東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦准教授や相沢清晴教授らは、人工知能（ＡＩ）技術を利用し、広告の画像や言語の特徴などのデータから広告配信前に高精度に広告効果を予測する技術を開発した。業種情報や配信日、配信先などの「メタデータ」に加え、画像や言語情報を統合・処理し高精度に広告効果を予測できた。広告のデザイナーの支援やＡＩによる自動広告生成などへの応用が期待される。

　過去に配信された４万５０００枚の広告画像をディープラーニング（深層学習）でＡＩに学習させ、９０００枚の画像で実験を実施。消費者のパソコンやスマートフォンの画面に表示された広告がどのくらいの割合で実際にクリックされたかを表す「クリック率」において実際の値と予測値に高い相関があることを示し、高い精度でクリック率を予測できることを示した。

　オンライン広告では画像やテキスト、メタデータなどのさまざまなデータが含まれる。今までこれらの情報を効果的に活用する手法がなく、一般にクリック率の予測にはメタデータのみを利用した予測手法しかなかった。

　セプテーニ（東京都新宿区）との共同研究。成果は複合媒体分野とビッグデータ（大量データ）の国際会議ＢｉｇＭＭで１２日に発表された。