広告会社におけるORの適用事例
瀬戸口 香………l………‖州Il…‖‖‖‖川l………ll……州l……ll……l……l………‖＝‖＝州…仙…………………lll……llll…l…l……llllllll……………………川Il……l‖‖‖州l……l……………l…………11t…tl…l…………‖‖‖＝州………l…l

2．広告到達レベル効果とモンテカルロ・シ

1．はじめにミュレーション

コミュニケーション活動を主たる手段として，クライアント川の問題解決を目的とする広告会社における2．1課題・目的

主要業務内答は，コミュニケートすべき中身の制作と，メディア・プランニング業務は広告効果と費用との伝達手段の選択とに大きく分類される．前者はクリエ兼ね合いで判断される．費用はいずれの業種でも同様イティブと呼ばれる広告表現の制作業務であり，後者であろうが仕入れ能力によって強く影響を受けるが今はメディア・プランニングの立案業務となる．視点を回は議論の対象外とする．広告効果に関しては多くの少しずらして眺めると前者では「効果」が，後者では考え方があるが，「効率」が中心課題となる．ORの適用ということにな「媒体到達→広告到達→心理変容→行動」

るとクリエイティブ業務の或部分，たとえば，クライのレベルにそって考えるのが一般的であろうI3】．ここ

アントとの合意形成・意思決定場面でのAHP適用のでは，広告の到達レベルにおける効果を対象とする．

試みなども散見されるが，主たる事例はやはりメディ

そして，メディア・プランナーが種々の与件のもとにア業務における効率的な課題解決が多数派であろう．

作成した複数の実施案を，広告実施以前に「事前評価」

ここでは当社のコンピュータ・システムの中で広告計することによって，少しでもより効率的な代替案を確

画意思決定支援システム12】として日々利用されている

認し，クライアントのマーケテイング・コスト削減にモデル群の中から，ORを適用したものをいくつか紹貢献しようとする「評価型」モデル【4】を紹介することと介することとする．もとより，他社や海外においてはする．実際の出稿計画では単一メディア，単一ピーク多様で高度な適用がなされているであろうが，今回は一企業内での適用事例紹介ということでご了解いただ

表1 媒体計画書の例

きたい．

＊＊＊ 出 稿 蓑 ＊＊ヰ
＝DAIKOÅ口跡M．＝

さらに実務担当者らのハードな使用に耐えるタフで

域：東 京

ターゲット1：A錦柄ユーザ男性

業 種：雑品

ターーゲット写∴A附ザ姥

新 聞への対応として利用データそのものも重要な意味を持テレビ NTV 日本テレビ
月曜 火■ 水■ 木疇・金■ 土■ 日■

6時台 0 0 0 0 0 0 1
7時台 0 0 0 0 0 0 1っている．以下では，主題から少し外れて，取り扱い

12時台 1 1 1 1 1 1
17時台 1 1 1 1 1 1
18時台 1 1 1 1 1 1
19時台 1 1 1 1 1 1

データに関する紹介も多くなってしまっているが，「事例」紹介としては不可分の事柄でもありお許しいただ

別時台 1 1 1 1 1−D−○

土︳111︳111© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

日ロ

1997年5 月号

22時台 1 1 1
刀時台 1 1 1
以時台 1 1 1

鍋111

せとぐち かおり 株式会社大広 情報科学研究所

FMJJ−WAVE
月曜 火■ 水曜

回回

d一．4

過刊文♯
ラジオ

ジジ

色色AERA

嬢 臆ー一ベベ

きたい．

〒105港区芝公園2−4−1︼b

日本脚（朝）

日々変化の激しい市場を対象にしている以上その変化

全15段
全15段
全15段
全15段

■ロ

朝日新聞（朝）毎日新聞（朝）完売箭琵（朝）用技術も含めた情報工学の活用も必須であると同時に，

lU︳ロ

プラン‥1￣：予算 室料，00q∝D円

回回国回

しなやか なシステムとしては，コンピュータの利地（19）2日ル【5］の利用ということはほとんどなく，複数のメディ

表2 モンテカルロ・シミュレーション結果（一部）ア，ビークルの組合せ利用が一般的である．この時，与えられたターゲットに対してどのような組合せが最も効率的なのかをプランナーは現実可能な条件内で企画しなければならない．現実可能な条件とは，あるビークルがターゲットに対して効率的と判明されても諸般の事情で適切でないと考えられる場合や，ターゲッ
トの特性と広告コミュニケーション目標との兼ね合いなどから，必ずしも十分ではない情報下で何らかの具体案を作成しなければならない場合などを指す．
課題の中心は，メディア，ビークルの単独効果解明

