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| ROIを向上させる『行動ターゲティング型の広告マッチングシステム』を独自開発（2007/4/26） |
概要
株式会社オプトリンクス（所在地：大阪市、代表取締役：藤川隆也）は、インターネットユーザーのニーズを、より的確に抽出するための完全自動学習型関心情報分類システム（Completely Automatic Learning Classification System based on Information Theory: CALCS-IT）を開発しました。CALCS-ITを用いることにより、インターネットユーザーはパソコンのIPアドレス・MACアドレス・メールアドレスなどの個人情報を一切登録すること無く、インターネット上の膨大な情報の中から、各ユーザーにとって最適な情報を得ることが可能となります。
開発内容
株式会社オプトリンクスでは、数学的な理論に基づいたインターネットサービスを提供するための基礎技術として、ハミルトンの正準方程式を高速・高精度に数値的に解く手法を開発して参りました。
ネット広告マッチングのための新しい数値計算手法を発表(2006/10/13)
オプトリンクス社開発の数値計算法が学術論文誌に掲載(2007/01/30)
ただし、これらの手法を用いて実際にサービスを提供するためには、あらかじめモデル（注１）や具体的なデータを与える必要があります。そこで株式会社オプトリンクスでは、インターネットユーザーの「関心情報の場モデル」を形成するために「情報論的符号化長による類似度判定を用いた完全自動学習型嗜好分類システムCALCS-IT」を開発しました。CALCS-ITは、Webブラウザによる閲覧履歴結果等を次々と入力すると、入力情報から自動的に類似情報のクラスタ（塊）を作成していく教師無しオンライン学習システム（注２）です。複数の入力情報が類似しているかどうかは、入力情報を情報論的に効率的になるよう符号化（注３）し、符号長の比較によって判定します。
実証実験
CALCS-ITの精度を確認するための「関心情報の場モデル」作成例として、インターネット上の様々なWebサイトへの関心の高さを調べる実験を行いました。実験は50名の被験者の方々に御協力頂き、Webの閲覧履歴を匿名で提供して頂きました。提供して頂いた中からデータ量が充分であった43名の被験者データを採用し、時系列的にランダムな二日を決め、各日のデータを抽出しました。そして二日分のデータのうち、1日目のデータと2日目のデータをCALCS-ITを用いてマッチングさせ類似度を計算し、図のような「Web閲覧結果の場モデル」を構成しました。
図は、横軸がNo.1からNo.43までの人の1日目のWeb閲覧情報、縦軸が2日目のWeb閲覧情報を表します。色が濃いほど類似度が高いことを示しています。
図から、次のような結果を読み取ることができます。
[A]は、別々の日の情報であるが、同一人物によるWeb閲覧結果なので類似度が高い結果が得られていることを示す。
[B]は、No.3の人は両日とも自分以外の人との類似度が低い、すなわち広く知られていない珍しい（または人気の低い）Webページを閲覧していることを示す。
[C]は、1日目にNo.8〜No.9，No.15〜No.16の人が閲覧しているWebページを、多くの人が2日目に閲覧している傾向があることを示す。
このように、CALCS-ITを用いることでインターネットユーザーの情報を様々な角度から分析することが可能であり、ユーザーに最適な情報を提供したり、必要な商品の広告を提示したりすることが可能です。
今後の展望
株式会社オプトリンクスでは、CALCS-ITの実用化に取り組み一年以内を目標としてアクトマッチ広告システム（注４）との連動を目指すと共に、学会発表や論文発表を通して有益な情報技術を社会に還元していきたいと考えています。
問い合わせ先
株式会社オプトリンクス
TEL: 06-6444-1711
E-MAIL: info@optlynx.com
研究内容に関する問い合わせ先
株式会社オプトリンクス テクニカルDivision 佐藤 哲
TEL: 06-6444-1711
E-MAIL: tetu-s@optlynx.com
注釈解説
注１：モデル
漠然とした概念を具体化する方法。例えばGoogle社の検索エンジンのデータには、
「重要なサイトからリンクされているサイトは、そのサイトもまた重要度が高い」という法則が仮定されている。これはサイトの繋がり方に具体的な法則を当てはめたモデルである。
注２：教師無しオンライン学習システム
「教師無し」は人工知能型学習理論の用語で、学習結果の正解が与えられないことを意味する。
また「オンライン学習」は、学習データを次々と与えて学習を繰り返し、古い学習データは削除していく方法。
注３：符号化
情報を一定の法則に基づき形を変えて扱いやすくする方法。
例えば「ランレングス符号化」は、文字列を「文字＋文字の個数」という法則で置き換える圧縮方法である。ランレングス符号化を用いて「SSSSSOOOSSS」を符号化すると、「S5O3S3」となり、11文字が6文字に圧縮できる。
注４：アクトマッチ広告システム
株式会社オプトリンクスが提供するインターネット広告配信システム。
広告配信対象ユーザーが閲覧しているウェブサイトを分析し、ユーザーが現在、興味を持っているカテゴリーを認識、そのユーザーの現在の興味に合わせた広告を既存のインターネット媒体にとらわれず、ユーザーのパソコンのデスクトップに直接、自動配信するシステム。
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