どこよりも早い人工知能学会2024参加レポート[Day2]
はじめに
株式会社D2CのYです。昨日記事(こちら)に続き、本日も人工知能学会全国大会2024の会場からどこよりも早い速報レポートをお伝えします!
記事まとめ
おことわり
- 本稿はあくまで筆者の個人的・学術的関心を主としたものであり、言及した論文の著者様・企業様と当社に特定の関わり合いはございません。また、時間の都合上全てのセッションを回れていないため、一部セッションのみへの言及となることをご了承ください。
- 本稿での論文・講演に対する言及は全て筆者の理解によるものであり、誤りがある場合は全て本稿筆者に帰責します。誤りがあった場合はご指摘いただけますと幸いです。
Day2 参加レポート
コンテンツの一覧はこちらからご確認いただけます。
本日ももりだくさん!会場で本稿筆者が聴講したセッションからいくつかのセッションをピックアップします。
[1]
金融分野における大規模言語モデルの活用表題について有識者の方々の事例・ご研究紹介及び対談でした。
金融分野において極性分析[2]の研究(Financial Sentiment Analysis: FSA)が盛んなことは恥ずかしながら初めて知り、投資家心理・市場動向についての重要な評価ファクターだと認識しました。
また、ディスカッションパートでは「今起こっているのは産業革命のソフトウェア版だ」という今日を的確に言い当てたお言葉もいただき身がひきしまりました。
[3]
(プレナリー)進化する大規模言語モデル大規模言語モデル(LLM)をテーマに、これまでの技術的な進化の系譜、および"現場レポート"として取り組みや社会課題についてご紹介いただいたプレナリーセッションでした。
大変刺激的だと感じたのが、LLMの台頭によって特定の英単語の記事内出現頻度が変わってしまったという事例から、
何らかの形で言語そのものをモニタリングするシステムが必要なのではないかというご提言でした。
社会全体で解を探るべき論点であり、個人的な宿題として学術の射程以外にも政治などの領域における問題意識や論点について理解を深めたいと感じました。
[4]
AI時代に、計量経済学からの問いかけ : マーケティングで再注目されるマーケティングミックスモデリング(MMM)入門マーケティング施策に対する分析評価手法であるマーケティングミックスモデリング(MMM)について体系的に整理したMMM Guidebook[5]の制作者の方より、広告に関する過去トレンドのご紹介とMMMの興隆背景・手法のご説明をいただきました。
会場で質問をしたのですが、ポスト3rd Party Coookie時代におけるMMMの役割、分析を念頭においたビジネスサイドとのコミュニケーションの重要性など、限られた時間ながら実務目線で大変有意義なコメントをいただけました。
[6]
Stable Diffusionによる部屋間取りを保持したホームステージング画像生成ホームステージング(家具などを配置し室内を演出すること[7])におけるAIの画像生成について、
クオリティ・バリエーション不足などの課題解決のためにStable Diffusionと他モデルを組み合わせたアーキテクチャを適用したという研究。
部屋構造は維持した上で画像を生成しなければならないといった制約や、広告表示規約上クリアしなければならないテーマがある(会場コメントより)など、
生成AIを実務適用する上でのドメイン固有の課題の解決を議論されていたことが興味深かったです。
[8]
効果の高い広告文生成のためのLLMのInstruction Tuningと関連する広告属性の分析LLMへの指示テンプレートに着目した研究であるinstruction tuningを広告文生成に活用した、実データを用いた研究。
実行者の指示に対するモデルの遵守度合いや広告表現としてのハルシネーションを巡る議論が取り上げられており、
これらの課題の超克は広告業界全体にとっても意義の大きい研究なのではないかと感じられました。
むすびに
Day2はどのセッションにおいてもLLM関連の議論が活発に行われていた印象でした。
「LLM関連」とはいっても容易に十把一絡げにはできず、LLMに解かせたい特定ドメインのタスクのテーマから社会におけるLLMの透明性の担保の仕方といった多様な論点があるわけですが、
それぞれについて本日の各セッションで最新の研究動向を垣間見ることができたのは大変大きな財産となりました。
Day3,4の速報も投稿予定ですので、ぜひ当テックブログD2C m-techのフォローをよろしくお願いいたします!
EoF
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https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/2J1-KS-19-01/tables?cryptoId= ↩︎
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テキストが読み手に与えるポジティブ・ネガティブな感情の度合いについて定量的に評価する研究のこと。 ↩︎
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https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/2A2-PS-2-01/tables?cryptoId= ↩︎
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https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/2D3-LS-6-01/tables?cryptoId= ↩︎
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https://www.hakuhodody-media.co.jp/aaas/news/mmmguidebook.html ↩︎
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https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/2O4-OS-25a-04/tables?cryptoId= ↩︎
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参考:https://www.home4u.jp/sell/juku/course/glossary/1348-8666 ↩︎
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https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/2G5-GS-6-01/tables?cryptoId= ↩︎
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