2024年のアカデミー賞は、喜びを呼び起こす大ヒット作と、緊迫した物語を特徴とするノミネート作品という、感情面での対照的な様相を呈しました。本分析では、Affectiva Media AnalyticsおよびiMotionsの呼吸データ分析を活用し、観客のエンゲージメントの傾向を明らかにするとともに、生成AIが受賞作にどのような影響を与え、今年の映画界における感情的な反応をどのように形成したかを検証します。
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2024年は、『インサイド・ヘッド』、『デューン』、『怪盗グルーの月泥棒』、『ビートルジュース』、『デッドプール』（ほかにも！）といった人気シリーズがスクリーンに帰ってきた年であり、世界中が至る所で目にした「バービーピンク」から、『ウィキッド』のピンクとグリーンへと移り変わりました（何と言っても、「ピンクとグリーンは相性がいい」のですから！）。
また、生成AIが映像制作の分野に正式に参入し、音声編集に活用されるようになったことで、エンターテインメント業界でも大きな話題を呼んだ。さらに興味深いことに、生成AI技術を採用した2作品が、今年のアカデミー賞で作品賞をはじめとする各部門にノミネートされた。 『The Brutalist』と『Emilia Perez』の両作品で生成AIが活用された。『The Brutalist』ではRespeecherを用いて俳優たちのハンガリー語のアクセントや母音を調整し、『Emilia Perez』では歌声を加工して高音域を再現した。
授賞式のシーズンが続く中、私たちは恒例通り、エンターテインメントコンテンツ向け動画分析ソリューション「Affectiva Media Analytics」を用いて、過去1年間にテストしたすべてのエンターテインメントコンテンツを分析し、アカデミー賞作品賞ノミネート作品と2024年の米国ボックスオフィス上位10作品との比較を行っています（2024年および2023年の過去の分析はこちらをご覧ください）。 AffectivaとiMotionsの合併により、人々がコンテンツにどのように感情的に関与しているかについて、さらに深い洞察を得ることが可能になりました。また、アカデミー賞で話題を集めた作品と、2024年に米国の興行収入ランキングを席巻した作品との間で、どのような比較ができるかを確認しています。
さあ、撮影開始！2025年アカデミー賞ノミネート作品における表情分析から得られた知見と考察
各カテゴリーでテストした予告編の顔面表情分析データを見ると、アカデミー賞作品賞にノミネートされた作品と、興行収入トップ10入りした作品の両方が、観客から非常に高い評価を得ていることがわかります。予告編の顔面表情データからは、高い関心と感情的な訴求力を維持できていることが示されており、これは映画の公開後の興行成績にも好影響を与えることが期待されます（下図）。
感情的な関与をさらに分析するため、視聴者が予告編に対して肯定的な関与を示しているかどうかを判断すべく、強い肯定的な反応（笑顔、喜び、感傷など）に関するデータも調査しました。その結果、米国の興行収入トップクラスの大ヒット作は、アカデミー賞作品賞ノミネート作品に比べ、強い肯定的な感情反応を引き出す確率が約4倍高いことが分かりました。この傾向は長年にわたり一貫しており、変化はほとんど見られません（下図参照）。
例年と同様の傾向が見られ、興行収入の大ヒット作ほど「喜び」や「感傷」のレベルが高く、アカデミー賞ノミネート作ほど否定的な反応（例えば、眉をひそめる、口角を下げるといった「悲しみ」の指標）が見られる傾向がありました。以下に、さまざまな感情状態の反応と各カテゴリーとの関連性を示した対応分析の結果を示します。
その理由の一つとして、ジャンルや、興行収入ランキングの上位やアカデミー賞ノミネート作品リストに頻繁に登場しやすい作品の種類が挙げられるだろう。平均的に見ると、興行収入トップ10のリストには、家族向けのコメディや子供向けのアニメーション映画（例：『怪盗グルーのミニオン大脱走』、『 『モアナ2』）や、熱心なファン層を持つアクション、ファンタジー、スーパーヒーロー映画（例：近年の『デッドプール＆ウルヴァリン』、『アントマン＆ワスプ』）が多くランクインしており、これらがすべて高い好感度を生み出す一因となっている。
一方、アカデミー賞にノミネートされる映画は、より暗いトーンを帯びており、悲しみや否定的な反応（ただし、文脈によっては否定的な要素が必ずしも悪いとは限らないことを忘れないでください！）を引き出し、ドラマ性やサスペンス、そして複雑なストーリー展開を盛り上げる傾向があります。
