また、予想閲覧数と予想お気に入り数をプロットすると以下のようになります。
予想閲覧数と予想お気に入り数も、完全には一直線上には並んでいないので、「お気に入り数に対する閲覧数の割合が高そう(右下エリア)」のように、閲覧数とお気に入り数の評価は別々に評価していることが分かります。
対角より右下にプロットされているこのエリアのイラストにはマンガ形式のものが多いことから、上記のような傾向も正しく学習できていることが分かります。
今回は画像のみでどこまで出来るかを調べるため、タグ情報やタイトル情報は学習に使いませんでしたが、それらも入れたマルチモーダルのモデルに発展させ、精度を向上させることが可能です。
時系列な要素についても今回は組み込みませんでしたが、実際には人気ジャンルのトレンドが存在することを考慮することで、こちらも精度向上に繋げたり、トレンド自体をLong short-term memoryのような系列情報で予測するようなアプローチも考えられます。実際のサービスの中でオンラインで学習し続けるモデルとする場合、learning rateをどのように調節していくのが良いか、考慮すべき点があります。
今後、このような技術をサービスに組み込む場合、クリエイターの方がイラストを投稿する際に、実際に公開する前に、画像のデータのみから、ある程度の精度で閲覧数・お気に入り数を予測することが出来ます。このことから、予想閲覧数・予想お気に入り数が上がるまで描き直して都度スコアのチェック出来るようにする等の、クリエイターの方の投稿支援へ利用が考えられます。
画像内を複数のエリアに分けて、どの箇所がどの程度予測閲覧数に寄与しているかを提示することで、画像内のエリア別の出来栄えを示すことが出来るようになります。これを用いると、予測閲覧数が高くなるようなサムネイル画像領域の切り出しも実現することが出来ます。