AIによるクロスデバイス分析がついに。AIによるクロスデバイス分析がついに。WedAI:人工知能AIによるクロスデバイス分析がついに。アドエビスがマーケの常識を変えるTweet先日、少々衝撃的なニュースリリースが目に止まりました。PCで購入......といったクロスデバイスなユーザー行動は従来のCookie方式では観測できないかといってIDやメアドを基にしたら探査対象が会員オンリーになってしまうというわけでAI技術を活用してデバイス/ブラウザを横断した同一ユーザー類推を実現したとのこと。詳しく読むと「年間120億を超える国内のアクセスログデータとサードパーティーデータを、独自に開発したAI(人工知能)へ組み込むことにより...」といった記載も......。執行役員の中川さん、同エンジニアの内田さんに直接お話を伺ってきました。左が執行役員中川さん。内田さんはまさに本AIの構想から実装・精度検証まで統括された本職エンジニアさん約21%超。何の数字か分かりますか?実はこれ、『クロスデバイス』、つまり初回の情報接点と実際の行動(購入など)をおこなったデバイスやOSが異なるユーザーが全CV数に占める割合なんですよ。」まず冒頭取材陣が聞いた「なぜ今クロスデバイスユーザー類推をAIで?」という問いに対し、中川さんが語ってくれたのは、そんなリアルな数字の話でした。提供する”アドエビス”は、一言で言うと広告を管理して、その影響を評価するツールとなります。『どの広告が最終的なCVに対しどの程度の貢献をおこなったのか』を正しく評価し、広告運用改善サポートをしているツールなんですが、近年、ユーザーがPCやスマートフォン、タブレットなどの複数のデバイスを使うのが当たり前になってきました。なると既存の技術では、デバイス横断の行動を明確に計測することが難しくなってきていたんです。そこができなくなってしまえばアドエビスを企業が導入する理由(≒広告を正しく評価して運用を無駄なくやりたい)に応えられなくなってしまいますね。事情は分かりますが、果たして一体どうやって「AIによるデバイス/ブラウザ間をまたいだクロスデバイス分析」なんてものを完成させたのでしょう?いわゆる行動履歴によるクラスタリングを試した例はいくつか知っていますが、なかなか精度が出ないはず(確か)。気になるそのあたりの詳しい話、聞いてみました。らが採用したのは『クロスデバイスでの本人正解データを別途調達し、教師あり機械学習を適用する』という方法です。」プロジェクトを統括したエンジニアの内田さんが明かしてくれた、クロスデバイス分析のためのAI学習アプローチは以下のような形。※以下、内田さんから伺った内容を編集部で図式化したワークフローユーザーボイスのリサーチベンダーと提携リサーチベンダーの抱える数百万人のパネルユーザー(実際にサービスを使ってコメントや評価などをおこなう契約ユーザー)の行動データを取得パネルユーザーが各種端末でログインしている点に着目。上記を学習データとして使い、正解ラベルがないデータにて「同一ユーザーである確率」を計算フローだけ見ると遠回しな感じもしますが、なるほど確かに。この手法であれば、たとえデバイスもブラウザも何もかも違うトラフィックデータであっても「実は同一人物では?」という推論が成り立つはず。「とはいえ、やっぱり一筋縄ではいかず、試行錯誤をあれこれ試しているうちに2年ぐらいかかってしまいました。ちなみに精度評価では、正解データを持っている複数の顧客に協力していただき精度90%をクリアした実績を出せています※。検出率は現在40%程度ですが、これを今後さらに上げていくことが当面の目標ですね。※「AI検出の同一人物ラベル』が『実際に同一人物のデータであった率」が90%超えということ90%ですか。ビジネス上での実用に耐える精度まで来ているんですね。学習データへのアプローチもそうですが、「自社のデータ」が年間120億強もありながら、「それだけじゃ足りない」と割り切って外部ベンダーとのデータ提携に踏み切って精度を上げるそのスタンス......感服です。「クロスデバイス判定を広告運用の実践で役立てるためには、高い精度で類推できなければいけないという使命感はありました。ユーザーのニーズに合わない広告を、企業が大きなコストをかけて出稿し続けることは、双方にとってデメリットしかありません。適切に広告を出稿するためには、利用シーンや環境が変わったとしても広告に対するユーザーの反応を正しく計測することが必要なのです。アドエビスといえば既に広告効果測定市場におけるシェアトップ。それがクロスデバイスに対応できなければ、本当に多くの企業がユーザーへの最適な接点を設計できなくなってしまうはず。それは結果として、ユーザーの体験が大きく損なってしまう、ということですもんね。