チーム概要

AI Labはサイバーエージェント内にある研究組織です。企業の組織ですが学会発表などの学術貢献も積極的に行っています。2016年に設立された比較的若い組織でありますが、AI研究をリードする企業として日本で4位、世界で49位として評価されています[1]。

AI Labには大きく分けて5つの研究領域を対象に複数のチームが存在し、約70名のリサーチサイエンティストが在籍しています。私が所属するInteractive Agentチームでは「ヒトが信頼したくなる対話エージェント」の開発を目指し、自律的な接客対話エージェントや遠隔操作ロボットを用いた遠隔接客、ユーザの行動を変えるインタラクションについての技術開発に挑戦しています。　チーム紹介ページ

メンバーはAI技術の社会実装を目指すリサーチエンジニアと、トップカンファレンスや事業に貢献する研究を行うリサーチサイエンティストが約10名所属しています。 複数のプロジェクトに従事していますが、今回のブログでは、販売促進を行うエージェントの研究に絞って紹介します。実際の店舗にエージェントを設置して販売促進をする研究は、世界的に見ても数少ない研究事例であり、実際のビジネス事情も考慮した研究を実施できていることは、我々のチームの特徴でもあり強みでもあります。

そしてもう一つの特徴として2017年から大阪大学大学院基礎工学研究科の石黒浩教授と共に、ロボットなどの対話エージェントによる接客・広告技術の確立や科学的知見の獲得を目的とした共同研究に取り組んでいます。メンバーの多くが大阪大学に招聘研究員として参画し、大学内の研究室でも活動をしています。

販促とHCI

販売促進は、消費者の購買意欲を高めてもらうために行う活動のことを指します。身近なところでは、POP、デジタルサイネージ、クーポンやサンプル配布、実演販売、などが挙げられます。これらは「セール情報」「商品情報」などのメッセージを様々な形で伝達し、商品の良さをユーザに伝えます。 しかし、販促を行ったからと言って、ユーザに情報が適切に伝わるとは限りません。ユーザは頻繁に目にする広告やプロモーションコンテンツに対して無意識に無視する傾向があると言われています[2]。また気がついてもらうために派手な演出や大きな音を使ってしまうと、不快感を与えてしまうなどの問題や課題が存在します。

我々はこのような現実世界での販売促進の課題を解決するためにHCIやAIロボットなどの最新技術の研究を行っています。販促に関する実験のほとんどは営業している店舗内で実験し、リアルなデータを分析しています。これまでにスーパーマーケット、空港内のお土産屋、雑貨店、ECサイト、パン屋、コンビニエンスストア、高級寝具展などで実験を行い、その結果を論文などで報告しています。

研究紹介

Interactive Agentチームでは、主にロボットなどのエージェントを使って販促の実験を行っています。ロボットは人のような振る舞いを行うことで、対話相手と認識されやすく、他の広告媒体では難しかった対話や信頼関係を構築したり、注意を向けられたりしやすいといった特徴が確認されています。 これまでの研究では、ロボットによる販促がどのような特性を持ち、可能性があるかを明らかにしてきました。今回はその中から3つ概要を紹介します。

研究１

タイトル：Influence of collaborative customer service by service robots and clerks in bakery stores　リンク

学会/論文誌名：Frontiers in Robotics and AI

概要：近年ではソーシャルロボットを用いた商品推薦の研究事例が増えており、効果の高いロボットの対話戦略や動作の調査がされています。一方で顧客への推薦能力は、ロボット自身の振る舞いだけでなく、店舗スタッフなどロボットの周囲にいる人々によっても影響を受ける可能性があります。そこで本研究では、ロボットと店舗スタッフが協業した接客をすることによって、社会的影響力が向上し、結果としてロボットによる推薦能力が向上する可能性を検証しました。店舗スタッフとの協業接客の有無による効果を検証するために、ベーカリーの2店舗で同時実験を実施しました。実験の結果、店舗スタッフとの協業接客により、ロボットの推薦能力が向上し、ロボットに対する顧客の印象や店舗体験が向上することが分かりました。

