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デジタル広告のクリエイティブ研究について- 研究環境・キャリアの観点から -

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ステアラボ人工知能シンポジウム 2019 「Acadexit: 大学・研究機関から飛び出す研究者たち」講演資料
https://stair.center/

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デジタル広告のクリエイティブ研究について- 研究環境・キャリアの観点から -

  1. 1. デジタル広告の クリエイティブ研究について - 研究環境・キャリアの観点から - 山口 光太
  2. 2. 山口 光太 Research Scientist 株式会社サイバーエージェント, AI Lab コンピュータビジョン, 機械学習 略歴 • 2017- 現職 • 2014- 助教, 東北大学 • 2014 PhD, Stony Brook University (USA) • 2008 修士, 東京大学 kotymg
  3. 3. Agenda 1. 過去の研究キャリアについて 2. なぜ広告領域の研究を始めたのか 3. CyberAgent AI Labのプロジェクト
  4. 4. 過去の研究キャリアについて -2014 PhD, Stony Brook University -2017 助教, 東北大学
  5. 5. キャリア履歴 2009 Stony Brook University入学 2011 Johns Hopkinsにて自然言語ワークショップ2ヶ月 2012 Google Researchインターン3ヶ月 2014 PhD学位取得、東北大学助教 • JREC-INで公募があったのを見かけて 2017 現職 • 転職エージェント経由
  6. 6. 過去の研究 1. Webデータからの質感表現学習 [ACCV16] [ECCV16] 2. 服飾と人の画像認識 [WACV17] [BMVC15] [TPAMI14] [ICCV13] [CVPR12] 3. 画像を通したファッションと社会の分析 [WACV15] [ACMMM14] [ECCV14] 4. 画像と自然言語の理解 [PACLIC16] [IJCV15] [CVPR12] [NAACL12] [EACL12]
  7. 7. 1. Webデータからの質感表現学習 • 世の中にどれだけTシャツを形容する語句がありますか? • そのうちどれが見た目から判断できますか? • yellow • large • surfer • comfy • original • popular [ECCV16] onehourtees.com www.justclick.ie
  8. 8. 2. 服飾と人の画像認識 セマンティック セグメンテーション 姿勢推定 [TPAMI14+]
  9. 9. 3. 画像を通した社会分析 コンテント要因社会的要因 • たくさん投稿 • 友人が多い • 着ている服が良い • 写真がきれい 何が人の行動に結びついて いるのか? 画像による定量分析 「いいね!」 [ACM MM14] behavior = F(social, content)
  10. 10. 4. 画像と自然言語の理解 [IJCV15] 画像によるフレーズ検索 名詞句 動詞句 フレーズからの文章生成 SBU Captioned Photo Dataset Flickrからの1M+の画像と文章 大規模画像・テキストデータによる検索や文章生成
  11. 11. なぜファッション系の画像認識研究を やっていたのか? • 直接的には当時のアドバイ ザーがインスピレーションを 得たこと • PhD学生としてCVPRを狙っ て研究開始
  12. 12. 助教職について • 2014 - 2017 • 任期最長6年ポジション • 業務 • 研究室運営(ゼミ、計算機管理など) • 大学学務(入試、安全衛生など) • 教育(学生実験など) • 学会活動(国内学会運営、査読など) • 自身の研究 • よかったこと • 予算の通る限りにおいて研究は好きなことに取 り組める • 学会、共同研究などの人脈
  13. 13. なぜ広告領域の研究を始めた のか 2017- Research Scientist, CyberAgent
  14. 14. 現職への転職について • 任期があったので、次の職を探し始めていた • アカデミア含む複数のオファーから選んで転職 • CyberAgentには転職エージェント経由 • 職務内容、待遇、業界、過去の経歴、研究のトレンドなど様々な条件 から「自身の強みを活かせそう」な職を選択 • 当時から米国ではAcadexitは普通に見られる状況
  15. 15. 当時のCV研究のトレンドについて • 研究人口の爆発的増加 • 基礎研究としての画像認識の終焉 • ILSVRCは2017年に終了 • DNN framework競争の時代 • 画像認識から異なるタスクの模索へ • 生成モデル • 複雑なタスク、VQAなど • マネタイズの試み • 新しいことを始める良いタイミング
  16. 16. 広告領域の研究 「自動でバナー広告を作りたい」
  17. 17. バナー広告の自動生成 • 「プレゼンテーション生成」問題 • 画像、テキスト、イラスト、フォント、 ユーザーからのフィードバック • 既存の画像認識モデルでは解けない • 既存研究もあまり存在しない • 長期的に取り組むに値する研究課題?
