機械学習を用いた広告制作技術
Creative Research

オンライン広告市場の拡大に伴い、バナー画像や動画などの広告クリエイティブが短命化し、効果継続のための制作コストの増大が課題として挙げられます。
Creative Researchチームではクリエイティブアセットのデータを元に、広告効果の高い要素を分析・学習し、運用コンサルタント・デザイナーの制作支援、そして機械学習を用いたクリエイティブの自動生成技術の実現を目指して研究開発を進めています。

研究キーワード
#ComputerVision #CG #NLP #Multimedia #音声

広告テキストの自動生成

Webサイト内のテキストをそのまま使用するのではなく、要約という形で広告に適した内容に変換し、過去の配信実績から効果の高い広告テキストを生成します。
テキストの評価には、デザイナーが関わりHuman in the Loop方式を利用しています。

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レイアウト自動最適化

写真やテキストなどの多様な要素からなるバナーデザインの自動生成に向けて、各要素の配置を最適化する手法の研究に取り組んでいます。背景画像のコンテンツに合わせて、適応的に追加グラフィックス要素を置く場所を機械学習モデルにより自動的に予測、クリエイターの編集作業を効率化します。

クリエイティブの効果予測

蓄積された膨大な広告実績データを学習し、バナー画像・テキストの広告効果を予測します。
効果予測は、数あるバナーデザインの中からより効果が期待できるものを配信するために活用されています。
またデザイナーへ迅速なフィードバックを提供することで、早く、効果の高い広告制作を支援します。

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Computer Graphics関連

フォトリアルな人物CGモデルを広告に活用するためのクオリティと量産化を目指して、ワークフローの効率化や自動化を実現するための研究開発を行っています。
スキャン/モデリング/アニメーション/レンダリング・コンポジット/エンジニアリング、それぞれの工程について、研究を進めています。

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