今日は、放送業界×人工知能（画像認識）です。
■なんで新規アイデア考えてるの？
新規アイデア作成のためのシートの公開もしています
では以下今日のアイデアです。
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【市場整理】
まずは放送業界の市場規模から。
総務省の資料を見てみると、放送業界は平成19年をピークに、近年は横ばいの状況が続いており、
平成25年は3兆9,307億円の市場規模となっている。
内訳としては、地上系民間基幹放送事業者が最も大きな市場を占めており、次にNHK、ケーブルテレビ、衛星系民間放送事業者となっている。
放送産業の市場規模（売上高集計）の推移と内訳
出所 ：総務省(2015)「平成27年版 情報通信白書」
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/html/nc371610.html
このような巨大市場の中で、今回のテーマでぱっと思いつくアイデアが既に実現されているので、
今回は決め打ちで放送業界に関係する芸能関係（厳密には放送業界じゃないかもだがご愛嬌ということで）について、
アイデアを考えてみたい。
※余談だが、放送×人工知能というところでは以下のスタートアップがある。
株式会社 Spectee
SNSでアップされた動画を検出して各メディアに提供するというビジネスモデルとなっている。
さて、ということで、芸能関係の市場規模を調べてみた。
少し古いデータだが、1兆2000億円という市場規模となっている。
出所 ： 日本能率協会 Marketing Data Bank「芸能プロダクション」
http://jmar-bi.com/report/00990I.html
芸能と言うと、人が商品のため、どう人気が出そうな人を集め、育成し、マーケティングしていくか、
ということになるかと思うが、入り口（人集め）が難しそうな印象があるため、
そもそもどうやって人は芸能人になるのか調べてみた。
以下のサイトでは4つの方法があるとのこと。
・芸能事務所に所属する
・オーディションを受ける
・スカウトされる
・養成所に入る
方法論のうち、以下3つは芸能プロダクションとしては待ちの集客だが、
・芸能事務所に所属する
・オーディションを受ける
・養成所に入る
以下は攻め手として芸能プロダクションが可能な方法。
・スカウトされる
では現在どういった形でスカウトされているのか？
真偽の程は定かではないが、以下のようなまとめがNAVERでされていた。
「爆報！私はここでスカウトされました！」
http://matome.naver.jp/odai/2138287862544319701
渋谷や原宿等の街中に立ち、対象者にスカウトするという、
仮に本当だとしたら、なかなかスカウトマンも大変そうな感じ。。。
ということで今回は芸能人スカウトを効率化させるためのアイデアを考えてみた。
（安易ですいません。。。笑）
【対象企業】
・スカウトをしたい芸能プロダクション
【アイデア内容】
・自動でスカウト対象者（バラエティ向き、モデル向き等セグメント別で）をSNS等から抽出してくれるツール
【ビジネス詳細】
・芸能人の写真、ラベル（求めるセグメント）をディープラーニングで学習させる
・もしかしたらラベルによっては芸能界に入る前の写真が良い場合もあるかもしれないので、考慮に入れつつ学習
・学習したものを踏まえ、SNS等（Twitter、Mixchannel、Youtube等）をクロールし、本人の写真を収集し、その顔写真データをアルゴリズムに入れ、自動でラベル付けをする
・結果として、求めるセグメントに該当するスカウト候補者が抽出され、あとはスカウトの連絡をするだけ！
【効用/解決する課題】
・（仮説だが）対象者に会えるか会えないか分からない中でひたすら街中に立っているというスカウトの業務プロセスを効率化させる
【インプット/教師データ】
・芸能人の画像データ
・芸能人に対するラベル→教師データ
・SNS等の画像データ
【アルゴリズム】
・ディープラーニング
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今日は以上です。
※30分～1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。