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株式会社サイバーエージェント(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:藤田晋、東証一部上場:証券コード4751)における人工知能技術(※1)の研究開発組織「AI Lab」は、当社の成田敦博・馬場惇らと、理化学研究所革新知能統合研究センター離散最適化ユニットの前原貴憲ユニットリーダーによる共著論文が、人工知能分野の国際会議「IJCAI-ECAI-2018」(※2)に採択されたことをお知らせいたします。
「IJCAI(国際人工知能会議)」は、世界中の様々な人工知能分野の研究者が一堂に集い毎年開催される国際会議で、「NIPS」「ICML」「KDD」「AAAI」(※3)などと並んで、人工知能分野で権威ある国際会議の一つです。2018年は「ECAI(欧州人工知能学会)」と共同開催であり、この度「AI Lab」から採択された論文は、2018年7月にスウェーデン・ストックホルムで開催される「IJCAI-ECAI 2018」で発表されます。
■研究背景
「AI Lab」ではアドテクノロジーに関わる幅広い人工知能技術を研究開発しており、大学・機関との産学連携を強化しながら広告を取り巻く様々な技術課題に取り組んできました。本論文の主著で、理化学研究所革新知能統合研究センター離散最適化ユニットの前原貴憲氏とは、2016年より共同研究を進めており、リアルタイム入札(Real-Time Bidding)と呼ばれる配信技術において、オークション理論・オンライン最適化などを用いた配信アルゴリズムなどについて研究を行ってまいりました。
■論文研究の説明・概要
このような取り組みのもと、今回採択された共著論文 「Optimal Bidding Strategy for Brand Advertising(ブランディング広告のための最適入札戦略)(※4) 」では、インプレッションのたびにオークションが開催され、オークション勝者に広告表示権が与えられるリアルタイム入札において、ブランディング広告の効率的な配信手法を提案しています。
ブランディング広告は、クリックやコンバージョンなどの短期的な指標ではなく、企業やサービスのブランド認知率を高めることを目的とした広告形式で、ブランド企業のデジタル広告活用が進むなか、今後更なる需要拡大が予想されています。
この論文では、心理学者のヘルマン・エビングハウスによって導かれた、人間の脳の「忘れる仕組み」を表した「エビングハウスの忘却曲線」を利用し、ユーザーのブランド認知率を最大化するオンライン最適化アルゴリズムを提案しました。これにより、「新規ユーザーには積極的に配信する」「すでに十分認知度が高いユーザーには広告配信を抑える」などといった配信の制御ができるようになり、リアルタイム入札の「ユーザーごとに細かい配信を行える」という強みを活かすことで、より効率的なブランディング広告施策が見込めます。
※2 「IJCAI」 International Joint Conference On Artificial Intelilgence
「ECAI」European Conference On Artificial Intelligence
※3 「NIPS」 Neural Information Processing Systems
「ICML」International Conference on Machine Learning
「KDD」International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
「AAAI」Association for the Advancement of Artificial Intelligence
※4 :Takanori Maehara, Atsuhiro Narita, Jun Baba, and Takayuki Kawabata (2018): “Optimal Bidding Strategy for Brand Advertising”, in Proceedings of the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 23rd European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI’18), Stockholm, Sweden, July 13–19, 2018.