13:00 〜 13:20
[4D2-OS-33b-04] 広告デザイン改善のための代替案生成手法
キーワード：広告生成、デザイン改善、機械学習
広告代理店におけるデザイナーは, 広告デザインを作成した際に, 改善の方向性を見出すことが難しく, 広告を効率的に作成しづらいという課題がある. ここで, 作成したデザインに対して複数の代替案を提示することができれば, デザイナーはそれらと自身のデザインを比較検討することで, 効果的なデザイン要素や配色を把握しやすくなり, より高品質な広告を作成できるようになる. 本研究では, 過去の広告データを学習したモデルを用いて, 新たに作成された広告に対し具体的な改善の示唆を与える手法を提案する. まず, 広告画像から一番目立つビジュアルや広告文などの各要素の色や配置を特徴量として抽出し, 決定木モデルを学習する. その後, 新しい広告に対しては, 予測に対する各特徴量の重要度を計算できるTree SHAPを適用し, 改善が必要な特徴量を同定する. ここで同定した箇所に対してヒューリスティックな変換を行うことによって, 代替案となる広告デザインを複数生成する. 本手法により生成された広告デザインは, デザイナーが改善の指針を得ることができる代替案として機能することがわかった.
講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。