乗ずることにより広告到達レベルでの最終効果を推計

ではなく，メディア・ミックス時におけるトータルでできるようにしている．ユニット別広告接触確率は，の「広告」到達を目的変数として取り扱わなくてはな

新聞については業界で伝統があり評価の高いA新聞らない場合である．さらに，担当商品・サービスとの社の業種別スペース別接触確率【9】を採用しているが，関係においてターゲットの絞り込みに関する自由度も雑誌媒体については独自に調査を実施している．ちな

できうる限り高いことが現実的には必須である．

みに，TV媒体，ラジオ媒体に関しては今のところ媒体

2．2 我々の方法

特性から判断して，ある時間帯の媒体接触を広告接触

これらの課題対策として我々が採用している解決策とみなして運用しているr10】．

は，業界できわめて標準的に多くの広告会社で利用さ以上のようなデータとアルゴリズムにもとづいたアれているVR（ビデオl）サーチ）社のACR【6］を基本的プリケーションを内製しホスト・ダム端末型のネットなデータとして採用し，中心的なアルゴリズムとしてワーク環境で日々活用している．表1，表2はそのアモンテカルロ・シミュレーション法を採用することでウトプットリストの一部分である．ACRテや−タの調査対応している．

項目内であればどのようなターゲット指定にも対応でACRは基本的には一般消費者を対象としたアンケき，かつリーチはもちろんフリケンシー分布【11】も簡単

ート調査の1つであるが，調査項目が多岐にわたってに知ることができ，きわめて実務面において多く活用いるのが特徴である．一般的なデモグラフィツク項目されている．ベテランメディアプランナーが最新の市はもちろん，ライフスタイル項目などに加えて，ブラ場動向やコスト条件を加味して作案した複数の代替案

ンド・レベルまでにおとした各種商品カテゴリーに対を，このモデルで事前にシミュレーションし，より効する利用実態を始め，ビークル・レベルにおける各種率のよいメディア計画案を科学的な裏づけデータで補媒体に対する接触をも同一サンプルについて測定する

強・提案することにより，クライアントの広告費運用といった一種のシングルソース・データⅠ7】としてきわの効率化に貢献している．

めてユニークな調査データである．

ここで算出される，印刷媒体（新聞，雑誌など）にこのデータから，我々はそのつど課題として与えらおけるリーチ・フリケンシーとGRPl12JはTV個人視れる任意のターゲットグループを切り出すとともに，聴率新時代を迎えて最近，より重要性が増加してきて各個別サンプルケースに対し出稿予定仝ビークルへのおり，将来への発展的利用拡大が考えられる．今後へ接触確率を毎回算出しシミュレーションに用いている．の課題としては，多メディア・多チャンネル化時代を具体的には，TV媒体では5分刻みの局別接触が日記目前にして信頼性の高い基礎データをどのようにして式で測定されているので，これをもとに求められる曜確保するのかが第一となろう．数百チャンネルになる

日・時間帯別を1つのビークルとみなした接触確率をと言われているCS放送やインターネット上での広告計算している．雑誌媒体では，数百のビークルについを想定した場合，課題は多い．てそれぞれ過去の表紙写真を見せて閲読の有無を測定している．これをベースにビークル別接触確率を算出するとともに，新聞を含む印刷媒体においては，別途独自調査等で測定したユニット別t8】の広告接触確率を

