株式会社松尾研究所の情報

博報堂ＤＹホールディングス、博報堂テクノロジーズ、松尾研究所、生成AIで広告表現を革新 ー「広告特化型LLM」共同開発ー




株式会社博報堂ＤＹホールディングス(東京都港区、代表取締役社長：水島正幸、以下博報堂ＤＹホールディングス)、株式会社博報堂テクノロジーズ（本社：東京都港区、代表取締役社長：米谷修、以下 博報堂テクノロジーズ）、株式会社松尾研究所(東京都文京区、代表取締役：川上登福、以下松尾研究所)は、共同開発を通じて、大規模言語モデル（LLM）を広告領域向けに高度化し、広告コピーの「多様性」と「品質」を同時に実現する自動生成技術を開発しました。従来の広告生成AIに比べ、より多彩な表現と高い説得力を兼ね備えたコピーを生成でき、広告制作の効率化とクリエイティブの質的向上を大きく促進します。
■研究の背景
博報堂ＤＹグループは、広告・マーケティング領域において、「生活者視点に立った価値創出」を軸に、AIを活用した広告表現の革新に取り組んでいます。これまでもテクノロジーを活用して生活者インサイトを深く理解し、顧客企業のマーケティング活動を支援してきました。しかし、生成AIが広告制作の現場に浸透するにつれ、従来の汎用的なAIモデルでは表現が画一的になり、生活者に響く独自性のある企業のメッセージを届けることが難しいという課題が顕在化しています。
こうした状況を踏まえ、博報堂ＤＹホールディングス、博報堂テクノロジーズ、松尾研究所は、それぞれの強みをいかして広告に特化したAIモデルを共同開発し、より多彩で人の心を動かす広告表現を生み出す新技術を確立しました。
各社の強みである、博報堂ＤＹホールディングスのもつ長期間にわたり蓄積した生活者インサイトとマーケティング戦略の知見による総合的な視点、博報堂テクノロジーのもつ広告領域特化のテクノロジー戦略や独自データ活用・ソリューション開発力による先端的広告表現の実現、松尾研究所のもつ東京大学 工学系研究科 松尾・岩澤研究室との連携による最先端AI技術の知見と豊富な産業界実装経験を生かしたモデル開発、それらを統合し、広告表現の多様性と品質を向上させ、AI活用による広告制作の革新を目指します。
■生成AIが直面する広告表現の課題
広告市場では、ターゲットを魅了するため、 オリジナリティあふれるアイデアや印象に残る新規キーワードを打ち出せるかが重要です。しかし、汎用LLMは過去の大量データをもとに「次に続きやすい単語」を予測する構造上、生成される文章も平均的で似通った文章に偏りやすい性質を有します。このため、従来の汎用LLM利用した広告コピー生成モデルは、広告表示回数の多いビッグキーワードに対応した平均的な広告コピーを大量に生成する一方、表示回数の少ないニッチな表現やロングテールキーワードを反映した広告コピーの生成が困難で、画一的な文調になりがちという課題がありました。
■より多彩で人の心を動かす広告表現の開発
そこで、博報堂ＤＹホールディングス、博報堂テクノロジーズ、松尾研究所は、広告ドメイン特化のLLM開発を共同で実施し、Meta社が開発したLlamaをベースに、Supervised Fine-Tuning（SFT） や RLHF（DPO手法） などの先端的アプローチを組み合わせ、広告表現の多様性とコピー品質を両立する新技術を確立しました。
本研究は、以下の技術的アプローチにより、リスティング広告のような短文コピーにも適した高品質・多様な生成を実現しています。
1. Supervised Fine-Tuning（SFT）
・一般的な言語知識を備えたLlamaをベースに、広告特化のデータを用いて追加学習を実施。
・従来の汎用モデルでは難しかった広告ドメイン固有の文脈理解を強化。
2.人間のフィードバックを活用（RLHF, DPO手法）
・人間のフィードバックをもとに、より最適なコピーを生成するようモデルを強化。
3.デコーディング戦略やセマンティックな後処理
・生成候補の比較を行い、最も効果的な表現を選択するアルゴリズムを採用。
4.ペルソナ・カスタマージャーニーの導入
・消費者の属性や行動に合わせた広告コピーの自動生成を実現し、より効果的な訴求が可
■評価
生成された広告コピーの品質評価には、広告領域のベンチマークや実際の広告配信データを活用し、多角的に検証を行いました。これらの評価では、BLEU-4やROUGE-1等の品質指標でGPT-4oと同等水準を保ちながら、Distinct-NやHill numberといった多様性指標でより高い値を示すケースが確認されました。品質は社内にある過去のLPと広告例との対応、多様性はLPに対して複数生成した広告群に対して計測されます。一方で、生成時のパラメータ設定やプロンプト設計によって多様性と品質のバランスが変化することもわかっており、さらなる最適化の追求が今後の課題です。
主な評価指標
・
Distinct-N（多様性スコア）
：ユニークなN-gramの割合
・
SELF-BLEU（類似度スコア）
：生成文同士の類似度を測定
・
BLEU / ROUGE / BERTScore
：従来の言語モデル評価指標




