最終更新日：2023-12-22

デジタル広告のオプト、Re Data ScienceとAIプロダクトとデータ解析ソリューションの企画・開発を強化へ

AIニュース

株式会社オプトは、2023年9月12日、AIプロダクトとデータ解析ソリューションの企画・開発を強化すべく、Re Data Science株式会社との協業を開始したと発表した。

オプトは、顧客の事業成長に伴走する形でデジタル広告事業を展開している企業だ。今回開始された協業では、データ解析／機械学習技術を用いたサービス開発を手がけるRe Data Scienceの知見も活かし、広告が持つポテンシャルを最大限に引き出すサービスの開発に取り組むとしている。

1 ＜本ニュースの10秒要約＞
2 アドテクノロジーツールの開発にも注力しているオプト
3 マルチモーダルディープラーニングによるCTR予測モデルを開発
4 適正な広告予算配分も提案する
5 広告主企業の事業成長に向けたAI開発を推進

＜本ニュースの10秒要約＞

デジタル広告のオプトと、データ解析／機械学習技術のRe Data Scienceが協業
画像生成AIで大量作成したクリエイティブから、CTR予測モデルで最適なものを選抜
広告予算配分の適正化に向けてデータ解析の企画・推進も。新たな価値創造を目指す

アドテクノロジーツールの開発にも注力しているオプト

オプトは、「デジタルで、この国の新しい基本をつくる。」というミッションを掲げてデジタル広告事業を手がけている。アドテクノロジーツールの開発にも注力しており、国内初となるインターネット上の広告効果測定ツール「ADPLAN」や、ポストCookie時代を見据えた統合データ活用プラットフォーム「ONE’s Data」も開発。日々変化し続ける潮流に対応し、顧客企業のニーズを満たしてきた。

開発業務の一環として同社は、社内にAIソリューション開発部も設立。このAIソリューション開発部は、R＆D組織としてAI／データサイエンス活用に関する組織的な知見／経験値の向上に取り組む一方で、蓄積した知見・経験を活かして新たな価値創造も進めてきた。今回開始されたRe Data Scienceとの協業においても同開発部は、技術力の強化に加えて、新たな価値創造に向けた企画力の強化も進める。

マルチモーダルディープラーニングによるCTR予測モデルを開発

両社の協業では、マルチモーダルディープラーニングによるCTR（Click Through Rate／広告表示回数のうちクリックされた回数の割合）予測モデルの開発が進められる予定だ。マルチモーダルディープラーニングとは、質の異なる複数種類のデータを統合的に処理する深層学習の技術を指す。この技術により同モデルは、広告内の画像やテキストといったデータからのCTR予測を実現し、CTRが高いクリエイティブの選抜を可能にする。

画像生成AIとCTR予測モデルを用いたクリエイティブ制作の流れ

このCTR予測モデルは、AIを活用した広告制作において特に有効となる。画像生成AIを活用したクリエイティブ制作では、低コストで多くのバリエーションを作成することが可能だ。このバリエーションの中から、CTRが高いと予測されるクリエイティブのみを入稿・配信することで、CTRの安定的な向上を図ることができる。両社の協業では、このCTR予測モデルを用いたプロダクトの企画・開発も進められる予定だ。

適正な広告予算配分も提案する

両社の協業では、広告予算配分の適正化などを目的とするデータ解析の企画・推進も行われる。

広告は、必ずしも直接的な売上に結びつくものが「正解」となるわけではない。例えば、目先の売上には直結しないブランド広告は、商品特性を訴求する広告の効果を裏で支える効果を持つ。その一方で、広告は出稿金額が増えるに連れて効率は低下していく傾向があり、ブランド広告に多大な予算を割くわけにもいかない。

広告予算配分の適正化などを目的とするデータ解析

そこで両社は、種類の異なる複数の広告を併用する広告主に対して、パス解析を用いたモデル化により間接的な広告効果の推計を行う。また、広告それぞれの効率の低下度合いを踏まえた上で、適正な予算配分も提案する。

広告主企業の事業成長に向けたAI開発を推進

オプトが今回協業を行うRe Data Scienceは、データ解析やデータ活用におけるコンサルティング、機械学習技術を用いたサービス開発支援などを手がける企業だ。同社はオプトについて、日本のインターネット広告事業を長きにわたり牽引し続けている企業と評価し、今回の協業では従来の広告代理店の枠に囚われない新たな価値創造を目指すとしている。

オプトは今後も、広告主企業の事業成長に向けたAI開発の推進および実装、そしてデジタルマーケティング活動の支援に努めるとしている。

参照元：PRTIMES

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