(57)【要約】【課題】広告効果の期待値が高い広告画像を動的に生成する。【解決手段】広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベース５１を記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置１は、生成パラメータ群１０１を取得し、前記生成パラメータ群１０１から広告画像１０２を生成し、前記広告画像１０２の広告効果１０４を取得し、前記生成した広告画像１０２と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果１０４とを、関連付けて広告効果データベース５１に記憶させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベースを記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置であって、
生成パラメータ群を取得する生成パラメータ群取得手段と、
前記生成パラメータ群から広告画像を生成する広告画像生成手段と、
前記広告画像の広告効果を取得する広告効果取得手段と、
前記生成した広告画像と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果とを、関連付けて広告効果データベースに記憶させる広告効果記憶手段と、
を備えることを特徴とする広告画像生成装置。
【請求項２】
前記生成した広告画像を広告として電子的に出稿する広告画像出稿手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の広告画像生成装置。
【請求項３】
一以上の広告画像を取得する広告画像取得手段と、
前記広告効果データベースに記憶された広告効果を元に演算を行うことで、前記取得した広告画像の広告効果を推定する広告効果推定手段と、
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の広告画像生成装置。
【請求項４】
前記広告画像取得手段によって取得する広告画像は、前記広告画像生成手段によって生成された広告画像であることを特徴とする請求項３に記載の広告画像生成装置。
【請求項５】
前記取得した広告効果を用いて、記憶部に備えた機械学習モデルである広告効果推定モデルの学習を行う広告効果推定モデル学習手段と、
を備え、前記広告効果の推定は、前記広告効果推定モデルによって行うことを特徴とする請求項３又は４に記載の広告画像生成装置。
【請求項６】
前記広告効果データベースに記憶された広告効果を元に演算を行うことで、生成される広告画像の広告効果の推定値が最高値となるような生成パラメータ群を算出することで取得する生成パラメータ群最適化手段と、
を備えることを特徴とする請求項３乃至５のいずれか一項に記載の広告画像生成装置。
【請求項７】
前記取得する広告効果に時系列情報を含み、前記広告効果の推定は、時系列に沿った広告効果を推定するものであって、前記生成される広告画像の広告効果の推定値が最高値となるような生成パラメータ群の算出において、一以上の生成パラメータ群を、広告効果の推定値の総和が最大化されるような出稿時期の組み合わせと共に算出することを特徴とする請求項６に記載の広告画像生成装置。
【請求項８】
前記生成パラメータ群は、広告画像上に配置される画像の内容及び位置と、広告画像上に配置される文字情報と、配色情報と、の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の広告画像生成装置。
【請求項９】
前記広告画像生成装置の利用者から、広告の性向を示す情報の集合である広告性向因子群の入力を受け付ける広告性向因子群入力受付手段と、
前記入力を受け付けた広告性向因子群を前記生成パラメータ群の一部又は全部に変換する広告性向因子群変換手段と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の広告画像生成装置。
【請求項１０】
前記広告性向因子群には、少なくとも広告画像の関連する業界、及び広告の目的を含むことを特徴とする請求項９に記載の広告画像生成装置。
【請求項１１】
広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベースを記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置が実行する広告画像生成方法であって、
生成パラメータ群を取得するステップと、
前記生成パラメータ群から広告画像を生成するステップと、
前記出稿した広告画像の広告効果を取得するステップと、
前記生成した広告画像と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果とを、関連付けて広告効果データベースに記憶させるステップと、
を備えることを特徴とする広告画像生成方法。
【請求項１２】
広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベースを記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置に、
生成パラメータ群を取得するステップ、
前記生成パラメータ群から広告画像を生成するステップ、
前記出稿した広告画像の広告効果を取得するステップ、
前記生成した広告画像と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果とを、関連付けて広告効果データベースに記憶させるステップ、
を実行させることを特徴とする広告画像生成装置用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータを元に広告画像を生成する、広告画像生成装置、広告画像生成方法、広告画像生成装置用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日では、情報技術の発展、普及に伴い、膨大なデータの解析が可能になるとともに、解析結果の活用においても高度化が進んでいる。特に、機械学習技術と呼ばれる分野は、新たな計算モデルの発見により、識別や回帰において目覚ましい精度の向上が見られ、研究分野のみならず、実社会においても活用の機会が増えている。
