サイバーエージェント、「極予測AI人間」を提供 AIで「広告効果の出せるAIモデル」へと育成
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注目のコメント
面白いですね．企業ブランドに即したモデルを生成してしまおうと．
たぶん今女性誌だと，ターゲット世代ごとに登場するモデルの髪型や化粧なんかがぜんぜん違うと思うのですが，その辺りも込みで生成できてしまうわけですよね．
これ，今は企業側の宣伝戦略に合うようなモデルの生成ですが，多分将来的には個人の嗜好にあったモデルに広告させるようになりますよね．僕が見る広告と，別の人の見る広告では，モデルの見た目が異なるという．GANによる架空の人物を作り出すサービスは以前からありましたが、広告クリエティブ作成に活用して、さらにサイバーエージェントが最近、力を入れている因果推論による広告効果検証も踏まえて、ROIの高い広告配信をしていくのは流石ですね。。
■CA安井翔太さんが書かれた効果検証の書籍
https://www.amazon.co.jp/%E5%8A%B9%E6%9E%9C%E6%A4%9C%E8%A8%BC%E5%85%A5%E9%96%80%E3%80%9C%E6%AD%A3%E3%81%97%E3%81%84%E6%AF%94%E8%BC%83%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E6%8E%A8%E8%AB%96-%E8%A8%88%E9%87%8F%E7%B5%8C%E6%B8%88%E5%AD%A6%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E-%E5%AE%89%E4%BA%95-%E7%BF%94%E5%A4%AA/dp/4297111179
■AI Lab、機械学習分野のトップカンファレンス「ICML」にて共著論文採択 ー リフトアップ効果を最大限高める、最適な予測モデルを選択する手法を提案 ー
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=24892
■AI Lab、Yale大学・成田氏との共著論文「Efficient Counterfactual Learning from Bandit Feedback」が人工知能分野の国際会議「AAAI」にて採択
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=22571技術はすごい！
内容について一点コメント(ちょっと本題と離れるが)
> これにより高い広告効果が見込めるとともに、さらに、広告配信後の実績データも「極予測AI」の効果予測AIに組み込むことで、オリジナルのAIモデルを「効果の出せるAIモデル」へとAIで育成していくという。
「高い広告効果が見込める」の根拠はないのでアレですが、インターネット広告業界において、みんなはデータを貯蓄して細かくターゲットできるので効果が高いと鵜呑みしています。
がしかし、研究(下記リンク)によると、ターゲット広告はランダムよりもちょっと悪い成果。なのにミドルメーンは広告費の5割まで取る。(また、正しいターゲットに配信されたとしても、ページの下とかに表示されて見られてないのに見たとカウントされてるという詐欺問題も)
新しい技術は良いですが、業界は上記のような問題はどう解決していくかも興味深いです。
PDF
Marketing Science - Nico Neumann, Catherine E. Tucker, and Timothy Whitfield
https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mksc.2019.1188