知見：店員と協業することで接客ロボットの効果は向上する

研究２

タイトル：Out for In!: Empirical Study on the Combination Power of Two Service Robots for Product Recommendationリンク

学会/論文誌名：HRI 2023

概要：本研究では、店内に1台のみ設置した状態より、複数台（店頭/店内2台）のロボットが連携を行い商品推薦を行うことで、より高い推薦効果が得られるかを調査しました。実験は大阪府内にあるベーカリーで実施され、下記の3条件を比較しました。

・ベースライン：ロボット設置無し
・条件①： 店内に1台のロボットを設置して商品推薦を行う
・条件②： 店内に1台のロボットを設置して商品推薦を行う上、店頭にもう1台のロボットを設置し、店内ロボットと連携して商品推薦を行う

→店頭のロボットは「店の中に僕の弟の〇〇（店内ロボットの名前）がいるよ！弟が商品にとても詳しいのでぜひ話に行ってみてね！」などと店内にロボットがいることを来店客に伝えるなどの連携を行いました。

その結果、条件②では、推薦商品の販売率（販売数/製造数）がベースラインと条件①より有意的に高いことがわかりました。一方、条件①はベースラインと統計的に有意な販売率の差は確認できませんでした。さらに、条件②では、「買い物客が店内ロボットを見た率」、「ロボットが推薦した商品を確認した率」、「推薦商品の購入率」が、条件①よりも有意的に高いことが分かりました。
これらの結果から、複数台（店頭店内2台）のロボットが連携し、店頭ロボットが紹介することで「来店客の店内ロボットへの注意」が高まり、商品推薦効果が向上することが確認できました。

知見：事前にロボットの存在と役割を伝えることで、そのロボットに対する注意が向上する

研究3

タイトル：Playful Recommendation: Sales Promotion That Robots Stimulate Pleasant Feelings Instead of Product Explanation リンク

学会/論文誌名：IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)

概要： 一般的にロボットによる商品推薦は、商品や店舗などの状況に応じてセリフや振る舞いを準備する必要があります。そのため、商品や状況が変化するたびにそれらを準備する必要があり、商品推薦の度に労力が必要になります。そこで本研究では、商品情報の代わりに快感情を刺激し、状況に依存しない販売促進方法である「Playful Recommendation」を提案しました。Playful Recommendation の効果を検証するために2度の実証実験を実施し、提案手法が有効であることが実験結果から示唆されました。また商品が自らを推薦する自己推薦ロボットでは販売数が 667% 増加するなどの有効性を確認しました。

知見：低関与商材を推薦する場合は快感情を刺激すると、購買意欲を高めることができる

インターン情報

AI Labでは2018年からリサーチインターンシップを開始しています。博士後期課程の学生を対象にしており、 2ヶ月間で研究計画・実装・実験を行いトップカンファレンスを目指します。 リモートでも参加可能なのでぜひご応募お待ちしています。 リンク

登壇情報

2023年12月22日(金) に東京大学でCCSEという民間企業による研究カンファレンスを開催します。今回は15社が登壇し、LLM、アルゴリズム、CV、ロボットなど様々なテーマの発表を行います。AI Labも登壇するのでみなさんぜひご参加ください。サイト

[1] AI Lab、2022年のAI研究をリードするトップ100企業にランクイン！日本4位、世界49位へ https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28134

[2]Dalton, Nicholas S., Emily Collins, and Paul Marshall. “Display blindness? Looking again at the visibility of situated displays using eye-tracking.” Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. 2015.