注：表中の数値はGPT-4oのスコアを基準（=1.0000）としてノーマライズした結果である。太字は各評価指標において最も優れたスコアを示す。
■マーケティング活用でのメリット
今回の研究成果により広告制作コストが低減され、規模や予算に関係なく、あらゆる企業が生活者に響く高品質な広告を展開できる環境整備に貢献します。企業はより多様で魅力的な広告を効率的に制作し、生活者一人ひとりにとって有益で心に響く広告体験を届けることが可能になります。これにより、企業と生活者双方にとっての広告コミュニケーションの価値がさらに高まります。
■今後の展望
本共同開発で開発した広告コピー生成モジュールは、博報堂ＤＹグループの統合マーケティングプラットフォーム「CREATIVITY ENGINE BLOOM」の広告文生成機能（CREATIVE BLOOM TEXT Ads）に導入を予定しています。同プラットフォームを通じて誰もが手軽に質の高い広告コピーを生成できる環境を提供します。
今回の共同開発で開発された広告コピー生成技術は生活者一人ひとりに寄り添った広告体験を生み出します。博報堂ＤＹホールディングス、博報堂テクノロジーズ、松尾研究所は今後もテクノロジーとクリエイティビティを融合し、生成AIを活用した広告制作フロー全体の最適化などを通して、生活者が求める真に価値ある広告表現の実現に向けて、さらなる技術革新を推進してまいります。
♦参考文献・引用情報
Grattafiori, A., Dubey, A., Jauhri, A., Pandey, A., Kadian, A., Al-Dahle, A., ... & Vasic, P. (2024). The llama 3 herd of models. arXiv preprint arXiv:2407.21783.Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., ... & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in neural information processing systems, 35, 27730-27744.Li, J., Galley, M., Brockett, C., & GaoJ, D. B. (2016). A diversity-promoting objective function for neural conversation models. arXiv preprint arXiv 1510, 03055.Zhu, Y., Lu, S., Zheng, L., Guo, J., Zhang, W., Wang, J., & Yu, Y. (2018, June). Texygen: A benchmarking platform for text generation models. In The 41st international ACM SIGIR conference on research & development in information retrieval (pp. 1097-1100).
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博報堂ＤＹホールディングスについて
博報堂、大広、読売広告社などを傘下に持つ、日本を代表する総合マーケティング・コミュニケーション企業グループです。「生活者発想」を基本理念に、広告・マーケティングの力で企業と社会の課題解決に取り組んでいます。
Webサイト：

https://www.hakuhodody-holdings.co.jp/

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博報堂テクノロジーズについて
フルファネルマーケティング・生活者インターフェース市場・メディア・クリエイティブ領域をはじめとした各種テクノロジー戦略の立案・開発を行うテクノロジー戦略会社。博報堂ＤＹグループの開発体制を集結し、体制強化・進化を目的として2022年4月に設立。
・会社名：株式会社博報堂テクノロジーズ
・所在地：東京都港区赤坂5丁目3番1号
・事業内容：博報堂ＤＹグループ・得意先の課題解決に向けての各種テクノロジー戦略の立案・ 実施及び各種テクノロジー戦略のプロダクト・ソリューション・サービス開発
・会社URL：