【０００３】
その一例として、従来においては人間によって行われていたタスクが、機械学習技術により代替される場面が増えている。当初は、どちらかといえば単純なタスクにおいて、人件費の削減や基準の画一化に主眼が置かれていたが、昨今では、コールセンターで人間の代わりに顧客対応を行ったり、自動的に外界を認識し車を運転したり、といった複雑なタスクを、人間よりも効率的であるのみならず、効率的に実行できるような事業や研究が進められている。
【０００４】
特に近年、広告配信の分野では、アドネットワークと呼ばれる高度な広告配信ネットワークにおいて、一般ユーザの電子端末の利用時間の増加にも伴い、デジタルな広告配信が活発化している。アドネットワークにおいては、広告に関連した数値が高速かつ高精度で計測できることによって、広告配信の一層な効率化が、日々求められている。
【０００５】
このような課題に対して、クリック率の推定精度を向上させ、配信対象となる広告を適切に選択できる情報配信装置が公開されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許公開２０１６−１１８９１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１によれば、画像から特徴量を算出する学習器を用いて、利用者により選択された履歴を有する画像の特徴量を算出し、算出した特徴量と、画像を選択した利用者の属性を示す属性情報とに基づいて、画像の特徴量からかかる画像を選択した利用者の属性情報を推定することで、クリック率の推定精度を向上させ、配信対象となる広告を適切に選択できる情報配信装置が開示されている。
【０００８】
しかしながら、特許文献１において開示されている構成では、配信される広告の内容は全て人手をかけて作らなければならず、また新しい広告内容を作成した場合も、それが果たして改善されているか、またどれくらい改善しているかといった指標は、実際に配信してみない限り定量的に計測不可能である、という課題が残っている。
【０００９】
また、特許文献１において開示されている構成を有効に活用できるのは、広告の出稿側ではなく、あくまで配信者であるプラットフォーマー側であり、広告を出稿するユーザにとっては、より高い広告効果を挙げられるか否かは、広告枠を持つプラットフォーマー側のアルゴリズムに依存しているという課題が残っていた。
【００１０】
そこで、本発明の発明者は、広告画像をパラメータで表現し、パラメータから広告画像を生成することで、従来人間の行ってきたデザイン活動を、コンピュータを使って低コストかつ高速に実現できることに着目した。
【００１１】
加えて、本発明の発明者は、上記画像や画像の特徴量と、クリック率を初めとする主たるＫＰＩとの関連性を解析するにあたり、機械学習等を用いた学習を行うことで、最適なパラメータを動的に算出し、それを用いた広告画像を生成することで、広告配信を続けるだけで、広告画像がより効果の高いものに高速に自動で置き換わっていくシステムを実現できることに着目した。
【００１２】
本発明は、広告画像を生成パラメータで表現し、生成パラメータから広告画像を生成するとともに、広告画像を出稿した際の広告効果と関連付け、広告画像に対する広告効果の推定モデルを構築することで、広告効果に最適化された生成パラメータによって広告画像を生成する広告画像生成装置、広告画像生成方法、広告画像生成装置用プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【００１４】
第１の特徴に係る発明は、広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベースを記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置であって、
生成パラメータ群を取得する生成パラメータ群取得手段と、
前記生成パラメータ群から広告画像を生成する広告画像生成手段と、
前記広告画像の広告効果を取得する広告効果取得手段と、
前記生成した広告画像と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果とを、関連付けて広告効果データベースに記憶させる広告効果記憶手段と、
を備えることを特徴とする広告画像生成装置を提供する。
【００１５】
第１の特徴に係る発明によれば、広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベースを記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置は、生成パラメータ群を取得し、前記生成パラメータ群から広告画像を生成し、前記広告画像の広告効果を取得し、前記生成した広告画像と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果とを、関連付けて広告効果データベースに記憶させる。
【００１６】
第１の特徴に係る発明は、広告画像生成装置のカテゴリであるが、広告画像生成方法、広告画像生成装置用プログラムのカテゴリにおいても、カテゴリに応じ同様の効果を奏する。
【００１７】
第２の特徴に係る発明は、前記生成した広告画像を広告として電子的に出稿する広告画像出稿手段と、
を備えることを特徴とする第１の特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００１８】
第２の特徴に係る発明によれば、第１の特徴に係る発明である広告画像生成装置は、前記生成した広告画像を広告として電子的に出稿する。
【００１９】
第３の特徴に係る発明は、一以上の広告画像を取得する広告画像取得手段と、
前記広告効果データベースに記憶された広告効果を元に演算を行うことで、前記取得した広告画像の広告効果を推定する広告効果推定手段と、
を備えることを特徴とする第１又は第２の特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００２０】
