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ソネット・メディア・ネットワークスは4月12日、DSP(Demand Side Platform:広告主の広告配信効果を最適化するためのプラットフォーム)「Logicad」において、「オーディエンスターゲティング配信」の精度向上を目的としたエンジンの刷新を行ったと発表した。

「Logicad」は、大規模な配信ログ、オーディエンスデータを高速かつ安定的に処理できるシステムインフラを備え、独自のアルゴリズムを用い、RTB(リアルタイム入札)にも対応した自社開発の広告配信最適化プラットフォーム。

「オーディエンスターゲティング配信」は、各ユーザーのWebサイト上における行動履歴の解析を行うことで、あらかじめすべてのユーザーの性別、年代、興味カテゴリーを推定し、広告主が要望する属性のユーザーに向けた配信を可能とするもの。

新たなエンジンとして、ソニーグループで培った最先端の機械学習技術をもとに、同社R&Dメンバーが開発した人工知能「VALIS-Engine」を搭載。これは、「Logicad」の膨大なログ情報を解析し、さまざまな課題に対して高精度な答えを導き出すエンジンで、独自の機械学習アルゴリズムをベースに、離散特徴量や連続特徴量を用いて、精度を高めることを特徴としている。

これにより数万次元の特徴量を活用した高精度な推定が可能になり、ユーザーの性別、年代のターゲティング精度が飛躍的に向上するため、広告効果のさらなる最適化を実現するという。

(Aries)