効果の高いバナー広告(画像・動画)を制作し続けるための効率的な制作フローを支える素材生成機能を研究開発しています。特に、バナーの主要な要素である、コピーや人物画像・商品画像を効果に基づいて生成する技術の開発が主要なテーマです。デザイナーが効果の高い素材を探したり作ったりする手間を減らし、デザインに注力できる状態を目指します。

Member

DS/ML/MLOps Engineer : MLを中心とした生成機能の研究開発と社会実装が責務。課題定義から、手法のサーベイ・実験と評価・プロダクション化（APIやデータパイプラインの実装）までを担う。
Engineering Manager : プロダクト開発の方針に責務をもつ
Frontend / Backend Engineer : 生成機能をデザイナーに提供するためのWeb UI およびバックエンドの開発
Buisiness : 生成を活用したデザイナーの制作ワークフローと、その実現に必要な機能を定義する
User : デザイナー

使用している主な技術

OpenAI, vLLM, Diffusion model, BigQuery, Cloud Run, GKE, PyTorch, OCR, Data annotation,Prompt Engineering,Metric Learning

広告コピーの生成

解決したい課題/ ユースケース

広告において、キャッチコピーはユーザに直接的にメッセージを伝えることのできる重要な要素です。しかしながら、法律、クライアント指示、広告の構図や背景素材などの制約を守りつつ、多様で高品質なコピーを生成することは、最新のLLMをもってしても容易ではありません。また、広告業界における「高品質」という言葉の意味は明確ではなく、人間の感覚を十分に反映した単一の評価指標は現状存在しません。
私たちのチームでは、これらの課題を解決するべく、商品のランディングページ、過去使用されたコピーや広告画像などの情報を利用したコピー生成手法の研究開発を行っています。また多様性・制御性など、定量的な評価指標を組み合わせて人間の感覚に近い評価を目指しています。

画像素材の生成

解決したい課題/ ユースケース

人物や商品の画像は広告の主要な要素の１つで、ユーザーの目を引き、商品の価値を伝え、直接的または間接的な共感を生み出して効果を高めたりする役割を持ちます。
従来の広告制作では、モデルの起用、スタジオやロケでの撮影、背景と被写体との合成などの手間のかかる作業を通して素材を用意する必要がありました。
私たちのチームは、最新の画像生成技術を活用し、効果の高い高品質な画像を生成するシステムを開発しています。一般的には手法が確立されていない、商品を正確に描画する画像生成を実現し、配信して高い効果を出すなど、独自技術の研究開発も行っています。

関連リンク

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