IP発掘支援
コンテンツ特徴データベースから、様々な要件に応じたIP発掘を支援
エンターテイメントの感情資産を次の価値へ
エンターテイメントに特化した日本のIPコンテンツのためのDMP
エンターテイメントDMP『MSDB Bridge』とは
エンターテイメントIPを取り巻く現象は、作品制作、メディア展開、プロモーション、消費行動など、多様な事実が時間軸の中で発生します。
『MSDB Bridge』は、これらの出来事とその関連性を継続的に表現・蓄積することで、作品制作から消費までを有機的に解析できる状態を実現、IPのメディア化・商品化展開から活用事例(タイアップ・コラボ)まで幅広い関連性を可視化します。
IPを広める
IPの中(作品内容)と 外(ビジネス展開)から既存のIPコンテンツの探索・情報提供
IPを使う
・タイアップ、コラボレーション先を発掘
・出資先の発掘。調査
・投資金額の決定
『MSDB Bridge』のユースケース
さまざまなお取り組み事例より、6つのユースケースをご紹介します。
Case 1
MSDB Bridge型IPの発掘
人だけでは探しきれない世の中の無数の作品やクリエイターの中から、特定のテーマや才能を発掘する
カバレッジ＆スケール性の拡張
Before
- 世の中に無数に存在する作品・クリエイターを、人の目と勘だけでは探しきれない
- まだ“見つかっていない”未発見層を体系的に探せない
- 探索フェーズの選択肢が限られ、判断が属人化しやすい
What
- 人力では見逃されがちな薄い・意外性・狭い領域のIP候補を早期に発掘
- 探索フェーズにおける「見るべき候補数」をデータで増幅
- 直感に頼らない、次の検討に進むための土台づくり
How
- テーマ・ジャンル・才能軸での横断的データ探索
- SNS・コミュニティ・反応傾向などの外部データ活用
- 定量情報と定性的示唆を組み合わせたスクリーニング
※ 人がすべてを見る前段階の「探索レイヤー」をMSDB Bridgeが担う
Expected Value
- これまで候補に上がりづらかったIP・才能の発見
- 初期検討フェーズのスピードと網羅性が向上
- 「成功事例をなぞる」から「可能性を広げて選ぶ」意思決定へ
取り組み事例：映画系企業様、出版社様
Case 2
IPコンテンツ × スモールスポンサー マッチング
顕在及び潜在的な共感ポイントを定義しブランドストーリーやパーパスを持つ多様なブランド企業と制作サイドをマッチング
様々な企業・ブランド・サービスと連携
Before
- IPの世界観と合うスポンサーを探すのが属人的
- 大手以外の「相性の良いスモールスポンサー」が見つけにくい
- 共感ポイントの言語化・数値化が難しく、提案が感覚論になりがち
What
- IPコンテンツの共感軸・情緒的価値をデータとして定義
- ブランドストーリーやパーパスとの親和性を可視化
- スポンサー候補の選択肢を拡張
How
- 機能価値／情緒価値／体験価値の多面的分析
- 指標のモデル化・スコア化・言語化
- IP×ブランドのマッチングロジック
Expected Value
- 世界観にマッチするあらゆる業種とのスポンサー連携を実現
- 新たな収益機会の創出
- 制作サイド・ブランド双方にとって納得感のある協業
取り組み事例：映画系企業様
Case 3
ファンダム分析・指標可視化
「どの要素が、どんな層に反応・刺さっているか」を定量×定性情報から解析
ファンダムDB化
エコシステムの可視化
Before
- ファンの反応が数字として断片的にしか見えない
- どの要素が、どの層に刺さっているのか把握できない
- ファン情報が施策ごとに分断され、蓄積されない
What
- ファンダムをDB化し、継続的に蓄積
- 拡散構造・コミュニティの広がりを可視
- ファンエコシステム全体を一望
How
- SNS Analytics / Insights
- フォロワー構造・二次拡散分析
- 定量 × 定性情報の統合解析
Expected Value
- ファン理解の解像度向上
- 施策設計の再現性アップ
- ファンダムを「一過性」から「資産」へ
取り組み事例：音楽系企業様
Case 4
潜在IPの早期発掘
IPに特化したSNS指標を活用し、IPコンテンツ活用施策時（イベントやカード発行など）の参考に
IP特徴DB からニッチさ、熱さ（トレンド）を分析
IPヒートマップ提示
Before
- 成長前のIPは情報が少なく判断しづらい
- トレンドは気づいた時には手遅れになりがち
- 人の目利きだけでは限界がある
What
- 潜在IP群を熱量 × 成長ポテンシャルで可視化
- ニッチだが伸びる可能性のあるIPを抽出
- 人の直感を補強するデータを提供
How
- IP特徴DB(世界観・キャラ・ファン層)
- SNS盛り上がり・成長傾向の解析
- IPヒートマップ表示
Expected Value
- 成長前IPへの早期アプローチ
- 投資・開発判断の精度向上
- 目利きの再現性とスピードアップ
取り組み事例：流通金融企業様
Case 5
番組編成支援
感覚に頼らない、番組編成の意思決定
コンテンツ特徴×評価情報による
編成モデル＆ツール
Before
- 編成判断が経験と勘に依存しやすい
- 視聴者ニーズの変化を事前に捉えにくい
- 過去データを十分に活かしきれていない
What
- IP・コンテンツ特性を横断的に分析
- 編成判断を支援する番組編成ツールを構築
- 企画段階からデータを活用
How
- IP特性・視聴反応・ファン構造
- 過去編成データとの相関分析
- シミュレーション・比較
Expected Value
- 編成判断の根拠が明確に
- ヒット確率の向上
- 属人性の低減とナレッジ共有
取り組み事例：放送系企業様
Case 6
コンテンツ × EC連携支援
文脈ベースのコーディネート分析
衣装DBとMSDB /エンターテイメントDMP『MSDB Bridge』を感性AIで連携
Before
- 文脈を活かしたEC展開が難しい
- 外部要因での変化の言語化、数値化が難しい
- 独自性を探求して、サービス・事業をスケールアップしたい
What
- 文脈ベースのコーディネート分析
- 作品・シーン・人物 × シーン・タレント・衣装を感性AIで接続
- 文脈ベース衣装推薦
How
- 衣装DBとMSDB／エンタメDMP『MSDB Bridge』のデータ接続
- 感性AIによる文脈解析
- アイテム×ブランド属性の紐付け
Expected Value
- 購買転換率の向上
- ブランド露出の測定・ブランド価値の説明
- ファン体験の深化
取り組み事例：ファッション系企業様
よくある質問
Q. プラン・費用について
ご利用目的により、定額利用、コミッション（手数料）、成功報酬、都度課金、共同開発等ご提案させていただきますので、まずはお気軽にお問い合わせください。
Q. お試しで利用してみたい
現状の課題や目的に沿ったサンプルのご提示、PoCなどご提案させていただきますので、お気軽にご相談ください。
Q. 成果物を知りたい
ご利用目的や貴社ご希望をお伺いの上、最適な体制とアウトプットイメージをご提案させていただきます。
Q. 自社システムとの連携について
インプット・アウトプット共に様々なインターフェースに対応可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせ
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