3．心理変容レベル効果とニューラル・ネッ
トワークの応用

3．1課題・目的
オペレーションズ・リサーチ

2丁8（20）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

表3 ニューラルネットワークで利用するデータフォーマッ

れをベースに実務家が事前シミュレーションできるシト（ダミーデータ）

高品名ステムを開発することである．
W ラジオ 新聞 紐誌

丁島名 GRP GRP GRP GRP知名寧1‖鱒り些些

購入

実務上の問題はいくつか指摘できるがその第1は，エースコック／浪速のラーメンーどやっ！J 2034．6 ◆5．2 36．8 27．9 55．5 36．2 9．6

分析に利用できるケース・データの数が少ないことが日清食品／カップヌードルスパイシーカレー 702．9 0．0 0．0 0．0 38．9 21．5 7．6

あげられる．心理変答レベル調査の費用が高く経済的

日清抑／コツのいらない天ぶら粉】掛ナ 174．了 0．0 11．1 7．9 65．3 44．5 16．7
ポッカ／まんなわ、おむすリ ボシカ／王んぢかおむ丁び

319・3 0・0 0・0 3・6 31・3

サントリー／C．C．L．点nlOn サ汁り￣／CC・L・−∩〜○〔

803・8 0・0 0・0 0・0 了5・0

キリンビ／ルフジ／さリリ

930．8． 0．0

0．019．6

47．9

東洋水産／ヌー大陸

6t；6．50．0 0．0

52．8 18．1

0，0

負担が重いことも一因ではあるが，それを克服したと

1118．80．0

0．0 0．0

47．9

280．8

0．0

0．0 0．0

9．7

1136．40．0

アサヒビール／チャティー

485．2

0．0

0．0 8．3

UCC／PARADISE TEA

lO30．40．00．0

サンヨー食品／こくらく麺
スタミナ食品／「勝ち」ソノーズ

ハウス食品／白鳥篭

0．0 0．0

3臥9

25．7
3．5

23．0

54．2

36．1 19．4

しても実務面で利用に耐え得るモデルを作成するため

4．9

9．7には，ターゲットと商品カテゴリーとの組合せによる0．0

フィルターをパスできるケース数はそれほど多くない．

4．9
28．5 13．2

さらにネーミングやクリエイティブの差，およびスト

0．0 14．6 1e．1

アカバッレジカなどマーケテイングカの差などが原因

直前のモデルが，広告効果を「広告の到達レベル」となって，データに大きなバラツキの発生するのは通に設定していたのに対し，次に紹介するモデルは効果常であることなどの問題も残る．過去にも何度となくを「心理変答レベル」に設定している．「心理変容」と重回帰分析を中心にモデルづくりにチャレンジしたが，は，広告に消費者が接触することによって，その商品一部媒体のパラメータがマイナスを示すことがきわめやキャンペーンについての「知名率」「理解率」「購入て多かったことなど，実用に耐え得るモデル作成は困意向率」などが変化することを指している．「率」であ難さが伴っていた．

る以上，なんらかのターゲットグループ集団内での効3．2 我々の方法

果を想定しており，個人レベルの効果はここでは考え

今回は，説明変数のデータをターゲットごとのていない．また，先ほどのモデルが費用面などの次元GRP，すなわちTRPとして推計するなど精度の向上においてきわめて精級な結果が求められていたのに対に努めたのと同時に，分析モデルとしてバックプロパし，ここでの課題は，マス4媒体をそれぞれどの程度ゲーション法による階層型のニューラルネットワークミックスして使用するのが広告目標に対し効率的なの理論を採用することにより，従来の問題点を一部克服かを，ザックリと概算するところにある．もちろん，することができた．しかし，バックプロパゲーション

実務的にはビークルレベルの検討ができるようなシミ法によるモデル化は，ケース数が少ない宿命にある広ュレーション・フェーズt13】

告業界の事例においては，感度が良すぎて，バラツキも設計されているが，ここでは煩雑になるので，それ以前の基礎部分についてのの大きなケースの影響を受けやすく業界人の直感に合み紹介する．

わない結果を示す場合も発生した．そこで，新たに「出表3はこのモデルで利用するデータの基本フォーマ稿量が増加すれば効果指標は増加することはあってもットを表わしている．「認知」「理解」「意向」の各指標減少することは考えられない」という「単調増加」性は当社独自のアンケ∵ト調査によって測定されたものの制約条件を付加することによって当面の課題解決にであるが，クライアントが実施したものや既存の2次データであってもさしつかえない．TV以下の4媒体ごとの出稿量はVR社とMRS社が提供するシンジケ率
名知ート調査の結果を採用している．特に昨今は「機械式個人視聴率調査」【14】が業界標準とみなされつつあり，当社もそれに積極的に対応している．さらに，新聞，雑誌の印刷媒体においても時代の要請にあわせて個人レベルのGRPを推計するシステムを併せて開発し，4媒体すべてにおいてTRP（Target Rating Points）を算出し，ターゲットに対しより精度の高い出稿統計の確保に成功している【15】．課題そのものはシンプル

テレばGRP・で，心理変容レベルの各指標を目的変数としてとらえ，u虻・：耶ご芯m取（帆（打（Cl鶏5ちTおP弧珊L楓Iコ翰ユニm
JJ■￣二1「1−▼■「＝r■「「1￣一丁1町；珊「J■了二「ナ▲■十hコナ

4媒体出稿量を説明変数とした関係を明らかにし，そ

図1制約付きニューラルネットワークでの結果の一部

1997年5月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（21）2丁9［2］ADSS（Advertising Decisibn Support System）