生理的呼吸も考慮に入れるとどうなるでしょうか？
分析に新たな視点を加えるため、iMotions社の「Webcam Respiration」を回答者の顔映像に適用し、呼吸に伴う微細な身体の動きを検出した。呼吸は生理的覚醒の検知に役立ち、視聴者がメディアと感情的につながっているかどうかを調査するためのツールキットに有益な追加要素となった。
本分析では、これらの各カテゴリーから予告編の一部を抽出し、アカデミー賞作品賞ノミネート作品と興行収入の大ヒット作との間に何らかの比較が可能かどうかを予備的に検討した。 顔面コーディングによる「ヴァレンス（顔から読み取れる正の感情の度合い）」と平均呼吸数（呼吸）を分析すると、ブロックバスター作品は、ヴァレンスや覚醒度が高いケースと低いケースが均等に分布していることから、多様な感情状態を引き起こしていることがわかります。
しかし、アカデミー賞のノミネート作品には異なる傾向が見られ、心温まる作品や緊迫感のある作品に偏りがちだ。これまでの分析でも明らかになったように、これはアカデミー賞のノミネートを獲得しやすい物語の傾向の違いによるものと考えられる。つまり、派手なブロックバスター作品よりも、より深刻なテーマを扱った作品や魅力的な作品の方が、ノミネートされやすいのである。
ここからは、視聴者の反応をマルチモーダルに分析することの利点も見て取れます。呼吸データを分析に加えることで、特にアカデミー賞の予告編をより深く理解するのに役立つような、微妙なニュアンスが加わります。 オスカー候補作品の予告編は、感情的なポジティブさがそれほど高くなかったかもしれませんが、呼吸データからは、ポジティブさが低くても、これらの予告編には依然として感情的な強さがあることがわかります。これは、顔の表情分析データだけでは、以前にはそれほど明らかではなかった点かもしれません。
これで終了です！
エンターテインメントコンテンツの分析を続ける中で、映画製作の潮流や公開される作品の傾向について、より興味深い知見が得られています。特に、賞のノミネート作品に関してはその傾向が顕著です。この取り組みを始めた2023年当時、私たちは『エブリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス』が、ユーモア、ドラマ、アクションに加え、サスペンスや奇想天外な要素を融合させ、独自のジャンルを切り拓くきっかけとなったと指摘しました。
2024年は「バーベンハイマー」の年となり、まったく異なる2つのジャンルが激突する中、『オッペンハイマー』が作品賞を受賞した。そして2025年、アカデミー賞の作品賞ノミネート作品の多くは（『ウィキッド』を除けば）より重厚で暗いテーマを扱った作品が中心となり、インディペンデント映画『アノラ』が作品賞を受賞した。
注目すべきトレンドとしては、特に生成AIの技術が進化するにつれ、生成AIを活用した映画がトップ10や賞のノミネートリストに引き続き登場してくる可能性がある。重要なのは、映画製作者がこの技術をどのように作品制作に取り入れるか、生成AIの使用について透明性を保つかどうか、そして映像やストーリーテリングを通じて、作品が視聴者と強い感情的なつながりを保てるかどうかという点だろう。
2025年のトップ映画はどの作品になるでしょうか？ 2026年のアカデミー賞作品賞はどの作品が受賞するでしょうか？ 来年の分析もお見逃しなく！
舞台裏：分析手法
2021年から2024年に公開された映画に対応する、2022年から2025年のアカデミー賞作品賞ノミネート作品の予告編の一部を分析しました。また、大ヒット作については、2021年から2024年の米国国内興行収入ランキング上位作品も分析対象としました。 続いて、Affectivaのデータベースにおいて、米国市場で当社の顔表情解析技術を用いてテストされたこれらの映画の予告編およびティーザー映像を徹底的に検索し、各作品に関する要約指標と基準データを抽出しました。また、表現力の高さが評価された特定のプロジェクトについて、顔映像セッションを再処理することで、遡及的に呼吸データを取得しました。
各コンテンツの平均再生時間は30秒から3分でした。なお、興行収入ランキング上位作品とアカデミー賞作品賞ノミネート作品の両方に該当する映画は、それぞれのカテゴリーに計上されており、分析対象には約45本の映画が含まれています。 各映画について、あらゆる表情および感情状態の感情的基準値を各カテゴリーリスト間で平均化し、それら同士および米国市場でテストされた全予告編の基準値と比較しました。呼吸データについては、各プロジェクトの平均呼吸数をカテゴリー間で平均化しました。