自社データを学習させ、オンライン広告の制作効率化と広告効果の最大化を目指す

サステナブルな事業変革を促進するAIソリューションの開発会社、株式会社Recursive（本社：東京都渋谷区、代表取締役：ティアゴ・ラマル、日本語名：リカーシブ、以下「Recursive」）は、通信大手のKDDI株式会社（以下「KDDI」）から、同社の広告物をデータ駆動型で生成するAIモデルの開発を受注し、開発を開始したことをお知らせします。Recursiveが開発する同AIモデルは、KDDIグループとその傘下にある各ブランドのコンセプトや顧客層の特性を考慮するだけでなく、KPIの予測に基づいた広告物の制作を可能にし、バナーなどの広告物や画像素材をより効率的かつ効果的に制作することを実現します。一般的に、画像編集・作成を目的とした生成AIの研究開発や活用は、テキスト生成に比べて遅れをとっている傾向があるほか、設定したKPIの予測に基づくデータドリブン（データ駆動）型の生成AIモデルは、広告制作と運用に新たな可能性を切り開く、画期的な取り組みとなります。本AIモデルは、2024年秋頃に開発が完了する予定です。
【背景と現状の課題】
近年のSNSの急速な発展に伴い、オンライン広告の重要性が一層高まっています。広告主は、従来のマスメディアとは異なるオンラインの視聴態度や各プラットフォームの特性を考慮し、柔軟かつ迅速に広告デザインや構成を制作する必要があります。しかし、各プラットフォームに最適化させた、訴求力のあるオンライン広告を制作するには、従来の広告より制作工数が多いため、いかに効率的に制作できるかが課題となっています。さらに、より素早くPDCA（計画・実行・評価・改善）サイクルを回し、広告の効果を最適化かつ最大化できるかも求められています。

一方KDDIでも、広告制作プロセスにおける制作業務の効率化とPDCAサイクルの高速化が課題となっています。さらに、KDDIはグループとしてさまざまなブランドを傘下に抱えているため、各ブランドや製品・サービスのブランディング、顧客像、コンセプト、仕様、訴求ポイント、表記を広告制作の早い段階から考慮し、効率的に最適化しつつも、量産化の実現も期待されています。

【取り組みの概要】
こうした背景を踏まえてKDDIのオンライン広告制作における最適化・効率化・量産化を実現すべく、Recursiveは主に二つのことを実行できる生成AIモデルを開発します：
ブランド・アイデンティティに沿った広告物や画像素材の生成：制作の早期段階から各ブランドの特性やニーズ（ブランディング、顧客像、コンセプト、仕様、訴求ポイント、表記など）を反映させ、広告掲載先のプラットフォームに合わせた広告デザインを生成します。これにより、従来では手作業で行われていた業務の工数を削減し、効率化させます。

KPIを予測し、広告効果が最大化される広告物採用の判断：広告物のKPIを予測し、KPIに基づいたデザインの優先順位付けを可能にします。これにより、KPIのデータに基づいた「データドリブン」な広告物の制作を実現できます。