アライドアーキテクツ株式会社（東京都渋谷区、代表取締役社長：中村壮秀、証券コード：6081）は、UGC（＝User Generated Contents、ユーザー生成コンテンツ）を活用したSNS広告クリエイティブプラットフォーム「Letro（レトロ）」において、InstagramなどのSNS上に投稿された画像・動画などのUGCを活用した広告クリエイティブの効果を事前予測する人工知能「MILA（ミラ）」を搭載することを発表いたしました。「MILA」の搭載によって企業は、より広告効果が高いクリエイティブを、より少ない工数で出稿することが可能となります。

■広告業界の抱える課題
近年、インターネット広告の急激な増加に伴いアドテクノロジー（広告技術）領域が大きな進化を遂げていますが、アドテクノロジーではコントロールが難しいクリエイティブ領域も変革期を迎えています。以前は広告を見るか見ないかをユーザー自身が決めることができる「ウォール型」が主流でしたが、現在はコンテンツとコンテンツの間に広告が表示される「インフィード型」が増え、広告内容への興味の有無にかかわらずユーザーの視界に入りやすくなりました。それゆえ、特にSNS広告では、ユーザーのフィードに馴染む「生活者視点」のクリエイティブ、つまりUGCを広告クリエイティブに活用することで、企業はユーザーへ商品・サービスの価値や魅力を伝えやすくなります。
しかしどんなに優れたクリエイティブでもいずれ広告効果が低下していくため、そのたびに適切なクリエイティブを調達し続けることがクリエイティブの質・量の両面で困難であり、広告効果の維持が難しいということが広告業界の抱える大きな課題となっています。

そこで「Letro」では、広告クリエイティブの効果を事前に予測できる人工知能「MILA」を搭載することで、高い広告効果を長く維持するために適切な質・量のクリエイティブを適切なコストで活用することが可能となりました。

■「Creative Tech」構想の第一弾、AIが広告クリエイティブの効果を事前予測
当社が提唱する「Creative Tech（クリエイティブテック）」構想は、クリエイティブをテクノロジーで科学することで、ユーザーと企業双方にとって、より良い広告クリエイティブがより少ない工数で配信され最適化されることを目指しています。
「Letro」は、Facebook広告APIと連携し、UGCの「収集」から利用許諾などの「確認」、そして「活用」までをワンストップで行うサービスとして提供してまいりました。このたび「Creative Tech」構想の第一弾として人工知能「MILA」を新たに搭載することで、それぞれのUGCを画像解析したコンテンツ要素や、過去の広告出稿データなどのパフォーマンス要素を独自のデータとして蓄積・分析し、SNS上に大量に存在するUGCのなかから、過去に広告効果の高かったクリエイティブと共通する要素をもつUGCを見つけ出し、広告効果の高いUGCを事前に予測・提案する機能が追加されました。
企業は、大量のクリエイティブの中から過去の実績をもとに有効と判断されるクリエイティブを探す作業をテクノロジーに委ね、そのコストを削減し、広告効果の低下時にも新たに有効とされるクリエイティブを「MILA」から提案され続けることで、広告効果を維持することが可能になると当社は考えております。

当社では今後も、「Creative Tech」構想のもと、クリエイティブをテクノロジーで科学することで、UGCを活用した企業の効果的なSNSマーケティング施策を積極的に支援してまいります。

＜アライドアーキテクツとは＞
「ソーシャルテクノロジーで、世界中の人と企業をつなぐ」というミッションのもと、企業がFacebookやTwitter、InstagramなどのSNSを効果的にマーケティング活用するための様々なサービス／ソリューションを提供する、国内最大級のSNSマーケティング専業会社です。これまでに4,000社以上と取引実績を持ち、約400万人のSNSユーザーネットワークを擁しています。2012年よりグローバル展開を開始し、現在は中国や東南アジアなど世界に向けてサービスを提供しています。

＜アライドアーキテクツ株式会社 会社概要＞
・代表者 ： 代表取締役社長 中村 壮秀
・所在地 ： 東京都渋谷区恵比寿一丁目19-15 ウノサワ東急ビル4階
・URL ： http://www.aainc.co.jp
・設立 ： 2005年8月30日
・事業内容 ： SNSマーケティング支援事業

＊ Instagram(R)はFacebook, Inc.の商標または登録商標です。
＊ その他、本プレスリリースに記載している会社名および商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。

プレスリリース情報提供元：＠Press