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
オプトは、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）と、AIプロダクトとデータ解析ソリューションの企画・開発をより一層強化していく取り組み（以下、本協業）を開始しました。
本協業により、Re Data Scienceが得意とするAIプロダクトやデータ解析ソリューションの企画・開発に伴う知見と、オプトが持つ、デジタルによる企業課題解決への豊富な知見を結合させ、日本企業の事業成長に向けて、取り組んでまいります。
■本協業による取り組み内容の一例
① マルチモーダルディープラーニング（※1）によるCTR（※2）予測モデルの開発
② CTR予測モデルを用いたプロダクトの企画・開発
画像生成AIを活用したクリエイティブ制作においては、低コストで多くのバリエーションを作成する事が可能です。本協業で企画・開発するCTR予測モデルは、この「多くのバリエーション」から、CTR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、CTRを安定的に向上させることができます。
▼画像生成AIとCTR予測モデルを用いたクリエイティブの制作フロー
【試算】期待される効果の一例：
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ます。
③ 広告予算配分の適正化などを目的としたデータ解析の企画・推進
ブランド認知のための広告は、直接的な売上には結び付きにくいものの、商品特性を訴求する広告の効果を裏で支える効果を持つ側面があるなど、広告間には階層的な構造が存在します。また、広告効果と予算は単純な比例関係にはなく、出稿金額が増えるにつれ効率は低下していく傾向があります。本協業は、種類の異なる複数の広告を併用する広告主様に対して、パス解析を用いてモデル化（※3）することで、間接的な広告効果の推計を行い、更に各広告効率の低下度合いを踏まえた上で、適正な予算配分の提案をいたします。
▼広告間の関係や広告効率変化をモデル化することで適正な予算配分を推計・提案
■両社のコメント
株式会社オプト マーケティング・アセット領域管掌 執行役員 岩本
オプトは、これまで日々変化する潮流や顧客企業のニーズに対応するため、国内初のインターネット上における広告効果測定ツール「ADPLAN」の開発や、ポストCookie時代における統合データ活用プラットフォーム「ONE’s Data」など、多くのアドテクノロジーツールを開発してまいりました。今後は、これらの経験・知見を活かしつつ、Re Data Scienceの皆様との協創により、AI／データサイエンスに関する技術をより積極的に取り入れ、新たな価値を創造してまいります。
株式会社オプト AIソリューション開発部 部長 田中 宏明
AIソリューション開発部では、2つのミッションを掲げています。 1つ目は、R&D組織として、AI／データサイエンス活用の組織的な知見や経験値を高めること、2つ目は、これらの知見・経験を活かすかたちで、新たな価値創造を行うことです。Re Data Scienceとのパートナーシップは、R&D文脈における技術力の強化のみでなく、新たな価値創造を行うための企画力の強化でもあります。協創により、広告が持つポテンシャルを最大限に引き出すサービスを開発し、広告の可能性を広げていきたいと考えています。
Re Data Science株式会社 代表取締役社長 高田 悠矢
世界初のバナー広告は、1994年に米大手通信企業のAT＆TがウェブマガジンのHotWired.comに掲載したものであると言われています。オプトの前身企業はこの年に設立され、以降、日本のインターネット広告事業を長きにわたり牽引し続けています。長い歴史に裏打ちされたオプトのコアコンピタンスは非常に貴重かつ強力なものであるため、これを最大限に活かしつつ、AI／データサイエンスの力を用いることで、従来の広告代理店の枠に囚われない新たな価値を創造していきたいと考えております。
Re Data Science株式会社 代表取締役社長 高田 悠矢 プロフィール
2010年 ⽇本銀⾏ ⼊⾏
経済指標の推計⼿法設計や景気判断など、マクロ経済・⾦融領域における統計分析業務に携わる。
2015年 株式会社リクルート ⼊社
戦略策定のための統計分析や、リコメンドエンジンの開発、⼈事課題に対する機械学習手法の適用、⾃社データを活用した経済指標の作成・発信など、データ起点のさまざまな取り組みの企画・実行を担う。
2021年 Re Data Science株式会社 創業
工学修士（2010年、東京大学）