第３の特徴に係る発明によれば、第１又は第２の特徴に係る発明である広告画像生成装置は、一以上の広告画像を取得し、前記広告効果データベースに記憶された広告効果を元に演算を行うことで、前記取得した広告画像の広告効果を推定する。
【００２１】
第４の特徴に係る発明は、前記広告画像取得手段によって取得する広告画像は、前記広告画像生成手段によって生成された広告画像であることを特徴とする第３の特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００２２】
第４の特徴に係る発明によれば、第３の特徴に係る発明である広告画像生成装置において、前記取得する広告画像は、前記生成された広告画像である。
【００２３】
第５の特徴に係る発明は、前記取得した広告効果を用いて、記憶部に備えた機械学習モデルである広告効果推定モデルの学習を行う広告効果推定モデル学習手段と、
を備え、前記広告効果の推定は、前記広告効果推定モデルによって行うことを特徴とする第３又は第４の特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００２４】
第５の特徴に係る発明によれば、第３又は第４の特徴に係る発明である広告画像生成装置は、前記取得した広告効果を用いて、記憶部に備えた機械学習モデルである広告効果推定モデルの学習を行うとともに、前記広告効果の推定は、当該広告効果推定モデルによって行う。
【００２５】
第６の特徴に係る発明は、前記広告効果データベースに記憶された広告効果を元に演算を行うことで、生成される広告画像の広告効果の推定値が最高値となるような生成パラメータ群を算出することで取得する生成パラメータ群最適化手段と、
を備えることを特徴とする第３から第５のいずれか一つの特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００２６】
第６の特徴に係る発明によれば、第３から第５のいずれかの特徴に係る発明である広告画像生成装置は、前記広告効果データベースに記憶された広告効果を元に演算を行うことで、生成される広告画像の広告効果の推定値が最高値となるような生成パラメータ群を算出する。
【００２７】
第７の特徴に係る発明は、前記取得する広告効果に時系列情報を含み、前記広告効果の推定は、時系列に沿った広告効果を推定するものであって、前記生成される広告画像の広告効果の推定値が最高値となるような生成パラメータ群の算出において、一以上の生成パラメータ群を、広告効果の推定値の総和が最大化されるような出稿時期の組み合わせと共に算出することを特徴とする第６の特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００２８】
第７の特徴に係る発明によれば、第６の特徴に係る発明である広告画像生成装置は、前記取得する広告効果に時系列情報を含み、前記広告効果の推定は、時系列に沿った広告効果を推定するものであって、前記生成される広告画像の広告効果の推定値が最高値となるような生成パラメータ群の算出において、一以上の生成パラメータ群を、広告効果の推定値の総和が最大化されるような出稿時期の組み合わせと共に算出する。
【００２９】
第８の特徴に係る発明は、前記生成パラメータ群は、広告画像上に配置される画像の内容及び位置と、広告画像上に配置される文字情報と、配色情報と、の少なくともいずれかを含むことを特徴とする第１から第７のいずれか一つの特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００３０】
第８の特徴に係る発明によれば、第１から第７のいずれか一つの特徴に係る発明である広告画像生成装置において、前記生成パラメータ群は、広告画像上に配置される画像の内容及び位置と、広告画像上に配置される文字情報と、配色情報と、の少なくともいずれかを含む。
【００３１】
第９の特徴に係る発明は、前記広告画像生成装置の利用者から、広告の性向を示す情報の集合である広告性向因子群の入力を受け付ける広告性向因子群入力受付手段と、
前記入力を受け付けた広告性向因子群を前記生成パラメータ群の一部又は全部に変換する広告性向因子群変換手段と、
を備えることを特徴とする第１から第８のいずれか一つの特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００３２】
第９の特徴に係る発明によれば、第１から第８のいずれか一つの特徴に係る発明である広告画像生成装置は、前記広告画像生成装置の利用者から、広告の性向を示す情報の集合である広告性向因子群の入力を受け付け、前記入力を受け付けた広告性向因子群を前記生成パラメータ群の一部又は全部に変換する。
【００３３】
第１０の特徴に係る発明は、前記広告性向因子群には、少なくとも広告画像の関連する業界、及び広告の目的を含むことを特徴とする第９の特徴に係る発明である広告画像生成装置を提供する。
【００３４】
第１０の特徴に係る発明によれば、第９の特徴に係る発明である広告画像生成装置において、前記広告性向因子群には、少なくとも広告画像の関連する業界、及び広告の目的を含む。
【００３５】
第１１の特徴に係る発明は、広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベースを記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置が実行する広告画像生成方法であって、
生成パラメータ群を取得するステップと、
前記生成パラメータ群から広告画像を生成するステップと、
前記出稿した広告画像の広告効果を取得するステップと、
前記生成した広告画像と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果とを、関連付けて広告効果データベースに記憶させるステップと、
を備えることを特徴とする広告画像生成方法を提供する。
【００３６】
第１２の特徴に係る発明は、広告画像の広告効果を記憶する広告効果データベースを記憶部に備え、広告画像を動的に生成する広告画像生成装置に、
生成パラメータ群を取得するステップ、
前記生成パラメータ群から広告画像を生成するステップ、
前記出稿した広告画像の広告効果を取得するステップ、
