オプトと共同で3つのAIを活用した広告クリエイティブ制作ソリューション「Murmuration: Sequential Generator」による支援を開始

Re Data Science株式会社（本社：千葉県柏市、代表取締役社長：高田 悠矢、以下、Re Data Science）は、「新しい価値創造を通じて産業変革を起こし、社会課題を解決する。」をパーパスに掲げ、LTVM（LTV Marketing）により、顧客の事業成長を先導する株式会社オプト（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 CEO：金澤 大輔、以下、オプト）と共同で（※1）、3つのAIでPDCAサイクルの質を上げ、高い広告効果を実現するクリエイティブ制作ソリューション「Murmuration: Sequential Generator（マーマレーション）」による支援を開始したことをお知らせいたします。

OPTIPS CHANNEL内ページ：https://optipschannel.opt.ne.jp/solutions/murmuration

※1 オプト、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と協業を開始～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～　

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000949.000014848.html

なお、当ソリューションで見込まれる広告効果、関連指標、主要な提供価値は以下の通りです。

■ 提供背景

広告業界におけるAI活用の課題

昨今、急速に普及している生成AIは、クリエイティブ制作において、単位時間あたりの制作量を飛躍的に高めました。制作された多くのバリエーションは、事前に効果予測にて選抜を行うことで、広告効果の向上に貢献します。当文脈においては、2023年10月より、オプトと共同で、効果予測AI Open CTR Predictorを開発・提供（※2）しており、既に800人以上の方々にご愛用いただいております。

このような大量生成・事前予測による選抜を伴う制作プロセスは、新たな価値を創出している一方で、新たな課題も生んでいます。例えば、制作から配信までのプロセスを1周終えて、効果の良いクリエイティブを創出できなかった場合、2周目は制作の方向性自体を変え、1周目とは異なる軸のデザインを採用する必要があります。しかし、大量生成を行う場合、2周目で制作した候補の一部が、既に効果が悪いと判明している1周目で採用されたデザインと似てしまうケースが散見されるほか、事前予測による選抜を行う際に、それらを採用してしまう傾向もあります。この場合、2周目は、1周目で採用されたデザインと似ていない候補のみを制作する必要があります。

つまり、大量生成・事前予測による選抜を伴う制作プロセスにおいて、常に質の高いPDCAサイクルを実現するためには、生成過程の制御を適切に実行するための制作フローが必要となります。

※2 【業界初】広告効果予測ツールをどなたでも無料で活用可能に！オプト、Re Data Scienceと共同で広告効果予測ツール「Open CTR Predictor」を提供開始

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000960.000014848.html

■ Murmuration: Sequential Generator（マーマレーション）とは

マーマレーションは3つのAIによる生成AI時代の新たなクリエイティブ制作フローです。生成AIを活用したクリエイティブの大量生成を行った後、入稿前に効果予測AIによる順位付けを行います。そして、配信後は、その広告効果実績、文脈に応じ、AI技術を活用した類似性判定機構を用いて、2周目以降の大量生成過程を制御します。

3つのAIでPDCAサイクルの質を上げ、高い広告効果を実現するクリエイティブ制作ソリューション

■ ヒトとAIの協創

マーマレーションはヒトとAIの協創により成り立っています。AIを活用し、クリエイティブの大量生成、効果予測による順位付け、類似性判定による方針決定・生成過程の制御を行いつつ、AIでは難しいブランドイメージの深い理解に基づいた企画提案、法律や倫理面を考慮したクリエイティブ制作の確認はヒトが担うなど、ヒトとAIそれぞれの長所を最大限に活かして、広告主様それぞれの特性に合わせた安心で効率的な支援を実現します。

■ PDCAサイクルを実現するための3つAI

1. クリエイティブの大量生成

ブランドイメージの深い理解に基づき、独自のクリエイティブフォーマットを活用しながら、クリエイティブ素材の大量生成を行います。その後、それらを広告として仕立てる際には、経験豊富なデザイナーが丁寧な作業を担います。この間、法律や倫理面について、丁寧に確認を行います。