特任助教をしながらCAへ入社

まずそもそもなぜCAへ？といった入社の経緯について簡単に紹介します。私は前職では理化学研究所革新知能統合研究センターという国の研究機関で約4年ほど自然言語処理の研究者をしていました。またそれと並行して、昨年秋からは兼業という形で東京都立大学小町研究室の特任助教として学生への研究・教育指導を行っていました。そんないわゆるアカポス研究者の私が企業に移ろうと思った理由は大小様々ありますが、大きなところでいうとアカデミアで研究していく上でモデルの（自動）評価に限界を感じたことです。これまで主に実世界への適用性を指向した研究を行っていたこともあり、開発された技術が実際にエンドユーザにどの程度効果があったのかといった効果検証（外的評価）や、またその外的評価を十分に反映したより良い内的評価基盤の構築まで踏み込んで研究してみたいと思うようになったのですが、それらを実現するにはアカデミアではどうしても限界があると感じていました。一方で、大学教員として学生指導を行うことにも少しずつやりがいや面白みを感じ始めていたのと、研究者個人の裁量が大きく柔軟性の高いアカデミア的な働き方に居心地の良さを感じていたため、企業選びの際はアカポスとの兼業が可能かどうかも含め、アカデミアとの親和性を一つの軸にしていました。

最終的にはCAないしAI Labが最も私の要望にマッチしてそうだと判断して入社を決めたわけですが、一つ印象に残っているエピソードとして、カジュアル面談時に特任助教の兼業可否について人事の方に相談したところ「前例はないですがすぐに確認してみます！」と言ってくださり本当にその日中くらいに許可をいただいたというのがありました。前例がないケースにも前向きに検討するという会社のスタンスや、意思決定のスピードがとにかく早いという点が個人的には非常にポジティブに感じました。特任助教の兼業については実際に入社してから実現しており、現在はリモートでの週1回3時間程度の定例ミーティングを基本とし、そのうち月に1回は大学に物理的に出勤するという運用をさせてもらってます。物理出勤は移動などのオーバーヘッドが大きくその分リモート勤務よりも本業の時間が削られてしまうのですが、定期的に対面で直接議論する場を設けた方が研究室運営的な観点からは良いという知見がこれまでの経験上あったため、会社やチームの理解を得た上でこのような柔軟な働き方をさせてもらえているのはありがたいなと感じています。

AI Labはアカデミアとの親和性が高い

実際に入社してみてまず思ったのが、想像してた以上にAI Labはアカデミアと近い雰囲気だということです。一つは、研究テーマの設定に関してです。一般的な企業研究所だとどうしても事業に即した研究テーマに縛られるイメージがありますが、AI Labではテーマの制約はほぼありません。AI Labでは、事業貢献と学術貢献の両方を組織のトップゴールに掲げているのですが、それら二つのゴールは組織やチーム全体として達成できていればよいという考え方なので必ずしも一つの研究テーマでANDをとる必要はないのです。実際、私の所属するNLPチームでも学術貢献に振り切った研究プロジェクトも動いています。また、テーマの設定方法に関しても完全に個人の裁量に委ねられています。企業によっては研究テーマを決めるのに事業部の偉い人の前でプレゼンしてその人たちを説得させる必要があるというような話を聞いたりしますが、AI Labではその必要はありません。

二つ目は、論文投稿、採択が称賛されることです。もっというと、論文投稿数や採択数が組織全体の目標設定の項目の一つに明示的に入ってたりします。また、会社がターゲットとしている一部の会議や論文誌に対象は限られますが、論文が採択されるとインセンティブとして報酬金がもらえる制度もあります。これはこれまでどれだけ論文を通しても金銭的な報酬は一切なかったアカデミア出身の私からすると結構驚きでした。このように学術貢献を単に企業のPRとして謳ってるのではなく、組織としてそれを本気で追求しているんだということが伺えるような仕組みや工夫が社内にたくさん存在することが実際に中に入ってみることでわかりました。