前記生成した広告画像と、当該広告画像を特徴量として表したものの少なくともいずれかと、前記取得した広告効果とを、関連付けて広告効果データベースに記憶させるステップ、
を実行させることを特徴とする広告画像生成装置用プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００３７】
本発明により、広告画像を生成パラメータで表現し、生成パラメータから広告画像を生成するとともに、広告画像を出稿した際の広告効果と関連付け、広告画像に対する広告効果の推定モデルを構築することで、広告効果に最適化された生成パラメータによって広告画像を生成する広告画像生成装置、広告画像生成方法、広告画像生成装置用プログラムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】図１は、広告画像生成装置１の概要を表した図である。
【図２】図２は、一般的なニューラルネットワークの模式図である。
【図３】図３は、畳み込みニューラルネットワークの一例を示した模式図である。
【図４】図４は、広告画像生成装置１の機能ブロック図である。
【図５】図５は、広告画像生成装置１が実行する広告画像生成処理のフローチャートである。
【図６】図６は、広告画像生成装置１が実行する生成パラメータ群取得処理のフローチャートである。
【図７】図７は、生成パラメータ群と、生成パラメータ群を元に出力される広告画像の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【００４０】
［広告画像生成装置１の概要］
図１は、広告画像生成装置１の概要を表した図である。
【００４１】
まずは広告画像生成装置１の概要について説明する。図１において、広告画像生成装置１は、生成パラメータ群１０１を取得し、広告画像１０２を生成し、広告枠１０３に出稿を行い、広告効果１０４を取得し、広告効果データベース５１に記録し、そのデータを用いて広告効果推定モデル５２を更新し、新たに生成パラメータ群１０１を取得し直す。この各ステップについて、以下に詳説する。
【００４２】
広告画像生成装置１は、生成パラメータ群１０１を取得する（ステップＳ０１）。ここで、取得とは、本装置の利用者たるユーザから入力を受け付け、あるいは広告画像生成装置１内で動的に生成することを指す。例えば、初期値としてユーザから、生成パラメータ群１０１の一部について入力を受け付け、その一部から残りのパラメータを生成することが考えられる。
【００４３】
次に、広告画像生成装置１は、取得した生成パラメータ群１０１から、広告画像１０２を生成する（ステップＳ０２）。本実施例においては、広告画像は、各要素が所定のレイアウトで配置されることで、広告画像を構成している。生成パラメータ群１０１は、その要素を選択又は生成する際に参照され、要素を決定する。
【００４４】
なお、広告画像生成装置１は、考え得るあらゆる広告画像を生成可能である必要はなく、生成パラメータ群１０１の構造によって理論上生成可能な広告画像に制約を設けてよい。例えば、広告画像上の要素のレイアウトが、予め与えられた所定のものから選ばれたり、背景画像や商品画像は、予め与えられた所定のものやユーザからアップロードものの中から選ばれたりしてよい。
【００４５】
次に、広告画像生成装置１は、生成した広告画像を出稿する（ステップＳ０３）。出稿場所はこれを問わず、例えばビラや看板であってもよいが、高速な掲載及び確実な効果の計測が可能な広告枠に出稿することで、後述の広告画像の最適化がより早く進み、本発明の効果を高めることができる。例えば、アドネットワークと呼ばれるシステムは、個人サイトや複数のブログといった広告枠１０３に対して、出稿から広告効果の取得までの全ての手続きが電子的な手続きで完結しているため、本実施例ではこのような電子的な出稿を行うものとする。
【００４６】
次に、広告画像生成装置１は、出稿した広告画像１０２の広告効果１０４を取得する（ステップＳ０４）。広告効果１０４は、主として掲載コストや、ＰＶ（ページビューすなわち表示回数）、ＣＴＲ（インターネット広告が表示された回数のうち、クリックされた数の割合すなわちクリック率）、ＣＶＲ（対象期間のＰＶやユーザ数に対するコンバージョン件数の割合すなわちコンバージョン率）といった、文字通り広告画像にどの程度効果があったかを定量化した指標である。
【００４７】
次に、広告画像生成装置１は、出稿した広告画像１０２と、広告効果１０４とを、関連付けて広告効果データベース５１に記憶する。ここで、広告画像１０２は、画像それ自体がデジタルデータとして記憶されていても良いし、生成パラメータ群として表現されるほか、後述の機械学習モデルによって広告画像を特徴量として表現したものとして記憶されていてもよい。
【００４８】
次に、広告画像生成装置１は、広告画像１０２と、広告効果１０４の組み合わせから、広告効果を推定する演算モデルである広告効果推定モデル５２を構築する（ステップＳ０５）。広告効果の推定には種々のアルゴリズムを用いることが可能であるが、本実施例においては、画像認識の領域で高い効果を上げている畳み込みニューラルネットワークを利用するものとして説明する。
【００４９】
次に、広告効果推定モデル５２を用いて、広告効果の推定値が最大になるような最適な生成パラメータ群１０１を生成する（ステップＳ０６）。ここで、最適な生成パラメータ群１０１の生成には、一般的な最適化手法を利用可能である。ただし、計算時間の制約上、全探索等が難しい場合がほとんどであるから、ここでいう最適値は必ずしも厳密解である必要はなく、近似解であってよい。
【００５０】
ここで、機械学習における学習の一例として、本目的に適した代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワークについて説明する。それに先立ち、まずは一般的なニューラルネットワークについて説明する。
【００５１】
図２は、一般的なニューラルネットワークの模式図である。ニューラルネットワークは、入力データに対して事前に学習した所定の演算を加える演算モデルということができる。ここでは、一例として中間層が一層のニューラルネットワークを図示している。
【００５２】
