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ソネット・メディア・ネットワークス株式会社は、6月5日から8日まで開催される「2018 年度人工知能学会全国大会」のプラチナスポンサーとして出展します。

開催期間中は、当社研究開発組織「a.i lab.」（アイラボ）のメンバーがセッション（下記）に登壇し、発表を行うほか、会場内の常設ブースにおいて、自社開発の人工知能「VALIS-Engine」（*1）をはじめとした研究開発について紹介します。

記

【発表概要】

1.一般セッション：[1O1] 画像・音声-画像認識・理解

・テーマ：「Convolution Neural Networkによる広告画像効果の推定」

・日時：2018年6月5日（火）13:20 ～ 13:40／番号：1O1-01

・登壇者：坂田 隼人　ソネット・メディア・ネットワークス株式会社　a.i lab. データサイエンティスト

・URL：https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2018/subject/1O1-01/tables?cryptoId=

・内容

広告画像（バナー）のクリック率の高低を識別する技術を開発した。CNN（Convolutional Neural Network）により画像特徴量や画像メタデータ、広告メタデータからクリック率を予測するモデルを構築し、広告業界の専門家による広告効果予測の精度を大幅に上回る分類器を実現した。また、CAM（Class Activation Mapping）を適用することにより、クリック率向上に寄与する広告画像の領域や要素を示唆するシステムを構築。

バナー広告においては広告効果を評価する上でクリック率が非常に重要な指標である。広告主は大量の広告画像候補から経験と直感に基づいて配信画像の絞り込みを行っており、実際に広告配信する以外、効果測定をする方法はなかった。このプロセスには時間と労力がかかる上、効果測定のための広告配信コストや、担当者の判断によって配信されない機会損失などが発生していた。

本研究により、広告画像のいち早い評価・選別と、データに基づく広告画像作成支援が可能になる。

2.特別セッション：インダストリアル(4)

・テーマ：「機械学習エンジン”VALIS-Engine”による高効率なデジタル広告の実現とユーザー理解の促進」

・登壇者：舘野 啓　ソネット・メディア・ネットワークス株式会社　a.i lab. シニアリサーチャー

・日時：2018年6月7日（木）15:50 〜 17:30／番号：3M2-01

・URL：https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2018/subject/3M2-01/tables?cryptoId=

・内容

ソネット・メディア・ネットワークスの提供する広告配信プラットフォーム、DSP（*2）「Logicad」において、広告主・メディア・エンドユーザすべてを満足させるための最適化を担う独自の人工知能「VALIS-Engine」と、 行動履歴に基づくユーザーの 可視化を通してマーケティング戦略のPDCAを実現する「VALIS-Cockpit」に用いられている技術を紹介する。また、クリエイティブ画像の最適化やコンバージョン予測などの最新のR&Dの成果の一部も紹介する予定。

【学会 概要】

・名称：2018年度 人工知能学会全国大会（第32回）

・主催： 一般社団法人　人工知能学会

・開催期間：2018年6月5日（火）～6月8日（金）

・学会URL：https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2018/

・会場：城山ホテル鹿児島（鹿児島県鹿児島市新照院町41番1号）

・会場URL： http://www.shiroyama-g.co.jp/access/

・当社展示会場番号：企業展示会場　30

【「a.i lab.」（アイラボ）概要】

人工知能「VALIS-Engine」の独自開発を進める当社研究開発組織「a.i lab.」（アイラボ／Ambitious Innovation Laboratoryの略）です。ソニー株式会社で、旧システム技術研究所内のパーソナライゼーション研究チームを母体としています。機械学習とデータ分析による最適化や新規事業の創造によって、世の中を活性化させることをミッションに掲げ、研究開発を行っています。

◇主な研究開発内容

・広告配信最適化

DSP「Logicad」におけるコンバージョン予測やリコメンデーションアルゴリズム

の研究開発

・ユーザーインサイト抽出

マーケティングの意思決定のために、ユーザーの購入動機や過程などを抽出・可視化する技術の開発

・クリエイティブ画像最適化

ディープラーニングを用いた広告画像の品質向上と個人化に関する研究開発

・ビックデータ分析基盤構築

月間2,500億件を超える広告配信ログを用いた機械学習や分析アプリケーション基盤となるシステムの構築

◇主な論文

・「経験べイズ木」（「Empirical  Bayesian Tree」）／［IBIS 2017］

・「Banner Click Through Rate Classification Using Deep Convolutional Neural Network」（共同論文）　など

*1「VALIS-Engine」（ヴァリス-エンジン）とは？

DSP「Logicad」の膨大なログ情報を解析し、様々な課題に対して局面ごとの価値を高精度に測り、答えを導き出すエンジンです。膨大な離散特徴量や連続特徴量を適切に変換活用する独自の機械学習アルゴリズムをベースに、高速・高精度に価値判断を行うことを特徴としています。

*2　DSP（Demand Side Platform）

広告主の広告効果の最大化を支援する広告配信プラットフォーム。広告媒体社の広告収益を最大化するためのプラットフォームSSP（Supply Side Platform）とともに、RTB（Real Time Bidding）を通じて、広告枠の売買をリアルタイムに行っています。

ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 概要

2000 年 3 月に設立。ソニーグループで培った技術力をベースに、マーケティングテクノロジー事業を展開しています。「技術力による、顧客のマーケティング課題の解決」を実現するため、ビッグデータ処理、人工知能、金融工学の3つの技術をコアとし、DSP「Logicad」をはじめとするマーケティングテクノロジーに関する様々なサービスを提供しています。

※記載されている会社名および商品名、サービス名は各社の商標または登録商標です。