【ニュースリリース】人工知能・機械学習分野の国際学会「UAI2022」にて論文採択 ーマルチエージェント環境における学習を安定化させる手法を提案ー
2022年07月15日
概要
国立大学法人電気通信大学（東京都調布市、学長：田野俊一）と株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、人工知能に関する機械学習分野の国際会議「UAI」において、マルチエージェント環境における意思決定モデルの学習を安定化させる手法を提案した共著論文が採択されたことをお知らせいたします。なお、本論文は、坂本充生さん（情報学専攻博士前期課程修了）とその指導教員である岩崎敦准教授（情報学専攻）がアルゴリズムの初期提案と各種実験を担当し、株式会社サイバーエージェントの研究開発組織「AI Lab」の阿部拳之研究員が参加しています。
研究背景
近年インターネット広告配信をはじめとした様々なウェブサービスにおいて、敵対的生成ネットワーク（GAN）などの画像生成技術をクリエイティブの自動生成へと活用することが期待されています。
このようなGANの学習においては、「クリエイティブを生成するモデル」と「生成されたクリエイティブを識別するモデル」の２つのモデルの学習が必要となります。こうした複数のモデルを学習させる問題は「マルチエージェント環境における学習」と呼ばれ、単一のモデルを学習させる場合と比較して様々な研究課題が存在します。
今後の展開
今回提案した手法は、株式会社サイバーエージェントが提供する「極予測AI」や広告配信プロダクトにおける広告クリエイティブ素材の自動生成などへの貢献が期待されます。株式会社サイバーエージェント「AI Lab」および電気通信大学岩崎敦研究室は、今後もAI技術を用いた広告配信技術をプロダクトに取り入れるべく、より品質の高い広告配信技術の実現を目指し、研究・開発に努めてまいります。
「既存研究による学習手法と論文で提案した学習手法」イメージ図
詳細はPDFでご確認ください。