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セプテーニ、「第28回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2025)」にて論文が口頭発表に選定

AIによる動画広告の効果予測と広告クリエイティブの自動生成・最適化技術の進化を目指す

株式会社セプテーニ(本社:東京都新宿区、代表取締役社長:清水 雄介、以下「セプテーニ」)と、東京大学 大学院情報理工学系研究科・山崎研究室による共著論文が、画像認識・理解分野のシンポジウム「第28回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)」にて口頭発表に選定されました。

【「第28回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2025)」について】
https://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2025/index.html

【共著論文について】
■研究背景
セプテーニでは、東京大学 大学院情報理工学系研究科・山崎研究室と2018年より産学連携を進めております。これまで蓄積してきた広告クリエイティブに関するデータをもとに、ディープラーニング(深層学習)をはじめとする機械学習技術により、クリエイティブ単位での広告効果の事前予測、予測根拠となった要因の可視化、改善案の提示・美的感覚の調整といった制作サポートの実現を目指して研究を進めてまいりました。

■口頭発表に選定された論文について
<論文タイトル>
「基盤モデルによる視覚的評価を用いた動画広告の効果分析」

<発表者>
田邉 克晃 (東京大学)
増田 俊太郎 (東京大学)
劉 岳松 (Septeni Japan株式会社)
丹治 直人 (Septeni Japan株式会社)
勢〆 弘幸 (Septeni Japan株式会社)
肖 玲 (東京大学)
山崎 俊彦 (東京大学)

<研究内容>
本研究では、マルチモーダル基盤モデル(GPT-4o)を活用し、動画広告の視覚的な意味内容を特徴量として抽出することで、広告配信前に高精度にクリック率を予測する技術を提案しました。
クリック率の高い動画広告と低い動画広告からクリック率に影響を与える要素を自動的に抽出し、これらの要素に対する内容記述を既存のクリック率予測モデルに組み込み分析しました。その結果、クリック率の予測精度が改善されることを確認しました。本研究の成果によって、人間が解釈可能な意味要素に基づく動画広告の分析が可能になり、より効果的な広告制作の指針が得られることが期待されます。

また、同シンポジウムでは、以下の論文のポスター発表が行われました。

■ポスター発表を行った論文について
<論文タイトル>
「Content-Aware Layout Generation with Large Language Models」

<発表者>
付 琛 (東京大学)
劉 岳松 (Septeni Japan株式会社)
丹治 直人 (Septeni Japan株式会社)
勢〆 弘幸 (Septeni Japan株式会社)
易 聖舟 (東京大学)
肖 玲 (東京大学)
山崎 俊彦 (東京大学)

<研究内容>
本研究では、大規模言語モデルの適応性を活用し、テキスト指示により多様な広告レイアウトを生成する新たなフレームワーク「Layout Generator」を提案しました。
レイアウト生成を、HTMLシーケンス生成タスクとして定式化し、大規模視覚言語モデルを訓練することで、テキスト指示と画像コンテンツの両方を考慮しながら、多様かつ品質の高いレイアウトを生成することが可能になりました。この技術により、高品質な広告レイアウトを効率的に生成することを目指します。

■今後の応用と展開
これらの研究成果は、AIによる広告制作支援やより良い広告レイアウト生成への活用が期待されます。
今後も、AI技術と人との共創によって、より品質の高い広告制作の実現を目指し、研究・開発に努めてまいります。

【本論文・研究に関するお問合せ】
Septeni Japan株式会社 ソリューションテクノロジー領域 丹治・伊藤
E-mail:ai_sep@septeni.co.jp

【報道に関するお問合せ】
株式会社セプテーニ・ホールディングス CEOオフィス 広報部 広報課 大沼・小嶋
E-mail:koho@septeni-holdings.co.jp

■株式会社セプテーニの会社概要
主な事業内容  デジタルマーケティング支援事業
本社所在地   東京都新宿区西新宿8-17-1 住友不動産新宿グランドタワー28F
代表者     代表取締役社長 清水 雄介
会社URL    https://www.septeni.co.jp/