バナー画像を自動分析して構成要素をアノテーションする自動アノテーションシステムを開発

博報堂DYグループでテクノロジー専門会社の博報堂テクノロジーズは、デジタル広告のバナー画像を自動で分析して構成要素を整理する自動アノテーションシステムを開発したと11月26日に発表した。テキストや音声、画像、動画などあらゆる形態のデータの1つ1つにタグやメタデータを付けていくアノテーション業務の完全自動化を達成し、アノテーション工数をこれまでと比較して80分の1程度まで削減することに成功した。

商品や画像素材のキービジュアル、興味関心をひくメインコピー、行動を促す誘導文(Call-To-Action)のバナー画像内の各要素の種類と位置を自動で特定・分析する。従来の人手による作業では困難だった高精度な文字起こしや、文字の傾きを含む詳細なアノテーションも可能になる。開発したシステムで確保した大量の高品質アノテーションデータを活用し、広告効果を最大化するバナー画像自動生成AI(人工知能)の開発を推進する。

バナー画像（左）に対する実際のアノテーション例（右）。メインコピー（Main）・キービジュアル（KV）・Call-To-Action（CTA）などの構成要素をboxとして特定する

広告効果の高いバナー画像を作る自動生成AIの開発にはバナー内構成要素の種類と位置を特定する大量のアノテーションデータが必要。手作業で作成すると高いコストがかかり困難なため自動システムを開発した。開発中の統合マーケティングプラットフォームでクリエイティブ制作を支援するモジュール「CREATIVE BLOOM」でバナー画像自動生成AIを開発し、現場のクリエイターがクリエイティブ業務に専念できる環境を構築する。