https://www.hakuhodo-technologies.co.jp/

■松尾研究所について
株式会社松尾研究所は国立大学法人 東京大学 工学系研究科 松尾・岩澤研究室に伴走し、大学を中心としたイノベーションを生み出す「エコシステム」を作り、大きく発展させることを目的に設立された研究所です。松尾研究所は、アカデミアから生み出される研究成果・技術の「開発・実装」を行い、広く社会に普及を目指し、日本の産業競争力の向上に貢献しています。
■統合マーケティングプラットフォーム「CREATIVITY ENGINE BLOOM」について

https://www.hakuhodody-holdings.co.jp/news/corporate/2024/06/4841.html


https://www.hakuhodody-holdings.co.jp/news/corporate/2024/12/5173.html

＜本件に関するお問い合わせ＞
株式会社博報堂ＤＹホールディングス グループ広報・ＩＲ室 倉品・山崎 koho.mail@hakuhodo.co.jp
株式会社博報堂テクノロジーズ 広報担当 hr-koho@hakuhodo-technologies.co.jp
株式会社松尾研究所　広報担当 pr@matsuo-institute.com

松尾研究所と東光電気工事、AI技術を活用した次世代設備設計支援システムの共同開発を開始

株式会社松尾研究所（以下、「松尾研究所」）は東光電気工事株式会社（以下、「東光電気工事」）との共同プロジェクトを開始しました。本プロジェクトは、AIを活用した設備設計支援システムの開発を目的とし、熟練者の暗黙知を形式知化することで、建設業界における業務効率化と労働生産性向上を目指します。
背景と目的
近年、建設業界は働き方改革の推進や労働力不足への対応が求められています。特に、プロセス全体がルールやデータに基づいた業務運営に転換されておらず、熟練者の経験に依存した業務の進め方は大きな課題となっています。
松尾研究所と東光電気工事は、このような背景のもと、松尾研究所が強みとするAI技術を用い、タスクの高速化や熟練者の暗黙知の形式知化と共有を実現します。これにより、高度なタスクへの対応や業務効率化を推進し、業界全体の課題解決を目指します。
実施内容
本プロジェクトでは、単なる業務の自動化にとどまらず、従来熟練者しかできなかった検討内容すらも実施できるような解決策が必要であると考え、設備設計図作成を起点としたAIソリューションの導入を目指します。

具体的な取り組み内容としては下記の通りです。
１. 設計図の間取り、設備等の自動読み取り
見積もり依頼先から受領した設計図から、施工対象の領域における間取りや配置された設備の種類・位置を読み取るAIを開発します。設計図ごとに異なる設備の表記に対しても頑健な技術の開発に取り組みます。
２. 電気設備の数量推定および自動配置
設備配置における熟練者のノウハウをデータ化してAIにインストール。施工対象の情報を踏まえ、熟練者と同等レベルの設備配置自動化を目指します。
３. 暗黙知・法令チャット
熟練者のノウハウのデータや遵守すべき法令、過去の事例を参照し、配置の根拠や適用した法令の情報をユーザにチャット形式で提供することで説明性の向上や人材育成に繋げます。
４. 質疑応答書の自動生成
大規模言語モデルを活用し、設備配置に対する配置根拠や人が入力した質疑メモを質疑応答書として適切な文体に整形します。
今後
本プロジェクトを通じて、松尾研究所と東光電気工事は業務プロセスの効率化だけではなく、労働環境の改善や人材育成の効率化を推進します。また、この取り組みで得られた成果を基盤に、新たなAIソリューションの創出や他業界への展開も視野に入れています。
株式会社松尾研究所 概要
会社名：株式会社松尾研究所
本社：東京都文京区本郷6丁目25−14 宗文館ビル2F
設立：2020年2月
代表取締役：川上 登福
コーポレートサイト：

http://matsuo-institute.com

お問い合わせ先：pr@matsuo-institute.com
東光電気工事株式会社 概要
会社名：東光電気工事株式会社
本社：東京都千代田区西神田一丁目4番5号
創業：1923年11月
代表取締役社長：山本 隆洋
コーポレートサイト：