2. 事前予測による順位付け

次に、制作された大量のクリエイティブに対して、事前に広告効果を予測し、配信の優先順位付けを行います。試算（※3）によれば、事前の選抜によるクリック数の向上余地は1.4倍程度となります。

※3 過去オプトが配信したディスプレイ広告のうち、配信先、商材、媒体、日時等の条件が全て同一で、クリエイティブのみが異なる事例（同条件下で3件ずつ×40ケース=計120件）をサンプルとした場合、CTRの全件平均は0.37％、このうち同一条件下3件のうち最も効果の良いもののみを抽出すると、平均は0.51％と、事前選抜によるクリック数向上の余地は1.4倍近くあると見なすことができる。

効果の予測には、独自開発のマルチモーダルAIを利用します。当AIは、Open CTR Predictor（※2）の開発で培った技術を活用しつつ、Open CTR Predictorでは対応していない動画の効果予測機能を新たに搭載（※4）しているほか、よりきめ細やかな意思決定を可能にする多くの補足指標の出力が可能となっております。

※4 静止画よりも予測精度を担保するのが難しいとされる動画の効果予測タスクについては、訓練データを動画のみとするのでなく、静止画を補助的に利用した学習手法を用いることで、動画のみで学習したケースよりも高い精度を出すことに成功している。

3. 実績に応じたリプラン

ここまでの過程で、A：既に十分効果の良いクリエイティブを創出できていた場合、以降は、何度も同じ広告の出稿を繰り返すことでユーザーが見飽きてしまわないよう、定期的に変化をつけていくといった方針を取ります。一方、ここまでの過程で、B：十分効果の良いクリエイティブを創出できなかった場合、以降は、制作の方向性自体を疑う必要があります。そこで、配信のたびに、実績に応じた適切な方針転換を行い、それを次の制作プロセスに反映させるため、AI関連技術を用いて、クリエイティブを適切なベクトル（数値情報）表現に置き換え、その情報を用いることで次の生成過程を制御します。具体的には、配信済みのクリエイティブと新たに制作するクリエイティブとの類似性に着目し、A：配信済みのクリエイティブが十分に高い効果を示していた場合には、類似度を示す指標を一定以上の高さに維持した上で、既視感を排除します。B：配信済みのクリエイティブから十分に良い効果を得られなかった場合には、類似度を下げ、同様の失敗を防ぎます。試算によれば、A：類似度を高く維持するよう生成過程を制御した場合には、インプレッションシェアの向上が＋6.6%pt程度（※5）見込まれるほか、B：類似度を下げるよう生成過程を制御した場合には約△29.3％（※6）のCPA（1獲得あたり広告コスト）の低下が見込まれます。

なお、上記はあくまで大枠の例であり、Bのケースで同時に複数のクリエイティブを新規配信する場合、新規のクリエイティブ間の相互類似度も一定以下となるよう制御するなど、状況に応じて様々なリプラン戦略を実行します。

※5 過去にオプトがMeta ASCで配信した各ディスプレイ広告において「X：同キャンペーン内でのインプレッションシェアがトップ（かつ33％以上）の広告に対しての類似度の値」と「Y：当該類似度の同キャンペーン内での順位」について絞り込みを行った。「X＞0.75」かつ「Yが3位以上」である場合のインプレッションシェアの平均は10.4％、「X≦0.75」もしくは「Yが4位以下」の場合では4.5％となり、当差分6%ptをインプレッションシェアの向上余地と見做した。

※6 過去にオプトがMeta ASCで配信し、コンバージョンが生まれたディスプレイ広告において「同キャンペーン内でのインプレッションシェアがトップの広告に対しての類似度の値」を、0.5より大きい値／0.5以下の値で層別に分解した場合のCPAは、約29.3％異なっており、この比率をCPAの向上余地と見做した。

現在、本支援はMeta広告にのみ対応しております。そのほかの媒体に関しましては、順次対応してまいります。

Re Data Scienceは、今後もオプトと連携し、AI技術を用いたサービスを通じて、広告主企業さまの事業成長に向けたマーケティング活動の支援に努めてまいります。