三つ目は、研究に専念できることです。こう書くと研究組織なのだから当たり前だろうと思われそうですが、他の企業でも研究職ポジションの採用を募集しているところはたくさんありますが蓋を開けてみると実際には開発ばかりやっているという話を聞くことは少なくありません。AI Labでは、プロダクト毎にエンジニアやデータサイエンティストの方々がいて、研究と開発の分業体制がしっかり整備されているため、研究者が研究に集中できる環境があります。

企業研究所ならではの魅力

アカデミアとの親和性が高いという話をしましたが、もちろん企業研究所ならではの魅力もたくさんあります。実際に入社してみてわかったAI Labならではの魅力の一つに、事業部との接点が多いことが挙げられます。特に私の所属するNLPチームは、効果の出せる広告テキストを自動生成するAI「極予測TD」のプロダクトチームと方々と一緒に仕事をさせていただくことが多いのですが、生成テキストを実際に配信して効果測定できる外的評価環境が整備されてるのはもちろんのこと、プロダクトチームと距離が近いため、広告理解・広告効果に関する現場レベルでの定性・定量的なナレッジを直接共有していただく機会もあります。また、事業課題をヒアリングしていく中で研究の良い着想を得ることもあります。ただし、全ての事業課題をLab側で引き取ってそのまま研究課題に置き換えるのでなく、その課題がアプリ側で解決できる（すべき）ものか、研究レイヤーで解決すべきものかという見極めも必要になってきます。特にCAでは上述した通り、プロダクトチームにエンジニアやデータサイエンティストの方々がいるため、我々Labの人間が解くべき課題なのか、仮に解くならば本質的な課題は何か、といったようなことを一段抽象化して考え、学術的にも訴求できる形で研究課題に落とし込むことが重要であり、企業研究者としての腕の見せどころでもあると思っています。実際に研究課題として落とし込む際も、研究とは事業部に渡すための前段階であるため完璧である必要はなく、新しいことに柔軟に対応できる枠組みになっていることが重要だと考えます。このあたりが、企業研究者ならではの難しさでもあり、やりがいに繋がってくるのかなと想像しています。また何より、目の前で困っている（事業部の）人たちをみると解決してあげたいという気持ちになって研究のモチベーションが自然と向上・維持できるのもいいなと思ってます。せっかくアカデミアから企業に移ったからには、学術貢献も大事ですがまずは事業課題の解決を通してしっかり事業に貢献し、自分たちの研究が誰かの役に立つ、という経験をしてみたいですね。

おわりに

今回の記事では、大学の特任助教を続けながら企業研究者として働く私自身の経験を通して、AI Labという企業の研究組織にいながらアカデミアに近い環境で働くことができることを紹介しました。個人的には、アカデミアとインダストリの境界線が少しずつなくなっていく流れの中で、弊社に限らず、今後このようにアカポス研究者と企業研究者の二足のわらじを履くキャリアモデルがどんどん増えていってほしいなと思っています。

最後に宣伝となりますが、AI Labでは研究者を引き続き募集しています。

採用情報

WPP とは「White Paper Project」の略で、アドテクスタジオに所属するエンジニアやAI Labのリサーチャー有志で集まり、各々の業務・研究の成果を論文形式でまとめている冊子です。

WPPに関する詳細はこの記事にまとめられています。

今回で6回目の刊行になり、非常に興味深い内容のものばかりとなりました。

▼今回掲載されている内容はこちらです。
・馬場さん・折原さん「商品検討時のWeb行動ログの分析と可視化」
・森脇さん「位置情報によるAirTrackユーザの来訪推計」
・菅原さん「滞在時間最大化ロジックについて」
・野村さん「シンプルなベイズ最適化について」

今回掲載された論文のアブストラクトを用いてWord Cloudを作ると以下のようになりました。

アドテクらしい「最適化」や「要因」といったキーワードから、アドテクではあまり見かけない「チャット」や「来訪」のようなキーワードもあります。

WPPはこれまでアドテクスタジオ独自の施策として社内限定で公開を行ってきましたが、
今後このWPPをより良いものにし、さらに盛り上げていくために、
アドテクという枠を超えてサイバーエージェントグループ全体のプロジェクトにしていくことを考えています！

