ミライネージは小売店舗内のサイネージ広告プラットフォームで、提携している小売事業者の実店舗に設置されたサイネージに動画広告を配信することができます。販売促進および商品認知に繋がる「店舗メディア」の確立を目指しており、店舗内ユーザー行動の計測や広告効果分析に基づいた配信運用を強みとしています。

Member

DataScientist : データ分析・配信ロジックの検証および実装
Product Manager : プロダクト全体のマネージメント・ロードマップ作成
Software Engineer : サーバーサイド開発・管理画面開発・android アプリ開発
Business : ビジネスプランの策定・配信管理・ビジネス用件をまとめる

使用している主な技術

Python, Scala, Snowflake, Tableau, dbt, ECS Fargate, RDS, Lambda, Sage Maker, LangChain, LangGraph, Azure OpenAI Service, A/Bテスト, 因果推論, DiD, CausalImpact, 組合せ最適化, 混合線形整数計画問題, 統計モデル

数理最適化を用いた広告配信システム

解決したい課題/ ユースケース

ミライネージでは数千〜数万の店舗数を持つ小売業者に対するサイネージ広告配信システムを提供していますが、このシステムでは各店舗のサイネージにそれぞれどのような広告を配信するかを制御する必要があります。店舗によって配荷されている商品が異なり、各広告主が訴求のターゲットとする対象ユーザー層も異なることから、多数のサイネージ広告枠への広告割り当ての問題は複雑な組み合わせ問題となっています。

この課題に取り組むために、広告割り当てを数理最適化の問題として定式化し、ビジネス的な制約に対応する拘束条件のもとで目的関数を最大化する解を探索するシステムを構築しています。ここでいう目的関数とは、それぞれの広告主の配信目的に対応する指標で、顧客へのリーチの最大化や予算の均等な消化といったものを表しています。

最適化問題を構成する際に、小売が保有するレシートデータ（ID-POS）や店舗特性・気象特性などの情報を考慮することで、より効果的な広告配信を実現するシステムを完成させることを目指しています。

屋内計測技術の実店舗への活用

解決したい課題/ ユースケース

インターネット広告の分野では表示された広告に対するユーザーの反応を計測することができますが、実店舗を対象とするサイネージ広告では来店者の行動変容を計測するのが容易ではないという課題があります。店舗では商品の購買データは収集していますが、サイネージ広告の配信が与えた影響を評価するためには、来店者の店内行動を計測するための技術を導入することが不可欠です。

ミライネージでは、サイネージ付近にAIカメラを導入し、サイネージ前を通過した人物の年齢・性別といったデモグラフィック属性や広告視聴有無の計測を行なっています。また、複数のAIカメラを用いて同一人物の店内経路を追跡するマルチ・カメラ・トラッキング（MCT）という技術を活用した分析プロダクトの可能性も検証しています。

現在、計測データの収集と利用を明示した小規模な実験店舗において、MCTを始めとするさまざまな計測技術の検証を行なっており、実際の店舗における効果検証に活用できる計測技術の確立を目指しています。

関連リンク

https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=24848
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=25832
https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/39984/