ニューラルネットワークは、ノード２０１のような入力層、ノード２０２のような中間層、そしてノード２０３のような出力層によって構成される。中間層は、より多層であってもよく、ノード２０２とノード２０３の間に、ノードが複数入っていてもよい。ただし、層が増えることで、表せる数式の自由度は向上するものの、必要な時間やデータ量はより多くなる傾向にある。
【００５３】
ノードとノードを結ぶエッジ２０４は、それぞれ独立に重みを持っている。エッジ２０４の重みは、エッジ２０４の始点となっているノード２０１に入力された数値に掛け合わされ、終点となっているノード２０２に受け渡される。ノード２０２は、複数のエッジの終点となっているから、それらの値の和が最終的なノード２０２への入力として受け渡されることになる。
【００５４】
例えば、入力層への入力２０７が２として、エッジ２０４の重みが１．５であった場合、ノード２０２には３が受け渡される。同じく入力層に位置するノード２０５やノード２０６についても、それぞれ独立な入力とエッジの重みがあるため、その三つの数字の和がノード２０２への入力となる。
【００５５】
こうして中間層のノードそれぞれへの入力を計算することができる。また、中間層のノードと、出力層のノードもまた、独立の重みをもつエッジで結ばれているから、中間層への入力と、そのエッジの重みによって、出力層のノードそれぞれへの入力が計算されることになる。この結果は、ニューラルネットワーク全体の出力そのものに他ならない。
【００５６】
ここで、層の数やノードの数はニューラルネットワークの設計時に決められる所与のものであるので、学習という行為は、それぞれのエッジの重みを最適化する行為であると言える。
【００５７】
次に、学習について説明する。学習の方法は、用いる機械学習モデルによって様々であるが、ニューラルネットワークでは一般的に誤差逆伝播法（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）という手法が使われている。学習においては、まず入力データと、その入力データを入力したときの理想値を用意する。この理想値を教師データと呼ぶ。入力データは、学習データと呼ばれることもある。
【００５８】
誤差逆伝播法においては、はじめに学習対象のニューラルネットワークに対して、入力データを入力し、そのときの出力を求める。そして、それぞれの出力ノードについて、出力と理想値の差分を判定し、その差分を引き起こした原因として、一層前のエッジのうち最も重みが大きいエッジを判定し、そのエッジの重みを、理想値が出るような方向に調整する。調整には、最急降下法が使われる。この調整が完了すると、その一層前についても、同様の調整を行う。そうすることで、重みの調整が、出力層から入力層に向かって逆伝播していくことになる。
【００５９】
この調整を教師データに対して繰り返すことで、各エッジの重みは理想値に近い値を出すように調整され続け、最終的に目的に適したニューラルネットワークが得られる。なお、ニューラルネットワークの学習は必ずしも収斂するとは限らないので、学習の完了は、現実的には精度による閾値か、教師データの量によって決められることが多い。
【００６０】
なお、本件のように画像を入力として機械学習モデルを構築する場合には、単純なニューラルネットワークに代えて畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）が用いられることが多い。畳み込みニューラルネットワークは、人間の視覚野を模した構造となっており、特に画像処理分野において精度向上に寄与することが知られている。
【００６１】
すなわち、単純なニューラルネットワークでは、画像を一次元データとして扱うため、平行移動や回転した画像が、要素としてかけ離れたものになってしまうことが多い。畳み込みニューラルネットワークは、入力を二次元のまま扱うことができるため、上記の画像変形を吸収しやすいといった利点がある。
【００６２】
図３は、畳み込みニューラルネットワークの一例を表した模式図である。畳み込みニューラルネットワークは、基本的な原理はニューラルネットワークとは同様であるものの、演算において「畳み込み」と呼ばれる処理が含まれる点で異なっている。
【００６３】
図３においては、入力層３０１の一例として、縦２５０、横２５０、ＲＧＢ３色によって表現される画像が入力されるものとしている。つまり、入力画像は、３００×２５０×３の数値群にとして演算が開始される。
【００６４】
入力画像に対して、処理３０２として、「畳み込み」と呼ばれる処理を行う。畳み込みは、ｎ×ｎといった領域に対して、フィルタのように機能し、次の層への出力を計算する。フィルタはカーネルとも呼ばれる。例えば、図３においては、５×５の領域の各値にパラメータをかけた合計値を取る。それによって、２５０×２５０の領域は、２４６×２４６の畳み込まれた領域に変換される。また、このフィルタを複数枚持つことで、三次元的な厚みを持った特徴量に変換することも可能である。また、このフィルタのサイズは一定でなくてよく、複数種類のサイズであってもよい。
【００６５】
ここで、前述のニューラルネットワークでは各層の結合が学習によって更新されたが、畳み込みニューラルネットワークにおいてはこのフィルタのパラメータが更新されることになる。また、畳み込みニューラルネットワークはプーリング層と呼ばれる中間層を備えており、プーリング層においてはレイヤの縮小が行われる。中間層３０３においては元々２５０であった画像の幅が５０になっているが、これはプーリングを行ったためである。プーリングは、任意の要素を抽出するほか、一定の領域から最大値を抽出する最大プーリングや、平均値を抽出する平均プーリング等がある。畳み込みニューラルネットワークにおいては、プーリングによって平行移動、回転、スケーリングに対して不変性を持つとされ、画像認識において学習精度を向上させている。
【００６６】
上記の畳み込みとプーリングを繰り返し、入力層３０１は中間層３０３、中間層３０４、中間層３０５を介して、４０９６次元の中間層３０６へ演算により変換される。ここで、中間層３０６は、学習が十分に進んだネットワークを用いた場合、入力された画像を表す４０９６次元の特徴量とみなすことができる。
【００６７】
