クリエイティブ制作領域のデータ活用を０から推進した話

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  上岡将也（かみおかまさや）株式会社AbemaTV Development Headquarters Content Division DX Promotion Team Engineering Manager 2 Profile 所属経歴学生時代入社直後 2019 2021 2022 2024 研究コンピュータビジョン・画像生成 ML開発タップル画像監視システムの開発 ML開発動画解析基盤の開発 PjM・分析クリエイティブ領域のデータ活用 EM 社内のDXを推進

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  24 ステークホルダーへのヒアリング ● 事前に準備 ○ 見れるデータ・資料は見ておく ■ 相手が何に興味があり、どういう業務をしているのか、目標はなんなのかなど ● やり方 ○ とにかくいろんな人を捕まえて聞く ■ ランチやコーヒーなどいろんな手段で ○ ステークホルダーマップや業務プロセスの可視化を行い、解像度を上げる 2: ステークホルダーへのヒアリグ

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  25 ヒアリング結果 ● どういったクリエイティブがユーザエンゲージメントを高める？ ○ 「〇〇風のテキストをいれると効果がいい」という体感 ○ ただし過去の前後比較によるもの（仮説とファクトが曖昧に） ● そもそもだれがどうやってクリエイティブを作っている？ ○ 各番組制作担当が使用する画像、構成、パターンなどすべてを決定していた ■ 毎週番組制作担当とデザイナーで構成のすり合わせMTGがある ○ 映像データからクリエイティブを制作していない ■ クリエイティブにはスチールと呼ばれる撮影時に撮った画像を使用 ● その他 ○ 目標がステークホルダーごとに異なる ■ デザイナー：クリエイティブの指標 ■ 番組制作担当：番組全体の指標 2: ステークホルダーへのヒアリグ

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  26 アクション 2: ステークホルダーへのヒアリング ● どういったクリエイティブがユーザエンゲージメントを高める？ ○ 「〇〇風のテキストをいれると効果がいい」という体感 ○ ただし過去の前後比較によるもの（仮説とファクトが曖昧に） ● そもそもだれがどうやってクリエイティブを作っている？ ○ 各番組制作担当が使用する画像、構成、パターンなどすべてを決定 ■ 毎週番組制作担当とデザイナーで構成のすり合わせMTGがある ○ 映像データからクリエイティブを制作していない ■ クリエイティブにはスチールと呼ばれる撮影時にカメラがとった画像を使用 ● その他 ○ 目標がステークホルダーごとに異なる ■ デザイナー：クリエイティブの指標 ■ 番組制作担当：番組全体の指標 ABテストの開発リクエスト各番組に ABテストを交渉目標を統一　① ABテストの結果　② ナレッジ数

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  ABテストに協力いただいたコンテンツ 27 番組概要最高の恋を手にするために集まった男女10人。ただし、メンバーの中には、女子側に「恋をしないオオカミちゃん」が1人以上そして、男子側にも「恋をしないオオカミくん」が1人以上潜んでいる。オオカミの甘い誘惑や嘘に惑わされることなく最高の恋を見つけることができるのか？ 2: ステークホルダーへのヒアリグ

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  59 クリエイティブ配信システムの開発を提案・PjM 4: レポート自動化・クリエイティブ配信システムの開発 ● 番組制作・デザイナーが簡単に配信設定できるツールを開発 ● 同時に仕様をシンプルに ○ 番組単位の設定に変更 ■ これまで枠、ページごとの運用だった ■ ABテストの結果を考慮 ● ABテストとバンディットを選択可能に ● 縦サムネイルにも対応

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  62 正直なところ、、、 4: レポート自動化・クリエイティブ配信システムの開発 ● 課題はある ○ 自動化や委譲により、振り返り、検証設計の精度は多少下がったことは否めない ○ DSがすべてのMTGに出ていたことにより、知見共有やつなぎ合わせて新たな仮説を立てることができていた部分はありそう ○ 高度なナレッジを検証するようになり、要素ごとの違いを評価するのが難しくなった ● 感想 ○ データサイエンスをスケールさせるのは非常に難しい、、、 ○ 精度と量のトレードオフ

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AbemaTV, Inc. All Rights Reserved  63 同時にデータサイエンスで解決できそうな課題がたくさん見えてきた 4: レポート自動化・クリエイティブ配信システムの開発 ● クリエイティブによる効果には非定常性がありそう？ ● クリエイティブを変更するメリット・デメリットがありそう？ ● 好みのクリエイティブが異なるユーザセグメントがあるかも ● ユーザに好まれるクリエイティブの要素（e.g. 顔の大きさ、数）がありそう