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【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!オプトと共同で広告効果予測ツール「Open CTR Predictor」を提供開始

〜生成AI時代の新たな広告制作のフローでクリック数向上の余地は1.4倍に〜

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「デジタルで、この国の新しい基本をつくる。」をミッションに掲げ、顧客の事業成長に伴走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:栗本 聖也、以下、オプト)と共同開発(※1)した、ディスプレイ広告効果予測AI「Open CTR Predictor」の提供を開始したことをお知らせいたします。なお、広告効果予測ツールをどなたでも無料で活用できるサービスの提供は、広告業界において初の取り組みです。(※2)




生成AI時代のクリエイティブ制作では「低コストで多くの広告バリエーションを作成することが可能」となります。「Open CTR Predictor」は、広告クリエイティブの制作時に、広告代理店や広告主自身がCTR(※3)を事前に予測することができ、複数のクリエイティブのバリエーションのなかから、効果の良いクリエイティブの選択が可能となります。選抜されたクリエイティブのみを入稿・配信することにより、広告効果の安定的な向上が期待されます。当社の試算(※4)では、事前選抜によるクリック数向上の余地は1.4倍程度と見なすことができます。

[画像1: https://prtimes.jp/i/131025/2/resize/d131025-2-8cd7bdf8feb4d9ab6d2d-2.jpg ]


■ 「Open CTR Predictor」提供開始の背景
広告クリエイティブのデザイン制作において、画像生成AIの導入が急速に進んでいます。画像生成AI は、これまでにも複数発表されてきたものの、学習用に用いるデータセットに関する著作権の問題が指摘されていました。
そのような状況のなか、2023年3月に、アドビ株式会社(本社:カリフォルニア州サンノゼ、会長、社長兼CEO:Shantanu Narayen、以下、アドビ)から著作権の問題を解決した製品Adobe Fireflyのβ版がリリースされたほか、2023年9月には、Adobe Fireflyの機能の商用利用が可能となるなど、広告業界は今、新たな転換点を迎えています。また、同月に、オプトはRe Data Scienceと共同で、いち早く画像生成AI「Adobe Firefly」を活用した広告クリエイティブの制作に取り組むため『画像生成AI×効果予測AIを活用した広告クリエイティブデザインコンテスト』(※5)を開催いたしました。当コンテストでは、多くの参加チームが画像生成AIを用いることで、これまでのフローとの対比で、約10倍のクリエイティブのバリエーションを作成することに成功しています。
生成AI時代の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」となるため、「多くの広告バリエーションから、広告効果が高いと予測されるクリエイティブを選抜するためのツール」が求められるようになってきました。

■ 「Open CTR Predictor」によって実現する新たな広告制作のフロー
「Open CTR Predictor」は、広告クリエイティブの制作時に、広告代理店や広告主自身が「CTRを事前に予測することで、複数のクリエイティブのバリエーションのなかから、効果の良いクリエイティブを選択することを可能とする」ツールです。選抜されたクリエイティブのみを入稿・配信することで、広告効果の安定的な向上が期待できます。当社試算(※4)では、事前選抜によるクリック数向上の余地は1.4倍程度と見なすことができます。

[画像2: https://prtimes.jp/i/131025/2/resize/d131025-2-2d044da39953e692ec76-4.jpg ]

[画像3: https://prtimes.jp/i/131025/2/resize/d131025-2-8ac1b18c39f2cfa254fa-3.jpg ]


■ 業界初、全ての方に無料で提供
「Open CTR Predictor」は、広告クリエイティブの制作に携わる広告主様、代理店様、フリーランスで活動されている方々など、全ての方に無料で提供いたします(※6)。なお、広告効果予測ツールをどなたでも無料で活用できるサービスの提供は、広告業界において初の取り組みです(※2)。
  
■ 「Open CTR Predictor」の仕組み
「Open CTR Predictor」は、マルチモーダル深層学習という技術を用いて開発されています。「マルチ」は「複数」を、「モーダル」は「データ種別」を意味しています。つまり、複数のデータ種別を統合的に学習する深層学習手法ということになります。例えば、「過去の株価(数値情報)のみを用いて、将来の株価を予測するモデル」や「レントゲン画像を認識して、疾患を発見するモデル」などは、単一のモダリティ(データ種別)を用いるシングルモーダル手法と言えます。「Open CTR Predictor」では、広告画像情報、広告に含まれるテキスト情報、広告そのものの属性情報といった、質の異なる複数種類のデータを入力し、それらを統合的に学習したうえで、広告効果の予測結果を出力いたします。

[画像4: https://prtimes.jp/i/131025/2/resize/d131025-2-32692b50cd62bbc6a388-2.jpg ]


■ 対応広告媒体とクリエイティブ
この度、提供を開始するOpen CTR Predictorの対応広告媒体は以下の通りです。
そのほかの媒体につきましては、順次対応してまいります。

・Googleディスプレイネットワーク(GDN)による配信先媒体



※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掛ける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://www.opt.ne.jp/news/pr/detail/id=5271

※2:2023年10月時点、オプト調べ

※3 CTR:Click Through Rateの略で、広告がユーザーに表示された回数のうち、クリックされた回数の割合を示す。

※4 昨年、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。

※5 オプト・Re Data Science共同『画像生成AI×効果予測AIを活用した広告クリエイティブデザインコンテスト』開催。〜クリエイターとAIが共存する広告制作の新たなフロー〜 
https://digital-holdings.co.jp/dsb/20231019/2096

※6 無料で提供開始:今後、変更される可能性はあり。
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