https://www.tokodenko.co.jp/

お問い合わせ先：03-3211-5741（丸の内支社）

株式会社松尾研究所、システム開発体制強化を目指し株式会社エクスプラザと資本業務提携へ

株式会社松尾研究所（本社：東京都文京区、代表取締役：川上 登福、以下：「松尾研究所」）は、株式会社エクスプラザ（本社：東京都港区、代表取締役：高橋 一生、以下「エクスプラザ」）と資本業務提携を行ったことをお知らせいたします。本提携により、両社はAI技術を活用したシステム開発を加速させ、日本の生産性向上とDX推進に貢献することを目指します。
提携背景
松尾研究所は、東京大学大学院工学系研究科松尾・岩澤研究室とビジョンを共有し、大学・企業・スタートアップによる産学共創のエコシステムを実現することを目指し誕生した企業です。アカデミアから生み出される研究成果・技術の「開発・実装」を行い、AIの社会実装に取り組んでいます。
当社は、これまで多くの企業様とAIアルゴリズムの共同開発に取り組んでまいりました。AIを活用したシステム・アプリケーション開発のニーズが一層高まる中、当社では企業様が実現したい理想の事業状態や業務プロセスから、システムやアプリケーション要件を定義し仮説検証を繰り返しながらアジャイルに開発を進める、柔軟なアプローチを重視しています。
エクスプラザ社と当社は、これまで複数のプロジェクトで協業しており、同社のAI技術を活用したシステム開発における柔軟な開発対応力とサービス提供の質の高さにより、共に信頼と実績を積み重ねてまいりました。両社がより一体感を持ち、上記のような柔軟性の高いアプローチをスピード感を持って実現するべく、このたび資本業務提携を締結するに至った次第です。
提携内容
生成AIを始めとする技術知見と幅広い領域でのシステム開発力を活かした、新たなプロダクトやサービスの共同開発・提供を実施

本提携は、両社が持つ技術力とプロダクト開発力を組み合わせ、AIを活用した新しいプロダクトやサービスを開発・運営することを目的としています。技術検証に留まらず、実運用を前提とした社会実装を推進します。
今後の展望
本提携を通じて、両社の強みを最大限に活かし、企業の本質的な課題解決を実現する手段としてのシステム開発基盤をより一層強化してまいります。また、変化し続けるビジネス環境に柔軟に対応できるソリューションの提供を通じて、技術の社会実装のさらなる加速を目指します。
各社からのコメント


株式会社松尾研究所 取締役執行役員 AI開発事業 ディレクター 村上 将一
「今回の出資は、松尾研究所として初の試みです。生成AIの可能性を具体的な形で社会に届けるためには、ビジネスの現場の理解とそれに合わせた実装が不可欠です。プロダクト開発で多くの知見を有し、既に協業案件での実績もあるエクスプラザと、松尾研究所が有する生成AIを始めとする先端技術の知見と経験の融合によって、ビジネスの現場への実装を加速化し、日本のDXを進めていきたいと思います。」

株式会社エクスプラザ 代表取締役CEO 高橋 一生氏
「AI市場は今後、日本経済において非常に重要な役割を果たしていくと確信しています。この度の提携は、エクスプラザが持つプロダクト開発力と、松尾研究所の持つ先端技術を組み合わせ、日本のDXを加速させるための重要な一歩です。両社の強みを融合し、新たな価値を創出することで、多くの企業や組織の課題を解決し、社会全体の生産性向上に貢献してまいります。