WPPのCAグループ全体のプロジェクト化の旨を伝えに、藤田社長にお届けしました！

藤田社長は「頑張って読むね」との言葉とともに、ベイズ最適化のところに関しては「これは読めなさそう」という言葉もいただきました（笑）
WPPをCAグループ全体のプロジェクトにしていきたいということを社長に伝えたところ、「いいね」と言っていただけました！
全社化が成功した暁には、またお届けする予定です！

アドテク本部の責任者、上級執行役員である内藤さんにもお届けしました。

内藤さんもCAグループ全体のプロジェクトにしていくことに関して、
「是非やろう、巻き込むなら大きく巻きこもう」とかなりポジティブに捉えていただきました。
また、僕たちが内藤さんの部屋を出る時までずっとWPPに釘付けになって読んでくださいました。

現在このWPPは社内限定で公開を行っていますが、今後社外にも公開できるものを厳選して公開する予定です。
過去にも一部公開しているものがあるので以下のリンクをご覧ください。

「Computer Vision meets Fashion」　著者 AI Lab山口

「なぜ人はカスタマーサポートで怒りが湧くのか」　著者 AI Lab馬場

昨日7/1(日)に、ついに「企業研究に特化したカンファレンス」として
CCSE2018(Conference on Computer Science for Enterprise)を共催いたしました！
最終的に発表企業は9社、全25発表と、見ごたえのあるカンファレンスとなりました。

共催企業：CyberAgent、楽天、メルカリ、Unity、Start Today Technologies
*
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開催のご挨拶は発起人である当社サイバーエージェントの岩本から。

当日は朝10時開始にも関わらず約400名の方にお越し頂きました！
当日、飛び入りで参加した学生の方がいらっしゃったりと、多くの方に企業における研究活動について知っていただけたと共に、かつ全ての発表において、職種を越えて質問が出る場となり、議論が活性化したことをとても嬉しくおもっています。

Twitterでもリアルタイムに感想を頂いており、次年度開催を期待する声も多く頂きました！
CCSE公式Twitter

こちらのTwitterハッシュタグでぜひ当日の様子もご覧ください！
#CCSE2018
#CCSE

当社、サイバーエージェントからは、4名が登壇し、AI Labでの取組みについてお話しいたしました。

▼AI Lab山口 「広告クリエイティブ制作と機械学習」

▼ロボットサービス事業部 岩本
「サイバーエージェントのアカデミックへのアプローチ」

▼AI Lab 馬場
「対話エージェントの積極的な介入による関係性構築の試み」

▼AI Lab 谷口
「AI Labにおける広告配信技術の研究開発について」

それぞれ10分の発表ではありますが、広く研究活動を知って頂くことができたと思います。
懇親会でも広告クリエイティブ制作や広告配信技術については、同業界である広告事業のエンジニア・研究者の方と議論が活発化しておりました。
対話エージェントについては新しい広告の形として多くの方にご興味頂くとともに、当社の産学連携の形についても知っていただける良いきっかけだったと思います。

当日の詳細は追ってリサーチャー・エンジニアのメンバーより投稿を予定しておりますのでご期待ください！

＜補足情報＞

当社のアカデミックとの取組みとしてTwitterで話題になったのは、
博士課程の学生を対象としたテーマ選択型の特別研究サマーインターンシップでした。

AI Labでは、学振のインターンシップ規制緩和を受け、優秀な若手研究者が限られた期間において
実務経験価値を向上させることができる機会を提供するとともに、これからの社会に必要とされる研究者育成に対して貢献していきたいと考えています。
CCSEもそうですが、企業とアカデミック、両方がより発展していく機会を創出していけたらと思っております！もうひとつご紹介した、アドテクスキルアップゼミ制度についてはこちら。
今回のCCSEや様々な自主企画イベントがこのゼミ制度から生まれています。
好奇心とチャレンジがスキルを磨く。「アドテクスキルアップゼミ」が生み出すカルチャーとは

