みなさんこんにちは！

AI Labの川端です。

 

AI Labは、アドテクノロジー事業の拡大と、より最適な広告配信技術の研究・開発を目的として、

2016年1月に設立した、最先端のAI研究を行う専門組織です。

AI Labでは東京大学の佐藤 一誠講師をアドバイザーとして迎え、

日々、人工知能・機械学習をプロダクトやサービスに応用するために研究開発を行っています。

今回は佐藤先生と連携して、実際にどういう活動をしているのかの雰囲気をお伝えしたいしたいと思います。

 

人工知能・機械学習を研究・学習している方には説明不要かもしれませんが、

佐藤先生について簡単に紹介させてもらいます。

 

佐藤 一誠氏は、データマイニング・機械学習分野の代表的な

国際カンファレンス「KDD」、「ICML」、「NIPS」などに恒常的に登壇する、

AI分野の若手トップリサーチャーです。

東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程を総代として修了後、

東京大学情報基盤センターを経て、現在は東京大学大学院新領域創成科学研究科にて、

人工知能・機械学習・データマイニング分野の研究に従事されています。

著書としては、「トピックモデルによる統計的潜在意味解析」や

「ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理」があり、どちらも良く売れているそうです！

 

AI Labでは佐藤先生と２つの形態で連携しています。

１つは、我々が日々取り組んでいる人工知能・機械学習のアルゴリズムに対するブラシュアップや、

ベースとなるアイデアのディスカッションを定期的に行っています。

もう１つは、佐藤先生に人工知能・機械学習に関する講義を毎月行ってもらっています。

ディスカッションの内容についてはもちろん企業秘密なので、

今回は、講義についてどういったものかを軽くご紹介したいと思います。

 

これまでに、計４回の講義が行われました。

第１回は、『ベイズ的最適化(Bayesian Optimization)の基礎と応用』というタイトルで、

佐藤先生の直近の研究についての紹介をして頂きました。

 

 

ベイズ的最適化とは、入力から出力を得るコストが高いブラックボックス関数を

効率的に最適化する手法の総称で、その応用範囲は非常に広いです。

ネット広告も、多くの変数を試行錯誤して広告効果を最大化するように日々運用するわけですが、

ベイズ的最適化を適用する事で、より少ない試行回数で広告効果を最大化する変数の組み合わせを

見つけることができる可能性があります。

 

第２〜４回以降は、機械学習の基礎についてベイズ理論を中心にみっちりやってもらいました。

 

 

アドテク業界では、データ分析力がビジネスのコアの一つなので、データ分析者だけではなく、

エンジニアやビジネスサイドの人もデータ分析に強くなることが重要です。

そのため、全体の底上げを目的に基礎的なところからきっちり講義をして頂きました。

何事も基礎をしっかりと習得することは大事であり、佐藤先生も本質的なところをかなり丁寧に解説してくださいました。

佐藤先生の著書の売上を増やすために、どうやって広告を出すべきかなどの具体例もありました（笑）

 

 

講義のあとにはアンケートを実施しています。機械学習について様々なレベルの人が参加しているのですが、

満足度は非常に高い結果になっています。

アンケートのフィードバックを受け、佐藤先生の方から提案してもらって第４回にはRを使った演習もやりました。

 

 

第５回は、佐藤先生が本にも書かれているトピックモデルについての講義を予定しています！

今後はより最近の機械学習のテーマについて取り上げていきます。

 

「AI Lab」は、佐藤先生と連携し最先端の人工知能・機械学習について研究し、

その研究成果をアドテクノロジーへと応用することで、付加価値の高い広告プロダクトの開発に努めます。

企業とユーザーをOne to Oneで結び、最適なタイミングで最適な情報を届ける広告配信技術の実現を目指してまいります。