成功した．図1はその結果を視覚化したものである．と社内で呼称し，ホスト・ダム端型ネットワークで全

ちなみに，今回我々が抹用した「単調増加」制約方社につながっている．

式の有効性を確認するために，単調増加性・飽和性を［3］「広告ビジネス入門」平成8年（社）日本広告業協会

もつ関数に，幅を調整したバラツキを表わすノイズを編付加した少数の模擬データを発生させたケース群によって，重回帰モデル，バックプロパゲーション法との比較検討を行った【16】．その結果，重回帰モデルはノイなモデルの実現はなかなか難しい．
ション法との比較ではノイズが大きくなっても最小二乗誤差はそれほど増加せず，ある程度ノイズを吸収していることが確認できたある．限定部分における問題に関して有効な場合もあるが，実務上の多様な環境与件を満足させるようズの大きさには関係なくほぼ一定の平均二乗誤差となったがその値は大きかった．バックプロパゲー［4］一般的にはこれ以外に「最適型」と呼ばれるモデルが．また，実測データによるテストで［5］新聞一般を指す場合は「メディア」と呼び，具体的な新聞銘柄（例えば「朝日新聞」など）を指す場合は「ビークル」と呼び分けている．

［6］AudienceandConsumerReportの吟．毎年5月に全国7地区で実査される12〜69歳男女個人を対象とも同様に，予測精度の高い事が確認された【17】．
広告業における「広告効果モデル」に求められる「単調増加性」「飽和性」「データのバラツキが大きい」および「利用できるデータ数が少ない」などの制約環境にあって，今回の方式は，「実務向き」という観点に置した自記式調査．
［7］異なる多面的データを1つの調査システムで同時に測定したもの．
［8］広告スペースのこと．表4（ヒョウヨン）と呼ばれる「裏表紙」などは接触率が高い．

いて大きく発展させうる，エンジン部分として期待を［9］近年，面別接触率も公表されるようになった．

持っている．

［10］メディアの特性による差分を調整する合理的方法の開発は積年の課題である．

4．今後への課題［11］複数の広告出稿の結果，少なくとも1回以上その広

今回は，広告効果モデルへのORの適応に絞って，古くから実績のあるモンテカルロ・シミュレーション法と，最近開発したばかりの単調増加方式ニューラル

告に接触した人の比率をリーチと呼んでいる．また，リーチしたグループ内での平均広告接触回数をフリケンシーと呼ぶ．業界でフリケンシー分布と呼んでいるのは「広告接触回数別構成比率」のこと．

ネットワーク理論の応用を紹介した．今後も当業界に［12］GrossRatingPointの略で，延べ媒体到達率のこと．

おいてORを積極的に適応することによって，厳しい［13］C／S環境下での運用を目指してプロトタイプシス

クライアント要求に少しでも応えていきたいと考えてテム・ADSS−nを開発しチューンアッ70中である．

いる．機械式個人視聴率調査やPOSデータに代表さここでは，大きくモデルビルドのフェーズと，その結れるように，マーケティングや広告に関連したデータ果を媒体情報に連動させて広告計画をテストするシは溢れるように出現してきている．また，パーソナルミュレーションフェーズとに分けている．

コンピュータを中心とした情報工学の進歩も目ぎましい．一方，クライアントからはこれまでのような単純な要求にとどまらず「フリケンシー3回以上リーチの最大化」など高度な内容のものが突きつけられつつある．これら高度な要求に対し，従来からの理論はもと［14］PM（People Meter）方式と呼ばれ，被験者自らがリモコンボタンを押下することたよりTV視聴を24時間記録する．
［15］実務的には「時間」概念を導入し，加工を施したデータを基本にしている．
［16］谷口洋司・水野浩孝・矢島敬士（月立製作所），「広告よりGAなども含めた最近の考え方と情報工学とを効果予測のための制約付きニューラルネットワーク

視野にいれながら答えを返していけたらと念願してい学習方式」，平成8年電気学会電子・情報・システム

る．ご意見・ご忠告がいただけると幸いです．

部門大会報告．
［17］谷口洋司・水野浩孝・矢島敬士（日立製作所），「広告註

効果予測のための制約付きニューラルネットワーク［1］広告主，得意先のことをこのように呼ぶ．C／Sシス
テムでのクライアントのことではない．

280（22）

学習方式」，電気学会論文誌『電子・情報・システム部門誌』，電気学会，1997年5月号（予定）．

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オペレーションズ・リサーチ