当日の講演

エンジニアではなく、ビジネス職の立場からとなりますが、わたしがぐっと来たプレゼンを２つだけご紹介させてください。
(なぜ動画を撮らなかったのかと本当に悔やんでいます)

基調講演：「グローバル企業の中で「変化」を仕掛ける楽天技術研究所の挑戦」
基調講演として、楽天株式会社執行役員、楽天技術研究所代表の森正弥氏からお話し頂きました。

・2017年は66のPRJが立ち上がり、内42PRJでビジネス成果をあげている
・研究所の技術がリードとなり、新しいビジネスが起きる。
・企業研究所は常に変化を仕掛け続けていく。

研究や技術でビジネスをリードしていく、その意思や思いを強く感じるとともに企業研究所としての歴史も長く、かつ様々な分野での取組をされてきたからこそのお話しはとても興味深く、懇親会で多くの方が森さんに詳しくお話しを聞きに行っていらっしゃいました。
筑波大学との共同研究で実施されていたバーチャルスタイリングルーム、ぜひ体験してみたいです。

「Cygames Researchにおける技術研究とその実用化事例について：論文化・特許化・実用化の高速なイテレーションの実現」

株式会社Cygamesの「Cygames Research」から、慶応義塾大学院の特任准教授も兼任されている所長の倉林修一氏にもご登壇頂きました。

・企業がなぜ査読付き論文を書くのか　「オレオレ技術からの脱却」
・経営が外部監査を受けるのと同様に、研究開発も国際会議・論文の査読を受けることで監査を受けることが大事。

ユーザーにデバックをさせてはいけない、というキーワードもとても印象的でした。
今まで言語化しにくかったことをすっと落としていただけた感覚でした。

まとめ

クロージングの挨拶、楽天株式会社　楽天技術研究所　未来店舗デザイン研究室　シニアマネージャー 益子 宗氏

それぞれの企業で行っているR&D組織の立上げ方や考え方、
ビジネスとの融合や、技術を軸にしたビジネスの発展をより良い形に・かつスピードをもって展開していく取組みや工夫を知ることができ、CCSE改善の余地はもちろんありますが、とても有意義な場となったと思います。

今回、CCSEは企業が研究情報をオープンにすることで、より各企業の研究が発展することを期待し開催に至りましたが、各企業における、研究×ビジネスへの取組みかた、研究組織の体制、具体的な研究手法など様々な発表があったことできっと多くの方の・企業の何かヒントとなることがあったと思います！(そう信じています！)

当社、AI Labも切磋琢磨しながらどんどん進化していますのでご期待ください！
また、一緒に働きたい！サイバーエージェントのAI Labって何しているの？と
ご興味もってくださった方はぜひお気軽にご連絡ください

カジュアルランチはこちら

アドテクスタジオ・AI Lab　募集職種一覧

おまけ

※懇親会の様子とかわいいロゴバーガー

※当日、運営で走り回ってくれた　18新卒エンジニアと17ビジのみんな！
早朝からの設営、受付、マイクラン、SNS投稿、撤収まで全て自走していました！おつかれさまでした！

今週、6/18（月）からソルトレークシティで行われている「CVPR2018」※1にて開催されている、ビジュアル広告を理解するためのワークショップ「ADS」のコンペティションにAI Labのクリエイティブリサーチのメンバーで挑戦していたのですが、なんと…1位で技術コンペ通過となりました！
6/22（金）にソルトレークシティ現地にてコンペの技術詳細について発表もおこないます。
　※1コンピュータビジョンやパターン認識の分野における国際会議