  18. 18. 現Research Scientist職について • 業務 • チーム運営(人事など、リーダーポジション) • インターンメンタリング • 学会活動(国内学会運営、査読など) • 研究 • 研究を始める際には広告領域で取り組めそうな課題を組織方針、 手元の技術を元に何をするか決定 • 最近は研究チームのマネジメントについても考えること多い
  19. 19. 転職エントリ
  20. 20. CyberAgent AI Labの プロジェクト
  21. 21. CyberAgent AI Lab 株式会社サイバーエージェントのデジ タル広告領域のAI研究開発組織 • 機械学習 • コンピュータビジョン • コンピュータグラフィックス • 自然言語処理 • 対話デザイン • 計量経済学
  22. 22. AI Labの研究活動 デジタル広告領域での質の高い研究成果、サービスと社会実装 日本国内の画像認識系学会 MIRU 2017での優秀賞受賞https://www.cyberagent.co.jp/news/press/
  23. 23. 広告クリエイティブ バナー画像、動画広告、テキストなど、あらゆる広告表現 お得な歓送迎会プランが満載!XXXで今すぐ予約! [広告] xxxxxx.co.jp/予約 4.0 ★★★★☆ 関東で人気の飲食店情報満載!格安・限定プランなど、お得情報も必 見。登録会員数XXX万人突破。 歓送迎会 予約
  24. 24. デジタル広告の制作と配信 広告主 広告代理店 広告配信 メディア ユーザー プランナー クリエイター クリエイティブの 作られるところ RTB
  25. 25. デジタル広告の特徴:ターゲティング A B C 従来のマス広告 デジタル広告 A 全ての人に同じ広告を配信 同じメディアでも一人一人に合わせた広告を配信
  26. 26. デジタル広告の特徴:ターゲティング 個別のユーザーに対して 広告をパーソナライズ、 効果の高い広告配信可能 A B C デジタル広告 同じメディアでも一人一人に合わせた広告を配信
  27. 27. デジタル広告が制作側にもたらす挑戦 個別のユーザーに対して一つ一 つ広告表現を作りたい 10億ユーザーがいた場合、それ ぞれにどうやって広告を作り分 ければいい? A B C 表現 ユーザー クリエイター
  28. 28. 広告クリエイティブは多種大量制作へ 環境変化 • ターゲティング広告の進化 • デジタル広告マーケットの 拡大 • 広告消費の短命化 常に新しい広告を入稿し続け ることが最も高い広告効果を もたらすように A B これ昨日見た。。 ん、これはチェック! ))
  29. 29. CyberAgent AI Labのプロジェクト 機械学習を用いたデジタル広告制作・配信ソリューション クリックの予測 制作の支援 広告の理解 )) より良い配信 効率的な制作 自動分析
  30. 30. クリック率(CTR)の予測 このバナー画像はどれだけの人からクリックされますか? ? • 単純な回帰問題に帰着 • 画像と広告配信設定を入力、 クリック率を出力とする機械 学習モデルを設計 • 広告配信前に品質評価、適切 な入稿対象の選択、結果の予 測が可能に
  31. 31. 実際の効果 広告をメディアに入稿する際の事前 の判断材料として利用 広告運用実績の改善へ https://www.cyberagent.co.jp/news/print/id=21708
  32. 32. クリック予測の可視化 学習したモデルからは画像の顕著領域の可視化も可能 [岩崎, JSAI 2018] [岩崎 2018]
  33. 33. 制作編集支援 人がクリエイティブ制作する作業を アシストするツール 機械学習でよりスマートに • 画風の編集 • 人物差替え • レイヤーの配置
  34. 34. Happy to scary Scary to happy [Ota, CVPRW 2018] ストック素材の画風変換
  35. 35. バナーの人物自動差替え • 人物の姿勢を検出 • 姿勢の似ている人物 画像を検索 • 姿勢を揃えて差替え 入力バナー 差替え済みバナー
  36. 36. レイヤーの配置予測 • Neural networksにより新しいデザイン要素の位置を予測 どこに緑の帯を置きますか? 置かれそう 置かれなさそう
  37. 37. レイヤー構成の最適化 よりクリックされやすくなるようにレイヤーの位置を自動調整
  38. 38. 検索連動型広告のタイトル記述生成 検索クエリに応じて表示される 広告 自動生成によるメリット • クリック率の向上 • 広告プランナーの支援 お得な歓送迎会プランが満載!XXXで今すぐ予約! [広告] xxxxxx.co.jp/予約 4.0 ★★★★☆ 関東で人気の飲食店情報満載!格安・限定プランなど、お得情報も必 見。登録会員数XXX万人突破。 歓送迎会 予約
  39. 39. 何がWebページの本文なのか? • 不特定多数のWebサイトを対象として広告を自動生成するには 自動で本文を特定する必要 • 本文らしさ、ハイパーリンクの密度から本文箇所を特定 [山村, YANS 2018]
  40. 40. ECキーワード生成 • 商品タイトルから検索広告キーワードを生成 加湿器 超音波 加湿器 アロマ 加湿器 加湿器 しずく型 ラーメン ラーメン 味噌 札幌 ラーメン ラーメン 北海道 充電ケーブル iPhone 充電ケーブル USB 充電ケーブル 充電ケーブル 2m
  41. 41. 広告領域での研究 • 未解決課題の宝庫 • リスク高いのでたくさんPublicationするには不 向きだが、長期的に取り組むべき • 実業との密接な関係 • 社会・プロダクト実装は意識すべき • 研究者として解くべき探求課題に興味が持 てるなら良い領域では?

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