なお、中間層３０６、中間層３０７、そして出力層３０８は、通常のニューラルネットワークのように全結合されていてよい。本実施例でいえば、例えば出力層３０８を、異なる１０個の広告効果指標を表すものとして学習させれば、入力された広告画像に対して広告効果を推定するようなモデルを学習できる。このように、出力層３０８の数や意味は、学習の目的に合わせて変更可能である。
【００６８】
以上が、ニューラルネットワーク及び畳み込みニューラルネットワークの概要である。
【００６９】
図１に戻り、上記の機械学習モデルによって、生成パラメータ群１０１が与えられたとき、広告画像１０２を生成するとともに、その広告効果１０４の推定値を出稿前に得ることができる。これによって、広告画像１０２は、出稿を実際に行わずともより広告効果の推定値が高い生成パラメータ群１０１を得ることが出来、現状の広告効果推定モデル５２に合わせて最適化された生成パラメータ群１０１によって再び生成されることになる。これを繰り返すことで、データが収集され、広告効果推定モデル５２の推定精度は向上していき、広告画像１０２は、より高い広告効果を上げる可能性が高いものに収斂していくことになる。加えて、広告画像１０２は、繰り返し刷新されることで、同じ広告画像が長期間表示されることによるユーザの興味の低下にも対応できるという副次的な効果も得られる。
【００７０】
以上が、広告画像生成装置１の概要である。
【００７１】
［広告画像生成装置１のシステム構成］
広告画像生成装置１は、後述の機能を備える家庭用又は業務用の電化製品である。広告画像生成装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置、携帯電話、携帯情報端末に加え、スマートフォン、タブレット端末、ネットブック端末、スレート端末、電子書籍端末、携帯型音楽プレーヤ等の情報家電であってよい。
【００７２】
［各機能の説明］
図３に基づいて、各装置の構成について説明する。
【００７３】
広告画像生成装置１は、制御部１１として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ），ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、入出力部１２として、制御部で制御したデータや画像を出力表示する表示部を備え、かつ、ユーザやサポート者からの入力を受付けるタッチパネルやキーボード、マウス等に加え、外部機器で撮影した画像を取り込む入出力デバイスを備える。また広告画像生成装置１は、通信部１３として、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス又は、第３世代移動通信システム等のＩＭＴ−２０００規格に準拠した無線デバイス、そのほか無線通信規格に対応したデバイスを備える。
【００７４】
加えて、広告画像生成装置１は、データやファイルを記憶する記憶部１４として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等による、データのストレージ部を備える。広告画像生成装置１は、記憶部１４に、広告効果データベース５１、広告効果推定モデル５２を備える。
【００７５】
広告画像生成装置１において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことで、入出力部１２と協働して、生成パラメータ群取得モジュール１５、広告画像生成モジュール１６、広告画像取得モジュール１７、広告性向因子群入力受付モジュール１８を実現する。広告画像生成装置１において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことで、通信部１３と協働して、広告効果取得モジュール１９、広告画像出稿モジュール２０を実現する。また、広告画像生成装置１において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことで、記憶部１４と協働して、広告効果記憶モジュール２１、広告効果推定モジュール２２、広告効果推定モデル学習モジュール２３、広告性向因子群変換モジュール２４を実現する。
【００７６】
［広告画像出力処理］
図５は、広告画像生成装置１が実行する広告画像生成処理のフローチャートである。上述した各装置のモジュールが行う処理について、本処理にて併せて説明する。
【００７７】
初めに、広告画像生成装置１の生成パラメータ群取得モジュール１５は、生成パラメータ群取得処理を実行し、生成パラメータを取得する。
【００７８】
［生成パラメータ群取得処理］
図６は、広告画像生成装置１が実行する生成パラメータ群取得処理のフローチャートである。上述した各装置のモジュールが行う処理について、本処理にて併せて説明する。なお、ここでいう値の取得とは、ユーザからの入力を受け付けたり、所定の値を参照したり、一部の値からその他の値を生成したり、無作為な値を生成したり、といった手法や、これらの手法の組み合わせであってよい。
【００７９】
なお、本処理は、広告を生成する際の生成パラメータ群を取得する処理であって、本発明の効果の一つが、広告画像を生成し、広告画像を配信した際の広告効果を学習し、より改善された広告効果の推定により、広告画像の再生成をすることにあることを考えれば、生成パラメータ群が都度無作為に与えられたとしても、問題はない。
【００８０】
しかしながら、現実世界の利用態様に照らせば、企業等が何らかの広告を行う際に、初期状態とはいえ無作為に生成された画像をそのまま配信することは好ましくない。また、広告画像を生成する各段階において、なるべく広告効果が高い画像を生成することで、広告効果の改善を促進することが可能である。そこで、以下では、利用者から広告の目的や、利用者の望む広告の性向について入力を受け付けることで、より広告効果が高く見込まれる生成パラメータ群を取得する方法について記載するものである。
【００８１】
初めに、広告画像生成装置１の広告性向因子群入力受付モジュール１８は、利用者たるユーザから、広告の関連する業界、及び広告の目的の入力を受け付け、又はデータ解析により解析を行う（ステップＳ２１）。解析の方法として、例えば、クラス分類のために設計された学習モデルを利用することで、ユーザが入力した単語や、ユーザが入力したＵＲＬに記載されたページ内容を取得し、業界や目的を推定することが挙げられる。