『AI Lab』のクリエイティブリサーチチームでは、
「広告クリエイティブの自動制作支援と自動生成」について研究開発を進めており、大学や研究機関との産学連携も進めながらアカデミックで進めている研究技術を、広告の配信技術やクリエイティブ生成技術に活かすべく日々研究開発を行っています。

関連リリース
「AI Lab」、バージニア大学の研究者らとの共著論文が、コンピュータビジョン分野の国際会議「CVPR」にて採択
【AI Lab】国際会議のCVPR@USに続き、CHI@Canadaのワークショップも2本採択！ 採択論文概要とAI Labの研究オフィス紹介

このような活動の中、今回の「CVPR2018」ではAI Labから４つの発表を予定しています。

たくさんの発表が行われるCVPR2018、今回１位通過したコンペティションについて詳しく研究員に聞いてみました。

ビジュアル広告の理解のためのワークショップ「ADS」
コンペティション１位通過！ＵＳ現地で発表へ

－－コンペ１位通過おめでとうございます！
まずはどういう形でコンペが行われるのか？など詳しく教えてください

CVPRでは本会議以外にもコンピュータビジョンの多数の詳細研究領域についてのワークショップが開催されます。今回はADにもAI Lab大谷が言語と画像理解のためのLanguage and Visionワークショップにてポスター発表を予定しております。今回1位で通過したのはビジュアル広告の理解のためのワークショップ「ADS」の中で行われた画像認識を競うコンペ。与えられた広告画像のデータセットに対する認識性能を競います。競技は3−4月の準備期間を経て、5−6月の競技期間中に正解が不明なテストデータに対する性能を主催者側が判定するという形で行われます。(山口)

－－今回の課題は具体的にどのような内容ですか？

今回の課題は、あるバナー画像について与えられた15個のテキストから正しい記述を1つ選び出すというタスクの性能を競います。15個中正解となりうるものが3つ含まれているのでこの3つのどれかを当てれば正解となります。バナー画像を対象としているため、例えばチラシのように商品と価格が並んだものから禁煙や自然保護を訴える印象的な広告まで、幅広い対象を認識する必要がある点が難しい設問になっています。我々は多くの広告画像に含まれるテキスト領域に着目し、深層学習を用いた画像認識モデルに文字認識モデル（OCR）を組み合わせた手法で1位を獲得することができました。(山口)

－－たとえば、今回の手法/提案を活かすと広告ではどんなことが期待できるのでしょう？

広告画像が何を表現しているのかを直接理解するための技術は、様々な応用が期待できます。例えば広告クリエイティブの制作者は制作現場でリアルタイムに広告の受け手の印象や理解内容のフィードバックを受けることができるようになります。意図しない表現があればすぐに修正を加えることができますし、どんな箇所に視線が集まりそうかといった情報を推定することも可能になります。また、自動で広告を生成した場合の表現の品質評価に使うことで、制作自動化技術・制作支援技術の改善に繋がることが期待できます。(山口)

AI Labのクリエイティブリサーチチームで研究をすすめている、『広告クリエイティブ自動製作支援と自動生成』の研究テーマにどんぴしゃのコンペティションで１位という結果、とてもうれしいです！

■同ワークショップでのポスター発表について

－－同ワークショップでポスター発表を行う大田さんです
今回の発表をもとに、今後の意気込みやカンファレンスから持ち帰りたいことなどあれば教えてください。

▼画像を感情に沿うようにレタッチした一例

たしかにレタッチが違うだけで画像から受け取る印象がとても違います・・・
様々な切り口から画像に関する研究を行っている『AI Lab』クリエイティブリサーチチーム。
今まさに現地でインプット&アウトプットに取り組んでいます！

アドテクスタジオ、AI Labでは多くの国際カンファレンスや学会に参加していますが、インプットだけではなくアウトプットの場としてもどんどん挑戦しています。

CVPRに関する詳細のレポートは、参加後にAI Labのリサーチブログにおいて参加レポートを予定しております。
ぜひご覧ください。