株式会社松尾研究所 技術顧問 松尾 豊
「松尾研究所は、AIに関する先端技術の社会実装を行っていますが、その社会実装を更に加速化し、幅広い方々に届けるために、今回の協業は両者の強みが活きる素晴らしい取り組みであると思います。システムの開発実装・本番運用の技術力を有するエクスプラザ社のノウハウを、最先端のAI技術と組み合わせることで、より大きな社会へのインパクト・価値創造につなげていただければと思います。」
株式会社松尾研究所 概要
会社名：株式会社松尾研究所
本社：東京都文京区本郷6丁目25−14 宗文館ビル2F
設立：2020年2月
代表取締役：川上 登福
コーポレートサイト：

http://matsuo-institute.com

株式会社エクスプラザ 概要
会社名：株式会社エクスプラザ
本社：東京都港区六本木4丁目8-5 和幸ビル
設立：2020年7月3日
代表取締役：高橋 一生
コーポレートサイト：

https://explaza.jp

「EXPLAZA 生成AI Partner」について：

https://explaza.jp/genai-partner

デジタルコンテンツ生成「Mark」について：

https://welcome.mark-ai.jp/

ーハイライト動画生成や視聴率予測の自動化へー株式会社松尾研究所（本社：東京都文京区、代表取締役：川上登福、以下「松尾研究所」）は日本テレビ放送網株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長執行役員 石澤顕、以下「日本テレビ」）と、放送業界のDXに向けて2022年2月より共同研究を開始し、ハイライト動画生成や視聴率予測の取り組みを推進していることをお知らせします。
放送業界では複雑性の高い業務に人力で対応し、工数が逼迫する課題がありました。本プロジェクトでは、AIを活用した視聴率予測やハイライト動画自動生成に取り組んでおり、放送業界のDXを実現することを目指します。詳細は以下の通りです。
■プロジェクト詳細
＜視聴率予測＞
視聴率予測は、過去の放送実績に加え、裏番組やイベント等の様々な変数を考慮する必要があり、予測担当者の作業工数が大きいという課題がありました。そうした背景から、視聴率の過去データや番組データ等に自然言語処理と時系列予測を用いた視聴率予測モデルを開発しています。



＜ハイライト動画生成＞
従来のハイライト動画作成は人手や時間がかかる作業でしたが、動画投稿サイトへの公開や別媒体へのコンテンツ販売などの可能性を秘めていました。
今後は主にスポーツ中継などにおいて、物体検知や顔認証技術とルールベースを組み合わせ特定のシーンを抽出、また機械学習により重要度の高いシーンからハイライトを作成する取り組みを進めます。



■ 株式会社松尾研究所 取締役 鈴木慎司のコメント
株式会社松尾研究所は、「産学共創によるイノベーションのスパイラルを実現する」ことを目標に掲げ、アカデミアで生み出された先端技術を産業界に繋げ、企業のサービス開発に価値をもたせ、企業の収益に貢献することを目指して活動をしております。
日本テレビとの共同研究の目的は、われわれの持つデジタル技術の活用により、放送業界のDXに向け業務の高度化を実現することにあります。
共同研究では、松尾研究所の機械学習や数理最適化の知見を活かした視聴率予測の開発をはじめとし、コンテンツ制作自動化の試みとしてハイライト動画生成アルゴリズムの開発を進めていきます。
これらの取り組みにより、放送業界の付加価値向上に貢献することを目指します。
株式会社松尾研究所　： http://matsuo-institute.com/
　株式会社松尾研究所は国立大学法人 東京大学 工学系研究科 松尾研究室に伴走し、大学を中心としたイノベーションを生み出す「エコシステム」を作り、大きく発展させることを目的に設立されました。松尾研究室の「研究」の成果・技術の「開発・実装」を行い、広く社会に普及を目指し、日本の産業競争力の向上に貢献します。



■ 日本テレビ放送網株式会社 取締役執行役員 黒崎太郎のコメント
放送事業のDX推進に当社は様々な角度で何度も挑戦しています。時代ごとに活用できるテクノロジーも変化していますが、今回の取り組みではディープラーニングや数理最適化分野の強力なパートナーの力を借りることができました。放送実務上の課題は業界共通課題であることも多く、放送事業全体の生産性向上に向けて取り組みを進めていきます。
日本テレビ放送網株式会社　： https://www.ntv.co.jp/
　日本テレビ放送網はテレビジョンの放送事業、放送番組・映像コンテンツの制作・販売、動画配信事業、映画事業、イベント事業、海外ビジネス事業、メディア事業、ライツビジネス事業など様々な事業を展開しています。2023年に開局70周年を迎えます。