【００８２】
ここで、広告の関連する業界と、広告の目的とは、ユーザが広告を配信する上で、広告の内容に関連する業界や、何のために広告配信を行うかについて、それぞれ予め類型化し分類したものである。業界の一例として、ＥＣサイト、パソコン、ワイン、資格、といったものが挙げられるが、分類の粒度も含めこれに限られない。また、目的の一例としては、セール、メール登録の導入、セミナー申込、資料請求、等が挙げられるが、業界と同様に分類の粒度も含めこれに限られない。これらの入力を受け付ける理由の一つとして、ワインの広告と安売りの広告は見た目が全く異なるように、広告はその業界と目的によって、性向が決定し、内容に大きく制約を持たせることが可能であるためである。
【００８３】
次に、広告画像生成装置１の広告性向因子群入力受付モジュール１８は、ユーザから、業界、目的以外の広告性向因子群の入力を受け付ける（ステップＳ２２）。ここで、広告性向因子群とは、広告の性向を表す一以上の因子の集合であり、例えば、温かみ、高級感、男性的、といったものを指す。逆の意味を表す広告性向因子群として、クール、割安感、女性的、といったものを入力することも可能である。
【００８４】
次に、広告画像生成装置１の広告性向因子群変換モジュール２４は、入力を受け付けた広告性向因子群を、生成パラメータ群に変換する（ステップＳ２３）。ここで、生成パラメータ群とは、生成パラメータ群とは、後述の広告画像を生成する際に参照されるパラメータ群であり、広告画像を構成する要素を指定する働きをする。例えば、文字の色やグラデーション、フォントの種類、位置、大きさ、傾き、影、境界線、エンボス加工の有無や大きさ、テキストの内容、といったものが生成パラメータ群である。その他、商品画像の種類や位置、大きさ、背景画像の種類や繰り返し、これらの要素の重なり順等が挙げられ、またこれに限られない。生成パラメータ群は、それを基に広告画像が生成できればよく、必ずしも一の組み合わせの生成パラメータ群から生成される広告画像が、一つに特定されなくてもよい。
【００８５】
なお、上述の広告性向因子群の変換の規則は、予め定められたものがあってよく、例えば「温かみ」が性向として入力されていれば、文字色を赤色と橙色にする、といった変換規則や、「高級感」が入力されていれば、文字のフォントを明朝体にし、封蝋の背景画像を使う、といった変換規則が予め設定されていてよい。
【００８６】
これらの広告性向因子群が、どこまでの自由度で入力できるかは、実施形態によって異なる。例えば、入力可能な広告性向因子が限定列挙されていれば、取り得る広告性向因子群の組み合わせ全てに対して、変換ルールを予め設定していれば足りる。一方で、広告性向を多次元空間上でベクトル表現し、ユーザから、フリーワードで入力された単語がどのベクトル表現にあたるかを推定可能な回帰モデルを用意していれば、広範な広告性向因子の表現に対応して生成パラメータ群に変換することが可能である。
【００８７】
また、これらの広告性向因子群が、どこまで具体的に指定できるかも、実施形態によって異なっていてよい。一例として、より具体的な「赤色を多用した」といった広告性向因子が指定可能であってもよい。この場合、色に関する生成パラメータのほとんどが赤に固定される変換規則が考えられる。一般に、抽象的な広告性向因子を解釈可能であるほど、ユーザの入力の負担が低くなるとともに、取り得るパラメータ群の値域が大きくなり、より多様な広告画像を生成できるという関係にある。
【００８８】
最後に、広告画像生成装置１の生成パラメータ群取得モジュール１５は、生成パラメータ群のうち未取得の部分があれば、その入力を受け付け、又は生成する（ステップＳ２４）。例えば、表示したいテキストをユーザから入力として受け付けたり、また広告の目的に対応した辞書を参照し、「大安売り」や「送料無料」といったテキストをパラメータに設定したりしてよい。
【００８９】
なお、上記のパラメータの取得や変換においては、無作為性を完全に排除する必要はない。それによって生成される広告画像に多様性が生まれるためである。なお、無作為性を持たせるのは、後述の広告画像を生成するステップであってもよい。
【００９０】
以上が、生成パラメータ群取得処理の処理手順である。広告画像生成処理に戻り、次に、広告画像生成装置１の広告画像生成モジュール１６は、取得した生成パラメータ群から、広告画像を生成する（ステップＳ１２）。具体的には、生成パラメータ群で指定された画像やフォントを読み込み、各要素を配置したり、文字を描画したりする。
【００９１】
図７は、生成パラメータ群と、生成パラメータ群を元に出力される広告画像の一例を示した図である。図７においては、二つの生成パラメータ群７０１と７０５が示され、それらから生成された広告画像７０２と７０６がそれぞれ示されている。
【００９２】
図７において、生成パラメータ群７０１と７０５は、広告の関連する業界は同一であるものの、広告の目的と、その他の広告性向で異なっている。生成パラメータ群７０１においては、広告性向に「割安感・温かみ」が指定されているため、文字７０３は親しみやすいフォントで、お買い得感が強調されるような印象になっている。一方で生成パラメータ群７０５においては、広告性向に「高級感・クール」が指定されているため、文字７０７は洗練されたようなフォントで、ブランド感を意識させる表現になっている。商品画像７０４と７０８は共通であり、全体のレイアウトも同一であるが、広告画像７０２と７０６は異なる印象を与えており、結果として、クリック率や、クリックした後のユーザの購入率にも影響を与え、広告効果も異なると考えられる。
【００９３】
次に、広告画像生成装置１の広告画像出稿モジュール２０は、生成された広告画像を出稿する（ステップＳ１３）。いわゆるアドネットワークと呼ばれる広告配信ネットワークにおいては、ＡＰＩと呼ばれるアクセスポイントに、画像や広告料といった情報を送信することで電子的な出稿が可能であるものが多いので、これを用いれば高速かつ人手を介さずに出稿が可能である。なお、例えば広告画像生成装置１がダイレクトメール配信のシステムと接続され、紙媒体に印刷されるために出稿されてもよく、電子的な手続きで完結していれば、出稿先はアドネットワーク上に限られない。
