2020/07/02 GMO Developers Night #12 【オンライン】アドテクノロジーの仕組みを知ろう！ 〜ネット広告の仕組みや機械学習の活用事例をご紹介〜 での発表資料です。

1. 自然言語処理の活用事例
〜オーディエンスの性別推定の仕組み
Developers Night #12

2. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 2
1. 自然言語処理の要約
2. 広告オーディエンスの性別推定の仕組みの紹介
今回の内容

3. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 3
自然言語処理の要約

4. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 4
自然言語処理とは
自然言語処理(NLP, Natural language processing)は人間が日常的に使っている自然言語をコン
ピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野です。
NLP
Personal assistant
機械翻訳
検索エンジン
自然言語

5. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 5
自然言語処理の市場規模
...
全世界で2019年では1兆円の規模でしたが、 2025年には見積もり5兆円(2018年のオンラン広告の市場規
模は1兆4480億円)の市場規模になる予想 (調査会社Tracticaより)

6. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 6
自然言語処理の一般的な処理の流れ
機械翻訳の例で説明します。
...
NLP日本語 英語

7. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 7
私は博多ラーメンが大好きです!
自然言語処理の一般的な処理の流れ
形態素解析
(* 中国語、日本語、タイ語な
ど単語の分かち書きをしない
言語に必要の処理)
数値化する
私, は, 博多, ラーメン, が , 大好き , です
103, 120, 001,100, 110, 033, 221
機械学習のモデルでエンコー
ドする
(autoencoder)
日本語を入力
機械学習のモデルでデコード
する
(autoencoder)
[1.3, 3.2, 4.3]
I like Hakata Ramen very much
英語を出力

8. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 8
私は博多ラーメンが大好きです!
自然言語処理の一般的な処理の流れ
形態素解析
(* 中国語、日本語、タイ語な
ど単語の分かち書きをしない
言語に必要の処理)
数値化する
私, は, 博多, ラーメン, が , 大好き , です
103, 120, 001,100, 110, 033, 221
機械学習のモデルでエンコー
ドする
(autoencoder)
日本語を入力
機械学習のモデルでデコード
する
(autoencoder)
[1.3, 3.2, 4.3]
I like Hakata Ramen very much
英語を出力

9. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 9
数値化手法の一つTF/IDFを紹介する

10. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 10
単語の出現頻度(TF)
...
単語 単語の出現頻度
一つの一番直感的な考えるのは指定された単語 の文書内で
の出現回数を数字化の指標として使うことです。
よく出現する単語は、その文書の特徴を判別するのに有用！
数値化指標
単語 の文書内での出現回数
文書内単語の総数

11. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 11
単語の出現頻度(TF)
...
単語 単語の出現頻度
単語の出現頻度だけで数値化する指標にとして使うのは一つ
大きな欠点があります。
数値化指標
単語 の文書内での出現回数
文書内単語の総数

12. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 12
単語の出現頻度(TF)の欠点
...
単語 単語の出現頻度
単語の出現頻度のみで scoreが高い単語は助詞になるかもし
れません。
は: 300
が: 288
です: 100
…
数値化指標
単語 の文書内での出現回数
文書内単語の総数

13. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 13
逆文書頻度(IDF)
...
単語
逆文書頻度
単語 が出現する文書の数
文章の総数
色々な文書によく出現する単
語」なら低い値を示すもので
す。
LOG( ) + 1

14. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 14
数値化する
...
単語
逆文書頻度
単語の出現
頻度
TF
x IDF
色々な文書によく出現する単
語」なら高い値を示すもので
す。
数値化指標
X
単語 が出現する文書の数
文章の総数
LOG( ) + 1
単語 の文書内での出現回数
文書内単語の総数

15. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 15
例
分析対象になる文章 :
[文書A] 博多ラーメンは一番最高 !
[文書B] 札幌ラーメンは最高 !
TF(博多) ＝ 1 / 4 = 0.25
TF(札幌) ＝ 1 / 4 = 0.25
TF(ラーメン) ＝ 2 / 4 = 0.5
IDF(博多) = log(2) + 1 = 1.3
IDF(札幌) = log(2) + 1 = 1.3
IDF(ラーメン) = log(2/2) + 1 = 1
[文書A] 博多, ラーメン
[文書B] 札幌, ラーメン
形態素解析で名詞だけ抽出
TF/IDFを算出

16. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 16
オンライン広告業界で
自然言語処理の実用例

17. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 17
オンライン広告の男女予測問題
男性と女性が広告について好みが違うので、もし Webサイトをみっている
人の性別の情報が分かれば広告の施策を有利に行えます
化粧品の広告
競馬の広告
メディアサイド
メディアサイド

18. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 18
機械学習問題の処理流れ
学習データの集計
機械学習モデルを訓練
機械学習モデルを運用

19. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 19
学習データの集計

20. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 20
オンライン広告を表示する際の簡単な流れ
❸ リクエストの情報をLogへ保存する
❹ 該当するオーディエンスに対する適切
な広告が決まる
ユーザー Media Site( 例えば: NHK News)
AD Network
❶ アクセス ❷ 広告リクエスト
❺ 広告のリンクを送る❻ 広告を表示する
● この五つのステップは数ミリセカンドで完了する。
● AD Networkは複数の広告媒体（ Webサイトやソーシャルメディ
ア、ブログ等）を集めて広告配信ネットワークを作り、それらの
媒体に広告をまとめて配信する仕組みのことです
ミリセカンド

21. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 21
学習データの集計
❸ リクエストの情報をLogへ保存する。log
にはmedia先のURL,直前にアクセスした
URL,性別、アクセス時間など情報が含ま
れている
❹ Logをもとに最適な広告を選ぶ
ユーザー ユーザーの 性 別 の 情 報 を
持っているMedia Site AD network
❶ アクセス
❷ 広告リクエスト +
ユーザーの性別
❺ 広告のリンクを送る❻ 広告を表示する

22. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 22
機械学習モデルを訓練
&運用

23. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 23
オンライン広告業界でNLPの実用例
男性のオーディエンス群と女性のオーディエンス群は日々アクセスしているウェ
ブサイトと時間が異なります。この相違に基づいて性別の情報を推定できるはず
です。
男
女 URL
NLPの処理
数
字
化
し
た
特
徴
?
❶
学
習
URL
NLPの処理
数
字
化
し
た
特
徴
❷入力
❸予測
0.8
0.2
性別の情報 +
アクセスしたURLの履
歴
アクセスしたURLの履
歴
機械学習の
分類モデル

24. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 24
今回紹介した方法において、AkaNe・ReeMoで
82%の正解度が得られました。(100回の予測に82回正解)

25. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 25
以上です
ご清聴いただき
ありがとうございました

26. © 2019 GMO AD Marketing Inc. 26
● 自然言語処理、 2018年6月22日、ウィキペディア日本語版、
https://ja.wikipedia.org/wiki/自然言語処理
● Natural Language Processing Is a Key Engine of AI Market Growth, Enabling 44
Discrete Use Cases Across 17 Industries,
https://www.tractica.com/newsroom/press-releases/natural-language-processing-
is-a-key-engine-of-ai-market-growth-enabling-44-discrete-use-cases-across-17
-industries/
参考文献