに基づいて選定することで、生活スタイルの異なる幅広いターゲットに対する深い理解促進に結び付けることができました。
（2）エイベックス・クリエイター・エージェンシー導入事例
エイベックス・クリエイター・エージェンシーが関わる写真展やアートイベントにて、本機能を活用して大量インフルエンサーのデータに基づく選定・招致施策を実施しました。素早く高クオリティなキャスティングが実現できただけでなく、AIデータに基づくインフルエンサージャンルごとの比較レポートを元に、施策を定量・定性の両面から分析し、施策改善の積み上げを作り始めることができています。
本技術を搭載した「BitStar Match」のご利用、お見積りを希望される場合はこちらからお問い合わせください。
問い合わせフォーム：https://match.bitstar.tokyo/kddi-bitstar-contact
（参考）
■「BitStar Match」について
ファンデータやタイアップ実績データを元に、企業にマッチするインフルエンサーのキャスティングを依頼できるオンラインサービスです。現在、国内60万件以上、海外含めると150万件以上のインフルエンサーをキャスティングすることができます。また、実施が決定したプロモーションはBitStarがインフルエンサーとのやり取りを請け負い、投稿の完了までサポートします。
※無料のアカウント登録のみで、「BitStar Match」の一部機能をご利用いただけます。
アカウント登録はこちら（https://bitstar.tokyo/match/sponsor/sign_up）
（注）出典：サイバー・バズ／デジタルインファクト調べ
2024年11月7日 サイバー・バズ（https://www.cyberbuzz.co.jp/2024/11/post-2595.html）
以 上