【００９４】
次に、広告画像生成装置１の広告効果取得モジュール１９は、出稿された広告画像が配信され、どのような広告効果を挙げたかを取得する（ステップＳ１４）。広告効果とは、広告の配信数や、配信数、ユニークユーザ数に対するクリック率、コンバージョン率といったものが挙げられ、これに限られない、計測可能な数値を指す。アドネットワークであれば、これらの数値はリアルタイムに高精度な値が取得可能である。ダイレクトメールや看板といった物理媒体の場合は、広告画像と関連した値のみを正確に計測することは難しいが、これらの管理システムと接続され、広告効果を取得してよい。
【００９５】
次に、広告画像生成装置１の広告効果記憶モジュール２１は、記憶部に備える広告効果データベース５１に取得した広告効果を広告画像と関連付けて記憶させる（ステップＳ１５）。ここで、広告効果データベース５１に記憶される広告画像は、画像そのものの形式であったり、生成パラメータ群の形であったり、前述の畳み込みニューラルネットワーク等によって画像を変換した特徴量の形式であってもよい。
【００９６】
次に、広告画像生成装置１の広告効果推定モデル学習モジュール２３は、記憶部に備える広告効果推定モデル５２を、前述の広告画像と広告効果を用いて学習する（ステップＳ１６）。ここで、推定モデルとは、広告画像を入力として、出力となる広告効果を推定可能なモデルであれば、その種類を問わない。いわゆる深層学習と呼ばれる畳み込みニューラルネットワークモデルがその一例であり、既知の広告画像と広告効果の組み合わせを教師データとして与えることで、推定精度がより上がっていくと考えられる。
【００９７】
なお、推定モデルは複数のモデルの組み合わせであってもよく、例えば広告画像を特徴量に変換する部分には畳み込みニューラルネットワークを使い、その特徴量と広告効果の推定部分にはＳＶＭや線形回帰といった他のモデルを用いて、学習は一部のモデルだけで行ってもよい。また、学習は、都度モデルを一から学習させても良いし、差分のみを学習させるいわゆるオンライン学習を行ってもよい。
【００９８】
また、推定モデルを時系列に対応可能なリカレントニューラルネットワークとして設計するとともに、広告効果を時系列で取得及び入力し、学習させることで、広告画像の広告効果を時系列上の変化として推定することが可能である。一般には、広告効果は長期に配信することで下がって傾向にあるため、複数の広告画像を予め準備し、適切なタイミングでそれぞれ出稿することで、一の広告画像を配信し続けるよりも、全体の広告効果を高めることが可能である。
【００９９】
なお、このような広告画像の広告効果の推定は、広告画像生成モジュール１６で生成した広告画像のみに限られず、別の経緯で作られた広告画像を、広告画像取得モジュール１７によって取得し、同様に効果を推定してもよい。
【０１００】
次に、広告画像生成装置１は、広告画像の更新の有無を判断する（ステップＳ１７）。更新の頻度として、予め所定の値が与えられていたり、ユーザが直接入力したり、直近の広告効果が一定の値を下回っているかの判断によって決定したり、前述の時系列解析によって算出されたタイミングを参照したりしてよい。広告画像の更新を行わない場合（ステップＳ１７：「ＮＯ」の場合）には、次回の広告画像の更新まで、広告画像生成装置１は停止し、広告画像生成処理を終了する。一方で、広告画像の更新を行う場合（ステップＳ１７：「ＹＥＳ」の場合）には、続けて、生成パラメータ群の最適化を行う（ステップＳ１８）。
【０１０１】
生成パラメータ群の最適化において、広告画像生成装置１の広告効果推定モジュール２３は、前述の広告効果推定モデル５２を用いて、広告効果の推定値がより高くなるような生成パラメータ群を取得する（ステップＳ１８）。なお、ここでいう最適化は、一般に行われる最適化と同様に、必ずしも厳密解でなく、近似解であって良い。
【０１０２】
最適化の具体的な手法として、例えば生成パラメータ群のうち、無作為に生成可能な部分のパラメータを無作為に生成し、それによって生成される広告画像の広告効果を繰り返し推定することで、最も広告効果の推定値が高い広告画像を記憶しておき、その更新が一定回数以上なかったところで、その広告画像を最適値とみなす、といった手法が利用可能である。
【０１０３】
また、生成モデルと呼ばれる機械学習モデルの利用も挙げられる。生成モデルは入力を再度復号するようなネットワークモデルである。生成モデルの一例として、ＤＣＧＡＮ（Ｄｅｅｐ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）といったものが発表されている。ここで生成モデルを用いることで、広告効果を新たな入力として、元の入力たる広告画像を生成することができる。なお、ＤＣＧＡＮにおいて、現状では出力画像がぼやけてしまうという課題があるが、本実施例では直接広告画像を生成せず、生成パラメータ群を生成するため、それから広告画像を生成する広告画像生成モジュール１６が生成パラメータ群を解釈することにより、ぼやけていない広告画像が生成可能である。
【０１０４】
以上が、広告画像生成処理の処理手順である。
【０１０５】
上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ，情報処理装置，各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
【０１０６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１０７】
１  広告画像生成装置、５１  広告効果データベース、５２  広告効果推定モデル
【図１】
2018077615.tif 000003
【図２】
2018077615.tif 000004
【図３】
2018077615.tif 000005
【図４】
2018077615.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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